Анализ дискографии группы «The Cure»

The Cure — британская группа, основанная в 1976 году в Англии, в городе Кроули. Её лидером с самого начала остаётся Роберт Смит, вокалист, гитарист и автор большинства песен. Группа начинала с постпанка, но вскоре стала одним из основателей жанра готик-рок, сочетая мрачные тексты, меланхоличную атмосферу и узнаваемое звучание.

The Cure сильно повлияли на развитие альтернативной сцены 1980-1990-х годов. Их стиль — это смесь меланхолии, романтики, внутренней боли и иногда неожиданной поп-мелодичности.

Fun fact: Музыка и эстетика The Cure оказали огромное влияние на почти все ключевые группы старого русского рока — Кино, Агата Кристи, Наутилус Помпилиус, Пикник и др.

Для анализа был выбран датасет, содержащий 223 трека из дискографии группы The Cure. Он включает информацию об альбомах, датах релизов, популярности, а также аудиохарактеристики треков — такие как энергичность, танцевальность, настроение, акустичность и другие. Основное внимание уделяется изменению музыкального стиля группы с течением времени, а также сравнительному анализу треков по популярности, длительности и ключевым звуковым признакам.

Обложка альбома «Disintegration» была выбрана в качестве визуального ориентира, потому что она символизирует наиболее узнаваемый и эмоционально насыщенный период в творчестве The Cure. Если говорить о самом горячем обсуждении среди фанатов и критиков, Disintegration — безусловный лидер. Именно он стабильно выходил в топы, собирал обсуждения и заслуженно считался и считается шедевром готического рока.

Сначала я подключила датасет, расположенный по пути к гугл-диску который я создала специально для проекта

И вывела первые строки таблицы. Это позволило убедиться, что данные успешно загружены, и получить представление о структуре: названия столбцов, примеры значений и наличие повторяющейся информации.

Далее. С помощью .shape и .info () я узнала:

— Общее количество треков — 223 записи — Количество признаков — 24 столбца — Какие типы данных у столбцов (например, object, int64, float64) — Есть ли пропущенные значения.

С помощью метода .describe () я получила основные статистические параметры для числовых столбцов: среднее, минимум, максимум, стандартное отклонение и квартильные значения. Это позволило оценить диапазон значений таких признаков как:

— danceability (танцевальность) -valence (настроение) -energy (энергичность) -tempo (темп) -track_popularity (популярность треков)

Особое внимание я уделила строковым столбцам: названиям альбомов, тональностям и размерам. Было интересно узнать:

-Сколько уникальных альбомов в датасете -Какие музыкальные тональности преобладают -Какие альбомы чаще всего представлены в выборке. -Это помогло лучше понять распределение данных и подготовиться к построению графиков по годам и альбомам.

В ходе анализа обнаружился технический столбец Unnamed: 0, который видимо был просто индексом из предыдущей выгрузки.

Я удалила его, чтобы он не мешал визуальному восприятию и не создавал ложное ощущение полезности.

Valence — настроение, «весёлость» трека Energy — общая энергичность композиции Danceability — насколько ритм и структура трека подходят для танца Acousticness — степень акустичности звука.

Визуализация позволяет проследить динамику музыкального стиля, насколько группа становилась мрачнее, энергичнее или наоборот, более лиричной и акустической с годами.