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Pytrendsの実行
試しに”Python”でGoogle Trendsを実行して、
Matplotでグラフ化してみます
kw_list = ["Python"]
df = pytrends.build_payload(kw_list,cat=0,timeframe='today 5-y')
df = pytrends.interest_over_time()
df.plot()
各コード解説
kw_list = [“Python”]
ここでは検索クエリを指定しています
今回は”Python”で検索したいので、Pythonを代入しています
一度に3つのキーワードまで指定できます。
そのときは,(カンマ)で区切ります
例:
kw_list = ["Python","Ruby","JavaScript"]
pytrends.build_payload(kw_list,cat=0,timeframe=’today 5-y’)
ここではGoogle Trendsを実行するときのパロメータを設定しています
kw_list
検索するキーワードが入る変数です
cat
ここでカテゴリーの指定ができます
下記はほんの一例です
詳細はこちらで確認できます
0 | All categories |
---|---|
3 | Arts & Entertainment |
5 | Computers & Electronics |
7 | Finance |
8 | Games |
timeframe
ここではデータを集計する期間を指定できます
all | 全期間を集計します |
---|---|
YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD | 日付指定 —-年–月–日 ~ —-年–月–日 |
YYYY-MM-DDTHH YYYY-MM-DDTHH | 日時指定 —-年–月–日–時 ~ —-年–月–日–時 |
today 数字-y | 今日から過去〇年間 |
日付指定する場合 (2021年11月01日~2021年11月31日)
timeframe = "2021-11-01 2021-11-31"
日時指定する場合 (2021年11月15日01時~2021年11月15日22時)
timeframe = "2021-11-15T01 2021-11-15T22"
過去〇年間 (過去3年間)
timeframe = "today 3-y"
パロメータはほかにもあります
geo
ここでは国コードを指定できます
コードはISO3166-1に準拠しています
下記は一例です
日本 | JP |
---|---|
アメリカ | US |
中国 | CN |
ドイツ | DE |
ロシア | RU |
gprop
ここでは検索対象をフィルターできます
4つのパロメータがあります
images | 画像 |
---|---|
youtube | YouTube動画 |
news | ニュース |
froogle | ショッピング |
pytrends.interest_over_time()
このコードで時系列変化を取得できます
df.plot()
ここではMatplotlibという描画ライブラリを用いています
このコードを書くとグラフを描画してくれます