Visión general
La función get_historical_interest() de la biblioteca pytrends le permite recuperar datos de interés por hora para términos de búsqueda específicos dentro de un marco de tiempo determinado. Esto puede ser útil para obtener una comprensión más detallada de la popularidad de los términos de búsqueda y para identificar tendencias que pueden no ser visibles al analizar datos diarios o semanales.
En este tutorial, cubriremos:
- Importar las bibliotecas necesarias
- Configurar la solicitud de
pytrends - Recuperar datos históricos de interés por hora
- Visualizar los resultados
Instalación
Para instalar Pytrends, simplemente use pip:
pip install matplotlib
Recuperar datos históricos de interés por hora
Para comenzar, necesitamos importar las bibliotecas necesarias y configurar nuestra solicitud de pytrends.
from pytrends.request import TrendReq
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Set up pytrends request
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
A continuación, especificaremos los términos de búsqueda, el rango de tiempo y otros parámetros para nuestra solicitud utilizando la función get_historical_interest().
keywords = ['Python', 'JavaScript']
# Retrieve hourly interest data
hourly_interest = pytrends.get_historical_interest(keywords, year_start=2023, month_start=3, day_start=1, hour_start=0, year_end=2023, month_end=3, day_end=2, hour_end=0, cat=0, geo='', gprop='', sleep=0)
Esto devolverá un DataFrame que contiene los datos de interés por hora para los términos de búsqueda ‘Python’ y ‘JavaScript’ desde el 1 de marzo al 2 de marzo de 2023.
Visualizar los resultados
Ahora, podemos visualizar los datos de interés por hora utilizando un sencillo gráfico de línea.
# Plot the hourly interest data
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(hourly_interest.index, hourly_interest['Python'], label='Python')
plt.plot(hourly_interest.index, hourly_interest['JavaScript'], label='JavaScript')
plt.xlabel('Hour')
plt.ylabel('Interest')
plt.title('Hourly Interest for Python and JavaScript')
plt.legend()
plt.show()
Este gráfico muestra el interés por hora tanto para ‘Python’ como para ‘JavaScript’ en el marco de tiempo especificado, lo que le permite comparar su popularidad e identificar tendencias.
Conclusión
En esta publicación, hemos demostrado cómo utilizar la función get_historical_interest() de la biblioteca pytrends para recuperar datos históricos de interés por hora de Google Trends. Al adentrarnos en estos datos, podemos obtener información valiosa sobre la popularidad de los términos de búsqueda y comprender mejor el comportamiento del consumidor. Este tutorial ha cubierto el proceso de recolección y análisis de datos de interés por hora, desde la configuración de la solicitud de pytrends hasta la visualización de los resultados.
NOTA: pytrends utiliza una API no oficial. Por favor, utilice aquí para problemas.
SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python