Aperçu

La fonction get_historical_interest() de la bibliothèque pytrends vous permet de récupérer des données d’intérêt horaire pour des termes de recherche spécifiques dans une plage de temps donnée. Cela peut être utile pour obtenir une compréhension plus granulaire de la popularité des termes de recherche et pour identifier des tendances qui ne sont peut-être pas visibles lorsque l’on regarde des données quotidiennes ou hebdomadaires.

Dans ce tutoriel, nous couvrirons :

  1. L’importation des bibliothèques nécessaires
  2. La mise en place de la demande pytrends
  3. La récupération des données d’intérêt horaire historiques
  4. La visualisation des résultats

Installation

Pour installer Pytrends, utilisez simplement pip :

pip install matplotlib

Récupérer les données d’intérêt horaire historiques

Pour commencer, nous devons importer les bibliothèques nécessaires et configurer notre demande 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)

Ensuite, nous spécifierons les termes de recherche, la plage de temps et les autres paramètres de notre demande en utilisant la fonction 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)

Cela renverra un DataFrame contenant des données d’intérêt horaire pour les termes de recherche ‘Python’ et ‘JavaScript’ du 1er mars au 2 mars 2023.

Visualiser les résultats

Maintenant, nous pouvons visualiser les données d’intérêt horaire à l’aide d’un simple graphique linéaire.

# 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()

Ce graphique montre l’intérêt horaire pour ‘Python’ et ‘JavaScript’ sur la plage de temps spécifiée, vous permettant de comparer leur popularité et d’identifier les tendances.

Conclusion

Dans ce billet, nous avons démontré comment utiliser la fonction get_historical_interest() de la bibliothèque pytrends pour récupérer les données d’intérêt horaire historiques de Google Trends. En plongeant dans ces données, vous pouvez obtenir des informations précieuses sur la popularité des termes de recherche et mieux comprendre le comportement des consommateurs. Ce tutoriel a couvert le processus de collecte et d’analyse des données d’intérêt horaire, de la mise en place de la demande pytrends à la visualisation des résultats.

REMARQUE : Pytrends utilise une API non officielle. Veuillez utiliser ici pour les problèmes.

SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python