概要
Googleトレンドは、検索トレンドやキーワードの人気度に関する貴重なインサイトを提供してくれます。しかし、Googleはこのデータにアクセスするための公式APIを提供していません。幸いにも、Pytrendsライブラリを使用することで、PythonからGoogleトレンドのデータにアクセスできます。
このチュートリアルでは、Pytrendsのインストールとセットアップを順を追って説明し、シンプルな検索の実行方法と結果の解釈方法を紹介します。
前提条件
このチュートリアルを進めるには、以下が必要です:
- Python 3 がインストールされていること
- Pythonプログラミングの基礎知識
- Pythonパッケージの使用経験
インストール
Pytrendsをインストールするには、pipを使用するだけです:
pip install pytrends
Pytrendsのセットアップ
Pytrendsを使い始めるには、まず必要なライブラリをインポートし、Googleトレンドへの接続を確立します:
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
ここでは、言語を英語 (hl='en-US')、タイムゾーンをUTC+0 (tz=360) に設定しています。
基本的な検索の実行
それでは、シンプルな検索を実行して、キーワード「Python」の時系列での関心度を確認してみましょう:
keywords = ['Python']
pytrends.build_payload(keywords, timeframe='today 5-y', geo='', gprop='')
interest_over_time_df = pytrends.interest_over_time()
print(interest_over_time_df)
このコードスニペットでは、キーワードのリストを定義し、期間を過去5年間 (timeframe='today 5-y') に設定し、地理的な位置とGoogleプロパティは空のままにしています。interest_over_time() メソッドは、関心度データを含むDataFrameを返します。
結果の理解
得られたDataFrameには、過去5年間における「Python」というキーワードの検索関心度が含まれています。値は指定された期間内の最高点に対する相対的な検索関心度を表しており、100がピーク時の人気度を意味します。
結論
この記事では、Python向けの非公式GoogleトレンドAPIであるPytrendsを紹介し、インストールとセットアップ方法を説明しました。ライブラリを使用して基本的な検索を行い、結果の解釈方法について議論しました。
今後の記事では、時系列での関心度の分析、地域別の関心度の探索、関連トピックやクエリの発見など、Pytrendsのより高度な機能について深く掘り下げていきます。お楽しみに!
NOTE : pytrends は非公式APIを使用しています。問題がある場合は こちら をご利用ください。
SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python