Visão Geral

A função get_historical_interest() na biblioteca pytrends permite que você obtenha dados de interesse por hora para termos de pesquisa específicos dentro de um período de tempo definido. Isso pode ser útil para obter uma compreensão mais granular da popularidade dos termos de pesquisa e identificar tendências que podem não ser visíveis ao analisar dados diários ou semanais.

Neste tutorial, abordaremos:

  1. Importando as bibliotecas necessárias
  2. Configurando a solicitação do pytrends
  3. Obtendo dados históricos de interesse por hora
  4. Visualizando os resultados

Instalação

Para instalar o Pytrends, basta usar o pip:

pip install matplotlib

Obtendo Dados Históricos de Interesse por Hora

Para começar, precisamos importar as bibliotecas necessárias e configurar nossa solicitação do 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)

Em seguida, especificaremos os termos de pesquisa, o intervalo de tempo e outros parâmetros para nossa solicitação usando a função 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)

Isso retornará um DataFrame contendo dados de interesse por hora para os termos de pesquisa ‘Python’ e ‘JavaScript’ de 1º de março a 2 de março de 2023.

Visualizando os Resultados

Agora, podemos visualizar os dados de interesse por hora usando um simples gráfico de linha.

# 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 mostra o interesse por hora tanto para ‘Python’ quanto para ‘JavaScript’ no período de tempo especificado, permitindo que você compare sua popularidade e identifique tendências.

Conclusão

Neste post, demonstramos como usar a função get_historical_interest() na biblioteca pytrends para obter dados históricos de interesse por hora do Google Trends. Ao mergulhar nesses dados, você pode obter insights valiosos sobre a popularidade de termos de pesquisa e entender melhor o comportamento do consumidor. Este tutorial cobriu o processo de coleta e análise de dados de interesse por hora, desde a configuração da solicitação do pytrends até a visualização dos resultados.

NOTA : o pytrends usa uma API não oficial. Por favor, use aqui para reportar problemas.

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