Visão geral
A função top_charts() na biblioteca pytrends permite recuperar os top charts do Google para um ano e categoria específicos. Analisando esses dados, você pode descobrir as pesquisas mais populares em várias categorias, ajudando a criar conteúdo envolvente e relevante para sua audiência.
Neste tutorial, abordaremos:
- Importando as bibliotecas necessárias
- Configurando a solicitação do
pytrends - Recuperando dados de top charts
- Analisando os resultados
Recuperar dados de Top Charts
Primeiro, precisamos importar as bibliotecas necessárias e configurar nossa solicitação do pytrends.
from pytrends.request import TrendReq
# Set up pytrends request
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
Em seguida, recuperaremos os dados de top charts para um ano e categoria específicos usando a função top_charts().
# Retrieve top charts data for 2022
top_charts = pytrends.top_charts(date=2022, hl='en-US', tz=360)
Isso retornará um DataFrame contendo os dados de top charts em 2022.
Analisando os resultados
Agora, podemos analisar os dados de top charts para identificar as pesquisas mais populares em nossa categoria escolhida.
# Display the top 10 in 2022
print(top_charts.head(10))
Isso exibirá os top 10 em 2022, fornecendo informações valiosas sobre as pesquisas mais populares.
Conclusão
Neste post, demonstramos como usar a função top_charts() na biblioteca pytrends para analisar os top charts do Google para insights baseados em dados. Ao explorar esses dados, você pode descobrir as pesquisas mais populares em várias categorias, ajudando a criar conteúdo envolvente e relevante para sua audiência. Este tutorial cobriu o processo de coleta e análise de dados de top charts, desde a configuração da solicitação do pytrends até a análise dos resultados. Usando esses insights, você pode informar sua estratégia de conteúdo e otimizar sua presença online.
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