在过去 12 个月内使用 pytrend 得到 return 个结果
Use pytrend to return results over the past 12 months
函数 pytrend.interest_over_time() return 每周都会产生结果。我怎样才能 return 过去一年的结果?这是我的输入:
pytrend.build_payload(
kw_list=[companies[0], companies[1], companies[2], companies[3], companies[4]])
df = pytrend.interest_over_time()
print(df.head(10))
输出:
Walmart Amazon Apple Inc. CVS Health ExxonMobil isPartial
date
2016-07-10 18 54 0 0 0 False
2016-07-17 17 47 0 0 0 False
2016-07-24 18 49 0 0 0 False
2016-07-31 18 49 0 0 0 False
2016-08-07 16 48 0 0 0 False
2016-08-14 16 45 0 0 0 False
2016-08-21 16 48 0 0 0 False
2016-08-28 17 49 0 0 0 False
2016-09-04 17 49 0 0 0 False
2016-09-11 16 48 0 0 0 False
[Done] exited with code=0 in 3.963 seconds
我只想要 2020 年的输出。我无法通过 google 搜索或在 pytrend 的文档中找到这个答案:https://pypi.org/project/pytrends/
使用 timeframe 参数指定开始和结束日期,以下代码片段将解决您的问题
from pytrends.request import TrendReq
pytrend = TrendReq()
pytrend.build_payload(kw_list=['Walmart','Amazon','Apple Inc.','CVS Health','ExxonMobil'],timeframe = '2020-01-01 2020-12-31')
df = pytrend.interest_over_time()
print(df.head(10))
有关该参数的更多详细信息可在 pytrends 文档中找到(link 有问题)查看此附加屏幕截图以供参考
函数 pytrend.interest_over_time() return 每周都会产生结果。我怎样才能 return 过去一年的结果?这是我的输入:
pytrend.build_payload(
kw_list=[companies[0], companies[1], companies[2], companies[3], companies[4]])
df = pytrend.interest_over_time()
print(df.head(10))
输出:
Walmart Amazon Apple Inc. CVS Health ExxonMobil isPartial
date
2016-07-10 18 54 0 0 0 False
2016-07-17 17 47 0 0 0 False
2016-07-24 18 49 0 0 0 False
2016-07-31 18 49 0 0 0 False
2016-08-07 16 48 0 0 0 False
2016-08-14 16 45 0 0 0 False
2016-08-21 16 48 0 0 0 False
2016-08-28 17 49 0 0 0 False
2016-09-04 17 49 0 0 0 False
2016-09-11 16 48 0 0 0 False
[Done] exited with code=0 in 3.963 seconds
我只想要 2020 年的输出。我无法通过 google 搜索或在 pytrend 的文档中找到这个答案:https://pypi.org/project/pytrends/
使用 timeframe 参数指定开始和结束日期,以下代码片段将解决您的问题
from pytrends.request import TrendReq
pytrend = TrendReq()
pytrend.build_payload(kw_list=['Walmart','Amazon','Apple Inc.','CVS Health','ExxonMobil'],timeframe = '2020-01-01 2020-12-31')
df = pytrend.interest_over_time()
print(df.head(10))
有关该参数的更多详细信息可在 pytrends 文档中找到(link 有问题)查看此附加屏幕截图以供参考