오늘은 파이썬으로 구글 트렌드 api 활용하는 이 방법에 대해서 말라고 하는데요. 오차가 있습니다. 이전에 아까 보여드렸던 네이버 트렌드 api를 뭔가 활용하면 더 정확한 데이터가 나오기는 합니다. 제가 보더라도 그걸 했는데 구글 트렌드도 궁금하잖아요. 그래서 구글 트렌드도 이용을 해봤죠. 그래서 pytrends 라고 있습니다. 그래서 이것에 패키지를 설치를 해놔서 해봤었는데요. 결과론적으로 말씀드리자면 영문 관련됐었던 것에 대한 키워드 뭐 이런 것을 검색을 해서 다양한 국가별 영어라든지 일본어라든가 일본어라든지 기타 등등 다른 언어들을 트렌드가 어떻게 됐다라는 키워드를 보고 싶다 한다면 구글 트렌드를 사용하시는 게 많습니다.
파이썬 구글 트렌드 API 활용해보기
아래의 코드를 간단하게 돌려 사용해보시면 관련해서 검색 트렌드 등을 보실 수 있습니다.
from pytrends.request import TrendReq
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
#!pip install pytrends 패키지 설치
#!pip install plotly 패키지 설치
# hl = host language, tz = timezone
pytrends = TrendReq(hl='ko', tz=540) #hl 언어(한국어), tz 한국시간기준
#시간 타임존은 https://forbrains.co.uk/international_tools/earth_timezones?ref=hackernoon.com 여기에서 찾으면 된다.
kw_list = ["삼성 갤럭시 워치", "애플워치"] #kw_list : 데이터를 가져올 키워드 목록 (한 번에 5 개 키워드로 제한)
pytrends.build_payload(kw_list, cat=0, timeframe='2020-06-01 2022-07-01', geo='KR') #geo : 지리적 위치. #timeframe : 관심있는 시간 프레임.
data = pytrends.interest_over_time()
data = data.reset_index()
print(data.head(20)) # Top 20 개 데이터만 보기
fig = px.line(data, x="date", y=kw_list, title='구글 검색 트렌드')
fig.show()
# 그래프로 트렌드 보기
#plt.figure()
#plt.plot(df.index, df.갤럭시워치4, label='ratio')
#plt.plot(df.index, df.chicken, label='ratio')
#plt.plot(df.index,df.space, label='ratio')
#plt.legend(['갤럭시워치4'])
근데 만약에 한국어를 사용하겠다라는 게 있으면 아이러니한 데이터가 나올 수가 있어요. 이게 왜 그러냐면 구글 검색 트렌드에서는 이렇게 나오지 않습니까? 제가 갤럭시 워치와 그다음에 애플 워치 이거 두 개를 기준으로 해서 살펴봤어요. 밑에 데이터가 그겁니다. 최근 한 2년 2년 정도로 해서 트렌드를 살펴봤었었는데 아주 재밌는 결과죠. 거의 애플워치가 압도적이죠. 압도적으로 어마무시한 그런 검색량을 통해서 그런 게 나왔었었는데요.
근데 이거를 의외로 반대로 네이버 데이터 랩 이런 데에서 찾아서 보잖아요. 거기 안에서 찾다 보면 이거 상의한 결과가 나옵니다. 안에서는 정말 나중에 제가 말씀드리겠지만 여기가 달라요 그래도 애플 워치가 더 높게 나오기는 하네요. 나오기는 합니다마는 거의 뭐 또이또이 하죠. 네 애플 워치가 더 강세인 거 맞네요. 솔직히 말씀드리자 그래서 참 워치 부분에서는 갤럭시 워치가 많이 안 쓰이긴 하는구나 라는 것을 알게 됐습니다.
애플워치 쪽으로 해서 그런 디자인적인 부분들이 저도 최근에 여러 가지 트렌드 이런 걸 보니까 애플 워치를 많이 쓰시는 분들이 많더라고요 그래서 이런 트렌드를 보면 괜찮겠다 싶어서 그거를 계속적으로 눈여겨서 보고 있습니다. 근데 애플워치가 대단하긴 하네요. 전 이 정도까지일 줄은 몰랐는데 상당한 것 같기는 합니다. 오늘은 구글 트렌드 API를 파이썬으로 하는 방법에 대해 알아봤습니다.
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