pytrends로 구글 트렌트 급상승 검색어 추출방법

Pytrends를 사용하여 'finance'라는 검색어에 대한 최근 24시간 동안의 급상승 검색어를 추출하는 방법은 다음과 같습니다:

1. Pytrends 설정: 먼저 Pytrends 라이브러리를 사용할 수 있도록 설정합니다. 이것은 pytrends를 설치하고 TrendReq 객체를 생성하는 것을 포함합니다.

2. 검색어 설정: build_payload 함수를 사용하여 관심 있는 검색어를 설정합니다. 여기서는 'finance'라는 검색어를 사용합니다.

3. 급상승 검색어 추출: trending_searches() 함수를 사용하여 특정 시간 동안의 급상승 검색어를 가져옵니다. 하지만 이 함수는 특정 국가의 오늘의 급상승 검색어만을 반환하므로, realtime_trending_searches() 함수를 사용하는 것이 더 적절할 수 있습니다.

4. 데이터 처리: 반환된 데이터는 pandas DataFrame 형태로 제공되며, 여기서 원하는 정보를 추출할 수 있습니다.

다음은 'finance'라는 검색어에 대한 급상승 검색어를 추출하는 간단한 예시 코드입니다:

from pytrends.request import TrendReq

# TrendReq 객체를 생성
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)

# 'finance'라는 검색어에 대한 급상승 검색어를 가져옴
pytrends.build_payload(kw_list=['finance'])

# realtime_trending_searches()는 지정된 지역에 대한 실시간 데이터를 제공합니다.
# 지역을 지정하지 않으면 미국 데이터가 기본값으로 설정됩니다.
related_queries = pytrends.related_queries()
rising_queries = related_queries['finance']['rising']

# 급상승 검색어 출력
print(rising_queries)

위 코드는 'finance'라는 검색어에 대해 관련 검색어와 급상승 검색어를 가져오는 방법을 보여줍니다. related_queries 메소드는 검색어에 대한 관련 검색어 정보를 제공하며, 이 중 'rising' 키를 사용하여 급상승 검색어를 추출할 수 있습니다. 출력된 데이터는 급상승하는 관련 검색어와 해당 검색어의 상대적인 검색 증가율을 보여줄 것입니다.

급상승하는 검색어는 특정 시간 동안 해당 검색어에 대한 검색 빈도가 급격히 증가한 검색어를 의미합니다. 이 데이터는 시장 동향, 공중의 관심사 변화, 뉴스 이벤트 등을 파악하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다.