Google Search Anaylze: How many idiots are there who search “Google” on Google?

Google Trends provides an API known as pytrends that can analyze daily searches easily. Google Trends는 pytrends라고도 불리는 API를 제공합니다. 쉽게 일일 검색을 분석하실 수 있어요.

I don’t know how is your environment, I recommend - CoLab. 실행하시는 환경이 어떻게 될 지는 모르겠지만, CoLab을 추천드립니다.

First, install the library. 라이브러리를 설치합시다.

pip install pytrends
Shell
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As of colab, it will be installed like this: colab에서는 이렇게 설치됩니다!

Second, let’s import necessary libraries and get started! 중요 라이브러리를 import하고 시작합시다!

import pandas as pd
from pytrends.request import TrendReq
import matplotlib.pyplot as plt
trends = TrendReq()
Python
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This is the main search code. 메인 코드입니다.

keyword="your_own_keyword"
trends.build_payload(kw_list=[keyword])
data = trends.interest_by_region()
data = data.sort_values(by=keyword, ascending=False)
data = data.head(10)
print(data)
Python
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Let’s get messed with this. 망가져보자구요.

Keyword: Machine Learning

China                    100
Singapore                 47
Ethiopia                  44
India                     34
St. Helena                34
Hong Kong                 25
Tunisia                   24
Pakistan                  24
Bangladesh                22
Nepal                     22
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Don’t you get excited to know how many fools searching “Google” on google? 구글에서 “Google”을 검색하는 바보들이 얼마나 많은지 궁금하지 않으세요?

Keyword: Google

Tunisia      100
Albania       84
Morocco       72
Algeria       68
Cambodia      57
Malaysia      51
Sri Lanka     43
Philippines   43
Indonesia     40
Romania       37
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Keyword: 모두의 연구소

South Korea              100
Afghanistan                0
Paraguay                   0
Nigeria                    0
Niue                       0
Norfolk Island             0
North Korea                0
North Macedonia            0
Northern Mariana Islands   0
Norway                     0
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Keyword: 42

Bulgaria    100
France       80
Kazakhstan   76
Ireland      67
Russia       66
Denmark      62
Vietnam      62
Belarus      60
Poland       59
Pakistan     56
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I want GRAPHHHHHHHHH

Let’s visualize the result! 시각화시켜보죠!

Likewise, the code and graph. 마찬가지로, 코드와 그래프입니다.

data.reset_index().plot(
    x="geoName",
    y=keyword,
    figsize=(20,15),
    kind="bar")
plt.style.use('fivethirtyeight')
plt.show()
Python
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You can visualize along different axes. 다양한 축을 기준으로 시각화할 수 있습니다.

This time, let's check whether the search results increase or decrease through the period. 이번에는 기간을 통해 검색 결과가 늘어나는지, 줄어드는지 확인해봅시다.

data = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
data.build_payload(kw_list=[keyword])
data = data.interest_over_time()
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 15))
data[keyword].plot()
plt.style.use('fivethirtyeight')
plt.title('Total Google Searches for Machine Learning', fontweight='bold')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Total Count')
plt.show()
Python
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