级查询的搜索结果转换为

[sakibkhan22197]

4. main_results = search(main_query, tld="com", lang="es", stop=3,pause=2 )：执行主查询并将搜索结果存储在main_results中。我们将结果数量限制为三个（stop=3），因为Google搜索结果中的前三个URL通常是最能满足用户搜索意图的URL。

5. main_urls = set(main_results)：将主查询的搜索结果转换为一组URL并存储在main_urls中

6. url_percentages = {}：初始化一个空字典（具有固定值对的列表）来存储每个查询的URL百分比

本节中描述的代码的图像
7. For child_query in child_queries : : 启动一个循环，迭代子查询列表中的每个子查询

8. secondary_Results = search( secondary_query, tld="com", lang="es", stop=3,pause=2)：执行当前二级查询并将搜索结果存储在 secondary_results 中。出于与之前提到的相同原因，我们将结 巴林 whatsApp 果数量限制为三个 (stop=3)。

9. secondary_urls = set(secondary_results)：将当前二一组URL并存储在 secondary_urls 中

10. Percent = (len(parent_urls.intersection(urls)) / len(parent_urls)) * 100：计算同时出现在父查询结果和当前子查询结果中的 URL 的百分比。结果存储在百分比变量中。

11. url_percentages[secondary_query] = Percentage：将计算出的URL百分比存储在url_percentages字典中，以当前二级查询为key

本节中描述的代码的图像
12. Df_url_percentajes = pd.DataFrame(url_percentajes.items(), columns=['Secondary query', 'Percentage'])：创建一个Pandas DataFrame，其中包含第一列中的辅助查询及其与主查询的重叠第二栏。 columns 参数（对于添加的表具有三个标签）用于指定 DataFrame 列的名称。

13. df_url_percentages = df_url_percentages.sort_values(by='Percentage', ascending=False)：根据 Percentage 列中的值对 df_url_percentages DataFrame 进行排序。如果设置 ascending=False，则数据框按从最高值到最低值排序。

14. df_url_percentajes：在Google Colab的输出区域显示排序后的DataFrame。在大多数其他 Python 环境中，您必须使用 print() 函数来显示 DataFrame。但在 Google Colab 中则不然——而且该表格是交互式的。

简而言之，此代码执行一系列 Google 搜索，并显示每个子查询和父查询的前三个搜索结果之间的重叠。

重叠越大，您对同一页面的主要和次要查询进行排名的可能性就越大。

查看 Google 搜索分析的结果
查看 Google 搜索分析的结果可以提供清晰直观的数据表示。它们使您可以轻松解释和传达结果。

当我们将关键字聚类代码应用于不超过 20 或 30 个查询时，可视化非常有用。

注意：在较大的查询示例中，我们要创建的条形图的查询标签将混合在一起。这使得上面创建的 DataFrame 对于分组更有用。

您可以使用 Python 和 Matplotlib 以及以下代码将 URL 百分比可视化为条形图：

import matplotlib.pyplot as plt
sorted_percentages = sorted(url_percentages.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
sorted_queries, sorted_percentages = zip(*sorted_percentages)
# Trazar los porcentajes de URL con el eje x ordenado
plt.bar(consultas_ordenadas, porcentajes_ordenados)
plt.xlabel("Consultas")
plt.ylabel("Porcentaje de URL")
plt.title("Porcentaje de URL en los resultados de búsqueda")
plt.xticks(rotation=45)
plt.ylim(0, 100)
plt.tight_layout()
plt.show()
让我们快速浏览一下代码：

本节中描述的代码的图像
1.sorted_percentages =sorted(url_percentages.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)：这指定使用sorted函数()按值降序对URL百分比字典(url_percentages)进行排序。创建按 URL 百分比排序的元组（值对）列表。

2. Sorted_queries、sorted_percentages = zip(*sorted_percentages)：这表示使用 zip() 函数和 * 运算符将元组的有序列表解压缩为两个单独的列表（sorted_queries 和sorted_percentages）。 Python 中的 * 运算符是一个工具，可让您将集合分解为各个元素

上述代码部分的图像
3. Plt.bar(sorted_queries, Sorted_percentages)：使用 Matplotlib 的 plt.bar() 创建条形图。排序查询映射到 x 轴 (sorted_queries)。相应的 URL 百分比映射到 y 轴 (sorted_percentages)。

4.