我正在尝试在关键字和日期表上运行脚本（API到Google搜索控制台），以检查该日期后关键字性能（SEO）是否有所改善。
由于我真的很无能为力，所以我无法猜测和尝试，但是Jupiter笔记本电脑没有响应，所以我什至无法确定我是否错了……
这个git由Josh Carty制作，我从中获取此代码的git是：https : //github.com/joshcarty/google-searchconsole
输入表已经pd.read_csv（由两列'keyword'和'date'组成），将这些列分为两个单独的列表（或者使用字典/其他字典可能更好？）：
KW_list和Date_list
我尝试过：对于KW_list中的i和Date_list中的j：
for i in KW_list and j in Date_list:
account = searchconsole.authenticate(client_config='client_secrets.json',
credentials='credentials.json')
webproperty = account['https://www.example.com/']
report = webproperty.query.range(j, days=-30).filter('query', i, 'contains').get()
report2 = webproperty.query.range(j, days=30).filter('query', i, 'contains').get()
df = pd.DataFrame(report)
df2 = pd.DataFrame(report2)
df
期望在邻居单元格中（输入文件中）的日期之前30天的日期看到所有不同关键字（keyowrd1-stat1，keyword2-stats2等，以下[不覆盖]）的数据帧。来自J.notebook的回复，所以我会知道发生了什么。
尝试使用该zip功能将列表合并为元组列表。这样，将日期和相应的关键字组合在一起。
account = searchconsole.authenticate(client_config='client_secrets.json', credentials='credentials.json')
webproperty = account['https://www.example.com/']
df1 = None
df2 = None
first = True
for (keyword, date) in zip(KW_list, Date_list):
report = webproperty.query.range(date, days=-30).filter('query', keyword, 'contains').get()
report2 = webproperty.query.range(date, days=30).filter('query', keyword, 'contains').get()
if first:
df1 = pd.DataFrame(report)
df2 = pd.DataFrame(report2)
first = False
else:
df1 = df1.append(pd.DataFrame(report))
df2 = df2.append(pd.DataFrame(report2))
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句