python for Google Trends：使用interest_over_time時出現「ValueError：year超出範圍」

我是python中使用pytrends模塊的新手，它允許您從Google Trends中提取數據。這個網站給出了一個很好的介紹模塊：https://github.com/GeneralMills/pytrends python for Google Trends：使用interest_over_time時出現「ValueError：year超出範圍」

當使用pytrend.interest_over_time（）時，我收到消息「ValueError：year is out of range」。我的代碼關鍵部分是：

import pytrends 
from pytrends.request import TrendReq 

google_username = "" #my username 
google_password = "" #my password 

pytrend = TrendReq(google_username, google_password, custom_useragent=None) 

pytrend.build_payload(kw_list=['Chipotle'], timeframe = 'today 5-y') 
pytrend.interest_over_time()

然後我得到錯誤信息「ValueError異常：今年是超出範圍」

來源

2017-03-04 Chris Waller

什麼是完整的錯誤？ –

就是這麼說。但看起來有點用處： - > 128 df ['date'] = pd.to_datetime（df ['time']，unit ='s'） - > 276 unit = unit，infer_datetime_format = infer_datetime_format） –

更改下列蟒蛇... \ LIB \站點包\ pytrends \ request.py

3行：

from datetime import datetime

大約128行：

#df['date'] = pd.to_datetime(df['time'],unit='s') 
df['date'] = df['time'].map(lambda d: datetime.fromtimestamp(int(d)))

這爲我工作:)

來源

2017-03-11 17:12:50

我有同樣的問題，我在request.py添加astype('int')該管線180

來自：

df['date'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')

到：

df['date'] = pd.to_datetime(df['time'].astype('int'), unit='s')

（not確定爲什麼我的線路號碼不同，但看起來像相同的問題）

來源

2017-05-25 02:56:14 ralfr

python for Google Trends：使用interest_over_time時出現「ValueError：year超出範圍」

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