AdWords API TargetingIdeaPageサービスから返されるデータ形式は何ですか？

Question

私はsearch volume data and trends through their TargetingIdeaSelectorがPython client libraryを使用して取得するアドワーズ広告APIを照会すると返されたデータは、次のようになります。

(TargetingIdeaPage){ 
     totalNumEntries = 1 
     entries[] = 
      (TargetingIdea){ 
      data[] = 
       (Type_AttributeMapEntry){ 
        key = "KEYWORD_TEXT" 
        value = 
         (StringAttribute){ 
         Attribute.Type = "StringAttribute" 
         value = "keyword phrase" 
         } 
       }, 
       (Type_AttributeMapEntry){ 
        key = "TARGETED_MONTHLY_SEARCHES" 
        value = 
         (MonthlySearchVolumeAttribute){ 
         Attribute.Type = "MonthlySearchVolumeAttribute" 
         value[] = 
          (MonthlySearchVolume){ 
           year = 2016 
           month = 2 
           count = 2900 
          }, 
          ... 
          (MonthlySearchVolume){ 
           year = 2015 
           month = 3 
           count = 2900 
          }, 
         } 
       }, 
      }, 
    } 

これはJSONではなく、単なる厄介Pythonのリストのように見えます。毎月のデータをこのような構造のPandasデータフレームにまとめる最も簡単な方法は何ですか？

Keyword   | Year | Month | Count 
keyword phrase 2016  2  10 

Answer 1

出力がスーパーオブジェクトです。このコードでは、このコードがトリックを行うことがわかりました：

import suds.sudsobject as sudsobject 
import pandas as pd 
a = [sudsobject.asdict(x) for x in output] 
df = pd.DataFrame(a) 

Answer 2

ここで私はrequestType STATSと、TargetingIdeaSelectorを照会するために使用完全なコード、そして私が使用可能なデータフレームにデータを解析するために使用される方法です。上記の質問で与えられた出力を取り、それをデータフレームに変換するので、「pandas dataframeへの解析結果」セクションに注目してください。おそらく最速ではなく、最高ではありませんが、動作します！ Python 2.7でテストされています。

"""This code pulls trends for a set of keywords, and parses into a dataframe. 

The LoadFromStorage method is pulling credentials and properties from a 
"googleads.yaml" file. By default, it looks for this file in your home 
directory. For more information, see the "Caching authentication information" 
section of our README. 

""" 

from googleads import adwords 
import pandas as pd 


adwords_client = adwords.AdWordsClient.LoadFromStorage() 

PAGE_SIZE = 10 

# Initialize appropriate service. 
targeting_idea_service = adwords_client.GetService(
    'TargetingIdeaService', version='v201601') 

# Construct selector object and retrieve related keywords. 
offset = 0 
stats_selector = { 
    'searchParameters': [ 
     { 
      'xsi_type': 'RelatedToQuerySearchParameter', 
      'queries': ['donald trump', 'bernie sanders'] 
     }, 
     { 
     # Language setting (optional). 
     # The ID can be found in the documentation: 
     # https://developers.google.com/adwords/api/docs/appendix/languagecodes 
      'xsi_type': 'LanguageSearchParameter', 
      'languages': [{'id': '1000'}], 
     }, 
     { 
      # Location setting 
      'xsi_type': 'LocationSearchParameter', 
      'locations': [{'id': '1027363'}] # Burlington,Vermont 
     } 
    ], 
    'ideaType': 'KEYWORD', 
    'requestType': 'STATS', 
    'requestedAttributeTypes': ['KEYWORD_TEXT', 'TARGETED_MONTHLY_SEARCHES'], 
    'paging': { 
     'startIndex': str(offset), 
     'numberResults': str(PAGE_SIZE) 
    } 
} 

stats_page = targeting_idea_service.get(stats_selector) 


########################################################################## 
# Parse results to pandas dataframe 


stats_pd = pd.DataFrame() 

if 'entries' in stats_page: 
    for stats_result in stats_page['entries']: 
     stats_attributes = {} 
     for stats_attribute in stats_result['data']: 
      #print (stats_attribute) 
      if stats_attribute['key'] == 'KEYWORD_TEXT': 
       kt = stats_attribute['value']['value'] 
      else: 
       for i, val in enumerate(stats_attribute['value'][1]):     
        data = {'keyword': kt, 
          'year': val['year'], 
          'month': val['month'], 
          'count': val['count']} 
        data = pd.DataFrame(data, index = [i])     
        stats_pd = stats_pd.append(data, ignore_index=True) 


print(stats_pd)