Python でコンテンツ毎にクリック数，表示回数を合計

Google Search Console より取得したページ.csv について，コンテンツ毎にクリック数，表示回数を合計する Python コードを作成しました。

ページ.csv の確認

Google Search Console より取得したページ.csv を確認します。

クリック数が多い順にページの URL，クリック数，表示回数，CTR，掲載順位が記載されています。今回は，上位のページ，クリック数，表示回数を使用します。

URL に含まれる 02hari や 09enekan を用いると，コンテンツ毎のクリック数，表示回数を合計できそうです。

上位のページ,クリック数,表示回数,CTR,掲載順位
https://masassiah.web.fc2.com/contents/02hari/iz.html,30020,490412,6.12%,5.13
https://masassiah.web.fc2.com/contents/09enekan/index.html,16354,131331,12.45%,8.48
https://masassiah.web.fc2.com/contents/02hari/riron02.html,16098,169841,9.48%,7.55
https://masassiah.web.fc2.com/contents/02hari/riron0102.html,13247,151764,8.73%,5.84
https://masassiah.web.fc2.com/contents/02hari/riron01.html,11603,112553,10.31%,6.77

Python コード

コンテンツ毎にクリック数，表示回数を合計する Python コードを示します。

コンテンツの配列を作成し，URL に含まれる場合にクリック数，表示回数を合計し，配列に格納します。

import pandas as pd

# データの読み込みと前処理
df = pd.read_csv('./csv/ページ.csv', usecols=['上位のページ', 'クリック数', '表示回数'], encoding='utf-8')

contents = [
    '01kouji', '02hari', '03tsuna', '04denken', '05master', '07otsu4', '09enekan',
    '11engin1', '12densek', '13surge', '14plan', '15source', '16isms',
    '17cte', '18ds', '19fe', '20ap', '21st', '22pm', '23sa', '24sm', '25au'
]

clicks = []
impressions = []

# 各コンテンツに対してデータをフィルタリングして集計
for content in contents:
    filtered_sum = df[df['上位のページ'].str.contains(content)].sum()
    clicks.append(filtered_sum['クリック数'])
    impressions.append(filtered_sum['表示回数'])

コンテンツ毎にクリック数，表示回数を合計した結果

コンテンツ毎にクリック数，表示回数を合計した結果について，matplotlib を用いて棒グラフで表示します。

import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

def plot_bar(data, title, xlabel, ylabel, filename):
    plt.bar(contents, data)
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.xticks(rotation=90) # x軸のラベルを縦に回転
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.title(title)
    plt.savefig(filename, dpi=300)
    plt.show()

plot_bar(clicks, 'コンテンツ別クリック数', 'コンテンツ', 'クリック数', './images/contents_clicks')
plot_bar(impressions, 'コンテンツ別表示回数', 'コンテンツ', '表示回数', './images/contents_impressions')