使用Pandas和YouTube数据API获取统计洞察
在这个故事的第一部分中，我从大约3000个YouTube频道中收集了统计数据，并得到了一些有趣的洞察。在本部分中，我将更深入地研究，从“频道”到“视频”的个别水平上。我将展示如何收集关于YouTube视频的数据以及我们可以得到什么样的洞察。
方法论
要收集关于YouTube视频的数据，我们需要执行几个步骤：
- 获取YouTube数据API的凭据。它是免费的，每天的API限制为10,000个请求，足以完成我们的任务。
- 找到我们想要分析的几个YouTube频道。
- 编写一些Python代码，以获取所选频道的最新视频及其统计信息。YouTube分析仅适用于频道所有者，并且我们只能获取当前时刻的数据。但是我们可以运行代码一段时间。在我的案例中，我使用Apache Airflow和Raspberry Pi收集了三周的数据。
- 进行数据分析。我将使用Pandas、Matplotlib和Seaborn进行分析。
获取YouTube API凭据和配置Apache AirFlow的方法在我的先前文章中有描述，我建议读者先暂停本文，阅读那一部分：
探索性数据分析：我们对YouTube频道了解多少
使用Pandas和YouTube数据API获取统计洞察
towardsdatascience.com
现在，让我们开始吧。
1. 获取数据
为了获取有关YouTube视频的信息，我将使用python-youtube库。令人惊讶的是，没有现成的方法可以从特定频道获取视频列表，我们需要自行实现它。
首先，我们需要调用get_channel_info方法，正如其名称所示，它将返回有关频道的基本信息。
from pyyoutube import Apidef get_channel_info(api: Api, channel_id: str)…