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Una descripción general del paquete python yadirstat: la forma más fácil de obtener estadísticas de la API directa de Yandex

Hola, tengo que recopilar estadísticas de Yandex Direct y, para simplificar mi trabajo, publiqué mi paquete de Python, con el cual esto se puede hacer de manera muy simple.



Primero debe obtener un token para su cuenta ( lea más aquí )



El paquete yadirstat ya está publicado en pypi; puede instalarlo usando pip 



pip install yadirstat


El paquete le permite obtener las siguientes estadísticas:



  • Estadísticas de campaña
  • Estadísticas sobre términos de impresión (como palabras clave y públicos)
  • Estadísticas de consultas de búsqueda


Cómo se solicitan las estadísticas:




yadirstat.yadirstat. ( ,  ,  ,  )


Algo como esto se verá como una solicitud para obtener estadísticas sobre consultas de búsqueda. 




query_report =yadirstat.yadirstat.query('','-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(query_report)




Y aquí hay una solicitud para obtener estadísticas sobre campañas : 


campaign_report = yadirstat.yadirstat.campaign('','-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(campaign_report)


Y aquí hay una solicitud para obtener estadísticas sobre las condiciones de las impresiones : 




criteria_report = yadirstat.yadirstat.criteria('','-1245234','2020-05-10','2020-07-15')
print(criteria_report)


Un ejemplo de mi solicitud: 




from yadirstat import yadirstat
x = yadirstat.yadirstat.campaign('AgAAAxxxxxxxXXXXXXxxxxxXXXXXcI','BxxxxXXXX','2020-05-10','2020-07-15')
print(x)


La salida se ve así:







si los datos no encajan durante la salida, puede usar lo siguiente: 




import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)
pd.set_option('max_colwidth', 80)
pd.set_option('max_rows', 600000)


En la salida, obtenemos un DataFrame.



Para un uso completo, reemplazo "-" por "0"



Estructura de datos



Búsquedas:



  • Nombre de campaña
  • Consulta
  • Impresiones
  • Clics
  • Ctr
  • Costo
  • AvgCpc
  • Tasa de conversión
  • CostPerConversion
  • Conversiones


Campañas *:



  • Fecha
  • Nombre de campaña
  • Impresiones
  • Clics
  • Ctr
  • Costo
  • AvgCpc
  • Porcentaje de rebote
  • AvgPageviews
  • Tasa de conversión
  • CostPerConversion
  • Conversiones
  • Fecha


Condiciones de visualización:



  • Nombre de campaña
  • Criterio
  • Impresiones
  • Clics
  • Ctr
  • Costo
  • AvgCpc
  • Fecha


* - Agregar una fecha como última columna te permite no perder datos por fechas al transferir un DataFrame (Por ejemplo, al transferir a BigQuery, una columna con fechas se pierde debido a que está indexada, para evitar problemas, solo dupliqué esta columna).



¿Por qué tal estructura? Así es como recopilo estadísticas para luego enviarlas a Google BigQuery y luego visualizarlas en Google DataStudio.



Me complacería escuchar sugerencias para el desarrollo de este paquete y su experiencia en la recopilación de estadísticas.



PD:



  • Esto también funciona con cuentas de agentes.
  • Y con las cuentas de Elama


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