缺点是你可能会遇到限制
Posted: Mon Mar 24, 2025 6:16 am
使用 Colab
我们可以在这个环境中进行操作。它托管在 Google Drive 中，因此不必担心这会破坏您的计算机或数据等。让我们开始吧。正如我所说，这是通过一个名为 Colab 的免费工具进行的。
您知道 Google 是如何利用 Excel 制作出 Google Sheets 的吗？
他们对 Jupyter Notebooks 做了同样的事情。Jupyter 安装在您的计算机上。它是最受欢迎的笔记本环境之一。但它需要一些设置，而且可能有点笨重。它会与不同版本混淆等等。谷歌把它放到了云端（无需任何设置），现在称之为 Colab Notebooks。它功能强大得令人难以置信。
所以，再说一遍，它是免费的。如果您想在新 奥地利电话数据 标签页中打开它，现在就可以使用它。无需任何设置。Google 还为您提供免费的 GPU 和 TPU 计算，这很棒。它的运行时间为 12 小时。
所以我遇到了限制，现在我每月支付 9.99 美元购买专业版，没有遇到任何问题。
再次强调，我与此没有任何关系。我只是对它非常热衷，而且他们提供免费版本的事实让我非常兴奋。我已经看到很多人开始使用它。还要注意的是，它可能不如 Google 的企业解决方案那么安全或强大。因此，如果您正在为一家大公司做这件事，或者您对此非常认真，您可能应该查看一些其他选项。但如果您只是涉足并想探索和享受乐趣，让我们继续这个派对吧。
使用 pandas
好的。再说一遍，这是一个云托管的笔记本环境。因此，我真正想在这里关注的一件事，因为我认为这对 SEO 最有价值，就是这个被称为“ pandas ”的库。
Pandas 是一个基于 Python 的数据分析库。只需运行两行代码，您就可以从本地计算机上传 CSV 文件。这个愚蠢的例子是我确实使用 Google Search Console 数据运行的一个示例。
因此，您可以在笔记本中运行此操作（Shift + Return）。再次重申，我今天将与您分享整个笔记本。因此，只需单击第一个文本单元格并开始运行 Shift + Click 即可浏览笔记本。它并不像看起来那么吓人。
运行上述代码后，上传您的 CSV。上传后，您将命名数据框。
上传 CSV 后，您将看到显示 CSV 名称的输出。复制其上传方式并将其粘贴到下一个（上方单元格）中以命名。
在本例中，我的只是“gsc-example.csv”。同样，一旦您上传了 CSV，您将在“from.google.colab import files”代码单元下方的输出中看到名称。
现在，让我们运行一些简单的代码行来确保您的数据正确无误。
人们通常首先进行的检查是“df.head()”。这会显示数据框的前五行。您还可以执行“df.tail()”，它会显示数据框的后五行。
您甚至可以在括号中输入一个数字（例如 df.head(30)）来查看前 30 行。就是这么简单！
现在来谈谈真正有趣的东西，而这只是冰山一角。
因此，您可以在此处运行这个非常非常酷的代码单元来创建一个可过滤的表。
这项功能非常强大，尤其是使用 Google Search Console 数据时，您可以轻松提取和探索点击率高但搜索排名低的关键字。这是我最喜欢的为客户探索关键字机会的方法之一，而且非常简单。
因此，请尝试一下可过滤视图。
如果您正在进行关键字研究，您正在尝试对关键字进行分类，您正在尝试组织主题等，但您可以使用 Pandas 更轻松地组织您的关键字。
以下说明如何创建一个新列来表明关键字是否为“品牌”。
我们可以在这个环境中进行操作。它托管在 Google Drive 中，因此不必担心这会破坏您的计算机或数据等。让我们开始吧。正如我所说，这是通过一个名为 Colab 的免费工具进行的。
您知道 Google 是如何利用 Excel 制作出 Google Sheets 的吗？
他们对 Jupyter Notebooks 做了同样的事情。Jupyter 安装在您的计算机上。它是最受欢迎的笔记本环境之一。但它需要一些设置，而且可能有点笨重。它会与不同版本混淆等等。谷歌把它放到了云端（无需任何设置），现在称之为 Colab Notebooks。它功能强大得令人难以置信。
所以，再说一遍，它是免费的。如果您想在新 奥地利电话数据 标签页中打开它，现在就可以使用它。无需任何设置。Google 还为您提供免费的 GPU 和 TPU 计算，这很棒。它的运行时间为 12 小时。
所以我遇到了限制，现在我每月支付 9.99 美元购买专业版，没有遇到任何问题。
再次强调，我与此没有任何关系。我只是对它非常热衷，而且他们提供免费版本的事实让我非常兴奋。我已经看到很多人开始使用它。还要注意的是，它可能不如 Google 的企业解决方案那么安全或强大。因此，如果您正在为一家大公司做这件事，或者您对此非常认真，您可能应该查看一些其他选项。但如果您只是涉足并想探索和享受乐趣，让我们继续这个派对吧。
使用 pandas
好的。再说一遍，这是一个云托管的笔记本环境。因此，我真正想在这里关注的一件事，因为我认为这对 SEO 最有价值，就是这个被称为“ pandas ”的库。
Pandas 是一个基于 Python 的数据分析库。只需运行两行代码，您就可以从本地计算机上传 CSV 文件。这个愚蠢的例子是我确实使用 Google Search Console 数据运行的一个示例。
因此，您可以在笔记本中运行此操作（Shift + Return）。再次重申，我今天将与您分享整个笔记本。因此，只需单击第一个文本单元格并开始运行 Shift + Click 即可浏览笔记本。它并不像看起来那么吓人。
运行上述代码后，上传您的 CSV。上传后，您将命名数据框。
上传 CSV 后，您将看到显示 CSV 名称的输出。复制其上传方式并将其粘贴到下一个（上方单元格）中以命名。
在本例中，我的只是“gsc-example.csv”。同样，一旦您上传了 CSV，您将在“from.google.colab import files”代码单元下方的输出中看到名称。
现在，让我们运行一些简单的代码行来确保您的数据正确无误。
人们通常首先进行的检查是“df.head()”。这会显示数据框的前五行。您还可以执行“df.tail()”，它会显示数据框的后五行。
您甚至可以在括号中输入一个数字（例如 df.head(30)）来查看前 30 行。就是这么简单！
现在来谈谈真正有趣的东西，而这只是冰山一角。
因此，您可以在此处运行这个非常非常酷的代码单元来创建一个可过滤的表。
这项功能非常强大，尤其是使用 Google Search Console 数据时，您可以轻松提取和探索点击率高但搜索排名低的关键字。这是我最喜欢的为客户探索关键字机会的方法之一，而且非常简单。
因此，请尝试一下可过滤视图。
如果您正在进行关键字研究，您正在尝试对关键字进行分类，您正在尝试组织主题等，但您可以使用 Pandas 更轻松地组织您的关键字。
以下说明如何创建一个新列来表明关键字是否为“品牌”。