pytrends: timeframe example

Syntax

build_payload(timeframe="YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD")

timeframe example

from pytrends.request import TrendReq

# Keywords
kw_list = ["python os", "python time"]

# pytrends
pytrends = TrendReq()

# build_payload
pytrends.build_payload(kw_list, timeframe="2019-12-14 2021-01-25")

# Print
print(pytrends.interest_over_time())

Output:

         python os  python time  isPartial
date                                         
2019-12-15         34           74      False
2019-12-22         24           54      False
2019-12-29         23           53      False
2020-01-05         29           78      False
2020-01-12         33           91      False
2020-01-19         31           86      False
2020-01-26         34           71      False
2020-02-02         33           94      False
2020-02-09         33           95      False
2020-02-16         33           91      False
2020-02-23         43           85      False
2020-03-01         35           87      False
2020-03-08         34           97      False
2020-03-15         29           76      False
2020-03-22         33           82      False
2020-03-29         34           87      False
2020-04-05         29           88      False
2020-04-12         33          100      False
2020-04-19         36           73      False
2020-04-26         29           84      False
2020-05-03         36           93      False
2020-05-10         37           88      False
2020-05-17         35           92      False
2020-05-24         35           85      False
2020-05-31         33           87      False
2020-06-07         32           85      False
2020-06-14         31           86      False
2020-06-21         35           85      False
2020-06-28         28           75      False
2020-07-05         31           86      False
2020-07-12         31           89      False
2020-07-19         36           87      False
2020-07-26         34           79      False
2020-08-02         33           75      False
2020-08-09         36           84      False
2020-08-16         36           82      False
2020-08-23         29           76      False
2020-08-30         31           87      False
2020-09-06         28           84      False
2020-09-13         33           86      False
2020-09-20         28           76      False
2020-09-27         30           68      False
2020-10-04         30           77      False
2020-10-11         23           69      False
2020-10-18         24           69      False
2020-10-25         24           67      False
2020-11-01         20           67      False
2020-11-08         23           61      False
2020-11-15         24           64      False
2020-11-22         21           59      False
2020-11-29         31           78      False
2020-12-06         32           68      False
2020-12-13         31           64      False
2020-12-20         20           50      False
2020-12-27         16           48      False
2021-01-03         17           56      False
2021-01-10         23           64      False
2021-01-17         26           57      False
2021-01-24         29           72      False