Pytrends遍历DataFrame报cannot convert series to int错误

• 遍历逻辑完全失效：for id in df_full_1 仅会遍历DataFrame的列名，不会逐行读取行数据，且循环内部完全没有使用遍历变量取值，循环写了等于没写
• 参数类型不匹配：pytrend.get_historical_interest 要求year_start/month_start/day_start等时间参数必须传入单个整数，第一个搜索词参数要求传入单个字符串或字符串列表，但你直接传入了df_full_1["year"]这类整列Series对象。你虽然确认了列的存储类型是int64，但传入的是包含上百个值的多值序列，pandas无法将其转换为方法要求的单个int值，因此抛出类型错误。

import pandas as pd
from pytrends.request import TrendReq

pytrend = TrendReq()
result_list = []

# 正确逐行遍历DataFrame
for idx, row in df_full_1.iterrows():
    # 逐行取出单值参数
    keyword = row["ICO_Name"]
    y = row["year"]
    m = row["month"]
    d = row["day"]
    
    # 拉取单条关键词的对应时间趋势数据
    single_trend = pytrend.get_historical_interest(
        keyword,
        year_start=y,
        month_start=m,
        day_start=d,
        year_end=y,
        month_end=m,
        day_end=d,
        sleep=1  # 不要设为0，加1秒间隔避免触发反爬
    ).drop(columns='isPartial')
    
    # 补充ICO标识字段，方便后续区分数据归属
    single_trend["ICO_Name"] = keyword
    result_list.append(single_trend)

# 拼接所有结果为完整DataFrame
g_trends = pd.concat(result_list).reset_index(drop=True)

• 不要将sleep参数设为0，高频请求很容易触发谷歌趋势的反爬机制，导致IP被临时封禁，建议设置1-2秒的请求间隔
• 如果需要拉取ICO上线前后一段时间的趋势数据（比如上线前后1个月），只需要对应调整结束时间的年/月/日取值即可，禁止直接传入DataFrame整列作为参数
• 如果单次需要查询多个关键词，可以将关键词组装为Python原生列表传入，不要直接传入pandas Series对象

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marc Ericsson