tweepyを使ってtwitterのトレンドを取得してpandasでエクセルファイルに書き出したいけど上手く取得できない。

Question

前提・実現したいこと

twitterで全国のトレンドをtwitterAPIに接続して取得してトレンドをエクセルファイルに書き出したいのですが上手くいきません
現在、tweepyを使ってトレンドを取得してpandasでエクセルで表示させようとしているのですが、下記のようなエラーメッセージがでてしまいます。
トレンドを取得してコマンドの出力結果には全国各地域の50番目までのトレンドを取得することができましたが、append( )関数をどのように記載すればいいか分からずエラーがでているような状況です。このappend( )関数をどのようにすればエクセルにtwitterのトレンドを取得できるのか、ぜひアドバイスいただきたいです。
もし、私のしようとしていることにpandasが不向きなら他の方法も教えていただきたいです。よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/construction.py", line 568, in _list_to_arrays
    columns = _validate_or_indexify_columns(content, columns)
  File "/Users//construction.py", line 692, in _validate_or_indexify_columns
    raise AssertionError(
AssertionError: 9 columns passed, passed data had 2 columns

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "/Users//twitterno.py", line 114, in <module>
    df = pd.DataFrame(tr_date, columns=colum)
  File "/Users/untitled3/venv/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/frame.py", line 570, in __init__
    arrays, columns = to_arrays(data, columns, dtype=dtype)
  File "/Users//untitled3/venv/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/construction.py", line 528, in to_arrays
    return _list_to_arrays(data, columns, coerce_float=coerce_float, dtype=dtype)
  File "/Users/untitled3/venv/lib/python3.8/site-packages/pandas/core/internals/construction.py", line 571, in _list_to_arrays
    raise ValueError(e) from e
ValueError: 9 columns passed, passed data had 2 columns

該当のソースコード

import tweepy
import pandas as pd

CONSUMER_KEY = "my CONSUMER_KEY"
CONSUMER_SECRET = "my CONSUMER_SECRET"
ACCESS_TOKEN = "my ACCESS_TOKEN"
ACCESS_SECRET = "my ACCESS_SECRET"

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth, wait_on_rate_limit=True)

colum = ["日本", "札幌", "仙台", "東京", "京都", "大阪", "広島", "福岡", "沖縄"]

places ={
    "日本": 23424856,
    "札幌": 1118108, "仙台": 1118129,
    "東京": 1118370, "京都": 15015372, "大阪": 15015370,
    "広島": 1117227, "福岡": 1117099, "沖縄": 2345896
}

for area, place in places.items():
    print("--{}--".format(area))

    treands = api.trends_place(place)[0]

    for i, content in enumerate(treands["trends"]):
        tr_date = []
        a = (i + 1, content['name'])
        tr_date.append(a)
        df = pd.DataFrame(tr_date, columns=colum)
        df.to_excel('t_trend.xlsx', sheet_name="Sheet1")
    print("------------------")

試したこと

下記のfor文の部分でappend()関数を使わずに、

print(i + 1, content['name'])

とするとトレンドは取得できているのが出力結果から分かりました。

    for i, content in enumerate(treands["trends"]):
        tr_date = []
        print(i + 1, content['name'])#ここでトレンドは取得できているようです。
        df = pd.DataFrame(tr_date, columns=colum)
        df.to_excel('t_trend.xlsx', sheet_name="Sheet1")
    print("------------------")

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.8 PyCharm

Answer 1

下記のコードに

    for i, content in enumerate(treands["trends"]):
        a = i + 1, content['name']
        print(a)

tr_date.append(a)をfor文内に追加して

df = pd.DataFrame(tr_date)

こうすることでとりあえず、全国各地域のトレンドを1~50番まで取得できエクセルに書き出せました。ただし、取得の仕方に多少問題あるようでエクセルシートの1行にすべて追加されているような感じになってます。
ご回答ありがとうございました。

Answer 2

エラーが発生しているのは、この行です。

df = pd.DataFrame(tr_date, columns=colum)

で、エラーの内容は次のとおりです。

ValueError: 9 columns passed, passed data had 2 columns

列名は9列で指定されたけど、渡されたデータは2列しかないよ！ということです。

それはその通りで、appendメソッドは与えられた要素を分解せずに、配列の最後の要素とするものです。
これに従って、tr_dataは[(i + 1, content['name'])]という1行2列の配列(厳密には違いますが)になっているため、上述のエラーが出たと考えられます。

Dataframeで取得したデータであれば、Dataframeのまま加工した方がいいかと思います。
詳細な方法はまた調べてみて、うまくいかなければ再度質問してください。

Comments

[sakanaku]

ご回答ありがとうございます。エラーの内容教えていただきありがとうございます。
現在いろいろ試行錯誤し取得データを9つに分けて取り出そうしているのですが上手くいかずenumerate()は使うべきではないでしょうか？
この部分を
a = (i + 1, content['name'])

a = (i + 1, content['name'], 〇, 〇, 〇, 〇, 〇, 〇, 〇,)
このようなイメージで分けるといいことでしょうか？？

[sakanaku]

tr_date = []
df = pd.DataFrame(i + 1, content['name'], columns=colum)
tr_date.append(df)

このようなイメージかなと思いましたがだめでした。

[sasakaman]

https://note.nkmk.me/python-pandas-merge-join をを参考にしてみてください。