【发布时间】：2021-12-19 08:50:30
【问题描述】：
我正在处理存储数千甚至更多条目的 json 文件。 首先，我想了解我正在使用的数据。
import json
with open("/home/xu/stock_data/stock_market_data/nasdaq/json/AAL.json", "r") as f:
data = json.load(f)
print(json.dumps(data, indent=4))
这给了我一个易于阅读的格式，但是一些“键”（我不熟悉 json 名称，所以我在 dict 对象中使用“键”这个词）有数千个值，这使得它整体上很难阅读。
我也试过了：
import json
with open("/home/xu/stock_data/stock_market_data/nasdaq/json/AAL.json", "r") as f:
data = json.load(f)
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient="index")
print (df.info)
但是得到了
<bound method DataFrame.info of result error
chart [{'meta': {'currency': 'USD', 'symbol': 'AAL',... None>
这种结果有点显示结构，但它以... 结尾，没有显示整个图片。
我的问题：
-
有没有类似
np.array.shapefor json/dict/pandas 的东西，可以显示结构的形状？ -
有没有更好的库用法来解释 json 文件的结构？
编辑： 对不起，也许我对我的问题的措辞误导了。我尝试了 pprint，它为我提供了：
{ 'chart': { 'error': None,
'result': [ { 'events': { 'dividends': { '1406813400': { 'amount': 0.1,
'date': 1406813400},
'1414675800': { 'amount': 0.1,
'date': 1414675800},
'1423146600': { 'amount': 0.1,
'date': 1423146600},
'1430400600': { 'amount': 0.1,
'date': 1430400600},
'1438867800': { 'amount': 0.1,
'date': 1438867800},
'1446561000': { 'amount': 0.1,
'date': 1446561000},
'1454941800': { 'amount': 0.1,
'date': 1454941800},
'1462195800': { 'amount': 0.1,
'date': 1462195800},
'1470231000': { 'amount': 0.1,
'date': 1470231000},
'1478179800': { 'amount': 0.1,
'date': 1478179800},
'1486650600': { 'amount': 0.1,
'date': 1486650600},
'1494595800': { 'amount': 0.1,
'date': 1494595800},
'1502371800': { 'amount': 0.1,
'date': 1502371800},
'1510324200': { 'amount': 0.1,
'date': 1510324200},
'1517841000': { 'amount': 0.1,
'date': 1517841000},
'1525699800': { 'amount': 0.1,
'date': 1525699800},
'1533562200': { 'amount': 0.1,
'date': 1533562200},
'1541428200': { 'amount': 0.1,
'date': 1541428200},
'1549377000': { 'amount': 0.1,
'date': 1549377000},
'1557235800': { 'amount': 0.1,
'date': 1557235800},
'1565098200': { 'amount': 0.1,
'date': 1565098200},
'1572964200': { 'amount': 0.1,
'date': 1572964200},
'1580826600': { 'amount': 0.1,
'date': 1580826600}}},
'indicators': { 'adjclose': [ { 'adjclose': [ 18.19490623474121,
19.326200485229492,
19.05280113220215,
19.80699920654297,
20.268939971923828,
20.891149520874023,
20.928863525390625,
21.28710174560547,
20.88172149658203,
20.93828773498535,
20.721458435058594,
20.514055252075195,
20.466917037963867,
20.994853973388672,
20.81572914123535,
20.2595157623291,
20.155811309814453,
19.816425323486328,
20.702600479125977,
21.032560348510742,
20.740314483642578,
21.0419864654541,
21.26824951171875,
22.531522750854492,
23.266857147216797,
23.587390899658203,
25.9725284576416,
26.27420997619629,
27.150955200195312,
27.273509979248047,
27.7448787689209,
29.507808685302734,
30.92192840576172,
31.4404239654541,
31.817523956298828,
31.940074920654297,
31.676118850708008,
32.354888916015625,
31.157604217529297,
30.158300399780273,
30.63909339904785,
31.148174285888672,
30.969064712524414,
31.496990203857422,
31.01619529724121,
31.666685104370117,
32.31717300415039,
32.31717300415039,
30.497684478759766,
31.69496726989746,
32.006072998046875,
31.7326717376709,
31.940074920654297,
31.826950073242188,
31.346155166625977,
31.61954689025879,
...
...
...
#this goes on and on for the respective "keys" of the json file. which means I have to scroll down thousands of lines to find out what type of data I have.
我希望找到一个输出类似这样的解决方案，它不显示整个数据本身，而只显示“键”，也许还有一些附加信息。因为某些文件实际上可能包含许多 GB 的数据，因此滚动浏览是不切实际的。
#this is what I am hoping to achieve.
{
"Name": {
"title": <datatype=str,len=20>,
"time_stamp":<data_type=list, len=3000>,
"closing_price":<data_type=list, len=3000>,
"high_price_of_the_day":<data_type=list, len=3000>
...
...
...
}
}
【问题讨论】：
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如下显示树会有帮助吗？ stackoverflow.com/questions/55926688/…
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@JasonChia 这可能是潜在可行的解决方案，但不是开箱即用的，因为我想隐藏一些“分支”以更轻松地可视化数据。我将尝试在该建议的基础上进行构建，如果可行，我会回来。
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看起来您想打印出键以及值的类型。您可以为此执行一个简单的递归函数，并为您不关心的键添加一些额外的“忽略”规则。本质上，解析一个嵌套的 dict 以便您获取所有键和每个可能键的最终类型（值）。