在DataFrame中存储jira.search_issues的结果可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
from jira import JIRA
options = {
'server': 'https://your-jira-instance-url.com'
}
jira = JIRA(options, basic_auth=('username', 'password'))
请将https://your-jira-instance-url.com
替换为实际的JIRA实例URL,并提供正确的用户名和密码。
issues = jira.search_issues('your-jql-query')
请将your-jql-query
替换为适合你的实际JQL查询。
issue_data = []
for issue in issues:
issue_data.append({
'Issue Key': issue.key,
'Summary': issue.fields.summary,
'Assignee': issue.fields.assignee.displayName,
'Status': issue.fields.status.name
# 添加其他需要的字段
})
df = pd.DataFrame(issue_data)
这里只提取了一些常用字段,你可以根据实际需求添加或修改字段。df
是存储搜索结果的DataFrame。
# 查看前几行数据
print(df.head())
# 根据条件筛选数据
filtered_df = df[df['Status'] == 'Open']
# 对数据进行排序
sorted_df = df.sort_values(by='Assignee')
# 对数据进行分组和聚合
grouped_df = df.groupby('Assignee').size().reset_index(name='Issue Count')
# 其他DataFrame操作...
这是一个基本的示例,你可以根据具体需求对DataFrame进行更多操作,例如数据筛选、排序、分组、聚合等。
注意:上述代码示例中使用了jira-python库来连接和操作JIRA实例,你需要提前安装该库(可以通过pip install jira
命令进行安装)并根据实际情况进行配置。
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