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# emails()

> E-Mail-Archiv herunterladen

```python theme={null}
client.emails(slim=False) -> pd.DataFrame
```

Lade das E-Mail-Archiv als pandas-DataFrame herunter.

## Parameter

**slim** `bool` (default: False)

Wenn `True`, wird ein kleinerer Datensatz ohne Spalten für den Nachrichtentext (`content_markdown`, `content_html`) zurückgegeben. Ideal für Netzwerkanalysen, Absender-/Empfängergraphen und Zeitachsenvisualisierungen.

## Rückgabewert

`pd.DataFrame` mit Spalten, die vom Parameter `slim` abhängen.

## Beispiel

```python theme={null}
from jmail import JmailClient

client = JmailClient()

# Vollständiger Datensatz mit Nachrichtentext
df = client.emails()

# Slim: kein Nachrichtentext, deutlich kleinerer Download
df = client.emails(slim=True)

# Filtern auf von Epstein gesendete E-Mails
sent = df[df.epstein_is_sender == True]
print(f"Epstein hat {len(sent)} E-Mails gesendet")
```

## Spalten (slim)

| Column | Type | Description |
| - | - | - |
| `id` | int | Eindeutige E-Mail-ID |
| `doc_id` | string | Thread-Gruppierungskennung |
| `sender` | string | E-Mail-Adresse/-Name des Absenders |
| `subject` | string | E-Mail-Betreffzeile |
| `to_recipients` | json | An-Empfänger (Empfängerdaten) |
| `cc_recipients` | json | CC-Empfänger (Empfängerdaten) |
| `bcc_recipients` | json | BCC-Empfänger (Empfängerdaten) |
| `sent_at` | timestamp | Sendezeitpunkt |
| `account_email` | string | Quellkonto |
| `email_drop_id` | string | Quellenkennung |
| `epstein_is_sender` | bool | Ob Epstein diese E-Mail gesendet hat |

## Zusätzliche Spalten (vollständig)

| Spalte | Typ | Beschreibung |
| - | - | - |
| `content_markdown` | string | E-Mail-Inhalt als Markdown |
| `content_html` | string | E-Mail-Inhalt als HTML |
| `attachments` | int | Anzahl der Anhänge |

## Direkte URLs

```
https://data.jmail.world/v1/emails.parquet
https://data.jmail.world/v1/emails-slim.parquet
https://data.jmail.world/v1/emails.ndjson.gz
https://data.jmail.world/v1/emails-slim.ndjson.gz
```


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