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DuckDB peut interroger des fichiers Parquet directement sur HTTP, sans téléchargement ni configuration. C’est le moyen le plus rapide d’explorer les données de manière interactive.

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Installation

Installez DuckDB, puis interrogez directement les données : 
duckdb

SELECT sender, COUNT(*) as n
FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/emails-slim.parquet')
GROUP BY sender ORDER BY n DESC LIMIT 20;

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Exemples de requêtes

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Nombre d’e-mails par expéditeur

SELECT sender, COUNT(*) as n
FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/emails-slim.parquet')
GROUP BY sender ORDER BY n DESC LIMIT 20;

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E-mails envoyés par Epstein

SELECT subject, sent_at, to_recipients
FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/emails-slim.parquet')
WHERE epstein_is_sender = true
ORDER BY sent_at DESC LIMIT 20;

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Rechercher dans les documents

SELECT original_filename, document_description, page_count
FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/documents.parquet')
WHERE document_description ILIKE '%flight%'
LIMIT 20;

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Effectuer une jointure entre photos et personnes

SELECT p.name, COUNT(*) as appearances
FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/photo_faces.parquet') pf
JOIN read_parquet('https://data.jmail.world/v1/people.parquet') p
  ON pf.person_id = p.id
GROUP BY p.name ORDER BY appearances DESC;

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Nombre d’étoiles par type d’entité

SELECT entity_type, SUM(count) as total_stars
FROM read_parquet('https://data.jmail.world/v1/star_counts.parquet')
GROUP BY entity_type ORDER BY total_stars DESC;

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Utilisation avec Polars

Polars peut aussi lire des fichiers Parquet via HTTP : 
import polars as pl

df = pl.read_parquet("https://data.jmail.world/v1/emails-slim.parquet")
print(df.group_by("sender").len().sort("len", descending=True).head(20))

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Utilisation avec pandas

import pandas as pd

df = pd.read_parquet("https://data.jmail.world/v1/emails-slim.parquet")
print(df.groupby("sender").size().sort_values(ascending=False).head(20))