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# emails()

> Scarica l'archivio delle email

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

Scarica l'archivio email in un DataFrame pandas.

## Parametri

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

Quando è `True`, restituisce un dataset ridotto senza le colonne con il testo del corpo (`content_markdown`, `content_html`). Ideale per analisi di rete, grafi mittente/destinatario e visualizzazioni temporali.

## Restituisce

`pd.DataFrame` le cui colonne dipendono dal parametro `slim`.

## Esempio

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

client = JmailClient()

# Dataset completo con il testo del corpo
df = client.emails()

# Slim: senza testo del corpo, download molto più leggero
df = client.emails(slim=True)

# Filtra per email inviate da Epstein
sent = df[df.epstein_is_sender == True]
print(f"Epstein ha inviato {len(sent)} email")
```

## Colonne (slim)

| Column | Type | Description |
| - | - | - |
| `id` | int | ID email univoco |
| `doc_id` | string | ID di raggruppamento della conversazione |
| `sender` | string | Email/nome del mittente |
| `subject` | string | Oggetto dell'email |
| `to_recipients` | json | Destinatari (To) principali |
| `cc_recipients` | json | Destinatari in copia (CC) |
| `bcc_recipients` | json | Destinatari in copia nascosta (BCC) |
| `sent_at` | timestamp | Data di invio |
| `account_email` | string | Account di origine |
| `email_drop_id` | string | Identificatore di origine |
| `epstein_is_sender` | bool | Indica se Epstein è il mittente di questa email |

## Colonne aggiuntive (dataset completo)

| Colonna | Tipo | Descrizione |
| - | - | - |
| `content_markdown` | string | Corpo dell'email in Markdown |
| `content_html` | string | Corpo dell'email in HTML |
| `attachments` | int | Numero di allegati |

## URL diretti

```
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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