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# emails()

> メールアーカイブのダウンロード

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

メールアーカイブを pandas DataFrame としてダウンロードします。

## パラメータ

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

`True` の場合、本文テキスト列（`content_markdown`、`content_html`）を含まない、より小さいデータセットを返します。ネットワーク分析、送信者／受信者グラフ、タイムラインの可視化に最適です。

## 戻り値

`slim` パラメータに応じて列が異なる `pd.DataFrame`。

## 例

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

client = JmailClient()

# 本文を含む完全なデータセット
df = client.emails()

# Slim: 本文なし、ダウンロードサイズが大幅に小さい
df = client.emails(slim=True)

# Epstein送信メールでフィルタリング
sent = df[df.epstein_is_sender == True]
print(f"Epstein sent {len(sent)} emails")
```

## カラム（slim）

| Column | Type | Description |
| - | - | - |
| `id` | int | 一意のメールID |
| `doc_id` | string | メールスレッドのグループ化ID |
| `sender` | string | 送信者のメールアドレス／名前 |
| `subject` | string | メール件名 |
| `to_recipients` | json | To 宛先受信者リスト（JSON） |
| `cc_recipients` | json | CC 宛先受信者リスト（JSON） |
| `bcc_recipients` | json | BCC 宛先受信者リスト（JSON） |
| `sent_at` | timestamp | 送信日時 |
| `account_email` | string | 送信元アカウント |
| `email_drop_id` | string | ソース識別子 |
| `epstein_is_sender` | bool | Epstein がこのメールの送信者かどうか |

## 追加カラム（full）

| Column | Type | Description |
| - | - | - |
| `content_markdown` | string | メール本文（Markdown 形式） |
| `content_html` | string | メール本文（HTML 形式） |
| `attachments` | int | 添付ファイルの数 |

## 直接アクセス用URL

```
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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