client.emails(slim=False) -> pd.DataFrame
Quando True, retorna um dataset menor, sem as colunas de texto do corpo da mensagem (content_markdown, content_html). Ideal para análise de redes, grafos de remetentes/destinatários e visualizações de linha do tempo.
pd.DataFrame com colunas que variam conforme o parâmetro slim.
from jmail import JmailClient
client = JmailClient()
# Dataset completo com texto do corpo
df = client.emails()
# Slim: sem texto do corpo, download muito menor
df = client.emails(slim=True)
# Filtrar emails enviados por Epstein
sent = df[df.epstein_is_sender == True]
print(f"Epstein enviou {len(sent)} emails")
| Coluna | Tipo | Descrição |
|---|
id | int | ID exclusivo do e-mail |
doc_id | string | ID de agrupamento de conversa |
sender | string | E-mail/nome do remetente |
subject | string | Linha de assunto do e-mail |
to_recipients | json | Destinatários principais (lista de destinatários) |
cc_recipients | json | Destinatários em cópia (lista de destinatários) |
bcc_recipients | json | Destinatários em cópia oculta (lista de destinatários) |
sent_at | timestamp | Data de envio |
account_email | string | Conta de origem |
email_drop_id | string | Identificador de origem |
epstein_is_sender | bool | Indica se Epstein enviou este e-mail |
Colunas adicionais (completo)
| Coluna | Tipo | Descrição |
|---|
content_markdown | string | Corpo do e-mail em Markdown |
content_html | string | Corpo do e-mail em HTML |
attachments | int | Número de anexos |
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
