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# emails()

> Baixar o acervo de e-mails

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

Baixe o arquivo de e-mails como um DataFrame do pandas.

## Parâmetros

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

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.

## Retorno

`pd.DataFrame` com colunas que variam conforme o parâmetro `slim`.

## Exemplo

```python theme={null}
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")
```

## Colunas (slim)

| 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 |

## URLs diretas

```
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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