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# emails()

> 下载邮件归档

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

将邮件存档下载为 pandas DataFrame。

## 参数

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

为 `True` 时，将返回一个不包含正文文本列（`content_markdown`、`content_html`）的精简数据集。适合用于网络分析、发件人/收件人关系图以及时间线可视化。

## 返回值

`pd.DataFrame`，其中的列取决于 `slim` 参数。

## 示例

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

client = JmailClient()

# 完整数据集,包含邮件正文
df = client.emails()

# 精简版:无邮件正文,下载量更小
df = client.emails(slim=True)

# 筛选 Epstein 发送的邮件
sent = df[df.epstein_is_sender == True]
print(f"Epstein sent {len(sent)} emails")
```

## 列（精简版）

| 列名 | 类型 | 描述 |
| - | - | - |
| `id` | int | 唯一邮件 ID |
| `doc_id` | string | 线程/会话分组 ID |
| `sender` | string | 发件人邮箱/姓名 |
| `subject` | string | 邮件主题 |
| `to_recipients` | json | 收件人列表（收件人数据） |
| `cc_recipients` | json | 抄送收件人列表（收件人数据） |
| `bcc_recipients` | json | 密送收件人列表（收件人数据） |
| `sent_at` | timestamp | 发送时间 |
| `account_email` | string | 源账户邮箱地址 |
| `email_drop_id` | string | 源标识符 |
| `epstein_is_sender` | bool | 是否由 Epstein 发送此邮件 |

## 其他列（完整数据集）

| 列 | 类型 | 描述 |
| - | - | - |
| `content_markdown` | string | 邮件正文（Markdown 格式） |
| `content_html` | string | 邮件正文（HTML 格式） |
| `attachments` | int | 附件数量 |

## 直接访问 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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