如何将原始电子邮件的内容解析为pandas数据框对象

如何解决如何将原始电子邮件的内容解析为pandas数据框对象

我正在尝试使用python脚本浏览我的Outlook收件箱，并将带有特定主题的电子邮件正文存储到pandas数据框中。到目前为止，我已经能够访问我的收件箱并在所有电子邮件中搜索所需的主题，然后将电子邮件正文存储在列表中。为此，我将win32.client库与以下代码一起使用 '''

import win32com.client
import time
import datetime as dt
from os import path
import pandas as pd
outlook = win32com.client.Dispatch("Outlook.Application").GetNamespace("MAPI")
inbox = outlook.GetDefaultFolder(6) 

messages = inbox.Items
contents = []
for m in messages:
    if 'XXXX XXXXX XXXX' in m.Subject :
        contents.append((m.body))


df = pd.DataFrame(contents)

arr = [a.split("\r\n") for a in contents]

''' 会产生以下结果：

按美元金额计算的最大风险

CM名称CM AT ID风险增加/（减少）风险增加％净资本ETH合格百分比％

---

ABN AMRO Clearing Chicago LLC xxxx M N 78,776,523 149.3 12.6 Y
瑞士信贷证券（美国）LLC xxxx C 26,806,976 2.6 0.3 Y
高盛有限公司xxxx M N 19,121,988 15.7 0.0 Y
SG Americas Securities，LLC xxxx C 12,574,954 13.2 0.2 Y
罗宾汉证券有限责任公司xxxx C 11,729,669 179.7 4.7 N
TD Ameritrade Clearing，Inc. xxxx C 11,415,323 5.7 0.3 N
Jefferies LLC xxxx C 9,923,448 16.4 0.7 N
富国证券有限公司xxxx C 8,990,763 2.2 0.1 Y
摩根大通证券有限公司xxxx F 8,838,248 0.6 0.0 Y
SG Americas Securities，LLC xxxx C 8,203,265 24.8 0.1 Y

以净资本百分比计的最大风险增加

CM名称CM AT ID风险增加/（减少）风险增加％净资本ETH合格百分比％

---

ABN AMRO Clearing Chicago LLC xxxx M N 78,523 149.3 12.6 Y
罗宾汉证券有限责任公司xxxx C 11,669 179.7 4.7 N
Hilltop Securities Inc. xxxx F 6,779,534 47.7 2.7 N
Phillip Capital Inc. xxxx C 696,778 10.8 1.3 Y
StockCross Financial Services，Inc. xxxx F 207,372 40.4 1.1 N
沥证券公司xxxx C 144,803 10.8 1.0 N
Jefferies LLC xxxx C 9,448 16.4 0.7 N
Wedbush Securities Inc.xxxx F 1,009,205 15.3 0.5 N
E D＆F Man Capital Markets Inc. xxxx C 923,893 6.3 0.4 Y
荷兰银行芝加哥清算有限公司xxxx M N 2,974,657 58.7 0.4 Y

按美元金额计算的最大风险降低

CM名称CM AT ID风险增加/（减少）风险减少％净资本ETH合格百分比％

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TD Ameritrade Clearing，Inc. xxxx C -58,006,018 -5.9 1.7 N
瑞银证券有限公司xxxx C -43,626,425 -9.8 1.0 Y
美林专业清算公司xxxx M N -39,163,279 -6.1 0.5 Y
国家金融服务有限责任公司xxxx C -35,518,333 -3.0 0.7 Y
荷兰银行芝加哥清算公司xxxx M N -33,584,651 -27.0 5.3 Y
E * TRADE Securities LLC xxxx C -28,706,087 -6.8 2.1 N
TD Prime Services LLC xxxx F -28,362,239 -6.9 3.7 Y
Charles Schwab＆Co.，Inc. xxxx C -24,738,164 -3.2 0.7 N
摩根大通证券有限公司xxxx C -16,521,434 -2.4 0.0 Y
盈透证券有限公司xxxx C -15,815,411 -4.0 0.3 Y

arr对象被解释为列表列表。并且arr中的每个列表包含64个元素。理想情况下，我希望能够将这些原始电子邮件消息转换为可以对其执行分析的对象，但是我不知道如何解析列表列表，以便可以将数据读取到电子邮件中显示的顺序相同。

非常感谢您的帮助。