Question

如何基于一列中的唯一值遍历熊猫数据框并将其插入单独的Outlook电子邮件中？

这是我的代码：

def Emailer(subject, recipient):
    import win32com.client as win32   
    outlook = win32.Dispatch('outlook.application')
    mail = outlook.CreateItem(0)
    mail.To = recipient
    mail.Subject = subject
    mail.HtmlBody =  """Lots of text"""
    attachment = 'C:/Users/Documents/file.pdf'
    mail.Attachments.Add(attachment)
    mail.Display(True)

Emailer('subject', "multiple e-mails")

这是我要遍历并插入到每封电子邮件中的数据框。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=list('AB'))
df['Email'] = np.random.choice(['john@mail.com', 'mark@mail.com', 'tina@mail.com'], 10)

          A         B          Email
0 -0.740284  0.509764  mark@mail.com
1  0.119413 -1.270088  mark@mail.com
2  1.792915 -0.243748  mark@mail.com
3  0.181352 -1.949043  tina@mail.com
4 -0.172640  0.051009  john@mail.com
5  0.627760 -0.038189  tina@mail.com
6 -0.589791 -3.255643  tina@mail.com
7  1.654046  0.855315  tina@mail.com
8  2.213134 -0.266334  mark@mail.com
9 -0.907995  0.880413  mark@mail.com

让我们为蒂娜说，她的邮件就是这样。循环从df['Email']中取出行，并将数据帧插入mail.HtmlBody中，并将值Email插入mail.To = recipient中。此外，我希望Mark和John具有类似结构的电子邮件。每个电子邮件的主题都相同。根据电子邮件，仅“收件人”和“正文”会有所不同。

To: tina@mail.com
Subject: subject
Body:

Lots of text

          A         B          Email
3  0.181352 -1.949043  tina@mail.com
5  0.627760 -0.038189  tina@mail.com
6 -0.589791 -3.255643  tina@mail.com
7  1.654046  0.855315  tina@mail.com

编辑：我做了一个for循环，将数据框拆分为唯一的表：

for email, df_email in df.groupby('Email'):
    print(df_email)

          A         B          Email
 4 -0.17264  0.051009  john@mail.com
          A         B          Email
0 -0.740284  0.509764  mark@mail.com
1  0.119413 -1.270088  mark@mail.com
2  1.792915 -0.243748  mark@mail.com
8  2.213134 -0.266334  mark@mail.com
9 -0.907995  0.880413  mark@mail.com
          A         B          Email
3  0.181352 -1.949043  tina@mail.com
5  0.627760 -0.038189  tina@mail.com
6 -0.589791 -3.255643  tina@mail.com
7  1.654046  0.855315  tina@mail.com

Answer 1

我认为您正在寻找pandas dataframe.to_string从您的数据框中创建可读的字符串。然后您可以执行以下操作：

for i in df['Email'].unique():
    create_mail(i)

（create_mail是使您的电子邮件在Outlook上起作用的任何功能）。在这种情况下，您需要添加

df[df['Email'] == i].to_string()

发送到邮件。HTMLBody。

另一方面，df.to_html也可能值得一试。

遍历熊猫数据框，将收件人和数据框插入Outlook电子邮件

1 个答案: