如何将Outlook循环遍历的所有邮件实例添加至DataFrame每行？

你的代码核心问题是每次循环都重新创建了df变量，之前循环获取的邮件数据会被覆盖，最终只保留了最后一条邮件记录。

方案1：先收集所有邮件再生成DataFrame（推荐，效率更高） #

先将所有邮件实例存入列表，再一次性生成DataFrame，避免循环中重复创建对象带来的性能损耗：

import win32com.client as client
import pandas as pd

outlook = client.Dispatch('Outlook.Application')
namespace = outlook.GetNameSpace('MAPI')
account = namespace.Folders['rim5532@psu.edu']
inbox = account.Folders['Inbox']

# 收集所有邮件到列表
messages = [msg for msg in inbox.Items]

# 一次性构建DataFrame
df = pd.DataFrame({"Message": messages})

print(df)

如果需要按收件时间排序邮件，可以在收集时添加排序逻辑：

# 按收件时间倒序排列（最新的在前）
messages = sorted(inbox.Items, key=lambda x: x.ReceivedTime, reverse=True)

方案2：循环中逐步追加数据（适合小数据量场景） #

先初始化空DataFrame，每次循环用pd.concat追加行数据（注意append方法在新版pandas中已被弃用）：

import win32com.client as client
import pandas as pd

outlook = client.Dispatch('Outlook.Application')
namespace = outlook.GetNameSpace('MAPI')
account = namespace.Folders['rim5532@psu.edu']
inbox = account.Folders['Inbox']

# 初始化空DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=["Message"])

for msg in inbox.Items:
    # 追加单条邮件记录
    df = pd.concat([df, pd.DataFrame({"Message": [msg]})], ignore_index=True)

print(df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rob