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> Exportez les données d’une W&B Table vers des DataFrames pandas et des fichiers CSV pour les analyser et les traiter hors ligne.

# Exporter les données d’un tableau

Comme tous les W\&B Artifacts, les Tables peuvent être converties en dataframes pandas pour exporter facilement leurs données.

<h2 id="convert-table-to-artifact">
  Convertir `table` en `artifact`
</h2>

Vous devez d'abord convertir le tableau en artifact. Le plus simple est d'utiliser `artifact.get(table, "table_name")` :

```python theme={"system"}
# Créer et journaliser un nouveau tableau.
with wandb.init() as r:
    artifact = wandb.Artifact("my_dataset", type="dataset")
    table = wandb.Table(
        columns=["a", "b", "c"], data=[(i, i * 2, 2**i) for i in range(10)]
    )
    artifact.add(table, "my_table")
    wandb.log_artifact(artifact)

# Récupérer le tableau à l’aide de l’artifact que vous venez de créer.
with wandb.init() as r:
    artifact = r.use_artifact("my_dataset:latest")
    table = artifact.get("my_table")
```

<h2 id="convert-artifact-to-dataframe">
  Convertir `artifact` en DataFrame
</h2>

Convertissez ensuite le tableau en DataFrame :

```python theme={"system"}
# Suite de l’exemple de code précédent :
df = table.get_dataframe()
```

<h2 id="export-data">
  Exporter les données
</h2>

Vous pouvez maintenant exporter les données avec n’importe quelle méthode prise en charge par le dataframe :

```python theme={"system"}
# Conversion des données du tableau au format .csv
df.to_csv("example.csv", encoding="utf-8")
```

<h1 id="next-steps">
  Étapes suivantes
</h1>

* Consultez la [documentation de référence](/fr/products/wandb/artifacts/construct-an-artifact) sur les `artifacts`.
* Suivez notre [guide pas à pas sur les Tables](/fr/products/wandb/tables/tables-walkthrough).
* Consultez la documentation de référence sur les [DataFrame](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html).


## Related topics

- [Exporter et mettre à jour des données](/fr/products/wandb/track/public-api-guide.md)