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> W&B Table 데이터를 pandas 데이터프레임과 CSV 파일로 내보내어 오프라인 분석 및 데이터 처리를 수행하세요.

# table 데이터 내보내기

모든 W\&B Artifacts와 마찬가지로, Tables는 pandas 데이터프레임으로 변환하여 쉽게 데이터를 내보낼 수 있습니다.

<h2 id="convert-table-to-artifact">
  `table`을 `아티팩트`로 변환
</h2>

먼저, table을 아티팩트로 변환해야 합니다. 이를 수행하는 가장 쉬운 방법은 `artifact.get(table, "table_name")`을 사용하는 것입니다:

```python theme={"system"}
# 새 table을 생성하고 로깅하세요.
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)

# 생성한 아티팩트를 사용하여 생성된 table을 조회하세요.
with wandb.init() as r:
    artifact = r.use_artifact("my_dataset:latest")
    table = artifact.get("my_table")
```

<h2 id="convert-artifact-to-dataframe">
  `artifact`를 데이터프레임으로 변환하기
</h2>

그런 다음 table을 데이터프레임으로 변환하세요.

```python theme={"system"}
# 이전 코드 예시에서 이어집니다:
df = table.get_dataframe()
```

<h2 id="export-data">
  데이터 내보내기
</h2>

이제 데이터프레임이 지원하는 모든 방법을 사용하여 내보낼 수 있습니다:

```python theme={"system"}
# table 데이터를 .csv로 변환
df.to_csv("example.csv", encoding="utf-8")
```

<h1 id="next-steps">
  다음 단계
</h1>

* `artifacts`에 대한 [레퍼런스 문서](/ko/products/wandb/artifacts/construct-an-artifact)를 확인하세요.
* [Tables 워크스루](/ko/products/wandb/tables/tables-walkthrough) 가이드를 살펴보세요.
* [데이터프레임](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html) 레퍼런스 문서를 확인하세요.