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> Exportez les données de Tables W&B vers des dataframes pandas et des fichiers CSV pour l’analyse hors ligne et le traitement des données.

# Exporter des données de Tables

Comme tous les W\&B Artifacts, les Tables peuvent être converties en dataframes pandas pour faciliter l’export des données.

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

Commencez par convertir le tableau en artifact. Pour cela, le plus simple est d’utiliser `artifact.get(table, "table_name")` :

```python theme={null}
# Créer et enregistrer 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 créé à l'aide de l'artifact créé précédemment.
with wandb.init() as r:
    artifact = r.use_artifact("my_dataset:latest")
    table = artifact.get("my_table")
```

<div id="convert-artifact-to-dataframe">
  ## Convertir `artifact` en dataframe
</div>

Convertissez ensuite le tableau en dataframe :

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

<div id="export-data">
  ## Exporter des données
</div>

Vous pouvez maintenant exporter à l’aide de n’importe quelle méthode prise en charge par le dataframe :

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

<div id="next-steps">
  # Étapes suivantes
</div>

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