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

# Table 데이터 내보내기

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

<div id="convert-table-to-artifact">
  ## `table`을 `artifact`로 변환하기
</div>

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

```python theme={null}
# 새 테이블을 생성하고 로그합니다.
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 artifact를 사용하여 테이블을 조회합니다.
with wandb.init() as r:
    artifact = r.use_artifact("my_dataset:latest")
    table = artifact.get("my_table")
```

<div id="convert-artifact-to-dataframe">
  ## `artifact`를 데이터프레임으로 변환
</div>

이어서 테이블을 데이터프레임으로 변환합니다:

```python theme={null}
# 마지막 코드 예제에 이어서:
df = table.get_dataframe()
```

<div id="export-data">
  ## 데이터 내보내기
</div>

이제 데이터프레임이 지원하는 모든 방법으로 내보낼 수 있습니다:

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

<div id="next-steps">
  # 다음 단계
</div>

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