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# テーブル
export const GitHubLink = ({url}) =>
GitHub source
;
## class `Table`
`Table` クラスは、表形式のデータを表示および分析するために使用されます。
従来の表計算ソフトとは異なり、 テーブル は、スカラー値、文字列、numpy 配列、および `wandb.data_types.Media` のほとんどのサブクラスなど、多数のデータ型をサポートしています。つまり、`Images`、`Video`、`Audio`、その他のリッチでアノテーションされたメディアを、他の従来のスカラー値と一緒に テーブル に直接埋め込むことができます。
このクラスは、W\&B Tables を生成するために使用される主要なクラスです [https://docs.wandb.ai/guides/models/tables/。](https://docs.wandb.ai/guides/models/tables/。)
### method `Table.__init__`
```python theme={null}
__init__(
columns=None,
data=None,
rows=None,
dataframe=None,
dtype=None,
optional=True,
allow_mixed_types=False,
log_mode: Optional[Literal['IMMUTABLE', 'MUTABLE', 'INCREMENTAL']] = 'IMMUTABLE'
)
```
Table オブジェクトを初期化します。
`rows` はレガシーな理由で利用可能ですが、使用すべきではありません。`Table` クラスは Pandas API を模倣するために `data` を使用します。
**引数:**
* `columns`: (List\[str]) テーブル 内の列名。デフォルトは `["Input", "Output", "Expected"]` です。
* `data`: (List\[List\[any]]) 行指向の 2 次配列 値。
* `dataframe`: (pandas.DataFrame) テーブル の作成に使用される DataFrame オブジェクト。これが設定されている場合、`data` および `columns` 引数は無視されます。
* `rows`: (List\[List\[any]]) 行指向の 2 次配列 値。
* `optional`: (Union\[bool, List\[bool]]) `None` 値を許可するかどうかを決定します。デフォルトは True です。
* 単一の bool 値の場合、作成時に指定されたすべての列に対してオプション性が強制されます。
* bool 値のリストの場合、各列にオプション性が適用されます。`columns` と同じ長さである必要があります。
* `allow_mixed_types`: (bool) 列に混合型を許可するかどうかを決定します（型検証を無効にします）。デフォルトは False です。
* `log_mode`: Optional\[str] 変更が発生したときに テーブル がどのように ログ 記録されるかを制御します。オプション:
* "IMMUTABLE" (デフォルト): テーブル は一度だけ ログ 記録できます。テーブル が変更された後の後続の ログ 記録の試みは、何もしません（no-ops）。
* "MUTABLE": テーブル は変更後に再 ログ 記録でき、 ログ 記録されるたびに新しい Artifacts バージョンを作成します。
* "INCREMENTAL": テーブル データは段階的に ログ 記録され、各 ログ で前回の ログ 以降の新しいデータを含む新しい Artifacts エントリが作成されます。
***
### method `Table.add_column`
```python theme={null}
add_column(name, data, optional=False)
```
テーブル にデータの列を追加します。
**引数:**
* `name`: (str) - 列の一意の名前
* `data`: (list | np.array) - 同質なデータの列
* `optional`: (bool) - null のような 値 が許可されるかどうか
***
### method `Table.add_computed_columns`
```python theme={null}
add_computed_columns(fn)
```
既存のデータに基づいて 1 つ以上の計算列を追加します。
**引数:**
* `fn`: 1 つまたは 2 つの パラメータ、`ndx` (int) と `row` (dict) を受け取る関数。その行の新しい列を表す 辞書（新しい列名が キー）を返すことが期待されます。
* `ndx` は行のインデックスを表す整数です。`include_ndx` が `True` に設定されている場合にのみ含まれます。
* `row` は既存の列を キー とした 辞書 です。
***
### method `Table.add_data`
```python theme={null}
add_data(*data)
```
テーブル に新しい行データを追加します。
テーブル 内の最大行数は `wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS` によって決定されます。
データの長さは テーブル の列の長さと一致する必要があります。
***
### method `Table.add_row`
```python theme={null}
add_row(*row)
```
非推奨です。代わりに `Table.add_data` メソッドを使用してください。
***
### method `Table.cast`
```python theme={null}
cast(col_name, dtype, optional=False)
```
列を特定のデータ型にキャストします。
これは、通常の Python クラス、内部の W\&B 型、または `wandb.Image` や `wandb.Classes` のインスタンスのような例 オブジェクト のいずれかになります。
**引数:**
* `col_name` (str): キャストする列の名前。
* `dtype` (class, wandb.wandb\_sdk.interface.\_dtypes.Type, any): ターゲットの dtype。
* `optional` (bool): 列が None を許可するかどうか。
***
### method `Table.get_column`
```python theme={null}
get_column(name, convert_to=None)
```
テーブル から列を取得し、オプションでそれを NumPy オブジェクト に変換します。
**引数:**
* `name`: (str) - 列の名前
* `convert_to`: (str, optional)
* "numpy": 基になる データを numpy オブジェクト に変換します。
***
### method `Table.get_dataframe`
```python theme={null}
get_dataframe()
```
テーブル の `pandas.DataFrame` を返します。
***
### method `Table.get_index`
```python theme={null}
get_index()
```
リンクを作成するために他の テーブル で使用するための行インデックスの配列を返します。
***