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# Table
export const GitHubLink = ({url}) =>
GitHub source
;
## class `Table`
표 형식의 데이터를 표시하고 분석하는 데 사용되는 Table 클래스입니다.
기존의 스프레드시트와 달리 Table은 스칼라 값, 문자열, numpy 배열 및 `wandb.data_types.Media`의 대부분의 서브클래스 등 수많은 유형의 데이터를 지원합니다. 즉, `Images`, `Video`, `Audio` 및 기타 다양한 주석이 달린 풍부한 미디어를 기존의 스칼라 값과 함께 Table에 직접 임베드할 수 있습니다.
이 클래스는 W\&B Tables를 생성하는 데 사용되는 주요 클래스입니다. [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 오브젝트를 초기화합니다.
rows는 레거시 이유로 제공되며 사용해서는 안 됩니다. Table 클래스는 Pandas API를 모방하기 위해 data를 사용합니다.
**인수:**
* `columns`: (List\[str]) 테이블의 컬럼 이름. 기본값은 \["Input", "Output", "Expected"] 입니다.
* `data`: (List\[List\[any]]) 2D 행 중심의 값 배열입니다.
* `dataframe`: (pandas.DataFrame) 테이블을 생성하는 데 사용되는 DataFrame 오브젝트입니다. 이 인수가 설정되면 `data` 및 `columns` 인수는 무시됩니다.
* `rows`: (List\[List\[any]]) 2D 행 중심의 값 배열입니다.
* `optional`: (Union\[bool,List\[bool]]) `None` 값을 허용할지 여부를 결정합니다. 기본값은 True 입니다.
* 단일 bool 값인 경우, 생성 시 지정된 모든 컬럼에 대해 옵션 여부가 강제됩니다.
* bool 값의 리스트인 경우, 각 컬럼에 옵션 여부가 적용됩니다. `columns`와 동일한 길이여야 합니다.
* `allow_mixed_types`: (bool) 컬럼에 혼합된 유형을 허용할지 여부를 결정합니다 (유형 검증 비활성화). 기본값은 False 입니다.
* `log_mode`: Optional\[str] 변경 사항이 발생했을 때 Table이 로그되는 방식을 제어합니다. 옵션:
* "IMMUTABLE" (기본값): Table은 한 번만 로그될 수 있습니다. 테이블이 변경된 후의 후속 로그 시도는 무시됩니다.
* "MUTABLE": 변경 후 Table을 다시 로그할 수 있으며, 로그될 때마다 새로운 아티팩트 버전이 생성됩니다.
* "INCREMENTAL": Table 데이터가 점진적으로 로그되며, 각 로그는 마지막 로그 이후의 새로운 데이터를 포함하는 새로운 아티팩트 항목을 생성합니다.
***
### method `Table.add_column`
```python theme={null}
add_column(name, data, optional=False)
```
테이블에 데이터 컬럼을 추가합니다.
**인수:**
* `name`: (str) - 컬럼의 고유 이름
* `data`: (list | np.array) - 동일한 유형의 데이터 컬럼
* `optional`: (bool) - null 스타일의 값을 허용할지 여부
***
### method `Table.add_computed_columns`
```python theme={null}
add_computed_columns(fn)
```
기존 데이터를 기반으로 하나 이상의 계산된 컬럼을 추가합니다.
**인수:**
* `fn`: 하나 또는 두 개의 파라미터 ndx (int)와 row (dict)를 받는 함수로, 해당 행에 대한 새 컬럼을 나타내는 사전(새 컬럼 이름을 키로 함)을 반환해야 합니다.
* `ndx`는 행의 인덱스를 나타내는 정수입니다. `include_ndx`가 `True`로 설정된 경우에만 포함됩니다.
* `row`는 기존 컬럼을 키로 하는 사전입니다.
***
### method `Table.add_data`
```python theme={null}
add_data(*data)
```
테이블에 새로운 데이터 행을 추가합니다.
테이블의 최대 행 수는 `wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS`에 의해 결정됩니다.
데이터의 길이는 테이블 컬럼의 길이와 일치해야 합니다.
***
### method `Table.add_row`
```python theme={null}
add_row(*row)
```
더 이상 사용되지 않습니다 (Deprecated). 대신 `Table.add_data` 메소드를 사용하세요.
***
### method `Table.cast`
```python theme={null}
cast(col_name, dtype, optional=False)
```
컬럼을 특정 데이터 유형으로 캐스팅합니다.
이는 일반적인 파이썬 클래스, 내부 W\&B 유형 또는 wandb.Image나 wandb.Classes의 인스턴스와 같은 예시 오브젝트일 수 있습니다.
**인수:**
* `col_name` (str): 캐스팅할 컬럼의 이름.
* `dtype` (class, wandb.wandb\_sdk.interface.\_dtypes.Type, any): 대상 dtype.
* `optional` (bool): 컬럼에 None을 허용할지 여부.
***
### method `Table.get_column`
```python theme={null}
get_column(name, convert_to=None)
```
테이블에서 컬럼을 가져오고 선택적으로 NumPy 오브젝트로 변환합니다.
**인수:**
* `name`: (str) - 컬럼의 이름
* `convert_to`: (str, optional)
* "numpy": 기본 데이터를 numpy 오브젝트로 변환합니다.
***
### method `Table.get_dataframe`
```python theme={null}
get_dataframe()
```
테이블의 `pandas.DataFrame`을 반환합니다.
***
### method `Table.get_index`
```python theme={null}
get_index()
```
링크를 생성하기 위해 다른 테이블에서 사용할 행 인덱스 배열을 반환합니다.
***