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> Découvrez comment utiliser W&B Tables avec ce Démarrage rapide de 5 minutes.

# Tutoriel : Journaliser des tableaux, visualiser et interroger les données

Le Démarrage rapide ci-dessous montre comment journaliser des tableaux de données, visualiser les données et les interroger.

Sélectionnez le bouton ci-dessous pour essayer un projet d’exemple PyTorch du Démarrage rapide sur le jeu de données MNIST.

<div id="1-log-a-table">
  ## 1. journaliser un tableau
</div>

Journalisez un tableau avec W\&B. Vous pouvez soit créer un nouveau tableau, soit transmettre un dataframe Pandas.

<Tabs>
  <Tab title="Construire un tableau">
    Pour construire et journaliser un nouveau tableau, utilisez :

    * [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) : créez un [run](/fr/models/runs/) pour suivre les résultats.
    * [`wandb.Table()`](/fr/models/ref/python/data-types/table) : créez un nouvel objet tableau.
      * `columns` : définissez les noms des colonnes.
      * `data` : définissez le contenu de chaque ligne.
    * [`wandb.Run.log()`](/fr/models/ref/python/experiments/run.md/#method-runlog) : journalisez le tableau pour le sauvegarder dans W\&B.

    Voici un exemple :

    ```python theme={null}
    import wandb

    with wandb.init(project="table-test") as run:
        # Créez et enregistrez un nouveau tableau.
        my_table = wandb.Table(columns=["a", "b"], data=[["a1", "b1"], ["a2", "b2"]])
        run.log({"Table Name": my_table})
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Pandas Dataframe">
    Transmettez un dataframe Pandas à `wandb.Table()` pour créer un nouveau tableau.

    ```python theme={null}
    import wandb
    import pandas as pd

    df = pd.read_csv("my_data.csv")

    with wandb.init(project="df-table") as run:
        # Créez un nouveau tableau à partir du DataFrame
        # et enregistrez-le dans W&B.
      my_table = wandb.Table(dataframe=df)
      run.log({"Table Name": my_table})
    ```

    Pour plus d'informations sur les types de données pris en charge, consultez [`wandb.Table`](/fr/models/ref/python/data-types/table) dans le guide de référence de l'API W\&B.
  </Tab>
</Tabs>

<div id="2-visualize-tables-in-your-project-workspace">
  ## 2. Visualisez les tableaux dans l’espace de travail du projet
</div>

Consultez le tableau résultant dans votre espace de travail.

1. Accédez à votre projet dans la W\&B App.
2. Sélectionnez le nom de votre run dans l’espace de travail du projet. Un nouveau panneau est ajouté pour chaque clé de tableau unique.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-docs-hivemind-launch/GExaOHOKeIAPE2Yp/images/data_vis/wandb_demo_logged_sample_table.png?fit=max&auto=format&n=GExaOHOKeIAPE2Yp&q=85&s=4f1e15c913dc19a803c42d3aee4c0ab5" alt="Exemple de tableau journalisé" width="1762" height="880" data-path="images/data_vis/wandb_demo_logged_sample_table.png" />
</Frame>

Dans cet exemple, `my_table` est journalisé sous la clé `"Table Name"`.

<div id="3-compare-across-model-versions">
  ## 3. Comparer différentes versions de modèle
</div>

Journalisez des tableaux d’échantillons à partir de plusieurs Runs W\&B et comparez les résultats dans l’espace de travail du projet. Dans cet [espace de travail d’exemple](https://wandb.ai/carey/table-test?workspace=user-carey), nous montrons comment combiner des lignes issues de plusieurs versions différentes dans un même tableau.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-docs-hivemind-launch/GExaOHOKeIAPE2Yp/images/data_vis/wandb_demo_toggle_on_and_off_cross_run_comparisons_in_tables.gif?s=40dc3e0ee439fedc9770365882ae355b" alt="Comparaison de tableaux entre plusieurs runs" width="1754" height="1026" data-path="images/data_vis/wandb_demo_toggle_on_and_off_cross_run_comparisons_in_tables.gif" />
</Frame>

Utilisez les fonctionnalités de filtrage, de tri et de regroupement du tableau pour explorer et évaluer les résultats du modèle.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-docs-hivemind-launch/GExaOHOKeIAPE2Yp/images/data_vis/wandb_demo_filter_on_a_table.png?fit=max&auto=format&n=GExaOHOKeIAPE2Yp&q=85&s=51ca822b4df171bf9fefe2c52a758ae2" alt="Filtrage d’un tableau" width="1602" height="606" data-path="images/data_vis/wandb_demo_filter_on_a_table.png" />
</Frame>
