将交互作用矩阵转换为三元关系

Question

我在MS中有一个稀疏的数据“交互矩阵”，希望在Access中转换成一个“三元关系”(表)。

电子表格数据采用以下模式：

Name   Act-1  Act-2  Act-3  ... Act-n
name-1         week
name-2                week
name-3  week                     week
  :                         week
name-m         week   week

每个数据行的第一列中都有n活动，每个数据行的第一列中都有m名称，在每个人(名称)所做的活动中输入的具体周数为零或更多。如果n是小的、固定的，我可以将这个关系保持为一个矩阵，但是n会变得相当大，并且矩阵会非常稀疏。

因此，所需的关系表结构(我称之为赋值)如下所示：

Assignment: Name, Activity, Week

在Excel或Access中是否有方便的工具来促进数据转换？

psuedocode算法将是

for each Name (row)
    for each Activity (column)
        if Week, add Assignment: Name, Activity, Week

虽然我已经用VBA (几年前)编写了代码，但我从未将它与Excel结合使用。我倾向于使用Python和CSV文件。也许有一种很好的SQL技术(即使不是特定于访问的)？或者是与“旋转”有关(我从来不明白那是关于什么的)？

你有什么经验想要分享这种转换吗？

Answer 1

我的解决方案是将电子表格保存为一个由制表符分隔的“矩阵”文件，运行以下“数据结构转换”程序，然后将结果以制表符分隔的“关系”文件导入Access。

Python3.4代码：

import csv
source_path = 'matrix.txt'
target_path = 'relation.txt'
source_deli = '\t'
target_deli = '\t'
target_head = ("Name", "Activity", "Week")
fin = open (source_path, 'r', newline='')
fout = open (target_path, 'w', newline='')
reader = csv.DictReader (fin, delimiter=source_deli)
writer = csv.writer (fout, delimiter=target_deli)
writer.writerow (target_head)
for row in reader:
    for key in row:
        if key != "Name" and row[key]:
            target_row = (row["Name"], key, row[key])
            writer.writerow (target_row)
fin.close()
fout.close()