mop: Clean data

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#' #' mopWord
#' #' @name mopWord
#' #' @description mopWord
#' #' @param s string or dataframe
#' #' @param pos string, "first" or "last"
#' #' @return string
#' #' @export
#' #' @examples \dontrun{
#' #' }
#' mopWord <- function(s, pos ="first",cols=NULL){
#'   getWord <- function(pos){
#'     #str <- "Caserío La Mesa-Veredas La Mesa, La Danta y Mulatos"
#'     #stringi:::stri_extract_last(str, regex="\\w+")
#'     ##stringi:::stri_extract_last(s, regex="[:alnum:]+$")
#'     #str_extract(str, '\\w+$')
#'     function(str){
#'
#'       if(pos=="first"){
#'         out <- word(str,1)
#'       }
#'       else if(pos=="last"){
#'         out <- word(str,-1)
#'       }
#'
#'       # else if(!pos %in% c("first","last") ){
#'       #   stop("Specify pos='first' or pos='last'")
#'       # }
#'       out
#'     }
#'   }
#'   f <- getWord(pos = pos)
#'   if(class(s) =="factor") s <- as.character(s)
#'   if(class(s) == "character"){
#'     out <- f(s)
#'   }
#'   if("data.frame" %in% class(s)){
#'     colNums <- match(cols,names(s)) %||% 1:ncol(s)
#'     df <- as.data.frame(s[,colNums])
#'     names(df) <- names(s)[colNums]
#'     out <- as.data.frame(sapply(df, f))
#'     # df <- tbl_df(s)
#'     # #cols <- c("fuente","implicado")
#'     # colNums <- match(cols,names(df)) %||% 1:ncol(df)
#'     # out <- df %>%
#'     #         select(colNums) %>%
#'     #         rowwise() %>%
#'     #         mutate_each(funs(f))
#'   }
#'   out
#' }
#'
#' #' mopSplitFixedPattern
#' #' @name mopSplitFixedPattern
#' #' @description mopSplitFixedPattern
#' #' @param string
#' #' @return string
#' #' @export
#' #' @examples \dontrun{
#' #' }
#' mopSplitFixedPattern <- function(s, pattern, splitLength = 2, cols=NULL){
#'   stringSplitFun <- function(pattern, splitLength){
#'     function(str){
#'       as.data.frame(stringr::str_split_fixed(str,pattern,splitLength))
#'     }
#'   }
#'   f <- stringSplitFun(pattern = pattern, splitLength = splitLength)
#'   #library(pryr)
#'   #unenclose(f)
#'   if(class(s) =="factor") s <- as.character(s)
#'   if(class(s)=="character"){
#'     out <- f(s)
#'     names(out) <- paste("COL",1:splitLength, sep=".")
#'   }
#'   if("data.frame" %in% class(s)){
#'     colNums <- match(cols,names(s)) %||% 1:ncol(s)
#'     if(length(colNums)==1){
#'       out <- f(s[,colNums])
#'       names(out) <- paste(names(s)[colNums],1:splitLength, sep=".")
#'     } else{
#'       df <- as.data.frame(s[,colNums])
#'       names(df) <- names(s)[colNums]
#'       l <- lapply(df, f)
#'       out <- do.call(cbind,l)
#'     }
#'   }
#'   out
#' }
#'
#' #' mopWhiteSpace
#' #' @name mopWhiteSpace
#' #' @description mopWhiteSpace
#' #' @param string
#' #' @return string
#' #' @export
#' #' @examples \dontrun{
#' #' }
#' mopWhiteSpace <- function(s, cols=NULL){
#'   trimWhite <- function(str){
#'     #str <- "  Caserío La Mesa-Veredas La Mesa, La Danta y Mulatos "
#'     stringr:::str_trim(str)
#'   }
#'   f <- trimWhite
#'   if(class(s) =="factor") s <- as.character(s)
#'   if(class(s)=="character"){
#'     out <- f(s)
#'   }
#'   if("data.frame" %in% class(s)){
#'     colNums <- match(cols,names(s)) %||% 1:ncol(s)
#'     df <- as.data.frame(s[,colNums])
#'     names(df) <- names(s)[colNums]
#'     out <- as.data.frame(sapply(df, f))
#'     #df <- tbl_df(s)
#'     #cols <- c("fuente","implicado")
#'     #colNums <- match(cols,names(df)) %||% 1:ncol(df)
#'     #out <- df %>%
#'     #  select(colNums) %>%
#'     #  rowwise() %>%
#'     #  mutate_each(funs(f))
#'   }
#'   out
#' }
#'
#' #' mopStrChop
#' #' @name mopStrChop
#' #' @description mopStrChop
#' #' @param string
#' #' @return string
#' #' @export
#' #' @examples \dontrun{
#' #' }
#' mopStrChop <- function(s, start = 1, end = 2, cols=NULL){
#'   strChop <- function(start,end){
#'     function(str){
#'       #str <- "Caserío La Mesa-Veredas La Mesa, La Danta y Mulatos "
#'       substr(str, start = start, stop = end)
#'     }
#'   }
#'   f <- strChop(start = start, end = end)
#'   if(class(s) =="factor") s <- as.character(s)
#'   if(class(s)=="character"){
#'     out <- f(s)
#'   }
#'   if("data.frame" %in% class(s)){
#'     colNums <- match(cols,names(s)) %||% 1:ncol(s)
#'     df <- as.data.frame(s[,colNums])
#'     names(df) <- names(s)[colNums]
#'     out <- as.data.frame(sapply(df, f))
#'     #df <- tbl_df(s)
#'     #cols <- c("fuente","implicado")
#'     #colNums <- match(cols,names(df)) %||% 1:ncol(df)
#'     #out <- df %>%
#'     #  select(colNums) %>%
#'     #  rowwise() %>%
#'     #  mutate_each(funs(f))
#'   }
#'   out
#' }
#'
#' #' mopAccents
#' #' @name mopAccents
#' #' @description mopAccents
#' #' @param string
#' #' @return string
#' #' @export
#' #' @examples \dontrun{
#' #' }
#' mopAccents <- function(s, cols=NULL){
#'   f <- removeAccents
#'   if(class(s) =="factor") s <- as.character(s)
#'   if(class(s)=="character"){
#'     out <- f(s)
#'   }
#'   if("data.frame" %in% class(s)){
#'     colNums <- match(cols,names(s)) %||% 1:ncol(s)
#'     df <- as.data.frame(s[,colNums])
#'     names(df) <- names(s)[colNums]
#'     out <- as.data.frame(sapply(df, f))
#'     #df <- tbl_df(s)
#'     ##cols <- c("fuente","implicado")
#'     #colNums <- match(cols,names(df)) %||% 1:ncol(df)
#'     #out <- df %>%
#'     #  select(colNums) %>%
#'     #  rowwise() %>%
#'     #  mutate_each(funs(f))
#'   }
#'   out
#' }
#'
#' #' mopDictionaryMatch
#' #' @name mopDictionaryMatch
#' #' @description mopDictionaryMatch
#' #' @param string
#' #' @return string
#' #' @export
#' #' @examples \dontrun{
#' #' }
#' mopDictionaryMatch <- function(s, dict, empty=c(""),cols=NULL){
#'   dicMatch <- function(dict, empty){
#'     function(str){
#'       #str <- "Caserío La Mesa-Veredas La Mesa, La Danta y Mulatos "
#'       dictionaryMatch(str, dict, empty)
#'     }
#'   }
#'   f <- dicMatch(dict, empty)
#'   if(class(s) =="factor") s <- as.character(s)
#'   if(class(s)=="character"){
#'     out <- f(s)
#'   }
#'   if("data.frame" %in% class(s)){
#'     colNums <- match(cols,names(s)) %||% 1:ncol(s)
#'     df <- as.data.frame(s[,colNums])
#'     names(df) <- names(s)[colNums]
#'     out <- as.data.frame(sapply(df, f))
#'
#'     #dd <- tbl_df(s)
#'     ##cols <- c("fuente","implicado")
#'     #colNums <- match(cols,names(dd)) %||% 1:ncol(df)
#'     #out <- dd %>%
#'     #  select(colNums) %>%
#'     #  rowwise() %>%
#'     #  mutate_each(funs(f))
#'   }
#'   out
#' }
#'
#' #' mopWordInAorB
#' #' @name mopWordInAorB
#' #' @description mopWordInAorB
#' #' @param string
#' #' @return string
#' #' @export
#' #' @examples \dontrun{
#' #' }
#' mopWordInAorB <- function(s, a, b, aname = "A", bname = "B", cols=NULL){
#'
#'   #s <- "Ana"
#'   #s <- c("ana","carlos","edu")
#'   #s <- data.frame(x=c("ana","carlos","edu"), y= c("juan","carlota","fred"))
#'   #path <- system.file("aux", package = "mopper")
#'   #a <- read.csv(file.path(path, "nombres-hombre.csv"))[,1]
#'   #b <- read.csv(file.path(path, "nombres-mujer.csv"))[,1]
#'
#'   wordAorB <- function(a, b, aname = "A", bname = "B"){
#'     function(w){
#'       #str <- "Caserío La Mesa-Veredas La Mesa, La Danta y Mulatos "
#'       isWordInAorB(w, a, b, aname, bname)
#'     }
#'   }
#'
#'   ## OJO f tiene que ser vectorizada
#'   f <- wordAorB(a, b, aname, bname)
#'
#'   if(class(s) =="factor") s <- as.character(s)
#'   if(class(s)=="character"){
#'     out <- f(s)
#'   }
#'   if("data.frame" %in% class(s)){
#'     colNums <- match(cols,names(s)) %||% 1:ncol(s)
#'     df <- as.data.frame(s[,colNums])
#'     names(df) <- names(s)[colNums]
#'     out <- as.data.frame(sapply(df, f))
#'   }
#'   out
#' }
#'
#' #' @export
#' twoLines <- function(str){
#'   l <- lapply(str,function(s){
#'     out <- s
#'     if(nchar(s)>30){
#'       w <- word(s,start=1,end=-1)
#'       nw <- sapply(strsplit(s, " "), length)
#'       endw <- nw %/% 2
#'       ini <- word(s,start=1, end= endw)
#'       lst <-  word(s,start=endw+1, end=nw)
#'       out <- paste(ini,lst,sep="\n")
#'     }
#'     out
#'   })
#'   unlist(l)
#' }
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