#はじめに
dplyr同様の操作を可能にするdfplyライブラリのまとめ、今回はデータの加工編です。
なんと、tidyrの関数も使えます！

基本操作は下記記事をご参照ください。
dplyr使いのためのpandas dfplyすごい編

#事前準備、例データ
例データはseabornライブラリに付属しているみんな大好きtitanicと簡単に作成したデータを使います。

Python：事前準備

import pandas as pd
import numpy as np
from dfply import * #dfply読み込み

import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset('titanic') #titanic読み込み

##gather long形式データへ変換
long形式のデータへ変換する関数です。

Python：dfply-gather

#gather(variable=新しいKey列名, 新しいデータ列名, 列指定)
titanic_long = titanic >> head(3) >> select(X.fare, X.age) >>
    gather('variable', 'value', [X.fare, X.age])

#列指定をしないと全列で変換が行われる
titanic_long = titanic >> head(3) >> select(X.fare, X.sex, X.age) >>
    gather('variable', 'value', add_id=True)  # _ID列を付与

##spread wide形式データへ変換する

Python：dfply-spread

#_ID列をユニークKey, variableとvalueをwide形式データに変換
titanic_wide = titanic_long >> spread(X.variable, X.value, convert=True) #convertで型を自動変換

#型タイプを見る
print(titanic_wide.dtypes)

↓　データの型（convert=Falseやデフォルトだとすべてobject型になる）
_ID int32
age float64
fare float64
sex object
dtype: object

##separate 列分割

Python：dfply-separate

#検証用データ
d = pd.DataFrame(["1-a-3" ,"1-b", "1-c-3-4", "9-d-1","10"], columns=["a"])

#separate
d >> separate(X.a, ['col1', 'col2'], sep="-", fill='right', extra='merge', remove=False, convert=True)
#sep：区切り記号、何文字目かで区切るかも指定できる（図参照）
#fill：left or right 分けれなかったときの左右詰設定
#extra：drop or merge 分けきれなかったデータを落とすか、くっつけておくか
#remove：分割前列を除く

##unite 列結合

Python：dfply-unite

#検証用データ
d = pd.DataFrame({"a": ["1", "2", "3"], "b": ["a", "b", "c"], "c": [True, False, np.nan]})

#unite
d >> unite('united', X.a, 'b', 2, sep='*', remove=True, na_action='maintain')
    #X.a, 'b', 2はいずれも列を指定するもの
    #sep：結合時に挟む文字
    #remove：結合材料列を除く
    #na_action：maintainはNaNを無視しない、ignoreは無視、as_stringで文字と認識して結合

#まとめ
上記の機能（tidyr）もRデータフレーム加工ではよく使用される関数で、それも実装されているのは非常に助かりますね。dplyr使いにとってなんとありがたいライブラリなのでしょうか。