import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from datetime import datetime
import os

# Manuelle Zuordnung der Monatsnamen von Deutsch auf Englisch
# month_translation = {
#     'Jan': 'Jan', 'Feb': 'Feb', 'Mär': 'Mar', 'Apr': 'Apr', 'Mai': 'May', 'Jun': 'Jun',
#     'Jul': 'Jul', 'Aug': 'Aug', 'Sep': 'Sep', 'Okt': 'Oct', 'Nov': 'Nov', 'Dez': 'Dec', 'Mrz': 'Mar'
# }


# Funktion, um 'Okt 10-16' in eine Kalenderwoche zu konvertieren und das Startdatum zurückzugeben
# def convert_to_week_number_and_start_date(date_range_str):
#     # Splitte den Datumsbereich in Monat und Tage
#     start_part, end_part = date_range_str.split(" - ")
#     start_month_str, start_day = start_part.split(" ")
#     start_day = int(start_day)  # Nimm den Starttag
#
#     # Konvertiere den deutschen Monatsnamen in den englischen
#     if start_month_str in month_translation:
#         start_month_str = month_translation[start_month_str]
#
#     # Erstelle das Datum basierend auf dem Starttag und dem aktuellen Jahr
#     current_year = datetime.now().year
#     date_str = f"{start_month_str} {start_day} {current_year}"
#
#     try:
#         start_date = datetime.strptime(date_str, "%b %d %Y")  # Konvertiere in ein Datum
#     except ValueError:
#         raise ValueError(f"Ungültiges Datum: {date_str}")
#
#     week_number = start_date.isocalendar()[1]  # Kalenderwoche ermitteln
#
#     return week_number, start_date.strftime('%Y-%m-%d')  # Gib KW und das Startdatum zurück
# Funktion, um 'Okt 10-16' oder 'Okt 10 - 16' in eine Kalenderwoche zu konvertieren und das Startdatum zurückzugeben
# def convert_to_week_number_and_start_date(date_range_str):
#     # Entferne zusätzliche Leerzeichen um den Bindestrich herum
#     date_range_str = date_range_str.replace(" - ", "-")
#
#     # Splitte den Datumsbereich in Start- und Endbereich
#     start_part, end_part = date_range_str.split("-")
#     start_month_str, start_day = start_part.split(" ")
#     start_day = int(start_day.strip())  # Nimm den Starttag und entferne etwaige Leerzeichen
#
#     # Konvertiere den deutschen Monatsnamen in den englischen
#     if start_month_str in month_translation:
#         start_month_str = month_translation[start_month_str]
#
#     # Erstelle das Datum basierend auf dem Starttag und dem aktuellen Jahr
#     current_year = datetime.now().year
#     date_str = f"{start_month_str} {start_day} {current_year}"
#
#     try:
#         start_date = datetime.strptime(date_str, "%b %d %Y")  # Konvertiere in ein Datum
#     except ValueError:
#         raise ValueError(f"Ungültiges Datum: {date_str}")
#
#     week_number = start_date.isocalendar()[1]  # Kalenderwoche ermitteln
#
#     return week_number, start_date.strftime('%Y-%m-%d')  # Gib KW und das Startdatum zurück

# Funktion, um Datumsbereiche wie 'Mrz 29-Apr 4' oder 'Okt 10-16' in die Kalenderwoche zu konvertieren
# und das Startdatum zurückzugeben
# Funktion, um Datumsbereiche wie 'Mrz 29-Apr 4' oder 'Okt 10-16' in die Kalenderwoche zu konvertieren
# und das Startdatum zurückzugeben
# def convert_to_week_number_and_start_date(date_range_str):
#     # Entferne zusätzliche Leerzeichen um den Bindestrich herum
#     date_range_str = date_range_str.replace(" - ", "-")
#
#     # Splitte den Datumsbereich in Start- und Endteil
#     start_part, end_part = date_range_str.split("-")
#
#     # Verarbeite den Startteil
#     start_month_str, start_day = start_part.split(" ")
#     start_day = int(start_day.strip())  # Nimm den Starttag und entferne etwaige Leerzeichen
#
#     # Wenn der Endteil einen Monat enthält, verarbeite ihn ebenfalls
#     if " " in end_part:
#         end_month_str, end_day = end_part.split(" ")
#         end_day = int(end_day.strip())  # Nimm den Endtag
#     else:
#         # Wenn der Endteil keinen Monat enthält, verwenden wir denselben Monat wie im Startteil
#         end_month_str = start_month_str
#         end_day = int(end_part.strip())
#
#     # Konvertiere den deutschen Monatsnamen in den englischen für beide Monate
#     if start_month_str in month_translation:
#         start_month_str = month_translation[start_month_str]
#     if end_month_str in month_translation:
#         end_month_str = month_translation[end_month_str]
#
#     # Erstelle das Datum basierend auf dem Starttag und dem aktuellen Jahr
#     current_year = datetime.now().year
#     start_date_str = f"{start_month_str} {start_day} {current_year}"
#
#     try:
#         # Konvertiere in ein Datum
#         start_date = datetime.strptime(start_date_str, "%b %d %Y")
#     except ValueError:
#         raise ValueError(f"Ungültiges Startdatum: {start_date_str}")
#
#     # Berechne die Kalenderwoche basierend auf dem Startdatum
#     week_number = start_date.isocalendar()[1]
#
#     return week_number, start_date.strftime('%Y-%m-%d')  # Gib KW und das Startdatum zurück
# Manuelle Zuordnung der Monatsnamen von Deutsch auf Englisch
month_translation = {
    'Jan': 'Jan', 'Feb': 'Feb', 'Mär': 'Mar', 'Mrz': 'Mar', 'Apr': 'Apr', 'Mai': 'May', 'Jun': 'Jun',
    'Jul': 'Jul', 'Aug': 'Aug', 'Sep': 'Sep', 'Okt': 'Oct', 'Nov': 'Nov', 'Dez': 'Dec'
}


# Funktion, um Datumsbereiche wie 'Mrz 29-Apr 4' oder 'Dez 29, 2023-Jan 4, 2024' in die Kalenderwoche und das Startdatum zu konvertieren
def convert_to_week_number_and_start_date(date_range_str):
    # Entferne zusätzliche Leerzeichen um den Bindestrich herum und entferne Kommas
    date_range_str = date_range_str.replace(" - ", "-").replace(",", "")

    # Splitte den Datumsbereich in Start- und Endteil
    start_part, end_part = date_range_str.split("-")

    # Verarbeite den Startteil
    start_parts = start_part.split(" ")
    start_month_str = start_parts[0]
    start_day = int(start_parts[1].strip())  # Nimm den Starttag und entferne etwaige Leerzeichen

    # Verarbeite den Endteil
    end_parts = end_part.split(" ")

    # Verarbeite das Enddatum, basierend darauf, ob ein Jahr enthalten ist oder nicht
    if len(end_parts) == 3:  # Fall: 'Jan 4 2024'
        end_month_str = end_parts[0]
        end_day = int(end_parts[1].strip())
        end_year = int(end_parts[2].strip())  # Nimm das Jahr aus dem Endteil
    elif len(end_parts) == 2:  # Fall: 'Jan 4' ohne Jahr
        end_month_str = end_parts[0]
        end_day = int(end_parts[1].strip())
        end_year = datetime.now().year  # Nutze das aktuelle Jahr, wenn kein Jahr angegeben ist
    else:
        # Falls kein Monat angegeben, setze den Startmonat für den Endteil
        end_month_str = start_month_str
        end_day = int(end_parts[0].strip())
        end_year = datetime.now().year  # Nutze das aktuelle Jahr

    # Konvertiere den deutschen Monatsnamen in den englischen für beide Monate
    if start_month_str in month_translation:
        start_month_str = month_translation[start_month_str]
    if end_month_str in month_translation:
        end_month_str = month_translation[end_month_str]

    # Wenn der Startteil ein Jahr enthält, nutze dieses
    if len(start_parts) == 3:
        start_year = int(start_parts[2])
    else:
        start_year = datetime.now().year

    # Falls der Datumsbereich über den Dezember hinausgeht, endet das Enddatum im nächsten Jahr
    if start_month_str == 'Dec' and end_month_str == 'Jan':
        end_year = start_year + 1

    try:
        # Konvertiere das Startdatum in ein Datum
        start_date = datetime.strptime(f"{start_month_str} {start_day} {start_year}", "%b %d %Y")
    except ValueError:
        raise ValueError(f"Ungültiges Startdatum: {start_month_str} {start_day} {start_year}")

    try:
        # Konvertiere das Enddatum in ein Datum
        end_date = datetime.strptime(f"{end_month_str} {end_day} {end_year}", "%b %d %Y")
    except ValueError:
        raise ValueError(f"Ungültiges Enddatum: {end_month_str} {end_day} {end_year}")

    # Berechne die Kalenderwoche basierend auf dem Startdatum
    week_number = start_date.isocalendar()[1]

    return week_number, start_date.strftime('%Y-%m-%d')  # Gib KW und das Startdatum zurück


# Funktion zum Bereinigen und Zwischenspeichern der Daten
def clean_and_save_data(hr_data, sleep_data, output_dir='sandbox'):
    # Entferne 'bpm' und konvertiere die Werte in numerische Daten
    hr_data['In Ruhe'] = hr_data['In Ruhe'].str.replace(' bpm', '').astype(float)
    hr_data['Hoch'] = hr_data['Hoch'].str.replace(' bpm', '').astype(float)

    # Konvertiere die Spalte 'Datum' in Kalenderwoche (KW) und Startdatum
    hr_data[['week', 'start_date']] = hr_data['Datum'].apply(
        lambda x: pd.Series(convert_to_week_number_and_start_date(x)))

    # Berechne den Durchschnitt der Herzfrequenzdaten (In Ruhe und Hoch)
    hr_data['avg_hr'] = hr_data[['In Ruhe', 'Hoch']].mean(axis=1)

    # Konvertiere auch das 'Datum' der Schlafdaten in Kalenderwoche (KW) und Startdatum
    sleep_data[['week', 'start_date']] = sleep_data['Datum'].apply(
        lambda x: pd.Series(convert_to_week_number_and_start_date(x)))

    # Speichere die bereinigten Daten in 'sandbox'
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    hr_data_clean_path = os.path.join(output_dir, 'hr_data_clean.csv')
    sleep_data_clean_path = os.path.join(output_dir, 'sleep_data_clean.csv')

    hr_data.to_csv(hr_data_clean_path, sep=';', index=False)
    sleep_data.to_csv(sleep_data_clean_path, sep=',', index=False)

    print(f"HR-Daten wurden bereinigt und in {hr_data_clean_path} gespeichert.")
    print(f"Schlafdaten wurden bereinigt und in {sleep_data_clean_path} gespeichert.")

    return hr_data, sleep_data


# Schritt 1: Lade die HR- und Schlafdaten
hr_data = pd.read_csv('/home/gra/PycharmProjects/cds_introduction_data_science_assignment/data/raw/hr_gramic.csv',
                      sep=';')
sleep_data = pd.read_csv('/home/gra/PycharmProjects/cds_introduction_data_science_assignment/data/raw/sleep_gramic.csv',
                         sep=',')

# Bereinige und speichere die Daten
hr_data, sleep_data = clean_and_save_data(hr_data, sleep_data)

# Schritt 2: Sortiere beide Datensätze nach 'week' und 'start_date'
hr_data = hr_data.sort_values(by=['week', 'start_date'])
sleep_data = sleep_data.sort_values(by=['week', 'start_date'])

# Schritt 3: Kombiniere die beiden Datensätze anhand der 'week' und 'start_date' Spalten mit einem äußeren Join
combined_data = pd.merge(hr_data, sleep_data, on=['week', 'start_date'], how='outer')

# Zeige die kombinierten Daten
print("\nKombinierte Daten:")
print(combined_data)

# Schritt 4: Entferne alle Zeilen mit fehlenden Daten
combined_data = combined_data.dropna()

# Schritt 5: Berechne die Korrelation zwischen 'avg_hr' und 'Durchschnittliche Dauer'
correlation = combined_data['avg_hr'].corr(combined_data['Durchschnittliche Dauer'])
print(f"\nDie Korrelation zwischen der durchschnittlichen Herzfrequenz und der Schlafdauer ist: {correlation}")

# Schritt 6: Visualisiere den Zusammenhang zwischen Herzfrequenz und Schlafdauer
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(combined_data['avg_hr'], combined_data['Durchschnittliche Dauer'], color='blue', label='Datenpunkte')
plt.title('Zusammenhang zwischen Herzfrequenz (Durchschnitt) und Schlafdauer')
plt.xlabel('Durchschnittliche Herzfrequenz (bpm)')
plt.ylabel('Schlafdauer (Stunden)')
plt.grid(True)

# Linie zur Visualisierung des Trends hinzufügen
m, b = np.polyfit(combined_data['avg_hr'], combined_data['Durchschnittliche Dauer'], 1)
plt.plot(combined_data['avg_hr'], m * combined_data['avg_hr'] + b, color='red',
         label=f'Trendlinie (Kor = {correlation:.2f})')

plt.legend()
plt.show()