"""
Construction du DataFrame final pour le projet
Charge les données Amazon, nettoie, analyse sentiment, génère réponses
"""

import pandas as pd
from datasets import load_dataset
from data_processing import clean_text, label_to_sentiment, make_fake_email
from generate_response import generer_reponse


def build_dataframe(n_samples: int = 1000, n_negative_responses: int = 100) -> pd.DataFrame:
    """
    Construit le DataFrame final avec sentiment et réponses
    
    Args:
        n_samples (int): Nombre d'avis à charger du dataset
        n_negative_responses (int): Nombre d'avis négatifs pour lesquels générer une réponse
        
    Returns:
        pd.DataFrame: DataFrame avec colonnes texte_clean, sentiment, response, email_client
    """
    print(f"📊 Construction du DataFrame avec {n_samples} avis...")
    
    # 1. Chargement du dataset
    print("1️⃣ Chargement du dataset Amazon Reviews...")
    dataset = load_dataset("SetFit/amazon_reviews_multi_fr", split=f"train[:{n_samples}]")
    df = pd.DataFrame(dataset)[["text", "label"]].copy()
    df = df.rename(columns={"text": "texte_original"})
    print(f"   ✅ {len(df)} avis chargés")
    
    # 2. Nettoyage des textes
    print("2️⃣ Nettoyage des textes...")
    df["texte_clean"] = df["texte_original"].apply(clean_text)
    print("   ✅ Textes nettoyés")
    
    # 3. Analyse de sentiment
    print("3️⃣ Analyse de sentiment...")
    df["sentiment"] = df["label"].apply(label_to_sentiment)
    n_positif = (df["sentiment"] == "positif").sum()
    n_negatif = (df["sentiment"] == "negatif").sum()
    print(f"   ✅ Sentiments : {n_positif} positifs, {n_negatif} négatifs")
    
    # 4. Génération de réponses pour avis négatifs
    print(f"4️⃣ Génération de réponses pour {n_negative_responses} avis négatifs...")
    df["response"] = ""
    
    neg_df = df[df["sentiment"] == "negatif"].head(n_negative_responses)
    
    for idx, row in neg_df.iterrows():
        try:
            review_text = row["texte_original"]
            response = generer_reponse(review_text, max_tokens=80, temperature=0.7)
            df.at[idx, "response"] = response
            
            if (idx + 1) % 10 == 0:
                print(f"   ... {idx + 1}/{len(neg_df)} réponses générées")
        except Exception as e:
            print(f"   ⚠️ Erreur pour l'avis {idx}: {e}")
            df.at[idx, "response"] = "[Erreur de génération]"
    
    print("   ✅ Réponses générées")
    
    # 5. Ajout des emails factices
    print("5️⃣ Ajout des emails clients...")
    df["email_client"] = [make_fake_email(i) for i in range(1, len(df) + 1)]
    print("   ✅ Emails ajoutés")
    
    # 6. DataFrame final
    df_final = df[["texte_clean", "sentiment", "response", "email_client"]].copy()
    
    print(f"\n✅ DataFrame final construit : {len(df_final)} lignes")
    print(f"   - Colonnes : {list(df_final.columns)}")
    print(f"   - Réponses générées : {(df_final['response'] != '').sum()}")
    
    return df_final


def save_dataframe(df: pd.DataFrame, output_path: str = "dataframe_final.csv"):
    """
    Sauvegarde le DataFrame en CSV
    
    Args:
        df (pd.DataFrame): DataFrame à sauvegarder
        output_path (str): Chemin du fichier de sortie
    """
    df.to_csv(output_path, index=False)
    print(f"💾 DataFrame sauvegardé : {output_path}")


if __name__ == "__main__":
    print("=" * 80)
    print("🚀 CONSTRUCTION DU DATAFRAME AMAZON SENTIMENT ANALYSIS")
    print("=" * 80)
    
    # Construction avec paramètres réduits pour test rapide
    df = build_dataframe(n_samples=100, n_negative_responses=10)
    
    # Affichage d'exemples
    print("\n📋 Exemples d'avis négatifs avec réponses :")
    print("-" * 80)
    neg_with_response = df[(df["sentiment"] == "negatif") & (df["response"] != "")]
    for i, row in neg_with_response.head(3).iterrows():
        print(f"\nAvis {i+1}:")
        print(f"Texte nettoyé : {row['texte_clean'][:100]}...")
        print(f"Réponse : {row['response'][:150]}...")
        print(f"Email : {row['email_client']}")
    
    # Sauvegarde
    save_dataframe(df, "dataframe_amazon_test.csv")
    
    print("\n" + "=" * 80)
    print("✅ TERMINÉ !")
    print("=" * 80)