#!/usr/bin/env python3
"""
Eurojackpot CSV Processor

Dieses Script liest zwei CSV-Dateien ein:
1. Alle möglichen Zahlenkombinationen (5 Zahlen)
2. Bereits gezogene Zahlen mit Datumsstempel

Es markiert in der ersten Datei alle bereits gezogenen Kombinationen mit 1 (sonst 0).
"""

import pandas as pd
import sys
from pathlib import Path

def load_combinations_file(filepath):
    """Lädt die Datei mit allen möglichen Kombinationen."""
    try:
        df = pd.read_csv(filepath)
        print(f"Kombinationen geladen: {len(df)} Zeilen")
        print(f"Spalten: {list(df.columns)}")
        return df
    except Exception as e:
        print(f"Fehler beim Laden der Kombinationsdatei: {e}")
        return None

def load_drawn_numbers_file(filepath):
    """Lädt die Datei mit bereits gezogenen Zahlen."""
    try:
        df = pd.read_csv(filepath)
        print(f"Gezogene Zahlen geladen: {len(df)} Zeilen")
        print(f"Spalten: {list(df.columns)}")
        return df
    except Exception as e:
        print(f"Fehler beim Laden der gezogenen Zahlen: {e}")
        return None

def create_combination_key(row, z_columns):
    """Erstellt einen eindeutigen Schlüssel aus den 5 Zahlen (sortiert)."""
    numbers = [row[col] for col in z_columns]
    return tuple(sorted(numbers))

def process_eurojackpot_data(combinations_file, drawn_numbers_file, output_file):
    """Hauptfunktion zur Verarbeitung der Eurojackpot-Daten."""
    
    # CSV-Dateien laden
    print("Lade Kombinationsdatei...")
    combinations_df = load_combinations_file(combinations_file)
    if combinations_df is None:
        return False
    
    print("\nLade Datei mit gezogenen Zahlen...")
    drawn_df = load_drawn_numbers_file(drawn_numbers_file)
    if drawn_df is None:
        return False
    
    # Spalten für Zahlen identifizieren
    # Annahme: In der Kombinationsdatei sind die ersten 5 Spalten die Zahlen
    # In der gezogenen Zahlen-Datei sind es Z1, Z2, Z3, Z4, Z5
    
    # Für Kombinationsdatei - erste 5 numerische Spalten verwenden
    numeric_cols = combinations_df.select_dtypes(include=['number']).columns
    if len(numeric_cols) >= 5:
        combo_z_columns = numeric_cols[:5].tolist()
    else:
        # Fallback: erste 5 Spalten nehmen
        combo_z_columns = combinations_df.columns[:5].tolist()
    
    print(f"Verwendete Spalten für Kombinationen: {combo_z_columns}")
    
    # Für gezogene Zahlen - Z1 bis Z5 Spalten suchen
    z_columns = [col for col in drawn_df.columns if col.startswith('Z') and col[1:].isdigit()]
    z_columns = sorted(z_columns)[:5]  # Ersten 5 Z-Spalten nehmen
    
    if not z_columns:
        # Fallback: nach Spalten mit "Zahl" im Namen suchen oder numerische Spalten
        z_columns = [col for col in drawn_df.columns if 'zahl' in col.lower()][:5]
        if not z_columns:
            z_columns = drawn_df.select_dtypes(include=['number']).columns[:5].tolist()
    
    print(f"Verwendete Spalten für gezogene Zahlen: {z_columns}")
    
    # Set mit allen gezogenen Kombinationen erstellen
    print("\nErstelle Set mit gezogenen Kombinationen...")
    drawn_combinations = set()
    
    for _, row in drawn_df.iterrows():
        combo_key = create_combination_key(row, z_columns)
        drawn_combinations.add(combo_key)
    
    print(f"Anzahl eindeutige gezogene Kombinationen: {len(drawn_combinations)}")
    
    # Neue Spalte für Markierungen hinzufügen
    print("\nMarkiere gezogene Kombinationen...")
    combinations_df['bereits_gezogen'] = 0
    
    marked_count = 0
    for idx, row in combinations_df.iterrows():
        combo_key = create_combination_key(row, combo_z_columns)
        if combo_key in drawn_combinations:
            combinations_df.at[idx, 'bereits_gezogen'] = 1
            marked_count += 1
    
    print(f"Anzahl markierte Kombinationen: {marked_count}")
    
    # Ergebnis speichern
    print(f"\nSpeichere Ergebnis in: {output_file}")
    combinations_df.to_csv(output_file, index=False)
    
    # Statistiken ausgeben
    total_combinations = len(combinations_df)
    drawn_percentage = (marked_count / total_combinations) * 100 if total_combinations > 0 else 0
    
    print(f"\n=== STATISTIKEN ===")
    print(f"Gesamte Kombinationen: {total_combinations:,}")
    print(f"Bereits gezogene Kombinationen: {marked_count:,}")
    print(f"Prozentsatz bereits gezogen: {drawn_percentage:.4f}%")
    print(f"Noch nicht gezogene Kombinationen: {total_combinations - marked_count:,}")
    
    return True

def main():
    """Hauptfunktion mit Benutzerinteraktion."""
    print("=== Eurojackpot CSV Processor ===\n")
    
    # Dateipfade abfragen oder Standard verwenden
    if len(sys.argv) >= 4:
        combinations_file = sys.argv[1]
        drawn_numbers_file = sys.argv[2]
        output_file = sys.argv[3]
    else:
        print("Geben Sie die Dateipfade ein (oder drücken Sie Enter für Standard):")
        
        combinations_file = input("Pfad zur Kombinationsdatei (alle_kombinationen.csv): ").strip()
        if not combinations_file:
            combinations_file = "alle_kombinationen.csv"
        
        drawn_numbers_file = input("Pfad zur Datei mit gezogenen Zahlen (gezogene_zahlen.csv): ").strip()
        if not drawn_numbers_file:
            drawn_numbers_file = "gezogene_zahlen.csv"
        
        output_file = input("Pfad für Ausgabedatei (kombinationen_markiert.csv): ").strip()
        if not output_file:
            output_file = "kombinationen_markiert.csv"
    
    # Überprüfen ob Dateien existieren
    if not Path(combinations_file).exists():
        print(f"Fehler: Kombinationsdatei '{combinations_file}' nicht gefunden!")
        return
    
    if not Path(drawn_numbers_file).exists():
        print(f"Fehler: Datei mit gezogenen Zahlen '{drawn_numbers_file}' nicht gefunden!")
        return
    
    # Verarbeitung starten
    success = process_eurojackpot_data(combinations_file, drawn_numbers_file, output_file)
    
    if success:
        print(f"\n✅ Verarbeitung erfolgreich abgeschlossen!")
        print(f"Ergebnis gespeichert in: {output_file}")
    else:
        print("\n❌ Fehler bei der Verarbeitung!")

if __name__ == "__main__":
    main()