import pandas as pd

def build_df(
    visits_df: pd.DataFrame,
    ads_activity_df: pd.DataFrame,
    surf_depth_df: pd.DataFrame,
    primary_device_df: pd.DataFrame,
    cloud_usage_df: pd.DataFrame,
    users_df: pd.DataFrame = pd.DataFrame(),
) -> pd.DataFrame:
    # 1. Создаём копии, чтобы не изменять исходные датафреймы
    visits_df = visits_df.copy()
    ads_df = ads_activity_df.copy()
    surf_df = surf_depth_df.copy()
    device_df = primary_device_df.copy()
    cloud_df = cloud_usage_df.copy()
    users_df = users_df.copy()
    users_df_empty = not users_df.empty

    # 2. Базовая очистка данных
    visits_df = visits_df.drop_duplicates(
        subset=["date", "daytime", "session_id", "user_id", "website_category"]
    )
    ads_df = ads_df.drop_duplicates(subset=["user_id"])
    if users_df_empty:
        users_df = users_df.drop_duplicates(subset=["user_id"])

    # 3. Нормализация значений visits_df
    daytime_map = {
        "утро": "morning",
        "день": "day",
        "вечер": "evening",
        "ночь": "night",
    }
    visits_df["daytime"] = visits_df["daytime"].replace(daytime_map)

    # Нормализуем категории сайтов: "Category 18" -> "category_18" 
    visits_df["website_category"] = (
        visits_df["website_category"]
        .astype(str)
        .str.strip()
        .str.replace(" ", "_", regex=False)
        .str.lower()
    )

    # Преобразуем date в datetime.date, чтобы корректно считать количество уникальных дней активности
    visits_df["date"] = pd.to_datetime(visits_df["date"], errors="coerce").dt.date

    # 4. Генерация признаков из visits_df на уровне пользователя (1 user_id = 1 строка)
    # 4.1. Признаки интенсивности
    base_stats_df = visits_df.groupby("user_id").agg(
        total_sessions=("session_id", "nunique"),         
        unique_days=("date", "nunique"),                  
        n_unique_categories=("website_category", "nunique") 
    )

    # Среднее число сессий в день (страховка от деления на 0)
    base_stats_df["sessions_per_day"] = base_stats_df["total_sessions"] / base_stats_df[
        "unique_days"
    ].replace(0, 1)

    # 4.2. Доли активности по времени суток (shares)
    daytime_shares_df = pd.crosstab(
        visits_df["user_id"],
        visits_df["daytime"],
        normalize="index",
    )

    # Фиксируем набор колонок, чтобы при отсутствии какого-то времени суток в данных структура не менялась
    expected_daytimes = ["morning", "day", "evening", "night"]
    daytime_shares_df = daytime_shares_df.reindex(
        columns=expected_daytimes, fill_value=0.0
    )
    daytime_shares_df.columns = [
        f"daytime_{c}_share" for c in daytime_shares_df.columns
    ]

    # Наиболее активное время суток (категориальный признак на основе максимум-доли)
    base_stats_df["most_active_daytime"] = (
        daytime_shares_df.idxmax(axis=1)
        .str.replace("daytime_", "", regex=False)
        .str.replace("_share", "", regex=False)
    )

    # 4.3. Доли активности по категориям сайтов
    webcat_shares_df = pd.crosstab(
        visits_df["user_id"],
        visits_df["website_category"],
        normalize="index",
    )

    # Стабильный порядок колонок (для воспроизводимости результатов)
    webcat_cols = sorted(webcat_shares_df.columns)
    webcat_shares_df = webcat_shares_df.reindex(columns=webcat_cols, fill_value=0.0)
    webcat_shares_df.columns = [f"web_{c}_share" for c in webcat_shares_df.columns]

    # Максимальная доля среди категорий - признак концентрации интересов пользователя
    base_stats_df["top_category_share"] = webcat_shares_df.max(axis=1)

    # 4.4. Финальная сборка visits-признаков
    visits_features_df = pd.concat(
        [base_stats_df, daytime_shares_df, webcat_shares_df], axis=1
    ).reset_index()

    # 5. Нормализация ads_activity (приводим к единым англоязычным категориям)
    ads_activity_map = {
        "очень редко": "very_rarely",
        "редко": "rarely",
        "умеренно": "moderately",
        "часто": "often",
        "очень часто": "very_often",
    }
    ads_df["ads_activity"] = ads_df["ads_activity"].replace(ads_activity_map)

    # 6. Нормализация surf_depth (унификация категорий глубины просмотра)
    surf_depth_map = {
        "поверхностно": "shallow",
        "средне": "medium",
        "глубоко": "deep",
    }
    surf_df["surf_depth"] = surf_df["surf_depth"].replace(surf_depth_map)

    # 7. Нормализация primary_device (унификация категорий устройства)
    primary_device_map = {
        "смартфон": "smartphone",
        "ПК": "pc",
        "ноутбук": "laptop",
        "планшет": "tablet",
    }
    device_df["primary_device"] = device_df["primary_device"].replace(
        primary_device_map
    )

    # 7. Нормализация cloud_usage (bool -> category)
    cloud_usage_map = {
        False: "not",
        True: "yes",
    }
    cloud_df["cloud_usage"] = cloud_df["cloud_usage"].replace(cloud_usage_map)

    # 8. Объединение всех таблиц по user_id
    # Если передан users_df - используем его как базу (там целевая переменная), иначе собираем только признаки
    if users_df_empty:
        features_df = users_df.merge(visits_features_df, on="user_id", how="left")
        features_df = features_df.merge(ads_df, on="user_id", how="left")
    else:
        features_df = ads_df.merge(visits_features_df, on="user_id", how="left")

    features_df = features_df.merge(surf_df, on="user_id", how="left")
    features_df = features_df.merge(device_df, on="user_id", how="left")
    features_df = features_df.merge(cloud_df, on="user_id", how="left")

    return features_df