import pandas as pd
import gradio as gr

# Cargar el CSV
csv_url = "https://huggingface.co/datasets/Andrew12121212/RASP/resolve/main/pronosticos.csv"
df = pd.read_csv(csv_url)

# Agregar un ID único e inmutable (índice original)
df["ID"] = df.index

# Función para crear la tabla con numeración visual
def numerar(data):
    data = data.copy()
    data.insert(0, "N°", range(1, len(data)+1))
    return data

columnas_tabla = ["N°", "Equipo A", "Equipo B", "Fecha", "Recomendación", "Cuota", "ID"]

if "Resumen" not in df.columns:
    df["Resumen"] = ""

def filtrar_tabla(equipo="", fecha=""):
    data = df.copy()
    if equipo:
        data = data[
            data["Equipo A"].str.contains(equipo, case=False, na=False) |
            data["Equipo B"].str.contains(equipo, case=False, na=False)
        ]
    if fecha:
        data = data[data["Fecha"].str.contains(fecha, na=False)]
    data = data.reset_index(drop=True)
    data = numerar(data)
    return data

with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown(
        """
        # ⚽️ Pronósticos de Fútbol
        Visualiza los partidos raspados, con filtro por equipo o fecha.<br>
        <small>La tabla ya no es editable. Haz clic en una fila para ver el resumen correcto.</small>
        """
    )
    with gr.Row():
        equipo_input = gr.Textbox(label="Buscar equipo", placeholder="Ejemplo: América")
        fecha_input = gr.Textbox(label="Buscar fecha", placeholder="Ejemplo: 2025-06-07 o 07 junio 2025")
    tabla = gr.Dataframe(
        value=numerar(df)[columnas_tabla],
        headers=columnas_tabla,
        interactive=False,  # SOLO LECTURA
        wrap=True,
        label="Pronósticos",
        show_label=True
    )
    resumen_md = gr.Markdown("Selecciona una fila para ver el resumen.")

    tabla_filtrada_state = gr.State(numerar(df))

    def actualizar_tabla(equipo, fecha):
        tabla_filtrada = filtrar_tabla(equipo, fecha)
        return tabla_filtrada[columnas_tabla], tabla_filtrada

    equipo_input.change(
        actualizar_tabla,
        inputs=[equipo_input, fecha_input],
        outputs=[tabla, tabla_filtrada_state]
    )
    fecha_input.change(
        actualizar_tabla,
        inputs=[equipo_input, fecha_input],
        outputs=[tabla, tabla_filtrada_state]
    )

    def on_select(tabla_filtrada, fila):
        if tabla_filtrada is None or fila is None or len(tabla_filtrada) == 0:
            return "Selecciona una fila para ver el resumen."
        # Recupera el ID único de la fila seleccionada
        id_fila = int(tabla_filtrada.iloc[fila]["ID"])
        # Busca el resumen en el DataFrame original usando el ID
        resumen = df.loc[df["ID"] == id_fila, "Resumen"].values[0]
        equipoA = tabla_filtrada.iloc[fila]["Equipo A"]
        equipoB = tabla_filtrada.iloc[fila]["Equipo B"]
        fecha = tabla_filtrada.iloc[fila]["Fecha"]
        return f"### {equipoA} vs {equipoB} ({fecha})\n\n{resumen}"

    # NOTA: En modo interactive=False, el evento .select podría no estar disponible en todas las versiones de Gradio.
    # Si no funciona, deberás usar interactive=True pero con editable=False (en versiones nuevas de Gradio).

    tabla.select(
        on_select,
        inputs=[tabla_filtrada_state, gr.Number()],
        outputs=resumen_md
    )

demo.launch()