import streamlit as st
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from scipy.stats import spearmanr
import plotly.graph_objects as go
from xgboost import XGBRegressor

# Configuration globale
RANDOM_STATE = 42

st.set_page_config(page_title="Analyse d'imputation", layout="wide")

# CSS personnalisé pour un rendu plus professionnel
st.markdown("""
<style>
    .main {
        background-color: #f8f9fa;
    }
    .stTabs [data-baseweb="tab-list"] {
        gap: 8px;
        background-color: white;
        padding: 10px;
        border-radius: 8px;
        box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1);
    }
    .stTabs [data-baseweb="tab"] {
        background-color: #f8f9fa;
        border-radius: 6px;
        padding: 10px 20px;
        font-weight: 500;
    }
    .stTabs [aria-selected="true"] {
        background-color: #0066cc;
        color: white;
    }
    div[data-testid="stExpander"] {
        background-color: white;
        border: 1px solid #e0e0e0;
        border-radius: 8px;
        margin-bottom: 12px;
        box-shadow: 0 1px 2px rgba(0,0,0,0.05);
    }
    div[data-testid="stExpander"] summary {
        font-weight: 600;
        color: #1a1a1a;
        padding: 12px;
    }
    .stButton>button {
        border-radius: 6px;
        font-weight: 600;
        box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
    }
    h1 {
        color: #1a1a1a;
        font-weight: 700;
    }
    h2, h3 {
        color: #333333;
        font-weight: 600;
    }
</style>
""", unsafe_allow_html=True)

st.title("🔍 Analyse de fiabilité de l'imputation")
# st.markdown(
#     """
# Cette application évalue la capacité à imputer chaque variable d'un dataset en utilisant les autres variables.

# **Méthodologie :** Standardisation des données • Suppression des variables jumelles (corrélation Spearman) • Modélisation au choix • Évaluation de la qualité d'imputation (R²)
# """
# )
st.markdown(
    """
Cette application évalue la capacité à imputer chaque variable d'un dataset en utilisant les autres variables.
"""
)

# Sidebar: Configuration
with st.sidebar:
    run_analysis = st.button("🚀 Lancer l'analyse", type="primary", use_container_width=True)
    st.header("⚙️ Configuration")
    
    # Source de données
    data_source = st.radio(
        "Source des données",
        ["Jeu de données Seaborn", "Importer un fichier"],
        label_visibility="visible"
    )
    
    df = None
    
    if data_source == "Importer un fichier":
        uploaded_file = st.file_uploader("Importer un fichier CSV", type=["csv"])
        
        if uploaded_file is not None:
            dataset_name = uploaded_file.name
            try:
                df = pd.read_csv(uploaded_file, sep=None, engine='python')
                df = df.select_dtypes(include=[np.number])
                df = df.dropna()
                
                if len(df) == 0:
                    st.error("❌ Aucune donnée numérique après nettoyage.")
                    df = None
                #else:
                #    st.success(f"✅ Fichier chargé ! ({len(df)} lignes, {len(df.columns)} colonnes)")
            except Exception as e:
                st.error(f"Erreur : {e}")
                df = None
    else:
        excluded_datasets = ['anagrams', 'anscombe', 'attention', 'brain_networks',
                             'car_crashes', 'dowjones', 'exercise', 'fmri','flights', 'geyser',
                             'planets', 'seaice']
        available_datasets = [d for d in sorted(sns.get_dataset_names()) if d not in excluded_datasets]
        default_dataset = "iris"
        default_index = available_datasets.index(default_dataset) if default_dataset in available_datasets else 0
        dataset_name = st.selectbox(
            "Dataset d'exemple",
            available_datasets,
            index=default_index
        )
        try:
            df = sns.load_dataset(dataset_name)
            df = df.select_dtypes(include=[np.number])
            df = df.dropna()
            #st.success(f"✅ Jeu '{dataset_name}' chargé")
        except Exception as e:
            st.error(f"Erreur : {e}")
            df = None

    if df is not None and len(df.columns) > 1:
        st.subheader("Paramètres")
        
        # Expander Modélisation
        with st.expander("▶ Modélisation", expanded=True):
            algo = st.selectbox(
                "Algorithme de régression",
                ["Régression Linéaire", "Random Forest", "SVR", "KNN", "XGBoost"],
                help="Algorithme utilisé pour prédire chaque variable"
            )
            
            test_size = st.slider(
                "Taille de l'ensemble test (%)",
                min_value=10,
                max_value=50,
                value=30,
                step=5,
                help="Pourcentage des données pour le test"
            )
        
        # Expander Nettoyage & Filtres
        with st.expander("▶ Réglages", expanded=False):
            corr_threshold = st.slider(
                "Seuil de corrélation (Spearman)",
                min_value=0.5,
                max_value=0.99,
                value=0.92,
                step=0.01,
                help="Variables avec corrélation > seuil seront considérées comme jumelles"
            )
            
            outlier_threshold = st.slider(
                "Seuil de suppression des outliers (écart-types)",
                min_value=1.0,
                max_value=6.0,
                value=6.0,
                step=0.5,
                help="Supprime les valeurs à plus de X écart-types de la moyenne"
            )
            
            sample_size = st.slider(
                "Échantillon du dataset (%)",
                min_value=10,
                max_value=100,
                value=100,
                step=10,
                help="Pourcentage du dataset à utiliser pour l'analyse"
            )
        
        #st.divider()
        #run_analysis = st.button("🚀 Lancer l'analyse", type="primary", use_container_width=True)
    else:
        if df is not None:
            st.warning("⚠️ Le dataset doit contenir au moins 2 variables numériques.")
        else:
            st.info("👈 Veuillez sélectionner ou importer un jeu de données.")

# Fonctions utilitaires
def get_model(algo_name):
    """Retourne le modèle selon l'algorithme sélectionné"""
    if algo_name == "Régression Linéaire":
        return LinearRegression()
    elif algo_name == "Random Forest":
        return RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=RANDOM_STATE, n_jobs=-1)
    elif algo_name == "SVR":
        return SVR(kernel='rbf')
    elif algo_name == "XGBoost":
        return XGBRegressor(n_estimators=100, random_state=RANDOM_STATE, n_jobs=-1, verbosity=0)
    else:  # KNN
        return KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)

def remove_outliers(df, threshold):
    """Supprime les outliers à plus de X écart-types"""
    df_clean = df.copy()
    for col in df_clean.columns:
        mean = df_clean[col].mean()
        std = df_clean[col].std()
        df_clean = df_clean[np.abs(df_clean[col] - mean) <= threshold * std]
    return df_clean

def remove_twin_variables(X, threshold):
    """Supprime les variables jumelles basé sur corrélation Spearman"""
    corr_matrix = X.corr(method='spearman').abs()
    upper_tri = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(bool))
    
    to_drop = set()
    for column in upper_tri.columns:
        correlated = upper_tri.index[upper_tri[column] > threshold].tolist()
        if correlated:
            to_drop.update(correlated)
    
    return X.drop(columns=list(to_drop)), list(to_drop)

def backward_elimination(X, y, p_threshold=0.05):
    """Backward elimination basé sur les p-values"""
    import statsmodels.api as sm
    
    X_with_const = sm.add_constant(X)
    selected_features = list(X.columns)
    
    while len(selected_features) > 0:
        model = sm.OLS(y, X_with_const[['const'] + selected_features]).fit()
        p_values = model.pvalues[1:]
        
        max_p_value = p_values.max()
        if max_p_value > p_threshold:
            exclude_feature = p_values.idxmax()
            selected_features.remove(exclude_feature)
        else:
            break
    
    return selected_features

def evaluate_imputation(df, target_col, corr_threshold, test_size, algo):
    """Évalue la faisabilité d'imputation pour une variable"""
    X = df.drop(columns=[target_col])
    y = df[target_col]
    
    # Vérification minimale de données
    if len(X) < 10 or len(X.columns) == 0:
        return None, [], []
    
    # Standardisation
    scaler = StandardScaler()
    X_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(X), columns=X.columns, index=X.index)
    
    # Suppression des jumelles
    X_filtered, dropped_twins = remove_twin_variables(X_scaled, corr_threshold)
    
    if len(X_filtered.columns) == 0:
        return 0.0, [], dropped_twins
    
    # Split train/test
    try:
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
            X_filtered, y, test_size=test_size/100, random_state=RANDOM_STATE
        )
    except:
        return None, [], dropped_twins
    
    # Backward elimination (seulement pour régression linéaire avec seuil fixe de 0.05)
    selected_features = list(X_train.columns)
    if algo == "Régression Linéaire" and len(X_train.columns) > 1:
        try:
            selected_features = backward_elimination(X_train, y_train, p_threshold=0.05)
        except:
            pass
    
    if len(selected_features) == 0:
        return 0.0, [], dropped_twins
    
    # Entraînement du modèle
    model = get_model(algo)
    X_train_selected = X_train[selected_features]
    X_test_selected = X_test[selected_features]
    
    try:
        model.fit(X_train_selected, y_train)
        y_pred = model.predict(X_test_selected)
        r2 = r2_score(y_test, y_pred)
        return max(0, r2), selected_features, dropped_twins
    except:
        return 0.0, selected_features, dropped_twins

# Interface principale
if df is not None and len(df.columns) > 1:
    tab1, tab2, tab3, tab4, tab5 = st.tabs(["📊 Analyse", "📋 Détails par variable", "📈 Statistiques", "💾 Données brutes", "ℹ️ Information"])

    with tab4:
        st.dataframe(df.head(20), use_container_width=True)

    with tab5:
        st.header("À propos de l'analyse")
        st.markdown(f"""
        **Nom du dataset :** {dataset_name}

        **Dataset :** {len(df)} lignes × {len(df.columns)} colonnes
        
        **Interprétation du R² :**
        - **R² > 0.7** : Imputation très fiable ✅
        - **0.5 < R² < 0.7** : Imputation acceptable ⚠️
        - **R² < 0.5** : Imputation difficile ❌
        
        **Méthodologie :**
        1. Chaque variable est tour à tour considérée comme cible
        2. Les autres variables servent de prédicteurs
        3. Suppression des variables jumelles (corrélation > {corr_threshold})
        4. Évaluation avec {algo}
        """)

    with tab1:
        if 'run_analysis' in locals() and run_analysis:
            # Préparation du dataset avec outliers et échantillonnage
            df_processed = df.copy()
            
            # Suppression des outliers
            if outlier_threshold < 6.0:
                df_before = len(df_processed)
                df_processed = remove_outliers(df_processed, outlier_threshold)
                df_after = len(df_processed)
                st.info(f"🧹 Outliers supprimés : {df_before - df_after} lignes ({(df_before - df_after)/df_before*100:.1f}%)")
            
            # Échantillonnage
            if sample_size < 100:
                df_processed = df_processed.sample(frac=sample_size/100, random_state=RANDOM_STATE)
                st.info(f"📊 Échantillon utilisé : {len(df_processed)} lignes ({sample_size}% du dataset)")
            
            results = []
            
            progress_bar = st.progress(0)
            status_text = st.empty()
            
            for idx, col in enumerate(df_processed.columns):
                status_text.text(f"Analyse de '{col}' ({idx+1}/{len(df_processed.columns)})...")
                
                r2, selected_vars, dropped_twins = evaluate_imputation(
                    df_processed, col, corr_threshold, test_size, algo
                )
                
                if r2 is not None:
                    results.append({
                        'Variable': col,
                        'R²': r2,
                        'Prédicteurs': len(selected_vars),
                        'Jumelles': len(dropped_twins),
                        'Statut': '✅ Excellent' if r2 > 0.7 else ('⚠️ Moyen' if r2 > 0.5 else '❌ Difficile')
                    })
                
                progress_bar.progress((idx + 1) / len(df_processed.columns))
            
            status_text.empty()
            progress_bar.empty()
            
            if results:
                results_df = pd.DataFrame(results).sort_values('R²', ascending=False)
                
                # Stocker dans session_state
                st.session_state['results_df'] = results_df
                
                # Graphique interactif
                st.subheader("📈 Résultats de l'analyse")
                
                fig = go.Figure()
                
                colors = ['#28a745' if r >= 0.7 else '#ffc107' if r >= 0.5 else '#dc3545' 
                         for r in results_df['R²']]
                
                fig.add_trace(go.Bar(
                    x=results_df['Variable'],
                    y=results_df['R²'],
                    marker_color=colors,
                    text=results_df['R²'].round(3),
                    textposition='outside',
                    hovertemplate='<b>%{x}</b><br>R²: %{y:.3f}<extra></extra>'
                ))
                
                fig.add_hline(y=0.7, line_dash="dash", line_color="#28a745", 
                             annotation_text="Excellent (0.7)", annotation_position="right")
                fig.add_hline(y=0.5, line_dash="dash", line_color="#ffc107", 
                             annotation_text="Acceptable (0.5)", annotation_position="right")
                
                fig.update_layout(
                    title=f"Fiabilité de l'imputation par variable ({algo})",
                    xaxis_title="Variable",
                    yaxis_title="R² Score",
                    height=470,
                    showlegend=False,
                    hovermode='x',
                    plot_bgcolor='white',
                    paper_bgcolor='white',
                    font=dict(family="Arial, sans-serif", size=12, color="#333333")
                )
                
                fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#f0f0f0')
                fig.update_yaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#f0f0f0')
                
                st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
                
            else:
                st.error("❌ Aucun résultat. Vérifiez vos données.")
        elif 'run_analysis' not in locals():
            st.info("👈 Cliquez sur le bouton 'Lancer l'analyse' dans la sidebar")
        else:
            st.info("👈 Cliquez sur le bouton 'Lancer l'analyse' dans la sidebar")
    
    with tab2:
        if 'results_df' in st.session_state:
            st.subheader("📋 Détails par variable")
            
            # Tableau avec style personnalisé
            results_display = st.session_state['results_df'].copy()
            
            styled_df = results_display.style.format({
                'R²': '{:.3f}'
            }).background_gradient(subset=['R²'], cmap='RdYlGn', vmin=0, vmax=1)
            
            st.dataframe(styled_df, use_container_width=True, hide_index=True, height=400)
        else:
            st.info("👈 Lancez d'abord une analyse pour voir les détails par variable")
    
    with tab3:
        if 'results_df' in st.session_state:
            st.subheader("📈 Statistiques récapitulatives")
            
            results_df = st.session_state['results_df']
            
            # Statistiques récapitulatives
            col1, col2, col3 = st.columns(3)
            with col1:
                excellent = len(results_df[results_df['R²'] > 0.7])
                st.metric("Nombre d'imputations fiables", excellent, 
                         delta=f"{excellent/len(results_df)*100:.1f}%")
            with col2:
                acceptable = len(results_df[(results_df['R²'] > 0.5) & (results_df['R²'] <= 0.7)])
                st.metric("Nombre d'imputations acceptables", acceptable,
                         delta=f"{acceptable/len(results_df)*100:.1f}%")
            with col3:
                difficult = len(results_df[results_df['R²'] <= 0.5])
                st.metric("Nombre d'imputations déconseillées", difficult,
                         delta=f"{difficult/len(results_df)*100:.1f}%")
        else:
            st.info("👈 Lancez d'abord une analyse pour voir les statistiques")
else:
    st.info("👈 Veuillez sélectionner un jeu de données avec au moins 2 variables numériques.")