import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import io
import base64
import chardet
from pandas.api.types import is_numeric_dtype

st.set_page_config(page_title="EDA y Limpieza de Datos", layout="wide")

# Función para generar enlace de descarga
def get_download_link(df, filename, text):
    csv = df.to_csv(index=False)
    b64 = base64.b64encode(csv.encode()).decode()
    href = f'<a href="data:file/csv;base64,{b64}" download="{filename}.csv">{text}</a>'
    return href

# Función para crear un resumen detallado de los datos
def generate_data_summary(df):
    # Información básica
    st.header("📊 Información General del Dataset")
    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    with col1:
        st.metric("Filas", df.shape[0])
    with col2:
        st.metric("Columnas", df.shape[1])
    with col3:
        st.metric("Valores nulos totales", df.isna().sum().sum())
    
    # Primeras filas
    st.subheader("Vista previa de los datos")
    st.dataframe(df.head())
    
    # Tipos de datos
    st.subheader("Tipos de datos")
    dtypes_df = pd.DataFrame(df.dtypes, columns=['Tipo de dato'])
    dtypes_df.index.name = 'Columna'
    dtypes_df = dtypes_df.reset_index()
    st.dataframe(dtypes_df)
    
    # Resumen estadístico para columnas numéricas
    st.subheader("Resumen estadístico")
    st.dataframe(df.describe())
    
    # Análisis de valores nulos
    st.subheader("Análisis de valores nulos")
    null_counts = df.isnull().sum()
    null_percentages = (null_counts / len(df) * 100).round(2)
    nulls_df = pd.DataFrame({
        'Valores nulos': null_counts,
        'Porcentaje (%)': null_percentages
    })
    nulls_df = nulls_df[nulls_df['Valores nulos'] > 0].sort_values('Valores nulos', ascending=False)
    
    if not nulls_df.empty:
        st.dataframe(nulls_df)
        
        # Visualización de valores nulos
        st.subheader("Visualización de valores nulos")
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        sns.heatmap(df.isnull(), yticklabels=False, cbar=False, cmap='viridis', ax=ax)
        st.pyplot(fig)
    else:
        st.success("¡No hay valores nulos en el dataset!")

# Función para visualizar distribuciones
def visualize_distributions(df):
    st.header("📈 Visualización de Distribuciones")
    
    numeric_cols = df.select_dtypes(include='number').columns.tolist()
    categorical_cols = df.select_dtypes(exclude='number').columns.tolist()
    
    if numeric_cols:
        st.subheader("Columnas numéricas")
        selected_num_col = st.selectbox("Selecciona una columna numérica", numeric_cols)
        
        col1, col2 = st.columns(2)
        with col1:
            fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
            sns.histplot(df[selected_num_col].dropna(), kde=True, ax=ax)
            plt.title(f'Distribución de {selected_num_col}')
            plt.xlabel(selected_num_col)
            plt.ylabel('Frecuencia')
            st.pyplot(fig)
        
        with col2:
            fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
            sns.boxplot(y=df[selected_num_col].dropna(), ax=ax)
            plt.title(f'Boxplot de {selected_num_col}')
            st.pyplot(fig)
    
    if categorical_cols:
        st.subheader("Columnas categóricas")
        selected_cat_col = st.selectbox("Selecciona una columna categórica", categorical_cols)
        
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        value_counts = df[selected_cat_col].value_counts().sort_values(ascending=False)
        
        # Limitar el número de categorías mostradas para mayor claridad
        if len(value_counts) > 15:
            other_count = value_counts[15:].sum()
            value_counts = value_counts[:15]
            value_counts['Otros'] = other_count
        
        sns.barplot(x=value_counts.index, y=value_counts.values, ax=ax)
        plt.title(f'Distribución de {selected_cat_col}')
        plt.xticks(rotation=45, ha='right')
        plt.tight_layout()
        st.pyplot(fig)

# Función para correlaciones
def visualize_correlations(df):
    st.header("🔄 Análisis de Correlaciones")
    
    numeric_cols = df.select_dtypes(include='number').columns.tolist()
    
    if len(numeric_cols) >= 2:
        # Matriz de correlación
        st.subheader("Matriz de correlación")
        corr_matrix = df[numeric_cols].corr()
        
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
        sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f", linewidths=0.5, ax=ax)
        plt.tight_layout()
        st.pyplot(fig)
        
        # Correlación entre dos variables específicas
        st.subheader("Correlación entre dos variables")
        col1, col2 = st.columns(2)
        with col1:
            x_var = st.selectbox("Variable X", numeric_cols)
        with col2:
            y_var = st.selectbox("Variable Y", numeric_cols, index=min(1, len(numeric_cols)-1))
        
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        sns.scatterplot(data=df, x=x_var, y=y_var, ax=ax)
        plt.title(f'Correlación entre {x_var} y {y_var}')
        st.pyplot(fig)
    else:
        st.info("Se necesitan al menos dos columnas numéricas para analizar correlaciones.")

# Función para limpiar datos
def clean_data(df):
    st.header("🧹 Limpieza de Datos")
    
    cleaned_df = df.copy()
    
    # 1. Manejo de valores nulos
    st.subheader("Manejo de valores nulos")
    
    null_columns = df.columns[df.isnull().any()].tolist()
    if null_columns:
        for column in null_columns:
            st.markdown(f"**Columna: {column}**")
            col_type = 'numérica' if is_numeric_dtype(df[column]) else 'categórica'
            
            method = st.radio(
                f"¿Cómo quieres manejar los valores nulos en '{column}' (columna {col_type})?",
                options=[
                    "Eliminar filas con valores nulos",
                    f"Reemplazar con la media (para columnas numéricas)" if is_numeric_dtype(df[column]) else "Reemplazar con la moda (para columnas categóricas)",
                    "Reemplazar con cero (para columnas numéricas)" if is_numeric_dtype(df[column]) else "Reemplazar con un valor específico",
                    "No hacer nada"
                ],
                key=f"null_{column}"
            )
            
            if method == "Eliminar filas con valores nulos":
                cleaned_df = cleaned_df.dropna(subset=[column])
                st.info(f"Se eliminarán {df[column].isna().sum()} filas con valores nulos en '{column}'")
            
            elif method == "Reemplazar con la media (para columnas numéricas)":
                mean_value = df[column].mean()
                cleaned_df[column] = cleaned_df[column].fillna(mean_value)
                st.info(f"Los valores nulos en '{column}' serán reemplazados con la media: {mean_value:.2f}")
            
            elif method == "Reemplazar con la moda (para columnas categóricas)":
                mode_value = df[column].mode()[0]
                cleaned_df[column] = cleaned_df[column].fillna(mode_value)
                st.info(f"Los valores nulos en '{column}' serán reemplazados con la moda: {mode_value}")
            
            elif method == "Reemplazar con cero (para columnas numéricas)":
                cleaned_df[column] = cleaned_df[column].fillna(0)
                st.info(f"Los valores nulos en '{column}' serán reemplazados con cero")
            
            elif method == "Reemplazar con un valor específico":
                custom_value = st.text_input(f"Valor de reemplazo para '{column}':", key=f"custom_{column}")
                if custom_value:
                    cleaned_df[column] = cleaned_df[column].fillna(custom_value)
    else:
        st.success("¡No hay valores nulos que tratar!")
    
    # 2. Manejo de duplicados
    st.subheader("Manejo de duplicados")
    duplicates = df.duplicated().sum()
    
    if duplicates > 0:
        st.warning(f"Se encontraron {duplicates} filas duplicadas en el dataset.")
        remove_duplicates = st.checkbox("Eliminar filas duplicadas")
        if remove_duplicates:
            cleaned_df = cleaned_df.drop_duplicates()
            st.info(f"Se eliminarán {duplicates} filas duplicadas.")
    else:
        st.success("¡No hay filas duplicadas en el dataset!")
    
    # 3. Manejo de valores atípicos (outliers)
    st.subheader("Manejo de valores atípicos (outliers)")
    
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist()
    if numeric_cols:
        outlier_handling = st.checkbox("¿Quieres tratar los valores atípicos?")
        
        if outlier_handling:
            selected_col = st.selectbox("Selecciona una columna numérica para analizar outliers", numeric_cols)
            
            # Visualizar la distribución con posibles outliers
            fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
            sns.boxplot(y=df[selected_col], ax=ax)
            plt.title(f'Boxplot de {selected_col} - Identificación de outliers')
            st.pyplot(fig)
            
            # Calcular límites para outliers usando el método IQR
            Q1 = df[selected_col].quantile(0.25)
            Q3 = df[selected_col].quantile(0.75)
            IQR = Q3 - Q1
            lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
            upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
            
            outliers = df[(df[selected_col] < lower_bound) | (df[selected_col] > upper_bound)][selected_col]
            
            if not outliers.empty:
                st.warning(f"Se encontraron {len(outliers)} valores atípicos en '{selected_col}'.")
                outlier_method = st.radio(
                    f"¿Cómo quieres manejar los outliers en '{selected_col}'?",
                    options=[
                        "Recortar (capping)",
                        "Eliminar filas con outliers",
                        "No hacer nada"
                    ],
                    key=f"outlier_{selected_col}"
                )
                
                if outlier_method == "Recortar (capping)":
                    cleaned_df[selected_col] = cleaned_df[selected_col].clip(lower_bound, upper_bound)
                    st.info(f"Los valores atípicos en '{selected_col}' serán recortados a [{lower_bound:.2f}, {upper_bound:.2f}]")
                
                elif outlier_method == "Eliminar filas con outliers":
                    mask = (cleaned_df[selected_col] >= lower_bound) & (cleaned_df[selected_col] <= upper_bound)
                    cleaned_df = cleaned_df[mask]
                    st.info(f"Se eliminarán {len(outliers)} filas con valores atípicos en '{selected_col}'")
            else:
                st.success(f"¡No se encontraron valores atípicos en '{selected_col}'!")
    
    # 4. Transformación de tipos de datos
    st.subheader("Transformación de tipos de datos")
    type_conversion = st.checkbox("¿Quieres convertir el tipo de alguna columna?")
    
    if type_conversion:
        col1, col2 = st.columns(2)
        with col1:
            column_to_convert = st.selectbox("Selecciona una columna", df.columns)
        with col2:
            new_type = st.selectbox("Nuevo tipo de dato", options=['int', 'float', 'string', 'datetime', 'category'])
        
        try:
            if new_type == 'int':
                cleaned_df[column_to_convert] = cleaned_df[column_to_convert].astype(int)
            elif new_type == 'float':
                cleaned_df[column_to_convert] = cleaned_df[column_to_convert].astype(float)
            elif new_type == 'string':
                cleaned_df[column_to_convert] = cleaned_df[column_to_convert].astype(str)
            elif new_type == 'datetime':
                cleaned_df[column_to_convert] = pd.to_datetime(cleaned_df[column_to_convert])
            elif new_type == 'category':
                cleaned_df[column_to_convert] = cleaned_df[column_to_convert].astype('category')
            st.success(f"La columna '{column_to_convert}' ha sido convertida a tipo {new_type}")
        except Exception as e:
            st.error(f"Error al convertir el tipo de dato: {str(e)}")
    
    return cleaned_df

# Aplicación principal
def main():
    st.title("📊 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y Limpieza")
    st.markdown("""
    Esta aplicación te permite realizar un análisis exploratorio completo de tus datos,
    visualizar su distribución y realizar operaciones de limpieza paso a paso.
    """)
    
    # Subir archivo
    st.header("📁 Carga tu archivo")
    uploaded_file = st.file_uploader("Selecciona un archivo CSV o Excel", type=['csv', 'xlsx', 'xls'])
    
    # Opciones avanzadas de importación
    with st.expander("Opciones avanzadas de importación"):
        custom_encoding = st.text_input("Especificar codificación personalizada (opcional)", placeholder="Ejemplo: latin1, utf-8-sig, cp1252")
        csv_separator = st.text_input("Separador CSV personalizado (opcional)", placeholder="Por defecto: ," )
        skip_rows = st.number_input("Saltar filas iniciales", min_value=0, value=0)
        detect_encoding = st.checkbox("Detectar automáticamente la codificación (puede ser lento para archivos grandes)")
        decimal_separator = st.radio("Separador decimal", options=[".", ","], index=0)
    
    if uploaded_file is not None:
        try:
            # Determinar tipo de archivo y leerlo
            if uploaded_file.name.endswith('.csv'):
                try:
                    # Preparar opciones para read_csv
                    csv_options = {
                        'skiprows': skip_rows,
                        'decimal': decimal_separator
                    }
                    
                    # Agregar separador personalizado si se proporciona
                    if csv_separator:
                        csv_options['sep'] = csv_separator
                    
                    # Detectar codificación si está marcada la opción
                    if detect_encoding:
                        uploaded_file.seek(0)
                        result = chardet.detect(uploaded_file.read())
                        detected_encoding = result['encoding']
                        confidence = result['confidence']
                        uploaded_file.seek(0)
                        
                        st.info(f"Codificación detectada: {detected_encoding} (confianza: {confidence:.2f})")
                        csv_options['encoding'] = detected_encoding
                    
                    # Usar codificación personalizada si se proporciona
                    elif custom_encoding:
                        csv_options['encoding'] = custom_encoding
                    else:
                        # Intentar con diferentes codificaciones
                        encodings = ['utf-8', 'latin1', 'ISO-8859-1', 'cp1252']
                        
                        for encoding in encodings:
                            try:
                                # Reiniciar la posición del archivo para cada intento
                                uploaded_file.seek(0)
                                df = pd.read_csv(uploaded_file, encoding=encoding, **csv_options)
                                st.success(f"Archivo leído correctamente usando codificación: {encoding}")
                                break
                            except UnicodeDecodeError:
                                continue
                        else:  # Este bloque se ejecuta si el bucle termina sin un break
                            raise Exception("No se pudo decodificar el archivo con ninguna de las codificaciones intentadas.")
                    
                    # Si llegamos aquí con una codificación personalizada o detectada
                    if custom_encoding or detect_encoding:
                        uploaded_file.seek(0)
                        df = pd.read_csv(uploaded_file, **csv_options)
                
                except Exception as e:
                    # Si todas las opciones fallan, intentar con reemplazo de caracteres
                    uploaded_file.seek(0)
                    # Agregamos low_memory=False para evitar problemas con archivos grandes
                    df = pd.read_csv(uploaded_file, encoding_errors='replace', low_memory=False, **csv_options)
                    st.warning(f"Se usó reemplazo de caracteres desconocidos. Algunos caracteres pueden no verse correctamente.")
            else:
                # Opciones para archivos Excel
                excel_options = {'skiprows': skip_rows}
                df = pd.read_excel(uploaded_file, **excel_options)
            
            # Crear pestañas para organizar el análisis
            tab1, tab2, tab3, tab4 = st.tabs(["📊 Resumen de datos", "📈 Visualizaciones", "🔄 Correlaciones", "🧹 Limpieza"])
            
            with tab1:
                generate_data_summary(df)
            
            with tab2:
                visualize_distributions(df)
            
            with tab3:
                visualize_correlations(df)
            
            with tab4:
                cleaned_df = clean_data(df)
                
                if st.button("Aplicar cambios y descargar datos limpios"):
                    st.success("¡Limpieza de datos completada!")
                    
                    # Mostrar comparación
                    st.subheader("Comparación: Datos originales vs. Datos limpios")
                    col1, col2 = st.columns(2)
                    with col1:
                        st.write("Datos originales")
                        st.metric("Filas", df.shape[0])
                        st.metric("Valores nulos", df.isna().sum().sum())
                    with col2:
                        st.write("Datos limpios")
                        st.metric("Filas", cleaned_df.shape[0])
                        st.metric("Valores nulos", cleaned_df.isna().sum().sum())
                    
                    # Generar enlace de descarga
                    st.markdown(get_download_link(cleaned_df, "datos_limpios", "📥 Descargar datos limpios (CSV)"), unsafe_allow_html=True)
        
        except Exception as e:
            st.error(f"Error al procesar el archivo: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    main()