"""
analyze_blocks_raw.py
----------------------
Cruza el phaseLabel del preprocessed_SSD_25-26 con el eventing crudo (XLSX)
para analizar si se cumplen las condiciones de bloque alto/bajo.

Preguntas:
1. % posesiones con phaseLabel definido.
2. Bloque ALTO: % posesiones con ≥3 presiones en campo propio del equipo con
   el balón. Comparar vs posesiones sin phaseLabel.
3. Bloque BAJO: % posesiones con ≥3 pases donde hay ≥7 opciones en campo rival
   del equipo con el balón. Comparar vs sin phaseLabel.

Coords Opta normalizadas: x=0–100. El equipo con el balón ataca hacia x=100.
  → campo propio = x < 50
  → campo rival  = x > 50
"""

import json
import sys
from pathlib import Path

import pandas as pd

PREPROCESSED = Path("/Users/pagrois/Documents/Racing/preprocessed_SSD_25-26.csv")
RAW_DIR      = Path("/Users/pagrois/Documents/Racing/raw_events")

# ---------------------------------------------------------------------------
# Cargar preprocessed Racing — nivel posesión
# ---------------------------------------------------------------------------
print("Cargando preprocessed...")
df_pre = pd.read_csv(PREPROCESSED, low_memory=False)
mask = (
    df_pre["TeamName"].str.contains("Racing de Santander", na=False)
    | df_pre["TeamRival"].str.contains("Racing de Santander", na=False)
)
df_racing = df_pre[mask].copy()
df_racing["fecha_str"] = df_racing["fecha"].str[:10]

print(f"  {len(df_racing):,} filas (posesiones) de Racing")
print(f"  {df_racing['matchId'].nunique()} partidos")

# phaseLabel básico
total = len(df_racing)
with_phase = df_racing["phaseLabel"].notna().sum()
print(f"\n--- phaseLabel ---")
print(f"  Con phaseLabel: {with_phase:,} / {total:,}  ({100*with_phase/total:.1f}%)")
print()
print(df_racing["phaseLabel"].value_counts(dropna=False).to_string())

# Mapa matchId → fecha para buscar XLSX
match_info = (
    df_racing[["matchId","fecha_str","TeamName","TeamRival"]]
    .drop_duplicates("matchId")
    .set_index("matchId")
)

# ---------------------------------------------------------------------------
# Cargar raw events de los 32 partidos
# ---------------------------------------------------------------------------
print("\nCargando raw events (XLSX)...")

# mapa fecha_str → archivo
xlsx_map = {f.name[:10]: f for f in RAW_DIR.glob("*.xlsx")}

all_events = []
for mid, row in match_info.iterrows():
    fpath = xlsx_map.get(row["fecha_str"])
    if fpath is None:
        print(f"  SIN XLSX: {row['fecha_str']} ({row['TeamName']} vs {row['TeamRival']})")
        continue
    df_ev = pd.read_excel(fpath, sheet_name="Eventos", engine="openpyxl")
    # Asegurar matchId
    if "matchId" not in df_ev.columns:
        df_ev["matchId"] = mid
    all_events.append(df_ev)

df_events = pd.concat(all_events, ignore_index=True)
print(f"  {len(df_events):,} eventos totales de {len(all_events)} partidos")

# ---------------------------------------------------------------------------
# Helpers de parseo
# ---------------------------------------------------------------------------

def safe_parse(val):
    if pd.isna(val):
        return None
    if isinstance(val, (dict, list)):
        return val
    try:
        return json.loads(val)
    except Exception:
        return None


# ---------------------------------------------------------------------------
# Análisis de PRESIONES por posesión
# ---------------------------------------------------------------------------
# La columna `pressure` en el raw event es un dict {"pressureReceived": {...},
# "player": [{positionX, positionY, ...}, ...]}
# Queremos: ¿cuántas presiones (players) tiene esa posesión en x < 50?
# Un evento con pressure no-nulo = "este evento recibió presión".
# La posición relevante es la del evento mismo (x del receptor/portador), no
# la del presionador, para determinar en qué campo está la presión.
#
# Pero la pregunta original era "presiones en campo propio del equipo con el
# balón" → x < 50 del evento que tiene el balón (donde está el portador).
# El x del evento es la posición del jugador con el balón.

def count_pressures_own_half(ev_group: pd.DataFrame) -> int:
    """Cuenta eventos con presión en campo propio del equipo con el balón (x < 50)."""
    pressed = ev_group[ev_group["pressure"].notna()]
    in_own_half = pressed[pressed["x"] < 50]
    return len(in_own_half)


def count_passes_7options_rival_half(ev_group: pd.DataFrame) -> int:
    """
    Cuenta pases en campo rival (x > 50) con ≥7 opciones disponibles.
    passOption = {"player": [...lista de opciones...]}
    """
    pass_events = ev_group[ev_group["passOption"].notna()].copy()
    if pass_events.empty:
        return 0

    count = 0
    for _, ev in pass_events.iterrows():
        # campo rival
        if pd.isna(ev["x"]) or float(ev["x"]) <= 50:
            continue
        opts = safe_parse(ev["passOption"])
        if opts is None:
            continue
        players = opts.get("player", []) if isinstance(opts, dict) else []
        if len(players) >= 7:
            count += 1
    return count


# ---------------------------------------------------------------------------
# Agregar condiciones por posesión
# ---------------------------------------------------------------------------
print("\nAgreando condiciones por posesión...")

# Solo trabajamos con eventos que tienen possessionId
ev_with_poss = df_events[df_events["possessionId"].notna()].copy()
print(f"  Eventos con possessionId: {len(ev_with_poss):,}")

# Agrupar
poss_stats = []
for (match_id, poss_id), grp in ev_with_poss.groupby(["matchId", "possessionId"]):
    n_pressure = count_pressures_own_half(grp)
    n_pass_7   = count_passes_7options_rival_half(grp)
    poss_stats.append({
        "matchId":       match_id,
        "possessionId":  poss_id,
        "n_pressure_own_half": n_pressure,
        "n_pass_7opt_rival":   n_pass_7,
        "cond_alto":     n_pressure >= 3,
        "cond_bajo":     n_pass_7  >= 3,
    })

df_poss = pd.DataFrame(poss_stats)
print(f"  {len(df_poss):,} posesiones únicas en raw events")

# ---------------------------------------------------------------------------
# Cruzar con phaseLabel del preprocessed
# ---------------------------------------------------------------------------
# El preprocessed tiene possessionId y matchId (aunque no todos tienen possessionId)
df_phase = df_racing[["matchId","possessionId","phaseLabel"]].dropna(subset=["possessionId"]).copy()
df_phase["possessionId"] = df_phase["possessionId"].astype(str)
df_poss["possessionId"]  = df_poss["possessionId"].astype(str)
df_poss["matchId"]       = df_poss["matchId"].astype(str)

df_merged = df_poss.merge(
    df_phase[["matchId","possessionId","phaseLabel"]],
    on=["matchId","possessionId"],
    how="left"
)

has_phase = df_merged["phaseLabel"].notna().sum()
print(f"\n  Posesiones en raw events con phaseLabel: {has_phase:,} / {len(df_merged):,}")

# ---------------------------------------------------------------------------
# Resultados BLOQUE ALTO
# ---------------------------------------------------------------------------
alto_mask   = df_merged["phaseLabel"].str.contains("High Block", na=False)
no_ph_mask  = df_merged["phaseLabel"].isna()
medio_mask  = df_merged["phaseLabel"].str.contains("Medium Block", na=False)

df_alto  = df_merged[alto_mask]
df_medio = df_merged[medio_mask]
df_noph  = df_merged[no_ph_mask]

print("\n====== BLOQUE ALTO (≥3 presiones en campo propio) ======")
for label, subset in [
    ("High Block",    df_alto),
    ("Medium Block",  df_medio),
    ("Sin phaseLabel",df_noph),
]:
    if subset.empty:
        print(f"  {label}: sin datos")
        continue
    n_true = subset["cond_alto"].sum()
    n_tot  = len(subset)
    pct    = 100 * n_true / n_tot
    print(f"  {label:20s}: {pct:5.1f}%  ({n_true}/{n_tot})")

# Distribución de n_pressure
print("\n  Distribución presiones campo propio (High Block):")
print(df_alto["n_pressure_own_half"].describe().to_string())
print("\n  Distribución presiones campo propio (Sin phaseLabel, sample 5000):")
print(df_noph["n_pressure_own_half"].describe().to_string())

# ---------------------------------------------------------------------------
# Resultados BLOQUE BAJO
# ---------------------------------------------------------------------------
bajo_mask = df_merged["phaseLabel"].str.contains("Low Block", na=False)
df_bajo   = df_merged[bajo_mask]

print("\n====== BLOQUE BAJO (≥3 pases con ≥7 opciones en campo rival) ======")
for label, subset in [
    ("Low Block",     df_bajo),
    ("High Block",    df_alto),
    ("Sin phaseLabel",df_noph),
]:
    if subset.empty:
        print(f"  {label}: sin datos")
        continue
    n_true = subset["cond_bajo"].sum()
    n_tot  = len(subset)
    pct    = 100 * n_true / n_tot
    print(f"  {label:20s}: {pct:5.1f}%  ({n_true}/{n_tot})")

print("\n  Distribución pases ≥7 opciones campo rival (Low Block):")
print(df_bajo["n_pass_7opt_rival"].describe().to_string())
print("\n  Distribución pases ≥7 opciones campo rival (Sin phaseLabel):")
print(df_noph["n_pass_7opt_rival"].describe().to_string())

# ---------------------------------------------------------------------------
# Cuántas opciones tienen en promedio los pases en campo rival
# ---------------------------------------------------------------------------
print("\n====== DEBUG: opciones promedio en pases ======")
# Tomar muestra de pases en campo rival
pass_ev = ev_with_poss[(ev_with_poss["passOption"].notna()) & (ev_with_poss["x"] > 50)].copy()
pass_ev["n_options"] = pass_ev["passOption"].apply(
    lambda v: len(safe_parse(v).get("player", [])) if safe_parse(v) and isinstance(safe_parse(v), dict) else 0
)
print(f"  Total pases en campo rival con passOption: {len(pass_ev):,}")
print(pass_ev["n_options"].describe().to_string())
print(f"  Pases con ≥7 opciones: {(pass_ev['n_options'] >= 7).sum():,} ({100*(pass_ev['n_options'] >= 7).mean():.1f}%)")

print("\n=== Análisis completo ===")