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import tempfile
from pathlib import Path

import pandas as pd

inventario = pd.read_csv("inventario_productos.csv").head(3)
carpeta = Path(tempfile.mkdtemp())

por_defecto = carpeta / "por_defecto.csv"
inventario.to_csv(por_defecto)
print("to_csv(destino) a secas:")
print(por_defecto.read_text(encoding="utf-8"))

bien = carpeta / "bien.csv"
inventario.to_csv(bien, index=False, encoding="utf-8", lineterminator="\n")
print("con index=False:")
print(bien.read_text(encoding="utf-8"))

print("La primera columna sin nombre del primer archivo es el INDICE.")
print("Al volver a leerlo aparece como una columna llamada 'Unnamed: 0',")
print("y en la vuelta siguiente ya son dos.")

vuelta = pd.read_csv(por_defecto)
print()
print("columnas al releer el primero:", list(vuelta.columns))
print("columnas al releer el segundo:", list(pd.read_csv(bien).columns))

import tempfile
from pathlib import Path

import pandas as pd

carpeta = Path(tempfile.mkdtemp())

tabla = pd.DataFrame({
    "sku": ["A1", "A2"],
    "precio": [10.126, 20.994],        # pesos: 2 decimales
    "coeficiente": [0.123456, 0.987654],  # un factor: 4 decimales
})

# float_format se aplica a TODAS las columnas float a la vez.
con_format = carpeta / "con_format.csv"
tabla.to_csv(con_format, index=False, float_format="%.2f",
             lineterminator="\n")
print('con float_format="%.2f":')
print(con_format.read_text(encoding="utf-8"))
print("El coeficiente perdio dos decimales que hacian falta.")

# Redondear por columna, en el DataFrame, deja cada una con lo suyo.
redondeada = tabla.assign(precio=tabla["precio"].round(2),
                          coeficiente=tabla["coeficiente"].round(4))
por_columna = carpeta / "por_columna.csv"
redondeada.to_csv(por_columna, index=False, lineterminator="\n")
print("redondeando por columna:")
print(por_columna.read_text(encoding="utf-8"))

print("Y por eso los contratos de este curso declaran el redondeo COLUMNA")
print("POR COLUMNA, y la comparacion es numerica y no byte a byte.")

import tempfile
from pathlib import Path

import pandas as pd

carpeta = Path(tempfile.mkdtemp())
tabla = pd.DataFrame({
    "sku": ["A1", "A2", "A3"],
    "precio": [10.5, None, 30.0],
    "nota": ["ok", None, "revisar"],
})

normal = carpeta / "normal.csv"
tabla.to_csv(normal, index=False, lineterminator="\n")
print("por defecto, el ausente es un campo vacio:")
print(normal.read_text(encoding="utf-8"))

con_na_rep = carpeta / "na_rep.csv"
tabla.to_csv(con_na_rep, index=False, na_rep="NULO", lineterminator="\n")
print('con na_rep="NULO":')
print(con_na_rep.read_text(encoding="utf-8"))

print("Todos los contratos del curso piden el default: campo vacio.")
print("Un token propio obliga a declararlo tambien al leer.")

print()
print("Ahora, de donde sale la palabra 'nan' en un archivo. En pandas 3")
print("astype(str) NO la produce, al contrario de lo que dice casi toda")
print("la documentacion que vas a encontrar:")
print("  astype(str) :", list(tabla["nota"].astype(str)))
print("  map(str)    :", list(tabla["nota"].map(str)))
print("  f-string    :", list(tabla["precio"].map(lambda v: f"${v}")))

print()
malo = carpeta / "malo.csv"
tabla.assign(nota=tabla["nota"].map(str)).to_csv(
    malo, index=False, lineterminator="\n")
print("escrito despues de map(str):")
print(malo.read_text(encoding="utf-8"))

vuelta = pd.read_csv(malo)
print("al releer, esa celda es un ausente?", bool(vuelta["nota"].isna().iloc[1]))
print("Es la CADENA 'nan'. Y como 'nan' esta en la lista de tokens que")
print("read_csv reconoce por defecto, al releer vuelve a ser un ausente:")
print("el error se tapa solo hasta que alguien abre el archivo en Excel.")

import tempfile
from pathlib import Path

import pandas as pd

carpeta = Path(tempfile.mkdtemp())

pedidos = pd.read_csv("tienda_pedidos.csv", parse_dates=["creado"]).head(3)

normal = carpeta / "fechas.csv"
pedidos[["id", "creado"]].to_csv(normal, index=False, lineterminator="\n")
print("por defecto, la fecha sale completa:")
print(normal.read_text(encoding="utf-8"))

solo_dia = carpeta / "solo_dia.csv"
pedidos[["id", "creado"]].to_csv(solo_dia, index=False,
                                 date_format="%Y-%m-%d", lineterminator="\n")
print('con date_format="%Y-%m-%d":')
print(solo_dia.read_text(encoding="utf-8"))
print("Se perdio la hora. Es lo que se queria, pero hay que quererlo.")

print()
# Y el redondeo de Python, que sorprende a todo el mundo alguna vez.
print("round() usa redondeo al par, no 'medio para arriba':")
for valor in [0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 2.675]:
    print(f"  round({valor}) = {round(valor)}")
print()
print("round(2.675, 2) =", round(2.675, 2), " (y no 2.68)")
print("Los dos motivos son distintos: el primero es la regla de redondeo")
print("al par; el segundo es que 2.675 en binario no es exactamente 2.675.")
print()
serie = pd.Series([0.5, 1.5, 2.5, 3.5])
print("pandas hace lo mismo:", serie.round().tolist())

import tempfile
from pathlib import Path

import pandas as pd

carpeta = Path(tempfile.mkdtemp())
destino = carpeta / "salida.csv"

COLUMNAS = ["codigo", "producto", "cantidad", "precio_unitario"]
TIPOS = {"codigo": "str", "producto": "str", "cantidad": "Int64",
         "precio_unitario": "float64"}

inventario = pd.read_csv("inventario_productos.csv")
salida = (inventario[COLUMNAS]
          .assign(cantidad=lambda d: d["cantidad"].astype("Int64"),
                  precio_unitario=lambda d: d["precio_unitario"].round(2))
          .sort_values("codigo", kind="stable")
          .reset_index(drop=True))

salida.to_csv(destino, index=False, encoding="utf-8", lineterminator="\n")

# Leer con los MISMOS tipos con los que se escribio: si no, la inferencia
# mete diferencias que no son errores del programa.
vuelta = pd.read_csv(destino, dtype=TIPOS)

print("escrito :", salida.shape)
print("releido :", vuelta.shape)
print("columnas iguales:", list(salida.columns) == list(vuelta.columns))

try:
    pd.testing.assert_frame_equal(salida, vuelta)
    print("assert_frame_equal: OK, ida y vuelta sin perdidas")
except AssertionError as error:
    print("assert_frame_equal fallo:")
    print(str(error).splitlines()[0])

print()
print("Esta comprobacion es exactamente lo que hace comparar.py, y es la")
print("razon por la que los contratos declaran el tipo de cada columna:")
print("sin los tipos declarados, la vuelta puede diferir sin que nadie")
print("haya hecho nada mal.")