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from pathlib import Path

import pandas as pd
import polars as pl

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f_data = Path.cwd() / "../data/20251105/"
# %%
files = tuple(f_data.glob("*.csv"))
files
# %%
file_pattern = "*aufpauf*"
rel_file = tuple(f_data.glob(file_pattern))[0]
rel_file
# %%
df = pd.read_csv(
    rel_file, sep=";", parse_dates=["AUFTRAGS_DATUM", "AUFP_DATUM_ANLAGE"], dayfirst=True
)
df.head()
# %%
df["AUFP_DATUM_ANLAGE"].dtype
# %%
len(df)
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pd.unique(df["TITELNR"]).shape
# %%
df["TITELNR"].value_counts()
# %%
df.loc[df["TITELNR"] == 0]
# %%
# prim_keys = df[["AUFTRAGSNUMMER", "TITELNR"]].copy()
prim_keys = df.copy()
# %%
unique_prim_key_pairs = set(zip(prim_keys["AUFTRAGSNUMMER"], prim_keys["TITELNR"]))
# %%
len(unique_prim_key_pairs)
# %%
duplicates = prim_keys[prim_keys.duplicated(subset=["AUFTRAGSNUMMER", "TITELNR"])]
duplicates["AUFTRAGS_ART"].unique()
# %%
duplicates["EINGANGS_ART"].unique()
# %%
duplicates.loc[duplicates["AUFP_VORMERKUNG"] == "J"]
# %%
# Auftragsart 99 always "AUFP_VORMERKUNG == NaN"
filt = df.loc[df["AUFTRAGS_ART"] == 99]
print(len(filt))
filt["AUFP_VORMERKUNG"].isna().sum()
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# specific title number and all orders, sorted
dt = pd.Timestamp(year=2025, month=11, day=5, hour=13)

filt = df.loc[df["TITELNR"] == 6315273]
filt = filt.loc[filt["AUFP_VORMERKUNG"] == "J"]
filt = filt.loc[filt["AUFTRAGS_DATUM"] >= dt]
filt = filt.sort_values("AUFTRAGS_DATUM", ascending=False)
order_size = filt["AUFP_MENGE_AUFTRAG"].sum()
order_size
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df = pl.read_csv(
    rel_file,
    separator=";",
    try_parse_dates=True,
    infer_schema=True,
    infer_schema_length=100_000,
)
df
# %%
res = df.select(pl.col("AUFTRAGSNUMMER"), pl.col("AUFTRAGS_DATUM").dt.day().alias("day_num"))
res
# %%