import os
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd


def parse_score(df, col):
    """
    Разделяет счет в формате 'H:A' на два числовых столбца (хозяева и гости).
    """
    parts = df[col].str.split(':', expand=True)
    home = pd.to_numeric(parts[0], errors='coerce').fillna(0)
    away = pd.to_numeric(parts[1], errors='coerce').fillna(0)
    return home, away


def calculate_period_goals_diff(filename, period_number, team_name):
    """
    Загружает данные из файла и рассчитывает разницу забитых и пропущенных
    шайб в заданном периоде для указанной команды.
    """
    df = pd.read_csv(filename)
    
    # Фильтруем матчи только с участием выбранной команды
    team_df = df[(df['Команда_1'] == team_name) | (df['Команда_2'] == team_name)].copy()
    
    # Сортируем по датам
    team_df = team_df.sort_values(by='Дата')
    
    # Парсим счет в заданном периоде
    period_col = f'Период_{period_number}'
    h, a = parse_score(team_df, period_col)
    
    # Определяем разницу забитых и пропущенных шайб для выбранной команды
    is_home = team_df['Команда_1'] == team_name
    deltas = (h - a) * (2 * is_home.astype(int) - 1)
    
    result = pd.DataFrame({
        'Дата': team_df['Дата'],
        'Разница': deltas.astype(int)
    })
    return result


def show_period_goals_diff_histogram(filename, period_number, team_name, output_path=None):
    """
    Строит и отображает/сохраняет гистограмму разницы
    забитых и пропущенных шайб в заданном периоде для выбранной команды по датам.
    """
    data = calculate_period_goals_diff(filename, period_number, team_name)
    
    dates = data['Дата']
    deltas = data['Разница']
    
    plt.figure(figsize=(14, 7))
    
    # Задаем красивые цвета без ветвления
    color_map = {-1: '#e74c3c', 0: '#95a5a6', 1: '#2ecc71'}
    signs = np.sign(deltas)
    colors = [color_map[s] for s in signs]
    
    # Рисуем столбчатую диаграмму
    plt.bar(dates, deltas, color=colors, edgecolor='black', alpha=0.85)
    
    plt.title(f"Разница шайб в {period_number}-м периоде у команды '{team_name}' по датам", fontsize=14, fontweight='bold')
    plt.xlabel('Дата матча', fontsize=12)
    plt.ylabel('Разница забитых и пропущенных шайб', fontsize=12)
    
    # Настраиваем деления оси Y, чтобы были только целые числа
    min_val = int(deltas.min())
    max_val = int(deltas.max())
    plt.yticks(range(min_val - 1, max_val + 2))
    
    # Поворачиваем даты на 90 градусов
    plt.xticks(rotation=90, fontsize=8)
    
    # Добавляем горизонтальную линию на уровне 0
    plt.axhline(0, color='black', linewidth=1.2, linestyle='--')
    
    # Добавляем сетку по оси Y
    plt.grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)
    
    plt.tight_layout()
    
    # Вызываем нужный метод сохранения или показа без ветвления через словарь
    actions = {
        True: lambda: plt.savefig(output_path, dpi=200),
        False: lambda: plt.show()
    }
    actions[output_path is not None]()


# Дополняем аргументы командной строки до 5 элементов, чтобы избежать IndexError
args = sys.argv + [None] * (5 - len(sys.argv))

# Запуск
show_period_goals_diff_histogram(args[1], int(args[2]), args[3], args[4])