'''
3.py - задание №3: график разницы заброшенных и пропущенных шайб одной команды
по ходу сезона (по датам матчей).

ОБЩАЯ ЛОГИКА:
  1. Запуск:  python3 3.py khl_3/khl_2018_19.csv "ЦСКА"
  2. Читаем CSV с матчами.
  3. match_goals(df) считает итоговые голы хозяев и гостей в каждом матче.
  4. plot_team_diff(team, file) оставляет только матчи нужной команды, считает в
     каждом разницу (забито - пропущено) и рисует её по оси дат; картинка
     сохраняется в файл diff_<команда>.png.

Это отдельный сценарий от main.py: тут не строится таблица, а рисуется график
для одной команды. Часть кода (parse_score, подсчёт голов) намеренно похожа на
main.py, потому что правило подсчёта шайб одно и то же.

Зависимости: pandas (таблицы), matplotlib (график). numpy не используется напрямую.
'''

import sys  # для аргументов командной строки
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  # для построения графика


def parse_score(df, col):
    '''
    Шаг 1. Разобрать столбец со счётом вида "3:1" на два числовых столбца.

    Принимает: df - таблица матчей; col - имя столбца со счётом.
    Возвращает: (home, away) - голы хозяев и голы гостей (числовые Series).

    split(':') разбивает "3:1" на "3" и "1"; to_numeric(errors='coerce') делает
    из текста числа, а нечисловое (пустое ":" или знаки) превращает в NaN;
    fillna(0) ставит 0. Итог: не сыгранный период читается как "0:0".
    '''
    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 match_goals(df):
    '''
    Шаг 2. Посчитать итоговые голы хозяев и гостей в КАЖДОМ матче.

    Принимает: df - таблица матчей.
    Возвращает: (goals_home, goals_away) - два столбца с числом шайб в каждом матче.

    Правило подсчёта то же, что в основной таблице: голы трёх периодов + голы
    овертайма + 1 решающая шайба победителю серии буллитов. Отдельно зануляются
    технические результаты (см. блок ниже).
    '''
    h1, a1 = parse_score(df, 'Период_1')
    h2, a2 = parse_score(df, 'Период_2')
    h3, a3 = parse_score(df, 'Период_3')
    oth, ota = parse_score(df, 'Овертайм')   # овертайм (0/0, если его не было)
    soh, soa = parse_score(df, 'Буллиты')    # буллиты (0/0, если их не было)

    reg_h = h1 + h2 + h3  # голы хозяев в основное время
    reg_a = a1 + a2 + a3  # голы гостей в основное время

    tie = (reg_h == reg_a)  # ничья после трёх периодов
    # Победа по буллитам = была ничья в основное И в овертайме, и кто-то выиграл буллиты.
    win_home_so = tie & (oth == ota) & (soh > soa)
    win_away_so = tie & (oth == ota) & (soa > soh)

    # astype(int) переводит True/False в 1/0 - так добавляем ровно 1 решающую шайбу.
    goals_home = reg_h + oth + win_home_so.astype(int)
    goals_away = reg_a + ota + win_away_so.astype(int)

    '''
    Технические результаты (неявка/отмена): в файле счёт записан знаками
    "+ — -" (техпобеда хозяев) или "- — +" (техпобеда гостей), а не цифрами.
    КХЛ шайбы за такие матчи НЕ начисляет, поэтому оба значения принудительно 0:0
    (так разница в этом матче будет 0, как на сайте КХЛ).
    '''
    p1 = df['Период_1'].astype(str).str.strip()
    tech = p1.str.startswith('+') | p1.str.endswith('+')
    goals_home = goals_home.where(~tech, 0)
    goals_away = goals_away.where(~tech, 0)
    return goals_home, goals_away


def plot_team_diff(team, filename):
    '''
    Шаг 3. Построить и сохранить график разницы шайб одной команды по датам.

    Принимает: team - название команды (как в CSV); filename - путь к CSV.
    Ничего не возвращает - сохраняет картинку diff_<team>.png и показывает окно.

    Как работает:
      1) считаем голы в каждом матче через match_goals;
      2) разносим каждый матч на две строки (взгляд хозяев и взгляд гостей), чтобы
         "забито/пропущено" были с точки зрения конкретной команды;
      3) оставляем только строки нужной команды, сортируем по дате;
      4) для каждого матча считаем "Разница = ГЗ - ГП" и рисуем линию по датам.
    '''
    df = pd.read_csv(filename)  # читаем файл с матчами
    goals_home, goals_away = match_goals(df)  # голы хозяев/гостей в каждом матче

    # Делаем "по две строки на матч": взгляд хозяев и взгляд гостей.
    # ГЗ - забито нашей командой, ГП - пропущено (= забито соперником).
    home = pd.DataFrame({
        'Дата': df['Дата'],
        'Команда': df['Команда_1'],
        'ГЗ': goals_home,
        'ГП': goals_away,
    })
    away = pd.DataFrame({
        'Дата': df['Дата'],
        'Команда': df['Команда_2'],
        'ГЗ': goals_away,
        'ГП': goals_home,
    })
    both = pd.concat([home, away], ignore_index=True)
    both[['ГЗ', 'ГП']] = both[['ГЗ', 'ГП']].astype(int)  # из дробных делаем целые

    # Оставляем только матчи нужной команды (булева маска == team).
    rows = both[both['Команда'] == team].copy()
    # Дату-текст превращаем в настоящую дату, чтобы ось X шла по времени.
    rows['Дата'] = pd.to_datetime(rows['Дата'])
    rows = rows.sort_values('Дата')  # по возрастанию даты
    rows['Разница'] = rows['ГЗ'] - rows['ГП']  # забито минус пропущено в матче

    # Рисуем график.
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5))
    ax.plot(rows['Дата'], rows['Разница'], marker='o')  # линия с точками-матчами
    ax.axhline(0, color='gray', linewidth=1)  # горизонтальная линия "ноль" для наглядности
    ax.set_title('Разница забитых и пропущенных шайб: ' + team)
    ax.set_xlabel('Дата матча')
    ax.set_ylabel('Забито - пропущено')
    ax.grid(True, alpha=0.3)  # лёгкая сетка
    fig.autofmt_xdate()  # автоматически поворачивает подписи дат, чтобы не слипались

    fig.savefig('diff_' + team + '.png', dpi=150, bbox_inches='tight')  # сохраняем картинку
    print('График сохранён: diff_' + team + '.png')
    plt.show()  # показываем окно с графиком


def main():
    '''
    Точка входа. Берёт из командной строки два аргумента - путь к CSV и название
    команды - и вызывает построение графика.
    Пример:  python3 3.py khl_3/khl_2018_19.csv "ЦСКА"
    '''
    filename = sys.argv[1]  # первый аргумент - имя файла
    team = sys.argv[2]      # второй аргумент - имя команды
    plot_team_diff(team, filename)


main()