import math
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

# some settings for displaying Pandas results
pd.set_option('display.width', 2000)
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.precision', 4)
pd.set_option('display.max_colwidth', -1)

# 
def grid_bar_charts(pdf, ls_cname, ncols = 3):
    """
    Vẽ nhiều bar chart cho các thuộc tính được xếp vào grid
    Cho số lượng grid column, ta sẽ fill out bar chart cho từng cell của grid
    """
    
    # tính số dòng cần cho grid
    n_cat = len(ls_cname)    
    nrows = int(math.ceil(n_cat * 1.0 / ncols))

    # khởi tạo figure gồm nrows * ncols cho grid
    fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(15, 3 * nrows))
    
    # dùng tuỳ chọn này để các chart được rời nhau
    fig.set_tight_layout(False)
    
    # fill out grid
    for i in range(nrows):
        for j in range(ncols):
            # xác định vị trí tên column trong danh sách dựa vào (i, j, ncols)
            idx = i * ncols + j
            
            # khi plot hết thì dừng
            if idx == n_cat:
                break
                
            # lấy tên column cần plot
            cname = ls_cname[idx]
            s00 = pdf[~pdf[cname].isna()]
            s00 = s00.groupby(cname).size()
            
            # sắp giá trị giảm dần trước khi plot
            s00.sort_values(ascending=False).plot.bar(ax=axes[i][j], rot=45)

    # plot grid
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    
#     
def plot_wordcloud(pdf, ls_cname):
    """
    Vẽ wordcloud cho biến có nhiều giá trị categories
    """
    
    for cname in ls_cname:
        # get sequence of types
        s00 = pdf[~pdf[cname].isna()][cname]
        text = " ".join(s00.astype(str).tolist())

        # generate wordcloud
        wordcloud = WordCloud(background_color="white", width=1600, height=800).generate(text)

        # 
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 15))
        fig.set_tight_layout(False)
        
        # plot wordcloud
        ax.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
        ax.axis("off")
        ax.set_title("Word cloud of {}".format(cname), fontsize=20)
        
        #
        plt.tight_layout()
        plt.show()    
        
# 
def grid_histogram(pdf, ls_cname, ncols = 3):
    """
    Vẽ nhiều histogram cho các thuộc tính được xếp vào grid
    Cho số lượng grid column, ta sẽ fill out histogram cho từng cell của grid
    """
    
    # tính số dòng cần cho grid
    n_cat = len(ls_cname)    
    nrows = int(math.ceil(n_cat * 1.0 / ncols))

    # khởi tạo figure gồm nrows * ncols cho grid
    fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(15, 4 * nrows))
    
    # dùng tuỳ chọn này để các chart được rời nhau
    fig.set_tight_layout(False)
    
    # fill out grid
    for i in range(nrows):
        for j in range(ncols):
            
            # xác định vị trí tên column trong danh sách dựa vào (i, j, ncols)
            idx = i * ncols + j
            
            # khi plot hết thì dừng
            if idx == n_cat:
                break
                
            cname = ls_cname[idx]
            s00 = pdf[~pdf[cname].isna()][cname]
            s00.plot(kind="hist", ax=axes[i][j], rot=45, title=cname)
            
    plt.tight_layout()
    plt.show()        
    
# 
def plot_continuous_data(s00, title):
    """
    Quan sát continuous data bằng histogram và boxplot
    """
    
    # khởi tạo figure
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))
    
    # plot
    s00.hist(bins=30, ax=ax1)
    s00.plot.box(ax=ax2)
    
    #
    plt.suptitle(title)
    plt.show()