import pandas as pd
from streamlit_echarts import st_echarts


def draw_echarts(model_name: str, target: str, target_name: str,
                 history_data: pd.DataFrame, pred_data: pd.DataFrame):
    """
    构造 ECharts 图表的配置并在 Streamlit 应用中展示。

    Args:
        model_name (str): 模型的名称
        target (str): 目标值的列名
        target_name (str): 目标值的显示名称
        historical_data (pd.DataFrame): 历史数据
        predicted_data (pd.DataFrame): 预测数据

    Returns:
        dict: ECharts 图表的配置
    """
    # 数据处理，将历史数据和预测数据添加 None 值以适应图表的 x 轴
    history_values = history_data[target].values.tolist() + [
        None for _ in range(len(pred_data))
    ]
    pred_values = [None for _ in range(len(history_data))
                   ] + pred_data[target].values.tolist()

    # 定义ECharts的配置
    option = {
        "title": {
            "text": f"{model_name}模型",
            "x": "auto"
        },
        # 配置提示框组件
        "tooltip": {
            "trigger": "axis"
        },
        # 配置图例组件
        "legend": {
            "data": [f"{target_name}历史数据", f"{target_name}预测数据"],
            "left": "right"
        },
        # 配置x轴和y轴
        "xAxis": {
            "type":
            "category",
            "data":
            history_data.index.astype(str).to_list() +
            pred_data.index.astype(str).to_list()
        },
        "yAxis": {
            "type": "value"
        },
        # 配置数据区域缩放组件
        "dataZoom": [{
            "type": "inside",
            "start": 0,
            "end": 100
        }],
        "series": []
    }

    # 添加历史数据系列
    if any(history_values):
        option["series"].append({
            "name": f"{target_name}历史数据",
            "type": "line",
            "data": history_values,
            "smooth": "true"
        })

    # 添加预测数据的系列
    if any(pred_values):
        option["series"].append({
            "name": f"{target_name}预测数据",
            "type": "line",
            "data": pred_values,
            "smooth": "true",
            "lineStyle": {
                "type": "dashed"
            }
        })

    # 在Streamlit应用中展示ECharts图表
    st_echarts(options=option)
    return option


# history_data = pd.read_csv('data/normalized_df.csv',
#                            index_col="date",
#                            parse_dates=["date"])
# pred_data = pd.read_csv('data/VAR_Forecasting_df.csv',
#                         index_col="date",
#                         parse_dates=["date"])
# draw_echarts('VAR_Forecasting', 'liugan_index', '流感指数', history_data,
#              pred_data)