import os
import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm_notebook as tqdm
import sys
sys.path.append('PATH')
from scr import config 

pd.set_option("display.max_columns", 300)
pd.set_option("display.max_rows", 300)

# データのロード
train = pd.read_csv(config.INPUT +"train_data.csv")
test = pd.read_csv(config.INPUT + "test_data.csv")
data = pd.concat([train, test]).reset_index(drop=True)

def get_seq_labels(seq, threshold=0):
    """
    seq : 時系列順のリスト
    threshold : level up のための最低試合数
    
    [3,3,3,4,4,4,4,4,7,7,7,7,2,2,2,1,1,1,2,8,8,8] : level
     => [1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,3,2,2,2] : player id
    というように、レベルに応じてA1の特定を考えます
    
    """
    
    box = np.zeros(len(seq), dtype=int)  # 最終的にラベルが入るボックス
    count = 1  # label

    for _ in (range(1000)):
        # level : 時系列順のレベルでユニークなもの
        # s     : levelの値を格納

        ind = np.where(box == 0)[0][0]
        s = seq[ind]

        renew_box = []
        for i in range(len(seq)):

            if box[i] == 0:

                if s == seq[i]:
                    box[i] = count
                    renew_box.append(seq[i])

                elif (s + 1 == seq[i]) and ((np.array(renew_box)==s).sum() >= threshold):  
                    s += 1
                    box[i] = count

            else:
                continue

        count += 1

        if (box == 0).sum() == 0:
            # box が全部埋まれば break
            break
            
    return box


seq = [3,3,3,4,4,4,4,4,7,7,7,7,2,2,2,1,1,1,2,8,8,8]
box = get_seq_labels(seq)
box

sorted_data = data.sort_values(["period", "A1-level"]).reset_index(drop=True)
levels = sorted_data["A1-level"].tolist() # A1 level を時系列順にソートしたリスト

a1_player = get_seq_labels(levels, 15)
a1_player

df = data.sort_values(["period", "A1-level"])[["period", "A1-level","A1-rank", "A1-weapon"]]
df["A1-player"] = a1_player
df

df[df["A1-player"] == 1]

df[df["A1-player"] == 300]