import pandas as pd
import json

def load_and_convert_excel(file_path, sheet_name, day_type):
    """
    엑셀 시트를 읽고 Long 형식으로 변환합니다.
    
    Args:
        file_path: 엑셀 파일 경로
        sheet_name: 시트 이름 (weekday, saturday, sunday)
        day_type: 요일 구분 (평일, 토요일, 일요일/공휴일)
    
    Returns:
        변환된 DataFrame
    """
    # 엑셀 시트 읽기
    df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
    
    # 불필요한 컬럼 제거 (Unnamed: 0, 기지, 열번.1)
    # 기지 컬럼은 역이 아니므로 제외
    drop_cols = ['Unnamed: 0', '기지', '열번.1']
    df = df.drop(columns=[col for col in drop_cols if col in df.columns], errors='ignore')
    
    # 고정할 컬럼 (메타 정보)
    id_vars = ['상하', '입출고', 'DIA', '열번']
    
    # 역명 컬럼 (id_vars 이후 모든 컬럼)
    station_columns = [col for col in df.columns if col not in id_vars]
    
    # Wide to Long 변환 (Melt)
    df_long = pd.melt(
        df, 
        id_vars=id_vars, 
        value_vars=station_columns,
        var_name='역명', 
        value_name='시간'
    )
    
    # 시간 데이터가 없는 행(정차하지 않거나 데이터 없음) 제거
    df_long = df_long.dropna(subset=['시간'])
    df_long = df_long[df_long['시간'].astype(str).str.strip() != '']
    
    # 요일 구분 추가
    df_long['요일구분'] = day_type
    
    # 입출고가 NaN인 경우 빈 문자열로 변환
    df_long['입출고'] = df_long['입출고'].fillna('')
    
    # 데이터 타입 정리
    df_long['DIA'] = df_long['DIA'].astype(int)
    df_long['열번'] = df_long['열번'].astype(int)
    
    return df_long


def convert_dia_to_json(excel_path, output_path=None):
    """
    dia.xlsx 파일의 모든 시트를 읽어 JSON으로 변환합니다.
    
    Args:
        excel_path: dia.xlsx 파일 경로
        output_path: 저장할 JSON 파일 경로 (None이면 저장하지 않음)
    
    Returns:
        변환된 전체 데이터 (list of dict)
    """
    # 시트별 요일구분 매핑
    sheet_mapping = {
        'weekday': '평일',
        'saturday': '토요일',
        'sunday': '일요일/공휴일'
    }
    
    all_data = []
    
    for sheet_name, day_type in sheet_mapping.items():
        print(f"처리 중: {sheet_name} ({day_type})")
        df_long = load_and_convert_excel(excel_path, sheet_name, day_type)
        all_data.append(df_long)
        print(f"  - {len(df_long)}개 레코드 변환 완료")
    
    # 모든 데이터 합치기
    df_combined = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
    
    # 컬럼 순서 정리
    column_order = ['상하', '입출고', 'DIA', '열번', '역명', '시간', '요일구분']
    df_combined = df_combined[column_order]
    
    # JSON 변환
    json_data = df_combined.to_dict(orient='records')
    
    # 파일 저장
    if output_path:
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
        print(f"\nJSON 파일 저장 완료: {output_path}")
        print(f"총 {len(json_data)}개 레코드")
    
    return json_data


if __name__ == "__main__":
    # 실행
    excel_file = "dia.xlsx"
    output_file = "dia_data.json"
    
    result = convert_dia_to_json(excel_file, output_file)
    
    # 결과 샘플 출력
    print("\n=== 변환 결과 샘플 (처음 5개) ===")
    print(json.dumps(result[:5], ensure_ascii=False, indent=4))