import pandas as pd

# jahr-monat-tag
# monat/tag/jahr  (us-schreibweise)

beverages_by_date = pd.read_csv("../data/beverages_by_date.csv",
                                index_col=0)

# zum datum konvertiert
beverages_by_date.index = pd.to_datetime(
    beverages_by_date.index,
    format="%Y-%m-%d"  # normalerweise nicht
)

print(beverages_by_date)
print(beverages_by_date.index.dtype)
print()
sampler = beverages_by_date.resample("2W")
for el in sampler:
    print(el)
print(sampler)

print(beverages_by_date.loc["2024-02-8":"2024-02-14"])

by_weekly = beverages_by_date.resample("2W").agg({
    'coffee': ["sum", "mean", "std", "count"]
})
print(by_weekly)

# bfill und ffill
# interploate  = linear
#
daily = beverages_by_date.resample("8h").bfill()
print(daily.loc["2024-02-8":"2024-02-14"])

# übung mit zeiten
solar_df = pd.read_csv("../data/Balkonkraftwerk.csv", index_col=0)
solar_df.index = pd.to_datetime(solar_df.index)
print(solar_df)
print(solar_df.columns)

# 1) Wie sieht es im durchschnitt jeden Tag aus (D)
# 2) An welchen Tagen war die effizientz > 35%
# 3) Stündliche Werte interpolieren  (h)  (1h), (3h)
#    - Komisch