import pandas as pd
import os
import re

# Caminhos (ajuste aqui conforme necessário)
pasta_entrada = r"C:\Users\andressa.rocha\Downloads\preço venda eud"
pasta_saida = r"C:\Users\andressa.rocha\Downloads"  # corrigi "CC:\..." para "C:\..."

tabelas = []

print(f"\n📂 Buscando arquivos .xlsx em: {pasta_entrada}\n")

for raiz, subpastas, arquivos in os.walk(pasta_entrada):
    for arquivo in arquivos:
        if arquivo.endswith(".xlsx") and not arquivo.startswith("~$"):
            caminho_arquivo = os.path.join(raiz, arquivo)
            try:
                df = pd.read_excel(caminho_arquivo, engine="openpyxl")
                if df.empty:
                    print(f"⚠️ Ignorado (vazio): {arquivo}")
                    continue
                df["Arquivo_Origem"] = arquivo
                tabelas.append(df)
                print(f"✅ Lido: {caminho_arquivo}")
            except Exception as e:
                print(f"❌ Erro ao ler {caminho_arquivo}: {e}")

if not tabelas:
    print("\n⚠️ Nenhum arquivo Excel válido foi processado.")
else:
    df_unificado = pd.concat(tabelas, ignore_index=True)

    # Identificar coluna de região dinamicamente (agora lidando com nomes não-string)
    col_regiao = None
    for col in df_unificado.columns:
        if pd.isna(col):
            continue
        col_str = str(col)
        col_lower = col_str.lower().replace('ã', 'a').replace('á','a').replace('à','a').replace('â','a').replace('ä','a')
        if 'regiao' in col_lower or 'região' in col_lower:
            col_regiao = col
            break

    if col_regiao is None:
        print("⚠️ Coluna de região não encontrada! Nenhum filtro será aplicado.")
    else:
        # garantir que coluna exista e converter para string seguro
        df_unificado[col_regiao] = df_unificado[col_regiao].astype(str).str.strip().str.upper()
        df_unificado = df_unificado[df_unificado[col_regiao] == 'NNE']

    # Criar coluna 'Campanha' com valor fixo (ajuste se quiser)
    df_unificado["Campanha"] = "Campanha 1"

    # Função para classificar 'Tipo_Campanha' (trata se coluna não existir)
    def classificar_tipo_promo(texto):
        if pd.isna(texto) or str(texto).strip() == '':
            return "promoção"
        texto = str(texto).lower()
        padrao = r"^(lanc|lanç|lançamento|lancamento)"
        if re.search(padrao, texto):
            return "lançamento"
        return "promoção"

    # Aplicar com segurança caso a coluna exista; se não existir, cria a coluna com "promoção"
    coluna_tipo_promocao = None
    for col in df_unificado.columns:
        if pd.isna(col):
            continue
        if 'tipo' in str(col).lower() and 'promo' in str(col).lower():
            coluna_tipo_promocao = col
            break

    if coluna_tipo_promocao:
        df_unificado["Tipo_Campanha"] = df_unificado[coluna_tipo_promocao].apply(classificar_tipo_promo)
    else:
        print("⚠️ Coluna 'Tipo de promoção' não encontrada. Todas classificadas como 'promoção'.")
        df_unificado["Tipo_Campanha"] = "promoção"

    # --- ETAPA NOVA: Expansão por Canal ---
    mapeamento_canal = {
        "Loja": ["LOJA", "VD", "CD"],
        "Ecomm": ["Ecomn", "CD"],  # mantive seu mapeamento original; ajuste se quiser "Ecomm"
        "VD": ["VD", "CD"],
        "Loja | VD": ["LOJA", "VD", "CD"],
        "Loja |Ecomn": ["LOJA", "VD", "CD"],
        "Todos": ["LOJA", "VD", "CD"],
    }

    def canais_para_promocoes(valor):