import pandas as pd
import os

# Caminhos
pasta_entrada = r"..\CONSULTA_ESTOQUE"
pasta_saida = r"..\SUPRIMENTOS\ANALISE_ESTOQUE\ESTOQUE_UNIFICADO_PDV24"
os.makedirs(pasta_saida, exist_ok=True)

# Lista subpastas
subpastas = [os.path.join(pasta_entrada, d) for d in os.listdir(pasta_entrada) if os.path.isdir(os.path.join(pasta_entrada, d))]

df_list = []

for subpasta in subpastas:
    arquivos = [f for f in os.listdir(subpasta) if f.endswith(".csv")]
    nome_pasta = os.path.basename(subpasta)

    try:
        parte_final = nome_pasta.split('_')[-1]
        data_estoque = pd.to_datetime(parte_final[:8], format="%Y%m%d", errors='coerce')
    except Exception:
        data_estoque = pd.NaT

    for arquivo in arquivos:
        caminho_arquivo = os.path.join(subpasta, arquivo)
        try:
            df = pd.read_csv(caminho_arquivo, encoding="utf-8", low_memory=False)

            # Filtrar apenas as colunas desejadas
            colunas_desejadas = ["SKU", "SKU_PARA", "PDV", "ESTOQUE ATUAL", "DDV PREVISTO", "DESCRIÇÃO", "CATEGORIA"]
            colunas_existentes = [col for col in colunas_desejadas if col in df.columns]

            df = df[colunas_existentes].copy()

            # Filtro PDV que começa com 24
            df = df[df["PDV"].astype(str).str.startswith("24")]

            df["Arquivo_Origem"] = arquivo
            df["Pasta_Origem"] = nome_pasta
            df["data_estoque"] = data_estoque
            df_list.append(df)
        except Exception as e:
            print(f"Erro ao ler o arquivo {arquivo}: {e}")

# Consolidar e salvar o último estoque de junho
if df_list:
    df_final = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
    df_final["data_estoque"] = pd.to_datetime(df_final["data_estoque"], errors="coerce")
    df_final = df_final.dropna(subset=["data_estoque"])

    # Filtrar anos 2024 e 2025 e apenas mês de junho
    df_junho = df_final[
        (df_final["data_estoque"].dt.year.isin([2025])) &
        (df_final["data_estoque"].dt.month == 6)
    ].copy()

    # Pegar o último dia de junho de cada ano
    df_junho["ano"] = df_junho["data_estoque"].dt.year
    ultimos_junho = df_junho.groupby("ano")["data_estoque"].max().reset_index()

    # Filtrar apenas os registros do último dia de junho de cada ano
    df_filtrado = df_junho.merge(ultimos_junho, on=["ano", "data_estoque"])

    # Salvar resultado
    caminho_saida = os.path.join(pasta_saida, "ESTOQUE_PDV24_ULTIMO_JUNHO.parquet")
    df_filtrado.to_parquet(caminho_saida, index=False)

    print("✅ Arquivo Parquet salvo com sucesso!")
    print("📅 Últimos estoques de junho por ano incluídos:")
    for d in ultimos_junho["data_estoque"]:
        print(f"   - {d.strftime('%d/%m/%Y')}")