from analysis.market_snapshot import Market
from analysis.index_batch import IndexMM
import pandas as pd

sample_market = [
                 {'tamano_categorico': 'coche pequeño',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 15000,
                  'calle': 'B1',
                  'telefono': 123,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'coche pequeño',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 20000,
                  'calle': 'B2',
                  'telefono': 321,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'coche grande',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 20000,
                  'calle': 'B2',
                  'telefono': 321,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'coche grande',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 25000,
                  'calle': 'B2',
                  'telefono': 123,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'coche y moto',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 22000,
                  'calle': 'B1',
                  'telefono': 456,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'coche y moto',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 26000,
                  'calle': 'B3',
                  'telefono': 789,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': None,
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 15000,
                  'calle': 'abc',
                  'telefono': 456,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'moto',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 3000,
                  'calle': 'B4',
                  'telefono': 123,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': '2 coches o más',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 60000,
                  'calle': 'B4',
                  'telefono': 123,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'coche pequeño',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 20000,
                  'calle': 'B2',
                  'telefono': 321,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'coche pequeño',
                  'tipo_anuncio': 2,
                  'precio': 50,
                  'calle': 'B4',
                  'telefono': 123,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2},
                 {'tamano_categorico': 'moto',
                  'tipo_anuncio': 1,
                  'precio': 300000,
                  'calle': 'B4',
                  'telefono': 123,
                  'latitud': 2.1,
                  'longitud': 1.2}
                 ]
date_range = {'start': '2018-01-01 00:00:00',
              'end': '2018-02-01 00:00:00'}


market = Market()
market.load_market(sample_market,
                   date_range=date_range)
market.market.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)
print(market.market.to_string())
market.clean_market('index')
print(market.market.to_string())

index = IndexMM()
index.calculate(market)
index.get_data()