import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib as plt 

# # filter by actor / actress 
# df = pd.read_csv("title.principals.tsv", sep="\t")
# actors = df.loc[(df.category == 'actor') | (df.category =='actress')]
# actors.to_csv("actors.tsv", sep="\t", index=False) # outputs actors.tsv

# # merges actors and movies to have each actor that played in a movie
# actors = pd.read_csv("actors.tsv", sep="\t")
# ratings = pd.read_csv("title.ratings.tsv", sep="\t")
# names = pd.read_csv("name.basics.tsv", sep="\t")
# actorsRatings = actors.merge(ratings, left_on="tconst", right_on="tconst", how="inner")
# actorsRatings.to_csv("actorsRatings.tsv", sep="\t", index=False) # outputs actorsRatings.tsv

actorsRatings = pd.read_csv("actorsRatings.tsv", sep="\t")
grouped = actorsRatings.groupby("nconst").agg({"averageRating": ["mean", "count"]})
# Aplatir l'index des colonnes et renommer
grouped.columns = ['averageRatingMean', 'averageRatingCount']  # Aplatir et renommer les colonnes

# Réinitialiser l'index pour inclure 'nconst' comme une colonne régulière
grouped.reset_index(inplace=True)

# Enregistrer dans un fichier CSV avec les noms de colonnes personnalisés
grouped.to_csv("actorsRatingsGrouped.tsv", index=False, sep="\t")

# actorNames = names[['nconst','primaryName']]
# groupedWithActorNames = grouped.merge(actorNames, left_on="nconst", right_on="nconst", how="inner")
# groupedWithActorNames.to_csv("actorsRatingsGroupedWithName.tsv", index=True, sep="\t")

# # Chargement des données
# actorsRatings = pd.read_csv("actorsRatings.tsv", sep="\t")
# actorsRatingsGrouped = pd.read_csv("actorsRatingsGrouped.tsv", sep="\t")

# # Joindre les deux DataFrames sur 'nconst' pour associer chaque 'tconst' avec les 'averageRating'
# # Note : Assurez-vous que 'nconst' est présent dans les deux DataFrames comme clé de jointure
# merged = pd.merge(actorsRatings[['tconst', 'nconst']], actorsRatingsGrouped[['nconst', 'averageRating']], on='nconst')

# # Grouper par 'tconst' et agréger 'averageRating' dans une liste pour chaque 'tconst'
# grouped = merged.groupby('tconst')['averageRating'].apply(list).reset_index()

# # Convertir le DataFrame agrégé en un dictionnaire
# allActorRatingsMovies = pd.Series(grouped.averageRating.values,index=grouped.tconst).to_dict()

# actorsRatingsPerMovie = pd.DataFrame(list(allActorRatingsMovies.items()), columns=['tconst', 'ratings'])
# actorsRatingsPerMovie.to_csv("actorsRatingsPerMovie.tsv", index=False, sep="\t")