import streamlit as st
import pandas as pd
import sqlite3
import os
from datetime import datetime


def app():
    st.title('Excel to DataBase')
    st.write('엑셀을 넣어 데이터베이스를 만들어봅시다.')
    file_name = st.text_input('파일명 지정하기')
    # 엑셀 파일 업로드
    uploaded_file = st.file_uploader('Choose an Excel file', type = ['xlsx','xls','csv'])

    if uploaded_file is not None:
        # 엑셀 파일을 데이터프레임으로 변환
        try:
            df = pd.read_csv(uploaded_file)
            
        except:
            df = pd.read_excel(uploaded_file)
            
            
        # 각 열에 대한 데이터 타입 선택 옵션 제공
        data_types = {'object': 'String',
                      'float' : 'Float',
                      'int' : 'Integer',
                      'datetime': 'Datetime',
                      'bool' : 'Bool',
                    }
        selected_data_types = {}
        for column in df.columns:
            data_type = st.selectbox(f"SELECT data type for column '{column}'",
                            options = list(data_types.keys()),
                            format_func = lambda x : data_types[x],
                            key = column)
            selected_data_types[column] = data_type
            print(selected_data_types)
        # 원래 int / float 것들 중에서 object 로 변환해야 할 것들은  object 로 바꾸어주기
        if st.button('데이터 변환하고 저장하기'):
            for column, data_type in selected_data_types.items():
                if data_type == 'float':
                    try:
                        df[column] = df[column].str.replace(',','')
                    except:
                        continue
                    df[column] = pd.to_numeric(df[column], errors = 'coerce')
                elif data_type == 'int':
                    try:
                        df[column] = df[column].str.replace(',','')
                    except:
                        continue
                    df[column] = pd.to_numeric(df[column].str.replace(',',''), errors = 'coerce').fillna(0).astype(int)
                elif data_type == 'datetime':
                    df[column] = pd.to_datetime(df[column], errors = 'coerce')
                elif data_type == 'bool':
                    df[column] = df[column].astype(bool)
                elif data_type == 'object':
                    df[column] = df[column].astype(str).str.replace('.0','')
                    
                    
            next = True
        
        
            if next:
                # sql lite 데이터베이스 연결 및 생성
                conn = sqlite3.connect(file_name)
                c = conn.cursor()
                
                # 데이터프레임을 SQL테이블로 변환
                
                df.to_sql(f'{file_name}', conn, if_exists = 'replace', index = False)
                
                st.success(f'파일은 성공적으로 데이터베이스로 저장되었습니다. 데이터베이스명 [{file_name}]')

                # 연결 종료
                conn
                conn.close()