import pandas as pd
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame()
df["Standort"] = []

abkuerzungen = {
    "Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg": "BTU Cottbus-Senftenberg",
    "Bergische Universität Wuppertal": "BU Wuppertal",
    "Christian-Albrechts-Universität zu Kiel": "CAU Kiel",
    "Fachhochschule St. Pölten (AUT)": "FH St. Pölten",
    "Universität Magdeburg": "OVGU Magdeburg",
}

# Einlesen aller Dateien im Ordner /data
files = os.listdir('data')
for fil in files:
    data = pd.read_csv('data/' + fil)
    data = data[["Standort","Status"]]
    data = data.groupby(["Standort"]).count()
    data = data.reset_index()
    data[fil.strip(".csv")] = data["Status"]
    data.drop(columns=["Status"], inplace=True)
    
    df = pd.merge(df, data, on="Standort", how="outer")

df["Standort"] = df["Standort"].map(abkuerzungen).fillna(df["Standort"])

#df.to_csv('auswertung.csv', index=False)

# Umwandlung in ein Pivot-Format für eine Heatmap
df_heatmap = df.set_index("Standort").fillna(0)

# Plot anpassen: quadratische Zellen und Farbskala, die 0 von 1 abhebt
plt.figure(figsize=(0.6 * df_heatmap.shape[1], 0.6 * df_heatmap.shape[0]))
sns.heatmap(
    df_heatmap,
    cmap="coolwarm",  # Farbpalette für besseren Kontrast zwischen 0 und 1
    square=True,      # Erzwingt quadratische Zellen
    cbar_kws={'label': 'Anzahl der Teilnehmer'}  # Beschriftung der Farbleiste
)

plt.title("Anzahl der Teilnehmer pro Standort und Tagung")
plt.xlabel("Tagung")
plt.ylabel("Standort")
# Achsenticks anpassen
plt.xticks(rotation=45, ha="right", fontsize=6)  # Schriftgröße und Ausrichtung der x-Achse anpassen
plt.yticks(fontsize=8)  # Schriftgröße der y-Achse anpassen
plt.show()