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import pandas as pd


def read_attr(attr_path: str) -> list[str]:
    with open(attr_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return f.read().splitlines()


def load_data(data_path: str, attr: list[str]) -> pd.DataFrame:
    return pd.read_csv(data_path, header=None, names=attr, encoding='utf-8')


def split_label_inplace(df: pd.DataFrame) -> None:
    df['label'] = df['name'].copy()
    df.drop(columns=['name'], inplace=True)


def minmax_scale_inplace(
    df: pd.DataFrame, exclude_cols: tuple[str, ...] = ('label',)
) -> list[str]:
    num_cols = df.select_dtypes(include='number').columns.tolist()
    for col in exclude_cols:
        if col in num_cols:
            num_cols.remove(col)
    if not num_cols:
        return []

    mn = df[num_cols].min()
    mx = df[num_cols].max()
    rng = mx - mn

    const_cols = rng[rng == 0].index.tolist()
    var_cols = rng[rng != 0].index.tolist()

    if var_cols:
        df[var_cols] = (df[var_cols] - mn[var_cols]).div(rng[var_cols])
    if const_cols:
        df[const_cols] = 0.0

    return num_cols


def print_summary(
    df: pd.DataFrame, orig_shape: tuple[int, int], num_cols: list[str]
) -> None:
    print(f"[1] 원본 DataFrame 모양: {orig_shape}")
    print("[2] 라벨 분포:")
    print(df['label'].value_counts(dropna=False))

    if num_cols:
        desc = df[num_cols].describe()
        minmax = desc.loc[['min', 'max']].round(6).to_dict()
        print("[3] 스케일 결과 상/하한 요약:")
        print(minmax)
    else:
        print("[3] 스케일 대상 수치 컬럼이 없습니다.")


def main(attr_path: str = 'a_attr', data_path: str = 'a') -> None:
    # 1. 데이터 적재
    try:
        attr = read_attr(attr_path)
    except FileNotFoundError:
        print(f"[오류] 파일 열기 실패: {attr_path}")
        return
    except UnicodeDecodeError as e:
        print(f"[오류] 디코딩 오류({attr_path}): {e}")
        return
    except OSError as e:
        print(f"[오류] 파일 열기 실패({attr_path}): {e}")
        return

    try:
        df = load_data(data_path, attr)
    except FileNotFoundError:
        print(f"[오류] 파일 열기 실패: {data_path}")
        return
    except UnicodeDecodeError as e:
        print(f"[오류] 디코딩 오류({data_path}): {e}")
        return
    except OSError as e:
        print(f"[오류] 파일 열기 실패({data_path}): {e}")
        return
    except Exception as e:
        print(f"[오류] 파싱/스케일링 단계 기타 오류(읽기): {e}")
        return

    # 2, 3. 라벨 분리 + 스케일링
    try:
        orig_shape = df.shape
        split_label_inplace(df)
        num_cols = minmax_scale_inplace(df, exclude_cols=('label',))
        print_summary(df, orig_shape, num_cols)
    except Exception as e:
        print(f"[오류] 파싱/스케일링 단계 기타 오류: {e}")
        return


if __name__ == "__main__":
    main()