"""
test_DROP_Basso.py — Stress Test: rimozione dello scaffale Basso dal catalogo

Come funziona:
  1. import_dataset()                           : carica il catalogo completo
  2. Crea un'istanza di "ScaffaleDropStressTest" con parametro "shelf_drop=['Basso']" da droppare
  3. Chiama il metodo sim_ScaffaleDropStressTest() : per le probabilità aggiorante
  4. plot_choice_probabilities()                : visualizza il confronto
  5. Salva CSV con prodotti rimasti, probabilità medie, probabilità per segmento

Output:
  - prodotti_noBasso.csv       : DataFrame prodotti dopo il drop
  - prob_prodotti_noBasso.csv  : vettore probabilità medie
  - prob_segmenti_noBasso.csv  : matrice probabilità per segmento
"""
import sys
import os
cartella_progetto = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..'))
if cartella_progetto not in sys.path:
    sys.path.append(cartella_progetto)
from models import *
from optimization import *
from plot_segment_test import *
from prepare_data import import_dataset

prodotti_tab = import_dataset()

test_noBasso = ScaffaleDropStressTest(prodotti_tab, shelf_drop=['Basso'])
res_noBasso = test_noBasso.sim_ScaffaleDropStressTest(MNLChoiceModel, LatentChoiceModel)

plot_choice_probabilities(res_noBasso,test_label= "Drop Scaffale Basso",segment_names= ["Loyal A","Loyal B","Loyal C","Loyal D", "Price", "Quality"])

# Esportazione caratteristiche prodotti rimasti
res_noBasso[0].to_csv(r'test_res\prodotti_noBasso.csv', index=False)
# Esportazione probabilità prodotti
res_noBasso[1].to_csv(r'test_res\prob_prodotti_noBasso.csv', header=False, index=False)
# Esportazione probabilità segmenti
res_noBasso[2].to_csv(r'test_res\prob_segmenti_noBasso.csv', header=False, index=False)

