import pandas as pd

df = pd.read_csv("61b7cc82-fb4b-4c06-b26e-f76f61783c4e.csv")
df['last_changed'] = pd.to_datetime(df['last_changed'])
df['state'] = pd.to_numeric(df['state'], errors='coerce')

# rozdělit na dva senzory
inside = df[df['entity_id'].str.contains('timmerflotte')].set_index('last_changed')['state'].sort_index()
outside = df[df['entity_id']=='sensor.teplota_venek'].set_index('last_changed')['state'].sort_index()

print("timmerflotte:  ", inside.min(), "-", inside.max(), "| rozsah času:", inside.index.min(), "->", inside.index.max())
print("teplota_venek: ", outside.min(), "-", outside.max(), "| rozsah času:", outside.index.min(), "->", outside.index.max())
print()

# Sjednotit na společnou časovou osu pomocí forward-fill (step function - HA drží poslední hodnotu)
combined = pd.concat([inside.rename('inside'), outside.rename('outside')], axis=1).sort_index()
combined = combined.ffill().dropna()

diff = combined['inside'] - combined['outside']

print("Počet zarovnaných bodů:", len(combined))
print()
print(f"Průměrný rozdíl (vnitřní - venek):      {diff.mean():+.3f} °C")
print(f"Průměrný absolutní rozdíl |vnitřní-venek|: {diff.abs().mean():.3f} °C")
print(f"Medián rozdílu:                         {diff.median():+.3f} °C")
print(f"Min / Max rozdílu:                      {diff.min():+.3f} / {diff.max():+.3f} °C")
print(f"Směrodatná odchylka rozdílu:            {diff.std():.3f} °C")