# preprocessing.py - 전처리 및 데이터 변환 모듈

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import pytz
from dateutil import parser as date_parser
from supabase_utils import get_supabase_client, get_harmonic_predictions
import traceback

def convert_tide_level_to_residual(df, station_id):
    """
    tide_level 데이터를 residual로 변환
    residual = tide_level - harmonic_level
    """
    print(f"🔄 {station_id} 관측소의 tide_level → residual 변환 시작")
    
    # 1. 입력 데이터 검증
    if 'tide_level' not in df.columns:
        raise ValueError("tide_level 컬럼이 없습니다.")
    
    if 'date' not in df.columns:
        raise ValueError("date 컬럼이 없습니다.")
    
    # 2. 시간 데이터 정리
    df = df.copy()
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    
    # 3. KST 시간대 설정
    kst = pytz.timezone('Asia/Seoul')
    if df['date'].dt.tz is None:
        df['date'] = df['date'].dt.tz_localize(kst)
    else:
        df['date'] = df['date'].dt.tz_convert(kst)
    
    # 4. 입력 데이터는 이미 144개로 슬라이싱된 상태
    df_input = df.copy()
    start_time = df_input['date'].min()
    end_time = df_input['date'].max()
    print(f"📅 입력 데이터 시간 범위: {start_time} ~ {end_time}")
    
    # 5. Supabase에서 harmonic_level 조회
    try:
        harmonic_data = get_harmonic_predictions(station_id, start_time, end_time)
        print(f"📊 조화 예측 데이터 {len(harmonic_data) if harmonic_data else 0}개 조회")
        
        if not harmonic_data:
            print("⚠️ 조화 예측 데이터가 없습니다. 가상 데이터로 대체합니다.")
            return create_mock_residual_data(df_input)
            
    except Exception as e:
        print(f"❌ Supabase 조회 오류: {e}")
        print("⚠️ 가상 데이터로 대체합니다.")
        return create_mock_residual_data(df_input)
    
    # 6. harmonic_data를 딕셔너리로 변환 (시간 기준)
    harmonic_dict = {}
    for h_data in harmonic_data:
        try:
            h_time_str = h_data['predicted_at']
            h_time = parse_time_string(h_time_str)
            
            if h_time is None:
                continue
                
            # KST로 변환
            if h_time.tzinfo is None:
                h_time = pytz.UTC.localize(h_time)
            h_time = h_time.astimezone(kst)
            
            # 5분 단위로 정규화
            minutes = (h_time.minute // 5) * 5
            h_time = h_time.replace(minute=minutes, second=0, microsecond=0)
            
            harmonic_dict[h_time] = float(h_data['harmonic_level'])
            
        except Exception as e:
            print(f"⚠️ 조화 데이터 파싱 오류: {h_data}, {e}")
            continue
    
    print(f"📊 사용 가능한 조화 데이터: {len(harmonic_dict)}개")
    
    # 7. residual 계산
    residual_values = []
    successful_conversions = 0
    
    for idx, row in df_input.iterrows():
        tide_level = row['tide_level']
        timestamp = row['date']
        
        # 5분 단위로 정규화
        minutes = (timestamp.minute // 5) * 5
        normalized_time = timestamp.replace(minute=minutes, second=0, microsecond=0)
        
        # 정확히 매칭되는 harmonic_level 찾기
        harmonic_level = harmonic_dict.get(normalized_time)
        
        # 매칭되지 않으면 가장 가까운 시간 찾기 (5분 이내)
        if harmonic_level is None:
            harmonic_level = find_closest_harmonic(normalized_time, harmonic_dict, max_diff_minutes=5)
        
        # 이상치 플래그 확인
        is_outlier = False
        if '_tide_outlier_flag' in df_input.columns:
            is_outlier = df_input.at[idx, '_tide_outlier_flag'] if not pd.isna(df_input.at[idx, '_tide_outlier_flag']) else False
        
        if is_outlier:
            # 이상치로 탐지된 경우 residual = 0 (harmonic만 사용)
            residual_values.append(0.0)
            successful_conversions += 1
            print(f"   🚨 이상치 탐지된 시점 {timestamp}: residual=0 적용")
        elif harmonic_level is not None:
            residual = tide_level - harmonic_level
            residual_values.append(residual)
            successful_conversions += 1
        else:
            # 조화 데이터가 없으면 평균값으로 대체
            residual_values.append(0.0)
    
    # 8. residual 컬럼 추가
    df_input['residual'] = residual_values
    
    # 9. 불필요한 컬럼 제거 (모델에서 사용하지 않음)
    columns_to_remove = ['tide_level', '_tide_outlier_flag']
    for col in columns_to_remove:
        if col in df_input.columns:
            df_input = df_input.drop(columns=[col])
            print(f"🗑️ {col} 컬럼 제거")
    
    print(f"📊 최종 컬럼: {list(df_input.columns)}")
    print(f"📊 최종 shape: {df_input.shape}")
    
    conversion_rate = successful_conversions / len(df_input) * 100
    print(f"✅ 변환 완료: {successful_conversions}/{len(df_input)} ({conversion_rate:.1f}%)")
    
    return df_input

def parse_time_string(time_str):
    """다양한 형태의 시간 문자열 파싱"""
    try:
        if 'T' in time_str:
            if time_str.endswith('Z'):
                return datetime.fromisoformat(time_str[:-1] + '+00:00')
            elif '+' in time_str or time_str.count('-') > 2:
                return datetime.fromisoformat(time_str)
            else:
                return datetime.fromisoformat(time_str + '+00:00')
        else:
            return date_parser.parse(time_str)
    except Exception as e:
        print(f"시간 파싱 실패: {time_str}, {e}")
        return None

def find_closest_harmonic(target_time, harmonic_dict, max_diff_minutes=5):
    """가장 가까운 시간의 harmonic_level 찾기"""
    min_diff = float('inf')
    closest_value = None
    
    for h_time, h_value in harmonic_dict.items():
        diff_seconds = abs((h_time - target_time).total_seconds())
        if diff_seconds < min_diff and diff_seconds <= max_diff_minutes * 60:
            min_diff = diff_seconds
            closest_value = h_value
    
    return closest_value

def create_mock_residual_data(df):
    """Supabase 연결 실패 시 가상 residual 데이터 생성"""
    print("🎭 가상 residual 데이터 생성 중...")
    
    df = df.copy()
    
    # 간단한 사인파 기반 가상 residual 생성
    timestamps = df['date']
    time_hours = [(t - timestamps.iloc[0]).total_seconds() / 3600 for t in timestamps]
    
    # 조위의 일반적인 패턴을 모방한 가상 residual
    # 주기적 성분 + 노이즈 + 트렌드
    residual_values = []
    
    for i, hour in enumerate(time_hours):
        # 반일주조 (12.42시간 주기)
        semi_diurnal = 15 * np.sin(2 * np.pi * hour / 12.42)
        
        # 일주조 (24.84시간 주기) 
        diurnal = 8 * np.sin(2 * np.pi * hour / 24.84)
        
        # 노이즈
        noise = np.random.normal(0, 3)
        
        # 작은 트렌드
        trend = 0.1 * hour
        
        residual = semi_diurnal + diurnal + noise + trend
        residual_values.append(residual)
    
    df['residual'] = residual_values
    
    # 불필요한 컬럼 제거 (모델에서 사용하지 않음)
    columns_to_remove = ['tide_level', '_tide_outlier_flag']
    for col in columns_to_remove:
        if col in df.columns:
            df = df.drop(columns=[col])
            print(f"🗑️ {col} 컬럼 제거")
    
    print(f"📊 최종 컬럼: {list(df.columns)}")
    print(f"📊 최종 shape: {df.shape}")
    print(f"✅ 가상 residual 데이터 {len(residual_values)}개 생성")
    return df

def detect_harmonic_based_outliers(df, station_id):
    """조화 예측 기반 tide_level 이상치 탐지"""
    print("🌊 Harmonic 기반 tide_level 이상치 탐지 시작...")
    
    if 'tide_level' not in df.columns:
        print("⚠️ tide_level 컬럼이 없어서 이상치 탐지를 건너뜁니다.")
        return pd.Series(False, index=df.index)
    
    try:
        # 1. 해당 시간대 harmonic_level 조회
        df_copy = df.copy()
        df_copy['date'] = pd.to_datetime(df_copy['date'])
        
        # KST 시간대 설정
        kst = pytz.timezone('Asia/Seoul')
        if df_copy['date'].dt.tz is None:
            df_copy['date'] = df_copy['date'].dt.tz_localize(kst)
        else:
            df_copy['date'] = df_copy['date'].dt.tz_convert(kst)
        
        start_time = df_copy['date'].min()
        end_time = df_copy['date'].max()
        
        print(f"📅 이상치 탐지 시간 범위: {start_time} ~ {end_time}")
        
        # 2. Harmonic 데이터 조회
        harmonic_data = get_harmonic_predictions(station_id, start_time, end_time)
        
        if not harmonic_data:
            print("❌ 조화 예측 데이터가 없어서 물리적 한계로 대체합니다.")
            # 물리적 한계로 폴백
            physical_outliers = (df['tide_level'] < -300) | (df['tide_level'] > 2000)
            return physical_outliers
        
        print(f"📊 조화 예측 데이터: {len(harmonic_data)}개 조회")
        
        # 3. Harmonic 딕셔너리 생성
        harmonic_dict = {}
        for h_data in harmonic_data:
            try:
                h_time_str = h_data['predicted_at']
                h_time = parse_time_string(h_time_str)
                
                if h_time is None:
                    continue
                    
                # KST로 변환
                if h_time.tzinfo is None:
                    h_time = pytz.UTC.localize(h_time)
                h_time = h_time.astimezone(kst)
                
                # 5분 단위로 정규화
                minutes = (h_time.minute // 5) * 5
                h_time = h_time.replace(minute=minutes, second=0, microsecond=0)
                
                harmonic_dict[h_time] = float(h_data['harmonic_level'])
                
            except Exception as e:
                print(f"⚠️ 조화 데이터 파싱 오류: {h_data}, {e}")
                continue
        
        print(f"📊 사용 가능한 조화 예측: {len(harmonic_dict)}개")
        
        # 4. Residual 계산
        residuals = []
        outlier_flags = []
        
        for idx, row in df_copy.iterrows():
            tide_level = row['tide_level']
            timestamp = row['date']
            
            # 5분 단위로 정규화
            minutes = (timestamp.minute // 5) * 5
            normalized_time = timestamp.replace(minute=minutes, second=0, microsecond=0)
            
            # 정확히 매칭되는 harmonic_level 찾기
            harmonic_level = harmonic_dict.get(normalized_time)
            
            # 매칭되지 않으면 가장 가까운 시간 찾기 (5분 이내)
            if harmonic_level is None:
                harmonic_level = find_closest_harmonic(normalized_time, harmonic_dict, max_diff_minutes=5)
            
            if harmonic_level is not None:
                residual = tide_level - harmonic_level
                residuals.append(residual)
                outlier_flags.append(False)  # 일단 정상으로 표시
            else:
                # Harmonic 데이터가 없으면 물리적 한계로 판정
                outlier_flags.append(tide_level < -300 or tide_level > 2000)
                residuals.append(0.0)
        
        # 5. Residual 기반 3σ 이상치 탐지
        if len(residuals) > 0:
            residuals_array = np.array(residuals)
            # NaN이 아닌 residual만으로 통계 계산
            valid_residuals = residuals_array[~np.isnan(residuals_array)]
            
            if len(valid_residuals) > 3:  # 최소 3개 이상 필요
                residual_mean = np.mean(valid_residuals)
                residual_std = np.std(valid_residuals)
                
                print(f"📈 Residual 통계: 평균={residual_mean:.1f}cm, 표준편차={residual_std:.1f}cm")
                
                if residual_std > 0:  # 표준편차가 0이 아닌 경우만
                    # 3σ 기준 이상치 탐지
                    threshold = 3 * residual_std
                    for i, residual in enumerate(residuals):
                        if not np.isnan(residual):
                            if abs(residual - residual_mean) > threshold:
                                outlier_flags[i] = True
                    
                    outlier_count = sum(outlier_flags)
                    print(f"🚨 Harmonic 기반 이상치 탐지: {outlier_count}개 (3σ={threshold:.1f}cm 기준)")
                else:
                    print("📊 Residual 표준편차가 0이므로 물리적 한계만 적용")
            else:
                print("📊 유효한 residual이 부족하여 물리적 한계만 적용")
        
        return pd.Series(outlier_flags, index=df.index)
        
    except Exception as e:
        print(f"❌ Harmonic 기반 이상치 탐지 실패: {e}")
        traceback.print_exc()
        # 폴백: 물리적 한계로 탐지
        physical_outliers = (df['tide_level'] < -300) | (df['tide_level'] > 2000)
        return physical_outliers

def detect_weather_outliers(df):
    """기상 데이터 물리적 한계 기반 이상치 탐지"""
    print("🌡️ 기상 데이터 물리적 한계 기반 이상치 탐지 시작...")
    
    # 물리적 한계 정의
    PHYSICAL_LIMITS = {
        'air_pres': (850, 1100),         # hPa (극한 기상 포함)
        'wind_speed': (0, 80),           # m/s (한국 최대풍속 고려)
        'air_temp': (-35, 45),           # °C (한국 기록 극값)
        'wind_dir': (0, 360)             # degree
    }
    
    outliers = pd.DataFrame(False, index=df.index, columns=df.columns)
    
    for col, (min_val, max_val) in PHYSICAL_LIMITS.items():
        if col in df.columns:
            col_outliers = (df[col] < min_val) | (df[col] > max_val)
            outlier_count = col_outliers.sum()
            
            if outlier_count > 0:
                print(f"🌡️ {col} 물리적 한계 이상치: {outlier_count}개 (범위: {min_val}~{max_val})")
                outliers[col] = col_outliers
    
    return outliers

def validate_input_data(df):
    """입력 데이터 유효성 검증"""
    print("🔍 입력 데이터 검증 중...")
    
    issues = []
    
    # 필수 컬럼 체크
    required_columns = ['date', 'air_pres', 'wind_dir', 'wind_speed', 'air_temp', 'tide_level']
    missing_columns = [col for col in required_columns if col not in df.columns]
    
    if missing_columns:
        issues.append(f"필수 컬럼 누락: {missing_columns}")
    
    # 결측치 체크 (경고만 표시, 진행은 허용)
    warnings = []
    missing_counts = df.isnull().sum()
    for col, count in missing_counts.items():
        if count > 0:
            missing_rate = count / len(df) * 100
            warnings.append(f"결측치 발견: {col} 컬럼에 {count}개 ({missing_rate:.1f}%)")
    
    # tide_level 범위 체크 (일반적인 조위 범위)
    if 'tide_level' in df.columns:
        valid_tide_data = df['tide_level'].dropna()
        if len(valid_tide_data) > 0:
            min_tide = valid_tide_data.min()
            max_tide = valid_tide_data.max()
            
            if min_tide < -200 or max_tide > 1500:
                warnings.append(f"조위 범위 이상: {min_tide:.1f}~{max_tide:.1f}cm (일반 범위: -200~1500cm)")
    
    # 심각한 이슈가 있으면 실패
    critical_issues = []
    
    # 데이터가 너무 적으면 중단
    if len(df) < 72:
        critical_issues.append(f"데이터 부족: 최소 72개 필요, 현재 {len(df)}개")
    
    # 필수 컬럼 전체가 결측인 경우 중단
    for col in ['date', 'tide_level']:
        if col in missing_counts and missing_counts[col] == len(df):
            critical_issues.append(f"필수 컬럼 {col}이 완전히 비어있습니다")
    
    if critical_issues:
        print(f"❌ 심각한 문제: {len(critical_issues)}개")
        for issue in critical_issues:
            print(f"  - {issue}")
        return False, critical_issues
    
    if warnings:
        print(f"⚠️ 경고사항: {len(warnings)}개")
        for warning in warnings:
            print(f"  - {warning}")
        print("⏩ 경고가 있지만 처리를 계속합니다")
    
    print("✅ 데이터 검증 통과")
    return True, warnings

def adaptive_interpolation(df, col, missing_groups, station_id=None):
    """적응적 보간: 결측치 패턴에 따라 다른 보간 방법 적용"""
    
    for start_idx, end_idx in missing_groups:
        gap_size = end_idx - start_idx + 1
        
        print(f"🔧 {col} 컬럼: {gap_size}개 연속 결측치 처리 중...")
        
        if gap_size <= 3:  # 1-3개 (5-15분)
            # 선형보간
            df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = \
                df[col].iloc[start_idx:end_idx+1].interpolate(method='linear')
            print(f"   → 선형보간 적용")
            
        elif gap_size <= 12:  # 4-12개 (20분-1시간)
            if col == 'tide_level' and station_id:
                # 조화 예측 기반 보간
                filled_values = harmonic_based_imputation(df, start_idx, end_idx, station_id)
                if filled_values is not None:
                    df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = filled_values
                    print(f"   → 조화 예측 기반 보간 적용")
                else:
                    # 폴백: 스플라인 보간
                    df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = \
                        df[col].iloc[start_idx:end_idx+1].interpolate(method='spline', order=2)
                    print(f"   → 스플라인 보간 적용 (조화 데이터 없음)")
            else:
                # 기상 데이터: 스플라인 보간
                df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = \
                    df[col].iloc[start_idx:end_idx+1].interpolate(method='spline', order=2)
                print(f"   → 스플라인 보간 적용")
                
        elif gap_size <= 36:  # 13-36개 (1-3시간)
            # 주기 패턴 기반 (12시간 전 데이터)
            filled_values = seasonal_pattern_imputation(df, col, start_idx, end_idx)
            if filled_values is not None:
                df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = filled_values
                print(f"   → 주기 패턴 기반 보간 적용")
            else:
                # 폴백: 이동평균 보간
                window_size = min(12, (len(df) - end_idx - 1), start_idx)
                if window_size > 0:
                    before_avg = df[col].iloc[start_idx-window_size:start_idx].mean()
                    after_avg = df[col].iloc[end_idx+1:end_idx+1+window_size].mean()
                    df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = \
                        np.linspace(before_avg, after_avg, gap_size)
                    print(f"   → 이동평균 기반 보간 적용")
                
        else:  # 37개 이상 (3시간+) - 극한 상황
            print(f"   ⚠️ 극한 결측치 상황 ({gap_size}개)")
            
            if col == 'tide_level' and station_id:
                # tide_level: 조화 예측만으로 복원 시도
                filled_values = extreme_harmonic_imputation(df, start_idx, end_idx, station_id)
                if filled_values is not None:
                    df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = filled_values
                    print(f"   → 조화 예측 기반 극한 보간 적용")
                else:
                    # 조화 예측 실패시 폴백
                    fill_value = get_fallback_value(df, col, start_idx, end_idx)
                    df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = fill_value
                    print(f"   → 폴백 상수값 채움 (값: {fill_value:.2f})")
            else:
                # 기상 데이터: 기후 평년값 또는 상수값
                fill_value = get_climate_normal_value(col) or get_fallback_value(df, col, start_idx, end_idx)
                df.iloc[start_idx:end_idx+1, df.columns.get_loc(col)] = fill_value
                print(f"   → 기후 평년값/상수값 채움 (값: {fill_value:.2f})")

def harmonic_based_imputation(df, start_idx, end_idx, station_id):
    """조화 예측 기반 tide_level 보간"""
    try:
        # 결측 구간의 시간 정보
        missing_times = df['date'].iloc[start_idx:end_idx+1]
        start_time = missing_times.iloc[0]
        end_time = missing_times.iloc[-1]
        
        # 조화 예측 데이터 조회
        harmonic_data = get_harmonic_predictions(station_id, start_time, end_time)
        if not harmonic_data:
            return None
            
        # 주변 residual 평균 계산
        before_residual = 0
        after_residual = 0
        
        if start_idx > 5:  # 이전 5개 평균
            before_tide = df['tide_level'].iloc[start_idx-5:start_idx].mean()
            # 조화값이 있다면 residual 계산 가능
        if end_idx < len(df) - 6:  # 이후 5개 평균
            after_tide = df['tide_level'].iloc[end_idx+1:end_idx+6].mean()
            
        # 조화값 + 추정 residual로 tide_level 복원
        estimated_residual = 0  # 단순화: 주변 패턴 분석하여 residual 추정
        
        harmonic_dict = {}
        for h_data in harmonic_data:
            h_time = pd.to_datetime(h_data['predicted_at']).tz_convert('Asia/Seoul')
            h_time = h_time.replace(minute=(h_time.minute // 5) * 5, second=0, microsecond=0)
            harmonic_dict[h_time] = float(h_data['harmonic_level'])
        
        # 각 시점별로 조화값 + 추정 residual
        filled_values = []
        for time in missing_times:
            time_normalized = time.replace(minute=(time.minute // 5) * 5, second=0, microsecond=0)
            if time_normalized in harmonic_dict:
                estimated_tide = harmonic_dict[time_normalized] + estimated_residual
                filled_values.append(estimated_tide)
            else:
                return None  # 조화 데이터 부족
                
        return filled_values
        
    except Exception as e:
        print(f"   ❌ 조화 기반 보간 실패: {e}")
        return None

def seasonal_pattern_imputation(df, col, start_idx, end_idx):
    """주기 패턴 기반 보간 (12시간/24시간 전 데이터 활용)"""
    try:
        gap_size = end_idx - start_idx + 1
        
        # 12시간 전 (144개 전) 데이터 확인
        cycle_12h = 144  # 5분 * 144 = 12시간
        
        if start_idx >= cycle_12h:
            pattern_12h = df[col].iloc[start_idx-cycle_12h:start_idx-cycle_12h+gap_size]
            if not pattern_12h.isna().any():
                print(f"   → 12시간 전 패턴 사용")
                return pattern_12h.values
        
        # 24시간 전 (288개 전) 데이터 확인  
        cycle_24h = 288
        if start_idx >= cycle_24h:
            pattern_24h = df[col].iloc[start_idx-cycle_24h:start_idx-cycle_24h+gap_size]
            if not pattern_24h.isna().any():
                print(f"   → 24시간 전 패턴 사용")
                return pattern_24h.values
                
        return None
    except Exception as e:
        print(f"   ❌ 주기 패턴 보간 실패: {e}")
        return None

def extreme_harmonic_imputation(df, start_idx, end_idx, station_id):
    """극한 상황에서 조화 예측만으로 tide_level 복원"""
    try:
        # 결측 구간의 시간 정보
        missing_times = df['date'].iloc[start_idx:end_idx+1]
        start_time = missing_times.iloc[0]
        end_time = missing_times.iloc[-1]
        
        print(f"   🔍 조화 예측 조회: {start_time} ~ {end_time}")
        
        # 조화 예측 데이터 조회
        harmonic_data = get_harmonic_predictions(station_id, start_time, end_time)
        if not harmonic_data:
            print(f"   ❌ 조화 예측 데이터 없음")
            return None
        
        # 조화 예측 딕셔너리 생성
        harmonic_dict = {}
        kst = pytz.timezone('Asia/Seoul')
        
        for h_data in harmonic_data:
            try:
                h_time = pd.to_datetime(h_data['predicted_at'])
                if h_time.tzinfo is None:
                    h_time = pytz.UTC.localize(h_time)
                h_time = h_time.astimezone(kst)
                
                # 5분 단위로 정규화
                h_time = h_time.replace(minute=(h_time.minute // 5) * 5, second=0, microsecond=0)
                harmonic_dict[h_time] = float(h_data['harmonic_level'])
            except Exception as e:
                continue
        
        print(f"   📊 사용 가능한 조화 예측: {len(harmonic_dict)}개")
        
        # 주변 잔차(residual) 추정 - 극한 상황이므로 보수적으로 0 사용
        # 실제로는 주변 정상 데이터에서 평균 residual을 계산할 수 있음
        estimated_residual = 0
        
        # 주변 잔차 패턴이 있으면 활용
        if start_idx > 10:
            # 이전 정상 데이터에서 tide_level - harmonic_level 패턴 분석
            recent_data = df.iloc[max(0, start_idx-20):start_idx]
            if len(recent_data) > 5:
                # 간단한 추정: 최근 추세 반영
                recent_tide_mean = recent_data['tide_level'].mean()
                # 조화값이 있다면 residual 추정 가능하지만 복잡하므로 단순화
                estimated_residual = 0  # 보수적 접근
        
        # 각 시점별로 조화값 + 추정 잔차로 tide_level 복원
        filled_values = []
        missing_count = 0
        
        for time in missing_times:
            time_normalized = time.replace(minute=(time.minute // 5) * 5, second=0, microsecond=0)
            
            if time_normalized in harmonic_dict:
                # tide_level = harmonic_level + residual
                estimated_tide = harmonic_dict[time_normalized] + estimated_residual
                filled_values.append(estimated_tide)
            else:
                missing_count += 1
                # 조화 데이터가 없으면 보간 실패
                filled_values.append(None)
        
        # 모든 시점에 조화 데이터가 있는지 확인
        if missing_count == 0:
            print(f"   ✅ 조화 예측으로 {len(filled_values)}개 포인트 복원")
            return filled_values
        else:
            print(f"   ❌ {missing_count}개 시점에 조화 데이터 부족")
            return None
            
    except Exception as e:
        print(f"   ❌ 극한 조화 보간 실패: {e}")
        return None

def get_climate_normal_value(col):
    """기상 요소별 기후 평년값 반환"""
    climate_normals = {
        'air_pres': 1013.25,    # 표준 대기압 (hPa)
        'air_temp': 15.0,       # 한국 연평균 기온 (°C) 
        'wind_speed': 2.5,      # 평균 풍속 (m/s)
        'wind_dir': 225.0       # 남서풍 (도)
    }
    return climate_normals.get(col)

def get_fallback_value(df, col, start_idx, end_idx):
    """상수값 결정 (기존 로직)"""
    if start_idx > 0 and end_idx < len(df) - 1:
        return (df[col].iloc[start_idx-1] + df[col].iloc[end_idx+1]) / 2
    elif start_idx > 0:
        return df[col].iloc[start_idx-1]
    elif end_idx < len(df) - 1:
        return df[col].iloc[end_idx+1]
    else:
        return df[col].mean()

def find_missing_groups(series):
    """연속된 결측치 구간들을 찾아 반환"""
    missing_mask = series.isna()
    groups = []
    
    start = None
    for i, is_missing in enumerate(missing_mask):
        if is_missing and start is None:
            start = i
        elif not is_missing and start is not None:
            groups.append((start, i-1))
            start = None
    
    # 마지막까지 결측치인 경우
    if start is not None:
        groups.append((start, len(series)-1))
    
    return groups

def handle_missing_values(df, station_id=None):
    """적응적 결측치 처리"""
    print("🧠 적응적 결측치 처리 시작...")
    df = df.copy()
    
    # 각 컬럼별로 적응적 처리
    numeric_columns = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    
    for col in numeric_columns:
        if df[col].isna().any():
            before_na = df[col].isna().sum()
            print(f"📊 {col}: {before_na}개 결측치 발견")
            
            # 연속 결측치 구간 찾기
            missing_groups = find_missing_groups(df[col])
            print(f"   → {len(missing_groups)}개 결측 구간")
            
            # 적응적 보간 적용
            adaptive_interpolation(df, col, missing_groups, station_id)
            
            after_na = df[col].isna().sum()
            filled_count = before_na - after_na
            print(f"✅ {col}: {filled_count}개 결측치 보간 완료")
            
            if after_na > 0:
                print(f"⚠️ {col}에 {after_na}개 결측치가 여전히 남아있습니다")
    
    print(f"✅ 적응적 결측치 처리 완료: {len(df)}행 유지")
    return df

def preprocess_uploaded_file(file_path, station_id):
    """
    업로드된 파일의 전체 전처리 파이프라인
    슬라이싱 → 이상치 탐지 → 결측치 처리 → tide_level → residual 변환 + 검증
    """
    try:
        print(f"\n🚀 {station_id} 관측소 데이터 전처리 시작")
        print(f"📁 파일: {file_path}")
        
        # 1. 파일 읽기
        df = pd.read_csv(file_path)
        print(f"📊 원본 데이터: {len(df)}행 × {len(df.columns)}열")
        
        # 2. 입력 데이터 검증
        is_valid, issues = validate_input_data(df)
        if not is_valid:
            return None, f"입력 데이터 오류:\n" + "\n".join(issues)
        
        # 3. 마지막 144개로 먼저 슬라이싱 (모델 입력 크기)
        print(f"✂️ 마지막 144개 데이터로 슬라이싱 (모델 입력 크기)")
        df_sliced = df.tail(144).copy()
        print(f"📊 슬라이싱 후 데이터: {len(df_sliced)}행 × {len(df_sliced.columns)}열")
        
        # 4. 이상치 탐지 및 처리 (144개만 대상)
        print("\n🔍 이상치 탐지 및 처리 단계 (144개 데이터 기준)")
        
        # 4-1. Harmonic 기반 tide_level 이상치 탐지
        tide_outliers = detect_harmonic_based_outliers(df_sliced, station_id)
        if tide_outliers.any():
            print(f"🌊 tide_level 이상치 {tide_outliers.sum()}개 → residual=0 처리 예정")
            df_sliced.loc[tide_outliers, '_tide_outlier_flag'] = True
        
        # 4-2. 기상 데이터 물리적 한계 기반 이상치 탐지
        weather_outliers = detect_weather_outliers(df_sliced)
        for col in weather_outliers.columns:
            if weather_outliers[col].any():
                print(f"🌡️ {col} 이상치 {weather_outliers[col].sum()}개 → NaN 변환")
                df_sliced.loc[weather_outliers[col], col] = np.nan
        
        # 5. 결측치 처리
        df_cleaned = handle_missing_values(df_sliced, station_id)
        
        # 6. tide_level → residual 변환 (이상치 플래그 반영)
        converted_df = convert_tide_level_to_residual(df_cleaned, station_id)
        
        # 5. 변환된 데이터를 임시 파일로 저장
        output_path = file_path.replace('.csv', '_processed.csv')
        converted_df.to_csv(output_path, index=False)
        
        print(f"💾 전처리 완료: {output_path}")
        
        # 6. 처리 결과 요약
        summary = {
            'original_rows': len(df),
            'processed_rows': len(converted_df),
            'has_residual': 'residual' in converted_df.columns,
            'residual_mean': converted_df['residual'].mean() if 'residual' in converted_df.columns else None,
            'residual_std': converted_df['residual'].std() if 'residual' in converted_df.columns else None,
            'output_file': output_path
        }
        
        return converted_df, summary
        
    except Exception as e:
        error_msg = f"전처리 오류: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}"
        print(f"❌ {error_msg}")
        return None, error_msg