{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "id": "5835a11d-0aae-4555-89b1-ab6090883fef",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Файл 'orders.csv' создан: 2000 строк.\n",
      "Файл 'clients.csv' создан: 500 строк.\n",
      "\n",
      "Готово! Теперь можешь запускать код из статьи.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import numpy as np\n",
    "import random\n",
    "from datetime import datetime, timedelta\n",
    "\n",
    "# Настройки генерации\n",
    "NUM_ROWS = 2000       # Количество заказов\n",
    "NUM_CLIENTS = 500     # Количество уникальных клиентов (меньше заказов, чтобы были повторные покупки)\n",
    "\n",
    "# --- 1. ГЕНЕРАЦИЯ orders.csv ---\n",
    "\n",
    "# Генерация дат за последний год\n",
    "def generate_dates(start_date, num_days, n):\n",
    "    start = datetime.strptime(start_date, \"%Y-%m-%d\")\n",
    "    # Генерируем случайное кол-во дней для прибавления к стартовой дате\n",
    "    random_days = np.random.randint(0, num_days, n)\n",
    "    return [start + timedelta(days=int(day)) for day in random_days]\n",
    "\n",
    "# Списки категорий и городов для случайного выбора\n",
    "categories = ['Electronics', 'Clothing', 'Home', 'Books', 'Sports', 'Beauty', 'Auto']\n",
    "cities = ['Moscow', 'Saint Petersburg', 'Novosibirsk', 'Yekaterinburg', 'Kazan', 'Sochi', 'Vladivostok']\n",
    "\n",
    "# Создаем словарь с данными\n",
    "data = {\n",
    "    'order_id': np.arange(1001, 1001 + NUM_ROWS),\n",
    "    \n",
    "    'date': generate_dates('2023-01-01', 365, NUM_ROWS),\n",
    "    \n",
    "    # Генерируем ID пользователей от 1 до 500\n",
    "    'user_id': np.random.randint(1, NUM_CLIENTS + 1, NUM_ROWS).astype(float),\n",
    "    \n",
    "    'product_id': np.random.randint(10000, 99999, NUM_ROWS),\n",
    "    \n",
    "    'category': np.random.choice(categories, NUM_ROWS),\n",
    "    \n",
    "    # Цены от 500 до 50000\n",
    "    'price': np.random.randint(500, 50000, NUM_ROWS),\n",
    "    \n",
    "    'city': np.random.choice(cities, NUM_ROWS),\n",
    "    \n",
    "    # Рейтинг от 1 до 5\n",
    "    'rating': np.random.randint(1, 6, NUM_ROWS).astype(float)\n",
    "}\n",
    "\n",
    "df_orders = pd.DataFrame(data)\n",
    "\n",
    "# --- ДОБАВЛЯЕМ \"ГРЯЗЬ\" (Пропуски/NaN) ---\n",
    "# Для реалистичности удалим часть данных, чтобы ты мог тренировать методы dropna/fillna\n",
    "\n",
    "# Удаляем 5% user_id (как будто пользователь не залогинился)\n",
    "random_indices_user = np.random.choice(df_orders.index, size=int(NUM_ROWS * 0.05), replace=False)\n",
    "df_orders.loc[random_indices_user, 'user_id'] = np.nan\n",
    "\n",
    "# Удаляем 10% рейтингов (не все ставят оценки)\n",
    "random_indices_rating = np.random.choice(df_orders.index, size=int(NUM_ROWS * 0.10), replace=False)\n",
    "df_orders.loc[random_indices_rating, 'rating'] = np.nan\n",
    "\n",
    "# Сохраняем orders.csv\n",
    "df_orders.to_csv('orders.csv', index=False)\n",
    "print(f\"Файл 'orders.csv' создан: {df_orders.shape[0]} строк.\")\n",
    "\n",
    "\n",
    "# --- 2. ГЕНЕРАЦИЯ clients.csv ---\n",
    "\n",
    "first_names = ['Ivan', 'Maria', 'Petr', 'Olga', 'Dmitry', 'Anna', 'Sergey', 'Elena', 'Alex', 'Yulia']\n",
    "last_names = ['Ivanov', 'Petrov', 'Sidorov', 'Smirnov', 'Kuznetsov', 'Popov', 'Sokolov', 'Mikhailov']\n",
    "\n",
    "# Генерация списка клиентов\n",
    "clients_data = []\n",
    "for i in range(1, NUM_CLIENTS + 1):\n",
    "    f_name = random.choice(first_names)\n",
    "    l_name = random.choice(last_names)\n",
    "    clients_data.append({\n",
    "        'user_id': i,\n",
    "        'name': f\"{f_name} {l_name}\",\n",
    "        # Генерируем email из имени\n",
    "        'email': f\"{f_name.lower()}.{l_name.lower()}{i}@example.com\"\n",
    "    })\n",
    "\n",
    "df_clients = pd.DataFrame(clients_data)\n",
    "\n",
    "# Сохраняем clients.csv\n",
    "df_clients.to_csv('clients.csv', index=False)\n",
    "print(f\"Файл 'clients.csv' создан: {df_clients.shape[0]} строк.\")\n",
    "\n",
    "print(\"\\nГотово! Теперь можешь запускать код из статьи.\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "37fd9038-fadd-463b-b65c-776208c12e6d",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.6"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}