import pandas as pd

#get todas empresas do brasil feitas até 2020 fonte brasio.io  https://brasil.io/dataset/socios-brasil/empresas/
#ou seja empresas criadas depois de 2020 nao sao adiquiridas e cnpj pode mudar entao cnpj sera retirado ou dito que é o de 2020
empresas  = pd.read_csv("empresas.csv")

#empresas com renuncia fiscal data definida no site
empresas_fiscal = pd.read_csv("renuncia-por-regime-agregado .xlsx - Empresas até ago2024 (1).csv")
empresas_fiscal = empresas_fiscal.rename(columns={"DIRBI - Por Empresas - Valores Totais e por Benefício (acumulado até agosto de 2024)": "razao_social"})
#remove headline
empresas_fiscal = empresas_fiscal[3:]

top_companies  = pd.merge(empresas, empresas_fiscal, on='razao_social', how='inner')
top_companies["Unnamed: 1"] = top_companies["Unnamed: 1"].str.replace(".", "")
top_companies["Unnamed: 1"] = top_companies["Unnamed: 1"].str.replace(",", ".").astype(float)

import pandas as pd
import plotly.express as px

import pandas as pd
import plotly.express as px

def top_evasao_uf(top_companies, uf):
    df_total = top_companies
    df = top_companies[top_companies["uf"] == uf].drop_duplicates("razao_social").nlargest(1000, "Unnamed: 1")
    df = df.sort_values(by="Unnamed: 1", ascending=False)

    total_value = df_total["Unnamed: 1"].sum()
    df["Porcentagem de renuncias Fiscais"] = (df["Unnamed: 1"] / total_value) * 100


    # Create the treemap
    fig = px.treemap(
        df,
        path=[ "razao_social"],  # Hierarchy: Company Name
        values="Unnamed: 1",  # Size of each block
        title=f"O verdadeiro custo Brasil {uf} - Renúncias Fiscais 2024 (Deixam de pagar impostos)",
        color="Porcentagem de renuncias Fiscais",  # Color by the percentage value
        color_continuous_scale=px.colors.sequential.RdBu_r,  # Continuous color scale

    )

    # Customize the appearance of the treemap
    fig.update_traces(
        textfont_size=18,  # Increase text font size
        texttemplate="%{label}<br><b>R$ %{value:,.2f}</b>", 
        hovertemplate=(
            "<b>%{label}</b><br>"
            "CNPJ de 20 de Setembro de 2020: %{customdata[0]}<br>"
            "Valor: R$ %{value:,.2f}<br>"
            "Porcentagem de renuncias Fiscais: %{color:.2f}%<br>"  # Add percentage to the hover information
        ),
        customdata=df[["cnpj"]].values  # Pass the CNPJ data to hover
    )

    # Customize layout for better presentation
    fig.update_layout(
        title_font_size=24,
        title_font_family="Arial",
        title_x=0.5,  # Center the title
        margin=dict(t=40, b=40, l=40, r=40),  # Adjust margins
        font=dict(size=14, color="black", family="Verdana"),  # Customize font
        paper_bgcolor="white",  # Background color
        plot_bgcolor="white",  # Plot background color
        autosize=True,
        hovermode='closest',
    )

    # Save the figure as HTML
    fig.write_html(f""+uf.upper()+".html", full_html=True)
    
    return fig
for uf in top_companies["uf"].unique():
    top_evasao_uf(top_companies,uf)