library(sf)
library(ggplot2)
library(ggtext)
library(dplyr)
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthhires)
library(showtext)
library(viridis)
library(shadowtext)
library(ggnewscale)

# Variablen
hintergrundfarbe <- "#f2f2f2"

# Automatisches Laden von Schriftarten und Fira Sans aktivieren
showtext_auto()
font_add(family = "Fira Sans", regular = "FiraSans-Regular.ttf")

# Geodaten für Deutschland laden
germany_states <- ne_states(country = "Germany", returnclass = "sf")

# CSV-Daten einlesen
inf_qual <- read.csv2("~/Informatik-Monitor/Ländervergleich/BL_Informatik_Qualifikationsphase.csv", stringsAsFactors = FALSE)

# Daten bereinigen : "n.a." zu NA und Spalten in numerisch umwandeln
inf_qual_cl <- inf_qual %>%
  mutate(
    GK_Stunden_min = na_if(GK_Stunden_min, "n.a."),
    LK_Stunden_min = na_if(LK_Stunden_min, "n.a."),
    Wahl = na_if(Wahl, "n.a.")
  ) %>%
  mutate(
    GK_Stunden_min = as.numeric(GK_Stunden_min),
    LK_Stunden_min = as.numeric(LK_Stunden_min),
    Wahl = as.numeric(Wahl)
  )

# Zeilen mit NA in GK_Stunden_min filtern
inf_qual_gefiltert <- inf_qual_cl %>%
  filter(!is.na(GK_Stunden_min))

# Gruppieren und zusammenfassen
inf_qual_aggregiert <- inf_qual_gefiltert %>%
  group_by(Bundesland) %>%
  summarise(
    GK_Stunden_min = min(GK_Stunden_min, na.rm = TRUE),
    LK_Stunden_min = ifelse(any(is.na(LK_Stunden_min)), "n.a.", as.character(min(LK_Stunden_min, na.rm = TRUE))),
    Wahl = ifelse(any(is.na(Wahl)), "n.a.", as.character(min(Wahl, na.rm = TRUE)))
  )

# Spalte hinzufügen für Kategorisierung
inf_qual_aggregiert <- inf_qual_aggregiert %>%
  mutate(
    Niveau = case_when(
      LK_Stunden_min != "n.a." ~ "e",
      LK_Stunden_min == "n.a." & !is.na(GK_Stunden_min) ~ "g",
      TRUE ~ NA_character_  # optional, falls beides nicht zutrifft
    )
  )


# Spalten in States reduzieren
germany_states_min <- germany_states %>%
  select(Bundesland = name, postal, geometry)

# ACHTUNG: postal-Kürzel korrigieren: Brandenburg → "BB"
germany_states_min <- germany_states_min %>%
  mutate(postal = ifelse(Bundesland == "Brandenburg", "BB", postal))

# Vereinigung von Daten und Geometrie
inf_qual_karte <- germany_states_min %>%
  left_join(inf_qual_aggregiert, by = "Bundesland")



# Nur die Grenzen extrahieren (Linien)
karte_grenzen <- inf_qual_karte %>%
  st_geometry() %>%
  st_cast("MULTIPOLYGON") %>%
  st_boundary() %>%
  st_sf()

# Mittelpunkte der BL-Flächenberechnen und Verschiebung für Positionierung der Labels
bundesland_labels <- inf_qual_karte %>%
  mutate(centroid = st_centroid(geometry)) %>%
  mutate(
    x = st_coordinates(centroid)[, 1],
    y = st_coordinates(centroid)[, 2]
  ) %>%
  mutate(
    x = ifelse(Bundesland == "Brandenburg", x + 0.5, x),  # nach Osten
    y = ifelse(Bundesland == "Brandenburg", y - 0.4, y)   # nach Süden
  ) %>%
  mutate(
    x = ifelse(Bundesland == "Berlin", x + 0.12, x),  # nach Osten
    y = ifelse(Bundesland == "Berlin", y + 0.12, y)   # nach Norden
  ) %>%
  mutate(
    x = ifelse(Bundesland == "Bremen", x + 0.2, x),  # nach Osten
    y = ifelse(Bundesland == "Bremen", y + 0.04, y)   # nach Norden
  ) %>%
  mutate(
    x = ifelse(Bundesland == "Hamburg", x - 0.05, x),  # nach Westen
    y = ifelse(Bundesland == "Hamburg", y - 0.15, y)   # nach Süden
  )

# Karte erzeugen
karte <- ggplot(inf_qual_karte) +
  # Flächen ohne Grenzen
  geom_sf(data = inf_qual_karte, aes(fill = Niveau), color = NA) +
  
  # Innengrenzen separat: weiß, dick
  geom_sf(data = karte_grenzen, fill = NA, color = hintergrundfarbe, size = 0.3) +
  coord_sf(expand = FALSE) + 
  geom_shadowtext(
    data = bundesland_labels,
    aes(x = x, y = y, label = postal),
    family = "Fira Sans",       # optional
    size = 3,                 # anpassbar
    color = hintergrundfarbe,            # evtl. Kontrastfarbe
    bg.color = "black",
    bg.r = 0.05,
    check_overlap = TRUE        # verhindert Überlappung
  ) +
  scale_fill_manual(
    values = c("g" = "#3b528b", "e" = "#5ec962"), # "G8/G9" = "#21918c"),
    name = "Informatik",
    labels = c(
      "g" = "grundlegendes Anforderungsniveau",
      "e" = "grundlegendes und erhöhtes Anforderungsniveau"
    ),
    limits = c("g", "e")  # ← Reihenfolge der Anzeige
  ) + 
  labs(
    title = "Informatikunterricht in der Qualifikationsphase",
    subtitle = "Informatik in der gymnasialen Oberstufe an allgemeinbildenden Schulen, 2025",
    caption = "Datenquelle: Informatik-Monitor"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    text = element_text(family = "Fira Sans"),
    plot.title = element_text(face = "bold", size = 16),
    plot.subtitle = ggtext::element_markdown(size = 12, lineheight = 1.2),
    
    # Hintergrundfarbe überall auf #E9E9E9 setzen
    plot.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
    panel.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
    legend.background = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
    legend.key = element_rect(fill = hintergrundfarbe, color = NA),
    
    # Rest wie gehabt
    panel.grid = element_blank(),
    axis.text = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    axis.title = element_blank(),
    
    # Rand
    #plot.margin = margin(0.5, 0.5, 0.5, 0.5, unit = "cm"),
    
    #Position Legende
    legend.position = "bottom",
    legend.direction = "horizontal",  # nebeneinander statt untereinander
    # legend.justification = c(1, 0),   # rechtsbündig
    legend.box.just = "right",        # Box am rechten Rand ausrichten
    legend.title = element_blank(),
    plot.margin = margin(1, 1, 1, 1, unit = "cm"),  # mehr Platz rechts
    plot.caption = element_text(margin = margin(t = 15))
  )


# Karte anzeigen
print(karte)

# Karte speichern
ggsave(
  filename = "BL_Oberstufe_IU_Qual_Art.svg",
  plot = karte,
  path = "~/Informatik-Monitor/Ländervergleich",
  width = 18,
  height = 27,
  unit = "cm",
  device = "svg"
)