import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Charger et nettoyer les fichiers CSV
def load_and_clean_data(filename):

    # Charger les données
    data = pd.read_csv(filename, header=None, names=["value"])


    # Nettoyer les données
    data["value"] = data["value"].str.replace(";", "", regex=False).str.strip()


    # Tenter de convertir les valeurs en float
    data["value"] = pd.to_numeric(data["value"], errors="coerce")


    # Supprimer les lignes invalides
    data = data.dropna()

    return data
    
# Charger les deux fichiers CSV
file1 = "data_eval_protocol1.csv"  # Remplacez par le nom de votre premier fichier CSV
file2 = "data_eval_protocol2.csv"  # Remplacez par le nom de votre second fichier CSV

data1 = load_and_clean_data(file1)
data2 = load_and_clean_data(file2)


# Diviser les données en groupes de 1000 lignes
group_size = 1000
num_groups = len(data1) // group_size
x_values = list(range(20, 91, (90 - 20) // (num_groups - 1)))

# Calculer les médianes pour chaque groupe
medians1 = [data1.iloc[i * group_size:(i + 1) * group_size, 0].median() for i in range(num_groups)]
medians2 = [data2.iloc[i * group_size:(i + 1) * group_size, 0].median() for i in range(num_groups)]

# Création du graphe
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x_values, medians1, marker='o', linestyle='-', color='b', label='Idle time')
plt.plot(x_values, medians2, marker='s', linestyle='--', color='r', label='FTP')
plt.title("Evaluation 1: System quality by CPU utilization")
plt.xlabel("CPU utilization")
plt.ylabel("System quality")
plt.legend()
plt.grid()
plt.savefig("mygraph_eval1.png")