"""Reglas numéricas (entero, redondeo)."""
from __future__ import annotations

import math

import numpy as np
import pandas as pd

from ..nullish import _is_nullish_scalar
from ..numbers import _to_numeric_lenient


def _rule_to_integer(series: pd.Series) -> pd.Series:
  """Convierte a entero (Int64 nullable) con parser tolerante."""
  numeric = _to_numeric_lenient(series.astype(str))
  return numeric.round().astype("Int64")


def _round_to_int_half_tie_le(x: float) -> int:
  """Fracc. > 0,5 hacia arriba; 0,5 o menos hacia abajo. Banda 1e-9 en 0,5 (float).

  Misma noción que en la descripción de la regla. Trabaja sobre |x| y
  recompone el signo.
  """
  sign = -1 if x < 0 else 1
  if x == 0.0 or x == -0.0:
    return 0
  ax = abs(float(x))
  ip = math.trunc(ax)
  frac = ax - ip
  if frac < 0.5 - 1e-9:
    out = ip
  elif frac > 0.5 + 1e-9:
    out = ip + 1
  else:
    out = ip
  return -out if sign < 0 else out


def _rule_round_decimals_custom(series: pd.Series) -> pd.Series:
  """Mismo parser tolerante que convertir a entero; aprox. con fracc. >0,5 arriba."""
  numeric = _to_numeric_lenient(series.astype(str))

  def _fn(x):
    if _is_nullish_scalar(x) or (isinstance(x, (float, np.floating)) and (not np.isfinite(x) or np.isnan(x))):
      return pd.NA
    try:
      f = float(x)
    except (TypeError, ValueError, OverflowError):
      return pd.NA
    if not np.isfinite(f):
      return pd.NA
    if f == 0.0 or f == -0.0:
      return 0
    return _round_to_int_half_tie_le(f)

  return numeric.map(_fn).astype("Int64")