"""Feature engineering: costruisce la matrice X dalle colonne di contesto.

Le feature sono SOLO informazioni note al momento dell'incrocio (nessun esito
futuro). Categoriche e numeriche sono gestite da un ColumnTransformer
(one-hot per le categoriche, passthrough per le numeriche) per restare
compatibili con l'export ONNX della Fase 4.
"""
from __future__ import annotations
import pandas as pd
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.pipeline import Pipeline


def build_preprocessor(num_cols: list[str], cat_cols: list[str]) -> ColumnTransformer:
    num = Pipeline([("impute", SimpleImputer(strategy="median"))])
    cat = Pipeline([
        ("impute", SimpleImputer(strategy="most_frequent")),
        ("oh", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore", sparse_output=False)),
    ])
    return ColumnTransformer([
        ("num", num, num_cols),
        ("cat", cat, cat_cols),
    ])


def select_xy(df: pd.DataFrame, num_cols: list[str], cat_cols: list[str]):
    cols = num_cols + cat_cols
    X = df[cols].copy()
    for c in cat_cols:
        X[c] = X[c].astype(str)
    return X