#------------------------------------ CUSTOM FUNCTIONS ----------------------------------#
# Rounding up the values----------------------------------
round2 = function(x, n) {
  posneg = sign(x)
  z = abs(x)*10^n
  z = z + 0.5
  z = trunc(z)
  z = z/10^n
  z*posneg
}

# Factor to numeric---------------------------------------
as.numeric.factor <- function(x) {as.numeric(levels(x))[x]}

# For creating tables-------------------------------------
wordTabela <- function (data, ime.vrstice = NULL , sirina.vrstice = NULL, sirina.stolpca, st.vrstice.barva = NULL) {
  ## data: data frame
  ## ime.vrstice: string z imenom dodane vrstice: gre za ime tabele
  ## sirina.vrstice: cez koliko stolpcev se bo razprostiralo ime tabele
  ## sirina stolpca: sirina stolpcev v tabeli
  ## st.vrstice.barva: v primeru, da želimo pobarvati zadnjo vsrtico v tabeli: Glej tabelo 2
  # First we want only table, witohut header columns
  # because we will first add another row with table caption
  # and after that we will add header columns
  tabela <- FlexTable(data = data, header.columns = FALSE)
  # add first header row
  # tabela <- addHeaderRow(tabela, text.properties = textBold(), 
  #                         value = ime.vrstice, colspan = sirina.vrstice,
  #                         cell.properties = cellProperties(background.color="#DEEBF7" ))
  # add second header row
  tabela <-  addHeaderRow(tabela, value = names(data),
                          text.properties = textBold(), 
                          cell.properties = cellProperties(background.color="#81d4FA" ))
  # Set width of columns
  tabela <- setFlexTableWidths(tabela, widths = sirina.stolpca)
  # Opcijsko
  if (!is.null(st.vrstice.barva)) {
  # Collor last row
  tabela <- setFlexTableBackgroundColors(tabela, i = nrow(data), colors = "#81d4FA" )
  # Bold text
  tabela[nrow(data),] <- textBold(color="black")
  }
  # Vrni tabelo
  return(tabela)
}

# GGPLOT------------------------------------------------
# Define colors for bars: 
cu.pall <- c("#0288D1", "#81d4FA")
graf <- function(data, x1, y1, z, xime, yime, sirinastolpca) {
p <- ggplot(data, aes(x = x1, y = y1, fill = z)) +
  # a theme with a white background
  theme_bw() +
  # Barplot z širino stolpcev 0.4 in position dodge pomeni primerjava (glej graf)
  geom_bar(stat = "identity",width = sirinastolpca, position = "dodge") +
  # Horizontalna postavitev grafa
  coord_flip() 
         # Y os naj bo od 1-5 in ne od 0-5
p <- p + scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(1, 5.4), oob = rescale_none) +
  # barva stolpcev (name = "") ker ne želimo še poimenovati "legendo" grafa
  scale_fill_manual(values=cu.pall) +
  # Ime x in y osi
  labs(x = xime, y = yime, fill = "") +
  # Legenda naj se prikaže pod grafom
  theme(legend.position="bottom") +
  # V posameznih stolpcih bodo prikazana povprečja posameznih kategorij
  # Pozicija prikazanih povprečjih pa bo vedno tam, kjer je maksimalna vrednost
  # geom_text(aes(x = x1, y =  max(y1), label = round(y1, 2)), 
  #           angle = 0, position = position_dodge(width = sirinastolpca), size = 3.2)
  geom_text(aes(x = x1, y =  max(y1, na.rm = TRUE), label =  ifelse(is.nan(y1), "", sprintf("%1.2f",y1))), 
          angle = 0, position = position_dodge(width = sirinastolpca), size = 3.2)

return(p)
}

# Loop: Povprečna ocena uslužbenca za vsakega od 20 področij
pripr.podatk <- function(upravnaenota, vseupravneenote, Q2value, UEime) {
  if (!is.null(upravnaenota)) { # V primeru, da delamo grafe oz. poročilo za vse UE potem
    # podatkov za posamezno UE ne potrebujemo.
  # UPRAVNA ENOTA-----------------
  single.UE <- subset(upravnaenota, Q2 == Q2value, select = c(Q3a, Q3b, Q3c, Q3d, Q3e, Q3f))
  # dplyr: mutate_all
  # Convert character to numeric for entire data frame
  single.UE <- mutate_all(single.UE, function(x) as.numeric(as.character(x)))
  # Calculate average
  single.UE <- round2(colMeans(single.UE, na.rm = TRUE), 2)
  single.UE <- data.frame(single.UE)
  }
  # VSE UPRAVNE ENOTE-------------
  UE.all <- subset(vseupravneenote, Q2 == Q2value, select = c(Q3a, Q3b, Q3c, Q3d, Q3e, Q3f))
  # melt the data frame for plotting
  UE.all <- mutate_all(UE.all, function(x) as.numeric(as.character(x)))
  # Calculate average
  UE.all <- round2(colMeans(UE.all, na.rm = TRUE), 2)
  UE.all <- data.frame(UE.all)
  
  if (!is.null(upravnaenota)) { # Samo delamo poročilo za posamezno UE
  # MERGE by rownames
  UEall <- merge(UE.all, single.UE , by = 0, all = TRUE)
  } else {
  # MERGE by rownames
  UEall <- data.frame(Row.names = rownames(UE.all), UE.all, stringsAsFactors = FALSE)
  }
  UEall$Row.names[UEall$Row.names == "Q3a"] <- "strokoven"
  UEall$Row.names[UEall$Row.names == "Q3b"] <- "nepristranski"
  UEall$Row.names[UEall$Row.names == "Q3c"] <- "pripravljen pomagati"
  UEall$Row.names[UEall$Row.names == "Q3d"] <- "razumljiv"
  UEall$Row.names[UEall$Row.names == "Q3e"] <- "vreden zaupanja"
  UEall$Row.names[UEall$Row.names == "Q3f"] <- "vljuden in prijazen"
  # Add colnames
  if (!is.null(upravnaenota)) { # Če delamo poročilo za posamezno UE, potrebujemo 
    # še ime UE
  colnames(UEall) <- c("Grupiranje", "Povpre\u010Dje vse UE", paste0("UE ", UEime))
  } else {
  colnames(UEall) <- c("Grupiranje", "Povpre\u010Dje vse UE")
  }
  # Melt data for ggplot
  UEall <- melt(UEall, id.vars='Grupiranje')
  UEall$Grupiranje <- factor(UEall$Grupiranje, levels =  c("vljuden in prijazen",
                                                           "vreden zaupanja", 
                                                           "razumljiv", 
                                                           "pripravljen pomagati",
                                                           "nepristranski",
                                                           "strokoven"))
  
  
return(UEall)  
}


# Priprava podatkov za grafe: Povprečja posameznih postavk vprašanja Q3 in Q4 bomo
# Prikazali v grafu glede na socio demografski spremenljivki Q14- starost in
# Q15- izobrazba. Torej bomo imeli npr. za vsako postavko Q3 (npr. nepristranski,
# razumljiv, itd) po dva grafa.
pripr.podatk.demo <- function(upravnaenota, vseupravneenote, spr1, spr2, UEime, 
                                 label1, label2, label3, label4, label5) {
  # upravnaenota - baza izbrane upravne enote
  # vseupravneenote - baza vseh upravnih enot
  # spr1: spremenljivka po kateri bomo grupirali povprečja
  # spr2: spremenljivka, za katero bomo računali povprečja
  # UE: ime upravne enote
  # label1, label2, label3: labele kategorij npr: 1:"do 25 let"
  if (!is.null(upravnaenota)) { # V primeru, da delamo grafe oz. poročilo za vse UE potem
    # podatkov za posamezno UE ne potrebujemo, ker ocene posamezne UE ne bomo primerjali
    # z vsemi UE
  # UPRAVNA ENOTA----------
  upr <- upravnaenota[, grepl(paste0(spr1,"|",spr2), colnames(upravnaenota))]
  # melt the data frame for plotting
  upr <- melt(upr, id.vars=spr1)
  upr <- subset(upr, !is.na(upr[,1]))
  upr$value <- as.numeric(upr$value)
  # Calculate mean by first column wh8ch can be: starost ali izobrazba
  upr <- ddply(upr, .(upr[,1]), summarize,  Povprecje = mean(value,na.rm=TRUE))
  }
  # VSE UPRAVNE ENOTE---------
  upr.all <- vseupravneenote[, grepl(paste0(spr1,"|",spr2), colnames(vseupravneenote))]
  # melt the data frame for plotting
  upr.all <- melt(upr.all, id.vars=spr1)
  upr.all <- subset(upr.all, !is.na(upr.all[,1]))
  upr.all$value <- as.numeric(upr.all$value )
  upr.all <- ddply(upr.all, .(upr.all[,1]), summarize,  Povprecje = mean(value,na.rm=TRUE))
  # Combined data frame----------------------------------------------------
  if (!is.null(upravnaenota)) {
  # MERGE by rownames 
 # Upr.df <- merge(upr, upr.all , by = 0, all.x = TRUE)
    # V primeru, da kakšna kategorija manjka (primer je UE Ljubljana-Vič Rudnik)
    # merge naredimo po imenu stolpcev:
    Upr.df <- merge(upr.all, upr, by.x = "upr.all[, 1]", by.y="upr[, 1]", all.y = TRUE)
  # Remove unnecessary columns 
  #Upr.df[, 2] <- NULL
 # Upr.df[, 3] <- NULL
  } else {
  # MERGE by rownames
    Upr.df <- data.frame(Row.names = rownames(upr.all), upr.all, stringsAsFactors = FALSE)
  Upr.df[, 2] <- NULL
  }
  # Add data labels
  # Upr.df$Row.names[Upr.df$Row.names == "1"] <- label1
  # Upr.df$Row.names[Upr.df$Row.names == "2"] <- label2
  # Upr.df$Row.names[Upr.df$Row.names == "3"] <- label3
  # Upr.df$Row.names[Upr.df$Row.names == "4"] <- label4
  # Upr.df$Row.names[Upr.df$Row.names == "5"] <- label5
  # Add data labels
  Upr.df[,1][Upr.df[,1]== "1"] <- label1
  Upr.df[,1][Upr.df[,1]== "2"] <- label2
  Upr.df[,1][Upr.df[,1]== "3"] <- label3
  Upr.df[,1][Upr.df[,1]== "4"] <- label4
  Upr.df[,1][Upr.df[,1]== "5"] <- label5
  # Add colnames
  if (!is.null(upravnaenota)) {
  colnames(Upr.df) <- c("Grupiranje", "Povpre\u010Dje vse UE", paste0("UE ", UEime))
  } else {
  colnames(Upr.df) <- c("Grupiranje", "Povpre\u010Dje vse UE")
  }
  # Melt data for ggplot
  Upr.df <- melt(Upr.df, id.vars='Grupiranje')
  Upr.df$Grupiranje <- factor(Upr.df$Grupiranje, levels =  c(label5,
                                                             label4, 
                                                             label3, 
                                                             label2,
                                                             label1))
  
  return(Upr.df)
}


# V primeru ko delamo kontingenčno tabelo: 
# porazdelitev vprašanja Q5 glede na starost in glede na izobrazbo obstaja
# verjetnost, da pri UE zaradi manjkajočih odgovorov nekatere kategorije manjkajo
# in ker fkrevencam posamezne UE v oklepajih pripišemo tudi frekvence vseh UE
# se lahko zgodi, da se kategorije ne ujemajo in vrne error. Torej je potrebno
# preveriti, ali pri posamezni UE manjka kakšna kategorija glede na vse UE, 
# ter to kategorijo ustvarimo in dodamo frekvenco 0
miss.kat <- function(all, single){
  
  diff.col <- setdiff(colnames(all), colnames(single))
  diff.rows <- setdiff(rownames(all), rownames(single))
  
  if (!identical(diff.rows, character(0)) & !identical(diff.col, character(0))){
    single <- rbind(single, 0)
    single <- cbind(c(0, 0, 0), single)
  } else if (identical(diff.rows, character(0)) & !identical(diff.col, character(0))) {
    if(nrow(single) > 2){
      single <- cbind(c(0, 0, 0), single)
    } else {
      single <- cbind(c(0, 0), single)
    }
  } else if (identical(diff.rows, character(0)) & identical(diff.col, character(0))) {
    single <- single
  } else if (!identical(diff.rows, character(0))) {
    single <- rbind(single, 0)
  }
  return(single)
}
#---------------------------------- //CUSTOM FUNCTIONS// --------------------------------#