import pandas as pd
import plotly.express as px

# Valores de Junio 2022
TRAMOS = {
    777000: 0,
    1727000: 0.04,
    2878000: 0.08,
    4029000: 0.135,
    5180000: 0.23,
    6906000: 0.304,
    17842000: 0.35,
    99999999: 0.4,
}

TRAMOS_REFORMA = {
    777000: 0,
    1727000: 0.04,
    2878000: 0.08,
    4030000: 0.135,
    5242320: 0.26,
    6331000: 0.35,
    8057000: 0.40,
    99999999: 0.43,
}


def descomponer_en_tramos(sueldo_bruto, tramos=TRAMOS):
    """
    Descompone un sueldo bruto en tramos de impuesto
    """
    descomp = []
    impuestos = []
    tramo_anterior = 0
    for tramo, descuento in tramos.items():
        delta = min(sueldo_bruto, tramo) - tramo_anterior
        if delta > 0:
            descomp.append(delta)
            impuestos.append(int(delta * descuento))
        tramo_anterior = tramo
    return descomp, impuestos


def get_table(sueldo_bruto, tramos=TRAMOS):
    """
    Tabla de Impuestos por tramo
    """
    _tramos = [0] + list(tramos.keys())
    tasas = tramos.values()
    data = list(
        zip(
            _tramos[:-1],
            _tramos[1:],
            tasas,
            *descomponer_en_tramos(sueldo_bruto, tramos)
        )
    )
    df = pd.DataFrame(
        data=data,
        columns=["Desde", "Hasta", "Tasa", "Monto sujeto a impuesto", "Impuesto"],
    )
    return df


salarios = [450_000, 1000_000, 1_500_000, 2_000_000, 3_000_000, 5_000_000, 8_000_000, 10_000_000, 15_000_000]

def get_curve(descuentos):
    def beneficios(s):
        return max(s - descuentos, 0)
    DF_CURVA = pd.DataFrame(columns=["actual", "reforma"], index=salarios)
    DF_CURVA["actual"] = [sum(descomponer_en_tramos(s, TRAMOS)[1]) for s in salarios]
    DF_CURVA["reforma"] = [sum(descomponer_en_tramos(beneficios(s) , TRAMOS_REFORMA)[1]) for s in salarios]
    return px.line(DF_CURVA)