library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggpubr)
library(ggthemes)
install.packages("gridExtra")
library("gridExtra")
install.packages("cowplot")
library("cowplot")


lech <- read.csv(file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\MGR\\analiza_danych_sportowych\\ADS\\preprocessed_data\\club-lech-preprocessed.csv", fileEncoding = "utf-8", head = TRUE, sep=",")
legia <- read.csv(file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\MGR\\analiza_danych_sportowych\\ADS\\preprocessed_data\\club-legia-preprocessed.csv", fileEncoding = "utf-8", head = TRUE, sep=",")
piast <- read.csv(file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\MGR\\analiza_danych_sportowych\\ADS\\preprocessed_data\\club-piast-preprocessed.csv", fileEncoding = "utf-8", head = TRUE, sep=",")
pogon <- read.csv(file = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\MGR\\analiza_danych_sportowych\\ADS\\preprocessed_data\\club-pogon-preprocessed.csv", fileEncoding = "utf-8", head = TRUE, sep=",")

View(lech)

lech <- transform(lech, Frekwencja = as.numeric(Frekwencja))
legia <- transform(legia, Frekwencja = as.numeric(Frekwencja))
piast <- transform(piast, Frekwencja = as.numeric(Frekwencja))
pogon <- transform(pogon, Frekwencja = as.numeric(Frekwencja))

lech$Data = as.Date(lech$Data, format="%d.%m.%Y")
legia$Data = as.Date(legia$Data, format="%d.%m.%Y")
piast$Data = as.Date(piast$Data, format="%d.%m.%Y")
pogon$Data = as.Date(pogon$Data, format="%d.%m.%Y")

sezon_lech <- filter(lech, Grają.u.siebie == "1", Sezon == "1")
sezon_legia <- filter(legia, Grają.u.siebie == "1", Sezon == "1")
sezon_piast <- filter(piast, Grają.u.siebie == "1", Sezon == "1")
sezon_pogon <- filter(pogon, Grają.u.siebie == "1", Sezon == "1")


lech_u_siebie <- filter(lech, Grają.u.siebie == "1")

View(lech_u_siebie)

result_colors <- c('#d9261e','#69d100', '#69d1cd')


# Wykres liniowy przedstawiający frekwencję Lecha na swoim stadionie z oznaczeniem rezulatów spotkań
  plot1 <- ggplot(data = lech_u_siebie, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana))) +
  geom_point(size = 2) + 
  scale_color_manual(values=result_colors, labels = c("Przegrana", "Zwycięstwo", "Remis")) +
  geom_line() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 15, vjust = 0.5, hjust=1), axis.title.x = element_blank()) +
  labs(color = "Rezultat spotkania") +
  ggtitle("Frekwencja Lecha Poznań na swoim stadionie w latach 2016-2019") +
  scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels =  "%b %Y") 

  show(plot1)
  
# Wykres liniowy przedstawiający frekwencję Lecha, Legii, Piasta i Pogoni w meczach rozgrywanych na swoim stadionie w sezonie YYYY
  lech_plot <- ggplot(data = sezon_lech, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana), alpha=0.5)) +
    geom_point(size = 3) + 
    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) +
    scale_color_manual(values=result_colors) +
    geom_line(size = 1) + theme(legend.position="none") +
    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y") 
    
  legia_plot <- ggplot(data = sezon_legia, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana), alpha=0.5)) +
    geom_point(size = 3, alpha=0.5) + 
    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) +
    scale_color_manual(values=result_colors) +
    geom_line(size = 1) + theme(legend.position="none") +
    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
  
  piast_plot <- ggplot(data = sezon_piast, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana), alpha=0.5)) +
    geom_point(size = 3, alpha=0.5) +
    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) +
    scale_color_manual(values=result_colors) +
    geom_line(size = 1) + theme(legend.position="none") +
    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
  
  pogon_plot <- ggplot(data = sezon_pogon, aes(x = Data, y = Frekwencja, group = 1, color = as.factor(Wygrana), alpha=0.5)) +
    geom_point(size = 3, alpha=0.5) + 
    theme(axis.title.x = element_blank(), axis.title.y = element_blank()) +
    scale_color_manual(values=result_colors) +
    geom_line(size = 1) + theme(legend.position="none") +
    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
    
  plot_grid(lech_plot, legia_plot, piast_plot, pogon_plot,
            labels=c("Lech Poznań", "Legia Warszawa", "Piast Gliwice", "Pogoń Szczecin"),
            ncol = 2, nrow = 2)
  
# Mecze Lecha Poznań rozegrane na swoim stadionie w sezonach 2016/2019 z uwzględnieniem godziny i dnia tygodnia
  plot2 <- ggplot(lech_u_siebie, aes(x=Data, y=Dzień.tygodnia, color=Godzina, size=Frekwencja)) +
  geom_point(alpha=0.5) + 
    scale_size(range = c(3, 30)) + 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 20, vjust = 0.5, hjust=1), axis.title.x = element_blank()) + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")
  
  show(plot2)

# Mecze Lecha Poznań rozegrane na swoim stadionie w sezonach 2016-2019 z uwzględnieniem Temperatury
  plot3 <- ggplot(lech_u_siebie, aes(x=Data, y=Temperatura, color=Godzina, size=Frekwencja)) +
    geom_point(alpha=0.5) + 
    scale_size(range = c(0, 15)) + 
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 30, vjust = 0.5, hjust=1), axis.title.x = element_blank()) + 
    scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels = "%m.%Y")

  show(plot3)