import pandas as pd

def get_cluster_centers(con, features_column: str, cluster_column: str) -> pd.DataFrame:
    """ 
    Funkcja zwraca pandas DataFrame z kolumnami cluster_column i "centroid" 
    zawierającą pary (cluster_id, list of float).
    """
    
    # Kwerenda wykonuje następujące kroki:
    # 1. UNNEST z WITH ORDINALITY rozbija listę na poszczególne wartości (val) i ich indeksy (idx)
    # 2. Grupuje po klastrze i indeksie wymiaru, licząc średnią (AVG)
    # 3. Składa średnie z powrotem w listę (LIST) zachowując kolejność wymiarów (ORDER BY idx)
    
    query = f"""
        WITH exploded AS (
            SELECT 
                "{cluster_column}",
                UNNEST({features_column}) as val,
                GENERATE_SUBSCRIPTS({features_column}, 1) as idx
            FROM wikipedia_corpus
        ),
        averages AS (
            SELECT 
                "{cluster_column}",
                idx,
                AVG(val) as avg_val
            FROM exploded
            GROUP BY "{cluster_column}", idx
        )
        SELECT 
            "{cluster_column}",
            LIST(avg_val ORDER BY idx) as centroid
        FROM averages
        GROUP BY "{cluster_column}"
        ORDER BY "{cluster_column}"
    """
    
    return con.execute(query).df()