Enhancing the interface

app.py

@@ -69,22 +69,23 @@ def show_first_five(category):
     return df_category.head(5)  # Muestra las primeras 5 filas del DataFrame de la categoría
 
 # Crear la interfaz usando gr.Blocks
-with gr.Blocks() as demo:
+with gr.Blocks(css='style.css') as demo:
+    gr.Markdown("<font color=red size=10><center>Sentiment analysis: Amazon </center></font>")
     gr.Markdown(
     '''
-    <h1 style='text-align: center; color: navy;'>Análisis de Sentimientos Amazon</h1>
     <p style='text-align: center;'>Seleccione una categoría y visualice los datos y la distribución de sentimientos.</p>
     '''
     )
-    with gr.Row():
-        category = gr.Dropdown(choices=list(category_to_file_path.keys()), label="Seleccione una categoría")
-        with gr.Column():
-            show_button = gr.Button("Mostrar Datos")
-            plot_button = gr.Button("Graficar Distribución de Sentimientos")
-        with gr.Column():
-            output_df = gr.Dataframe()
-            output_bar_plot = gr.Plot()
-            output_pie_plot = gr.Plot()
+    with gr.Column():
+        with gr.Row():
+            with gr.Column():
+                category = gr.Dropdown(choices=list(category_to_file_path.keys()), label="Seleccione una categoría")
+                show_button = gr.Button("Mostrar Datos")
+                plot_button = gr.Button("Graficar Distribución de Sentimientos")
+            with gr.Column():
+                output_df = gr.Dataframe()
+                output_bar_plot = gr.Plot()
+                output_pie_plot = gr.Plot()
 
     show_button.click(show_first_five, inputs=category, outputs=output_df)
     plot_button.click(sentiment_counts_by_category, inputs=category, outputs=[output_bar_plot, output_pie_plot])