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@@ -68,7 +68,7 @@ font-size:40px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #301E67;}
 </style> """, unsafe_allow_html=True)
 
 #st.markdown('<p class="font"; style="text-align: center;>Análisis de comentarios sexistas en linea</p>', unsafe_allow_html=True)
-st.markdown('<p class="font" style="text-align: center;">Análisis de comentarios sexistas en linea</p>', unsafe_allow_html=True)
+st.markdown('<p class="font" style="text-align: center;">Detectanco el Sexismo en Linea: Un proyecto de Investigación</p>', unsafe_allow_html=True)
 
     
 st.markdown(""" <style> .font1 {
@@ -117,6 +117,9 @@ def tweets_usuario(usuario, cant_de_tweets):
               df['Prediccion'] = np.where(df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
               df['Probabilidad'] = df['Probabilidad'].apply(lambda x: round(x, 3))
               muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(50).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
+              if len(df) > 10:
+                  # Agregar una barra de desplazamiento vertical a la tabla
+                  muestra._parent.markdown(f'<style>.dataframe .data {{height: 300px; overflow: scroll}}</style>', unsafe_allow_html=True)
               tabla.append(muestra)
       except Exception as e:
           muestra = st.text(f"La cuenta {usuario} no existe.") 
@@ -169,7 +172,7 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
             muestra_df = pd.concat([sexista_df, no_sexista_df], axis=0)
             col1, col2 = st.columns(2)
             with col1:
-                muestra = st.table(muestra_df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
+                muestra = st.table(muestra_df.reset_index(drop=True).head(6).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
             with col2:
                 resultado = df['Prediccion'].value_counts()
                 def autopct_fun(abs_values):
@@ -178,10 +181,10 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
                     
                 colores=["#EE3555","#aae977"]
                 fig, ax = plt.subplots()
-                fig.set_size_inches(1.2, 1.2)
-                plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct=autopct_fun(resultado),colors=colores,  textprops={'fontsize': 2})
-                ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=2.4, fontweight="bold")
-                plt.rcParams.update({'font.size':2, 'font.weight':'bold'})
+                fig.set_size_inches(4,4)
+                plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct=autopct_fun(resultado),colors=colores,  textprops={'fontsize': 5})
+                ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=5, fontweight="bold")
+                plt.rcParams.update({'font.size':4, 'font.weight':'bold'})
                 ax.legend()
                 # Muestra el gráfico
                 plt.show()