Update app.py

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@@ -55,6 +55,7 @@ def color_survived(val):
 st.set_page_config(layout="wide")
 st.markdown('<style>body{background-color: Blue;}</style>',unsafe_allow_html=True)
 
+#st.markdown('<style>body{background-color: Blue;}</style>',unsafe_allow_html=True)
 #colT1,colT2 = st.columns([2,8])
 st.markdown(""" <style> .fondo {
 background-image: url("https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Flasmujereseneldeportemexicano.wordpress.com%2F2016%2F11%2F17%2Fpor-que-es-importante-hablar-de-genero%2F&psig=AOvVaw0xG7SVXtJoEpwt-fF5Kykt&ust=1676431557056000&source=images&cd=vfe&ved=0CBAQjRxqFwoTCJiu-a6IlP0CFQAAAAAdAAAAABAJ");
@@ -66,7 +67,7 @@ st.markdown(""" <style> .font {
 font-size:40px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #301E67;} 
 </style> """, unsafe_allow_html=True)
 
-st.markdown('<p class="font fondo">Detectando el Sexismo en Línea: Un Proyecto de Investigación</p>', unsafe_allow_html=True)
+st.markdown('<p class="font">Detectando el Sexismo en Línea: Un Proyecto de Investigación</p>', unsafe_allow_html=True)
     
 st.markdown(""" <style> .font1 {
 font-size:28px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #8d33ff;} 
@@ -155,18 +156,19 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
             muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(10).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
             tabla.append(muestra)
             #resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
-            resultado = df['Prediccion'].head(10).value_counts()
-            colores=["#EE3555","#aae977"]
-            fig, ax = plt.subplots()
-            fig.set_size_inches(2, 2)
-            plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores,  textprops={'fontsize': 4})
-            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()
-            st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
-            st.pyplot()
+            with st.container():
+                resultado = df['Prediccion'].head(10).value_counts()
+                colores=["#EE3555","#aae977"]
+                fig, ax = plt.subplots()
+                fig.set_size_inches(2, 2)
+                plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores,  textprops={'fontsize': 4})
+                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()
+                st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
+                st.pyplot()
             
             plt.bar(resultado.index, resultado, color=colores)
             ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=5, fontweight="bold")