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@@ -150,16 +150,17 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
                     etiqueta = {'Tweets': datos,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
                     result.append(etiqueta)
         df = pd.DataFrame(result)
-        df['Prediccion'] = np.where(df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
-        df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
-        df = df[df["Probabilidad"] > 0.5]
-        df = df.sort_values(by='Probabilidad', ascending=False)
+        
         #muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
         
         if df.empty:
             st.text("No se encontraron tweets sexistas dentro de la localidad")
         else:
-            #tabla.append(muestra) 
+            #tabla.append(muestra)
+            df['Prediccion'] = np.where(df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
+            df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
+            df = df[df["Probabilidad"] > 0.5]
+            df = df.sort_values(by='Probabilidad', ascending=False)
             muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
             resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
             colores=["#aae977","#EE3555"]
@@ -174,7 +175,7 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
             st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
             st.pyplot()
         
-    except Exception as e:
+    except AttributeError as e:
         st.text("No existe ninguna localidad con ese nombre") 
                  
     return muestra