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@@ -143,23 +143,19 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
                     etiqueta = {'Tweets': datos,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
                     result.append(etiqueta)
         df = pd.DataFrame(result)
-        
-        #muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
-        
         if df.empty:
             muestra=st.text("No se encontraron tweets sexistas dentro de la localidad")
             tabla.append(muestra)
         else:
             #tabla.append(muestra)
-            df.sort_values(by=['Prediccion', 'Probabilidad'], ascending=[False, False], inplace=True)
+            #df.sort_values(by=['Prediccion', 'Probabilidad'], ascending=[False, False], inplace=True)
+            df.sort_values(by='Prediccion', ascending=False, inplace=True)
             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)
-            df['Probabilidad'] = df['Probabilidad'].apply(lambda x: round(x, 3))
+            df['Probabilidad'] = df['Probabilidad'].round(3)
             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.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
+            resultado = df['Prediccion'].value_counts()
             colores=["#EE3555","#aae977"]
             fig, ax = plt.subplots()
             fig.set_size_inches(2, 2)