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@@ -102,13 +102,16 @@ def analizar_tweets(search_words, number_of_tweets):
                           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['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
+          #df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
+          #df = df[df["Probabilidad"] > 0.5]
           if df.empty:
               muestra= st.text("No hay tweets a analizar")
               tabla.append(muestra)
           else:
+              df.sort_values(by=['Prediccion', 'Probabilidad'], ascending=[False, False], inplace=True)
+              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(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
               tabla.append(muestra)
               #resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()