Update app.py

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@@ -86,7 +86,7 @@ def analizar_tweets(search_words, number_of_tweets):
       try:
           # Buscar la información del perfil de usuario
           user = api.get_user(screen_name=search_words)
-          st.text(f"La cuenta {search_words} existe.")
+          #st.text(f"La cuenta {search_words} existe.")
           tweets = api.user_timeline(screen_name = search_words,tweet_mode="extended", count= number_of_tweets)
           result = []
           for tweet in tweets:
@@ -103,7 +103,7 @@ def analizar_tweets(search_words, number_of_tweets):
           df = pd.DataFrame(result)
           if df.empty:
               df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
-              df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
+              #df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
               df = df[df["Probabilidad"] > 0.5]
               muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
               tabla.append(muestra)
@@ -198,7 +198,7 @@ def run():
    col,buff1, buff2 = st.columns([2,2,1])
    st.write("Escoja una Opción")
    search_words = col.text_input("Introduzca la frase, el usuario o localidad para analizar y pulse el check correspondiente")
-   number_of_tweets = col.number_input('Introduzca número de tweets a analizar. Máximo 50', 0,50,0)
+   number_of_tweets = col.number_input('Introduzca número de tweets a analizar del usuario Máximo 50', 0,50,0)
    termino=st.checkbox('Frase')
    usuario=st.checkbox('Usuario')
    localidad=st.checkbox('Localidad')