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@@ -134,9 +134,9 @@ 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['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:
@@ -145,7 +145,8 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
             tabla.append(muestra)       
             resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
             colores=["#aae977","#EE3555"]
-            fig, ax = plt.subplots(figsize=(1, 1), subplotpars=None)
+            fig, ax = plt.subplots()
+            fig.set_size_inches(1, 1)
             plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores)
             ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=8, fontweight="bold")
             plt.rcParams.update({'font.size':8, 'font.weight':'bold'})