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@@ -163,12 +163,16 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
                 muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
             with col2:
                 resultado = df['Prediccion'].value_counts()
+                def autopct_fun(abs_values):
+                    gen = iter(abs_values)
+                    return lambda pct: f"{pct:.1f}% ({next(gen)})"
+                    
                 colores=["#EE3555","#aae977"]
                 fig, ax = plt.subplots()
-                fig.set_size_inches(2, 2)
-                plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores,  textprops={'fontsize': 4})
-                ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=5, fontweight="bold")
-                plt.rcParams.update({'font.size':4, 'font.weight':'bold'})
+                fig.set_size_inches(1.8, 1.8)
+                plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct=autopct_fun(resultado),colors=colores,  textprops={'fontsize': 3})
+                ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=3.5, fontweight="bold")
+                plt.rcParams.update({'font.size':3, 'font.weight':'bold'})
                 ax.legend()
                 # Muestra el gráfico
                 plt.show()