Update app.py

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@@ -132,7 +132,7 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
     try:
         geolocator = Nominatim(user_agent="nombre_del_usuario")
         location = geolocator.geocode(buscar_localidad)
-        radius = "15km"
+        radius = "50km"
         tweets = api.search_tweets(q="",lang="es",geocode=f"{location.latitude},{location.longitude},{radius}", count = 1000, tweet_mode="extended")
         result = []
         for tweet in tweets:
@@ -157,10 +157,19 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
             #df.sort_values(by='Prediccion', ascending=False, inplace=True)
             df['Prediccion'] = np.where(df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
             df['Probabilidad'] = df['Probabilidad'].round(3)
+            # Obtener los datos con probabilidad mayor a 0.50
+            df = df[df['Probabilidad'] > 0.50]
+            # Obtener los 3 primeros datos con mayor probabilidad sexista
+            sexista_df = df[df['Prediccion'] == 'Sexista'].head(3)
             
+            # Obtener los 3 primeros datos con mayor probabilidad no sexista
+            no_sexista_df = df[df['Prediccion'] == 'No Sexista'].head(3)
+            
+            # Concatenar ambos dataframes
+            muestra_df = pd.concat([sexista_df, no_sexista_df], axis=0)
             col1, col2 = st.columns(2)
             with col1:
-                muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
+                muestra = st.table(muestra_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):
@@ -169,10 +178,10 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
                     
                 colores=["#EE3555","#aae977"]
                 fig, ax = plt.subplots()
-                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'})
+                fig.set_size_inches(1.2, 1.2)
+                plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct=autopct_fun(resultado),colors=colores,  textprops={'fontsize': 2})
+                ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=2.4, fontweight="bold")
+                plt.rcParams.update({'font.size':2, 'font.weight':'bold'})
                 ax.legend()
                 # Muestra el gráfico
                 plt.show()