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@@ -989,62 +989,43 @@ def display_discourse_results(result, lang_code, t):
         st.warning(t.get('no_results', "No hay resultados disponibles."))
         return
 
-    col1, col2 = st.columns(2)
+    def clean_and_convert(value):
+        if isinstance(value, (int, float)):
+            return float(value)
+        elif isinstance(value, str):
+            try:
+                return float(value.replace(',', '.'))
+            except ValueError:
+                return 0.0
+        return 0.0
 
     def process_key_concepts(key_concepts):
         df = pd.DataFrame(key_concepts, columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
-        df['Frecuencia'] = pd.to_numeric(df['Frecuencia'], errors='coerce')
-        df['Frecuencia'] = df['Frecuencia'].fillna(0).astype(float)
+        df['Frecuencia'] = df['Frecuencia'].apply(clean_and_convert)
         return df
 
-    with col1:
-        with st.expander(t.get('file_uploader1', "Documento 1"), expanded=True):
-            if 'graph1' in result:
-                st.pyplot(result['graph1'])
-            else:
-                st.warning(t.get('graph_not_available', "El gráfico no está disponible."))
-            st.subheader(t.get('key_concepts', "Conceptos Clave"))
-            if 'key_concepts1' in result:
-                df1 = process_key_concepts(result['key_concepts1'])
-                st.table(df1)
-            else:
-                st.warning(t.get('concepts_not_available', "Los conceptos clave no están disponibles."))
-
-    with col2:
-        with st.expander(t.get('file_uploader2', "Documento 2"), expanded=True):
-            if 'graph2' in result:
-                st.pyplot(result['graph2'])
-            else:
-                st.warning(t.get('graph_not_available', "El gráfico no está disponible."))
-            st.subheader(t.get('key_concepts', "Conceptos Clave"))
-            if 'key_concepts2' in result:
-                df2 = process_key_concepts(result['key_concepts2'])
-                st.table(df2)
-            else:
-                st.warning(t.get('concepts_not_available', "Los conceptos clave no están disponibles."))
-                
-    # Comparación de conceptos clave
-    st.subheader(t.get('comparison', "Relación de conceptos entre ambos documentos"))
+    # Procesar conceptos clave para ambos documentos
     if 'key_concepts1' in result and 'key_concepts2' in result:
         df1 = process_key_concepts(result['key_concepts1']).set_index('Concepto')
         df2 = process_key_concepts(result['key_concepts2']).set_index('Concepto')
         
+        # Crear DataFrame de comparación
         df_comparison = pd.concat([df1, df2], axis=1, keys=[t.get('file_uploader1', "Documento 1"), t.get('file_uploader2', "Documento 2")])
-        df_comparison = df_comparison.fillna(0)
+        df_comparison = df_comparison.fillna(0.0)
         
-        # Verificar y convertir todas las columnas a float
+        # Asegurarse de que todas las columnas sean float
         for col in df_comparison.columns:
-            df_comparison[col] = pd.to_numeric(df_comparison[col], errors='coerce').fillna(0).astype(float)
-        
-        # Mostrar los tipos de datos de las columnas para depuración
+            df_comparison[col] = df_comparison[col].astype(float)
+
+        # Mostrar información de depuración
         st.write("Tipos de datos de las columnas:")
         st.write(df_comparison.dtypes)
         
-        # Mostrar los primeros registros para depuración
         st.write("Primeros registros del DataFrame:")
         st.write(df_comparison.head())
         
-        # Intentar mostrar el DataFrame formateado
+        # Mostrar la tabla de comparación
+        st.subheader(t.get('comparison', "Comparación de conceptos entre ambos documentos"))
         try:
             st.dataframe(df_comparison.style.format("{:.2f}"), width=1000)
         except Exception as e:
@@ -1054,6 +1035,8 @@ def display_discourse_results(result, lang_code, t):
     else:
         st.warning(t.get('comparison_not_available', "La comparación no está disponible."))
 
+    # Aquí puedes agregar el código para mostrar los gráficos si es necesario
+
 ##################################################################################################
 #def display_saved_discourse_analysis(analysis_data):
 #    img_bytes = base64.b64decode(analysis_data['combined_graph'])