Update modules/ui/ui.py

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@@ -991,6 +991,12 @@ def display_discourse_results(result, lang_code, t):
 
     col1, col2 = st.columns(2)
 
+    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)
+        return df
+
     with col1:
         with st.expander(t.get('file_uploader1', "Documento 1"), expanded=True):
             if 'graph1' in result:
@@ -999,8 +1005,7 @@ def display_discourse_results(result, lang_code, t):
                 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 = pd.DataFrame(result['key_concepts1'], columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
-                df1['Frecuencia'] = pd.to_numeric(df1['Frecuencia'], errors='coerce').fillna(0).round(2)
+                df1 = process_key_concepts(result['key_concepts1'])
                 st.table(df1)
             else:
                 st.warning(t.get('concepts_not_available', "Los conceptos clave no están disponibles."))
@@ -1013,32 +1018,39 @@ def display_discourse_results(result, lang_code, t):
                 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 = pd.DataFrame(result['key_concepts2'], columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
-                df2['Frecuencia'] = pd.to_numeric(df2['Frecuencia'], errors='coerce').fillna(0).round(2)
+                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 (ahora fuera de las columnas para ocupar todo el ancho)
+    # Comparación de conceptos clave
     st.subheader(t.get('comparison', "Relación de conceptos entre ambos documentos"))
     if 'key_concepts1' in result and 'key_concepts2' in result:
-        df1 = pd.DataFrame(result['key_concepts1'], columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
-        df2 = pd.DataFrame(result['key_concepts2'], columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
-        
-        # Asegurarse de que las frecuencias sean numéricas
-        df1['Frecuencia'] = pd.to_numeric(df1['Frecuencia'], errors='coerce').fillna(0)
-        df2['Frecuencia'] = pd.to_numeric(df2['Frecuencia'], errors='coerce').fillna(0)
+        df1 = process_key_concepts(result['key_concepts1']).set_index('Concepto')
+        df2 = process_key_concepts(result['key_concepts2']).set_index('Concepto')
         
-        df1 = df1.set_index('Concepto')
-        df2 = df2.set_index('Concepto')
         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)
         
-        # Asegurarse de que todas las columnas sean del tipo float
+        # Verificar y convertir todas las columnas a float
         for col in df_comparison.columns:
-            df_comparison[col] = df_comparison[col].astype(float)
+            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
+        st.write("Tipos de datos de las columnas:")
+        st.write(df_comparison.dtypes)
         
-        st.dataframe(df_comparison.style.format("{:.2f}"), width=1000)  # Ajusta el ancho según sea necesario
+        # Mostrar los primeros registros para depuración
+        st.write("Primeros registros del DataFrame:")
+        st.write(df_comparison.head())
+        
+        # Intentar mostrar el DataFrame formateado
+        try:
+            st.dataframe(df_comparison.style.format("{:.2f}"), width=1000)
+        except Exception as e:
+            st.error(f"Error al mostrar el DataFrame: {str(e)}")
+            st.write("DataFrame sin formato:")
+            st.write(df_comparison)
     else:
         st.warning(t.get('comparison_not_available', "La comparación no está disponible."))