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@@ -84,6 +84,7 @@ def analizar_tweets(search_words, number_of_tweets):
   if(number_of_tweets > 0):
       tweets = api.user_timeline(screen_name = search_words,tweet_mode="extended", count= number_of_tweets)
       result = []
+      tabla = []
       for tweet in tweets:
           if (tweet.full_text.startswith('RT')):
               continue
@@ -94,30 +95,30 @@ def analizar_tweets(search_words, number_of_tweets):
               prediction = pipeline_nlp(datos)
               for predic in prediction:
                   etiqueta = {'Tweets': datos,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
-                  result.append(etiqueta)     
-          
+                  result.append(etiqueta)         
       df = pd.DataFrame(result)
       if df.empty:
-         df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
-         df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
-         df = df[df["Probabilidad"] > 0.5]
-         tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
-         resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
-         colores=["#aae977","#EE3555"]
-         fig, ax = plt.subplots(figsize=(1, 1), subplotpars=None)
-         plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores)
-         ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=1, fontweight="bold")
-         plt.rcParams.update({'font.size':1, 'font.weight':'bold'})
-         ax.legend()
-         # Muestra el gráfico
-         plt.show()
-         st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
-         st.pyplot() 
+          df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
+          df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
+          df = df[df["Probabilidad"] > 0.5]
+          muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
+          tabla.append(muestra)
+          resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
+          colores=["#aae977","#EE3555"]
+          fig, ax = plt.subplots(figsize=(1, 1), subplotpars=None)
+          plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores)
+          ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=1, fontweight="bold")
+          plt.rcParams.update({'font.size':1, 'font.weight':'bold'})
+          ax.legend()
+          # Muestra el gráfico
+          plt.show()
+          st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
+          st.pyplot()
       else:
-         st.text("No hay tweets a analizar")
+          st.text("No hay tweets a analizar")
       
   else:
-      tabla = st.text("Ingrese la cantidad de tweets")
+      st.text("Ingrese la cantidad de tweets")
       
   return tabla