Update app.py

app.py

@@ -129,27 +129,31 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
                 continue
             else:
                 datos = preprocess(tweet.full_text)
-                prediction = pipeline_nlp(text)
+                prediction = pipeline_nlp(datos)
                 for predic in prediction:
-                    etiqueta = {'Tweets': text,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
+                    etiqueta = {'Tweets': datos,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
                     result.append(etiqueta)
-        df = pd.DataFrame(result)
-        df['Prediccion'] = np.where(df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
-        df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
-        df = df[df["Probabilidad"] > 0.80]
-        muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
-        tabla.append(muestra)       
-        resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
-        colores=["#aae977","#EE3555"]
-        fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 4), subplotpars=None)
-        plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores)
-        ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=8, fontweight="bold")
-        plt.rcParams.update({'font.size':8, 'font.weight':'bold'})
-        ax.legend()
-        # Muestra el gráfico
-        plt.show()
-        st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
-        st.pyplot()
+        if df.empty:
+            st.text("No se encontraron tweets sexistas dentro de la localidad")
+        else:
+            df = pd.DataFrame(result)
+            df['Prediccion'] = np.where(df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
+            df = df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
+            df = df[df["Probabilidad"] > 0.5]
+            df = df.sort_values(by='Probabilidad', ascending=False)
+            muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).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=8, fontweight="bold")
+            plt.rcParams.update({'font.size':8, 'font.weight':'bold'})
+            ax.legend()
+            # Muestra el gráfico
+            plt.show()
+            st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
+            st.pyplot()
         
     except AttributeError:
         st.text("No existe ninguna localidad con ese nombre")