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@@ -157,27 +157,32 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
                     result.append(etiqueta)
         df = pd.DataFrame(result)
         df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
+        df['Probabilidad'] = df['Probabilidad'] * 100
         df=df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
         tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(50).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
-            
+                    
         df_sexista = df[df['Prediccion']=="Sexista"]
-        df_no_sexista = df[df['Probabilidad'] > 0]
+        df_no_sexista = df[df['Prediccion']=="No Sexista"]
         sexista = len(df_sexista)
         no_sexista = len(df_no_sexista)
         
-        # Crear un gráfico de barras
-        labels = ['Sexista  ', ' No sexista']
-        counts = [sexista, no_sexista]
-        plt.bar(labels, counts)
-        plt.xlabel('Categoría')
-        plt.ylabel('Cantidad de tweets')
-        plt.title('Cantidad de tweets sexistas y no sexistas')
-        plt.figure(figsize=(10,6))
-        plt.show()
-        st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
-        
+        labels = ['Sexista', 'No Sexista']
+        sizes = [sexista, no_sexista]
+        colors = ['#ff9999','#66b3ff']
+         
+        fig1, ax1 = plt.subplots()
+        ax1.pie(sizes, colors = colors, labels=labels, startangle=90, frame = True, counterclock = False, autopct='%1.1f%%')
+         
+        #draw circle
+        centre_circle = plt.Circle((0,0),0.70,fc='white')
+        fig = plt.gcf()
+        fig.gca().add_artist(centre_circle)
+
+        # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle
+        ax1.axis('equal')  
+        plt.tight_layout()
         st.pyplot()
-        
+        st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
         
     except AttributeError:
         st.text("No existe ninguna localidad con ese nombre")