Update app.py

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@@ -109,7 +109,7 @@ def analizar_tweets(search_words, number_of_tweets):
               st.text("No hay tweets a analizar")
           else:
               muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
-              tabla.append(muestra)
+              #tabla.append(muestra)
               #resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
               #colores=["#aae977","#EE3555"]
               #fig, ax = plt.subplots(figsize=(2, 1), subplotpars=None)
@@ -128,7 +128,7 @@ def analizar_tweets(search_words, number_of_tweets):
       st.text("Ingrese los parametros correspondientes")
 
   
-  return tabla
+  return muestra
 
 def tweets_localidad(buscar_localidad):
     tabla = []
@@ -154,12 +154,13 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
         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']))
+        #muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
         
         if df.empty:
             st.text("No se encontraron tweets sexistas dentro de la localidad")
         else:
-            tabla.append(muestra)       
+            #tabla.append(muestra) 
+            muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
             resultado=df.groupby('Prediccion')['Probabilidad'].sum()
             colores=["#aae977","#EE3555"]
             fig, ax = plt.subplots()
@@ -176,11 +177,12 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
     except Exception as e:
         st.text("No existe ninguna localidad con ese nombre") 
                  
-    return tabla 
+    return muestra 
     
 def analizar_frase(frase):
     if frase == "":
-        tabla = st.text("Ingrese una frase")
+        #tabla = st.text("Ingrese una frase")
+        st.text("Ingrese una frase")
     else:
         predictions = pipeline_nlp(frase)
         # convierte las predicciones en una lista de diccionarios