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@@ -157,11 +157,11 @@ 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'].apply(lambda x: '{:.2f}%'.format(x))
+        #df['Probabilidad'] = df['Probabilidad'].apply(lambda x: '{:.2f}%'.format(x))
         #df.sort_values(by='Probabilidad', ascending=False, inplace=True)
-        df = df.sort_values(by=['Probabilidad', 'Prediccion'], ascending=[False, False])
+        #df = df.sort_values(by=['Probabilidad', 'Prediccion'], ascending=[False, False])
         #df=df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
-        tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
+        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['Prediccion']=="No Sexista"]