Update app.py

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@@ -126,7 +126,7 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
         geolocator = Nominatim(user_agent="nombre_del_usuario")
         location = geolocator.geocode(buscar_localidad)
         radius = "10km"
-        tweets = api.search_tweets(q="",lang="es",geocode=f"{location.latitude},{location.longitude},{radius}", count = 50, tweet_mode="extended")
+        tweets = api.search_tweets(q="",lang="es",geocode=f"{location.latitude},{location.longitude},{radius}", count = 30, tweet_mode="extended")
         tweet_list = [i.full_text for i in tweets]
         text= pd.DataFrame(tweet_list)
         text[0] = text[0].apply(preprocess_tweet)
@@ -147,17 +147,15 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
         #df.sort_values(by='Probabilidad', ascending=False, inplace=True)
         #df = df.sort_values(by=['Probabilidad', 'Prediccion'], ascending=[False, False])
         #df=df[df["Prediccion"] == 'Sexista']
-        muestra = st.table(df.reset_index(drop=True).head(50).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
+        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()
         plt.pie(resultado,labels=resultado.index,autopct='%1.1f%%',colors=colores)
-        
-        #plt.title("Sumatoria de probabilidades por etiqueta")
-        ax.set_title("Porcentajes por Categorias", fontsize=12, fontweight="bold")
-        plt.rcParams.update({'font.size':10, 'font.weight':'bold'})
+        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()