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@@ -157,34 +157,35 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
                 prediction = pipeline_nlp(text)
                 for predic in prediction:
                     etiqueta = {'Tweets': text,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
-                    result.append(etiqueta) 
+                    result.append(etiqueta)
+        df = pd.DataFrame(result)
+        df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
+        #tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
+        #df['Tweets'] = df['Tweets'].str.replace('RT|@', '')
+        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]
+        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.pyplot()
+          
+        st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
     except AttributeError:
         st.text("No existe ninguna localidad con ese nombre") 
                  
-    df = pd.DataFrame(result)
-    df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
-    #tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(30).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
-    #df['Tweets'] = df['Tweets'].str.replace('RT|@', '')
-    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]
-    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.pyplot()
-      
-    st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
+
         
     return tabla