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@@ -263,7 +263,7 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
263
 
264
  tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(50).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
265
 
266
- df_sexista = df[df['Prediccion']=="Sexista"]
267
  df_no_sexista = df[df['Probabilidad'] > 0]
268
  sexista = len(df_sexista)
269
  no_sexista = len(df_no_sexista)
@@ -276,6 +276,7 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
276
  plt.ylabel('Cantidad de tweets')
277
  plt.title('Cantidad de tweets sexistas y no sexistas')
278
  plt.show()
 
279
 
280
  return df
281
 
 
263
 
264
  tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(50).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
265
 
266
+ df_sexista = df[df['Prediccion']== 'Sexista']
267
  df_no_sexista = df[df['Probabilidad'] > 0]
268
  sexista = len(df_sexista)
269
  no_sexista = len(df_no_sexista)
 
276
  plt.ylabel('Cantidad de tweets')
277
  plt.title('Cantidad de tweets sexistas y no sexistas')
278
  plt.show()
279
+ st.pyplot()
280
 
281
  return df
282