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@@ -139,52 +139,51 @@ def analizar_frase(frase):
   return tabla
 
 def tweets_localidad(buscar_localidad):
-    try:
-        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")
-        tweet_list = [i.full_text for i in tweets]
-        text= pd.DataFrame(tweet_list)
-        text[0] = text[0].apply(preprocess_tweet)
-        text_list = text[0].tolist()
-        result = []
-        for text in text_list:
-            if (text.startswith('RT')):
-                continue
-            else:
+    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")
+    tweet_list = [i.full_text for i in tweets]
+    text= pd.DataFrame(tweet_list)
+    text[0] = text[0].apply(preprocess_tweet)
+    text_list = text[0].tolist()
+    result = []
+    for text in text_list:
+        if (text.startswith('RT')):
+            continue
+        else:
+            try:
                 prediction = pipeline_nlp(text)
                 for predic in prediction:
-                    etiqueta = {'Tweets': text,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
-                    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']))
+                     etiqueta = {'Tweets': text,'Prediccion': predic['label'], 'Probabilidad': predic['score']}
+                     result.append(etiqueta)
+                
+            except FileNotFoundError:
+                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)
+    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)
+    # 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()
       
-        
-    except FileNotFoundError:
-        st.text("Error: no existe ninguna localidad con ese Nombre ")
+    st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
         
     return tabla