Update app.py

app.py

@@ -174,8 +174,9 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
     return tabla 
     
 def analizar_frase(frase):
-    
-    if len(frase) == 0:
+    if frase.empty:
+        tabla = st.text("Ingrese una frase")
+    else:
         predictions = pipeline_nlp(frase)
         # convierte las predicciones en una lista de diccionarios
         data = [{'Texto': frase, 'Prediccion': prediction['label'], 'Probabilidad': prediction['score']} for prediction in predictions]
@@ -184,8 +185,6 @@ def analizar_frase(frase):
         df['Prediccion'] = np.where( df['Prediccion'] == 'LABEL_1', 'Sexista', 'No Sexista')
         # muestra el DataFrame
         tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(5).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
-    else:
-        tabla = st.text("Ingrese una frase")
         
     return tabla