Update modules/ui/ui.py

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@@ -983,6 +983,9 @@ def display_discourse_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
     else:
         st.info(t['initial_message'])  # Asegúrate de que 'initial_message' esté en tus traducciones
 
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
 def display_discourse_results(result, lang_code, t):
     if result is None:
         st.warning(t.get('no_results', "No hay resultados disponibles."))
@@ -999,7 +1002,7 @@ def display_discourse_results(result, lang_code, t):
             st.subheader(t.get('key_concepts', "Conceptos Clave"))
             if 'key_concepts1' in result:
                 df1 = pd.DataFrame(result['key_concepts1'], columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
-                df1['Frecuencia'] = df1['Frecuencia'].round(2)
+                df1['Frecuencia'] = pd.to_numeric(df1['Frecuencia'], errors='coerce').fillna(0).round(2)
                 st.table(df1)
             else:
                 st.warning(t.get('concepts_not_available', "Los conceptos clave no están disponibles."))
@@ -1013,7 +1016,7 @@ def display_discourse_results(result, lang_code, t):
             st.subheader(t.get('key_concepts', "Conceptos Clave"))
             if 'key_concepts2' in result:
                 df2 = pd.DataFrame(result['key_concepts2'], columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
-                df2['Frecuencia'] = df2['Frecuencia'].round(2)
+                df2['Frecuencia'] = pd.to_numeric(df2['Frecuencia'], errors='coerce').fillna(0).round(2)
                 st.table(df2)
             else:
                 st.warning(t.get('concepts_not_available', "Los conceptos clave no están disponibles."))