Working with NaNs

app.py

@@ -35,11 +35,18 @@ def load_reviews(category):
     df = pd.read_json(file_path, lines=True, compression='gzip')
     return df
 
-# Función que realiza el análisis de sentimientos para una categoría específica
+def analyze_sentiment(text):
+    # Verifica si el texto es una cadena de texto (string)
+    if isinstance(text, str):
+        return sentiment_pipeline(text[:512])[0]['label']
+    else:
+        return "Unknown"  # O algún valor por defecto para datos no procesables
+
 def sentiment_counts_by_category(category):
     df_category = load_reviews(category)
-    df_category['sentiment'] = df_category['reviewText'].apply(lambda x: sentiment_pipeline(x[:512])[0]['label'])
-    # Ahora llama a la función de trazado y devuelve el gráfico
+    # Aplica la función de análisis de sentimientos modificada
+    df_category['sentiment'] = df_category['reviewText'].apply(analyze_sentiment)
+    # Llama a la función de trazado y devuelve el gráfico
     fig = plot_sentiment_distribution(df_category)
     return fig