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@@ -258,20 +258,7 @@ def tweets_localidad(buscar_localidad):
   #df['Tweets'] = df['Tweets'].apply(lambda x: re.sub(r'[:;][-o^]?[)\]DpP3]|[(/\\]|[\U0001f600-\U0001f64f]|[\U0001f300-\U0001f5ff]|[\U0001f680-\U0001f6ff]|[\U0001f1e0-\U0001f1ff]','', x))
   
   tabla = st.table(df.reset_index(drop=True).head(50).style.applymap(color_survived, subset=['Prediccion']))
-    
-  df_sexista = df[df['Sexista']=="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.show()
 
   return df