Update app.py

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@@ -8,7 +8,7 @@ classifier = pipeline(task="zero-shot-classification", model="facebook/bart-larg
 # Función para analizar los sentimientos de una lista de textos
 def analyze_sentiments(texts):
     if not texts:
-        return 0.0, 0.0, 0.0  # Manejar el caso donde no hay textos para analizar
+        return "0.0%", "0.0%", "0.0%"  # Manejar el caso donde no hay textos para analizar
 
     positive, negative, neutral = 0, 0, 0
     for text in texts:
@@ -23,10 +23,10 @@ def analyze_sentiments(texts):
         else:
             neutral += 1
     total = len(texts)
-    positive_percent = (positive / total) * 100
-    negative_percent = (negative / total) * 100
-    neutral_percent = (neutral / total) * 100
-    return positive_percent, negative_percent, neutral_percent
+    positive_percent = round((positive / total) * 100, 1)
+    negative_percent = round((negative / total) * 100, 1)
+    neutral_percent = round((neutral / total) * 100, 1)
+    return f"{positive_percent}%", f"{negative_percent}%", f"{neutral_percent}%"
 
 # Función para cargar el archivo CSV y analizar los primeros 100 comentarios
 def analyze_sentiment_from_csv(file):
@@ -51,7 +51,8 @@ demo = gr.Interface(
         gr.Textbox(label="Porcentaje Neutro")
     ],
     title="Analizador de Sentimientos V.2",
-    description="Porcentaje de comentarios positivos, negativos y neutrales"
+   	description="Porcentaje de comentarios positivos, negativos y neutrales"
 )
 
 demo.launch(share=True)
+