Update modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

@@ -181,9 +181,10 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
     
     with col2:
         with st.expander(morpho_t.get('morphological_analysis', 'Morphological Analysis'), expanded=True):
+            # 1. Crear el DataFrame inicial desde el análisis morfológico
             morph_df = pd.DataFrame(advanced_analysis['morphological_analysis'])
                         
-            # Traducir las dependencias
+            # 2. Definir las traducciones específicas para dependencias
             dep_translations = {
                 'es': {
                     'ROOT': 'RAÍZ', 'nsubj': 'sujeto nominal', 'obj': 'objeto', 'iobj': 'objeto indirecto',
@@ -222,7 +223,7 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
             
             morph_df[t['dependency']] = morph_df[t['dependency']].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
             
-            # Traducir la morfología
+            # 3. Definir función para traducir la morfología
             def translate_morph(morph_string, lang_code):
                 morph_translations = {
                     'es': {
@@ -253,8 +254,14 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
             for key, value in morph_translations[lang_code].items():
                 morph_string = morph_string.replace(key, value)
             return morph_string
-        
-            # Definir el mapeo de columnas
+
+            # 4. Aplicar traducciones a las columnas originales antes de renombrarlas
+            morph_df['pos'] = morph_df['pos'].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
+            morph_df['dep'] = morph_df['dep'].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
+            morph_df['morph'] = morph_df['morph'].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
+
+            
+            # 5. Definir el mapeo para los nombres de las columnas usando las traducciones de la interfaz
             column_mapping = {
                 'text': morpho_t.get('word', 'Word'),
                 'lemma': morpho_t.get('lemma', 'Lemma'),
@@ -263,31 +270,24 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
                 'morph': morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
             }
             
-            # Renombrar las columnas existentes
-            morph_df = morph_df.rename(columns={col: new_name for col, new_name in column_mapping.items() if col in morph_df.columns})
+            # 6. Renombrar las columnas
+            morph_df = morph_df.rename(columns=column_mapping)
             
-            # Definir nombres de columnas traducidas
-            cat_col = morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category')
-            dep_col = morpho_t.get('dependency', 'Dependency')
-            morph_col = morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
-    
-            # Aplicar traducciones
-            morph_df[cat_col] = morph_df[cat_col].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
-            morph_df[dep_col] = morph_df[dep_col].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
-            morph_df[morph_col] = morph_df[morph_col].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
-    
-            # Seleccionar y ordenar las columnas a mostrar
+            # 7. Definir las columnas a mostrar usando los nombres traducidos
             columns_to_display = [
                 morpho_t.get('word', 'Word'),
                 morpho_t.get('lemma', 'Lemma'),
-                cat_col,
-                dep_col,
-                morph_col
+                morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category'),
+                morpho_t.get('dependency', 'Dependency'),
+                morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
             ]
+
+            # 8. Filtrar las columnas que existen en el DataFrame
             columns_to_display = [col for col in columns_to_display if col in morph_df.columns]
-            
-            # Mostrar el DataFrame (solo una vez)
+
+            # 9. Mostrar el DataFrame
             st.dataframe(morph_df[columns_to_display])
+
             
     # Mostrar diagramas de arco (código existente)
     with st.expander(morpho_t.get('arc_diagram', 'Syntactic analysis: Arc diagram'), expanded=True):