Update Recomendation.py

Recomendation.py

@@ -6,7 +6,7 @@ import json
 import gradio as gr
 from gradio.components import Textbox
 from ast import literal_eval
-spotify_data_processed = pd.read_csv('C:\\Users\\34640\\Desktop\\Saturdays.ai\\spotify_dset\\dataset_modificado.csv')
+spotify_data_processed = pd.read_csv('dataset_modificado.csv')
 
 def convert_string_to_array(str_vector):
     # Si str_vector ya es un array de NumPy, devolverlo directamente
@@ -78,7 +78,7 @@ def recommend_song_interface(song_name, artist_name):
     else:
         random_song = spotify_data_processed.sample() # Escoge una linea la azar de todo el conjunto de datos .sample()
         random_song_name = random_song['song'].iloc[0] # Extrae el valor de la columna song de la fila sample (Nombre)
-        random_artist_name = random_song['artist'].iloc[0] # Extrae el valor de la columna artist de la fila sample (Nombre)
+        random_artist_name = random_song['artist'].iloc[0] # Extrae el valor de la columna artist de la fila sample (Artista)
         
         # Obtener recomendaciones para la canción aleatoria
         random_recommendations_df = recommend_song(random_song_name, random_artist_name, spotify_data_processed)