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html/0-1 Pysentimiento.html ADDED
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pages/1_Analisis_exploratorio.py CHANGED
@@ -1,58 +1,12 @@
 
1
  import streamlit as st
2
- import pandas as pd
3
- from pathlib import Path
4
- from matplotlib import pyplot as plt
5
-
6
- path_csv = Path(__file__).parent.parent/"Dataset"/"train.csv"
7
-
8
- def upload_data():
9
- df = pd.read_csv(path_csv)
10
- return df
11
 
12
  def main():
13
- df = upload_data()
14
- st.title("Analisis Exploratorio de Datos")
15
- st.subheader("En esta sección se presentan los resultados del análisis exploratorio de datos")
16
- st.write("En la siguiente tabla se presentan los primeros 5 registros del dataset")
17
- st.dataframe(df.head())
18
- st.write("Se explicará el significado de cada columna:")
19
- st.write("""
20
- - id: Identificador único de la noticia
21
- - text: Texto o título de la noticia
22
- - target:
23
- - tag: Esta etiqueta se creó para separar la noticia de testeo y entrenamiento
24
- - len: Tamaño del texto
25
- - Consumer_sentiment: Este es el sentimiento que el titular de la noticia genera para el consumidor. Puede dividirse en Negativo, Neutro o Positivo
26
- - Companies_sentimient: Este es el sentimiento que el titular de la noticia genera en la compañía. Puede dividirse en Negativo, Neutro o positivo
27
- - target_sentimient:
28
- """)
29
- st.subheader("Construcción de la variable objetivo")
30
- st.write("Nuestra varaible objectivo es un vector de de ceros y unos, donde cada posición representa un sentimiento")
31
- st.write("El vector objetivo se construye de la siguiente manera:")
32
- st.write("""
33
- | | Target |
34
- |-------------------------------|----------|
35
- | target_sentiment_negative | 1 |
36
- | target_sentiment_neutral | 0 |
37
- | target_sentiment_positive | 0 |
38
- | target_sentiment_postive | 0 |
39
- | companies_sentiment_negative | 1 |
40
- | companies_sentiment_neutral | 0 |
41
- | companies_sentiment_positive | 0 |
42
- | consumers_sentiment_negative | 1 |
43
- | consumers_sentiment_neutral | 0 |
44
- | consumers_sentiment_neutral? | 0 |
45
- | consumers_sentiment_positive | 0 |
46
- | consumers_sentiment_positive | 0 |
47
- """)
48
- st.write("Esto se hizo para cada noticia, por lo que el vector objetivo tiene un tamaño de 9")
49
- st.subheader("Analisis exploratorio")
50
- value_counts = df.target_sentiment.value_counts()
51
- fig, ax = plt.subplots()
52
- value_counts.plot(kind='bar', ax=ax)
53
 
54
- # Mostrar el gráfico en Streamlit
55
- st.pyplot(fig)
56
- main()
57
-
58
 
 
 
1
+ import os
2
  import streamlit as st
3
+ import streamlit.components.v1 as components
 
 
 
 
 
 
 
 
4
 
5
  def main():
6
+ st.title("Cuaderno de Jupyter en Streamlit")
7
+ with open('html/0-1 Pysentimiento.html', 'r', encoding='utf-8') as file:
8
+ markdown_text = file.read()
9
+ components.html(markdown_text,height=1000,scrolling=True)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
10
 
 
 
 
 
11
 
12
+ main()