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@@ -149,35 +149,43 @@ elif opcion_general == 'Análisis exploratorio (EDA: Exploratory Data Analysis)'
                 opcion_variable = st.sidebar.selectbox('Selecciona la variable categórica que deseas graficar', 
                 ['Razon social', 'Rango de personal ocupado', 'Cuenta con correo electrónico', 'Cuenta con sitio de Internet', 'Tipo de establecimiento'])
                 df_segmentado = copia_df.groupby('entidad_federativa').get_group(opcion_estado)
-                if opcion_variable == 'Razon social':
-                    figura, eje = plt.subplots()
-                    eje.pie(df_segmentado['razon_social'].notna().value_counts(), labels= ['No cuentan con razón social', 'Sí cuentan con razón social'], 
-                    autopct= '%1.1f%%', explode= [0, 0.1], shadow= True)
-                    eje.axis('equal')
-                    st.pyplot(figura)
-                elif opcion_variable == 'Rango de personal ocupado':
-                    figura, eje = plt.subplots()
-                    eje.pie(df_segmentado['rango_personal_ocupado'].value_counts(), labels= ['0 a 5 personas', '6 a 10 personas', '11 a 30 personas', '31 a 50 personas', 
-                    '51 a 100 personas', '101 a 250 personas', '251 y más personas'], 
-                    autopct= '%1.1f%%', explode= [0.1, 0, 0, 0, 0.3, 0.6, 0.9], shadow= True)
-                    eje.axis('equal')
-                    st.pyplot(figura)
-                elif opcion_variable == 'Cuenta con correo electrónico':
-                    figura, eje = plt.subplots()
-                    eje.pie(df_segmentado['correo_electronico'].notna().value_counts(), 
-                    labels= ['No cuentan con correo electrónico', 'Sí cuentan con correo electrónico'], autopct= '%1.1f%%', explode= [0, 0.1], shadow= True)
-                    eje.axis('equal')
-                    st.pyplot(figura)
-                elif opcion_variable == 'Cuenta con sitio de Internet':
+                try:
+                    if opcion_variable == 'Razon social':
+                        figura, eje = plt.subplots()
+                        eje.pie(df_segmentado['razon_social'].notna().value_counts(), labels= ['No cuentan con razón social', 'Sí cuentan con razón social'], 
+                        autopct= '%1.1f%%', explode= [0, 0.1], shadow= True)
+                        eje.axis('equal')
+                        st.pyplot(figura)
+                    elif opcion_variable == 'Rango de personal ocupado':
+                        figura, eje = plt.subplots()
+                        eje.pie(df_segmentado['rango_personal_ocupado'].value_counts(), labels= ['0 a 5 personas', '6 a 10 personas', '11 a 30 personas', 
+                                '31 a 50 personas', '51 a 100 personas', '101 a 250 personas', '251 y más personas'], 
+                        autopct= '%1.1f%%', explode= [0.1, 0, 0, 0, 0.3, 0.6, 0.9], shadow= True)
+                        eje.axis('equal')
+                        st.pyplot(figura)
+                    elif opcion_variable == 'Cuenta con correo electrónico':
+                        figura, eje = plt.subplots()
+                        eje.pie(df_segmentado['correo_electronico'].notna().value_counts(), 
+                        labels= ['No cuentan con correo electrónico', 'Sí cuentan con correo electrónico'], autopct= '%1.1f%%', explode= [0, 0.1], shadow= True)
+                        eje.axis('equal')
+                        st.pyplot(figura)
+                    elif opcion_variable == 'Cuenta con sitio de Internet':
+                        figura, eje = plt.subplots()
+                        eje.pie(df_segmentado['sitio_internet'].notna().value_counts(), 
+                        labels= ['No cuentan con sitio en Internet', 'Sí cuentan con sitio en Internet'], autopct= '%1.1f%%', explode= [0, 0.1], shadow= True)
+                        eje.axis('equal')
+                        st.pyplot(figura)
+                    elif opcion_variable == 'Tipo de establecimiento':
+                        figura, eje = plt.subplots()
+                        eje.pie(df_segmentado['tipo_establecimiento'].value_counts(), labels= ['Fijo', 'Semifijo'], autopct= '%1.1f%%', explode= [0, 0.1], shadow= True)
+                        eje.axis('equal')
+                        st.pyplot(figura)
+                except ValueError:
                     figura, eje = plt.subplots()
-                    eje.pie(df_segmentado['sitio_internet'].notna().value_counts(), 
-                    labels= ['No cuentan con sitio en Internet', 'Sí cuentan con sitio en Internet'], autopct= '%1.1f%%', explode= [0, 0.1], shadow= True)
-                    eje.axis('equal')
-                    st.pyplot(figura)
-                elif opcion_variable == 'Tipo de establecimiento':
-                    figura, eje = plt.subplots()
-                    eje.pie(df_segmentado['tipo_establecimiento'].value_counts(), labels= ['Fijo', 'Semifijo'], autopct= '%1.1f%%', explode= [0, 0.1], shadow= True)
-                    eje.axis('equal')
+                    #plt.title('Seleccionaste ' + df_segmentado[opcion_estado])
+                    eje.pie(df_segmentado['rango_personal_ocupado'].value_counts(), labels= ['0 a 5 personas', '6 a 10 personas', '11 a 30 personas', 
+                                '31 a 50 personas', '51 a 100 personas', '101 a 250 personas'], 
+                            autopct= '%1.1f%%', shadow= True)
                     st.pyplot(figura)
         elif opcion_grafico == 'De barras':
             opcion_estado = st.sidebar.selectbox('Escoge una entidad federativa para explorar', [i for i in copia_df.groupby(by= 'entidad_federativa').groups])
@@ -215,6 +223,7 @@ elif opcion_general == 'Análisis exploratorio (EDA: Exploratory Data Analysis)'
             st.pyplot(figura)
 elif opcion_general == 'Hallazgos':
                  st.title('Hallazgos')
+                 
 elif opcion_general == 'Referencias':
                  st.title('Referencias')
 
@@ -227,3 +236,9 @@ elif opcion_general == 'Referencias':
     
     
     
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