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import gradio as gr | |
import pandas as pd | |
from transformers import pipeline | |
# Inicializa la pipeline de análisis de sentimientos | |
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis") | |
# Función que toma un Dataframe y crea un gráfico visual con matplotlib | |
def plot_sentiment_distribution(df_category): | |
sentiment_counts = df_category['sentiment'].value_counts() | |
fig, ax = plt.subplots() | |
sentiment_counts.plot(kind='bar', ax=ax) | |
ax.set_title("Distribución de Sentimientos") | |
ax.set_xlabel("Sentimiento") | |
ax.set_ylabel("Número de reseñas") | |
return fig | |
# Mapeo de categorías a nombres de archivos | |
category_to_file_path = { | |
'Fashion': 'AMAZON_FASHION_5.json.gz', | |
'Appliances': 'Appliances_5.json.gz', | |
'Gift Cards': 'Gift_Cards_5.json.gz', | |
'Magazine subscriptions': 'Magazine_Subscriptions_5.json.gz', | |
'All beauty': 'All_Beauty_5.json.gz' | |
} | |
# Función para cargar los datos por categoría | |
def load_reviews(category): | |
# Asegúrate de que la categoría proporcionada es válida | |
if category not in category_to_file_path: | |
raise ValueError("Categoría no encontrada. Asegúrate de que la categoría sea correcta.") | |
file_name = category_to_file_path[category] | |
file_path = f"{file_name}" # Asegúrate de que este sea el path correcto a tus archivos | |
df = pd.read_json(file_path, lines=True, compression='gzip') | |
return df | |
# Función que realiza el análisis de sentimientos para una categoría específica | |
def sentiment_counts_by_category(category): | |
df_category = load_reviews(category) | |
df_category['sentiment'] = df_category['reviewText'].apply(lambda x: sentiment_pipeline(x[:512])[0]['label']) | |
# Ahora llama a la función de trazado y devuelve el gráfico | |
fig = plot_sentiment_distribution(df_category) | |
return fig | |
def show_first_five(category): | |
df_category = load_reviews(category) | |
return df_category.head(5) # Muestra las primeras 5 filas del DataFrame de la categoría | |
# Crear la interfaz usando gr.Blocks | |
with gr.Blocks() as demo: | |
with gr.Row(): | |
category = gr.Dropdown(choices=list(category_to_file_path.keys()), label="Seleccione una categoría") | |
show_button = gr.Button("Mostrar Datos") | |
plot_button = gr.Button("Graficar Distribución de Sentimientos") | |
output_df = gr.Dataframe() | |
output_plot = gr.Plot() | |
show_button.click(show_first_five, inputs=category, outputs=output_df) | |
plot_button.click(sentiment_counts_by_category, inputs=category, outputs=output_plot) | |
# Lanza la interfaz | |
if __name__ == "__main__": | |
demo.launch() | |