Motivo do resultado

Boas Kaio! tudo bem? Espero que sim!

Quando trabalhamos com DataFrames de maneira geral, as função não sobrescrevem os dados do Dataframe que usamos, ela retorna um novo Dataframe no qual foi aplicado aquela função. Vou dar um exemplo para ficar mais claro o que estou dizendo:

Considere o DataFrame:

Agora, vamos tentar tirar a colunan id.

Para fazer isso usamos a função pd.drop()

df.drop('id', axis=1)

Que retorna

Entetanto, se verifiacar-mos o df. Ele continua com a coluna id. Isso acontece pelo motivo já comentado: a maioria das funções do pandas não sobrescreve o DataFrame original.

Se quisermos que ocorra essa sobreescrita, podemos fazer de duas formas:

• passando o parâmetro inplace=True, que aplica a função sobreescrevendo o DataFrame; ou
• Atribuindo o resultado da função para o data Frame.

E, código seria:

df.drop('id', axis=1, inplace=True)

ou

df = drop('id', axis=1)