Dataframes affected by changes to their source!?

Hola EricCicconetti ,

Los DataFrames no son tablas temporales ni copias de datos, sino una definición lógica de cómo recuperarlos.
Esto significa que se ejecutan en tiempo de ejecución y siempre reflejan el estado actual de la fuente. Por eso, si modificas la tabla base antes de usar otro DataFrame dependiente, el resultado puede cambiar o incluso quedar vacío, exactamente lo que experimentaste.
Se utilizan principalmente como motor de transformación de datos para:

• filtrar, unir y agregar datos;
• crear canalizaciones ETL/ELT;
• preparar datos para análisis.

Dentro de la arquitectura Medallion:

• Bronce: ingesta de datos sin procesar
• Plata: transformación y limpieza;
• Oro: conjuntos de datos listos para el negocio.

Si no estás trabajando con este enfoque, vale la pena revisarlo, ya que ayuda a estructurar el uso de DataFrames correctamente y evitar situaciones como esta.

Si mi comentario te ayudó a resolver tu pregunta, te agradecería mucho que lo marcaras como la solución aceptada. Esto ayuda a otros con el mismo problema y también me motiva a seguir contribuyendo. Muchas gracias. Lo aprecio mucho.