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PorIvan

Python: borrar nans desde Pandas.

df.dropna() # borrará las filas con valores nulos

df.dropna(1) # borrará las columnas con valores nulos.

df.dropna(inplace=True) # Mantiene el DataFrame con entradas válidas en la misma variable

Ref: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html

PorIvan

Pandas:Añadir un DataFrame a otro DataFrame

 Tenemos dos DataFrames:
 In [7]: df1
 Out[7]:
 A B
 0 a1 b1
 1 a2 b2
 In [8]: df2
 Out[8]:
 B C
 0 b1 c1
Anexar un DataFrame a otro:
 In [9]: df1.append(df2)
 Out[9]:
 A B C
 0 a1 b1 NaN
 1 a2 b2 NaN
 0 NaN b1 c1
Evitar indices duplicados, en este caso el 0:

 In [10]: df1.append(df2, ignore_index = True)
 Out[10]:
 A B C
 0 a1 b1 NaN
 1 a2 b2 NaN
 2 NaN b1 c1

Ref:  https://riptutorial.com/es/pandas/topic/6456/anexando-a-dataframe 
PorIvan

FAQ Python Quitar decimales

#Formateamos la variable y dejamos 2 decimales

print"{0:.2f}".format(variable)

PorIvan

FAQ Python Quitar Warnings

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning)
PorIvan

FAQ Python Cambiar tipo de dato

Para cambiar el tipo de datos desde un objeto en pandas a tipo int se utiliza el metodo astype, pruebe lo siguiente:

df1['DIA']=df1['DIA'].astype('int')
PorIvan

FAQ Python NaN

Si queremos ver cuántos NaN hay en cada columna cambiamos usaremos .sum() al código df.isnull(), df= variable que contiene el data frame.

df.isnull().sum()
date       0
open       0
close      0
high       0
low        0
close_n    0
open_n     0
signal     0
trade      0
trade_l    8
dtype: int64

Tenemos 8 Nan en la columna trade_l