pyhthon计算数据不出来

invalid value encountered in double_scalars python算法出错

kpil_Df = dataDF.drop_duplicates(subset=['销售时间','社保卡号'])

totalI = kpil_Df.shape[0]
print('总消费次数=',totalI)
kpil_Df = kpil_Df.sort_values(by='销售时间', ascending=True)
kpil_Df = kpil_Df.reset_index(drop=True)
startTime = kpil_Df.loc[0,'销售时间']
endTime = kpil_Df.loc[totalI-1,'销售时间']
daysI = (endTime-startTime).days
mounthI = daysI // 30
print('月份数=',mounthI)
kpil_I = totalI // mounthI
print('业务指标1：月均消费次数=', kpil_I)

#消费总金额
totalMoneyF = dataDF.loc[:,'实收金额'].sum()
mounthMoney = totalMoneyF // mounthI
print('业务指标2：月均消费金额=', mounthMoney)

#客单价
pct = totalMoneyF / totalI
print('业务指标3：客单价=', pct)

运行结果及报错内容

RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
mounthMoney = totalMoneyF // mounthI

我的解答思路和尝试过的方法

我想要达到的结果

谁帮忙改改

mounthI有可能为0 此时不能做分母，除之前先判断是不是0，不是再进行除的操作

你这段程序主要问题就是没有对各种特殊情况做专门的处理，有以下几点，你参考一下：
1、一般来说有消费记录，那么totalI肯定不为0，但是可能是1，所以要考虑totalI=1的情况，这种情况下mounthI =1，kpil_I =1，mounthMoney =totalMoneyF ，pct =totalMoneyF
2、totalI大于1的情况下可能消费记录只有30天以内的，也就是说daysI<30.那么mounthI =1，kpil_I =totalI，mounthMoney =totalMoneyF
3、mounthI = daysI // 30+1，比如59天，那么应该是两个月，不是1个月，同样29天也应该是1个月，而不是0个月，你现在报错可能就是这的问题

出现该报错，一般出现在 传入的相关值，不符合要求，不是被掉方法的可运算对象；

如：

在除法中，分母等于0的情况；

立方根表达式中，pow(x, 1.0/3.0), 若x为负，也会出现该报错；

解决方法：

运算时，对传入值进行判断或处理