قد يكون من الصعب التعامل مع نتائج "NaN" غير المتوقعة في مهام Python، خاصة عند العمل مع الملفات التي تحتوي على تباينات في البيانات. من أجل ضمان عمليات حسابية خالية من الأخطاء، يقدم هذا الدليل طريقة لحساب متوسطات مميزة للأرقام الموجبة والسالبة، وإدارة القيم المفقودة باستخدام float('NaN'). ويناقش أيضًا خطوات التنسيق الضرورية لضمان تلبية المخرجات لمتطلبات التقدير الآلي. يتم زيادة اعتمادية البرنامج باستخدام try...except الخاص بـ Python لمعالجة الأخطاء ومع open لقراءة الملفات، مما يجعله مفيدًا للمهام وتحليل البيانات الواقعية.