Pot ser difícil fer front als resultats "NaN" inesperats a les assignacions de Python, especialment quan es treballa amb fitxers que contenen variacions de dades. Per tal de garantir càlculs sense errors, aquesta guia ofereix una manera de calcular mitjanes diferents per a nombres positius i negatius, gestionant els valors que falten amb float('NaN'). També analitza els passos de format necessaris per garantir que la sortida compleixi els requisits de la qualificació automatitzada. La fiabilitat del programa s'incrementa mitjançant l'ús de Python try...except per a la gestió d'errors i amb open per a la lectura de fitxers, cosa que el fa útil per a les tasques i l'anàlisi de dades del món real.