Det kan være svært at håndtere uventede "NaN"-resultater i Python-opgaver, især når du arbejder med filer, der indeholder dataafvigelser. For at garantere fejlfrie beregninger tilbyder denne vejledning en måde at beregne forskellige gennemsnit for positive og negative tal, håndtering af manglende værdier med float('NaN'). Den diskuterer også de nødvendige formateringstrin for at sikre, at outputtet opfylder kravene til automatiseret klassificering. Programpålidelighed øges ved at bruge Pythons try...undtagen til fejlhåndtering og med åben til fillæsning, hvilket gør det nyttigt til opgaver og dataanalyse i den virkelige verden.