Es kann schwierig sein, mit unerwarteten „NaN“-Ergebnissen in Python-Aufgaben umzugehen, insbesondere wenn mit Dateien gearbeitet wird, die Datenabweichungen enthalten. Um fehlerfreie Berechnungen zu gewährleisten, bietet dieser Leitfaden eine Möglichkeit, unterschiedliche Durchschnittswerte für positive und negative Zahlen zu berechnen und fehlende Werte mit float('NaN') zu verwalten. Außerdem werden die notwendigen Formatierungsschritte besprochen, um sicherzustellen, dass die Ausgabe den Anforderungen der automatisierten Bewertung entspricht. Die Programmzuverlässigkeit wird durch die Verwendung von Pythons try...außer für die Fehlerbehandlung und with open für das Lesen von Dateien erhöht, was es für Aufgaben und die Analyse realer Daten hilfreich macht.