Μπορεί να είναι δύσκολο να αντιμετωπίσετε απροσδόκητα αποτελέσματα "NaN" σε αναθέσεις Python, ιδιαίτερα όταν εργάζεστε με αρχεία που περιέχουν αποκλίσεις δεδομένων. Προκειμένου να διασφαλιστούν υπολογισμοί χωρίς σφάλματα, αυτός ο οδηγός προσφέρει έναν τρόπο για τον υπολογισμό διακριτών μέσων τιμών για θετικούς και αρνητικούς αριθμούς, διαχείριση τιμών που λείπουν με το float('NaN'). Συζητά επίσης τα απαραίτητα βήματα μορφοποίησης για να διασφαλιστεί ότι η έξοδος ικανοποιεί τις απαιτήσεις της αυτοματοποιημένης βαθμολόγησης. Η αξιοπιστία του προγράμματος αυξάνεται χρησιμοποιώντας το try...except της Python για τον χειρισμό σφαλμάτων και το with open για την ανάγνωση αρχείων, γεγονός που το καθιστά χρήσιμο για αναθέσεις και ανάλυση δεδομένων πραγματικού κόσμου.