Puede resultar difícil lidiar con resultados "NaN" inesperados en asignaciones de Python, particularmente cuando se trabaja con archivos que contienen variaciones de datos. Para garantizar cálculos sin errores, esta guía ofrece una forma de calcular promedios distintos para números positivos y negativos, gestionando los valores faltantes con float('NaN'). También analiza los pasos de formato necesarios para garantizar que el resultado satisfaga los requisitos de la calificación automatizada. La confiabilidad del programa aumenta al usar try...except de Python para el manejo de errores y with open para la lectura de archivos, lo que lo hace útil para tareas y análisis de datos del mundo real.