Voi olla vaikeaa käsitellä odottamattomia "NaN"-tuloksia Python-määrityksissä, varsinkin kun työskentelet tiedostojen kanssa, jotka sisältävät datavariansseja. Virheettömän laskennan takaamiseksi tämä opas tarjoaa tavan laskea erillisiä keskiarvoja positiivisille ja negatiivisille luvuille ja hallita puuttuvia arvoja floatilla ('NaN'). Siinä käsitellään myös tarvittavia muotoiluvaiheita sen varmistamiseksi, että tulos täyttää automaattisen luokituksen vaatimukset. Ohjelman luotettavuutta lisää Pythonin try...paitsi käyttäminen virheiden käsittelyyn ja avoin tiedostojen lukemiseen, mikä tekee siitä hyödyllistä tehtävissä ja reaalimaailman tietojen analysoinnissa.