Il peut être difficile de gérer des résultats « NaN » inattendus dans les affectations Python, en particulier lorsque vous travaillez avec des fichiers contenant des écarts de données. Afin de garantir des calculs sans erreur, ce guide propose un moyen de calculer des moyennes distinctes pour les nombres positifs et négatifs, en gérant les valeurs manquantes avec float('NaN'). Il aborde également les étapes de formatage nécessaires pour garantir que le résultat répond aux exigences de la notation automatisée. La fiabilité du programme est augmentée en utilisant try...sauf de Python pour la gestion des erreurs et with open pour la lecture de fichiers, ce qui le rend utile pour les affectations et l'analyse des données du monde réel.