Može biti teško nositi se s neočekivanim "NaN" rezultatima u Python dodjelama, osobito kada radite s datotekama koje sadrže varijacije podataka. Kako bi se zajamčila izračunavanja bez pogrešaka, ovaj vodič nudi način za izračunavanje različitih prosjeka za pozitivne i negativne brojeve, upravljanje nedostajućim vrijednostima pomoću float('NaN'). Također se raspravlja o potrebnim koracima oblikovanja kako bi se zajamčilo da izlaz zadovoljava zahtjeve automatiziranog ocjenjivanja. Pouzdanost programa povećava se upotrebom Pythonovog try...except za rukovanje pogreškama i with open za čitanje datoteka, što ga čini korisnim za dodjeljivanje i analizu podataka iz stvarnog svijeta.