Può essere difficile gestire risultati "NaN" imprevisti negli assegnamenti Python, in particolare quando si lavora con file che contengono varianze di dati. Per garantire calcoli senza errori, questa guida offre un modo per calcolare medie distinte per numeri positivi e negativi, gestendo i valori mancanti con float('NaN'). Vengono inoltre illustrati i passaggi di formattazione necessari per garantire che l'output soddisfi i requisiti della valutazione automatizzata. L'affidabilità del programma viene aumentata utilizzando try...eccetto di Python per la gestione degli errori e with open per la lettura dei file, il che lo rende utile per i compiti e l'analisi dei dati del mondo reale.