ಪೈಥಾನ್ ಅಸೈನ್‌ಮೆಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ "NaN" ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫೈಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ. ದೋಷ-ಮುಕ್ತ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸರಾಸರಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, float('NaN') ನೊಂದಿಗೆ ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸಹ ಇದು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್‌ನ ಪ್ರಯತ್ನ... ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ ರೀಡಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ತೆರೆದಿರುವ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಕಾರ್ಯಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.