Gali būti sunku susidoroti su netikėtais „NaN“ rezultatais atliekant „Python“ priskyrimus, ypač dirbant su failais, kuriuose yra duomenų nuokrypių. Siekiant užtikrinti skaičiavimus be klaidų, šiame vadove siūlomas būdas apskaičiuoti skirtingus teigiamų ir neigiamų skaičių vidurkius, valdyti trūkstamas reikšmes naudojant float („NaN“). Jame taip pat aptariami būtini formatavimo žingsniai, užtikrinantys, kad išvestis atitiktų automatinio klasifikavimo reikalavimus. Programos patikimumas padidinamas naudojant Python try...išskyrus klaidų apdorojimui ir su atviru failų skaitymui, todėl tai naudinga atliekant užduotis ir atliekant realaus pasaulio duomenų analizę.