Var būt grūti tikt galā ar negaidītiem "NaN" rezultātiem Python uzdevumos, īpaši strādājot ar failiem, kuros ir datu novirzes. Lai garantētu aprēķinus bez kļūdām, šajā rokasgrāmatā ir piedāvāts veids, kā aprēķināt atšķirīgus vidējos lielumus pozitīviem un negatīviem skaitļiem, pārvaldot trūkstošās vērtības, izmantojot float ("NaN"). Tajā ir arī apskatītas nepieciešamās formatēšanas darbības, lai garantētu, ka izvade atbilst automatizētās vērtēšanas prasībām. Programmas uzticamība tiek palielināta, izmantojot Python try... izņemot kļūdu apstrādei un ar open failu lasīšanai, kas padara to noderīgu uzdevumu veikšanai un reālās pasaules datu analīzei.