Het kan moeilijk zijn om met onverwachte "NaN"-resultaten om te gaan in Python-toewijzingen, vooral als u werkt met bestanden die gegevensvarianties bevatten. Om foutloze berekeningen te garanderen, biedt deze handleiding een manier om verschillende gemiddelden voor positieve en negatieve getallen te berekenen, waarbij ontbrekende waarden worden beheerd met float('NaN'). Ook worden de noodzakelijke opmaakstappen besproken om te garanderen dat de uitvoer voldoet aan de eisen van automatische beoordeling. De betrouwbaarheid van het programma wordt vergroot door Python's try...except te gebruiken voor foutafhandeling en with open voor het lezen van bestanden, wat het handig maakt voor opdrachten en data-analyse in de echte wereld.