Det kan være vanskelig å håndtere uventede "NaN"-resultater i Python-oppdrag, spesielt når du arbeider med filer som inneholder dataavvik. For å garantere feilfrie beregninger, tilbyr denne veiledningen en måte å beregne distinkte gjennomsnitt for positive og negative tall, og administrere manglende verdier med float('NaN'). Den diskuterer også de nødvendige formateringstrinnene for å garantere at utdataene tilfredsstiller kravene til automatisert gradering. Programpålitelighet økes ved å bruke Pythons try...unntatt for feilhåndtering og med åpen for fillesing, noe som gjør det nyttig for oppgaver og dataanalyse i den virkelige verden.