Radzenie sobie z nieoczekiwanymi wynikami „NaN” w przypisaniach w Pythonie może być trudne, szczególnie podczas pracy z plikami zawierającymi różnice w danych. Aby zagwarantować bezbłędne obliczenia, ten przewodnik oferuje sposób obliczania odrębnych średnich dla liczb dodatnich i ujemnych, zarządzając brakującymi wartościami za pomocą funkcji float('NaN'). Omówiono także niezbędne kroki formatowania, aby zagwarantować, że dane wyjściowe spełniają wymagania automatycznej klasyfikacji. Niezawodność programu jest zwiększona dzięki zastosowaniu w Pythonie funkcji try...except do obsługi błędów i funkcji open do odczytu plików, co czyni go pomocnym w zadaniach i analizie danych w świecie rzeczywistym.