Pode ser difícil lidar com resultados "NaN" inesperados em atribuições Python, principalmente ao trabalhar com arquivos que contêm variações de dados. Para garantir cálculos livres de erros, este guia oferece uma maneira de calcular médias distintas para números positivos e negativos, gerenciando valores faltantes com float('NaN'). Também discute as etapas de formatação necessárias para garantir que a saída atenda aos requisitos da classificação automatizada. A confiabilidade do programa é aumentada usando try...except do Python para tratamento de erros e with open para leitura de arquivos, o que o torna útil para atribuições e análise de dados do mundo real.