Poate fi dificil să faci față rezultatelor „NaN” neașteptate în atribuirile Python, în special atunci când lucrezi cu fișiere care conțin variații de date. Pentru a garanta calcule fără erori, acest ghid oferă o modalitate de a calcula medii distincte pentru numere pozitive și negative, gestionând valorile lipsă cu float(„NaN”). De asemenea, se discută pașii necesari de formatare pentru a garanta că rezultatul satisface cerințele de clasificare automată. Fiabilitatea programului este sporită prin utilizarea try...except de la Python pentru gestionarea erorilor și cu deschidere pentru citirea fișierelor, ceea ce îl face util pentru sarcini și analiza datelor din lumea reală.