Может быть сложно справиться с неожиданными результатами «NaN» в заданиях Python, особенно при работе с файлами, содержащими отклонения в данных. Чтобы гарантировать безошибочные вычисления, в этом руководстве предлагается способ вычисления различных средних значений для положительных и отрицательных чисел, управляя пропущенными значениями с помощью float('NaN'). В нем также обсуждаются необходимые шаги форматирования, чтобы гарантировать, что выходные данные удовлетворяют требованиям автоматического оценивания. Надежность программы повышается за счет использования Python try...Exception для обработки ошибок и with open для чтения файлов, что делает его полезным для выполнения заданий и анализа реальных данных.