Det kan vara svårt att hantera oväntade "NaN"-resultat i Python-uppdrag, särskilt när man arbetar med filer som innehåller dataavvikelser. För att garantera felfria beräkningar erbjuder den här guiden ett sätt att beräkna distinkta medelvärden för positiva och negativa tal, och hantera saknade värden med float('NaN'). Den diskuterar också de nödvändiga formateringsstegen för att garantera att resultatet uppfyller kraven för automatiserad gradering. Programtillförlitligheten ökas genom att använda Pythons försök...utom för felhantering och med öppen för filläsning, vilket gör det användbart för uppdrag och dataanalys i verkligheten.