పైథాన్ అసైన్‌మెంట్‌లలో ఊహించని "NaN" ఫలితాలను ఎదుర్కోవడం కష్టంగా ఉంటుంది, ముఖ్యంగా డేటా వైవిధ్యాలను కలిగి ఉన్న ఫైల్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు. లోపం లేని గణనలకు హామీ ఇవ్వడానికి, ఈ గైడ్ సానుకూల మరియు ప్రతికూల సంఖ్యల కోసం విభిన్న సగటులను గణించడానికి, float('NaN')తో తప్పిపోయిన విలువలను నిర్వహించడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది. అవుట్‌పుట్ ఆటోమేటెడ్ గ్రేడింగ్ యొక్క అవసరాలను సంతృప్తిపరుస్తుందని హామీ ఇవ్వడానికి అవసరమైన ఫార్మాటింగ్ దశలను కూడా ఇది చర్చిస్తుంది. ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ కోసం పైథాన్ యొక్క ప్రయత్నించండి...తప్ప మరియు ఫైల్ రీడింగ్ కోసం ఓపెన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రోగ్రామ్ డిపెండబిలిటీ పెరుగుతుంది, ఇది అసైన్‌మెంట్‌లకు మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా విశ్లేషణకు సహాయపడుతుంది.