Python atamalarında beklenmedik "NaN" sonuçlarıyla başa çıkmak, özellikle de veri farklılıkları içeren dosyalarla çalışırken zor olabilir. Hatasız hesaplamaları garanti etmek amacıyla bu kılavuz, pozitif ve negatif sayılar için farklı ortalamalar hesaplamanın ve eksik değerleri float('NaN') ile yönetmenin bir yolunu sunar. Ayrıca çıktının otomatik derecelendirme gereksinimlerini karşıladığından emin olmak için gerekli biçimlendirme adımlarını da ele alır. Programın güvenilirliği, hata işleme için Python'un try...hariç ve dosya okuma için open özelliği kullanılarak artırılır; bu da onu ödevler ve gerçek dünya veri analizi için yararlı kılar.