Python اسائنمنٹس میں غیر متوقع "NaN" کے نتائج سے نمٹنا مشکل ہو سکتا ہے، خاص طور پر جب ان فائلوں کے ساتھ کام کر رہے ہوں جن میں ڈیٹا کے تغیرات ہوں۔ غلطی سے پاک حسابات کی ضمانت دینے کے لیے، یہ گائیڈ مثبت اور منفی نمبروں کے لیے الگ الگ اوسط کی گنتی کرنے کا ایک طریقہ پیش کرتا ہے، float('NaN') کے ساتھ گمشدہ اقدار کا انتظام کرتا ہے۔ یہ اس بات کی ضمانت کے لیے ضروری فارمیٹنگ کے اقدامات پر بھی بات کرتا ہے کہ آؤٹ پٹ خودکار درجہ بندی کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔ Python کی کوشش...سوائے کو غلطی سے نمٹنے کے لیے اور فائل پڑھنے کے لیے اوپن کے ساتھ کا استعمال کرکے پروگرام پر انحصار بڑھایا جاتا ہے، جو اسے اسائنمنٹس اور حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے مددگار بناتا ہے۔ 📊