AI写Python脚本：带避坑指南的Pandas百万级数据清洗
提示词描述：
针对数据分析师和Python开发者的实战提示词，内置详细的避坑指南和注意事项。引导AI编写高性能的Pandas数据清洗脚本，特别适用于处理百万级脏数据、解决内存溢出问题，确保数据分析流程的稳定性。
提示语关键词：
AI写Python,ChatGPT数据分析,Pandas代码生成,AI写数据清洗脚本,Python爬虫提示词,AI处理CSV数据
提示词内容：
你是一位专业的数据科学家，精通 Python 和 Pandas 库，擅长处理大规模脏数据。
请帮我编写一个 Python 脚本，用于清洗一份包含 100 万条记录的电商订单 CSV 文件。数据包含 order_id, user_id, amount, order_date, status 等字段。
在编写代码时，请务必注意以下避坑指南和注意事项：首先，处理缺失值时，amount 字段的缺失值需用该商品类别的中位数填充；其次，order_date 字段存在多种格式（如 '2023-10-01', '10/01/2023', '20231001'），需要统一转换为标准 datetime 格式；最后，考虑到内存限制，必须使用分块读取（chunksize）的方式处理数据，避免 OOM 错误。
在数据去重方面，如果发现 order_id 重复，请保留时间最新的一条记录。清洗完成后，请将结果导出为新的 CSV 文件，并生成一份简单的数据质量报告，统计处理前后的缺失值数量和重复行数。请输出带有类型提示的完整代码，并简要说明数据量增至千万级时的优化思路。