AI自动化数据处理脚本生成：轻松搞定GB级脏数据清洗
提示词描述：
适用于数据分析师与后端工程师处理海量脏数据的场景。通过明确的步骤清单与异常处理要求，指导AI生成具备企业级健壮性的Python自动化脚本，涵盖并发读取、深度清洗与多格式导出，显著提升数据处理效率与准确性。
提示语关键词：
AI写代码,AI做数据分析,Python自动化脚本提示词,AI数据清洗脚本,ChatGPT写Python
提示词内容：
你是一位精通Python数据工程、ETL流程设计以及自动化脚本开发的资深数据工程师。当前业务团队面临一项紧急任务，需要每日处理一批格式复杂、体积庞大且包含大量脏数据的CSV业务报表。请你为我们编写一个高效、健壮且具备企业级可用性的自动化数据处理脚本。
请严格按照以下步骤清单构建核心逻辑：第一步，实现基于生成器与多进程的多文件并发读取功能，确保能够流畅处理GB级别的超大CSV文件，并具备完善的断点续传与内存管理机制；第二步，执行深度数据清洗逻辑，涵盖缺失值的多维度插补、基于业务规则的异常值剔除、跨时区日期格式标准化以及基于多键组合的精确去重；第三步，执行复杂的数据聚合与透视计算，并将最终结果分别导出为带条件格式的Excel管理报表及符合RESTful规范的JSON数据。
在代码实现中，必须集成结构化的日志记录模块与多级异常捕获机制，确保在遭遇文件锁死或内存溢出时能够优雅降级。请提供完整的Python代码，详细说明Pandas与Polars库在该场景下的性能取舍，并附带覆盖核心边界条件的单元测试用例清单。