怎么用 AI 清洗表格数据？

我上传了一张表格，请先做诊断，不要修改任何数据。

请输出一份数据体检报告：
1. 总行数、总列数，每列的字段名和数据类型
2. 每列的空值数量与占比
3. 完全重复的行有多少条，按哪几列判断重复
4. 每列的格式一致性问题（例：日期列里混了 2026/10/20、2026-10-20、10月20日三种写法）
5. 数值列的异常值：最小值、最大值、明显不合理的值
6. 分类字段的写法不一致问题（例：同一家公司写成「XX科技」「XX科技有限公司」「xx科技」）
7. 你认为最需要优先处理的三个问题，以及为什么

只诊断，不动数据。

基于上面的体检结果，请给我一份 Python 清洗脚本（pandas）。

清洗要求：
1. 去重：按 {列名} 判断重复，保留 {第一条/最新一条}
2. 缺失值：{列名} 为空的行 {删除/填默认值}；{列名} 用 {前值填充/均值} 补
3. 格式统一：{日期列} 统一为 YYYY-MM-DD；{金额列} 去掉货币符号和千分位转数值
4. 文本标准化：{公司名列} 去掉「有限公司」「有限责任公司」后缀后比对
5. 异常值：{列名} 超出 {范围} 的标记出来，不要直接删

脚本要求：
- 每一步打印处理前后的行数和关键统计，方便核对
- 原始文件只读，输出到新文件
- 关键步骤加注释说明为什么这么做
- 最后输出一份变更日志（改了什么、影响了多少行）

不要省略代码，用完整可运行的版本。