Ejercicio de programación con Pandas: Identificar y corregir errores y duplicados

Dado un DataFrame de Pandas con las siguientes columnas:

• Altura: debe contener solo valores positivos y menores de 300.
• Peso: debe contener únicamente valores numéricos.
• Ingreso: debe contener valores numéricos, representando ingresos en una moneda específica.
• Fecha_Compra: debe estar en un formato de fecha válido (YYYY-MM-DD).
• Producto: no debe tener valores duplicados.

Realiza las siguientes tareas:

1. Corrige los valores fuera de rango en la columna Altura (valores negativos y mayores a 300).
2. Convierte la columna Peso a tipo numérico, reemplazando los valores no numéricos con NaN.
3. Convierte la columna Ingreso a tipo numérico, asegurándote de que los valores estén en formato numérico, reemplazando cualquier error con NaN.
4. Convierte la columna Fecha_Compra a tipo datetime, reemplazando los valores que no se puedan convertir con NaT (Not a Time).
5. Identifica y elimina las filas que contengan valores NaN en cualquiera de las columnas.
6. Elimina cualquier fila duplicada basada en la columna Producto.
7. Imprime el DataFrame limpio.