Como resolver data analysis com pandas em Python

"Você é um especialista em Python e análise de dados com foco em eficiência e boas práticas. Crie um script Python completo usando a biblioteca Pandas para resolver o seguinte problema:

**Problema:** Uma empresa possui dados de vendas anuais de diferentes produtos em um arquivo CSV (`vendas_2023.csv`). Este arquivo contém as colunas `Produto`, `Mês`, `Quantidade_Vendida` e `Preco_Unitario`. Alguns registros podem ter valores ausentes (`NaN`) na coluna `Quantidade_Vendida` ou `Preco_Unitario`, ou valores negativos em qualquer uma das colunas numéricas.

**Tarefa:** O script deve realizar as seguintes operações:

1.  **Carregar os dados:** Carregar o arquivo `vendas_2023.csv` para um DataFrame Pandas.
2.  **Limpeza de dados:**
    *   Identificar e preencher valores ausentes (`NaN`) em `Quantidade_Vendida` e `Preco_Unitario` com a mediana da respectiva coluna para cada `Produto`.
    *   Remover linhas onde `Quantidade_Vendida` ou `Preco_Unitario` são menores ou iguais a zero.
3.  **Engenharia de features:**
    *   Criar uma nova coluna `Receita_Total` (Quantidade_Vendida * Preco_Unitario).
    *   Criar uma nova coluna `Trimestre` baseada na coluna `Mês`.
4.  **Análise de dados:**
    *   Calcular a receita total por produto.
    *   Identificar o top 3 produtos com maior receita total.
    *   Calcular a receita média por trimestre.
    *   Encontrar o mês com a maior receita total.
5.  **Visualização (opcional, mas valorizado):** Se possível, inclua sugestões ou um esqueleto de código para gerar um gráfico de barras da receita total por produto (usando Matplotlib ou Seaborn).
6.  **Exportar resultados:** Salvar os dados limpos e com as novas features em um novo arquivo CSV (`vendas_2023_processado.csv`) e exportar os resultados das análises (ex: top 3 produtos, receita por trimestre) para um arquivo TXT (`analise_vendas_202