已有两个数据集，如何进行数据清洗，数据挖掘，具体详细步骤及代码

数据清洗和数据挖掘是数据分析的重要步骤。以下是基本的步骤以及一些Python中的常用库示例：

**数据清洗步骤**：
1. **检查缺失值（Missing Values）**：使用pandas库的`isnull()`和`dropna()`函数查找和处理缺失值。可以选择删除含有缺失值的行（如果数据量不大），或者填充缺失值（如平均值、中位数、众数等）。

   import pandas as pd
   df = pd.read_csv('data.csv')
   df = df.dropna() # 删除所有含缺失值的行

2. **异常值检测（Outliers Detection）**：使用描述性统计和可视化工具，例如matplotlib或seaborn，找出离群点。

   import matplotlib.pyplot as plt
   df.boxplot(column='column_name') # 查看箱线图找异常值

3. **标准化或归一化（Normalization or Scaling）**：对于数值型数据，可能需要将数据缩放到特定范围（0-1到1）或均值为0的标准差为1。

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   scaler = StandardScaler()
   df['column_name'] = scaler.fit_transform(df['column_name'])

4. **一致性检查（Consistency Checks）**：检查数据类型是否一致，比如日期格式、类别编码等。

   df.dtypes # 查看每列的数据类型

**数据挖掘步骤**：
1. **探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）**：使用matplotlib, seaborn等绘制图表，了解数据分布、相关性等。

   df.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')

2. **特征工程（Feature Engineering）**：根据业务需求，创建新的特征，如组合现有特征、转换非数值特征等。

3. **选择模型（Model Selection）**：根据问题类型（回归、分类、聚类等）选择合适的算法，如sklearn库中有许多预训练好的模型。

   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   model = LinearRegression()

4. **训练模型（Train the Model）**：将数据分为训练集和测试集，用训练集训练模型。

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   model.fit(X_train, y_train)

5. **评估模型（Model Evaluation）**：使用交叉验证或其他方法评估模型性能，如准确率、精确率、召回率等。

   from sklearn.metrics import accuracy_score
   accuracy = accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))

6. **优化模型（Model Tuning）**：调整模型参数以提高性能，例如网格搜索或随机搜索。

   from sklearn.model_selection import GridSearchCV
   param_grid = {'parameter': [value1, value2]}
   grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
   grid_search.fit(X_train, y_train)

完成以上步骤后，记得定期保存中间结果和最终模型，以便于后续分析或复现实验。