下表是某药店的部分销售记录，药品名称用字母代替，请自行补充缺失药品清单(单号10)，完成： (1) 设置最小支持度和最小置信度，挖掘强关联规则。 (2) 对于每一阶候选项集，设置不同的最小支持度，构造频繁项集

为了帮助您完成这个任务，我们需要先了解几个关键概念：

1. **数据集**：这里提到的"某药店的部分销售记录"指的是一个包含药品名称、购买数量等信息的数据集，通常用于市场篮子分析或关联规则学习。

2. **最小支持度 (Minimum Support)**：这是一个阈值，用来确定一项规则是否足够常见，比如如果至少有多少次交易包含某个商品组合才被认为是频繁的。

3. **最小置信度 (Minimum Confidence)**：同样是一个阈值，衡量从频繁项集中推断出新规则的信心程度，例如购买A后购买B的概率要大于这个值。

4. **频繁项集 (Frequent Itemset)**：只出现一定次数的商品集合，满足最低的支持度阈值。

5. **关联规则 (Association Rule)**：描述两个或更多项目之间发生的频繁联系，如"A→B"表示商品A经常被同时购买。

6. **候选项集 (Candidate Set)**：生成频繁项集之后，所有可能派生出更复杂规则的候选组合。

假设我们有一个简单的二维数据集（药品ID和购买状态），但实际数据并未提供。以下是一个基本步骤概述如何使用Python的`mlxtend`库中的`apriori`函数来执行这个任务：

from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules

# 假设数据集是个列表，每个元素是包含药品ID的元组
# 例如 [(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'A'), (4, 'C'), (5, 'D'), (10, 'C')]

# 数据预处理
te = TransactionEncoder()
data_encoded = te.fit_transform(data)

# 将编码后的二维数组转换为DataFrame
transactions_df = pd.DataFrame(data_encoded, columns=te.columns_)

# 设置最小支持度和最小置信度
min_support = 0.3 # 示例值
min_confidence = 0.5 # 示例值

# 使用Apriori算法找出频繁项集
frequent_itemsets = apriori(transactions_df, min_support=min_support, use_colnames=True)

# 构造关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=min_confidence)

# 输出结果
print("频繁项集:")
print(frequent_itemsets)
print("\n关联规则:")
print(rules)

请注意，这只是一个示例，具体实现可能需要根据您的真实数据集调整。如果您有实际的数据，可以直接提供数据或告诉我其格式，我可以帮助您进一步操作。接下来的问题是：