以下是一个示例解决方案，使用Python编程语言和Pandas库处理和可视化整洁的GDP数据。

首先，我们需要安装和导入所需的库：

!pip install pandas matplotlib
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以创建一个包含整洁GDP数据的数据帧。假设我们有以下数据：

我们可以使用以下代码创建数据帧：

data = {
    '年份': [2015, 2015, 2016, 2016, 2017, 2017],
    '城市': ['北京', '上海', '北京', '上海', '北京', '上海'],
    'GDP': [1000.0, 1500.0, 1200.0, 1800.0, 1300.0, 2000.0]
}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用Pandas的groupby函数按年份和城市对数据进行分组，并计算每个组的总GDP：

df_grouped = df.groupby(['年份', '城市'])['GDP'].sum().reset_index()

现在，我们可以使用Matplotlib库绘制一个折线图来可视化不同年份不同城市的GDP数据：

for city in df_grouped['城市'].unique():
    city_data = df_grouped[df_grouped['城市'] == city]
    plt.plot(city_data['年份'], city_data['GDP'], label=city)

plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('GDP')
plt.legend()
plt.show()

这将绘制一个图表，显示北京和上海在不同年份的GDP变化。每个城市的GDP数据将用不同的颜色表示。

希望这个示例可以帮助您开始处理和可视化不同年份不同城市的整洁GDP数据！