如何在Python中对CSV文件进行数据清洗，并将清洗后的数据以.pkl格式保存？请提供一个详细的处理流程。

要完成这项任务，你可以遵循以下步骤进行数据清洗，并最终以.pkl格式保存数据。首先，需要使用Python的csv模块或pandas库来读取CSV文件。然后，你可以定义一系列清洗函数来处理不同的字段，例如评论(comment)和价格(price)字段。对于评论字段，可能需要移除非文本字符并转换为数字类型；对于价格字段，则需要移除非数字字符，并保留数字部分。缺失值可以通过特定的函数标记或填充默认值。对于列表形式的字段，如commentlist，需要将其拆分成独立的字段，并进行相应的格式转换。最后，使用pickle模块将清洗后的数据以.pkl格式保存到磁盘中。

参考资源链接：[Python数据清洗实践：商铺信息处理与存储](https://wenku.csdn.net/doc/2n43mammgt?spm=1055.2569.3001.10343)

具体代码示例如下（假设示例代码略）：

在代码中，我们定义了`fcm`, `fpr`和`fcml`等函数来处理不同的数据清洗任务。`fcm`函数用于处理评论字段，`fpr`函数用于处理价格字段，而`fcml`函数则用于处理评分列表。数据读取完成后，我们遍历每一行数据，对每个字段应用相应的清洗函数，并将清洗后的数据存储在字典列表中。最终，使用`pickle.dump`函数将字典列表保存为.pkl文件。

通过上述步骤，你可以对CSV文件中的数据进行有效的清洗和存储。为了更深入地理解整个流程和提高数据清洗的能力，可以参考《Python数据清洗实践：商铺信息处理与存储》一书。该书不仅提供了这个项目的详细步骤和代码示例，还包含了数据清洗和存储的更深层次的知识，帮助你掌握如何处理各种数据问题，并将清洗后的数据有效存储。

参考资源链接：[Python数据清洗实践：商铺信息处理与存储](https://wenku.csdn.net/doc/2n43mammgt?spm=1055.2569.3001.10343)