1. library(tidyfst)
    3. #tidyfst的函数能够处理所有数据框，最后输出一个data.table
    4. # 选择单列
    5. iris %>% select_dt(Sepal.Length)
    6. # 选择多列
    7. iris %>% select_dt(Sepal.Length,Sepal.Width)
    9. #select_dt在接受一个字符型的时候，就会识别为正则表达式
    10. iris %>% select_dt("^Se")
    11. iris %>% select_dt("Length$")
    12. iris %>% select_dt("Se|Pe")
    14. #如果你想选择的，恰恰是正则的补集，而其补集不好写正则，直接加减号即可,也可以加感叹号
    15. iris %>% select_dt(-"^Se")
    16. iris %>% select_dt(!"^Se")
    17. iris %>% select_dt(Sepal.Length:Petal.Length)
    20. #在一些循环中相当有用
    21. iris %>% select_dt(cols = names(iris)[3])
    23. iris %>% select_dt(1:3)
    24. iris %>% select_dt(1,3)
    25. iris %>% select_dt(-(1:3))
    26. iris %>% select_dt(-1,-3)
    29. #根据列的类型选择列
    30. # 只选择因子变量
    31. iris %>% select_dt(is.factor)
    32. iris %>% select_dt(-is.factor)
    35. #对于需求比较复杂的需求，可以用超级选择函数
    36. iris %>% select_mix(is.factor,1:3)