Select()

是 R 语言中 dplyr 包提供的一个函数，用于选择（提取） 数据框（data frame）中的特定列（变量）。

select() 函数会返回一个新的数据框，其中只包含选择的列。原始数据框不会被修改。如果需要在原始数据框上进行就地修改，可以使用赋值操作符（例如，df <- select(df, Name, Salary)）。

select(.data,...)

.data 表示要选择列的数据框；

...: 要选择或排除的列。您可以使用以下方式来指定列：

使用指定列名：select(data, col1, col2, col3)，其中col1、col2和col3是数据框中的列名。

使用冒号（:）范围描述符：select(data, col1:col3)，选择从col1到col3之间的所有列。要确保是根据原表中列标题头的顺序来的，否则会出现问题！如果是col2 col3 col1 的顺序，实际col1:col3只会匹配出col1和col3字段！

使用减号（-）组合：select(data, col1, -col2)，选择col1列并排除col2列。 select提取的逻辑。第一步为df1=data；其后有指定列，进一步提取df1形成df2。无，则df2=df1；-col* 排除列，基于df2上排除col* 列，形成df3。所以select(data, col1, -col2)结果是？是col1。
指定前缀或后缀：starts_with()，选择以指定前缀开头的列；ends_with()，选择以指定后缀开头的列；contains()，选择包含关键字的列字段名；matches()，匹配正则表达式。
使用one_of()：select(data, one_of(c("col1", "col2", "col3")))，选择在指定向量中的列。

# 选择特定列
selected_cols <- select(data, col1, col2, col3)

# 选择范围内的列
selected_cols <- select(data, col1:col3)

# 排除特定列col2，其他列都选上
selected_cols <- select(data, -col2)

# 使用函数选择特定前缀的列
selected_cols <- select(data, starts_with("prefix"))

# 使用one_of选择列
selected_cols <- select(data, one_of(c("col1", "col2", "col3")))

everything()需要根据使用场景进一步完善¶

everything()是dplyr包中的一个函数，用于选择或排除特定列的同时，仍保留其他所有列。

1，将指定列前置：将col3列取出前置，剩余的其他列排在后面

selected_cols <- select(data, col3, everything())

2，选择除特定列外的所有列：

selected_cols <- select(data, -col1, -col2, everything())

上述代码将选择除col1和col2之外的所有列。这里感觉多此一举，但在其他的情况下应该有用，如在不适用select的情况下，剔除某些列，对指定列进行操作？

[[one_of()]] 函数，待完善¶

其功能有些不明确。

假设有一个包含以下列的数据框data：

data <- data.frame(
  col1 = 1:5,
  col2 = letters[1:5],
  col3 = LETTERS[1:5],
  col4 = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE),
  col5 = 11:15
)

1. 选择特定列：假设我们想选择col2和col4列，可以使用one_of()函数如下：

selected_cols <- select(data, one_of(c("col2", "col4")))

这将选择数据框data中列名为col2和col4的列。

contain()函数扩展-R中的正则表达式符号¶

在R中，正则表达式是一种用于匹配和操作文本模式的强大工具。正则表达式由一系列字符和特殊符号组成，用于定义模式。

.：匹配任意字符（除了换行符）。
^：匹配字符串的开头。
$：匹配字符串的结尾。
*：匹配前面的元素零次或多次。
+：匹配前面的元素一次或多次。
?：匹配前面的元素零次或一次。
[]：匹配括号内的任意字符。
()：创建捕获组，用于提取匹配的子字符串。
|：表示逻辑或，匹配两个或多个模式之一。
\：转义字符，用于转义特殊字符，使其失去其特殊含义。

下面是一些案例，展示了如何在实际情况中使用正则表达式：

电话号码提取：

假设您有一个包含文本的字符串，其中包含电话号码。您可以使用正则表达式来提取这些电话号码。例如：

text <- "请联系我：电话号码是：+1-123-456-7890。"
phone_numbers <- gregexpr("\\+\\d{1}-\\d{3}-\\d{3}-\\d{4}", text, perl = TRUE)
extracted_numbers <- regmatches(text, phone_numbers)
print(extracted_numbers)

输出结果为：

[1] "+1-123-456-7890"

在上述示例中，我们使用正则表达式 \\+\\d{1}-\\d{3}-\\d{3}-\\d{4} 来匹配电话号码的模式。然后，使用 gregexpr() 函数找到字符串中匹配的位置，并使用 regmatches() 函数提取匹配的子字符串。

邮箱地址验证：

假设您有一个包含多个邮箱地址的向量，您想要验证这些邮箱地址是否有效。您可以使用正则表达式来检查邮箱地址的格式。例如：

emails <- c("example@example.com", "invalid_email", "another@example.com")
valid_emails <- grep("^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}$", emails, value = TRUE)
print(valid_emails)

输出结果为：

[1] "example@example.com"   "another@example.com"

在上述示例中，我们使用正则表达式 ^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-zA-Z]{2,}$ 来验证邮箱地址的格式。使用 grep() 函数和参数 value = TRUE，我们可以找到符合正则表达式模式的有效邮箱地址。