根据以下输入的数据创建一个简单的数据预处理程序，该程序可以进行缩放、标准化和特征选择。


数据集：
身高(cm) | 体重(kg) | 收入(万) | 是否喜欢
165 | 53 | 5 | 是
170 | 60 | 6 | 否
172 | 63 | 7 | 是
169 | 59 | 6.5 | 是
175 | 65 | 8 | 否
以下示例代码展示了如何进行数据预处理，包括缩放、标准化和特征选择。

```python
# 导入需要的库
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 进行缩放
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 进行标准化
scaler = StandardScaler()
X_standardized = scaler.fit_transform(X)

# 进行特征选择
selector = SelectKBest(f_classif, k=2)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)
```

在此示例中，我们首先读取了数据集，并将其拆分为特征 `X` 和标签 `y`。然后，使用 `MinMaxScaler()` 进行数据缩放，使用 `StandardScaler()` 进行标准化。最后，使用 `SelectKBest()` 进行特征选择，即选取最好的 `k` 个特征。在此示例中，我们选择了前两个特征。