写一个用决策树对excel中的文本做分类的代码

好的，以下是一个用决策树对Excel中的文本进行分类的Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取特征
count_vect = CountVectorizer()
X_counts = count_vect.fit_transform(df['text'])

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_counts, df['label'])

# 预测新数据
new_data = ['This is good', 'That is bad']
X_new_counts = count_vect.transform(new_data)
predicted = clf.predict(X_new_counts)

# 输出预测结果
print(predicted)

在这个例子中，我们首先使用`pandas`库中的`read_excel`方法读取Excel文件中的数据，并提取出文本和标签列。然后使用`CountVectorizer`类来进行特征提取。接着，我们使用`DecisionTreeClassifier`类来训练决策树模型，并使用测试集数据进行预测。最后，我们输出了预测结果。需要注意的是，在这个例子中，我们假设Excel文件中有一个名为`text`的列来存储文本数据，和一个名为`label`的列来存储标签数据。你需要根据你的实际情况进行相应的修改。