依表中的数据构造决策树，表中”play”为分类标号. 写出构造过程 试编程实现

构造决策树的过程通常包括以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先，你需要对输入的数据进行清洗和整理，包括缺失值处理、异常值检测等。对于分类变量如"play"，可能需要将其转换为数值编码，比如二进制形式。

2. **划分依据选择**：每次分割，需要找到最优的特征（列）和阈值，使得数据集能最大程度地分为两类，通常是通过计算某种信息增益（如ID3、C4.5或Gini指数）或基尼不纯度来进行。

3. **递归构建**：将数据集按选定的特征进行划分，如果某个特征的所有实例属于同一类别，则停止划分；否则，继续对每个分支进行同样的操作，直到满足停止条件（例如达到最大深度、所有实例属于同一类别或者达到预定的最小样本数等）。

4. **剪枝**（可选）：为了避免过拟合，有时会对生成的决策树进行剪枝，减少复杂度，提高泛化能力。

5. **模型表示**：最后，将决策树以图形的形式表示出来，根节点代表整个数据集，内部节点是特征，边上有对应的阈值，叶子节点则是预测的结果。

编程实现可以使用Python中的Scikit-Learn库，它提供了一个简单易用的决策树算法`DecisionTreeClassifier`。下面是一个简单的示例代码片段：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import pandas as pd

# 假设df是包含“play”的数据框
# df.columns = ['feature1', 'feature2', ..., 'play']
data = df.drop('play', axis=1)  # 除去目标列
target = df['play']  # 目标列

# 创建并训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(data, target)

# 可视化决策树
from sklearn.tree import export_graphviz
export_graphviz(clf, out_file="tree.dot", feature_names=data.columns)

这只是一个基本流程，实际过程中可能还需要根据具体需求调整参数，并可能需要多次尝试优化模型性能。