用python来编写完整的代码要求是用excel中的数据来绘制模型为随机森林的部份依赖图

好的，你需要先安装好Python中的pandas, matplotlib, numpy和sklearn这些库。然后按照以下步骤进行：

1. 从Excel中读取数据并将其转换为pandas DataFrame格式：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 将数据分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)

3. 使用随机森林模型进行训练：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

4. 绘制部分依赖图：

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

fig, ax = plot_partial_dependence(rf, X_train, features=[0, 2, (1, 2)])

其中，features参数指定要绘制的特征列，可以传入单个特征列的索引或多个特征列的索引组成的元组。plot_partial_dependence函数返回一个Figure对象和一个Axes对象，可以使用matplotlib库对其进行进一步的修改和绘制。