python写一个影响一个人买电脑的因素有很多，首先看这个人的年龄，如果是青年，然后 看这个人是否为学生，如果是学生，就买电脑，如果不是学生就不买电脑。然后 如果这个人是中年，那么这个人一定买电脑。如果这个人是中老年，看这个人的 收入和信用；如果收入高就买电脑，否则不买；如果信用很好就买电脑，否则不 买。如图 1 所示为是否购买计算机的群体的一项数据调查（数据在附件“购买电 脑.csv”中）。 数据集属性如下：  ID：编号  Age：年龄，young 是青年人，middle_aged 是中年人，senior 是老年人  income：收入，high 高，medium 中等，low 低  Student：学生  credit_rating：信用级别， fair 正常， excellent 优秀  buys_computer 是目标属性，是否购买电脑 请使用决策树方法对数据分析，完成如下要求： A 对数据进行标签化预处理（40 分） B 实现决策树属性图（50 分） C 使用构建的模型对数据[1 0 1 0]进行预测（10 分）

好的，以下是Python实现的代码：

A. 标签化预处理

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv("购买电脑.csv")

# 年龄属性标签化处理
data.loc[data["Age"] == "young", "Age"] = 0
data.loc[data["Age"] == "middle_aged", "Age"] = 1
data.loc[data["Age"] == "senior", "Age"] = 2

# 收入属性标签化处理
data.loc[data["income"] == "low", "income"] = 0
data.loc[data["income"] == "medium", "income"] = 1
data.loc[data["income"] == "high", "income"] = 2

# 学生属性标签化处理
data.loc[data["Student"] == "no", "Student"] = 0
data.loc[data["Student"] == "yes", "Student"] = 1

# 信用级别属性标签化处理
data.loc[data["credit_rating"] == "fair", "credit_rating"] = 0
data.loc[data["credit_rating"] == "excellent", "credit_rating"] = 1

# 购买电脑属性标签化处理
data.loc[data["buys_computer"] == "no", "buys_computer"] = 0
data.loc[data["buys_computer"] == "yes", "buys_computer"] = 1

# 保存标签化处理后的数据集
data.to_csv("标签化处理后的购买电脑.csv", index=False)

B. 决策树属性图

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
import graphviz

# 读取标签化处理后的数据集
data = pd.read_csv("标签化处理后的购买电脑.csv")

# 将数据集分为训练集和测试集
x_train = data.iloc[:, :-1]
y_train = data.iloc[:, -1]

# 构建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
clf.fit(x_train, y_train)

# 使用graphviz库将决策树属性图绘制出来
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=list(x_train.columns.values), class_names=["no", "yes"], filled=True, rounded=True, special_characters=True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.view()

C. 对数据[1 0 1 0]进行预测

import pandas as pd

# 读取标签化处理后的数据集
data = pd.read_csv("标签化处理后的购买电脑.csv")

# 构造测试数据
test_data = pd.DataFrame({"Age": [1], "income": [0], "Student": [1], "credit_rating": [0]})

# 进行预测
result = clf.predict(test_data)

# 输出预测结果
if result == 1:
    print("购买电脑")
else:
    print("不购买电脑")

请注意，以上代码中的`clf`是通过决策树构建出来的模型。由于我无法使用您提供的数据集，因此无法保证代码运行的正确性。需要您根据实际情况进行调整。