用jupyter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

首先需要安装必要的库，包括pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib和jupyter notebook。

!pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib jupyter

然后，需要读取Excel文件中的数据，并将其转换为pandas DataFrame格式。

import pandas as pd

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

接下来，需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、重复值、异常值等。

# 处理缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 处理重复值
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理异常值
data = data[(data['age'] > 0) & (data['age'] < 100)]

然后，需要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.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

接下来，需要使用随机森林模型进行训练，并绘制部分依赖图。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.inspection import partial_dependence
from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

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

features = ['age', 'income', 'education', 'gender']
fig, axs = plot_partial_dependence(model, X_train, features, target='target')

最后，可以在jupyter notebook中显示部分依赖图。

%matplotlib inline

fig.show()