给出一个excel表格，用python编写代码采用鸢尾花数据画出决策树

好的，首先需要安装一些必要的库，包括pandas, sklearn和graphviz，可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas sklearn graphviz

接下来，我们可以使用pandas库读取Excel表格中的数据，并使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier模型进行训练和预测，最后使用graphviz库将决策树可视化。以下是完整的代码：

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

# 读取Excel表格中的数据
data = pd.read_excel("iris.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 将类别数据转换为数字
data['Species'] = pd.Categorical(data['Species']).codes

# 分割训练集和测试集
train_data = data.iloc[:100, :]
test_data = data.iloc[100:, :]

# 训练决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(train_data.iloc[:, :-1], train_data.iloc[:, -1])

# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(model, out_file=None, 
                           feature_names=data.columns[:-1],  
                           class_names=data['Species'].unique(),  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris_decision_tree")

在上面的代码中，我们首先使用pandas库读取Excel表格中的数据，并将类别数据转换为数字。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier模型进行训练。最后，我们使用graphviz库将决策树可视化，并将结果保存为PDF文件。

需要注意的是，上面的代码假设Excel表格中第一行是列名，第一列是样本ID，最后一列是类别。如果你的Excel表格不符合这个格式，需要相应地修改代码。