Excel表格里有10万个数据其中归类后是100个标签，如何对应标签利用独热编码自动对应进行特征值化,在python编程进行分类划分，给出完整代码

可以使用 pandas 和 scikit-learn 库来进行数据处理和分类划分。

首先，读取 Excel 表格数据并进行数据预处理：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

# 读取 Excel 表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 把标签列转换成列表形式
labels = data['标签'].apply(lambda x: x.split(';')).tolist()

# 对标签进行独热编码
mlb = MultiLabelBinarizer()
labels_onehot = pd.DataFrame(mlb.fit_transform(labels), columns=mlb.classes_)

# 合并原始数据和独热编码后的标签
data = pd.concat([data, labels_onehot], axis=1)

# 删除原始标签列和无用列
data = data.drop(['标签', 'ID'], axis=1)

然后，进行分类划分和训练模型：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-100], data.iloc[:, -100:], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型评估结果
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 读取 Excel 表格数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 把标签列转换成列表形式
labels = data['标签'].apply(lambda x: x.split(';')).tolist()

# 对标签进行独热编码
mlb = MultiLabelBinarizer()
labels_onehot = pd.DataFrame(mlb.fit_transform(labels), columns=mlb.classes_)

# 合并原始数据和独热编码后的标签
data = pd.concat([data, labels_onehot], axis=1)

# 删除原始标签列和无用列
data = data.drop(['标签', 'ID'], axis=1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-100], data.iloc[:, -100:], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出模型评估结果
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))