写一段python代码，对 Excel 文件，以第17其中1代表喜欢，2代表不喜欢，3一般）、18其中（1代表优秀，2代表良好，3代表中等，4代表及格，5代表不及格）、19（1代表优秀，2代表比较优秀，3代表一般，4代表比较差，5代表非常差）、20列（1代表是，2否）作为特征输入，第39列作为目标输出（其中1代表从事本专业工作，2代表从事本专业相关工作，3代表从事本专业无关工作，4代表不太确定）。构建决策树。可视化决策树，最后显示准确率，要求输入一组数据要预测出结果

以下是代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取特征和目标列
X = df.iloc[:, [16, 17, 18, 19]].values
y = df.iloc[:, 38].values

# 构建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', random_state=0)
clf.fit(X, y)

# 可视化决策树
tree.plot_tree(clf)

# 预测一组数据
test_data = [[1, 2, 3, 1]]
prediction = clf.predict(test_data)
print('预测结果：', prediction)

# 计算准确率
y_pred = clf.predict(X)
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

其中，`data.xlsx` 是 Excel 文件的文件名，需要将文件放在代码文件的同一目录下。代码中的第 16、17、18、19 列分别对应 Excel 文件的第 17、18、19、20 列，第 38 列对应 Excel 文件的第 39 列。预测时需要将需要预测的一组数据存储在 `test_data` 变量中。