用pycharm来编写代码，要求：使用excel中的数据，绘制模型为随机森林的部分依赖图

首先需要安装必要的库，包括pandas，numpy，matplotlib和sklearn。可以使用以下命令安装：

pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn

然后，需要将Excel数据读入Python中。使用pandas库可以轻松地完成这个任务。假设Excel文件名为data.xlsx，数据位于名为Sheet1的工作表中。以下代码将读取该数据：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

接下来，需要将数据拆分为特征和目标变量。假设目标变量的列名为“target”，则可以使用以下代码：

X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

然后，可以使用sklearn库中的RandomForestRegressor模型来拟合随机森林模型。以下是一个示例代码：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)

现在，可以使用sklearn库中的plot_partial_dependence函数来绘制部分依赖图。以下代码将绘制第一个特征的部分依赖图：

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence

fig, ax = plot_partial_dependence(rf, X, features=[0], feature_names=X.columns)

可以根据需要更改features参数和feature_names参数来绘制其他特征的部分依赖图。最后，可以使用matplotlib库来显示图像：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.show()