基于给定的一组数据，编写程序使用决策树对其进行分类。
数据：
| 编号 | 年龄 | 性别 | 收入 | 工作地点 | 类别 |
|------|------|------|------|----------|------|
| 1 | 青年 | 男 | 高 | 城区 | 不购买 |
| 2 | 青年 | 男 | 高 | 农村 | 不购买 |
| 3 | 中年 | 男 | 高 | 农村 | 购买 |
| 4 | 老年 | 女 | 中 | 城区 | 购买 |
| 5 | 老年 | 女 | 低 | 城区 | 购买 |
决策树分类程序可以使用机器学习库中的决策树算法进行实现，如sklearn库中的DecisionTreeClassifier。需要将数据集中的特征值和目标值拆分开来，然后进行编码或者映射处理，将分类结果转化成数字形式。接着，将数据集划分成训练集和测试集，在训练集上进行训练，用测试集来测试分类器的性能。最后，使用训练好的决策树对新的数据进行分类预测。