用python中类的方法写，用数据结构存储excel中下面列名的列： 客户需求 一级模块 二级模块 三级模块 功能用户 功能用户需求 触发事件 功能过程 子过程描述 数据移动类型 数据组 数据属性 CFP ，并通过合并单元格格式进行层级划分方便后续的jieba分词数据相似性分析

好的，这个问题可以通过使用Python中的pandas库来操作Excel表格，再通过类的方法进行封装。具体实现如下： ```python import pandas as pd class ExcelData: def __init__(self, file_path, sheet_name): self.file_path = file_path self.sheet_name = sheet_name self.df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 将列名存储到列表中 self.columns = ['客户需求', '一级模块', '二级模块', '三级模块', '功能用户', '功能用户需求', '触发事件', '功能过程', '子过程描述', '数据移动类型', '数据组', '数据属性', 'CFP'] def merge_cells(self): # 合并单元格 for i in range(len(self.columns)-1): self.df[self.columns[i]] = self.df[self.columns[i]].fillna(method='ffill') self.df[self.columns[i]] = self.df[self.columns[i]].astype(str) self.df[self.columns[i]] = self.df[self.columns[i]].apply(lambda x: x + '-> ') self.df[self.columns[i+1]] = self.df[self.columns[i+1]].astype(str) self.df[self.columns[i]] = self.df[self.columns[i]] + self.df[self.columns[i+1]] self.df[self.columns[i+1]] = '' # 删除重复行 self.df = self.df.drop_duplicates() def get_data(self): return self.df def cut_data(self): # 利用jieba分词对数据进行切分 data = self.df.sum(axis=1) result = [] for d in data: words = jieba.lcut(d) result.append(words) return result ``` 这个类的方法包括： - `__init__`: 初始化函数，读取Excel文件并存储列名 - `merge_cells`: 合并单元格函数，将列进行层级划分并删除重复行 - `get_data`: 返回处理后的DataFrame数据 - `cut_data`: 利用jieba分词对数据进行切分并返回切分后的结果 可以使用以下代码来测试这个类的功能： ```python import jieba file_path = 'your_file_path.xlsx' sheet_name = 'your_sheet_name' # 实例化ExcelData类 excel_data = ExcelData(file_path, sheet_name) # 合并单元格 excel_data.merge_cells() # 查看处理后的数据 df = excel_data.get_data() print(df) # 利用jieba分词进行切分 result = excel_data.cut_data() print(result) ``` 其中，`file_path`和`sheet_name`分别表示Excel文件的路径和要处理的表格名称。在测试代码中，我们首先实例化了`ExcelData`类，并对数据进行了合并单元格的操作，然后我们通过`get_data`方法获取处理后的数据并输出。最后，我们利用`jieba`分词对数据进行了切分，并通过`cut_data`方法返回切分结果并输出。