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,并写回excel表格中

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，我们需要使用Python中的pandas库来读取和写入Excel表格。然后，我们可以使用类来封装数据结构和方法。

以下是一个例子：

import pandas as pd

class ExcelData:
    def __init__(self, filename):
        self.df = pd.read_excel(filename)
    
    def merge_cells(self, start_col, end_col):
        # 使用pandas的merge单元格方法进行合并
        self.df = self.df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == "object" else x)
        self.df.iloc[:, start_col:end_col] = self.df.iloc[:, start_col:end_col].apply(lambda x: x.str.cat(sep='/'), axis=1)
        self.df.iloc[:, start_col:end_col] = self.df.iloc[:, start_col:end_col].replace(to_replace=r'^\s*$', value=pd.np.nan, regex=True)
        self.df = self.df.ffill(axis=0)
        self.df.iloc[:, start_col:end_col] = self.df.iloc[:, start_col:end_col].apply(lambda x: x.str.cat(sep='\n'))
        self.df.iloc[:, start_col:end_col] = self.df.iloc[:, start_col:end_col].replace(to_replace=r'^\s*$', value=pd.np.nan, regex=True)
        self.df = self.df.fillna(method='ffill')
    
    def save_to_excel(self, filename):
        # 将处理后的数据写回Excel表格
        self.df.to_excel(filename, index=False)

在这个类中，我们定义了一个`__init__`方法来读取Excel表格，并且定义了一个`merge_cells`方法来合并指定范围内的单元格。最后，我们定义了一个`save_to_excel`方法来将处理后的数据写回Excel表格。

现在，我们可以使用这个类来处理Excel表格。例如，如果我们有一个名为`test.xlsx`的Excel表格，我们可以这样处理：

excel_data = ExcelData('test.xlsx')
excel_data.merge_cells(0, 11)
excel_data.save_to_excel('test_merged.xlsx')

这个例子中，我们将第0列到第11列的单元格合并，并将处理后的数据写回名为`test_merged.xlsx`的Excel表格中。

注意，这个例子只是一个基础的示例，需要根据实际情况进行修改和扩展。