用python面向对象思想建立excel中第一列与第二列以及后面各列的关系，从而用jieba对第第I列下各行之间进行相似性分析，给出代码

好的，以下是使用Python面向对象思想建立Excel中各列之间关系，并使用jieba进行相似性分析的代码：

import pandas as pd
import jieba
import jieba.analyse

class Relation:
    def __init__(self, col1, col2):
        self.col1 = col1
        self.col2 = col2
    
    def calc_similarity(self):
        # 计算第一列和第二列之间的相关性
        similarity = pd.np.corrcoef(self.col1, self.col2)[0][1]
        return similarity

class Column:
    def __init__(self, col):
        self.col = col
    
    def calc_similarity(self, i):
        # 对第i列的各行进行jieba分词
        rows = self.col.tolist()
        words = []
        for row in rows:
            row_words = jieba.analyse.extract_tags(row, withWeight=False)
            words.append(row_words)
        
        # 计算各行之间的相似性
        similarity = []
        for j in range(len(rows)):
            if i == j:
                similarity.append(1.0)
            else:
                row1 = words[i]
                row2 = words[j]
                common_words = set(row1) & set(row2)
                all_words = set(row1) | set(row2)
                sim = len(common_words) / len(all_words)
                similarity.append(sim)
        
        return similarity

# 读取Excel文件，将数据存储为DataFrame对象
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 实例化Relation类，计算第一列和第二列之间的相关性
col1 = df.iloc[:, 0]
col2 = df.iloc[:, 1]
rel = Relation(col1, col2)
similarity = rel.calc_similarity()
print(f'The similarity between column 1 and column 2 is {similarity}')

# 遍历后面的各列，实例化Column类，计算相似性
for i in range(2, len(df.columns)):
    col = df.iloc[:, i]
    col_obj = Column(col)
    similarity = col_obj.calc_similarity(i-2)
    print(f'The similarity matrix of column {i} is {similarity}')

其中，`data.xlsx`是存储Excel数据的文件名称，您需要根据实际情况进行修改。在代码中，我们先实例化`Relation`类，计算第一列和第二列之间的相关性；然后遍历后面的各列，实例化`Column`类，并计算相似性。在计算相似性时，我们使用jieba库对每一行进行分词，并计算各行之间的相似性。