宽转长，具有许多不同的列

以下是一个示例代码，演示如何将宽转换为长，并将其分解为具有许多不同列的数据：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '日期': ['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03'],
    '销售员': ['张三', '李四', '王五'],
    '销售额_产品A': [100, 200, 150],
    '销售额_产品B': [300, 250, 180],
    '销售额_产品C': [150, 100, 200]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 宽转长
df_long = pd.melt(df, id_vars=['日期', '销售员'], var_name='产品', value_name='销售额')

# 打印转换后的数据
print(df_long)

这段代码的输出结果如下：

           日期 销售员        产品  销售额
0  2019-01-01  张三  销售额_产品A  100
1  2019-01-02  李四  销售额_产品A  200
2  2019-01-03  王五  销售额_产品A  150
3  2019-01-01  张三  销售额_产品B  300
4  2019-01-02  李四  销售额_产品B  250
5  2019-01-03  王五  销售额_产品B  180
6  2019-01-01  张三  销售额_产品C  150
7  2019-01-02  李四  销售额_产品C  100
8  2019-01-03  王五  销售额_产品C  200

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期、销售员和不同产品销售额的宽格式数据框。然后，使用pd.melt()函数将其转换为长格式，指定id_vars参数为日期和销售员，将var_name参数设置为"产品"，value_name参数设置为"销售额"。最后，我们打印转换后的数据框。

这样，我们就成功地将宽格式的数据转换为了长格式，并且每个产品的销售额都成了一个单独的列。