宽转长，列名不一致

问题描述： 在数据处理过程中，有时需要将宽表转换为长表，即将列名不一致的数据转换为统一的列名。请提供一个包含代码示例的解决方法。

解决方法： 下面给出一个基于Python的解决方法，使用pandas库进行数据处理。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'id': [1, 2, 3],
        'name': ['A', 'B', 'C'],
        'score_math': [80, 90, 85],
        'score_english': [70, 80, 75],
        'score_science': [90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看原始数据
print("原始数据：")
print(df)

# 宽转长
df_long = pd.melt(df, id_vars=['id', 'name'], var_name='subject', value_name='score')

# 查看转换后的数据
print("转换后的数据：")
print(df_long)

运行上述代码，可以得到如下输出：

原始数据：
   id name  score_math  score_english  score_science
0   1    A          80             70             90
1   2    B          90             80             85
2   3    C          85             75             95
转换后的数据：
   id name        subject  score
0   1    A     score_math     80
1   2    B     score_math     90
2   3    C     score_math     85
3   1    A  score_english     70
4   2    B  score_english     80
5   3    C  score_english     75
6   1    A  score_science     90
7   2    B  score_science     85
8   3    C  score_science     95

在上述代码中，我们使用了melt()函数将宽表转换为长表。其中，id_vars参数指定要保留为唯一标识的列，var_name参数指定新的列名列，value_name参数指定新的值列名。

通过这种方式，我们可以将列名不一致的数据转换为统一的列名，方便后续的数据处理和分析。