在处理“不同名称的重复列”问题时，可以使用以下几种解决方法：

1. 使用pandas库的rename()函数重命名重复的列名。首先，使用pandas库读取数据集，并获取所有列名。然后，使用Counter()函数统计列名中的重复项。接下来，遍历重复项，使用rename()函数为每个重复的列名添加一个唯一的后缀。最后，使用新的列名更新数据集的列名。

示例代码如下：

import pandas as pd
from collections import Counter

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取所有列名
column_names = df.columns.tolist()

# 统计重复项
repeated_columns = [item for item, count in Counter(column_names).items() if count > 1]

# 为重复的列名添加唯一后缀
new_column_names = column_names.copy()
for column in repeated_columns:
    count = 1
    for i, name in enumerate(column_names):
        if name == column:
            new_column_names[i] = f"{column}_{count}"
            count += 1

# 更新数据集的列名
df.columns = new_column_names

2. 使用pandas库的duplicated()函数和DataFrame索引切片来去除重复的列。首先，使用pandas库读取数据集，并获取所有列名。然后，使用duplicated()函数找到重复的列名。接下来，使用DataFrame索引切片，将重复的列名切片出来。最后，使用drop()函数将重复的列从数据集中删除。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取所有列名
column_names = df.columns.tolist()

# 找到重复的列名
duplicated_columns = df.columns[df.columns.duplicated()]

# 去除重复的列
df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]

# 打印去除重复列后的数据集
print(df)

3. 使用pandas库的unique()函数和DataFrame的重命名方法来重命名重复的列名。首先，使用pandas库读取数据集，并获取所有列名。然后，使用unique()函数获取每个列名的唯一值。接下来，遍历列名和唯一值，如果某个列名有多个唯一值，就将其重命名为“列名_序号”。最后，使用rename()函数更新数据集的列名。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取所有列名
column_names = df.columns.tolist()

# 获取每个列名的唯一值
unique_values = [df[column].unique() for column in column_names]

# 重命名重复的列名
new_column_names = []
for index, column in enumerate(column_names):
    if len(unique_values[index]) > 1:
        new_column_names.append(f"{column}_{index}")
    else:
        new_column_names.append(column)

# 更新数据集的列名
df.columns = new_column_names

这些解决方法可以帮助您处理“不同名称的重复列”的问题，并根据具体情况选择合适的方法使用。