“Column（列）冗余”通常指数据库表设计或数据分析中，存在多余、重复或可由其他列推导出来的列。处理方式要分场景来看：
常见冗余类型：
age 可由 birth_date 算出user_name 在订单表重复存（应存 user_id）phone1、phone2、phone3✅ 范式优先（3NF）：减少冗余，保证一致性
✅ 适度反范式：读多写少、性能要求高时可冗余
-- 不存 age，查询时算
SELECT YEAR(CURDATE()) - YEAR(birth_date) AS age
订单表: user_id（外键）
用户表: user_id, user_name
phone1/phone2 → phones (JSON 或关联表)
CREATE VIEW user_view AS
SELECT id, YEAR(NOW())-YEAR(birth_date) AS age
FROM user;
# 删除重复列
df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]
# 删除常量列
df = df.drop(columns=df.nunique()[df.nunique()<=1].index)
# 删除高相关列
corr = df.corr().abs()
如果你能说明是数据库表、数仓、还是代码里的 DataFrame，我可以给更具体的方案。
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