"unique"函数是许多编程语言中用于去除列表或数组中重复元素的常用函数。对于多列去重，具体的实现方式可能会因编程语言和数据结构的不同而有所差异。下面我将以Python为例，介绍如何使用unique函数对多列数据进行去重。
首先，我们需要明确数据结构和数据类型。假设我们有一个包含多个列（例如，姓名、年龄、性别等）的DataFrame对象，我们可以通过以下步骤使用unique函数进行去重：
merge函数步骤1：使用unique函数对单个列进行去重
在Python的pandas库中，我们可以使用DataFrame对象的drop_duplicates()方法对单个列进行去重。例如，假设我们要去除DataFrame中的"姓名"列中的重复项，可以使用以下代码：
```python
df = df.drop_duplicates(subset='姓名')
```
这将返回一个新的DataFrame，其中只包含唯一的"姓名"值。
步骤2：使用merge函数合并去重后的列
如果我们要对多个列进行去重，可以使用merge函数将去重后的列合并到一个新的DataFrame中。例如，假设我们要去除重复的姓名和年龄组合，可以使用以下代码：
```python
df = df.merge(df[['姓名', '年龄']].drop_duplicates(), on='组合列名')
```
这将返回一个新的DataFrame，其中只包含唯一的姓名、年龄组合。
注意事项：
* 在使用unique函数时，请确保数据类型正确且格式正确。对于数值型数据，要确保没有缺失值或异常值。
* 如果你的数据是多行或多列的数据结构（如列表或数据库表），需要根据具体情况调整代码。
* 如果你正在使用的编程语言或库与上述示例不符，请查阅相关文档或资料以获取更多信息。
总之，使用unique函数对多列数据进行去重需要结合具体的数据结构和编程语言进行适当的调整。通过上述步骤，你可以轻松地去除多列数据中的重复项，并得到一个唯一的数据集。