如果不匹配foo，如果duplicates的每个组不存在，您的解决方案中还需要值，对吗？
然后，解决方案是将DataFrameGroupBy.idxmax用于每组的第一个True，msk用于比较foo-如果不存在，则获取第一个False值：

df = pd.DataFrame(
    {"name": ["foo", "bar", "foo", "baz","bez"], 
     "duplicates": ["qux", "qux", "fred", "fred","John"]}
)
print (df)
  name duplicates
0  foo        qux
1  bar        qux
2  foo       fred
3  baz       fred
4  bez       John

df = df.loc[df["name"].eq('foo').groupby(df['duplicates']).idxmax()]

print (df)
  name duplicates
4  bez       John
2  foo       fred
0  foo        qux

IIUC，你原来的df是

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {"name": ["foo", "bar", "foo", "baz"], "duplicates": ["qux", "qux", "fred", "fred"]}
)

输出为
| | 姓名|重复|
| - ------|- ------|- ------|
| 无|富|古克斯|
| 1个|棒|古克斯|
| 第二章|富|弗雷德|
| 三个|巴兹|弗雷德|
这个怎么样？

df[
    df['duplicates']\
        .isin(df.groupby('duplicates')\
                .size()\
                .reset_index(name='count')\
                .query('count>1')['duplicates']
            )
    ].query('name=="foo"')

所以你会得到
| | 姓名|重复|
| - ------|- ------|- ------|
| 无|富|古克斯|
| 第二章|富|弗雷德|