这可以通过将索引转换为列来完成。
下面是一个样本数据集（供参考，我认为有人否决了你的问题，因为它没有包括一个样本数据集）：

df=pd.DataFrame({'a':[1,2,2,3,4,4,5], 'b':[2,2,2,3,4,5,5]}, index=[0,1,1,2,3,5,5])

输出：

a  b
0  1  2
1  2  2
1  2  2
2  3  3
3  4  4
5  4  5
5  5  5

然后你可以使用下面这行。第一个reset_index（）用索引号创建一个新的列。然后你可以根据新的索引列和另一列（在本例中是b）删除重复项。之后，你可以使用set_index（'index '）将索引设置为原始索引值：

df.reset_index().drop_duplicates(subset=['index','b']).set_index('index')

输出：

a  b
index      
0      1  2
1      2  2
2      3  3
3      4  4
5      4  5

如果你不想像JJ101's answer那样反复重置索引，你可以使用pandas的.duplicated()方法来代替.drop_duplicates()。
如果您关心索引和某些列b中的重复项，则可以分别用df.index.duplicated()和df.duplicated(subset="b")标识相应的索引。

clean_df = df[~(df.index.duplicated() & df.duplicated(subset="b"))]
print(clean_df)

输出：

a  b
0  1  2
1  2  2
2  3  3
3  4  4
5  4  5