Python 删除不一致数据时基于两列删除重复项

我有这样一个熊猫数据框：

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

其中前两列（'a'和'b'）是ID，而最后一列（'c'）是验证（0=neg，1=pos）。我确实知道如何根据前两列的值删除重复数据，但是在这种情况下，我还希望消除不一致的数据，即重复数据验证为正数和负数。例如，前两行重复但不一致，因此我应该删除整个记录，而后两行都重复且一致，因此我保留其中一条记录。预期结果应为：

   a  b  c
0  2  4  1
1  3  5  0

真正的数据帧每个组可以有两个以上的副本，并且 如您所见，索引也已更改。谢谢。

首先使用筛选行以获得唯一值组，然后：

详细信息：

print (df.groupby(['a','b'])['c'].transform('nunique'))
0    2
1    2
2    1
3    1
4    1
Name: c, dtype: int64

---

谢谢耶兹雷尔，你的回答近乎完美，只是遗漏了我要求的关于索引的最后一部分，但这确实是一件非常简单的事情。我刚刚在末尾添加了.reset_index（drop=True）@Simosini-解决方案有问题吗？

print (df.groupby(['a','b'])['c'].transform('nunique'))
0    2
1    2
2    1
3    1
4    1
Name: c, dtype: int64