IIUC，duplicated和transform('idxmin')作为最小行号：

(df[df.duplicated('id_number',keep=False)]
    .groupby('id_number')['id_number'].transform('idxmin')
    .sort_values()
 )

输出：

0     0
5     0
1     1
6     1
7     1
8     1
2     2
9     2
10    2
Name: id_number,dtype: int64

尽管我不能从这个问题中了解到分组背后的意图是什么，但是如果您想查看唯一事件及其索引（重复的），您总是可以使用分组。

df.groupby(('name','job','id_number'),as_index=True).apply(lambda x: x.index.tolist())

输出：

name   job      id_number
alex   dancer   456985                [3]
daisy  engg     256498         [2,9,10]
krul   painter  125796             [0,5]
mandy  arch     456258                [4]
tim    lawyer   789632       [1,6,7,8]
dtype: object

然后您可以应用各种查询来获取长度和列表的第一个。

根据您的需求，可能会有更好的方法，例如，查看@Quang Hoang的答案