假设我们有一个包含两列的数据集，其中一列是分组列，另一列是需要保留多个重复项的列。我们可以使用pandas库中的groupby函数来按照分组列进行分组，并使用apply函数来保留多个重复项。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'分组列': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        '重复项列': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照分组列进行分组，并保留多个重复项
df_grouped = df.groupby('分组列').apply(lambda x: x['重复项列'].tolist())
df_grouped = df_grouped.reset_index()
df_grouped.columns = ['分组列', '重复项列']

print(df_grouped)

输出结果为：

  分组列      重复项列
0   A     [1, 2]
1   B  [3, 4, 5]
2   C     [6, 7]

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列的数据集。然后，我们使用groupby函数按照分组列进行分组，并使用apply函数将每个分组中的重复项列转换为列表形式。最后，我们重置索引并为列命名，以得到最终的结果。