下面是一个示例代码，可以实现保留最大绝对值，并从具有重复索引的行返回平均值的功能：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'index': [1, 2, 2, 3, 4, 4],
        'value': [10, 20, -20, 30, -40, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保留最大绝对值
df['abs_value'] = df['value'].abs()
df_max_abs = df.groupby('index')['abs_value'].max().reset_index()

# 计算平均值
df_mean = df.groupby('index')['value'].mean().reset_index()

# 合并结果
result = pd.merge(df_max_abs, df_mean, on='index')

print(result)

输出结果为：

   index  abs_value  value
0      1         10     10
1      2         20      0
2      3         30     30
3      4         40      0

在这个示例中，我们首先创建了一个示例数据框df，其中包含了索引和数值两列。然后，我们使用df['value'].abs()计算了数值列的绝对值，并将结果保存在新的列abs_value中。接下来，我们使用df.groupby('index')['abs_value'].max()对数据框进行分组，计算每个索引对应的最大绝对值。然后，我们使用df.groupby('index')['value'].mean()计算每个索引对应的数值列的平均值。最后，我们使用pd.merge()函数将两个结果合并成一个数据框，并根据索引列进行合并。最终输出结果包含了索引、最大绝对值和平均值三列。