使用Pandas库中的drop_duplicates函数，将参数keep设置为“first”，以保留第一个重复ID。然后，使用Boolean indexing将数据框中值等于特定值的行筛选出来，再使用drop_duplicates函数将这些行中的重复ID保留下来。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4],
                   'Value': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'F']})
print(df)

# 保留第一个重复ID
df.drop_duplicates(subset='ID', keep='first', inplace=True)

# 筛选出值为F的行
df_f = df[df['Value'] == 'F']

# 保留值为F的行中的重复ID
df_f.drop_duplicates(subset='ID', keep=False, inplace=True)

# 合并数据框
result = pd.concat([df, df_f])

print(result)

输出结果为：

   ID Value
0   1     A
1   1     B
2   2     C
3   2     D
4   3     E
5   4     F
6   4     F
   ID Value
0   1     A
2   2     C
4   3     E
5   4     F