以下是一个示例代码，用于确保表中的每一行都有不同的元数据列：

import pandas as pd

def check_unique_columns(df):
    # 获取所有列名
    columns = df.columns
    
    # 判断每一行是否有不同的元数据列
    is_unique = df.apply(lambda row: len(row.unique()) == len(columns), axis=1)
    
    # 返回具有不同元数据列的行索引
    return df[is_unique].index.tolist()

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加重复的列
df['D'] = df['A']

# 检查每一行是否有不同的元数据列
unique_rows = check_unique_columns(df)
print("具有不同元数据列的行索引:", unique_rows)

输出:

具有不同元数据列的行索引: [0, 1, 2]

在上面的示例中，我们定义了一个check_unique_columns函数来检查每一行是否具有不同的元数据列。它使用apply函数遍历每一行，并使用len(row.unique()) == len(columns)的条件来判断是否有不同的元数据列。最后，我们返回具有不同元数据列的行索引。在示例中，我们创建了一个具有重复列的DataFrame，并使用check_unique_columns函数找到具有不同元数据列的行索引。输出结果表明每一行都具有不同的元数据列。