使用DataFrame.nunique测试每行唯一值的数量，使用Series.ne通过boolean indexing筛选出唯一行：

df1 = df[df.nunique(axis=1).ne(1)]

或者，如果不等于第一列，则进行测试，并且通过DataFrame.any测试每行是否至少有一个True：

df1 = df[df.ne(df.iloc[:, 0], axis=0).any(axis=1)]

如果要删除具有相同值的所有行和所有列，则应更改具有loc和axis=0的测试列的解决方案：

df = pd.DataFrame({
         'B':[4,4,4,4,4,4],
         'C':[4,4,9,4,2,3],
         'D':[4,4,5,7,1,0],

})

print (df)
   B  C  D
0  4  4  4
1  4  4  4
2  4  9  5
3  4  4  7
4  4  2  1
5  4  3  0

df2 = df.loc[df.nunique(axis=1).ne(1), df.nunique(axis=0).ne(1)]

对于第二种解决方案：
一个三个三个一个

可以使用DataFrame.diff而不是axis=1（每行）：

# Example dataframe:
df = pd.DataFrame({'Col1':[1,2,3],
                   'Col2':[2,2,5],
                   'Col3':[4,2,9]})

   Col1  Col2  Col3
0     1     2     4
1     2     2     2  # <-- row with all same values
2     3     5     9

df[df.diff(axis=1).fillna(0).ne(0).any(axis=1)]

   Col1  Col2  Col3
0     1     2     4
2     3     5     9