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在数据分析过程中，有时候我们需要从数据框中筛选出特定的行数据，然后将这些筛选后的行数据合并成一个新的数据框。这在数据处理和分析中是一个常见的操作。

在Pandas库中，我们可以通过`query`方法来实现这一点。`query`方法允许我们使用类似SQL的语句来筛选数据框中的行。具体来说，我们可以将需要筛选的组合存储在一个列表中，然后使用`@`符号引用这个列表。

例如，假设我们有一个名为`gt_df`的数据框，并且有一个名为`train_groups`的列表，包含我们需要筛选的组合。我们可以使用以下代码来筛选出这些组合对应的行数据：

train_groups = ["kidney_1_dense"]train_df = gt_df.query("group in @train_groups").reset_index(drop=True)

在这个代码中，`query("group in @train_groups")`会筛选出`group`列中值为`kidney_1_dense`的所有行。`reset_index(drop=True)`则会将结果重置索引，使结果看起来更干净。

这种方法非常灵活，适用于各种数据筛选需求。你可以根据自己的具体需求调整`train_groups`列表中的组合。

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