如何解决如何在熊猫数据框列中将显示尺寸映射到标准尺寸？
我知道标题可能不太清楚，但是请听我说。
我有一个约850个唯一显示尺寸的pandas数据框列，例如。
1 320x480
2 480x320
3 382x215
4 676x320
5 694x320
6 1080x2123
7 2094x1080
8 1080x2020
我想匹配它们/将它们转换为最接近的标准显示尺寸（用例数据集中提供约20种显示尺寸）。
320x350
320x480
480x320
640x360
800x600
1024x768
1280x720
1280x800
1280x1024
1360x768
1366x768
1440x900
1536x864
1600x900
我尝试将高度和宽度分成不同的列并进行四舍五入，但仍然会产生很多非标准的显示尺寸（对于我的用例而言）。
我该如何实现？
解决方法
想法是通过Series.str.split将两列/系列转换为DataFrames，然后通过DataFrame.merge使用交叉联接，获得差异并求和，得到DataFrameGroupBy.idxmin和{{ 3}}，最后与DataFrame.loc一起使用和删除列：
df11 = df1['col'].str.split('x',expand=True).astype(int)
df22 = df2['col'].str.split('x',expand=True).astype(int)
df = df11.assign(a=1).merge(df22.assign(a=1),on='a')
df['diff'] = df['0_x'].sub(df['0_y']).abs() + df['1_x'].sub(df['1_y']).abs()
df = df.loc[df.groupby(['0_x','1_x'])['diff'].idxmin()]
df['a'] = df.pop('0_x').astype(str).str.cat(df.pop('0_y').astype(str),'x')
df['b'] = df.pop('1_x').astype(str).str.cat(df.pop('1_y').astype(str),'x')
print (df)
a diff b
1 320x320 0 480x480
28 382x320 197 215x350
16 480x480 0 320x320
45 676x640 76 320x360
59 694x640 94 320x360
106 1080x1280 1196 2020x1024
78 1080x1280 1299 2123x1024
97 2094x1600 674 1080x900
与欧几里德距离相似的想法，并且样本数据输出相同：
df11 = df1['col'].str.split('x',on='a')
df['diff'] = np.sqrt(df['0_x'].sub(df['0_y']) ** 2 + df['1_x'].sub(df['1_y']) ** 2)
df = df.loc[df.groupby(['0_x','x')
print (df)
a diff b
1 320x320 0.000000 480x480
30 382x480 143.627992 215x320
16 480x480 0.000000 320x320
45 676x640 53.814496 320x360
59 694x640 67.201190 320x360
106 1080x1280 1015.881883 2020x1024
78 1080x1280 1117.050133 2123x1024
97 2094x1600 525.771814 1080x900
另一个numpy解决方案：
df11 = df1['col'].str.split('x',expand=True).astype(int)
a1 = np.sqrt(np.square(df11[0].to_numpy()[:,None] - df22[0].to_numpy()) +
np.square(df11[1].to_numpy()[:,None] - df22[1].to_numpy()))
df1['b1'] = df2['col'].to_numpy()[np.argmin(a1,axis=1)]
a2 = (np.abs(df11[0].to_numpy()[:,None] - df22[0].to_numpy()) +
np.abs(df11[1].to_numpy()[:,None] - df22[1].to_numpy()))
df1['b2'] = df2['col'].to_numpy()[np.argmin(a2,axis=1)]
print (df1)
col b1 b2
1 320x480 320x480 320x480
2 480x320 480x320 480x320
3 382x215 480x320 320x350
4 676x320 640x360 640x360
5 694x320 640x360 640x360
6 1080x2123 1280x1024 1280x1024
7 2094x1080 1600x900 1600x900
8 1080x2020 1280x1024 1280x1024
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