要按照给定的分布更改分类变量的字段分布，可以使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义给定的分布
distribution = {'A': 0.4, 'B': 0.4, 'C': 0.2}

# 计算目标类别的数量
target_counts = {category: int(df.shape[0] * distribution[category]) for category in distribution}

# 获取每个类别的索引
category_indices = {category: np.where(df['Category'] == category)[0] for category in distribution}

# 将数据集按照给定的分布进行更改
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
for category, count in target_counts.items():
    if count > 0:
        indices = np.random.choice(category_indices[category], size=count, replace=False)
        new_df = pd.concat([new_df, df.iloc[indices]])

# 输出结果
print(new_df)

这段代码首先创建了一个示例数据集，其中包含一个Category列和一个Value列。然后，定义了一个给定的分布，其中每个类别的比例是分别是0.4、0.4和0.2。接下来，计算了目标类别的数量，然后获取了每个类别的索引。最后，根据给定的分布从每个类别中随机选择相应数量的样本，并将它们合并为一个新的数据集。

请注意，这个示例中的分布是按照样本数量来计算的，你也可以根据你的需求使用其他的计算方式。另外，这个示例使用了numpy的random.choice函数来实现随机选择，你也可以使用其他的随机选择方法。