在使用Python進行數據分析時，我們經常會看一個數據的分布，然后對數據進行處理。比如說有一個場景：

以下數據是某個產品的提前預定期：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
%matplotlib inline
data = (pd.read_csv('D:/Users/Merchants_portrait.csv')).astype('int')
avg_days_befor = (data['avg_days_befor'].value_counts()).reset_index()
sns.barplot(x = avg_days_befor.index, y = avg_days_befor['avg_days_befor'])
plt.show() # 圖3

這個圖看起來比較丑，因為天數比較多，所以橫坐標密密麻麻

我們看下提前預定天數和每個預定天數的產品的情況

 avg_days_befor.head()

看下分布情況

#觀察下提前預定天數的分布
avg_days_befor.describe()

從下面表格可以看出，提前預定天數在0-633之間，75%的分布在200以內

根據上面的分析，假如我們想把提前預定天數改為階段分布，我們可以按照如下來做：

我們先定義一個預定天數重寫的函數，然后使用lambda函數應用在那一列上，并且把結果更新到原來數據的該列上，如果不重寫到原來的數據上，那么原dataframe不會變

#對于提前預定天數重寫
def fun_avg_days_befor(x):
    if x <= 7:
        return 1
    elif x > 7 and x <= 14:
        return 2
    elif x > 14 and x <= 21:
        return 3
    elif x > 21 and x <= 28:
        return 4
    elif x > 28 and x <= 35:
        return 5
    elif x > 35 and x <= 42:
        return 6
    elif x > 42 and x <= 49:
        return 7
    elif x > 49 and x <= 56:
        return 8
    elif x > 56 and x <= 63:
        return 9
    else:
        return 10

#將數據生效在原dataframe上
data['avg_days_befor'] = data['avg_days_befor'].apply(lambda x:fun_avg_days_befor(x))

avg_days_befor = (data['avg_days_befor'].value_counts()).reset_index()

我們先看下改變后的結果：

sns.barplot(x = avg_days_befor.index, y = avg_days_befor['avg_days_befor'])
plt.show() # 圖3

可以看出，結果已經更改到原來的數據集上了。

那么，如果我們直接執行語句，不復寫原來的dataframe呢？我們看下結果

#對于提前預定天數重寫
def fun_avg_days_befor(x):
    if x <= 7:
        return 1
    elif x > 7 and x <= 14:
        return 2
    elif x > 14 and x <= 21:
        return 3
    elif x > 21 and x <= 28:
        return 4
    elif x > 28 and x <= 35:
        return 5
    elif x > 35 and x <= 42:
        return 6
    elif x > 42 and x <= 49:
        return 7
    elif x > 49 and x <= 56:
        return 8
    elif x > 56 and x <= 63:
        return 9
    else:
        return 10

data['avg_days_befor'].apply(lambda x:fun_avg_days_befor(x))

從下面結果可以看出，他只是個簡單結果，再查看原來的dataframe是不會有任何改變的

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