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707: 'Standard',
708: 'Standard',
709: 'Standard',
710: 'Standard',
711: 'Standard',
712: 'Extra',
713: 'Standard',
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721: 'Standard',
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741: 'Standard',
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743: 'Standard',
744: 'Extra',
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747: 'Standard',
748: 'Standard',
749: 'Standard',
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751: 'Standard',
752: 'Standard',
753: 'Standard',
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756: 'Extra',
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758: 'Standard',
759: 'Standard',
760: 'Extra',
761: 'Standard',
762: 'Standard',
763: 'Standard',
764: 'Standard',
765: 'Standard',
766: 'Standard',
767: 'Standard',
768: 'Standard',
769: 'Standard',
770: 'Standard',
771: 'Standard',
772: 'Extra',
773: 'Extra',
774: 'Standard',
775: 'Standard',
776: 'Standard',
777: 'Extra',
778: 'Standard'}}
I'm trying to determine the overall advantage of Extra
vs Standard
(I.E: 'What is the edge of Extra
over Standard
?)
So I thought I should remove the outliers (using quantile), group by status
, and plot it:
df[['views_per_day', 'status']].groupby('status').quantile(0.85).plot.bar()