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I have the following dataframe:

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'Standard', 315: 'Standard', 316: 'Standard', 317: 'Extra', 318: 'Standard', 319: 'Extra', 320: 'Standard', 321: 'Extra', 322: 'Standard', 323: 'Extra', 324: 'Standard', 325: 'Extra', 326: 'Standard', 327: 'Standard', 328: 'Standard', 329: 'Extra', 330: 'Standard', 331: 'Standard', 332: 'Standard', 333: 'Standard', 334: 'Standard', 335: 'Extra', 336: 'Standard', 337: 'Standard', 338: 'Standard', 339: 'Extra', 340: 'Extra', 341: 'Extra', 342: 'Standard', 343: 'Standard', 344: 'Extra', 345: 'Standard', 346: 'Extra', 347: 'Standard', 348: 'Extra', 349: 'Standard', 350: 'Extra', 351: 'Standard', 352: 'Standard', 353: 'Standard', 354: 'Standard', 355: 'Standard', 356: 'Standard', 357: 'Standard', 358: 'Standard', 359: 'Standard', 360: 'Standard', 361: 'Standard', 362: 'Standard', 363: 'Extra', 364: 'Standard', 365: 'Standard', 366: 'Standard', 367: 'Extra', 368: 'Standard', 369: 'Standard', 370: 'Standard', 371: 'Extra', 372: 'Standard', 373: 'Standard', 374: 'Standard', 375: 'Standard', 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495: 'Standard', 496: 'Standard', 497: 'Standard', 498: 'Standard', 499: 'Extra', 500: 'Standard', 501: 'Standard', 502: 'Standard', 503: 'Standard', 504: 'Extra', 505: 'Standard', 506: 'Extra', 507: 'Standard', 508: 'Standard', 509: 'Standard', 510: 'Standard', 511: 'Extra', 512: 'Standard', 513: 'Standard', 514: 'Standard', 515: 'Extra', 516: 'Standard', 517: 'Standard', 518: 'Standard', 519: 'Extra', 520: 'Extra', 521: 'Standard', 522: 'Standard', 523: 'Standard', 524: 'Extra', 525: 'Extra', 526: 'Extra', 527: 'Standard', 528: 'Standard', 529: 'Extra', 530: 'Extra', 531: 'Extra', 532: 'Extra', 533: 'Extra', 534: 'Standard', 535: 'Extra', 536: 'Standard', 537: 'Standard', 538: 'Standard', 539: 'Extra', 540: 'Extra', 541: 'Extra', 542: 'Extra', 543: 'Extra', 544: 'Extra', 545: 'Standard', 546: 'Extra', 547: 'Extra', 548: 'Extra', 549: 'Standard', 550: 'Extra', 551: 'Extra', 552: 'Standard', 553: 'Standard', 554: 'Extra', 555: 'Extra', 556: 'Standard', 557: 'Extra', 558: 'Extra', 559: 'Extra', 560: 'Extra', 561: 'Extra', 562: 'Extra', 563: 'Standard', 564: 'Standard', 565: 'Extra', 566: 'Extra', 567: 'Extra', 568: 'Extra', 569: 'Standard', 570: 'Standard', 571: 'Extra', 572: 'Extra', 573: 'Standard', 574: 'Extra', 575: 'Standard', 576: 'Extra', 577: 'Extra', 578: 'Extra', 579: 'Extra', 580: 'Extra', 581: 'Standard', 582: 'Extra', 583: 'Standard', 584: 'Standard', 585: 'Extra', 586: 'Standard', 587: 'Standard', 588: 'Extra', 589: 'Standard', 590: 'Standard', 591: 'Extra', 592: 'Standard', 593: 'Standard', 594: 'Standard', 595: 'Extra', 596: 'Extra', 597: 'Extra', 598: 'Standard', 599: 'Standard', 600: 'Standard', 601: 'Standard', 602: 'Extra', 603: 'Extra', 604: 'Extra', 605: 'Standard', 606: 'Standard', 607: 'Standard', 608: 'Standard', 609: 'Standard', 610: 'Extra', 611: 'Standard', 612: 'Standard', 613: 'Standard', 614: 'Standard', 615: 'Standard', 616: 'Extra', 617: 'Standard', 618: 'Standard', 619: 'Standard', 620: 'Standard', 621: 'Standard', 622: 'Extra', 623: 'Standard', 624: 'Standard', 625: 'Standard', 626: 'Extra', 627: 'Standard', 628: 'Standard', 629: 'Standard', 630: 'Extra', 631: 'Extra', 632: 'Standard', 633: 'Extra', 634: 'Standard', 635: 'Standard', 636: 'Standard', 637: 'Standard', 638: 'Standard', 639: 'Standard', 640: 'Standard', 641: 'Standard', 642: 'Standard', 643: 'Standard', 644: 'Standard', 645: 'Standard', 646: 'Extra', 647: 'Extra', 648: 'Extra', 649: 'Standard', 650: 'Standard', 651: 'Standard', 652: 'Extra', 653: 'Standard', 654: 'Standard', 655: 'Standard', 656: 'Standard', 657: 'Standard', 658: 'Standard', 659: 'Standard', 660: 'Standard', 661: 'Standard', 662: 'Standard', 663: 'Standard', 664: 'Standard', 665: 'Standard', 666: 'Standard', 667: 'Extra', 668: 'Standard', 669: 'Standard', 670: 'Standard', 671: 'Standard', 672: 'Extra', 673: 'Extra', 674: 'Standard', 675: 'Standard', 676: 'Standard', 677: 'Standard', 678: 'Standard', 679: 'Extra', 680: 'Standard', 681: 'Extra', 682: 'Standard', 683: 'Standard', 684: 'Standard', 685: 'Standard', 686: 'Standard', 687: 'Extra', 688: 'Standard', 689: 'Standard', 690: 'Standard', 691: 'Standard', 692: 'Standard', 693: 'Standard', 694: 'Standard', 695: 'Standard', 696: 'Standard', 697: 'Standard', 698: 'Standard', 699: 'Extra', 700: 'Standard', 701: 'Standard', 702: 'Standard', 703: 'Standard', 704: 'Standard', 705: 'Standard', 706: 'Standard', 707: 'Standard', 708: 'Standard', 709: 'Standard', 710: 'Standard', 711: 'Standard', 712: 'Extra', 713: 'Standard', 714: 'Standard', 715: 'Standard', 716: 'Standard', 717: 'Standard', 718: 'Standard', 719: 'Standard', 720: 'Standard', 721: 'Standard', 722: 'Extra', 723: 'Standard', 724: 'Standard', 725: 'Standard', 726: 'Standard', 727: 'Standard', 728: 'Standard', 729: 'Extra', 730: 'Standard', 731: 'Standard', 732: 'Standard', 733: 'Standard', 734: 'Standard', 735: 'Standard', 736: 'Standard', 737: 'Standard', 738: 'Standard', 739: 'Standard', 740: 'Standard', 741: 'Standard', 742: 'Standard', 743: 'Standard', 744: 'Extra', 745: 'Standard', 746: 'Standard', 747: 'Standard', 748: 'Standard', 749: 'Standard', 750: 'Standard', 751: 'Standard', 752: 'Standard', 753: 'Standard', 754: 'Standard', 755: 'Standard', 756: 'Extra', 757: 'Standard', 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 visualize as simple as possible the overall advantage of Extra vs Standard (I.E: 'What is the edge of Extra over Standard?)

df[['views_per_day', 'status']].groupby('status').quantile(0.85).plot.bar()

Solution

  • What about using a boxplot? (eventually with a log scale):

    import seaborn as sns
    ax = sns.boxplot(data=df, x='status', y='views_per_day')
    ax.set_yscale("log")
    

    output:

    enter image description here

    Or a violinplot:

    ax = sns.violinplot(data=df, x='status', y='views_per_day')
    

    enter image description here