Ideas for extreme value filter

filtro.py

def filtro(self, df, uid):
	"""Filter forecasted values
	Check acceptable values, replacing when it isn't
	"""
	import statistics
	if uid == 215:
		lower_limit = 10
		upper_limit = 3000
	elif uid == 216:
		lower_limit = 10
		upper_limit = 1000
	else:
		print('filtro nao aplicado')
		return(df)
	# Loop para todas as colunas, exceto 'data'
	for col in df.loc[:, df.columns != 'data']:
		# A ideia é corregir um crescimento exponencial
		# diminuindo mais quanto maior for o valor
		# e menos qto menor for o valor (filtro socialista)
		x = df[col].values
		mediana = statistics.median(abs(x))
		despad = statistics.stdev(abs(x))
		# Porcentagem para redução de toda a amostra
		# (deve ficar sempre menor que 1 e positivo)
		if mediana < despad:
			p = mediana/despad
		else:
			p = despad/mediana
		# Coeficiente para aumentar a velocidade de queda da exponencial
		# (para fazer valores grandes diminuírem mais do que os menores)
		a = 8 # o suficiente para 5 dias
		# Coeficiente para redução proporcional
		# (uma exponencial para cortar o efeito de outra)
		coef = 1/(np.exp(a*abs(x)/despad)) + 0.01
		# Cálculo do novo valor (verifica necessidade de tirar outliers)
		if max(abs(x)) > upper_limit:
			x2 = p*coef*x
		else:
			x2 = x
		df[col] = x2
	return(df)