code: def approved_funds(pronac, dt):
      
      funds_df = data.approved_funds_by_projects
  
      project = (
          funds_df
          .loc[funds_df['PRONAC'] == pronac]
      )
      project = project.to_dict('records')[0]
      info = (
          data
          .approved_funds_agg.to_dict(orient="index")
          [project['idSegmento']]
      )
  
      mean, std = info.values()
  
      outlier = gaussian_outlier.is_outlier(project['VlTotalAprovado'],
                                            mean, std)
      maximum_expected_funds = gaussian_outlier.maximum_expected_value(mean, std)
  
      return {
          'is_outlier': outlier,
          'total_approved_funds': project['VlTotalAprovado'],
          'maximum_expected_funds': maximum_expected_funds
      }
docs: Verifica se o valor total de um projeto é um
      outlier em relação
      aos projetos do mesmo seguimento cultural
      Dataframes: planilha_orcamentaria