PythonでFFTの際にローパスフィルタをかけたいです。

PythonでFFTの際にローパスフィルタをかけたいです。
既に書かれたFFTを求めるコードにローパスフィルタを追加したいのですが、プログラミングの知識がほとんど無く、至急やる必要があり、大変困っております...
以下にそのコードを示しました(同時にPDFも求めるコードとなっています)。コードを書いていただけると嬉しい限りです。

python
1import numpy as np
2from scipy.signal import butter, lfilter, freqz
3import matplotlib.pyplot as plt
4import pandas as pd
5import scipy.stats
6from scipy import signal
7from scipy import integrate
8# -*- coding: utf-8 -*-
9import numpy as np
10import matplotlib.pyplot as plt
11
12def CalculatePDF(u, u0 = 1.0, bin = 100 ,name = "pdf", flg = False):
13
14    utemp = u * 1.0
15
16    if(flg):
17        utemp /= u0
18
19    max = np.amax(utemp)
20    min = np.amin(utemp)
21
22    u_u0 = np.linspace(min, max, bin)
23    pdf = np.zeros(int(np.size(u_u0)))
24    c1_du = 1 / (u_u0[1] - u_u0[0])
25    c1_size = 1 / u.size
26
27    for x in range(bin-1):
28        pdf[x] = np.sum((u_u0[x] <= utemp) & (utemp <= u_u0[x + 1])) * c1_size * c1_du
29
30    u_u0 = u_u0[1:u_u0.size-1].T
31    pdf = pdf[1:pdf.size-1].T
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33    result = np.array([u_u0, pdf]).T
34    Header = 'u, pdf'
35    np.savetxt('%sPDF.csv' %name, result, delimiter=',', header = Header, comments='')
36    
37SpecHeader = 'f[Hz],E'
38# データのパラメータ
39SN = 524288         # サンプル数
40fs = 10000 # カットオフ周波数 S/ sec
41N = SN
42DataNum = 1
43DataNum2= 2
44for i in range (DataNum):
45    for j in range (DataNum2):
46        adress_csv1 = '%d_%d.csv'%((i+1)*5, j+1)
47    
48        table1 = pd.read_csv(adress_csv1, header=None, usecols=[0],dtype=float)
49    
50        table1 = np.array(table1)
51    
52        tempmean = np.array(np.mean(table1))
53        table1 = table1 - tempmean
54        
55        data = table1
56        CalculatePDF (data, name=str(5*(i+1))+"_"+str(j+1))
57        f = (table1.reshape(len(table1))).T
58        
59        print(table1)
60    
61        freq1 = np.linspace(0, int(fs), SN)
62    
63        # calculate energy spectrum
64        freq1, P1 = signal.welch(f, fs, nperseg=N / 8)
65        # freq2, P2 = signal.welch(y, fs, nperseg=n/64)
66        SpectrumResult = np.array([freq1, P1]).T
67        np.savetxt('%d_%dPowerSpectrum.csv'%((i+1)*5, j+1),SpectrumResult,delimiter=',',header = SpecHeader,comments ='')
68        plt.subplot(2, 2, 3)
69        plt.plot(freq1, P1, "b-", linewidth=2)
70    
71        plt.xlim(1,1e4)
72        plt.ylim(1e-9, 1e-3)
73        plt.xscale('log')
74        plt.yscale('log')
75        plt.xlabel("Frequency[Hz]")
76        plt.ylabel("Power")
77        plt.title("Energy spectrum")