Pandas 累積中央値 cumulative medianの出し方

Question

やりたいこと

pandasのデータフレームで以下のようなデータフレーム(df)があります。

id	date	sales
A1	2020/01/01	2000.0
A1	2020/01/15	1000.0
A1	2020/02/10	3000.0
A2	2020/01/01	1000.0
A2	2020/01/10	2000.0
A2	2020/01/20	3000.0
A2	2020/02/20	NaN
A2	2020/03/01	1000.0

id、monthでグループ化し、salesの累積中央値を算出したいです。
（以下のイメージ）

id	month	median_sales
A1	Jan	1500.0
A1	Feb	2000.0
A2	Jan	2000.0
A2	Feb	2000.0
A2	Mar	1500.0

A1のFebのmedian salesは、A1の1月、2月のsalesの中での中央値を取得したいです。
A2のFebのmedian salesは、A2の1月、2月のsalesの中での中央値を取得したいです。
A2のMarのmedian salesは、A2の1月、2月、3月のsalesの中での中央値を取得したいです。

試したこと

以下のプログラムを考えましたが、期待した結果にはなりませんでした。

df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month
df['median_sales'] = df.groupby(['id', 'month'])['sales'].expanding().median().reset_index()

cumsum, cumcountみたいな関数が見つからず、実装方法が思いつきません。
皆様、お忙しいとは思いますが、何卒宜しくお願いいたします。

Answer 1

これで、smbdofgcccplさんの求めるものとあっていますか？
ただし、saleは0ではないこと仮定しています。

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>>
>>> df = pd.DataFrame([['A1', '2020/01/01', 2000.0],
...                    ['A1', '2020/01/15', 1000.0],
...                    ['A1', '2020/02/10', 3000.0],
...                    ['A2', '2020/01/01', 1000.0],
...                    ['A2', '2020/01/10', 2000.0],
...                    ['A2', '2020/01/20', 3000.0],
...                    ['A2', '2020/02/20', np.NaN],
...                    ['A2', '2020/03/01', 1000.0]],
...                    columns = ['id', 'date', 'sales'])
>>>
>>> df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
>>> df['month'] = df['date'].dt.month
>>>
>>> df2 = pd.DataFrame(np.diag(df.sales.values))
>>> df3 = pd.concat([df.drop('sales',axis=1), df2], axis=1)
>>> df4 = df3.groupby(['id', 'month']).sum()
>>> df5 = df4.where(df4 != 0.0)
>>> df6 = df5.median(axis=1)
>>> df7 = df6[pd.isnull(df6)==False]
>>> print(df7)
id  month
A1  1        1500.0
    2        3000.0
A2  1        2000.0
    3        1000.0
dtype: float64

現時点の入力から計算した結果はsmbdofgcccplさんの書いている結果とは異なっていますが、これは、smbdofgcccplさんの修正漏れのように思います。
複数年にまたがる場合は、月だけではなく年も入れたほうが良いと思いますが、簡単ですので、必要に応じてご自分で修正してください。

Answer 2

ちょっと自信ないですが累積対象＝グループ化した値以下を持つと考えてよいと思われます。
であれば以下のようなコードで累積した対象を抽出して結果を得ることができます。

import pandas as pd
from io import StringIO

# テストデータ
s = """id,date,sales
A1,2020/01/01,1000
A1,2020/01/15,2000
A1,2020/02/10,3000
A2,2020/01/01,1000
A2,2020/01/10,2000
A2,2020/01/20,3000"""
df = pd.read_csv(StringIO(s))
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).month

grp = df.groupby(['id','month'])
df2 = grp.mean().reset_index()

# 累積対象＝グループ化した値以下を持つ
med = []
for t in grp.groups.keys():
    med.append( df[ (df['id'] <= t[0]) & (df['month'] <= t[1])]['sales'].median())

df2['sales_med'] = med
print(df2)
#   id  month  sales  sales_med
#0  A1      1   1500     1500.0
#1  A1      2   3000     2000.0
#2  A2      1   2000     2000.0