Python 将数据前置到多索引序列

Python 将数据前置到多索引序列,python,numpy,pandas,Python,Numpy,Pandas,我有以下pandas.Series对象,其中包含以下数据: country year United States 2004 416.205383 2005 430.326178 2006 444.208260 2007 456.880067 2009 472.733367 2008 4

我有以下pandas.Series对象,其中包含以下数据:

country        year
United States  2004     416.205383
               2005     430.326178
               2006     444.208260
               2007     456.880067
               2009     472.733367
               2008     474.420151
               2010     480.486400
               2011     495.654594
               2012     505.911360
               2013     513.322114
Name: FP.CPI.TOTL, dtype: float64
我们称之为cpi。我想在本系列的前面加上2014年,但使用字符串名称“TTM”

消费物价指数为

MultiIndex(levels=[[u'United States'], [u'2004', u'2005', u'2006', u'2007', u'2008', u'2009', u'2010', u'2011', u'2012', u'2013']],
           labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 3, 5, 4, 6, 7, 8, 9]],
           names=[u'country', u'year'])
而cpi值为

array([  416.20538282,   430.32617782,   444.20825976,   456.88006655,
         472.73336741,   474.42015054,   480.4864    ,   495.65459441,
         505.91135964,   513.32211444,  1000.        ])
我试过了

row = pd.Series(100,index=['TTM'])
cpi.append(row)
但它在多重索引中附加到了错误的级别。从这里,我可以构造一个新的值数组,一个新的多索引,然后是一个新的数据帧,但这似乎是非常浪费的。有没有更简单的方法