pandasでDataFrameに複数行のcolumnsを追加したい

Question

やりたいこと

下記のような当初の表から、修正後の表を作りたいです。
indexというcolumnを追加し、そこに、各codeごとにA、B、Cという行を追加したいです。
codeとindexのMultiIndexにしたいです。
そして、元々のデータをBに入れたいです。
追加したところは、空欄で良いのですが、何か入れなければならないなら0を入れても構いません。

• 修正前

code	2018-12	2019-1
1	20000	40000
2	40000	30000
3	50000	10000

• 修正後

code	index	2018-12	2019-1
1	A
1	B	20000	40000
1	C
2	A
2	B	40000	30000
2	C
3	A
3	B	50000	10000
3	C

なお、本質問は、https://teratail.com/questions/187840
で最終的にやりたいことの質問させて頂いたのですが、質問内容を分解して一つ一つ解決していった方が良いと思い、質問させて頂きました。

コード

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 20000, 40000], [2, 40000, 30000], [3, 50000, 10000]], index=[1, 2, 3], columns=['code', '2018-12', '2019-1'])
df = df.set_index('code')

df['index'] = ['A', 'B', 'C']
とすると、

code	2018-12	2019-1	index
1	20000	40000	A
2	40000	30000	B
3	50000	10000	C

という形になってしまい、各code毎にA、B、Cが作れません。
どうしたらいいか、お分かりの方、ご教示頂けないでしょうか。
よろしくお願い致します。

Answer 1

一度 DataFrame.reindex() を使って MultiIndex化（'A','B','C'全て同じ値が入る）したあとで、 ('A','C' の箇所を NaN で埋めるという方法で良いのではないでしょうか？

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 20000, 40000], [2, 40000, 30000], [3, 50000, 10000]], index=[1, 2, 3], columns=['code', '2018-12', '2019-1'])
df = df.set_index('code')

new_idx= pd.MultiIndex.from_product([df.index, ['A','B','C']], names=[df.index.name,'index'])
df = df.reindex(new_idx, level=0)
df.loc[(slice(None), ['A','C']), :] = None
print(df)
#            2018-12   2019-1
#code index
#1    A          NaN      NaN
#     B      20000.0  40000.0
#     C          NaN      NaN
#2    A          NaN      NaN
#     B      40000.0  30000.0
#     C          NaN      NaN
#3    A          NaN      NaN
#     B      50000.0  10000.0
#     C          NaN      NaN

Answer 2

冗長ですが以下のように書けます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 20000, 40000], [2, 40000, 30000], [3, 50000, 10000]], index=[1, 2, 3], columns=['code', '2018-12', '2019-1'])

df['index'] = 'B' # 既存行は「B」

# 「A」「C」行を追加
codes = df['code'].values
for code in codes:
    df = df.append( pd.Series([code,'','','A'], index=df.columns, name=code))
    df = df.append( pd.Series([code,'','','C'], index=df.columns, name=code))

df = df.set_index(['code','index']).sort_index()
print(df)
"""
           2018-12 2019-1
code index
1    A
     B       20000  40000
     C
2    A
     B       40000  30000
     C
3    A
     B       50000  10000
     C
"""