对一个csv文件的1000行数据进行数据扩写到4000行，Python,并打印出来

可以通过随机生成数据的方式来实现数据扩写。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import random

# 读取原始数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 扩写数据到4000行
new_rows = []
for i in range(3000):
    # 随机选择一行数据
    row = df.iloc[random.randint(0, len(df)-1)]
    # 随机生成新数据
    new_row = row.copy()
    new_row['column1'] = random.randint(0, 100)
    new_row['column2'] = random.uniform(0, 1)
    new_row['column3'] = random.choice(['A', 'B', 'C'])
    new_rows.append(new_row)

# 合并原始数据和新数据
df_extended = pd.concat([df] + new_rows, ignore_index=True)

# 打印数据
print(df_extended)

其中，`data.csv`是原始数据文件，`column1`、`column2`、`column3`等是需要进行扩写的列名。该代码将从原始数据中随机选择一行数据，然后随机生成新的数据，重复这个过程直到生成3000行新数据，最后将原始数据和新数据合并成一个新的数据框并打印出来。注意，由于新数据是随机生成的，因此每次运行程序得到的结果可能会不同。