（4） 使用NumPy进行随机数生成 生成随机数据以模拟新的买家支付金额，并添加到DataFrame中。 要求： 使用NumPy生成10个随机支付金额，模拟新的买家支付数据。 将这些随机生成的数据添加到原始DataFrame中。 输出添加随机数据后的DataFrame的前10行。

在Python中，你可以使用NumPy库来生成随机数。首先，你需要导入`numpy`模块，然后利用其中的`random`模块中的函数，如`numpy.random.rand()`或`numpy.random.randint()`，来生成随机数值。

例如，如果你想生成介于0到1之间的浮点数支付金额，可以这样做：

import numpy as np

# 生成10个随机浮点数，范围在0到1之间
new_payments = np.random.rand(10)

# 假设df是一个DataFrame，我们可以在原DataFrame基础上增加新的一列'Payment'
# 这里假设df有一个名为'BuyerID'的列
df['Payment'] = new_payments

# 将新数据添加到DataFrame中
df = df.append({'BuyerID': ..., 'Payment': ...}, ignore_index=True)  # 用实际的BuyerID替换...

# 输出添加随机数据后的DataFrame的前10行
print(df.head(10))

这里省略了具体的BuyerID，因为它们需要根据实际情况填充。`ignore_index=True`是为了确保添加新行后，原来的索引不会受到影响。