以下是一个按组扩展数据表，添加新行并替换NA值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据表
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
        'Value': [1, None, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组扩展数据表
expanded_df = df.groupby('Group').apply(lambda x: x.ffill().fillna(0)).reset_index(drop=True)

# 添加新行
new_row = {'Group': 'C', 'Value': None}
expanded_df = expanded_df.append(new_row, ignore_index=True)

# 替换NA值
expanded_df = expanded_df.fillna(0)

print(expanded_df)

输出结果：

  Group  Value
0     A    1.0
1     A    1.0
2     B    3.0
3     B    4.0
4     C    0.0

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个包含组和值的示例数据表。然后，我们使用groupby函数按组扩展数据表，使用ffill方法进行向前填充缺失值，并使用fillna方法将剩余的缺失值替换为0。接下来，我们使用append方法添加了一行新数据，并使用fillna方法将新行中的缺失值替换为0。最后，我们打印输出了扩展后的数据表。