3000*24のデータを出力させたい

現在rasberrypiとmyowareとmcp3204を使って筋電位の測定をする研究をおこなっています。
下のようなプログラムを組んで文字とエンターを押すたびにデータが保存され、3000×24の表を作成しようと考えています。いまのプログラムでは1000×24のデータしか出てきません。weakness,grasping,opening,syoukutu,haikutu,syakutuの順で横方向に連結して3000×24の表を作りたいです。アドバイスや改善点がありましたらお願いしたいです。
前回まではサンプリング周波数2000で測定していたのでnp.arangeを使って表の作成ができていたのですが、今回はサンプリングの間隔が割り切れずnp.arangeのままだと丸められて1000×24の表しか作成できません。このような理由から今回はnp.linspaceを使用しています。
ですがやはり、1000×24のデータしか測定できません。

python
1import wiringpi as pi
2import time
3import numpy as np
4import openpyxl as excel
5import spidev
6import threading
7import pandas as pd
8
9SPI_CE = 0
10SPI_SPEED = 5000000
11READ_CH = 0
12VREF = 5
13spi = spidev.SpiDev()
14spi.open(0,0)
15spi.max_speed_hz =SPI_SPEED
16during_time = 0.5
17sampling_rate = 6000
18sampling_num = int(during_time*sampling_rate)
19
20sampling_interval = 1 / sampling_rate
21x = np.linspace(0.0, during_time, during_time*sampling_interval)
22y = np.zeros(sampling_num)
23
24def main():
25    print('測定開始')
26    all_data = []
27    for i in ['weakness','grasping','opening','syoukutu','haikutu','syakkutu']:
28        print("{}:測定".format(i))
29        toriga = input()
30        if toriga:
31            MEASURE = measure()
32            data = MEASURE.keisoku()
33            print(data)
34            all_data.extend(data)
35        print("{}:測定終了".format(i))
36        
37    pd.DataFrame(np.array(all_data)).T.to_csv('data29.csv', index=False, header=False)
38
39class measure(object):
40    def __init__(self):
41        self.data=[]
42        self.data1=[]
43        self.data2=[]
44        self.data3=[]
45    
46        
47
48    def read_ch0(self):
49        adc=spi.xfer2([6,0,0])
50        data=((adc[1]&15)<<8)+adc[2]
51        self.data.append(data)
52        #print('thread1',end="")
53        return 
54
55    def read_ch1(self):
56        adc=spi.xfer2([6,0x40,0])
57        data=((adc[1]&15)<<8)+adc[2]
58        self.data1.append(data)
59        #print('thread2',end="")
60        return 
61
62    def read_ch2(self):
63        adc=spi.xfer2([6,0x80,0])
64        data=((adc[1]&15)<<8)+adc[2]
65        self.data2.append(data)
66        #print('thread3',end="")
67        return 
68
69    def read_ch3(self):
70        adc=spi.xfer2([6,0xc0,0])
71        data=((adc[1]&15)<<8)+adc[2]
72        self.data3.append(data)
73        #print('thread4',end="")
74        return 
75
76    def keisoku(self):
77        count=0
78        time_start = time.perf_counter()
79        time_next = time_start
80        
81        for sampling_interval in x:
82            thread1 = threading.Thread(target=self.read_ch0)
83            thread2 = threading.Thread(target=self.read_ch1)
84            thread3 = threading.Thread(target=self.read_ch2)
85            thread4 = threading.Thread(target=self.read_ch3)
86            thread1.start()
87            thread2.start()
88            thread3.start()
89            thread4.start()
90            while (time.perf_counter() < sampling_interval): # 次の時間まで待つ。
91                pass
92            count+=1           
93            
94        return self.data, self.data1, self.data2, self.data3
95
96
97if __name__=='__main__':
98    main()