python热力图填充失败

python爬虫网页，已完整爬出表格格式数据，在绘制热力图的时候只有数据轴没有办法进行热力数据的填充。
以下是爬虫过程和绘图过程


import pandas as pd


url = "http://www.kaom.net/sgy_jj_bu8.php"
res = pd.read_html(url)[1]
print(res)
res.to_excel('data.xlsx')

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools
import seaborn as sns

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
df = pd.read_excel('data.xlsx')
newIndex = ['魚', '鐸', '陽', '之', '職', '蒸',  '支', '錫', '耕', '侯', '屋', '東',  '幽', '覺', '冬', '宵', '藥', '歌', '月', '元',  '微', '物', '文', '脂', '質', '真', '葉', '談', '緝', '侵', ]
df = df.reindex(newIndex)
df = df.reindex(columns=newIndex)  # 按王力三十韵部排序
pt = df.corr()
sns.set(font="simhei")
plt.figure(figsize=(15, 15))
sns.heatmap(data=pt, vmin=0, vmax=1633, annot=True, fmt='d', cmap="RdBu_r")  # 绘制热力图
plt.show()

以下是跑出来的错误热力图



import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import itertools
import seaborn as sns
 
import pandas as pd
 
 
url = "http://www.kaom.net/sgy_jj_bu8.php"
res = pd.read_html(url)[1]
res.to_excel('data.xlsx',index=False)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
df = pd.read_excel('data.xlsx')
newIndex = ['魚', '鐸', '陽', '之', '職', '蒸',  '支', '錫', '耕', '侯', '屋', '東',  '幽', '覺', '冬', '宵', '藥', '歌', '月', '元',  '微', '物', '文', '脂', '質', '真', '葉', '談', '緝', '侵', ]
# df = df.reindex(newIndex)
df = df.reindex(columns=newIndex)  # 按王力三十韵部排序
pt = df.corr()
sns.set(font="simhei")
# plt.figure(figsize=(15, 15))
sns.heatmap(data=df, cmap='coolwarm',fmt='g' ,annot=True)  # 绘制热力图
plt.show()

你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7687953
这篇博客也不错, 你可以看下由于目标计算机积极拒绝,无法连接。由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。 python爬虫
你还可以看下python参考手册中的 python- 错误输出重定向和程序终止
除此之外, 这篇博客: Python函数，定时函数。超时抛出异常/执行别的中的 运行python脚本，主要用作于是否会因为网络超时/其它情况，使得函数超时。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
场景：wimdos下的python.用的模块库为 func_timeout
cmd下 pip install func_timeout
但如果用pycharm去寻找的话名字为func-timeout
下面贴代码：
```
from func_timeout import func_set_timeout, FunctionTimedOut
import time

@func_set_timeout(2.5)
def runrr():
    try:
        x
        time.sleep(3)
    except:
       y
    else:
        k

if __name__ == '__main__':
    try:
        runrr()
    except FunctionTimedOut as e:
        l
```
#x做一个操作。
#y有异常则执行y
#k没异常则执行x
#l，当执行的函数超时时，则执行l
上面函数执行l,必定超时。
异常处理+时间定时的记录和学习。有遗漏或者有问题的地方，请指教。
您还可以看一下 jeevan老师的Python量化交易，大操手量化投资系列课程之内功修炼篇课程中的基础编程之股票行情构造小节, 巩固相关知识点

df = df.reindex(newIndex)
df = df.reindex(columns=newIndex)
你这取出来都是NaN,你断点上去看下