从上面的内容中，我们可以看出问题的出现原因是想要从pandas的DataFrame中生成heatmap。解决方法是使用matplotlib的pcolor函数来实现。

具体的解决方法如下：

1. 导入必要的库：

import numpy as np 
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建一个DataFrame对象：

index = ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index=index, columns=columns)

3. 使用pcolor函数生成heatmap图像：

plt.pcolor(df)

4. 设置y轴标签：

plt.yticks(np.arange(0.5, len(df.index), 1), df.index)

5. 设置x轴标签：

plt.xticks(np.arange(0.5, len(df.columns), 1), df.columns)

6. 显示图像：

plt.show()

通过以上步骤，我们可以得到一个生成heatmap的图像。

参考链接：

- [stackoverflow讨论](http://stackoverflow.com/questions/21166679)

- [pcolormesh文档](https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pcolormesh.html#differences-pcolor-pcolormesh)

问题的出现原因：

该问题的出现是因为用户想要从pandas DataFrame生成一个热力图，但不需要实际的绘图，只是希望以表格形式添加颜色来表示值。

解决方法：

用户可以使用pandas数据框的style.background_gradient()方法来实现这一目标。该方法会对在JupyterLab笔记本等中显示的HTML表格进行着色，结果类似于在电子表格软件中使用“条件格式设置”：

import numpy as np 
import pandas as pd
index= ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = pd.DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index=index, columns=cols)
df.style.background_gradient(cmap='Blues')

详细用法请参考我之前在同一主题下提供的更详细的答案和pandas文档中的样式部分。

其他用户的评论中提到了解决方案的一些问题和改进建议，例如如何保存图像和处理NaN值。用户可以根据自己的需求使用不同的选项来解决这些问题，例如使用axis=None来处理NaN值。

通过使用pandas数据框的style.background_gradient()方法，用户可以轻松地将颜色添加到表格中以表示值。此方法提供了一种简单而有效的方式来生成热力图，而无需实际绘制图形。同时，用户还可以根据自己的需求使用不同的选项来处理其他问题，如保存图像和处理NaN值。

问题的出现原因是在使用pandas DataFrame创建热力图时，pandas没有提供直接的方法。解决方法是使用Seaborn库的heatmap()函数来创建热力图。

具体的代码如下：

import numpy as np 
from pandas import DataFrame
import seaborn as sns
%matplotlib inline
Index= ['aaa', 'bbb', 'ccc', 'ddd', 'eee']
Cols = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = DataFrame(abs(np.random.randn(5, 4)), index=Index, columns=Cols)
sns.heatmap(df, annot=True)

上述代码首先导入必要的库，然后创建一个具有随机数据的pandas DataFrame。接下来使用Seaborn的heatmap()函数将DataFrame转换为热力图，并设置参数annot为True以在热力图中显示数据。

如果想要在jupyter notebook中显示热力图，可以使用"%matplotlib inline"这个IPython魔术函数。如果想要在普通的Python脚本中显示热力图，则需要使用"import matplotlib.pyplot as plt"代替"%matplotlib inline"，并在代码的最后加上"plt.show()"来显示热力图。

另外，如果数据中有超过2位数字的数字显示为科学计数法（如1.4e+02），而想要显示为普通数字（如140），可以参考这个链接中的解决方法，使用"fmt='g'"参数来设定格式。