pythonのjupyter notebookでcsv読み取りはできましたが,それのピアソン相関を求めようとすると,何も表示されなくなりました.

python3を使ってます.
jupyter notebook上でピアソン相関を使って類似度を出そうとしてます.
pd.read_csvでcsv読み取りはできました.
それのピアソン相関を求めようとすると何も表示されなくなりました.

csv

1.0,4.0,2.0,2.0
5.0,2.0,4.0,4.0
np.nan,np.nan,3.0,np.nan
2.0,5.0,np.nan,5.0
4.0,1.0,np.nan,1.0
np.nan,2.0,5.0,np.nan

csv読み取りのコード

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#1.必要なデータの読み込み
U=pd.read_csv("colla.csv",names=('Ken','Lee','Meg','Nan'))

#pandasでcsv/tsvファイル読み込み（read_csv, read_table） | note.nkmk.me
#https://note.nkmk.me/python-pandas-read-csv-tsv/
#"names=('A', 'B', 'C', 'D')のように任意の値を列名として設定することもできる。リストまたはタプルで指定する。"

#U=[[1,4,2,2],[5,2,4,4],[np.nan,np.nan,3,np.nan],[2,5,np.nan,5],[4,1,np.nan,1],[np.nan,2,5,np.nan]]
U = pd.DataFrame(U)
#npArray = np.genfromtxt("colla.csv", delimiter = ",", dtype = "float",skip_header=1)
#NumPyでCSVファイルを読み込み・書き込み（入力・出力） | note.nkmk.me
#https://note.nkmk.me/python-numpy-loadtxt-genfromtxt-savetxt/
#"np.genfromtxt()を使うと、欠損値を含んでいたり複数の異なるデータ型を含んでいたりする、より複雑な構造のCSVファイルの読み込みが可能。"
#npArray = np.loadtxt("in.csv",delimiter = ",",dtype = "float",skiprows=1) 

U.index = ['A','B','C','D','E','F']
U

csvを読み取ったスクリーンショット
イメージ説明

何も表示されなかったコード

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#1.必要なデータの読み込み
U=pd.read_csv("colla.csv",names=('Ken','Lee','Meg','Nan'))

#pandasでcsv/tsvファイル読み込み（read_csv, read_table） | note.nkmk.me
#https://note.nkmk.me/python-pandas-read-csv-tsv/
#"names=('A', 'B', 'C', 'D')のように任意の値を列名として設定することもできる。リストまたはタプルで指定する。"

#U=[[1,4,2,2],[5,2,4,4],[np.nan,np.nan,3,np.nan],[2,5,np.nan,5],[4,1,np.nan,1],[np.nan,2,5,np.nan]]
U = pd.DataFrame(U)
#npArray = np.genfromtxt("colla.csv", delimiter = ",", dtype = "float",skip_header=1)
#NumPyでCSVファイルを読み込み・書き込み（入力・出力） | note.nkmk.me
#https://note.nkmk.me/python-numpy-loadtxt-genfromtxt-savetxt/
#"np.genfromtxt()を使うと、欠損値を含んでいたり複数の異なるデータ型を含んでいたりする、より複雑な構造のCSVファイルの読み込みが可能。"
#npArray = np.loadtxt("in.csv",delimiter = ",",dtype = "float",skiprows=1) 

U.index = ['A','B','C','D','E','F']
U

pear = U.corr()
pear

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