下面是一个示例代码，展示如何遍历一个数据帧的每一行和每个列名，并填充一个新的数据帧，以供bkoeh-heatmap使用。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建一个新的数据帧，用于存储遍历结果
new_df = pd.DataFrame(columns=['Row', 'Column', 'Value'])

# 遍历每一行和每个列名
for index, row in df.iterrows():
    for column in df.columns:
        # 获取当前行和列的值
        value = df.loc[index, column]
        
        # 将结果添加到新的数据帧中
        new_df = new_df.append({'Row': index, 'Column': column, 'Value': value}, ignore_index=True)

# 打印新的数据帧
print(new_df)

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据帧df。然后，我们创建了一个新的空数据帧new_df，用于存储遍历结果。接下来，我们使用iterrows()函数遍历每一行，并使用df.columns遍历每个列名。在每次迭代中，我们获取当前行和列的值，并将结果添加到新的数据帧new_df中。最后，我们打印出新的数据帧。

你可以根据自己的需要进一步修改代码，以满足bkoeh-heatmap的要求。