data2 = data1[data1['Quantity']>0].groupby('Country')['Price'].sum().sort_values(ascending=False).reset_index()怎么让这个数据转换为类似bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px',height='400px')) .add_xaxis(sheet2['date'].tolist()) .add_yaxis("死亡人数",sheet2['dead'].tolist()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2020年1-2月疫情死亡的变化趋势"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()) .set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average',name='平均值')])) .set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max',name='最大值'),opts.MarkPointItem(type_='min',name='最小值')])) ) bar.render_notebook()的

可以使用pyecharts库中的Bar类来实现这个转换，具体代码如下：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='1500px', height='400px'))
    .add_xaxis(data2['Country'].tolist())
    .add_yaxis("Price", data2['Price'].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Quantity>0的Country的Price总和排名"),
                     toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())
    .set_series_opts(markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_='average', name='平均值')]))
    .set_series_opts(markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='max', name='最大值'),
                                                              opts.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')]))
)

bar.render_notebook()

其中，`data2['Country'].tolist()`表示取出data2中的Country列并转换为列表，`data2['Price'].tolist()`表示取出Price列并转换为列表。其他的参数和设置可以根据需要进行调整。