python数据可视化中根据数据，获取前500条数据，将获取的lat和lon两列的地理坐标转换到地图投影中，将pop列的数据绘制成气泡并显示到地图上。

好的，针对你的问题，我可以给出一份代码供参考：

import pandas as pd
import folium

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 获取前500条数据
data = data.head(500)

# 创建地图对象
m = folium.Map(location=[data['lat'].mean(), data['lon'].mean()], zoom_start=10)

# 将坐标转换为地图投影
data['location'] = list(zip(data['lat'], data['lon']))
data['location'] = data['location'].apply(lambda x: folium.Marker(location=x).add_to(m))

# 绘制气泡图
for lat, lon, pop in zip(data['lat'], data['lon'], data['pop']):
    folium.CircleMarker(location=[lat,lon], radius=pop/10000, color='red', fill=True, fill_color='red', fill_opacity=0.2).add_to(m)

# 显示地图
m

这段代码中，我们首先使用 pandas 读取数据，然后通过 `head()` 方法选择前500条数据。接着，我们使用 folium 库创建地图对象，并计算数据的平均坐标作为地图的中心点。

为了在地图上显示数据，我们将 `data` 中的 `lat` 和 `lon` 列合并成一个元组，并通过 `lambda` 函数将其转换为 folium 中的标记对象，然后添加到地图中。

最后，我们使用 `CircleMarker` 函数绘制气泡图，并设置半径和颜色等参数。需要注意的是，这里将 `pop` 列的数值除以10000，是为了让气泡的大小适宜地显示在地图上。

最后，使用 `m` 对象显示地图即可。