用pyecharts将含有“标签”和“类别”两列的DataFrame数据，绘制成一个以“类别”为横轴，“标签”列为纵轴，展示类别列中不同属性所对应的标签总和的柱形图

好的，根据你的要求，我重新为你编写了代码：

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

# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    'tag': ['tag1', 'tag2', 'tag1', 'tag2', 'tag1', 'tag2'],
    'count': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
})

# 按照类别和标签分组，计算标签总数
grouped = data.groupby(['category', 'tag']).sum().reset_index()

# 创建柱形图
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(grouped['category'].unique().tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标签总数柱形图", subtitle=""))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='top'))
)

# 添加不同标签的柱子
for tag in grouped['tag'].unique().tolist():
    bar.add_yaxis(tag, grouped[grouped['tag'] == tag]['count'].tolist())

# 设置坐标轴标签
bar.set_series_opts(
    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
    markline_opts=opts.MarkLineOpts(
        data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
    )
)

bar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="类别"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="标签总数"))

# 渲染图表
bar.render_notebook()

这段代码与之前的代码相似，只是在最后添加了设置坐标轴标签的代码。具体来说，通过set_series_opts方法设置了标签的属性，包括是否展示标签和标记线的位置，然后通过set_global_opts方法设置了坐标轴的标签名称。最终的图表中，横轴为类别，纵轴为标签总数，同时展示了不同标签的柱子。