python数据可视化案例4、根据下表的数据，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，这是一个有趣的问题，需要用到一些数据可视化和地理坐标转换的知识。我假设你已经安装了必要的Python库，如pandas、numpy、folium和geopy。

首先，我们需要读取数据并获取前500条数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')[:500]

接下来，我们需要将经纬度坐标转换为地图投影坐标。这可以使用folium库中的Map对象和Marker对象来完成。首先，我们需要计算数据的中心点，并在此处创建一个地图对象：

from geopy.geocoders import Nominatim
import folium

geolocator = Nominatim(user_agent="my_app")

location = geolocator.geocode(data['city'][0])
m = folium.Map(location=[location.latitude, location.longitude], zoom_start=10)

然后，我们可以使用for循环来遍历数据，并在地图上添加每个数据点的标记。在此过程中，我们需要将经纬度坐标转换为地图投影坐标：

from folium.plugins import MarkerCluster

mc = MarkerCluster()

for index, row in data.iterrows():
    location = geolocator.geocode(row['city'])
    if location is not None:
        lat = location.latitude
        lon = location.longitude
        pop = row['pop']
        folium.CircleMarker([lat, lon], radius=pop/100000, color='blue', fill=True, fill_color='blue', fill_opacity=0.7).add_to(mc)

mc.add_to(m)

在上面的代码中，我们使用folium的MarkerCluster对象将所有数据点标记添加到地图上。

最后，我们可以将地图保存为HTML文件并在浏览器中打开它：

m.save('map.html')

这样，我们就能看到根据数据绘制的气泡地图了。