数据集叫data，有一列type，里面有四种情况，分别是pageview，follow，order，comment。我想要算customer_id总的路径行为转化率，分别是浏览转为购买，收藏转为购买，评论转为购买，代码该怎么写

你可以按照以下步骤进行代码编写：

1. 对于每个customer_id，计算其浏览、收藏、评论和购买的数量。
2. 计算“浏览转为购买”的总转化率，即所有购买次数除以所有浏览次数。
3. 计算“收藏转为购买”的总转化率，即所有购买次数除以所有收藏次数。
4. 计算“评论转为购买”的总转化率，即所有购买次数除以所有评论次数。
5. 输出结果或将结果存储在新的数据集中。

下面是一份示例代码：

# 按照customer_id和type分组，计算各自的数量
grouped = data.groupby(['customer_id', 'type']).size().unstack(fill_value=0)

# 计算浏览、收藏、评论和购买的总次数
total_view = grouped['pageview'].sum()
total_follow = grouped['follow'].sum()
total_comment = grouped['comment'].sum()
total_order = grouped['order'].sum()

# 计算浏览转为购买的总转化率
view_to_order = total_order / total_view

# 计算收藏转为购买的总转化率
follow_to_order = total_order / total_follow

# 计算评论转为购买的总转化率
comment_to_order = total_order / total_comment

# 输出结果
print('浏览转为购买的总转化率:', view_to_order)
print('收藏转为购买的总转化率:', follow_to_order)
print('评论转为购买的总转化率:', comment_to_order)

其中，`groupby()` 方法用于按照 `customer_id` 和 `type` 进行分组，`size()` 方法用于计算每个组的数量，`unstack()` 方法用于将每个 `type` 转换为一列，`fill_value` 参数用于在缺失值处填充 0。然后，计算浏览、收藏、评论和购买的总次数，并计算各自的总转化率，并输出结果。