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”的转化率，即购买次数除以浏览次数。
3. 计算“收藏转为购买”的转化率，即购买次数除以收藏次数。
4. 计算“评论转为购买”的转化率，即购买次数除以评论次数。
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)

# 计算浏览转为购买的转化率
grouped['view_to_order'] = grouped['order'] / grouped['pageview']

# 计算收藏转为购买的转化率
grouped['follow_to_order'] = grouped['order'] / grouped['follow']

# 计算评论转为购买的转化率
grouped['comment_to_order'] = grouped['order'] / grouped['comment']

# 输出结果
print(grouped[['view_to_order', 'follow_to_order', '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。最后，计算各自的转化率，并输出结果。