分割した個数に応じて1/nでカウントし集計したい

Question

前提・実現したいこと

pandasのDataFrame内のデータを"、"で分割後、分割個数に応じてそれぞれ1/1、1/2、1/3、1/4でカウントし集計したい

data = ["A", "A、B", "A、B、C", "A、B、C、D"]

目的のDataFrameに他にも列を追加したいため下記表の1の列を結合する方法を教えて欲しいです。

※このDataFrameを作成したい

	0	1
0	A	1.0000
1	A	0.5000
2	B	0.5000
3	A	0.3333
4	B	0.3333
5	C	0.3333
6	A	0.2500
7	B	0.2500
8	C	0.2500
9	D	0.2500

集計

	1
A	2.0833
B	1.0833
C	0.5833
D	0.2500

該当のソースコード

import pandas as pd

data = ["A", "A、B", "A、B、C", "A、B、C、D"]

s1 = pd.Series(data)

df = s1.str.split("、", expand=True)
df1 = df.stack()

s2 = s1.apply(lambda x: 1/len(x.split("、")))

# df1にs2の値の列を追加したい

試したこと

ファイルを読み込んでリストに格納する方法
https://teratail.com/questions/103679

リストからだとできるのですが元のデータがDataFrameのためDataFrameのままで実現したい

result = [[j, 1/len(i.split("、"))] for i in data for j in i.split("、")]

df = pd.DataFrame(result)

pt = df.pivot_table(index=0, aggfunc=sum)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Google Colaboratory

Answer 1

import pandas as pd

data = ["A", "A、B", "A、B、C", "A、B、C、D"]

s1 = pd.Series(data)
df = s1.str.split("、", expand=True)
df['value'] = s1.apply(lambda x: 1/len(x.split("、")))
ret = pd.melt(df, id_vars=['value'],value_name='symbol').drop(['variable'],axis=1).dropna()
print(ret)
#       value symbol
#0   1.000000      A
#1   0.500000      A
#2   0.333333      A
#3   0.250000      A
#5   0.500000      B
#6   0.333333      B
#7   0.250000      B
#10  0.333333      C
#11  0.250000      C
#15  0.250000      D

Comments

[barobaro]

magichanさんありがとうございます。
meltでできるのですねwideからlongにするだけだと思っていました。
meltの使い方勉強してみます。