Python 熊猫：每行取一个字符串，用逗号分隔，并向列表中添加唯一的单词

样本df：

filldata = [['5,Blue,Football', 3], ['Baseball,Blue,College,1993', 4], ['Green,5,Football', 1]]
df = pd.DataFrame(filldata, columns=['Tags', 'Count'])

我想要一个在

标签

列中使用的单词的唯一列表。因此，我尝试通过df循环并拉取每一行

标记

，在

上拆分，

并将单词添加到列表中。我可以检查并只添加唯一的单词，也可以将它们全部添加，然后拉唯一。如果可能的话，我想要两种方法的解决方案，看看哪种更快。
因此，预期产出应为：

5，蓝色，足球，棒球，大学，1993年，绿色

我试过这些：

tagslist = df['Tags'][0].split(',')  # To give me initial starting words
def adduniquetags(newtags, tagslist):
    thesetags = newtags.split(',')
    tagslist = tagslist.extend(thesetags)
    return tagslist
tagslist = [adduniquetags(row, tagslist) for row in df['Tags']]

及

这两个词本质上是相同的，其中一个只寻找独特的词。这两者都返回一个“无”列表。
我也试过：

tagslist = df['Tags'][0].split(',')
def adduniquetags(newtags, tagslist):
    thesetags = newtags.split(',')
    tagslist = list(set(tagslist + thesetags))
    return tagslist
tagslist = [adduniquetags(row, tagslist) for row in df['Tags']]

这是为每行添加唯一值，但不是每行中的单词。因此，即使我尝试在

，

上拆分，它仍然将整个文本视为一个文本，而不是使用字符串中的单个单词。

用于拆分字符串，然后使用来水平堆叠列

标记中的所有列表，接下来在这个堆叠数组中使用，以查找数组中的唯一元素

lst = np.unique(np.hstack(df['Tags'].str.split(','))).tolist()

另一个可能的想法是使用+：

结果:

['1993', '5', 'Baseball', 'Blue', 'College', 'Football', 'Green']

lst = df['Tags'].str.split(',').explode().unique().tolist()

['1993', '5', 'Baseball', 'Blue', 'College', 'Football', 'Green']