如何有效地将可变长度的嵌套列表转换为Pandas中的行

Question

我有一个数据框，其中第一列是嵌套列表，第二列是数字。这是一个简化的示例：

    Name    Count
0   [A] NaN
1   [B] 20.0
2   [C, A]  50.0
3   [B, D, E]   15.0

如何转换此数据帧，以使第一列中的内部列表元素的值与第二列中的值配对？

我想要的结果应该是这样的-顺序和索引号并不重要，只要配对正确即可：

Name    Count
0   A   NaN
1   B   20.0
2   C   50.0
3   A   50.0
4   B   15.0
5   D   15.0
6   E   15.0

我的现实生活中的问题是在具有200,000行的数据帧上执行此操作，所以我想要一个有效的解决方案。

我尝试了此操作，但我认为它可行，但是我不确定我是否正确执行了操作。似乎可以与此处发布的示例数据一起使用。像这样进行迭代看起来也很难看。

test = pd.DataFrame(columns=['Name','Count'])
test['Name'] = [['A'],['B'],['C','A'],['B','D','E']]
test['Count'] = [np.NaN,20,50,15]

newdata = pd.DataFrame(columns=['Name','Count'])

a=[]
b=[]
for idx,sublist in enumerate(test['Name']):
    a.extend(sublist)
    for element in sublist:
        b.append(test['Count'][idx])

newdata['Name'] = a
newdata['Count'] = b