熊猫：每行包含一个字符串，以逗号分隔，并在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'])

我想要该列中使用的单词的唯一列表Tags。因此，我试图遍历df并拉出的每一行Tags，拆分,并添加单词到列表中。我可以只检查并添加唯一的单词，也可以全部添加它们，然后仅添加唯一的单词。如果可能的话，我想为这两种方法提供解决方案，以查看哪种方法更快。
因此，预期输出应为：

5, Blue, Football, Baseball, College, 1993, Green。

我已经尝试过这些：

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']]

和

tagslist = df['Tags'][0].split(',')
def adduniquetags(newtags, tagslist):
    thesetags = newtags.split(',')
    for word in thesetags:
            if word not in tagslist:
                tagslist.append(word)   
tagslist = [adduniquetags(row, tagslist) for row in df['Tags']]

这两个本质上是相同的，一个只寻找唯一的单词。这两个都返回“无”列表。
我也尝试过这个：

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']]

这是为每一行添加唯一值，而不是每一行中的单词。因此，即使我尝试对进行拆分,，它仍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。