Как взорвать (разложить) вложенный фрейм данных?

Question

У меня есть pandas DataFrame с вложенным DataFrame в одном столбце, я хочу взорвать вложенный столбец, но не могу понять, как этого добиться, я читал несколько сообщений о том, как разложить list объектов, но, похоже, не работает с pandas фреймом данных, у меня есть следующий код:

df = pd.DataFrame([[datetime(2020,1,2), 334, pd.DataFrame(
                                                [[datetime(2020,1,3), 555],
                                                [datetime(2020,1,4), 678]],
                                                columns=['date', 'value'],
                                                index=['Italy']*2
                                            )], 
                  [datetime(2020,1,3), 332, pd.DataFrame(
                                                [[datetime(2020,1,3), 555],
                                                [datetime(2020,1,4), 678]],
                                                  columns=['date', 'value'],
                                                  index=['US']*2
                                            )],
                  [datetime(2020,1,4), 115, pd.DataFrame(
                                                [[datetime(2020,1,3), 555],
                                                [datetime(2020,1,4), 678]],
                                                  columns=['date', 'value'],
                                                  index=['Germany']*2
                                            )]
                  ],
                 columns=['date', 'value', 'nested_values'],
                 index=['Italy', 'US', 'Germany'])

Ожидаемый результат должен быть примерно таким:

+--------+------------+-----+
+Italy   + 2020-01-02 + 334 +
+Italy   + 2020-01-03 + 555 +
+Italy   + 2020-01-04 + 678 +
+US      + 2020-01-03 + 332 +
+US      + 2020-01-03 + 555 +
+US      + 2020-01-04 + 678 +
+Germany + 2020-01-04 + 115 +
+Germany + 2020-01-03 + 555 +
+Germany + 2020-01-04 + 678 +
+--------+------------+-----+