Парсинг различных yaml-файлов для сведения в одну таблицу

Есть несколько yaml-файлов:

файл 1

name: phone1
spec:
  type1:
    - name: cpu
      value: 8 core
    - name: RAM
      value: 8Gb
      type:
        - name: ttt1
        - name: ttt2
  color: gold

файл 2

name: phone2
spec:
  type1:
    - name: cpu
      value: 4 core
    - name: RAM
      value: 4Gb
      type:
        - name: ttt3
        - name: ttt4
  size:
    length: 80
    height: 10
    weight: 40

файл 3

name: phone3
spec:
  type1:
    - name: cpu
      value: 2 core
    - name: RAM
      value: 2Gb
      type:
        - name: ttt5
        - name: ttt6

Надо их представить в табличном виде, где первый столбец это ключ, а остальные - это значения. Если ключ отсутствует в файле, то ячейка остается пустая

Выглядеть таблица будет примерно так:

На самом деле файлов таких много, я лишь привел некоторые примеры из них

пытаюсь их все распарсить: вот пример для одного файла:

import yaml
import pandas as pd

# Загрузка YAML-файла в словарь
def GetData(data, prefix):
    if isinstance(data, dict):
        for k, v in data.items():
            yield from GetData(v, f'{prefix}/{k}')
    elif isinstance(data, list):
        for i, v in enumerate(data):
            yield from GetData(v, f'{prefix}/{i}')
    else:
        yield (prefix, data)

# Путь к YAML-файлу
def var1(filename: str):
    with open(filename, "r") as f:
        yaml_data = yaml.safe_load(f)
        retval = pd.DataFrame(GetData(yaml_data, ''), columns=['0', filename])
    return retval

var1('file1.yaml').to_csv('data.csv', index=False)

Результат:

Для одного файла все работает, но сложить данные из нескольких файлов не получается.

А вот вариант для нескольких файлов:

import yaml
import pandas as pd
files = ["file1.yaml", "file2.yaml", "file3.yaml"]

def var2(filename: str):
    with open(filename, "r") as f:
        retval = pd.DataFrame(pd.json_normalize(yaml.safe_load(f))).T
        retval = retval.rename(columns={0:filename})
    return retval
pd.concat([var2(file) for file in files], axis=1).to_csv('results/data2.csv', index=True)

Результат:

Здесь другая проблема, не распарсиваются вложенные ключи.

Помогите с решением: что бы парсились все файлы, каждый вложенный ключ заводился в отдельную строку и пустые ключи тоже отображались в таблице