データフレームの変換、処理の順番について

Question

実現したいこと

下記コードのようにdfを作り備考のカラムにはリストで2つの数値が入っています。
このままlisにappendし、sqlに保存のためdf['備考']を文字列に変換しています。

該当のソースコード

lis = []
df = pd.DataFrame({'年齢':'12','性':'男','備考':[[1,2]]})
lis.append(df)
df['備考'] = str(df['備考'][0])
df.to_sql(past, con=engine, if_exists='append', index=False)

コードを実行してlisの中のdf['備考']を確認すると、文字列となっているのですが、なぜ変換前にappendしたのにこのような結果となるのでしょうか?
変換前のデータフレームをlisに追加し、変換したデータフレームをsqlに保存することが、実現したいことです。実現するためのアドバイスをいただければと思います。

#＃#追記
回答ありがとうございます。メモリアドレスというのがあるのを初めて知りました。

回答いただく前に試した中で、jupyterlab上でコードの1~3行目を実行しtype(df['備考'][0])と確認すると、list型になっており、次に別のセルで4行目を実行した後に、type(df['備考'][0])と確認するとintとなっており混乱しております。df['備考'] = str(df['備考'][0])を実行したことでlisの中身が書き換えられたということなんでしょうか？

Answer 1

df と lis[0] のメモリアドレスを確認してみると同一であることが判ります。(同じデータフレーム)

import pandas as pd

lis = []
df = pd.DataFrame({'年齢':'12','性':'男','備考':[[1,2]]})
lis.append(df)

print(id(df))
print(id(lis[0]))
print(id(df) == id(lis[0]))

# 140416269302096
# 140416269302096
# True

なので、df のコピーをリストに追加します。

pandas.DataFrame.copy — pandas 2.0.1 documentation

lis = []
df = pd.DataFrame({'年齢':'12','性':'男','備考':[[1,2]]})
lis.append(df.copy()) # deep copy in default

print(id(df))
print(id(lis[0]))
print(id(df) == id(lis[0]))

df['備考'] = df['備考'].astype(str)

print(df.applymap(type))
print(lis[0].applymap(type))

# 139922692012496
# 139922692038160
# False
# 
# df
#             年齢             性           備考
# 0  <class 'str'>  <class 'str'>  <class 'str'>
#
# lis[0]
#             年齢             性            備考
# 0  <class 'str'>  <class 'str'>  <class 'list'>