スクレイピングしたデータをCSVファイルとして出力したい

前提・実現したいこと

以下のサイトを参考にしてスクレイピングをしようと思っています。写経しながらコードの意味を調べて手探りでやっています
https://qiita.com/penguinz222/items/6a30d026ede2e822e245

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-40-835b77540c48> in <module>
     71                             df = df.append(dst)
     72 
---> 73 df.to_csv('keiba_PS.csv', encoding='shift-jis')

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in to_csv(self, path_or_buf, sep, na_rep, float_format, columns, header, index, index_label, mode, encoding, compression, quoting, quotechar, line_terminator, chunksize, date_format, doublequote, escapechar, decimal)
   3176         """
   3177 
-> 3178         df = self if isinstance(self, ABCDataFrame) else self.to_frame()
   3179 
   3180         from pandas.io.formats.csvs import CSVFormatter

AttributeError: 'str' object has no attribute 'to_frame'

該当のソースコード

Python
import requests
from tqdm import tqdm
import time
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from html.parser import HTMLParser

#9以下の数字の左に0をつける関数
def numStr(num):
    if num >= 10:
        return str(num)
    else:
        return '0' + str(num)

#ネット競馬のレース情報のページのベースURL
Base = "http://race.sp.netkeiba.com/?pid=race_result&race_id="
#後でデータを入れるための空のリスト
dst = ''
#項目のリスト
df_col = ['year', 'date', 'field', 'race', 'race_name'
          , 'course', 'head_count', 'rank', 'horse_name'
          , 'gender', 'age', 'trainerA', 'trainerB', 'weight', 'c_weight', 'jackie', 'j_weight'
          , 'odds','popu']

df = pd.DataFrame

#ベースURLの後に続くレースごとのURLをfor文で回す
for year in tqdm(range(2020, 2021)):
    for i in tqdm(range(1, 11)):
        for j in tqdm(range(1, 11)):
            for k in tqdm(range(1, 11)):
                for l in range(1, 13):
                    #URLを指定
                    url = Base + str(year) + numStr(i) + numStr(j) + numStr(k) + numStr(l)
                    #1秒に一回処理を行う
                    time.sleep(1)
                    #urlのhtmlを取得する
                    html =requests.get(url)
                    html.encoding = 'EUC-JP'
                    
                    #スクレイピング。BexutifulSoupで解析する
                    soup = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser')
                    #ページがあるかの判定
                    if soup.find_all('div', attrs={'class', 'Result_Guide'})!=[]:
                        break
                    else:
                        #共通部分を抜き出す
                        CommonYear = year
                        CommonDate = soup.find_all('div', attrs={'Change_Btn'})[0].span.string
                        #[0]=とってきたタグの１つめ。.string=文字列だけを持ってくる。.strip()=空白を削除する
                        CommonField= soup.find_all('div', attrs={'class', 'Change_Btn Course'})[0].string.strip()
                        #.span=指定したクラスのspanタグを抽出する
                        CommonRace = soup.find_all('div', attrs={'Race_Num'})[0].span.string
                        #.contents=取得した要素をリストとして変換する
                        CommonRname= soup.find_all('dt', attrs={'class', 'Race_Name'})[0].contents[0].strip()
                        CommonCourse= soup.find_all('dd', attrs={'Race_Data'})[0].span.string
                        #.split()=取得した文字列を空白で区切ってリストにする
                        CommonHcount= soup.find_all('dd', attrs={'class', 'Race_Data'})[0].contents[3].split()[1]
                        
                        #カウンタ変数mはレースに参加した馬の数だけ繰り返す
                        for m in range(len(soup.find_all('div', attris='Rank'))):
                            #dstは辞書型のリストになる。項目はdf_colになる
                            dst = pd.Series(index=df_col)
                            #tryは例外が発生するかもしれないが、実行したい処理のこと
                            try:
                                dst['year'] = CommonYear
                                dst['date'] = CommonDate
                                dst['field']= CommonField #開催場所
                                dst['race'] = CommonRace
                                dst['race_name'] = CommonRname
                                dst['course'] = CommonCourse
                                dst['head_count'] = CommonHcount #頭数
                                dst['rank'] = soup.find_all('div', attrs='Rank')[m].contents[0]
                                dst['horse_name'] = soup.find_all('dt', attrs=['class', 'Horse_Name'])[m].a.string
                                detailL = soup.find_all('span', attrs=['class', 'Detail_Left'])[m]
                                dst['gender'] = list(detailL.contents[0].split()[0])[0]
                                dst['age'] = list(detailL.contents[0].split()[0])[1]
                                dst['trainerA'] = detailL.span.string.split('･')[0]
                                dst['trainerB'] = detailL.span.string.split('･')[1]
                                if len(detailL.contents[0].split())>=2:
                                    dst['weight'] = detailL.contents[0].split()[1].split('(')[0]
                                    if len(detailL.contents[0].split()[1].split('('))>=2:
                                        dst['c_weight'] = detailL.contents[0].split()[1].split('(')[1].strip(')') #多分馬の体重変動
                                detailR = soup.find_all('span', attrs=['class', 'Detail_Right'])[m].contents
                                if  "\n" in detailR or "\n▲" in detailR or '\n☆' in detailR:
                                    detailR.pop(0)
                                dst['jackie'] = detailR[0].string.strip()
                                dst['j_weight'] = detailR[2].strip().replace('(', '').replace(')', '') #多分jackieの体重変動
                                Odds = soup.find_all('td', attrs=['class', 'Odds'])[m].contents[1]
                                if Odds.dt.string is not None:
                                    dst['odds'] = Odds.dt.string.strip('倍')
                                    dst['popu'] = Odds.dd.string.strip('人気') #何番人気か
                            except:
                                pass
                            dst.name = str(year) + numStr(i) + numStr(j) + numStr(k) + numStr(l) + numStr(m)

                            df = df.append(dst)

df.to_csv('keiba_PS.csv', encoding='shift-jis')