在pandas中，避免将列表存储为字符串的方法是使用pandas的DataFrame来处理数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含列表的DataFrame
data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange'],
        'quantity': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果：

    fruit  quantity
0   apple        10
1  banana        20
2  orange        30

在这个示例中，我们使用了pandas的DataFrame来存储列表数据。DataFrame是一个二维的数据结构，类似于表格，可以方便地进行数据处理和分析。

如果你有一个已经存储为字符串的列表，你可以使用split函数将其拆分为多个元素，并将其转换为DataFrame。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 已经存储为字符串的列表
str_list = "apple,banana,orange"

# 将字符串拆分为多个元素
list_data = str_list.split(',')

# 将拆分后的列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(list_data, columns=['fruit'])

# 输出DataFrame
print(df)

输出结果：

    fruit
0   apple
1  banana
2  orange

在这个示例中，我们首先使用split函数将字符串拆分为多个元素，然后将拆分后的列表转换为DataFrame。通过指定列名，我们可以为DataFrame中的每个元素添加一个标签。

总而言之，使用pandas的DataFrame来处理数据是一种避免将列表存储为字符串的有效方法。