我有一个MySQL数据库，它的列是：

+--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field        | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id           | int unsigned | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| artist       | text         | YES  |     | NULL    |                |
| title        | text         | YES  |     | NULL    |                |
| album        | text         | YES  |     | NULL    |                |
| duration     | text         | YES  |     | NULL    |                |
| artistlink   | text         | YES  |     | NULL    |                |
| songlink     | text         | YES  |     | NULL    |                |
| albumlink    | text         | YES  |     | NULL    |                |
| instrumental | tinyint(1)   | NO   |     | 0       |                |
| downloaded   | tinyint(1)   | NO   |     | 0       |                |
| filepath     | text         | YES  |     | NULL    |                |
| language     | json         | YES  |     | NULL    |                |
| genre        | json         | YES  |     | NULL    |                |
| style        | json         | YES  |     | NULL    |                |
| artistgender | text         | YES  |     | NULL    |                |
+--------------+--------------+------+-----+---------+----------------+

我需要从中提取数据并处理数据，然后将数据添加到PandasDataFrame中。
我知道如何从SQL数据库中提取数据，并且我已经实现了一种将数据传递给DataFrame的方法，但它非常慢（大约30秒），而当我使用命名元组的平面列表时，操作速度非常快（不到3秒）。
具体来说，filepath默认为NULL，除非文件被下载（目前没有歌曲被下载），当Python获得filepath时，值将为None，我需要该值变为''。
因为MySQL没有BOOLEAN类型，所以我需要将收到的int转换为bool。
语言，流派，风格字段是以JSON列表形式存储的标签，它们当前都是NULL，当Python得到它们时，它们是字符串，我需要使用json.loads将它们变成list，除非它们是None，如果它们是None，我需要附加空列表。
这是我对问题的低效解决方案：

import json
import mysql.connector
from pandas import *

fields = {
    "artist": str(),
    "album": str(),
    "title": str(),
    "id": int(),
    "duration": str(),
    "instrumental": bool(),
    "downloaded": bool(),
    "filepath": str(),
    "language": list(),
    "genre": list(),
    "style": list(),
    "artistgender": str(),
    "artistlink": str(),
    "albumlink": str(),
    "songlink": str(),
}

conn = mysql.connector.connect(
    user="Estranger", password=PWD, host="127.0.0.1", port=3306, database="Music"
)
cursor = conn.cursor()

def proper(x):
    return x[0].upper() + x[1:]

def fetchdata():
    cursor.execute("select {} from songs".format(', '.join(list(fields))))
    data = cursor.fetchall()
    dataframes = list()
    for item in data:
        entry = list(map(proper, item[0:3]))
        entry += [item[3]]
        for j in range(4, 7):
            cell = item[j]
            if isinstance(cell, int):
                entry.append(bool(cell))
            elif isinstance(cell, str):
                entry.append(cell)
        if item[7] is not None:
            entry.append(item[7])
        else:
            entry.append('')
        for j in range(8, 11):
            entry.append(json.loads(item[j])) if item[j] is not None else entry.append([])
        entry.append(item[11])
        entry += item[12:15]
        df = DataFrame(fields, index=[])
        row = Series(entry, index = df.columns)
        df = df.append(row, ignore_index=True)
        dataframes.append(df)
    songs = concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)
    songs.sort_values(['artist', 'album', 'title'], inplace=True)
    return songs

目前数据库中有4464首歌曲，代码需要大约30秒才能完成。
我按艺术家和标题对SQL数据库进行了排序，我需要按艺术家、专辑和标题对QTreeWidget的条目进行重新排序，MySQL对数据的排序与Python不同，我更喜欢Python排序。
在我的测试中，df.loc和df = df.append()方法比较慢，pd.concat比较快，但我真的不知道如何创建只有一行的 Dataframe ，并将平面列表传递给 Dataframe 而不是字典，是否有比pd.concat更快的方法，或者for循环中的操作是否可以矢量化。
如何改进我的代码？
我知道了如何创建一个DataFrame，它包含一个列表列表并指定列名，而且速度快得多，但我仍然不知道如何优雅地指定数据类型而不引发代码错误...

def fetchdata():                                                                          
    cursor.execute("select {} from songs".format(', '.join(list(fields))))                
    data = cursor.fetchall()                                                              
    for i, item in enumerate(data):                                                       
        entry = list(map(proper, item[0:3]))                                              
        entry += [item[3]]                                                                
        for j in range(4, 7):                                                             
            cell = item[j]                                                                
            if isinstance(cell, int):                                                     
                entry.append(bool(cell))                                                  
            elif isinstance(cell, str):                                                   
                entry.append(cell)                                                        
        if item[7] is not None:                                                           
            entry.append(item[7])                                                         
        else:                                                                             
            entry.append('')                                                              
        for j in range(8, 11):                                                            
            entry.append(json.loads(item[j])) if item[j] is not None else entry.append([])
        entry.append(item[11])                                                            
        entry += item[12:15]                                                              
        data[i] = entry                                                                   
    songs = DataFrame(data, columns=list(fields), index=range(len(data)))               
    songs.sort_values(['artist', 'album', 'title'], inplace=True)                         
    return songs

我仍然需要类型转换，它们已经相当快了，但是它们看起来并不优雅。