这个代码效率太低，有什么方法让效率高点吗

代码

import pandas as pd
import openpyxl as op
data_a = pd.read_excel('a1.xlsx')
data_b = pd.read_excel('B1.xlsx')


#count_if函数 
def countif(line, base1, base2, base3, base4, count_column):
   line['cnt_if'] = sum(line[count_column] == base1 )+sum( line[count_column] == base2)+sum( line[count_column] == base3)+sum( line[count_column] == base4)
   return line

#将count_if应用到每一行
wb = op.load_workbook( "B1.xlsx" )
sh=wb[ "Sheet1" ]
for item in data_b.index:  #获取行坐标
   count = 0 # 统计置零
   for i in range( 1,5 ):  #获取列坐标
      col_name ="Y"+str(i) #生成列名
      data_loc = data_b.loc[item, col_name] #定位数据坐标
      # 给对比参数赋值
      if col_name == 'Y1':
         Y1=data_loc
      elif col_name == 'Y2':
         Y2=data_loc
      elif col_name == 'Y3':
         Y3=data_loc
      else:
         Y4=data_loc
   # 数据对比
   new_df = data_a.apply(countif, axis=1, args=( Y1, Y2, Y3, Y4, ['X1', 'X2', 'X3', 'X4','X5'] ))
   count_tmp = sum(new_df['cnt_if'] == 4) # 统计每行相同数出现 4次的数量
   if count_tmp > 0 :
      count  = count+count_tmp
   print(count) #----
   # 结果写入excel
   sh.cell( item+2,7,count ) #写入表指定单元格

wb.save("B1.xlsx")        #写入excel文件

这个代码效率太低，统计20万条数据要几个小时，有什么方法让效率高点吗？

20万条数据。。。一般都会使用数据库吧
另外使用pandas可以直接读取excel，为什么还要使用openpyxl呢？