Pythonのデータ集計を高速化したい

実現したいこと

Pythonのデータ集計を高速化する方法についてアドバイスいただきたいです
以下のテキスト処理が5時間程度かかります。
PCのスペックではなく、プログラムの書き方で高速化できる事は高速化したいと考えております。
アドバイスいただけますと幸いです。

プログラムの内容

テキストファイルを読み込んで、アラームが出た日時とカメラ名をリスト化し、
カメラ名毎に1時間ごとのアラーム回数をCSV出力するもの

テキストファイル:　HIKVisionカメラの動体検知ログをエクスポートしたもの

テキストファイルの内容

1アラームあたり10行、合計2000万行

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258454    2021-12-9 4:54:11
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メインリスト: アラーム録画
サブリスト: 動体検知開始
ローカルユーザー: N/A
ホストIPアドレス: N/A
パラメータタイプ: N/A
カメラ No.: D1

該当のソースコード

Python3

import os
import pandas as pd
from datetime import datetime

log_path= r'C:\Users\logBack.txt'
with open(log_path,'r', encoding='shift_jis',errors='ignore') as f:
    logtxt = pd.DataFrame(f.readlines())
    print('txtファイル読み込み完了')
r = logtxt
r = r.astype('str')


result = pd.DataFrame(columns=['Date','CameraName','num']).\
         astype({'Date': datetime, 'CameraName' : str, 'num' : int})

print('テキストファイルのDataFrameへの変換完了')

num_rows = len(r)

# 動体検知という文字を見つけたら、日付とカメラ名を記録する
for i, line in r.iterrows():
    if "動体検知開始" in str(line) and i > 4:
      result = result.append({'Date': datetime.strptime(str(r.iloc[i-3].values[0].strip()[10:]), '%Y-%m-%d %H:%M:%S'),'CameraName' : r.iloc[i+4].values[0].replace('カメラ No.: ','').strip(), 'num' : 1} , ignore_index=True)
      if i % 10000 == 0:
        print(f'動体検知検索中 {num_rows}行中　{i}行目処理中　')

#カメラ毎のヒストリーデータを入れるカメラリストの準備
df_cameralists = pd.DataFrame(result.loc[:]["CameraName"].drop_duplicates())
df_cameralists['historical_data'] = ''
df_cameralists = df_cameralists.set_index('CameraName')

#カメラ毎にヒストリーデータを入れていく
print('ヒストリーデータの計算開始')
for camera_name, historicaldata in df_cameralists.itertuples():
    # result からカメラ名で抜き出し、Date列で時間毎に集計する
    df_cameralists.at[camera_name,'historical_data'] = result[result['CameraName']==camera_name].set_index('Date').resample('H').sum()
    print(f'{camera_name}の計算完了')

#カメラ毎にCSV出力していく
for camera_name , df_historical_data in df_cameralists.itertuples():
    df_historical_data.to_csv(f'{camera_name}.csv')
    print(f'{camera_name}のcsv出力完了')