回答編集履歴
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さらについき
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まるごと変換する時間を関数の外に出しているので、同列に比較はできないんですが。Aがそんな頻繁に変わらないなら大丈夫でしょう。3桁速いです（データをでかくしたからなんだけど）。
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小手先のテクニックで多少速くしたところで、線形探索したらO(n)です。でかいデータが相手だと、でかさに比例した時間がかかります。hashにすればO(1)です。ということを考える必要があります。
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### 更に追記
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```python
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print(timeit.timeit(lambda :{tuple(elem[:4]):elem[4] for elem in A}, number=1))
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""" =>
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2.8804931649938226
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"""
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100万で3秒弱。ただし1000万に増やすとメモリ消費と処理時間がすごいことになります。まあ、微妙かも。
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追記
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自分でifを書くのとどっちが速いのかはやってみないとわかりませんが、まあ選択肢は色々あります。私のあのコードをなぞる必要はないです。
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### この質問とはあまり関係のないアドバイス
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前回の質問は「numpy配列から探せ」という注文だったから、あえて書かなかったんですが、速さを求めるなら、たとえばこういうアプローチがあります。
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```python
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import timeit
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import numpy as np
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A = np.arange(5000000).reshape((1000000, 5)) # 注目
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def fa(a,b,c,d):
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"""
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前回の回答の方式
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"""
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tmp = A
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for i, eqv in enumerate([a,b,c,d]):
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tmp = tmp[tmp[:,i] == eqv]
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tmp[:,-1]
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# 予めまるごとdictに変換しておけば極めて有利
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hashdic = {tuple(elem[:4]):elem[4] for elem in A}
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def fb(a,b,c,d):
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hashdic.get((a,b,c,d))
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print(timeit.timeit(lambda : fa(0,1,2,3), number=1000))
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print(timeit.timeit(lambda : fb(0,1,2,3), number=1000))
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""" =>
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6.048210394001217
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0.0035514350020093843 # すごーい
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まるごと変換する時間を関数の外に出しているので、同列に比較はできないんですが。Aがそんな頻繁に変わらないなら大丈夫でしょう。3桁速いです（データをでかくしたからなんだけど）。
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小手先のテクニックで多少速くしたところで、線形探索したらO(n)です。でかいデータが相手だと、でかさに比例した時間がかかります。hashにすればO(1)です。ということを考える必要があります。
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追記
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逆に、私がnumpyで書いた方法はループごとにスライスして動的メモリ確保して、と余計なオーバーヘッドがあるので、恐らくCで同じことをやっても遅いです。python+numpyだと素直にやったのでは性能が出ないので、トリッキーな方法を取りましたが。あれはnumpyで行の比較を短絡評価する方法が探しても見つからなかったので、ああいうコードにした次第です。
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逆に、私がnumpyで書いた方法はループごとにスライスして動的メモリ確保して、と余計なオーバーヘッドがあるので、（書けたとして）恐らくCで同じことをやっても遅いです。python+numpyだと素直にやったのでは性能が出ないので、トリッキーな方法を取りましたが。あれはnumpyで行の比較を短絡評価する方法が探しても見つからなかったので、ああいうコードにした次第です。
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