计算python中键值对中替代值的出现次数

Question

我有很多字符串对，例如：

data = [['1','A'],['2','B'],['1','C'],['2','B'],['3','C'],['1','A'],['2','C'],['1','A'],['1','D'],['3','C']]

理论上，它们应该都是关键和它们的匹配值。虽然实际上我的数据不是。出于这个原因，我想计算和排序最常见的组合，以防值不同，得到如下结果：

{'2': [('B', 2), ('C', 1)], '1': [('A', 3), ('C', 1), ('D', 1)]}

所以我创建了一个词典：

import collections
dc = collections.defaultdict(list)
for k, v in data:
  dc[k].append(v)

虽然看起来有点慢，但这种方法也有效：

dc = {}
for k,v in data:
  dc.setdefault(k,[]).append(v)

然后我会在值不相同的情况下执行计数：

{k:collections.Counter(v).most_common() for k,v in dc.items() if len(set(v))>1}

我的数据中有成千上万对，所以我想知道如何更快地计算值的重复数量？我愿意使用像numpy或其他科学库这样的工具，但到目前为止我还没有想出更好的方法。还有其他选择吗？我通过etree从xml文件中获取数据，因此可以修改数据的原始结构，以进行最快的处理。