这个Python案例显示低平球传中次数？

本文目录导读：

1. 如何判断代码是否在统计“低平球传中”？
2. 一个完整的 Python 案例（模拟 StatsBomb 数据）
3. 你自己如何判断？
4. 如果你能提供更多细节：

要判断一个Python案例是否显示“低平球传中次数”，我需要先看到具体的代码或数据，因为“低平球传中”是一个足球数据分析中的术语，通常出现在比赛事件数据（如StatsBomb、Opta等）中。

我可以先给你一个通用的判断方法和一个典型示例，你可以对照自己的代码看看是否符合。

如何判断代码是否在统计“低平球传中”？

在足球数据中,传中（Cross）通常会有高度（Height）或类型（Type）标签，低平球传中通常对应：

• 高度属性：Ground（地面球）或 Low（低）
• 事件类型：Cross（传中）
• 可能还包含：Pass + Cross 组合，且 height 字段为 1（低平）或 0（地面）

代码中可能会看到类似这样的过滤逻辑：

# 假设 df 是包含传球事件的数据框
low_crosses = df[
    (df['type'] == 'Pass') & 
    (df['pass_type'] == 'Cross') & 
    (df['pass_height'] == 'Low')  # 或者 df['height'] == 1
]
count = len(low_crosses)
print(f"低平球传中次数: {count}")

一个完整的 Python 案例（模拟 StatsBomb 数据）

下面是一个典型案例,它会显示低平球传中次数：

import pandas as pd
# 模拟足球比赛事件数据
data = {
    'event_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'type': ['Pass', 'Pass', 'Pass', 'Pass', 'Shot', 'Pass'],
    'sub_type': ['Cross', 'Cross', 'Cross', 'Simple Pass', 'Goal', 'Cross'],
    'height': ['High', 'Low', 'Ground', 'Ground', None, 'Low'],
    'player': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义低平球传中：传球 + 传中类型 + 高度为 Low 或 Ground
low_cross_conditions = (
    (df['type'] == 'Pass') & 
    (df['sub_type'] == 'Cross') & 
    (df['height'].isin(['Low', 'Ground']))  # 低平球或地面球
)
low_crosses = df[low_cross_conditions]
print("低平球传中详情:")
print(low_crosses)
print(f"\n低平球传中总次数: {len(low_crosses)}")

输出结果：

低平球传中详情:
   event_id  type sub_type height player
1         2  Pass    Cross    Low      B
2         3  Pass    Cross  Ground      C
5         6  Pass    Cross    Low      F
低平球传中总次数: 3

你自己如何判断？

请检查你的 Python 案例中是否有以下关键字或逻辑：

如果你能提供更多细节：

可以把你的代码截图或文本发过来,我可以帮你明确回答：

• 它到底统计的是不是“低平球传中”？
• 数据源是哪个（StatsBomb、Wyscout、自定义数据集）？
• 是否有混淆（比如把高球也统计进去了）？

你可以直接回复：

“我的代码是这样的：【贴代码】” “我的数据列名是：【列名列表】”

这样我就能给出最准确的判断。