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这是一个非常有趣的问题，它结合了足球技巧的“蝎子摆尾”和足球数据统计的开源项目。
直接回答：在现有的、知名的、公开的开源足球统计项目中，没有专门的“蝎子摆尾式射门”这一统计类别或数据标签。
下面是详细的解释：
为什么现有的开源项目没有这个统计项？
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统计粒度问题：主流的足球开源统计项目（如 StatsBomb、Wyscout 等公开的数据集，或者用 Python 分析这些数据的开源库）主要关注的是事件类型，
- 射门 (Shot)：射门结果（进球、射正、射偏、被封堵）、射门部位（左脚、右脚、头）。
- 传球 (Pass)：传球类型（长传、短传、直塞、传中）。
- 过人 (Dribble)：成功、失败。
- 抢断 (Tackle) 等。
“蝎子摆尾”是一种非常罕见且技术含量极高的射门/解围方式，要将其单独分类，需要人工或高度智能化的动作识别系统，目前的公开数据集大多由人工标注，为了效率和一致性，会避免这种出现概率极低、定义模糊的细分标签，通常它会被归类为“射门”或“解围”，顶多在“身体部位”上可以标注为“脚后跟 (Heel)”或“其他 (Other)”。
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定义模糊性：什么是“蝎子摆尾”？通常指双脚离地，用脚后跟从身后勾球，但具体到统计，是射门时的蝎子摆尾，还是解围时的蝎子摆尾？它对数据标注员来说,判断标准不够统一和简单。
是否存在“非标准”的尝试？
虽然主流开源项目没有,但可能存在以下情况：
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个人或小型研究项目：某个足球数据分析爱好者，可能会从特定比赛的录像中，手动提取所有“蝎子摆尾”式射门的视频片段，并整理成一个小的 CSV 数据集或 GitHub 仓库，但这类项目通常规模极小（可能只有几十个例子）、影响力有限，且没有持续更新和维护，不能算作一个成熟的开源“项目”（如 StatsBomb 那种有官方文档、持续更新的项目）。
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动作识别研究：学术领域（计算机视觉）有研究足球动作识别的开源代码库（如用 OpenPose 或 MediaPipe 分析球员骨骼点），理论上，可以训练一个模型来识别“蝎子摆尾”这个动作，但在公开发布的足球统计数据集中,很少会专门标注这个稀有的标签。
统计分析中著名的蝎子摆尾射门
虽然没有统计标签，但足球史上最著名的“蝎子摆尾”式射门（或者更准确地说是“蝎子摆尾”式进球）完全可以被统计出来：
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唯一官方承认的“蝎子摆尾”进球：委内瑞拉球员达里奥·维尔马 (Darío Vizmayer) 在2017年的一场比赛中，用蝎子摆尾把球碰进门，这被认为是足球史上唯一一个被官方记录为“蝎子摆尾”的进球。
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最著名的“蝎子摆尾”解围（不是射门）：哥伦比亚门将雷内·伊基塔 (René Higuita) 在1995年对阵英格兰的友谊赛中,做出的那次惊世骇俗的蝎子摆尾式解围。
- 作为一项标准化的、公开的开源统计项目，目前不存在专门统计“蝎子摆尾式射门”的类别。
- 原因：事件出现频率极低、定义标准模糊、主流数据集追求统计效率。
- 如何研究：如果你想用数据研究这个问题，你需要：
- 从像 StatsBomb 这样的公开射门数据集中，找出所有标注为“射门”且“身体部位 = 脚后跟”的事件。
- 然后手动观看这些射门的视频，筛选出哪些是真正双脚离地、用脚后跟从身后勾射的“蝎子摆尾”动作。
这是一个极具挑战性的小众统计话题，也正因如此,它才显得格外特别。
