这个开源项目是否跟踪了角球进球率？

为了准确回答你的问题,我需要先确认你指的是哪一个开源项目。

因为“角球进球率”是一个比较专业的足球数据统计指标，不同的开源项目（如足球数据API、比赛预测模型、数据可视化工具）对此的覆盖程度完全不同。

请你补充项目名称或GitHub链接，我会立刻帮你核实。

为了让你有个心理预期,我可以先根据常见的足球数据分析类开源项目，给你列举几种可能性：

如果是指“数据抓取/爬虫”类项目（如 football-data、soccerdata 等）：

• 通常不直接提供“角球进球率”这个计算好的指标。
• 但它们会提供原始事件数据（如 角球、进球、比赛ID）。
• 你可以通过代码自行计算：角球进球数 / 总角球数。

如果是指“比赛预测/模型”类项目（如 xG 模型）：

• 通常会考虑角球后的二次进攻威胁，但“角球进球率”作为一个单一因子，往往被包含在更复杂的 xG（预期进球值） 模型中。
• 它们会给出每次角球的 xG 值，你可以通过累加 xG 来估算概率，但很少直接输出“角球进球率”这个百分比。

如果是指在“数据看板/可视化”类项目（如 Databall、Soccer Viz）：

• 这类项目通常依赖于底层数据（如 StatsBomb 或 Wyscout 导出的数据）。
• 如果数据源里有标记（角球后 10 秒内射门），它们可能会展示这个统计，但这不是默认核心功能。

你可以告诉我这个项目的名字吗？

如果你是想了解如何计算,我也可以直接给你一段 Python 代码思路（基于 Pandas 处理事件流数据）：

# 假设你有一个事件数据集 df
# 包含列：['match_id', 'type', 'outcome', 'related_events']
# 1. 找出所有角球事件
corners = df[df['type'] == 'Corner']
# 2. 找出所有进球事件，并检查是否与角球事件关联
goals = df[df['type'] == 'Goal']
# 3. 合并计算（简化逻辑：统计角球后X分钟内进球）
# 具体实现取决于你的数据结构和关联字段

请把项目链接发给我，我帮你精准查阅它的文档或代码库，看看有没有现成的统计功能。