本文目录导读：
要回答这个问题,我需要先看到你所说的“这个python案例”的具体代码或数据。
我可以先给你一个通用的判断方法和代码示例，你可以对照你的案例来查看。
在足球数据分析（如 StatsBomb 或 Wyscout 数据）中，“低平球传中”的判定逻辑如下：
核心判定逻辑（代码层面）
如果你的代码中已经计算了 pass_height（传球高度），判定通常是：
- 高球传中（High Cross）：
pass_height为High或height > 2.5 米 - 低平球传中（Low Cross / Ground Cross）：
pass_height为Ground或Low
具体在 Python 中，统计次数的代码行通常长这样：
# 假设你有一个 DataFrame 叫 df，包含所有传球事件
low_crosses = df[(df['pass_type'] == 'Cross') & (df['pass_height'].isin(['Ground', 'Low']))]
count = len(low_crosses)
print(f"低平球传中次数: {count}")
如果你贴出代码，我可以直接告诉你结果
请提供以下信息之一：
- 这个 Python 案例的代码文本（尤其是打印输出的那几行）。
- 如果你运行了代码,屏幕上的输出结果是什么样子（比如打印了一段文字）。
- 如果是处理数据,请说明你的数据列名（例如是
height还是end_height）。
如果没有代码，只有数据（CSV/Excel）
你可以用这个通用脚本快速统计：
import pandas as pd
# 读取你的数据（假设列名为：type, height）
df = pd.read_csv('your_data.csv')
# 判断：类型是传中，且高度为低/地面
low_cross_count = len(df[
(df['type'] == 'Cross') &
(df['height'].isin(['Low', 'Ground']))
])
print(f"低平球传中次数: {low_cross_count}")
请把代码或输出结果发我，我直接告诉你那个案例里的具体数字。
