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。
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