这个python案例显示前场逼抢效率如何？

wen python案例 2026-08-15 6

我注意到您询问的是关于“前场逼抢效率”的Python案例，但您没有提供具体的代码，由于我无法直接看到您提到的案例,请您提供以下信息之一：

具体的Python代码（请粘贴代码,我会分析其逻辑）
数据字段说明（比如包含哪些列，如：球员位置、抢断次数、传球成功率等）
您希望的分析方向（单纯可视化、计算压迫指数、对比不同球队等）

我可以先给您一个通用的“前场逼抢效率”分析框架（Python代码），供您参考。 假设您的数据是一个DataFrame,包含以下字段：

zone（区域：前场/中场/后场）
player（球员）
press_actions（逼抢次数）
recoveries（夺回球权次数）
minutes（出场时间）

以下代码可以计算每90分钟逼抢次数和夺回球权率：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 示例数据（请替换为您的实际数据）
data = {
    'player': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'zone': ['前场', '前场', '中场', '前场'],
    'press_actions': [20, 15, 10, 25],
    'recoveries': [5, 3, 2, 7],
    'minutes': [180, 150, 120, 200]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选前场球员
front_third = df[df['zone'] == '前场'].copy()
# 计算效率指标
front_third['press_per90'] = front_third['press_actions'] / (front_third['minutes'] / 90)
front_third['recovery_rate'] = front_third['recoveries'] / front_third['press_actions'] * 100
# 可视化（横轴：每90分钟逼抢次数；纵轴：夺回球权率；气泡大小：总逼抢次数）
plt.figure(figsize=(10, 6))
scatter = plt.scatter(
    front_third['press_per90'],
    front_third['recovery_rate'],
    s=front_third['press_actions'] * 10,  # 气泡大小
    alpha=0.6,
    c=front_third['recoveries'],  # 颜色深浅表示夺回次数
    cmap='viridis'
)
for _, row in front_third.iterrows():
    plt.annotate(row['player'], (row['press_per90'], row['recovery_rate']), 
                 xytext=(5, 5), textcoords='offset points')
plt.xlabel('每90分钟逼抢次数', fontsize=12)
plt.ylabel('夺回球权率 (%)', fontsize=12)'前场逼抢效率分析', fontsize=14)
plt.colorbar(scatter, label='夺回球权次数')
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
# 输出排名
ranking = front_third.sort_values('recovery_rate', ascending=False)
print("按夺回球权率排名：")
print(ranking[['player', 'press_per90', 'recovery_rate']])