根据目前主流开源足球数据项目（如 StatsBomb、Understat、OpenFootball 等）的统计逻辑和实际数据表现来看，红黄牌的数量在开源项目中通常不会“异常偏多”，反而在部分项目中可能被“低估”或“延迟记录”。
这主要取决于你参考的是哪种类型的开源项目（是数据爬虫库、事件数据集还是预测模型），以下是几种常见情况的分析：
事件型数据集（如 StatsBomb 免费数据、Wyscout 公开样本）
- 特点：这类数据由人工标注或半自动算法生成。
- 实际情况：数量基本准确，但存在滞后性，开源项目为了保持数据一致性，通常只统计在直播流或视频中明确看到裁判出示牌的事件，如果裁判掏牌动作被球员遮挡、镜头切换太快，或者犯规情节严重但裁判只是口头警告（未掏牌），项目方会严格遵循“无牌不录”原则。
- 这类数据往往比官方赛后统计（Opta/官方技术统计）略少，因为官方会将“裁判补牌”或“赛后追加处罚”计入，而开源项目通常不会。
爬虫类开源项目（如 football-data 的 scraping 脚本）
- 特点：直接从官网（如 BBC、FlashScore）抓取原始数据。
- 实际情况：数量完全等同于源网站，如果源网站显示 5 张黄牌，项目就会记录 5 张，不存在“多”的问题，但如果源网站数据更新延迟（比如比赛刚结束尚未更新），开源项目抓取到的数据会暂时偏少。
预测模型类项目（如 xG 模型附带纪律数据）
- 特点：这类项目通常使用历史平均数据来预测犯规和牌数。
- 不会多，反而可能偏少，因为许多模型为了降低噪声，会对红黄牌这类低频事件进行平滑处理，导致预测值趋于平均值，从而忽略了某些比赛裁判尺度特别松（导致牌多）的极端情况。
为什么你可能会感觉“多”？
如果你在某个开源项目里看到红黄牌特别多,大概率是因为数据源的选择问题：
- 数据源偏向“南美”或“UEFA 联赛”：部分开源项目主要抓取的是南美联赛或低级别联赛，这些赛事的裁判尺度通常比英超、西甲更松，身体对抗判罚更频繁，导致牌数自然上升。
- 统计口径包含“教练团队”：极少数开源项目会将教练或替补席人员的红黄牌也计入球队统计，而官方数据通常只计球员。
建议：
如果你需要绝对准确的红黄牌数据用于分析，建议交叉验证1-2 个数据源（例如对比 StatsBomb 和 Understat），如果你发现某个开源项目的红黄牌数量显著高于官方（如高于 30%），那很可能是该项目的“裁判判罚包容度”字段存在定义差异（例如将“严重犯规”自动映射为黄牌），建议查阅该项目的 README 或字段说明。
本着“宁缺毋滥”的原则，严格的开源项目不会多给牌；出现“多”的情况，通常是因为数据源本身偏重“防守型/激烈型”联赛。
