这个开源项目是否分析门将的PSxG数据？

要回答这个问题，我需要先明确你指的是哪个开源项目。

由于你没有指定具体的项目名称，我无法直接给出“是”或“否”，我可以根据足球数据分析领域的常见情况,帮你分析一下：

如果是知名的开源足球数据分析库（如 statsbombpy、kloppy、mplsoccer）：

• 大概率有，但需要特定数据源： 这些库本身是解析工具，它们不自带数据,而是负责解析原始数据。
• StatsBomb 数据： 如果你使用的是 StatsBomb 的公开免费数据集，这个数据集明确包含门将的 shot_events（射门事件），并且其中有一个字段叫 shot_goal_difficulty（射门难度系数），这是 StatsBomb 自己计算出的预期进球值（xG），它实际上就是基于射门位置和角度计算的PSxG（射门后预期进球）的近似值，通过这些库，你可以分析到门将面对的射门难度。
• 其他来源（如 Wyscout）： 如果数据源是 Wyscout，原始数据通常不直接提供 PSxG，你需要自己计算（例如通过射门角度、部位等构建模型）,这些库只提供原始坐标。

如果是某个特定的开源爬虫或预测模型项目：

• 需要查看其 README 或代码： 有些项目专门分析门将表现，会直接计算 PSxG；有些则专注于进攻端，可能忽略门将数据，你需要查看该项目的 README.md 或代码中的 models 文件夹来确认。

如果你指的是 StatsBomb 的公开数据（这是目前最主流的开源足球数据集）：

答案是：能分析。

• 在 StatsBomb 数据中，每一次射门事件都会记录 shot_goal_difficulty（射门难度）,这个值就是用于衡量该射门转化为进球的概率。
• 分析门将的 PSxG 通常使用以下逻辑：
  • PSxG（门将面对的预期失球） = 对方射门的所有 shot_goal_difficulty 之和。
  • PSxG+/-（门将表现） = 实际失球数 - PSxG。
• 只要你会用 pandas 和 statsbombpy，就可以通过过滤 type==Shot 且 shot_shot_type != own_goal 的数据，轻松计算出门将的 PSxG。

为了给你最准确的答案，请你补充一下：

1. 该开源项目的 GitHub 链接 或 名称是什么？
2. 你使用的是哪家公司的数据？（StatsBomb / Wyscout / 其他）

如果你暂时不方便提供，我建议你在项目的 README.md 中搜索关键词 PSxG 或 Post-Shot Expected Goals，如果找不到，通常意味着该项目没有内置这一指标,但你可以基于其提供的数据自行计算。