“开源项目统计直塞球成功率”并不是一个固定的、公认的指标。
如果你说的是足球数据统计里的“直塞球成功率”，那它取决于具体的数据商、联赛、赛季和统计口径，不同来源差异很大,不存在一个统一的开源项目给出唯一答案。
如果你说的是某个具体的开源项目，那需要知道项目名或仓库地址,否则无法查到它的统计结果。
不过我可以帮你把这个问题拆开说清楚：
足球里的“直塞球”通常怎么定义？
直塞球一般指：进攻球员向防守线身后、队友跑动路线上送出的向前传球，目的是让队友形成突破或射门机会。
不同数据商对它的判定标准不同，
- 是否必须穿过防线
- 是否必须落在队友跑动路径上
- 是否要求队友形成明显得分机会
- 传球距离和方向如何界定
成功率”本身就会因为定义不同而波动。
直塞球成功率一般是什么水平？
在主流足球数据统计里，直塞球属于高风险高回报传球,成功率通常不会像普通短传那么高。
大致经验范围是：
- 普通传球成功率：80%–90%
- 进攻三区传球成功率：70%–85%
- 直塞球成功率：通常只有 30%–60% 左右
- 如果统计口径很严，只算“形成明显机会”的直塞，成功率可能更低，20%–40% 也常见
顶级中场或进攻核心在合适体系里，单赛季直塞成功率可能到 50%–65%,但样本和口径影响很大。
如果你指的是某个开源足球数据项目
常见的开源/开放足球数据生态包括：
- StatsBomb Open Data
- Wyscout 公开数据
- FBref / Opta 派生数据
- Socceraction
- Kloppy
- metrica-sports 样本数据
这些项目本身通常不直接发布“直塞球成功率”这个现成指标，而是提供事件数据，让你自己定义和计算。
比如在 StatsBomb 数据里，你可以用传球事件中的 pass_type、pass_height、pass_end_location、through_ball 等字段去筛选直塞球，然后算成功/失败。
如果你要自己算，公式大概是：
[ \text{直塞球成功率} = \frac{\text{成功直塞次数}}{\text{直塞总次数}} \times 100\% ]
成功”的定义你要先定好，
- 传球后队友是否接到球
- 接球后是否形成射门
- 接球后是否形成 xG 超过某阈值的機會
- 是否直接形成助攻
没有一个统一的“开源项目统计直塞球成功率”数值。
如果你能告诉我：
- 是哪个开源项目
- 哪个联赛/赛季
- 直塞球怎么定义
- 成功标准是什么
我可以帮你查具体数据,或者帮你写一段代码从开放数据里算出来。
