综合python案例，哪队控球率会占优？

wen python案例 2026-10-14 4

综合Python案例：哪队控球率会占优？

下面我用一个完整的Python案例来演示如何分析足球比赛中哪队控球率占优，思路是：综合多维度数据（传球、射门、跑动、对抗等），计算一个"控球占优指数"。

案例背景

假设有一场比赛：A队 vs B队，我们采集了如下数据：

指标	A队	B队	权重
传球成功率(%)	88	79	25
传球次数	620	410	20
控球时间(分钟)	58	32	25
前场传球占比(%)	42	30	15
成功过人次数	12	6	15

说明：控球率不只是"控球时间"，还要看传控质量和推进能力。

Python代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
# 1. 原始数据
data = {
    "指标": ["传球成功率(%)", "传球次数", "控球时间(分钟)", "前场传球占比(%)", "成功过人次数"],
    "A队":  [88, 620, 58, 42, 12],
    "B队":  [79, 410, 32, 30, 6],
    "权重": [0.25, 0.20, 0.25, 0.15, 0.15]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 2. 归一化（每个指标除以两队之和，得到占比）
df["A占比"] = df["A队"] / (df["A队"] + df["B队"])
df["B占比"] = df["B队"] / (df["A队"] + df["B队"])
# 3. 加权计算控球占优指数
df["A加权"] = df["A占比"] * df["权重"]
df["B加权"] = df["B占比"] * df["权重"]
A_score = df["A加权"].sum()
B_score = df["B加权"].sum()
print(df[["指标", "A占比", "B占比", "权重", "A加权", "B加权"]])
print(f"\nA队控球占优指数：{A_score:.3f}")
print(f"B队控球占优指数：{B_score:.3f}")
# 4. 判定
if A_score > B_score:
    print(f"\n结论：A队控球占优，优势 {(A_score-B_score)*100:.1f}%")
else:
    print(f"\n结论：B队控球占优，优势 {(B_score-A_score)*100:.1f}%")

运行结果

       指标     A占比     B占比    权重    A加权    B加权
0  传球成功率(%)  0.527   0.473  0.25  0.132   0.118
1     传球次数   0.602   0.398  0.20  0.120   0.080
2  控球时间(分钟)  0.644   0.356  0.25  0.161   0.089
3  前场传球占比(%) 0.583   0.417  0.15  0.087   0.063
4    成功过人次数  0.667   0.333  0.15  0.100   0.050
A队控球占优指数：0.600
B队控球占优指数：0.400
A队控球占优，优势 20.0%

可视化（可选）

import matplotlib.pyplot as plt
# 中文字体设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.figure(figsize=(8,5))
x = np.arange(len(df["指标"]))
plt.bar(x-0.2, df["A占比"], width=0.4, label="A队", color="steelblue")
plt.bar(x+0.2, df["B占比"], width=0.4, label="B队", color="tomato")
plt.xticks(x, df["指标"], rotation=15)
plt.ylabel("占比")"A队 vs B队 控球相关指标对比")
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

通过加权综合五个控球相关指标：