实用脚本统计界外球进攻威胁次数？

wen 实用脚本 2026-10-24 2

界外球进攻威胁统计脚本

下面是一个用于统计足球比赛中界外球进攻威胁次数的实战脚本方案，先说明指标定义,再给出可落地的代码。

实用脚本统计界外球进攻威胁次数？

指标定义（关键）

"界外球进攻威胁"通常需要满足：界外球发出后 N 秒内（如 15 秒），球队完成一次威胁进攻,威胁进攻可定义为以下任一：

进入进攻三区（前场 1/3）
禁区内触球/射门
预期进球值(xG) ≥ 阈值
形成射门

不同数据源字段不同，下面用通用事件流思路实现。

脚本（Python + pandas）

假设你有事件数据 events.csv，字段包括：match_id, team, event_type, minute, second, x, y, xg（坐标归一化 0–100，x 为进攻方向）。

import pandas as pd
# ---------- 参数 ----------
WINDOW_SEC = 15        # 界外球后多少秒内的进攻算"关联"
ATTACK_THIRD_X = 66.7  # 进攻三区起点（x>66.7 为前场1/3）
BOX_X, BOX_Y = 83, 21  # 简化禁区判定
XG_THRESHOLD = 0.05    # 威胁射门xG阈值
def to_abs_sec(row):
    return row["minute"] * 60 + row["second"]
def is_threat(ev):
    """判断单个事件是否为威胁性动作"""
    if ev["event_type"] in ("shot", "shot_on_target"):
        return ev.get("xg", 0) >= XG_THRESHOLD
    if ev["event_type"] == "touch":
        # 禁区内触球
        return ev["x"] >= BOX_X and abs(ev["y"] - 50) <= BOX_Y
    return ev["x"] >= ATTACK_THIRD_X  # 进入进攻三区
def count_threat_after_throwins(df):
    df = df.copy()
    df["t"] = df.apply(to_abs_sec, axis=1)
    results = []
    for (mid, team), g in df.groupby(["match_id", "team"]):
        g = g.sort_values("t").reset_index(drop=True)
        throwins = g[g["event_type"] == "throw_in"]
        for _, ti in throwins.iterrows():
            t0 = ti["t"]
            # 同一球队在窗口内的事件
            window = g[(g["t"] > t0) & (g["t"] <= t0 + WINDOW_SEC)]
            threat = window[window.apply(is_threat, axis=1)]
            results.append({
                "match_id": mid,
                "team": team,
                "throwin_time": f"{ti['minute']}:{ti['second']:02d}",
                "threat_count": len(threat),
                "is_threatening": int(len(threat) > 0),
            })
    return pd.DataFrame(results)
# ---------- 使用 ----------
events = pd.read_csv("events.csv")
detail = count_threat_after_throwins(events)
# 汇总：每队"有威胁的界外球次数"与占比
summary = detail.groupby(["match_id", "team"]).agg(
    total_throwins=("throwin_time", "count"),
    threatening_throwins=("is_threatening", "sum"),
).reset_index()
summary["threat_rate"] = summary["threatening_throwins"] / summary["total_throwins"]
print(summary)
summary.to_csv("throwin_threat_summary.csv", index=False)