根据您提到的 GitHub 开源项目，我需要先明确具体是哪个项目，因为不同的足球数据分析项目（StatsBomb、SoccerAction 或针对特定数据集的足球策略分析工具）的字段定义和统计方式可能不同。
常见情况分析：
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项目未明确提供“造越位成功次数”字段：大多数足球数据分析项目（如
statsbombpy、soccerdata、klopptimes等）的原始事件数据中，一般不会直接有一个“造越位成功次数”的统计数据,它们通常记录的是：- 越位（Offside）：表示一次进攻越位犯规的发生。
- 越位被吹罚：防守方成功让进攻方落入越位陷阱并被判罚。
- 射门、传球、抢断等基础事件。
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如何从越位数据推断： 如果你看到的项目（
socceraction或matplotsoccer）中有一个offside事件类型，每次发生越位事件，通常就意味着防守方成功造越位了一次，该事件出现的次数可以直接视为“造越位成功次数”。 -
特殊项目：自定义指标： 有些项目（如
MetricsReloaded或针对特定联赛的统计项目）可能会定义successful_offsides_trap这样的自定义字段，如果是这样，请直接查看项目文档中的events表或events_attributes表。
为了准确回答，请您确认以下信息（可选，但能帮助我给出精确答案）：
- 项目名称：
soccerdata,statsbomb,sportmonks-football-data,klopptimes等。 - 您是在看某个具体的
.csv文件，还是在阅读代码中的DataFrame列名？如果是 DataFrame,完整的列名列表是怎样的？ - 示例代码：如果您有运行过代码，可以贴出类似
df.columns或events['type_name'].unique()的结果吗？
如果无法提供更多信息，最直接的猜测是：
- 若该开源项目统计了“越位事件”，则“造越位成功次数” = 该项目的越位事件总数。
- 若该项目没有显式字段，则需要通过计算防守方发动且成功的越位犯规次数（即：被吹罚的越位次数）来获得，这个数值就是您屏幕左上角、右下角或代码输出中显示的 offside 计数。
您可以直接在项目代码中查找 offside 字符串，或者运行类似 print(df['event_type'].value_counts()) 的指令（如果项目是 Python 且使用 DataFrame）,输出结果中会显示具体次数。
