要回答“这个开源项目是否统计了XG期望进球值”，我需要知道具体是哪一个开源项目。
因为“XG（Expected Goals，期望进球值）”是足球数据分析中非常核心的指标，很多开源项目都包含它，但并非所有项目都统计。
你可以通过以下几种方式快速确认：
查看项目的 README 或官方文档
大多数开源项目会在首页明确列出其核心功能，你可以搜索关键词 xG、expected goals、expected_goals 或 xg。
查看项目的依赖库
如果该项目是基于 statsbombpy、opta 或 understat 等数据源编写的，通常会集成 xG；如果是基于纯比赛事件（如传球、射门位置）自建模型，甚至可能自己计算 xG。
查看项目的数据示例
打开项目的示例文件（如 Jupyter Notebook、CSV 预览），看看数据列中是否有 xG、xg_shot 等字段，如果有，说明有统计；如果没有，则可能不包含。
如果你能告诉我项目名称或 GitHub 链接，我可以直接帮你确认。
补充说明（如果项目是指足球数据分析相关）：
- 如果是像
socceraction、kloppy、matteobianchi等知名足球分析库，它们通常支持或内置 xG 模型，或者可以加载带有 xG 的数据。 - 如果是普通的赛程/比分爬虫项目，可能不包含 xG，因为它们只统计进球、射门等基础数据。
- 如果是比赛模拟类项目，有时会用 xG 作为模拟进球的概率参数。
请提供具体项目信息,以便给你更准确的答复。
