这个python案例显示背身拿球成功率？

本文目录导读：

1. 先看数据里有没有“背身拿球”相关字段
2. 常见计算公式
3. 如果案例用的是 StatsBomb / Opta 数据
4. 你可以这样快速验证

不过我可以帮你确认这件事通常怎么判断、怎么实现,你可以对照下面几点检查你的案例：

先看数据里有没有“背身拿球”相关字段

“背身拿球成功率”一般需要这类原始数据：

• 背身拿球次数（back-to-goal receptions / back to goal)
• 背身拿球成功次数（成功护球、成功转身、成功传球等）
• 有时还需要：背身拿球后是否丢球、是否被抢断

如果数据里只有：

• 传球成功率
• 对抗成功率
• 过人成功率

那这个案例大概率不是在算背身拿球成功率,而是别的指标。

常见计算公式

背身拿球成功率 = 背身拿球成功次数 / 背身拿球总次数 × 100%

如果代码里是类似：

success_rate = successful_back_to_goal / total_back_to_goal * 100

或者：

df["背身拿球成功率"] = df["背身拿球成功次数"] / df["背身拿球次数"]

那它就是在显示这个指标。

如果案例用的是 StatsBomb / Opta 数据

这类数据里通常不会直接给“背身拿球成功率”这一列,需要自己定义，

• 用 pressure（受压迫）事件
• 用球员接球时的朝向（如果有）
• 用 under_pressure = True 且发生在对方半场/中场背身区域
• 再接一个“是否丢球/是否成功出球”的判断

例如伪代码：

back_to_goal = df[
    (df["event_type"] == "reception") &
    (df["under_pressure"] == True) &
    (df["body_orientation"] == "back_to_goal")
]
success = back_to_goal[back_to_goal["outcome"] != "lost_possession"]
rate = len(success) / len(back_to_goal) * 100

如果没有 body_orientation 这种字段，很多案例其实是用受压迫下接球成功率来近似，不一定真的是“背身”。

你可以这样快速验证

把案例里的关键代码贴出来,或者告诉我：

1. 数据源是什么（StatsBomb、Opta、FBref、自建 CSV？）
2. 有没有这些列名：back_to_goal、under_pressure、orientation、reception、duel
3. 最后输出的列名/图标题是什么

我就能直接告诉你：它到底是不是在显示背身拿球成功率，以及算得对不对。

如果你把代码或截图发上来,我可以逐行帮你分析。