本文目录导读：
我可以帮你分析,但你这条消息里没有附上具体的 Python 案例代码/数据，所以我现在没法直接判断“前场逼抢效率”显示得怎么样。
请你把下面任一种内容发给我,我就能具体帮你看：
- 完整 Python 代码（尤其是计算逼抢效率的那段）
- 样例数据（CSV/表格/字典/DataFrame 的前几行）
- 输出结果（图、表、print 结果）
- 或者直接说：你想看的是球队整体还是球员个人的前场逼抢效率
我先给你一个判断标准
一个“前场逼抢效率”案例，通常至少要看这些指标：
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| PPDA | 每次防守动作允许对方传球数，越低逼抢越强 |
| High Turnovers | 前场夺回球权次数 |
| Pressure Success Rate | 逼抢后成功夺回球权比例 |
| Counterpress Recovery | 丢球后立即反抢成功次数 |
| Pressure Zone | 逼抢发生在进攻三区/中场三区比例 |
| xG after Press | 逼抢后形成的射门/预期进球 |
如果案例里只有“抢断次数”或“跑动距离”，那它不能很好显示前场逼抢效率，只能算逼抢积极性。
一个典型可用的 Python 计算逻辑
import pandas as pd
# 假设数据
df = pd.DataFrame({
'team': ['A', 'A', 'B', 'B'],
'press_zone': ['high', 'mid', 'high', 'low'],
'press_attempts': [50, 30, 40, 20],
'ball_recoveries': [15, 12, 8, 10],
'opp_passes': [200, 300, 250, 350],
'def_actions': [80, 70, 60, 50]
})
# 前场逼抢成功率
high = df[df['press_zone'] == 'high'].copy()
high['press_success_rate'] = high['ball_recoveries'] / high['press_attempts']
# PPDA
high['PPDA'] = high['opp_passes'] / high['def_actions']
print(high[['team', 'press_success_rate', 'PPDA']])
如果输出里同时有：
- 成功率
- PPDA
- 前场夺回次数
- 逼抢后射门/xG
那这个案例就算比较完整地显示了前场逼抢效率。
把代码或数据贴过来,我可以直接告诉你：
- 指标设计对不对
- 计算逻辑有没有问题
- 可视化是否清楚
- 能不能真正反映“前场逼抢效率”
