实用脚本统计禁区内射门次数对比？

统计禁区内射门次数对比的实用脚本

下面提供几个不同场景的脚本方案，从简单到进阶，假设你的数据是足球比赛事件数据（如 StatsBomb、Wyscout 或自建 CSV）。

基础版（Pandas，CSV 数据）

假设数据结构如下：

match_id,team,player,event_type,x,y
001,TeamA,张三,Shot,102,38
001,TeamA,李四,Shot,108,40
001,TeamB,王五,Shot,55,30

脚本：

import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv("events.csv")
# 只保留射门事件
shots = df[df["event_type"] == "Shot"].copy()
# 判断是否在禁区内
# 以攻方球门为 x=105 为基准（StatsBomb 坐标系，标准场地 105x68）
# 禁区宽 40.32m，从底线延伸到 16.5m，即 x >= 88.5，|y-34| <= 20.16
def in_box(row):
    x, y = row["x"], row["y"]
    return x >= 88.5 and 13.84 <= y <= 54.16
shots["in_box"] = shots.apply(in_box, axis=1)
# 按球队统计禁区内 / 禁区外射门
total = shots.groupby("team").size().rename("总射门")
in_box = shots[shots["in_box"]].groupby("team").size().rename("禁区内射门")
out_box = shots[~shots["in_box"]].groupby("team").size().rename("禁区外射门")
result = pd.concat([total, in_box, out_box], axis=1).fillna(0).astype(int)
result["禁区内占比"] = (result["禁区内射门"] / result["总射门"] * 100).round(1).astype(str) + "%"
print(result)

输出示例：

       总射门  禁区内射门  禁区外射门 禁区内占比
team                                     
TeamA     12        8        4    66.7%
TeamB      9        5        4    55.6%

按比赛逐场对比（含主客队）

import pandas as pd
df = pd.read_csv("events.csv")
shots = df[df["event_type"] == "Shot"].copy()
# 标记禁区内
shots["in_box"] = (shots["x"] >= 88.5) & (shots["y"].between(13.84, 54.16))
# 每场比赛每队统计
per_match = (
    shots.groupby(["match_id", "team"])
    .agg(总射门=("event_type", "size"), 禁区内=("in_box", "sum"))
    .reset_index()
)
per_match["禁区外"] = per_match["总射门"] - per_match["禁区内"]
per_match["禁区内占比"] = (per_match["禁区内"] / per_match["总射门"] * 100).round(1)
# 透视成主客对比
pivot = per_match.pivot(index="match_id", columns="team",
                        values=["禁区内", "禁区外", "总射门"])
print(pivot)

StatsBomb 官方数据（JSON）直接统计

from statsbombpy import sb
import pandas as pd
def box_shot_compare(match_id):
    events = sb.events(match_id=match_id)
    shots = events[events["type"] == "Shot"].copy()
    # StatsBomb 坐标：x 0~120, y 0~80，禁区 x>=102, 18<=y<=62
    shots["in_box"] = (shots["location"].apply(lambda l: l[0]) >= 102) & \
                      (shots["location"].apply(lambda l: l[1]).between(18, 62))
    summary = shots.groupby("team").agg(
        总射门=("type", "size"),
        禁区内=("in_box", "sum")
    )
    summary["禁区外"] = summary["总射门"] - summary["禁区内"]
    summary["禁区内占比"] = (summary["禁区内"] / summary["总射门"] * 100).round(1)
    return summary
# 示例
print(box_shot_compare(3788741))

带可视化对比图

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 假设 result 是方案一输出
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
result[["禁区内射门", "禁区外射门"]].plot(
    kind="bar", stacked=True, ax=ax, color=["#2E86AB", "#A23B72"]
)
ax.set_title("各队禁区内 vs 禁区外射门次数")
ax.set_ylabel("射门次数")
ax.set_xlabel("球队")
plt.xticks(rotation=0)
plt.tight_layout()
plt.savefig("shot_compare.png", dpi=150)
plt.show()

关键注意点

常见坑：

1. 方向问题：有些数据每队进攻方向不同，需要先归一化坐标（保证进攻方向都朝 x 增大）。
2. 射门被挡/门框：若只统计"on target"，需额外过滤 outcome 字段。
3. 点球：点球发生在禁区内，但是否计入"禁区内射门"取决于分析口径，可单独剔除 penalty。

需要我根据你实际的数据格式（列名、坐标系）定制脚本吗？把表头和一行样例贴出来即可。