这是个有意思的榜单标题。你想要我：

1. 核验数据并给出来源/完整榜单，
2. 解释零封率计算口径和样本门槛，
3. 直接给你一段代码，从你的比赛数据里算出近10年欧冠门将零封率并导出榜单？

快速提示

• 零封率=零封场次/出场场次（通常只算首发或≥X分钟），时间窗为最近10赛季或最近10个自然年，且仅限欧冠正赛。
• 要设置最少出场门槛（如≥10或≥15场），否则像拉亚这类欧冠样本较小的门将会因小样本偏高。
• 队伍防守强弱、淘汰赛对手强度、是否含加时等口径都会影响结果；需要提前约定。

如果你有原始数据，我可以本地算。下面是一段可直接用的 pandas 脚本：给它一份逐场数据 CSV，就能按“近10年欧冠”出门将零封率榜单。

# file: ucl_clean_sheet_rates.py
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 配置
INPUT_CSV = "matches.csv"  # 需要的列：keeper, date, competition, is_ucl, goals_conceded, started(可选), minutes(可选)
MIN_STARTS = 10            # 最少首发场次门槛
YEARS = 10

def is_clean_sheet(gc):
    try:
        return int(gc) == 0
    except:
        return False

def main():
    df = pd.read_csv(INPUT_CSV)

    # 统一字段
    if "is_ucl" in df.columns:
        ucl = df["is_ucl"] == True
    else:
        # 如果没有显式标记，则用 competition 文本包含规则（自行按你的数据调整）
        ucl = df["competition"].str.contains("UEFA Champions League", case=False, na=False)

    # 时间窗：最近10年
    df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
    cutoff = pd.Timestamp(datetime.now() - timedelta(days=365*YEARS))
    df = df[ucl & (df["date"] >= cutoff)].copy()

    # 出场口径：默认按 started 或 minutes>0 过滤
    if "started" in df.columns:
        played = df["started"].fillna(False)
        df = df[played]
    elif "minutes" in df.columns:
        df = df[df["minutes"].fillna(0) > 0]

    # 计算零封
    df["clean_sheet"] = df["goals_conceded"].apply(is_clean_sheet)

    grp = df.groupby("keeper").agg(
        matches=("clean_sheet", "size"),
        clean_sheets=("clean_sheet", "sum")
    ).reset_index()

    grp = grp[grp["matches"] >= MIN_STARTS].copy()
    grp["cs_rate"] = grp["clean_sheets"] / grp["matches"]

    grp = grp.sort_values(["cs_rate","matches","clean_sheets"], ascending=[False, False, False])

    # 输出
    grp["cs_rate_pct"] = (grp["cs_rate"] * 100).round(1)
    cols = ["keeper","matches","clean_sheets","cs_rate_pct"]
    grp[cols].to_csv("ucl_clean_sheet_rates_last10y.csv", index=False)
    print(grp.head(20)[cols].to_string(index=False))

if __name__ == "__main__":
    main()

需要的话把你的 matches.csv 的列名/口径告诉我，我帮你对上字段并跑一版；或者我去查公开数据源做一次核验并给出完整前十（需要你确认是否要我联网检索）。