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2025-2026
 Ligue 1 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Francês (Ligue 1)  ·  2025-2026  ·  561 registros np 10.2% sot 30% pk 70.3% ast 71%
Gols méd. 1
xG ⚡ méd. 1,49
xA ⚡ méd. 0,63
xG+xA ⚡ méd. 2,12
xG/90 ⚡ méd. 0,13
xG/Fin ⚡ méd. 0,080
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 1,47
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 561
Ligue 1  ·  2025-2026
# Jogador Nac Pos Time Idade Ano Gols Ast G+A xG ⚡ xA ⚡ xG+xA ⚡ xG/90 ⚡ xA/90 ⚡ (xG+xA)/90 ⚡ npxG ⚡ npxG/90 ⚡ xG/Fin ⚡ xG/NoA ⚡ xGOT ⚡ G-xG ⚡ G/xG ⚡ A-xA ⚡ A/xA ⚡ G-PK G/90 A/90 G+A/90 Imp
294
Julien Le Cardinal
fr FRA DF
Brest
27 1.997 1 0 1 0,45 0,04 0,49 0,12 0,01 0,13 0,45 0,12 0,089 0,223 0,45 0,55 2,25 -0,04 0,00 1 0,27 0,00 0,27 0
298
Jordan Lefort
mr MTN DF
Angers
31 1.993 0 2 2 0,45 1,07 1,52 0,01 0,03 0,04 0,45 0,01 0,040 0,223 0,45 -0,45 0,00 0,93 1,87 0 0,00 0,06 0,06 2
432
Emerson Palmieri
it ITA DF,MF
Marseille
30 1.994 0 3 3 0,45 1,65 2,10 0,02 0,07 0,09 0,45 0,02 0,030 0,223 0,45 -0,45 0,00 1,35 1,82 0 0,00 0,13 0,13 2
453
Alexsandro Ribeiro
br BRA DF
Lille
25 1.999 0 0 0 0,45 0,05 0,50 0,08 0,01 0,09 0,45 0,08 0,064 0,223 0,45 -0,45 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
472
Mohammed Salisu
gh GHA DF
Monaco
26 1.999 1 0 1 0,45 0,06 0,51 0,04 0,01 0,04 0,45 0,04 0,056 0,223 0,45 0,55 2,25 -0,06 0,00 1 0,08 0,00 0,08 4
477
Sadibou Sané
sn SEN DF
Metz
21 2.004 2 1 3 0,45 0,52 0,97 0,02 0,02 0,04 0,45 0,02 0,074 0,223 0,45 1,55 4,49 0,48 1,94 2 0,09 0,05 0,14 0
492
Francisco Sierralta
cl CHI DF
Auxerre
28 1.997 1 0 1 0,45 0,05 0,50 0,05 0,01 0,05 0,45 0,05 0,064 0,223 0,45 0,55 2,25 -0,05 0,00 1 0,10 0,00 0,10 0
507
Lamine Sy
mr MTN DF
Auxerre
22 2.002 0 0 0 0,45 0,10 0,55 0,03 0,01 0,03 0,45 0,03 0,034 0,223 0,45 -0,45 0,00 -0,10 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
514
Montassar Talbi
tn TUN DF
Lorient
27 1.998 0 1 1 0,45 0,60 1,05 0,02 0,02 0,04 0,45 0,02 0,032 0,223 0,45 -0,45 0,00 0,40 1,67 0 0,00 0,03 0,03 0
548
Terry Yegbe
gh GHA DF
Metz
24 2.001 0 1 1 0,45 0,52 0,97 0,02 0,02 0,04 0,45 0,02 0,074 0,223 0,45 -0,45 0,00 0,48 1,94 0 0,00 0,05 0,05 0
550
Darlin Yongwa
cm CMR DF,MF
Lorient
24 2.000 0 1 1 0,45 0,57 1,02 0,03 0,04 0,07 0,45 0,03 0,045 0,223 0,45 -0,45 0,00 0,43 1,76 0 0,00 0,07 0,07 1
35
Joel Asoro
se SWE FW
Metz
26 1.999 0 0 0 0,34 0,03 0,37 0,13 0,01 0,15 0,34 0,13 0,085 0,340 0,34 -0,34 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
46
Dilane Bakwa
fr FRA FW,MF
Strasbourg
22 2.002 1 2 3 0,34 1,05 1,39 0,29 0,89 1,17 0,34 0,29 0,170 0,340 0,34 0,66 2,94 0,95 1,90 1 0,84 1,68 2,52 0
82
Paris Brunner
de GER FW
Monaco
19 2.006 0 0 0 0,34 0,03 0,37 0,23 0,02 0,25 0,34 0,23 0,085 0,340 0,34 -0,34 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
88
Mathieu Cafaro
fr FRA FW
Paris FC
28 1.997 0 0 0 0,34 0,05 0,39 0,20 0,03 0,23 0,34 0,20 0,049 0,340 0,34 -0,34 0,00 -0,05 0,00 0 0,00 0,00 0,00 2
129
David Datro Fofana
ci CIV FW
Strasbourg
22 2.002 0 0 0 0,34 0,03 0,37 0,18 0,01 0,19 0,34 0,18 0,113 0,340 0,34 -0,34 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
151
Yaya Diémé
sn SEN FW
Strasbourg
17 2.007 0 0 0 0,34 0,02 0,36 0,20 0,01 0,21 0,34 0,20 0,170 0,340 0,34 -0,34 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
237
Rémi Himbert
fr FRA FW
Lyon
17 2.008 1 0 1 0,34 0,09 0,43 0,23 0,06 0,29 0,34 0,23 0,034 0,340 0,34 0,66 2,94 -0,09 0,00 1 0,69 0,00 0,69 0
290
Mayckel Lahdo
se SWE FW,MF
Nantes
22 2.002 1 1 2 0,34 0,48 0,82 0,07 0,10 0,18 0,34 0,07 0,113 0,340 0,34 0,66 2,94 0,52 2,07 1 0,22 0,22 0,43 1
302
Esteban Lepaul
fr FRA FW
Angers
25 2.000 1 0 1 0,34 0,02 0,36 0,18 0,01 0,19 0,34 0,18 0,113 0,340 0,34 0,66 2,94 -0,02 0,00 1 0,52 0,00 0,52 1
319
Brian Madjo
lu LUX FW
Metz
16 2.009 0 0 0 0,34 0,02 0,36 0,20 0,01 0,21 0,34 0,20 0,113 0,340 0,34 -0,34 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 3
376
Pierre Mounguengue
fr FRA FW
Paris Saint-Germain
17 2.008 0 0 0 0,34 0,02 0,36 1,91 0,10 2,01 0,34 1,91 0,170 0,340 0,34 -0,34 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
1
Himad Abdelli
dz ALG MF
Marseille
25 1.999 0 0 0 0,29 0,04 0,33 0,19 0,02 0,21 0,29 0,19 0,073 0,294 0,29 -0,29 0,00 -0,04 0,00 0 0,00 0,00 0,00 0
16
Naouirou Ahamada
fr FRA MF
Auxerre
23 2.002 0 1 1 0,29 0,53 0,82 0,04 0,07 0,11 0,29 0,04 0,049 0,294 0,29 -0,29 0,00 0,47 1,90 0 0,00 0,13 0,13 1
23
Jim Allevinah
ga GAB MF
Angers
30 1.995 1 0 1 0,29 0,04 0,33 0,20 0,03 0,22 0,29 0,20 0,059 0,294 0,29 0,71 3,41 -0,04 0,00 1 0,68 0,00 0,68 1

Glossário — Produção Ofensiva

⚡ = métrica computada
v6.1
# Posição no ranking
Jogador Nome do jogador
Nac Nacionalidade
Pos Posição em campo
Time Time
Idade Idade atual
Ano Ano de nascimento
Gols Gols marcados
Ast Assistências
G+A Gols + Assistências
xG ⚡ Expected Goals — gols esperados baseado na qualidade das finalizações (taxa média real da liga)
xA ⚡ Expected Assists (proxy matricial) — combina o volume de assistências do jogador com a qualidade ofensiva do time. Fórmula: (Ast × 0,32) + [(Ast × 1,7) × (npxG/Fin do time)] + [(Fin do jogador/Fin do time) × npxG do time × 0,08]
xG+xA ⚡ xG + xA — envolvimento ofensivo esperado total
xG/90 ⚡ xG por 90 minutos — ritmo de criação de chances qualificadas
xA/90 ⚡ xA por 90 minutos — ritmo de criação esperada de assistências
(xG+xA)/90 ⚡ (xG + xA) por 90 minutos — ritmo de contribuição ofensiva esperada
npxG ⚡ Non-Penalty xG — xG excluindo pênaltis cobrados
npxG/90 ⚡ Non-Penalty xG por 90 minutos
xG/Fin ⚡ xG por finalização total — qualidade média de cada tentativa
xG/NoA ⚡ xGOT / finalizações no alvo — perigo médio por chute no alvo
xGOT ⚡ Expected Goals on Target — xG sobre finalizações no alvo
G-xG ⚡ G − xG: positivo = eficiente acima do esperado
G/xG ⚡ G/xG: razão de aproveitamento. >1 = mais gols que o esperado
A-xA ⚡ A − xA: positivo = mais assists do que o esperado pela qualidade
A/xA ⚡ A/xA: razão de assistências. >1 = converte mais chances em assists
G-PK Gols excluindo pênaltis
G/90 Gols por 90 minutos
A/90 Assistências por 90 minutos
G+A/90 G+A por 90 minutos
Imp Impedimentos
Métricas ⚡ calculadas com as taxas reais da liga Ligue 1:
 · tx_np  — conv. p/ chute total (xG, npxG): 10.2%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 30%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 70.3%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 71%

xG ajustado por posição (v5.3):
 · Atacantes, meias, defensores e goleiros usam taxas de conversão calculadas separadamente a partir dos próprios dados da liga.
 · Grupos com menos de 30 chutes (ou 15 no alvo) usam a taxa geral da liga como fallback, para evitar ruído estatístico.

xA Proxy (v5.4) — metodologia matricial:
 · xA = (Ast_jog × 0,32) + [(Ast_jog × 1,7) × (npxG/Fin_time)] + [(Fin_jog/Fin_time) × npxG_time × 0,08]
 · Ast_jog — assistências do jogador · Fin_jog — finalizações do jogador
 · npxG_time / Fin_time — npxG e finalizações totais do time (temporada)
 · NOTA: proxy com dados agregados — xA real requer dados shot-a-shot

Notas v4.3:
 · SoTA (FBRef) já exclui pênaltis → xGA = SoTA × tx_sot + PKsof × tx_pk
 · np_sot = SoT − PKconvertidos (PK errados não estão em SoT)
 · xGA/Fin = xGA ÷ (SoTA + PKsof) = perigo médio por tentativa enfrentada
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