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2026-2027
 Ligue 1 / Jogadores / Produção Ofensiva

Jogadores — Produção Ofensiva xG · xA

Campeonato Francês (Ligue 1)  ·  2026-2027  ·  394 registros np 8.8% sot 25.9% pk 100% ast 75.4%
Gols méd. 0
xG ⚡ méd. 0,31
xA ⚡ méd. 0,13
xG+xA ⚡ méd. 0,44
xG/90 ⚡ méd. 0,13
xG/Fin ⚡ méd. 0,060
G-xG ⚡ méd. 0,00
xGOT ⚡ méd. 0,31
2026-2027 2025-2026 Times Jogadores Visão Geral Produção Ofensiva Finalizações Disciplina Goleiros Minutos & Rotatividade Ações Defensivas Pênaltis
Jogadores — Produção Ofensiva 25 de 394
Ligue 1  ·  2026-2027
# 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
236
Ethan Mbappé
fr FRA MF
Lille
19 2.006 1 0 1 1,22 0,09 1,31 0,42 0,03 0,45 1,22 0,42 0,135 0,203 1,22 -0,22 0,82 -0,09 0,00 1 0,35 0,00 0,35 —
93
Ousmane Dembélé
fr FRA FW
Paris SG
29 1.997 0 1 1 1,16 0,58 1,74 0,50 0,25 0,75 1,16 0,50 0,072 0,290 1,16 -1,16 0,00 0,42 1,72 0 0,00 0,43 0,43 2
120
Désiré Doué
fr FRA FW
Paris SG
21 2.005 0 1 1 1,16 0,57 1,73 0,35 0,17 0,52 1,16 0,35 0,083 0,290 1,16 -1,16 0,00 0,43 1,76 0 0,00 0,30 0,30 4
286
Jacobo Ortega
es ESP FW
Strasbourg
20 2.006 1 1 2 1,16 0,55 1,71 0,35 0,17 0,52 1,16 0,35 0,193 0,290 1,16 -0,16 0,86 0,45 1,81 1 0,30 0,30 0,60 1
384
Elye Wahi
ci CIV FW
Nice
23 2.003 1 0 1 1,16 0,04 1,20 0,38 0,01 0,39 1,16 0,38 0,166 0,290 1,16 -0,16 0,86 -0,04 0,00 1 0,33 0,00 0,33 6
369
Lucas Tousart
fr FRA DF
Brest
29 1.997 0 0 0 1,14 0,03 1,17 0,73 0,02 0,75 1,14 0,73 0,285 0,380 1,14 -1,14 0,00 -0,03 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
164
Santiago Hidalgo
ar ARG MF,FW
Toulouse
21 2.005 0 0 0 1,02 0,06 1,08 0,45 0,02 0,48 1,02 0,45 0,113 0,203 1,02 -1,02 0,00 -0,06 0,00 0 0,00 0,00 0,00 1
168
Pierre Højbjerg
dk DEN MF
Marseille
31 1.995 1 0 1 1,02 0,07 1,09 0,20 0,01 0,22 1,02 0,20 0,102 0,203 1,02 -0,02 0,99 -0,07 0,00 1 0,20 0,00 0,20 —
280
Ernest Nuamah
gh GHA MF
Lyon
22 2.003 3 1 4 1,02 0,59 1,61 0,30 0,18 0,48 1,02 0,30 0,073 0,203 1,02 1,98 2,96 0,41 1,69 3 0,89 0,30 1,19 —
364
Corentin Tolisso
fr FRA MF
Lyon
32 1.994 1 2 3 1,02 1,03 2,05 0,24 0,24 0,48 1,02 0,24 0,127 0,203 1,02 -0,02 0,99 0,97 1,94 1 0,24 0,47 0,71 1
220
Josh Maja
ng NGA FW
Le Havre
27 1.998 1 0 1 0,87 0,05 0,92 0,29 0,02 0,31 0,87 0,29 0,124 0,290 0,87 0,13 1,15 -0,05 0,00 1 0,34 0,00 0,34 1
264
Sebastian Nanasi
se SWE FW,MF
Strasbourg
24 2.002 0 2 2 0,87 1,06 1,93 0,21 0,25 0,46 0,87 0,21 0,145 0,290 0,87 -0,87 0,00 0,94 1,89 0 0,00 0,48 0,48 —
301
Prosper Peter
ng NGA FW
Angers
19 2.007 1 0 1 0,87 0,02 0,89 0,49 0,01 0,50 0,87 0,49 0,145 0,290 0,87 0,13 1,15 -0,02 0,00 1 0,56 0,00 0,56 —
337
Abdallah Sima
sn SEN FW,MF
Lens
25 2.001 1 1 2 0,87 0,57 1,44 0,21 0,13 0,34 0,87 0,21 0,097 0,290 0,87 0,13 1,15 0,43 1,77 1 0,24 0,24 0,47 2
19
Samuel Amo-Ameyaw
eng ENG MF
Strasbourg
20 2.006 2 0 2 0,81 0,05 0,86 0,51 0,03 0,54 0,81 0,51 0,135 0,203 0,81 1,19 2,46 -0,05 0,00 2 1,25 0,00 1,25 —
156
Hákon Haraldsson
is ISL MF
Lille
23 2.003 1 0 1 0,81 0,08 0,89 0,20 0,02 0,22 0,81 0,20 0,102 0,203 0,81 0,19 1,23 -0,08 0,00 1 0,25 0,00 0,25 1
172
Franjo Ivanović
hr CRO MF
Lens
23 2.003 2 0 2 0,81 0,04 0,85 0,41 0,02 0,43 0,81 0,41 0,162 0,203 0,81 1,19 2,46 -0,04 0,00 2 1,01 0,00 1,01 1
177
Thomas Jørgensen
dk DEN MF
Toulouse
21 2.005 2 1 3 0,81 0,51 1,32 0,17 0,11 0,27 0,81 0,17 0,081 0,203 0,81 1,19 2,46 0,49 1,95 2 0,41 0,21 0,62 1
182
Ilan Kebbal
dz ALG MF
Paris FC
28 1.998 1 1 2 0,81 0,53 1,34 0,18 0,12 0,30 0,81 0,18 0,074 0,203 0,81 0,19 1,23 0,47 1,88 1 0,22 0,22 0,45 1
213
Diogo Lobão
pt POR MF
Strasbourg
20 2.006 1 1 2 0,81 0,54 1,35 0,19 0,13 0,32 0,81 0,19 0,162 0,203 0,81 0,19 1,23 0,46 1,83 1 0,23 0,23 0,47 1
270
João Neves
pt POR MF
Paris SG
22 2.004 0 0 0 0,81 0,07 0,88 0,22 0,02 0,24 0,81 0,22 0,081 0,203 0,81 -0,81 0,00 -0,07 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —
27
Zachary Athekame
ch SUI DF
Lyon
21 2.004 2 2 4 0,76 0,99 1,75 0,15 0,20 0,35 0,76 0,15 0,253 0,380 0,76 1,24 2,63 1,01 2,02 2 0,40 0,40 0,80 —
30
Felix Bacher
at AUT DF
Lyon
25 2.000 1 0 1 0,76 0,03 0,79 0,15 0,01 0,16 0,76 0,15 0,190 0,380 0,76 0,24 1,32 -0,03 0,00 1 0,20 0,00 0,20 1
141
Ismaëlo Ganiou
fr FRA DF
Lens
21 2.005 1 0 1 0,76 0,02 0,78 0,27 0,01 0,27 0,76 0,27 0,253 0,380 0,76 0,24 1,32 -0,02 0,00 1 0,35 0,00 0,35 —
240
Nuno Mendes
pt POR DF
Paris SG
24 2.002 0 0 0 0,76 0,02 0,78 0,38 0,01 0,39 0,76 0,38 0,253 0,380 0,76 -0,76 0,00 -0,02 0,00 0 0,00 0,00 0,00 —

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): 8.8%
 · tx_sot — conv. p/ chute no alvo (xGOT, xGA): 25.9%
 · tx_pk  — conv. de pênaltis: 100%
 · tx_ast — assistências por gol na liga: 75.4%

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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