[ { "path": ".github/workflows/ci.yml", "content": "name: CI\non:\n push:\n branches:\n - main\n workflow_dispatch:\njobs:\n deploy-documentation:\n name: Deploy documentation\n runs-on: ubuntu-latest\n steps:\n - name: Checkout code\n uses: actions/checkout@v2\n - name: Build docker image\n run: docker build . -t aprendepython\n - name: Build documentation\n run: docker run -v ${PWD}:/docs zensical/zensical build\n - name: Sync files with production server\n uses: burnett01/rsync-deployments@4.1\n with:\n switches: -avzr --delete\n path: site/\n remote_host: aprendepython.es\n remote_path: ${{ secrets.REMOTE_BUILD_PATH }}\n remote_user: ${{ secrets.REMOTE_USER }}\n remote_key: ${{ secrets.REMOTE_KEY }}\n" }, { "path": ".gitignore", "content": ".venv\n.artwork\n*.pyc\nTODO\nsite\n.DS_Store\n__pycache__\n.mypy_cache\n.pytest_cache\n*.egg-info\n*.egg\n.cache\n" }, { "path": ".prettierignore", "content": "*.md\npyproject.toml\n" }, { "path": "CHANGELOG.md", "content": "# Changelog\n\nLas versiones siguen [versionado semántico](https://semver.org/) (`..`).\n\n## Version X.X.X\n\nPublicada el DD-MM-YYYY\n\n## Version 3.2.5\n\nPublicada el 10-04-2026\n\n- Estructuras de datos: Tuplas\n\t- Se traslada ejercicio `dec2bin` desde listas.\n- Django: Puesta en marcha\n\t- Añade diagrama sobre contenido de carpeta `.venv`\n- Django: Modelos\n\t- Añade nota final al revertir migraciones.\n\n## Version 3.2.4\n\nPublicada el 08-04-2026\n\n- Actualiza la versión de Zensical a [0.0.32](https://github.com/zensical/zensical/releases/tag/v0.0.32).\n- Corrige render de fórmulas matemáticas en anotaciones de código: [zensical/ui](https://github.com/zensical/ui/issues/93)\n- Django: Interfaz administrativa\n\t- Corrige typo en registro de modelo.\n- Django: Producción\n\t- Añade documentación sobre seguridad.\n- Acceso a datos: sqlite\n\t- Mejora documentación sobre tipos de datos en SQLite.\n- Modularidad: Objetos y clases\n\t- Aclara uso de anotaciones dentro de clase.\n- Tipos de datos: Cadenas de texto\n\t- Añade funciones para identificar espacios.\n- Modularidad: Excepciones\n\t- Mejora documentación.\n- Django: Justfile\n\t- Corrige algunas recetas para Django.\n- Entornos de desarrollo: Contexto real\n\t- Añade notas sobre instalación de uv.\n\n## Version 3.2.3\n\nPublicada el 22-03-2026\n\n- Actualiza la versión de Zensical a [0.0.28](https://github.com/zensical/zensical/releases/tag/v0.0.28).\n- Modularidad: Programación orientada a objetos\n\t- Cambia su nombre a \"Objetos y clases\".\n- Django: API\n\t- Arregla acceso por `pk` en vez de `id` (donde aplique).\n\t- Mejora apuntes en toda la sección.\n- Django: Plantillas\n\t- Añade pequeña sobre sobre localización de plantillas.\n- Django: Puesta en marcha\n\t- Añade diagrama de flujo de procesos.\n- Django: Desarrollo web\n\t- Actualiza tabla de versiones de Django.\n\n## Version 3.2.2\n\nPublicada el 16-03-2026\n\n- Configuración Zensical\n\t- Eliminar el resaltado de búsqueda.\n- Django: API\n\t- Corrige errores menores.\n\t- Añade documentación sobre error 409.\n- Modularidad: Funciones\n\t- Corrige errores menores.\n- Tipos de datos: Cadenas de texto.\n\t- Añade opciones de `count()`\n- Django: Justfile\n\t- Añade instrucciones de instalación.\n\t- Añade receta para `dbcmd`.\n- Django: Aplicaciones\n\t- Añade configuración de app `shared`.\n- Django: Modelos\n\t- Añade notas sobre instalación de cliente SQLite.\n\t- Añade receta `just` para lanzar comando de base de datos.\n\t- Añade documentación sobre revertir migraciones.\n- Modularidad: Programación orientada a objetos.\n\t- Corrige ejemplos de métodos mágicos en operadores.\n\t- Corrige ejemplos de gestores de contexto.\n- Django: URLs\n\t- Corrige error ortográfico.\n- Django: Formularios\n\t- Mejora ejemplos de formularios.\n\t- Añade nota sobre campos opcionales.\n- Estructuras de datos: Ficheros\n\t- Añade notas sobre los modos de apertura extendidos.\n- Django: Puesta en marcha\n\t- Mejora contenido del `.gitignore` para proyectos Django.\n\n## Version 3.2.1\n\nPublicada el 15-03-2026\n\n- Actualiza la versión de Zensical a [0.0.27](https://github.com/zensical/zensical/releases/tag/v0.0.27).\n\n## Version 3.2.0\n\nPublicada el 11-03-2026\n\n- Django: API\n - Migración de apuntes a [Django Ninja](https://django-ninja.dev/).\n\n## Version 3.1.6\n\nPublicada el 03-03-2026\n\n- Introducción: Python\n\t- Actualiza rankings.\n\t- Añade fondo de pantalla personalizado sobre Zen de Python.\n- Entornos de desarrollo: Contexto real\n\t- Corrige errores menores.\n- Entornos de desarrollo: Visual Studio Code\n\t- Añade configuraciones vscode, ruff y ty.\n- Tipos de datos: Datos\n\t- Añade documentación sobre precarga de datos.\n- Tipos de datos: Números\n\t- Corrige notas sobre precedencia de operadores.\n\n## Version 3.1.5\n\nPublicada el 01-03-2026\n\nCorrige ruta de _assets_ JavaScript para MathJax.\n\n## Version 3.1.4\n\nPublicada el 26-02-2026\n\n- Modularidad: Funciones\n - Arregla código de algunas funciones.\n- Actualiza la versión de Zensical a [0.0.24](https://github.com/zensical/zensical/releases/tag/v0.0.24).\n\n## Version 3.1.3\n\nPublicada el 04-02-2026\n\n- Estructuras de datos: Ficheros\n - Añade documentación sobre `writelines()`.\n - Añade documentación sobre apertura de múltiples ficheros con contextos.\n - Añade nuevo ejercicio de ficheros `split-file`.\n\n## Version 3.1.2\n\nPublicada el 02-02-2026\n\n- Actualiza la versión de Zensical a [0.0.20](https://github.com/zensical/zensical/releases/tag/v0.0.20).\n- Django: Modelos\n - Añade documentación sobre `editable`\n - Añade forma correcta de comprobar la pertenencia de un valor enumerado.\n- Django: API\n - Añade aclaración sobre serialización de campos `Decimal`.\n\n## Version 3.1.1\n\nPublicada el 26-01-2026\n\n- Django: Modelos\n - Añade notas sobre _fixtures_.\n\n## Version 3.1.0\n\nPublicada el 26-01-2026\n\n- Desechar el viejo fichero de configuración `mkdocs.yml`.\n- Django: Producción\n - Añade notas sobre Django en producción.\n\n## Version 3.0.7\n\nPublicada el 23-01-2026\n\n- Estructuras de datos: Diccionarios\n - Añade función `setdefault()`\n- Django: Extras\n - Añade gestión de miniaturas en Sorl Thumbnail.\n- Django: Estáticos\n - Añade creación de modales con Bootstrap.\n- Django: Formularios\n - Nota informativa sobre accesos a campos desde constructor.\n- Django: Modelos\n - Añade validación cruzada de campos de modelo.\n\n## Version 3.0.6\n\nPublicada el 22-01-2026\n\n- Django: API\n - Mejora implementación de comprobación de métodos HTTP.\n\n## Version 3.0.5\n\nPublicada el 19-01-2026\n\nActualiza la versión de Zensical a [0.0.17](https://github.com/zensical/zensical/releases/tag/v0.0.17).\n\n## Version 3.0.4\n\nPublicada el 15-01-2026\n\nActualiza la versión de Zensical a [0.0.16](https://github.com/zensical/zensical/releases/tag/v0.0.16).\n\n## Version 3.0.3\n\nPublicada el 14-01-2026\n\n- Django: Modelos\n - Añade otra manera de añadir objetos en muchos a muchos.\n- Django: API\n - Mejora de documentación con más código y explicaciones.\n\n## Version 3.0.2\n\nPublicada el 12-01-2026\n\n- Estructuras de datos: Listas\n - Añade ejercicios al principio del capítulo.\n- Django: API\n - Añade nuevo contenido y corrige errores.\n\n## Version 3.0.1\n\nPublicada el 08-01-2026\n\n- pypas\n - Añade documentación de nuevos comandos.\n\n## Version 3.0.0\n\nPublicada el 06-01-2026\n\n- Migración de todo el sitio web a Zensical.\n\n## Version 2.2.4\n\nPublicada el 03-12-2025\n\n- Django: Extras\n - Corrige configuración de Brevo.\n- Configuraciones: Pretty Conf\n - Añade documentación sobre valores por defecto.\n- PDF: WeasyPrint\n - Añade documentación sobre CSS.\n- Django: Middleware\n - Corrige errores menores.\n\n## Version 2.2.3\n\nPublicada el 02-12-2025\n\n- Django: Internacionalización\n - Añade documentación de poedit.\n - Añade receta justfile para poedit.\n- Django: Extras\n - Completa documentación y corrige errores menores.\n- Django: Middleware\n - Cambia ejemplo de middleware personalizado.\n\n## Version 2.2.2\n\nPublicada el 01-12-2025\n\nCompleta documentación de:\n - Django: Estáticos\n - Corrige errores menores.\n - Django: Plantillas\n - Corrige errores menores.\n - Django: Internacionalización\n - Traducción en URLs.\n - Etiqueta personalizada para selección de idioma.\n\n## Version 2.2.1\n\nPublicada el 27-11-2025\n\nCompleta documentación de:\n - Django: Modelos\n - Corrige typos.\n - Django: Extras\n - Corrige pequeños detalles en documentación.\n - Elimina indicación recurrente de activación de entorno virtual.\n - Django: Justfile\n - Añade receta para Django-RQ.\n - Estructuras de datos: Listas\n - Corrige typos.\n - Django: Interfaz administrativa\n - Corrige typos.\n - Django: Plantillas\n - Corrige typos.\n - Django: URLs\n - Corrige typos.\n - Configuraciones: Pretty Conf\n - Corrige pequeños errores.\n - PDF: Weasyprint\n - Corrige errores.\n - Mejora documentación.\n\n## Version 2.2.0\n\nPublicada el 25-11-2025\n\nCompleta documentación de:\n - Modularidad: Programación orientada a objetos\n - Corrige typos.\n - Modularidad: Excepciones\n - Corrige excepciones predefinidas.\n - Estructuras de datos: Listas\n - Corrige ubicación de sección de extender listas.\n - Django: Modelos\n - Corrige relaciones muchos a muchos.\n - Django: Interfaz administrativa\n - Amplía claves ajenas para admin.\n - Django: URLs\n - Completa URLs con expresiones regulares.\n - Django: Plantillas\n - Corrige etiquetas y filtros personalizados.\n - Django: Formularios\n - Corrigue validación.\n - Django: Estáticos\n - Corrige fallos menores en Bootstrap.\n - Django: Internacionalización\n - Amplía y corrige ficheros de idioma.\n\n## Version 2.1.3\n\nPublicada el 13-11-2025\n\nCompleta documentación de:\n - Entornos de desarrollo: Contexto real\n - Corrección sobre uv.\n - Estructuras de datos: Tuplas\n - Aclaración sobre funciones.\n - Django: Plantillas\n - Etiquetas personalizadas.\n - Filtros personalizados.\n - Django: Justfile\n - Receta para generar \"secret key\".\n\n## Version 2.1.2\n\nPublicada el 31-10-2025\n\nCrea documentación de:\n - Estructuras de datos: Listas\n - splitlines()\n - Django: Vistas\n - Vistas de error personalizadas.\n - Decorando vistas.\n - Django: Índice de contenidos\n - Django: Interfaz administrativa\n - Campos de búsqueda.\n - Filtros de lista.\n - Campos autocompletados.\n - Acciones de administración.\n\nCompleta documentación de:\n - Estructuras de datos: Conjuntos\n - Teoría de conjuntos.\n - Django: URLs\n - Aclaración de conversores personalizados.\n - Django: Autenticación\n - Atributos del modelo User.\n\n## Version 2.1.1\n\nPublicada el 29-10-2025\n\nCompleta documentación de:\n - Fundamentos del lenguaje: Bucles.\n - Django: Autenticación.\n - Django: Modelos.\n - Django: Plantillas.\n - Django: Formularios.\n - Django: URLs.\n - Django: Middleware.\n - Django: Justfile.\n\n## Version 2.1.0\n\nPublicada el 24-10-2025\n\nCrea documentación de:\n - API: Middleware.\n\nCompleta documentación de:\n - Fundamentos del lenguaje: Cadenas de texto.\n - Django: API.\n - Django: Autenticación.\n - Django: Estáticos.\n - Django: Extras.\n - Django: Formularios.\n - Django: Justfile.\n - Django: Modelos.\n - Django: Plantillas.\n - Django: Puesta en marcha.\n - Django: URLs.\n\n## Version 2.0.10\n\nPublicada el 08-10-2025\n\n- Añade documentación específica de `justfile` para Django.\n- Completa documentación de:\n - Fundamentos del lenguaje: Algo de historia.\n - Fundamentos del lenguaje: Números.\n - Fundamentos del lenguaje: Cadenas de texto.\n - Django: Aplicaciones.\n - Django: Formularios.\n - Django: Modelos.\n - Django: Puesta en marcha.\n - Django: Estáticos.\n\n## Version 2.0.9\n\nPublicada el 07-10-2025\n\n- Completa documentación de:\n - Django: Modelos.\n - Django: URLs.\n - Django: Plantillas.\n - Django: Formularios.\n - Django: Estáticos.\n\n## Version 2.0.8\n\nPublicada el 06-10-2025\n\n- Completa documentación de:\n - Django: Formularios.\n - Django: Plantillas.\n\n## Version 2.0.7\n\nPublicada el 03-10-2025\n\n- Completa documentación de:\n - Django: Formularios.\n - Django: Plantillas.\n - Django: URLs.\n - Django: Vistas.\n- Añade abreviaturas.\n\n## Version 2.0.6\n\nPublicada el 01-10-2025\n\n- Completa documentación de:\n - Django: Puesta en marcha.\n - Django: Aplicaciones.\n - Django: Modelos.\n - Django: URLs.\n - Django: Vistas.\n\n## Version 2.0.5\n\nPublicada el 30-09-2025\n\n- Completa documentación de:\n - Django: Puesta en marcha.\n - Django: Aplicaciones.\n - Django: Modelos.\n\n## Version 2.0.4\n\nPublicada el 29-09-2025\n\n- Completa documentación de:\n - Django: Puesta en marcha.\n - Django: Aplicaciones.\n - Django: Modelos.\n\n## Version 2.0.3\n\nPublicada el 26-09-2025\n\n- Completa documentación de:\n - Historia de la computación.\n - Hablando con la máquina.\n - Introducción a Python.\n - Puesta en marcha.\n\n## Version 2.0.2\n\nPublicada el 22-09-2025\n\n- Completa documentación de:\n - Fundamentos del lenguaje.\n - Expresiones regulares.\n - sqlite.\n - Desarrollo web.\n\n## Version 2.0.1\n\nPublicada el 19-05-2025\n\n- Añade bloques de contenido en la página principal.\n- Añade `README.md` en el repositorio de código.\n" }, { "path": "Dockerfile", "content": "FROM debian\n\nRUN apt-get update && \\\n apt-get install -y curl && \\\n curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh\n\nENV UV_LINK_MODE=copy \\\n PATH=\"/root/.local/bin:$PATH\"\n\nWORKDIR /docs\nCOPY . /docs\n\nCMD [\"uv\", \"run\", \"mkdocs\", \"build\"]\n" }, { "path": "README.md", "content": "# Aprende Python\n\nAprende el lenguaje de programación Python con este manual que cubre los fundamentos del lenguaje, módulos de la librería estándar y paquetes de terceros. Contiene multitud de ejercicios a través de pypas.es y está ajustado a distintos niveles de aprendizaje. Todos los recursos están disponibles vía web utilizando un diseño moderno y completamente gratuito.\n\n![Promo](./promo.jpg)\n\n**La guía definitiva en español para aprender tu lenguaje de programación favorito.**\n\n© Sergio Delgado Quintero.\n" }, { "path": "docs/assets/css/custom.css", "content": "/* \n INSPIRATION: https://github.com/astral-sh/uv/blob/main/mkdocs.template.yml\n MATERIAL COLORS: https://github.com/squidfunk/mkdocs-material/blob/master/src/templates/assets/stylesheets/main/_colors.scss\n DARK & LIGHT STYLES: https://uxplanet.org/create-an-easily-switchable-light-dark-styles-in-figma-ffee3cd542a7\n PATTERNS BASED ON PRIMARY COLOR: https://mycolor.space/?hex=%23009485&sub=1\n*/\n\n/* LIGHT MODE */\n[data-md-color-scheme=\"default\"] {\n /* Modification of theme colors */\n /* --md-code-hl-comment-color: var(--md-primary-fg-color); */\n\n /* Custom colors */\n --blue-color: rgb(23, 143, 255);\n --green-color: rgb(29, 187, 53);\n --orange-color: rgb(254, 160, 47);\n --red-color: rgb(248, 65, 65);\n --yellow-color: rgb(216, 210, 25);\n --pink-color: rgb(177, 36, 137);\n /* Transparent custom colors */\n --blue-transparent-color: rgba(23, 143, 255, 0.5);\n --green-transparent-color: rgba(29, 187, 53, 0.5);\n --orange-transparent-color: rgba(254, 160, 47, 0.5);\n --red-transparent-color: rgba(248, 65, 65, 0.5);\n --yellow-transparent-color: rgba(216, 210, 25, 0.5);\n --pink-transparent-color: rgba(177, 36, 137, 0.5);\n\n .blue {\n color: var(--blue-color);\n }\n .green {\n color: var(--green-color);\n }\n .orange {\n color: var(--orange-color);\n }\n .red {\n color: var(--red-color);\n }\n .yellow {\n color: var(--yellow-color);\n }\n .pink {\n color: var(--pink-color);\n }\n}\n\n/* DARK MODE */\n[data-md-color-scheme=\"slate\"] {\n /* Modification of theme colors */\n /* --md-code-hl-comment-color: var(--md-accent-fg-color); */\n\n /* Custom colors */\n --blue-color: rgb(0, 133, 255);\n --green-color: rgb(32, 203, 73);\n --orange-color: rgb(249, 135, 0);\n --red-color: rgb(233, 44, 44);\n --yellow-color: rgb(231, 231, 21);\n --pink-color: rgb(196, 44, 153);\n\n /* Transparent custom colors */\n --blue-transparent-color: rgba(0, 133, 255, 0.5);\n --green-transparent-color: rgba(32, 203, 73, 0.5);\n --orange-transparent-color: rgba(249, 135, 0, 0.5);\n --red-transparent-color: rgba(233, 44, 44, 0.5);\n --yellow-transparent-color: rgba(231, 231, 21, 0.5);\n --pink-transparent-color: rgba(196, 44, 153, 0.5);\n\n .blue {\n color: var(--blue-color);\n }\n .green {\n color: var(--green-color);\n }\n .orange {\n color: var(--orange-color);\n }\n .red {\n color: var(--red-color);\n }\n .yellow {\n color: var(--yellow-color);\n }\n .pink {\n color: var(--pink-color);\n }\n}\n\n.hl {\n color: var(--md-primary-fg-color);\n}\n\n.acc {\n color: var(--md-accent-fg-color);\n}\n\n.mono {\n font-family: monospace;\n}\n\n.bold {\n font-weight: bold;\n}\n\n.md-nav__link--active {\n font-weight: bold;\n}\n\n@keyframes beat {\n 0%,\n 40%,\n 80%,\n 100% {\n transform: scale(1);\n }\n 20%,\n 60% {\n transform: scale(1.15);\n }\n}\n.beat {\n animation: beat 1000ms infinite;\n}\n\n@keyframes flip {\n /* https://animista.net/play/basic/flip */\n 50% {\n transform: rotateY(-180deg);\n }\n}\n.flip {\n animation: flip 1500ms infinite both;\n}\n\n@keyframes slide {\n /* https://animista.net/play/basic/slide */\n 0% {\n transform: translateX(-1px);\n }\n 50% {\n transform: translateX(1px);\n }\n 100% {\n transform: translateX(-1px);\n }\n}\n.slide {\n animation: slide 1000ms infinite both;\n}\n\n/* Custom exercise admonition */\n:root {\n --md-admonition-icon--brain: url('data:image/svg+xml;charset=utf-8,');\n}\n.md-typeset .admonition.exercise,\n.md-typeset details.exercise {\n border-color: rgb(156, 18, 158);\n}\n.md-typeset .admonition.exercise,\n.md-typeset details.exercise {\n background-color: rgba(156, 18, 158, 0.15);\n}\n.md-typeset .exercise > .admonition-title::before,\n.md-typeset .exercise > summary::before {\n background-color: rgb(156, 18, 158);\n -webkit-mask-image: var(--md-admonition-icon--brain);\n mask-image: var(--md-admonition-icon--brain);\n}\n\nspan.example {\n font-style: italic;\n font-weight: bold;\n color: var(--orange-color);\n span.twemoji {\n margin-left: -0.15rem;\n margin-right: -0.2rem;\n margin-top: 0.1rem;\n }\n}\n\nspan.pyversion {\n span.version {\n font-size: smaller;\n }\n span.twemoji {\n margin-right: -0.1rem;\n }\n}\n\nspan.dj-level {\n width: fit-content;\n display: block;\n font-size: smaller;\n color: rgb(230, 230, 230);\n padding: 0.03rem 0.3rem 0.03rem 0.3rem;\n border-radius: 0.2rem;\n background: gray;\n}\n\n/* https://github.com/squidfunk/mkdocs-material/issues/3453#issuecomment-2407192662 */\n.md-tooltip {\n top: inherit;\n left: inherit;\n margin-left: 12px;\n margin-top: 7px;\n}\n\n/* https://mkdocstrings.github.io/recipes/#prevent-selection-of-prompts-and-output-in-python-code-blocks */\n.highlight .gp,\n.highlight .gt,\n.highlight .gr,\n.highlight .go {\n /* Generic.Prompt, Generic.Output */\n user-select: none;\n}\n\n.white {\n background-color: white;\n display: inline-block;\n}\n\n.uv {\n color: #de5fe9;\n}\n\n/* Fix icon alignment inside links */\n\na span.twemoji {\n vertical-align: middle !important;\n}\n" }, { "path": "docs/assets/js/clipboard.js", "content": "document.addEventListener(\"DOMContentLoaded\", function () {\n document.body.addEventListener(\"click\", function (event) {\n // Verifica si se hizo clic en un botón de copiar\n const copyButton = event.target.closest(\"button.md-code__button\");\n if (!copyButton) return;\n\n // Encuentra el bloque de código asociado\n const preBlock = copyButton.closest(\"pre\");\n const codeBlock = preBlock ? preBlock.querySelector(\"code\") : null;\n if (!codeBlock) return;\n\n // Obtiene el texto del bloque de código\n const selectedLines = codeBlock.querySelectorAll(\"span.hll\");\n if (selectedLines.length > 0) {\n // Si hay líneas resaltadas, copia solo esas líneas\n var codeText = Array.from(selectedLines)\n .map((line) => line.textContent || line.innerText)\n .join(\"\\n\");\n } else {\n // Si no hay líneas resaltadas, copia todo el bloque de código\n var codeText = codeBlock.textContent || codeBlock.innerText;\n }\n\n // Filtra y elimina los prompts \">>>\", \"...\", y \"$\" al inicio de las líneas\n codeText = codeText\n .split(\"\\n\")\n .filter(\n (line) =>\n line.startsWith(\">\") || // Contempla \">>>\" y \">\"\n line.startsWith(\"...\") ||\n line.startsWith(\"$\"),\n ) // Solo instrucciones\n .map((line) => line.replace(/^(>+|\\.\\.\\.|\\$)\\s?/, \"\")) // Elimina \">\", \">>>\", \"...\" o \"$\"\n .join(\"\\n\");\n\n // Si el bloque no es de sesión interactiva o Bash, copia todo el contenido\n if (codeText.trim() === \"\") {\n // Limpia las líneas resaltadas (hl_lines)\n codeText = codeBlock.textContent || codeBlock.innerText; // Usamos textContent para evitar problemas de espaciado\n }\n\n // Copia el código limpio al portapapeles\n navigator.clipboard.writeText(codeText).then(() => {\n // Opcional: Mostrar feedback visual en el botón\n copyButton.classList.add(\"copied\");\n setTimeout(() => copyButton.classList.remove(\"copied\"), 1000);\n });\n\n // Evita que el evento siga propagándose y se copie el código original\n event.stopPropagation();\n event.preventDefault();\n });\n});\n" }, { "path": "docs/assets/js/mathjax.js", "content": "window.MathJax = {\n tex: {\n inlineMath: [[\"\\\\(\", \"\\\\)\"]],\n displayMath: [[\"\\\\[\", \"\\\\]\"]],\n processEscapes: true,\n processEnvironments: true,\n },\n options: {\n ignoreHtmlClass: \".*|\",\n processHtmlClass: \"arithmatex\",\n },\n};\n\ndocument$.subscribe(() => {\n MathJax.startup.output.clearCache();\n MathJax.typesetClear();\n MathJax.texReset();\n MathJax.typesetPromise();\n});\n\ncomponent$.subscribe(({ ref }) => {\n if (ref.classList.contains(\"md-annotation\")) MathJax.typesetPromise([ref]);\n});\n" }, { "path": "docs/core/controlflow/conditionals.md", "content": "---\nicon: material/call-split\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Control de flujo\n - Condicionales\n---\n\n# Condicionales { #conditionals }\n\n![Banner](images/conditionals/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEn esta sección estudiaremos las sentencias `if` y `match-case` de _Python_ junto a las distintas variantes que pueden asumir, pero antes de eso introduciremos algunas cuestiones generales de _escritura de código_.\n\n## Definición de bloques { #blocks }\n\nA diferencia de otros lenguajes que utilizan _llaves_ para definir los bloques de código (véase C o Java), cuando Guido Van Rossum [diseñó Python](../introduction/python.md#python) quiso evitar estos caracteres por considerarlos innecesarios.\n\nEs por ello que en Python los bloques de código se definen a través de **espacios en blanco**, preferiblemente :four: espacios en blanco.[^1]\n\n![Dark image](images/conditionals/four-spaces-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/conditionals/four-spaces-light.svg#only-light)\n\n!!! tip \"Adaptación\"\n\n Esto puede resultar extraño e (incluso) incómodo a personas que vienen de otros lenguajes de programación pero desaparece rápido y se siente natural a medida que se escribe código.\n\n## Comentarios { #comments }\n\nLos comentarios son anotaciones que podemos incluir en nuestro programa y que nos permiten aclarar ciertos aspectos del código. Estas indicaciones son ignoradas por el intérprete de Python.\n\nLos comentarios se incluyen usando el símbolo almohadilla `#!python #` y comprenden desde ahí hasta el final de la línea.\n\n```python\n# Universe age expressed in days\nuniverse_age = 13800 * (10 ** 6) * 365\n```\n\nLos comentarios también pueden aparecer en la misma línea de código, aunque la [guía de estilo de Python](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#inline-comments) no aconseja usarlos en demasía:\n\n```python\nstock = 0 # Release additional articles\n```\n\nReglas para escribir buenos comentarios[^2]:\n\n1. Los comentarios no deberían duplicar el código.\n2. Los buenos comentarios no arreglan un código poco claro.\n3. Si no puedes escribir un comentario claro, puede haber un problema en el código.\n4. Los comentarios deberían evitar la confusión, no crearla.\n5. Usa comentarios para explicar código no idiomático.\n6. Proporciona enlaces a la fuente original del código copiado.\n7. Incluye enlaces a referencias externas que sean de ayuda.\n8. Añade comentarios cuando arregles errores.\n9. Usa comentarios para destacar implementaciones incompletas.\n\n## Ancho del código { #code-width }\n\nLos programas suelen ser más legibles cuando las líneas no son excesivamente largas. La longitud máxima de línea recomendada por la [guía de estilo de Python](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#maximum-line-length) es de **80 caracteres**.\n\nSin embargo, esto genera una [cierta controversia](https://richarddingwall.name/2008/05/31/is-the-80-character-line-limit-still-relevant/) hoy en día, ya que los tamaños de pantalla han aumentado y las resoluciones son mucho mayores que hace años. Así las líneas de más de 80 caracteres se siguen visualizando correctamente. Hay personas que son más estrictas con este límite y otras más flexibles.\n\nEn caso de que queramos **romper una línea de código** demasiado larga, tenemos dos opciones:\n\n=== \"Usar la _barra invertida_ \"\n\n ```pycon\n >>> factorial = factorial(n) * factorial(n - 1) * factorial(n - 2) * factorial(n -3) * factorial(n - 4) * factorial(n - 5)\n \n >>> factorial = factorial(n) * \\\n ... factorial(n - 1) * \\\n ... factorial(n - 2) * \\\n ... factorial(n - 3) * \\\n ... factorial(n - 4) * \\\n ... factorial(n - 5)\n ```\n\n=== \"Usar los _paréntesis_\"\n\n ```pycon\n >>> factorial = factorial(n) * factorial(n - 1) * factorial(n - 2) * factorial(n -3) * factorial(n - 4) * factorial(n - 5)\n \n >>> factorial = (factorial(n - 1) *\n ... factorial(n - 2) *\n ... factorial(n - 3) *\n ... factorial(n - 4) *\n ... factorial(n - 5))\n ```\n\n## La sentencia `if` { #if }\n\nLa sentencia condicional en Python (al igual que en muchos otros lenguajes de programación) es `if`. En su escritura debemos añadir una **expresión de comparación** terminando con **dos puntos** al final de la línea.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> temperature = 40\n\n>>> if temperature > 35:\n... print('Aviso por alta temperatura')\n...\nAviso por alta temperatura\n```\n\n!!! note \"Paréntesis\"\n\n Nótese que en Python no es necesario incluir paréntesis `(` y `)` al escribir condiciones. Hay ocasiones que es recomendable por claridad o por establecer prioridades.\n\nEn el caso anterior se puede ver claramente que la condición se cumple y por tanto se ejecuta la instrucción que tenemos dentro del cuerpo de la condición. Pero podría no ser así. Para controlar ese caso existe la sentencia `else`.\n\nVeamos el mismo ejemplo:material-flash: anterior pero añadiendo esta variante:\n\n```pycon\n>>> temperature = 20\n\n>>> if temperature > 35:\n... print('Aviso por alta temperatura')\n... else:\n... print('Parámetros normales')\n...\nParámetros normales\n```\n\nPodríamos tener incluso condiciones dentro de condiciones, lo que se viene a llamar técnicamente **condiciones anidadas**[^3].\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: ampliando el caso anterior:\n\n```pycon\n>>> temperature = 28\n\n>>> if temperature < 20:\n... if temperature < 10:\n... print('Nivel azul')\n... else:\n... print('Nivel verde')\n... else:\n... if temperature < 30:\n... print('Nivel naranja')\n... else:\n... print('Nivel rojo')\n...\nNivel naranja\n```\n\nPython nos ofrece una mejora en la escritura de condiciones anidadas cuando aparecen consecutivamente un `else` y un `if`. Podemos sustituirlos por la sentencia `elif`:\n\n![Dark image](images/conditionals/elif-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/conditionals/elif-light.svg#only-light)\n\nApliquemos esta mejora al código del ejemplo:material-flash: anterior:\n\n```pycon\n>>> temperature = 28\n\n>>> if temperature < 20:\n... if temperature < 10:\n... print('Nivel azul')\n... else:\n... print('Nivel verde')\n... elif temperature < 30:\n... print('Nivel naranja')\n... else:\n... print('Nivel rojo')\n...\nNivel naranja\n```\n\n## Asignaciones condicionales { #if-assignments }\n\nSupongamos que queremos asignar un nivel de riesgo de incendio en función de la temperatura.\n\nEn su ^^versión clásica^^ escribiríamos algo como:\n\n```pycon\n>>> temperature = 35\n\n>>> if temperature < 30:\n... fire_risk = 'LOW'\n... else:\n... fire_risk = 'HIGH'\n...\n\n>>> fire_risk\n'HIGH'\n```\n\nSin embargo, esto lo podríamos abreviar con una **asignación condicional de una única línea**:\n\n```pycon\n>>> fire_risk = 'LOW' if temperature < 30 else 'HIGH'\n\n>>> fire_risk\n'HIGH'\n```\n\n:material-check-all:{ .blue } Con la experiencia, este tipo de construcciones cada vez son más utilizadas ya que condensan información pero mantienen legibilidad.\n\n## Operadores de comparación { #comparation-operators }\n\nCuando escribimos condiciones debemos incluir alguna expresión de comparación. Para usar estas expresiones es fundamental conocer los **operadores** que nos ofrece Python:\n\n| Operador | Símbolo |\n| ----------------- | ------------- |\n| Igualdad | `#!python ==` |\n| Desigualdad | `#!python !=` |\n| Menor que | `#!python <` |\n| Menor o igual que | `#!python <=` |\n| Mayor que | `#!python >` |\n| Mayor o igual que | `#!python >=` |\n\nA continuación veremos una serie de **_ejemplos_**{ .orange }:material-flash:{ .orange } con expresiones de comparación. Téngase en cuenta que estas expresiones habría que incluirlas dentro de la sentencia condicional en el caso de que quisiéramos tomar una acción concreta:\n\n```pycon\n>>> value = 8\n\n>>> value == 8\nTrue\n\n>>> value != 8\nFalse\n\n>>> value < 12\nTrue\n\n>>> value <= 7\nFalse\n\n>>> value > 4\nTrue\n\n>>> value >= 9\nFalse\n```\n\nPython ofrece la posibilidad de ver si un valor está entre dos límites de una manera muy sencilla.\n\nAsí, por ejemplo:material-flash:, para descubrir si $x \\in [4, 12]$ haríamos:\n\n```pycon\n>>> 4 <= x <= 12\nTrue\n```\n\n!!! note \"Notas\"\n\n 1. Una expresión de comparación siempre devuelve un valor «booleano», es decir `#!python True` o `#!python False`.\n 2. El uso de paréntesis, en función del caso, puede aclarar la expresión de comparación.\n\n## Operadores lógicos { #logical-operators }\n\nPodemos escribir condiciones más complejas usando los **operadores lógicos**:\n\n| Operador | Símbolo |\n| --------- | -------------- |\n| «Y» lógico | `#!python and` |\n| «O» lógico | `#!python or` |\n| «No» lógico | `#!python not` |\n\nA continuación veremos una serie de **_ejemplos_**{ .orange }:material-flash:{ .orange } con expresiones lógicas. Téngase en cuenta que estas expresiones habría que incluirlas dentro de la sentencia condicional en el caso de que quisiéramos tomar una acción concreta:\n\n```pycon\n>>> x = 8\n\n>>> x > 4 or x > 12 # True or False\nTrue\n\n>>> x < 4 or x > 12 # False or False\nFalse\n\n>>> x > 4 and x > 12 # True and False\nFalse\n\n>>> x > 4 and x < 12 # True and True\nTrue\n\n>>> not(x != 8) # not False\nTrue\n```\n\nVéanse las **tablas de la verdad** para cada operador lógico:\n\n![Tablas de la verdad](images/conditionals/truth-tables.svg)\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `leap-year`\n\n### Cortocircuito lógico { #short-circuit }\n\nEs interesante comprender que las expresiones lógicas **no se evalúan por completo si se dan una serie de circunstancias**. Aquí es donde surge el concepto de ^^cortocircuito^^ (lógico) que no es más que una forma de identificar este escenario.\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que utilizamos un **teléfono móvil** que mide su nivel de batería mediante la variable `power` con valores que van desde 0% a 100% y su cobertura 4G mediante la variable `signal_4g` que va desde 0% a 100%.\n\n=== \"Cortocircuito AND :material-gate-and:\"\n\n Para poder ^^enviar un mensaje^^ por Telegram el teléfono necesita tener al menos un 25% de batería y al menos un 10% de cobertura:\n\n ```pycon\n >>> power = 10\n >>> signal_4g = 60\n\n >>> power > 25 and signal_4g > 10\n False\n ```\n\n ``` mermaid\n graph LR\n and{and}\n power(power > 25)\n signal(signal_4g > 10)\n result(((False)))\n power -- False --> and\n and -.-> signal\n and ==> result\n ```\n\n :material-check-all:{ .blue } Dado que estamos en un `#!python and` y la primera condición `#!python power > 25` no se cumple, se produce un cortocircuito y no se sigue evaluando el resto de la expresión porque ya se sabe que va a dar `#!python False`.\n\n=== \"Cortocircuito OR :material-gate-or:\"\n\n Para poder ^^hacer una llamada VoIP^^ necesitamos tener al menos un 40% de batería o al menos un 30% de cobertura:\n\n ```pycon\n >>> power = 50\n >>> signal_4g = 20\n \n >>> power > 40 or signal_4g > 30\n True\n ```\n\n ``` mermaid\n graph LR\n or{or}\n power(power > 40)\n signal(signal_4g > 30)\n result(((True)))\n power -- True --> or\n or -.-> signal\n or ==> result\n ```\n\n :material-check-all:{ .blue } Dado que estamos en un `#!python or` y la primera condición `#!python power > 40` se cumple, se produce un cortocircuito y no se sigue evaluando el resto de la expresión porque ya se sabe que va a dar `#!python True`.\n\n!!! note \"Evaluación\"\n\n Si no se produjera un cortocircuito en la evaluación de la expresión, se seguiría comprobando todas las condiciones posteriores hasta llegar al final de la misma.\n\n### «Booleanos» en condiciones { #boolean }\n\nCuando queremos preguntar por la **veracidad** de una determinada variable «booleana» en una condición, la primera aproximación que parece razonable es usar lo que ya conocemos.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash::\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> is_cold = True\n\n>>> if is_cold == True:#(1)!\n... print('Coge chaqueta')\n... else:\n... print('Usa camiseta')\n...\nCoge chaqueta\n```\n{ .annotate }\n\n1. :fontawesome-solid-triangle-exclamation:{ .red } No es la manera ~~correcta~~ pitónica.\n\nPero la manera «obvia» de hacerlo en Python es la siguiente:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> if is_cold:\n... print('Coge chaqueta')\n... else:\n... print('Usa camiseta')\n...\nCoge chaqueta\n```\n\nHemos visto una comparación para un valor «booleano» verdadero (`#!python True`). En el caso de que la comparación fuera para un valor falso lo haríamos así:\n\n```pycon\n>>> is_cold = False\n\n>>> if not is_cold:#(1)!\n... print('Usa camiseta')\n... else:\n... print('Coge chaqueta')\n...\nUsa camiseta\n```\n{ .annotate }\n\n1. :material-approximately-equal: `#!python if is_cold == False:`\n\nDe hecho, si lo pensamos, estamos reproduciendo bastante bien el _lenguaje natural_:\n\n- Si hace frío :material-arrow-right-box: coge chaqueta.\n- Si no hace frío :material-arrow-right-box: usa camiseta.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `marvel-akinator`\n\n### Valor nulo { #none }\n\n`#!python None` es un valor especial de Python que almacena el **valor nulo**[^4]. Veamos cómo se comporta al incorporarlo en condiciones de veracidad.\n\nVeamos un sencillo ejemplo:material-flash: para ilustrar su comportamiento:\n\n```pycon\n>>> value = None\n\n>>> if value:\n... print('Value has some useful value')\n... else:\n... print('Value seems to be void')#(1)!\n...\nValue seems to be void\n```\n{ .annotate }\n\n1. `value` podría contener `#!python None`, `#!python False` o cualquier otra expresión cuya veracidad fuera falsa.\n\nPara distinguir `#!python None` de los valores propiamente booleanos, se recomienda el uso del operador `#!python is`:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> value = None\n\n>>> if value is None:\n... print('Value is clearly None')\n... else:\n... print('Value has some useful value')\n...\nValue is clearly None\n```\n\nDe igual forma, podemos usar esta construcción para el caso contrario. La forma «pitónica» de preguntar **si algo no es nulo** es la siguiente:\n\n```pycon\n>>> value = 99\n\n>>> if value is not None:\n... print(f'{value=}')\n...\nvalue=99\n```\n\n#### ¿Por qué usar `is`? { #why-is }\n\nCabe preguntarse por qué utilizamos `#!python is` en vez del operador `#!python ==` al comprobar si un valor es nulo, ya que ambas aproximaciones nos dan el mismo resultado[^5]:\n\n```pycon\n>>> value = None\n\n>>> value is None\nTrue\n\n>>> value == None\nTrue\n```\n\nLa respuesta es que el operador `#!python is` comprueba únicamente si los identificadores (posiciones en memoria) de dos objetos son iguales, mientras que la comparación `#!python ==` puede englobar [muchas otras acciones](../modularity/oop.md#magic-methods). De este hecho se deriva que su ejecución sea mucho más rápida y que se eviten «falsos positivos».\n\nCuando ejecutamos un programa Python existe una serie de ^^objetos precargados en memoria^^. Uno de ellos es `#!python None`.\n\nLo podemos comprobar con el siguiente ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> id(None)\n4314501456\n```\n\nCualquier variable que igualemos al valor nulo, únicamente será una referencia al mismo objeto `#!python None` en memoria:\n\n```pycon\n>>> value = None\n\n>>> id(value)\n4314501456\n```\n\nPor lo tanto, ver si un objeto es `#!python None` es simplemente comprobar que su «id» coincida con el de `#!python None`, que es exactamente el cometido del operador `#!python is`:\n\n```pycon\n>>> id(value) == id(None)\nTrue\n\n>>> value is None\nTrue\n```\n\n## Veracidad { #truthiness }\n\nCuando trabajamos con expresiones que incorporan valores «booleanos», se produce una [conversión implícita](../datatypes/numbers.md#implicit-typecast) que transforma los tipos de datos involucrados a valores `#!python True` o `#!python False`.\n\nLo primero que debemos entender de cara a comprobar la **veracidad** son los valores que evalúan a falso o evalúan a verdadero.\n\nA continuación se muestra un listado de los **únicos items** que evalúan a `#!python False` en Python:\n\n```pycon\n>>> bool(False)\nFalse\n\n>>> bool(None)\nFalse\n\n>>> bool(0)\nFalse\n\n>>> bool(0.0)\nFalse\n\n>>> bool('')#(1)!\nFalse\n\n>>> bool([])#(2)!\nFalse\n\n>>> bool(())#(3)!\nFalse\n\n>>> bool({})#(4)!\nFalse\n\n>>> bool(set())#(5)!\nFalse\n```\n{ .annotate }\n\n1. La cadena vacía.\n2. La lista vacía.\n3. La tupla vacía.\n4. El diccionario vacío.\n5. El conjunto vacío.\n\n:material-check-all:{ .blue } El resto de objetos en Python evalúan a `#!python True`.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash: de objetos que evalúan a `#!python True` en Python:\n\n```pycon\n>>> bool('False')\nTrue\n\n>>> bool(' ')\nTrue\n\n>>> bool(1e-10)\nTrue\n\n>>> bool([0])\nTrue\n\n>>> bool('🦆')\nTrue\n```\n\n### Asignación lógica { #logical-assignment }\n\nEs posible utilizar [operadores lógicos](#logical-operators) en sentencias de asignación sacando partido de las tablas de la verdad que funcionan para estos casos.\n\n=== \"Asignación mediante AND :material-gate-and:\"\n\n Veamos un ejemplo:material-flash: de asignación lógica utilizando el operador `#!python and`:\n\n ```pycon\n >>> b = 0\n >>> c = 5\n \n >>> a = b and c#(1)!\n \n >>> a\n 0\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Se trata de una expresión lógica en la que se aplica conversión implícita de los valores enteros a valores «booleanos». En este sentido el valor de `b` evalúa a `#!python False` ya que es 0. Al estar usando un operador `#!python and` se produce un [cortocircuito lógico:material-flash-outline:](#short-circuit) y se asigna el valor de la `b` a la variable `a`.\n\n=== \"Asignación mediante OR :material-gate-or:\"\n\n Veamos un ejemplo:material-flash: de asignación lógica utilizando el operador `#!python or`:\n\n ```pycon hl_lines=\"4\"\n >>> b = 0\n >>> c = 5\n\n >>> a = b or c#(1)!\n\n >>> a\n 5\n ```\n { .annotate }\n\n 1. Se trata de una expresión lógica en la que se aplica conversión implícita de los valores enteros a valores «booleanos». En este sentido el valor de `b` evalúa a `#!python False` ya que es 0. Al estar usando un operador `#!python or` se continúa a la segunda parte donde el valor de la variable `c` evalúa a `#!python True` ya que es 5. Por tanto se asigna dicho valor a la variable `a`.\n \n## Sentencia `match-case` { #match-case }\n\nUna de las novedades más esperadas de Python :octicons-tag-24: 3.10 fue el llamado [Structural Pattern Matching](https://peps.python.org/pep-0636/) que introdujo en el lenguaje una nueva sentencia condicional. Ésta se podría asemejar a la sentencia «switch» que ya existe en otros lenguajes de programación.\n\n### Comparando valores { #comparing-values }\n\nEn su versión más simple, el «pattern matching» permite comparar un valor de entrada con una serie de literales. Algo así como un conjunto de sentencias «if» encadenadas.\n\nVeamos esta primera aproximación mediante un ejemplo:material-flash: donde mostramos un color a partir de su [codificación RGB](https://es.wikipedia.org/wiki/RGB#Codificaci%C3%B3n_hexadecimal_del_color):\n\n```pycon\n>>> color = '#FF0000'\n\n>>> match color:\n... case '#FF0000':\n... print('🔴')\n... case '#00FF00':\n... print('🟢')\n... case '#0000FF':\n... print('🔵')\n...\n🔴\n```\n\n¿Qué ocurre si el valor que comparamos no existe entre las opciones disponibles? Pues en principio, nada, ya que este caso no está cubierto. Si lo queremos controlar, hay que añadir una nueva regla utilizando el subguión `_` como patrón:\n\n```pycon\n>>> color = '#AF549B'\n\n>>> match color:\n... case '#FF0000':\n... print('🔴')\n... case '#00FF00':\n... print('🟢')\n... case '#0000FF':\n... print('🔵')\n... case _:\n... print('Unknown color!')\n...\nUnknown color!\n```\n\nHay que tener cuidado con un detalle. Si estás pensando en usar constantes para definir los valores que puede tomar el color, que sepas que esto te va a fallar:\n\n```pycon\n>>> RED_HEXA = '#FF0000'\n>>> GREEN_HEXA = '#00FF00'\n>>> BLUE_HEXA = '#0000FF'\n\n>>> match color:\n... case RED_HEXA:\n... print('🔴')\n... case GREEN_HEXA:\n... print('🟢')\n... case BLUE_HEXA:\n... print('🔵')\n... case _:\n... print('Unknown color!')\n Cell In[4], line 2\n case RED_HEXA:\n ^\nSyntaxError: name capture 'RED_HEXA' makes remaining patterns unreachable\n```\n\nEsto se debe a que Python trata a las constantes `#!python RED_HEXA GREEN_HEXA BLUE_HEXA` como nombres de variables y trata de aplicar el [patrón de captura](https://peps.python.org/pep-0634/#capture-patterns) sobre `match-case`[^6].\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `simple-op`\n\n### Patrones avanzados { #advanced-patterns }\n\nLa sentencia `match-case` va mucho más allá de una simple comparación de valores. Con ella podremos deconstruir estructuras de datos, capturar elementos o mapear valores.\n\nVamos a plantear un ejemplo:material-flash: donde partimos de una [tupla](../datastructures/tuples.md) que representará un punto en el plano (2 coordenadas) o en el espacio (3 coordenadas). Lo primero que vamos a hacer es detectar en qué dimensión se encuentra el punto:\n\n```pycon\n>>> point = (2, 5)\n\n>>> match point:\n... case (x, y):\n... print(f'({x},{y}) is in plane')\n... case (x, y, z):\n... print(f'({x},{y},{z}) is in space')\n...\n(2,5) is in plane\n\n>>> point = (3, 1, 7)\n\n>>> match point:\n... case (x, y):\n... print(f'({x},{y}) is in plane')\n... case (x, y, z):\n... print(f'({x},{y},{z}) is in space')\n...\n(3,1,7) is in space\n```\n\nSin embargo esta aproximación permitiría tratar un punto formado por cadenas de texto...\n\n```pycon\n>>> point = ('2', '5')\n\n>>> match point:\n... case (x, y):\n... print(f'({x},{y}) is in plane')\n... case (x, y, z):\n... print(f'({x},{y},{z}) is in space')\n...\n(2,5) is in plane\n```\n\nPor tanto debemos restringir nuestros patrones a valores enteros:\n\n=== \"Strings bajo control\"\n\n ```pycon\n >>> point = ('2', '5')\n \n >>> match point:\n ... case (int(), int()):\n ... print(f'{point} is in plane')\n ... case (int(), int(), int()):\n ... print(f'{point} is in space')\n ... case _:\n ... print('Unknown!')\n ...\n Unknown!\n ```\n\n=== \"Sigue funcionando con enteros\"\n\n ```pycon\n >>> point = (3, 9, 1)\n \n >>> match point:\n ... case (int(), int()):\n ... print(f'{point} is in plane')\n ... case (int(), int(), int()):\n ... print(f'{point} is in space')\n ... case _:\n ... print('Unknown!')\n ...\n (3, 9, 1) is in space\n ```\n\nImaginemos ahora que nos piden calcular la distancia del punto al origen. Debemos tener en cuenta que, a priori, desconocemos si el punto está en el plano o en el espacio:\n\n```pycon\n>>> point = (8, 3, 5)\n\n>>> match point:\n... case (int(x), int(y)):\n... dist_to_origin = (x ** 2 + y ** 2) ** (1 / 2)\n... case (int(x), int(y), int(z)):\n... dist_to_origin = (x ** 2 + y ** 2 + z ** 2) ** (1 / 2)\n... case _:\n... print('Unknown!')\n...\n\n>>> dist_to_origin\n9.899494936611665\n```\n\nCon este enfoque, nos aseguramos que los puntos de entrada deben tener todas sus coordenadas como valores enteros:\n\n```pycon\n>>> point = ('8', 3, 5) # Nótese el 8 como \"string\"\n\n>>> match point:\n... case (int(x), int(y)):\n... dist_to_origin = (x ** 2 + y ** 2) ** (1 / 2)\n... case (int(x), int(y), int(z)):\n... dist_to_origin = (x ** 2 + y ** 2 + z ** 2) ** (1 / 2)\n... case _:\n... print('Unknown!')\n...\nUnknown!\n```\n\nCambiando de ejemplo:material-flash:, veamos un fragmento de código en el que tenemos que **comprobar la estructura de un bloque de autenticación** definido mediante un [diccionario](../datastructures/dicts.md). Los métodos válidos de autenticación son únicamente dos: bien usando nombre de usuario y contraseña, o bien usando correo electrónico y «token» de acceso. Además, los valores deben venir en formato cadena de texto:\n\n```pycon\n>>> auths = [\n... {'username': 'sdelquin', 'password': '1234'},\n... {'email': 'sdelquin@gmail.com', 'token': '4321'},\n... {'email': 'test@test.com', 'password': 'ABCD'},\n... {'username': 'sdelquin', 'password': 1234}\n... ]\n\n>>> for auth in auths:\n... print(auth)\n... match auth:\n... case {'username': str(username), 'password': str(password)}:\n... print('Authenticating with username and password')\n... print(f'{username}: {password}')\n... case {'email': str(email), 'token': str(token)}:\n... print('Authenticating with email and token')\n... print(f'{email}: {token}')\n... case _:\n... print('Authenticating method not valid!')\n... print('---')\n...\n{'username': 'sdelquin', 'password': '1234'}\nAuthenticating with username and password\nsdelquin: 1234\n---\n{'email': 'sdelquin@gmail.com', 'token': '4321'}\nAuthenticating with email and token\nsdelquin@gmail.com: 4321\n---\n{'email': 'test@test.com', 'password': 'ABCD'}\nAuthenticating method not valid!\n---\n{'username': 'sdelquin', 'password': 1234}\nAuthenticating method not valid!\n---\n```\n\nAún un último ejemplo:material-flash: que determina, dada la edad de una persona, si puede o no beber alcohol:\n\n```pycon\n>>> age = 21\n\n>>> match age:\n... case 0 | None:#(1)!\n... print('Not a person')\n... case n if n < 17:#(2)!\n... print('Nope')\n... case n if n < 22:#(3)!\n... print('Not in the US')\n... case _:\n... print('Yes')\n...\nNot in the US\n```\n{ .annotate }\n\n1. Nótese el uso del OR...\n2. Uso de condicional en la propia expresión.\n3. Uso de condicional en la propia expresión.\n\n## Operador morsa { #walrus }\n\nPython :octicons-tag-24: 3.8 introdujo el ^^polémico^^ [operador morsa](https://peps.python.org/pep-0572/)[^7] `#!python :=` que permitía unificar sentencias de asignación dentro de expresiones.\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que computamos el **perímetro de una circunferencia**, indicando al usuario que debe incrementarlo siempre y cuando no llegue a un mínimo establecido.\n\n=== \"Versión clásica\"\n\n ```pycon\n >>> radius = 4.25\n ... perimeter = 2 * 3.14 * radius\n ... if perimeter < 100:\n ... print('Increase radius to reach minimum perimeter')\n ... print('Actual perimeter: ', perimeter)\n ...\n Increase radius to reach minimum perimeter\n Actual perimeter: 26.69\n ```\n\n=== \"Versión con operador morsa\"\n\n ```pycon hl_lines=\"2\"\n >>> radius = 4.25\n ... if (perimeter := 2 * 3.14 * radius) < 100:\n ... print('Increase radius to reach minimum perimeter')\n ... print('Actual perimeter: ', perimeter)\n ...\n Increase radius to reach minimum perimeter\n Actual perimeter: 26.69\n ```\n\n!!! tip \"Equilibro\"\n\n Como hemos comprobado, el operador morsa permite realizar asignaciones dentro de expresiones, lo que, en muchas ocasiones, permite obtener un código más compacto. Sería conveniente encontrar un equilibrio entre la expresividad y la legibilidad.\n\n??? danger \"Renuncia de Guido van Rossum\"\n\n La adopción del «walrus operator» en el lenguaje fue una de las polémicas más polarizadas en la historia reciente de Python. Tal es así, que al día siguiente de que Guido van Rossum aceptara su introducción en el lenguaje, tuvo un aluvión de críticas que colmaron la paciencia del creador holandés. Así las cosas, Guido escribió [esta carta](https://www.mail-archive.com/python-committers@python.org/msg05628.html) abandonando su puesto como líder y transfiriendo su poder de decisión sobre Python; y terminaba con un «I'm tired, and need a very long break.»\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `rps`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `min3values`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `blood-donation`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `facemoji`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `shortcuts`\n\n\n\n[^1]: Reglas de indentación definidas en [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/#indentation).\n[^2]: Fuente: [Best practices for writing code comments](https://stackoverflow.blog/2021/12/23/best-practices-for-writing-code-comments/)\n[^3]: El anidamiento (o «nesting») hace referencia a incorporar sentencias unas dentro de otras mediante la inclusión de diversos niveles de profunidad (indentación).\n[^4]: El valor nulo se conoce en otros lenguajes de programación como `nil`, `null`, `nothing`, ...\n[^5]: Uso de `#!python is` en comparación de valores nulos explicada [aquí](https://jaredgrubb.blogspot.com/2009/04/python-is-none-vs-none.html) por Jared Grubb.\n[^6]: El error está perfectamente analizado en [esta respuesta de StackOverflow](https://stackoverflow.com/a/67525259).\n[^7]: Se denomina así porque el operador `#!python :=` tiene similitud con los colmillos de una morsa.\n" }, { "path": "docs/core/controlflow/index.md", "content": "# Control de flujo\n\nEl control de flujo en programación se refiere a la manera en que se determina el orden en que se ejecutan las instrucciones de un programa. En lugar de seguir una secuencia lineal, los programas pueden tomar decisiones, repetir bloques de código o desviar la ejecución según ciertas condiciones. Esto se logra mediante estructuras como condicionales (if, else), bucles (for, while) y declaraciones de control como break o continue. Dominar el control de flujo es clave para desarrollar programas dinámicos y adaptables, capaces de responder a distintos escenarios. En este capítulo, aprenderás cómo utilizar estas estructuras en Python para crear algoritmos más complejos y eficientes.\n" }, { "path": "docs/core/controlflow/loops.md", "content": "---\nicon: material/dots-circle\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Control de flujo\n - Bucles\n---\n\n# Bucles { #loops }\n\n![Banner](images/loops/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nCuando queremos hacer algo más de una vez, necesitamos recurrir a un **bucle**. En esta sección veremos las distintas sentencias en Python que nos permiten repetir un bloque de código.\n\n## La sentencia `while` { #while }\n\nEl primer mecanismo que existe en Python para repetir instrucciones es usar la sentencia `#!python while`. La semántica tras esta sentencia es: «Mientras se cumpla una condición[^1] haz algo».\n\nVeamos un primer ejemplo:material-flash: con un sencillo bucle que repite un saludo mientras así se desee:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> want_greet = 'S'#(1)!\n\n>>> while want_greet == 'S':#(2)!\n... print('Hola qué tal!')\n... want_greet = input('¿Quiere otro saludo? [S/N] ')\n... print('Que tenga un buen día')\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] N\nQue tenga un buen día\n```\n{ .annotate }\n\n1. Importante dar un valor inicial.\n2. - La condición del bucle se comprueba en cada nueva **iteración** (repetición).\n - En este caso chequeamos que la variable `want_greet` sea igual a `#!python 'S'`.\n\n!!! note \"Iteración\"\n\n En este contexto, llamamos **iteración** a cada «repetición» del bucle. **Iterar** significa «repetir» una determinada acción.\n\n### Romper un bucle while { #while-break }\n\nPython ofrece la posibilidad de romper o finalizar un bucle antes de que se cumpla la condición de parada.\n\nSupongamos que en el ejemplo:material-flash: anterior establecemos **un máximo de 4 saludos**:\n\n```pycon hl_lines=\"11\"\n>>> MAX_GREETS = 4\n\n>>> num_greets = 0\n>>> want_greet = 'S'\n\n>>> while want_greet == 'S':\n... print('Hola qué tal!')\n... num_greets += 1\n... if num_greets == MAX_GREETS:\n... print('Número máximo de saludos alcanzado')\n... ┌────── break\n... ↓ want_greet = input('¿Quiere otro saludo? [S/N] ')\n... print('Que tenga un buen día')\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\nNúmero máximo de saludos alcanzado\nQue tenga un buen día\n```\n\nComo hemos visto en este ejemplo, `#!python break` nos permite finalizar el bucle una vez que hemos llegado al máximo número de saludos. Pero si no hubiéramos llegado a dicho límite, el bucle habría seguido hasta que el usuario indicara que no quiere más saludos.\n\n??? abstract \"Solución alternativa\"\n\n Otra forma de resolver este ejercicio sería incorporar la (segunda) condición al bucle:\n\n ```python\n while want_greet == 'S' and num_questions < MAX_GREETS:\n ...\n ```\n\n#### Comprobar la rotura { #while-else }\n\nPython nos ofrece la posibilidad de **detectar si el bucle ha acabado de forma ordinaria**, esto es, ha finalizado por no cumplirse la condición establecida.\n\nPara ello podemos hacer uso de la sentencia `#!python else` como parte del propio bucle. Si el bucle `#!python while` finaliza normalmente (sin llamada a `#!python break`) el flujo de control pasa a la sentencia opcional `#!python else`.\n\nVeamos su comportamiento siguiendo con el ejemplo:material-flash: que venimos trabajando:\n\n```pycon hl_lines=\"13\"\n>>> MAX_GREETS = 4\n\n>>> num_greets = 0\n>>> want_greet = 'S'\n\n>>> while want_greet == 'S':\n... print('Hola qué tal!')\n... num_greets += 1\n... if num_greets == MAX_GREETS:\n... print('Máximo número de saludos alcanzado')\n... break\n... want_greet = input('¿Quiere otro saludo? [S/N] ')\n... else:#(1)!\n... print('Usted no quiere más saludos')\n... print('Que tenga un buen día')\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] N\nUsted no quiere más saludos\nQue tenga un buen día\n```\n{ .annotate }\n\n1. El flujo de control entrará por aquí cuando `want_greet` sea distinto de `#!python 'S'` y por tanto no se cumpla la condición del bucle.\n\n!!! warning \"Contexto\"\n\n La sentencia `#!python else` sólo tiene sentido en aquellos **bucles** que contienen un `#!python break`.\n\n### Continuar un bucle while { #while-continue }\n\nHay situaciones en las que, en vez de romper un bucle, nos interesa **saltar adelante hacia la siguiente iteración**.\n\nPara ello Python nos ofrece la sentencia `#!python continue` que hace precisamente eso, descartar el resto del código del bucle y saltar a la siguiente iteración.\n\nContinuamos con el ejemplo:material-flash: anterior pero ahora vamos a **contar el número de respuestas válidas**:\n\n```pycon hl_lines=\"10\"\n>>> want_greet = 'S'\n>>> valid_options = 0\n\n>>> while want_greet == 'S':\n... ↑ print('Hola qué tal!')\n... │ want_greet = input('¿Quiere otro saludo? [S/N] ')\n... │ if want_greet not in 'SN':#(1)!\n... │ print('No le he entendido pero le saludo')\n... │ want_greet = 'S'#(2)!\n... └───── continue#(3)!\n... valid_options += 1\n... print(f'{valid_options} respuestas válidas')\n... print('Que tenga un buen día')\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] A\nNo le he entendido pero le saludo\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] B\nNo le he entendido pero le saludo\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] N\n2 respuestas válidas\nQue tenga un buen día\n```\n{ .annotate }\n\n1. Comprobamos si la entrada es un «sí» o un «no».\n2. Asignamos «sí» a la opción para que el bucle pueda seguir funcionando.\n3. Saltamos de nuevo al comienzo del bucle.\n\n### Bucle infinito { #infinite-loop }\n\nSi no establecemos correctamente la **condición de parada** o bien el valor de alguna variable está fuera de control, es posible que lleguemos a una situación de bucle infinito, del que nunca podamos salir.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de esto:\n\n```pycon\n>>> num = 1\n\n>>> while num != 10:\n... num += 2\n...\n^CTraceback (most recent call last):\n Cell In[4], line 1\n while num != 10:\nKeyboardInterrupt\n```\n\nEl problema que surje es que la variable `num` toma los valores 1, 3, 5, 7, 9, 11, ... por lo que nunca se cumple la **condición de parada** del bucle. Esto hace que repitamos «eternamente» la instrucción de incremento.\n\n??? tip \"Parar el bucle\"\n\n Para abortar una situación de _bucle infinito_ podemos pulsar en el teclado la combinación ++ctrl+c++. Se puede ver reflejado en el intérprete de Python por `KeyboardInterrupt`.\n\nUna posible solución a este problema sería ^^reescribir la condición de parada^^ en el bucle:\n\n```pycon\n>>> num = 1\n\n>>> while num < 10:\n... num += 2\n...\n```\n\n#### Bucles infinitos como recurso { #infinite-loops-as-resource }\n\nHay ocaciones en las que un **supuesto bucle «infinito»** puede ayudarnos a resolver un problema.\n\nSi retomamos el ejemplo:material-flash: de los saludos, podríamos reescribirlo utilizando un «bucle infinito» de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> while True:#(1)!\n... print('Hola qué tal!')\n... if (want_greet := input('¿Quiere otro saludo? [S/N] ')) != 'S':#(2)!\n... break#(3)!\n... print('Que tenga un buen día')\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] S\nHola qué tal!\n¿Quiere otro saludo? [S/N] N\nQue tenga un buen día\n```\n{ .annotate }\n\n1. Este bucle por sí solo implicaría un bucle infinito, pero veremos que no es así.\n2. Usando el [operador morsa](conditionals.md#walrus) pedimos la entrada y comprobamos su valor.\n3. La sentencia `#!python break` nos «salva» de este bucle infinito cuando no se quieren más saludos.\n\nEn comparación con el enfoque «clásico» del bucle `#!python while`:\n\n- Como ^^ventaja^^ podemos observar que no es necesario asignar un valor inicial a `want_greet` antes de entrar al bucle.\n- Como ^^desventaja^^ el código resulta menos «idiomático» ya que la condición del bucle no nos da ninguna pista de lo que está ocurriendo.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `m5-limited`\n\n## La sentencia `for` { #for }\n\nPython permite recorrer aquellos tipos de datos que sean **iterables**, es decir, que admitan iterar[^2] sobre ellos. Algunos ejemplos de **tipos y estructuras de datos iterables** (_que permiten ser iteradas/recorridas_) son: [cadenas de texto](../datatypes/strings.md), [listas](../datastructures/lists.md), [tuplas](../datastructures/tuples.md), [diccionarios](../datastructures/dicts.md), [ficheros](../datastructures/files.md), etc.\n\nLa sentencia `#!python for` nos permite realizar esta acción.\n\nA continuación se plantea un ejemplo:material-flash: en el que recorremos (iteramos sobre) una cadena de texto:\n\n```pycon\n>>> word = 'Python'\n\n>>> for letter in word:#(1)!\n... print(letter)\n...\nP\ny\nt\nh\no\nn\n```\n{ .annotate }\n\n1. - La variable `letter` va tomando cada uno de los elementos de `word`.\n - Dado que `word` es una _cadena de texto_, cada elemento es un [caracter](../datatypes/strings.md#get-char).\n\n!!! note \"Variable de asignación\"\n\n La **variable de asignación** que utilizamos en el bucle `#!python for` para ir tomando los valores puede tener **cualquier nombre**. Al fin y al cabo es una variable que definimos según nuestras necesidades.\n\n Suele ser de buen estilo de programación que sea un **nombre en singular** relacionado con la estructura que recorre:\n\n - `#!python for item in items:`\n - `#!python for num in numbers:`\n - `#!python for product in products:`\n - `#!python for line in lines:`\n\n### Romper un bucle for { #for-break }\n\nUna sentencia `#!python break` dentro de un `#!python for` rompe el bucle, [igual que veíamos](#while-break) para los bucles `#!python while`.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: recorriendo una cadena de texto y parando el bucle cuando encontremos una letra _t_ minúscula:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> word = 'Python'\n\n>>> for letter in word:\n... if letter == 't':\n... break\n... print(letter)\n...\nP\ny\n```\n\n!!! tip \"Comprobación de rotura y continuación\"\n\n Tanto la [comprobación de rotura de un bucle](#while-else) como la [continuación a la siguiente iteración](#while-continue) se llevan a cabo del mismo modo que hemos visto con los bucles de tipo `#!python while`.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `count-vowels`\n\n### Secuencias de números { #range }\n\nEs muy habitual hacer uso de secuencias de números en bucles. Python no tiene una instrucción específica para ello. Lo que sí aporta es una función `#!python range()` que devuelve un flujo de números en el rango especificado[^3].\n\nLa técnica para la generación de secuencias de números es muy similar a la utilizada en los [«slices»](../datatypes/strings.md#slicing) de cadenas de texto. En este caso disponemos de la función `#!python range(start, stop, step)`:\n\n| Parámetro | Carácter | Por defecto |\n| --- | --- | --- |\n| `start` | Opcional | 0 |\n| `stop` | Obligatorio | - |\n| `step` | Opcional | 1 |\n\nVeamos distintos casos de uso:\n\n=== \"Rango: $[0,1,2]$\"\n\n ```pycon\n >>> for i in range(3):#(1)!\n ... print(i)\n ...\n 0\n 1\n 2\n ``` \n { .annotate }\n \n 1. `#!python start=0`, `#!python stop=3`, `#!python step=1`\n - También se podría haber escrito `#!python range(0, 3)` pero es innecesario.\n - Recordar que al ser _índice 0_, el rango llega hasta 1 menos que el límite superior.\n\n=== \"Rango: $[1,3,5]$\"\n\n ```pycon\n >>> for i in range(1, 6, 2):#(1)!\n ... print(i)\n ...\n 1\n 3\n 5\n ```\n { .annotate }\n \n 1. `#!python start=1`, `#!python stop=6`, `#!python step=2`\n\n=== \"Rango: $[2,1,0]$\"\n\n ```pycon\n >>> for i in range(2, -1, -1):#(1)!\n ... print(i)\n ...\n 2\n 1\n 0\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - `#!python start=2`, `#!python stop=-1`, `#!python step=-1`\n - Vamos «hacia atrás» por tanto el límite final estará uno por debajo de donde queremos llegar.\n\n!!! warning \"i, j, k\"\n\n Se suelen utilizar nombres de variables `i`, `j`, `k` para lo que se denominan **contadores**[^4]. Este tipo de variables toman valores numéricos enteros como en los ejemplos anteriores.\n \n :material-alarm-light:{ .red } No conviene generalizar el uso de estas variables a situaciones en las que, claramente, tenemos la posibilidad de **asignar un nombre semánticamente más significativo**.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `prime`\n\n#### Usando el guión bajo { #underscore }\n\nHay situaciones en las que **no necesitamos usar la variable** que toma valores en el rango, sino que únicamente queremos repetir una acción un número determinado de veces.\n\nPara estos casos se suele recomendar usar el **guión bajo** `_` como **nombre de variable**, que da a entender que no estamos usando esta variable de forma explícita:\n\n```pycon\n>>> for _ in range(10):\n... print('Repeat me 10 times!')\n...\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\nRepeat me 10 times!\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `pow`\n\n## Bucles anidados { #nested-loops }\n\nComo ya vimos en las [sentencias condicionales](conditionals.md#if), el **anidamiento** es una técnica por la que incluimos distintos niveles de encapsulamiento de sentencias, unas dentro de otras, con mayor nivel de profundidad.\n\nEn el caso de los bucles también es posible hacer anidamiento, tanto para bucles [`while`](#while) como para bucles [`for`](#for).\n\n![Matrioskas](images/loops/matrioskas.png)\n///caption\nMuñecas rusas © [Marina Yufereva](https://www.revista.escaner.cl/node/7197) (Escáner Cultural)\n///\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de **2 bucles anidados** en el que generamos **todas las tablas de multiplicar**:\n\n```pycon\n>>> for num_table in range(1, 10):#(1)!\n... for mul_factor in range(1, 10):#(2)!\n... result = num_table * mul_factor\n... print(f'{num_table} * {mul_factor} = {result}')\n... print('----------')\n...\n1 * 1 = 1\n1 * 2 = 2\n1 * 3 = 3\n1 * 4 = 4\n1 * 5 = 5\n1 * 6 = 6\n1 * 7 = 7\n1 * 8 = 8\n1 * 9 = 9\n----------\n2 * 1 = 2\n2 * 2 = 4\n2 * 3 = 6\n2 * 4 = 8\n2 * 5 = 10\n2 * 6 = 12\n2 * 7 = 14\n2 * 8 = 16\n2 * 9 = 18\n----------\n3 * 1 = 3\n3 * 2 = 6\n3 * 3 = 9\n3 * 4 = 12\n3 * 5 = 15\n3 * 6 = 18\n3 * 7 = 21\n3 * 8 = 24\n3 * 9 = 27\n----------\n4 * 1 = 4\n4 * 2 = 8\n4 * 3 = 12\n4 * 4 = 16\n4 * 5 = 20\n4 * 6 = 24\n4 * 7 = 28\n4 * 8 = 32\n4 * 9 = 36\n----------\n5 * 1 = 5\n5 * 2 = 10\n5 * 3 = 15\n5 * 4 = 20\n5 * 5 = 25\n5 * 6 = 30\n5 * 7 = 35\n5 * 8 = 40\n5 * 9 = 45\n----------\n6 * 1 = 6\n6 * 2 = 12\n6 * 3 = 18\n6 * 4 = 24\n6 * 5 = 30\n6 * 6 = 36\n6 * 7 = 42\n6 * 8 = 48\n6 * 9 = 54\n----------\n7 * 1 = 7\n7 * 2 = 14\n7 * 3 = 21\n7 * 4 = 28\n7 * 5 = 35\n7 * 6 = 42\n7 * 7 = 49\n7 * 8 = 56\n7 * 9 = 63\n----------\n8 * 1 = 8\n8 * 2 = 16\n8 * 3 = 24\n8 * 4 = 32\n8 * 5 = 40\n8 * 6 = 48\n8 * 7 = 56\n8 * 8 = 64\n8 * 9 = 72\n----------\n9 * 1 = 9\n9 * 2 = 18\n9 * 3 = 27\n9 * 4 = 36\n9 * 5 = 45\n9 * 6 = 54\n9 * 7 = 63\n9 * 8 = 72\n9 * 9 = 81\n----------\n```\n{ .annotate }\n\n1. Para cada valor que toma la variable `num_table` la otra variable `mul_factor` toma todos sus valores.\n2. Como resultado tenemos una combinación completa de los valores en el rango especificado.\n\n??? warning \"Complejidad ciclomática\"\n\n Podemos añadir todos los niveles de anidamiento que queramos. Eso sí, hay que tener en cuenta que cada nuevo nivel de anidamiento supone un importante aumento de la [complejidad ciclomática](https://es.wikipedia.org/wiki/Complejidad_ciclom%C3%A1tica) de nuestro código, lo que se traduce en mayores tiempos de ejecución.\n\n :simple-readdotcv: Revisa [este artículo](https://samwho.dev/big-o/) de [Sam Rose](https://samwho.dev/) sobre **Notación O** (*orden de crecimiento*).\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `mosaic`\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `letdig`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `m3-sum-limited`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `repeat-please`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `one-tree`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `chess-horse`\n6. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `domino`\n7. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fmin`\n8. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `ascii-table`\n9. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `guess-number`\n10. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `gcd`\n11. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `hamming`\n12. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `cartesian`\n13. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `cumprod-sq`\n14. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `isalpha`\n15. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `kpower`\n16. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fibonacci`\n\n\n[^1]: Esta condición del bucle se conoce como **condición de parada**.\n[^2]: Realizar cierta acción varias veces. En este caso la acción es tomar cada elemento.\n[^3]: Una de las grandes ventajas es que la «lista» generada no se construye explícitamente, sino que cada valor se genera bajo demanda. Esta técnica mejora el consumo de recursos, especialmente en términos de memoria.\n[^4]: Esto viene de tiempos antiguos en [FORTRAN](https://fortran-lang.org/es/index) donde `i` era la primera letra que tenía valor entero por defecto.\n" }, { "path": "docs/core/datastructures/dicts.md", "content": "---\nicon: material/code-braces\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Estructuras de datos\n - Diccionarios\n---\n\n# Diccionarios { #dicts }\n\n![Banner](images/dicts/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nPodemos trasladar el concepto de _diccionario_ de la vida real al mundo Python. Al fin y al cabo un diccionario es un objeto que contiene palabras, y cada palabra tiene asociado un significado. Haciendo el paralelismo, diríamos que en Python un diccionario es también un objeto indexado por **claves** (las palabras) que tienen asociados unos **valores** (los significados).\n\n![Dark image](images/dicts/dicts-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/dicts/dicts-light.svg#only-light)\n\nLos diccionarios en Python tienen las siguientes **características**:\n\n- Mantienen el **orden** en el que se insertan las claves[^1].\n- Son **mutables**, con lo que permiten añadir, borrar y modificar sus elementos.\n- Las **claves** deben ser **únicas**. A menudo se utilizan las _cadenas de texto_ como claves, pero en realidad podría ser **cualquier tipo de datos inmutable**: enteros, flotantes, tuplas (entre otros).\n- Tienen un **acceso muy rápido** a sus elementos, debido a la forma en la que están implementados internamente[^2].\n\n!!! note \"Hashes\"\n\n En otros lenguajes de programación, a los diccionarios se les conoce como _arrays asociativos_, _«hashes»_ o _«hashmaps»_. Básicamente porque al final lo que utilizan es una [función hash](#hashables) para determinar la ubicación de las claves.\n\n## Creando diccionarios { #create }\n\nPara crear un diccionario usamos llaves `{}` rodeando asignaciones `clave: valor` que están separadas por comas.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash: de diccionarios:\n\n```pycon\n>>> rae = {#(1)!\n... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n... }\n\n>>> population_can = {#(2)!\n... 2015: 2_135_209,\n... 2016: 2_154_924,\n... 2017: 2_177_048,\n... 2018: 2_206_901,\n... 2019: 2_220_270\n... }\n\n>>> empty_dict = {}#(3)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Un diccionario con claves [cadenas de texto](../datatypes/strings.md) y valores [cadenas de texto](../datatypes/strings.md).\n2. Un diccionario con claves [números enteros](../datatypes/numbers.md#integers) y valores [números enteros](../datatypes/numbers.md#integers).\n3. El **diccionario vacío** (_0 elementos_).\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Entra en el intérprete interactivo de Python ❯❯❯ y crea un diccionario con los nombres (como claves) de 5 personas de tu familia y sus edades (como valores).\n \n## Conversión { #cast }\n\nPara convertir otros tipos de datos en un diccionario podemos usar la función `#!python dict()`.\n\nVeamos varios ejemplos:material-flash: donde creamos un diccionario a partir de...\n\n=== \"... una lista de cadenas de texto\"\n\n ```pycon\n >>> dict(['a1', 'b2'])\n {'a': '1', 'b': '2'}\n ```\n\n=== \"... una tupla de cadenas de texto\"\n\n ```pycon\n >>> dict(('a1', 'b2'))\n {'a': '1', 'b': '2'}\n ```\n \n=== \"... una lista de listas\"\n\n ```pycon\n >>> dict([['a', 1], ['b', 2]])\n {'a': 1, 'b': 2}\n ```\n\n:material-check-all:{ .blue } Si nos fijamos bien, _cualquier iterable que tenga una estructura interna de 2 elementos_ es susceptible de convertirse en un diccionario a través de la función `#!python dict()`.\n\n### Creando con `dict()` { #dict-create }\n\nTambién es posible utilizar la función `#!python dict()` para crear dicionarios y no tener que utilizar llaves y comillas.\n\nPlanteemos un ejemplo:material-flash: donde queremos transformar la siguiente tabla en un diccionario:\n\n| Atributo | Valor |\n| --- | --- |\n| `name` | Guido |\n| `surname` | van Rossum |\n| `job` | Python creator |\n\nUtilizando la construcción mediante `#!python dict()` podemos pasar ^^clave y valor^^ como **argumentos** de la función:\n\n```pycon\n>>> person = dict(\n... name='Guido',\n... surname='van Rossum',\n... job='Python creator'\n... )\n\n>>> person\n{'name': 'Guido', 'surname': 'van Rossum', 'job': 'Python creator'}\n```\n\nEl inconveniente que tiene esta aproximación es que las **claves deben ser identificadores válidos** en Python. Por ejemplo:material-flash: no se permiten espacios:\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> person = dict(\n... name='Guido van Rossum',\n... date of birth='31/01/1956'\n Cell In[1], line 1\n person = dict(\n ^\nSyntaxError: '(' was never closed\n```\n\n### Creando con relleno { #dict-filled }\n\nPython permite crear un diccionario especificando sus claves y un único valor de «relleno» utilizando la función [`fromkeys()`](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#dict.fromkeys).\n\nPor ejemplo:material-flash: creemos un diccionario para almacenar el «rating» (valoración) de productos en una tienda de comercio online (inicialmente tendrán 0):\n\n```pycon\n>>> dict.fromkeys(['portátil', 'nevera', 'ventilador', 'monitor'], 0)\n{'portátil': 0, 'nevera': 0, 'ventilador': 0, 'monitor': 0}\n```\n\n!!! note \"Sobre cualquier iterable\"\n\n Es posible aplicar `fromkeys()` sobre **cualquier iterable** con referencia a las claves.\n\n## Operaciones con diccionarios { #operations }\n\nExisten multitud de operaciones que se pueden realizar sobre diccionarios. A continuación veremos la mayoría de ellas:\n\n### Obtener un elemento { #get-item }\n\nPara obtener un elemento (valor de una clave) de un diccionario basta con **escribir la clave entre corchetes**.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash::\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> rae = {\n... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n... }\n\n>>> rae['anarcoide']\n'Que tiende al desorden'\n```\n\nSi intentamos acceder a una clave que no existe, obtendremos un error de tipo [`KeyError`](https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#KeyError):\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> rae['acceso']\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n rae['acceso']\nKeyError: 'acceso'\n```\n\n#### Usando `get()` { #get }\n\nExiste una función muy útil para «superar» los posibles errores de acceso por claves inexistentes. Se trata de `#!python get()` y su comportamiento es el siguiente:\n\n1. Si la clave que buscamos existe, nos devuelve su valor.\n2. Si la clave que buscamos no existe, nos devuelve `#!python None` salvo que le indiquemos otro valor por defecto, pero en ninguno de los dos casos obtendremos un error.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de cada uno de los escenarios indicados:\n\n```pycon\n>>> rae\n{'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n\n>>> rae.get('bifronte')#(1)!\n'De dos frentes o dos caras'\n\n>>> rae.get('programación')#(2)!\n\n>>> rae.get('programación', 'No disponible')#(3)!\n'No disponible'\n```\n{ .annotate }\n\n1. La clave existe y se devuelve su valor.\n2. La clave no existe y se devuelve `#!python None` (no aparece nada en la salida).\n3. La clave no existe pero aportamos un valor por defecto.\n\n### Añadir o modificar un elemento { #add-modify }\n\nPara añadir un elemento a un diccionario sólo es necesario hacer referencia a la _clave_ y asignarle un _valor_:\n\n- Si la clave **ya existía** en el diccionario, **se reemplaza** el valor existente por el nuevo.\n- Si la clave **es nueva**, **se añade** al diccionario con su valor. _No vamos a obtener un error a diferencia de las listas_.\n\nPartimos del siguiente diccionario de ejemplo:material-flash: para mostrar ambos escenarios:\n\n```pycon\nrae = {\n... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n... }\n```\n\n=== \"Añadir elemento :octicons-diff-added-24:\"\n\n ```pycon\n >>> rae['enjuiciar'] = 'Someter una cuestión a examen, discusión y juicio'\n\n >>> rae\n {'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'enjuiciar': 'Someter una cuestión a examen, discusión y juicio',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n ```\n \n=== \"Modificar elemento :fontawesome-solid-down-left-and-up-right-to-center:\"\n\n ```pycon\n >>> rae['enjuiciar'] = 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa'\n\n >>> rae\n {'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'enjuiciar': 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n ```\n\n!!! info \"Valor por defecto\"\n\n Python ofrece la función [`setdefault()`](https://docs.python.org/dev/library/stdtypes.html#dict.setdefault) cuyo comportamiento es el siguiente:\n\n 1. Si la clave indicada existe, se devuelve su valor.\n 2. Si la clave indicada no existe, se añade la clave con el valor indicado.\n\n Veamos un ejemplo:material-flash::\n\n ```pycon\n >>> rae = {\n ... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n ... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n ... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n ... }\n \n >>> rae.setdefault('poniente', 'Viento del oeste')\n 'Viento del oeste'\n \n >>> rae\n {'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa',\n 'poniente': 'Viento del oeste'}\n \n >>> rae.setdefault('poniente', 'Viento del oeste')\n 'Viento del oeste' \n ```\n\n#### Patrón creación { #create-pattern }\n\nUna forma muy habitual de trabajar con diccionarios es empezar con uno vacío e ir añadiendo elementos poco a poco. Se podría hablar de un **patrón creación**.\n\nA continuación se muestra un ejemplo:material-flash: de creación de un diccionario donde las **claves** son las **letras vocales** y los **valores** son sus [códigos UNICODE](../datatypes/strings.md#unicode):\n\n```pycon\n>>> VOWELS = 'aeiou'\n\n>>> cvowels = {}\n\n>>> for vowel in VOWELS:\n... cvowels[vowel] = ord(vowel)\n...\n\n>>> cvowels\n{'a': 97, 'e': 101, 'i': 105, 'o': 111, 'u': 117}\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `extract-cities`\n\n### Pertenencia de una clave { #in }\n\nLa forma **pitónica** de comprobar la existencia de una ^^clave^^ dentro de un diccionario, es utilizar el operador `#!python in`:\n\n```pycon\n>>> 'bifronte' in rae\nTrue\n\n>>> 'almohada' in rae\nFalse\n\n>>> 'montuvio' not in rae\nFalse\n```\n\n!!! note \"Booleano\"\n\n El operador `#!python in` siempre devuelve un valor _booleano_, es decir, verdadero o falso.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `count-letters`\n\n### Longitud de un diccionario { #length }\n\nPodemos conocer el número de elementos («clave-valor») que tiene un diccionario mediante la función `#!python len()`:\n\n```pycon\n>>> rae\n{'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa',\n 'enjuiciar': 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa'}\n\n>>> len(rae)\n4\n```\n\n### Obtener todos los elementos { #get-items }\n\nPython ofrece mecanismos para obtener todos los elementos de un diccionario.\n\nPartimos del siguiente diccionario de ejemplo:material-flash: para ilustrar estos mecanismos:\n\n```pycon\n>>> rae\n{'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'enjuiciar': 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n```\n\n=== \"Obtener claves :octicons-key-16:\"\n\n ```pycon\n >>> rae.keys()\n dict_keys(['bifronte', 'anarcoide', 'montuvio', 'enjuiciar'])\n ```\n\n=== \"Obtener valores :material-content-save:\"\n\n ```pycon\n >>> rae.values()\n dict_values([\n 'De dos frentes o dos caras',\n 'Que tiende al desorden',\n 'Campesino de la costa',\n 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa'\n ])\n ```\n\n=== \"Obtener claves y valores :octicons-key-16::material-content-save:\"\n\n ```pycon\n >>> rae.items()\n dict_items([\n ('bifronte', 'De dos frentes o dos caras'),\n ('anarcoide', 'Que tiende al desorden'),\n ('montuvio', 'Campesino de la costa'),\n ('enjuiciar', 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa')\n ])\n ```\n\n :material-check-all:{ .blue } Cabe destacar que los «items» se devuelven como una **[lista](./lists.md) de [tuplas](./tuples.md)**, donde cada tupla contiene dos elementos: el primero representa la **clave** y el segundo representa el **valor**.\n\n### Iterar sobre un diccionario { #iterate } \n\nEn función de los [elementos que podemos obtener](#get-items), Python proporciona tres maneras de iterar sobre un diccionario:\n\n=== \"Iterar sobre claves :octicons-key-16:\"\n\n ```pycon\n >>> for word in rae.keys():\n ... print(word)\n ...\n bifronte\n anarcoide\n montuvio\n enjuiciar\n ```\n\n=== \"Iterar sobre valores :material-content-save:\"\n\n ```pycon\n >>> for meaning in rae.values():\n ... print(meaning)\n ...\n De dos frentes o dos caras\n Que tiende al desorden\n Campesino de la costa\n Instruir, juzgar o sentenciar una causa\n ```\n\n=== \"Iterar sobre claves y valores :octicons-key-16::material-content-save:\"\n\n ```pycon\n >>> for word, meaning in rae.items():\n ... print(f'{word}: {meaning}')#(1)!\n ...\n bifronte: De dos frentes o dos caras\n anarcoide: Que tiende al desorden\n montuvio: Campesino de la costa\n enjuiciar: Instruir, juzgar o sentenciar una causa\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Recuerda el uso de los [«f-strings»](../../core/datatypes/strings.md#fstrings) para formatear cadenas de texto.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `avg-population`\n\n### Borrar elementos { #remove }\n\nPython nos ofrece varios mecanismos para borrar elementos en un diccionario:\n\n=== \"Por su clave :octicons-key-16:\"\n\n ```pycon hl_lines=\"7\"\n >>> rae = {\n ... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n ... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n ... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n ... }\n \n >>> del rae['bifronte']\n \n >>> rae\n {'anarcoide': 'Que tiende al desorden', 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n ```\n\n=== \"Por su clave (con extracción) :material-party-popper:\"\n\n ```pycon hl_lines=\"7\"\n >>> rae = {\n ... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n ... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n ... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n ... }\n \n >>> rae.pop('anarcoide')#(1)!\n 'Que tiende al desorden'\n \n >>> rae\n {'bifronte': 'De dos frentes o dos caras', 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n \n >>> rae.pop('anarcoide')#(2)!\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n rae.pop('anarcoide')\n KeyError: 'anarcoide'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. `#!python pop()` extrae la clave (y el valor) indicados.\n 2. Si una clave no existe obtenemos un error de tipo [`KeyError`](https://docs.python.org/3/library/exceptions.html#KeyError).\n\n=== \"Borrado completo :material-eraser:\"\n\n ```pycon hl_lines=\"7\"\n >>> rae = {\n ... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n ... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n ... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n ... }\n \n >>> rae.clear()#(1)!\n \n >>> rae\n {}\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Se borra la zona de memoria existente.\n\n=== \"Borrado completo (reasignado) :octicons-trash-16:\"\n\n ```pycon hl_lines=\"7\"\n >>> rae = {\n ... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n ... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n ... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n ... }\n \n >>> rae = {}#(1)!\n \n >>> rae\n {}\n ``` \n { .annotate }\n \n 1. Se busca una nueva zona de memoria vacía.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `merge-dicts`\n\n### Combinar diccionarios { #combine }\n\nDados dos (o más) diccionarios, es posible «mezclarlos» para obtener una combinación de los mismos. Esta combinación se basa en dos premisas:\n\n- [x] Si la clave no existe, se añade con su valor.\n- [x] Si la clave ya existe, se añade con el valor del «último»[^3] diccionario en la mezcla.\n\nPartiendo de los siguientes diccionarios vamos a mostrar ejemplos:material-flash: sobre los mecanismos que ofrece Python para combinar diccionarios:\n\n```pycon\n>>> rae1 = {\n... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n... 'enjuiciar': 'Someter una cuestión a examen, discusión y juicio'\n... }\n\n>>> rae2 = {\n... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n... 'montuvio': 'Campesino de la costa',\n... 'enjuiciar': 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa'\n... }\n```\n\n=== \"Sin modificar los diccionarios originales :material-silverware-clean:\"\n\n ```pycon\n >>> rae1 | rae2#(1)!\n {'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'enjuiciar': 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa',\n 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n ```\n { .annotate }\n \n 1. En versiones anteriores a Python :octicons-tag-24: 3.9 habría que utilizar: `#!python {**rae1, **rae2}`\n\n=== \"Modificando los diccionarios originales :material-message-arrow-right-outline:\"\n\n ```pycon\n >>> rae1.update(rae2)\n \n >>> rae1\n {'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'enjuiciar': 'Instruir, juzgar o sentenciar una causa',\n 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n ```\n\n??? tip \"Orden de la mezcla\"\n\n Hay que tener en cuenta el orden en el que especificamos los diccionarios a la hora de su combinación (mezcla) ya que es relevante en el resultado final. En este caso _el orden de los factores sí altera el producto_.\n\n## Cuidado con las copias { #copy }\n\nAl igual que [ocurría con las listas](lists.md#copy), si hacemos un cambio en un diccionario, se verá reflejado en todas las variables que hagan referencia al mismo. Esto se deriva de su propiedad de ser _mutable_.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: concreto:\n\n```pycon hl_lines=\"12 17\"\n>>> original_rae = {\n... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n... }\n\n>>> copy_rae = original_rae#(1)!\n\n>>> original_rae['bifronte'] = 'bla bla bla'#(2)!\n\n>>> original_rae\n{'bifronte': 'bla bla bla',\n 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n\n>>> copy_rae\n{'bifronte': 'bla bla bla',\n 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n```\n{ .annotate }\n\n1. Con esta asignación, ambas variables (nombres) quedan apuntando a la misma zona de memoria.\n2. Esta modificación se realiza sobre la misma zona de memoria, lo que afecta a ambas variables.\n\nUna **posible solución** a este problema es hacer una «copia dura». Para ello Python proporciona la función `#!python copy()`:\n\n```pycon hl_lines=\"9 12 17\"\n>>> original_rae = {\n... 'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n... 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n... 'montuvio': 'Campesino de la costa'\n... }\n\n>>> copy_rae = original_rae.copy()#(1)!\n\n>>> original_rae['bifronte'] = 'bla bla bla'#(2)!\n\n>>> original_rae\n{'bifronte': 'bla bla bla',\n'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n\n>>> copy_rae\n{'bifronte': 'De dos frentes o dos caras',\n 'anarcoide': 'Que tiende al desorden',\n 'montuvio': 'Campesino de la costa'}\n```\n{ .annotate }\n\n1. La copia se realiza en zonas de memoria distintas.\n2. Esta modificación ya no afecta a ambas variables, al estar segmentadas en memoria.\n\n??? warning \"Copia profunda\"\n\n En el caso de que estemos trabajando con diccionarios que contienen elementos mutables, debemos hacer uso de la función `#!python deepcopy()` dentro del módulo `copy` de la librería estándar.\n\n## Diccionarios por comprensión { #comprehension }\n\nDe forma análoga a cómo se escriben las [listas por comprensión](lists.md#comprehension), podemos aplicar este método a los diccionarios usando llaves `{ }`.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que creamos un **diccionario por comprensión** donde las claves son palabras y los valores son sus longitudes:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> words = ('sun', 'space', 'rocket', 'earth')\n\n>>> words_length = {word: len(word) for word in words}\n\n>>> words_length\n{'sun': 3, 'space': 5, 'rocket': 6, 'earth': 5}\n```\n\nTambién podemos aplicar **condiciones** a estas comprensiones. Continuando con el ejemplo:material-flash: anterior, podemos incorporar la restricción de sólo incluir palabras que no empiecen por vocal:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> words = ('sun', 'space', 'rocket', 'earth')\n\n>>> words_length = {w: len(w) for w in words if w[0] not in 'aeiou'}\n\n>>> words_length\n{'sun': 3, 'space': 5, 'rocket': 6}\n```\n\n??? info \"PEP-274\"\n\n Se puede consultar el [PEP-274](https://www.python.org/dev/peps/pep-0274/) para ver más ejemplos sobre diccionarios por comprensión.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `split-marks`\n\n## Objetos «hashables» { #hashables }\n\nLa única restricción que deben cumplir las **claves** de un diccionario es ser **«hashables»**. Un objeto es «hashable» si se le puede asignar un valor «hash» que no cambia en ejecución durante toda su vida.\n\nPara encontrar el «hash» de un objeto, Python usa la función `#!python hash()`, que devuelve un número entero y es utilizado para indexar la tabla «hash» que se mantiene internamente:\n\n```pycon\n>>> hash(999)\n999\n\n>>> hash(3.14)\n322818021289917443\n\n>>> hash('hello')#(1)!\n-8103770210014465245\n\n>>> hash(('a', 'b', 'c'))\n-2157188727417140402\n```\n{ .annotate }\n\n1. La función «built-in» `hash()` realmente hace una llamada al método mágico `__hash__()` del objeto en cuestión: `#!python 'hello'.__hash__()`\n\nPara que un objeto sea «hashable», debe ser de un **tipo inmutable**:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> hash(['a', 'b', 'c'])\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n hash(['a', 'b', 'c'])\nTypeError: unhashable type: 'list'\n```\n\n!!! success \"Claves inmutables\"\n\n De lo anterior se deduce que las claves de los diccionarios, al tener que ser «hashables», sólo pueden ser objetos inmutables.\n\n## Ejercicios\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `group-words`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `same-dict-values`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `dict-from-list`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `clear-dict-values`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fix-keys`\n6. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `order-stock`\n7. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `inventory-updates`\n8. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `sort-dict`\n9. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `money-back`\n10. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `money-back-max`\n11. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `first-ntimes`\n12. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fix-id`\n13. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `dict-pull`\n\n\n\n[^1]: «Los diccionarios preservan el orden de inserción» extraído de la [documentación oficial de Python sobre diccionarios](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#mapping-types-dict).\n[^2]: Artículo de Ramil Suleimanov sobre [«Por qué los diccionarios en Python son tan rápidos»](https://medium.com/@r_suleimanov/why-is-python-dict-so-fast-555e330a8ded).\n[^3]: En este contexto «último» significa el que esté más a la derecha en la sentencia de asignación.\n" }, { "path": "docs/core/datastructures/files.md", "content": "---\nicon: material/file-cabinet\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Estructuras de datos\n - Ficheros\n---\n\n# Ficheros { #files }\n\n![Banner](images/files/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nAunque los ficheros encajarían más en un apartado de «entrada/salida» ya que representan un **medio de almacenamiento persistente**, también podrían ser vistos como _estructuras de datos_, puesto que nos permiten guardar información y asignarle un cierto formato.\n\nUn **fichero** es un _conjunto de bytes_ almacenados en algún dispositivo. El [sistema de ficheros](https://bit.ly/405ABbw) es la estructura lógica que alberga los ficheros y está jerarquizado a través de _directorios_ (o carpetas). Cada fichero se **identifica unívocamente a través de una ruta** que nos permite acceder a él.\n\nEn esta sección nos centraremos en el manejo de **ficheros de texto plano** (aquellos que son entendibles por humanos). Pero también existen _ficheros binarios_ que Python es capaz de manejar.\n\nHay tres modos de apertura de un fichero:\n\n- [x] [Lectura](#read).\n- [x] [Escritura](#write).\n- [x] [Añadido](#append).\n\n## Lectura de un fichero { #read }\n\nPara abrir un fichero en **modo lectura** utilizamos la función `#!python open()` con el modificador `#!python 'r'`.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: vamos a leer el contenido de un fichero que contiene las **temperaturas mínimas y máximas** de cada día de la última semana en una región determinada:\n\n```text title=\"store/temps.dat\" linenums=\"1\"\n23 29\n23 31\n26 34\n23 33\n22 29\n22 28\n22 28\n```\n\nAbrir un fichero significa crear un objeto «manejador»[^1] que nos permita realizar operaciones sobre dicho fichero:\n\n```pycon\n>>> f = open('store/temps.dat', 'r')#(1)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es posible omitir `#!python 'r'` ya que el modo de apertura por defecto es _lectura_.\n\nLa función `#!python open()` recibe como primer argumento la **ruta al fichero** que queremos manejar (como un «string») y como segundo argumento el **modo de apertura** (también como un «string»). Nos **devuelve el manejador del fichero**, que en este caso lo estamos asignando a una variable llamada `f` pero le podríamos haber puesto cualquier otro nombre.\n\n!!! note \"Rutas relativas vs Rutas absolutas\"\n\n Es importante dominar los conceptos de ruta relativa y ruta absoluta para el trabajo con ficheros (véase [este artículo](https://sanchezcorbalan.es/rutas-relativas-vs-rutas-absolutas/) de _Sánchez Corbalán_).\n\nEl **manejador del fichero** se implementa mediante un [flujo de entrada/salida](https://docs.python.org/es/3/library/io.html#io.TextIOWrapper) para las operaciones de lectura/escritura. Este objeto almacena, entre otras cosas, la ruta al fichero, el modo de apertura y la codificación:\n\n```pycon\n>>> f\n<_io.TextIOWrapper name='store/temps.dat' mode='r' encoding='UTF-8'>\n```\n\n!!! tip \"Codificaciones\"\n\n Existen muchas [codificaciones de caracteres](https://es.wikipedia.org/wiki/Codificaci%C3%B3n_de_caracteres) para ficheros, pero la más utilizada es [UTF-8](https://es.wikipedia.org/wiki/UTF-8) ya que es capaz de representar cualquier caracter [Unicode](../datatypes/strings.md#unicode) al utilizar una longitud variable de 1 a 4 bytes.\n\nHay que tener en cuenta que **la ruta al fichero** que abrimos (en modo lectura) **debe existir**, ya que de lo contrario obtendremos un error:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> f = open('foo.txt', 'r')\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n f = open('foo.txt', 'r')\nFileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'foo.txt'\n```\n\nUna vez abierto el fichero ya podemos proceder a leer su contenido. Para ello Python nos ofrece la posibilidad de leer todo el fichero de una vez o bien leerlo línea a línea.\n\n!!! example \"Lectura y escritura\"\n\n Es posible utilizar `#!python open(path, 'r+')` para abrir el fichero en modo lectura y escritura simultáneamente.\n\n### Lectura completa\n\nSiguiendo nuestro ejemplo:material-flash: de temperaturas, veamos cómo leer todo el contenido del fichero de una sola vez. Para esta operación, Python nos provee de dos funciones:\n\n=== \"`read()` :fontawesome-regular-file-text:\"\n\n Devuelve todo el contenido del fichero como una única **cadena de texto**:\n\n ```pycon\n >>> f = open('store/temps.dat')\n \n >>> f.read()\n '23 29\\n23 31\\n26 34\\n23 33\\n22 29\\n22 28\\n22 28\\n'\n ```\n\n=== \"`readlines()` :material-account-file-text-outline:\"\n\n Devuelve todo el contenido del fichero como una **lista** donde cada elemento de la lista representa una línea del fichero:\n\n ```pycon\n >>> f = open('store/temps.dat')\n \n >>> f.readlines()\n ['23 29\\n', '23 31\\n', '26 34\\n', '23 33\\n', '22 29\\n', '22 28\\n', '22 28\\n']\n ```\n\n!!! warning \"Saltos de línea\"\n\n Nótese que, en ambos casos, los saltos de línea `#!python '\\n'` siguen apareciendo en los datos leídos, por lo que habría que [limpiar](../datatypes/strings.md#strip) estos caracteres.\n\n### Lectura línea a línea { #read-line-by-line }\n\nHay situaciones en las que interesa leer el contenido del fichero **línea a línea**. Imaginemos un fichero de tamaño considerable (varios GB). Si intentamos leer completamente este fichero de sola una vez podríamos ocupar demasiada RAM y reducir el rendimiento de nuestra máquina.\n\nEs por ello que Python nos ofrece varias aproximaciones a la lectura de ficheros línea a línea. La más usada es ^^iterar sobre el propio manejador del fichero^^[^2].\n\nVeamos cómo aplicarlo en el ejemplo:material-flash: de las temperaturas:\n\n```pycon\n>>> f = open('store/temps.dat')\n\n>>> for line in f: # that easy!\n... print(line)#(1)!\n...\n23 29\n\n23 31\n\n26 34\n\n23 33\n\n22 29\n\n22 28\n\n22 28\n```\n{ .annotate }\n\n1. Notése que cada línea tiene un «espacio de más» que proviene del propio `#!python print()`.\n\n#### Enumerando líneas { #enumerate }\n\nEn ocasiones no sólo necesitamos recorrer cada línea del fichero sino también ir llevando un «índice» que nos indique el número de línea que estamos procesando.\n\nDado que los manejadores de ficheros también son **objetos iterables** podemos hacer uso de la función [`enumerate()`](lists.md#enumerate).\n\nA continuación mostramos un ejemplo:material-flash: donde aprovechamos esta característica para incluir los días de la semana en el fichero de temperaturas:\n\n```pycon\n>>> f = open('store/temps.dat')\n\n>>> for line_no, line in enumerate(f, start=1):\n... print(f'D{line_no}: {line.strip()}')\n...\nD1: 23 29\nD2: 23 31\nD3: 26 34\nD4: 23 33\nD5: 22 29\nD6: 22 28\nD7: 22 28\n```\n\n### Lectura de una línea { #readline }\n\nEs posible que sólo necesitemos leer una línea del fichero. Para ello Python nos ofrece la función `#!python readline()` que devuelve la «siguiente» línea del fichero.\n\nVeamos cómo hacerlo con el ejemplo:material-flash: del fichero de temperaturas:\n\n```pycon\n>>> f = open('store/temps.dat')\n\n>>> f.readline()#(1)!\n'23 29\\n'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Devuelve una única línea, en este caso la primera del fichero.\n\n:material-check-all:{ .blue } Es importante señalar que cuando utilizamos la función `#!python readline()` el ^^puntero de lectura^^ se desplaza hasta la siguiente línea del fichero. Este hecho nos permite seguir leyendo desde donde nos quedamos.\n\nA continuación se muestra un trozo de código sobre el ejemplo:material-flash: de las temperaturas en el que mezclamos ambas técnicas de lectura:\n\n```pycon\n>>> f = open('store/temps.dat')#(1)!\n\n>>> for _ in range(3):#(2)!\n... print(f.readline().strip())\n...\n23 29\n23 31\n26 34\n\n>>> for line in f:#(3)!\n... print(line.strip())\n...\n23 33\n22 29\n22 28\n22 28\n```\n{ .annotate }\n\n1. Puntero de lectura en la posición 0 del fichero.\n2. Lectura de las 3 primeras líneas del fichero.\n3. Lectura de las restantes líneas del fichero.\n\nLa función `#!python readline()` devuelve la **cadena vacía** cuando el _puntero de lectura_ ha llegado al final del fichero. Bajo esta premisa podríamos implementar una forma **poco ortodoxa** de leer un fichero:\n\n```pycon\n>>> f = open('store/temps.dat')\n\n>>> while line := f.readline():\n... print(line.strip())\n...\n23 29\n23 31\n26 34\n23 33\n22 29\n22 28\n22 28\n```\n\n### Lectura con posicionamiento { #seek }\n\nHay que tener en cuenta que, una vez que leemos un fichero, no lo podemos volver a leer «directamente». O dicho de otra manera, el iterable que lleva implícito «se agota».\n\nAnalicemos este escenario con el ejemplo:material-flash: anterior:\n\n```pycon\n>>> f = open('store/temps.dat')\n\n>>> for line in f:#(1)!\n... print(line.strip(), end=' ')\n...\n23 29 23 31 26 34 23 33 22 29 22 28 22 28\n\n>>> for line in f:#(2)!\n... print(line.strip(), end=' ')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Recorrido de todo el fichero línea a línea.\n2. - Al intentar recorre de nuevo el fichero no sale nada por pantalla.\n - El puntero de lectura ha llegado al final.\n\nAunque no es tan usual, existe la posibilidad de **volver a leer el fichero desde el principio** reposicionando el **puntero de lectura** mediante la función [`seek()`](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#methods-of-file-objects).\n\nA continuación se muestra como ejemplo:material-flash: una «doble» lectura del fichero de temperaturas:\n\n```pycon hl_lines=\"8\"\n>>> f = open('store/temps.dat')\n\n>>> for line in f:\n... print(line.strip(), end=' ')\n...\n23 29 23 31 26 34 23 33 22 29 22 28 22 28\n\n>>> f.seek(0)#(1)!\n0\n\n>>> for line in f:\n... print(line.strip(), end=' ')\n...\n23 29 23 31 26 34 23 33 22 29 22 28 22 28\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Situamos el puntero de lectura en el _byte_ 0.\n - Devuelve la posición absoluta (en _bytes_) en la que se encuentra el puntero de lectura.\n\n??? tip \"Posicionamiento relativo\"\n\n La función [`seek()`](https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html#methods-of-file-objects) también permite indicar un **desplazamiento relativo** si se usa el segundo argumento.\n \n | Uso | Mover el puntero de lectura... |\n | --- | --- |\n | `#!python f.seek(10, 0)` | 10 _bytes_ desde el ^^principio del fichero^^ (`0`) `DEFAULT` |\n | `#!python f.seek(7, 1)` | 7 _bytes_ desde la ^^posición actual del puntero de lectura^^ (`1`) |\n | `#!python f.seek(-5, 2)` | 5 _bytes_ desde el ^^final del fichero^^ (`2`) |\n\n## Escritura de un fichero { #write }\n\nPara abrir un fichero en **modo escritura** utilizamos la función `#!python open()` con el modificador `#!python 'w'`.\n\nA continuación vamos a implementar un ejemplo:material-flash: para escribir en un fichero las temperaturas mínimas y máximas de la última semana en una región determinada.\n\nLo primero será abrir el fichero en modo escritura:\n\n```pycon\n>>> f = open('store/temps.dat', 'w')\n```\n\n:material-alarm-light:{.acc} La apertura de un fichero en _modo escritura_ ^^borrará todo el contenido^^ que contuviera.\n\n??? failure \"Ruta al fichero\"\n\n Las carpetas (o directorios) intermedios hasta llegar al fichero indicado **deben existir** previamente. De lo contrario obtendremos un error:\n\n ```pycon hl_lines=\"6\"\n >>> f = open('foo/bar/temps.dat', 'w')\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n f = open('foo/bar/temps.dat', 'w')\n return io_open(file, *args, **kwargs)\n FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'foo/bar/temps.dat'\n ```\n\nAhora supongamos que disponemos de una estructura de datos (_[tupla](./tuples.md) de tuplas_) con las temperaturas:\n\n```pycon\n>>> temps = (\n... (23, 29),\n... (23, 31),\n... (26, 34),\n... (23, 33),\n... (22, 29),\n... (22, 28),\n... (22, 28),\n... )\n```\n\nPython proporciona la función (método) `#!python write()` para escribir en un fichero:\n\n```pycon hl_lines=\"2 4\"\n>>> for min_temp, max_temp in temps:\n... f.write(f'{min_temp} {max_temp}\\n')#(1)!\n...\n>>> f.close()#(2)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Construimos un «f-string» con la cadena a escribir en el fichero.\n - No olvidarse del saltó de línea `#!python '\\n'` para incluir cada línea.\n2. Es fundamental cerrar el fichero, especialmente en modo escritura, ya que de lo contrario podríamos perder los datos.\n\nSi tratáramos de escribir directamente las temperaturas (como enteros) en el fichero, obtendríamos un error:\n\n```pycon hl_lines=\"8\"\n>>> for min_temp, max_temp in temps:\n... f.write(min_temp)#(1)!\n... f.write(max_temp)#(2)!\n...\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 2\n f.write(min_temp)\nTypeError: write() argument must be str, not int\n```\n{ .annotate }\n\n1. La función `#!python write()` sólo admite _cadenas de texto_.\n2. La función `#!python write()` sólo admite _cadenas de texto_.\n\n!!! info \"Escribiendo líneas\"\n\n Python proporciona la función [`f.writelines()`](https://docs.python.org/3/library/io.html#io.IOBase.writelines) que nos permite escribir un _iterable_ de líneas al fichero de una sola vez. Los saltos de línea no se añaden automáticamente.\n\n!!! example \"Escritura y lectura\"\n\n Es posible utilizar `#!python open(path, 'w+')` para abrir el fichero en modo escritura y lectura simultáneamente.\n\n### Usando contextos { #contexts }\n\nPython proporciona [gestores de contexto](../modularity/oop.md#context-manager) como aproximación al manejo de ficheros. En este escenario usaremos la sentencia `#!python with` y el contexto creado se ocupará de abrir y cerrar el fichero automáticamente (**incluso si ha habido cualquier error**).\n\nVeamos cómo aplicarlo con el ejemplo:material-flash: anterior de las temperaturas:\n\n```pycon\n>>> with open('store/temps.dat', 'w') as f:#(1)!\n... for min_temp, max_temp in temps:\n... f.write(f'{min_temp} {max_temp}\\n')\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Abrimos el fichero en modo escritura.\n - Creamos un objeto `f` como manejador.\n\n!!! tip \"Uso de contextos\"\n\n Aunque estos contextos también se pueden utilizar en modo lectura, son ^^realmente importantes cuando escribimos datos en un fichero^^, ya que nos aseguran el cierre del mismo y evitamos pérdidas de datos.\n\n#### Múltiples ficheros { #multiple-files }\n\nCuando tenemos que abrir varios ficheros utilizando _gestores de contexto_ tenemos dos opciones: **anidamiento** o **misma línea**:\n\n=== \"Anidamiento\"\n\n ```python\n >>> with open('file1', 'w') as f1:\n ... with open('file2', 'w') as f2:\n ... # file management\n ```\n\n=== \"Misma línea\"\n\n ```python\n >>> with open('file1', 'w') as f1, open('file2', 'w') as f2:\n ... # file management\n ```\n\nEsto vale tanto para apertura de ficheros en _modo lectura_ como en _modo escritura_.\n\n### Añadiendo líneas { #append }\n\nAñadir información a un fichero se podría ver como un _caso especial_ de escribir información; con la diferencia de que no podemos modificar el contenido previo, sino únicamente añadir nuevos datos.\n\nPara abrir un fichero en **modo añadido** utilizamos la función `#!python open()` con el modificador `#!python 'a'`.\n\n!!! example \"Añadido y lectura\"\n\n Es posible utilizar `#!python open(path, 'a+')` para abrir el fichero en modo añadido y lectura simultáneamente.\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `wc`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `read-csv`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `txt2md`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `avg-temps`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `find-words`\n6. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `sum-matrix`\n7. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `longest-word`\n8. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `word-freq`\n9. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `get-line`\n10. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `replace-chars`\n11. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `histogram-txt`\n12. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `submarine`\n13. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `common-words`\n14. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `split-file`\n\n[^1]: Es muy frecuente encontrar en la documentación el término «handler» para referirse al objeto manejador del fichero.\n[^2]: Los manejadores de ficheros son estructuras de datos [iterables](../modularity/oop.md#iterables).\n" }, { "path": "docs/core/datastructures/index.md", "content": "# Estructuras de datos\n\nLas estructuras de datos son formas organizadas de almacenar y gestionar conjuntos de información para que puedan ser utilizadas de manera eficiente por un programa. En Python, existen diversas estructuras integradas como listas, tuplas, conjuntos y diccionarios, cada una con características específicas que las hacen más adecuadas para ciertos tipos de tareas. Comprender cómo funcionan estas estructuras y cuándo utilizarlas es fundamental para escribir código limpio, optimizado y fácil de mantener. En este capítulo, exploraremos las principales estructuras de datos en Python, su sintaxis, operaciones comunes y casos prácticos donde se aplican.\n" }, { "path": "docs/core/datastructures/lists.md", "content": "---\nicon: material/list-box\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Estructuras de datos\n - Listas\n---\n\n# Listas { #lists }\n\n![Banner](images/lists/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nLas listas permiten **almacenar objetos** mediante un **orden definido** y con posibilidad de duplicados. Las listas son estructuras de datos **mutables**, lo que significa que podemos añadir, eliminar o modificar sus elementos.\n\n## Creando listas { #create }\n\nUna lista está compuesta por **cero o más elementos**. En Python debemos escribir estos elementos ^^separados por comas^^ y ^^dentro de corchetes^^. \n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash: de listas:\n\n```pycon\n>>> languages = ['Python', 'Ruby', 'Javascript']#(1)!\n\n>>> fibonacci = [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13]#(2)!\n\n>>> empty_list = []#(3)!\n\n>>> data = [#(4)!\n... 'Tenerife',\n... {'cielo': 'limpio', 'temp': 24},\n... 3718,\n... (28.2933947, -16.5226597)\n... ]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Una lista de 3 [cadenas de texto](../datatypes/strings.md).\n2. Una lista de 8 [números enteros](../datatypes/numbers.md#integers).\n3. La **lista vacía** (_0 elementos_).\n4. Una lista **heterogénea** de 4 elementos de distinta naturaleza.\n\n??? note \"Datos heterogéneos\"\n\n Una lista en Python (a diferencia de otros lenguajes de programación) puede contener **datos heterogéneos**. Esto hace de la lista una estructura de datos muy versátil.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Entra en el intérprete interactivo de Python ❯❯❯ y crea una lista con las 5 ciudades que más te gusten.\n\n## Conversión { #cast }\n\nPara convertir otros tipos de datos en una lista podemos usar la función `#!python list()`. Por ejemplo:material-flash: podemos convertir una _cadena de texto_ en una lista:\n\n```pycon\n>>> list('Python')\n['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']\n```\n\nSi nos fijamos en lo que ha pasado, al convertir la cadena de texto Python se ha creado una lista con 6 elementos, donde cada uno de ellos representa un carácter de la cadena. Podemos extender este comportamiento a cualquier otro tipo de datos que permita ser iterado (_iterables_).\n\nOtro ejemplo:material-flash: interesante de conversión puede ser la de los [rangos](../controlflow/loops.md#range). En este caso queremos obtener una **lista explícita** con los valores que constituyen el rango $[0,9]$:\n\n```pycon\n>>> list(range(10))\n[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]\n```\n\n??? warning \"Nombre de variable\"\n\n Aunque está permitido, no suele ser una buena práctica llamar `list` a una variable ya que destruirías la función que nos permite trabajar con listas. Tampoco parece muy razonable utilizar nombres como `_list` o `list_` ya que no es necesario incluir en el nombre de una variable su propia naturaleza.\n\n## Operaciones con listas { #operations }\n\nExisten multitud de operaciones que se pueden realizar sobre listas. A continuación veremos la mayoría de ellas:\n\n### Obtener un elemento { #get-item }\n\nIgual que en el caso de las [cadenas de texto](../datatypes/strings.md), podemos obtener un elemento de una lista a través del **índice** (lugar) que ocupa. Veamos un ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping[0]\n'Agua'\n\n>>> shopping[1]\n'Huevos'\n\n>>> shopping[2]\n'Aceite'\n\n>>> shopping[-1]#(1)!\n'Aceite'\n```\n{ .annotate }\n\n1. ¡Aquí también funcionan los índices negativos!\n\nEl **índice** que usemos para acceder a los elementos de una lista tiene que estar ^^comprendido entre los límites^^ de la misma. Si usamos un índice antes del comienzo o después del final obtendremos un error ([excepción](../modularity/exceptions.md)):\n\n```pycon hl_lines=\"7 13\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping[3]\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n shopping[3]\nIndexError: list index out of range\n\n>>> shopping[-5]\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[3], line 1\n shopping[-5]\nIndexError: list index out of range\n```\n\n### Trocear una lista { #slicing }\n\nEl troceado de listas funciona de manera totalmente análoga al [troceado de cadenas](../datatypes/strings.md#slicing). Veamos algunos ejemplos:material-flash::\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> shopping[:3]#(1)!\n['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping[2:4]\n['Aceite', 'Sal']\n\n>>> shopping[-1:-4:-1]\n['Limón', 'Sal', 'Aceite']\n\n>>> shopping[::-1]#(2)!\n['Limón', 'Sal', 'Aceite', 'Huevos', 'Agua']\n```\n{ .annotate }\n\n1. También podríamos haber escrito `#!python shopping[0:3]` aunque no es habitual.\n2. Equivale a invertir la lista.\n\nEn el troceado de listas, a diferencia de lo que ocurre al obtener elementos, no debemos preocuparnos por acceder a índices no válidos (fuera de rango) ya que Python los restringirá a los límites de la lista:\n\n```pycon\n>>> shopping\n['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> shopping[10:]\n[]\n\n>>> shopping[-100:2]\n['Agua', 'Huevos']\n\n>>> shopping[2:100]\n['Aceite', 'Sal', 'Limón']\n```\n\n:material-check-all:{ .blue } Ninguna de las operaciones anteriores modifican la lista original, simplemente devuelven una lista nueva.\n\n### Invertir una lista { #reverse }\n\nPython nos ofrece varios mecanismos para invertir los elementos de una lista, en función del resultado que busquemos:\n\n=== \"Conservando la lista original :material-texture-box:\"\n\n - **Opcion A**{ .pink } :material-arrow-right-box: Mediante [troceado de listas](#slicing) con «step» negativo:\n\n ```pycon\n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> shopping[::-1]\n ['Limón', 'Sal', 'Aceite', 'Huevos', 'Agua']\n ```\n\n - **Opcion B**{ .pink } :material-arrow-right-box: Mediante la función `#!python reversed()`:\n\n ```pycon\n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> list(reversed(shopping))\n ['Limón', 'Sal', 'Aceite', 'Huevos', 'Agua']\n ```\n\n=== \"Modificando la lista original :fontawesome-solid-bolt:\"\n\n Mediante la función `#!python reverse()` (_nótese que es sin «d» al final_):\n\n ```pycon\n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> shopping.reverse()\n \n >>> shopping#(1)!\n ['Limón', 'Sal', 'Aceite', 'Huevos', 'Agua']\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Se ha modificado la lista original.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `slicerev`\n\n### Añadir al final de la lista { #append }\n\nUna de las operaciones más utilizadas en listas es **añadir elementos al final** de las mismas. Para ello Python nos ofrece la función `#!python append()`. Se trata de un método «destructivo» que modifica la lista original.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: donde añadimos un producto a la lista de la compra:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping.append('Atún')\n\n>>> shopping\n['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Atún']\n```\n\n#### Patrón creación { #create-pattern }\n\nUna forma muy habitual de trabajar con listas es empezar con una vacía e ir añadiendo elementos poco a poco. Se podría hablar de un **patrón creación**.\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que queremos construir una lista con los números pares en el intervalo $[0,20]$:\n\n```pycon\n>>> even_numbers = []\n\n>>> for num in range(20 + 1):#(1)!\n... if num % 2 == 0:\n... even_numbers.append(num)\n...\n\n>>> even_numbers\n[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Para «llegar» al 20 hay que incrementar en una unidad.\n\n### Añadir en cualquier posición { #insert }\n\nYa hemos visto cómo añadir elementos al final de una lista. Sin embargo, Python ofrece una función `#!python insert()` que vendría a ser una generalización de la anterior, para incorporar elementos en cualquier posición.\n\nSimplemente debemos especificar el **índice de inserción** y el **elemento a insertar**. También se trata de una función destructiva.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: insertamos dos nuevos productos a la lista de la compra en posiciones arbitrarias:\n\n```pycon hl_lines=\"3 8\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping.insert(1, 'Jamón')#(1)!\n\n>>> shopping\n['Agua', 'Jamón', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping.insert(3, 'Queso')#(2)!\n\n>>> shopping\n['Agua', 'Jamón', 'Huevos', 'Queso', 'Aceite']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Se podría leer como: «Quiero que `#!python 'Jamón'` quede en la posición 1 de la lista».\n2. Se podría leer como: «Quiero que `#!python 'Queso'` quede en la posición 3 de la lista».\n\nAl igual que ocurría con el [troceado de listas](#slicing), en este tipo de inserciones no obtendremos un error si especificamos índices fuera de los límites de la lista. Estos se ajustarán al principio o al final en función del valor que indiquemos:\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping.insert(100, 'Mermelada')#(1)!\n\n>>> shopping\n['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Mermelada']\n\n>>> shopping.insert(-100, 'Arroz')#(2)!\n\n>>> shopping\n['Arroz', 'Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Mermelada']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Se inserta lo más a la «derecha» posible.\n2. Se inserta lo más a la «izquierda» posible.\n\n!!! abstract \"append vs insert\"\n\n Podría existir la tentación de utilizar `#!python insert()` para **añadir elementos al final** de una lista...\n\n ```pycon hl_lines=\"2\"\n >>> values = [1, 2, 3]\n >>> values.insert(len(values), 4)\n >>> values\n [1, 2, 3, 4]\n ```\n\n :material-alarm-light-off-outline:{ .red } ¡No lo hagas! Utiliza [`append()`](#append) :material-arrow-right-box: Es más eficiente y más legible.\n\n### Repetir elementos { #repeat }\n\nAl igual que con las [cadenas de texto](../datatypes/strings.md#repeat), el operador `#!python *` nos permite repetir los elementos de una lista.\n\nSiguiendo con el ejemplo:material-flash: de la _lista de la compra_, podríamos querer comprar 3 unidades de cada producto:\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping * 3\n['Agua',\n 'Huevos',\n 'Aceite',\n 'Agua',\n 'Huevos',\n 'Aceite',\n 'Agua',\n 'Huevos',\n 'Aceite']\n```\n\n### Combinar listas { #combine }\n\nPython nos ofrece varios mecanismos para combinar dos listas, en función del resultado que busquemos:\n\n=== \"Conservando la lista original :material-texture-box:\"\n\n Mediante el operador `+`:\n\n ```pycon hl_lines=\"4\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n >>> fruitshop = ['Naranja', 'Manzana', 'Piña']\n \n >>> shopping + fruitshop\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Naranja', 'Manzana', 'Piña']\n ```\n\n=== \"Modificando la lista original :fontawesome-solid-bolt:\"\n\n Mediante la función `#!python extend()`:\n\n ```pycon hl_lines=\"4\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n >>> fruitshop = ['Naranja', 'Manzana', 'Piña']\n \n >>> shopping.extend(fruitshop)#(1)!\n \n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Naranja', 'Manzana', 'Piña']\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Esto es equivalente a: `#!python shopping += fruitshop`\n\n Hay que tener en cuenta que `extend()` funciona adecuadamente si pasamos **una lista como argumento**. En otro caso, quizás los resultados no sean los esperados.\n\n Veamos un ejemplo:material-flash::\n\n ```pycon\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n >>> shopping.extend('Limón')#(1)!\n\n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'L', 'i', 'm', 'ó', 'n']\n ```\n { .annotate }\n\n 1. - `extend()` «recorre» (o itera) sobre cada uno de los elementos del objeto en cuestión.\n - Al ser una _cadena de texto_ cada elemento es un carácter.\n\nSe podría pensar en utilizar `append()` **para combinar listas**. La realidad es que no funciona exactamente como esperamos; la segunda lista se añadiría **como una sublista** de la principal.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n>>> fruitshop = ['Naranja', 'Manzana', 'Piña']\n\n>>> shopping.append(fruitshop)\n\n>>> shopping\n['Agua', 'Huevos', 'Aceite', ['Naranja', 'Manzana', 'Piña']]\n```\n\n### Modificar listas { #modify }\n\nPara modificar un elemento de una lista debemos acceder a su índice y asignar el valor correspondiente.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: preferimos comprar jugo que agua:\n\n```pycon hl_lines=\"6\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite']\n\n>>> shopping[0]\n'Agua'\n\n>>> shopping[0] = 'Jugo'\n\n>>> shopping\n['Jugo', 'Huevos', 'Aceite']\n```\n\nEn el caso de acceder a un **índice no válido** de la lista, incluso para modificar, obtendremos un error:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> shopping[100]\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n shopping[100]\nIndexError: list index out of range\n```\n\n#### Modificar con troceado\n\nNo sólo es posible modificar un elemento de cada vez, sino que podemos asignar valores a trozos de una lista.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: reemplazamos _huevos, aceite y sal_ por _atún y pasta_:\n\n```pycon hl_lines=\"6\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> shopping[1:4]\n['Huevos', 'Aceite', 'Sal']\n\n>>> shopping[1:4] = ['Atún', 'Pasta']#(1)!\n\n>>> shopping\n['Agua', 'Atún', 'Pasta', 'Limón']\n```\n{ .annotate }\n\n1. La lista que asignamos no necesariamente debe tener la misma longitud que el trozo que sustituimos.\n\n### Borrar elementos { #remove }\n\nPython nos ofrece varios mecanismos para borrar elementos de una lista:\n\n=== \"Por su índice :octicons-number-24:\"\n\n Mediante la sentencia `#!python del`:\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> del shopping[3]\n \n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Limón']\n ```\n\n=== \"Por su valor :octicons-briefcase-24:\"\n\n Mediante la función `#!python remove()`:\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> shopping.remove('Sal')#(1)!\n \n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Limón']\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Si existen valores duplicados, la función `remove()` sólo borarrá la primera ocurrencia.\n\n=== \"Por su índice (con extracción) :octicons-repo-pull-16:\"\n\n La sentencia `#!python del` y la función `#!python remove()` efectivamente borran el elemento indicado de la lista, pero no «devuelven»[^1] nada. Sin embargo, Python nos ofrece la función `pop()` que además de borrar, nos «recupera» el elemento; algo así como una _extracción_. Lo podemos ver como una combinación de _acceso + borrado_:\n\n ```pycon hl_lines=\"3 10\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> product = shopping.pop()#(1)!\n >>> product\n 'Limón'\n \n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal']\n \n >>> product = shopping.pop(2)#(2)!\n >>> product\n 'Aceite'\n \n >>> shopping\n ['Agua', 'Huevos', 'Sal']\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Cuando no se indica el índice, Python extrae en último elemento. Equivale a: `#!python shopping.pop(-1)`\n 2. Extraer el elemento en la posición 2.\n\n=== \"Por su rango :fontawesome-solid-pizza-slice:\"\n\n Mediante [troceado de listas](#slicing):\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> shopping[1:4] = []\n \n >>> shopping\n ['Agua', 'Limón']\n ```\n\n#### Borrado completo de la lista { #clear }\n\nPython nos ofrece varios mecanismos para borrar una lista por completo:\n\n=== \"Borrado in-situ :material-pail-remove:\"\n\n Mediante la función `clear()`:\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> shopping.clear()#(1)!\n \n >>> shopping\n []\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Misma zona de memoria.\n\n=== \"Reinicializando a vacío :fontawesome-solid-wine-glass-empty:\"\n\n Mediante la asignación a lista vacía:\n\n ```pycon\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> shopping = []#(1)!\n \n >>> shopping\n []\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Nueva zona de memoria.\n\n!!! info \"Recolector de basura\"\n\n La memoria que queda «en el limbo» después de asignar un nuevo valor a la lista es detectada por el [recolector de basura](https://dev.to/pragativerma18/understanding-pythons-garbage-collection-and-memory-optimization-4mi2) de Python, quien se encarga de liberar aquellos datos que no están referenciados por ninguna variable.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `qletters`\n\n### Encontrar un elemento { #find }\n\nSi queremos descubrir el índice que corresponde a un determinado valor dentro una lista debemos usar la función `#!python index()`.\n\nComo ejemplo:material-flash: supongamos que queremos encontrar el _aceite_ en nuestra lista de la compra:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> shopping.index('Aceite')\n2\n```\n\nHay que tener en cuenta que si el elemento que buscamos no está en la lista, obtendremos un error:\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> shopping.index('Pollo')\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n shopping.index('Pollo')\nValueError: 'Pollo' is not in list\n```\n\n!!! info \"Múltiples ocurrencias\"\n\n Si buscamos un valor que existe más de una vez en una lista, la función `index()` sólo nos devolverá **el índice de la primera ocurrencia**.\n\n!!! warning \"No existe `find`\"\n\n En listas no disponemos de la función `find()` que sí estaba disponible para [cadenas de texto](../datatypes/strings.md#search).\n\n### Pertenencia de un elemento { #in }\n\nSi queremos comprobar la existencia de un determinado elemento en una lista, podríamos buscarlo por su índice, pero la **forma pitónica** de hacerlo es utilizar el operador `#!python in`.\n\nSi no estamos seguros de si hemos incluido ciertos productos en nuestro ejemplo:material-flash: de la lista de la compra, lo podemos comprobar de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> 'Aceite' in shopping # ¿Apunté aceite? 🤔\nTrue\n\n>>> 'Pollo' in shopping # ¿Apunté pollo? 🤔\nFalse\n```\n\n!!! note \"Valor booleano\"\n\n El operador `in` siempre devuelve un [valor booleano](../datatypes/numbers.md#booleans), es decir, verdadero o falso.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `isogram`\n\n### Longitud de una lista { #length }\n\nPodemos conocer el número de elementos que tiene una lista mediante la función `#!python len()`.\n\nPor ejemplo:material-flash: para conocer la cantidad de productos de nuestra lista de la compra haríamos lo siguiente:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> len(shopping)\n5\n```\n\n### Contar ocurrencias { #count }\n\nPara contar cuántas veces aparece un determinado valor dentro de una lista podemos usar la función `count()`.\n\nUn ejemplo:material-flash: «divertido» de la serie [The Big Bang Theory](https://www.imdb.com/title/tt0898266/):\n\n```pycon\n>>> sheldon_greeting = ['Penny', 'Penny', 'Penny']\n\n>>> sheldon_greeting.count('Howard')\n0\n\n>>> sheldon_greeting.count('Penny')\n3\n```\n\n### Dividir «string» como lista { #split }\n\nUna **tarea muy habitual** al trabajar con _cadenas de texto_ es **dividirlas** por algún tipo de separador. En este sentido, Python nos ofrece la función `split()`, que debemos usar anteponiendo el «string» que queramos dividir.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: con ciertos refranes:\n\n```pycon hl_lines=\"2 6\"\n>>> proverb = 'No hay mal que por bien no venga'\n>>> proverb.split()#(1)!\n['No', 'hay', 'mal', 'que', 'por', 'bien', 'no', 'venga']\n\n>>> tools = 'Martillo,Sierra,Destornillador'\n>>> tools.split(',')#(2)!\n['Martillo', 'Sierra', 'Destornillador']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Si no se indica nada, la función `split()` usa por defecto cualquier secuencia de espacios en blanco, tabuladores y saltos de línea como separador.\n2. En este caso se ha indicado que el separador sea una coma.\n\nExiste _una variante_ de `split()` en la que indicamos el **número máximo de divisiones**. Supongamos un ejemplo:material-flash: en el que nos dan una URL y nos piden separar el dominio de la ruta:\n\n```pycon hl_lines=\"6\"\n>>> url = 'python.org/downloads/releases'\n\n>>> url.split('/')#(1)!\n['python.org', 'downloads', 'releases']\n\n>>> url.split('/', 1)#(2)!\n['python.org', 'downloads/releases']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Aquí `split()` no nos está sirviendo mucho...\n2. Al indicar el máximo de «una división» hemos conseguido el resultado.\n\n:material-check-all:{ .blue } También existe la función `rsplit()` que se comporta exactamente igual que la función `split()` pero **empezando por la derecha**.\n\n##### Diviendo líneas { #splitlines }\n\nOtro caso de uso muy habitual es querer dividir un fragmento de texto por sus saltos de línea. Para ello Python nos proporciona la función [`splitlines()`](https://docs.python.org/es/3/library/stdtypes.html#str.splitlines)(1).\n{ .annotate }\n\n1. Admite un parámetro `keepends` (`#!python bool`) que indica si queremos mantener los saltos de línea o no.\n\nPor ejemplo:material-flash:, supongamos que tenemos una estrofa de la canción [«Cómo hablar» de Amaral](https://www.youtube.com/watch?v=DjkLlTLMNDs) y queremos obtener una lista con cada frase:\n\n```python\n>>> lyrics = \"\"\"Si volviera a nacer, si empezara de nuevo\n... Volvería a buscarte en mi nave del tiempo\n... Es el destino quien nos lleva y nos guia\n... Nos separa y nos une a traves de la vida\"\"\"\n\n>>> lyrics.splitlines()\n['Si volviera a nacer, si empezara de nuevo',\n 'Volvería a buscarte en mi nave del tiempo',\n 'Es el destino quien nos lleva y nos guia',\n 'Nos separa y nos une a traves de la vida']\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `num-words`\n\n#### Particionado de cadenas de texto { #partition }\n\nExiste una forma algo más «elaborada» de dividir una cadena a través del **particionado**. Para ello podemos valernos de la función `partition()` que proporciona Python.\n\nEsta función toma un argumento como separador, y divide la cadena de texto en 3 partes:\n\n1. Lo que queda a la izquierda del separador.\n2. El separador en sí mismo.\n3. Lo que queda a la derecha del separador.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: muy sencillo a partir de una operación matemática:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> text = '3+4'\n\n>>> text.partition('+')#(1)!\n('3', '+', '4')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Funciona igualmente con separadores de más de un carácter:\n\n ```pycon\n >>> text = '3//4'\n >>> text.partition('//')\n ('3', '//', '4')\n ```\n\n:material-check-all:{ .blue } También existe la función `rpartition()` que se comporta exactamente igual que la función `partition()` pero **empezando por la derecha**.\n\n### Unir lista como «string» { #join }\n\nDada una lista, podemos convetirla a una cadena de texto, uniendo todos sus elementos mediante algún **separador**. Para ello hacemos uso de la función `join()` con la siguiente estructura:\n\n![Dark image](images/lists/join-list-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/lists/join-list-light.svg#only-light)\n\nVeamos varios ejemplos:material-flash: uniendo los productos de la lista de la compra:\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> ','.join(shopping)\n'Agua,Huevos,Aceite,Sal,Limón'\n\n>>> ' '.join(shopping)\n'Agua Huevos Aceite Sal Limón'\n\n>>> '|'.join(shopping)\n'Agua|Huevos|Aceite|Sal|Limón'\n```\n\n:material-alarm-light:{.acc} Hay que tener en cuenta que `join()` **sólo funciona si todos sus elementos son cadenas de texto**:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> ', '.join([1, 2, 3, 4, 5])\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n ', '.join([1, 2, 3, 4, 5])\nTypeError: sequence item 0: expected str instance, int found\n```\n\n??? tip \"join vs split\"\n\n La función `join()` es realmente la **opuesta** a la función [split()](#split).\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fix-date`\n\n### Ordenar una lista { #sort }\n\nPython nos ofrece varios mecanismos para ordenar una lista:\n\n=== \"Conservando la lista original :material-texture-box:\"\n\n Mediante la función `sorted()`:\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> sorted(shopping)#(1)!\n ['Aceite', 'Agua', 'Huevos', 'Limón', 'Sal']\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - `sorted()` «devuelve» una **nueva lista ordenada**.\n - La lista `shopping` se mantiene **intacta**.\n\n=== \"Modificando la lista original :fontawesome-solid-bolt:\"\n \n Mediante la función `sort()`:\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n \n >>> shopping.sort()#(1)!\n \n >>> shopping\n ['Aceite', 'Agua', 'Huevos', 'Limón', 'Sal']\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - `sort()` no devuelve nada.\n - Sólo se encarga de ordenar (modificar) la lista indicada `shopping`.\n\n:material-check-all:{ .blue } **Ambos métodos** admiten un _parámetro_ «booleano» `reverse` para indicar si queremos que la ordenación se haga en **sentido inverso**:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> sorted(shopping, reverse=True)\n['Sal', 'Limón', 'Huevos', 'Agua', 'Aceite']\n```\n\n### Iterar sobre una lista { #iterate }\n\nAl igual que [hemos visto con las cadenas de texto](../controlflow/loops.md#for), también podemos iterar sobre los elementos de una lista utilizando la sentencia `for`.\n\nRecorremos por ejemplo:material-flash: los productos de la lista de la compra:\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> for product in shopping:\n... print(product)\n...\nAgua\nHuevos\nAceite\nSal\nLimón\n```\n\n!!! info \"break y continue\"\n\n En esta estructura también es posible utilizar tanto `break` como `continue`.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `chars-list`\n\n#### Iterar usando enumeración { #enumerate }\n\nHay veces que no sólo nos interesa **«visitar»** cada uno de los elementos de una lista, sino **también conocer su ^^índice^^** dentro de la misma. Para ello Python nos ofrece la función `enumerate()`.\n\nPara el ejemplo:material-flash: de la lista de la compra, nos podría interesar aplicar esta estructura programática:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> for index, product in enumerate(shopping):#(1)!\n... print(index, product)\n...\n0 Agua\n1 Huevos\n2 Aceite\n3 Sal\n4 Limón\n```\n{ .annotate }\n\n1. En cada iteración del bucle las variables `index` y `product` reciben el índice y el producto existentes en la lista de la compra.\n\nPor defecto `enumerate()` empieza sus índices en 0 (_como era de esperar_) pero si quisiéramos modificar este comportamiento también se podría.\n\nEjemplo:material-flash: empezando la enumeración de la lista de la compra en 10:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Huevos', 'Aceite', 'Sal', 'Limón']\n\n>>> for index, product in enumerate(shopping, 10):\n... print(index, product)\n...\n10 Agua\n11 Huevos\n12 Aceite\n13 Sal\n14 Limón\n```\n\n#### Iterar sobre múltiples listas { #zip }\n\nPython ofrece la posibilidad de iterar sobre **múltiples listas en paralelo** utilizando la función `zip()`. Se basa en ir «juntando» ambas listas elemento a elemento:\n\n![Zip diagram](images/lists/zip.svg)\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que añadimos _ciertos detalles_ a nuestra lista de la compra:\n\n```pycon hl_lines=\"4\"\n>>> shopping = ['Agua', 'Aceite', 'Arroz']\n>>> details = ['mineral natural', 'de oliva virgen', 'basmati']\n\n>>> for product, detail in zip(shopping, details):#(1)!\n... print(product, detail)\n...\nAgua mineral natural\nAceite de oliva virgen\nArroz basmati\n```\n{ .annotate }\n\n1. En cada iteración del bucle la variable `product` toma un elemento de la lista `shopping` y la variable `detail` toma un elemento de la lista `details`.\n\n!!! tip \"Distinta longitud\"\n\n En el caso de que las listas no tengan la misma longitud, la función `zip()` realiza la combinación hasta que se agota la lista más corta.\n\nDado que [`zip()`](https://docs.python.org/3/library/functions.html#zip) produce un ^^iterador^^, si queremos obtener una lista explícita con la combinación en paralelo de las listas, debemos construir dicha lista de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Aceite', 'Arroz']\n>>> details = ['mineral natural', 'de oliva virgen', 'basmati']\n\n>>> list(zip(shopping, details))#(1)!\n[('Agua', 'mineral natural'),\n ('Aceite', 'de oliva virgen'),\n ('Arroz', 'basmati')]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Formalmente lo que devuelve `#!python zip()` son [tuplas](./tuples.md), en este caso «envueltas» en una lista.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `dot-product`\n\n### Comparar listas { #compare }\n\n¿Cómo determina Python si una lista es mayor o menor que otra? Analicemos lo que ocurre en el siguiente ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> [1, 2, 3] < [1, 2, 4]\nTrue\n```\n\nPython llega a la conclusión de que la lista `[1, 2, 3]` es menor que `[1, 2, 4]` porque va comparando elemento a elemento:\n\n- El `1` es igual en ambas listas.\n- El `2` es igual en ambas litas.\n- El `3` es menor que el `4`, por lo que la primera lista es menor que la segunda.\n\n:material-check-all:{ .blue } Entender la forma en la que se comparan dos listas es importante para poder aplicar otras funciones y obtener los resultados deseados.\n\n!!! abstract \"Ver también\"\n\n Esta comparación funciona de forma totalmente análoga a la [comparación de cadenas de texto](../datatypes/strings.md#compare).\n\n## Cuidado con las copias { #copy }\n\nLas listas son [estructuras de datos mutables](../datatypes/data.md#mutability) y esta característica nos obliga a tener cuidado cuando realizamos copias de listas, ya que la modificación de una de ellas puede afectar a la otra.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: sencillo:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> original_list = [4, 3, 7, 1]\n\n>>> copy_list = original_list#(1)!\n\n>>> original_list[0] = 15#(2)!\n\n>>> original_list#(3)!\n[15, 3, 7, 1]\n\n>>> copy_list#(4)!\n[15, 3, 7, 1]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Con esta asignación hacemos que `copy_list` «apunte» a la misma _zona de memoria_ que `original_list`.\n2. En esa _zona de memoria_ estamos modificando el primer elemento de la lista `original_list`.\n3. Obviamente esta lista se habrá modificado.\n4. También se ha modificado la «copia».\n\nUna **posible solución** a este problema sería efectuar una «copia dura». Para ello Python proporciona la función `copy()`:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> original_list = [4, 3, 7, 1]\n\n>>> copy_list = original_list.copy()#(1)!\n\n>>> original_list[0] = 15#(2)!\n\n>>> original_list#(3)!\n[15, 3, 7, 1]\n\n>>> copy_list#(4)!\n[4, 3, 7, 1]\n```\n{ .annotate }\n\n1. - La función `copy()` hace una copia en _otra zona de memoria_.\n - Aquí también valdría utilizar un troceado «completo» :material-arrow-right-box: `#!python copy_list = original_list[:]`\n2. Modificamos el primer elemento de `original_list`.\n3. La modificación de este elemento sólo afecta a `original_list`.\n4. Dado que `copy_list` está en _otra zona de memoria_ no se ve afectada por el cambio.\n\n??? info \"Copia profunda\"\n\n En el caso de que estemos trabajando con listas que contienen elementos mutables, debemos hacer uso de la función `deepcopy()` dentro del módulo `copy` de la librería estándar.\n\n## Veracidad múltiple { #all-any }\n\nSi bien podemos usar [sentencias condicionales](../controlflow/conditionals.md) para comprobar la veracidad de determinadas expresiones, Python nos ofrece dos funciones «built-in» con las que podemos evaluar si se cumplen **todas las condiciones** `all()` o si se cumple **alguna condición** `any()`. Estas funciones trabajan sobre iterables, y el caso más evidente es una **lista**.\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que queremos comprobar **si una determinada palabra cumple las siguientes condiciones**:\n\n- Su longitud total es mayor que 4.\n- Empieza por «p».\n- Contiene, al menos, una «y».\n\n=== \"Versión clásica\"\n\n ```pycon\n >>> word = 'python'\n \n >>> if len(word) > 4 and word.startswith('p') and word.count('y') >= 1:\n ... print('Cool word!')\n ... else:\n ... print('No thanks')\n ...\n Cool word!\n ```\n\n=== \"Veracidad múltiple: `all()`\"\n\n ```pycon hl_lines=\"7\"\n >>> word = 'python'\n \n >>> enough_length = len(word) > 4#(1)!\n >>> right_beginning = word.startswith('p')#(2)!\n >>> min_ys = word.count('y') >= 1#(3)!\n \n >>> is_cool_word = all([enough_length, right_beginning, min_ys])#(4)!\n \n >>> if is_cool_word:\n ... print('Cool word!')\n ... else:\n ... print('No thanks')\n ...\n Cool word!\n ```\n { .annotate }\n \n 1. `#!python True`\n 2. `#!python True`\n 3. `#!python True`\n 4. `#!python all([True, True, True])` :material-arrow-right-box: `#!python True`\n \n=== \"Veracidad múltiple: `any()`\"\n\n ```pycon hl_lines=\"7\"\n >>> word = 'yeah'\n \n >>> enough_length = len(word) > 4#(1)!\n >>> right_beginning = word.startswith('p')#(2)!\n >>> min_ys = word.count('y') >= 1#(3)!\n \n >>> is_fine_word = any([enough_length, right_beginning, min_ys])#(4)!\n \n >>> if is_fine_word:\n ... print('Fine word!')\n ... else:\n ... print('No thanks')\n ...\n Fine word!\n ```\n { .annotate }\n \n 1. `#!python False`\n 2. `#!python False`\n 3. `#!python True`\n 4. `#!python any([False, False, True])` :material-arrow-right-box: `#!python True`\n \n:material-check-all:{ .blue } Ojo con el comportamiento de estas funciones cuando trabajan con la **lista vacía**:\n\n```pycon\n>>> all([])\nTrue\n\n>>> any([])\nFalse\n```\n\n!!! tip \"Casos de uso\"\n\n Este enfoque puede ser interesante cuando se manejan muchas condiciones o bien cuando queremos separar las condiciones y agruparlas en una única lista.\n\n## Listas por comprensión { #comprehension }\n\nLas listas por comprensión establecen una técnica para crear listas de forma más compacta basándose en el concepto matemático de [conjuntos definidos por comprensión](http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/conjuntos_y_operaciones_agsm/conjuntos_12.html).\n\nPodríamos decir que su sintaxis sigue un modelo **VLC (Value-Loop-Condition)** tal y como se muestra en la siguiente figura:\n\n![Dark image](images/lists/list-comprehension-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/lists/list-comprehension-light.svg#only-light)\n\nEmpecemos por un ejemplo:material-flash: en el que convertimos una cadena de texto con valores numéricos en una lista con los mismos valores pero convertidos a enteros:\n\n=== \"Versión clásica :material-phone-classic:\"\n\n ```pycon\n >>> values = '32,45,11,87,20,48'\n \n >>> int_values = []\n \n >>> for value in values.split(','):\n ... int_value = int(value)\n ... int_values.append(int_value)\n ...\n \n >>> int_values\n [32, 45, 11, 87, 20, 48]\n ```\n\n=== \"Versión por comprensión :material-code-brackets:\"\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> values = '32,45,11,87,20,48'\n \n >>> int_values = [int(value) for value in values.split(',')]\n \n >>> int_values\n [32, 45, 11, 87, 20, 48]\n ```\n\nA continuación se presenta un diagrama con la transformación de la estructura clásica en listas por comprensión:\n\n![Transformation of list comprehensions](./images/lists/list-comprehensions-transformation.svg)\n\n### Condiciones en comprensiones { #comprehension-conditions }\n\nTambién existe la posibilidad de incluir **condiciones** en las listas por comprensión.\n\nContinuando con el ejemplo:material-flash: anterior, supongamos que sólo queremos crear la lista con ^^aquellos valores que empiecen por el dígito 4^^:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> values = '32,45,11,87,20,48'\n\n>>> int_values = [int(v) for v in values.split(',') if v.startswith('4')]\n\n>>> int_values\n[45, 48]\n```\n\n### Anidamiento en comprensiones { #comprehension-nested }\n\nEn la iteración que usamos dentro de la lista por comprensión es posible usar [bucles anidados](../controlflow/loops.md#nested-loops).\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que generamos ^^todas las combinaciones de una serie de valores^^:\n\n```pycon hl_lines=\"4\"\n>>> values = '32,45,11,87,20,48'\n>>> svalues = values.split(',')\n\n>>> combinations = [f'{v1}x{v2}' for v1 in svalues for v2 in svalues]\n\n>>> combinations\n['32x32',\n '32x45',\n '32x11',\n '32x87',\n '32x20',\n '32x48',\n '45x32',\n '45x45',\n ...\n '48x45',\n '48x11',\n '48x87',\n '48x20',\n '48x48']\n```\n\n!!! tip \"Casos de uso\"\n\n Las listas por comprensión son una herramienta muy potente y nos ayuda en muchas ocasiones, pero hay que tener cuidado de no generar **expresiones excesivamente complejas**. En estos casos es mejor una _aproximación clásica_.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fcomp`\n\n## `sys.argv` { #sys-argv }\n \nCuando queramos ejecutar un programa Python desde **línea de comandos**, tendremos la posibilidad de acceder a los argumentos de dicho programa. Para ello se utiliza una lista «especial» que la encontramos dentro del módulo `sys` y que se denomina `argv`:\n\n![Dark image](images/lists/sys-argv-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/lists/sys-argv-light.svg#only-light)\n\nVeamos una aplicación de lo anterior en un ejemplo:material-flash: que **convierte un número decimal a una determinada base**, ambos argumentos pasados por línea de comandos:\n\n```python title=\"dec2base.py\"\nimport sys\n\nnumber = int(sys.argv[1])#(1)!\ntobase = int(sys.argv[2])#(2)!\n\nmatch tobase:\n case 2:\n result = f'{number:b}'\n case 8:\n result = f'{number:o}'\n case 16:\n result = f'{number:x}'\n case _:\n result = None\n\nif result is None:\n print(f'Base {tobase} not implemented!')\nelse:\n print(result)\n```\n{ .annotate }\n\n1. El ~~primer~~ segundo argumento es el número a convertir.\n2. El ~~segundo~~ tercer argumento es la base a la que convertir.\n\nSi lo ejecutamos obtendríamos lo siguiente:\n\n```console\n$ python dec2base.py 65535 2\n1111111111111111\n```\n\n## Funciones matemáticas { #math }\n\nPython nos ofrece, entre otras[^2], estas **tres funciones matemáticas** básicas que se pueden aplicar sobre listas.\n\n=== \"Suma :octicons-diff-added-16:\"\n\n Mediante la función `sum()`:\n\n ```pycon\n >>> data = [5, 3, 2, 8, 9, 1]\n >>> sum(data)\n 28\n ```\n\n=== \"Máximo :octicons-arrow-up-16:\"\n\n Mediante la función `max()`:\n\n ```pycon\n >>> data = [5, 3, 2, 8, 9, 1]\n >>> max(data)\n 9\n ``` \n\n=== \"Mínimo :octicons-arrow-down-16:\"\n\n Mediante la función `min()`:\n\n ```pycon\n >>> data = [5, 3, 2, 8, 9, 1]\n >>> min(data)\n 1\n ```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Escribe un programa `avg.py` que reciba [desde línea de comandos](#sys-argv) una serie de números y calcule la **media de dichos valores** (_redondeando a 2 cifras decimales_).\n\n La llamada se haría de la siguiente manera:\n\n ```console\n $ python avg.py 32 56 21 99 12 17\n ```\n\n **Ejemplo:**\n\n - Entrada :material-arrow-left-box: `32 56 21 99 12 17`\n - Salida :material-arrow-right-box: `39.50`\n\n :octicons-light-bulb-16:{ .yellow } Ten en cuenta que `sys.argv` es una lista (como otra cualquiera) y que admite [troceado de listas](#slicing).\n\n## Lista de listas { #list-of-lists }\n\nComo ya hemos visto en varias ocasiones, las listas son estructuras de datos que pueden contener elementos heterogéneos. Estos elementos pueden ser a su vez listas.\n\nA continuación planteamos un ejemplo:material-flash: para un contexto deportivo. Un equipo de fútbol suele tener una disposición en el campo organizada en líneas de jugadores/as. En aquella alineación con la que España [ganó la copa del mundo](https://es.wikipedia.org/wiki/Copa_Mundial_Femenina_de_F%C3%BAtbol_de_2023) en 2023 había una disposición _4-3-3_ con las siguientes jugadoras:\n\n![Campeonas 2023](./images/lists/spain2023-worldchampions.svg)\n///caption\nEquipo campeón del Mundial de Fútbol en 2023\n///\n\nVeamos una posible representación de este equipo de fútbol usando **una lista compuesta de listas**. Primero definimos cada una de las líneas:\n\n```pycon\n>>> goalkeeper = 'Cata'\n>>> defenders = ['Olga', 'Laia', 'Irene', 'Ona']\n>>> midfielders = ['Jenni', 'Teresa', 'Aitana']\n>>> forwards = ['Mariona', 'Salma', 'Alba']\n```\n\nY ahora las juntamos en una única lista:\n\n```pycon\n>>> team = [goalkeeper, defenders, midfielders, forwards]\n\n>>> team\n['Cata',\n ['Olga', 'Laia', 'Irene', 'Ona'],\n ['Jenni', 'Teresa', 'Aitana'],\n ['Mariona', 'Salma', 'Alba']]\n```\n\nPodemos comprobar el **acceso a distintos elementos**:\n\n```pycon\n>>> team[0]#(1)!\n'Cata'\n\n>>> team[1][0]#(2)!\n'Olga'\n\n>>> team[2]#(3)!\n['Jenni', 'Teresa', 'Aitana']\n\n>>> team[3][1]#(4)!\n'Salma'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Portera.\n2. Lateral izquierdo.\n3. Centrocampistas.\n4. Delantera centro.\n\nTambién podemos **recorrer toda la alineación** (por líneas):\n\n```pycon\n>>> for playline in team:\n... if isinstance(playline, list):#(1)!\n... for player in playline:\n... print(player, end=' ')\n... print()\n... else:\n... print(playline)\n...\nCata\nOlga Laia Irene Ona\nJenni Teresa Aitana\nMariona Salma Alba\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es necesario comprobar si es una lista porque la portera está «sola».\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `mul-matrix2`\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `max-value`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `max-value-with-min`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `min-value`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `min-value-with-max`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `remove-dups`\n6. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `flatten-list`\n7. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `remove-consecutive-dups`\n8. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `all-same`\n9. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `sum-diagonal`\n10. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `powers2`\n11. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `sum-mixed`\n12. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `n-multiples`\n13. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `drop-even`\n14. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `nth-power`\n15. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `name-initials`\n16. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `non-consecutive`\n17. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `mul-reduce`\n18. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `digit-rev-list`\n19. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `time-plus-minutes`\n20. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `add-positives`\n21. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `add-opposites`\n22. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `descending-numbers`\n23. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `merge-sorted`\n24. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `trimmed-add`\n25. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `wolves`\n26. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `minmax`\n27. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `cascading-subsets`\n28. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `diff-cuboid`\n29. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fl-strip`\n30. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `logical-chain`\n31. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `first-unused-id`\n32. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `find-odds`\n33. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `chemistry`\n34. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `next-item`\n35. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `v-partition`\n36. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `attach-len`\n37. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `reversing-words`\n38. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `barycenter`\n39. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `sort-custom`\n40. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `flatten-list-deep`\n41. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `first-duplicated`\n42. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fill-values`\n43. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `frange`\n44. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `qual-name`\n45. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `mul-matrix`\n\n\n[^1]: Más adelante veremos el comportamiento de las [funciones](../modularity/functions.md). Devolver o retornar un valor es el resultado de aplicar una función.\n[^2]: Existen multitud de paquetes científicos en Python para trabajar con listas o vectores numéricos. Una de las más famosas es la librería [Numpy](../../third-party/data-science/numpy.md).\n" }, { "path": "docs/core/datastructures/sets.md", "content": "---\nicon: material/set-center\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Estructuras de datos\n - Conjuntos\n---\n\n# Conjuntos { #sets }\n\n![Banner](images/sets/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nUn **conjunto** en Python es una estructura de datos que almacena valores **únicos** y **sin orden** establecido. Mantiene muchas similitudes con el [concepto matemático de conjunto](https://es.wikipedia.org/wiki/Conjunto).\n\n## Creando conjuntos { #create }\n\nPara crear un conjunto usamos llaves `{}` rodeando valores separados por comas.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash: de conjuntos:\n\n```pycon\n>>> marks = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}#(1)!\n\n>>> vowels = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'}#(2)!\n\n>>> continents = {'Europa', 'América', 'Asia', 'África', 'Oceanía'}#(3)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Un conjunto con las posibles notas de una prueba.\n2. Un conjunto con las vocales (en español).\n3. Un conjunto con los continentes.\n\nLa excepción la tenemos a la hora de crear un **conjunto vacío**, ya que, siguiendo la lógica de apartados anteriores, deberíamos hacerlo a través de llaves:\n\n```pycon\n# DON'T DO THIS!\n>>> wrong_empty_set = {}#(1)!\n\n>>> type(wrong_empty_set)\ndict\n```\n{ .annotate }\n\n1. Si hacemos esto, estaremos creando un **diccionario vacío**.\n\nLa única opción para crear un _conjunto vacío_ es utilizar la función `#!python set()`:\n\n```pycon\n>>> empty_set = set()\n\n>>> type(empty_set)\nset\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Entra en el intérprete interactivo de Python ❯❯❯ y crea un conjunto con tus tres colores favoritos.\n\n## Conversión { #cast }\n\nPara convertir otros tipos de datos en un conjunto podemos usar la función `#!python set()`.\n\nVeamos varios ejemplos:material-flash: donde creamos un conjunto a partir de...\n\n=== \"... una cadena de texto\"\n\n ```pycon\n >>> set('aplatanada')\n {'a', 'd', 'l', 'n', 'p', 't'}\n ```\n\n=== \"... una lista\"\n\n ```pycon\n >>> set([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5])\n {1, 2, 3, 4, 5}\n ```\n\n=== \"... una tupla\"\n\n ```pycon\n >>> set(('ADENINA', 'TIMINA', 'TIMINA', 'GUANINA', 'ADENINA', 'CITOSINA'))\n {'ADENINA', 'CITOSINA', 'GUANINA', 'TIMINA'}\n ``` \n\n=== \"... un diccionario\"\n\n ```pycon\n >>> set({'manzana': 'rojo', 'plátano': 'amarillo', 'kiwi': 'verde'})\n {'kiwi', 'manzana', 'plátano'}\n ```\n\n!!! info \"Valores únicos\"\n\n Como se puede ver en los ejemplos anteriores, `#!python set()` es utilizado habitualmente como mecanismo para **extraer los valores únicos** de otras estructuras de datos.\n\n!!! warning \"Orden\"\n\n Python [almacena los conjuntos](https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/1b0aama/comment/ks7bjvm/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button) ordenados según [el valor «hash»](dicts.md#hashables) de sus elementos. Pero esto es únicamente un «detalle de implementación» en el que no se puede confiar.[^1]\n\n## Operaciones con conjuntos { #operations }\n\nExisten multitud de operaciones que se pueden realizar sobre conjuntos. A continuación veremos la mayoría de ellas:\n\n### Obtener un elemento { #get-item }\n\nComo ya se ha indicado previamente los conjuntos no tienen un orden establecido, es por ello que **no podemos acceder a un elemento en concreto**.\n\nComo consecuencia de lo anterior, **tampoco podemos modificar un elemento existente**, ya que ni siquiera tenemos acceso al mismo. Python sí nos permite añadir o borrar elementos de un conjunto.\n\n### Añadir un elemento { #add }\n\nPara añadir un elemento a un conjunto debemos utilizar la función `#!python add()`. Al no importar el orden dentro del conjunto, la inserción no establece a priori la posición donde se realizará.\n\nA modo de ejemplo:material-flash: vamos a partir de un conjunto que representa a los **cuatro integrantes originales** del la banda pop británica más famosa de todos los tiempos: [The Beatles](https://es.wikipedia.org/wiki/The_Beatles).\n\n```pycon\n>>> beatles = set(['Lennon', 'McCartney', 'Harrison', 'Starr'])#(1)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. John Lennon, Paul McCartney, George Harrison y Ringo Starr\n\nAhora vamos a añadir a [Pete Best](https://es.wikipedia.org/wiki/Pete_Best) a la banda...\n\n```pycon\n>>> beatles.add('Best')\n\n>>> beatles\n{'Best', 'Harrison', 'Lennon', 'McCartney', 'Starr'}\n```\n\n!!! warning \"Recordatorio\"\n\n No confundir la función [`append()`](lists.md#append) de las listas con la función `#!python add()` de los conjuntos. Ambas sirve para añadir elementos pero en estructuras de diferente naturaleza.\n\nEl siguiente fragmento de código nos demuestra claramente que, aunque lo intentemos por **fuerza bruta** :sweat_smile: nunca vamos a poder añadir _elementos repetidos_ en un conjunto:\n\n```pycon\n>>> items = set()#(1)!\n\n>>> for _ in range(1_000_000):#(2)!\n... items.add('z')\n...\n\n>>> items#(3)!\n{'z'}\n```\n{ .annotate }\n\n1. Creamos un conjunto vacío.\n2. Tratamos de añadir el emento `#!python 'z'` un millón de veces.\n3. Sólo obtendremos una `#!python 'z'`.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `tuple-set`\n\n### Borrar elementos { #remove }\n\nPara borrar un elemento de un conjunto podemos utilizar la función `#!python remove()`. Siguiendo con el ejemplo:material-flash: anterior, vamos a borrar el último «beatle» añadido:\n\n```pycon\n>>> beatles\n{'Best', 'Harrison', 'Lennon', 'McCartney', 'Starr'}\n\n>>> beatles.remove('Best')\n\n>>> beatles\n{'Harrison', 'Lennon', 'McCartney', 'Starr'}\n```\n\nSi tratamos de **borrar un elemento que no existe** obrendremos un `#!python KeyError` (al igual que ocurría en los [diccionarios](dicts.md#get-item)):\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> beatles.remove('Sinatra')\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n beatles.remove('Sinatra')\nKeyError: 'Sinatra'\n```\n\n!!! tip \"Borrado sin errores\"\n\n Existe una función que permite borrar elementos de un conjunto sin quejarse cuando no existan:\n\n ```python\n >>> beatles.discard('Sinatra')\n ```\n\n### Longitud de un conjunto { #length }\n\nPodemos conocer el número de elementos ([cardinalidad](https://es.wikipedia.org/wiki/Cardinalidad)) que tiene un conjunto mediante la función `#!python len()`.\n\nDe vueltas con el ejemplo:material-flash: de «The Beatles», tendríamos:\n\n```pycon\n>>> beatles\n{'Harrison', 'Lennon', 'McCartney', 'Starr'}\n\n>>> len(beatles)\n4\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `diverse-word`\n\n### Iterar sobre un conjunto { #iterate } \n\nTal y como se ha visto para otros tipos de datos _iterables_, la forma de recorrer los elementos de un conjunto es utilizar la sentencia `#!python for`.\n\nPara el ejemplo:material-flash: anterior sería muy sencillo:\n\n```pycon\n>>> for beatle in beatles:\n... print(beatle)\n...\nHarrison\nMcCartney\nStarr\nLennon\n```\n\n### Pertenencia de un elemento { #in }\n\nAl igual que con otros tipos de datos, Python nos ofrece el operador `#!python in` para determinar si un elemento pertenece a un conjunto.\n\nVeamos cómo aplicarlo en el ejemplo:material-flash: de «The Beatles»:\n\n```pycon\n>>> beatles\n{'Harrison', 'Lennon', 'McCartney', 'Starr'}\n\n>>> 'Lennon' in beatles\nTrue\n\n>>> 'Fari' in beatles\nFalse\n\n>>> 'Fari' not in beatles\nTrue\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `half-out`\n\n### Ordenar un conjunto { #sort }\n\nYa hemos comentado que los conjuntos **no mantienen un orden**. ¿Pero qué ocurre si intentamos ordenarlo?\n\nVeamos el comportamiento a través del ejemplo:material-flash: anterior:\n\n```pycon\n>>> beatles\n{'McCartney', 'Starr', 'Lennon', 'Harrison'}\n\n>>> sorted(beatles)#(1)!\n['Harrison', 'Lennon', 'McCartney', 'Starr']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Lo que obtenemos es **una lista** con los elementos ordenados.\n\nObviamente, el uso de `#!python .sort()` no está permitido sobre un conjunto:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> beatles.sort()\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n beatles.sort()\nAttributeError: 'set' object has no attribute 'sort'\n```\n\n## Teoría de conjuntos { #set-theory }\n\nA continuación veremos las distintas operaciones sobre conjuntos que se pueden hacer en Python basadas en los [Diagramas de Venn](https://es.wikipedia.org/wiki/Diagrama_de_Venn) y la [Teoría de conjuntos](https://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_conjuntos):\n\n### Aritmética { #arithmetic }\n\nPartimos de dos conjuntos $A = \\{1, 2\\}$ y $B = \\{2, 3\\}$:\n\n```pycon\n>>> A = {1, 2}\n>>> B = {2, 3}\n```\n\nSe definen las siguientes operaciones «aritméticas» entre conjuntos:\n\n![Dark image](images/sets/venn-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/sets/venn-light.svg#only-light)\n\n
\n\n- **Intersección** :material-set-center: $A \\cap B$\n\n ---\n\n Elementos comunes de $A$ y $B$.\n\n ![Dark image](images/sets/venn-intersection-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/sets/venn-intersection-light.svg#only-light)\n\n ```pycon\n >>> A & B#(1)!\n {2}\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Equivalente: `#!python A.intersection(B)`\n\n- **Unión** :material-set-all: $A \\cup B$\n\n ---\n\n Elementos que están en $A$, en $B$ o ambos.\n\n ![Dark image](images/sets/venn-union-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/sets/venn-union-light.svg#only-light)\n\n ```pycon\n >>> A | B#(1)!\n {1, 2, 3}\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Equivalente: `#!python A.union(B)`\n\n- **Diferencia** :material-set-left: $A \\setminus B$\n\n ---\n\n Elementos de $A$ que no están en $B$.\n\n ![Dark image](images/sets/venn-difference-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/sets/venn-difference-light.svg#only-light)\n\n ```pycon\n >>> A - B#(1)!\n {1}\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Equivalente: `#!python A.difference(B)`\n\n- **Diferencia simétrica** :material-set-left-right: $A \\triangle B$\n\n ---\n\n Elementos no comunes de $A$ y $B$.\n\n ![Dark image](images/sets/venn-symdiff-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/sets/venn-symdiff-light.svg#only-light)\n\n ```pycon\n >>> A ^ B#(1)!\n {1, 3}\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Equivalente: `#!python A.symmetric_difference(B)`\n\n
\n\nTodos las operaciones anteriores admiten una versión funcional:\n\n| Operación | Equivalente | Actualizando $A$ |\n| --- | --- | --- |\n| $A \\cap B$ | `#!python A.intersection(B)` | `#!python A.intersection_update(B)` |\n| $A \\cup B$ | `#!python A.union(B)` | `#!python A.update(B)` |\n| $A \\setminus B$ | `#!python A.difference(B)` | `#!python A.difference_update(B)` |\n| $A \\triangle B$ | `#!python A.symmetric_difference(B)` | `#!python A.symmetric_difference_update(B)` |\n\n### Inclusión { #inclusion }\n\nPartimos de dos conjuntos $A = \\{1, 2\\}$ y $B = \\{2, 3\\}$:\n\n```pycon\n>>> A = {1, 3, 5, 7, 9}\n>>> B = {3, 5, 7}\n```\n\nLas operaciones de inclusión tratan de descubrir si un conjunto «abarca» a otro (o viceversa).\n\n
\n\n- **Subconjunto** $B \\subset A$\n\n ---\n\n Todos los elementos de $B$ están en $A$.\n\n ![Subset](images/sets/inclusion.svg)\n\n «$B$ es un subconjunto de $A$»\n\n ```pycon\n >>> B < A#(1)!\n True\n ```\n { .annotate }\n \n 1. También existe `#!python B <= A`\n\n- **Superconjunto** $A \\supset B$\n\n ---\n\n Los elementos de $A$ contienen a los de $B$.\n\n ![Subset](images/sets/inclusion.svg)\n\n «$A$ es un superconjunto de $B$»\n\n ```pycon\n >>> A > B#(1)!\n True\n ```\n { .annotate }\n \n 1. También existe `#!python A >= B`\n\n
\n\n## Conjuntos por comprensión { #comprehension }\n\nLos conjuntos, al igual que las [listas](lists.md#comprehension) y los [diccionarios](dicts.md#comprehension), también se pueden crear por **comprensión**.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que construimos un _conjunto por comprensión_ con aquellos números enteros múltiplos de 3 en el rango $[0,20)$:\n\n```pycon\n>>> m3 = {number for number in range(0, 20) if number % 3 == 0}\n\n>>> m3\n{0, 3, 6, 9, 12, 15, 18}\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `common-consonants`\n\n## Conjuntos inmutables { #frozensets }\n\nPython ofrece la posibilidad de crear **conjuntos inmutables** haciendo uso de la función `#!python frozenset()` que recibe cualquier iterable como argumento.\n\nSupongamos por ejemplo:material-flash: que recibimos una serie de calificaciones de exámenes y queremos crear un conjunto inmutable con los posibles niveles (categorías) de calificaciones:\n\n```pycon hl_lines=\"6\"\n>>> marks = [1, 3, 2, 3, 1, 4, 2, 4, 5, 2, 5, 5, 3, 1, 4]\n\n>>> mark_levels = frozenset(marks)\n\n>>> mark_levels\nfrozenset({1, 2, 3, 4, 5})\n```\n\nVeamos qué ocurre si intentamos modificar este conjunto:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> mark_levels.add(100)#(1)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n mark_levels.add(100)\nAttributeError: 'frozenset' object has no attribute 'add'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Al ser inmutable no permite su modificación.\n\n!!! tip \"Correspondencia\"\n\n Un `frozenset` es a un `set` lo que una `tuple` es a una `list`: una forma de «congelar» los valores para que no se puedan modificar.\n\n## Objetos «hashables» { #hashables }\n\nLa única restricción que deben cumplir los elementos de un conjunto es ser [hashables](dicts.md#hashables). Un objeto es «hashable» si se le puede asignar un valor «hash» que no cambia en ejecución durante toda su vida.\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que estamos construyendo un conjunto con los [elementos químicos](https://es.wikipedia.org/wiki/Elemento_qu%C3%ADmico) de la tabla periódica.\n\nSi intentamos añadir una [lista](./lists.md) como clave de un diccionario obtendremos el siguiente error:\n\n```pycon hl_lines=\"8\"\n>>> periodic_table = set()\n>>> metals = ['Fe', 'Mg', 'Au', 'Ag', 'Zn']\n\n>>> periodic_table.add(metals)#(1)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[3], line 1\n periodic_table.add(metals)\nTypeError: unhashable type: 'list'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Una lista no es un objeto «hashable» derivado de su condición de mutabilidad.\n\nSin embargo, podríamos conseguir lo que buscamos si, en vez de listas, usáramos **tuplas** para almacenar los elementos químicos (ya que sí son «hashables»):\n\n```pycon\n>>> periodic_table = set()\n\n>>> metals = ('Fe', 'Mg', 'Au', 'Ag', 'Zn')\n>>> periodic_table.add(metals)\n\n>>> non_metals = ('C', 'H', 'O', 'F', 'Cl')\n>>> periodic_table.add(non_metals)\n\n>>> periodic_table\n{('Fe', 'Mg', 'Au', 'Ag', 'Zn'), ('C', 'H', 'O', 'F', 'Cl')}\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `is-binary`\n\n\n[^1]: La ordenación de los elementos de un conjunto no está definida en el estándar de Python. Otra cuestión es que exista una ordenación por su «hash» para la implementación concreta de CPython.\n" }, { "path": "docs/core/datastructures/tuples.md", "content": "---\nicon: octicons/link-16\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Estructuras de datos\n - Tuplas\n---\n\n# Tuplas { #tuples }\n\n![Banner](images/tuples/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEl concepto de **tupla** es muy similar al de [lista](lists.md). Aunque hay algunas diferencias menores, lo fundamental es que, mientras una _lista_ es mutable y se puede modificar, una _tupla_ no admite cambios y por lo tanto, es **inmutable**.\n\n## Creando tuplas { #create }\n\nPodemos pensar en crear tuplas tal y como [lo hacíamos con listas](lists.md#create), pero usando **paréntesis** en lugar de _corchetes_:\n\n```pycon\n>>> tenerife_geoloc = (28.46824, -16.25462)#(1)!\n\n>>> three_wise_men = ('Melchor', 'Gaspar', 'Baltasar')#(2)!\n\n>>> empty_tuple = ()#(3)!\n\n>>> data = ('Welcome', 17, [0.1, 0.2], True)#(4)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Una tupla de 2 [números flotantes](../datatypes/numbers.md#floats) representando _latitud_ y _longitud_.\n2. Una tupla de 3 [cadenas de texto](../datatypes/strings.md).\n3. La **tupla vacía** (_0 elementos_).\n4. Una tupla **heterogénea** de 4 elementos de distinta naturaleza.\n\n### Tuplas de un elemento\n\nHay que prestar especial atención cuando vamos a crear una **tupla de un único elemento**:\n\n=== \"Forma incorrecta :material-thumb-down:\"\n\n La intención primera sería hacerlo de la siguiente manera:\n\n ```pycon\n >>> one_item_tuple = ('Papá Noel')#(1)!\n\n >>> one_item_tuple\n 'Papá Noel'\n\n >>> type(one_item_tuple)#(2)!\n str\n ```\n { .annotate }\n\n 1. Los paréntesis se ignoran en este contexto.\n 2. Lo que hemos creado realmente es una _cadena de texto_.\n\n=== \"Forma correcta :material-thumb-up:\"\n\n Para crear una tupla de un elemento debemos **añadir una coma al final**:\n\n ```pycon hl_lines=\"1\"\n >>> one_item_tuple = ('Papá Noel',)\n\n >>> one_item_tuple\n ('Papá Noel',)\n\n >>> type(one_item_tuple)\n tuple\n ```\n\n### Tuplas sin paréntesis\n\nSegún el caso, hay veces que nos podemos encontrar con tuplas que no llevan paréntesis. Quizás no está tan extendido, pero a efectos prácticos tiene el mismo resultado.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash: de ello:\n\n```pycon\n>>> one_item_tuple = 'Papá Noel',\n\n>>> three_wise_men = 'Melchor', 'Gaspar', 'Baltasar'\n\n>>> tenerife_geoloc = 28.46824, -16.25462\n```\n\n## Conversión\n\nPara convertir otros tipos de datos en una tupla podemos usar la función `tuple()`. Por ejemplo:material-flash: podemos convertir una _lista_ en una tupla:\n\n```pycon\n>>> shopping = ['Agua', 'Aceite', 'Arroz']\n\n>>> tuple(shopping)\n('Agua', 'Aceite', 'Arroz')\n```\n\nEsta conversión es válida para aquellos tipos de datos que sean **iterables**: cadenas de caracteres, listas, diccionarios, conjuntos, etc.\n\nUn ejemplo:material-flash: que no funciona es intentar _convertir un número en una tupla_:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> tuple(5)\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n tuple(5)\nTypeError: 'int' object is not iterable\n```\n\n??? warning \"Nombre de variable\"\n\n Aunque está permitido, no suele ser una buena práctica llamar `tuple` a una variable ya que destruirías la función que nos permite trabajar con tuplas. Tampoco parece muy razonable utilizar nombres como `_tuple` o `tuple_` ya que no es necesario incluir en el nombre de una variable su propia naturaleza.\n\n## Modificar una tupla { #modify }\n\nComo se ha comentado al principio de este capítulo, las tuplas son **estructuras de datos inmutables**. Una vez que las creamos con un valor, no podemos modificarlas.\n\nVeamos qué ocurre en el siguiente ejemplo:material-flash: donde queremos suplantar al Rey Mago _Melchor_:\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> three_wise_men = 'Melchor', 'Gaspar', 'Baltasar'\n\n>>> three_wise_men[0] = 'Tom Hanks'\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n three_wise_men[0] = 'Tom Hanks'\nTypeError: 'tuple' object does not support item assignment\n```\n \n## Operaciones con tuplas { #operations }\n\nCon las tuplas podemos realizar [todas las operaciones que vimos con listas](lists.md#operations) **salvo las que conlleven una modificación** «in-situ» de la misma:\n\n- `reverse()`\n- `append()`\n- `extend()`\n- `remove()`\n- `clear()`\n- `sort()`\n\nUn par de detalles:\n\n
\n- Sí es posible aplicar `sorted()` o `reversed()` sobre una tupla ya que no estamos modificando su valor sino creando un nuevo objeto.(1)\n- La comparación de tuplas funciona exactamente igual que la [comparación de listas](lists.md#compare).\n
\n1. Estas funciones devuelven **una lista** en vez de una tupla.\n\n## Desempaquetado de tuplas { #unpack }\n\nEl **desempaquetado** es una característica de las tuplas que nos permite **asignar una tupla a variables independientes**:\n\n![Dark image](images/tuples/tuple-unpacking-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/tuples/tuple-unpacking-light.svg#only-light)\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: desempaquetando a los tres Reyes Magos:\n\n```pycon hl_lines=\"3\"\n>>> three_wise_men = ('Melchor', 'Gaspar', 'Baltasar')\n\n>>> king1, king2, king3 = three_wise_men\n\n>>> king1\n'Melchor'\n>>> king2\n'Gaspar'\n>>> king3\n'Baltasar'\n```\n\nVeamos otro ejemplo:material-flash: en el que utilizamos la función «built-in» [`divmod()`](https://docs.python.org/3/library/functions.html#divmod) que devuelve el cociente y el resto de una división usando una única llamada. Lo interesante (para el caso que nos ocupa) es que se suele utilizar el desempaquetado de tuplas para obtener los valores por separado:\n\n```pycon\n>>> quotient, remainder = divmod(7, 3)#(1)!\n\n>>> quotient\n2\n>>> remainder\n1\n```\n{ .annotate }\n\n1. \n ```\n 7 │ 3\n └————\n 1 2\n ```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `dec2bin`\n\n### Intercambio de valores { #swap-values }\n\nVeamos cómo implementar el intercambio de los valores de dos variables:\n\n=== \"Forma «tradicional» :material-town-hall:\"\n\n Necesitamos usar una variable intermedia $z$ para no perder valores:\n\n ```pycon hl_lines=\"4\"\n >>> a = 1\n >>> b = 2\n\n >>> z = a\n\n >>> a = b\n >>> b = z\n\n >>> a\n 2\n >>> b\n 1\n ```\n\n=== \"Forma directa :material-sign-direction:\"\n\n Usando desempaquetado podemos hacerlo de forma directa:\n\n ```pycon hl_lines=\"4\"\n >>> a = 1\n >>> b = 2\n\n >>> a, b = b, a\n\n >>> a\n 2\n >>> b\n 1\n ```\n \n### Desempaquetado extendido { #extended-unpacking }\n\nNo tenemos que ceñirnos a realizar desempaquetado uno a uno. También podemos extenderlo e indicar ciertos **«grupos» de elementos** mediante el operador `*`.\n\nVeamos posibles implementaciones del _desempaquetado extendido_ en un ejemplo:material-flash: de «ranking» de lenguajes de programación:\n\n=== \"Primero, otros y último\"\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> ranking = ('Python', 'Java', 'C', 'TypeScript', 'Rust')\n\n >>> first, *others, last = ranking\n\n >>> first\n 'Python'\n >>> others\n ['Java', 'C', 'TypeScript']\n >>> last\n 'Rust'\n ```\n \n=== \"Primero y otros\"\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> ranking = ('Python', 'Java', 'C', 'TypeScript', 'Rust')\n\n >>> first, *others = ranking\n\n >>> first\n 'Python'\n >>> others\n ['Java', 'C', 'TypeScript', 'Rust']\n ```\n\n=== \"Primero, segundo y otros\"\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> ranking = ('Python', 'Java', 'C', 'TypeScript', 'Rust')\n\n >>> first, second, *others = ranking\n\n >>> first\n 'Python'\n >>> second\n 'Java'\n >>> others\n ['C', 'TypeScript', 'Rust']\n ```\n\n=== \"Otros, penúltimo y último\"\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> ranking = ('Python', 'Java', 'C', 'TypeScript', 'Rust')\n\n >>> *others, next_to_last, last = ranking\n\n >>> others\n ['Python', 'Java', 'C']\n >>> next_to_last\n 'TypeScript'\n >>> last\n 'Rust'\n ```\n\n=== \"Otros y último\"\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> ranking = ('Python', 'Java', 'C', 'TypeScript', 'Rust')\n\n >>> *others, last = ranking\n\n >>> others\n ['Python', 'Java', 'C', 'TypeScript']\n >>> last\n 'Rust'\n ```\n\n??? note \"Limitación al desempaquetado extendido\"\n\n La condición necesaria para realizar desempaquetado extendido es que el número de elementos de destino debe ser **menor o igual** al número de elementos de origen.\n\n### Desempaquetado genérico { #generic-unpacking }\n\nEl desempaquetado de tuplas es **extensible a cualquier otro tipo de datos que sea iterable**.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash::\n\n=== \"Sobre cadenas de texto :material-format-quote-open:\"\n\n ```pycon\n >>> oxygen = 'O2'\n >>> first, last = oxygen\n >>> first, last\n ('O', '2')\n \n >>> text = 'Hello, World!'\n >>> head, *body, tail = text\n >>> head, body, tail\n ('H', ['e', 'l', 'l', 'o', ',', ' ', 'W', 'o', 'r', 'l', 'd'], '!')\n ```\n\n=== \"Sobre listas :material-code-brackets:\"\n\n ```pycon\n >>> writer1, writer2, writer3 = ['Virginia Woolf', 'Jane Austen', 'Mary Shelley']\n >>> writer1, writer2, writer3\n ('Virginia Woolf', 'Jane Austen', 'Mary Shelley')\n \n >>> text = 'Hello, World!'\n >>> word1, word2 = text.split()\n >>> word1, word2\n ('Hello,', 'World!')\n ```\n\n## ¿Tuplas por comprensión? { #tuple-comprehension }\n\nLos tipos de datos mutables (_listas, diccionarios y conjuntos_) sí permiten comprensiones pero **no así los tipos de datos inmutables** como cadenas de texto y tuplas.\n\nSi intentamos crear una **tupla por comprensión** utilizando paréntesis alrededor de la expresión, vemos que no aparece ningún error al ejecutarlo:\n\n```pycon\n>>> myrange = (number for number in range(1, 6))\n```\n\nSin embargo lo que obtendremos **no es una tupla** sino un [generador](../modularity/functions.md#generators):\n\n```pycon\n>>> myrange\n at 0x10b3732e0>\n```\n\n## Tuplas vs Listas { #tuples-vs-lists }\n\nAunque las tuplas y las listas puedan parecer estructuras de datos muy similares, sabemos que las tuplas carecen de ciertas operaciones, especialmente las que tienen que ver con la modificación de sus valores, ya que no son inmutables.\n\nSi las listas son más flexibles y potentes, **¿por qué íbamos a necesitar tuplas?** Veamos 4 potenciales ^^ventajas^^ del uso de tuplas frente a las listas:\n\n1. Las tuplas ocupan **menos espacio** en memoria.\n2. En las tuplas existe **protección** frente a cambios indeseados.\n3. Las tuplas se pueden usar como **claves de diccionarios** (son [«hashables»](dicts.md#hashables)).\n4. Las [`namedtuples`](https://docs.python.org/es/3/library/collections.html#collections.namedtuple) son una alternativa sencilla a los objetos.\n" }, { "path": "docs/core/datatypes/data.md", "content": "---\nicon: fontawesome/solid/memory\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Tipos de datos\n - Datos\n---\n\n# Datos { #data }\n\n![Banner](images/data/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nLos programas están formados por **código** y **datos**[^1]. Pero a nivel interno de la memoria del ordenador (RAM) no son más que una secuencia de bits `100101101...` La interpretación de estos bits depende del lenguaje de programación, que almacena en la memoria no sólo el puro dato sino distintos metadatos[^2].\n\n!!! quote \"Rich Hickey\"\n\n «Programming is not about typing, it's about thinking»\n\nDesde la perspectiva de un lenguaje de programación, cada «trozo» de memoria contiene realmente un objeto, de ahí que se diga que en Python **todo son objetos**. Y cada objeto contiene, al menos, los siguientes campos:\n\n- [x] El **tipo** del dato almacenado.\n- [x] Un **identificador** único (para distinguirlo de otros objetos).\n- [x] El **valor** del objeto (consistente con su tipo).\n\n![PyObject](images/data/pyobject.svg)\n\n## Tipos de datos { #datatypes }\n\nA continuación se muestran los distintos [tipos de datos](https://docs.python.org/es/3/library/stdtypes.html) que podemos encontrar en Python, sin incluir aquellos que proveen paquetes externos:\n\n| Nombre 🇪🇸 | Tipo :material-language-python: | Ejemplos :material-cube-unfolded: |\n| --- | --- | --- |\n| Booleano | [`bool`](numbers.md#booleans) | `#!python True`, `#!python False`\n| Entero | [`int`](numbers.md#integers) | `#!python 21`, `#!python 34500`, `#!python 34_500`\n| Flotante | [`float`](numbers.md#floats) | `#!python 3.14`, `#!python 0.00314e3`\n| Complejo | `#!python complex` | `#!python 2j`, `#!python 3+5j`\n| Cadena | [`str`](strings.md) | `#!python 'tfn'`, `#!python \"tenerife\"`\n| Tupla | [`tuple`](../datastructures/tuples.md) | `#!python (1, 3, 5)`\n| Lista | [`list`](../datastructures/lists.md) | `#!python ['Chrome', 'Firefox', 'Safari']`\n| Conjunto | [`set`](../datastructures/sets.md) | `#!python {2, 4, 6}`\n| Diccionario | [`dict`](../datastructures/dicts.md) | `#!python {'Spiderman': 'Marvel', 'Superman': 'DC'}`\n\n## Variables { #variables }\n\nLas variables son fundamentales ya que permiten definir **nombres** para los **valores** que tenemos en memoria y que vamos a usar en nuestro programa.\n\n### Reglas para nombrar variables { #naming-rules }\n\nEn Python existen una serie de reglas para los nombres de variables:\n\n
\n1. Sólo pueden contener los siguientes caracteres[^3]:\n - Letras mayúsculas.\n - Letras minúsculas.\n - Dígitos.\n - Guiones bajos `_`\n2. Deben empezar con una letra o un guión bajo, nunca con un dígito.\n3. No pueden ser una palabra reservada del lenguaje («keywords»)(1)\n
\n\n1. Podemos obtener un listado de las palabras reservadas del lenguaje de la siguiente forma:\n```pycon\n>>> help('keywords')\n\nHere is a list of the Python keywords. Enter any keyword to get more help.\n\nFalse class from or\nNone continue global pass\nTrue def if raise\nand del import return\nas elif in try\nassert else is while\nasync except lambda with\nawait finally nonlocal yield\nbreak for not\n```\n\n!!! info \"In english, please! 🇬🇧\"\n\n Por lo general se prefiere dar nombres en **inglés** a las variables que utilicemos, ya que así hacemos nuestro código más «internacional» y con la posibilidad de que otras personas puedan leerlo, entenderlo y –-llegado el caso-– modificarlo. Es sólo una recomendación, nada impide que se haga en castellano.\n\n### Convenciones para nombres { #naming-standards }\n\nMientras se sigan las [reglas](#naming-rules) que hemos visto para nombrar variables no hay problema en la forma en la que se escriban, pero sí existe una convención para la **nomenclatura de las variables**. Se utiliza el llamado `snake_case`(1) en el que utilizamos **caracteres en minúsculas** (incluyendo dígitos si procede) junto con **guiones bajos** (cuando sean necesarios para su legibilidad).\n{ .annotate }\n\n1. Nomenclaturas «case»:\n\n - [ ] `kebab-case`\n - [ ] `camelCase`\n - [ ] `PascalCase`\n - [x] `snake_case`\n\nPor ejemplo:material-flash: para nombrar una variable que almacene el _número de canciones_ en nuestro ordenador, podríamos usar `num_songs`.\n\nEsta convención, y muchas otras, están definidas en un documento denominado [PEP 8](https://peps.python.org/pep-0008/#naming-conventions). Se trata de una **guía de estilo** para escribir código Python. Los PEP son las propuestas que se hacen para la mejora del lenguaje.\n\n#### Constantes { #constants }\n\nUn caso especial y que vale la pena destacar son las **constantes**. Podríamos decir que es un tipo de variable pero que su valor no ~~cambia~~ debería cambiar a lo largo de nuestro programa.\n\nPor ejemplo la velocidad de la luz. Sabemos que su valor es constante de 300.000 km/s. En el caso de las constantes utilizamos **mayúsculas** (incluyendo guiones bajos si es necesario) para nombrarlas. Para la velocidad de la luz nuestra constante se podría llamar: `LIGHT_SPEED`.\n\n#### Elegir buenos nombres { #good-names }\n\nSe suele decir que una persona programadora (con cierta experiencia), a lo que dedica más tiempo, es a buscar un buen nombre para sus variables. Quizás pueda resultar algo excesivo pero da una idea de lo importante que es esta tarea. Es fundamental que los nombres de variables sean **autoexplicativos**, pero siempre llegando a un compromiso entre ser concisos y claros.\n\nSupongamos que queremos buscar un nombre de variable para almacenar el **número de elementos que se deben manejar en un pedido**. Se nos ocurren cuatro posibilidades:\n\n- [ ] `n`\n- [x] `num_items`\n- [ ] `number_of_items`\n- [ ] `number_of_items_to_be_handled`\n\nNo existe una regla mágica que nos diga cuál es el nombre perfecto, pero podemos aplicar el sentido común y, a través de la experiencia, ir detectando aquellos nombres que sean más adecuados. En el ejemplo anterior, quizás podríamos descartar de principio la opción 1 y la 4 (por ser demasiado cortas o demasiado largas); nos quedaríamos con las otras dos. Si nos fijamos bien, casi no hay mucha información adicional de la opción 3 con respecto a la 2. Así que podríamos concluir que **la opción 2 es válida para nuestras necesidades**. \n\nEn cualquier caso esta decisión dependerá siempre del contexto del problema que estemos tratando y de los acuerdos a los que hayamos llegado con nuestro equipo de trabajo.\n\nComo regla general:\n\n- Usar **sustantivos** para los nombres de [variables](#variables) :material-arrow-right: `article`\n- Usar **verbos** para los nombres de [funciones](../modularity/functions.md) :material-arrow-right: `get_article()`\n- Usar **adjetivos** para los nombres de [booleanos](numbers.md#booleans) :material-arrow-right: `available`\n\n## Asignación { #assignment }\n\nEn Python se utiliza el símbolo `=` para **asignar** un valor a una variable:\n\n``` mermaid\nflowchart LR\n name(nombre) ~~~ equals{=} ~~~ value(valor)\n equals --> name\n equals ~~~ name\n value --> equals\n value ~~~ equals\n```\n\nHay que diferenciar la _asignación en Python_ de la _igualación en matemáticas_. El símbolo `=` lo hemos aprendido desde siempre como una equivalencia entre dos expresiones algebraicas, sin embargo en Python nos indica una sentencia de asignación, del valor (en la derecha) al nombre (en la izquierda).\n\n!!! example \"Lados de una asignación\"\n\n En una asignación de Python siempre encontramos dos «lados» el izquierdo y el derecho:\n\n ```pycon\n lado_izquierdo = lado_derecho\n ```\n\n - El lado izquierdo se denomina LHS.\n - El lado derecho se denomina RHS.\n\nAlgunos ejemplos de asignaciones a _variables_:\n\n```pycon\n>>> total_population = 157_503\n>>> avg_temperature = 16.8\n>>> city_name = 'San Cristóbal de La Laguna'\n```\n\nAlgunos ejemplos de asignaciones a _constantes_:\n\n```pycon\n>>> SOUND_SPEED = 343.2\n>>> WATER_DENSITY = 997\n>>> EARTH_NAME = 'La Tierra'\n```\n\nEn un escenario donde queramos asignar el mismo valor a tres variables distintas tendríamos que hacer lo siguiente:\n\n```pycon\n>>> tres = 3\n>>> three = 3\n>>> drei = 3\n```\n\nPara estos casos Python nos ofrece la posibilidad de realizar una **asignación múltiple** en una única línea:\n\n```pycon\n>>> tres = three = drei = 3\n```\n\nRecordemos que los nombres de variables deben seguir unas [reglas establecidas](#naming-rules), de lo contrario obtendremos un error sintáctico del intérprete de Python:\n\n```pycon hl_lines=\"1 7 13\"\n>>> 7floor = 40 # el nombre empieza por un dígito\n Cell In[1], line 1\n 7floor = 40\n ^\nSyntaxError: invalid decimal literal\n\n>>> for = 'Bucle' # el nombre usa la palabra reservada \"for\"\n Cell In[2], line 1\n for = 'Bucle'\n ^\nSyntaxError: invalid syntax\n\n>>> screen-size = 14 # el nombre usa un carácter no válido\n Cell In[3], line 1\n screen-size = 14\n ^\nSyntaxError: cannot assign to expression here. Maybe you meant '==' instead of '='?\n```\n\n### Asignar una variable a otra { #assign-variables }\n\nLas asignaciones que hemos hecho hasta ahora han sido de un **valor literal** a una variable. Pero nada impide que podamos hacer asignaciones de una variable a otra variable:\n\n```pycon\n>>> people = 157503\n>>> total_population = people\n>>> total_population\n157503\n```\n\nEso sí, la variable que utilicemos como valor de asignación debe existir previamente, ya que si no es así, obtendremos un error informando de que no está definida:\n\n```pycon\n>>> total_population = lot_of_people\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n total_population = lot_of_people\nNameError: name 'lot_of_people' is not defined\n```\n\nDe hecho, en el RHS de la asignación pueden aparecer **expresiones** más complejas que se verán más adelante.\n\n### Conocer el valor de una variable { #get-value }\n\nHemos visto previamente cómo asignar un valor a una variable, pero aún no sabemos cómo «comprobar» el valor que tiene dicha variable. Para ello podemos utilizar dos estrategias en función de dónde nos encontremos:\n\n=== \"Intérprete Python ❯❯❯\"\n\n Basta con que usemos el nombre de la variable (y ++enter++):\n\n ```pycon\n >>> final_stock = 38934\n >>> final_stock\n 38934\n ```\n\n=== \"Editor de código :material-microsoft-visual-studio-code:\"\n\n Debemos hacer uso de `print()`:\n\n ```python\n final_stock = 38934\n print(final_stock)\n # 38934\n ``` \n\n### Conocer el tipo de una variable { #get-type }\n\nPara poder descubrir el tipo de un literal o una variable, Python nos ofrece la función `type()`. Veamos algunos ejemplos de su uso:\n\n```pycon\n>>> type(9)\nint\n\n>>> type(1.2)\nfloat\n\n>>> height = 3718\n>>> type(height)\nint\n\n>>> SOUND_SPEED = 343.2\n>>> type(SOUND_SPEED)\nfloat\n```\n\n!!! warning \"Advertencia\"\n\n Aunque está permitido, **NUNCA** llames `type` a una variable porque destruirías la función que nos permite conocer el tipo de un objeto.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Utilizando la consola interactiva de Python ❯❯❯ realiza las siguientes tareas:\n\n 1. Asigna un valor entero `#!python 2001` a la variable `#!python space_odyssey` y muestra su valor.\n 2. Descubre el tipo del literal `#!python 'Good night & Good luck'`.\n 3. Identifica el tipo del literal `#!python True`.\n 4. Asigna la expresión `#!python 10 * 3.0` a la variable `result` y muestra su tipo.\n\n## Mutabilidad { #mutability }\n\nLas [variables](#variables) son **nombres**, no lugares. Detrás de esta frase se esconde la reflexión de que cuando asignamos un valor a una variable, lo que realmente está ocurriendo es que se hace **apuntar** el nombre de la variable a una zona de memoria en la que se representa el objeto (con su valor). Por ejemplo:\n\n```pycon\n>>> a = 5\n```\n\n![Inmutable 1](images/data/inmutable1.svg)\n\nSi ahora «copiamos» el valor de `a` en otra variable `b` se podría esperar que hubiera otro espacio en memoria para dicho valor, pero como ya hemos dicho, son referencias a memoria:\n\n```pycon\n>>> b = a\n```\n\n![Inmutable 2](images/data/inmutable2.svg)\n\nA continuación vamos a modificar el valor de la variable `a`. Lo que ocurre es que se busca una nueva zona de memoria para almacenar el valor y se hace que `a` apunte a dicho valor:\n\n```pycon\n>>> a = 7\n```\n\n![Inmutable 3](images/data/inmutable3.svg)\n\nCon la función `id()` podemos conocer la dirección de memoria[^4] de un objeto en Python. A través de ella podemos comprobar que los dos objetos que hemos creado «apuntan» a la misma zona de memoria:\n\n```pycon\n>>> a = 5\n>>> b = a\n\n>>> id(a)\n4393605176\n>>> id(b)\n4393605176\n```\n\nLa prueba de que la zona de memoria no la ocupa el «nombre» de la variable, es que podemos ver cómo se asigna una dirección de memoria únicamente al «valor» literal:\n\n```pycon\n>>> id(5)\n4393605176\n```\n\nCada vez que asignamos un nuevo valor a una variable, ésta apunta a una nueva zona de memoria:\n\n```pycon\n>>> id(a)\n4393605176\n\n>>> a = 7\n>>> id(a)\n4393605240\n```\n\n!!! info \"Mutabilidad\"\n\n Cuando la zona de memoria que ocupa el objeto se puede modificar hablamos de tipos de datos **mutables**. En otro caso hablamos de tipos de datos **inmutables**.\n\nUn ejemplo de tipos de datos mutables son las **listas**. Esto se debe a que podemos modificar su contenido en la misma zona de memoria:\n\n```pycon\n>>> a = [4, 3, 2]\n```\n\n![Mutable 1](images/data/mutable1.svg)\n\nVamos a hacer una «copia» de la variable:\n\n```pycon\n>>> b = a\n```\n\n![Mutable 2](images/data/mutable2.svg)\n\nY ahora vamos a modificar la lista `a` añadiendo un valor al final. Dado que la modificación se produce en la **misma zona de memoria** la variable `b` también se ve afectada por este cambio:\n\n```pycon\n>>> a.append(1)\n```\n\n![Mutable 3](images/data/mutable3.svg)\n\nPor tanto, podemos clasificar los **tipos de datos** en Python según su **naturaleza de cambio**:\n\n=== \"Tipos inmutables :classical_building:\"\n\n - `#!python bool`\n - `#!python int`\n - `#!python float`\n - `#!python str`\n - `#!python tuple`\n\n=== \"Tipos mutables :fontawesome-solid-droplet:\"\n\n - `#!python list`\n - `#!python dict`\n - `#!python set`\n\n!!! success \"Cambio de valor\"\n\n El hecho de que un tipo de datos sea inmutable significa que no podemos modificar su valor «in-situ», pero siempre podremos asignarle un nuevo valor (hacerlo apuntar a otra zona de memoria).\n\n## Precarga de objetos { #preload }\n\nEn Python, algunos objetos se cargan en memoria de forma automática (_«preloading»_) al iniciar el intérprete. Esto se hace para optimizar el rendimiento del lenguaje, ya que estos objetos son muy utilizados en la mayoría de los programas.\n\nEntre estos objetos precargados se encuentran:\n\n=== \"Números\"\n\n Todos los números enteros entre `-5` y `256` (inclusive)[^5], definidos en el [código fuente de _CPython_](https://github.com/python/cpython/blob/main/Include/internal/pycore_runtime_init_generated.h) a través de la estructura `_Py_small_ints_INIT`.\n\n Esto se puede comprobar fácimente con la función `id()`:\n\n ```pycon\n >>> id(-5)\n 4371891880\n >>> id(-5)\n 4371891880\n\n >>> id(125)\n 4371896040\n >>> id(125)\n 4371896040\n\n >>> id(347)\n 4415707120\n >>> id(347)\n 4415701232\n ```\n\n=== \"Cadenas de texto\"\n\n Los caracteres del [código ASCII extendido](https://www.ascii-code.com/) (letras mayúsculas, minúsculas, dígitos y algunos símbolos), con códigos entre `0` y `255` (inclusive), definidos en el [código fuente de _CPython_](https://github.com/python/cpython/blob/main/Include/internal/pycore_runtime_init_generated.h) a través de las estructuras `_Py_str_ascii_INIT` y `_Py_str_latin1_INIT`.\n\n Esto se puede comprobar fácimente con la función `id()`:\n\n ```pycon\n >>> id('a')\n 4371958760\n >>> id('a')\n 4371958760\n\n >>> id('?')\n 4371957128\n >>> id('?')\n 4371957128\n\n >>> id('😊')\n 4393408496\n >>> id('😊')\n 4415814576\n ```\n\n\n## Funciones «built-in» { #built-in-functions }\n\nHemos ido usando una serie de [funciones](../modularity/functions.md) sin ser especialmente conscientes de ello. Esto se debe a que son funciones «built-in» o incorporadas por defecto en el propio lenguaje Python.\n\nA continuación se muestra el listado de **funciones «built-in»** por orden alfabético:\n\n=== \"A\"\n\n ```\n abs()\n aiter()\n all()\n anext()\n any()\n ascii()\n ```\n\n=== \"B\"\n\n ```\n bin()\n bool()\n breakpoint()\n bytearray()\n bytes()\n ```\n\n=== \"C\"\n\n ```\n callable()\n chr()\n classmethod()\n compile()\n complex()\n ```\n\n=== \"D\"\n\n ```\n delattr()\n dict()\n dir()\n divmod()\n ```\n\n=== \"E\"\n\n ```\n enumerate()\n eval()\n exec()\n ```\n\n=== \"F\"\n\n ```\n filter()\n float()\n format()\n frozenset()\n ```\n\n=== \"G\"\n\n ```\n getattr()\n globals()\n ```\n\n=== \"H\"\n\n ```\n hasattr()\n hash()\n help()\n hex()\n ```\n\n=== \"I\"\n\n ```\n id()\n input()\n int()\n isinstance()\n issubclass()\n iter()\n ```\n\n=== \"L\"\n\n ```\n len()\n list()\n locals()\n ```\n\n=== \"M\"\n\n ```\n map()\n max()\n memoryview()\n min() \n ```\n\n=== \"N\"\n\n ```\n next()\n ```\n\n=== \"O\"\n\n ```\n object()\n oct()\n open()\n ord()\n ```\n\n=== \"P\"\n\n ```\n pow()\n print()\n property()\n ```\n\n=== \"R\"\n\n ```\n range()\n repr()\n reversed()\n round()\n ```\n\n=== \"S\"\n\n ```\n set()\n setattr()\n slice()\n sorted()\n staticmethod()\n str()\n sum()\n super()\n ```\n\n=== \"T\"\n\n ```\n tuple()\n type()\n ```\n\n=== \"V\"\n\n ```\n vars()\n ```\n\n=== \"Z\"\n\n ```\n zip()\n ```\n\n=== \"_\"\n\n ```\n __import__()\n ```\n\nLos detalles de cada función se pueden consultar en la [documentación oficial de Python](https://docs.python.org/3/library/functions.html#built-in-functions).\n\n\n## Pidiendo ayuda { #help }\n\nEn Python, como en muchas otras situaciones de la vida, podemos pedir ayuda con la función `help()`.\n\nSupongamos que queremos obtener información sobre `id`. Desde el intérprete de Python ❯❯❯ ejecutamos lo siguiente:\n\n```pycon\n>>> help(id)\nHelp on built-in function id in module builtins:\n\nid(obj, /)\n Return the identity of an object.\n\n This is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects.\n (CPython uses the object's memory address.)\n```\n\nExiste una _forma alternativa_ de obtener ayuda: añadiendo el signo de interrogación `?` al término de búsqueda:\n\n```pycon\n>>> id?\nSignature: id(obj, /)\nDocstring:\nReturn the identity of an object.\n\nThis is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects.\n(CPython uses the object's memory address.)\nType: builtin_function_or_method\n```\n\n\n\n[^1]: Ya en 1946, John Von Neuman [propuso](../introduction/history.md#computing-milestones) guardar en memoria no sólo los datos sino también el código.\n[^2]: Los metadatos son datos que describen otros datos.\n[^3]: Para ser exactos, sí se pueden utilizar otros caracteres, e incluso emojis en los nombres de variables, aunque no suele ser una práctica extendida, ya que podría dificultar la legibilidad.\n[^4]: Esto es un detalle de implementación de CPython.\n[^5]: A partir de Python :octicons-tag-24: 3.15 se amplia el número de enteros precargados al rango $[-5, 1024]$\n" }, { "path": "docs/core/datatypes/index.md", "content": "# Tipos de datos\n\nEn programación, los tipos de datos son fundamentales porque determinan la naturaleza de los valores que se pueden almacenar y manipular en un programa. Cada lenguaje, incluido Python, clasifica la información en distintos tipos para poder realizar operaciones apropiadas según su naturaleza, como sumar números o concatenar cadenas de texto. Comprender los tipos de datos es esencial para escribir código correcto y eficiente, ya que permite al programador elegir la forma adecuada de representar la información. En este capítulo exploraremos los principales tipos de datos en Python, como los números, las cadenas de texto o los booleanos.\n" }, { "path": "docs/core/datatypes/numbers.md", "content": "---\nicon: material/calculator\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Tipos de datos\n - Números\n---\n\n# Números { #numbers }\n\n![Banner](images/numbers/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEn esta sección veremos los tipos de datos númericos que ofrece Python centrándonos en **booleanos**, **enteros** y **flotantes**.\n\n## Booleanos { #booleans }\n\n[George Boole](https://es.wikipedia.org/wiki/George_Boole) es considerado como uno de los fundadores del campo de las ciencias de la computación y fue el creador del [Álgebra de Boole](https://es.wikipedia.org/wiki/%C3%81lgebra_de_Boole) que da lugar, entre otras estructuras algebraicas, a la [Lógica binaria](https://es.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica_binaria). En esta lógica las variables sólo pueden tomar dos valores discretos: **Verdadero :octicons-shield-check-16:{ .green }** o **Falso :octicons-shield-x-16:{ .red }**.\n\nEl tipo de datos `bool` en _Python_ proviene de lo explicado anteriormente y admite dos posibles valores:\n\n- `#!python True` que se corresponde con **verdadero**.\n- `#!python False` que se corresponde con **falso**.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de su uso:\n\n```pycon\n>>> is_opened = True\n>>> is_opened\nTrue\n\n>>> has_sugar = False\n>>> has_sugar\nFalse\n```\n\nLa primera variable `is_opened` está representando el hecho de que algo esté abierto, y al tomar el valor `True` podemos concluir que sí. La segunda variable `has_sugar` nos indica si una bebida tiene azúcar; dado que toma el valor `False` inferimos que no lleva azúcar.\n\n!!! failure \"Atención\"\n\n Tal y como se explicó en [este apartado](data.md#naming-rules), los nombres de variables son «case-sensitive». De igual modo el tipo booleano toma valores `True` y `False` con **la primera letra en mayúsculas**. De no ser así obtendríamos un error sintáctico.\n\n```pycon hl_lines=\"1 7\"\n>>> is_opened = true\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n is_opened = true\nNameError: name 'true' is not defined\n\n>>> has_sugar = false\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n has_sugar = false\nNameError: name 'false' is not defined\n```\n\n## Enteros { #integers }\n\nLos números enteros no tienen decimales pero sí pueden contener signo y estar expresados en alguna base distinta de la habitual (base 10).\n\n### Literales enteros { #integer-literals }\n\nVeamos algunos ejemplos de números enteros:\n\n```pycon\n>>> 8\n8\n>>> +8\n8\n>>> -8\n-8\n>>> 08\n Cell In[4], line 1\n 08\n ^\nSyntaxError: leading zeros in decimal integer literals are not permitted; use an 0o prefix for octal integers\n\n>>> 8000000\n8000000\n>>> 8_000_000\n8000000\n```\n\nDos detalles a tener en cuenta:\n\n- No podemos comenzar un número entero por `0`.\n- Python permite dividir los números enteros con _guiones bajos_ `_` para clarificar su lectura/escritura. A efectos prácticos es como si estos guiones bajos no existieran.\n\n### Operaciones con enteros { #integer-operations }\n\nA continuación se muestra una tabla con las distintas operaciones sobre enteros que podemos realizar en Python:\n\n| Operador | Descripción | Ejemplo | Resultado |\n| -------- | ------------------- | ----------------- | --------- |\n| `+` | Suma | `#!python 3 + 9` | 12 |\n| `-` | Resta | `#!python 6 - 2` | 4 |\n| `*` | Multiplicación | `#!python 5 * 5` | 25 |\n| `/` | División _flotante_ | `#!python 9 / 2` | 4.5 |\n| `//` | División _entera_ | `#!python 9 // 2` | 4 |\n| `%` | Módulo | `#!python 9 % 4` | 1 |\n| `**` | Exponenciación | `#!python 2 ** 4` | 16 |\n\nVeamos algunas pruebas con estos operadores:\n\n```pycon\n>>> 2 + 8 + 4\n14\n>>> 4 ** 4\n256\n>>> 7 / 3\n2.3333333333333335\n>>> 7 // 3\n2\n>>> 6 / 0\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[5], line 1\n 6 / 0\nZeroDivisionError: division by zero\n```\n\nEs de buen estilo de programación **dejar un espacio** entre cada operador. Además hay que tener en cuenta que podemos obtener errores dependiendo de la operación (más bien de los operandos) que estemos utilizando, como es el caso de la _división por cero_.\n\n#### Precendencia { #precendence }\n\nLa **precedencia** o **prioridad** de los operadores es un concepto fundamental a la hora de interpretar las expresiones. Cada operador tiene una **precedencia** que hace que se ejecute antes (o después) de otro operador:\n\n| Precendencia | Operador |\n| --- | --- |\n| :material-size-xxl: | `()` |\n| :material-size-xl: | `**` |\n| :material-size-l: | `-a` `+a` |\n| :material-size-m: | `*` `/` `//` `%` |\n| :material-size-s: | `+` `-` |\n\nVeamos algunas expresiones donde se aplica esta precedencia de operadores:\n\n```pycon\n>>> 2 ** 2 + 4 / 2\n6.0\n\n>>> 2 ** (2 + 4) / 2\n32.0\n\n>>> 2 ** (2 + 4 / 2)\n16.0\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `add`\n\n#### Asignación aumentada { #augmented-assignment }\n\nPython nos ofrece la posibilidad de escribir una [asignación aumentada](https://www.python.org/dev/peps/pep-0577/) mezclando la _asignación_ y un _operador_.\n\n``` mermaid\nflowchart LR\n LEFT[\"`a = a + 10`\"]\n RIGHT[\"`a += 10`\"]\n LEFT --> RIGHT\n RIGHT --> LEFT\n```\n\nSupongamos que disponemos de 100 vehículos en stock y que durante el pasado mes se han vendido 20 de ellos. Veamos cómo sería el código con asignación tradicional vs. asignación aumentada:\n\n=== \"Asignación tradicional :material-meditation:\"\n\n ```python hl_lines=\"3\"\n >>> total_cars = 100\n >>> sold_cars = 20\n >>> total_cars = total_cars - sold_cars\n >>> total_cars\n 80\n ```\n\n=== \"Asignación aumentada :material-elevation-rise:\"\n\n ```python hl_lines=\"3\"\n >>> total_cars = 100\n >>> sold_cars = 20\n >>> total_cars -= sold_cars\n >>> total_cars\n 80\n ```\n\nEstas dos formas son equivalentes a nivel de resultados y funcionalidad, pero obviamente tienen diferencias de escritura y legibilidad. De este mismo modo, podemos aplicar un formato compacto al resto de operaciones:\n\n```pycon\n>>> random_number = 15\n\n>>> random_number += 5\n>>> random_number\n20\n\n>>> random_number *= 3\n>>> random_number\n60\n\n>>> random_number //= 4\n>>> random_number\n15\n\n>>> random_number **= 1\n>>> random_number\n15\n```\n\n#### Módulo { #modulo }\n\nLa operación **módulo** (también llamado **resto**), cuyo símbolo en Python es `%` se define como el **resto de dividir dos números**. Veamos un ejemplo:material-flash: para enteder bien su funcionamiento:\n\n![Modulo](images/numbers/modulo-dark.svg#only-dark)\n![Modulo](images/numbers/modulo-light.svg#only-light)\n\n```pycon\n>>> dividendo = 17\n>>> divisor = 5\n\n>>> cociente = dividendo // divisor # división entera\n>>> resto = dividendo % divisor\n\n>>> cociente\n3\n>>> resto\n2\n```\n\nSi miramos el módulo en **forma espiral** se entiende mejor lo que ocurre. Podemos distinguir tres casos:\n\n=== \"a) Dividendo :material-code-less-than: divisor\"\n\n ```pycon\n >>> 6 % 8\n 6\n ```\n\n ![](images/numbers/coil-modulo1-dark.svg#only-dark)\n ![](images/numbers/coil-modulo1-light.svg#only-light)\n\n=== \"b) Dividendo :material-equal-box: divisor\"\n\n ```pycon\n >>> 8 % 8\n 0\n ```\n\n ![](images/numbers/coil-modulo2-dark.svg#only-dark)\n ![](images/numbers/coil-modulo2-light.svg#only-light)\n\n=== \"c) Dividendo :material-code-greater-than: divisor\"\n\n ```pycon\n >>> 11 % 8\n 3\n ```\n\n ![](images/numbers/coil-modulo3-dark.svg#only-dark)\n ![](images/numbers/coil-modulo3-light.svg#only-light)\n\n##### Desplazamiento circular { #circular-shift }\n\nUna de las aplicaciones más habituales del operador módulo `%` es el **desplazamiento circular**.\n\n=== \"Desplazamiento con paso 1\"\n\n Veamos un ejemplo:material-flash: en el que disponemos de **4 «casillas»** y la «ficha» avanza **de uno en uno**. Después de la última casilla debemos volver a la casilla de salida:\n\n ![Dark image](images/numbers/circular-shift-step1-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/numbers/circular-shift-step1-light.svg#only-light)\n\n Veamos la implementación en Python:\n\n ```pycon\n >>> a = 0\n >>> a\n 0 🟪\n >>> a = (a + 1) % 4 # 1 % 4\n >>> a\n 1 🟦\n >>> a = (a + 1) % 4 # 2 % 4\n >>> a\n 2 🟩\n >>> a = (a + 1) % 4 # 3 % 4\n >>> a\n 3 🟪\n >>> a = (a + 1) % 4 # 4 % 4\n >>> a\n 0 🟦\n >>> a = (a + 1) % 4 # 1 % 4\n >>> a\n 1 🟩\n >>> a = (a + 1) % 4 # 2 % 4\n >>> a\n 2 🟪\n >>> a = (a + 1) % 4 # 3 % 4\n >>> a\n 3 🟦\n >>> a = (a + 1) % 4 # 4 % 4\n >>> a\n 0 🟩\n >>> a = (a + 1) % 4 # 1 % 4\n >>> a\n 1 🟪\n ```\n\n=== \"Desplazamiento con paso 3\"\n\n Supongamos ahora que, en vez de ir de uno en uno, movemos la «ficha» **de tres en tres**:\n\n ![Dark image](images/numbers/circular-shift-step3-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/numbers/circular-shift-step3-light.svg#only-light)\n\n Veamos la implementación en Python:\n\n ```pycon\n >>> a = 0\n >>> a\n 0 🟪\n >>> a = (a + 3) % 4 # 3 % 4\n >>> a\n 3 🟦\n >>> a = (a + 3) % 4 # 6 % 4\n >>> a\n 2 🟩\n >>> a = (a + 3) % 4 # 5 % 4\n >>> a\n 1 🟪\n ```\n \n!!! tip \"Módulo jaula\"\n\n Haciendo el módulo estamos «encerrando» el valor dentro de unos límites: `[0, dividendo]`.\n\n#### Exponenciación { #power }\n\nPara elevar un número a otro en Python utilizamos el operador de exponenciación `**`:\n\n```pycon\n>>> 4 ** 3#(1)!\n64\n```\n{ .annotate }\n\n1. `#!python 4 * 4 * 4 = 64`\n\nSe debe tener en cuenta que también podemos **elevar un número entero a un número decimal**. En este caso es como si estuviéramos haciendo una raíz[^1]. Por ejemplo:\n\n$4^{1/2} = 4^{0.5} = \\sqrt{4} = 2$\n\nHecho en Python:\n\n```pycon\n>>> 4 ** 0.5\n2.0\n```\n\n#### Valor absoluto { #absolute-value }\n\nPython ofrece la función `#!python abs()` para obtener el **valor absoluto** $|n|$ de un número $n$.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash::\n\n```pycon\n>>> abs(-1)\n1\n\n>>> abs(1)\n1\n\n>>> abs(-3.14)\n3.14\n\n>>> abs(3.14)\n3.14\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `quadratic`\n\n### Límite de un entero { #int-limit }\n\n¿Cómo de grande puede ser un `int` en Python? La respuesta es: **el tamaño que quieras**[^2].\n\nPor poner un ejemplo:material-flash: supongamos que queremos representar un [centillón](https://es.wikipedia.org/wiki/Centill%C3%B3n). Este valor viene a ser un «1» seguido de ¡600 ceros! ¿Será capaz Python de almacenarlo?\n\n```pycon\n>>> centillion = 10 ** 600\n\n>>> centillion\n1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000\n```\n\n!!! bug \"Integer Overflow\"\n\n En otros muchos lenguajes tratar con enteros tan largos causaría un «integer overflow». No es el caso de Python que puede manejar estos valores sin problema.\n\n¿Qué pasaría si quisiéramos «romper» todas las barreras? Pongamos 10.000 dígitos...\n\n```pycon\n>>> 10 ** 10_000\nValueError: Exceeds the limit (4300 digits) for integer string conversion; use sys.set_int_max_str_digits() to increase the limit\n```\n\nObtenemos un error... pero subsanable, ya que hay forma de ampliar este **límite inicial de 4300 dígitos** usando la función [`sys.set_int_max_str_digits()`](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#int-max-str-digits) :fontawesome-solid-wand-magic-sparkles:\n\n## Flotantes { #floats }\n\nLos números en punto flotante[^3] tienen parte decimal. Veamos algunos ejemplos de flotantes en Python.\n\nVeamos todas las formas que hay en Python para representar el número flotante `4.0`:\n\n```pycon\n>>> 4.0\n4.0\n>>> 4.\n4.0\n>>> 04.0#(1)!\n4.0\n>>> 04.\n4.0\n>>> 4.000_000\n4.0\n>>> 0.4e1#(2)!\n4.0\n```\n{ .annotate }\n\n1. A diferencia de los [números enteros](#integers), los valores flotantes ^^sí pueden^^ empezar por 0.\n2. `#!python 0.4e1 = 0.4 * (10 ** 1)`\n\n### Conversión de tipos { #typecast }\n\nEl hecho de que existan distintos tipos de datos en Python (y en el resto de lenguajes de programación) es una ventaja a la hora de representar la información del mundo real de la mejor manera posible. Pero también se hace necesario buscar mecanismos para convertir unos tipos de datos en otros.\n\n#### Conversión implícita { #implicit-typecast }\n\nCuando mezclamos enteros, booleanos y flotantes, Python realiza automáticamente una conversión implícita (o promoción) de los valores al tipo de «mayor rango». Veamos algunos ejemplos de esto:\n\n```pycon\n>>> True + 25\n26\n>>> 7 * False\n0\n>>> True + False\n1\n>>> 21.8 + True\n22.8\n>>> 10 + 11.3\n21.3\n```\n\n!!! tip \"Booleanos como números\"\n\n De los ejemplos anteriores se deduce claramente que los valores booleanos asumen un valor numérico concreto cuando así se requiere:\n\n - `#!python True` :octicons-shield-check-16:{ .green } → `1`\n - `#!python False` :octicons-shield-x-16:{ .red } → `0`\n\nPodemos resumir la conversión implícita de la siguiente manera:\n\n- `#!python bool` :material-bowl-mix-outline: `#!python int` → `#!python int`\n- `#!python bool` :material-bowl-mix-outline: `#!python float` → `#!python float`\n- `#!python int` :material-bowl-mix-outline: `#!python float` → `#!python float`\n\n#### Conversión explícita { #explicit-typecast }\n\nAunque más adelante veremos el concepto de **función**, desde ahora podemos decir que existen una serie de funciones para realizar conversiones explícitas de un tipo a otro:\n\n- `bool()` convierte al tipo [booleano](#booleans).\n- `int()` convierte al tipo [entero](#integers).\n- `float()` convierte al tipo [flotante](#floats).\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash: de estas funciones:\n\n```pycon\n>>> bool(1)\nTrue\n>>> bool(0)\nFalse\n\n>>> int(True)\n1\n>>> int(False)\n0\n\n>>> float(1)\n1.0\n>>> float(0)\n0.0\n>>> float(True)\n1.0\n>>> float(False)\n0.0\n```\n\nEn el caso de que usemos la función `#!python int()` sobre un valor flotante nos retornará su **parte baja**:\n\n$int(x) = \\lfloor x \\rfloor$\n\nPor ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> int(3.1)\n3\n>>> int(3.5)\n3\n>>> int(3.9)\n3\n```\n\nPara **obtener el tipo** de una variable [ya hemos visto](data.md#get-type) la función `#!python type()`:\n\n```pycon\n>>> is_raining = False\n>>> type(is_raining)\nbool\n\n>>> sound_level = 35\n>>> type(sound_level)\nint\n\n>>> temperature = 36.6\n>>> type(temperature)\nfloat\n```\n\nPero también existe la posibilidad de **comprobar el tipo** que tiene una variable mediante la función `#!python isinstance()`:\n\n```pycon\n>>> isinstance(is_raining, bool)\nTrue\n>>> isinstance(sound_level, int)\nTrue\n>>> isinstance(temperature, float)\nTrue\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `sin-approx`\n\n### Errores de aproximación { #approx-errors }\n\nTodo hace pensar que el siguiente cálculo debería dar 1...\n\n$$\n\\require{cancel}\n\\frac{19}{155} * \\frac{155}{19} = 1\n$$\n\nPero si lo pasamos a Python nos llevamos una sorpresa :fontawesome-regular-face-surprise:\n\n```pycon\n>>> (19 / 155) * (155 / 19)\n0.9999999999999999\n```\n\nEfectivamente debería dar **1.0**. En este caso no es así ya que la representación interna de los valores en **coma flotante** sigue el estándar [IEEE 754](https://es.wikipedia.org/wiki/IEEE_754) y estamos trabajando con [aritmética finita](https://www.unioviedo.es/compnum/laboratorios_py/Aritmetica_finita/Aritmetica_finita_y_error.html#Representaci%C3%B3n-de-los-n%C3%BAmeros-reales).\n\nVamos a fijarnos en el valor de la fracción:\n\n$$\n\\frac{19}{155} = 0.1225806451612903225806451612903225806451612903225806451612903225\\ldots\n$$\n\nEstamos hablando de un [decimal periódico puro :simple-wolfram:](https://www.wolframalpha.com/input?i=19%2F155&lang=es) $0.\\overline{1225806451612903}$. Pero cuando lo calculamos en Python obtenemos un número con «solo» **17 cifras decimales**:\n\n```pycon\n>>> 19 / 155\n0.12258064516129032\n```\n\nPara el caso de la segunda fracción el planteanmiento es totalmente análogo:\n\n$$\n\\frac{155}{19} = 8.1578947368421052631578947368421052631578947368421052631578947368\\ldots\n$$\n\nEstamos hablando de otro [decimal periódico puro :simple-wolfram:](https://www.wolframalpha.com/input?i=155%2F19&lang=es) $8.\\overline{157894736842105263}$. Pero cuando lo calculamos en Python obtenemos un número con «solo» **15 cifras decimales**:\n\n```pycon\n>>> 155 / 19\n8.157894736842104\n```\n\nPor tanto es entendible que esta «pérdida» de información se refleje en los cálculos subsiguientes:\n\n```pycon\n>>> 0.12258064516129032 * 8.157894736842104\n0.9999999999999999\n```\n\nAunque existen distintas formas de solventar esta limitación, de momento veremos una de las más sencillas utilizando la función «built-in» `#!python round()` que nos permite redondear un número flotante a un número determinado de decimales:\n\n```pycon\n>>> result = (19 / 155) * (155 / 19)\n\n>>> round(result, 1)\n1.0\n```\n\nVeamos otros ejemplos:material-flash: de `#!python round()` aplicados sobre $\\pi$:\n\n```pycon\n>>> PI = 3.141_592_653_589\n\n>>> round(PI)\n3\n>>> round(PI, 1)\n3.1\n>>> round(PI, 2)\n3.14\n>>> round(PI, 3)\n3.142\n>>> round(PI, 4)\n3.1416\n>>> round(PI, 5)\n3.14159\n```\n\n!!! info \"Redondear vs truncar\"\n\n `#!python round()` aproxima (redondea) al valor más cercano, mientras que `#!python int()` obtiene el entero «por abajo» (trunca).\n\n## Bases { #bases }\n\nLos valores numéricos con los que estamos acostumbrados a trabajar están en **base 10** (o decimal). Esto indica que disponemos de 10 «símbolos» para representar cada cifra: en este caso del `0` al `9`.\n\nPero también es posible representar números en **otras bases**. Python nos ofrece una serie de **prefijos** y **funciones** para este cometido.\n\n### Base binaria { #binary }\n\nCuenta con **2** símbolos para representar los valores: `0` y `1`.\n\n=== \"Prefijo: `#!python 0b`\"\n\n Permite introducir un número binario directamente:\n\n ```pycon\n >>> 0b1001\n 9\n >>> 0b1100\n 12\n ``` \n\n :material-check-all:{ .blue } El valor queda almacenado como un **número entero**. \n\n=== \"Función: `#!python bin()`\"\n\n Permite convertir un número entero a su correspondiente valor binario:\n\n ```pycon\n >>> bin(9)\n '0b1001'\n >>> bin(12)\n '0b1100'\n ```\n\n !!! danger \"Resultado\"\n \n Esta función devuelve una [cadena de texto](strings.md).\n\n### Base octal { #octal }\n\nCuenta con **8** símbolos para representar los valores: `0`, `1`, `2`, `3`, `4`, `5`, `6` y `7`.\n\n=== \"Prefijo: `#!python 0o`\"\n\n Permite introducir un número octal directamente:\n\n ```pycon\n >>> 0o6243\n 3235\n >>> 0o1257\n 687\n ``` \n\n :material-check-all:{ .blue } El valor queda almacenado como un **número entero**. \n\n=== \"Función: `#!python oct()`\"\n\n Permite convertir un número entero a su correspondiente valor octal:\n\n ```pycon\n >>> oct(3235)\n '0o6243'\n >>> oct(687)\n '0o1257'\n ```\n\n !!! danger \"Resultado\"\n \n Esta función devuelve una [cadena de texto](strings.md).\n\n### Base hexadecimal { #hex }\n\nCuenta con **16** símbolos para representar los valores: `0`, `1`, `2`, `3`, `4`, `5`, `6`, `7`, `8`, `9`, `A`, `B`, `C`, `D`, `E` y `F`.\n\n=== \"Prefijo: `#!python 0x`\"\n\n Permite introducir un número hexadecimal directamente:\n\n ```pycon\n >>> 0x7F2A\n 32554\n >>> 0x48FF\n 18687\n ``` \n\n :material-check-all:{ .blue } El valor queda almacenado como un **número entero**. \n\n=== \"Función: `#!python hex()`\"\n\n Permite convertir un número entero a su correspondiente valor hexadecimal:\n\n ```pycon\n >>> hex(32554)\n '0x7f2a'\n >>> hex(18687)\n '0x48ff'\n ```\n\n !!! danger \"Resultado\"\n \n Esta función devuelve una [cadena de texto](strings.md).\n\n :material-check-all:{ .blue } Las letras en representación hexadecimal no atienden a mayúsculas y minúsculas. Es decir que `#!python 0x4af` :material-approximately-equal: `#!python 0x4AF`.\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `circle-area`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `sphere-volume`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `triangle-area`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `interest-rate`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `euclid-distance`\n6. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `century-year`\n7. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `red-square`\n7. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `igic`\n8. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `super-fast`\n9. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `move-twice`\n10. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `pillars`\n11. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `clock-time`\n13. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `ring-area`\n\n\n[^1]: No siempre es una raíz cuadrada porque se invierten numerador y denominador.\n[^2]: Siempre y cuando tu memoria RAM sea capaz de soportarlo :sweat_smile:.\n[^3]: Punto o coma flotante es una [notación científica](https://es.wikipedia.org/wiki/Coma_flotante#:~:text=La%20representaci%C3%B3n%20de%20punto%20flotante,se%20pueden%20realizar%20operaciones%20aritm%C3%A9ticas.) usada por computadores para almacenar valores decimales.\n" }, { "path": "docs/core/datatypes/strings.md", "content": "---\nicon: material/text-box\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Tipos de datos\n - Cadenas de texto\n---\n\n# Cadenas de texto { #strings }\n\n![Banner](images/strings/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nLas cadenas de texto son **secuencias de caracteres**. También se les conoce como «strings» y nos permiten almacenar información textual de manera muy cómoda.\n\nEs importante señalar que desde Python :octicons-tag-24: 3.0 las cadenas de texto se almacenan en el estándar [Unicode](https://es.wikipedia.org/wiki/Unicode), lo que supone una gran ventaja con respecto a versiones antiguas del lenguaje (que usaban _bytes_ para esto). Además permite representar una cantidad ingente de símbolos incluyendo los famosos emojis 😎.\n\n## Creando «strings» { #create }\n\nPara escribir una cadena de texto en Python basta con rodear los caracteres con comillas simples:\n\n```pycon\n>>> 'Mi primera cadena en Python'\n'Mi primera cadena en Python'\n```\n\nPara incluir _comillas dobles_ dentro de la cadena de texto no hay mayor inconveniente:\n\n```pycon\n>>> 'Los llamados \"strings\" son secuencias de caracteres'\n'Los llamados \"strings\" son secuencias de caracteres'\n```\n\nPara incluir _comillas simples_ dentro de la cadena de texto cambiamos las comillas exteriores a comillas dobles(1):\n{ .annotate }\n\n1. Otra opción es [escapar](#escape-sequences) las comillas simples: `#!python 'Los llamados \\'strings\\' son secuencias de caracteres'`.\n\n```pycon\n>>> \"Los llamados 'strings' son secuencias de caracteres\"\n\"Los llamados 'strings' son secuencias de caracteres\"\n```\n\n!!! tip \"Cuestión de estilo\"\n\n Efectivamente, como se puede ver, las cadenas de texto en Python se pueden escribir con comillas simples o con comillas dobles. Es indiferente. **En mi caso personal prefiero usar comillas simples :fontawesome-solid-single-quote-right:**.\n\n Hagas lo que hagas... ¡haz siempre lo mismo!\n\n### Comillas triples { #triple-quotes }\n\nUna forma alternativa de crear cadenas de texto es utilizar _comillas triples_. Su aplicación está pensada principalmente para **cadenas multilínea**:\n\n```pycon\n>>> poem = \"\"\"To be, or not to be, that is the question:\n... Whether 'tis nobler in the mind to suffer\n... The slings and arrows of outrageous fortune,\n... Or to take arms against a sea of troubles\"\"\"\n```\n\nEn este caso sí que se debería utilizar **comillas dobles** (triples) siguiendo las [indicaciones de la guía de estilo de Python](https://peps.python.org/pep-0008/#string-quotes):\n\n!!! quote \"PEP 257\"\n\n In Python, single-quoted strings and double-quoted strings are the same. This PEP does not make a recommendation for this. Pick a rule and stick to it. When a string contains single or double quote characters, however, use the other one to avoid backslashes in the string. It improves readability.\n \n ^^For triple-quoted strings, always use double quote^^ characters to be consistent with the docstring convention in PEP 257.\n\n### Cadena vacía { #empty-string }\n\nLa cadena vacía es aquella que no contiene ningún carácter. Aunque a priori no lo pueda parecer, es un recurso importante en cualquier programa (y lenguaje de programación). Su representación en Python es la siguiente:\n\n```pycon\n>>> ''\n''\n```\n\n## Conversión { #cast }\n\nPodemos crear «strings» a partir de otros tipos de datos mediante la función `#!python str()`:\n\n```pycon\n>>> str(True)\n'True'\n>>> str(10)\n'10'\n>>> str(21.7)\n'21.7'\n```\n\nPara el caso contrario de convertir un «string» a un valor numérico, tenemos a disposición las [funciones ya vistas](numbers.md#explicit-typecast):\n\n```pycon\n>>> int('10')\n10\n>>> float('21.7')\n21.7\n```\n\nEn aquellos casos donde la cadena de texto no se pueda convertir, Python nos indicará que hay un error:\n\n```pycon\n>>> float('3.1a')\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n float('3.1a')\nValueError: could not convert string to float: '3.1a'\n```\n\n!!! tip \"Otras bases\"\n\n Hay que tener en cuenta un detalle. La función `#!python int()` también admite la **base** en la que se encuentra el número. Eso significa que podemos pasar un número, por ejemplo, en **hexadecimal** (como «string») y lo podríamos convertir a su valor entero:\n\n ```pycon\n >>> int('FF', 16)\n 255\n ```\n\n## Secuencias de escape { #escape-sequences }\n\nPython permite escapar el significado de algunos caracteres para conseguir otros resultados. Si escribimos una barra invertida `\\` antes del carácter en cuestión, le otorgamos un significado especial.\n\nQuizás la secuencia de escape más conocida es `\\n` que representa un ^^salto de línea^^, pero existen muchas otras:\n\n=== \"Salto de línea `#!python '\\n'`\"\n\n ```pycon\n >>> msg = 'Primera línea\\nSegunda línea\\nTercera línea'\n >>> print(msg)\n Primera línea\n Segunda línea\n Tercera línea\n ``` \n\n=== \"Tabulador `#!python '\\t'`\"\n\n ```pycon\n >>> msg = 'Valor = \\t40'\n >>> print(msg)\n Valor = 40\n ```\n\n=== \"Comilla simple `#!python '\\''`\"\n\n ```pycon\n >>> msg = 'Necesitamos \\'escapar\\' la comilla simple'\n >>> print(msg)\n Necesitamos 'escapar' la comilla simple\n ```\n \n=== \"Barra invertida `#!python '\\\\'`\"\n\n ```pycon\n >>> msg = 'Capítulo \\\\ Sección \\\\ Encabezado'\n >>> print(msg)\n Capítulo \\ Sección \\ Encabezado\n ```\n\n:material-check-all:{ .blue } Los ejemplos:material-flash: anteriores se han mostrado con el [intérprete de Python](data.md#get-value). Aún así hemos utilizado la función `#!python print()` porque nos permite ver realmente el resultado de utilizar los caracteres escapados.\n\n### Cadenas en crudo { #raw }\n\nHay situaciones en las que nos interesa que los caracteres especiales pierdan ese significado y poder usarlos de otra manera. Existe un modificador de cadena que proporciona Python para tratar el texto en bruto. Es el llamado «raw data» y se aplica anteponiendo una `r` a la cadena de texto.\n\nVeamos algunos ejemplos:\n\n=== \"«raw» con salto de línea\"\n\n ```pycon\n >>> text = 'abc\\ndef'\n >>> print(text)\n abc\n def\n\n >>> text = r'abc\\ndef'\n >>> print(text)\n abc\\ndef\n ```\n\n=== \"«raw» con tabulador\"\n\n ```pycon\n >>> text = 'a\\tb\\tc'\n >>> print(text)\n a b c\n\n >>> text = r'a\\tb\\tc'\n >>> print(text)\n a\\tb\\tc\n ```\n\n!!! note \"Expresiones regulares\"\n\n El modificador `#!python r''` es muy utilizado para escribir [expresiones regulares](../../stdlib/text-processing/re.md).\n\n## Más sobre `print()` { #more-about-print }\n\nHemos estado utilizando la función `#!python print()` de manera sencilla, pero admite algunos [parámetros](https://docs.python.org/es/3/library/functions.html#print) interesantes.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash::\n\n```pycon\n>>> msg1 = '¿Sabes por qué estoy acá?'\n>>> msg2 = 'Porque me apasiona'\n\n>>> print(msg1, msg2)#(1)!\n¿Sabes por qué estoy acá? Porque me apasiona\n\n>>> print(msg1, msg2, sep='|')#(2)!\n¿Sabes por qué estoy acá?|Porque me apasiona\n\n>>> print(msg2, end='!!')#(3)!\nPorque me apasiona!!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Podemos imprimir todas las variables que queramos separándolas por comas.\n2. El **separador por defecto** entre las variables es un **espacio**. Podemos cambiar el carácter que se utiliza como separador entre cadenas a través de `sep`.\n3. El carácter de **final de texto** es un **salto de línea**. Podemos cambiar el carácter que se utiliza como final de texto a través de `end`.\n\n## Leer datos desde teclado { #read-from-keyboard }\n\nLos programas se desarrollan (habitualmente) para tener una cierta interacción con el usuario. Una de las formas de interacción es solicitar la entrada de datos por teclado. Como muchos otros lenguajes de programación, Python también nos ofrece la posibilidad de leer la información introducida por teclado. Para ello se utiliza la función `#!python input()`.\n\nVeamos algunos ejemplos:\n\n```pycon hl_lines=\"1 8\"\n>>> name = input('Introduzca su nombre: ')\nIntroduzca su nombre: Sergio\n>>> name\n'Sergio'\n>>> type(name)\nstr\n\n>>> age = input('Introduzca su edad: ')#(1)!\nIntroduzca su edad: 41\n>>> age\n'41'\n>>> type(age)\nstr\n```\n{ .annotate }\n\n1. La función `#!python input()` siempre nos **devuelve un objeto de tipo cadena de texto** o `str`. Tenerlo muy en cuenta a la hora de trabajar con números, ya que debemos realizar una [conversión explícita](numbers.md#explicit-typecast).\n\n!!! warning \"Advertencia\"\n\n Aunque está permitido, **NUNCA** llames `input` a una variable porque destruirías la función que nos permite leer datos desde teclado. Y tampoco uses nombres derivados como `_input` o `input_` ya que **no son nombres representativos** que [identifiquen el propósito de la variable](data.md#naming-standards).\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `calc-basic` \n\n## Operaciones con «strings» { #operations }\n\n### Combinar cadenas { #merge }\n\nPodemos combinar dos o más cadenas de texto utilizando el operador `+`:\n\n```pycon\n>>> proverb1 = 'Cuando el río suena'\n>>> proverb2 = 'agua lleva'\n\n>>> proverb1 + proverb2\n'Cuando el río suenaagua lleva'\n\n>>> proverb1 + ', ' + proverb2#(1)!\n'Cuando el río suena, agua lleva'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Podemos «sumar» todas la cadenas de texto que sean necesarias.\n\n### Repetir cadenas { #repeat }\n\nPodemos repetir dos o más cadenas de texto utilizando el operador `*`:\n\n```pycon\n>>> reaction = 'Wow'\n\n>>> reaction * 4\n'WowWowWowWow'\n```\n\n### Obtener un caracter { #get-char }\n\nLos «strings» están **indexados** y cada carácter tiene su propia posición (numérica).\n\nVeamos el ejemplo:material-flash: de la cadena de texto `#!python 'Hola, Mundo'`:\n\n![Dark image](images/strings/string-indexing-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/strings/string-indexing-light.svg#only-light)\n\nPara acceder a cada caracter podemos hacer uso de su **índice** que, en Python, puede ser **tanto positivo como negativo**:\n\n```pycon\n>>> sentence[0]\n'H'\n>>> sentence[-1]\n'o'\n>>> sentence[4]\n','\n>>> sentence[-5]\n'M'\n```\n\nEn caso de que intentemos acceder a un índice que no existe, obtendremos un error por _fuera de rango_:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> sentence[50]\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n sentence[50]\nIndexError: string index out of range\n```\n\nLas cadenas de texto son tipos de datos [inmutables](data.md#mutability). Es por ello que no podemos modificar un carácter directamente.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash::\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> song = 'Hey Jude'\n\n>>> song[4] = 'D'\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n song[4] = 'D'\nTypeError: 'str' object does not support item assignment\n```\n\nExisten formas de modificar una cadena de texto que veremos más adelante, aunque realmente no estemos transformando el original sino creando un nuevo objeto con las modificaciones.\n\n!!! failure \"Sobre las constantes\"\n\n No hay que confundir las [constantes](data.md#constants) con los tipos de datos inmutables. Es por ello que las variables que almacenan cadenas de texto, a pesar de ser inmutables, no se escriben en mayúsculas.\n\n### Trocear una cadena { #slicing }\n\nEs posible extraer «trozos» («rebanadas»)[^1] de una cadena de texto. Tenemos varias aproximaciones para ello:\n\n=== \"Comienzo y fin\"\n\n Se indica con la sintaxis `#!python [start:end]`\n\n ![Dark image](images/strings/string-slicing-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/strings/string-slicing-light.svg#only-light)\n\n ```pycon\n >>> proverb = 'Agua pasada no mueve molino'\n >>> proverb[5:11]\n 'pasada'\n ```\n\n :material-check-all:{ .blue } Se llega hasta `end - 1`\n\n=== \"Comienzo y fin (otro paso)\"\n\n El **paso** indica cuánto nos movemos en el troceado (_tamaño del salto_). El paso por defecto es 1, pero este valor se puede modificar. Se indica con la sintaxis `#!python [start:end:step]`\n\n ```pycon\n >>> proverb = 'Agua pasada no mueve molino'\n >>> proverb[5:11:2]#(1)!\n 'psd'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. paso = `2`\n\n :material-check-all:{ .blue } Se llega hasta `end - 1`\n\n=== \"Comienzo sin fin\"\n\n Si no especificamos hasta dónde llegar, el troceado se extenderá hasta el final de la cadena de texto. Se indica con la sintaxis `#!python [start:]`\n\n ```pycon\n >>> proverb = 'Agua pasada no mueve molino'\n >>> proverb[12:]\n 'no mueve molino'\n ```\n\n=== \"Fin sin comienzo\"\n\n Si no especificamos desde dónde empezar, el troceado empezará por el principio de la cadena de texto. Se indica con la sintaxis `#!python [:end]`\n\n ```pycon\n >>> proverb = 'Agua pasada no mueve molino'\n >>> proverb[:11]\n 'Agua pasada'\n ```\n\n :material-check-all:{ .blue } Se llega hasta `end - 1`\n\n=== \"Ni comienzo ni fin\"\n\n Si no especificamos comienzo ni fin, el troceado empezará por el principio de la cadena de texto y se extendrá hasta el final de la misma. Se indica con la sintaxis `#!python [:]`\n\n ```pycon\n >>> proverb = 'Agua pasada no mueve molino'\n >>> proverb[:]\n 'Agua pasada no mueve molino' \n ```\n\n### Longitud de la cadena { #length }\n\nPara obtener la longitud de una cadena podemos hacer uso de `#!python len()`, una función común a prácticamente todos los tipos y estructuras de datos en Python.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash::\n\n```pycon\n>>> proverb = 'Lo cortés no quita lo valiente'\n>>> len(proverb)\n30\n\n>>> empty = ''\n>>> len(empty)#(1)!\n0\n```\n{ .annotate }\n\n1. La cadena vacía siempre tiene longitud 0.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `half-turn`\n\n### Pertenencia de un elemento { #in }\n\nSi queremos comprobar que una determinada subcadena se encuentra en una cadena de texto utilizamos el operador `#!python in` para ello. Se trata de una expresión que tiene como resultado un valor «booleano» verdadero o falso.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash::\n\n```pycon\n>>> proverb = 'Más vale malo conocido que bueno por conocer'\n\n>>> 'malo' in proverb\nTrue\n\n>>> 'mal' in proverb#(1)!\nTrue\n\n>>> 'bueno' in proverb\nTrue\n\n>>> 'regular' in proverb\nFalse\n\n>>> '' in proverb#(2)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. El operador `#!python in` no busca «palabras», únicamente secuencias de caracteres.\n2. La cadena vacía está en todas las cadenas.\n\nHabría que prestar atención al caso en el que intentamos descubrir si una subcadena **no está** en la cadena de texto:\n\n```pycon\n>>> dna_sequence = 'ATGAAATTGAAATGGGA'\n\n>>> not('C' in dna_sequence)#(1)!\nTrue\n\n>>> 'C' not in dna_sequence#(2)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. Esta podría ser una primera aproximación.\n2. Esta es la forma realmente [pitónica](../modularity/functions.md#pythonic).\n\n### Limpiar cadenas { #strip }\n\nCuando leemos datos del usuario o de cualquier fuente externa de información, es bastante probable que se incluyan en esas cadenas de texto caracteres de relleno[^2] al comienzo y al final. Python nos ofrece la posibilidad de eliminar estos caracteres u otros que no nos interesen.\n\nLa función `#!python strip()` se utiliza para eliminar caracteres del principio y del final de un «string». También existen variantes de esta función para aplicarla únicamente al comienzo o únicamente al final de la cadena de texto.\n\nSupongamos que debemos procesar un fichero con números de serie de un determinado artículo. Cada línea contiene el valor que nos interesa pero se han «colado» ciertos caracteres de relleno que debemos limpiar:\n\n```pycon\n>>> serial_number = '\\n\\t \\n 48374983274832 \\n\\n\\t \\t \\n'\n\n>>> serial_number.strip()\n'48374983274832'\n```\n\n!!! info \"Valores por defecto\"\n\n Si no se especifican los caracteres a eliminar, `strip()` usará por defecto cualquier combinación de _espacios en blanco_, _saltos de línea_ `\\n` y _tabuladores_ `\\t`.\n\nHay dos variantes de esta función para especificar «por dónde» hacer la limpieza:\n\n=== \":material-hand-pointing-right: «Left» `strip`\" \n\n ```pycon\n >>> serial_number.lstrip()\n '48374983274832 \\n\\n\\t \\t \\n'\n ``` \n\n=== \"«Right» `strip` :material-hand-pointing-left:\"\n\n ```pycon\n >>> serial_number.rstrip()\n '\\n\\t \\n 48374983274832'\n ``` \n\nTambién existe la posibilidad de **especificar los caracteres** que queremos borrar:\n\n```pycon\n>>> serial_number.strip('\\n')\n'\\t \\n 48374983274832 \\n\\n\\t \\t '\n```\n\n!!! tip \"Cadena modificada\"\n\n La función `strip()` no modifica la cadena que estamos usando (_algo obvio porque los «strings» son [inmutables](data.md#mutability)_) sino que ^^devuelve una nueva cadena^^ de texto con las modificaciones pertinentes.\n\n### Realizar búsquedas { #search }\n\nAunque hemos visto que la forma [pitónica](../modularity/functions.md#pythonic) de saber [si una subcadena se encuentra dentro de otra](#in) es a través del operador `#!python in`, Python nos ofrece distintas alternativas para realizar búsquedas dentro de una cadena de texto.\n\nVamos a partir de una variable que contiene un trozo de la canción [Mediterráneo](https://open.spotify.com/track/7Bewui7KtaMzROeteRitRz?si=NGwOUmwfRSuapY3JL7s1uQ) de Joan Manuel Serrat para ejemplificar las distintas opciones que tenemos:\n\n```pycon\n>>> lyrics = \"\"\"Quizás porque mi niñez\n... Sigue jugando en tu playa\n... Y escondido tras las cañas\n... Duerme mi primer amor\n... Llevo tu luz y tu olor\n... Por dondequiera que vaya\"\"\"\n```\n\nComprobar si una cadena de texto **empieza o termina por alguna subcadena**:\n\n```pycon\n>>> lyrics.startswith('Quizás')\nTrue\n\n>>> lyrics.endswith('Final')\nFalse\n```\n\nEncontrar la **primera ocurrencia** de alguna subcadena:\n\n```pycon\n>>> lyrics.find('amor')\n93\n\n>>> lyrics.index('amor')\n93\n```\n\nTanto `find()` como `index()` devuelven el **índice** de la primera ocurrencia de la subcadena que estemos buscando, pero se diferencian en su comportamiento cuando _la subcadena buscada no existe_:\n\n```pycon\n>>> lyrics.find('universo')\n-1\n\n>>> lyrics.index('universo')\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n lyrics.index('universo')\nValueError: substring not found\n```\n\nEs posible indicar un **rango** sobre el que buscar. Para ello podemos indicar los índices de comienzo y/o fin sobre las funciones ya vistas.\n\nPor ejemplo:material-flash: utilizamos `#!python find()` para buscar la palabra «tu» en la letra de la canción anterior:\n\n```pycon\n>>> lyrics = \"\"\"Quizás porque mi niñez\n... Sigue jugando en tu playa\n... Y escondido tras las cañas\n... Duerme mi primer amor\n... Llevo tu luz y tu olor\n... Por dondequiera que vaya\"\"\"\n\n>>> lyrics.find('tu')#(1)!\n40\n\n>>> lyrics.find('tu', 41)#(2)!\n104\n\n>>> lyrics.find('tu', 105, 200)#(3)!\n113\n```\n{ .annotate }\n\n1. El primer «tu» está en la posición 40.\n2. Buscamos a partir de la posición 41 y encuentra el segundo «tu» en la posición 104.\n3. Buscamos entre la posición 105 y la posición 200 y encuentra el tercer «tu» en la posición 113.\n\n!!! info \"Por la derecha :fontawesome-solid-hand-point-right:\"\n\n Django proporciona las funciones [`rfind()`](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#str.rfind) y [`rindex()`](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#str.rindex) que se comportan de manera análoga a las ya explicadas pero empiezan la búsqueda **por la derecha** de la cadena de texto.\n\n### Contar ocurrencias { #count }\n\nPara contabilizar el **número de veces que aparece** una subcadena utilizamos la función `count()`:\n\n```pycon\n>>> lyrics.count('tu')\n3\n\n>>> lyrics.count('tu', 41)#(1)!\n2\n\n>>> lyrics.count('tu', 105, 200)#(2)!\n1\n```\n{ .annotate }\n\n1. Contamos a partir de la posición 41.\n2. Contamos entre la posición 105 y la 200.\n\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `lost-word`\n\n### Reemplazar texto { #replace }\n\nPodemos usar la función `replace()` indicando la _subcadena a reemplazar_, la _subcadena de reemplazo_ y _cuántas instancias_ se deben reemplazar. Si no se especifica este último argumento, la sustitución se hará en todas las instancias encontradas.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> proverb = 'Quien mal anda mal acaba'\n\n>>> proverb.replace('mal', 'bien')\n'Quien bien anda bien acaba'\n\n>>> proverb.replace('mal', 'bien', 1)#(1)!\n'Quien bien anda mal acaba'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es posible indicar cuántos reemplazos llevar a cabo.\n\n### Mayúsculas y minúsculas { #text-cases }\n\nPython nos permite realizar variaciones en los caracteres de una cadena de texto para pasarlos a mayúsculas y/o minúsculas.\n\nVeamos las distintas opciones disponibles a través del siguiente ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> proverb = 'quien a buen árbol se arrima Buena Sombra le cobija'\n\n>>> proverb\n'quien a buen árbol se arrima Buena Sombra le cobija'\n\n>>> proverb.capitalize()\n'Quien a buen árbol se arrima buena sombra le cobija'\n\n>>> proverb.title()\n'Quien A Buen Árbol Se Arrima Buena Sombra Le Cobija'\n\n>>> proverb.upper()\n'QUIEN A BUEN ÁRBOL SE ARRIMA BUENA SOMBRA LE COBIJA'\n\n>>> proverb.lower()\n'quien a buen árbol se arrima buena sombra le cobija'\n\n>>> proverb.swapcase()\n'QUIEN A BUEN ÁRBOL SE ARRIMA bUENA sOMBRA LE COBIJA'\n```\n \n### Identificando caracteres { #identify-chars }\n\nHay veces que recibimos información textual de distintas fuentes de las que necesitamos identificar qué tipo de caracteres contienen. Para ello Python nos ofrece un grupo de funciones:\n\n=== \"Alfanuméricos :material-numeric-1-circle-outline: :material-format-letter-case:\"\n\n Detectar si todos los caracteres son letras o números:\n\n ```pycon\n >>> 'R2D2'.isalnum()\n True\n >>> 'C3-PO'.isalnum()\n False\n ```\n\n=== \"Alfabéticos :material-format-letter-case:\"\n\n Detectar si todos los caracteres son alfabéticos: \n\n ```pycon\n >>> 'abc'.isalpha()\n True\n >>> 'a-b-c'.isalpha()\n False\n ```\n\n=== \"Numéricos :material-numeric-1-circle-outline:\"\n\n Detectar si todos los caracteres son números:\n\n ```pycon\n >>> '314'.isnumeric()\n True\n >>> '3.14'.isnumeric()\n False\n ```\n\n=== \"Mayus/Minus :material-format-letter-case-upper:\"\n\n Detectar mayúsculas/minúsculas en la cadena de texto:\n\n ```pycon\n >>> 'BIG'.isupper()\n True\n >>> 'small'.islower()\n True\n >>> 'First Heading'.istitle()\n True\n ```\n\n=== \"Espacios :material-keyboard-space:\"\n\n Detectar espacios en la cadena de texto:\n\n ```pycon\n >>> ' '.isspace()\n True\n >>> '\\n'.isspace()\n True\n >>> '\\t'.isspace()\n True\n ```\n\n## Interpolación de cadenas { #interpolation }\n\nEn este apartado veremos cómo **interpolar** valores dentro de cadenas de texto utilizando diferentes formatos. Interpolar (en este contexto) significa **sustituir una variable por su valor** dentro de una cadena de texto.\n\nVeamos los estilos que proporciona Python para este cometido:\n\n| Nombre | Símbolo | Soportado |\n| --- | --- | --- |\n| Estilo «antiguo» | `#!python %` | :material-code-greater-than-or-equal: Python :octicons-tag-24: 2.0 \n| Estilo «nuevo» | `#!python .format()` | :material-code-greater-than-or-equal: Python :octicons-tag-24: 2.6\n| «f-strings» | `#!python f''` | :material-code-greater-than-or-equal: Python :octicons-tag-24: 3.6\n\nAunque aún podemos encontrar código Python con el [estilo antiguo y el estilo nuevo en el formateo de cadenas](https://pyformat.info/), vamos a centrarnos en el análisis de los **«f-strings»** que se están muy extendidos en el desarrollo actual.\n\n### «f-strings» { #fstrings }\n\nLos f-strings [aparecieron en Python 3.6](https://docs.python.org/es/3/whatsnew/3.6.html#new-features) y se suelen usar en código de nueva creación. Es la forma más potente –y en muchas ocasiones más eficiente– de formar cadenas de texto incluyendo valores de otras variables.\n\nLa **interpolación** en cadenas de texto es un concepto que existe en la gran mayoría de lenguajes de programación y hace referencia al hecho de sustituir los nombres de variables por sus valores cuando se construye un «string».\n\nPara indicar en Python que una cadena es un «f-string» basta con precederla de una `f` e incluir las variables o expresiones a interpolar entre llaves `{...}`.\n\nSupongamos que disponemos de los datos de una persona y queremos formar una frase de bienvenida con ellos:\n\n```pycon\n>>> name = 'Leia Organa'\n>>> age = 22\n>>> role = 'líder de la Alianza Rebelde'\n\n>>> f'Me llamo {name}, tengo {age} años y soy {role}'#(1)!\n'Me llamo Leia Organa, tengo 22 años y soy líder de la Alianza Rebelde'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Si olvidamos poner la `f` delante de la cadena de texto, no obtendremos ningún eror, únicamente no habrá sustitución (interpolación) de variables:\n\n ```python\n >>> 'Me llamo {name}, tengo {age} años y soy {role}'\n 'Me llamo {name}, tengo {age} años y soy {role}'\n ```\n\nPodría surgir la duda de **cómo incluir llaves** dentro de un «f-string», teniendo en cuenta que las llaves son símbolos especiales para la interpolación de variables. La respuesta es duplicar las llaves:\n\n```pycon\n>>> x = 10\n\n>>> f'The variable is {{ x = {x} }}'\n'The variable is { x = 10 }'\n```\n\n#### Formateando cadenas { #formatting }\n\nLos «f-strings» proporcionan una gran variedad de **opciones de formateado**: ancho del texto, número de decimales, tamaño de la cifra, alineación, etc. Muchas de estas facilidades se pueden consultar en el artículo [Best of Python3.6 f-strings](https://medium.com/@NirantK/best-of-python3-6-f-strings-41f9154983e)[^3].\n\n=== \"Formateando enteros\"\n\n El **modificador** para formatear enteros es `d` (_entero decimal_):\n\n ```pycon\n >>> mount_height = 3718\n \n >>> f'{mount_height:10d}'\n ' 3718'\n \n >>> f'{mount_height:010d}'\n '0000003718'\n ```\n \n ??? tip \"zfill :fontawesome-brands-creative-commons-zero:\"\n \n Django proporciona la función [`zfill()`](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#str.zfill) que rellena la cadena de texto (como número) con la cantidad indicada de ceros:\n\n ```pycon\n >>> value = '3718'\n >>> value.zfill(10)\n '0000003718'\n ```\n\n=== \"Formateando flotantes\"\n\n El **modificador** para formatear flotantes es `f` (_flotante_):\n\n ```pycon\n >>> PI = 3.14159265\n \n >>> f'{PI:f}'#(1)!\n '3.141593'\n \n >>> f'{PI:.3f}'\n '3.142'\n \n >>> f'{PI:12f}'\n ' 3.141593'\n \n >>> f'{PI:7.2f}'\n ' 3.14'\n \n >>> f'{PI:07.2f}'\n '0003.14'\n \n >>> f'{PI:.010f}'\n '3.1415926500'\n \n >>> f'{PI:e}'\n '3.141593e+00'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Por defecto se muestran **6 cifras decimales**.\n\n ??? tip \"zfill :fontawesome-brands-creative-commons-zero:\"\n \n Django proporciona la función [`zfill()`](https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html#str.zfill) que rellena la cadena de texto (como número) con la cantidad indicada de ceros:\n\n ```pycon\n >>> PI = '3.1415926'\n >>> PI.zfill(10)\n '03.1415926'\n ```\n\n=== \"Formateando cadenas\"\n\n El **modificador** para formatear cadenas de texto es `s` (_string_):\n\n ```pycon\n >>> text1 = 'how'\n >>> text2 = 'are'\n >>> text3 = 'you'\n \n >>> f'{text1:<7s}|{text2:^11s}|{text3:>7s}'\n 'how | are | you'\n \n >>> f'{text1:-<7s}|{text2:·^11s}|{text3:->7s}'\n 'how----|····are····|----you'\n ```\n \n=== \"Formateando en otras bases\"\n\n El **modificador** para binario es `b`, para octal es `o` y para hexadecimal es `x`:\n\n ```pycon\n >>> value = 65_321\n \n >>> f'{value:b}'\n '1111111100101001'\n \n >>> f'{value:o}'\n '177451'\n \n >>> f'{value:x}'\n 'ff29'\n ```\n \n Por supuesto en el caso de otras bases también es posible aplicar los mismos _modificadores de ancho y de relleno_ vistos para números enteros decimales. Por ejemplo:\n\n ```pycon\n >>> f'{value:07x}'\n '000ff29'\n ```\n\n Como ^^curiosidad^^, si utilizamos el modificador `X` **en mayúsculas** es como si aplicáramos (automáticamente) un [`upper()`](#text-cases) al resultado del valor _hexadecimal_:\n\n ```python\n >>> f'{value:07X}'\n '000FF29'\n ```\n\n !!! note \"Cambio de base\"\n \n Nótese la diferencia de obtener el cambio de base con este método frente a las [funciones de cambio de base](numbers.md#bases) ya vistas previamente que añaden el prefijo de cada base `#!python 0b`, `#!python 0o` y `#!python 0x`.\n\n#### Modo «debug» { #fstring-debug }\n\nA partir de [Python 3.8](https://docs.python.org/3/whatsnew/3.8.html#f-strings-support-for-self-documenting-expressions-and-debugging), los «f-strings» permiten imprimir el nombre de la variable y su valor, como un atajo para depurar nuestro código. Para ello sólo tendremos que incluir el símbolo igual `=` después del nombre de la variable.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash::\n\n```pycon\n>>> serie = 'The Simpsons'\n>>> imdb_rating = 8.7\n>>> num_seasons = 30\n\n>>> f'{serie=}'\n\"serie='The Simpsons'\"\n\n>>> f'{imdb_rating=}'\n'imdb_rating=8.7'\n\n>>> f'{serie[4:]=}'#(1)!\n\"serie[4:]='Simpsons'\"\n\n>>> f'{imdb_rating / num_seasons=}'\n'imdb_rating / num_seasons=0.29'\n```\n{ .annotate }\n\n1. También podemos añadir... ¡expresiones!\n\n#### Modo «representación» { #fstring-repr }\n\nSi imprimimos el valor de una variable utilizando un «f-string», obviamente veremos ese valor tal y como esperaríamos:\n\n```pycon\n>>> name = 'Steven Spielberg'\n\n>>> print(f'{name}') # NO HAGAS ESTO! Usa: print(name)\nSteven Spielberg\n```\n\nPero si quisiéramos ver la representación del objeto, tal y como se almacena internamente, podríamos utilizar el modificador `!r` en el «f-string»:\n\n```pycon\n>>> name = 'Steven Spielberg'\n\n>>> print(f'{name!r}')\n'Steven Spielberg'\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fstring-format`\n\n## Caracteres Unicode { #unicode }\n\nLos programas de ordenador deben manejar una **amplia variedad de caracteres**. Simplemente por el hecho de la internacionalización hay que mostrar mensajes en distintos idiomas (inglés, francés, japonés, español, etc.). También es posible incluir «emojis» u otros símbolos.\n\nPython utiliza el estándar **Unicode** para representar caracteres. Eso significa que tenemos acceso a una [amplia carta de caracteres](https://unicode-table.com/en/blocks/) que nos ofrece este estándar de codificación.\n\nUnicode asigna a cada carácter (al menos) dos atributos:\n\n1. Un **código numérico** único (habitualmente se muestra en [hexadecimal](numbers.md#hex)).\n2. Un **nombre** representativo.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: con el típico «emoji» de un cohete :rocket: (definido en [este cuadro Unicode](https://unicode-table.com/en/1F680/)).\n\nPython nos permite convertir de...\n\n=== \"Carácter a código :material-alphabetical-variant::material-arrow-right-thin::octicons-number-24:\"\n\n Mediante la función `#!python ord()`:\n\n ```pycon\n >>> rocket_char = '🚀'\n \n >>> ord(rocket_char)\n 128640\n \n >>> hex(ord(rocket_char))#(1)!\n '0x1f680' \n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es habitual trabajar los códigos Unicode en formato **hexadecimal**.\n\n=== \"Código a carácter :octicons-number-24::material-arrow-right-thin::material-alphabetical-variant:\"\n\n Mediante la función `#!python chr()`:\n\n ```pycon\n >>> rocket_code = 0x1f680\n \n >>> chr(rocket_code)\n '🚀' \n ```\n\n=== \"Nombre a carácter :material-label-outline::material-arrow-right-thin::material-alphabetical-variant:\"\n\n Mediante el modificar `#!python '\\N'`:\n\n ```pycon\n >>> '\\N{ROCKET}'\n '🚀'\n ```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `find-unicode`\n\n### ASCII { #ascii }\n\nEn los albores de la computación los caracteres se representaban utilizando el [código ASCII](https://elcodigoascii.com.ar/). En un primer momento solo incluía letras mayúsculas y números, pero en 1967 se agregaron las letras minúsculas y algunos caracteres de control, formando así lo que se conoce como [US-ASCII](https://www.microfocus.com/documentation/enterprise-developer/ed60/ETS-help/HHSNRHOPTN0P.html), es decir los caracteres del 0 al 127.\n\nPodemos obtener algunos de los _caracteres imprimibles_ del código ASCII mediante Python:\n\n```pycon\n>>> chr(48)\n'0'\n>>> chr(57)\n'9'\n>>> chr(65)\n'A'\n>>> chr(90)\n'Z'\n```\n\n### Comparar cadenas { #compare }\n\nCuando comparamos dos cadenas de texto lo hacemos en términos **lexicográficos**. Es decir, se van comparando los caracteres de ambas cadenas uno a uno y se va chequeando cuál está «antes».\n\nPodemos afirmar (al menos en Python) que la cadena de texto `#!python 'arca'` es menor que la cadena de texto `#!python 'arpa'`:\n\n```pycon\n>>> 'arca' < 'arpa'#(1)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. Python analiza cada carácter:\n\n `#!python ord('a') #97` :material-equal-box: `#!python ord('a') #97` \n `#!python ord('r') #114` :material-equal-box: `#!python ord('r') #114` \n `#!python ord('c') #99` :material-code-less-than: `#!python ord('p') #112`\n\n :material-check-all:{ .blue } El último carácter no se analiza ya que en este punto sabemos positivamente que la primera cadena de texto es menor que la segunda.\n\nOtros ejemplos:\n\n```pycon\n>>> 'a' < 'antes'\nTrue\n>>> 'antes' < 'después'\nTrue\n>>> 'después' < 'ahora'\nFalse\n>>> 'ahora' < 'a'\nFalse\n```\n\nTen en cuenta que en ~~Python~~ Unicode la letras mayúsculas van antes que las minúsculas:\n\n```pycon\n>>> 'A' < 'a'#(1)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. Cuestión de códigos...\n```pycon\n>>> ord('A')\n65\n>>> ord('a')\n97\n```\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `format-hexcolor`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `swap-name`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `samba-split`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `nif-digit`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `n-repeat`\n6. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `str-metric`\n7. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `h2md`\n8. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `count-sheeps`\n9. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `strip1`\n10. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `find-integral`\n11. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `multiply-jack`\n12. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `first-last-digit`\n\n\n\n[^1]: El término inglés es «slice» o «slicing».\n[^2]: Se suele utilizar el término inglés «padding» para referirse a estos caracteres.\n[^3]: Escrito por Nirant Kasliwal en Medium.\n" }, { "path": "docs/core/devenv/index.md", "content": "# Entornos de desarrollo\n\nUn entorno de desarrollo es un conjunto de herramientas y recursos que facilitan la escritura, prueba y depuración de programas informáticos. Estos entornos, conocidos comúnmente como IDEs (Integrated Development Environments), integran funciones como resaltado de sintaxis, autocompletado de código, control de versiones y depuración paso a paso, lo que mejora significativamente la productividad del programador. En el caso de Python, algunos de los entornos más populares incluyen PyCharm, Visual Studio Code, Thonny y Jupyter Notebook, cada uno con características específicas que se adaptan tanto a principiantes como a desarrolladores avanzados. Elegir un buen entorno de desarrollo puede hacer la experiencia de programación más fluida, intuitiva y eficiente.\n" }, { "path": "docs/core/devenv/real-context.md", "content": "---\nicon: octicons/rocket-16\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Entornos de desarrollo\n - Contexto real\n---\n\n# Contexto real { #real-context }\n\n![Banner](images/real-context/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nHemos visto que [Thonny](thonny.md) es una herramienta especialmente diseñada para el aprendizaje de Python, integrando diferentes módulos que facilitan su gestión. Si bien lo podemos utilizar para un desarrollo más «serio», se suele recurrir a un flujo de trabajo algo diferente en **contextos más reales**.\n\n## Python { #python }\n\nLa forma más habitual de instalar Python (junto con sus librerías) es descargarlo e instalarlo desde su página oficial:\n\n=== \":fontawesome-brands-windows: Windows\"\n\n [Descargar Python para Windows](https://www.python.org/downloads/windows/)\n !!! info \"Ayuda\"\n\n [Tutorial para instalar Python en Windows](https://www.freecodecamp.org/news/how-to-install-python-in-windows-operating-system/)\n\n=== \":simple-apple: MacOS\"\n\n [Descargar Python para MacOS](https://www.python.org/downloads/macos/)\n\n=== \":simple-linux: Linux\"\n\n [Descargar Python para Linux](https://www.python.org/downloads/linux/)\n\n### Anaconda { #anaconda }\n\nOtra de las alternativas para disponer de Python en nuestro sistema y que además es muy utilizada, es **Anaconda**. Se trata de un _conjunto de herramientas_, orientadas en principio a la _ciencia de datos_, pero que podemos utilizar para desarrollo general en Python (junto con otras librerías adicionales).\n\nExisten versiones de pago, pero también se ofrece una distribución «open-source» y gratuita. Se puede [descargar](https://www.anaconda.com/download) desde su página web. Anaconda trae por defecto una gran cantidad de [paquetes](https://docs.anaconda.com/anaconda/pkg-docs/) Python en su distribución.\n\n!!! abstract \"Miniconda\"\n\n [Miniconda](https://docs.anaconda.com/miniconda/) es un instalador «mínimo» que viene con Python y un pequeño número de paquetes útiles.\n\n## Gestión de paquetes { #package-managers }\n\nLa instalación limpia[^1] de Python ya ofrece de por sí muchos paquetes y módulos que vienen por defecto. Es lo que se llama la [librería estándar](https://docs.python.org/es/3.12/tutorial/stdlib.html). Pero una de las características más destacables de Python es su inmenso «ecosistema» de paquetes disponibles en el [Python Package Index (PyPI)](https://pypi.org/).\n\nPara gestionar los paquetes que tenemos en nuestro sistema se utiliza la herramienta [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/), una utilidad que también se incluye en la instalación (por defecto) de Python. Con ella podremos instalar, desinstalar y actualizar paquetes, según nuestras necesidades. A continuación se muestran las instrucciones que usaríamos para cada una de estas operaciones:\n\n=== \":octicons-diff-added-24: Instalar\"\n\n ```console\n $ pip install pytest # pytest es sólo un ejemplo\n ```\n\n En el caso de querer **instalar dependencias desde un fichero**[^2] tendríamos que ejecutar:\n\n ```console\n $ pip install -r requirements.txt\n ```\n\n !!! tip \"Caché\"\n\n Utiliza el siguiente comando si quieres deshabilitar la caché[^3] a la hora de instalar paquetes:\n\n ```console\n $ pip install --no-cache-dir pytest\n ```\n\n=== \":octicons-diff-removed-24: Desinstalar\"\n\n ```console\n $ pip uninstall pytest\n ```\n\n=== \":material-update: Actualizar\"\n\n ```console\n $ pip install -U pytest\n ```\n\n## Entornos virtuales { #virtualenvs }\n\nCuando trabajamos en distintos proyectos, no todos ellos requieren los mismos paquetes ni siquiera la misma versión de Python. La gestión de estas situaciones no es sencilla si únicamente instalamos paquetes y manejamos configuraciones a nivel global (a nivel del sistema). Es por ello que surge el concepto de **entornos virtuales**. Como su propio nombre indica se trata de crear distintos entornos en función de las necesidades de cada proyecto, lo que nos permite establecer qué versión de Python usaremos y qué paquetes instalaremos dentro del mismo.\n\nLa manera ~~más sencilla~~ oficial de [crear un entorno virtual](https://docs.python.org/es/3/library/venv.html#creating-virtual-environments) es la siguiente:\n\n```console\n$ cd myproject #(1)!\n$ python -m venv --prompt myproject .venv #(2)!\n$ source .venv/bin/activate #(3)!\n```\n\n1. Entrar en la carpeta de nuestro proyecto.\n2. Este comando crea una carpeta `.venv`[^4] con los ficheros que constituyen el entorno virtual.\n3. Activar el entorno virtual. A partir de aquí todo lo que se instale quedará dentro del entorno virtual.\n\n!!! note \"VIRTUAL_ENV\"\n\n Cuando activamos el entorno virtual se «crea» una variable de entorno `VIRTUAL_ENV` que contiene la ruta al entorno virtual. _Esto es muy útil para tomar decisiones en función de si está activo o no el entorno virtual actual_.\n\n### pyenv { #pyenv }\n\n**pyenv** es una herramienta que permite instalar/cambiar fácilmente entre múltiples versiones de Python en un mismo sistema. Su instalación engloba distintos pasos y está bien explicada en la [página del proyecto](https://github.com/pyenv/pyenv#installation).\n\nVeamos algunas de sus ^^funcionalidades^^ más interesantes:\n\n
\n\n- Listar las versiones instaladas de Python:\n\n ---\n ```console\n $ pyenv versions\n system\n 3.12.0\n * 3.12.5 (set by /home/sdelquin/.pyenv/version)\n ```\n\n Podemos comprobar la versión de Python:\n ```console\n $ python --version\n Python 3.12.5\n ```\n\n- Cambiar la versión **global** de Python:\n\n ---\n ```console\n $ pyenv global 3.12.0\n ```\n\n Podemos comprobar la versión de Python:\n ```console\n $ python --version\n Python 3.12.0\n ```\n\n- Instalar una nueva versión de Python:\n\n ---\n ```console\n $ pyenv install 3.12.6\n ```\n\n Comprobamos de nuevo las versiones:\n ```console\n $ pyenv versions\n system\n 3.12.0\n * 3.12.5 (set by /home/sdelquin/.pyenv/version)\n 3.12.6\n ```\n\n- Activar una versión **local** de Python:\n \n ---\n ```console\n $ cd myproject\n $ pyenv local 3.12.6\n $ python --version\n Python 3.12.6\n ```\n\n Se crea un fichero «oculto»:\n\n ```console\n $ ls -a\n . .. .python-version\n ```\n\n
\n\n!!! info \"pyenv-virtualenv\"\n\n Existe un «plugin» para _pyenv_ denominado [pyenv-virtualenv](https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv) que permite manejar entornos virtuales utilizando las ventajas que proporciona _pyenv_.\n\n### uv { #uv }\n\n**uv** es una herramienta para gestionar paquetería y proyectos de Python. Es [extremadamente rápida](https://github.com/astral-sh/uv/blob/main/BENCHMARKS.md) y está escrita en lenguaje [Rust](https://www.rust-lang.org/es).\n\nProporciona métodos de **instalación** muy sencillos:\n\n- [Instalación para macOS :simple-apple: y Linux :simple-linux:](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#__tabbed_1_1).\n- [Instalación para Windows :fontawesome-brands-windows:](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/#__tabbed_1_2).\n\nLa [documentación](https://docs.astral.sh/uv/) está muy bien conseguida. A continuación vamos a mostrar algunas de sus ^^funcionalidades^^ más interesantes:\n\n
\n\n- [Instalar](https://docs.astral.sh/uv/concepts/python-versions/#installing-a-python-version) una versión de Python:\n\n ---\n ```console\n $ uv python install # latest\n $ uv python install 3.11\n ```\n La versión de Python que instala uv no está disponible a nivel global del sistema. Se utiliza para crear proyectos o entornos virtuales.\n\n- [Listar](https://docs.astral.sh/uv/concepts/python-versions/#viewing-available-python-versions) las versiones disponibles de Python:\n\n ---\n ```console\n $ uv python list\n ```\n Este comando no sólo muestra las versiones de Python instaladas con uv sino también aquellas instaladas a nivel de sistema.\n\n- [Crear un proyecto](https://docs.astral.sh/uv/guides/projects/#creating-a-new-project) Python:\n\n ---\n ```console\n $ uv init --bare\n ```\n Este comando crea la estructura necesaria de ficheros para que se pueda mantener el estado del proyecto de manera ^^local^^. El fichero principal de esta configuración es `pyproject.toml`.\n\n- [Añadir dependencias](https://docs.astral.sh/uv/guides/projects/#managing-dependencies) a un proyecto:\n\n ---\n ```console\n $ uv add pytest # ejemplo\n ```\n Este comando creará automáticamente un entorno virtual `.venv` dentro de la carpeta del proyecto si aún no está creado, instalará el paquete `pytest` y actualizará las dependencias en `pyproject.toml`.\n\n- Crear un [entorno virtual](https://docs.astral.sh/uv/pip/environments/):\n\n ---\n ```console\n $ uv venv\n ```\n Este comando crea un entorno virtual en la carpeta `.venv`\n\n- [Lanzar un programa](https://docs.astral.sh/uv/guides/scripts/) Python:\n\n ---\n ```console\n $ uv run python example.py\n ```\n Este comando permite ejecutar un «script» Python directamente desde uv.\n \n En el caso de que el «script» tuviera dependencias externas, podemos usar el siguiente comando:\n ```console\n $ uv run --with pytest python example.py\n ```\n\n
\n\n## Editores { #editors }\n\nExisten multitud de editores en el mercado que nos pueden servir perfectamente para escribir código Python. Algunos de ellos incorporan funcionalidades extra y otros simplemente nos permiten editar ficheros.\n\nCabe destacar aquí el concepto de **Entorno de Desarrollo Integrado**, más conocido por sus siglas en inglés **IDE**. Se trata de una aplicación que proporciona servicios integrales para el desarrollo de software.\n\n=== \"Editores/IDEs con soporte Python\"\n\n - [Vim :simple-vim:](https://www.vim.org/)\n - [Emacs :simple-gnuemacs:](https://www.gnu.org/software/emacs/)\n - [Sublime Text :simple-sublimetext:](https://www.sublimetext.com/)\n - [Eclipse :simple-eclipseide:](https://www.eclipse.org/) :material-plus: [PyDev](https://www.pydev.org/)\n - [IntelliJ IDEA :simple-intellijidea:](https://www.jetbrains.com/help/idea/getting-started.html) :material-plus: [Python Plugin](https://www.jetbrains.com/help/idea/plugin-overview.html)\n - [Visual Studio :material-microsoft-visual-studio:](https://visualstudio.microsoft.com/es/vs/) :material-plus: [Python Tools](https://visualstudio.microsoft.com/es/vs/features/python/)\n - [Zed :simple-zedindustries:](https://zed.dev/) :material-plus: [Python Support](https://zed.dev/docs/languages/python)\n - [Visual Studio Code :material-microsoft-visual-studio-code:](https://code.visualstudio.com/) :material-plus: [Python Extension](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python)\n\n=== \"Editores/IDEs específicos para Python\"\n\n - [PyCharm :simple-pycharm:](https://www.jetbrains.com/pycharm/)\n - [Spyder :simple-spyderide:](https://www.spyder-ide.org/)\n - [Thonny](https://thonny.org/)\n - [PyDev](https://www.pydev.org/)\n - [Wing](https://wingware.com/)\n\nCada editor tiene sus características (ventajas e inconvenientes). Supongo que la preferencia por alguno de ellos estará en base a la experiencia y a las necesidades que surjan. La parte buena es que hay diversidad de opciones para elegir.\n\n## Plataformas { #platforms }\n\n### Jupyter { #jupyter }\n\n[Jupyter :simple-jupyter:](https://jupyter.org/) es un proyecto «open-source» que permite crear y compartir documentos que contienen código, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Podemos utilizarlo para propósito general aunque **suele estar más enfocado a ciencia de datos**: limpieza y transformación de datos, simulación numérica, modelado estadístico, visualización o «machine-learning»[^5].\n\nPodemos verlo como un intérprete de Python (contiene un «kernel»[^6] que permite ejecutar código) con la capacidad de incluir documentación en formato [Markdown :material-language-markdown-outline:](https://markdown.es/) lo que potencia sus funcionalidades y lo hace adecuado para preparar cualquier tipo de material vinculado con lenguajes de programación.\n\n!!! example \"Kernels\"\n\n Aunque el uso de Jupyter está más extendido en el mundo Python, existen [muchos otros «kernels»](https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels) con los que podemos trabajar.\n\n### repl.it { #replit }\n\n[repl.it :simple-replit:](https://replit.com/) es un **servicio web que ofrece un entorno de desarrollo integrado** para programar en más de 50 lenguajes (Python incluido).\n\nPermite trabajo colaborativo y dispone de [una capa gratuita](https://replit.com/pricing). Se requiere una cuenta en el sistema para utilizarlo. El hecho de no requerir instalación ni configuración previa lo hace atractivo en determinados escenarios.\n\n
\n ![Replit](images/real-context/replit.png)\n
Interfaz de repl.it para Python
\n
\n\nEn su versión gratuita[^7] («Starter») repl.it ofrece:\n\n- 2Gb de almacenamiento en disco.\n- 2Gb de memoria RAM.\n- 10 aplicaciones (proyectos) gratuitos.\n- Python 3.11.\n- Hasta 3 repositorios públicos.\n- Explorador (y subida) de ficheros.\n- Gestor de paquetes integrado.\n- Integración con GitHub.\n- Gestión de secretos (datos sensibles).\n- Bases de datos clave-valor ya integrada.\n- Acceso (limitado) al sistema operativo y sistema de archivos.\n\n### WSL { #wsl }\n\nSi estamos trabajando en un sistema **Windows** (versión 10/11/...) es posible que nos encontremos más cómodos usando una terminal tipo «Linux», entre otras cosas para poder usar con facilidad las herramientas vistas en esta sección y preparar el entorno de desarrollo Python. Durante mucho tiempo esto fue difícil de conseguir hasta que Microsoft ofreció WSL.\n\n[WSL](https://learn.microsoft.com/es-es/windows/wsl/) nos proporciona una consola con entorno Linux que podemos utilizar en nuestro sistema operativo Windows sin necesidad de instalar una máquina virtual o crear una partición para un Linux nativo. Es importante saber también que existen [dos versiones de WSL](https://learn.microsoft.com/es-es/windows/wsl/compare-versions) hoy en día: WSL y WSL2. La segunda tiene mejor rendimiento y se adhiere más al comportamiento de un Linux nativo.\n\nLa instalación de WSL tendría que ser tan fácil como :material-powershell:`#!console wsl --install` pero quizás deberías echar un vistazo a la [documentación](https://learn.microsoft.com/es-es/windows/wsl/install) por si hay algo que no vaya bien...\n\n\n\n[^1]: También llamada «vanilla installation» ya que es la que viene por defecto y en la que no se realiza ninguna personalización.\n[^2]: Como regla general los proyectos hechos en Python suelen tener un fichero `requirements.txt` con las dependencias del proyecto. Un paquete por cada línea con la opción de fijar su versión.\n[^3]: La caché de pip es un almacenamiento temporal que acelera la instalación de paquetes.\n[^4]: Es una **convención** llamar `.venv` al directorio/carpeta que contiene el entorno virtual Python.\n[^5]: Término inglés utilizado para hacer referencia a algoritmos de aprendizaje automático.\n[^6]: Proceso específico para un lenguaje de programación que ejecuta instrucciones y actúa como interfaz de entrada/salida.\n[^7]: Información disponible a la fecha de escritura de este documento. Puede no ser correcta a la fecha de lectura del mismo.\n" }, { "path": "docs/core/devenv/thonny.md", "content": "---\nicon: material/baby-carriage\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Entornos de desarrollo\n - Thonny\n---\n\n# Thonny { #thonny }\n\n![Banner](images/thonny/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n[Thonny](https://thonny.org/) es un programa muy interesante para empezar a aprender Python porque ofrece un entorno amigable en el que sólo te debes preocupar por escribir código y mejorar tus detrezas en Python.\n\nEl programa además integra tres de las herramientas fundamentales para trabajar en programación: **intérprete**, **editor** y **depurador**.\n\nCuando vamos a trabajar con Python debemos tener instalado, como mínimo, un [intérprete](../introduction/machine.md#compilers) del lenguaje (para otros lenguajes sería un _compilador_). El **intérprete** nos permitirá ejecutar nuestro código para obtener los resultados deseados. La idea del intéprete es lanzar instrucciones «sueltas» para probar determinados aspectos.\n\nPero normalmente queremos ir un poco más allá y poder escribir programas algo más largos, por lo que también necesitaremos un **editor**. Un editor es un programa que nos permite crear ficheros de código (en nuestro caso con extensión `*.py`), que luego son ejecutados por el intérprete.\n\nHay otra herramienta interesante dentro del entorno de desarrollo que sería el **depurador**. Lo podemos encontrar habitualmente en la bibliografía por su nombre inglés «debugger». Es el módulo que nos permite ejecutar paso a paso nuestro código y visualizar qué está ocurriendo en cada momento. Se suele usar normalmente para encontrar fallos («bugs») en nuestros programas y poder solucionarlos («debug & fix»).\n\nCuando nos encontramos con un programa que proporciona estas funciones (e incluso otras adicionales) para el trabajo de programación, nos referimos a él como un _Entorno Integrado de Desarrollo_, conocido popularmente por sus siglas en inglés IDE. Thonny es un IDE gratuito, sencillo y apto para principiantes.\n\n## Instalación { #installation }\n\nPara instalar Thonny debemos [acceder a su web](https://thonny.org/) y descargar la aplicación para nuestro sistema operativo. La ventaja es que está disponible tanto para **Windows**, **MacOS** y **Linux**. Una vez descargado el fichero lo ejecutamos y seguimos su instalación paso por paso.\n\nUna vez terminada la instalación ya podemos lanzar la aplicación que se verá parecida a la siguiente imagen:\n\n![Thonny empty](images/thonny/thonny-empty.png)\n///caption\nAspecto de Thonny una vez arrancado\n///\n\n\n!!! tip \"Aspecto\"\n\n Es posible que el aspecto del programa varíe ligeramente según el sistema operativo, configuración de escritorio, versión utilizada o idioma (en mi caso está en inglés), pero a efectos de funcionamiento no hay diferencia.\n\nPodemos observar que la pantalla está dividida en **3 paneles**:\n\n- ^^Panel principal^^ que contiene el **editor** e incluye la etiqueta `` donde escribiremos nuestro código fuente Python.\n- ^^Panel inferior^^ con la etiqueta «Shell» que contiene el **intérprete** de Python. En el momento de la escritura del presente documento, Thonny incluye la versión de Python 3.10.\n- ^^Panel derecho^^ que contiene el **depurador**. Más concretamente se trata de la ventana de variables donde podemos inspeccionar el valor de las mismas.\n\n!!! warning \"Versión de Python\"\n\n Las actualizaciones de Thonny no están «alineadas» con las últimas versiones de Python, por lo que es probable que no dispongas de la última versión estable de Python en Thonny. En cualquier caso, siempre se podrá configurar el editor para utilizar una instalación personalizada de Python más actualizada.\n\n## Intérprete { #interpreter }\n\nEl intérprete de Python (por lo general) se identifica claramente porque posee un **prompt**(1)con tres angulos hacia la derecha `#!pycon >>>`. En Thonny lo podemos encontrar en el panel inferior, pero se debe tener en cuenta que el intérprete de Python es una herramienta autocontenida y que la podemos ejecutar desde el símbolo del sistema o la terminal:\n{ .annotate }\n\n1. Término inglés que se refiere al símbolo que precede la línea de comandos.\n\n```console\n$ python\nPython 3.12.5 (main, Aug 14 2024, 04:32:18) [Clang 18.1.8 ] on darwin\nType \"help\", \"copyright\", \"credits\" or \"license\" for more information.\n>>>\n```\n\nPara hacer una prueba inicial del intérprete vamos a retomar el primer programa que se suele hacer. Es el llamado [«Hello, World»](../introduction/machine.md/#assembly). Para ello escribimos lo siguiente en el intérprete y pulsamos la tecla ++enter++:\n\n```pycon\n>>> print('Hello, World')\nHello, World\n```\n\nLo que hemos hecho es indicarle a Python que ejecute como **entrada** la instrucción `#!python print('Hello, World')`. La **salida** es el texto `Hello, World` que lo vemos en la siguiente línea (ya sin el prompt `#!pycon >>>`).\n\n## Editor { #editor }\n\nAhora vamos a realizar la misma operación, pero en vez de ejecutar la instrucción directamente en el intérprete, vamos a crear un fichero y guardarlo con la sentencia que nos interesa. Para ello escribimos `#!python print('Hello, World')` en el panel de edición (_superior_) y luego guardamos el archivo con el nombre `helloworld.py`[^1]:\n\n![Thonny save](images/thonny/thonny-save.png)\n\n!!! info \"Extensión .py\"\n\n Los ficheros que contienen programas hechos en Python siempre deben tener la extensión `.py`\n\nAhora ya podemos ejecutar nuestro fichero `helloworld.py`. Para ello pulsamos el botón verde con triángulo blanco :octicons-triangle-right-24: (en la barra de herramientas) o bien damos a la tecla ++f5++. Veremos que en el panel de «Shell» nos aparece la salida esperada. Lo que está pasando «entre bambalinas» es que el intérprete de Python está recibiendo como entrada el fichero que hemos creado; lo ejecuta y devuelve la salida para que Thonny nos lo muestre en el panel correspondiente.\n\n## Depurador { #debugger }\n\nNos falta por probar el depurador o «debugger». Aunque su funcionamiento va mucho más allá de lo que vemos aquí, nos vamos a quedar de momento con la posibilidad de inspeccionar variables de nuestro programa. Desafortunadamente `helloworld.py` es muy simple y ni siquiera contiene variables, pero podemos hacer una pequeña modificación al programa para incorporarlas:\n\n```python linenums=\"1\"\nmsg = 'Hello, World'\nprint(msg)\n```\n\nAunque [ya lo veremos en profundidad](../datatypes/data.md#variables), lo que hemos hecho es añadir una variable `#!python msg` en la ^^línea 1^^ para luego utilizarla al mostrar por pantalla su contenido (^^línea 2^^). Si ahora volvemos a ejecutar nuestro programa veremos que en el panel de variables nos aparece la siguiente información:\n\n| Name | Value |\n| -------------- | ------------------------- |\n| `#!python msg` | `#!python 'Hello, World'` |\n\nTambién existe la posibilidad, a través del depurador, de ir ejecutando nuestro programa **paso a paso**. Para ello basta con pulsar en el botón que tiene un insecto :octicons-bug-24:. Ahí comienza la sesión de depuración y podemos avanzar instrucción por instrucción usando la tecla ++f7++:\n\n![Thonny debug](images/thonny/thonny-debug.png)\n\n[^1]: La carpeta donde se guarden los archivos de código no es crítico para su ejecución, pero sí es importante mantener un orden y una organización para tener localizados nuestros ficheros y proyectos.\n" }, { "path": "docs/core/devenv/vscode.md", "content": "---\nicon: material/microsoft-visual-studio-code\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Entornos de desarrollo\n - Visual Studio Code\n---\n\n# Visual Studio Code { #vscode }\n\n![Banner](images/vscode/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) (también conocido por _VSCode_) es un entorno de desarrollo integrado IDE gratuito y de código abierto desarrollado por **Microsoft** :material-microsoft: que ha ganado mucha relevancia en los últimos años. Permite trabajar fácilmente con multitud de lenguajes de programación y dispone de una gran cantidad de extensiones.\n\n## Instalación { #installation }\n\nVSCode está disponible para distintos sistemas operativos con paquetes autoinstalables que se pueden descargar desde [este enlace](https://code.visualstudio.com/download).\n\n## Extensiones { #extensions }\n\nVSCode proporciona muchas extensiones que facilitan la escritura de código **Python :material-language-python:**{.green}. Personalmente recomiendo las siguientes:\n\n- [Python](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python) → Soporte para el lenguaje Python con múltiples características.\n- [Ruff](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=charliermarsh.ruff) → Linter[^1] y formateador de código para Python (extremadamente rápido): [astral.sh/ruff](https://astral.sh/ruff).\n- [Ty](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=astral-sh.ty) → Servidor de lenguaje + Chequeador de tipos para Python: [astra.sh/ty](https://docs.astral.sh/ty/).\n\n### Ficheros de configuración { #extensions-configuration }\n\nA continuación se muestran los ficheros de configuración _que yo utilizo_ para estas extensiones. Por supuesto, cada persona puede personalizarlos a su gusto:\n\n=== \"VSCode\"\n\n ```yaml title=\"settings.json\"\n {\n \"python.languageServer\": \"None\",#(1)!\n \"python.analysis.ignore\": [\"*\"],#(2)!\n \"[python]\": {\n \"editor.formatOnSave\": true,#(3)!\n \"editor.defaultFormatter\": \"charliermarsh.ruff\",#(4)!\n \"editor.codeActionsOnSave\": {#(5)!\n \"source.organizeImports\": \"explicit\",\n \"source.fixAll\": \"explicit\",\n },\n },\n }\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Deshabilitamos el servidor de lenguaje de Python que viene por defecto en la extensión oficial de Microsoft para Python para que no interfiera con **ty**.\n 2. Deshabilitamos el análisis de código que viene por defecto en la extensión oficial de Microsoft para Python para que no interfiera con **ruff**.\n 3. Habilitamos el formateo automático al guardar.\n 4. Indicamos que el formateador por defecto para Python es **ruff**.\n 5. Indicamos que al guardar se apliquen las acciones de organizar «imports» y arreglar todo lo posible.\n\n Ubicación del fichero de configuración de VSCode:\n\n === \":fontawesome-brands-windows: Windows\"\n \n `%APPDATA%\\Code\\User\\settings.json`\n\n === \":simple-apple: MacOS\"\n\n `~/Library/Application Support/Code/User/settings.json`\n\n === \":simple-linux: Linux\"\n\n `~/.config/Code/User/settings.json`\n\n=== \"Ruff\"\n\n ```toml title=\"ruff.toml\"\n line-length = 100#(1)!\n \n [lint]\n extend-select = [\"Q\", \"ARG001\"]#(2)!\n \n [lint.flake8-quotes]\n inline-quotes = \"single\"#(3)!\n \n [format]\n quote-style = \"single\"#(4)!\n \n [lint.flake8-unused-arguments]\n ignore-variadic-names = true#(5)!\n ``` \n { .annotate }\n \n 1. [https://docs.astral.sh/ruff/settings/#line-length](https://docs.astral.sh/ruff/settings/#line-length)\n 2. [https://docs.astral.sh/ruff/settings/#lint_extend-select](https://docs.astral.sh/ruff/settings/#lint_extend-select)\n 3. [https://docs.astral.sh/ruff/settings/#lint_flake8-quotes_inline-quotes](https://docs.astral.sh/ruff/settings/#lint_flake8-quotes_inline-quotes)\n 4. [https://docs.astral.sh/ruff/settings/#format_quote-style](https://docs.astral.sh/ruff/settings/#format_quote-style)\n 5. [https://docs.astral.sh/ruff/settings/#lint_flake8-unused-arguments_ignore-variadic-names](https://docs.astral.sh/ruff/settings/#lint_flake8-unused-arguments_ignore-variadic-names)\n\n Ubicación del fichero de configuración de Ruff:\n\n === \":fontawesome-brands-windows: Windows\"\n \n `%APPDATA%\\ruff\\ruff.toml`\n\n === \":simple-apple: MacOS\"\n\n `~/.config/ruff/ruff.toml`\n\n === \":simple-linux: Linux\"\n\n `~/.config/ruff/ruff.toml`\n\n=== \"Ty\"\n\n ```toml title=\"ty.toml\"\n [rules]\n unresolved-attribute = \"ignore\"#(1)!\n invalid-parameter-default = \"ignore\"#(2)!\n possibly-missing-attribute = \"ignore\"#(3)!\n ```\n { .annotate }\n \n 1. [https://docs.astral.sh/ty/reference/rules/#unresolved-attribute](https://docs.astral.sh/ty/reference/rules/#unresolved-attribute)\n 2. [https://docs.astral.sh/ty/reference/rules/#invalid-parameter-default](https://docs.astral.sh/ty/reference/rules/#invalid-parameter-default)\n 3. [https://docs.astral.sh/ty/reference/rules/#possibly-missing-attribute](https://docs.astral.sh/ty/reference/rules/#possibly-missing-attribute)\n\n Ubicación del fichero de configuración de Ty:\n\n === \":fontawesome-brands-windows: Windows\"\n \n `%APPDATA%\\ty\\ty.toml`\n\n === \":simple-apple: MacOS\"\n\n `~/.config/ty/ty.toml`\n\n === \":simple-linux: Linux\"\n\n `~/.config/ty/ty.toml`\n \n\n## Atajos de teclado { #shortcuts }\n\nConocer los atajos de teclado de tu editor favorito es fundamental para mejorar el flujo de trabajo y ser más productivo. Veamos los principales atajos de teclado[^2] de Visual Studio Code:\n\n=== \"Ajustes generales\"\n\n | Acción | Atajo |\n | --- | --- |\n | Abrir paleta de comandos | ++ctrl+shift+p++ |\n | Abrir archivo | ++ctrl+p++ |\n | Nueva ventana | ++ctrl+shift+n++ |\n | Cerrar ventana | ++ctrl+shift+w++ |\n\n=== \"Usabilidad\"\n\n | Acción | Atajo |\n | --- | --- |\n | Crear un nuevo archivo | ++ctrl+n++ |\n | Abrir archivo | ++ctrl+o++ |\n | Guardar archivo | ++ctrl+s++ |\n | Cerrar | ++ctrl+f4++ |\n | Panel de problemas | ++ctrl+shift+m++ |\n\n=== \"Edición básica\"\n\n | Acción | Atajo |\n | --- | --- |\n | Cortar línea | ++ctrl+x++ |\n | Copiar línea | ++ctrl+c++ |\n | Borrar línea | ++ctrl+shift+k++ |\n | Insertar línea debajo | ++enter++ |\n | Insertar línea encima | ++ctrl+shift+enter++ |\n | Buscar en archivo abierto | ++ctrl+f++ |\n | Reemplazar | ++ctrl+h++ |\n | Línea de comentario | ++ctrl+shift+7++ |\n | Bloque de comentario | ++shift+alt+a++ |\n | Salto de línea | ++alt+z++ |\n | Tabular línea | ++tab++ |\n | Destabular línea | ++shift+tab++ |\n | Renombrar símbolo | ++f2++ |\n\n=== \"Pantalla\"\n\n | Acción | Atajo |\n | --- | --- |\n | Mostrar barra lateral | ++ctrl+b++ |\n | Abrir debug | ++ctrl+shift+d++ |\n | Panel de salida | ++ctrl+shift+u++ |\n | Control de source | ++ctrl+shift+g++ |\n | Extensiones | ++ctrl+shift+x++ |\n\n!!! tip \"macOS\"\n\n En **macOS :material-apple:** sustituye ++ctrl++ por ++command++\n\n## Depurando código { #debugging }\n\nLa **depuración de programas** es el proceso de **identificar y corregir errores de programación**.​ Es conocido también por el término inglés «debugging», cuyo significado es eliminación de bugs (bichos), manera en que se conoce informalmente a los errores de programación.\n\nExisten varias herramientas de depuración (o _debuggers_). Algunas de ellas en modo texto (terminal) y otras con entorno gráfico (ventanas):\n\n- La herramienta más extendida en el mundo Python para **depurar en modo texto** es el módulo [pdb](https://docs.python.org/3/library/pdb.html) (The Python Debugger). Viene incluido en la instalación base de Python y es realmente potente.\n- Aunque existen varias herramientas para **depurar en entorno gráfico** nos vamos a centrar en **Visual Studio Code**.\n\nLo primero será abrir el fichero `fibonacci.py` (como ejemplo:material-flash:) sobre que el que vamos a trabajar:\n\n![VSCode Debug Open](images/vscode/vscode-debug-open.png)\n\n### Punto de ruptura { #breakpoint }\n\nA continuación pondremos un **punto de ruptura** (también llamado «breakpoint»). Esto implica que la ejecución se pare en ese punto que viene indicado por un punto rojo :octicons-dot-fill-16:{ .red }. Para ponerlo nos tenemos que acercar a la columna que hay a la izquierda del número de línea y hacer clic.\n\nEn este ejemplo ponemos un punto de ruptura en la ^^línea 10^^:\n\n![VSCode Debug Breakpoint](images/vscode/vscode-debug-breakpoint.png)\n///caption\nPunto de ruptura en VSCode\n///\n\nTambién es posible añadir **puntos de ruptura condicionales** pulsando con el botón derecho y luego «Add Conditional Breakpoint»:\n\n![VSCode Debug conditional Breakpoint](images/vscode/vscode-debug-cbreakpoint.png)\n///caption\nCondiciones para punto de ruptura en VSCode\n///\n\n### Lanzar la depuración { #launch-debug }\n\nAhora ya podemos lanzar la depuración pulsando la tecla ++f5++. Nos aparecerá el siguiente mensaje en el que dejaremos la opción por defecto «Archivo de Python» y pulsamos ++enter++:\n\n![VSCode Debug Config](images/vscode/vscode-debug-config.png)\n///caption\nConfiguración de depuración en VSCode\n///\n\nAhora ya se inicia el «modo depuración» y veremos una pantalla similar a la siguiente:\n\n![VSCode Debug Zones](images/vscode/vscode-debug-zones.png)\n///caption\nPaneles de depuración en VSCode\n///\n\nZonas de la interfaz en modo depuración:\n\n1. Código con barra en amarillo que indica la próxima línea que se va a ejecutar.\n2. Visualización automática de valores de variables.\n3. Visualización personalizada de valores de variables (o expresiones).\n4. Salida de la terminal.\n5. Barra de herramientas para depuración.\n\n### Controles para depuración { #debug-controls }\n\nVeamos con mayor detalle la **barra de herramientas** para depuración:\n\n![VSCode Debug Toolbar](images/vscode/vscode-debug-toolbar.png)\n\n| Acción | Atajo | Significado |\n| ------------- | ----------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| **Continue** | ++f5++ | Continuar la ejecución del programa hasta el próximo punto de ruptura o hasta su finalización. |\n| **Step over** | ++f10++ | Ejecutar la siguiente instrucción del programa. |\n| **Step into** | ++f11++ | Ejecutar la siguiente instrucción del programa entrando en un contexto inferior. |\n| **Step out** | ++shift+f11++ | Ejecutar la siguiente instrucción del programa saliendo a un contexto superior. |\n| **Restart** | ++ctrl+shift+f5++ | Reiniciar la depuración del programa. |\n| **Stop** | ++shift+f5++ | Detener la depuración del programa. |\n\n### Seguimiento de variables { #debug-variables }\n\nComo hemos indicado previamente, la zona «VARIABLES» ya nos informa automáticamente de los valores de las variables que tengamos en el contexto actual de ejecución:\n\n![VSCode Debug Variables](images/vscode/vscode-debug-variables.png)\n\nPero también es posible añadir manualmente el seguimiento de otras variables o expresiones personalizadas desde la zona «WATCH»:\n\n![VSCode Debug Watch](images/vscode/vscode-debug-watch.png)\n\n\n[^1]: Un «linter» es una herramienta software que permite detectar errores en el código previo a su ejecución.\n[^2]: Fuente: [Gastón Danielsen](https://dev.to/gastondanielsen/atajos-de-teclado-shortcuts-en-vscode-430a).\n" }, { "path": "docs/core/index.md", "content": "---\nicon: material/cog\n---\n\n# Fundamentos del lenguaje\n\nLos fundamentos del lenguaje constituyen la base sobre la cual se construye cualquier programa en Python. Antes de abordar conceptos más avanzados, es esencial comprender cómo se estructura un programa, qué reglas sigue la sintaxis del lenguaje, y cómo se declaran y utilizan elementos básicos como variables, operadores, comentarios y bloques de código. Estos fundamentos permiten al programador comunicarse correctamente con la computadora y sentar las bases para desarrollar lógica más compleja. En este bloque, exploraremos los aspectos esenciales del lenguaje Python, proporcionando el conocimiento necesario para empezar a escribir código claro y funcional desde el inicio.\n" }, { "path": "docs/core/introduction/history.md", "content": "---\nicon: octicons/git-commit-16\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Introducción\n - Algo de historia\n---\n\n# Algo de historia { #brief-history }\n\n![Banner](images/history/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nLa historia de la programación está relacionada directamente con la aparición de los computadores, que ya desde el siglo XV tuvo sus inicios con la construcción de una máquina que realizaba operaciones básicas y raíces cuadradas ([Gottfried Wilheml von Leibniz](https://es.wikipedia.org/wiki/Gottfried_Leibniz)); aunque en realidad la primera gran influencia hacia la creación de los computadores fue la máquina diferencial para el cálculo de polinomios, proyecto no concluido de [Charles Babbage](https://es.wikipedia.org/wiki/Charles_Babbage) (1793-1871) con el apoyo de [Lady Ada Countess of Lovelace](https://es.wikipedia.org/wiki/Ada_Lovelace) (1815-1852), primera persona que incursionó en la programación y de quien proviene el nombre del lenguaje de programación [ADA]() creado por el DoD en la década de 1970.\n\n## Hitos de la computación { #computing-milestones }\n\nLa siguiente tabla es un ~~resumen~~ _granito de arena_ de los principales hitos en la historia de la computación:\n\n| Año :material-calendar: | Personaje :fontawesome-regular-user: | Aporte :octicons-light-bulb-16: |\n| ---- | --------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| 1694 | [Gottfried Leibniz](https://es.wikipedia.org/wiki/Gottfried_Leibniz) | Máquina de **operaciones básicas**. |\n| 1835 | [Charles Babbage](https://es.wikipedia.org/wiki/Charles_Babbage) | **Máquina diferencial** para el cálculo de polinomios. |\n| 1842 | [Ada Lovelace](https://es.wikipedia.org/wiki/Ada_Lovelace) | Matemática, informática y escritora británica. [Primera programadora de la historia](https://www.xataka.com/historia-tecnologica/asi-fue-como-ada-lovelace-ayudo-a-crear-informatica-cuando-nadie-vio-potencial-real-que-tenia-maquina-babbage) por el desarrollo de ^^algoritmos^^ para la máquina analítica de Babbage[^1]. |\n| 1854 | [George Boole](https://es.wikipedia.org/wiki/George_Boole) | Contribuyó al **algebra binaria** y a los sistemas de circuitos de computadora (álgebra booleana). |\n| 1890 | [Herman Hollerit](https://es.wikipedia.org/wiki/Herman_Hollerith) | Creador de un **sistema para automatizar** el censo de Estados Unidos. |\n| 1936 | [Alan Turing](https://es.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing) | **Máquina de Turing** - una máquina capaz de resolver problemas - Aportes de Lógica Matemática - Computadora con tubos de vacío. |\n| 1942 | [John Atanasoff](https://es.wikipedia.org/wiki/John_Atanasoff) | Desarrolló (junto con [Clifford Berry](https://es.wikipedia.org/wiki/Clifford_Berry)) la **primera computadora digital** electrónica patentada: Atanasoff Berry Computer (ABC). |\n| 1944 | [Howard Aiken](https://es.wikipedia.org/wiki/Howard_H._Aiken) | En colaboración con IBM desarrolló el **Mark I**, una computadora electromecánica (16m. de largo y 2m. de alto) que podía realizar las cuatro operaciones básicas y trabajar con información tabular. |\n| 1945 | [Grace Hopper](https://es.wikipedia.org/wiki/Grace_Murray_Hopper) | Primera ^^programadora^^ que utilizó el Mark I (instrucciones en código máquina). |\n| 1946 | [John W. Mauchly](https://es.wikipedia.org/wiki/John_William_Mauchly) | Junto a [John P. Eckert](https://es.wikipedia.org/wiki/John_Presper_Eckert) desarrolló una **computadora electrónica** completamente operacional a gran escala llamada **ENIAC**. |\n| 1946 | [John Von Neumann](https://es.wikipedia.org/wiki/John_von_Neumann) | Propuso guardar en **memoria** no solo la **información**, sino también los **programas**, acelerando los procesos. |\n\n![Ada Lovelace](images/history/ada-lovelace.jpg){ width=\"300\" }\n///caption\nAda Lovelace: primera programadora de la historia\n///\n\nA partir de los años 50 los avances en las ciencias de la computación se aceleraron de manera significativa. Se reemplazaron los [tubos de vacío](https://es.wikipedia.org/wiki/Computadora_de_tubos_de_vac%C3%ADo) por [transistores](https://es.wikipedia.org/wiki/Transistor) en 1958 y en el mismo año, se sustituyeron por [circuitos integrados](https://es.wikipedia.org/wiki/Circuito_integrado); y en 1961 se miniaturizaron en **chips de silicio**. En 1971 apareció el primer microprocesador de Intel; y en 1973 el primer sistema operativo CP/M. El primer computador personal es comercializado por IBM en el año 1980.\n\n## De los computadores a la programación { #from-computers-to-programming }\n\nDe acuerdo con este breve viaje por la historia, la programación —obviamente— está vinculada a la aparición de los computadores, y los lenguajes tuvieron también su evolución. Inicialmente, como ya hemos visto, se programaba en **código binario**, es decir en cadenas de 0s y 1s, que es el lenguaje que entiende directamente el computador, tarea extremadamente difícil; luego se creó el **lenguaje ensamblador**, que ya introdujo un nivel de abstracción permitiendo usar instrucciones (aunque bastante rudimentarias) lo que resultaba más cómodo. Posteriormente aparecieron los **lenguajes de alto nivel**, que en general, utilizan palabras en inglés, para dar las órdenes a seguir, para lo cual utilizan un proceso intermedio entre el lenguaje máquina y el nuevo código llamado **código fuente**; este proceso se realiza por parte de un [compilador](machine.md#compilers).\n\n## Cronología de los lenguajes de programación { #programming-languages-chronology }\n\nDesde la década de 1950 se han sucedido multitud de lenguajes de programación que cada vez incorporan más funcionalidades destinadas a cubrir las necesidades del desarrollo de aplicaciones. A continuación se muestra una tabla con la historia de los lenguajes de programación más destacados:\n\n=== \"1950\"\n\n - [RAL](https://en.wikipedia.org/wiki/Autocode)\n - [Autocoder](https://en.wikipedia.org/wiki/Autocoder)\n - [IPL](https://en.wikipedia.org/wiki/Information_Processing_Language)\n - [FLOW-MATIC](https://en.wikipedia.org/wiki/FLOW-MATIC)\n - [Fortran](https://fortran-lang.org/)\n - [COMTRAN](https://en.wikipedia.org/wiki/COMTRAN)\n - [LISP](https://lisp-lang.org/)\n - [FACT](https://en.wikipedia.org/wiki/FACT_(computer_language))\n - [COBOL](https://www.cobol.org/)\n - [RPG](https://en.wikipedia.org/wiki/IBM_RPG)\n\n=== \"1960\"\n\n - [APL](https://aplwiki.com/)\n - [Simula](https://en.wikipedia.org/wiki/Simula)\n - [SNOBOL](https://en.wikipedia.org/wiki/SNOBOL)\n - [CPL](https://en.wikipedia.org/wiki/CPL_(programming_language))\n - [BASIC](https://en.wikipedia.org/wiki/BASIC)\n - [PL/I](https://en.wikipedia.org/wiki/PL/I)\n - [BCPL](https://en.wikipedia.org/wiki/BCPL)\n - [Logo](https://en.wikipedia.org/wiki/Logo_(programming_language))\n - [B](https://en.wikipedia.org/wiki/B_(programming_language))\n\n=== \"1970\"\n\n - [Pascal](https://en.wikipedia.org/wiki/Pascal_(programming_language))\n - [Forth](https://forth-standard.org/)\n - [C](https://en.wikipedia.org/wiki/C_(programming_language))\n - [Smalltalk](https://en.wikipedia.org/wiki/Smalltalk)\n - [Prolog](https://www.swi-prolog.org/)\n - [ML](https://en.wikipedia.org/wiki/ML_(programming_language))\n - [Scheme](https://schemers.org/)\n - [SQL](https://en.wikipedia.org/wiki/SQL)\n - [Modula-2](https://en.wikipedia.org/wiki/Modula-2)\n\n=== \"1980\"\n\n - [C++](https://isocpp.org/)\n - [Ada](https://en.wikipedia.org/wiki/Ada_(programming_language))\n - [Common Lisp (C-LISP)](https://common-lisp.net/)\n - [MATLAB](https://www.mathworks.com/products/matlab.html)\n - [Eiffel](https://en.wikipedia.org/wiki/Eiffel_(programming_language))\n - [Objective-C](https://en.wikipedia.org/wiki/Objective-C)\n - [Erlang](https://www.erlang.org/)\n - [Perl](https://www.perl.org/)\n - [Tcl](https://www.tcl.tk/)\n - [Mathematica](https://www.wolfram.com/mathematica/)\n - [FL](https://en.wikipedia.org/wiki/FL_(programming_language))\n\n=== \"1990\"\n\n - [Haskell](https://www.haskell.org/)\n - [Python](https://www.python.org/)\n - [Visual Basic](https://en.wikipedia.org/wiki/Visual_Basic)\n - [HTML](https://html.spec.whatwg.org/)\n - [Ruby](https://www.ruby-lang.org/)\n - [Lua](https://www.lua.org/)\n - [R](https://www.r-project.org/)\n - [Java](https://www.java.com/)\n - [Delphi](https://www.embarcadero.com/products/delphi)\n - [JavaScript](https://developer.mozilla.org/docs/Web/JavaScript)\n - [PHP](https://www.php.net/)\n - [WebDNA](https://en.wikipedia.org/wiki/WebDNA)\n - [Rebol](https://www.rebol.com/)\n - [CLOS](https://en.wikipedia.org/wiki/Common_Lisp_Object_System)\n\n=== \"2000\"\n\n - [ActionScript](https://en.wikipedia.org/wiki/ActionScript)\n - [C#](https://learn.microsoft.com/dotnet/csharp/)\n - [VB.NET](https://learn.microsoft.com/dotnet/visual-basic/)\n - [F#](https://fsharp.org/)\n - [Groovy](https://groovy-lang.org/)\n - [Scala](https://www.scala-lang.org/)\n - [Factor](https://factorcode.org/)\n - [Scratch](https://scratch.mit.edu/)\n - [Clojure](https://clojure.org/)\n - [Go](https://go.dev/)\n\n=== \"2010\"\n\n - [Rust](https://www.rust-lang.org/)\n - [Dart](https://dart.dev/)\n - [Kotlin](https://kotlinlang.org/)\n - [Elixir](https://elixir-lang.org/)\n - [TypeScript](https://www.typescriptlang.org/)\n - [Julia](https://julialang.org/)\n - [Swift](https://developer.apple.com/swift/)\n - [Raku](https://raku.org/)\n\n=== \"2020\"\n\n - [Carbon](https://github.com/carbon-language/carbon-lang)\n - [Gleam](https://gleam.run/)\n - [Mojo](https://www.modular.com/mojo) \n\nEl **número** actual de lenguajes de programación depende de lo que se considere un lenguaje de programación y a quién se pregunte:\n\n| Organismo | Número de lenguajes |\n| --- | --- |\n| [TIOBE](https://www.tiobe.com/tiobe-index/programming-languages-definition/#instances) | :material-approximately-equal:250 |\n| [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_programming_languages) | :material-approximately-equal:700 |\n| [Language List](http://www.info.univ-angers.fr/~gh/hilapr/langlist/langlist.htm) | :material-approximately-equal:2500 |\n| [Online Historical Encyclopaedia of Programming Languages](http://hopl.info/) | :material-approximately-equal:9000 |\n\n## Creadores de lenguajes de programación { #programming-languages-creators }\n\nEl avance de la computación está íntimamente relacionado con el desarrollo de los lenguajes de programación. Sus creadores y creadoras juegan un _rol fundamental_ en la historia tecnológica. Veamos algunas de estas personas[^2]:\n\n| Año :material-calendar: | Creador/a :fontawesome-regular-user-alt: | Lenguaje :material-invoice-text-outline: |\n| ---- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |\n| 1954 | [Nathaniel Rochester]() | [Ensamblador: IBM 701](https://bitsavers.org/pdf/ibm/701/Buchholz_IBM_701_System_Design_Oct53.pdf) |\n| 1955 | [Grace Hopper](https://es.wikipedia.org/wiki/Grace_Murray_Hopper) | [Flow-Matic](https://en.wikipedia.org/wiki/FLOW-MATIC) :material-arrow-right: [COBOL](https://www.ibm.com/docs/es/i/7.5?topic=cobol-ile-language-reference) |\n| 1957 | [John Backus](https://es.wikipedia.org/wiki/John_Backus) | [:simple-fortran: FORTRAN](https://fortran-lang.org/) |\n| 1958 | [John McCarthy](https://es.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy) | [:simple-commonlisp: LISP](https://lisp-lang.org/) |\n| 1962 | [Kenneth E. Iverson](https://es.wikipedia.org/wiki/Kenneth_Iverson) | [APL](https://tryapl.org/) |\n| 1967 | [Seymour Papert](https://es.wikipedia.org/wiki/Seymour_Papert) | [Logo](https://el.media.mit.edu/logo-foundation/what_is_logo/logo_programming.html) |\n| 1968 | [Stephen Wolfram](https://es.wikipedia.org/wiki/Stephen_Wolfram) | [:simple-wolframmathematica: Mathematica](https://www.wolfram.com/mathematica/) |\n| 1970 | [Niklaus Wirth](https://es.wikipedia.org/wiki/Niklaus_Wirth) | [Pascal](https://www.freepascal.org/) |\n| 1972 | [Dennis Ritchie](https://es.wikipedia.org/wiki/Dennis_Ritchie) | [C](https://learn.microsoft.com/es-es/cpp/c-language/c-language-reference?view=msvc-170) |\n| 1972 | [Alan Kay](https://es.wikipedia.org/wiki/Alan_Kay) | [Smalltalk](https://squeak.org/) |\n| 1973 | [Robin Milner](https://es.wikipedia.org/wiki/Robin_Milner) | [ML](http://www.faqs.org/faqs/meta-lang-faq/) |\n| 1977 | [Brian Kernighan](https://es.wikipedia.org/wiki/Brian_Kernighan) | [Awk](http://www.awklang.org/) |\n| 1983 | [Anders Hejlsberg](https://es.wikipedia.org/wiki/Anders_Hejlsberg) | [Turbo Pascal](https://turbopascal.org/) |\n| 1983 | [Bjarne Stroustrup](https://es.wikipedia.org/wiki/Bjarne_Stroustrup) | [:simple-cplusplus: C++](https://cpp-lang.net/) |\n| 1985 | [Bertrand Meyer](https://es.wikipedia.org/wiki/Bertrand_Meyer) | [Eiffel](https://www.eiffel.org/) |\n| 1986 | [Joe Armstrong](https://es.wikipedia.org/wiki/Joe_Armstrong) | [:simple-erlang: Erlang](https://www.erlang.org/) |\n| 1987 | [Larry Wall](https://es.wikipedia.org/wiki/Larry_Wall) | [:simple-perl: Perl](https://www.perl.org/) |\n| 1991 | [Alan Cooper](https://es.wikipedia.org/wiki/Alan_Cooper) | [Visual Basic](https://learn.microsoft.com/es-es/dotnet/visual-basic/) |\n| 1991 | [Guido van Rossum](https://es.wikipedia.org/wiki/Guido_van_Rossum) | [:simple-python: Python](https://python.org) |\n| 1991 | [James Gosling](https://es.wikipedia.org/wiki/James_Gosling) | [Oak](https://oaklang.org/) :material-arrow-right: [:fontawesome-brands-java: Java](https://docs.oracle.com/javase/8/) |\n| 1995 | [Yukihiro Matsumoto](https://es.wikipedia.org/wiki/Yukihiro_Matsumoto) | [:simple-ruby: Ruby](https://www.ruby-lang.org/es/) |\n| 1995 | [Brendan Eich](https://es.wikipedia.org/wiki/Brendan_Eich) | [:simple-javascript: JavaScript](https://developer.mozilla.org/es/docs/Web/JavaScript) |\n| 2003 | [Martin Odersky](https://en.wikipedia.org/wiki/Martin_Odersky) | [:simple-scala: Scala](https://www.scala-lang.org/) |\n| 2006 | [Graydon Hoare](http://www.ctkf.org/index-140.html) | [:simple-rust: Rust](https://www.rust-lang.org/) |\n| 2007 | [Mitch Resnick](https://es.wikipedia.org/wiki/Mitchel_Resnick) | [:simple-scratch: Scratch](https://scratch.mit.edu/) |\n| 2009 | [Ken Thompson](https://es.wikipedia.org/wiki/Ken_Thompson) | [:fontawesome-brands-golang: Go](https://go.dev/) |\n| 2012 | [Anders Heijlsberg](https://es.wikipedia.org/wiki/Anders_Hejlsberg) | [:simple-typescript: TypeScript](https://www.typescriptlang.org/) |\n\n[^1]: Foto de Ada Lovelace tomada desde [Meatze](https://www.meatze.eus/blog-igualdad/la-primera-programadora-pertenece-al-siglo-xix-ada-lovelace/).\n[^2]: Fuente: [Wikpedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Historia_de_los_lenguajes_de_programaci%C3%B3n)\n" }, { "path": "docs/core/introduction/index.md", "content": "# Introducción\n\nLa programación es el proceso mediante el cual se le da instrucciones a una computadora para que realice tareas específicas. Es una herramienta fundamental en el mundo moderno, ya que permite automatizar procesos, analizar datos, crear aplicaciones y desarrollar soluciones tecnológicas para diversos problemas. Aprender a programar no solo ayuda a entender mejor cómo funcionan las tecnologías que usamos a diario, sino que también desarrolla habilidades de pensamiento lógico y resolución de problemas. Uno de los lenguajes más populares para iniciarse en este campo es Python, gracias a su sintaxis simple y legible.\n" }, { "path": "docs/core/introduction/machine.md", "content": "---\nicon: octicons/cpu-24\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Introducción\n - Hablando con la máquina\n---\n\n# Hablando con la máquina { #talking-to-machine }\n\n![Banner](images/machine/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nLos ordenadores son dispositivos complejos pero están diseñados para hacer una cosa bien: **ejecutar aquello que se les indica**. La cuestión radica en cómo indicarle a una máquina lo que queremos que haga. Esas indicaciones se llaman técnicamente **instrucciones** y se expresan en un **lenguaje**. Podríamos decir que _programar consiste en escribir instrucciones para que sean ejecutadas por un ordenador_. El lenguaje que utilizamos para ello se denomina _lenguaje de programación_.\n\n## Código máquina { #machine-code }\n\nPero aún no hemos resuelto el problema de cómo hacer que un ordenador (o máquina) entienda un lenguaje de programación. A priori se podría decir que un ordenador sólo entiende un lenguaje muy «simple» denominado [código máquina](https://es.wikipedia.org/wiki/Lenguaje_de_m%C3%A1quina). En este lenguaje se utilizan únicamente los símbolos 0 y 1 en representación de los niveles de tensión alto y bajo, que al fin y al cabo, son los estados que puede manejar un [circuito digital](https://es.wikipedia.org/wiki/Circuito_digital). En este contexto, por tanto, hablamos de [sistema binario](https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_binario). Si tuviéramos que escribir programas de ordenador en este formato sería una tarea ardua, pero afortunadamente con el tiempo se han ido creando lenguajes de programación intermedios que, posteriormente, son convertidos a código máquina.\n\nSi intentamos visualizar un programa en código máquina, únicamente obtendríamos una secuencia de ceros y unos:\n\n```\n00001000 00000010 01111011 10101100 10010111 11011001 01000000 01100010\n00110100 00010111 01101111 10111001 01010110 00110001 00101010 00011111\n10000011 11001101 11110101 01001110 01010010 10100001 01101010 00001111\n11101010 00100111 11000100 01110101 11011011 00010110 10011111 01010110\n```\n\n## Ensamblador { #assembly }\n\nEl primer lenguaje de programación que encontramos en esta «escalada» es **ensamblador**. Veamos a continuación un [ejemplo de código en ensamblador](https://medium.com/nabucodonosor-editorial/hola-mundo-ensamblado-x86-ff62789ab9b0) del típico programa que se escribe por primera vez, el _«Hello, World»_:\n\n```asm\nSYS_SALIDA equ 1\n\nsection .data\n msg db \"Hello, World\",0x0a\n len equ $ - msg ;longitud de msg\n\nsection .text\nglobal _start ;para el linker\n_start: ;marca la entrada\n mov eax, 4 ;llamada al sistema (sys_write)\n mov ebx, 1 ;descripción de archivo (stdout)\n mov ecx, msg ;msg a escribir\n mov edx, len ;longitud del mensaje\n int 0x80 ;llama al sistema de interrupciones\n\nfin: mov eax, SYS_SALIDA ;llamada al sistema (sys_exit)\n int 0x80\n```\n\nAunque resulte difícil de creer, lo «único» que hace este programa es mostrar en la pantalla de nuestro ordenador el texto `Hello, World`.\n\nUn detalle fundamental es que sólo funcionará para una [arquitectura x86](https://es.wikipedia.org/wiki/X86), ya que las instrucciones en ensamblador están vinculadas con el tipo de arquitectura del procesador.\n\n## C { #c }\n\nAunque el lenguaje ensamblador nos facilita un poco la tarea de desarrollar programas, sigue siendo bastante complicado ya que las instrucciones son muy específicas y no proporcionan una semántica entendible. Uno de los lenguajes que vino a suplir – en parte – estos obstáculos fue [C](). Considerado para muchas personas como un referente en cuanto a los lenguajes de programación, permite hacer uso de instrucciones más claras y potentes. El mismo ejemplo anterior del programa _«Hello, World»_ se escribiría así en lenguaje C:\n\n```c\n#include \n\nint main() {\n printf(\"Hello, World\");\n return 0;\n}\n```\n\n## Python { #python }\n\nSi seguimos «subiendo» en esta lista de lenguajes de programación, podemos llegar hasta [Python](https://es.wikipedia.org/wiki/Python). Se dice que es un lenguaje de más alto nivel en el sentido de que sus instrucciones son más entendibles por un humano. Veamos cómo se escribiría el programa _«Hello, World»_ en el lenguaje de programación Python:\n\n```python\nprint('Hello, World')\n```\n\n¡Pues así de fácil! :material-robot-happy-outline:{.hl} Hemos pasado de _código máquina_ (ceros y unos) a código Python en el que se puede entender perfectamente lo que estamos indicando al ordenador. La pregunta que surge es: ¿cómo entiende una máquina lo que tiene que hacer si le pasamos un programa hecho en Python (o cualquier otro lenguaje de programación de alto nivel)? La respuesta es un **compilador**.\n\n## Compiladores { #compilers }\n\nLos [compiladores](https://es.wikipedia.org/wiki/Compilador) son programas que convierten un lenguaje «cualquiera» en _código máquina_. Se pueden ver como traductores, permitiendo a la máquina interpretar lo que queremos hacer.\n\n```mermaid\nsequenceDiagram\n autonumber\n actor User\n User -->> CPU: Please run: file.py\n CPU -->> User: I don't know how!\n create participant Compiler\n User ->> Compiler: Compile it!\n Compiler -->> CPU: Here you have: 10110101011\n CPU -->> User: Done!\n```\n\nEn el caso particular de Python el proceso de compilación genera un código intermedio denominado **bytecode**.\n\nSi partimos del ejemplo anterior:\n\n```python\nprint('Hello, World')\n```\n\nel programa se compilaría[^1] al siguiente «bytecode»:\n\n```asm\n0 0 RESUME 0\n\n1 2 PUSH_NULL\n 4 LOAD_NAME 0 (print)\n 6 LOAD_CONST 0 ('Hello, World')\n 8 PRECALL 1\n 12 CALL 1\n 22 RETURN_VALUE\n```\n\nA continuación estas instrucciones básicas son ejecutadas por el intérprete de «bytecode» de Python (o máquina virtual)[^2]:\n\n```mermaid\ngraph LR\n py[.py] --> compiler[Compiler]\n subgraph interpreter[Python Interpreter]\n compiler --> bytecode[Bytecode]\n bytecode --> vm[Python VM]\n end\n vm --> exec[Code execution]\n bytecode -.-> pyc[.pyc]\n```\n\n!!! tip \".pyc\"\n\n Los ficheros `.pyc` (del inglés «Python compiled») contienen _bytecode_ en formato binario[^3]. Son generados por el compilador de Python. Su objetivo principal es optimizar la ejecución de un programa, ya que si el código fuente no cambia, no es necesario volver a recompilar.\n\n### Compilado vs Interpretado\n\nSi queremos ver una diferencia entre un lenguaje compilado como C y un lenguaje «interpretado» como Python es que, aunque ambos realizan un proceso de traducción del código fuente, la compilación de C genera un código objeto que debe ser ejecutado en una segunda fase explícita, mientras que la compilación de Python genera un «bytecode» que se ejecuta (interpreta) de forma «transparente».\n\n[^1]: Consulta aquí más información sobre el [intérprete de bytecode](https://devguide.python.org/internals/interpreter/).\n[^2]: Imagen basada en el artículo [Python bytecode analysis](https://nowave.it/python-bytecode-analysis-1.html).\n[^3]: Es posible incluso obtener el _bytecode_ (legible) desde un fichero `.pyc`. Aquí tienes este [post](https://mathspp.com/blog/til/read-bytecode-from-a-pyc-file) donde se explica claramente.\n" }, { "path": "docs/core/introduction/python.md", "content": "---\nicon: fontawesome/brands/python\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Introducción\n - Python\n---\n\n# Python { #python }\n\n![Banner](images/python/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n[Python](https://www.python.org/) es un **lenguaje de programación** de [alto nivel](https://aprendepython.es/core/introduction/machine/#python) creado a principios de los años 90 por [Guido van Rossum](https://es.wikipedia.org/wiki/Guido_van_Rossum) que trabajaba por aquella época en el _Centro para las Matemáticas y la Informática de los Países Bajos_ ([CWI](https://www.cwi.nl/en/)).\n\nSus instrucciones están muy cercanas al **lenguaje natural** (en inglés) y favorecen la **legibilidad** del código. Toma su nombre de los [Monty Python](https://es.wikipedia.org/wiki/Monty_Python), grupo humorista de los 60 que gustaban mucho a Guido. Python fue creado como sucesor del lenguaje [ABC](https://homepages.cwi.nl/~steven/abc/).\n\n!!! abstract \"Python: El Documental\"\n\n De cara a conocer los detalles tras este lenguaje de programación, resulta muy interesante visionar [este documental de Python :simple-youtube:](https://www.youtube.com/watch?v=GfH4QL4VqJ0) que fue lanzado en agosto de 2025 y producido por [Cult.Repo](https://www.linkedin.com/company/cult-repo/).\n\n\n## Características del lenguaje { #language-features }\n\nA partir de su [definición de la Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Python):\n\n- Python es un lenguaje de programación **interpretado** y **multiplataforma** cuya filosofía hace hincapié en una sintaxis que favorezca un **código legible**.\n- Se trata de un lenguaje de programación **multiparadigma**, ya que soporta **orientación a objetos**, **programación imperativa** y, en menor medida, **programación funcional**.\n- En base a su campo objetivo, se trata de un lenguaje de **propósito general**.\n\n### Ventajas { #advantages }\n\n
\n\n- Libre y gratuito (OpenSource).\n- Fácil de leer, parecido a pseudocódigo.\n- Aprendizaje relativamente fácil y rápido: claro e intuitivo.\n- Alto nivel.\n- Alta productividad: simple y rápido.\n- Tiende a producir un buen código: orden, limpieza, elegancia, flexibilidad, ...\n- Multiplataforma. Portable.\n- Multiparadigma: programación imperativa, orientada a objetos, funcional, ...\n- Interactivo, modular, dinámico.\n- Librerías extensivas («pilas incluídas»).\n- Gran cantidad de librerías de terceros.\n- Extensible (C, C++, ..) y «embebible».\n- Gran comunidad, amplio soporte.\n- [Interpretado](machine.md#compilers).\n- Tipado dinámico.(1)\n- Fuertemente tipado.(2)\n\n
\n\n1. Tipado dinámico significa que una variable puede cambiar de tipo durante el tiempo de vida de un programa. Al contrario que Python, _C_ es un lenguaje de tipado estático.\n2. Fuertemente tipado significa que, de manera nativa, no podemos operar con dos variables de tipos distintos, a menos que realice una conversión explícita. Al contrario que Python, _JavaScript_ es un lenguaje débilmente tipado.\n\n### Inconvenientes { #disadvantages }\n\n- «Interpretado» (velocidad de ejecución, multithread vs GIL[^1], ...).\n- Consumo de memoria.\n- Errores no fácilmente detectables en tiempo de compilación.\n- Desarrollo móvil.\n- Documentación a veces dispersa e incompleta.\n- Varios módulos para la misma funcionalidad.\n- Librerías de terceros no siempre del todo maduras.\n\n## Uso de Python { #python-usage }\n\nAl ser un lenguaje de ^^propósito general^^, podemos encontrar aplicaciones en prácticamente todos los ámbitos.\n\nLas «cuatro patas» de Python son:\n\n- [x] Desarrollo Web.\n- [x] Administración de Sistemas y Automatización de Tareas.\n- [x] Ciencia de Datos.\n- [x] Inteligencia Artificial y Machine Learning.\n\nPero también se puede usar Python para:\n\n- Aplicaciones de escritorio.\n- Bases de datos relacionales / NoSQL\n- Buenas prácticas de programación / Patrones de diseño.\n- Concurrencia.\n- Criptomonedas / Blockchain.\n- Desarrollo de aplicaciones multimedia.\n- Desarrollo de juegos.\n- Desarrollo en dispositivos embebidos.\n- DevOps.\n- Gráficos por ordenador.\n- Internet de las cosas.\n- Programación de parsers / scrapers / crawlers.\n- Programación de redes.\n- Propósitos educativos.\n- Prototipado de software.\n- Seguridad.\n- Tests automatizados.\n\n### Organizaciones { #organizations }\n\nAfortunadamente Python ya superó hace muchos años esa idea de ser un lenguaje utilizado en entornos reducidos.\nSon muchas las empresas, instituciones y organismos que utilizan Python en su día a día para mejorar sus sistemas de información. Veamos algunas de las más relevantes:\n\n![Who uses Python](./images/python/who-uses-python.svg)\n///caption\nEmpresas u organizaciones que usan Python\n///\n\n### Rankings { #rankings }\n\nExisten ránkings y estudios de mercado que sitúan a Python como uno de los lenguajes más **usados** y la vez, más **amados** dentro del mundo del desarrollo de software.\n\n=== \"TIOBE\"\n\n En el momento de la escritura de este documento, la última actualización del [Índice TIOBE](https://www.tiobe.com/tiobe-index/) es de **febrero de 2026** en el que **Python ocupaba el primer puesto** de los ^^lenguajes de programación más usados^^, por delante de C y C++.\n\n | Puesto | Lenguaje | Uso |\n | ------ | -------- | ------ |\n | 1 | Python | 21.81% |\n | 2 | C | 11.05% |\n | 3 | C++ | 8.55% |\n\n=== \"Stack Overflow\"\n\n En el momento de la escritura de este documento, la última actualización de la [encuesta a desarrolladores/as de Stack Overflow](https://survey.stackoverflow.co/2025/technology#admired-and-desired) es de **mayo de 2025** en la que **Python ocupaba el primer puesto** de los ^^lenguajes de programación más deseados y admirados^^, por delante de SQL y HTML/CSS.\n\n | Puesto | Lenguaje | Deseado :material-heart: | Admirado :fontawesome-solid-hands-clapping: |\n | ------ | -------- | ------------------------ | ------------------------------------------- |\n | 1 | Python | 39.3% | 56.4% |\n | 2 | SQL | 35.6% | 56.4% |\n | 3 | HTML/CSS | 33.8% | 52.1% |\n\n=== \"GitHub\"\n\n En el momento de la escritura de este documento, la última actualización del [informe sobre tecnologías en la plataforma GitHub](https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-a-new-developer-joins-github-every-second-as-ai-leads-typescript-to-1/#the-top-programming-languages-of-2025-typescript-jumps-to-1-while-python-takes-2) es de **octubre de 2025** en la que **Python ocupaba el segundo puesto** de los ^^lenguajes de programación más usados^^, por detrás de TypeScript y por delante de JavaScript.\n\n | Puesto | Lenguaje |\n | ------ | ---------- |\n | 1 | TypeScript |\n | 2 | Python |\n | 3 | JavaScript |\n\n=== \"IEEE Spectrum\"\n\n En el momento de la escritura de este documento, la última actualización del [ranking anual IEEE Spectrum sobre lenguajes de programación](https://spectrum.ieee.org/top-programming-languages-2025) es de **septiembre de 2025** en la que **Python ocupaba el primer puesto** de los ^^lenguajes de programación más populares^^, por delante de Java y C++.\n\n | Puesto | Lenguaje | Popularidad |\n | ------ | -------- | ----------- |\n | 1 | Python | 1 |\n | 2 | Java | 0.4986 |\n | 3 | C++ | 0.3669 |\n\n## Versiones de Python { #python-releases }\n\nDe acuerdo con el propio [blog de Guido Van Rossum](https://python-history.blogspot.com/2009/01/brief-timeline-of-python.html) la implementación de Python comenzó en **diciembre de 1989**[^2] liberando distintas versiones internas `0.x` durante los siguientes 4 años.\n\nA partir de ese momento se empezaron a desarrollar las versiones estables «mayores» indicadas en la siguiente tabla:\n\n
\n| Versión | Fecha de lanzamiento | Release manager(1) |\n| ---------------------------------------------- | -------------------- | --------------------- |\n| **Python 1.0** | Enero 1994 | Guido van Rossum |\n| Python 1.5 | Diciembre 1997 | Guido van Rossum |\n| Python 1.6 | Septiembre 2000 | Guido van Rossum |\n| **Python 2.0** | Octubre 2000 | Guido van Rossum |\n| Python 2.1 | Abril 2001 | Guido van Rossum |\n| Python 2.2 | Diciembre 2001 | Guido van Rossum |\n| Python 2.3 | Julio 2003 | Guido van Rossum |\n| Python 2.4 | Noviembre 2004 | Guido van Rossum |\n| Python 2.5 | Septiembre 2006 | Guido van Rossum |\n| [Python 2.6](https://docs.python.org/2.6/) | Octubre 2008 | Barry Warsaw |\n| [Python 2.7](https://docs.python.org/2.7/) | Julio 2010 | Benjamin Peterson |\n| [**Python 3.0**](https://docs.python.org/3.0/) | Diciembre 2008 | Barray Warsaw |\n| [Python 3.1](https://docs.python.org/3.1/) | Junio 2009 | Benjamin Peterson |\n| [Python 3.2](https://docs.python.org/3.2/) | Febrero 2011 | Georg Brandl |\n| [Python 3.3](https://docs.python.org/3.3/) | Septiembre 2012 | Georg Brandl |\n| [Python 3.4](https://docs.python.org/3.4/) | Marzo 2014 | Larry Hastings |\n| [Python 3.5](https://docs.python.org/3.5/) | Septiembre 2015 | Larry Hastings |\n| [Python 3.6](https://docs.python.org/3.6/) | Diciembre 2016 | Ned Deily |\n| [Python 3.7](https://docs.python.org/3.7/) | Junio 2018 | Ned Deily |\n| [Python 3.8](https://docs.python.org/3.8/) | Octubre 2019 | Łukasz Langa |\n| [Python 3.9](https://docs.python.org/3.9/) | Octubre 2020 | Łukasz Langa |\n| [Python 3.10](https://docs.python.org/3.10/) | Octubre 2021 | Pablo Galindo Salgado |\n| [Python 3.11](https://docs.python.org/3.11/) | Octubre 2022 | Pablo Galindo Salgado |\n| [Python 3.12](https://docs.python.org/3.12/) | Octubre 2023 | Thomas Wouters |\n| [Python 3.13](https://docs.python.org/3.13/) | Octubre 2024 | Thomas Wouters |\n| [Python 3.14](https://docs.python.org/3.14/) | Octubre 2025 | Hugo van Kemenade |\n| [Python 3.15](https://docs.python.org/3.15/) | Octubre 2026 | Hugo van Kemenade |\n
\n1. El «release manager» de una versión de Python es un/una [«core developer»](https://hugovk.github.io/python-core-devs/) encargado/a de coordinar y responsabilizarse de liberar dicha versión de Python en tiempo y forma.\n\n!!! abstract \"Dato curioso\"\n\n Desde Python :octicons-tag-24: 3.8, cada nueva versión estable de Python se libera en el mes de **Octubre**.\n\n!!! info \"Soporte\"\n\n Es importante tener en cuenta el [calendario de soporte](https://devguide.python.org/versions/#full-chart) de cada una de las versiones de Python.\n\n### Core developers { #core-developers }\n\nLos «core developers» de Python constituyen el equipo de personas que desarrollan/mantienen el lenguaje de programación Python.\n\nConvertirse en «core developer» exige superar una serie de [requisitos](https://devguide.python.org/core-team/join-team/). El listado de todas las personas que han formado parte de este equipo puede consultarse [aquí](https://devguide.python.org/core-team/team-log/index.html).\n\nCada cierto tiempo se reúnen en «sprints»[^3] donde toman decisiones sobre el futuro de Python y programan los cambios que han sido aceptados mediante los PEP.\n\n![Core developers Sprint 2025](./images/python/coredev-sprint.jpg)\n(1)\n{ .annotate }\n\n1. CPython [Core Dev Sprint 2025](https://www.linkedin.com/feed/update/ugcPost:7375230884591083520/) en [ARM](https://www.arm.com/) (Cambridge) \n :fontawesome-regular-copyright: [Diego R.](https://www.linkedin.com/in/diegor/) (Linkedin)\n\n### Python 3 { #python3 }\n\nEl cambio **de Python 2 a Python 3** fue bastante «traumático» ya que **se perdió la compatibilidad** en muchas de las estructuras del lenguaje. Los [«core-developers»](#core-developers), con _Guido van Rossum_ a la cabeza, vieron la necesidad de aplicar estas modificaciones en beneficio del rendimiento y expresividad del lenguaje de programación. Este cambio implicaba que el código escrito en Python 2 no funcionaría (de manera inmediata) en Python 3.\n\nEl **1 de enero de 2020** [finalizó oficialmente](https://www.python.org/doc/sunset-python-2/) el **soporte a la versión 2.7** del lenguaje de programación Python. Es por ello que se recomienda lo siguiente:\n\n1. Si aún desarrollas aplicaciones escritas en Python 2, deberías migrar a Python 3.\n2. Si vas a desarrollar una nueva aplicación, deberías hacerlo directamente en Python 3.\n\n!!! warning \"Advertencia\"\n\n Únete a **Python 3** y aprovecha todas sus ventajas.\n\n### CPython { #cpython }\n\nExisten múltiples **implementaciones** de Python según el lenguaje de programación que se ha usado para desarrollarlo. Veamos algunas de ellas:\n\n| Implementación | Lenguaje |\n| ------------------------------------------------ | ------------------------------ |\n| **[CPython](https://github.com/python/cpython)** | :fontawesome-solid-c: |\n| [Jython](https://www.jython.org/) | :fontawesome-brands-java: Java |\n| [IronPython](https://ironpython.net/) | :simple-cplusplus: C++ |\n| [Brython](https://brython.info/) | :simple-javascript: JavaScript |\n| [RustPython](https://rustpython.github.io/) | :simple-rust: Rust |\n| [MicroPython](https://micropython.org/) | :fontawesome-solid-c: |\n\n!!! info \"CPython\"\n\n Cuando hacemos referencia a Python hablamos (implícitamente) de CPython. Este manual versa exclusivamente sobre CPython.\n\n## Orientaciones { #orientations }\n\n### Zen de Python { #zen-of-python }\n\nExisten una serie de _reglas_ «filosóficas» que indican una **manera de hacer y de pensar** dentro del mundo **pitónico**[^4] creadas por [Tim Peters](), llamadas el [Zen de Python](https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/) y que se pueden aplicar incluso más allá de la programación:\n\n=== \"Zen of Python 🇬🇧\"\n\n ```pycon\n >>> import this\n The Zen of Python, by Tim Peters\n\n Beautiful is better than ugly.\n Explicit is better than implicit.\n Simple is better than complex.\n Complex is better than complicated.\n Flat is better than nested.\n Sparse is better than dense.\n Readability counts.\n Special cases aren't special enough to break the rules.\n Although practicality beats purity.\n Errors should never pass silently.\n Unless explicitly silenced.\n In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.\n There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.\n Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.\n Now is better than never.\n Although never is often better than *right* now.\n If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.\n If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.\n Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!\n ```\n\n=== \"Zen de Python 🇪🇸\"\n\n En su [traducción de la Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Zen_de_Python):\n\n - Bello es mejor que feo.\n - Explícito es mejor que implícito.\n - Simple es mejor que complejo.\n - Complejo es mejor que complicado.\n - Plano es mejor que anidado.\n - Espaciado es mejor que denso.\n - La legibilidad es importante.\n - Los casos especiales no son lo suficientemente especiales como para romper las reglas.\n - Sin embargo la practicidad le gana a la pureza.\n - Los errores nunca deberían pasar silenciosamente.\n - A menos que se silencien explícitamente.\n - Frente a la ambigüedad, evitar la tentación de adivinar.\n - Debería haber una, y preferiblemente solo una, manera obvia de hacerlo.\n - A pesar de que esa manera no sea obvia a menos que seas Holandés.\n - Ahora es mejor que nunca.\n - A pesar de que nunca es muchas veces mejor que ahora mismo.\n - Si la implementación es difícil de explicar, es una mala idea.\n - Si la implementación es fácil de explicar, puede que sea una buena idea.\n - Los espacios de nombres son una gran idea, ¡tengamos más de esos!\n\n!!! tip \"Fondo de pantalla\"\n\n Si quieres darle un toque a tu escritorio, puedes descargar este [fondo de pantalla](./images/python/zen-python.png)[^5] del Zen de Python que queda muy chulo.\n\n### Consejos para programar { #programming-advices }\n\nPor aquí te dejo una lista de consejos muy interesantes cuando nos enfrentamos a la _ardua tarea de programar_[^6]:\n\n1. Escribir código es el último paso del proceso.\n2. Para resolver problemas: pizarra mejor que teclado.\n3. Escribir código sin planificar = estrés.\n4. Pareces más inteligente siendo claro, no siendo listo.\n5. La constancia a largo plazo es mejor que la intensidad a corto plazo.\n6. La solución primero. La optimización después.\n7. Gran parte de la programación es resolución de problemas.\n8. Piensa en múltiples soluciones antes de decidirte por una.\n9. Se aprende construyendo proyectos, no tomando cursos.\n10. Siempre elije simplicidad. Las soluciones simples son más fáciles de escribir.\n11. Los errores son inevitables al escribir código. Sólo te informan sobre lo que no debes hacer.\n12. Fallar es barato en programación. Aprende mediante la práctica.\n13. Gran parte de la programación es investigación.\n14. La programación en pareja te enseñará mucho más que escribir código tu solo.\n15. Da un paseo cuando estés bloqueado con un error.\n16. Convierte en un hábito el hecho de pedir ayuda. Pierdes cero credibilidad pidiendo ayuda.\n17. El tiempo gastado en entender el problema está bien invertido.\n18. Cuando estés bloqueado con un problema: sé curioso, no te frustres.\n19. Piensa en posibles escenarios y situaciones extremas antes de resolver el problema.\n20. No te estreses con la sintaxis de lenguaje de programación. Entiende conceptos.\n21. Aprende a ser un buen corrector de errores. Esto se amortiza.\n22. Conoce pronto los atajos de teclado de tu editor favorito.\n23. Tu código será tan claro como lo tengas en tu cabeza.\n24. Gastarás el doble de tiempo en corregir errores que en escribir código.\n25. Saber buscar bien en Google es una habilidad valiosa.\n26. Lee código de otras personas para inspirarte.\n27. Únete a comunidades de desarrollo para aprender con otros/as programadores/as. Por ejemplo: [Python Canarias](https://pythoncanarias.es).\n\n[^1]: Amplía información sobre el GIL en [este enlace](https://codigofacilito.com/articulos/gil-python).\n[^2]: El primer «commit» de CPython registrado por Guido van Rossum está disponible en [Github](https://github.com/python/cpython/commit/7f777ed95a19224294949e1b4ce56bbffcb1fe9f).\n[^3]: Ciclo de trabajo de duración fija enfocado en desarrollar determinados aspectos software.\n[^4]: Dícese de algo/alguien que sigue las convenciones de Python.\n[^5]: Imagen generada con Inteligencia Artificial.\n[^6]: Consejos obtenidos de la cuenta :simple-x: de [@codewithvoid](https://twitter.com/codewithvoid).\n" }, { "path": "docs/core/modularity/exceptions.md", "content": "---\nicon: octicons/bug-24\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Modularidad\n - Excepciones\n---\n\n# Excepciones { #exceptions }\n\n![Banner](images/exceptions/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEn programación, una excepción es un **evento anómalo o inesperado** que ocurre durante la ejecución de un programa y que **interrumpe su flujo normal**. Generalmente, las excepciones indican errores o situaciones inusuales, como intentos de dividir por cero, acceso a índices fuera de rango o fallos al abrir un archivo inexistente.\n\n## Manejando errores { #handling-errors }\n\nSi una excepción ocurre en algún lugar de nuestro programa y no es capturada en ese punto, va subiendo (burbujeando) hasta que es capturada en alguna función que ha hecho la llamada.\n\nSi en toda la «pila» de llamadas no existe un control de la excepción, Python terminará abortando la ejecución del programa y mostrando un mensaje de error con información adicional:\n\n
\n\n- \n ```pycon hl_lines=\"11-20\"\n >>> def f3():\n ... return 1/0\n ...\n >>> def f2():\n ... return f3()\n ...\n >>> def f1():\n ... return f2()\n ...\n >>> f1()\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[4], line 1\n f1()\n Cell In[3], line 2 in f1\n return f2()\n Cell In[2], line 2 in f2\n return f3()\n Cell In[1], line 2 in f3\n return 1/0\n ZeroDivisionError: division by zero\n ```\n \n - \n\n ``` mermaid\n graph\n start[[Start]] --> f1\n f1 --> f2\n f2 --> f3\n f3 -->|1/0| err{{ZeroDivisionError}}\n err -->|Traceback| start\n ```\n\n
\n\nPara manejar (capturar) las excepciones podemos usar un bloque de código con las sentencias `#!python try` + `#!python except`.\n\nSupongamos el siguiente ejemplo:material-flash: en el cual queremos controlar una posible división por cero:\n\n```pycon\n>>> def intdiv(a: int, b: int) -> int:\n... try:#(1)!\n... return int(a) // b\n... except:#(2)!\n... print('Please do not divide by zero...')\n...\n\n>>> intdiv(3, 0)\nPlease do not divide by zero...\n```\n{ .annotate }\n\n1. En el bloque `#!python try` irá el código susceptible de generar errores.\n2. En el bloque `#!python except` irá el código a ejecutar cuando se produce un error.\n\n!!! tip \"Especificar la excepción\"\n\n No es una buena práctica usar un bloque `#!python except` sin indicar el tipo de excepción que estamos gestionando, no sólo porque puedan existir varias excepciones que capturar sino porque, como dice el Zen de Python: «explícito» es mejor que «implícito».\n\n### Especificando excepciones { #specify-exceptions }\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: mejoraremos el código anterior, capturando distintos tipos de [excepciones predefinidas](https://docs.python.org/es/3/library/exceptions.html#concrete-exceptions):\n\n- [x] `TypeError` por si los operandos no permiten la división.\n- [x] `ZeroDivisionError` por si el denominador es cero.\n- [x] `Exception` para cualquier otro error que se pueda producir.\n\nVeamos su implementación:\n\n```pycon\n>>> def intdiv(a, b):\n... try:\n... result = int(a) // b\n... except TypeError:\n... print('Check operands. Some of them seems strange...')\n... except ZeroDivisionError:\n... print('Please do not divide by zero...')\n... except Exception:\n... print('Ups. Something went wrong...')\n...\n\n>>> intdiv(3, 0)\nPlease do not divide by zero...\n\n>>> intdiv(3, '0')\nCheck operands. Some of them seems strange...\n\n>>> intdiv('x', 1)\nUps. Something went wrong...\n```\n\n#### Excepciones predefinidas { #builtin-exceptions }\n\nLas [excepciones predefinidas](https://docs.python.org/es/3/library/exceptions.html#concrete-exceptions) en Python cubren un amplio rango de posibilidades y no hace falta importarlas previamente. Se pueden usar directamente.\n\nConocerlas es importante ya que nos permitirá gestionar mejor los posibles errores y dar respuesta a situaciones inesperadas. Veamos a continuación algunas de las más relevantes:\n\n| Excepción | Significado | Ejemplo |\n| --- | --- | --- |\n| `AttributeError` | Referencia a atributo/método inexistente | `#!python 'hello'.splik()` |\n| `IndexError` | Subíndice de secuencia fuera de rango | `#!python (2, 3)[5]` |\n| `KeyError` | Clave de diccionario no encontrada | `#!python {'x': 1, 'y': 2}['z']` |\n| `TypeError` | Operación sobre un objeto de tipo inapropiado | `#!python 'x' / 3` |\n| `ValueError` | Operación sobre un objeto de tipo correcto pero valor inapropiado | `#!python int('3.14')` |\n| `ZeroDivisionError` | Segundo argumento de división o módulo es cero | `#!python 1 / 0` |\n| `FileNotFoundError` | Error al abrir (modo lectura) un fichero que no existe | `#!python open('data.txt')` |\n| `RecursionError` | Alcanzado el máximo nivel de recursión | `#!python while True:` |\n| `StopIteration` | Fin del protocolo de iteración | `#!python for item in items:` |\n| `NotImplementedError` | La operación debe ser implementada | `#!python def method(self):` |\n\n#### Agrupando excepciones { #group-exceptions }\n\nSi nos interesa tratar distintas excepciones con el mismo comportamiento, es posible agruparlas en una única línea:\n\n```pycon hl_lines=\"4\"\n>>> def intdiv(a, b):\n... try:\n... result = int(a) // b\n... except (TypeError, ZeroDivisionError):\n... print('Check operands: Some of them caused errors...')\n... except Exception:\n... print('Ups. Something went wrong...')\n...\n\n>>> intdiv(3, 0)\nCheck operands: Some of them caused errors...\n\n>>> intdiv(3, '0')\nCheck operands: Some of them caused errors...\n\n>>> intdiv('x', 1)\nUps. Something went wrong...\n```\n\n### Cláusulas adicionales { #additional-clauses }\n\nExisten dos cláusulas adicionales que Python proporciona para el bloque `try-except`:\n\n- `#!python else`: Se ejecuta cuando no ha habido ningún error en el bloque de código definido por `#!python try`\n- `#!python finally`: Se ejecuta siempre, independientemente de si ha habido algún error o no.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de aplicación de ambas cláusulas en el acceso a una lista:\n\n=== \"Con error\"\n\n ```pycon hl_lines=\"6 10\"\n >>> values = [4, 2, 7]\n\n >>> try:\n ... r = values[3]\n ... except IndexError:\n ... print('Error: Index not in list')\n ... else:\n ... print(f'Your wishes are my command: {r}')\n ... finally:\n ... print('Have a good day!')\n ...\n Error: Index not in list\n Have a good day!\n ```\n\n=== \"Sin error\"\n\n ```pycon hl_lines=\"8 10\"\n >>> values = [4, 2, 7]\n\n >>> try:\n ... r = values[2]\n ... except IndexError:\n ... print('Error: Index not in list')\n ... else:\n ... print(f'Your wishes are my command: {r}')\n ... finally:\n ... print('Have a good day!')\n ...\n Your wishes are my command: 7\n Have a good day!\n ```\n \n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `getint-iterative`\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `getint-recursive`\n\n### Instancias de excepción { #exception-instance }\n\nEn este punto sabemos capturar excepciones (por su naturaleza/tipo). Pero Python también permite recuperar la instancia de cada excepción capturada.\n\nPara ello tendremos que hacer uso de la palabra reservada `#!python as` junto a un nombre de variable que contendrá el objeto de la excepción.\n\nLo más habitual al recuperar el objeto de error es mostrar (o manipular) los mensajes de error. Veamos un ejemplo:material-flash: siguiendo con el acceso a una lista:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> values = [4, 2, 7]\n\n>>> try:\n... print(values[3])\n... except IndexError as err:\n... print(f'Something went wrong: {err}')#(1)!\n...\nSomething went wrong: list index out of range\n```\n{ .annotate }\n\n1. Lo que ocurre en este caso es una llamada implícita a `#!python err.__str__()` como se explicó [aquí](./oop.md#str).\n\n### Elevando excepciones { #raise-exceptions }\n\nEs bastante común que nuestro programa tenga que lanzar (elevar o levantar) una excepción (predefinida o propia). Para ello tendremos que hacer uso de la sentencia `#!python raise`.\n\nSupongamos por ejemplo:material-flash: una función que suma dos valores enteros. En el caso de que alguno de los operandos no sea entero, elevaremos una excepción indicando esta circunstancia:\n\n```pycon hl_lines=\"4\"\n>>> def add(a: int, b: int) -> int:\n... if isinstance(a, int) and isinstance(b, int):\n... return a + b\n... raise TypeError('Operands must be integers')\n...\n\n>>> add(4, 3)#(1)!\n7\n\n>>> add('x', 'y')#(2)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[3], line 1\n add('x', 'y')\n Cell In[1], line 4 in add\n raise TypeError('Operands must be integers')\nTypeError: Operands must be integers\n```\n{ .annotate }\n\n1. Situación en la que todo va bien.\n2. Situación de error debido al tipo de los argumentos.\n\n### Jerarquía de excepciones { #exception-hierarchy }\n\nTodas las excepciones predefinidas en Python heredan de la clase `Exception` y de la clase `BaseException` (más allá de heredar, obviamente, de `object`).\n\nPodemos «visitar» algunas [excepciones predefinidas](#builtin-exceptions) y comprobar este comportamiento:\n\n```pycon\n>>> TypeError.mro()\n[TypeError, Exception, BaseException, object]\n\n>>> ZeroDivisionError.mro()\n[ZeroDivisionError, ArithmeticError, Exception, BaseException, object]\n\n>>> IndexError.mro()\n[IndexError, LookupError, Exception, BaseException, object]\n\n>>> FileNotFoundError.mro()\n[FileNotFoundError, OSError, Exception, BaseException, object]\n```\n\nA continuación se detalla la **jerarquía completa de excepciones predefinidas** en Python:\n\n```\nBaseException\n├── BaseExceptionGroup\n├── GeneratorExit\n├── KeyboardInterrupt\n├── SystemExit\n└── Exception\n ├── ArithmeticError\n │ ├── FloatingPointError\n │ ├── OverflowError\n │ └── ZeroDivisionError\n ├── AssertionError\n ├── AttributeError\n ├── BufferError\n ├── EOFError\n ├── ExceptionGroup [BaseExceptionGroup]\n ├── ImportError\n │ └── ModuleNotFoundError\n ├── LookupError\n │ ├── IndexError\n │ └── KeyError\n ├── MemoryError\n ├── NameError\n │ └── UnboundLocalError\n ├── OSError\n │ ├── BlockingIOError\n │ ├── ChildProcessError\n │ ├── ConnectionError\n │ │ ├── BrokenPipeError\n │ │ ├── ConnectionAbortedError\n │ │ ├── ConnectionRefusedError\n │ │ └── ConnectionResetError\n │ ├── FileExistsError\n │ ├── FileNotFoundError\n │ ├── InterruptedError\n │ ├── IsADirectoryError\n │ ├── NotADirectoryError\n │ ├── PermissionError\n │ ├── ProcessLookupError\n │ └── TimeoutError\n ├── ReferenceError\n ├── RuntimeError\n │ ├── NotImplementedError\n │ └── RecursionError\n ├── StopAsyncIteration\n ├── StopIteration\n ├── SyntaxError\n │ └── IndentationError\n │ └── TabError\n ├── SystemError\n ├── TypeError\n ├── ValueError\n │ └── UnicodeError\n │ ├── UnicodeDecodeError\n │ ├── UnicodeEncodeError\n │ └── UnicodeTranslateError\n └── Warning\n ├── BytesWarning\n ├── DeprecationWarning\n ├── EncodingWarning\n ├── FutureWarning\n ├── ImportWarning\n ├── PendingDeprecationWarning\n ├── ResourceWarning\n ├── RuntimeWarning\n ├── SyntaxWarning\n ├── UnicodeWarning\n └── UserWarning\n```\n\n## Excepciones propias { #custom-exceptions }\n\nPython ofrece una gran cantidad de [excepciones predefinidas](https://docs.python.org/es/3/library/exceptions.html#concrete-exceptions). Hasta ahora hemos visto cómo gestionar y manejar este tipo de excepciones.\n\nPero hay ocasiones en las que nos puede interesar **crear nuestras propias excepciones**. Para ello simplemente tendremos que crear una clase que herede de `Exception` —la clase base para todas las excepciones— o de cualquier otra que cubra la necesidad demandada.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que creamos una ^^excepción propia^^ para controlar que el valor dado sea un número entero:\n\n```pycon\n>>> class NotIntError(Exception):\n... pass\n...\n```\n\nAhora prepararemos una función que incrementa valores numéricos enteros (por defecto en 1), pero si alguno de los valores no es entero, elevaremos la excepción propia definida previamente:\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> def increment(*values, weight = 1) -> list[int]:\n... next_values = []\n... for value in values:\n... if isinstance(value, int):\n... next_values.append(value + weight) \n... else:\n... raise NotIntError(value)\n... return next_values\n...\n```\n\nProbemos la implementación anterior con un par de casos:\n\n```pycon hl_lines=\"10\"\n>>> increment(1, 8, 2, 3)#(1)!\n[2, 9, 3, 4]\n\n>>> increment(1, 8, 2.4, 3)#(2)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n increment(1, 8, 2.4, 3)\n Cell In[1], line 7 in increment\n raise NotIntError(value)\nNotIntError: 2.4\n```\n{ .annotate }\n\n1. Situación en la que todo va bien.\n2. Situación de error debido al tipo de los argumentos.\n\n### Personalizar la excepción { #customize-exception }\n\nLa excepción propia no deja de ser una clase «ordinaria» escrita en Python que podemos personalizar según necesidad.\n\nVeamos a continuación varios ejemplos:material-flash: de personalización:\n\n=== \"Mensaje por defecto\"\n\n ```pycon hl_lines=\"10 16\"\n >>> class NotIntError(Exception):\n ... def __init__(self, message='This module only works with integers'):\n ... super().__init__(message)\n ...\n\n >>> raise NotIntError()#(1)!\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n raise NotIntError()\n NotIntError: This module only works with integers\n \n >>> raise NotIntError(2.4)#(2)!\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n raise NotIntError(2.4)\n NotIntError: 2.4 \n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Si no se aporta un mensaje, la excepción mostrará uno predefinido.\n - En este caso también se puede lanzar la excepción sin paréntesis con `#!python raise NotIntError`\n 2. Si se aporta un mensaje, la excepción lo mostrará.\n\n=== \"Creación de atributos\"\n\n ```pycon\n >>> class NotIntError(Exception):\n ... def __init__(self, value):\n ... super().__init__(value)\n ... self.value = value#(1)!\n ...\n \n >>> try:\n ... raise NotIntError(2.4)\n ... except NotIntError as err:\n ... print(err.value)#(2)!\n ...\n 2.4\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Creamos un atributo en la propia excepción para almacenar el valor «molesto».\n 2. Una vez capturada la excepción, podemos acceder a dicho valor (para cualquier otro procesamiento posterior).\n\n=== \"Creación de métodos\"\n\n ```pycon\n >>> class NotIntError(Exception):\n ... def notify(self):#(1)!\n ... print('Notifying admin...')\n ... telegram.send('admin@example.com', 'NotIntError raised at your codebase')\n ...\n\n >>> try:\n ... raise NotIntError(2.4)\n ... except NotIntError as err:\n ... err.notify()#(2)!\n ...\n Notifying admin...\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Creamos un método que permite notificar al administrador de que se ha lanzado una excepción de este tipo.\n 2. Realizamos la notificación del error una vez capturada la excepción.\n\n## Aserciones { #asserts }\n\nSi hablamos de control de errores hay que citar una sentencia en Python denominada `#!python assert`. Esta sentencia nos permite comprobar si se están cumpliendo las «expectativas» de nuestro programa, y en caso contrario, lanza una excepción informativa.\n\nSu sintaxis es muy simple. Únicamente tendremos que indicar una expresión de comparación después de la sentencia:\n\n```pycon\n>>> result = 1\n>>> assert result > 0#(1)!\n\n>>> result = -1\n>>> assert result > 0#(2)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[4], line 1\n assert result > 0\nAssertionError\n```\n{ .annotate }\n\n1. Si la condición se cumple no obtendremos ninguna salida.\n2. Si la condición no se cumple se lanza una excepción de tipo `AssertionError`.\n\nEs posible añadir un **mensaje informativo** a la excepción:\n\n```pycon\n>>> result = -1\n>>> assert result > 0, 'Result must be positive'\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n assert result > 0, 'Result must be positive'\nAssertionError: Result must be positive\n```\n\n!!! info \"Testing\"\n\n Las aserciones son muy utilizadas en **testing** donde se trata de comprobar el correcto funcionamiento de los artefactos implementados.\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `poker-card`\n" }, { "path": "docs/core/modularity/functions.md", "content": "---\nicon: material/function\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Modularidad\n - Funciones\n---\n\n# Funciones { #functions }\n\n![Banner](images/functions/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEl concepto de **función** es básico en prácticamente cualquier lenguaje de programación. Se trata de un artefacto que nos permite agrupar código. Persigue dos objetivos claros:\n\n1. **No repetir** fragmentos de código en un programa.\n2. **Reutilizar** el código en distintos escenarios.\n\nUna función viene definida por su **nombre**, sus **parámetros** y su **valor de retorno**. Esta parametrización de las funciones las convierten en una poderosa herramienta ajustable a distintas circunstancias. Al invocarla estaremos solicitando su ejecución y obtendremos unos resultados.\n\n## Definir una función { #define }\n\nPara **def**{ .blue }inir (_define_) una función utilizamos la palabra reservada `#!python def` seguida del **nombre** de la función. A continuación aparecerán 0 o más **parámetros** separados por comas (entre paréntesis), finalizando la línea con **dos puntos** `:` En la siguiente línea empezaría el **cuerpo** de la función que puede contener 1 o más **sentencias**, incluyendo (o no) una **sentencia de retorno** con el resultado mediante `#!python return`.\n\n![Dark image](images/functions/def-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/functions/def-light.svg#only-light)\n\n!!! tip \"Dos puntos\"\n\n Prestar especial atención a los dos puntos `:` porque suelen olvidarse en la _definición _ de la función.\n\nVeamos una primera función muy sencilla:\n\n```python\ndef say_hello():#(1)!\n print('Hello!')#(2)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Los **nombres** de las funciones siguen [las mismas reglas que las variables](../datatypes/data.md#variables).\n - Como regla general, se suelen utilizar **verbos** en infinitivo para su definicón: `load_data`, `store_vaues`, `reset_card`, `filter_results`, `block_request`, ...\n2. Nótese la [indentación](../controlflow/conditionals.md#blocks) del _cuerpo_ de la función.\n\n## Invocar una función { #invoke }\n\nPara **invocar** (o «llamar») a una función sólo tendremos que escribir su nombre seguido de paréntesis.\n\nEn el caso de la función sencilla (vista anteriormente) sería así:\n\n```pycon hl_lines=\"4\"\n>>> def say_hello():\n... print('Hello!')\n...\n>>> say_hello()#(1)!\nHello!\n```\n{ .annotate }\n\n1. La invocación (o llamada) a la función desencadena la ejecución de su código. Por ello obtenemos la salida esperada.\n\nEs importante entender que la definición de la función debe ser **previa** a su llamada, de lo contrario recibiremos un error:\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> say_hello()\n---------------------------------------------------------------------------\nNameError Traceback (most recent call last)\nCell In[1], line 1\n----> 1 say_hello()\n\nNameError: name 'say_hello' is not defined\n```\n\n## Retornar un valor { #return }\n\nLas funciones pueden retornar (o «devolver») un valor. Veamos un ejemplo:material-flash: muy sencillo:\n\n```pycon\n>>> def one():\n... return 1#(1)!\n...\n>>> one()\n1\n```\n{ .annotate }\n\n1. - No confundir `#!python return` con `#!python print()`\n - El valor de retorno de una función nos permite usarlo fuera de su contexto.\n - El hecho de añadir `#!python print()` al cuerpo de una función es algo «coyuntural» y no modifica el resultado de la lógica interna.\n\nPero no sólo podemos invocar a la función directamente, también la podemos asignar a variables y utilizarla:\n\n```pycon\n>>> value = one()\n>>> print(value)\n1\n```\n\nTambién la podemos integrar en otras expresiones, por ejemplo en condicionales:\n\n```pycon\n>>> if one() == 1:\n... print('It works!')\n... else:\n... print('Something is broken')\n...\nIt works!\n```\n\nSi una función no incluye un `#!python return` de forma explícita, devolverá `#!python None` de forma implícita:\n\n```pycon\n>>> def empty():\n... x = 0\n\n>>> print(empty())\nNone\n```\n\n!!! warning \"Explícito es mejor que implícito\"\n\n En general, usar `#!python return` ^^implícito^^ **no se considera una buena práctica** salvo que sepamos lo que estamos haciendo. Si la función debe devolver `#!python None` **es preferible ser explícito** y utilizar `#!python return None`.\n\n#### Retornando múltiples valores { #multiple-return }\n\nUna función puede retornar más de un valor. El «secreto» es hacerlo **mediante una tupla**.\n\nA continuación se muestra un ejemplo:material-flash: muy sencillo de función que retorna dos valores:\n\n```pycon\n>>> def multiple():\n... return 0, 1#(1)!\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. - `#!python 0, 1` es una tupla!\n - Sería equivalente a: `#!python return (0, 1)`\n\nVeamos qué ocurre si invocamos esta función:\n\n```pycon\n>>> result = multiple()\n\n>>> result\n(0, 1)\n\n>>> type(result)\ntuple\n```\n\nPor tanto, también podremos aplicar [desempaquetado de tuplas](../datastructures/tuples.md#unpack) sobre el valor retornado por la función:\n\n```pycon\n>>> a, b = multiple()\n\n>>> a\n0\n>>> b\n1\n```\n\n## Funciones auxiliares { #aux-funcs }\n\nEs bastante probable que en un programa ~~utilicemos~~ necesitemos funciones para resolver un determinado problema.\n\nEn este sentido, hay que entender que podemos definir y utilizar todas aquellas funciones que consideremos necesarias (funciones auxiliares) para conseguir el fin deseado.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: muy sencillo:\n\n```python\ndef func1():\n return 1\n\ndef func2():\n return 2\n\ndef run():\n return func1() + func2()\n\nrun()\n```\n\n```mermaid\nflowchart LR\n S((Start)) --> run[\"run()\"]\n run --> f1[\"func1()\"]\n run --> f2[\"func2()\"]\n f1 -.->|1| run\n f2 -.->|2| run\n run ---->|3| E(((End)))\n```\n\n!!! warning \"Orden de las funciones\"\n\n Es importante definir las funciones ^^antes^^ de utilizarlas.\n\n## Parámetros y argumentos { #parameters }\n\nSi una función no dispusiera de valores de entrada, su comportamiento quedaría muy limitado. Es por ello que los **parámetros** nos permiten variar los datos que consume una función y obtener distintos resultados.\n\nVamos a empezar a crear funciones que reciben parámetros. En este primer ejemplo:material-flash: se define una función que recibe un valor numérico y devuelve su raíz cuadrada:\n\n```pycon\n>>> def sqrt(value):#(1)!\n... return value ** (1/2)\n...\n>>> sqrt(4)#(2)!\n2.0\n```\n{ .annotate }\n\n1. `#!python value` es un **parámetro**.\n2. `#!python 4` es un **argumento**.\n\nCuando llamamos a una función, los valores que pasamos se denominan **argumentos** y se copian en los respectivos _parámetros_ de la función:\n\n![Dark image](images/functions/args-params-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/functions/args-params-light.svg#only-light)\n\nVeamos otro ejemplo:material-flash: de función pero ahora con **dos parámetros** y algo más de _lógica de negocio_[^1]:\n\n```pycon\n>>> def _min(a, b):\n... if a < b:\n... return a\n... else:#(1)!\n... return b\n...\n>>> _min(7, 9)\n7\n```\n{ .annotate }\n\n1. Esta sentencia `#!python else` es **prescindible** ya que la sentencia anterior es un `#!python return`.\n\n!!! info \"Múltiples sentencias de retorno\"\n\n Nótese que la sentencia `#!python return` puede aparecer **varias veces** en el cuerpo de una función (y no siempre al final). Esta técnica puede ser beneficiosa en determinados escenarios.[^2]\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `sum-squares`\n\n### Argumentos posicionales { #args }\n\nLos **argumentos posicionales** son aquellos argumentos que se copian en sus correspondientes parámetros **por orden de escritura**.\n\nVamos a mostrar un ejemplo:material-flash: definiendo una función que «construye» una CPU a partir de tres parámetros:\n\n```pycon\n>>> def build_cpu(vendor, num_cores, freq):\n... return {\n... 'vendor': vendor,\n... 'num_cores': num_cores,\n... 'freq': freq\n... }\n...\n```\n\nUna posible llamada a esta función —con argumentos posicionales— sería la siguiente:\n\n```pycon\n>>> build_cpu('AMD', 8, 2.7)#(1)!\n{'vendor': 'AMD', 'num_cores': 8, 'freq': 2.7}\n```\n{ .annotate }\n\n1. Mapeo entre argumentos y parámetros:\n - `AMD` :material-arrow-right-bold: `vendor`\n - `8` :material-arrow-right-bold: `num_cores`\n - `2.7` :material-arrow-right-bold: `freq`\n\nEn el uso de argumentos posicionales hay un inconveniente: **recordar el orden**. Un error en la posición de los argumentos puede dar lugar a resultados indeseados:\n\n```pycon\n>>> build_cpu(8, 2.7, 'AMD')\n{'vendor': 8, 'num_cores': 2.7, 'freq': 'AMD'}\n```\n\n### Argumentos nominales { #kwargs }\n\nEn esta aproximación los argumentos no son copiados en un orden específico sino que **se asignan por nombre a cada parámetro**. Esto nos permite evitar el problema de conocer cuál debe ser el orden de los parámetros en la definición de la función. Para utilizarlo, basta con realizar una asignación de cada argumento en la propia llamada a la función.\n\nVeamos la misma llamada que hemos hecho en el ejemplo:material-flash: de «construcción» de la CPU pero ahora utilizando paso de argumentos nominales:\n\n```pycon\n>>> build_cpu(vendor='AMD', num_cores=8, freq=2.7)#(1)!\n{'vendor': 'AMD', 'num_cores': 8, 'freq': 2.7}\n```\n{ .annotate }\n\n1. Mapeo entre argumentos y parámetros (por su nombre).\n\nSe puede comprobar que el _orden de los argumentos_ no influye en el resultado final:\n\n```pycon\n>>> build_cpu(num_cores=8, freq=2.7, vendor='AMD')\n{'vendor': 'AMD', 'num_cores': 8, 'freq': 2.7}\n```\n\n### Argumentos posicionales y nominales { #args-kwargs }\n\nPython permite **mezclar argumentos posicionales y nominales** en la llamada a una función:\n\n```pycon\n>>> build_cpu('INTEL', num_cores=4, freq=3.1)\n{'vendor': 'INTEL', 'num_cores': 4, 'freq': 3.1}\n```\n\nPero hay que tener en cuenta que, en este escenario, **los argumentos posicionales siempre deben ir antes que los argumentos nominales**. Esto tiene mucho sentido ya que, de no hacerlo así, Python no tendría forma de discernir a qué parámetro corresponde cada argumento:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> build_cpu(num_cores=4, 'INTEL', freq=3.1)\n Cell In[1], line 1\n build_cpu(num_cores=4, 'INTEL', freq=3.1)\n ^\nSyntaxError: positional argument follows keyword argument\n```\n\n### Argumentos mutables e inmutables { #mutable-args }\n\nCuando realizamos modificaciones a los argumentos de una función es importante tener en cuenta si son **mutables** (listas, diccionarios, conjuntos, ...) o **inmutables** (tuplas, enteros, flotantes, cadenas de texto, ...) ya que podríamos obtener efectos colaterales no deseados.\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que nos piden escribir una función **que reciba una lista y que devuelva sus valores elevados al cuadrado**. Una primera aproximación...\n\n```pycon\n>>> values = [2, 3, 4]\n\n>>> def square_it(values):\n... for index in range(len(values)):\n... values[index] **= 2#(1)!\n... return values\n\n>>> square_it(values)\n[4, 9, 16]\n\n>>> values#(2)!\n[4, 9, 16]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Aquí estamos modificando la lista de entrada.\n2. Efectivamente la lista se ha modificado.\n\n!!! warning \"Modificaciones controladas\"\n\n Es totalmente válido implementar una solución como la que hemos visto, pero como **norma general** no se recomienda que las funciones modifiquen sus argumentos. Habitualmente se suele retornar un resultado con los nuevos valores.\n\n### Parámetros con valores por defecto { #default }\n\nEs posible especificar **valores por defecto** en los parámetros de una función. En el caso de que no se proporcione un valor al argumento en la llamada a la función, el parámetro correspondiente tomará el valor definido por defecto.\n\nSiguiendo con el ejemplo:material-flash: de la CPU, podemos asignar _2.0GHz_ como frecuencia de reloj por defecto. La definición de la función cambiaría ligeramente:\n\n```pycon\n>>> def build_cpu(vendor, num_cores, freq=2.0):\n... return {\n... 'vendor': vendor,\n... 'num_cores': num_cores,\n... 'freq': freq\n... }\n...\n```\n\n=== \"Llamada sin frecuencia\"\n\n Llamada a la función sin especificar frecuencia de CPU:\n\n ```pycon\n >>> build_cpu('INTEL', 2)\n {'vendor': 'INTEL', 'num_cores': 2, 'freq': 2.0}\n ```\n\n=== \"Llamada con frecuencia\"\n\n Llamada a la función indicando una frecuencia concreta de CPU:\n\n ```pycon\n >>> build_cpu('INTEL', 2, 3.4)\n {'vendor': 'INTEL', 'num_cores': 2, 'freq': 3.4}\n ```\n\nEs importante tener presente que **los valores por defecto en los parámetros se calculan cuando se define la función**, no cuando se ejecuta. Veamos un ejemplo:material-flash: siguiendo con el caso anterior:\n\n```pycon hl_lines=\"12 17\"\n>>> DEFAULT_FREQ = 2.0\n\n>>> def build_cpu(vendor, num_cores, freq=DEFAULT_FREQ):\n... return {\n... 'vendor': vendor,\n... 'num_cores': num_cores,\n... 'freq': freq\n... }\n...\n\n>>> build_cpu('AMD', 4)\n{'vendor': 'AMD', 'num_cores': 4, 'freq': 2.0}\n\n>>> DEFAULT_FREQ = 3.5#(1)!\n\n>>> build_cpu('AMD', 4)\n{'vendor': 'AMD', 'num_cores': 4, 'freq': 2.0}\n```\n{ .annotate }\n\n1. El hecho de modificar esta «constante» no afecta a la función ya que se definió previamente.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `factorial`\n\n### Número variable de argumentos { #variable-arguments }\n\nSi nos quedamos en lo visto hasta ahora, una función podría recibir un gran número de argumentos, pero siempre sería un **número fijo**. Sin embargo hay ocasiones en las que necesitamos que una función reciba un número variable (a priori desconocido) de argumentos.\n\nPython nos ofrece la posibilidad de **empaquetar y desempaquetar argumentos** cuando estamos invocando a una función, tanto para [argumentos posicionales](#args) como para [argumentos nominales](#kwargs), lo que facilita la gestión de número variable de argumentos.\n\n=== \"Argumentos variables ^^posicionales^^\"\n\n Supongamos un ejemplo:material-flash: de función que «construye» una hamburguesa :material-hamburger-plus:{.hl}:\n\n ```pycon\n >>> def make_burguer(*ingredients):#(1)!\n ... print('Making burguer with...', end=' ')\n ... print(', '.join(ingredients))#(2)!\n ...\n >>> make_burguer('chicken', 'tomato', 'cheese')\n Making burguer with... chicken, tomato, cheese\n\n >>> make_burguer('chicken', 'tomato', 'cheese', 'bacon', 'mayonnaise')\n Making burguer with... chicken, tomato, cheese, bacon, mayonnaise\n ```\n { .annotate }\n\n 1. Se usa el **asterisco** para indicar un número variable de argumentos posicionales.\n 2. `ingredients` es una **tupla** que contiene (**empaqueta**) los argumentos pasados a la función.\n\n También podríamos llamar a la función **desempaquetando** argumentos:\n\n ```pycon\n >>> ingredients = ['chicken', 'tomato', 'cheese']\n >>> make_burguer(*ingredients)#(1)!\n Making burguer with... chicken, tomato, cheese\n ```\n { .annotate }\n\n 1. - En este contexto, el asterisco separa los argumentos al llamar a la función.\n - Serviría para cualquier estructura de datos que fuera **iterable**.\n\n=== \"Argumentos variables ^^nominales^^\"\n\n Supongamos un ejemplo:material-flash: de función que «construye» una hamburguesa :material-hamburger-plus: pero donde no sólo queremos indicar los ingredientes sino las cantidades de cada ingrediente:\n\n ```pycon\n >>> def make_burguer(**ingredients):#(1)!\n ... print('Making burguer with...', end=' ')\n ... print(', '.join(f'{qty}g of {ing}' for ing, qty in ingredients.items()))#(2)!\n ...\n >>> make_burguer(chicken=200, tomato=20, cheese=75)\n Making burguer with... 200g of chicken, 20g of tomato, 75g of cheese\n\n >>> make_burguer(chicken=200, tomato=20, cheese=75, bacon=80, mayonnaise=15)\n Making burguer with... 200g of chicken, 20g of tomato, 75g of cheese, 80g of bacon, 15g of mayonnaise\n ```\n { .annotate }\n\n 1. Se usa el **doble asterisco** para indicar un número variable de argumentos nominales.\n 2. `ingredients` es un **diccionario** que contiene (**empaqueta**) los argumentos pasados a la función.\n\n También podríamos llamar a la función **desempaquetando** argumentos:\n\n ```pycon\n >>> ingredients = {'chicken': 200, 'tomato': 20, 'cheese': 75}\n >>> make_burguer(**ingredients)#(1)!\n Making burguer with... 200g of chicken, 20g of tomato, 75g of cheese\n ```\n { .annotate }\n\n 3. En este contexto, el doble asterisco separa los argumentos al llamar a la función.\n\n#### Convenciones { #args-standard }\n\nEs habitual encontrar la definición de **funciones genéricas** con un número variable de argumentos posicionales y/o nominales de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> def func(*args, **kwargs):\n... ...\n...\n```\n\n:material-check-all:{ .blue } El hecho de llamar `args` (por «arguments») a los argumentos posicionales y `kwargs` (por «keyword arguments») a los argumentos nominales es sólo una **convención**.\n\n### Forzando modo de paso de argumentos { #force-arguments-mode }\n\nSi bien Python nos da flexibilidad para pasar argumentos a nuestras funciones en modo nominal o posicional, existen opciones para forzar que dicho paso sea obligatorio en una determinada modalidad.\n\n=== \"Argumentos sólo ^^nominales^^\"\n\n A partir de Python :octicons-tag-24: 3.0 se ofrece la posibilidad de obligar a que determinados parámetros de la función sean pasados sólo por nombre.\n\n Para ello, en la definición de los parámetros de la función, tendremos que incluir un parámetro especial **asterisco** `*` que delimitará el tipo de parámetros. Así, **todos los parámetros a la derecha del asterisco estarán obligados a ser nominales**:\n\n ![Dark image](images/functions/params-only-keywords-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/functions/params-only-keywords-light.svg#only-light)\n\n Veamos un sencillo ejemplo:material-flash: con una función que construye un nombre:\n\n ```pycon hl_lines=\"13\"\n >>> def fullname(name, surname, *, to_upper=False):\n ... result = f'{name} {surname}'\n ... if to_upper:\n ... result = result.upper()\n ... return result\n ...\n >>> fullname('John', 'Romita')\n 'John Romita'\n >>> fullname(name='John', surname='Romita')\n 'John Romita'\n >>> fullname('John', 'Romita', to_upper=True)\n 'JOHN ROMITA'\n >>> fullname('John', 'Romita', True)#(1)!\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[5], line 1\n fullname('John', 'Romita', True)\n TypeError: fullname() takes 2 positional arguments but 3 were given\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Esta llamada no está permitida ya que el parámetro `to_upper` debe pasarse como **nominal**.\n\n=== \"Argumentos sólo ^^posicionales^^\"\n\n A partir de Python :octicons-tag-24: 3.8 se ofrece la posibilidad de obligar a que determinados parámetros de la función sean pasados sólo por posición.\n\n Para ello, en la definición de los parámetros de la función, tendremos que incluir un parámetro especial **barra** `/` que delimitará el tipo de parámetros. Así, **todos los parámetros a la izquierda del delimitador estarán obligados a ser posicionales**:\n\n ![Dark image](images/functions/params-only-positional-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](images/functions/params-only-positional-light.svg#only-light)\n\n Veamos un sencillo ejemplo:material-flash: con una función que construye un nombre:\n\n ```pycon hl_lines=\"13\"\n >>> def fullname(name, surname, /, to_upper=False):\n ... result = f'{name} {surname}'\n ... if to_upper:\n ... result = result.upper()\n ... return result\n ...\n >>> fullname('John', 'Romita')\n 'John Romita'\n >>> fullname('John', 'Romita', True)\n 'JOHN ROMITA'\n >>> fullname('John', 'Romita', to_upper=True)\n 'JOHN ROMITA'\n >>> fullname(name='John', surname='Romita', to_upper=True)#(1)!\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[5], line 1\n fullname(name='John', surname='Romita', to_upper=True)\n TypeError: fullname() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'name, surname'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Esta llamada no está permitida ya que los parámetros `name` y `surname` deben pasarse como **posicionales**.\n\n=== \"Nominales y posicionales\"\n\n Si mezclamos las dos estrategias anteriores podemos forzar a que una función reciba argumentos de un único modo.\n\n Veamos esta aproximación aplicada al ejemplo:material-flash: de la función que construye nombres:\n\n ```pycon\n >>> def fullname(name, surname, /, *, to_upper=False):\n ... result = f'{name} {surname}'\n ... if to_upper:\n ... result = result.upper()\n ... return result\n ...\n >>> fullname('John', 'Romita')\n 'John Romita'\n >>> fullname('John', 'Romita', to_upper=True)\n 'JOHN ROMITA'\n\n >>> fullname('John', 'Romita', True)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[4], line 1\n fullname('John', 'Romita', True)\n TypeError: fullname() takes 2 positional arguments but 3 were given\n\n >>> fullname(name='John', surname='Romita', to_upper=True)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[42], line 1\n fullname(name='John', surname='Romita', to_upper=True)\n TypeError: fullname() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'name, surname' \n ```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `consecutive-freqs`\n\n### Funciones como parámetros { #func-as-params }\n\nLas funciones se pueden utilizar en cualquier contexto de nuestro programa. Son objetos que pueden ser asignados a variables, usados en expresiones, devueltos como valores de retorno o pasados como argumentos a otras funciones.\n\nVeamos un primer ejemplo:material-flash: en el que pasamos una función como argumento:\n\n```pycon\n>>> def success():\n... print('Yeah!')\n...\n>>> type(success)\n\n\n>>> def doit(func):#(1)!\n... func()#(2)!\n...\n>>> type(doit)\n\n\n>>> doit(success)#(3)!\nYeah!\n```\n{ .annotate }\n\n1. En este contexto `func` es un parámetro de la función `doit()`.\n2. Dado que `func` es una función, podemos invocarla.\n3. Pasamos la función `success` como argumento.\n\nVeamos un segundo ejemplo:material-flash: en el que pasamos, no sólo una función como argumento, sino los valores con los que debe operar:\n\n```pycon\n>>> def success(msg):\n... print(f'{msg}. Yeah!')\n...\n>>> type(success)\n\n\n>>> def doit(func, func_arg):#(1)!\n... func(func_arg)#(2)!\n...\n>>> type(doit)\n\n\n>>> doit(success, 'Functions as params')#(3)!\nFunctions as params. Yeah!\n```\n{ .annotate }\n\n1. En este contexto `func_arg` es un argumento de la función `doit()` pero en realidad será el argumento de la función `func()`.\n2. Dado que `func` es una función, podemos invocarla (con sus argumentos).\n3. Pasamos la función `success` y el mensaje `#!python 'Functions as params'` como argumentos.\n\n## Documentación { #docs }\n\nYa hemos visto que en Python podemos incluir [comentarios](../controlflow/conditionals.md#comments) para explicar mejor determinadas zonas de nuestro código.\n\nDel mismo modo podemos (y en muchos casos **debemos**) _adjuntar documentación_ a la definición de una función incluyendo una cadena de texto («docstring») al comienzo de su cuerpo.\n\nEmpecemos por un primer ejemplo:material-flash: de documentación en una función:\n\n```pycon hl_lines=\"2\"\n>>> def closest_int(value):\n... 'Returns the closest integer to the given value'\n... floor = int(value)\n... if value - floor < 0.5:\n... return floor\n... return floor + 1\n...\n>>> closest_int(3.1)\n3\n>>> closest_int(3.7)\n4\n```\n\nSin embargo la forma más ortodoxa de escribir un «docstring» es utilizando [triples comillas](../datatypes/strings.md#triple-quotes):\n\n```pycon hl_lines=\"2-7\"\n>>> def closest_int(value):\n... \"\"\"Returns the closest integer to the given value.\n... The operation is:\n... 1. Compute distance to floor.\n... 2. If distance less than a half, return floor.\n... Otherwise, return ceil.\n... \"\"\"\n... floor = int(value)\n... if value - floor < 0.5:\n... return floor\n... else:\n... return floor + 1\n...\n```\n\nSi utilizamos `#!python help` sobre una función, Python nos devolverá su «docstring» correspondiente:\n\n```pycon\n>>> help(closest_int)#(1)!\nHelp on function closest_int in module __main__:\n\nclosest_int(value)\n Returns the closest integer to the given value.\n The operation is:\n 1. Compute distance to floor.\n 2. If distance less than a half, return floor.\n Otherwise, return ceil.\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Otra forma de «pedir ayuda» es:\n ```pycon\n >>> closest_int?`\n ```\n - Esto no sólo se aplica a funciones propias, sino a cualquier otra función definida en el lenguaje.\n - Si queremos ver el «docstring» de una función «en crudo» (sin formatear), podemos usar `#!python func.__doc__`\n\n### Descripción de parámetros { #param-description }\n\nComo ya se ha visto, es posible documentar una función utilizando un «docstring». Pero la _redacción y el formato_ de esta cadena de texto puede ser muy variada.\n\nExisten distintos formatos para documentar una función (u otros objetos)[^3]:\n\n| Tipo de formato | Descripción | Soporta [Sphinx](https://www.sphinx-doc.org/)\n| --- | --- | --- |\n| [reStructuredText](https://peps.python.org/pep-0287/) | Formato de documentación **recomendado** por [Python](https://www.python.org/). | :material-check:{.green} |\n| [Google](https://github.com/google/styleguide/blob/gh-pages/pyguide.md#38-comments-and-docstrings) | Formato de documentación utilizado por [Google](https://google.com). | :material-check:{.green} |\n| [NumPy](https://numpydoc.readthedocs.io/en/latest/format.html#docstring-standard) | Formato de documentación utilizado por [NumPy](https://numpy.org/)[^4]. | :material-check:{.green} |\n| [Epytext](https://epydoc.sourceforge.net/epytext.html) | Formato de documentación utilizado por [Epydoc](https://epydoc.sourceforge.net/)[^5]. | :octicons-x-12:{.red}\n\nAunque cada uno tienes sus particularidades, todos comparten una misma estructura:\n\n1. Una primera línea de **descripción de la función**.\n2. A continuación se especifican las **características de los parámetros** (incluyendo sus tipos).\n3. Por último, indicamos si la función **retorna un valor** y sus características.\n\n:material-check-all:{ .blue } Aunque todos los formatos son válidos, nos centraremos en **reStructuredText** por ser el estándar propuesto por Python para la documentación.\n\n#### Sphinx { #sphinx }\n\nSphinx es una **herramienta para generar documentación** usando el lenguaje [reStructuredText](https://www.sphinx-doc.org/es/master/usage/restructuredtext/index.html) (RST). Incluye un módulo «built-in» denominado [`autodoc`](https://www.sphinx-doc.org/en/master/usage/extensions/autodoc.html) el cual permite la _autogeneración de documentación_ a partir de los «docstrings» definidos en el código.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de aplicación de este formato de documentación sobre la función definida previamente:\n\n```python title=\"functions.py\" hl_lines=\"2-11\"\ndef power(x, n):\n \"\"\"Calculates powers of numbers.\n\n :param x: number representing the base of the operation\n :type x: int\n :param n: number representing the exponent of the operation\n :type n: int\n\n :return: x raised to the power of n\n :rtype: int\n \"\"\"\n result = 1\n for _ in range(n):\n result *= x\n return result\n\n```\n\nSi preparamos un [proyecto sobre Sphinx](./files/functions/docs.zip) y generamos la documentación, obtendremos algo similar a la siguiente página:\n\n![Dark image](images/functions/sphinx-docs-dark.png#only-dark)\n![Light image](images/functions/sphinx-docs-light.png#only-light)\n\n\n!!! info \"Read the Docs\"\n\n La plataforma [Read the Docs](https://about.readthedocs.com/) aloja la documentación de gran cantidad de proyectos. En muchos de los casos se han usado «docstrings» con el formato Sphinx (_reStructuredText_) visto anteriormente. Un ejemplo:material-flash: de esta documentación es la popular librería de Python [requests](https://requests.readthedocs.io/en/latest/api/). \n\n### Anotación de tipos { #type-hints }\n\nLas anotaciones de tipos (o «type-hints») se introdujeron en Python :octicons-tag-24: 3.5 y permiten indicar tipos para los parámetros de una función y/o para su valor de retorno (_aunque también funcionan en creación de variables_).\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que creamos una función para **dividir una cadena de texto** por la posición especificada en el parámetro:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> def ssplit(text: str, split_pos: int) -> tuple:#(1)!\n... 'Split text at the index given by split_post'\n... return text[:split_pos], text[split_pos:]\n...\n>>> ssplit('Always remember us this way', 15)\n('Always remember', ' us this way')\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Cada parámetro incluye **dos puntos** `:` y el tipo de dato que «debería» recibir.\n - Para el valor de retorno utilizamos una **flecha** `->`\n\nProbemos ahora el siguiente código:\n\n```pycon\n>>> ssplit([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 5)\n([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10])\n```\n\n¿Cómo ha podido funcionar si `ssplit()` espera ver una _cadena de texto_ y estamos pasando una _lista de enteros_?\n\nEsto ocurre porque lo que hemos definido es simplemente una **anotación de tipo**, no una declaración de tipo[^6]. Lo podríamos ver como **una forma más de documentar la función**.\n\n#### Valores por defecto { #type-hints-default }\n\nAl igual que ocurre en la definición ordinaria de funciones, cuando usamos anotaciones de tipos también podemos indicar un valor por defecto para los parámetros.\n\nVeamos la forma de hacerlo continuando con el ejemplo:material-flash: anterior:\n\n```pycon\n>>> def ssplit(text: str, split_pos: int = None) -> tuple:#(1)!\n... \"\"\"\n... Split text at the index given by split_post.\n... If split_pos is not defined, text will be splitted by half.\n... \"\"\"\n... if split_pos is None:\n... split_pos = len(text) // 2\n... return text[:split_pos], text[split_pos:]\n...\n>>> ssplit('Always remember us this way')\n('Always rememb', 'er us this way')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Simplemente se añade el valor por defecto después del tipo.\n\n#### Tipos compuestos { #type-hints-composed }\n\nHay escenarios en los que necesitamos más expresividad de cara a la anotación de tipos. Por ejemplo:material-flash: ¿qué ocurre si queremos indicar una _lista de cadenas de texto_ o un _conjunto de enteros_?\n\nEn la siguiente tabla se muestran distintos métodos para **anotaciones de tipos compuestos**:\n\n| Anotación | Ejemplo |\n| --- | --- |\n| `#!python list[str]` | `#!python ['A', 'B', 'C']` |\n| `#!python set[int]` | `#!python {4, 3, 9}` |\n| `#!python dict[str, float]` | `#!python {'x': 3.786, 'y': 2.198, 'z': 4.954}` |\n| `#!python tuple[str, int]` | `#!python ('Hello', 10)` |\n| `#!python tuple[float, ...]` | `#!python (7.11,)` :material-slash-forward: `#!python (4.31, 6.87)` :material-slash-forward: `#!python (1.23, 5.21, 3.62)` |\n\n#### Múltiples tipos { #type-hints-multiple }\n\nA partir de Python :octicons-tag-24: 3.10 podemos indicar (anotar) que un parámetro sea de un tipo u otro utilizando el operador `|`.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash: válidos:\n\n| Anotación | Significado |\n| --- | --- |\n| `#!python tuple|dict` | Tupla o diccionario |\n| `#!python list[str|int]` | Lista de cadenas de texto y/o enteros |\n| `#!python set[int|float]` | Conjunto de enteros y/o flotantes |\n\n#### Número variable de argumentos { #type-hints-variable }\n\nCuando trabajamos con funciones que pueden recibir un [número variable de argumentos](#variable-arguments) las anotaciones de tipo **sólo deben hacer referencia al tipo que contiene la tupla**, no es necesario indicar que se trata de una tupla (empaquetada).\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: se define una función que calcula el máximo de una serie de valores enteros o flotantes, pero no indicamos que se reciben como tupla:\n\n```pycon\n>>> def _max(*args: int | float):\n... ...\n...\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `mcount`\n\n## Tipos de funciones { #func-types }\n\nEn este apartado veremos los distintos tipos de funciones existentes en Python y sus características.\n\n### Funciones anónimas «lambda» { #lambda }\n\nUna función «lambda» tiene las siguientes propiedades:\n\n1. Se escribe en una única sentencia (línea).\n2. No tiene nombre (por eso es anónima).\n3. Su cuerpo conlleva un `#!python return` implícito.\n4. Puede recibir cualquier número de parámetros (si así se define).\n\nVeamos un primer ejemplo:material-flash: de función «lambda» que permite **contar el número de «palabras» de una cadena de texto dada**:\n\n```pycon\n>>> lambda t: len(t.split())#(1)!\n at 0x103d277e0>\n```\n{ .annotate }\n\n1. En funciones «lambda» hay una cierta «licencia» para abreviar nombres de variables y que no ocupen tanto espacio.\n\nVisto así quizás haya dudas de su escritura, pero analicemos cuál es la transformación que se ha llevado a cabo:\n\n![Dark image](images/functions/lambda-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/functions/lambda-light.svg#only-light)\n\nA continuación probamos el comportamiento de la función anónima «lambda» creada previamente:\n\n```pycon\n>>> num_words = lambda t: len(t.split())#(1)!\n>>> type(num_words)#(2)!\n\n>>> num_words\n at 0x103ca9da0>\n>>> num_words('This is a lambda function')#(3)!\n5\n```\n{ .annotate }\n\n1. Para poder invocarla, es necesario asignar una variable.\n2. Obviamene se trata de una función.\n3. La llamada es análoga a la de una función «tradicional».\n\n#### Una «lambda» como argumento { #lambda-arg }\n\nLas funciones «lambda» son habitualmente **utilizadas como argumentos a otras funciones**.\n\nUn claro ejemplo:material-flash: de ello es la función `sorted()` que recibe un parámetro opcional `key` donde se define la _clave de ordenación_.\n\nPartimos de una tupla con pares _latitud-longitud_:\n\n```pycon\n>>> geoloc = (\n... (15.623037, 13.258358),\n... (55.147488, -2.667338),\n... (54.572062, -73.285171),\n... (3.152857, 115.327724),\n... (-40.454262, 172.318877)\n... )\n```\n\nAhora veamos el comportamiento de la ordenación en función de la clave indicada:\n\n=== \"Ordenación por defecto :octicons-sort-asc-16:\"\n\n ```pycon\n >>> sorted(geoloc)#(1)!\n [(-40.454262, 172.318877),\n (3.152857, 115.327724),\n (15.623037, 13.258358),\n (54.572062, -73.285171),\n (55.147488, -2.667338)]\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Por defecto las tuplas se ordenan por el primer elemento de la tupla :material-arrow-right-bold: latitud.\n\n=== \"Ordenación con «lambda» :material-lambda:\"\n\n ```pycon\n >>> sorted(geoloc, key=lambda geo: geo[1])#(1)!\n [(54.572062, -73.285171),\n (55.147488, -2.667338),\n (15.623037, 13.258358),\n (3.152857, 115.327724),\n (-40.454262, 172.318877)]\n ```\n { .annotate }\n \n 1. `#!python geo[1]` hace referencia al segundo elemento de la tupla :material-arrow-right-bold: longitud.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `order-by-age`\n\n#### Enfoque funcional { #functional-approach }\n\nComo ya se comentó [aquí](../introduction/python.md#language-features) Python es un lenguaje de programación **multiparadigma**. Uno de los paradigmas[^7]\nmenos explotados en este lenguaje es la [programación funcional](https://es.wikipedia.org/wiki/Programaci%C3%B3n_funcional).\n\nPython nos ofrece tres funciones que encajan verdaderamente bien en este enfoque: `#!python map()`, `#!python filter()` y `#!python reduce()`:\n\n![Dark image](images/functions/map-filter-reduce-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/functions/map-filter-reduce-light.svg#only-light)\n\n=== \"`map()`\"\n\n Esta función **aplica** otra función sobre cada elemento de un iterable:\n\n ```pycon\n >>> map_gen = map(lambda x: 2*x, range(1, 6))#(1)!\n >>> map_gen#(2)!\n \n >>> list(map_gen)#(3)!\n [2, 4, 6, 8, 10]\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Utilizamos una función «lambda» sobre `map`.\n 2. `map()` retorna una especie de _generador_.\n 3. Al convertirlo a lista podemos ver el resultado esperado.\n\n !!! tip \"Lista por comprensión\"\n \n Este comportamiento se puede implementar igualmente con una [lista por comprensión](../datastructures/lists.md#comprehension):\n\n ```pycon\n >>> [2*x for x in range(1, 6)]\n [2, 4, 6, 8, 10]\n ```\n\n=== \"`filter()`\"\n\n Esta función **selecciona** los elementos de un iterable que cumplen una determinada condición:\n\n ```pycon\n >>> filter_gen = filter(lambda x: x > 2, range(1, 6))#(1)!\n >>> filter_gen#(2)!\n \n >>> list(filter_gen)#(3)!\n [3, 4, 5]\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Utilizamos una función «lambda» sobre `filter`.\n 2. `filter()` retorna una especie de _generador_.\n 3. Al convertirlo a lista podemos ver el resultado esperado.\n\n !!! tip \"Lista por comprensión\"\n \n Este comportamiento se puede implementar igualmente con una [lista por comprensión](../datastructures/lists.md#comprehension):\n\n ```pycon\n >>> [x for x in range(1, 6) if x > 2]\n [3, 4, 5]\n ```\n \n=== \"`reduce()`\"\n\n Esta función **reduce** el resultado aplicando sucesivamente una función sobre un iterable:\n\n ```pycon\n >>> from functools import reduce#(1)!\n\n >>> reduce(lambda x, y: x + y, range(1, 6))#(2)!\n 15\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Importamos la función `reduce()` desde el módulo [`functools`](https://docs.python.org/es/3/library/functools.html).\n 2. Utilizamos una función «lambda» sobre `reduce`.\n\n#### Hazlo pitónico { #pythonic }\n\n[Trey Hunner](https://treyhunner.com/) explica en una de sus «newsletters» lo que él entiende por **código pitónico**:\n\n!!! quote \"Código pitónico\"\n\n Pitónico es un término extraño que significa diferentes cosas para diferentes personas. Algunas personas piensan que código pitónico va sobre legibilidad. Otras personas piensan que va sobre adoptar características particulares de Python. Mucha gente tiene una definición difusa que no va sobre legibilidad ni sobre características del lenguaje.\n \n Yo normalmente uso el término código pitónico como un sinónimo de **código idiomático** o la forma en la que la comunidad de Python tiende a hacer las cosas cuando escribe Python. Eso deja mucho espacio a la interpretación, ya que lo que hace algo idiomático en Python no está particularmente bien definido.\n \n Yo argumento que código pitónico implica adoptar el [desempaquetado de tuplas](../datastructures/tuples.md#unpack), usar [listas por comprensión](../datastructures/lists.md#comprehension) cuando sea apropiado, usar [argumentos nominales](#kwargs) cuando tenga sentido, evitar el uso excesivo de clases, usar las [estructuras de iteración adecuadas](../controlflow/loops.md) o [evitar recorrer mediante índices](../datastructures/lists.md#iterate).\n \n Para mí, código pitónico significa intentar ver el código desde la perspectiva de las herramientas específicas que Python nos proporciona, en oposición a la forma en la que resolveríamos el mismo problema usando las herramientas que nos proporciona JavaScript, Java, C, ...\n\n### Generadores { #generators }\n\nUn **generador** es un artefacto que se encarga de generar «valores» que podemos tratar de manera individual (y aislada).\n\nEs decir, no construye una secuencia de forma explícita, sino que nos permite ir «consumiendo» un valor de cada vez. Esta propiedad los hace idóneos para situaciones en las que el tamaño de las secuencias podría tener un impacto negativo en el consumo de memoria.\n\nDe hecho ya hemos visto algunos generadores y los hemos estado usando sin ser del todo conscientes. Un ejemplo:material-flash: de ello es `#!python range()`[^8] que ofrece la posibilidad de crear secuencias de números.\n\nBásicamente existen dos implementaciones de generadores:\n\n1. Funciones generadoras.\n2. Expresiones generadoras.\n\n!!! note \"Recordar el estado\"\n\n A diferencia de las funciones ordinarias, las **funciones generadoras** tienen la capacidad de **«recordar» su estado** para recuperarlo en la siguiente iteración y continuar devolviendo nuevos valores.\n\n#### Funciones generadoras { #genfun }\n\nUna función generadora es una factoría de generadores, o dicho de otra manera, es una función que devuelve generadores.\n\nSe escribe exactamente igual que una función ordinaria salvo por el hecho de que en vez de la sentencia `#!python return` aquí vamos a utilizar `#!python yield`.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que escribimos una **función generadora de números pares**:\n\n```pycon\n>>> def evens(lim: int):\n... for num in range(0, lim + 1, 2):\n... yield num#(1)!\n...\n>>> type(evens)#(2)!\nfunction\n>>> evens_gen = evens(20)#(3)!\n>>> type(evens_gen)#(4)!\ngenerator\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Se retorna `num` sea cual sea su valor en este momento.\n - La ejecución de la función se **congela** :fontawesome-solid-ice-cream: (hasta la próxima llamada).\n2. Efectivamente `evens` es una función.\n3. Usamos la _factoría de generadores_ `evens()` para crear un generador con `#!python lim=20`.\n4. Efectivamente `evens_gen` es un generador.\n\n¿Cómo obtengo entonces los valores «finales» a partir de un generador? Hay dos enfoques para resolver esta pregunta:\n\n=== \"Poco a poco :material-walk:\"\n\n ```pycon\n >>> for even in evens_gen:#(1)!\n ... print(even)\n ...\n 0\n 2\n 4\n 6\n 8\n 10\n 12\n 14\n 16\n 18\n 20\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Cada vez que iteramos sobre el generador, solicitamos un nuevo valor.\n - Efectivamente la función se congela hasta la próxima «petición».\n - El bucle acaba cuando ya no quedan valores que devolver desde el generador.\n\n=== \"Todo a la vez :material-run:\"\n\n ```pycon\n >>> list(evens_gen)#(1)!\n [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]\n ```\n { .annotate }\n \n 1. La conversión a lista obliga al generador a devolver todos sus valores.\n\n!!! warning \"Los generadores se agotan\"\n\n Es importante entender que los generadores se agotan. Es decir, una vez que hayamos consumido todos sus elementos, no obtendremos nuevos valores:\n\n ```pycon\n >>> evens_gen = evens(10)\n\n >>> for even in evens_gen:\n ... print(even)\n ...\n 0\n 2\n 4\n 6\n 8\n 10\n >>> list(evens_gen)#(1)!\n []\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Obtenemos la lista vacía porque los valores ya han sido generados (y consumidos) en el bucle anterior.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `genfun-squares`\n\n#### Expresiones generadoras { #genexp }\n\nUna **expresión generadora** es sintácticamente muy similar a una [lista por comprensión](../datastructures/lists.md#comprehension), pero utilizamos ^^paréntesis^^ en vez de corchetes.\n\nPodemos tratar de reproducir el ejemplo:material-flash: visto en [funciones generadoras](#genfun) donde se producían números pares:\n\n```pycon\n>>> evens_gen = (n for n in range(0, 20, 2))\n\n>>> type(evens_gen)#(1)!\ngenerator\n\n>>> for even in evens_gen:\n... print(even)\n...\n0\n2\n4\n6\n8\n10\n12\n14\n16\n18\n```\n{ .annotate }\n\n1. Hay que tener en cuenta que una **expresión generadora es ya un generador**, por tanto su aplicación es directa.\n\nUna expresión generadora se puede explicitar[^9], sumar, buscar su máximo o su mínimo, o lo que queramos, tal y como lo haríamos con un iterable cualquiera:\n\n```pycon\n>>> list(n for n in range(0, 20, 2))\n[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]\n>>> sum(n for n in range(0, 20, 2))\n90\n>>> min(n for n in range(0, 20, 2))\n0\n>>> max(n for n in range(0, 20, 2))\n18\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `genexp-squares`\n\n### Funciones interiores { #inner-functions }\n\nEstá permitido definir una función dentro de otra función. Es lo que se conoce como **función interior**.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que extraemos de un texto aquellas palabras que contienen todas las vocales, haciendo uso de una función interior que nos indica si la palabra contiene todas las vocales:\n\n```pycon hl_lines=\"2-3\"\n>>> def get_words_with_all_vowels(text: str) -> list[str]:\n... def has_all_vowels(word: str, vowels: str = 'aeiou') -> bool:#(1)!\n... return len(set(vowels) - set(word.lower())) == 0\n...\n... return [w for w in text.split() if has_all_vowels(w)]#(2)!\n...\n>>> get_words_with_all_vowels('La euforia de ver el riachuelo fue inmensa')\n['euforia', 'riachuelo']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Una función interior no se diferencia en nada de una función «clásica» simplemente está dentro de otra.\n2. Llamada a nuestra función interior.\n\n### Clausuras { #closures }\n\nUna **clausura** (del término inglés «closure») establece el uso de una [función interior](#inner-functions) que se genera dinámicamente y recuerda los valores de los argumentos con los que fue creada.\n\nVeamos una clausura en acción para un ejemplo:material-flash: de _tablas de multiplicar_:\n\n```pycon\n>>> def make_multiplier_of(n: int):\n... def multiplier(x: int) -> int:#(1)!\n... return x * n#(2)!\n... return multiplier#(3)!\n...\n>>> m3 = make_multiplier_of(3)#(4)!\n>>> type(m3)\nfunction\n>>> m3(7)#(5)!\n21\n\n>>> m5 = make_multiplier_of(5)#(6)!\n>>> type(m5)\nfunction\n>>> m5(8)#(7)!\n40\n\n>>> make_multiplier_of(7)(8)#(8)!\n56\n```\n{ .annotate }\n\n1. Función interior que se genera dinámicamente.\n2. El valor de `n` viene determinado por el parámetro `n` que recibe la función `make_multiplier_of()`\n3. ¡Se devuelve una función!\n4. `m3` es una función que da la _tabla de multiplicar del 3_.\n5. $3 \\cdot 7 = 21$\n6. `m5` es una función que da la _tabla de multiplicar del 5_.\n7. $8 \\cdot 5 = 40$\n8. - Aunque menos frecuente, también es posible hacer la ~~doble~~ llamada directamente. \n - $7 \\cdot 8 = 56$\n\n!!! tip \"Factoría de funciones\"\n\n En una clausura se retorna una función, no un valor. Es por ello que se dice que **una clausura es una factoría de funciones**.\n\n### Decoradores { #decorators }\n\nHay situaciones en las que necesitamos modificar el comportamiento de funciones existentes pero sin alterar su código. Para estos casos es muy útil usar decoradores.\n\n**Un decorador es una función que recibe como parámetro una función y devuelve otra función** (_se podría ver como un caso particular de una clausura_).\n\n![Dark image](images/functions/decorator-behaviour-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/functions/decorator-behaviour-light.svg#only-light)\n\nEl _esqueleto básico_ de un decorador es el siguiente:\n\n```python\ndef my_decorator(func):#(1)!\n def wrapper(*args, **kwargs):#(2)!\n ... #(3)!\n return func(*args, **kwargs)#(4)!\n ... #(5)!\n return wrapper#(6)!\n\n```\n{ .annotate }\n\n1. Cada función envuelve («wraps») a la siguiente:\n\n ![Decorator anatomy](images/functions/decorator-anatomy.svg)\n\n2. Función interior que «enmascara» a la función de decorada y recibe sus argumentos (posicionales y nominales).\n3. Acciones a tomar ^^antes^^ de invocar a la función decorada.\n4. Llamada a la función decorada.\n5. Acciones a tomar ^^después^^ de invocar a la función decorada.\n6. Se devuelve la función interior que modifica la función original.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de decorador que **convierte el resultado numérico de una función a su representación binaria**:\n\n```pycon\n>>> def binarize(func):\n... def wrapper(*args, **kwargs):\n... result = func(*args, **kwargs)\n... return bin(result)\n... return wrapper\n...\n```\n\nUna característica interesante de los decoradores es que los podemos aplicar a cualquier función[^10]. Supongamos que lo queremos aplicar sobre la siguiente:\n\n```pycon hl_lines=\"4\"\n>>> def add(a, b):\n... return a + b\n...\n>>> bin_add = binarize(add)#(1)!\n\n>>> add(3, 6)#(2)!\n9\n>>> bin_add(3, 6)#(3)!\n'0b1001'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Aplicamos el decorador y obtenemos una nueva función modificada (decorada).\n2. - La función original tiene un comportamiento normal.\n - $3+6=9$\n3. - La función decorada devuelve el resultado en base binaria.\n - $bin(3+6)=bin(9)=1001$\n\n\n#### Usando `@` para decorar { #at-decorator }\n\nPython nos ofrece un «[syntactic sugar](https://es.wikipedia.org/wiki/Az%C3%BAcar_sint%C3%A1ctico)» para simplificar la aplicación de los decoradores a través del operador `@` justo antes de la definición de la función que queremos decorar.\n\nVeamos su aplicación con el ejemplo:material-flash: del decorador creado previamente:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> @binarize#(1)!\n... def add(a, b):\n... return a + b\n...\n>>> add(3, 6)#(2)!\n'0b1001'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Aplicación del decorador.\n2. La función `add()` ya está modificada con lo que su resultado es directamente en binario.\n\n#### Manipulando argumentos { #mangling-args }\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que queremos implementar un **decorador que pase a minúsculas todos los argumentos** de tipo _cadena de texto_.\n\nEl planteamiento varía según el número de argumentos que queramos manipular. Para funciones con...\n\n=== \"1 argumento\"\n\n Si queremos manipular únicamente el primer argumento en funciones de 1 argumento...\n\n ```pycon\n >>> def args_to_lower(func):\n ... def wrapper(data):#(1)!\n ... return func(data.lower())#(2)!\n ... return wrapper\n ...\n >>> @args_to_lower\n ... def count_a(text: str) -> str:\n ... return sum(c == 'a' for c in text)\n ...\n >>> count_a('I USUALLY see you in the area EVERY EVENING')\n 3\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Como sólo vamos a decorar funciones con un parámetro, lo recibimos aquí en `data`.\n 2. Llamamos a la función decorada pasando previamente su argumento a minúsculas.\n\n=== \"2 argumentos\"\n\n Si queremos manipular únicamente el primer argumento en funciones con 2 argumentos...\n\n ```pycon\n >>> def args_to_lower(func):\n ... def wrapper(data, arg):#(1)!\n ... return func(data.lower(), arg)#(2)!\n ... return wrapper\n ...\n >>> @args_to_lower\n ... def count_char(text: str, char: str) -> str:\n ... return sum(c == char for c in text)\n ...\n >>> count_char('I USUALLY see you in the area EVERY EVENING', 'e')\n 8\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Como sólo vamos a decorar funciones con dos parámetros, los recibimos aquí en `data` y `arg`.\n - El parámetro `data` debe ser la cadena de texto mientras que `arg` es «otro parámetro».\n 2. Llamamos a la función decorada pasando previamente el primer argumento a minúsculas y el segundo tal cual está.\n\n=== \"$n$ argumentos\"\n\n Si queremos manipular todos los argumentos posicionales...\n\n ```pycon\n >>> def args_to_lower(func):\n ... def wrapper(*args):#(1)!\n ... mod_args = [a.lower() if isinstance(a, str) else a for a in args]#(2)!\n ... return func(*mod_args)#(3)!\n ... return wrapper\n ...\n >>> @args_to_lower\n ... def count_chars(text: str, *chars) -> str:\n ... return sum(c in chars for c in text)\n ...\n >>> count_chars('I USUALLY see you in the area EVERY EVENING', 'a', 'i', 'u')\n 9 \n ```\n { .annotate }\n \n 1. Los argumentos posicionales [se capturan](#variable-arguments) con `#!python *args`.\n 2. Pasamos a minúsculas los argumentos de tipo cadena de texto.\n 3. Llamamos a la función decorada desempaquetando los argumentos modificados.\n \n=== \"$n$ argumentos (posicionales y nominales)\"\n\n Si queremos manipular todos los argumentos posicionales y nominales...\n\n ```pycon\n >>> def args_to_lower(func):\n ... def wrapper(*args, **kwargs):#(1)!\n ... mod_args = [a.lower() if isinstance(a, str) else a for a in args]#(2)!\n ... mod_kwargs = {k: v.lower() if isinstance(v, str) else v for k, v in kwargs.items()}#(3)!\n ... return func(*mod_args, **mod_kwargs)#(4)!\n ... return wrapper\n ...\n >>> @args_to_lower\n ... def count_chars(text: str, *chars, exclude: bool = False) -> str:\n ... if exclude:\n ... return sum(c not in chars for c in text)\n ... return sum(c in chars for c in text)\n ...\n >>> count_chars('I USUALLY see you in the area EVERY EVENING', 'a', 'i', 'u', exclude=True)\n 34\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Los argumentos posicionales [se capturan](#variable-arguments) con `#!python *args`.\n - Los argumentos nominales [se capturan](#variable-arguments) con `#!python **kwargs`.\n 2. Pasamos a minúsculas los argumentos posicionales de tipo cadena de texto.\n 3. Pasamos a minúsculas los argumentos nominales de tipo cadena de texto.\n 4. Llamamos a la función decorada desempaquetando los argumentos modificados.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `deco-abs`\n\n#### Múltiples decoradores { #multiple-decorators }\n\nPython permite aplicar múltiples decoradores sobre una misma función. Lo más difícil aquí es entender el **orden de ejecución**.\n\nVeamos el siguiente ejemplo:material-flash: para comprobar el orden en el que se ejecutan los decoradores:\n\n```pycon\n>>> def deco1(func):\n... def wrapper():\n... print('Running deco1 before function')\n... func()\n... print('Running deco1 after function')\n... return wrapper\n...\n\n>>> def deco2(func):\n... def wrapper():\n... print('Running deco2 before function')\n... func()\n... print('Running deco2 after function')\n... return wrapper\n...\n\n>>> @deco1\n... @deco2\n... def my_function():\n... print('Running function')\n...\n\n>>> my_function()\nRunning deco1 before function\nRunning deco2 before function\nRunning function\nRunning deco2 after function\nRunning deco1 after function\n```\n\n:material-check-all:{ .blue } Cuando se aplican múltiples decoradores a una función, **se ejecutan en orden de arriba hacia abajo**, pero **se aplican en orden de abajo hacia arriba**.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: más concreto con un par de operaciones aritméticas.\n\nDefinimos los siguientes decoradores:\n\n```pycon\n>>> def plus5(func):\n... def wrapper(*args, **kwargs):\n... result = func(*args, **kwargs)\n... return result + 5\n... return wrapper\n...\n\n>>> def div2(func):\n... def wrapper(*args, **kwargs):\n... result = func(*args, **kwargs)\n... return result // 2\n... return wrapper\n...\n```\n\nAplicamos los decoradores a una función producto:\n\n=== \"Versión :material-at:\"\n\n ```pycon\n >>> @plus5\n ... @div2\n ... def prod(a, b):\n ... return a * b\n ...\n\n >>> prod(4, 3)#(1)!\n 11\n ```\n { .annotate }\n\n 1. $$\\frac{(4 \\cdot 3)}{2}+5 = \\frac{12}{2}+5 = 6+5 = 11$$\n\n=== \"Versión funcional\"\n\n ```pycon\n >>> def prod(a, b):\n ... return a * b\n ...\n\n >>> f = plus5(div2(prod))\n \n >>> f(4, 3)#(1)!\n 11\n ```\n { .annotate }\n\n 1. $$\\frac{(4 \\cdot 3)}{2}+5 = \\frac{12}{2}+5 = 6+5 = 11$$\n \n``` mermaid\ngraph LR\ns[prod*] --> p5[plus5]\np5 --> d2[div2]\nd2 --> f[prod]\nf -->|12| d2\nd2 -->|6| p5\np5 -->|11| s\n```\n\n#### Decoradores con parámetros { #deco-params }\n\nEl último «salto mortal» dentro del mundo de los decoradores sería definir **decoradores con parámetros**.\n\nEl _esqueleto básico_ de un decorador con parámetros es el siguiente:\n\n```pycon\n>>> def my_decorator_with_params(*deco_args, **deco_kwargs):\n... def decorator(func):\n... def wrapper(*args, **kwargs):\n... return func(*args, **kwargs)\n... return wrapper\n... return decorator\n...\n```\n!!! info \"Factoría de decoradores\"\n\n Nótese que `my_decorator_with_params()` no es exactamente un decorador sino que es una _factoría de decoradores_ ([clausura](#closures)) que devuelve un decorador según los argumentos pasados.\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: donde queremos implementar un decorador que convierta el resultado de una función a una base determinada:\n\n```pycon\n>>> def basify(base: int = 10):#(1)!\n... def decorator(func):\n... def wrapper(*args, **kwargs):\n... result = func(*args, **kwargs)\n... match base:\n... case 2:\n... result = bin(result)\n... case 8:\n... result = oct(result)\n... case 16:\n... result = hex(result)\n... case 10:\n... result = result\n... case _:\n... result = None\n... return result\n... return wrapper\n... return decorator\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es posible definir valores por defecto para los argumentos, como cualquier otra función en Python.\n\nAhora podemos aplicarlo variando la base de representación:\n\n=== \"Base binaria\"\n\n ```pycon\n >>> @basify(2)\n ... def add(a, b):\n ... return a + b\n ...\n\n >>> add(349, 125)#(1)!\n '0b111011010'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. $\\equiv$ `#!python bin(349+125)`\n\n=== \"Base octal\"\n\n ```pycon\n >>> @basify(8)\n ... def add(a, b):\n ... return a + b\n ...\n\n >>> add(349, 125)#(1)!\n '0o732'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. $\\equiv$ `#!python oct(349+125)`\n\n=== \"Base hexadecimal\"\n\n ```pycon\n >>> @basify(16)\n ... def add(a, b):\n ... return a + b\n ...\n\n >>> add(349, 125)#(1)!\n '0x1da'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. $\\equiv$ `#!python hex(349+125)`\n\n=== \"Sin base :octicons-circle-slash-24:\"\n\n ```pycon\n >>> @basify()#(1)!\n ... def add(a, b):\n ... return a + b\n ...\n \n >>> add(349, 125)#(2)!\n 474 \n ```\n { .annotate }\n \n 1. Se aplica la base por defecto :octicons-arrow-right-24: Base 10.\n 2. $349+125=474$\n\n ??? warning \"Uso de paréntesis\"\n \n En decoradores con parámetros que contengan valores por defecto, aunque no pasemos nada al propio decorador, es obligatorio el uso de paréntesis, ya que de otro modo obtendríamos un error:\n\n ```pycon hl_lines=\"1 10\"\n >>> @basify\n ... def add(a, b):\n ... return a + b\n ...\n \n >>> add(349, 125)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n add(349, 125)\n TypeError: basify..decorator() takes 1 positional argument but 2 were given\n ```\n\n Pero existe una forma más elaborada para poder resolver esto, y poder usar el decorador sin paréntesis:\n\n ```python hl_lines=\"1 18-19\"\n >>> def basify(_func=None, *, base: int = 10):#(1)!\n ... def decorator(func):\n ... def wrapper(*args, **kwargs):\n ... result = func(*args, **kwargs)\n ... match base:\n ... case 2:\n ... result = bin(result)\n ... case 8:\n ... result = oct(result)\n ... case 16:\n ... result = hex(result)\n ... case 10:\n ... result = result\n ... case _:\n ... result = None\n ... return result\n ... return wrapper\n ... if _func is not None and callable(_func):#(2)!\n ... return decorator(_func)\n ... return decorator#(3)!\n ...\n ```\n { .annotate }\n \n 1. El primer argumento de `basify()` es opcional y se utiliza para detectar si el decorador se ha aplicado sin paréntesis.\n 2. Si el decorador se ha aplicado sin paréntesis, se llama a `decorator()` directamente con la función a decorar.\n 3. Si el decorador se ha aplicado con paréntesis, se devuelve `decorator()` para que se aplique posteriormente a la función a decorar\n\n Ahora podríamos aplicar el decorador con o sin paréntesis indistintamente:\n\n ```pycon hl_lines=\"1\"\n >>> @basify\n ... def add(a, b):\n ... return a + b\n ...\n >>> add(349, 125)\n 474\n\n >>> @basify(base=16)\n ... def add(a, b):\n ... return a + b\n ...\n >>> add(349, 125)\n '0x1da'\n ```\n\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `deco-sort`\n\n### Funciones recursivas { #recursion }\n\nLa **recursividad** es el mecanismo por el cual una función se llama a sí misma.\n\nSi sólo tuviéramos esto en cuenta podría ocurrirnos algo así...\n\n```pycon\n>>> def yeah():\n... print('Yeah!')\n... yeah()\n...\n\n>>> yeah()\nYeah!\nYeah!\nYeah!\nYeah!\nYeah!\n... 2995 times\n\nCell In[1], line 3, in yeah()\n 1 def yeah():\n 2 print('Yeah!')\n----> 3 yeah()\n\nRecursionError: maximum recursion depth exceeded\n```\n\n!!! bug \"Límite de recursión\"\n\n Podemos observar que existe un número máximo de llamadas recursivas. Python controla esta situación por nosotros, ya que, de no ser así, podríamos deteriorar el funcionamiento del sistema consumiendo excesivos recursos.\n \nVeamos ahora un ejemplo:material-flash: concreto en el que tratamos de calcular una potencia $x^n$ de manera recursiva.\n\nLa idea detrás de esto es «sencilla» si manejamos ciertas nociones básicas de cálculo:\n\n$$\nx^n = \\begin{cases}\n 1 & \\text{si $n=0$}\\enspace (A)\\\\\n x \\cdot x^{n-1} & \\text{en otro caso}\\enspace (B)\n\\end{cases}\n$$\n\nCuando trabajamos con recursividad hay que detectar (al menos) dos casos:\n\n- [x] El caso base o _condición de parada_ $(A)$.\n- [x] El caso recursivo $(B)$.\n\nVeamos una posible implementación pensando en `base` $\\equiv x$ y `exponent` $\\equiv n$\n\n```pycon\n>>> def pow(base: int, exponent: int) -> int:\n... if exponent == 0:#(1)!\n... return 1\n... return base * pow(base, exponent - 1)#(2)!\n...\n\n>>> pow(2, 4)\n16\n\n>>> pow(3, 5)\n243\n```\n{ .annotate }\n\n1. Caso base :material-arrow-right-bold: condición de parada $(A)$.\n2. Caso recursivo $(B)$.\n\nLa «pila de llamadas» para el ejemplo de `#!python pow(2, 4)` sería la siguiente:\n\n``` mermaid\ngraph TD\n s((Start)) --> pow24[\"pow(2,4)\"]\n pow24 --> pow23[\"pow(2,3)\"]\n pow23 --> pow22[\"pow(2,2)\"]\n pow22 --> pow21[\"pow(2,1)\"]\n pow21 --> pow20{{\"pow(2,0)\"}}\n pow20 -.->|1| pow21\n pow21 -.->|2 * 1 = 2| pow22\n pow22 -.->|2 * 2 = 4| pow23\n pow23 -.->|2 * 4 = 8| pow24\n pow24 -.->|2 * 8 = 16| s\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `factorial-recursive`\n\nOtra aproximación a la recursividad se da en problemas donde tenemos que **procesar una secuencia de elementos**.\n\nSupongamos por ejemplo:material-flash: que nos piden **calcular la suma de las longitudes de una serie de palabras** definidas en una lista:\n\n```pycon\n>>> def get_size(words: list[str]) -> int:\n... if len(words) == 0:\n... return 0\n... return len(words[0]) + get_size(words[1:])\n...\n\n>>> words = ['this', 'is', 'recursive']\n>>> get_size(words)\n15\n```\n\n:material-check-all:{ .blue } La idea recursiva que hay detrás de esta implementación es que la longitud de todos los elementos de la lista es igual a la longitud del primer elemento más la longitud del resto.\n\n## Espacios de nombres { #namespaces }\n\n!!! quote \"Zen de Python\"\n\n Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those! \n\nLos **espacios de nombres** permiten definir **ámbitos** o **contextos** en los que **agrupar nombres de objetos**.\n\nLos espacios de nombres proporcionan un mecanismo de empaquetado, de tal forma que podamos tener incluso nombres iguales que no hacen referencia al mismo objeto (siempre y cuando estén en ámbitos distintos).\n\nCada función define su propio espacio de nombres y es diferente del espacio de nombres global aplicable a todo nuestro programa:\n\n![Dark image](images/functions/namespaces-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/functions/namespaces-light.svg#only-light)\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de aplicación de los espacios de nombres:\n\n=== \"Acceso global\"\n\n ```pycon\n >>> language = 'castellano'#(1)!\n \n >>> def catalonia():\n ... print(f'{language=}')#(2)!\n ...\n \n >>> language#(3)!\n 'castellano'\n \n >>> catalonia()#(4)!\n language='castellano'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Creación de variable global.\n 2. Acceso a variable global dentro de la función.\n 3. Comprobación de acceso a variable global en el contexto (espacio de nombres) global.\n 4. Comprobación de acceso a variable global en el contexto (espacio de nombres) local de la función.\n\n=== \"Acceso local\"\n\n ```pycon\n >>> language = 'castellano'#(1)!\n \n >>> def catalonia():\n ... language = 'catalan'#(2)!\n ... print(f'{language=}')\n ...\n \n >>> language#(3)!\n 'castellano'\n \n >>> catalonia()#(4)!\n language='catalan'\n \n >>> language#(5)!\n 'castellano'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Creación de variable global.\n 2. - Creación de variable local (independientemente de que se llame igual que la global).\n - Es posible modificar el valor de una variable global usando la sentencia [`global`](https://docs.python.org/3/reference/simple_stmts.html#global) aunque no es especialmente recomendable.\n 3. Comprobación de acceso a variable global en el contexto (espacio de nombres) global, antes de llamar a la función.\n 4. Comprobación de acceso a variable ~~global~~ local en el contexto (espacio de nombres) local de la función.\n 5. Comprobación de acceso a variable global en el contexto (espacio de nombres) global, después de llamar a la función.\n\n??? tip \"Contenido de los espacios de nombres\"\n\n Python permite acceder a todos los items existentes en los espacios de nombres de un programa:\n\n - [`locals()`](https://docs.python.org/3/library/functions.html#locals) devuelve un diccionario con los nombres de ~~variables~~ objetos y sus valores dentro del **espacio de nombres local**.\n - [`globals()`](https://docs.python.org/3/library/functions.html#globals) devuelve un diccionario con los nombres de ~~variables~~ objetos y sus valores dentro del **espacio de nombres global**.\n\n## Consejos para programar mejor { #programming-advices }\n\nChris Staudinger (cofundador de [Level Up Coding](https://blog.levelupcoding.com/)) compartió en su día [estos 7 consejos](https://twitter.com/chrisstaud/status/1631919411236831235) para mejorar nuestro código:\n\n
\n1. Las funciones deberían hacer una única cosa.(1)\n2. Utiliza nombres descriptivos y con significado.(2)\n3. No uses variables globales.(3)\n4. Refactoriza regularmente.(4)\n5. No utilices «números mágicos» o valores «hard-codeados».(5)\n6. Escribe lo que necesites ahora, no lo que pienses que podrías necesitar en el futuro.(6)\n7. Usa comentarios para explicar el «por qué» y no el «qué».(7)\n
\n1. :material-format-quote-open:_Por ejemplo, un mal diseño sería tener una única función que calcule el total de una cesta de la compra, los impuestos y los gastos de envío. Sin embargo esto se debería hacer con tres funciones separadas. Así conseguimos que el código sea más fácil de matener, reutilizar y depurar_:material-format-quote-close:\n2. :material-format-quote-open:_Los nombres autoexplicativos de variables y funciones mejoran la legibilidad del código. Por ejemplo – deberíamos llamar «total_cost» a una variable que se usa para almacenar el total de un carrito de la compra en vez de «x» ya que claramente explica su propósito_:material-format-quote-close:\n3. :material-format-quote-open:_Las variables globales pueden introducir muchos problemas, incluyendo efectos colaterales inesperados y errores de programación difíciles de trazar. Supongamos que tenemos dos funciones que comparten una variable global. Si una función cambia su valor la otra función podría no funcionar como se espera_:material-format-quote-close:\n4. :material-format-quote-open:_El código inevitablemente cambia con el tiempo, lo que puede derivar en partes obsoletas, redundantes o desorganizadas. Trata de mantener la calidad del código revisando y refactorizando aquellas zonas que se editan_:material-format-quote-close:\n5. :material-format-quote-open:_No es lo mismo escribir «99 * 3» que «price * quantity». Esto último es más fácil de entender y usa variables con nombres descriptivos haciéndolo autoexplicativo. Trata de usar constantes o variables en vez de valores «hard-codeados»_:material-format-quote-close:\n6. :material-format-quote-open:_Los programas simples y centrados en el problema son más flexibles y menos complejos_:material-format-quote-close:\n7. :material-format-quote-open:_El código limpio es autoexplicativo y por lo tanto los comentarios no deberían usarse para explicar lo que hace el código. En cambio, los comentarios debería usarse para proporcionar contexto adicional, como por qué el código está diseñado de una cierta manera_:material-format-quote-close:\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `num-in-interval`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `extract-evens`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `split-case`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `perfect`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `palindrome`\n6. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `count-vowels-recursive`\n7. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `pangram`\n8. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `cycle-alphabet`\n9. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `bubble-sort`\n10. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `consecutive-seq`\n11. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `magic-square`\n12. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `nested-add`\n13. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fibonacci-recursive`\n14. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `hyperfactorial`\n15. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fibonacci-generator`\n16. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `palindrome-recursive`\n17. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `deco-positive`\n18. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `slice-recursive`\n\n\n\n[^1]: Término para identificar el «algoritmo» o secuencia de instrucciones derivadas del procesamiento que corresponda.\n[^2]: Uno de los escenarios de múltiples sentencias de retorno en una función son las _cláusulas guarda_: una pieza de código que normalmente está al comienzo de la función y que comprueba una serie de condiciones para continuar o cortar la ejecución.\n[^3]: Fuente: [Real Python](https://realpython.com/documenting-python-code/#docstring-formats)\n[^4]: [NumPy](https://numpy.org/) es una biblioteca de Python que proporciona soporte para arrays multidimensionales y funciones matemáticas de alto rendimiento.\n[^5]: Epydoc es una adaptación de [Javadoc](https://es.wikipedia.org/wiki/Javadoc) un conocido sistema de documentación para Java.\n[^6]: Existen herramientas como [`mypy`](https://mypy-lang.org/) que sí se encargan de comprobar estas restricciones de tipos. Dispone de una [guía rápida para anotación de tipos](https://mypy.readthedocs.io/en/stable/cheat_sheet_py3.html).\n[^7]: Véase [paradigmas de programación](https://es.wikipedia.org/wiki/Paradigma_de_programaci%C3%B3n).\n[^8]: La función `#!python range()` es un tanto especial. Véase [este artículo](https://treyhunner.com/2018/02/python-range-is-not-an-iterator/) de Trey Hunner.\n[^9]: Cuando hablamos de «explicitar» un generador nos referimos a obtener todos sus valores de forma directa como una lista (o sucedáneo).\n[^10]: Siempre y cuando la «estructura» (de parámetros) de la función sea compatible con la definición de la función interior del decorador.\n" }, { "path": "docs/core/modularity/index.md", "content": "# Modularidad\n\nLa modularidad en programación es un principio clave que permite dividir un programa en partes más pequeñas, reutilizables y fáciles de mantener. En Python, esta modularidad se logra mediante el uso de funciones, la programación orientada a objetos (POO), el manejo de excepciones y la organización del código en módulos. Las funciones permiten encapsular tareas específicas, la POO facilita la creación de estructuras más complejas a través de clases y objetos, las excepciones ayudan a gestionar errores de manera controlada, y los módulos permiten organizar el código en archivos independientes que pueden ser reutilizados. En este capítulo, exploraremos cómo aplicar estos conceptos para construir programas más claros, escalables y robustos.\n" }, { "path": "docs/core/modularity/modules.md", "content": "---\nicon: material/view-module\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Modularidad\n - Módulos\n---\n\n# Módulos { #modules }\n\n![Banner](images/modules/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEscribir pequeños trozos de código puede resultar interesante para realizar determinadas pruebas o funcionalidades sencillas. Pero a la larga, **nuestros programas tenderán a crecer** y será necesario agrupar el código en piezas/artefactos más manejables.\n\n## Módulos { #modules }\n\nUn **módulo** en Python es simplemente un ^^fichero de texto^^ que contiene ^^código fuente^^. Permite evitar la repetición y favorece la reutilización.\n\nLos módulos pueden agruparse en carpetas denominadas **paquetes** mientras que estas carpetas, a su vez, pueden dar lugar a **librerías**.\n\n![Librerías paquetes y módulos](images/modules/library-package-module.svg)\n\nUn ejemplo de todo ello lo encontramos en la [librería estándar](https://docs.python.org/es/3/library/). Se trata de una librería que ya viene incorporada en Python y que, a su vez, dispone de una serie de paquetes que incluyen distintos módulos.\n\nUn caso concreto dentro de la `stdlib` (libería estándar) podría ser el del paquete `urllib` —para operaciones con URLs— que dispone de 5 módulos:\n\n![Paquete urllib](images/modules/stdlib-package-module.svg)\n\n### Importar un módulo completo { #full-import }\n\nPara hacer uso del código de otros módulos usaremos la sentencia `#!python import`. Permite importar el código y las variables de dicho módulo para tenerlas disponibles en nuestro programa.\n\nLa forma más sencilla de importar un módulo es `#!python import module` donde `module` es el nombre de otro fichero Python, sin la extensión `.py`.\n\nPartiremos del siguiente ejemplo:material-flash: donse se ha implementado un módulo para cálculos estadísticos:\n\n```python title=\"stats.py\"\ndef mean(*values: int | float) -> float:\n \"\"\"Calculate mean of values\"\"\"\n return sum(values) / len(values)\n\n\ndef std(*values: int | float) -> float:\n \"\"\"Calculate standard deviation of values\"\"\"\n m = mean(*values)\n p = sum((v - m) ** 2 for v in values)\n return (p / (len(values) - 1)) ** (1 / 2)\n```\n\nDesde otro fichero (_en principio en la misma carpeta_) podríamos importar el contenido de `stats.py` para hacer uso de sus funcionalidades:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> import stats\n\n>>> stats.mean(6, 3, 9, 5)#(1)!\n5.75\n>>> stats.std(6, 3, 9, 5)#(2)!\n2.5\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es necesario anteponer a la función `mean()` el [espacio de nombres](functions.md#namespaces) que define el módulo `stats`.\n2. Es necesario anteponer a la función `std()` el [espacio de nombres](functions.md#namespaces) que define el módulo `stats`.\n\n!!! info \"Librería estándar\"\n\n En el caso de utilizar un módulo de la librería estándar, basta con saber su nombre e importarlo directamente:\n\n ```python\n import os\n ```\n\n#### Ruta de búsqueda de módulos { #pythonpath }\n\nCuando importamos un módulo en Python el intérprete trata de encontrarlo (por orden) en las rutas definidas dentro de la variable `sys.path`.\n\nVeamos el contenido de la variable `sys.path` para el caso concreto de mi entorno de desarrollo:\n\n```pycon linenums=\"1\"\n>>> import sys\n\n>>> sys.path\n['/Users/sdelquin/code/personal/aprendepython/.venv/bin',\n '/Users/sdelquin/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python313.zip',\n '/Users/sdelquin/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python3.13',\n '/Users/sdelquin/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python3.13/lib-dynload',\n '',\n '/Users/sdelquin/code/personal/aprendepython/.venv/lib/python3.13/site-packages']\n```\n\n- L4 :material-arrow-right-bold: Comandos ejecutables del entorno virtual.\n- L5 :material-arrow-right-bold: Contiene módulos de la librería estándar en formato comprimido.\n- L6 :material-arrow-right-bold: Carpeta con módulos adicionales que no pueden estar comprimidos (por ejemplo, archivos compilados en C).\n- L7 :material-arrow-right-bold: Contiene las extensiones compartidas (`.so`, `.pyd`) que no pueden ejecutarse desde un ZIP.\n- L8 :material-arrow-right-bold: Representa el directorio (carpeta) actual.\n- L9 :material-arrow-right-bold: Paquetes instalados en el entorno virtual.\n\nPodemos **modificar la ruta de búsqueda** de paquetes Python. Para ello existen dos opciones:\n\n=== \"Mediante `PYTHONPATH`\"\n\n Modificando directamente la variable de entorno `PYTHONPATH`:\n\n ```bash\n export PYTHONPATH=/tmp\n ```\n\n Comprobamos que se ha modificado en `sys.path`:\n\n ```pycon hl_lines=\"5\"\n >>> import sys\n \n >>> sys.path\n ['/Users/sdelquin/code/personal/aprendepython-mkdocs/.venv/bin',\n '/tmp',\n '/Users/sdelquin/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python313.zip',\n '/Users/sdelquin/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python3.13',\n '/Users/sdelquin/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python3.13/lib-dynload',\n '',\n '/Users/sdelquin/code/personal/aprendepython-mkdocs/.venv/lib/python3.13/site-packages']\n ```\n\n=== \"Mediante `sys.path`\"\n\n Para ello accedemos directamente a la lista que está en el módulo `sys` de la librería estandar:\n\n ```pycon\n >>> import sys\n\n >>> sys.path.insert(0, '/tmp')#(1)!\n >>> sys.path[0]\n '/tmp'\n \n >>> sys.path.append('/tmp')#(2)!\n >>> sys.path[-1]\n '/tmp'\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Insertar por el principio.\n 2. Insertar por el final.\n\n!!! tip \"Orden de rutas\"\n\n El hecho de poner nuestra ruta al principio o al final de `sys.path` influye en la búsqueda, ya que si existen dos (o más módulos) que se llaman igual en nuestra ruta de búsqueda, Python usará el primero que encuentre.\n\n### Importar partes de un módulo { #partial-import }\n\nEs posible que no necesitemos todo aquello que está definido en `stats.py`. Por ejemplo:material-flash: sólo vamos a calcular medias. En este caso la importación se hace de manera diferente:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> from stats import mean\n\n>>> mean(6, 3, 9, 5)#(1)!\n5.75\n```\n{ .annotate }\n\n1. La función se utiliza sin ningún prefijo.\n\nEste esquema tiene el inconveniente de la **posible colisión de nombres**, en aquellos casos en los que tuviéramos algún objeto con el mismo nombre que el objeto que estamos importando. Para estas (u otras) situaciones Python permite usar **alias** a través de la sentencia `#!python as`:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> from stats import mean as avg\n\n>>> avg(6, 3, 9, 5)\n5.75\n```\n\nPara **importar varios objetos** (funciones en este caso) desde un mismo módulo, podemos especificarlos separados por comas en la misma línea:\n\n```pycon\n>>> from stats import mean, std\n```\n\nEs posible hacer `#!python from stats import *` pero estaríamos importando todos los componentes del módulo, cuando a lo mejor no es lo que necesitamos. A continuación una imagen que define bien este escenario:\n\n![Dark image](images/modules/import-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/modules/import-light.svg#only-light)\n\n## Paquetes { #packages }\n\nUn **paquete** es simplemente una **carpeta** que contiene ficheros `.py`. Además permite tener una jerarquía con más de un nivel de subcarpetas anidadas.\n\nPongamos un ejemplo:material-flash: creando un paquete `extramath` que contendrá dos módulos:\n\n- [x] `stats.py` para cálculos estadísticos.\n- [x] `ofrac.py` para operaciones auxiliares con fracciones.\n\nEl módulo `stats.py` ya se definió previamente [aquí](#full-import) y el código del módulo `ofrac.py` se presenta a continuación:\n\n```python title=\"ofrac.py\"\ndef gcd(a: int, b: int) -> int:\n \"\"\"Greatest common divisor through Euclides Algorithm\"\"\"\n while b > 0:\n a, b = b, a % b\n return a\n\n\ndef lcm(a: int, b: int) -> int:\n \"\"\"Least common multiple through Euclides Algorithm\"\"\"\n return a * b // gcd(a, b)\n```\n\nSi nuestro código principal va a estar en `main.py` (a primer nivel), la estructura de ficheros nos quedaría tal que así:\n\n
\n```\n.\n├── main.py(1)\n└── extramath(2)\n ├── ofrac.py(3)\n └── stats.py(4)\n\n1 directory, 3 files\n```\n
\n1. Punto de entrada de nuestro programa a partir del fichero `main.py`\n2. Carpeta que define el paquete `extramath`.\n3. Módulo para operaciones auxiliares de fracciones.\n4. Módulo para cálculos estadísticos.\n\nSi lo ponemos todo junto, nos quedaría un esquema como el siguiente:\n\n```mermaid\nflowchart LR\n subgraph Package\n E@{ shape: docs, label: \"extramath\"}\n end\n subgraph Module\n O@{ shape: delay, label: \"ofrac\"}\n S@{ shape: delay, label: \"stats\"}\n end\n subgraph Function\n gcd[\"gcd()\"]\n lcm[\"lcm()\"]\n mean[\"mean()\"]\n std[\"std()\"]\n end\n E --> O\n E --> S\n O --> gcd\n O --> lcm\n S --> mean\n S --> std\n```\n\n### Importar desde un paquete { #import-from-package }\n\nSi ya estamos en el fichero `main.py` (o a ese nivel) podremos hacer uso de nuestro paquete de la siguiente forma:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> from extramath import frac, stats#(1)!\n\n>>> frac.gcd(21, 35)#(2)!\n7\n\n>>> stats.mean(6, 3, 9, 5)#(3)!\n5.75\n```\n{ .annotate }\n\n1. Importar los módulos `frac` y `stats` del paquete `extramath` \n2. Uso de la función `gcd` que está definida en el módulo `frac` \n3. Uso de la función `mean` que está definida en el módulo `stats` \n\n## Programa principal { #main }\n\nCuando decidimos desarrollar un artefacto de software en Python, normalmente usamos distintos ficheros para ello. Algunos de esos ficheros se convertirán en [módulos](#modules), otros se englobarán en [paquetes](#packages) y existirá uno en concreto que será nuestro **punto de entrada**, también llamado **programa principal**.\n\nLa anatomía de un programa principal (habitualmente llamado `main.py`) es la siguiente:\n\n```python title=\"main.py\"\n# imports de la librería estándar\n# imports de librerías de terceros\n# imports de módulos propios\n\n# CÓDIGO PROPIO\n# ...\n\nif __name__ == '__main__':\n # punto de entrada real\n```\n\nSi queremos **ejecutar este fichero `main.py` desde línea de comandos**, tendríamos que hacer:\n\n```bash\npython main.py\n```\n\n### Punto de entrada { #entrypoint }\n\nTratemos de explicar cuál es el cometido de la sentencia: `#!python if __name__ == '__main__'`\n\nEsta condición permite, en el programa principal, diferenciar qué codigo se lanzará cuando el fichero se ejecuta directamente o cuando el fichero se importa desde otro lugar.\n\nLa variable `__name__` puede tomar dos posibles valores:\n\n- El nombre del módulo (o paquete) al **importar** el fichero.\n- El valor `#!python '__main__'` al **ejecutar** el fichero.\n\nVeamos el siguiente ejemplo:material-flash: con el programa `hello.py` y analicemos su comportamiento según el escenario escogido:\n\n```python title=\"hello.py\" linenums=\"1\"\nimport blabla\n\n\ndef myfunc():\n print('Inside myfunc')\n blabla.hi()\n\n\nif __name__ == '__main__':\n print('Entry point')\n myfunc()\n```\n\n![Dark image](images/modules/if-name-main-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/modules/if-name-main-light.svg#only-light)\n\n
\n\n- `#!python import hello`\n\n ---\n\n Se ejecutan las siguientes líneas (_desde arriba hacia abajo_):\n\n **L1**{.hl} :material-arrow-right-bold: se importa el módulo `blabla`. \n **L4**{.hl} :material-arrow-right-bold: se define la función `myfunc` y estará disponible para usarse. \n **L9**{.hl} :material-arrow-right-bold: **esta condición no se cumple**, ya que estamos ^^importando^^ y la variable especial `__name__` no toma ese valor. Con lo cual finaliza la ejecución.\n\n _:material-monitor-off: No hay salida por pantalla._{ .acc }\n\n- `#!bash python main.py`\n\n ---\n\n Se ejecutan las siguientes líneas (_desde arriba hacia abajo_):\n\n **L1**{.hl} :material-arrow-right-bold: se importa el módulo `blabla`. \n **L4**{.hl} :material-arrow-right-bold: se define la función `myfunc` y estará disponible para usarse. \n **L9**{.hl} :material-arrow-right-bold: **esta condición sí se cumple**, ya que estamos ejecutando directamente el fichero (_como programa principal_) y la variable especial `__name__` toma el valor `#!python '__main__'`. \n **L10**{.hl} :material-arrow-right-bold: _:material-monitor: Entry point_{ .acc } \n **L11**{.hl} :material-arrow-right-bold: llamada a la función `myfunc()`. \n **L5**{.hl} :material-arrow-right-bold: _:material-monitor: Inside myfunc_{ .acc } \n **L6**{.hl} :material-arrow-right-bold: llamada a la función `hi()` del módulo `blabla`.\n\n
\n" }, { "path": "docs/core/modularity/oop.md", "content": "---\nicon: material/temple-buddhist-outline\ntags:\n - Fundamentos del lenguaje\n - Modularidad\n - Programación orientada a objetos\n---\n\n# Objetos y clases { #oop }\n\n![Banner](images/oop/banner.jpg)\n/// caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nLa programación orientada a objetos ([POO](https://es.wikipedia.org/wiki/Programaci%C3%B3n_orientada_a_objetos)) o en sus siglas inglesas OOP es una manera de programar (paradigma) que permite llevar al código mecanismos similares a los utilizados con entidades de la vida real.\n\nAlgunos de sus beneficios son los siguientes:\n\n
\n\n- Encapsulamiento\n\n ---\n\n Permite **empaquetar**{.hl} el código dentro de una unidad (objeto) donde se puede determinar el ámbito de actuación.\n\n- Abstracción\n\n ---\n\n Permite **generalizar**{.hl} los tipos de objetos a través de las clases y simplificar el programa.\n\n- Herencia\n\n ---\n\n Permite **reutilizar**{.hl} código al poder heredar atributos y comportamientos de una clase a otra.\n\n- Polimorfismo\n\n ---\n\n Permite **crear**{.hl} múltiples objetos a partir de una misma pieza flexible de código.\n\n
\n\n## Objetos { #objects }\n\nUn **objeto** es una **estructura de datos personalizada** que contiene **datos** y **código**:\n\n- Los **datos** son _variables_ que reciben el nombre de **atributos** en POO.\n- El **código** son _funciones_ que reciben el nombre de **métodos** en POO.\n\nUn objeto representa una **instancia única** de alguna entidad (a través de los valores de sus atributos) e interactúa con otros objetos (o consigo mismo) a través de sus métodos:\n\n![Dark image](images/oop/bike-object-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/oop/bike-object-light.svg#only-light)\n\nPara crear un objeto primero debemos definir **la clase que lo contiene**. Podemos pensar en **la clase como el molde** con el que se crean nuevos objetos de ese tipo:\n\n![Dark image](images/oop/mold-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/oop/mold-light.svg#only-light)\n\n:material-check-all:{ .blue } En el **proceso de diseño de una clase** hay que tener en cuenta —entre otros— el **principio de responsabilidad única**[^1], intentando que los atributos y los métodos que contenga esa clase estén enfocados a un objetivo único y bien definido.\n\n### Creando clases { #making-classes }\n\nEmpecemos por crear nuestra **primera clase**. Durante todo este bloque pondremos ejemplos:material-flash: de [droides de la saga StarWars](https://en.wikipedia.org/wiki/Droid_(Star_Wars)).\n\n![Fork](images/oop/starwars-droids.jpg)\n(1)\n{ .annotate }\n\n1. :fontawesome-regular-copyright: [Astro Mech Droids](https://www.facebook.com/astromechdroids/)\n\nPara crear una clase en Python hay que utilizar la palabra reservada `#!python class` seguida del nombre de la clase:\n\n```pycon\n>>> class StarWarsDroid:#(1)!\n... pass#(2)!\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Los nombres de las clases se suelen escribir en **singular** y con formato [`CamelCase`](https://peps.python.org/pep-0008/#class-names).\n2. La sentencia `#!python pass` no hace nada, es simplemente un «placeholder».\n\n### Creando objetos { #making-objects }\n\nExisten multitud de droides en el universo StarWars. Una vez que hemos definido la clase genérica podemos crear **instancias/objetos** (droides) concretos:\n\n```pycon\n>>> c3po = StarWarsDroid()\n>>> r2d2 = StarWarsDroid()\n>>> bb8 = StarWarsDroid()\n```\n\n### Añadiendo métodos { #adding-methods }\n\nUn **método** es una función que forma parte de una clase o de un objeto. En su ámbito tiene acceso a otros métodos y atributos de la clase o del objeto al que pertenece.\n\nLa definición de un método (de instancia) es análoga a la de una función ordinaria, pero incorporando un primer parámetro [`self`](https://docs.python.org/3/faq/design.html#why-must-self-be-used-explicitly-in-method-definitions-and-calls) que hace referencia a la instancia del objeto actual.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: sobre los droides. Una de las acciones más sencillas que se pueden hacer sobre un droide es **encenderlo o apagarlo**. La implementación podría ser algo así:\n\n```pycon\n>>> class Droid:#(1)!\n... def switch_on(self):\n... print(\"Hi! I'm a droid. Can I help you?\")\n...\n... def switch_off(self):\n... print(\"Bye! I'm going to sleep\")\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Por simplicidad llamaremos `Droid` a la clase de aquí en adelante.\n\nAhora ya podríamos utilizar estos métodos recién creados:\n\n```pycon\n>>> k2so = Droid()\n\n>>> k2so.switch_on()\nHi! I'm a droid. Can I help you?\n\n>>> k2so.switch_off()\nBye! I'm going to sleep\n```\n\n!!! tip \"Orden de los métodos\"\n\n El orden de definición de métodos dentro de la clase —a priori— no es importante.\n\n### Añadiendo atributos { #adding-attributes }\n\nUn **atributo** no es más que una variable, un nombre al que asignamos un valor, con la particularidad de _vivir dentro de una clase o de un objeto_.\n\nSupongamos por ejemplo:material-flash: que queremos **guardar el estado del droide** (encendido/apagado):\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def switch_on(self):\n... self.power_on = True#(1)!\n... print(\"Hi! I'm a droid. Can I help you?\")\n...\n... def switch_off(self):\n... self.power_on = False#(2)!\n... print(\"Bye! I'm going to sleep\")\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Para que una variable se convierta en atributo de un objeto, debemos usar el prefijo `self.`\n2. Modificamos el valor del atributo en función del método.\n\nProbemos este código para ver su comportamiento:\n\n```pycon\n>>> k2so = Droid()\n\n>>> k2so.switch_on()\nHi! I'm a droid. Can I help you?\n>>> k2so.power_on\nTrue\n\n>>> k2so.switch_off()\nBye! I'm going to sleep\n>>> k2so.power_on\nFalse\n```\n\n### Inicialización { #init }\n\nExiste un **método especial** que se ejecuta cuando creamos una instancia de un objeto. Este método es `#!python __init__` y nos permite asignar atributos y realizar operaciones con el objeto en el momento de su creación. También es ampliamente conocido como el **constructor**.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de este método con nuestros droides en el que únicamente guardaremos el nombre del droide como un atributo del objeto:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str):#(1)!\n... print('Running __init__')#(2)!\n... self.name = name#(3)!\n...\n\n>>> bb8 = Droid('BB-8')#(4)!\nRunning __init__\n\n>>> bb8.name#(5)!\n'BB-8'\n```\n{ .annotate }\n\n1. - El constructor recibe el nombre del droide.\n - Obviamente también recibe `#!python self` pero eso es generalizado.\n2. Este mensaje es únicamente a efectos académicos.\n3. Creamos un atributo y le asignamos el nombre indicado en el parámetro.\n4. Al «llamar» a la clase se está invocando el método `#!python __init__()`\n5. Ahora tendremos acceso al atributo `name` del objeto creado en el constructor.\n\nEs importante tener en cuenta que si no usamos `#!python self` estaremos creando una variable local en vez de un atributo del objeto:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str):\n... name = name # 🤔\n...\n\n>>> bb8 = Droid('BB-8')\n\n>>> bb8.name\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[3], line 1\n bb8.name\nAttributeError: 'Droid' object has no attribute 'name'\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `mobile-phone`\n\n## Atributos { #attributes }\n\nEn esta sección se tratará en profundidad todo lo relacionado con los atributos.\n\n### Acceso directo { #direct-access }\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: vemos que, aunque el atributo `name` se ha creado en el constructor de la clase, también podemos modificarlo desde «fuera» con un acceso directo:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str):\n... self.name = name\n...\n\n>>> droid = Droid('C-3PO')\n\n>>> droid.name\n'C-3PO'\n\n>>> droid.name = 'waka-waka'#(1)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Esto sería válido.\n\nPython nos permite **añadir atributos dinámicamente** a un objeto incluso después de su creación:\n\n```pycon\n>>> droid.manufacturer = 'Cybot Galactica'\n>>> droid.height = 1.77\n```\n### Propiedades { #properties }\n\nAunque el uso de propiedades puede ir destinado a la «privacidad» de ciertos atributos, lo cierto es que en la mayoría de ocasiones, las utilizamos como **valores calculados**.\n\nMediante el [decorador](functions.md#decorators) `#!python @property` indicamos que un método se convierte en propiedad.\n\nA modo de ejemplo:material-flash:, supongamos que **la altura del periscopio** de los [droides astromecánicos](https://www.astromech.com.es/) se calcula siempre como un ^^porcentaje de su altura^^:\n\n```pycon\n>>> class AstromechDroid:\n... def __init__(self, name: str, height: float):#(1)!\n... self.name = name\n... self.height = height\n...\n... @property#(2)!\n... def periscope_height(self) -> float:#(3)!\n... return 0.3 * self.height#(4)!\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. El constructor recibe el _nombre del droide_ y su _altura_.\n2. Indicamos la creación de una propiedad.\n3. Se aplica sobre un método que devuelve la altura del periscopio del droide (valor _flotante_).\n4. 30% de la altura del droide.\n\nAhora veamos su aplicación práctica:\n\n```pycon\n>>> droid = AstromechDroid('R2-D2', 1.05)\n>>> droid.periscope_height#(1)!\n0.315\n```\n{ .annotate }\n\n1. El acceso se realiza **como una atributo**, no se «llama» al método.\n\nUna propiedad **no puede modificarse**[^2]:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> droid.periscope_height = 0.645\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 1\n droid.periscope_height = 0.645\nAttributeError: property 'periscope_height' of 'AstromechDroid' object has no setter\n```\n\nLas propiedades **no pueden recibir parámetros** ya que ni siquiera pueden ser invocadas:\n\n```pycon hl_lines=\"17\"\n>>> class AstromechDroid:\n... def __init__(self, name: str, height: float):\n... self.name = name\n... self.height = height\n...\n... @property\n... def periscope_height(self, from_ground: bool = False) -> float:\n... height_factor = 1.3 if from_ground else 0.3\n... return height_factor * self.height\n...\n>>> droid = AstromechDroid('R2-D2', 1.05)\n\n>>> droid.periscope_height(from_ground=True)#(1)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[3], line 1\n droid.periscope_height(from_ground=True)\nTypeError: 'float' object is not callable\n```\n{ .annotate }\n\n1. En este caso tendríamos que implementar un método para resolver el escenario planteado.\n\n!!! tip \"Valores calculados\"\n\n La ventaja de usar valores calculados sobre simples atributos es que el cambio de valor en un atributo no asegura que actualicemos otro atributo, y además siempre podremos modificar directamente el valor del atributo, con lo que podríamos obtener efectos colaterales indeseados.\n\n#### Cacheando propiedades { #caching-properties }\n\nEn los casos anteriores hemos creado una propiedad que calcula el alto del periscopio de un droide astromecánico a partir de su altura. El «coste» de este cálculo es bajo, pero imaginemos por un momento que fuera muy alto. Si cada vez que accedemos a dicha propiedad tenemos que realizar ese cálculo, estaríamos siendo muy ineficientes (en el caso de que la altura del droide no cambiara).\n\nA continuación se muestra un ejemplo:material-flash: en el que usamos **cacheado de propiedades** para evitar ciertos cálculos innecesarios:\n\n```pycon\n>>> class AstromechDroid:\n... def __init__(self, name: str, height: float):\n... self.name = name\n... self.height = height#(1)!\n...\n... @property\n... def height(self) -> float:\n... return self._height#(2)!\n...\n... @height.setter#(3)!\n... def height(self, height: float) -> None:\n... self._height = height#(4)!\n... self._periscope_height = None#(5)!\n...\n... @property\n... def periscope_height(self) -> float:\n... if self._periscope_height is None:#(6)!\n... print('Calculating periscope height...')\n... self._periscope_height = 0.3 * self.height\n... return self._periscope_height#(6)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Lo que ocurre aquí es que se hace una llamada al «setter» `#!python @height.setter`.\n2. Se utiliza un atributo `_height` para fijar la altura (de forma interna).\n3. El [decorador](functions.md#decorators) `#!python @height.setter` hace que el método se llame cuando se asigne un valor al atributo `height`.\n4. Modificación del atributo `_height` mediante el «setter».\n5. Cuando la altura del droide cambia, es necesario **invalidar la caché**.\n6. Sólo si se ha invalidado la caché se recalcula la altura del periscopio.\n7. Se devuelve el atributo (interno) que lleva la altura del periscopio.\n\nProbemos ahora la implementación diseñada:\n\n```pycon\n>>> droid = AstromechDroid('R2-D2', 1.05)\n\n>>> droid.periscope_height#(1)!\nCalculating periscope height...\n0.315\n>>> droid.periscope_height#(2)!\n0.315\n\n>>> droid.height = 1.15\n\n>>> droid.periscope_height#(3)!\nCalculating periscope height...\n0.345\n>>> droid.periscope_height#(4)!\n0.345\n```\n{ .annotate }\n\n1. La altura del droide ha cambiado (asignación en el constructor), por lo tanto se recalcula la altura del periscopio.\n2. La altura del droide no ha cambiado, por lo tanto se devuelve la altura del periscopio precalculada.\n3. La altura del droide ha cambiado (asignación manual), por lo tanto se recalcula la altura del periscopio.\n4. La altura del droide no ha cambiado, por lo tanto se devuelve la altura del periscopio precalculada.\n\n### Ocultando atributos { #hide-attributes }\n\nPython tiene una convención sobre aquellos atributos que queremos hacer **«privados»** (u ocultos): comenzar el nombre con doble subguión `__`\n\nA continuación se presenta un ejemplo:material-flash: ocultando el nombre del droide:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str):\n... self.__name = name\n...\n```\n\nA la hora de acceder a este atributo obtendríamos un error:\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> droid = Droid('BC-44')\n\n>>> droid.__name\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n droid.__name\nAttributeError: 'Droid' object has no attribute '__name'\n```\n\nLo que realmente ocurre tras el telón se conoce como «name mangling» y consiste en modificar el nombre del atributo ^^incorporando la clase como un prefijo^^. Sabiendo esto podemos acceder al valor del atributo supuestamente privado:\n\n```pycon\n>>> droid._Droid__name\n'BC-44'\n```\n\n### Atributos de clase { #class-attributes }\n\nHasta ahora hemos visto _atributos de objeto_ pero también es posible crear **atributos de clase**. Estos ^^serán asumidos por todos los objetos^^ instanciados a partir de dicha clase.\n\nA modo de ejemplo:material-flash: podemos suponer que **todos los droides están diseñados para que obedezcan a su dueño**. Esto lo podemos conseguir a nivel de clase, salvo que ese comportamiento se quisiera sobreescribir:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... obeys_owner = True#(1)!\n...\n\n>>> good_droid = Droid()\n>>> good_droid.obeys_owner#(2)!\nTrue\n\n>>> t1000 = Droid()\n>>> t1000.obeys_owner\nTrue\n>>> t1000.obeys_owner = False#(3)!\n>>> t1000.obeys_owner\nFalse\n\n>>> Droid.obeys_owner#(4)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Un atributo de clase se define dentro de la clase asignándole un valor inicial.\n - Habitualmente van **antes que los métodos**.\n2. Cualquier objeto creado contendrá este atributo de clase.\n3. Python permite la modificación del atributo de clase (para una instancia concreta).\n4. El cambio no afecta a nivel global de la clase.\n\n!!! tip \"Acceso\"\n\n Los atributos de clase son accesibles tanto desde la clase como desde las instancias creadas.\n\nHay que tener en cuenta lo siguiente:\n\n1. Si modificamos un atributo de clase desde un objeto, sólo modificamos el valor en el objeto y no en la clase.\n2. Si modificamos un atributo de clase desde una clase, **modificamos el valor en todos los objetos pasados y futuros**.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de este segundo caso:\n\n```pycon hl_lines=\"13\"\n>>> class Droid:\n... obeys_owner = True\n...\n\n>>> droid1 = Droid()\n>>> droid1.obeys_owner\nTrue\n\n>>> droid2 = Droid()\n>>> droid2.obeys_owner\nTrue\n\n>>> Droid.obeys_owner = False#(1)!\n\n>>> droid1.obeys_owner\nFalse\n>>> droid2.obeys_owner\nFalse\n\n>>> droid3 = Droid()\n>>> droid3.obeys_owner\nFalse\n```\n{ .annotate }\n\n1. Cambia pasado y futuro.\n\nLa ^^explicación de este fenómeno^^ es la siguiente :material-arrow-right-bold: Todas las instancias (pasadas y futuras) del droide tienen un «atributo» `obeys_owner` que «apunta» a la misma zona de memoria que la del atributo `obeys_owner` de la clase:\n\n```pycon\n>>> id(Droid.obeys_owner)\n4385213672\n>>> id(droid1.obeys_owner)\n4385213672\n>>> id(droid2.obeys_owner)\n4385213672\n>>> id(droid3.obeys_owner)\n4385213672\n```\n\n![Dark image](images/oop/obeys-owner1-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/oop/obeys-owner1-light.svg#only-light)\n\nSupongamos que tras el cambio «global» de `obeys_owner` lo que buscamos es que **sólo se modifiquen los droides futuros pero no los pasados**.\n\nPara poder abordar este escenario debemos recurrir a ^^atributos de instancia^^:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... obeys_owner = True\n...\n... def __init__(self):\n... self.obeys_owner = Droid.obeys_owner#(1)!\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. En este punto se crea un atributo propio del objeto creado, que toma el valor del atributo de clase, pero se desvincula de su posición de memoria.\n\nAhora veamos cuál es su comportamiento:\n\n```pycon hl_lines=\"9\"\n>>> droid1 = Droid()\n>>> droid1.obeys_owner\nTrue\n\n>>> droid2 = Droid()\n>>> droid2.obeys_owner\nTrue\n\n>>> Droid.obeys_owner = False\n\n>>> droid1.obeys_owner\nTrue\n>>> droid2.obeys_owner\nTrue\n\n>>> droid3 = Droid()\n>>> droid3.obeys_owner\nFalse\n```\n\n![Dark image](images/oop/obeys-owner2-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/oop/obeys-owner2-light.svg#only-light)\n\n## Métodos { #methods }\n\nEn esta sección se tratará en profundidad todo lo relacionado con los métodos.\n\n### Métodos de instancia { #instance-methods }\n\nUn **método de instancia** es un método que ^^accede o modifica el estado del objeto^^ al que hace referencia. Recibe `#!python self` como primer parámetro, el cual se convierte en el propio objeto sobre el que estamos trabajando. Python envía este argumento de forma transparente: no hay que pasarlo como argumento.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que, además del constructor, creamos un método de instancia para hacer que un droide se mueva:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str):#(1)!\n... self.name = name\n... self.covered_distance = 0\n...\n... def move_up(self, steps: int) -> None:#(2)!\n... self.covered_distance += steps\n... print(f'Moving {steps} steps')\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. El constructor también es un método de instancia.\n2. Método de instancia para mover el droide.\n\nVeamos su comportamiento:\n\n```pycon\n>>> droid = Droid('C1-10P')\n\n>>> droid.move_up(10)\nMoving 10 steps\n```\n\n#### Propiedades vs Métodos { #properties-vs-methods }\n\nEs razonable plantearse cuándo usar [propiedades](#properties) o cuándo usar [métodos de instancia](#instance-methods). Si la implementación requiere de parámetros, no hay confusión, necesitamos usar métodos.\n\nPero más allá de esto, no existe una respuesta clara y concisa a la pregunta. Aunque sí podemos dar algunas «pistas» para saber cuándo usar propiedades o cuándo usar métodos:\n\n![Dark image](images/oop/properties-vs-methods-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/oop/properties-vs-methods-light.svg#only-light)\n\n### Métodos de clase { #class-methods }\n\nUn **método de clase** es un método que ^^accede o modifica el estado de la clase^^ a la que hace referencia. Recibe `#!python cls` como primer parámetro, el cual se convierte en la propia clase (una referencia) sobre la que estamos trabajando. Python envía este argumento de forma transparente. La identificación de estos métodos se completa aplicando el [decorador](./functions.md#decorators) `#!python @classmethod` a la función.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que implementamos un _método de clase_ que **muestra el número de droides creados**:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... count = 0#(1)!\n...\n... def __init__(self):\n... Droid.count += 1#(2)!\n...\n... @classmethod#(3)!\n... def get_total_droids(cls) -> None:#(4)!\n... print(f'{cls.count} droids built so far!')#(5)!\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Se trata de una variable de clase.\n2. Incrementamos la variable de clase cada vez que se «construye» nuevo droide.\n3. Uso del decorador que define un método de clase.\n4. Los métodos de clase siempre reciben como primer parámetro `cls` haciendo referencia a la propia clase.\n5. Accedemos a la cuenta de droides construidos.\n\nProbemos el código anterior:\n\n```pycon\n>>> droid1 = Droid()\n>>> droid2 = Droid()\n>>> droid3 = Droid()\n\n>>> Droid.get_total_droids()\n3 droids built so far!\n```\n\n### Métodos estáticos { #static-methods }\n\nUn **método estático** es un método que ^^no «debería» modificar el estado del objeto ni de la clase^^. No recibe ningún parámetro especial. La identificación de estos métodos se completa aplicando el [decorador](./functions.md#decorators) `#!python @staticmethod` a la función.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que creamos un método estático para devolver **las categorías de droides** que existen en _StarWars_:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str):\n... self.name = name\n...\n... @staticmethod#(1)!\n... def get_droid_categories() -> tuple[str]:#(2)!\n... return ('MESSENGER', 'ASTROMECH', 'POWER', 'PROTOCOL')\n...\n\n>>> Droid.get_droid_categories()\n('MESSENGER', 'ASTROMECH', 'POWER', 'PROTOCOL')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Uso del decorador para especificar que es un método estático.\n2. El método no recibe ningún parámetro especial.\n\n#### Decoradores en clases { #class-decorators }\n\nHay escenarios en los que puede interesar aplicar decoradores propios en métodos de una clase. El enfoque es el mismo que ya se ha visto en la sección de [decoradores](functions.md#decorators) pero con ciertos matices. Un decorador dentro de una clase debe ser un **método estático**.\n\nA continuación veremos un ejemplo:material-flash: en el que creamos un decorador **para comprobar que el droide está encendido** antes de realizar determinadas operaciones:\n\n```pycon hl_lines=\"6-14\"\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str):\n... self.name = name\n... self.powered = False\n...\n... @staticmethod#(1)!\n... def power_required(method):#(2)!\n... def wrapper(self, *args, **kwargs):#(3)!\n... if self.powered:#(4)!\n... return method(self, *args, **kwargs)#(5)!\n... else:\n... print('Droid must be powered to perform this action!')\n... return None\n... return wrapper\n...\n... def power_on(self):\n... self.powered = True\n...\n... def power_off(self):\n... self.powered = False\n...\n... @power_required#(6)!\n... def greet(self):\n... print(f\"Hi there! I'm {self.name} at your service\")\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Un decorador debe ser un método estático.\n2. - Habitualmente usamos `func` como parámetro.\n - En este caso tiene sentido usar `method` ya que es una clase.\n - Al fin y al cabo sólo son convenciones.\n3. Es un «wrapper» habitual.\n4. Sólo se llamará al método decorado si el droide está encendido.\n5. - :fontawesome-solid-triangle-exclamation:{ .yellow } **Sólo en este caso** la llamada al método cambia.\n - `#!python self.method(*args, **kwargs)` :material-arrow-right-bold: `#!python method(self, *args, **kwargs)`\n - De no hacerlo así obtendríamos un error: `AttributeError: 'Droid' object has no attribute 'method'`\n6. Aplicamos el decorador sobre este método.\n\nVamos ahora a poner en funcionamiento el código anterior y comprobar que el decorador está funcionando correctamente:\n\n```pycon\n>>> droid = Droid('B1')\n\n>>> droid.greet()#(1)!\nDroid must be powered to perform this action!\n\n>>> droid.power_on()\n\n>>> droid.greet()#(2)!\nHi there! I'm B1 at your service\n```\n{ .annotate }\n\n1. El droide está apagado.\n2. El droide está encendido.\n\n!!! tip \"Encapsulamiento\"\n\n El decorador también se podría implementar fuera de la clase. Por una cuestión de encapsulamiento podría tener sentido dejarlo **dentro de la clase como método estático**.\n\n### Métodos mágicos { #magic-methods }\n\nCuando escribimos `#!python 'hello world' * 3` ¿cómo sabe el objeto `#!python 'hello world'` lo que debe hacer para multiplicarse con el objeto entero `#!python 3`? O dicho de otra forma, ¿cuál es la implementación del operador `*` para «strings» e «int»? En valores numéricos puede parecer evidente (siguiendo los operadores matemáticos clásicos), pero no es así para otros objetos. La solución que proporciona Python para estas (y otras) situaciones son los **métodos mágicos**.\n\nLos métodos mágicos empiezan y terminan por doble subguión `__` (es por ello que también se les conoce como «dunder-methods»). Uno de los «dunder-methods» más famosos ya lo hemos visto y es el constructor de la clase: `#!python __init__()`.\n\n:material-check-all:{ .blue } Los métodos mágicos se «disparan» ~~automágicamente~~ automáticamente cuando utilizamos ciertas estructuras y expresiones del lenguaje.\n\n#### Operadores { #magic-operators }\n\nPara el caso de los operadores también existe un método mágico asociado (que podemos personalizar). Por ejemplo:material-flash: la **comparación de dos objetos** lanza el método mágico `#!python __eq__()`:\n\n```mermaid\nflowchart LR\n code[\"a == b\"] --->|⚡| eq[\"__eq__\"]\n```\n\nExtrapolando esta idea a nuestro universo _StarWars_, podríamos establecer que **dos droides son iguales si su nombre es igual**, independientemente de que tengan distintos números de serie:\n\n```pycon hl_lines=\"6-7\"\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str, serial_number: int):\n... self.name = name\n... self.serial_number = serial_number\n...\n... def __eq__(self, droid: Droid) -> bool:#(1)!\n... return self.name == droid.name#(2)!\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Para evitar un error de tipo (en la anotación) `NameError: name 'Droid' is not defined` es necesario importar esto: `#!python from __future__ import annotations`\n2. La comparación se realiza a nivel de nombre de droide.\n\n!!! warning \"name is not defined\"\n\n Para evitar errores de tipo (en la anotación) del estilo `NameError: name 'Droid' is not defined` es necesario:\n\n ```python\n from __future__ import annotations\n ```\n\nComprobemos entonces si dos droides son iguales:\n\n```pycon\n>>> droid1 = Droid('C-3PO', 43974973242)\n>>> droid2 = Droid('C-3PO', 85094905984)\n\n>>> droid1 == droid2#(1)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. Llamada implícita a: `#!python droid1.__eq__(droid2)`\n\n¿Pero qué pasaría si tratamos de comparar un droide con «cualquier otra cosa»?\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> droid1 == 'C-3PO'\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[8], line 1\n droid1 == 'C-3PO'\n Cell In[1], line 7 in __eq__\n return self.name == droid.name\nAttributeError: 'str' object has no attribute 'name'\n```\n\nObtendremos un error ya que un objeto de tipo «string» no dispone de un atributo `name`. Para resolver esto debemos cribar el objeto que vamos a comparar en función de su naturaleza:\n\n```pycon hl_lines=\"7\"\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str, serial_number: int):\n... self.name = name\n... self.serial_number = serial_number\n...\n... def __eq__(self, other) -> bool:\n... if isinstance(other, Droid):#(1)!\n... return self.name == other.name\n... return False\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Si es un droide lo tratamos como tal, en otro caso, los objetos no pueden ser iguales.\n\nAhora se puede comprobar que todo funciona según lo esperado:\n\n```pycon hl_lines=\"7-8\"\n>>> droid1 = Droid('C-3PO', 43974973242)\n>>> droid2 = Droid('C-3PO', 85094905984)\n\n>>> droid1 == droid2\nTrue\n\n>>> droid1 == 'C-3PO'\nFalse\n```\n\nA continuación se presenta una tabla con métodos mágicos para operadores:\n\n
\n
\n\n- Operadores de comparación\n\n ---\n\n | Operador | Método mágico |\n | --- | --- |\n | :material-code-equal: | `#!python __eq__` |\n | :material-code-not-equal: | `#!python __ne__` |\n | :material-code-less-than: | `#!python __lt__` |\n | :material-code-greater-than: | `#!python __gt__` |\n | :material-code-less-than-or-equal: | `#!python __le__` |\n | :material-code-greater-than-or-equal: | `#!python __ge__` |\n \n- Operadores aritméticos\n\n ---\n\n | Operador | Método mágico |\n | --- | --- |\n | :material-plus-box: | `#!python __add__` |\n | :material-minus-box: | `#!python __sub__` |\n | :material-multiplication-box: | `#!python __mul__` |\n | :material-slash-forward-box: | `#!python __truediv__`(1) |\n | :material-percent-box: | `#!python __mod__` |\n | :material-exponent-box: | `#!python __pow__` |\n\n
\n
\n1. La división entera `//` lanza el método mágico `#!python __floordiv__`\n\n!!! tip \"Métodos especiales\"\n\n Los métodos mágicos no sólo están restringidos a operadores de comparación o aritméticos. Existen muchos otros en la documentación oficial de Python, donde son llamados [métodos especiales](https://docs.python.org/es/3/reference/datamodel.html#special-method-names).\n\nVeamos otro ejemplo:material-flash: en el que **«sumamos» dos droides** (_esto se podría ver como una fusión_). Supongamos que la suma de dos droides implica: **a)** que el nombre del droide resultante es la concatenación de los nombres de los droides de entrada; **b)** que la energía del droide resultante es la suma de la energía de los droides de entrada:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str, power: int):\n... self.name = name\n... self.power = power\n...\n... def __add__(self, other):\n... if isinstance(other, Droid):\n... new_power = self.power + other.power#(1)!\n... elif isinstance(other, int):\n... new_power = self.power + other#(2)!\n... else:\n... new_power = self.power#(3)!\n... return Droid(self.name, new_power)\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Suma de droide con droide.\n2. Suma de droide con entero.\n3. Suma de droide con cualquier otro tipo de dato.\n\nProbamos ahora el operador en distintos escenarios:\n\n```pycon\n>>> droid1 = Droid('L3-37', 75)\n>>> droid2 = Droid('M5-BZ', 47)\n\n>>> droid = droid1 + droid2\n>>> droid.power\n122\n\n>>> droid = droid1 + 25\n>>> droid.power\n100\n\n>>> droid = droid2 + 'starwars'\n>>> droid.power\n47\n```\n\n#### `__str__` { #str }\n\nUno de los métodos mágicos más utilizados es `#!python __str__` y permite establecer la forma en la que un objeto es representado como _cadena de texto_.\n\nSiguiendo con el ejemplo:material-flash: del droide, veamos una implementación de este método:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str, serial_number: int):\n... self.serial_number = serial_number\n... self.name = name\n...\n... def __str__(self):#(1)!\n... return f'🤖 Droid \"{self.name}\" serial-no {self.serial_number}'\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Este método **siempre** debe devolver un `#!python str`.\n\nExisten tres ocasiones en las que se «dispara» el método mágico `#!python __str__()`:\n\n```pycon\n>>> print(droid)#(1)!\n🤖 Droid \"K-2SO\" serial-no 8403898409432\n\n>>> str(droid)#(2)!\n'🤖 Droid \"K-2SO\" serial-no 8403898409432'\n\n>>> f'Droid --> {droid}'#(3)!\n'Droid --> 🤖 Droid \"K-2SO\" serial-no 8403898409432'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Imprimir el valor de un objeto.\n2. Convertir a cadena de texto.\n3. Interpolar un «f-string».\n\n#### `__repr__` { #repr }\n\n¿Por qué sale esto al ver el contenido de un objeto en un intérprete interactivo de Python ❯❯❯?\n\n```pycon\n>>> droid\n<__main__.Droid object at 0x1052bb380>\n```\n\nPorque el método mágico que se ejecuta cuando mostramos un objeto en el intérprete es `#!python __repr__`(1) y suele estar más enfocado a una representación «técnica» del mismo.\n{ .annotate }\n\n1. También cuando usamos la función «built-in» `#!python repr()`.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fraction`\n\n#### Gestores de contexto { #context-manager }\n\nOtra de las aplicaciones interesantes de los métodos mágicos/especiales son los **gestores de contexto**. Un gestor de contexto permite aplicar una serie de **acciones a la entrada y a la salida** del bloque de código que engloba.\n\nHay dos métodos que son utilizados para implementar los gestores de contexto:\n\n| Método | Descripción |\n| --- | --- |\n| `__enter__` | :material-download-network: Acciones que se llevan a cabo al entrar al contexto. |\n| `__exit__` | :material-upload-network: Acciones que se llevan a cabo al salir al contexto. |\n\nPodemos encontrar gestores de contexto...\n\n=== \"... que no devuelven nada\"\n\n A continuación se presenta un ejemplo:material-flash: que muestra mensajes al comienzo y al final del contexto:\n\n ```pycon\n >>> class Greeting:#(1)!\n ... def __enter__(self):#(2)!\n ... print('Dear user, welcome to this context manager 👋')\n ...\n ... def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):#(3)!\n ... print('Bye bye! Have a nice day 🌻')\n ...\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Se trata de una clase como otra cualquiera.\n 2. Acciones a realizar a la entrada del contexto.\n 3. - Acciones a realizar a la salida del contexto.\n - Es obligatorio definir los parámetros para control de excepciones: `exc_type` contendrá el tipo de la excepción, `exc_value` el valor de la excepción y `exc_traceback` la traza de la excepción.\n - Si el contexto terminó sin ningún error, los argumentos anteriores valdrán `#!python None`.\n\n Ahora podemos probar nuestro gestor de contexto:\n\n ```pycon\n >>> with Greeting():\n ... items = [i**2 for i in range(10)]\n ... print(items)\n ...\n Dear user, welcome to this context manager 👋\n [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]\n Bye bye! Have a nice day 🌻\n ```\n\n=== \"... que devuelven un objeto\"\n\n A continuación se presenta un ejemplo:material-flash: que borra el rastro de un droide.\n\n Lo primero será definir la clase del droide:\n\n ```pycon\n >>> class Droid:\n ... def __init__(self, name: str):\n ... self.name = name\n ... self.steps = []\n ...\n ... def move(self, x: int, y: int) -> None:\n ... self.steps.append((x, y))\n ...\n ```\n \n Ahora crearemos el gestor de contexto en sí mismo:\n\n ```pycon\n >>> class LazyDroid:\n ... def __init__(self, name: str):#(1)!\n ... self.droid = Droid(name)\n ...\n ... def __enter__(self):#(2)!\n ... return self.droid\n ...\n ... def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):\n ... self.droid.steps.clear()\n ...\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Los gestores de contexto también puede incluir constructor.\n 2. Devolvemos el droide creado.\n 3. Borramos sus pasos.\n\n Por último probemos la implementación:\n\n ```pycon\n >>> with LazyDroid('KT-QT') as droid:\n ... droid.move(3, 7)\n ... droid.move(4, 4)\n ... droid.move(2, 9)\n ... droid.move(5, 1)\n ...\n >>> droid.steps#(1)!\n [] \n ```\n { .annotate }\n \n 1. Los pasos se han borrado gracias al gestor de contexto.\n\n## Herencia { #inheritance }\n\nLa herencia es un mecanismo de OOP que consiste en construir una nueva clase partiendo de otra ya existente, añadiendo o modificando ciertos aspectos. La herencia se considera una buena práctica de programación tanto para reutilizar código como para realizar generalizaciones.\n\nSe denomina **clase base** a la clase desde la que se hereda y **subclase** a la clase que ha heredado:\n\n![Inheritance](images/oop/inheritance.svg)\n\n### Mecanismo de herencia { #inheritance-mecanism }\n\nPara que una clase «herede» de otra, basta con indicar la clase base entre paréntesis en la definición de la subclase.\n\nEmpecemos con un ejemplo:material-flash: sencillo en el que un _droide de protocolo_ hereda de un _droide_:\n\n```pycon\n>>> class Droid:#(1)!\n... pass#(2)!\n...\n\n>>> class ProtocolDroid(Droid):#(3)!\n... pass#(4)!\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Clase base.\n2. Por simplicidad no se ha añadido ningún código en la clase.\n3. Subclase.\n4. Por simplicidad no se ha añadido ningún código en la clase.\n\nHecho esto, podemos comprobar que realmente se cumple la herencia:\n\n```pycon\n>>> issubclass(ProtocolDroid, Droid)#(1)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. ¿Es `ProtocolDroid` una subclase de `Droid`? :material-check-circle:{.green}\n\nVamos ahora a añadir cierta funcionalidad a la clase base:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def switch_on(self):\n... print(\"Hi! I'm a droid. Can I help you?\")\n...\n... def switch_off(self):\n... print(\"Bye! I'm going to sleep\")\n...\n\n>>> class ProtocolDroid(Droid):\n... pass\n...\n```\n\nY comprobemos cuál es el comportamiento en función de la herencia definida:\n\n```pycon\n>>> r2d2 = Droid()#(1)!\n>>> c3po = ProtocolDroid()#(2)!\n\n>>> r2d2.switch_on()#(3)!\nHi! I'm a droid. Can I help you?\n>>> r2d2.switch_off()#(4)!\nBye! I'm going to sleep\n\n>>> c3po.switch_on()#(5)!\nHi! I'm a droid. Can I help you?\n>>> c3po.switch_off()#(6)!\nBye! I'm going to sleep\n```\n{ .annotate }\n\n1. Creación de una instancia de droide (_clase base_).\n2. Creación de una instancia de droide de protocolo (_subclase_).\n3. Método definido en la clase base.\n4. Método definido en la clase base.\n5. Método definido en la clase base pero no en la subclase. Al haber heredado se puede utilizar sin ningún inconveniente.\n5. Método definido en la clase base pero no en la subclase. Al haber heredado se puede utilizar sin ningún inconveniente.\n\n### Sobreescribir un método { #method-override }\n\nComo hemos visto, la subclase hereda todo lo que contiene su clase base. Pero hay ocasiones en las que nos interesa modificar este comportamiento.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: vamos a personalizar el saludo de la subclase de _droide de protocolo_:\n\n```pycon hl_lines=\"10-11\"\n>>> class Droid:\n... def switch_on(self):\n... print(\"Hi! I'm a droid. Can I help you?\")\n...\n... def switch_off(self):\n... print(\"Bye! I'm going to sleep\")\n...\n\n>>> class ProtocolDroid(Droid):\n... def switch_on(self):\n... print(\"Hi! I'm a PROTOCOL droid. Can I help you?\")\n...\n```\n\nVeamos cómo afecta este cambio al comportamiento de los objetos creados:\n\n```pycon hl_lines=\"9-10\"\n>>> r2d2 = Droid()#(1)!\n>>> c3po = ProtocolDroid()#(2)!\n\n>>> r2d2.switch_on()#(3)!\nHi! I'm a droid. Can I help you?\n>>> r2d2.switch_off()#(4)!\nBye! I'm going to sleep\n\n>>> c3po.switch_on()#(5)!\nHi! I'm a PROTOCOL droid. Can I help you?\n>>> c3po.switch_off()#(6)!\nBye! I'm going to sleep\n```\n{ .annotate }\n\n1. Creación de una instancia de droide (_clase base_).\n2. Creación de una instancia de droide de protocolo (_subclase_).\n3. Método definido en la clase base.\n4. Método definido en la clase base.\n5. Método definido en la clase base y en la subclase. Se aplica el de la subclase ya que sobreescribe al de la clase base.\n5. Método definido en la clase base pero no en la subclase. Al haber heredado se puede utilizar sin ningún inconveniente.\n\n### Añadir un método { #inheritance-add-method }\n\nLa subclase puede, como cualquier otra clase «ordinaria», añadir métodos que no estaban presentes en su clase base.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: vamos a añadir un método `translate()` que permita a los _droides de protocolo_ **traducir cualquier mensaje**:\n\n```pycon hl_lines=\"13-15\"\n>>> class Droid:\n... def switch_on(self):\n... print(\"Hi! I'm a droid. Can I help you?\")\n...\n... def switch_off(self):\n... print(\"Bye! I'm going to sleep\")\n...\n\n>>> class ProtocolDroid(Droid):\n... def switch_on(self):\n... print(\"Hi! I'm a PROTOCOL droid. Can I help you?\")\n...\n... def translate(self, msg: str, *, from_lang: str) -> str:\n... \"\"\" Translate from language to Human understanding \"\"\"\n... return f'{msg} means \"ZASCA\" in {from_lang}'\n...\n```\n\nProbemos ahora esta implementación:\n\n```pycon hl_lines=\"11\"\n>>> r2d2 = Droid()\n>>> c3po = ProtocolDroid()\n\n>>> c3po.translate('kiitos', from_lang='Hutese')#(1)!\n'kiitos means \"ZASCA\" in Hutese'\n\n>>> r2d2.translate('kiitos', from_lang='Huttese')#(2)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[4], line 1\n r2d2.translate('kiitos', from_lang='Huttese')\nAttributeError: 'Droid' object has no attribute 'translate'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Método definido en la subclase.\n2. - Este método sólo está definido en la subclase con lo cual no se puede utilizar desde la clase base.\n - Tiene sentido que falle ya que los droides que no son de protocolo no pueden traducir.\n\n:material-check-all:{ .blue } Con esto ya hemos aportado una personalidad diferente a los droides de protocolo, a pesar de que heredan de la clase genérica de droides de StarWars.\n\n### Resolver colisiones { #solving-collides }\n\nCuando tenemos métodos (o atributos) definidos con el mismo nombre en la clase base y en la clase derivada se produce una **colisión** y debe existir un mecanismo para diferenciarlos.\n\nPara estos casos Python nos ofrece `#!python super()` como función para acceder a métodos (o atributos) de la clase base.\n\nEste escenario es especialmente recurrente en el constructor de aquellas clases que heredan de otras y necesitan inicializar la clase base.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: más elaborado con nuestros droides:\n\n```pycon hl_lines=\"8\"\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str):\n... self.name = name\n...\n\n>>> class ProtocolDroid(Droid):\n... def __init__(self, name: str, languages: list[str]):\n... super().__init__(name)#(1)!\n... self.languages = languages\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Llamada al constructor de la clase base.\n\nProbemos ahora la implementación anterior:\n\n```pycon\n>>> droid = ProtocolDroid('C-3PO', ['Ewokese', 'Huttese', 'Jawaese'])\n\n>>> droid.name#(1)!\n'C-3PO'\n\n>>> droid.languages#(2)!\n['Ewokese', 'Huttese', 'Jawaese']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Fijado en el constructor de la clase base.\n2. Fijado en el constructor de la subclase.\n\n### Herencia múltiple { #multiple-inheritance }\n\nAunque no está disponible en todos los lenguajes de programación, Python sí permite **heredar de múltiples clases base**.\n\nSupongamos por ejemplo:material-flash: que queremos modelar la siguiente estructura de clases con herencia múltiple:\n\n![Dark image](images/oop/multiple-inheritance-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/oop/multiple-inheritance-light.svg#only-light)\n\nLa forma de definir herencia múltiple en Python es indicar las clases base dentro del paréntesis:\n\n```pycon hl_lines=\"16 20\"\n>>> class Droid:\n... def greet(self):\n... return 'Here a droid'\n...\n\n>>> class ProtocolDroid(Droid):\n... def greet(self):\n... return 'Here a protocol droid'\n...\n\n>>> class AstromechDroid(Droid):\n... def greet(self):\n... return 'Here an astromech droid'\n...\n\n>>> class SuperDroid(ProtocolDroid, AstromechDroid):\n... pass\n...\n\n>>> class HyperDroid(AstromechDroid, ProtocolDroid):\n... pass\n```\n\n!!! warning \"Orden de herencia\"\n\n El orden en el que especificamos las clases base influye en el resultado final.\n\nPodemos comprobar esta herencia múltiple de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> issubclass(SuperDroid, (ProtocolDroid, AstromechDroid, Droid))#(1)!\nTrue\n\n>>> issubclass(HyperDroid, (AstromechDroid, ProtocolDroid, Droid))#(2)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Un «superdroide» es una subclase de «droide de protocolo», «droide astromecánico» y «droide».\n - La función `issubclass()` también funciona con varias clases pasando una tupla.\n2. - Un «hiperdroide» es una subclase de «droide de astromecánico», «droide de protocolo» y «droide».\n - La función `issubclass()` también funciona con varias clases pasando una tupla.\n\n¿Cómo se comportarán los métodos definidos en esta herencia múltiple?\n\n```pycon\n>>> super_droid = SuperDroid()\n>>> hyper_droid = HyperDroid()\n\n>>> super_droid.greet()#(1)!\n'Here a protocol droid'\n\n>>> hyper_droid.greet()#(2)!\n'Here an astromech droid'\n```\n{ .annotate }\n\n1. El método `greet()` más «cercano» en alguna clase base de `SuperDroid` sería el de `ProtocolDroid`.\n2. El método `greet()` más «cercano» en alguna clase base de `HyperDroid` sería el de `AstromechDroid`.\n\n#### Orden de resolución de métodos { #mro }\n\nSi en una clase se hace referencia a un método o atributo que no existe, Python lo buscará en todas sus clases base. Pero es posible que exista una colisión en caso de que el método o el atributo buscado esté, a la vez, en varias clases base. En este caso, Python resuelve el conflicto a través del **orden de resolución de métodos**.\n\nTodas las clases en Python disponen de un método especial llamado `mro()` «method resolution order» que devuelve una lista de las clases que se visitarían en caso de acceder a un método o a un atributo.\n\nPodemos comprobar este hecho en el ejemplo:material-flash: anterior de herencia múltiple de droides:\n\n```pycon\n>>> SuperDroid.mro()\n[,\n ,\n ,\n ,\n ]\n\n>>> HyperDroid.mro()\n[,\n ,\n ,\n ,\n ]\n```\n\n:material-check-all:{ .blue } Todos los objetos en Python heredan, en primera instancia, de [`object`](https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html). Esto se puede comprobar con el correspondiente `mro()` de cada objeto:\n\n```pycon\n>>> int.mro()\n[int, object]\n\n>>> str.mro()\n[str, object]\n\n>>> float.mro()\n[float, object]\n\n>>> tuple.mro()\n[tuple, object]\n\n>>> list.mro()\n[list, object]\n\n>>> bool.mro()#(1)!\n[bool, int, object]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es por este motivo que podemos encontrar comportamientos «numéricos» de valores booleanos.\n\nOtra forma de comprobar lo anteriormente dicho sería ejecutar el siguiente fragmento de código:\n\n```pycon\n>>> PY_TYPES = (int, str, float, tuple, list, bool)\n>>> all(issubclass(_type, object) for _type in PY_TYPES)\nTrue\n```\n\n### Mixins { #mixins }\n\nHay situaciones en las que nos interesa incorporar una clase base «independiente» de la jerarquía establecida, y sólo a efectos de **tareas auxiliares o transversales**. Esta aproximación podría ayudar a evitar colisiones en métodos o atributos reduciendo la ambigüedad que añade la herencia múltiple. A estas clases auxiliares se las conoce como **«mixins»**.\n\nVeamos une ejemplo:material-flash: de un «mixin» que permite dejar registro de las operaciones realizadas:\n\n```pycon hl_lines=\"1-3 11\"\n>>> class LoggerMixin:#(1)!\n... def log(self, message):#(2)!\n... print(f'[LOG] {message}')\n...\n>>> class Droid:#(3)!\n... def __init__(self):\n... self.pos = (0, 0)\n...\n>>> class ProtocolDroid(Droid, LoggerMixin):#(4)!\n... def move(self, x: int, y: int) -> None:\n... self.log(f'Moving droid to ({x}, {y})')#(5)!\n... self.pos = (x, y)\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Un «mixin» debería ser algo genérico y no acoplado al contexto del problema.\n2. Se define un método para mostrar mensajes.\n3. Esta clase sería la clase base de la jerarquía propiamente del contexto del problema\n4. Este clase hereda de la clase base `Droid` pero a su vez le otorgamos funcionalidades extra mediante el «mixin» `LoggerMixin`.\n5. Podemos hacer uso del método `log()` ya que se ha heredado del «mixin» `LoggerMixin`.\n\nComprobemos el funcionamiento del código anterior:\n\n```pycon hl_lines=\"6-7\"\n>>> droid = ProtocolDroid()\n\n>>> droid.pos\n(0, 0)\n\n>>> droid.move(7, 2)\n[LOG] Moving droid to (7, 2)\n\n>>> droid.pos\n(7, 2)\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `file-inheritance`\n\n### Agregación y composición { #aggcomp }\n\nAunque la herencia de clases nos permite modelar una gran cantidad de casos de uso en términos de **«is-a»** (_es un_), existen muchas otras situaciones en las que la ^^agregación^^ o la ^^composición^^ son una mejor opción. En este último caso ^^una clase se compone de otras clases^^: hablamos de una relación **«has-a»** (_tiene un_).\n\n
\n\n- **Agregación** \n\n ---\n\n La agregación implica que el objeto utilizado puede funcionar por sí mismo.\n\n ![Agregación](images/oop/aggregation.svg)\n\n «Una bicicleta tiene una linterna» \n\n- **Composición** \n\n ---\n\n La composición implica que el objeto utilizado no puede «funcionar» sin la presencia de su propietario.\n\n ![Composición](images/oop/composition.svg)\n\n «Un ordenador tiene una CPU»\n
\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de cada uno de ellos en el contexto de los droides de _StarWars_:\n\n=== \"Agregación\"\n\n Hay droides que pueden ir «armados» con ciertas herramientas:\n\n ```pycon\n >>> class Tool:\n ... def __init__(self, name: str):\n ... self.name = name\n ...\n ... def __str__(self):\n ... return self.name.upper()\n ...\n >>> class Droid:\n ... def __init__(self, name: str, serial_number: int, tool: Tool = None):#(1)!\n ... self.name = name\n ... self.serial_number = serial_number\n ... self.tool = tool#(2)!\n ...\n ... def __str__(self):\n ... msg = f'Droid {self.name}'\n ... if self.tool:\n ... msg += f' armed with a {self.tool}'\n ... return msg\n ...\n ``` \n { .annotate }\n \n 1. En un modelo de agregación el objeto (herramienta) es opcional.\n 2. Agregación de una herramienta al droide.\n\n Veamos una aplicación de la implementación anterior:\n\n ```pycon\n >>> lighter = Tool('lighter')\n >>> bb8 = Droid('BB-8', 48050989085439, lighter)\n >>> print(bb8)\n Droid BB-8 armed with a LIGHTER\n ```\n\n=== \"Composición\"\n\n Todos los droides necesitan una batería para funcionar:\n\n ```pycon\n >>> class Battery:\n ... def __init__(self, kw: float):\n ... self.kw = kw\n ...\n ... def __str__(self):\n ... return f'{self.kw}kW BATTERY'\n ...\n >>> class Droid:\n ... def __init__(self, name: str, serial_number: int, battery: Battery):#(1)!\n ... self.name = name\n ... self.serial_number = serial_number\n ... self.battery = battery#(2)!\n ...\n ... def __str__(self):\n ... return f'Droid {self.name} built with a {self.battery}'\n ...\n ```\n { .annotate }\n \n 1. En un modelo de composición el objeto (batería) es requerido.\n 2. Composición de una batería en el droide.\n\n Veamos una aplicación de la implementación anterior:\n\n ```pycon\n >>> battery = Battery(47)\n >>> bb8 = Droid('BB-8', 48050989085439, battery)\n >>> print(bb8)\n Droid BB-8 built with a 47kW BATTERY\n ```\n\n## Estructuras mágicas { #magic-structures }\n\nObviamente no existen estructuras mágicas, pero sí que hay estructuras de datos que deben implementar ciertos métodos mágicos (o especiales) para desarrollar su comportamiento.\n\nEn este apartado veremos algunas de ellas.\n\n### Secuencias { #sequences }\n\nUna **secuencia** en Python es un objeto en el que podemos **acceder a cada uno de sus elementos a través de un índice**, así como **calcular su longitud** total.\n\nAlgunos ejemplos de secuencias que ya se han visto incluyen [cadenas de texto](../datatypes/strings.md), [listas](../datastructures/lists.md) o [tuplas](../datastructures/tuples.md).\n\nUna secuencia debe implementar, al menos, los siguientes métodos mágicos:\n\n```mermaid\nflowchart LR\n S((Secuencias)) --> A\n S --> B\n S --> C\n A[\"obj[0]\"] <-.-> getitem{{\"obj.__getitem__(0)\"}}\n B[\"obj[1] = value\"] <-.-> setitem{{\"obj.__setitem__(1, value)\"}}\n C[\"len(obj)\"] <-.-> len{{\"obj.__len__()\"}}\n```\n\nComo ejemplo:material-flash:, podemos asumir que los droides de _StarWars_ **están ensamblados con distintas partes/componentes**. Veamos una implementación de este escenario:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str, parts: list[str]):\n... self.name = name\n... self.parts = parts\n...\n... def __getitem__(self, index: int) -> str:\n... return self.parts[index]\n...\n... def __setitem__(self, index: int, part: str) -> None:\n... self.parts[index] = part\n...\n... def __len__(self):\n... return len(self.parts)\n...\n```\n\nAhora podemos instanciar la clase anterior y probar su comportamiento:\n\n```pycon\n>>> droid = Droid('R2-D2', ['Radar Eye', 'Pocket Vent', 'Battery Box'])\n\n>>> droid.parts\n['Radar Eye', 'Pocket Vent', 'Battery Box']\n\n>>> droid[0]#(1)!\n'Radar Eye'\n>>> droid[1]#(2)!\n'Pocket Vent'\n>>> droid[2]#(3)!\n'Battery Box'\n\n>>> droid[1] = 'Holographic Projector'#(4)!\n\n>>> droid.parts\n['Radar Eye', 'Holographic Projector', 'Battery Box']\n\n>>> len(droid)#(5)!\n3\n```\n{ .annotate }\n\n1. `#!python droid.__getitem__(0)`\n2. `#!python droid.__getitem__(1)`\n3. `#!python droid.__getitem__(2)`\n4. `#!python droid.__setitem__(1, 'Holographic Projector')`\n5. `#!python droid.__len__()`\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `infinite-list`\n\n### Diccionarios { #dicts }\n\nLos métodos `__getitem__()` y `__setitem()__` también se pueden aplicar para obtener o fijar valores en un estructura de tipo **diccionario**. La diferencia es que **en vez de manejar un índice manejamos una clave**.\n\nRetomando el ejemplo:material-flash: anterior de las partes de un droide vamos a plantear que **cada componente tenga asociada una versión**, lo que nos proporciona una estructura de tipo diccionario con clave (nombre de la parte) y valor (versión de la parte):\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, name: str, parts: dict[str, float]):\n... self.name = name\n... self.parts = parts\n...\n... def __getitem__(self, part: str) -> float | None:\n... return self.parts.get(part)\n...\n... def __setitem__(self, part: str, version: float) -> None:\n... self.parts[part] = version\n...\n... def __len__(self):\n... return len(self.parts)\n```\n\nAhora podemos instanciar la clase anterior y probar su comportamiento:\n\n```pycon\n>>> droid = Droid(\n... 'R2-D2',\n... {\n... 'Radar Eye': 1.1,\n... 'Pocket Vent': 3.0,\n... 'Battery Box': 2.8\n... }\n... )\n\n>>> droid.parts\n{'Radar Eye': 1.1, 'Pocket Vent': 3.0, 'Battery Box': 2.8}\n\n>>> droid['Radar Eye']#(1)!\n1.1\n>>> droid['Pocket Vent']#(2)!\n3.0\n>>> droid['Battery Box']#(3)!\n2.8\n\n>>> droid['Pocket Vent'] = 3.1#(4)!\n\n>>> droid.parts\n{'Radar Eye': 1.1, 'Pocket Vent': 3.1, 'Battery Box': 2.8}\n\n>>> len(droid)#(5)!\n3\n```\n{ .annotate }\n\n1. `#!python droid.__getitem__('Radar Eye')`\n2. `#!python droid.__getitem__('Pocker Vent')`\n3. `#!python droid.__getitem__('Battery Box')`\n4. `#!python droid.__setitem__('Pocker Vent', 3.1)`\n5. `#!python droid.__len__()`\n\n### Iterables { #iterables }\n\nUn objeto en Python se dice **iterable** si implementa el **protocolo de iteración**. Este protocolo permite «entregar» un valor del iterable cada vez que se «solicite».\n\nHay muchos tipos de datos iterables en Python que ya se han estudiado: [cadenas de texto](../datatypes/strings.md), [listas](../datastructures/lists.md), [tuplas](../datastructures/tuples.md), [conjuntos](../datastructures/sets.md), [diccionarios](../datastructures/dicts.md) o [ficheros](../datastructures/files.md).\n\nPara ser un objeto iterable sólo es necesario implementar el método mágico `__iter__`. Este método **debe proporcionar una referencia al objeto iterador** que es quien se encargará de desarrollar el protocolo de iteración a través del método mágico `__next__`.\n\n![Dark image](images/oop/iterables-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/oop/iterables-light.svg#only-light)\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: del universo _StarWars_ partiendo de un modelo sencillo de droide:\n\n```pycon\n>>> class Droid:\n... def __init__(self, serial: int):\n... self.serial = serial\n...\n... def __repr__(self):\n... return f'Droid: SN{self.serial}'\n...\n```\n\nA continuación implementamos una factoría de droides ([Geonosis](https://starwars.fandom.com/es/wiki/F%C3%A1bricas_de_droides_de_Geonosis)) como un iterable:\n\n```pycon\n>>> class Geonosis:\n... def __init__(self, num_droids: int):\n... self.num_droids = num_droids\n... self.pointer = 0\n...\n... def __iter__(self) -> object:#(1)!\n... return self\n...\n... def __next__(self) -> Droid:#(2)!\n... if self.pointer >= self.num_droids:\n... raise StopIteration\n... droid = Droid(self.pointer)\n... self.pointer += 1\n... return droid\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. En este caso el iterador es el propio objeto, pero podría haber sido otro.\n2. Protocolo de iteración.\n\nAhora podemos recorrer el iterable y obtener los droides que genera la factoría:\n\n```pycon\n>>> for droid in Geonosis(10):\n... print(droid)\n...\nDroid: SN0\nDroid: SN1\nDroid: SN2\nDroid: SN3\nDroid: SN4\nDroid: SN5\nDroid: SN6\nDroid: SN7\nDroid: SN8\nDroid: SN9\n```\n\nCuando utilizamos un bucle `for` para recorrer los elementos de un iterable, ocurren varias cosas:\n\n1. Se obtiene el objeto iterador del iterable mediante `#!python iter()`.\n2. Se hacen llamadas sucesivas a `#!python next()` sobre dicho iterador para obtener cada elemento del iterable.\n3. Se para la iteración cuando el iterador lanza la excepción `StopIteration` (_protocolo de iteración_).\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fibonacci-iterable`\n\n#### Iterables desde fuera { #iterables-outside }\n\nAhora que conocemos las interiodades de los iterables, podemos ver qué ocurre si los usamos desde un enfoque más funcional.\n\nEn primer lugar hay que conocer el uso de los métodos mágicos en el protocolo de iteración:\n\n- `__iter()__` se invoca cuando se hace uso de la función `iter()`.\n- `__next()__` se invoca cuando se hace uso de la función `next()`.\n\nTeniendo esto en cuenta, probemos este ejemplo:material-flash: para generar droides de una forma más «artesanal»:\n\n```pycon\n>>> factory = Geonosis(3)#(1)!\n\n>>> factory_iterator = iter(factory)#(2)!\n\n>>> next(factory_iterator)#(3)!\nDroid: SN0\n>>> next(factory_iterator)#(4)!\nDroid: SN1\n>>> next(factory_iterator)#(5)!\nDroid: SN2\n\n>>> next(factory_iterator)#(6)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[6], line 1\n next(factory_iterator)\n Cell In[], line 11 in __next__\n raise StopIteration\nStopIteration\n```\n{ .annotate }\n\n1. Factoria para construir 3 droides.\n2. Obtenemos el objeto iterador :material-arrow-right-bold: `#!python factory.__iter__()`\n3. Pedimos el siguiente droide :material-arrow-right-bold: `#!python factory_iterator.__next__()`\n4. Pedimos el siguiente droide :material-arrow-right-bold: `#!python factory_iterator.__next__()`\n5. Pedimos el siguiente droide :material-arrow-right-bold: `#!python factory_iterator.__next__()`\n6. No hay más droides, con lo cual el protocolo de iteración acaba con `StopIteration`.\n\nSe da la circunstancia de que, en este caso, **no tenemos que crear el iterador** para poder obtener nuevos elementos:\n\n```pycon\n>>> next(Geonosis(3))\nDroid: SN0\n```\n\nEsto se debe básicamente a que **el iterador es el propio iterable**:\n\n```pycon\n>>> geon_iterable = Geonosis(3)\n>>> geon_iterator = iter(geon_iterable)\n\n>>> geon_iterable is geon_iterator\nTrue\n```\n\nOtra característica importante es que **los iterables se agotan**. Lo podemos comprobar con el siguiente código:\n\n```pycon\n>>> geon = Geonosis(3)\n\n>>> for droid in geon:\n... print(droid)\n...\nDroid: SN0\nDroid: SN1\nDroid: SN2\n\n>>> for droid in geon:#(1)!\n... print(droid)\n```\n{ .annotate }\n\n1. - El puntero `geon.pointer` vale 3, y por tanto ya no puede generar más droides.\n - Tendríamos que volver a inicializar el iterable.\n\n#### Ejemplos de iterables { #iterable-examples }\n\nVamos a analizar herramientas ya vistas —entendiendo mejor su funcionamiento interno— en base a lo que ya sabemos sobre iterables.\n\n=== \"Enumeración\"\n\n ```pycon\n >>> tool = enumerate([1, 2, 3])\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n True\n \n >>> next(tool)\n (0, 1)\n >>> next(tool)\n (1, 2)\n >>> next(tool)\n (2, 3)\n \n >>> next(tool)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[7], line 1\n next(tool)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Es su propio iterador.\n\n=== \"Rangos\"\n\n ```pycon\n >>> tool = range(1, 4)\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n False\n \n >>> tool_iterator = iter(tool)\n \n >>> tool_iterator\n \n \n >>> next(tool_iterator)\n 1\n >>> next(tool_iterator)\n 2\n >>> next(tool_iterator)\n 3\n \n >>> next(tool_iterator)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[7], line 1\n next(tool_iterator)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Usa otro iterador.\n\n !!! info \"Objetos de tipo rango\"\n \n Los objetos de tipo `range` representan una secuencia inmutable de números. La ventaja de usar este tipo de objetos es que siempre se usa una cantidad fija (y pequeña) de memoria, independientemente del rango que represente (ya que solamente necesita almacenar los valores para start, stop y step, y calcula los valores intermedios a medida que los va necesitando).\n\n=== \"Invertir\"\n\n ```pycon\n >>> tool = reversed([1, 2, 3])\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n True\n \n >>> next(tool)\n 3\n >>> next(tool)\n 2\n >>> next(tool)\n 1\n \n >>> next(tool) # protocolo de iteración!\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[7], line 1\n next(tool)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Es su propio iterador.\n\n=== \"Comprimir\"\n\n ```pycon\n >>> tool = zip([1, 2], [3, 4])\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n True\n \n >>> next(tool)\n (1, 3)\n >>> next(tool)\n (2, 4)\n \n >>> next(tool) # protocolo de iteración!\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[6], line 1\n next(tool)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Es su propio iterador.\n\n=== \"Generadores\"\n\n ```pycon\n >>> def seq(n):\n ... for i in range(1, n+1):\n ... yield i\n ...\n \n >>> tool = seq(3)\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n True\n \n >>> next(tool)\n 1\n >>> next(tool)\n 2\n >>> next(tool)\n 3\n \n >>> next(tool) # protocolo de iteración!\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[8], line 1\n next(tool)\n StopIteration\n ``` \n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Es su propio iterador.\n\n !!! tip \"Expresiones generadoras\"\n \n Las mismas propiedades se aplican a expresiones generadoras.\n\n=== \"Listas\"\n\n ```pycon\n >>> tool = [1, 2, 3]\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n False\n \n >>> tool_iterator = iter(tool)\n \n >>> tool_iterator\n \n \n >>> next(tool_iterator)\n 1\n >>> next(tool_iterator)\n 2\n >>> next(tool_iterator)\n 3\n \n >>> next(tool_iterator)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[9], line 1\n next(tool_iterator)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Usa otro iterador.\n\n=== \"Tuplas\"\n\n ```pycon\n >>> tool = tuple([1, 2, 3])\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n False\n \n >>> tool_iterator = iter(tool)\n \n >>> tool_iterator\n \n \n >>> next(tool_iterator)\n 1\n >>> next(tool_iterator)\n 2\n >>> next(tool_iterator)\n 3\n \n >>> next(tool_iterator)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[9], line 1\n next(tool_iterator)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Usa otro iterador.\n\n=== \"Cadenas de texto\"\n\n ```pycon\n >>> tool = 'abc'\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n False\n \n >>> tool_iterator = iter(tool)\n \n >>> tool_iterator\n \n \n >>> next(tool_iterator)\n 'a'\n >>> next(tool_iterator)\n 'b'\n >>> next(tool_iterator)\n 'c'\n \n >>> next(tool_iterator)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[9], line 1\n next(tool_iterator)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Usa otro iterador.\n\n=== \"Diccionarios\"\n\n ```pycon\n >>> tool = {'a': 1, 'b': 1}\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n False\n \n >>> tool_iterator = iter(tool)\n \n >>> tool_iterator\n \n \n >>> next(tool_iterator)\n 'a'\n >>> next(tool_iterator)\n 'b'\n \n >>> next(tool_iterator)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[8], line 1\n next(tool_iterator)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Usa otro iterador.\n\n En el caso de los diccionarios existen varios iteradores disponibles:\n\n=== \"Conjuntos\"\n\n ```pycon\n >>> tool = set([1, 2, 3])\n \n >>> iter(tool) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(tool) == tool#(2)!\n False\n \n >>> tool_iterator = iter(tool)\n \n >>> tool_iterator\n \n \n >>> next(tool_iterator)\n 1\n >>> next(tool_iterator)\n 2\n >>> next(tool_iterator)\n 3\n \n >>> next(tool_iterator)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[9], line 1\n next(tool_iterator)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Usa otro iterador.\n\n=== \"Ficheros\"\n\n ```pycon\n >>> f = open('data.txt')\n \n >>> iter(f) is not None#(1)!\n True\n \n >>> iter(f) == f#(2)!\n True\n \n >>> next(f)\n '1\\n'\n >>> next(f)\n '2\\n'\n >>> next(f)\n '3\\n'\n \n >>> next(f)\n Traceback (most recent call last):\n Cell In[7], line 1\n next(f)\n StopIteration\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Es iterable.\n 2. Es su propio iterador.\n\nA continuación se presenta una tabla resumen de lo explicado anteriormente:\n\n| Herramienta | Es iterable | Propio iterador | Múltiples iteradores |\n| --- | --- | --- | --- |\n| `enumerate()` | :material-check:{ .green } | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red }\n| `reversed()` | :material-check:{ .green } | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red }\n| `zip()` | :material-check:{ .green } | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red }\n| `generator` | :material-check:{ .green } | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red }\n| `file` | :material-check:{ .green } | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red }\n| `list()` | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red } | :material-cancel:{ .red }\n| `tuple()` | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red } | :material-cancel:{ .red }\n| `str()` | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red } | :material-cancel:{ .red }\n| `dict()` | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red } | :material-check:{ .green }\n| `set()` | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red } | :material-cancel:{ .red }\n| `range()` | :material-check:{ .green } | :material-cancel:{ .red } | :material-cancel:{ .red }\n\n#### Generadores como iterables { #generators-as-iterables }\n\nComo bien se ha visto en el apartado anterior, los generadores son iterables (e iteradores) en sí mismos. Nos podemos valer de esta propiedad para simplificar los artefactos implementados.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: de **factoría de droides** usando **generadores** en el _protocolo de iteración_:\n\n```pycon\n>>> class Geonosis:\n... def __init__(self, num_droids: int):\n... self.droids = (Droid(i) for i in range(num_droids))#(1)!\n...\n... def __iter__(self) -> object:\n... return iter(self.droids)#(2)!\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Usamos una [expresión generadora](functions.md#genexp) para construir los droides.\n - Al ser un generador los droides no son creados en este punto, sino cuando se requieran (comportamiento «lazy»).\n2. - El iterador que vamos a utilizar es el iterador del generador.\n - Dado que un generador es su propio iterador, podríamos devolver directamente `#!python return self.droid`.\n\nProbemos la implementación anterior:\n\n```pycon\n>>> for droid in Geonosis(3):\n... print(droid)\n...\nDroid: SN0\nDroid: SN1\nDroid: SN2\n```\n\n??? tip \"Listas como iterables\"\n\n A nivel de rendimiento y escalabilidad, hay que entender que no es lo mismo utilizar una [lista](../datastructures/lists.md) que un [generador](functions.md#generators), aunque en muchos escenarios puede ser más que suficiente.\n \n A continuación se propone un ejemplo:material-flash: de la **factoría de droides** mediante lista:\n\n ```pycon hl_lines=\"3\"\n >>> class Geonosis:\n ... def __init__(self, num_droids: int):\n ... self.droids = [Droid(i) for i in range(num_droids)]#(1)!\n ...\n ... def __iter__(self) -> object:\n ... return iter(self.droids)#(2)!\n ...\n >>> for droid in Geonosis(3):\n ... print(droid)\n ...\n Droid: SN0\n Droid: SN1\n Droid: SN2\n ```\n { .annotate }\n\n 1. - Usamos una [lista](../datastructures/lists.md) para construir los droides.\n - Al ser una lista todos los droides son creados en este punto del código.\n 2. El iterador que vamos a utilizar es el iterador de la lista.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `fibonacci-itergen`\n\n## Anatomía de una clase { #class-anatomy }\n\nDurante toda la sección hemos analizado con detalle los distintos componentes que forman una clase en Python. Pero cuando todo esto lo ponemos junto puede suponer un pequeño caos organizativo.\n\nAunque no existe ninguna indicación formal de la estructura de una clase, podríamos establecer el siguiente formato como guía de estilo:\n\n```python\nclass CustomClass:\n \"\"\"Descripción de la clase\"\"\"\n\n # ATRIBUTOS DE CLASE\n # CONSTRUCTOR\n # MÉTODOS MÁGICOS\n # PROPIEDADES\n # MÉTODOS DE INSTANCIA\n # MÉTODOS DE CLASE\n # MÉTODOS ESTÁTICOS\n # DECORADORES\n```\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `dna`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `istack`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `iqueue`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `date`\n\n\n\n\n\n[^1]: Principios [SOLID](https://es.wikipedia.org/wiki/SOLID).\n[^2]: Las propiedades en Python son modificables cuando usamos mecanismos como los [setters](https://realpython.com/python-getter-setter/).\n" }, { "path": "docs/index.md", "content": "# Aprende Python\n\nAprende el lenguaje de programación ^^Python^^ :material-snake:{ .slide .green } y descubre un **mundo de posibilidades**.\n\n![Monty Python](assets/images/monty-python.jpg)\n///caption\nMonty Python © Imagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEl contenido de esta página está organizado en tres grandes bloques:\n\n1. [Fundamentos del lenguaje](/core/index.md)\n2. [Librería estándar](/stdlib/index.md)\n3. [Paquetes de terceros](/third-party/index.md)\n\n---\n\nSi quieres **apoyar este proyecto** te dejo dos vías:\n\n
\n\n- **GitHub** :simple-github:{ .acc .beat }\n\n\n ---\n\n [Dando una estrella :material-star-plus:](https://github.com/sdelquin/aprendepython){ .md-button .md-button--primary }\n\n- **Buy me a coffee** :simple-buymeacoffee:{ .acc .beat }\n \n ---\n\n [Pagándome un café :material-hand-coin:](https://buymeacoffee.com/sdelquin){ .md-button .md-button--primary }\n\n
\n\n!!! info \"Licencia\"\n\n :fontawesome-brands-creative-commons: :fontawesome-brands-creative-commons-by: Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional: [CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es_ES)\n" }, { "path": "docs/stdlib/data-access/index.md", "content": "# Acceso a datos\n\nEl acceso a datos es un componente esencial en el desarrollo de aplicaciones, ya que la mayoría de los programas necesitan leer, almacenar o intercambiar información con distintas fuentes. En Python, existen múltiples formas de acceder a datos, ya sea desde archivos locales (como texto, CSV o JSON), bases de datos relacionales (como SQLite o MySQL) o servicios externos a través de APIs. Dominar estas técnicas permite construir aplicaciones más útiles y dinámicas, capaces de interactuar con el entorno y manejar grandes volúmenes de información. En este capítulo, exploraremos las principales herramientas de la librería estándar y métodos para acceder, leer y escribir datos en Python de manera segura y eficiente.\n" }, { "path": "docs/stdlib/data-access/sqlite.md", "content": "---\nicon: simple/sqlite\ntags:\n - Librería estándar\n - Acceso a datos\n - sqlite\n---\n\n# sqlite { #sqlite }\n\n![Banner](images/sqlite/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n## ¿Qué es SQLite? { #what-is-sqlite }\n\n[SQLite](https://sqlite.org/index.html) es un **sistema gestor de bases de datos relacional** contenido en una pequeña librería escrita en C (~275kB) y que usa **un único fichero** para almacenar la base de datos.\n\nA continuación se muestran algunas de sus **principales características**:\n\n- [x] Tablas, índices, «triggers» y vistas ilimitadas.\n- [x] Hasta 32K columnas en una tabla y filas ilimitadas.\n- [x] Índices multi-columna.\n- [x] Restricciones de tipo `CHECK`, `UNIQUE`, `NOT NULL` y `FOREIGN KEY`.\n- [x] Transacciones planas usando `BEGIN`, `COMMIT` y `ROLLBACK`.\n- [x] Transacciones anidadas usando `SAVEPOINT`, `RELEASE` y `ROLLBACK TO`.\n- [x] Subconsultas.\n- [x] «Joins» de hasta 64 relaciones.\n- [x] «Joins» de tipo «left», «right» y «full outer».\n- [x] Uso de `DISTINCT`, `ORDER BY`, `GROUP BY`, `HAVING`, `LIMIT` y `OFFSET`.\n- [x] Uso de `UNION`, `UNION ALL`, `INTERSECT` y `EXCEPT`.\n- [x] Una amplia librería de [funciones SQL estándar](https://sqlite.org/lang_corefunc.html).\n- [x] [Funciones de agregación](https://sqlite.org/lang_aggfunc.html).\n- [x] [Funciones de ventana](https://sqlite.org/windowfunctions.html).\n- [x] Por supuesto el uso de `UPDATE`, `DELETE` e `INSERT`.\n- [x] Cláusula [`UPSERT`](https://sqlite.org/lang_upsert.html).\n- [x] Soporte para [valores JSON](https://sqlite.org/json1.html).\n\nY muchas otras que se pueden consultar en la [página del proyecto](https://sqlite.org/fullsql.html).\n\n## Conexión a la base de datos { #db-connect }\n\nUna base de datos SQLite no es más que un **fichero binario**, habitualmente con extensión `.db` o `.sqlite`. Antes de realizar cualquier operación es necesario «conectar» con este fichero.\n\nLa **conexión a la base de datos** se realiza a través de la función [`connect()`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.connect) que espera recibir la ruta al fichero de base de datos y devuelve un objeto de tipo [`Connection`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Connection).\n\n```pycon\n>>> import sqlite3#(1)!\n\n>>> con = sqlite3.connect('python.db')#(2)!\n>>> con#(3)!\n\n```\n{ .annotate }\n\n1. Importamos el módulo. \n :fontawesome-solid-triangle-exclamation:{.acc} Se llama **sqlite3** (no olvidarse del 3 al final).\n2. Especificamos una ruta (relativa o absoluta) al fichero de base de datos.\n3. Comprobamos que el objeto devuelto es una instancia de la clase `Connection`.\n\nLa primera vez que conectamos a una base de datos (fichero) inexistente, Python lo creará sin contenido alguno:\n\n```pycon\n>>> !file python.db\npython.db: empty\n```\n\nUna vez que disponemos de la conexión ya podemos obtener un [`Cursor`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Cursor) mediante la función [`cursor()`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Connection.cursor). Un cursor se podría ver como **un manejador para realizar operaciones** sobre la base de datos:\n\n```pycon\n>>> cur = con.cursor()\n>>> cur\n\n```\n\n## Tipos de datos { #datatypes }\n\nSQLite dispone de un conjunto muy reducido de [tipos de datos](https://www.sqlite.org/datatype3.html). Aunque hay alguno más, con los siguientes nos será suficiente para la inmensa mayoría de diseños de bases de datos que podamos necesitar:\n\n- [x] `INTEGER` :material-arrow-right-bold: para valores **enteros**.\n- [x] `REAL` :material-arrow-right-bold: para valores **flotantes**.\n- [x] `TEXT` :material-arrow-right-bold: para **cadenas de texto**.\n\n### Booleanos { #bool }\n\nSQLite no dispone de un tipo especial para valores [booleanos](../../core/datatypes/numbers.md#booleans). Usaremos el tipo `INTEGER` para representar _true_ como **1** y _false_ como **0**.\n\n### Fecha y hora { #datetime }\n\nSQLite no dispone de un tipo especial para _fecha y hora_. Usaremos el tipo `TEXT` para representar fecha y hora en formato [`ISO8601`](https://iso8601.com/) como [cadenas de texto](../../core/datatypes/strings.md) `#!python 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS'`.\n\nSin embargo en SQLite sí que existen [múltiples funciones](https://www.sqlite.org/lang_datefunc.html) para trabajar con fecha y hora.\n\n## Creación de tablas { #create-table }\n\nDurante toda esta sección vamos a trabajar con una tabla de ejemplo:material-flash: que representa las [distintas versiones de Python](https://devguide.python.org/versions/) que han sido liberadas.\n\nEmpecemos creando la tabla `pyversions` a través de un código SQL similar al siguiente:\n\n```sql\nCREATE TABLE pyversions (\n branch TEXT PRIMARY KEY,\n released_at_year INTEGER,\n released_at_month INTEGER,\n release_manager TEXT\n)\n```\n\nHaremos uso del cursor creado para **ejecutar** estas instrucciones:\n\n```pycon\n>>> sql = \"\"\"CREATE TABLE pyversions (\n... branch TEXT PRIMARY KEY,\n... released_at_year INTEGER,\n... released_at_month INTEGER,\n... release_manager TEXT\n... )\"\"\"#(1)!\n\n>>> cur.execute(sql)#(2)!\n\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Es habitual usar [comillas triples](../../core/datatypes/strings.md#triple-quotes) para definir sentencias SQL dentro de código Python.\n - No es necesario añadir punto y coma `;` al final de la sentencia SQL cuando usamos el módulo `sqlite3` salvo que se trate de [scripts](#run-scripts).\n2. Un _cursor_ tiene un método `execute()` que permite ejecutar sentencias SQL.\n\nYa hemos creado la tabla `pyversions` de manera satisfactoria.\n\nSi comprobamos ahora el contenido del fichero `python.db` podemos observar que nos indica la versión de SQLite y la última escritura:\n\n```pycon\n>>> !file python.db\npython.db: SQLite 3.x database, last written using SQLite version 3047001, file counter 1, database pages 3, cookie 0x1, schema 4, UTF-8, version-valid-for 1\n```\n\n## Añadiendo datos { #add-data }\n\nPara tener contenido sobre el que trabajar, vamos primeramente a añadir ciertos datos a la tabla. Como básicamente seguimos ejecutando sentencias SQL (en este caso de inserción) podemos volver a hacer uso de la función [`execute()`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Cursor.execute):\n\n```pycon\n>>> sql = 'INSERT INTO pyversions VALUES (\"2.6\", 2008, 10, \"Barry Warsaw\")'\n\n>>> cur.execute(sql)\n\n```\n\nAparentemente todo ha ido bien. Vamos a usar —temporalmente— la herramienta cliente `sqlite3`[^1] para ver el contenido de la tabla:\n\n```console\n$ sqlite3 python.db \"select * from pyversions\"\n```\n\nResulta que tenemos una salida vacía. ¿No hay ningún registro? Esto se debe a que la transacción está aún pendiente de confirmar. Para consolidarla tendremos que hacer uso de la función [`commit()`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Connection.commit):\n\n```pycon\n>>> con.commit()#(1)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Nótese que el método `commit()` pertenece a la **conexión** y no a al _cursor_.\n - Las transacciones pueden consolidarse con `commit()` o deshacerse con `rollback()`.\n\nAhora podemos comprobar que sí se han guardado los datos correctamente:\n\n```console\n$ sqlite3 python.db \"select * from pyversions\"\n2.6|2008|10|Barry Warsaw\n```\n\n### Autocommit { #autocommit }\n\nCuando creamos [la conexión a la base de datos](https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html#sqlite3.connect) podemos pasar como argumento `autocommit=True` de tal forma que no sea necesario invocar explícitamente a `commit()`:\n\n```pycon\n>>> con = sqlite3.connect('python.db', autocommit=True)\n```\n\nAsí, cada vez que ejecutemos operaciones de modificación sobre la base de datos se lanzará automáticamente el método `commit()` confirmando los cambios indicados.\n\n### Inserción parametrizada { #param-insert }\n\nSupongamos que no sabemos, a priori, los datos que vamos a insertar en la tabla puesto que provienen del usuario o de otra fuente externa. En este caso cabría plantearse cuál es la mejor opción para **parametrizar la consulta**.\n\nEn una primera aproximación podríamos pensar en utilizar un [f-string](../../core/datatypes/strings.md#fstrings).\n\nPor ejemplo:material-flash: vamos a insertar un nuevo registro a partir de ciertas variables:\n\n```pycon\n>>> branch = 3.11\n>>> released_at_year = 2022\n>>> released_at_month = 10\n>>> release_manager = 'Pablo Galindo Salgado'\n\n>>> sql = f'INSERT INTO pyversions VALUES ({branch}, {released_at_year}, {released_at_month}, {release_manager})'\n>>> sql\n'INSERT INTO pyversions VALUES (3.11, 2022, 10, Pablo Galindo Salgado)'\n\n>>> cur.execute(sql)\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[7], line 1\n cur.execute(sql)\nOperationalError: near \"Galindo\": syntax error\n```\n\n¿Qué ha ocurrido? Obtenemos un error porque el contenido de «release manager» `#!python 'Pablo Galindo Salgado'` es una cadena de texto y no puede contener espacios (en SQL).\n\nUna solución a este problema sería detectar qué campos necesitan comillas e incorporarlas de forma manual. Pero una solución más robusta y efectiva es utilizar los «placeholders» de SQLite.\n\nUn «placeholder»[^2] se introduce en la sentencia SQL y se sustituye a posteriori por el correspondiente valor indicado al ejecutar. La gran ventaja de este enfoque es que **no hay que preocuparse del tipo de dato** ya que el módulo `sqlite3` se encarga de introducir comillas o formatear según corresponda.\n\nVeamos cómo sería la inserción anterior utilizando esta técnica, usando...\n\n=== \"«Placeholder» posicional\"\n\n ```pycon hl_lines=\"6\"\n >>> branch = 3.11\n >>> released_at_year = 2022\n >>> released_at_month = 10\n >>> release_manager = 'Pablo Galindo Salgado'\n\n >>> sql = 'INSERT INTO pyversions VALUES (?, ?, ?, ?)'#(1)!\n >>> cur.execute(sql, [\n ... branch,\n ... released_at_year,\n ... released_at_month,\n ... release_manager\n ... ])#(2)!\n \n ```\n { .annotate }\n \n 1. Los «placeholders» se indican mediante **signos de interrogación** `?`.\n 2. Los valores a sustituir (interpolar) se pasan mediante un **iterable**.\n\n=== \"«Placeholder» nominal\"\n\n ```pycon hl_lines=\"6\"\n >>> branch = 3.11\n >>> released_at_year = 2022\n >>> released_at_month = 10\n >>> release_manager = 'Pablo Galindo Salgado'\n\n >>> sql = 'INSERT INTO pyversions VALUES (:branch, :year, :month, :manager)'#(1)!\n >>> cur.execute(sql, {\n ... 'branch': branch,\n ... 'year': released_at_year,\n ... 'month': released_at_month,\n ... 'manager': release_manager\n ... })#(2)!\n \n ```\n { .annotate }\n \n 1. Los «placeholders» se indican mediante **dos puntos y nombre**.\n 2. Los valores a sustituir (interpolar) se pasan mediante un **diccionario**.\n \n### Inserciones en lote { #batch-insert }\n\nQuizás en un escenario más realista tendríamos datos en un formato tabular para cargarlos directamente en una tabla de SQLite.\n\nSupongamos por ejemplo:material-flash: que disponemos del siguiente fichero:\n\n```csv title=\"pyversions.csv\"\nbranch,year,month,manager\n2.6,2008,10,Barry Warsaw\n2.7,2010,7,Benjamin Peterson\n3.0,2008,12,Barry Warsaw\n3.1,2009,6,Benjamin Peterson\n3.2,2011,2,Georg Brandl\n3.3,2012,9,Georg Brandl\n3.4,2014,3,Larry Hastings\n3.5,2015,9,Larry Hastings\n3.6,2016,12,Ned Deily\n3.7,2018,6,Ned Deily\n3.8,2019,10,Łukasz Langa\n3.9,2020,10,Łukasz Langa\n3.10,2021,10,Pablo Galindo Salgado\n3.11,2022,10,Pablo Galindo Salgado\n3.12,2023,10,Thomas Wouters\n3.13,2024,10,Thomas Wouters\n```\n\nLa primera aproximación que se nos podría venir a la cabeza es utilizar una [inserción parametrizada](#param-insert) por cada línea del fichero de entrada:\n\n```pycon\n>>> sql = 'INSERT INTO pyversions VALUES (?, ?, ?, ?)'\n\n>>> with open('pyversions.csv') as f:\n... f.readline()#(1)!\n... for line in f:\n... pyversion = line.strip().split(',')\n... cur.execute(sql, pyversion)\n... con.commit()\n...\n```\n{ .annotate }\n\n1. Saltamos la cabecera.\n\nPero este módulo permite atacar el problema desde otro enfoque utilizando la función [`executemany()`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Cursor.executemany).\n\nVeamos una reimplementación del ejemplo:material-flash: anterior, usando un...\n\n=== \"Iterable de listas\"\n\n ```pycon hl_lines=\"25\"\n >>> with open('pyversions.csv') as f:\n ... f.readline()#(1)!\n ... pyversions = [line.strip().split(',') for line in f]\n ...\n\n >>> pyversions#(2)!\n [['2.6', '2008', '10', 'Barry Warsaw'],\n ['2.7', '2010', '7', 'Benjamin Peterson'],\n ['3.0', '2008', '12', 'Barry Warsaw'],\n ['3.1', '2009', '6', 'Benjamin Peterson'],\n ['3.2', '2011', '2', 'Georg Brandl'],\n ['3.3', '2012', '9', 'Georg Brandl'],\n ['3.4', '2014', '3', 'Larry Hastings'],\n ['3.5', '2015', '9', 'Larry Hastings'],\n ['3.6', '2016', '12', 'Ned Deily'],\n ['3.7', '2018', '6', 'Ned Deily'],\n ['3.8', '2019', '10', 'Łukasz Langa'],\n ['3.9', '2020', '10', 'Łukasz Langa'],\n ['3.10', '2021', '10', 'Pablo Galindo Salgado'],\n ['3.11', '2022', '10', 'Pablo Galindo Salgado'],\n ['3.12', '2023', '10', 'Thomas Wouters'],\n ['3.13', '2024', '10', 'Thomas Wouters']] \n \n >>> sql = 'INSERT INTO pyversions VALUES (?, ?, ?, ?)'#(3)!\n >>> cur.executemany(sql, pyversions)\n \n\n >>> con.commit()\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Saltamos la cabecera.\n 2. - Hemos conseguido generar una **lista de listas**.\n - Es posible que no veas la salida exactamente así. Si es el caso, puedes hacer lo siguiente:\n ```pycon\n >>> from pprint import pprint\n >>> pprint(pyversions)\n ```\n 3. Utilizamos una [inserción parametrizada](#param-insert) usando «placeholders» posicionales.\n\n=== \"Iterable de diccionarios\"\n\n ```pycon hl_lines=\"25\"\n >>> with open('pyversions.csv') as f:\n ... fields = f.readline().strip().split(',')#(1)!\n ... pyversions = [{f: v for f, v in zip(fields, line.strip().split(','))} for line in f]\n ...\n\n >>> pyversions#(2)!\n [{'branch': '2.6', 'manager': 'Barry Warsaw', 'month': '10', 'year': '2008'},\n {'branch': '2.7', 'manager': 'Benjamin Peterson', 'month': '7', 'year': '2010'},\n {'branch': '3.0', 'manager': 'Barry Warsaw', 'month': '12', 'year': '2008'},\n {'branch': '3.1', 'manager': 'Benjamin Peterson', 'month': '6', 'year': '2009'},\n {'branch': '3.2', 'manager': 'Georg Brandl', 'month': '2', 'year': '2011'},\n {'branch': '3.3', 'manager': 'Georg Brandl', 'month': '9', 'year': '2012'},\n {'branch': '3.4', 'manager': 'Larry Hastings', 'month': '3', 'year': '2014'},\n {'branch': '3.5', 'manager': 'Larry Hastings', 'month': '9', 'year': '2015'},\n {'branch': '3.6', 'manager': 'Ned Deily', 'month': '12', 'year': '2016'},\n {'branch': '3.7', 'manager': 'Ned Deily', 'month': '6', 'year': '2018'},\n {'branch': '3.8', 'manager': 'Łukasz Langa', 'month': '10', 'year': '2019'},\n {'branch': '3.9', 'manager': 'Łukasz Langa', 'month': '10', 'year': '2020'},\n {'branch': '3.10', 'manager': 'Pablo Galindo Salgado', 'month': '10', 'year': '2021'},\n {'branch': '3.11', 'manager': 'Pablo Galindo Salgado', 'month': '10', 'year': '2022'},\n {'branch': '3.12', 'manager': 'Thomas Wouters', 'month': '10', 'year': '2023'},\n {'branch': '3.13', 'manager': 'Thomas Wouters', 'month': '10', 'year': '2024'}]\n \n >>> sql = 'INSERT INTO pyversions VALUES (:branch, :year, :month, :manager)'#(3)!\n >>> cur.executemany(sql, pyversions)\n \n\n >>> con.commit()\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Leemos los nombres de los campos desde la primera línea del fichero.\n 2. - Hemos conseguido generar una **lista de diccionarios**.\n - Es posible que no veas la salida exactamente así. Si es el caso, puedes hacer lo siguiente:\n ```pycon\n >>> from pprint import pprint\n >>> pprint(pyversions)\n ```\n 3. Utilizamos una [inserción parametrizada](#param-insert) usando «placeholders» nominales.\n\nEn cualquiera de los casos anteriores el resultado sería el mismo y los registros quedan correctamente insertados en la base de datos:\n\n```console\n$ sqlite3 python.db \"SELECT * FROM pyversions\"\n2.6|2008|10|Barry Warsaw\n2.7|2010|7|Benjamin Peterson\n3.0|2008|12|Barry Warsaw\n3.1|2009|6|Benjamin Peterson\n3.2|2011|2|Georg Brandl\n3.3|2012|9|Georg Brandl\n3.4|2014|3|Larry Hastings\n3.5|2015|9|Larry Hastings\n3.6|2016|12|Ned Deily\n3.7|2018|6|Ned Deily\n3.8|2019|10|Łukasz Langa\n3.9|2020|10|Łukasz Langa\n3.10|2021|10|Pablo Galindo Salgado\n3.11|2022|10|Pablo Galindo Salgado\n3.12|2023|10|Thomas Wouters\n3.13|2024|10|Thomas Wouters\n```\n\n### Identificador de fila { #rowid }\n\nEn el comportamiento por defecto de una base de datos SQLite **todas las tablas disponen de una columna «oculta» denominada «rowid»** o _identificador de fila_.\n\nEsta columna se va rellenando **de forma automática con valores enteros únicos** y puede utilizarse como ^^clave primaria^^ de los registros.\n\nPara poder visualizar (o utilizar) esta columna es necesario indicarlo explícitamente en la consulta:\n\n```console\n$ sqlite3 python.db \"SELECT rowid, * FROM pyversions\"\n1|2.6|2008|10|Barry Warsaw\n2|2.7|2010|7|Benjamin Peterson\n3|3.0|2008|12|Barry Warsaw\n4|3.1|2009|6|Benjamin Peterson\n5|3.2|2011|2|Georg Brandl\n6|3.3|2012|9|Georg Brandl\n7|3.4|2014|3|Larry Hastings\n8|3.5|2015|9|Larry Hastings\n9|3.6|2016|12|Ned Deily\n10|3.7|2018|6|Ned Deily\n11|3.8|2019|10|Łukasz Langa\n12|3.9|2020|10|Łukasz Langa\n13|3.10|2021|10|Pablo Galindo Salgado\n14|3.11|2022|10|Pablo Galindo Salgado\n15|3.12|2023|10|Thomas Wouters\n16|3.13|2024|10|Thomas Wouters\n```\n\n### Cerrando la conexión { #con-close }\n\nAl igual que ocurre con un fichero de texto, es necesario cerrar la conexión abierta para que se liberen los recursos asociados y se debloquee la base de datos.\n\nLa forma más directa de hacer esto sería:\n\n```pycon\n>>> con.close()\n```\n\n!!! warning \"Transacciones pendientes\"\n\n Si hay alguna transacción pendiente, esta no será guardada al cerrar la conexión con la base de datos, si previamente no se consolidan los cambios.\n\n### Gestor de contexto { #context-manager }\n\nEn SQLite también es posible utilizar un [gestor de contexto](../../core/modularity/oop.md#context-manager) sobre la conexión, que funciona de la siguiente manera:\n\n- :material-table-check:{.green} Si todo ha ido bien ejecutará un «commit» al final del bloque.\n- :material-table-remove:{.red} Si ha habido alguna excepción ejecutará un «rollback»[^3] para que todo quede como al principio y deshacer los posibles cambios efectuados.\n\nAnalicemos el siguiente ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> with con:\n... cur.execute('INSERT INTO pyversions VALUES (\"3.12\", 2023, 10, \"Thomas Wouters\")')\n... cur.execute('INSERT INTO pyversions VALUES (\"3.12\", 2024, 10, \"Thomas Wouters\")')\n...\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[1], line 3\n cur.execute('INSERT INTO pyversions VALUES (\"3.12\", 2024, 10, \"Thomas Wouters\")')\nIntegrityError: UNIQUE constraint failed: pyversions.branch\n```\n\nSe ha elevado una [excepción](../../core/modularity/exceptions.md) de tipo `IntegrityError` indicando que hay valores duplicados en el campo `branch` ya que se trata de una clave primaria y sus valores deben ser únicos. Pero dado que estamos en un gestor de contexto, se realiza un «rollback» de las acciones previas y la base de datos queda en el mismo estado anterior.\n\n!!! tip \"Excepciones\"\n\n Es interesante conocer las distintas [excepciones](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#exceptions) que pueden producirse al trabajar con este módulo a la hora del control de errores y de plantear posibles escenarios de mejora.\n\n## Consultas { #queries }\n\nA la hora de realizar consulas en `sqlite3` debemos tener en cuenta qué salida estamos buscando:\n\n- Registros como tuplas.\n- Registros como filas.\n\n### Registros como tuplas { #tuple-records }\n\nLa ejecución de una consulta —desde un cursor— retorna un [objeto iterable](../../core/modularity/oop.md#iterables). Por defecto el contenido de dicho iterable son **tuplas** donde cada _tupla_ representa una fila de la tabla consultada.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: consultando toda la tabla `pyversions`:\n\n```pycon\n>>> for row in cur.execute('SELECT * FROM pyversions'):\n... print(row)\n...\n('2.6', 2008, 10, 'Barry Warsaw')\n('2.7', 2010, 7, 'Benjamin Peterson')\n('3.0', 2008, 12, 'Barry Warsaw')\n('3.1', 2009, 6, 'Benjamin Peterson')\n('3.2', 2011, 2, 'Georg Brandl')\n('3.3', 2012, 9, 'Georg Brandl')\n('3.4', 2014, 3, 'Larry Hastings')\n('3.5', 2015, 9, 'Larry Hastings')\n('3.6', 2016, 12, 'Ned Deily')\n('3.7', 2018, 6, 'Ned Deily')\n('3.8', 2019, 10, 'Łukasz Langa')\n('3.9', 2020, 10, 'Łukasz Langa')\n('3.10', 2021, 10, 'Pablo Galindo Salgado')\n('3.11', 2022, 10, 'Pablo Galindo Salgado')\n('3.12', 2023, 10, 'Thomas Wouters')\n('3.13', 2024, 10, 'Thomas Wouters')\n```\n\nTambién tenemos la opción de utilizar las funciones [`fetchone()`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Cursor.fetchone) y [`fetchall()`](https://docs.python.org/es/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Cursor.fetchall) para obtener una o todas las filas de la consulta:\n\n```pycon\n>>> query = cur.execute('SELECT * FROM pyversions')\n\n>>> query.fetchone()#(1)!\n('2.6', 2008, 10, 'Barry Warsaw')\n\n>>> query.fetchall()\n[('2.7', 2010, 7, 'Benjamin Peterson'),\n ('3.0', 2008, 12, 'Barry Warsaw'),\n ('3.1', 2009, 6, 'Benjamin Peterson'),\n ('3.2', 2011, 2, 'Georg Brandl'),\n ('3.3', 2012, 9, 'Georg Brandl'),\n ('3.4', 2014, 3, 'Larry Hastings'),\n ('3.5', 2015, 9, 'Larry Hastings'),\n ('3.6', 2016, 12, 'Ned Deily'),\n ('3.7', 2018, 6, 'Ned Deily'),\n ('3.8', 2019, 10, 'Łukasz Langa'),\n ('3.9', 2020, 10, 'Łukasz Langa'),\n ('3.10', 2021, 10, 'Pablo Galindo Salgado'),\n ('3.11', 2022, 10, 'Pablo Galindo Salgado'),\n ('3.12', 2023, 10, 'Thomas Wouters'),\n ('3.13', 2024, 10, 'Thomas Wouters')]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Nótese que la llamada a `fetchone()` hace que quede «una fila menos» que recorrer. Es un comportamiento totalmente análogo al de la [lectura de una línea](../../core/datastructures/files.md#readline) en un fichero.\n\n### Registros como filas { #row-records }\n\nEl módulo `sqlite3` también nos permite obtener los resultados de una consulta como objetos de tipo [`Row`](https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Row) lo que facilita **acceder a los valores** de cada registro tanto **por el índice como por el nombre** de la columna.\n\nPara «activar» este modo tendremos que fijar el valor de la factoría de filas en la conexión:\n\n```pycon hl_lines=\"2\"\n>>> con = sqlite3.connect('python.db')\n>>> con.row_factory = sqlite3.Row\n```\n\n!!! info \"Antes de consultar\"\n\n Para que las consultas usen esta factoría hay que fijar el atributo `row_factory` **antes de crear el cursor** correspondiente. \n\nVeamos un ejemplo:material-flash: consultando toda la tabla `pyversions`:\n\n```pycon\n>>> for row in cur.execute('SELECT * FROM pyversions'):\n... print(row)\n...\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n```\n\nVemos que los objetos devueltos son de tipo `sqlite3.Row` pero no obtenemos gran información sobre su contenido.\n\nA continuación se muestra el acceso a los valores del último objeto `sqlite3.Row` mediante...\n\n=== \"Nombre de columnas\"\n\n ```pycon\n >>> row\n \n\n >>> row['branch']\n '3.13'\n >>> row['released_at_year']\n 2024\n >>> row['released_at_month']\n 10\n >>> row['release_manager']\n 'Thomas Wouters'\n\n >>> row.keys()#(1)!\n ['branch', 'released_at_year', 'released_at_month', 'release_manager']\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Acceso a los nombres de los campos.\n\n Es posible desempaquetar la fila:\n\n ```pycon\n >>> branch, year, month, manager = row\n >>> branch, year, month, manager\n ('3.13', 2024, 10, 'Thomas Wouters') \n ```\n\n=== \"Índice de columnas\"\n\n ```pycon\n >>> row\n \n\n >>> row[0]\n '3.13'\n >>> row[1]\n 2024\n >>> row[2]\n 10\n >>> row[3]\n 'Thomas Wouters'\n ```\n\n Es posible desempaquetar la fila:\n\n ```pycon\n >>> branch, year, month, manager = row\n >>> branch, year, month, manager\n ('3.13', 2024, 10, 'Thomas Wouters') \n ```\n\n!!! note \"Funciones auxiliares\"\n\n El modo `sqlite3.Row` también permite utilizar las funciones `fetchone()` y `fetchall()`.\n\n### Número de filas { #num-rows }\n\nHay ocasiones en las que lo que necesitamos obtener no es el dato en sí mismo, sino el **número de filas vinculadas a una determinada consulta**. En este sentido hay varias alternativas:\n\n=== \"Utilizar herramientas Python\"\n\n ```pycon\n >>> query = cur.execute('SELECT * FROM pyversions')\n >>> len(query.fetchall())\n 16\n ``` \n\n=== \"Utilizar sentencias SQL\"\n\n ```pycon\n >>> query = cur.execute('SELECT COUNT(*) FROM pyversions')\n >>> query.fetchone()[0]#(1)!\n 16\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Sólo hay una columna (con el resultado de la «cuenta»).\n\n :material-check-all:{ .blue } Esta opción es deseable si lo único que necesitamos es obtener el número de filas afectadas, ya que así estaremos rebajando la carga de datos en la consulta.\n\n### Comprobando si hay resultados { #check-results }\n\nLa aplicación del [operador morsa](../../core/controlflow/conditionals.md#walrus) en las consultas mediante `sqlite3` es muy habitual ya que facilita la comprobación de resultados.\n\nVeamos una posible implementación en el siguiente ejemplo:material-flash:...\n\n=== \"Consulta vacía\"\n\n ```pycon hl_lines=\"6\"\n >>> con = sqlite3.connect('python.db')\n >>> cur = con.cursor()\n \n >>> res = cur.execute('SELECT * FROM pyversions WHERE branch=4.0')\n \n >>> if row := res.fetchone():\n ... print(row)\n ... else:\n ... print('Empty query')\n ...\n Empty query\n ```\n\n=== \"Consulta con datos\"\n\n ```pycon hl_lines=\"6\"\n >>> con = sqlite3.connect('python.db')\n >>> cur = con.cursor()\n \n >>> res = cur.execute('SELECT * FROM pyversions WHERE branch=3.0')\n \n >>> if row := res.fetchone():\n ... print(row)\n ... else:\n ... print('Empty query')\n ...\n ('3.0', 2008, 12, 'Barry Warsaw')\n ```\n\n## Otras funcionalidades { #features }\n\nEl módulo `sqlite3` dispone de otras funcionalidades realmente interesantes que serán analizadas en este apartado.\n\n### Tablas en memoria { #memory }\n\nExiste la posibilidad de trabajar con tablas en memoria sin necesidad de tener un fichero en disco.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: muy sencillo:\n\n```pycon\n>>> con = sqlite3.connect(':memory:')\n>>> cur = con.cursor()\n\n>>> sql = 'CREATE TABLE temp (id INTEGER PRIMARY KEY, value TEXT)'\n>>> cur.execute(sql)\n\n\n>>> sql = 'INSERT INTO temp VALUES (1, \"X\")'\n>>> cur.execute(sql)#(1)!\n\n\n>>> for row in cur.execute('SELECT * FROM temp'):\n... print(row)\n...\n(1, 'X')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Al utilizar tablas en memoria existe un «autocommit» por defecto.\n\nEsta aproximación puede ser interesante para escenarios donde no nos importe la **persistencia**, ya que los datos no serán volcados a disco.\n\n### Claves autoincrementales { #autoinc }\n\nEs muy habitual encontrar en la definición de una tabla un **campo identificador numérico entero** que actúe como **clave primaria** y se le asignen valores automáticamente.\n\nPara [implementar este esquema](https://www.sqlite.org/autoinc.html) en SQLite **debemos simplemente definir una columna de tipo** `INTEGER PRIMARY KEY`. A partir de ahí, en cualquier operación de inserción, si no especificamos un valor explícito para dicha columna, se rellenará automáticamente con un entero sin usar, típicamente uno más que el último valor generado.\n\nA continuación se muestra un ejemplo:material-flash: de aplicación de claves autoincrementales mediante una tabla en memoria que almacena **ciudades y sus geolocalizaciones**:\n\n```pycon hl_lines=\"5\"\n>>> con = sqlite3.connect(':memory:')\n>>> cur = con.cursor()\n\n>>> cur.execute('''CREATE TABLE cities (\n... id INTEGER PRIMARY KEY,\n... city TEXT UNIQUE,\n... latitude REAL,\n... longitude REAL)''')\n\n\n>>> cur.execute('''INSERT INTO\n... cities (city, latitude, longitude)\n... VALUES (\"Tokyo\", 35.652832, 139.839478)''')#(1)!\n\n\n>>> result = cur.execute('SELECT * FROM cities')\n>>> result.fetchall()\n[(1, 'Tokyo', 35.652832, 139.839478)]\n\n>>> cur.execute('''INSERT INTO\n... cities (city, latitude, longitude)\n... VALUES (\"Barcelona\", 41.390205, 2.154007)''')#(2)!\n\n\n>>> result = cur.execute('SELECT * FROM cities')\n>>> result.fetchall()\n[(1, 'Tokyo', 35.652832, 139.839478),\n (2, 'Barcelona', 41.390205, 2.154007)]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Obviamos el campo `id`.\n2. Obviamos el campo `id`.\n\n### Copia de seguridad { #backup }\n\nEs posible realizar copias de seguridad de manera programática. Veamos un ejemplo:material-flash:[^4] donde copiamos dos bases de datos (ficheros):\n\n```pycon hl_lines=\"8-9\"\n>>> def progress(status, remaining, total):\n... print(f'Copied {total-remaining} of {total} pages...')\n...\n\n>>> src = sqlite3.connect('python.db')\n>>> dst = sqlite3.connect('backup.db')\n\n>>> with dst:#(1)!\n... src.backup(dst, pages=1, progress=progress)#(2)!\n...\nCopied 1 of 3 pages...\nCopied 2 of 3 pages...\nCopied 3 of 3 pages...\n\n>>> dst.close()\n>>> src.close()\n```\n{ .annotate }\n\n1. Se utiliza un [gestor de contexto](#context-manager).\n2. - El parámetro `pages` indica el número de páginas a copiar «de cada vez». Si este valor es menor o igual que 0, la base de datos se copia en un único paso. El valor por defecto es -1\n - El parámetro `progress` permite definir una función para mostrar algún tipo de indicación del progreso de la copia.\n\nTras la copia, podemos comprobar que ambas bases de datos tienen el mismo contenido:\n\n```pycon\n>>> src = sqlite3.connect('python.db')\n>>> dst = sqlite3.connect('backup.db')\n\n>>> with src, dst:#(1)!\n... src_cur = src.cursor()\n... dst_cur = dst.cursor()\n... sql = 'SELECT * FROM pyversions'\n... src_data = src_cur.execute(sql).fetchall()\n... dst_data = dst_cur.execute(sql).fetchall()\n... if src_data == dst_data:\n... print('Contents from both DBs are the same!')\n...\nContents from both DBs are the same!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es posible aplicar [gestores de contexto](#context-manager) sobre dos conexiones a la vez.\n\nEste mecanismo de copia de seguridad funciona incluso...\n\n- [x] Si la base de datos está siendo accedida por otros clientes o concurrentemente por la misma conexión.\n- [x] Entre bases de datos `:memory:` y bases de datos en disco.\n\n:material-check-all:{ .blue } Hacer directamente una copia del fichero `file.db` (desde el propio sistema operativo) también es una opción rápida para disponer de copias de seguridad.\n\n### Información de filas { #rowinfo }\n\nCuando ejecutamos una **sentencia de modificación** sobre la base de datos podemos **obtener el número de filas afectadas**. Este dato lo sacamos del atributo `rowcount` del _cursor_ correspondiente.\n\nPodemos comprobarlo en el siguiente ejemplo:material-flash: de versiones de Python:\n\n```pycon hl_lines=\"25-26\"\n>>> con = sqlite3.connect('python.db')\n>>> cur = con.cursor()\n\n>>> cur.execute('SELECT * FROM pyversions').fetchall()\n[('2.6', 2008, 10, 'Barry Warsaw'),\n ('2.7', 2010, 7, 'Benjamin Peterson'),\n ('3.0', 2008, 12, 'Barry Warsaw'),\n ('3.1', 2009, 6, 'Benjamin Peterson'),\n ('3.2', 2011, 2, 'Georg Brandl'),\n ('3.3', 2012, 9, 'Georg Brandl'),\n ('3.4', 2014, 3, 'Larry Hastings'),\n ('3.5', 2015, 9, 'Larry Hastings'),\n ('3.6', 2016, 12, 'Ned Deily'),\n ('3.7', 2018, 6, 'Ned Deily'),\n ('3.8', 2019, 10, 'Łukasz Langa'),\n ('3.9', 2020, 10, 'Łukasz Langa'),\n ('3.10', 2021, 10, 'Pablo Galindo Salgado'),\n ('3.11', 2022, 10, 'Pablo Galindo Salgado'),\n ('3.12', 2023, 10, 'Thomas Wouters'),\n ('3.13', 2024, 10, 'Thomas Wouters')]\n\n>>> cur.execute('UPDATE pyversions SET released_at_year=2000')\n\n\n>>> cur.rowcount#(1)!\n16\n```\n{ .annotate }\n\n1. 16 filas afectadas por la sentencia `UPDATE` de actualización de registros.\n\nIgualmente al **insertar un registro** en la base de datos podemos **obtener cuál es el identificador de la últila fila insertada**:\n\n```pycon hl_lines=\"4-5\"\n>>> cur.execute('INSERT INTO pyversions VALUES (\"3.20\", 2031, 10, \"Guido van Rossum\")')\n\n\n>>> cur.lastrowid#(1)!\n17\n```\n{ .annotate }\n\n1. - El identificador de la última fila insertada es 17.\n - También funciona si utilizamos una **clave primaria `INTEGER` personalizada** e insertamos un valor «manualmente» en dicha columna.\n\n### Ejecución de scripts { #run-scripts }\n\n¿Qué pasaría si intentamos **ejecutar varias sentencias SQL a la vez** con las herramientas que hemos visto hasta ahora?\n\nA vueltas con el ejemplo:material-flash: de las versiones de Python tendríamos lo siguiente:\n\n```pycon hl_lines=\"18-22\"\n>>> con = sqlite3.connect(':memory:')\n>>> cur = con.cursor()\n\n>>> sql = \"\"\"\n... CREATE TABLE pyversions (\n... branch TEXT PRIMARY KEY,\n... released_at_year INTEGER,\n... released_at_month INTEGER,\n... release_manager TEXT\n... );\n...\n... INSERT INTO pyversions VALUES(\"3.10\", 2021, 10, \"Pablo Galindo Salgado\");\n... INSERT INTO pyversions VALUES(\"3.11\", 2022, 10, \"Pablo Galindo Salgado\");\n... INSERT INTO pyversions VALUES(\"3.12\", 2023, 10, \"Thomas Wouters\");\n... INSERT INTO pyversions VALUES(\"3.13\", 2024, 10, \"Thomas Wouters\");\n... \"\"\"\n\n>>> cur.execute(sql)#(1)!\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[4], line 1\n cur.execute(sql)\nProgrammingError: You can only execute one statement at a time.\n```\n{ .annotate }\n\n1. Lo que ocurre es que **obtenemos un error** indicando que sólo se puede ejecutar una sentencia cada vez.\n\nPara resolver este problema disponemos de la función [`executescript()`](https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html#sqlite3.Cursor.executescript) que **permite ejecutar varias sentencias SQL de una sola vez**:\n\nVolvemos a lanzar la misma sentencia SQL pero ahora utilizando este nuevo mecanismo:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> cur.executescript(sql)#(1)!\n\n\n>>> cur.execute('SELECT * FROM pyversions').fetchall()#(2)!\n[('3.10', 2021, 10, 'Pablo Galindo Salgado'),\n ('3.11', 2022, 10, 'Pablo Galindo Salgado'),\n ('3.12', 2023, 10, 'Thomas Wouters'),\n ('3.13', 2024, 10, 'Thomas Wouters')]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Ejecutamos el script «de una sola vez».\n2. Comprobamos que los datos se han insertado correctamente.\n\n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `todo`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `twitter`\n\n\n[^1]: [Herramienta cliente de sqlite](https://www.sqlite.org/cli.html) para terminal.\n[^2]: En programación, un «placeholder» es un valor temporal o marcador que se utiliza como sustituto de datos reales que se asignarán más adelante.\n[^3]: En tecnologías de base de datos, un «rollback» o reversión es una operación que devuelve a la base de datos a algún estado previo.\n[^4]: Ejemplo tomado de la documentación oficial de Python.\n" }, { "path": "docs/stdlib/index.md", "content": "---\nicon: material/book-open-page-variant-outline\n---\n\n# Librería estándar\n\nLa librería estándar de Python es un conjunto extenso de módulos integrados que ofrecen funcionalidades listas para usar, sin necesidad de instalar paquetes adicionales. Estas herramientas cubren una amplia gama de tareas comunes como manejo de archivos, manipulación de fechas y horas, expresiones regulares, operaciones matemáticas, gestión de datos estructurados, acceso a internet, y mucho más. Conocer la librería estándar permite aprovechar al máximo el poder del lenguaje y evitar reinventar la rueda al desarrollar soluciones. En este bloque, exploraremos algunos de los módulos más útiles de la librería estándar de Python y cómo aplicarlos eficazmente en distintos contextos.\n" }, { "path": "docs/stdlib/text-processing/index.md", "content": "# Procesamiento de texto\n\nEl procesamiento de texto es una de las aplicaciones más comunes y poderosas de la programación, especialmente en un lenguaje como Python que ofrece herramientas muy versátiles para manipular cadenas de caracteres. Desde tareas simples como buscar y reemplazar palabras, hasta operaciones más complejas como analizar, limpiar o transformar grandes volúmenes de texto, el manejo eficiente de datos textuales es fundamental en áreas como la automatización, el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural. En este capítulo, aprenderás a trabajar con textos en Python utilizando funciones básicas de cadenas, expresiones regulares y otras técnicas clave para procesar información escrita de forma efectiva.\n" }, { "path": "docs/stdlib/text-processing/re.md", "content": "---\nicon: material/regex\ntags:\n - Librería estándar\n - Procesamiento de texto\n - re\n---\n\n# re { #re }\n\n![Banner](images/re/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n!!! quote \"Paradoja\"\n\n Si tienes un problema y lo intentas resolver con expresiones regulares, entonces tienes dos problemas.\n\nEl módulo [`re`](https://docs.python.org/es/3/library/re.html) permite trabajar con [expresiones regulares](https://es.wikipedia.org/wiki/Expresi%C3%B3n_regular).\n\n## Expresión regular { #regex }\n\nUna **expresión regular** (también conocida como «regex» o «regexp» por su contracción anglosajona «reg-ular exp-ression») es una cadena de texto que conforma un **patrón de búsqueda**. Se utiliza principalmente para la _búsqueda de patrones_ en cadenas de caracteres u _operaciones de sustitución_.\n\nSe trata de una **herramienta ampliamente utilizada en las ciencias de la computación** y necesaria para multitud de aplicaciones que traten con información textual.\n\nPero... ¿qué pinta tiene una expresión regular? Veamos un primer ejemplo:material-flash: de expresión regular:\n\n```pycon\n>>> regex = '^\\d{8}[A-Z]$'\n```\n\nLa expresión regular anterior nos permite **comprobar que una cadena de texto dada es un DNI válido**. Si analizamos parte por parte tendríamos lo siguiente:\n\n- `^` :material-arrow-right-bold: comienzo de línea.\n- `\\d{8}` :material-arrow-right-bold: dígito que se repite 8 veces.\n- `[A-Z]` :material-arrow-right-bold: letra en mayúsculas.\n- `$` :material-arrow-right-bold: final de línea.\n\n## Sintaxis { #syntax }\n\nLas expresiones regulares pueden contener tanto **caracteres especiales** como **caracteres ordinarios**. La mayoría de los caracteres ordinarios, como `#!python 'A'`, `#!python 'b'` o `#!python '0'` son las expresiones regulares más sencillas; simplemente se ajustan a sí mismas.\n\nExisten una serie de caracteres que tienen un **significado especial** dentro de una expresión regular:\n\n| Caracter | Descripción | Ejemplo | :material-check:{.green} | :material-cancel:{.red} |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n| . | Coincide con cualquier carácter excepto con una nueva línea. | `#!python 'a.b'` | `acb`, `a b`, `aab`, `abb`, ... | `bxa`, `a\\nb`, `ab`, `abc`, ... |\n| ^ | Coincide con el comienzo de la línea o cadena | `#!python '^ab'` | `ab`, `abc`, `abab`, `abcd`, ... | `ba`, `aa`, `bb`, `axb`, ... |\n| $ | Coincide con el final de la línea o cadena. | `#!python 'ab$'` | `ab`, `aab`, `bab`, ` ab` ... | `b`, `bb`, `ba`, `aa`, ... |\n| * | Coincide con 0 o más repeticiones de la expresión regular precedente. | `#!python 'a*b'` | `b`, `ab`, `aab`, `aaab`, ... | `ba`, `a`, `aa`, `acb`, ... |\n| + | Coincide con 1 o más repeticiones de la expresión regular precedente. | `#!python 'a+b'` | `ab`, `aab`, `aaab`, ... | `b`, `cb`, `ba`, `bb`, ... |\n| ? | Coincide con 0 o 1 repetición de la expresión regular precedente. | `#!python 'a?b'` | `b`, `ab` | `aab`, `ba`, `aaab`, `cb`, ... |\n| {m} | Coincide con exactamente `m` repeticiones de la expresión regular precedente. | `#!python 'a{3}'` | `aaa` | `a`, `aa`, `aaaa`, ... |\n| {m,n} | Coincide de `m` a `n` repeticiones de la expresión regular precedente, tratando de coincidir con el mayor número de repeticiones posibles. | `#!python 'a{2,4}'` | `aa`, `aaa`, `aaaa` | `a`, `aaaaa`, ... |\n| {m,} | Coincide como mínimo con `m` repeticiones de la expresión regular precedente. | `#!python 'a{2,}'` | `aa`, `aaa`, `aaaa`, ... | `''`, `a`, ... |\n| {,n} | Coincide como máximo con `n` repeticiones de la expresión regular precedente. | `#!python 'a{,2}'` | `''`, `a`, `aa`, | `aaa`, `aaaa`, ... |\n| [] | Coincide con el conjunto de caracteres indicados dentro de los corchetes. | `#!python '[abc]'` | `a`, `b`, `c` | `aa`, `d`, `ab`, ... |\n| [^] | Coincide con cualquier caracter fuera de los caracteres indicados dentro de los corchetes. | `#!python '[^abc]'` | `d`, `e`, `f`, ... | `a`, `b`, `c` |\n| [m-n] | Coincide con el conjunto de caracteres indicados dentro de los corchetes. | `#!python '[a-d]'` | `a`, `b`, `c`, `d` | `aa`, `f`, `ab`, ... |\n| [^m-n] | Coincide con cualquier caracter fuera de los caracteres indicados dentro de los corchetes. | `#!python '[^a-d]'` | `e`, `f`, `g`, ... | `a`, `b`, `c`, `d` |\n| \\| | Coincide con una expresión regular u otra, separadas por este símbolo. | `#!python 'a+|b+'` | `a`, `aa`, `b`, `bb`, ... | `ab`, `aabb`, `abab`, ... |\n| () | Coincide con cualquier expresión regular que esté dentro de los paréntesis, e indica el comienzo y el final de un grupo de captura; el contenido de un grupo puede ser recuperado después de que se haya realizado una coincidencia. | `#!python '(ab)'` | `ab` | `a`, `b`, `abc`, ... |\n| (?P) | Coincide con cualquier expresión regular que esté dentro de los paréntesis; el contenido del grupo de captura es accesible por `name`. | `#!python '(?Pab)'` | `ab` | `a`, `b`, `abc`, ... |\n| (?:) | Coincide con cualquier expresión regular que esté dentro de los paréntesis pero no crea un grupo de captura. | `#!python '(?:ab)'` | `ab` | `a`, `b`, `abc`, ... |\n| \\number | Coincide con el contenido del grupo de captura del mismo número. Se usa en conjunción con `#!python ()`. | `#!python r'(.):\\1'` | `a:a`, `b:b`, `c:c`, ... | `a:b`, `b:c`, `c:d`, ... |\n| (?P=name) | Coincide con el contenido del grupo de captura del mismo nombre. Se usa en conjunción con `#!python ()`. | `#!python '(?P.):(?P=c1)'` | `a:a`, `b:b`, `c:c`, ... | `a:b`, `b:c`, `c:d`, ... |\n| \\b | Coincide con el comienzo o el final de una palabra. | `#!python r'\\ba\\b'` | `a;b`, `a b`, `a%b`, ... | `ab`, `ba`, `aa`, ... |\n| \\B | Coincide con cualquier caracter que no sea comienzo o final de una palabra. | `#!python r'a\\Bb'` | `ab` | `a b`, `a;b`, `a!b`, ... |\n| \\d | Coincide con cualquier dígito decimal. Equivalente a `[0-9]`. | `#!python r'a\\db'` | `a0b`, `a3b`, `a9b`, ... | `ab`, `1ab`, `ab2`, ... |\n| \\D | Coincide con cualquier carácter que no sea un dígito decimal. Equivalente a `[^0-9]`. | `#!python r'a\\Db'` | `acb`, `aab`, `a;b`, ... | `a0b`, `a3b`, `a9b`, ... |\n| \\s | Coincide con cualquier espacio en blanco. Equivalente a `[ \\t\\n\\r\\f\\v]`. | `#!python r'a\\sb'` | `a b`, `a\\tb`, `a\\nb`, ... | `acb`, `abb`, `aab`, ... |\n| \\S | Coincide con cualquier carácter que no sea un espacio en blanco. Equivalente a `[^ \\t\\n\\r\\f\\v]`. | `#!python r'a\\Sb'` | `a.b`, `abb`, `aab`, ... | `a b`, `a\\tb`, `a\\nb`, ... |\n| \\w | Coincide con cualquier carácter alfanumérico. Equivalente a `[a-zA-Z0-9_]`. | `#!python r'a\\wb'` | `aab`, `aAb`, `acb`, ... | `a;b`, `a!b`, `a.b`, ... |\n| \\w | Coincide con cualquier carácter que no sea un carácter alfanumérico. Equivalente a `[^a-zA-Z0-9_]`. | `#!python r'a\\Wb'` | `a;b`, `a!b`, `a.b`, ... | `aab`, `aAb`, `acb`, ... |\n| \\ | Permite «escapar» el caracter que le sigue, es decir, quitarle el significado especial que tiene. | `#!python r'a\\.b'` | `a.b` | `acb`, `aab`, `abb`, ... |\n\n!!! tip \"Cadenas en crudo\"\n\n Cuando hay barras invertidas en la expresión regular (`\\d`, `\\s`, `\\w`, `\\b`, `\\1`, ...) es recomendable el uso de [cadenas en crudo](../../core/datatypes/strings.md#raw) o «raw strings» ya que de no hacerlo podríamos obtener errores del estilo: `#!python SyntaxWarning: invalid escape sequence '\\d'`.\n\n En general, siempre que uses expresiones regulares en Python, lo mejor es usar `#!python r''` para evitar confusiones y errores. Por ejemplo:material-flash: `#!python r'\\d+'` en vez de `#!python '\\d+'`.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Coge papel y lápiz e intenta escribir una expresión regular para los siguientes escenarios:\n\n 1. [Documento nacional de identidad en España](https://es.wikipedia.org/wiki/Documento_nacional_de_identidad_(Espa%C3%B1a)).\n 2. [Número de identidad de extranjero en España](https://es.wikipedia.org/wiki/N%C3%BAmero_de_identidad_de_extranjero).\n 3. [Matrículas automovilísticas en España](https://es.wikipedia.org/wiki/Matr%C3%ADculas_automovil%C3%ADsticas_de_Espa%C3%B1a).\n 4. [Código de aeropuertos de IATA](https://es.wikipedia.org/wiki/C%C3%B3digo_de_aeropuertos_de_IATA).\n 5. [Prefijos telefónicos mundiales](https://es.wikipedia.org/wiki/Anexo:Prefijos_telef%C3%B3nicos_mundiales).\n 6. [Tamaños de papel ISO-DIN](https://es.wikipedia.org/wiki/Formato_de_papel#Norma_ISO_216_/_DIN_476).\n\n## Operaciones { #operations }\n\nUna vez encontrada la expresión regular correspondiente, Python nos ofrece distintos mecanismos que aplicar.\n\n### Buscar { #re-search }\n\nLa búsqueda de patrones es una de las principales utilidades de las expresiones regulares.\n\n#### Búsqueda simple { #search }\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que queremos buscar un número de teléfono dentro de un texto. Para ello vamos a utilizar la función [`search()`](https://docs.python.org/es/3/library/re.html#re.search):\n\n```pycon\n>>> import re#(1)!\n\n>>> text = 'Estaré disponible en el +34755142009 el lunes por la tarde'#(2)!\n\n>>> regex = r'\\+?\\d{2}\\d{9}'#(3)!\n\n>>> m = re.search(regex, text)\n\n>>> m#(4)!\n\n```\n{ .annotate }\n\n1. Para poder trabajar con expresiones regular debemos importar el paquete `re` de la librería estándar.\n2. Texto de entrada.\n3. Definición de la expresión regular:\n - `\\+?` :material-arrow-right-bold: Puede aparecer el signo `+` como prefijo del teléfono (lo escapamos ya que el punto `.` es un caracter especial en sí mismo).\n - `\\d{2}` :material-arrow-right-bold: Dos repeticiones de un dígito (prefijo).\n - `\\d{9}` :material-arrow-right-bold: Nueve repeticiones de un dígito (número telefónico en sí mismo).\n4. La función `search()` nos devuelve un objeto tipo `Match` donde `span` indica la «ventana» de coincidencia: `text[24:36]` :material-arrow-right-bold: `#!python '+34755142009'`\n\nPodemos acceder a la coincidencia encontrada de varias formas:\n\n```pycon\n>>> m[0]#(1)!\n'+34755142009'\n\n>>> m.span(0)#(2)!\n(24, 36)\n```\n{ .annotate }\n\n1. - El acceso por índice nos devuelve las coindicencias encontradas.\n - Equivalente a usar `#!python m.group(0)`.\n2. - El método `span()` nos devuelve una _tupla_ con los índices de comienzo y finalización de la coincidencia.\n - Equivalente a usar `#!python m.start()` y `#!python m.end()`.\n\nPodemos aplicar **grupos de captura** para separar el prefijo y el teléfono siguiendo con el ejemplo:material-flash: anterior:\n\n=== \"Captura posicional\"\n\n ```pycon hl_lines=\"5 12-13 15-16\"\n >>> import re\n\n >>> text = 'Estaré disponible en el +34755142009 el lunes por la tarde'#(2)!\n\n >>> regex = r'\\+?(\\d{2})(\\d{9})'\n \n >>> m = re.search(regex, text)\n \n >>> m[0]\n '+34755142009'\n \n >>> m[1]\n '34'\n \n >>> m[2]\n '755142009'\n ```\n\n=== \"Captura nominal\"\n\n ```pycon hl_lines=\"5 12-13 15-16\"\n >>> import re\n\n >>> text = 'Estaré disponible en el +34755142009 el lunes por la tarde'#(2)!\n\n >>> regex = r'\\+?(?P\\d{2})(?P\\d{9})'\n \n >>> m = re.search(regex, text)\n \n >>> m[0]\n '+34755142009'\n \n >>> m['prefix']\n '34'\n \n >>> m['number']\n '755142009'\n ```\n\n!!! tip \"Ignorando mayúsculas y minúsculas\"\n\n Si queremos ignorar mayúsculas y minúsculas a la hora de hacer una búsqueda, sólo tendremos que usar un tercer parámetro indicándolo:\n\n ```python\n import re\n\n re.search(regex, text, re.IGNORECASE)#(1)!\n ```\n { .annotate }\n \n 1. También se puede abreviar como `re.I`\n\n#### Búsqueda múltiple { #findall }\n\nEn el ejemplo anterior hemos estado buscando una única coincidencia. Imaginemos ahora que queremos encontrar todos los teléfonos. Para ello vamos a utilizar la función [`findall()`](https://docs.python.org/es/3/library/re.html#re.findall):\n\n```pycon\n>>> import re\n\n>>> text = '''\n... Datos de contacto:\n... - Marketing: Rubén López (+49677543181)\n... - Ventas: Sara Mondragón (+34681788902)\n... - Desarrollo: Eva Blasco (+51682131262)\n... © Saturno Desarrollos de Software\n... '''\n\n>>> regex = r'\\+?\\d{2}\\d{9}'\n\n>>> re.findall(regex, text)#(1)!\n['+49677543181', '+34681788902', '+51682131262']\n```\n{ .annotate }\n\n1. La función `findall()` devuelve una **lista** con las coincidencias encontradas.\n\nEs posible utilizar **grupos de captura** con la función `findall()`. Imaginemos que sólo nos interesan los **prefijos telefónicos** del ejemplo:material-flash: anterior:\n\n```pycon\n>>> import re\n\n>>> text = '''\n... Datos de contacto:\n... - Marketing: Rubén López (+49677543181)\n... - Ventas: Sara Mondragón (+34681788902)\n... - Desarrollo: Eva Blasco (+51682131262)\n... © Saturno Desarrollos de Software\n... '''\n\n>>> regex = r'\\+?(\\d{2})\\d{9}'#(1)!\n\n>>> re.findall(regex, text)\n['49', '34', '51']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Mediante los paréntesis `()` definimos el grupo de captura sobre el prefijo.\n\n### Separar { #split }\n\nOtras de las operaciones ampliamente usadas con expresiones regulares es la separación o división de una cadena de texto mediante un separador.\n\nEn su momento vimos el uso de la función [`split()`](../../core/datastructures/lists.md#split) para cadenas de texto, pero era muy limitada para patrones avanzados. Veamos el uso de la función `re.split()` dentro de este módulo de expresiones regulares.\n\nUn ejemplo:material-flash: muy sencillo sería **separar la parte entera de la parte decimal** en un determinado número flotante:\n\n```pycon\n>>> regex = r'[.,]'\n\n>>> re.split(regex, '3.14')\n['3', '14']\n\n>>> re.split(regex, '3,14')\n['3', '14']\n```\n\nPython también nos da la posibilidad de «capturar» el separador. Siguiendo el ejemplo:material-flash: anterior:\n\n```pycon\n>>> regex = r'([.,])'#(1)!\n\n>>> re.split(regex, '3.14')\n['3', '.', '14']\n\n>>> re.split(regex, '3,14')\n['3', ',', '14']\n```\n{ .annotate }\n\n1. Usamos paréntesis para añadir un grupo de captura.\n\n### Reemplazar { #sub }\n\nEl paquete de expresiones regulares `re` también nos ofrece la posibilidad de reemplazar ocurrencias dentro de un texto. Para ello disponemos de la función [`sub`](https://docs.python.org/3/library/re.html#re.sub) (regla mnemotécnica viene del inglés «substitute»).\n\nVeamos a continuación un ejemplo:material-flash: de uso en el que recibimos el nombre de una persona en formato ` ` y queremos convertirlo a formato `, `.\n\nVeamos dos soluciones a este problema utilizando la función `re.sub()` mediante:\n\n=== \"Grupos de captura posicionales\"\n\n ```pycon\n >>> import re\n\n >>> name = 'Alan Turing'\n\n >>> regex = r'(\\w+) +(\\w+)'#(1)!\n >>> repl = r'\\2, \\1'#(2)!\n\n >>> re.sub(regex, repl, name)#(3)!\n 'Turing, Alan'\n ```\n { .annotate }\n\n 1. Utilizamos grupos de captura **posicionales** para nombre y apellidos.\n 2. Hacemos referencia a los _grupos de captura_ en orden «inverso».\n 3. La función `re.sub()` recibe la expresión de búsqueda, la expresión de reemplazo y la cadena de texto sobre la que operar.\n\n=== \"Grupos de captura nominales\"\n\n ```pycon\n >>> import re\n\n >>> name = 'Alan Turing'\n\n >>> regex = r'(?P\\w+) +(?P\\w+)'#(1)!\n >>> repl = r'\\g, \\g'#(2)!\n\n >>> re.sub(regex, repl, name)#(3)!\n 'Turing, Alan' \n ```\n { .annotate }\n \n 1. Utilizamos grupos de captura **nominales** para nombre y apellidos.\n 2. Hacemos referencia a los _grupos de captura_ en orden «inverso».\n 3. La función `re.sub()` recibe la expresión de búsqueda, la expresión de reemplazo y la cadena de texto sobre la que operar.\n\nLa función `re.sub()` admite un uso más avanzado ya que podemos **pasar una función** en vez de una cadena de texto de reemplazo, lo que nos abre un abanico de posibilidades.\n\nSiguiendo con el ejemplo:material-flash: anterior, supongamos ahora que queremos hacer la misma transformación pero **convirtiendo el apellido a mayúsculas**, y asegurarnos de que **el nombre queda como título**:\n\n```pycon\n>>> import re\n\n>>> name = 'Alan Turing'\n\n>>> regex = r'(\\w+) +(\\w+)'\n\n>>> re.sub(regex, lambda m: f'{m[2].upper()}, {m[1].title()}', name)#(1)!\n'TURING, Alan'\n```\n{ .annotate }\n\n1. La [función «lambda»](../../core/modularity/functions.md#lambda) recibe el objeto «matcheado» y realiza su modificación mediante los grupos de captura.\n\n!!! tip \"Contando reemplazos\"\n\n Existe una función `re.subn()` que devuelve una tupla con la nueva cadena de texto reemplazada y el número de sustituciones realizadas.\n\n### Casar { #match }\n\nSi lo que estamos buscando es comprobar si una determinada cadena de texto «casa» (coincide) con un patrón de expresión regular, podemos hacer uso de la función `re.fullmatch()`.\n\nA continuación se presenta un primer ejemplo:material-flash: que comprueba **si un texto dado es un DNI válido**:\n\n```pycon\n>>> import re\n\n>>> regex = r'\\d{8}[A-Z]'#(1)!\n\n>>> text = '54632178Y'\n>>> re.fullmatch(regex, text)#(2)!\n\n\n>>> text = '87896532$'#(3)!\n>>> re.fullmatch(regex, text)\n```\n{ .annotate }\n\n1. Esta expresión regular es una «simplificación» ya que la letra del DNI (_dígito de control_) habría que calcularla utilizando un [algoritmo definido](https://www.interior.gob.es/opencms/es/servicios-al-ciudadano/tramites-y-gestiones/dni/calculo-del-digito-de-control-del-nif-nie/).\n2. Cuando la cadena de texto «casa» con la expresión regular se devuelve un objeto de tipo [`Match`](https://docs.python.org/3/library/re.html#match-objects).\n3. Cuando la cadena de texto no «casa» con la expresión regular se devuelve `#!python None`.\n\nEn este tipo de escenarios es habitual utilizar el [operador morsa](../../core/controlflow/conditionals.md#walrus) para discernir los casos a la vez que creamos una variable:\n\n```pycon\n>>> import re\n\n>>> def check_id_card(text: str) -> None:\n... REGEX = r'(\\d{8})([A-Z])'\n... if m := re.fullmatch(REGEX, text):#(1)!\n... print(f'{text} es un DNI válido')\n... print(f'N: {m[1]} CC: {m[2]}')#(2)!\n... else:\n... print(f'{text} no es un DNI válido')\n\n>>> check_id_card('54632178Y')\n54632178Y es un DNI válido\nN: 54632178 CC: Y\n\n>>> check_id_card('87896532$')\n87896532$ no es un DNI válido\n```\n{ .annotate }\n\n1. En la variable `m` tendremos el objeto `Match` en el caso de que la cadena de texto haya casado.\n2. Acceso a los grupos de captura.\n\n!!! warning \"Cuidado con `re.match()`\"\n\n Hay una variante más «flexible» para casar que es re.match() y comprueba la existencia del patrón **sólo desde el comienzo de la cadena**. Es decir, que si el final de la cadena no coincide sigue casando.\n\n === \"Caracteres al final\"\n\n :material-check:{.green} Casa...\n \n ```pycon\n >>> regex = r'\\d{8}[A-Z]'\n >>> text = '54632178Y###'\n \n >>> re.match(regex, text)\n \n ```\n \n === \"Caracteres al principio\"\n\n :material-cancel:{.red} No casa...\n \n ```pycon\n >>> regex = r'\\d{8}[A-Z]'\n >>> text = '###54632178Y'\n \n >>> re.match(regex, text)\n ```\n\nEn cualquier caso podemos hacer que `re.match()` se comporte como `re.fullmatch()` si especificamos los **indicadores de comienzo y final de línea** en el patrón:\n\n```pycon\n>>> regex = r'^\\d{8}[A-Z]$'#(1)!\n>>> text = '54632178Y'\n\n>>> re.match(regex, text)\n\n```\n{ .annotate }\n\n1. - `^` indica comienzo de línea.\n - `$` indica final de línea.\n\n#### Aclaraciones sobre corchetes { #squarebrackets }\n\nHay que tener en cuenta ciertos matices al utilizar corchetes `#!python []` en una expresión regular:\n\n1. Los símbolos incluidos en los corchetes pierden su significado especial:\n\n ```pycon\n >>> re.match(r'[.]', 'A')#(1)!\n\n >>> re.match(r'[.]', '.')#(2)!\n \n ```\n { .annotate }\n \n 1. No casa...\n 2. Sí casa...\n \n2. El guión medio hay que escaparlo en situaciones donde no represente un rango:\n\n ```pycon\n >>> re.match(r'[-\\d\\s]', '-')#(1)!\n \n \n >>> re.match(r'[\\d\\s-]', '-')#(2)!\n \n \n >>> re.match(r'[\\d\\-\\s]', '-')#(3)!\n \n ```\n { .annotate }\n \n 1. No hay que escapar ya que no representa un rango.\n 2. No hay que escapar ya que no representa un rango.\n 3. Hay que escapar porque «parece» que representa un rango.\n \n## Ejercicios { #exercises }\n\n1. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `vowel-words`\n2. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `valid-float`\n3. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `valid-email`\n4. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `calc-from-str`\n5. [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `valid-url`\n" }, { "path": "docs/stdlib/text-processing/string.md", "content": "---\nicon: material/code-string\ntags:\n - Librería estándar\n - Procesamiento de texto\n - string\n---\n\n# string { #string }\n\n![Banner](images/string/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEl módulo [string](https://docs.python.org/es/3/library/string.html) proporciona **operaciones y constantes** muy útiles para manejo de [cadenas de texto](../../core/datatypes/strings.md), además de distintas estrategias de **formateado de cadenas**.\n\n## Constantes { #constants }\n\nLas constantes definidas en este módulo son las siguientes:\n\n| Constante | Valor |\n| --- | --- |\n| `string.ascii_lowercase` | `#!python 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'` |\n| `string.ascii_uppercase` | `#!python 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'` |\n| `string.ascii_letters` | `#!python 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'` |\n| `string.digits` | `#!python '0123456789'` |\n| `string.octdigits` | `#!python '01234567'` |\n| `string.hexdigits` | `#!python '0123456789abcdefABCDEF'` |\n| `string.punctuation` | `#!python '!\"#$%&\\'()*+,-./:;<=>?@[\\\\]^_``{|}~'` |\n| `string.printable` | `#!python '0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ!\"#$%&\\'()*+,-./:;<=>?@[\\\\]^_``{|}~ \\t\\n\\r\\x0b\\x0c'` |\n| `string.whitespace` | `#!python ' \\t\\n\\r\\x0b\\x0c'` |\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n [pypas](../../third-party/learning/pypas.md)  :fontawesome-solid-hand-holding-heart:{ .acc .slide } `all-ascii`\n\n## Plantillas { #templates }\n\nEl módulo `string` también nos permite usar **plantillas con interpolación de variables**. Algo similar a los [f-strings](../../core/datatypes/strings.md#fstrings) pero con otro tipo de sintaxis.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que definimos una sencilla plantilla:\n\n```pycon\n>>> from string import Template#(1)!\n\n>>> tmpl = Template('$lang is the best programming language in the $place!')#(2)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Importamos la clase `Template` desde el módulo.\n2. Las variables que queramos interporlar deben ir precedidas del signo dólar `#!python $`\n\nAhora podemos aplicar la _interpolación_ (sustitución) de variables con los valores que nos interesen:\n\n```pycon\n>>> tmpl.substitute(lang='Python', place='World')#(1)!\n'Python is the best programming language in the World!'\n\n>>> tmpl.substitute({'lang': 'Python', 'place': 'World'})#(2)!\n'Python is the best programming language in the World!'\n```\n{ .annotate }\n\n1. Podemos usar [argumentos nominales](../../core/modularity/functions.md#kwargs).\n2. Podemos usar un [diccionario](../../core/datastructures/dicts.md).\n\nHay que prestar atención cuando el identificador de variable está seguido por algún carácter que, a su vez, puede formar parte del identificador. En este caso hay que utilizar llaves para evitar la ambigüedad.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: se muestra un ejemplo de _pluralización_:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> tmpl = Template('Congratulations! You won several ${gift}s')\n\n>>> tmpl.substitute(gift='phone')\n'Congratulations! You won several phones'\n```\n\n### Sustitución segura { #safety-sub }\n\nEn el caso de que alguna de las variables que estamos interpolando no exista o no tenga ningún valor, obtendremos un error al sustituir:\n\n```pycon\n>>> tmpl = Template('$lang is the best programming language in the $place!')\n\n>>> tmpl.substitute(lang='Python')\nTraceback (most recent call last):\n Cell In[2], line 1\n tmpl.substitute(lang='Python')\n File ~/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python3.13/string.py:121 in substitute\n return self.pattern.sub(convert, self.template)\n File ~/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python3.13/string.py:114 in convert\n return str(mapping[named])\nKeyError: 'place'\n```\n\nPara estos casos el módulo proporciona el método `self_substitute()` que no emite error si alguna variable no es especificada:\n\n```pycon\n>>> tmpl.safe_substitute(lang='Python')\n'Python is the best programming language in the $place!'\n```\n\n### Casos de uso { #tmpl-use-cases }\n\nA primera vista podría parecer que este sistema de plantillas no aporta gran ventaja sobre los [f-strings](../../core/datatypes/strings.md#fstrings) que ya hemos visto. Sin embargo hay ocasiones en los que puede resultar muy útil.\n\nLa mayoría de estas escenarios tienen que ver con **la oportunidad** de definir el «string». Si en el momento de crear la plantilla aún no están disponibles las variables de sustitución, podría interesar utilizar la estrategia que nos proporciona este módulo.\n\nSupongamos un ejemplo:material-flash: en el que tenemos una estructura de «url» y queremos únicamente sustituir una parte de ella. Para no tener que repetir la cadena de texto completa en un «f-string», podríamos seguir este enfoque:\n\n```pycon\n>>> from string import Template\n\n>>> urlbase = Template('https://python.org/3/library/$module.html')\n\n>>> for module in ('string', 're', 'difflib'):\n... url = urlbase.substitute(module=module)\n... print(url)\n...\nhttps://python.org/3/library/string.html\nhttps://python.org/3/library/re.html\nhttps://python.org/3/library/difflib.html\n```\n" }, { "path": "docs/third-party/config/index.md", "content": "# Configuraciones\n\nLas configuraciones en programación se refieren a la personalización y ajustes de los parámetros que permiten que un programa se adapte a diferentes entornos, usuarios o necesidades específicas. Estas configuraciones pueden incluir variables de entorno, archivos de configuración, parámetros de ejecución o ajustes de sistema, y son esenciales para hacer que el software sea flexible y reutilizable. En Python, se pueden gestionar configuraciones de manera eficiente utilizando herramientas como archivos JSON, YAML o INI, que permiten almacenar y leer datos de configuración de forma sencilla. En este capítulo, exploraremos cómo manejar y aplicar configuraciones en Python, asegurando que tus programas sean fácilmente adaptables y mantenibles en diferentes escenarios y entornos de ejecución.\n" }, { "path": "docs/third-party/config/prettyconf.md", "content": "---\nicon: material/image-filter-center-focus-weak\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Configuraciones\n - Pretty Conf\n---\n\n# Pretty Conf { #prettyconf }\n\n![Banner](images/prettyconf/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n[`prettyconf`](https://prettyconf.readthedocs.io/en/latest/index.html) es un paquete Python que facilita la creación de ficheros de configuración mediante la parametrización de sus variables.\n\nEs habitual no incluir credenciales o datos sensibles en el control de versiones de ciertos proyectos de software. Para esto hay varias soluciones, pero la que nos propone `prettyconf` es utilizar una función genérica `config()` que se encargará de recuperar estos datos bien desde _variables de entorno_ o bien desde un fichero `.env`.\n\n## Instalación { #install }\n\nLa instalación del paquete es muy sencilla:\n\n=== \"*venv* :octicons-package-24:{.blue}\"\n\n ```console\n $ pip install prettyconf\n ```\n\n=== \"*uv*  :simple-uv:{.uv}\"\n\n ```console\n $ uv add prettyconf\n ```\n\n## Modo de uso { #usage }\n\nSu modo de uso es muy sencillo:\n\n=== \"Valor obligatorio\"\n\n ```pycon\n >>> from prettyconf import config\n\n >>> PASSWD = config('PASSWORD')#(1)!\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Se busca `PASSWORD` en ^^variables de entorno^^ o en fichero `.env`\n - Si se encuentra, se asigna su valor a la variable `PASSWD`\n - Si no se encuentra, se eleva una excepción `UnknownConfiguration`.\n \n=== \"Valor opcional\"\n\n ```pycon\n >>> from prettyconf import config\n\n >>> UNAME = config('USERNAME', default='guido')#(1)!\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Se busca `USERNAME` en ^^variables de entorno^^ o en fichero `.env`\n - Si se encuentra, se asigna su valor a la variable `UNAME`\n - Si no se encuentra, se asigna el valor por defecto `#!python 'guido'` a `UNAME`\n\n## Ficheros .env { #dotenv }\n\nAunque también existe la posibilidad de definir los valores mediate _variables de entorno_ suele ser habitual utilizar un fichero de configuración `.env` para ello.\n\nSu estructura es realmente simple:\n\n```ini title=\".env\"\nUSERNAME=\"thisisme\"\nPASSWORD=verycomplicated#(1)!\nMESSAGE=\"Talk is cheap, show me the code\"\n```\n{ .annotate }\n\n1. Aunque podría ir sin comillas dobles, lo más fácil —para evitar errores— es ponerlas siempre.\n\n!!! danger \"Fuera de control de versiones\"\n\n Es crucial dejar fuera del **control de versiones** el archivo `.env` mediante su inclusión en el fichero `.gitignore`.\n\n## Conversiones { #casts }\n\nPor defecto, cualquier valor que le demos a una variable mediante `prettyconf` se interpretará como una **cadena de texto** (`#!python str`).\n\nPero es posible indicar **conversiones explícitas** en la propia llamada a la función:\n\n
\n| Conversión | Explicación | Valor `ITEM` | Ejemplo |\n| --- | --- | --- | --- |\n| `config.boolean` | Convierte a [booleano](../../core/datatypes/numbers.md#booleans)(1) | `#!python 'On'` | `#!python config(ITEM, cast=config.boolean)` :material-arrow-right-box: `#!python True`\n| `config.list` | Convierte a [lista](../../core/datastructures/lists.md)(2) | `#!python 'A,B,C'` | `#!python config(ITEM, cast=config.list)` :material-arrow-right-box: `#!python ['A','B','C']`\n| `config.tuple` | Convierte a [tupla](../../core/datastructures/tuples.md)(3) | `#!python 'A,B,C'` | `#!python config(ITEM, cast=config.tuple)` :material-arrow-right-box: `#!python ('A','B','C')`\n| `config.json` | Convierte a objeto Python(4) | `#!python '{\"a\": [1, 2], \"b\": [3, 4]}'` | `#!python config(ITEM, cast=config.json)` :material-arrow-right-box: `#!python {'a': [1, 2], 'b': [3, 4]}`\n
\n1. Ejemplos: `On|Off`, `1|0`, `yes|no`, `true|false`, `t|f`\n2. Desde cadenas de texto separadas por **comas**.\n3. Desde cadenas de texto separadas por **comas**.\n4. Desde cadena de texto con objeto JSON.\n\n!!! warning \"Valores por defecto\"\n\n Un error bastante común se produce a la hora de definir valores por defecto a los que se aplican conversiones personalizadas.\n\n En el siguiente ejemplo:material-flash: definimos una lista como valor por defecto, pero quizás el resultado no es lo que realmente esperamos:\n\n ```pycon\n >>> config('PRUEBA', default=['a', 'b', 'c'], cast=config.list)\n ['abc']\n ```\n\n Lo que seguramente tendríamos que hacer es asignar el valor por defecto como una cadena de texto que ya luego el «cast» se encargará de convertir:\n\n ```pycon\n >>> config('PRUEBA', default='a,b,c', cast=config.list)\n ['a', 'b', 'c']\n ```\n\n### Conversiones personalizadas { #custom-casts }\n\nAdemás de las conversiones predefinidas es posible crear conversiones personalizadas mediante una función propia.\n\nPor ejemplo:material-flash:, supongamos una configuración que almacena **latitud y longitud** de un determinado lugar (_geolocalización_):\n\n```python title=\"settings.py\"\ndef geoloc(loc: str) -> tuple[float, float]:\n return tuple(float(v) for v in loc.split(','))\n\nTEIDE_GPS = config('TEIDE_GPS', cast=geoloc)#(1)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es habitual usar [funciones anónimas lambda](../../core/modularity/functions.md#lambda) para estos propósitos.\n\nCon esto podríamos «leer» un fichero de configuración tipo:\n\n```ini title=\".env\"\nTEIDE_GPS=\"28.2723364,-16.6631076\"#(1)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Esto se convertiría en una tupla: `#!python (28.2723364, -16.6631076)` (_cuyos valores ya estarían en formato flotante_).\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/jupyter/equations.tex", "content": "% Ecuación 1\n$$\n\\int_a^b f'(x)dx = f(b) - f(a)\n$$\n\n% Ecuación 2\n$$\nt' = t \\frac{1}{\\sqrt{1 - \\frac{v^2}{c^2}}}\n$$\n\n% Ecuación 3\n$$\n\\Big[\n M \\frac{\\partial}{\\partial M} +\n \\beta(g) \\frac{\\partial}{\\partial g} +\n \\eta \\gamma\n\\Big]\nG^n(x_1, x_2, \\dots, x_n; M, g) = 0\n$$\n\n% Ecuación 4\n$$\nR_{00} \\approx\n -\\frac{1}{2}\n \\sum_i\n \\frac{\\partial^2 h_{00}}{\\partial(x^i)^2}\n =\n \\frac{4\\pi G}{c^2}\n (\\rho c^2)\n \\Rightarrow\n \\bigtriangledown^2 \\phi_g\n =\n 4\\pi G \\rho\n$$\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/jupyter/timeit.py", "content": "print('Poisson')\n%timeit numpy.random.poisson(size=100)\n%timeit numpy.random.poisson(size=10_000)\n%timeit numpy.random.poisson(size=1_000_000)\n\nprint('Uniform')\n%timeit numpy.random.uniform(size=100)\n%timeit numpy.random.uniform(size=10_000)\n%timeit numpy.random.uniform(size=1_000_000)\n\nprint('Logistic')\n%timeit numpy.random.logistic(size=100)\n%timeit numpy.random.logistic(size=10_000)\n%timeit numpy.random.logistic(size=1_000_000)\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/avengers.csv", "content": "URL,Name/Alias,Appearances,Current?,Gender,Probationary Introl,Full/Reserve Avengers Intro,Year,Years since joining,Honorary,Death1,Return1,Death2,Return2,Death3,Return3,Death4,Return4,Death5,Return5,Notes\rhttp://marvel.wikia.com/Henry_Pym_(Earth-616),\"Henry Jonathan \"\"Hank\"\" Pym\",1269,YES,MALE,,Sep-63,1963,52,Full,YES,NO,,,,,,,,,Merged with Ultron in Rage of Ultron Vol. 1. A funeral was held. \rhttp://marvel.wikia.com/Janet_van_Dyne_(Earth-616),Janet van Dyne,1165,YES,FEMALE,,Sep-63,1963,52,Full,YES,YES,,,,,,,,,Dies in Secret Invasion V1:I8. Actually was sent tto Microverse later recovered\rhttp://marvel.wikia.com/Anthony_Stark_(Earth-616),\"Anthony Edward \"\"Tony\"\" Stark\",3068,YES,MALE,,Sep-63,1963,52,Full,YES,YES,,,,,,,,,\"Death: \"\"Later while under the influence of Immortus Stark committed a number of horrible acts and was killed.' This set up young Tony. Franklin Richards later brought him back\"\rhttp://marvel.wikia.com/Robert_Bruce_Banner_(Earth-616),Robert Bruce Banner,2089,YES,MALE,,Sep-63,1963,52,Full,YES,YES,,,,,,,,,\"Dies in Ghosts of the Future arc. However \"\"he had actually used a hidden Pantheon base to survive\"\"\"\rhttp://marvel.wikia.com/Thor_Odinson_(Earth-616),Thor Odinson,2402,YES,MALE,,Sep-63,1963,52,Full,YES,YES,YES,NO,,,,,,,Dies in Fear Itself brought back because that's kind of the whole point. Second death in Time Runs Out has not yet returned\rhttp://marvel.wikia.com/Richard_Jones_(Earth-616),Richard Milhouse Jones,612,YES,MALE,,Sep-63,1963,52,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Steven_Rogers_(Earth-616),Steven Rogers,3458,YES,MALE,,Mar-64,1964,51,Full,YES,YES,,,,,,,,,Dies at the end of Civil War. Later comes back. \rhttp://marvel.wikia.com/Clint_Barton_(Earth-616),Clinton Francis Barton,1456,YES,MALE,,May-65,1965,50,Full,YES,YES,YES,YES,,,,,,,Dies in exploding Kree ship in Averngers Vol. 1 Issue 502. Brought back by Scarlet Witch. Dies again in House of M Vol 1 Issue 7. Is later brought back. \rhttp://marvel.wikia.com/Pietro_Maximoff_(Earth-616),Pietro Maximoff,769,YES,MALE,,May-65,1965,50,Full,YES,YES,,,,,,,,,Dies in House of M Vol 1 Issue 7. Later comes back\rhttp://marvel.wikia.com/Wanda_Maximoff_(Earth-616),Wanda Maximoff,1214,YES,FEMALE,,May-65,1965,50,Full,YES,YES,,,,,,,,,Dies in Uncanny_Avengers_Vol_1_14. Later comes back\rhttp://marvel.wikia.com/Jacques_Duquesne_(Earth-616),Jacques Duquesne,115,NO,MALE,,Sep-65,1965,50,Full,YES,YES,,,,,,,,,Dies in Avengers_Vol_1_130. Brought back by the Chaos King\rhttp://marvel.wikia.com/Hercules_(Earth-616),Heracles,741,YES,MALE,,Oct-67,1967,48,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/T%27Challa_(Earth-616),T'Challa,780,NO,MALE,,May-68,1968,47,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Vision_(Earth-616),Victor Shade (alias),1036,YES,MALE,,Nov-68,1968,47,Full,YES,YES,,,,,,,,,Dies in Avengers_Vol_1_500. Is eventually rebuilt. \rhttp://marvel.wikia.com/Dane_Whitman,Dane Whitman,482,NO,MALE,,Dec-69,1969,46,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Natalia_Romanova_(Earth-616)#,Natalia Alianovna Romanova,1112,YES,FEMALE,,May-73,1973,42,Full,YES,YES,,,,,,,,,Killed by The Hand. Later revived with The Stone of the Chaste. \rhttp://marvel.wikia.com/Mantis_(Earth-616)#,Brandt,160,NO,FEMALE,,Aug-73,1973,42,Full,YES,YES,,,,,,,,,\"Dies in Silver_Surfer_Vol_3_3. Actually \"\"fragments of her essence were spread out all across the universe\"\"\"\rhttp://marvel.wikia.com/Henry_McCoy_(Earth-616)#,Henry P. McCoy,1886,NO,MALE,Jul-75,Sep-76,1976,39,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Heather_Douglas_(Earth-616)#,Heather Douglas,332,NO,FEMALE,Jul-75,Sep-76,1976,39,Full,YES,YES,YES,YES,,,,,,,\"Dies in Defenders_Vol_1_152. Later 'Obtained a new body.' Dies in Annihilation:_Conquest_Vol_1_3. Comes back as \"\"As before\"\" also was once named Madame MacEvil because LOL. \"\rhttp://marvel.wikia.com/Patricia_Walker_(Earth-616)#,Patsy Walker,557,NO,FEMALE,Nov-75,Sep-76,1976,39,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died during time on Defenders. Eventually ressurected by villian Grim Reaper along with Mockingbird to fight the Avengers. \rhttp://marvel.wikia.com/Matthew_Hawk_(Earth-616)#,Matthew Liebowitz (birth name),197,NO,MALE,,Aug-75,1975,40,Full,YES,YES,YES,NO,,,,,,,Died during Return_to_the_Old_West. Resurrected by She Hulk in negotiation with Time Variance Authority. As a time traveller he died in 1938. Did not return\rhttp://marvel.wikia.com/Robert_Frank_(Earth-616)#,Robert L. Frank Sr.,106,NO,MALE,Apr-77,Jul-78,1978,37,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in Vision_and_the_Scarlet_Witch_Vol_1_2. Did not return however he was eventually cloned but the clone was killed immediately. \rhttp://marvel.wikia.com/Simon_Williams_(Earth-616)#,Simon Williams,692,YES,MALE,Apr-77,Mar-79,1979,36,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died in Avengers_Vol_1_9. Actually just in a death-like coma. \rhttp://marvel.wikia.com/Yondu_Udonta_(Earth-691)#,Yondu Udonta,109,NO,MALE,,Feb-78,1978,37,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Martinex_T%27Naga_(Earth-691)#,Martinex T'Naga,100,NO,MALE,,Feb-78,1978,37,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Charlie-27_(Earth-691)#,Charlie-27,132,NO,MALE,,Feb-78,1978,37,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Nicholette_Gold_(Earth-691)#,Nicholette Gold,108,NO,FEMALE,,Feb-78,1978,37,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Stakar_Ogord_(Earth-691)#,Stakar,100,NO,MALE,,Feb-78,1978,37,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Vance_Astro_(Earth-691)#,Vance Astrovik,156,NO,MALE,,Feb-78,1978,37,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Mar-Vell_(Earth-616)#,Mar-Vell,254,NO,MALE,,Jul-78,1978,37,Full,YES,YES,YES,YES,YES,NO,,,,,The bad penny of the Marvel universe. First killed in Secret invasion. Revived during the Chaos war. Died again during aformentioned chaos war. Resurrected by the Kree Empire using the M'Kraan Crystal. Third death during Avengers vs. X-Men. Has not return\rhttp://marvel.wikia.com/Carol_Danvers_(Earth-616)#,Carol Susan Jane Danvers,935,YES,FEMALE,,Apr-79,1979,36,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Samuel_Wilson_(Earth-616)#,Samuel Thomas Wilson,576,YES,MALE,,Jun-79,1979,36,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Jocasta_(Earth-616)#,Jocasta,141,YES,FEMALE,Jul-80,Nov-88,1988,27,Full,YES,YES,YES,YES,YES,YES,YES,YES,YES,YES,\"From her article: Death1: \"\"Defeated Ultron and reversed the process leaving Jocasta a mindless husk.\"\" Return 1: \"\"Ultron later revived Jocasta with a remote link activating the mental residue the Wasp left behind\"\" Death 2: \"\"Sacrificing herself to try to ki\"\rhttp://marvel.wikia.com/Greer_Nelson_(Earth-616)#,Greer Grant Nelson,355,YES,FEMALE,,Sep-81,1981,34,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Jennifer_Walters_(Earth-616)#,Jennifer Walters,933,YES,FEMALE,,Jul-82,1982,33,Full,YES,YES,,,,,,,,,Dies during Red Hulk Saga. Returns when Lyra infiltrates Intelligenica and finds her in statis\rhttp://marvel.wikia.com/Monica_Rambeau_(Earth-616)#,Monica Rambeau,348,YES,FEMALE,Jan-83,May-83,1983,32,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Eros_(Earth-616)#,Eros,206,NO,MALE,Jun-83,May-84,1984,31,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/James_Rhodes_(Earth-616)#,James R. Rhodes,533,NO,MALE,May-84,Sep-84,1984,31,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Barbara_Morse_(Earth-616)#,Barbara Barton (nee Morse),374,NO,FEMALE,Jun-84,Sep-84,1984,31,Full,YES,YES,,,,,,,,,Killed by Mephisto. After Secret Invasion it turns out she was actually being impersonated by a Skrull the whole time and was alive and well. \rhttp://marvel.wikia.com/Moira_Brandon_(Earth-616)#,Moira Brandon,2,NO,FEMALE,,Nov-93,1993,22,Honorary,YES,NO,,,,,,,,,Died in her second appearance earns honorary Avengers status doing so. Stays dead. \rhttp://marvel.wikia.com/Benjamin_Grimm_(Earth-616)#,Benjamin Jacob Grimm,2305,NO,MALE,,Jun-86,1986,29,Full,YES,YES,,,,,,,,,Once killed during a battle with Doctor Doom.' Brought back by the FF when they literally went to Heaven to get him. \rhttp://marvel.wikia.com/Bonita_Juarez_(Earth-616)#,Bonita Juarez,83,NO,FEMALE,,Sep-87,1987,28,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Marc_Spector_(Earth-616)#,Marc Spector,402,NO,MALE,Sep-87,Jun-88,1988,27,Full,NO,,,,,,,,,,NA but he he did die and return to get his powers prior to joining the Avengers. \rhttp://marvel.wikia.com/John_Walker_(Earth-616)#,John F. Walker,352,NO,MALE,,May-89,1989,26,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Human_Torch_(Android)_(Earth-616)#,Jim Hammond (alias),565,NO,MALE,,Nov-89,1989,26,Full,YES,YES,,,,,,,,,\"Dies during New Invaders. Was \"\"was revived as a living weapon the Thinker intended to sell.\"\" Prior to joining the avengers he had died like 2 times in the 40s. \"\rhttp://marvel.wikia.com/Miguel_Santos_(Earth-616)#,Miguel Santos,112,NO,MALE,,Apr-91,1991,24,Full,NO,,,,,,,,,,NA: Has not died since joing the Avengers but prior to joining he fought the West Coast avengers and seemingly died. Later turned up under control of a villain\rhttp://marvel.wikia.com/Julia_Carpenter_(Earth-616)#,Julia Carpenter,218,NO,FEMALE,,Sep-92,1992,23,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/2ZP45-9-X-51_(Earth-616)#,X-51,149,NO,MALE,,Jun-92,1992,23,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died in Deathlok Vol 2 #5. JK that was actually just a Life Model Decoy\rhttp://marvel.wikia.com/Chris_Powell_(Earth-616)#,Christopher Powell,168,NO,MALE,,May-93,1993,22,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Namor_McKenzie_(Earth-616)#,Namor McKenzie,1561,NO,MALE,,Dec-85,1985,30,Full,YES,YES,,,,,,,,,Namor was presumed killed in the battle with Atlantean Barbarians. Had actually survived and turned up in the South Pacific\rhttp://marvel.wikia.com/Scott_Lang_(Earth-616)#,Scott Edward Harris Lang,217,NO,MALE,Jan-87,3-Feb,2003,12,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died in Avengers:_Disassembled. Was brought back in the Young Avengers: Children's Crusade arc because time travel but take my word for it it was actually kind of well done. \rhttp://marvel.wikia.com/Anthony_Druid_(Earth-616)#,Anthony Ludgate Druid,158,NO,MALE,,Apr-87,1987,28,Honorary,YES,YES,YES,YES,,,,,,,Shot with a Breathing gun and corpse dumped in trash. Revived by the Grim Reaper. Helped Avengers defeat the Reaper so his spirit could remain at peace. Later completely revived by the Chaos King.\rhttp://marvel.wikia.com/Marrina_Smallwood_(Earth-616)#,Marrina Smallwood,86,NO,FEMALE,,Dec-87,1987,28,Full,YES,YES,YES,YES,,,,,,,Killed by Namor with the Ebony Blade. Returned when The Master put her in a statis tube. Death 2 was when Namor mercy killed her. Returned to life a second time by the Chaos King. \rhttp://marvel.wikia.com/Ravonna_Renslayer_(Earth-6311)#,Ravonna Lexus Renslayer,41,NO,FEMALE,,May-88,1988,27,Full,YES,YES,YES,NO,,,,,,,Killed in Avengers_Vol_1_24. Revived by the Grandmaster. Died in Avengers:_Forever_Vol_1_3.\rhttp://marvel.wikia.com/Rita_DeMara_(Earth-616)#,Rita DeMara,68,NO,FEMALE,,Nov-88,1988,27,Honorary,YES,YES,,,,,,,,,Killed by Iron Man when he was controlled by Immortus. Revived during Chaos war. \rhttp://marvel.wikia.com/Dennis_Dunphy_(Earth-616)#,Dennis Dunphy,70,NO,MALE,,Jan-88,1988,27,Full,YES,YES,YES,NO,,,,,,,\"Died in Captain_America_348. Actually \"\"Dunphy miraculously survived the crash and lived with an Inuit tribe.\"\" Second death when killed by Sharon Carter. \"\rhttp://marvel.wikia.com/Gilgamesh_(Earth-616)#,,61,NO,MALE,,Feb-89,1989,26,Full,YES,YES,,,,,,,,,Killed by Neut who was working for Immortus. Reborn into a new body. \rhttp://marvel.wikia.com/Reed_Richards_(Earth-616)#,Reed Richards,2125,YES,MALE,,Feb-89,1989,26,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Susan_Storm_(Earth-616)#,Susan Richards (nee Storm),1761,NO,MALE,,Feb-89,1989,26,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Wendell_Vaughn_(Earth-616)#,Wendell Elvis Vaughn,293,NO,MALE,,Oct-89,1989,26,Full,YES,YES,,,,,,,,,Killed by the Cosmic Assassin. Actually turned into a being composed of pure energy. \rhttp://marvel.wikia.com/Ashley_Crawford_(Earth-616)#,Ashley Crawford,36,YES,FEMALE,,Jul-89,1989,26,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Dinah_Soar_(Earth-616)#,,22,NO,FEMALE,,Jul-89,1989,26,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in Great_Lakes_Avengers_Vol_1_1. Has not returned\rhttp://marvel.wikia.com/DeMarr_Davis_(Earth-616)#,DeMarr Davis,31,YES,MALE,,Jul-89,1989,26,Full,YES,YES,,,,,,,,,Sacrificed self so that Mr. Immortal could stop the villain Maelstrom. Returned as the Angel of Death. \rhttp://marvel.wikia.com/Val_Ventura_(Earth-616)#,Val Ventura,34,YES,MALE,,Jul-89,1989,26,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Craig_Hollis_(Earth-616)#,Craig Hollis,33,YES,MALE,,Jul-89,1989,26,Full,NO,,,,,,,,,,Christ; where to begin. His superpower is that he cannot die when he dies he immediately comes back. The Wikia inventories 24 deaths. These will be excluded from the analysis. \rhttp://marvel.wikia.com/Gene_Lorrene_(Earth-616)#,Gene Lorrene,4,NO,MALE,,5-Apr,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Doreen_Green_(Earth-616)#,Dorreen Green,47,NO,FEMALE,,5-May,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Monkey_Joe_(Earth-616)#,,7,NO,MALE,,5-May,2005,10,Full,YES,NO,,,,,,,,,Killed by Leather Boy\rhttp://marvel.wikia.com/Doug_Taggert_(Earth-616)#,Doug Taggert,3,NO,MALE,,5-May,2005,10,Full,YES,NO,,,,,,,,,Accidently killed by Zaran\rhttp://marvel.wikia.com/Tippy-Toe_(Earth-616)#,,16,NO,FEMALE,,5-Jul,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Wade_Wilson_(Earth-616)#,Wade Wilson,575,NO,MALE,,7-Sep,2007,8,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died during incursion. It's not ever particulalry clear if he ever joined an Avengers team besides one issue so his inclusion here is specious at best. \rhttp://marvel.wikia.com/Greg_Willis_(Earth-616)#,Greg Willis,58,NO,MALE,,9-Aug,2009,6,Full,NO,,,,,,,,,,Died on Battleworld and came back prior to joining avengers\rhttp://marvel.wikia.com/Sersi_(Earth-616)#,Circe,237,NO,FEMALE,,Feb-90,1990,25,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Peter_Parker_(Earth-616)#,Peter Benjamin Parker,4333,YES,MALE,,Apr-90,1990,25,Full,YES,YES,YES,YES,,,,,,,Since joining the New Avengers: First death Killed by Morlun. Ressurected in a brand new body. Died in Amazing Spider-Man #700. Eventually mainfested in his body that Octavious stole and then took over again. \rhttp://marvel.wikia.com/Walter_Newell_(Earth-616)#,Walter Newell,126,NO,MALE,,Jul-90,1990,25,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Elvin_Haliday_(Earth-616)#,Elvin Haliday,158,NO,MALE,Feb-91,,1900,115,Probationary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/William_Baker_(Earth-616)#,William Baker,355,NO,MALE,Feb-91,,1900,115,Probationary,YES,YES,NO,,,,,,,,Died in Identity_Disc_Vol_1_1. Later was revealed to be alive and working along with the Vulture.\rhttp://marvel.wikia.com/Crystalia_Amaquelin_(Earth-616)#,Crystal Amaquelin Maximoff,517,NO,FEMALE,Aug-91,Jan-92,1992,23,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Eric_Masterson_(Earth-616)#,Eric Kevin Masterson,202,NO,MALE,,Jan-92,1992,23,Full,YES,YES,YES,NO,,,,,,,Became posessed died to purge self of corruption. Revived as undead Avenger minion of the Grim Reaper. Returned to the spirit world by the Scarlet Witch. Has since stayed dead. \rhttp://marvel.wikia.com/Philip_Javert_(Earth-921)#,Phillip Javert,31,NO,MALE,,Dec-92,1992,23,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Melissa_Darrow_(Earth-9201)#,,28,NO,FEMALE,,Jun-93,1993,22,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Deathcry_(Earth-616)#,,50,NO,FEMALE,,Jul-93,1993,22,Honorary,YES,YES,YES,NO,,,,,,, Reduced her to a pile of bones and organsby Vargas. Brought back by Chaos King. Died second time in Chaos_War:_Dead_Avengers_Vol_1_3\rhttp://marvel.wikia.com/Anthony_Stark_(Earth-96020)#,Anthony Edward Stark,27,NO,MALE,,Feb-96,1996,19,Full,YES,NO,,,,,,,,,Merged with 616 Tony Stark\rhttp://marvel.wikia.com/Giuletta_Nefaria_(Masque)_(Earth-616)#,\"\"\"Giulietta Nefaria\"\"\",18,NO,FEMALE,,Apr-96,1996,19,Honorary,YES,NO,,,,,,,,,Whitney killed was a clone possibly this incarnation of Masque'\rhttp://marvel.wikia.com/Vance_Astrovik_(Earth-616)#,Vance Astrovik,302,NO,MALE,,May-98,1998,17,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Angelica_Jones_(Earth-616)#,Angelica Jones,330,NO,FEMALE,,May-98,1998,17,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Delroy_Garrett_Jr._(Earth-616)#,Delroy Garrett Jr.,101,NO,MALE,,Apr-00,2000,15,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Maria_de_Guadalupe_Santiago_(Earth-616)#,Maria de Guadalupe Santiago,43,NO,FEMALE,,Jul-00,2000,15,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Jonathan_Hart_(Earth-616)#,Jonathan Hart,126,NO,MALE,,1-Aug,2001,14,Full,YES,YES,YES,YES,,,,,,,First died in a zero energy explosion in space. Body was apparently reanimated by Scarlet Witch. Abruptly exploded killing Scott Lang as well. Second return in Marvel_Zombies_Supreme_Vol_1_2. \rhttp://marvel.wikia.com/Kelsey_Leigh_(Earth-616)#,Kelsey Leigh Shorr,24,NO,FEMALE,,4-Jun,2004,11,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Luke_Cage_(Earth-616)#,Carl Lucas,886,YES,MALE,,5-Mar,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Veranke_(Earth-616)#,Veranke,159,NO,FEMALE,,5-Mar,2005,10,Full,YES,NO,,,,,,,,,Killed by Norman Osbourne. Has not returned. \rhttp://marvel.wikia.com/James_Howlett_(Earth-616)#,\"James \"\"Logan\"\" Howlett\",3130,YES,MALE,,5-Jun,2005,10,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in Death_of_Wolverine_Vol_1_4. Has not yet returned\rhttp://marvel.wikia.com/Robert_Reynolds_(Earth-616)#,Robert Reynolds,241,NO,MALE,,5-Oct,2005,10,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died during Seige. Brought back to life by the Apocalypse twins as a horseman of death in Uncanny_Avengers_Vol_1_9.\rhttp://marvel.wikia.com/Maya_Lopez_(Earth-616)#,Maya Lopez,67,NO,FEMALE,,5-Nov,2005,10,Full,YES,YES,YES,NO,,,,,,,\"First death 'had been murdered in a fight with Elektra.' \"\"Revived by Elektra and the Hand with their dark magic.\"\" Died in most recent run of Moon Knight has not yet returned.\"\rhttp://marvel.wikia.com/Nathaniel_Richards_(Iron_Lad)_(Earth-6311)#,Nathaniel Richards,23,NO,MALE,,5-Apr,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA is actually Kang but let's just not go there.\rhttp://marvel.wikia.com/Elijah_Bradley_(Earth-616)#,Elijah Bradley,103,NO,MALE,,5-Apr,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/William_Kaplan_(Earth-616)#,\"William \"\"Billy\"\" Kaplan\",123,YES,MALE,,5-Apr,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Dorrek_VIII_(Earth-616)#,\"Dorrek VIII/Theodore \"\"Teddy\"\" Altman\",110,YES,MALE,,5-Apr,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Cassandra_Lang_(Earth-616)#,Cassie Lang,160,NO,FEMALE,,5-Jun,2005,10,Full,YES,YES,,,,,,,,,Dies in Young Avengers: The Childrens Crusade when she is killed by Doom. Eventually reborn years later. \rhttp://marvel.wikia.com/Katherine_Bishop_(Earth-616)#,\"Katherine \"\"Kate\"\" Bishop\",132,YES,FEMALE,,5-Jun,2005,10,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Vision_(Jonas)_(Earth-616)#,Alias: Jonas,121,NO,MALE,,6-Feb,2006,9,Full,YES,NO,,,,,,,,,Dies in Young Avengers The Children's Crusade\rhttp://marvel.wikia.com/Thomas_Shepherd_(Earth-616)#,\"Thomas \"\"Tommy\"\" Shepherd\",59,YES,MALE,,6-Jun,2006,9,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Daniel_Rand_(Earth-616)#,Daniel Thomas Rand K'ai,629,NO,MALE,,7-Feb,2007,8,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Stephen_Strange_(Earth-616)#,Doctor Stephen Vincent Strange,1324,NO,MALE,,7-Feb,2007,8,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Ares_(Earth-616)#,Ares,236,NO,MALE,,7-Mar,2007,8,Full,YES,YES,YES,NO,,,,,,,Ripped in half by the Sentry during Seige. Revived during Chaos King. Then killedby Chaos King. \rhttp://marvel.wikia.com/James_Buchanan_Barnes_(Earth-616)#,James Buchanan Barnes,663,NO,MALE,,8-Dec,2008,7,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Jessica_Drew_(Earth-616)#,Jessica Miriam Drew,525,YES,FEMALE,,8-Dec,2008,7,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Jessica_Jones_(Earth-616)#,Jessica Jones,205,YES,FEMALE,,10-Aug,2010,5,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Amadeus_Cho_(Earth-616)#,Amadeus Cho,108,NO,MALE,,9-Dec,2009,6,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Maria_Hill_(Earth-616)#,Maria Hill,359,YES,FEMALE,,10-May,2010,5,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Robert_Baldwin_(Earth-616)#,Robbie Baldwin,299,NO,MALE,,10-Jun,2010,5,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Sharon_Carter_(Earth-616)#,Sharon Carter,333,NO,FEMALE,,10-May,2010,5,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died in Captain_America_Vol_7_10. It's not clear how she survived but yeah she totally did. \rhttp://marvel.wikia.com/Eric_O%27Grady_(Earth-616)#,Eric O'Grady,88,NO,MALE,,10-May,2010,5,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in Secret_Avengers_Vol_1_22. \rhttp://marvel.wikia.com/Brunnhilde_(Earth-616)#,Brunnhilde,369,NO,FEMALE,,10-May,2010,5,Full,NO,,,,,,,,,,NA but died/came back during Ragnarok prior to becoming an Avenger\rhttp://marvel.wikia.com/Richard_Rider_(Earth-616)#,Richard Rider,380,NO,MALE,,10-May,2010,5,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in Guardians_of_the_Galaxy_Vol_3_20.\rhttp://marvel.wikia.com/Brian_Braddock_(Earth-616)#,Brian Braddock,545,NO,MALE,,10-May,2010,5,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Dennis_Sykes_(Earth-616)#,Dennis Sykes,6,NO,MALE,,10-Sep,2010,5,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in Heroic_Age:_One_Month_to_Live_Vol_1_5 stayed dead. \rhttp://marvel.wikia.com/Noh-Varr_(Earth-616)#,Noh-Varr,126,YES,MALE,,10-Jun,2010,5,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Thaddeus_Ross_(Earth-616)#,Thaddeus Ross,417,NO,MALE,,11-Jun,2011,4,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died in Circle of Four arc. Made a deal with Mephisto and came back. \rhttp://marvel.wikia.com/John_Aman_(Earth-616)#,John Aman,31,YES,MALE,,10-Dec,2010,5,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Shang-Chi_(Earth-616)#,Shang-Chi,310,YES,MALE,,11-Apr,2011,4,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/James_Santini_(Earth-616)#,James Santini,40,YES,MALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Emery_Schaub_(Earth-616)#,Emery Schaub,26,YES,MALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Jeanne_Foucault_(Earth-616)#,Jeanne Foucault,63,YES,FEMALE,,10-Aug,2010,5,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Fiona_(Inhuman)_(Earth-616)#,Fiona,2,YES,FEMALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Jennifer_Takeda_(Earth-616)#,Jennifer Takeda,73,YES,FEMALE,,10-Aug,2010,5,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Hollow_(Earth-616)#,Yvette,22,YES,FEMALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Julie_Power_(Earth-616)#,Julie Power,153,YES,FEMALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Alani_Ryan_(Earth-616)#,Alani Ryan,73,YES,FEMALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Ken_Mack_(Earth-616)#,Ken Mack,59,NO,MALE,,10-Aug,2010,5,Academy,YES,NO,,,,,,,,,Died in Murderworld during Avengers Arena\rhttp://marvel.wikia.com/Humberto_Lopez_(Earth-616)#,Humberto Lopez,66,YES,MALE,,10-Aug,2010,5,Academy,YES,NO,,,,,,,,,Died in Murderworld during Avengers Arena\rhttp://marvel.wikia.com/Johnathon_Gallo_(Earth-616)#,Johnny Gallo,43,YES,MALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Lyra_(Earth-8009)#,Lyra,55,YES,FEMALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Anya_Corazon_(Earth-616)#,Anya Corazon,108,YES,FEMALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Brandon_Sharpe_(Earth-616)#,Brandon Sharpe,64,YES,MALE,,10-Aug,2010,5,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Kevin_Masterson_(Earth-616)#,Kevin Masterson,62,YES,MALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Michiko_Musashi_(Earth-616)#,Michiko Musashi,94,YES,FEMALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Takashi_Matsuya_(Earth-616)#,Taki Matsuya,18,YES,MALE,,,1900,115,Academy,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Daisy_Johnson_(Earth-616)#,Daisy Johnson,81,NO,FEMALE,,12-Jan,2012,3,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Ororo_Munroe_(Earth-616)#,Ororo Munroe,1598,NO,FEMALE,,12-Jan,2012,3,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Matthew_Murdock_(Earth-616)#,Matt Murdock,1375,NO,MALE,,11-Nov,2011,4,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Eugene_Thompson_(Earth-616)#,Flash Thompson,746,YES,MALE,,12-Apr,2012,3,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Otto_Octavius_(Earth-616)#,Otto Octavius,561,NO,MALE,,13-Jan,2013,2,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in Superior_Spider-Man_Vol_1_30. \rhttp://marvel.wikia.com/Alexander_Summers_(Earth-616)#,Alex Summers,592,YES,MALE,,12-Dec,2012,3,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Samuel_Guthrie_(Earth-616)#,Samuel Guthrie,679,YES,MALE,,13-Feb,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Roberto_da_Costa_(Earth-616)#,Roberto da Costa,491,YES,MALE,,13-Feb,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Eden_Fesi_(Earth-616)#,Eden Fesi,65,YES,MALE,,13-Feb,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Captain_Universe_(Earth-616)#,,55,YES,MALE,,13-Feb,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Isabel_Kane_(Earth-616)#,Izzy Kane,44,YES,FEMALE,,13-Feb,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Marcus_Milton_(Earth-13034)#,Marcus Milton,65,YES,MALE,,13-Feb,2013,2,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in New_Avengers_Vol_3_32. \rhttp://marvel.wikia.com/Rogue_(Anna_Marie)_(Earth-616)#,Anna Marie,877,YES,FEMALE,,13-Apr,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Shiro_Yoshida_(Earth-616)#,Shiro Yoshida,176,YES,MALE,,13-May,2013,2,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died in Uncanny_Avengers_Vol_1_22. Returned when 'he was able to use his power to transform his body into a state of pure energy '\rhttp://marvel.wikia.com/Ex_Nihilo_(Earth-616)#,,24,YES,MALE,,13-Oct,2013,2,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in New_Avengers_Vol_3_32\rhttp://marvel.wikia.com/Abyss_(Ex_Nihilo%27s)_(Earth-616)#,,25,YES,FEMALE,,13-Oct,2013,2,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in New_Avengers_Vol_3_32\rhttp://marvel.wikia.com/Nightmask_(Earth-616)#,Adam,35,YES,MALE,,13-Oct,2013,2,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in New_Avengers_Vol_3_32\rhttp://marvel.wikia.com/Kevin_Connor_(Earth-616)#,Kevin Kale Connor,44,YES,MALE,,13-Oct,2013,2,Full,YES,NO,,,,,,,,,Died in New_Avengers_Vol_3_32\rhttp://marvel.wikia.com/Sam_Alexander_(Earth-616)#,Sam Alexander,78,YES,MALE,,15-Feb,2015,0,Honorary,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/America_Chavez_(Earth-616)#,America Chavez,22,YES,FEMALE,,13-Jul,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Loki_Laufeyson_(Ikol)_(Earth-616)#,Loki Laufeyson,77,NO,MALE,,13-Jul,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/David_Alleyne_(Earth-616)#,David Alleyne,115,YES,MALE,,13-Sep,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\r\"http://marvel.wikia.com/Nicholas_Fury,_Jr._(Earth-616)#\",\"Nicholas Fury, Jr., Marcus Johnson\",77,YES,MALE,,13-Apr,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Phillip_Coulson_(Earth-616)#,Phillip Coulson,69,YES,MALE,,13-Apr,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Tony_Masters_(Earth-616)#,Tony Masters,173,NO,MALE,,13-May,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Victor_Mancha_(Earth-616)#,Victor Mancha,75,YES,MALE,,13-Sep,2013,2,Full,YES,YES,,,,,,,,,Died in Avengers_A.I._Vol_1_4. Returned in Avengers_A.I._Vol_1_9. \rhttp://marvel.wikia.com/Monica_Chang_(Earth-616)#,Monica Chang,12,YES,FEMALE,,13-Sep,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Doombot_(Avenger)_(Earth-616)#,,14,YES,MALE,,13-Sep,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Alexis_(Earth-616)#,Alexis,13,YES,FEMALE,,13-Nov,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Eric_Brooks_(Earth-616)#,Eric Brooks,198,YES,MALE,,13-Nov,2013,2,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Adam_Brashear_(Earth-616)#,Adam Brashear,29,YES,MALE,,14-Jan,2014,1,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Victor_Alvarez_(Earth-616)#,Victor Alvarez,45,YES,MALE,,14-Jan,2014,1,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Ava_Ayala_(Earth-616)#,Ava Ayala,49,YES,FEMALE,,14-Jan,2014,1,Full,NO,,,,,,,,,,NA\rhttp://marvel.wikia.com/Kaluu_(Earth-616)#,Kaluu,35,YES,MALE,,15-Jan,2015,0,Full,NO,,,,,,,,,,NA\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/bmw-clean.csv", "content": 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Series,2014,11998,Manual,11545,Petrol,165,44.8,2.0\n170, 2 Series,2020,25998,Automatic,3160,Hybrid,140,113.0,1.5\n171, 1 Series,2020,31998,Semi-Auto,1560,Diesel,150,48.7,2.0\n172, X2,2020,29998,Manual,1850,Diesel,150,49.6,2.0\n173, X4,2019,33998,Semi-Auto,7272,Diesel,150,42.8,2.0\n174, X4,2019,33998,Semi-Auto,7272,Diesel,150,42.8,2.0\n175, 1 Series,2017,14995,Manual,19866,Diesel,30,65.7,2.0\n176, 4 Series,2016,17995,Semi-Auto,22476,Petrol,145,48.7,2.0\n177, 1 Series,2013,14498,Semi-Auto,42786,Petrol,235,37.7,3.0\n178, 1 Series,2015,10998,Manual,42410,Diesel,30,65.7,2.0\n179, 5 Series,2014,11998,Semi-Auto,60681,Diesel,125,57.6,2.0\n180, X1,2016,14498,Manual,57717,Diesel,125,58.9,2.0\n181, 3 Series,2017,16998,Semi-Auto,8096,Petrol,145,51.4,2.0\n182, 1 Series,2015,11498,Manual,49151,Diesel,30,62.8,2.0\n183, X6,2017,29498,Semi-Auto,40429,Diesel,200,47.1,3.0\n184, M4,2016,31498,Semi-Auto,21107,Petrol,300,34.0,3.0\n185, 1 Series,2016,19498,Semi-Auto,33043,Petrol,200,39.8,3.0\n186, X1,2016,17998,Semi-Auto,50378,Diesel,125,57.6,2.0\n187, 5 Series,2019,25998,Semi-Auto,11115,Diesel,145,65.7,2.0\n188, X1,2013,8298,Manual,69020,Diesel,125,57.6,2.0\n189, 8 Series,2019,61898,Semi-Auto,2650,Diesel,145,39.8,3.0\n190, 1 Series,2014,13298,Manual,55834,Petrol,300,35.3,3.0\n191, 3 Series,2019,21898,Semi-Auto,5761,Diesel,150,55.4,2.0\n192, 1 Series,2017,11498,Semi-Auto,47110,Diesel,0,78.5,1.5\n193, X3,2014,17495,Semi-Auto,54075,Diesel,145,54.3,2.0\n194, 5 Series,2015,14998,Semi-Auto,45152,Diesel,30,62.8,2.0\n195, 2 Series,2014,10498,Manual,52091,Diesel,125,58.9,2.0\n196, 1 Series,2019,19998,Semi-Auto,4812,Petrol,145,47.9,2.0\n197, X1,2016,16698,Semi-Auto,37272,Petrol,160,44.8,2.0\n198, 3 Series,2019,27998,Semi-Auto,4250,Diesel,145,48.7,2.0\n199, 5 Series,2018,27798,Semi-Auto,15711,Diesel,145,60.1,3.0\n200, 1 Series,2016,18298,Manual,21236,Petrol,260,36.2,3.0\n201, 1 Series,2017,14698,Semi-Auto,24008,Petrol,145,55.5,1.5\n202, X1,2016,18498,Semi-Auto,25994,Diesel,145,55.4,2.0\n203, X5,2015,27998,Automatic,24188,Diesel,200,47.1,3.0\n204, X5,2015,21498,Automatic,59216,Diesel,200,47.9,3.0\n205, 1 Series,2017,19498,Manual,21171,Petrol,260,36.2,3.0\n206, 1 Series,2017,14498,Manual,24259,Petrol,145,52.3,1.5\n207, 5 Series,2017,22998,Semi-Auto,19379,Diesel,145,65.7,2.0\n208, 1 Series,2017,14498,Manual,20790,Diesel,145,70.6,1.5\n209, 5 Series,2019,29898,Semi-Auto,2743,Diesel,145,60.1,2.0\n210, 3 Series,2019,22998,Semi-Auto,6000,Petrol,145,48.7,2.0\n211, 3 Series,2019,29998,Manual,3980,Diesel,145,53.3,2.0\n212, 4 Series,2019,29898,Semi-Auto,101,Diesel,145,60.1,2.0\n213, 5 Series,2017,20498,Semi-Auto,12725,Diesel,145,68.9,2.0\n214, 3 Series,2019,27650,Semi-Auto,18200,Diesel,150,48.7,2.0\n215, Z4,2016,18650,Semi-Auto,25300,Petrol,205,41.5,2.0\n216, 4 Series,2018,22995,Automatic,7200,Petrol,145,48.7,2.0\n217, X6,2018,36995,Semi-Auto,6100,Diesel,145,47.1,3.0\n218, 5 Series,2018,26995,Automatic,6800,Diesel,145,68.9,2.0\n219, 1 Series,2013,11995,Manual,31600,Diesel,125,57.6,2.0\n220, 5 Series,2018,25995,Semi-Auto,8700,Diesel,145,49.6,2.0\n221, X6,2016,29995,Automatic,43600,Diesel,200,44.8,3.0\n222, 3 Series,2018,21495,Semi-Auto,16452,Petrol,150,48.7,2.0\n223, 5 Series,2017,22998,Automatic,15838,Diesel,145,60.1,2.0\n224, 5 Series,2019,34498,Automatic,6775,Diesel,145,51.4,3.0\n225, 1 Series,2019,18498,Semi-Auto,11234,Diesel,145,68.9,2.0\n226, 7 Series,2019,45898,Semi-Auto,5893,Diesel,145,44.1,3.0\n227, X3,2019,37898,Semi-Auto,9781,Diesel,145,48.7,3.0\n228, X5,2016,34498,Automatic,17303,Hybrid,0,85.6,2.0\n229, 1 Series,2016,17998,Manual,25334,Petrol,300,35.3,3.0\n230, 3 Series,2016,18498,Semi-Auto,36501,Diesel,145,53.3,3.0\n231, 2 Series,2019,23998,Semi-Auto,2318,Petrol,145,47.9,2.0\n232, X1,2017,21498,Semi-Auto,14418,Diesel,145,55.4,2.0\n233, X1,2017,18500,Semi-Auto,12160,Diesel,145,65.7,2.0\n234, X3,2018,31000,Semi-Auto,20290,Diesel,145,48.7,3.0\n235, X1,2016,19500,Semi-Auto,13690,Diesel,125,57.6,2.0\n236, X5,2017,34000,Automatic,22158,Diesel,205,47.1,3.0\n237, X5,2015,28000,Automatic,36174,Diesel,205,47.1,3.0\n238, 3 Series,2018,22000,Semi-Auto,30000,Diesel,150,53.3,3.0\n239, 1 Series,2016,16000,Manual,40125,Petrol,305,35.3,3.0\n240, 3 Series,2017,18000,Manual,20087,Petrol,165,44.8,2.0\n241, X7,2020,78000,Semi-Auto,5000,Diesel,150,31.4,3.0\n242, 3 Series,2018,22500,Semi-Auto,11150,Petrol,145,48.7,2.0\n243, 1 Series,2018,15500,Manual,5827,Petrol,145,37.7,1.5\n244, 4 Series,2019,29000,Semi-Auto,14000,Diesel,145,50.4,3.0\n245, 4 Series,2019,24700,Semi-Auto,5196,Diesel,145,65.7,2.0\n246, 2 Series,2019,24000,Semi-Auto,2500,Petrol,145,39.2,1.5\n247, 1 Series,2018,16000,Manual,7000,Diesel,145,50.4,1.5\n248, X3,2019,56000,Semi-Auto,26,Petrol,145,24.8,3.0\n249, 1 Series,2019,32000,Semi-Auto,4493,Petrol,145,34.5,2.0\n250, X1,2018,20000,Semi-Auto,10545,Diesel,145,60.1,2.0\n251, X1,2017,22000,Semi-Auto,16500,Petrol,145,44.8,2.0\n252, 3 Series,2016,16998,Semi-Auto,43695,Hybrid,0,134.5,2.0\n253, X3,2015,17498,Semi-Auto,48867,Diesel,145,54.3,2.0\n254, 1 Series,2017,15798,Semi-Auto,23157,Petrol,145,54.3,1.5\n255, X1,2016,18998,Semi-Auto,30434,Diesel,125,57.6,2.0\n256, 3 Series,2015,20000,Semi-Auto,39700,Diesel,160,50.4,3.0\n257, 5 Series,2019,28000,Semi-Auto,5739,Diesel,145,62.8,2.0\n258, X5,2017,41500,Automatic,18000,Diesel,145,42.8,3.0\n259, 1 Series,2018,16000,Semi-Auto,24275,Diesel,145,68.9,1.5\n260, 4 Series,2017,20800,Semi-Auto,14774,Diesel,125,58.9,2.0\n261, 3 Series,2018,20500,Semi-Auto,12133,Petrol,145,48.7,2.0\n262, 1 Series,2017,15500,Manual,15645,Petrol,125,52.3,1.5\n263, X4,2016,25000,Semi-Auto,25085,Diesel,200,47.9,3.0\n264, 1 Series,2017,21500,Semi-Auto,19486,Petrol,145,39.8,3.0\n265, X2,2019,30000,Semi-Auto,5431,Diesel,145,48.7,2.0\n266, 7 Series,2020,53000,Semi-Auto,6555,Diesel,145,42.2,3.0\n267, 3 Series,2014,14000,Semi-Auto,73923,Diesel,160,52.3,3.0\n268, 1 Series,2018,25990,Semi-Auto,6500,Petrol,150,32.5,3.0\n269, X4,2018,32000,Semi-Auto,10920,Diesel,150,42.8,2.0\n270, 3 Series,2019,24300,Semi-Auto,8000,Petrol,150,44.8,2.0\n271, 5 Series,2019,33000,Semi-Auto,12250,Diesel,150,53.3,3.0\n272, X3,2016,20500,Semi-Auto,37000,Diesel,145,54.3,2.0\n273, 3 Series,2016,19000,Semi-Auto,40500,Diesel,145,53.3,3.0\n274, 3 Series,2017,18000,Semi-Auto,33000,Diesel,145,60.1,2.0\n275, M4,2020,51000,Semi-Auto,2000,Petrol,145,32.5,3.0\n276, X3,2015,16500,Semi-Auto,48000,Diesel,145,54.3,2.0\n277, 4 Series,2017,19800,Manual,17410,Petrol,150,40.9,2.0\n278, 1 Series,2017,13500,Manual,25975,Petrol,145,53.3,1.5\n279, 1 Series,2019,18500,Semi-Auto,12054,Petrol,150,54.3,1.5\n280, 1 Series,2014,9300,Manual,51203,Diesel,30,65.7,2.0\n281, X5,2019,50000,Semi-Auto,5145,Diesel,150,37.7,3.0\n282, 1 Series,2017,11800,Manual,23274,Diesel,20,72.4,1.5\n283, 4 Series,2018,22000,Semi-Auto,10948,Diesel,145,60.1,2.0\n284, 2 Series,2019,27500,Semi-Auto,7000,Petrol,145,38.2,3.0\n285, 5 Series,2019,28000,Semi-Auto,16000,Diesel,145,60.1,3.0\n286, 2 Series,2020,29000,Manual,5550,Petrol,145,43.5,1.5\n287, 3 Series,2014,16800,Semi-Auto,50687,Diesel,160,52.3,3.0\n288, 3 Series,2013,15500,Semi-Auto,46500,Diesel,150,55.4,3.0\n289, X1,2016,19300,Semi-Auto,25300,Diesel,125,60.1,2.0\n290, 1 Series,2017,16998,Semi-Auto,12458,Diesel,30,62.8,2.0\n291, 1 Series,2017,21498,Semi-Auto,21200,Petrol,200,39.8,3.0\n292, 4 Series,2016,18998,Semi-Auto,20151,Diesel,145,53.3,3.0\n293, X1,2017,18498,Manual,13278,Diesel,125,58.9,2.0\n294, 5 Series,2019,27000,Semi-Auto,9000,Petrol,145,48.7,2.0\n295, 2 Series,2018,18000,Semi-Auto,13174,Diesel,145,49.6,2.0\n296, 7 Series,2016,26000,Semi-Auto,39085,Diesel,145,54.3,3.0\n297, 3 Series,2017,25500,Semi-Auto,14834,Diesel,145,51.4,3.0\n298, 3 Series,2016,18000,Semi-Auto,15088,Diesel,145,55.4,3.0\n299, 1 Series,2017,16800,Semi-Auto,16761,Diesel,145,67.3,2.0\n300, 3 Series,2018,21300,Semi-Auto,18564,Diesel,145,60.1,2.0\n301, X2,2019,29000,Semi-Auto,1418,Petrol,145,36.2,2.0\n302, 3 Series,2019,34000,Semi-Auto,5525,Diesel,145,50.4,2.0\n303, 3 Series,2017,24000,Semi-Auto,15338,Diesel,145,49.6,3.0\n304, 3 Series,2013,14990,Semi-Auto,35500,Diesel,145,55.4,2.0\n305, 5 Series,2017,30000,Semi-Auto,11086,Diesel,145,53.3,3.0\n306, 1 Series,2018,15800,Semi-Auto,11132,Petrol,145,55.5,1.5\n307, 1 Series,2018,16500,Semi-Auto,7656,Petrol,145,37.2,1.5\n308, X3,2015,19500,Semi-Auto,41567,Diesel,145,54.3,2.0\n309, 5 Series,2019,40000,Semi-Auto,1034,Petrol,145,39.2,3.0\n310, 1 Series,2017,21800,Semi-Auto,20294,Petrol,200,39.8,3.0\n311, 3 Series,2017,20998,Semi-Auto,30422,Diesel,145,51.4,3.0\n312, 3 Series,2017,19698,Semi-Auto,20313,Diesel,145,56.5,3.0\n313, 3 Series,2016,21498,Semi-Auto,28775,Diesel,160,51.4,3.0\n314, 3 Series,2015,17200,Semi-Auto,6147,Petrol,145,47.9,2.0\n315, X5,2013,24000,Automatic,45150,Diesel,200,45.6,3.0\n316, 1 Series,2019,26000,Manual,2073,Diesel,145,57.7,1.5\n317, 4 Series,2020,27000,Semi-Auto,25,Petrol,145,48.7,2.0\n318, 4 Series,2020,27500,Semi-Auto,25,Diesel,145,60.1,2.0\n319, X5,2019,52000,Semi-Auto,6500,Diesel,145,37.7,3.0\n320, 4 Series,2019,32000,Semi-Auto,4025,Diesel,145,50.4,3.0\n321, 2 Series,2015,10498,Manual,27221,Diesel,0,74.3,1.5\n322, 3 Series,2013,9985,Manual,75561,Diesel,20,68.9,2.0\n323, X4,2015,19485,Manual,53755,Diesel,160,52.3,2.0\n324, 3 Series,2013,9965,Semi-Auto,95043,Diesel,30,62.8,2.0\n325, X1,2014,10985,Semi-Auto,56952,Diesel,160,52.3,2.0\n326, 1 Series,2017,13489,Semi-Auto,59066,Diesel,20,72.4,1.5\n327, 3 Series,2016,13994,Semi-Auto,46889,Diesel,30,67.3,2.0\n328, 5 Series,2019,35950,Semi-Auto,5137,Diesel,145,51.4,3.0\n329, 4 Series,2019,25490,Semi-Auto,8794,Diesel,145,60.1,2.0\n330, 5 Series,2019,34900,Semi-Auto,9854,Diesel,145,53.3,3.0\n331, 7 Series,2018,42000,Semi-Auto,7123,Diesel,145,52.3,3.0\n332, 1 Series,2014,12000,Manual,41500,Diesel,125,57.6,2.0\n333, 1 Series,2016,14000,Manual,24678,Diesel,30,65.7,2.0\n334, M4,2019,48000,Semi-Auto,2258,Petrol,145,34.0,3.0\n335, 2 Series,2019,23950,Semi-Auto,4413,Diesel,145,46.3,2.0\n336, 4 Series,2019,26550,Semi-Auto,7292,Diesel,145,58.9,2.0\n337, X1,2016,18000,Semi-Auto,46354,Diesel,125,57.6,2.0\n338, 6 Series,2018,27990,Semi-Auto,21525,Diesel,150,49.6,3.0\n339, 1 Series,2017,13450,Manual,15663,Petrol,150,53.3,1.5\n340, X5,2017,34990,Automatic,18000,Diesel,200,47.1,3.0\n341, 4 Series,2020,29500,Semi-Auto,17,Diesel,145,60.1,2.0\n342, 5 Series,2019,28500,Semi-Auto,3816,Diesel,145,62.8,2.0\n343, 5 Series,2019,26000,Semi-Auto,4405,Petrol,145,48.7,2.0\n344, X2,2019,27000,Manual,4825,Diesel,145,49.6,2.0\n345, 4 Series,2019,27000,Semi-Auto,4406,Diesel,145,60.1,2.0\n346, 3 Series,2019,33000,Semi-Auto,11564,Diesel,145,49.6,2.0\n347, X2,2019,32000,Semi-Auto,10,Petrol,145,34.0,2.0\n348, 5 Series,2016,14495,Semi-Auto,51700,Diesel,30,65.7,2.0\n349, 3 Series,2013,9498,Semi-Auto,55701,Petrol,145,47.9,1.6\n350, 1 Series,2018,23498,Semi-Auto,11131,Petrol,145,39.8,3.0\n351, 3 Series,2020,51000,Semi-Auto,5000,Diesel,150,43.5,3.0\n352, X3,2016,22000,Semi-Auto,25000,Diesel,150,54.3,2.0\n353, 1 Series,2017,23000,Semi-Auto,18100,Petrol,150,39.8,3.0\n354, X6,2018,39990,Semi-Auto,7427,Diesel,145,40.9,3.0\n355, 3 Series,2017,17000,Semi-Auto,43362,Diesel,145,56.5,3.0\n356, 1 Series,2017,11990,Manual,18435,Petrol,125,53.3,1.5\n357, 1 Series,2019,16500,Semi-Auto,5000,Diesel,145,72.4,1.5\n358, X4,2018,40000,Semi-Auto,4135,Diesel,145,37.2,3.0\n359, 1 Series,2019,27000,Semi-Auto,1214,Diesel,145,51.4,2.0\n360, M5,2019,72000,Semi-Auto,3545,Petrol,145,24.1,4.4\n361, 3 Series,2017,19650,Semi-Auto,43267,Diesel,145,62.8,2.0\n362, X5,2020,60990,Semi-Auto,3500,Diesel,145,33.6,3.0\n363, 4 Series,2019,22500,Semi-Auto,5623,Diesel,145,65.7,2.0\n364, M4,2018,43500,Semi-Auto,2577,Petrol,150,34.0,3.0\n365, 2 Series,2015,18700,Semi-Auto,43617,Petrol,265,37.2,3.0\n366, X5,2015,26000,Automatic,52936,Diesel,205,47.1,3.0\n367, 7 Series,2017,34000,Semi-Auto,25000,Diesel,150,53.3,3.0\n368, 3 Series,2014,15000,Semi-Auto,56000,Diesel,150,55.4,2.0\n369, 3 Series,2017,18300,Semi-Auto,20000,Diesel,150,62.8,2.0\n370, 4 Series,2015,15990,Semi-Auto,87597,Diesel,160,51.4,3.0\n371, 3 Series,2013,9995,Manual,74449,Petrol,200,41.5,2.0\n372, X2,2019,23498,Semi-Auto,3241,Petrol,150,40.4,2.0\n373, 3 Series,2019,34450,Semi-Auto,3500,Diesel,145,45.6,3.0\n374, X7,2019,67400,Semi-Auto,5600,Diesel,150,33.6,3.0\n375, 7 Series,2019,47990,Semi-Auto,7780,Petrol,145,34.5,3.0\n376, X3,2020,35900,Semi-Auto,4500,Diesel,150,54.3,2.0\n377, 4 Series,2016,18498,Semi-Auto,24188,Diesel,145,55.4,3.0\n378, X1,2017,18998,Semi-Auto,26939,Diesel,145,65.7,2.0\n379, X1,2018,16995,Semi-Auto,17276,Petrol,150,46.3,1.5\n380, 3 Series,2017,20998,Semi-Auto,26252,Diesel,145,51.4,3.0\n381, 3 Series,2017,15998,Semi-Auto,19675,Petrol,125,51.4,2.0\n382, 1 Series,2019,29000,Semi-Auto,100,Diesel,150,48.7,2.0\n383, X5,2019,51000,Semi-Auto,6000,Diesel,150,37.7,3.0\n384, X5,2017,29945,Automatic,30207,Diesel,200,47.1,3.0\n385, 5 Series,2018,24595,Semi-Auto,28502,Diesel,145,65.7,2.0\n386, 5 Series,2014,13990,Semi-Auto,73837,Diesel,160,51.4,3.0\n387, 3 Series,2017,14990,Semi-Auto,48604,Diesel,30,67.3,2.0\n388, 5 Series,2017,22990,Semi-Auto,33492,Diesel,145,60.1,2.0\n389, 5 Series,2013,10495,Semi-Auto,83380,Diesel,125,57.6,2.0\n390, 4 Series,2018,22595,Semi-Auto,18937,Petrol,145,48.7,2.0\n391, 3 Series,2019,27995,Semi-Auto,2460,Diesel,145,53.3,2.0\n392, X1,2016,17298,Semi-Auto,48697,Diesel,125,57.6,2.0\n393, X1,2018,16995,Semi-Auto,17276,Petrol,150,46.3,1.5\n394, X1,2017,17995,Manual,23692,Diesel,125,58.9,2.0\n395, 5 Series,2017,21998,Semi-Auto,25260,Diesel,145,60.1,2.0\n396, X1,2017,16698,Semi-Auto,25291,Diesel,30,65.7,2.0\n397, 1 Series,2015,12298,Semi-Auto,37634,Diesel,30,64.2,2.0\n398, 1 Series,2017,13798,Manual,34446,Diesel,145,65.7,2.0\n399, 1 Series,2018,14000,Manual,19995,Petrol,145,37.7,1.5\n400, 4 Series,2018,24000,Manual,24848,Petrol,145,36.7,3.0\n401, M4,2020,50000,Semi-Auto,700,Petrol,145,34.0,3.0\n402, 4 Series,2018,21500,Semi-Auto,4038,Petrol,150,45.6,2.0\n403, 3 Series,2016,22000,Semi-Auto,31250,Diesel,165,51.4,3.0\n404, 5 Series,2015,16000,Semi-Auto,64194,Diesel,165,51.4,3.0\n405, 3 Series,2015,18500,Semi-Auto,38218,Diesel,165,51.4,3.0\n406, 3 Series,2019,28000,Automatic,6148,Diesel,145,52.3,2.0\n407, 3 Series,2018,27000,Automatic,13430,Diesel,145,49.6,3.0\n408, X3,2015,17000,Semi-Auto,35500,Diesel,200,47.9,3.0\n409, X3,2014,14495,Semi-Auto,56787,Diesel,150,54.3,2.0\n410, 1 Series,2016,16200,Semi-Auto,13369,Diesel,20,68.9,1.5\n411, 2 Series,2018,19000,Semi-Auto,3764,Petrol,145,53.3,1.5\n412, 4 Series,2017,17495,Manual,13471,Petrol,145,46.3,2.0\n413, i8,2016,48998,Automatic,10087,Hybrid,0,134.5,1.5\n414, X4,2018,36000,Semi-Auto,5000,Diesel,145,40.4,3.0\n415, M4,2020,43000,Semi-Auto,40,Petrol,145,34.0,3.0\n416, 3 Series,2020,40000,Semi-Auto,2000,Diesel,145,47.9,3.0\n417, 7 Series,2019,49000,Semi-Auto,7970,Diesel,145,44.8,3.0\n418, M2,2016,31000,Semi-Auto,14712,Petrol,260,35.8,3.0\n419, X7,2019,67000,Semi-Auto,4900,Diesel,145,33.6,3.0\n420, 5 Series,2018,30500,Semi-Auto,9671,Petrol,145,39.2,3.0\n421, 2 Series,2019,21500,Semi-Auto,2070,Petrol,145,40.9,1.5\n422, 3 Series,2016,19500,Semi-Auto,49104,Diesel,160,51.4,3.0\n423, 1 Series,2016,19000,Semi-Auto,42792,Petrol,200,39.8,3.0\n424, 2 Series,2019,30000,Semi-Auto,5555,Petrol,145,38.2,3.0\n425, 5 Series,2019,42500,Semi-Auto,3555,Diesel,145,51.4,3.0\n426, 3 Series,2016,22500,Semi-Auto,16890,Diesel,160,51.4,3.0\n427, 2 Series,2020,36000,Semi-Auto,5550,Petrol,145,36.2,2.0\n428, 3 Series,2018,25000,Semi-Auto,23555,Diesel,145,49.6,3.0\n429, 2 Series,2018,14998,Manual,2683,Petrol,145,44.1,1.5\n430, X1,2017,16998,Semi-Auto,46622,Diesel,125,57.6,2.0\n431, 3 Series,2016,13298,Semi-Auto,46392,Diesel,0,74.3,2.0\n432, 3 Series,2013,12298,Semi-Auto,73845,Diesel,145,54.3,3.0\n433, 5 Series,2018,23998,Semi-Auto,14052,Diesel,145,62.8,2.0\n434, 3 Series,2019,26498,Semi-Auto,21165,Diesel,145,48.7,2.0\n435, 4 Series,2019,21998,Semi-Auto,19856,Diesel,145,65.7,2.0\n436, 3 Series,2019,23298,Semi-Auto,11974,Diesel,145,54.3,2.0\n437, 1 Series,2015,13500,Manual,31652,Diesel,30,62.8,2.0\n438, 2 Series,2018,17500,Automatic,6079,Diesel,145,51.4,2.0\n439, 1 Series,2019,16600,Manual,7000,Diesel,145,68.9,2.0\n440, 2 Series,2016,16450,Semi-Auto,10250,Diesel,30,62.8,2.0\n441, X5,2019,49000,Semi-Auto,4860,Diesel,145,37.7,3.0\n442, X1,2019,25500,Automatic,2984,Diesel,145,60.1,2.0\n443, 3 Series,2016,14000,Manual,30679,Diesel,125,62.8,2.0\n444, 6 Series,2017,27500,Semi-Auto,21083,Diesel,145,51.4,3.0\n445, 1 Series,2017,13500,Manual,16423,Diesel,150,72.4,1.5\n446, 4 Series,2019,25000,Manual,4000,Diesel,150,55.4,2.0\n447, 3 Series,2019,32000,Semi-Auto,15114,Diesel,150,49.6,3.0\n448, 5 Series,2017,30000,Semi-Auto,9750,Diesel,150,56.5,3.0\n449, 5 Series,2017,21900,Semi-Auto,38649,Diesel,145,65.7,2.0\n450, 3 Series,2019,34900,Semi-Auto,4600,Diesel,145,49.6,2.0\n451, 1 Series,2019,22700,Semi-Auto,14822,Diesel,145,60.1,2.0\n452, X2,2018,23900,Semi-Auto,12887,Diesel,145,61.4,2.0\n453, 4 Series,2019,27450,Semi-Auto,8142,Diesel,145,52.3,3.0\n454, X5,2019,46600,Semi-Auto,9584,Diesel,145,37.7,3.0\n455, 4 Series,2019,26800,Semi-Auto,7667,Diesel,145,58.9,2.0\n456, 1 Series,2015,16450,Semi-Auto,25499,Diesel,125,60.1,2.0\n457, X1,2019,25000,Manual,3715,Diesel,145,68.9,2.0\n458, X2,2019,27000,Automatic,49,Diesel,145,50.4,2.0\n459, 3 Series,2019,32000,Automatic,5557,Diesel,145,49.6,2.0\n460, 2 Series,2019,21000,Semi-Auto,2380,Petrol,145,40.9,1.5\n461, 2 Series,2019,21000,Manual,3078,Petrol,145,39.8,1.5\n462, 2 Series,2019,21000,Manual,1251,Petrol,145,42.8,1.5\n463, 2 Series,2019,23500,Semi-Auto,2664,Petrol,145,50.4,2.0\n464, 2 Series,2019,20500,Manual,1612,Petrol,145,42.8,1.5\n465, 4 Series,2018,20500,Semi-Auto,6668,Diesel,145,65.7,2.0\n466, 2 Series,2019,20500,Automatic,6679,Petrol,145,47.9,2.0\n467, 2 Series,2019,20500,Automatic,1689,Petrol,145,50.4,2.0\n468, 5 Series,2017,24998,Semi-Auto,24769,Diesel,145,60.1,3.0\n469, 4 Series,2018,20990,Semi-Auto,26706,Diesel,150,58.9,2.0\n470, X3,2016,18990,Semi-Auto,12996,Diesel,150,54.3,2.0\n471, 2 Series,2019,19500,Manual,1501,Petrol,145,42.8,1.5\n472, 2 Series,2019,23500,Semi-Auto,2164,Diesel,145,49.6,2.0\n473, M4,2020,48000,Semi-Auto,30,Petrol,145,34.0,3.0\n474, 5 Series,2019,29500,Automatic,3388,Diesel,145,60.1,3.0\n475, 2 Series,2015,12000,Manual,28410,Petrol,30,57.6,1.5\n476, 2 Series,2019,24000,Automatic,477,Petrol,145,47.9,2.0\n477, 5 Series,2019,30000,Automatic,10654,Diesel,145,60.1,2.0\n478, X2,2019,29000,Automatic,2472,Diesel,145,48.7,2.0\n479, 4 Series,2019,25450,Semi-Auto,1000,Diesel,150,60.1,2.0\n480, X2,2018,24490,Semi-Auto,7100,Diesel,150,61.4,2.0\n481, X1,2014,12490,Semi-Auto,49400,Diesel,165,51.4,2.0\n482, 2 Series,2019,19750,Semi-Auto,9014,Diesel,145,49.6,2.0\n483, 5 Series,2017,21900,Semi-Auto,23291,Diesel,145,65.7,2.0\n484, X1,2018,21500,Semi-Auto,12710,Petrol,145,44.8,2.0\n485, 3 Series,2018,27500,Semi-Auto,9329,Diesel,145,51.4,3.0\n486, X5,2018,34756,Automatic,20630,Diesel,145,47.1,3.0\n487, 1 Series,2017,21514,Semi-Auto,15907,Petrol,150,39.8,3.0\n488, X1,2016,18998,Semi-Auto,24347,Diesel,150,55.4,2.0\n489, 1 Series,2019,22000,Manual,2574,Petrol,145,44.1,1.5\n490, 1 Series,2019,21000,Manual,1906,Petrol,145,44.1,1.5\n491, 3 Series,2019,31000,Semi-Auto,1397,Diesel,145,50.4,2.0\n492, X5,2014,25000,Automatic,38389,Diesel,200,47.1,3.0\n493, 5 Series,2018,23500,Semi-Auto,23650,Diesel,145,53.3,3.0\n494, 1 Series,2013,10500,Manual,48255,Diesel,30,62.8,2.0\n495, 3 Series,2013,15000,Semi-Auto,21940,Diesel,125,58.9,2.0\n496, X4,2020,43000,Semi-Auto,857,Diesel,145,40.9,3.0\n497, 3 Series,2018,17998,Semi-Auto,19950,Diesel,145,65.7,2.0\n498, 1 Series,2016,15498,Semi-Auto,15621,Diesel,30,65.7,2.0\n499, 1 Series,2019,29398,Semi-Auto,9983,Petrol,145,39.8,3.0\n500, 3 Series,2013,10420,Manual,53352,Petrol,200,43.5,2.0\n501, 2 Series,2016,17998,Semi-Auto,28099,Diesel,145,55.4,2.0\n502, X1,2016,18998,Semi-Auto,20874,Diesel,150,55.4,2.0\n503, 1 Series,2016,14398,Semi-Auto,21037,Diesel,20,68.9,1.5\n504, 1 Series,2017,18998,Manual,17888,Petrol,260,36.2,3.0\n505, 5 Series,2019,26498,Semi-Auto,16466,Diesel,145,60.1,2.0\n506, 3 Series,2015,12998,Semi-Auto,25243,Diesel,30,62.8,2.0\n507, X1,2016,15998,Manual,45484,Diesel,125,58.9,2.0\n508, 3 Series,2019,27998,Semi-Auto,9624,Diesel,150,52.3,2.0\n509, 1 Series,2016,14998,Manual,23879,Diesel,30,62.8,2.0\n510, X1,2017,19998,Semi-Auto,17922,Diesel,145,55.4,2.0\n511, 1 Series,2015,13998,Semi-Auto,38279,Diesel,125,60.1,2.0\n512, 3 Series,2015,11998,Manual,40325,Petrol,125,52.3,1.5\n513, 5 Series,2017,21498,Semi-Auto,34296,Diesel,145,65.7,2.0\n514, 3 Series,2017,19698,Semi-Auto,44075,Diesel,145,51.4,3.0\n515, 3 Series,2017,21498,Semi-Auto,13102,Diesel,145,51.4,3.0\n516, 3 Series,2016,11998,Manual,49669,Diesel,30,67.3,2.0\n517, 3 Series,2017,20498,Semi-Auto,7926,Diesel,145,56.5,3.0\n518, 3 Series,2017,18298,Semi-Auto,33384,Hybrid,0,134.5,2.0\n519, 3 Series,2016,13998,Semi-Auto,38417,Diesel,30,67.3,2.0\n520, 1 Series,2019,19298,Semi-Auto,10040,Diesel,145,67.3,2.0\n521, 3 Series,2019,26498,Semi-Auto,13579,Diesel,145,48.7,2.0\n522, 3 Series,2013,10998,Semi-Auto,74712,Petrol,205,42.8,2.0\n523, 3 Series,2013,10998,Manual,72315,Diesel,30,61.4,2.0\n524, 3 Series,2013,10998,Manual,44602,Diesel,30,61.4,2.0\n525, X5,2013,16498,Automatic,56003,Diesel,300,38.2,3.0\n526, 5 Series,2015,13498,Semi-Auto,88333,Diesel,30,62.8,2.0\n527, 1 Series,2019,21998,Semi-Auto,4061,Petrol,145,54.3,1.5\n528, 2 Series,2017,17998,Semi-Auto,27997,Diesel,145,57.6,2.0\n529, 1 Series,2013,7998,Manual,74772,Diesel,30,65.7,2.0\n530, X5,2019,45995,Semi-Auto,16644,Diesel,150,37.7,3.0\n531, X1,2016,19498,Semi-Auto,19850,Diesel,145,55.4,2.0\n532, 4 Series,2018,21498,Semi-Auto,8441,Petrol,150,48.7,2.0\n533, 1 Series,2013,8298,Manual,60741,Diesel,30,65.7,2.0\n534, 3 Series,2019,23498,Semi-Auto,10629,Diesel,145,57.7,2.0\n535, 3 Series,2016,13798,Semi-Auto,46673,Diesel,0,74.3,2.0\n536, 1 Series,2014,16998,Semi-Auto,30954,Petrol,235,37.7,3.0\n537, 1 Series,2015,12498,Semi-Auto,14501,Diesel,0,78.5,1.5\n538, 1 Series,2018,17498,Manual,10374,Diesel,145,49.6,2.0\n539, 1 Series,2016,14498,Manual,24382,Diesel,20,70.6,1.5\n540, 3 Series,2017,18998,Semi-Auto,28332,Hybrid,0,134.5,2.0\n541, 3 Series,2019,20498,Semi-Auto,6160,Petrol,150,44.8,2.0\n542, 3 Series,2019,23298,Semi-Auto,11326,Diesel,145,54.3,2.0\n543, 3 Series,2017,21998,Semi-Auto,21784,Diesel,145,56.5,3.0\n544, 1 Series,2013,6998,Manual,73603,Diesel,30,62.8,2.0\n545, 3 Series,2016,11298,Manual,64308,Diesel,20,68.9,2.0\n546, X1,2016,19498,Semi-Auto,20153,Diesel,145,55.4,2.0\n547, 3 Series,2017,19498,Semi-Auto,56785,Diesel,145,51.4,3.0\n548, 5 Series,2014,18750,Semi-Auto,34219,Diesel,200,47.9,3.0\n549, X3,2014,15795,Semi-Auto,63000,Diesel,145,54.3,2.0\n550, 3 Series,2015,13995,Semi-Auto,46316,Petrol,160,46.3,2.0\n551, X1,2017,17998,Semi-Auto,33534,Diesel,150,55.4,2.0\n552, 3 Series,2016,16295,Manual,16604,Diesel,30,64.2,2.0\n553, 3 Series,2017,17695,Semi-Auto,24909,Diesel,145,62.8,2.0\n554, 1 Series,2018,16998,Manual,19154,Diesel,150,49.6,2.0\n555, 2 Series,2020,30000,Semi-Auto,914,Petrol,145,42.2,1.5\n556, 8 Series,2020,63000,Semi-Auto,3000,Diesel,145,40.4,3.0\n557, X3,2013,14000,Semi-Auto,47111,Diesel,160,50.4,2.0\n558, X3,2016,21000,Semi-Auto,24002,Diesel,145,54.3,2.0\n559, 1 Series,2020,22000,Manual,2000,Petrol,145,44.1,1.5\n560, 1 Series,2014,15000,Semi-Auto,38689,Petrol,235,37.7,3.0\n561, X4,2020,45500,Semi-Auto,1608,Petrol,145,26.9,3.0\n562, 3 Series,2015,16998,Semi-Auto,31915,Diesel,145,53.3,3.0\n563, 4 Series,2017,19498,Semi-Auto,28912,Diesel,145,65.7,2.0\n564, 5 Series,2017,20998,Semi-Auto,21068,Diesel,145,62.8,2.0\n565, 3 Series,2017,17998,Semi-Auto,34118,Diesel,150,60.1,2.0\n566, 3 Series,2016,17498,Semi-Auto,27146,Diesel,150,56.5,3.0\n567, 4 Series,2017,17410,Automatic,37842,Diesel,145,65.7,2.0\n568, 2 Series,2016,18498,Semi-Auto,18245,Diesel,145,55.4,2.0\n569, 3 Series,2018,22998,Semi-Auto,16360,Diesel,145,57.7,2.0\n570, 3 Series,2019,26698,Semi-Auto,8273,Diesel,145,48.7,2.0\n571, 4 Series,2016,14998,Manual,24711,Petrol,160,46.3,2.0\n572, 3 Series,2016,14995,Manual,43400,Diesel,125,58.9,2.0\n573, 3 Series,2019,23498,Semi-Auto,7516,Diesel,145,54.3,2.0\n574, 4 Series,2019,21998,Semi-Auto,17740,Diesel,145,65.7,2.0\n575, 3 Series,2019,27298,Semi-Auto,8319,Diesel,145,48.7,2.0\n576, 3 Series,2019,26498,Semi-Auto,18526,Diesel,145,48.7,2.0\n577, X5,2016,24998,Automatic,83269,Diesel,200,47.1,3.0\n578, 1 Series,2019,14698,Manual,14847,Diesel,150,72.4,1.5\n579, X1,2017,17998,Automatic,33358,Diesel,125,60.1,2.0\n580, 1 Series,2018,17498,Semi-Auto,17063,Petrol,145,36.7,2.0\n581, 1 Series,2013,8998,Manual,34750,Diesel,30,65.7,2.0\n582, X5,2014,27995,Automatic,43946,Diesel,265,42.2,3.0\n583, X1,2016,19998,Semi-Auto,21621,Diesel,145,55.4,2.0\n584, 5 Series,2018,27498,Semi-Auto,13197,Hybrid,140,156.9,2.0\n585, 3 Series,2015,12498,Semi-Auto,87795,Diesel,125,60.1,2.0\n586, 1 Series,2016,13998,Semi-Auto,50525,Diesel,30,65.7,2.0\n587, 1 Series,2016,13498,Semi-Auto,42001,Diesel,20,68.9,1.5\n588, 1 Series,2014,11998,Manual,20990,Diesel,30,64.2,2.0\n589, 1 Series,2014,10998,Automatic,56379,Petrol,145,48.7,1.6\n590, 3 Series,2015,12498,Manual,50730,Diesel,20,68.9,2.0\n591, X1,2016,17698,Manual,29018,Diesel,125,58.9,2.0\n592, 3 Series,2013,9998,Semi-Auto,46121,Diesel,30,62.8,2.0\n593, 4 Series,2017,19498,Semi-Auto,16463,Diesel,145,65.7,2.0\n594, 3 Series,2016,17498,Semi-Auto,39239,Hybrid,0,134.5,2.0\n595, 5 Series,2018,24498,Semi-Auto,15032,Diesel,145,68.9,2.0\n596, X1,2016,18498,Semi-Auto,28813,Diesel,145,55.4,2.0\n597, 3 Series,2019,22998,Semi-Auto,6394,Diesel,150,54.3,2.0\n598, X5,2019,58898,Semi-Auto,100,Diesel,150,37.7,3.0\n599, 3 Series,2017,20998,Semi-Auto,14997,Diesel,145,51.4,3.0\n600, 2 Series,2016,15498,Semi-Auto,14313,Petrol,125,51.4,1.5\n601, 5 Series,2014,9998,Semi-Auto,82681,Diesel,30,62.8,2.0\n602, 1 Series,2017,12498,Manual,37919,Diesel,20,72.4,1.5\n603, 1 Series,2016,12498,Manual,38276,Diesel,20,70.6,1.5\n604, 3 Series,2017,14498,Manual,21105,Petrol,150,48.7,2.0\n605, 3 Series,2019,27498,Semi-Auto,9091,Diesel,150,52.3,2.0\n606, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,25405,Diesel,150,64.2,2.0\n607, 1 Series,2017,21498,Semi-Auto,23699,Petrol,200,39.8,3.0\n608, 3 Series,2019,21998,Semi-Auto,7237,Diesel,145,60.1,2.0\n609, 3 Series,2019,26998,Semi-Auto,15002,Diesel,145,48.7,2.0\n610, 5 Series,2018,25998,Semi-Auto,19479,Diesel,145,46.3,2.0\n611, 3 Series,2019,22898,Automatic,12249,Diesel,145,62.8,2.0\n612, 1 Series,2019,17498,Automatic,10565,Diesel,145,72.4,1.5\n613, 3 Series,2018,20998,Semi-Auto,28180,Petrol,145,48.7,2.0\n614, 1 Series,2017,15498,Semi-Auto,40228,Diesel,125,60.1,2.0\n615, 5 Series,2015,11450,Manual,60529,Diesel,30,65.7,2.0\n616, X6,2016,30998,Semi-Auto,26782,Diesel,200,44.8,3.0\n617, X2,2019,21998,Manual,5687,Petrol,150,41.5,1.5\n618, 6 Series,2015,17498,Semi-Auto,51412,Diesel,160,49.6,3.0\n619, 3 Series,2016,18998,Semi-Auto,28762,Diesel,160,51.4,3.0\n620, 1 Series,2016,14998,Automatic,30300,Diesel,30,65.7,2.0\n622, 3 Series,2017,15998,Semi-Auto,16943,Petrol,150,51.4,2.0\n623, 3 Series,2017,14998,Manual,13309,Petrol,150,48.7,2.0\n624, 3 Series,2019,26498,Semi-Auto,7098,Petrol,150,41.5,2.0\n625, 4 Series,2019,31898,Semi-Auto,4125,Diesel,145,50.4,3.0\n626, M4,2016,29998,Semi-Auto,26363,Petrol,305,34.0,3.0\n627, 2 Series,2016,19999,Semi-Auto,29139,Petrol,205,39.8,3.0\n628, 3 Series,2016,17998,Semi-Auto,44888,Diesel,160,51.4,3.0\n629, 3 Series,2016,18998,Semi-Auto,19125,Diesel,150,53.3,3.0\n630, 2 Series,2017,15998,Manual,12248,Petrol,125,53.3,1.5\n631, 2 Series,2015,9698,Manual,60891,Diesel,20,68.9,2.0\n632, 2 Series,2018,18498,Semi-Auto,7202,Petrol,145,38.2,2.0\n633, 5 Series,2017,22498,Semi-Auto,19864,Diesel,145,65.7,2.0\n634, 3 Series,2016,14498,Semi-Auto,58872,Diesel,30,67.3,2.0\n635, X1,2017,19862,Semi-Auto,11000,Diesel,150,55.4,2.0\n636, X7,2019,68898,Automatic,5203,Petrol,145,24.8,3.0\n637, 5 Series,2016,19998,Semi-Auto,16555,Diesel,160,51.4,2.0\n638, 3 Series,2017,22998,Semi-Auto,19505,Diesel,145,51.4,3.0\n639, X3,2019,35998,Semi-Auto,2451,Diesel,145,54.3,2.0\n640, 7 Series,2019,48898,Semi-Auto,17501,Diesel,145,41.5,3.0\n641, X2,2019,24998,Manual,4174,Diesel,145,48.7,2.0\n642, 5 Series,2019,26898,Semi-Auto,4917,Diesel,145,65.7,2.0\n643, 1 Series,2019,21898,Manual,4100,Petrol,150,41.5,1.5\n644, 4 Series,2016,18500,Semi-Auto,22566,Diesel,145,55.4,3.0\n645, 1 Series,2015,16314,Manual,17846,Petrol,300,35.3,3.0\n646, 3 Series,2019,29998,Semi-Auto,10171,Petrol,145,41.5,2.0\n647, 5 Series,2017,25498,Semi-Auto,20279,Hybrid,135,156.9,2.0\n648, X5,2016,35498,Automatic,14626,Diesel,235,42.8,3.0\n649, 3 Series,2019,27498,Semi-Auto,14793,Diesel,145,48.7,2.0\n650, X1,2016,18998,Semi-Auto,20259,Diesel,145,55.4,2.0\n651, 3 Series,2017,21898,Semi-Auto,10305,Diesel,145,56.5,3.0\n652, 1 Series,2016,12498,Manual,22103,Diesel,20,72.4,1.5\n653, 3 Series,2016,16998,Semi-Auto,44600,Diesel,145,56.5,3.0\n654, X1,2017,21498,Semi-Auto,19682,Petrol,160,44.8,2.0\n655, 1 Series,2017,13998,Manual,33094,Diesel,20,72.4,1.5\n656, 3 Series,2019,35998,Semi-Auto,9632,Diesel,145,49.6,2.0\n657, 3 Series,2016,12950,Semi-Auto,44635,Diesel,0,74.3,2.0\n658, 3 Series,2017,15127,Semi-Auto,26630,Petrol,125,51.4,2.0\n659, 3 Series,2014,11470,Semi-Auto,49500,Diesel,30,62.8,2.0\n660, 4 Series,2014,13991,Manual,22908,Diesel,125,58.9,2.0\n661, 3 Series,2016,19298,Semi-Auto,32382,Diesel,200,49.6,3.0\n662, 4 Series,2019,21998,Semi-Auto,16616,Diesel,145,65.7,2.0\n663, 3 Series,2016,18998,Automatic,24709,Diesel,145,53.3,3.0\n664, 4 Series,2016,18498,Semi-Auto,36435,Diesel,165,52.3,3.0\n665, 3 Series,2016,13798,Semi-Auto,34860,Petrol,125,54.3,1.5\n666, 5 Series,2016,17998,Automatic,28695,Diesel,145,53.3,3.0\n667, X1,2016,19998,Automatic,13085,Diesel,145,55.4,2.0\n668, 3 Series,2018,19998,Semi-Auto,16159,Petrol,145,48.7,2.0\n669, 4 Series,2017,17998,Automatic,43111,Diesel,145,65.7,2.0\n670, 4 Series,2017,21998,Automatic,13941,Petrol,145,48.7,2.0\n671, 4 Series,2017,19998,Semi-Auto,13273,Diesel,145,65.7,2.0\n672, 5 Series,2018,25998,Semi-Auto,24141,Hybrid,140,156.9,2.0\n673, X4,2019,33998,Semi-Auto,9064,Diesel,150,42.8,2.0\n674, 5 Series,2018,28998,Semi-Auto,26471,Petrol,150,39.2,3.0\n675, 5 Series,2019,27898,Semi-Auto,11871,Diesel,150,62.8,2.0\n676, 5 Series,2017,22998,Semi-Auto,20033,Diesel,150,65.7,2.0\n677, 1 Series,2020,29998,Semi-Auto,934,Diesel,150,48.7,2.0\n678, 4 Series,2019,24998,Semi-Auto,3214,Diesel,150,65.7,2.0\n679, 3 Series,2019,21998,Semi-Auto,11300,Diesel,150,55.4,2.0\n680, 4 Series,2018,20998,Semi-Auto,23358,Diesel,145,65.7,2.0\n681, 3 Series,2016,13998,Semi-Auto,66362,Diesel,30,62.8,2.0\n682, 4 Series,2018,21998,Semi-Auto,15600,Diesel,145,65.7,2.0\n683, 3 Series,2018,16291,Semi-Auto,25329,Petrol,145,51.4,1.5\n684, 3 Series,2014,11891,Semi-Auto,54335,Diesel,30,62.8,2.0\n685, 1 Series,2015,10991,Semi-Auto,45000,Diesel,20,72.4,1.5\n686, 3 Series,2017,17498,Automatic,58080,Hybrid,0,134.5,2.0\n687, 4 Series,2017,19998,Semi-Auto,8333,Petrol,145,48.7,2.0\n688, 5 Series,2016,17498,Semi-Auto,19218,Diesel,30,62.8,2.0\n689, X1,2016,18797,Automatic,13505,Diesel,125,57.6,2.0\n690, 3 Series,2016,16747,Semi-Auto,25513,Diesel,145,56.5,3.0\n691, 3 Series,2017,19047,Automatic,16844,Diesel,145,56.5,3.0\n692, 3 Series,2017,14050,Manual,20829,Petrol,145,48.7,2.0\n693, 5 Series,2016,13991,Semi-Auto,44002,Diesel,20,68.9,2.0\n694, 1 Series,2016,14991,Manual,7000,Diesel,30,65.7,2.0\n695, 1 Series,2016,13491,Manual,24000,Diesel,30,65.7,2.0\n696, 1 Series,2017,12491,Manual,19167,Diesel,20,68.9,2.0\n697, 2 Series,2015,11679,Manual,46200,Petrol,30,54.3,1.5\n698, 3 Series,2013,10170,Manual,49102,Diesel,125,57.6,2.0\n699, 2 Series,2017,15750,Semi-Auto,18652,Diesel,145,65.7,2.0\n700, 1 Series,2016,13895,Semi-Auto,31453,Diesel,20,67.3,2.0\n701, 1 Series,2018,13295,Manual,18712,Diesel,145,50.4,2.0\n702, 5 Series,2015,17000,Semi-Auto,40750,Diesel,160,50.4,3.0\n703, 3 Series,2015,13000,Manual,61443,Petrol,200,39.8,2.0\n704, 2 Series,2018,16998,Manual,5898,Petrol,145,42.2,1.5\n705, 2 Series,2015,18998,Semi-Auto,24859,Petrol,260,37.2,3.0\n706, 2 Series,2019,16998,Manual,3935,Petrol,150,40.9,1.5\n707, 3 Series,2017,18995,Semi-Auto,23505,Diesel,145,64.2,2.0\n708, 2 Series,2014,11999,Manual,31289,Diesel,30,62.8,2.0\n709, 2 Series,2014,11999,Manual,31289,Diesel,30,62.8,2.0\n710, 2 Series,2018,17498,Semi-Auto,5346,Petrol,145,39.8,1.5\n711, X1,2017,18998,Semi-Auto,32217,Diesel,145,55.4,2.0\n712, 3 Series,2014,12998,Manual,31826,Diesel,125,57.6,2.0\n713, X4,2016,20998,Semi-Auto,62862,Diesel,205,47.9,3.0\n714, 3 Series,2017,14498,Semi-Auto,38328,Petrol,150,51.4,2.0\n715, 5 Series,2018,25998,Semi-Auto,30810,Diesel,150,60.1,3.0\n716, 1 Series,2019,19498,Semi-Auto,9739,Diesel,145,67.3,2.0\n717, X1,2017,18998,Semi-Auto,28686,Diesel,125,57.6,2.0\n718, 2 Series,2018,14998,Manual,20001,Petrol,150,50.4,1.5\n719, 8 Series,2019,69898,Automatic,4075,Petrol,145,26.7,3.0\n720, 3 Series,2019,29998,Semi-Auto,8765,Petrol,145,41.5,2.0\n721, 8 Series,2019,84898,Semi-Auto,3185,Petrol,145,24.4,4.4\n722, M4,2019,44898,Semi-Auto,8124,Petrol,145,34.0,3.0\n723, X5,2016,32998,Automatic,12525,Diesel,200,47.1,3.0\n724, 5 Series,2019,30998,Semi-Auto,11675,Diesel,145,56.5,3.0\n725, 2 Series,2018,17998,Semi-Auto,5877,Petrol,145,40.9,1.5\n726, 3 Series,2019,25898,Semi-Auto,11917,Diesel,150,52.3,2.0\n727, 3 Series,2019,28898,Semi-Auto,1250,Petrol,145,42.2,2.0\n728, 3 Series,2017,19898,Semi-Auto,40238,Diesel,145,53.3,3.0\n729, 5 Series,2017,23898,Semi-Auto,11896,Diesel,30,65.7,2.0\n730, 1 Series,2017,17498,Semi-Auto,17640,Diesel,145,65.7,2.0\n731, 2 Series,2016,12498,Manual,16793,Petrol,30,57.6,1.5\n732, 3 Series,2017,17998,Semi-Auto,32000,Diesel,145,62.8,2.0\n733, 7 Series,2018,25998,Semi-Auto,22892,Petrol,145,41.5,3.0\n734, 8 Series,2019,67898,Semi-Auto,7903,Diesel,145,38.2,3.0\n735, 1 Series,2017,20498,Semi-Auto,16875,Petrol,145,39.8,3.0\n736, 4 Series,2019,21998,Semi-Auto,11032,Diesel,145,65.7,2.0\n737, 1 Series,2018,15498,Manual,5953,Petrol,150,53.3,1.5\n738, 1 Series,2017,13698,Semi-Auto,12102,Diesel,0,78.5,1.5\n739, 5 Series,2017,23998,Semi-Auto,13970,Diesel,145,65.7,2.0\n740, 6 Series,2016,22798,Semi-Auto,19366,Petrol,260,36.7,3.0\n741, M4,2018,36498,Semi-Auto,7732,Petrol,145,34.0,3.0\n742, X1,2017,19498,Semi-Auto,18798,Diesel,145,55.4,2.0\n743, 2 Series,2017,15998,Semi-Auto,30330,Diesel,145,64.2,2.0\n744, 4 Series,2018,19498,Semi-Auto,27198,Diesel,145,65.7,2.0\n745, 1 Series,2017,14498,Manual,28831,Diesel,145,65.7,2.0\n746, X1,2014,9998,Semi-Auto,68647,Diesel,160,52.3,2.0\n747, 1 Series,2017,20250,Semi-Auto,20336,Petrol,200,39.8,3.0\n748, 6 Series,2016,18737,Automatic,37868,Diesel,160,51.4,3.0\n749, 3 Series,2017,20498,Automatic,17521,Diesel,145,53.3,3.0\n750, 3 Series,2016,17298,Semi-Auto,27985,Hybrid,0,134.5,2.0\n751, 1 Series,2014,9460,Manual,53872,Diesel,30,65.7,2.0\n752, 3 Series,2013,10850,Automatic,73271,Diesel,145,55.4,3.0\n753, X5,2015,23491,Automatic,43271,Diesel,205,47.9,2.0\n754, 2 Series,2018,16798,Manual,14534,Diesel,145,57.7,1.5\n755, 3 Series,2019,23498,Automatic,9117,Diesel,145,54.3,2.0\n756, 5 Series,2016,17498,Semi-Auto,29823,Diesel,160,51.4,3.0\n757, 1 Series,2015,11950,Semi-Auto,67500,Diesel,20,67.3,2.0\n758, X4,2016,21995,Automatic,38900,Diesel,145,54.3,2.0\n759, 1 Series,2016,13950,Semi-Auto,40000,Diesel,20,67.3,2.0\n760, 3 Series,2015,15195,Semi-Auto,56000,Diesel,145,56.5,2.0\n761, 5 Series,2014,15495,Semi-Auto,51565,Diesel,160,51.4,2.0\n762, X2,2019,23890,Semi-Auto,5743,Petrol,145,38.7,2.0\n763, 1 Series,2016,11498,Manual,68985,Diesel,20,68.9,2.0\n764, 3 Series,2018,17498,Semi-Auto,16149,Petrol,145,51.4,1.5\n765, M2,2019,48898,Semi-Auto,25,Petrol,145,29.1,3.0\n766, 5 Series,2017,24498,Semi-Auto,20657,Diesel,145,60.1,2.0\n767, X1,2016,16998,Manual,13612,Diesel,125,60.1,2.0\n768, X5,2019,58898,Semi-Auto,10,Diesel,145,37.7,3.0\n769, X4,2020,43898,Semi-Auto,2679,Petrol,145,26.9,3.0\n770, 1 Series,2016,18998,Manual,24997,Petrol,260,36.2,3.0\n771, X5,2019,49998,Semi-Auto,7101,Diesel,145,37.7,3.0\n772, 2 Series,2015,19898,Semi-Auto,11711,Petrol,260,37.2,3.0\n773, 5 Series,2017,23898,Semi-Auto,46954,Diesel,145,60.1,3.0\n774, M4,2019,45898,Semi-Auto,25,Petrol,145,34.0,3.0\n775, 1 Series,2016,17898,Manual,26447,Petrol,300,35.3,3.0\n776, X1,2016,20998,Semi-Auto,26821,Petrol,160,44.8,2.0\n777, 1 Series,2017,15498,Manual,19217,Petrol,150,52.3,1.5\n779, 3 Series,2017,19998,Semi-Auto,24059,Diesel,150,53.3,3.0\n781, 3 Series,2019,26898,Semi-Auto,10707,Diesel,150,52.3,2.0\n782, 3 Series,2019,23298,Semi-Auto,10785,Diesel,150,54.3,2.0\n783, 3 Series,2019,29998,Semi-Auto,10035,Petrol,145,41.5,2.0\n784, M4,2019,47898,Semi-Auto,5650,Petrol,145,32.5,3.0\n785, 2 Series,2019,23898,Automatic,6375,Diesel,145,61.4,2.0\n786, 4 Series,2019,30898,Semi-Auto,6123,Diesel,150,49.6,3.0\n787, 6 Series,2014,17898,Semi-Auto,64215,Diesel,160,49.6,3.0\n788, X2,2019,27898,Semi-Auto,3770,Diesel,145,50.4,2.0\n789, X5,2018,36898,Automatic,33012,Petrol,150,29.1,4.4\n790, 3 Series,2017,19898,Semi-Auto,30824,Hybrid,140,134.5,2.0\n791, M4,2019,40950,Semi-Auto,19322,Petrol,150,34.0,3.0\n792, X1,2017,17900,Manual,34625,Diesel,150,60.1,2.0\n793, 4 Series,2015,13995,Manual,33755,Petrol,160,44.8,2.0\n794, 3 Series,2013,10200,Manual,56423,Petrol,200,40.4,2.0\n795, 5 Series,2017,21440,Semi-Auto,34779,Diesel,150,62.8,2.0\n796, 5 Series,2016,18385,Semi-Auto,45356,Diesel,160,51.4,3.0\n797, 4 Series,2018,21840,Semi-Auto,10291,Diesel,150,65.7,2.0\n798, 3 Series,2015,16480,Semi-Auto,57377,Diesel,165,51.4,3.0\n799, 5 Series,2016,15485,Semi-Auto,50492,Diesel,30,62.8,2.0\n800, 5 Series,2019,26798,Semi-Auto,16128,Diesel,145,60.1,2.0\n801, 3 Series,2019,32995,Manual,612,Diesel,145,54.3,2.0\n802, 4 Series,2016,23990,Semi-Auto,22254,Petrol,200,41.5,3.0\n803, 2 Series,2016,21490,Semi-Auto,20348,Petrol,200,39.8,3.0\n804, X3,2019,39500,Semi-Auto,1704,Diesel,145,54.3,2.0\n805, X3,2019,39500,Semi-Auto,105,Diesel,145,54.3,2.0\n806, X3,2019,36900,Semi-Auto,2367,Diesel,145,54.3,2.0\n807, X2,2018,23900,Semi-Auto,3391,Diesel,145,61.4,2.0\n808, 3 Series,2018,20000,Semi-Auto,17892,Diesel,145,60.1,2.0\n809, X7,2019,74990,Semi-Auto,9200,Diesel,145,31.4,3.0\n810, X5,2019,54900,Semi-Auto,10,Diesel,150,37.7,3.0\n811, X1,2017,17790,Semi-Auto,36885,Diesel,125,60.1,2.0\n812, 6 Series,2019,32000,Semi-Auto,2500,Petrol,150,42.8,2.0\n813, X1,2017,21998,Semi-Auto,5020,Diesel,145,60.1,2.0\n814, 1 Series,2016,13998,Manual,19188,Diesel,20,70.6,1.5\n815, 1 Series,2019,16500,Manual,5450,Diesel,145,72.4,1.5\n816, 3 Series,2019,34000,Semi-Auto,4650,Diesel,145,47.9,3.0\n817, 5 Series,2019,29000,Semi-Auto,4727,Diesel,145,62.8,2.0\n818, 3 Series,2019,32990,Semi-Auto,5400,Diesel,145,49.6,2.0\n819, 3 Series,2019,30000,Manual,5385,Diesel,145,54.3,2.0\n820, 7 Series,2016,33000,Semi-Auto,18190,Petrol,200,40.4,3.0\n821, 3 Series,2019,35000,Semi-Auto,7685,Diesel,145,48.7,2.0\n822, 1 Series,2017,14898,Manual,28133,Diesel,145,65.7,2.0\n823, 5 Series,2019,29998,Semi-Auto,5000,Diesel,145,62.8,2.0\n824, 4 Series,2019,28898,Semi-Auto,5000,Petrol,145,48.7,2.0\n825, 3 Series,2019,26498,Semi-Auto,16151,Diesel,145,48.7,2.0\n826, X5,2014,18998,Automatic,84512,Diesel,205,47.9,2.0\n827, 1 Series,2013,6998,Manual,57125,Petrol,150,49.6,1.6\n828, X2,2018,22898,Semi-Auto,21150,Petrol,145,38.7,2.0\n829, 3 Series,2016,18898,Automatic,13493,Petrol,160,44.1,2.0\n830, X1,2017,19498,Automatic,27490,Diesel,145,57.6,2.0\n831, 5 Series,2019,29898,Semi-Auto,7730,Diesel,145,60.1,2.0\n832, 1 Series,2019,25898,Manual,3000,Petrol,145,41.5,1.5\n833, 3 Series,2019,29998,Manual,5000,Diesel,145,54.3,2.0\n834, 3 Series,2018,21898,Semi-Auto,6425,Petrol,145,48.7,2.0\n835, X3,2019,53898,Semi-Auto,6520,Petrol,145,24.8,3.0\n836, 3 Series,2019,23898,Automatic,11603,Diesel,145,52.3,2.0\n837, 1 Series,2019,19598,Semi-Auto,11308,Diesel,145,67.3,2.0\n838, 1 Series,2019,18998,Semi-Auto,10974,Diesel,145,48.7,2.0\n839, 1 Series,2016,15498,Semi-Auto,35340,Diesel,30,65.7,2.0\n840, 4 Series,2019,29990,Semi-Auto,10013,Diesel,145,49.6,3.0\n841, 4 Series,2019,29990,Semi-Auto,6644,Diesel,145,49.6,3.0\n842, 1 Series,2019,33500,Semi-Auto,5354,Diesel,145,48.7,2.0\n843, 6 Series,2018,28495,Semi-Auto,21525,Diesel,145,49.6,3.0\n844, X1,2015,16900,Semi-Auto,42530,Diesel,125,57.6,2.0\n845, 5 Series,2019,25500,Automatic,1032,Diesel,145,65.7,2.0\n846, X2,2018,23750,Semi-Auto,15093,Diesel,145,58.9,2.0\n847, 3 Series,2019,26390,Semi-Auto,5288,Diesel,145,57.7,2.0\n848, 4 Series,2019,25000,Semi-Auto,10996,Diesel,145,60.1,2.0\n849, 1 Series,2019,18990,Manual,6615,Diesel,145,70.6,1.5\n850, 1 Series,2019,18900,Manual,5379,Diesel,145,70.6,1.5\n851, M3,2017,38000,Semi-Auto,14894,Petrol,300,34.0,3.0\n852, X2,2019,23000,Semi-Auto,929,Petrol,145,40.4,2.0\n853, 3 Series,2017,19990,Semi-Auto,25212,Diesel,145,62.8,2.0\n854, X4,2019,44000,Semi-Auto,3253,Petrol,145,26.9,3.0\n855, 4 Series,2019,27000,Semi-Auto,1400,Diesel,145,65.7,2.0\n856, 1 Series,2019,34990,Semi-Auto,4020,Diesel,145,48.7,2.0\n857, X1,2019,28500,Manual,105,Diesel,145,68.9,2.0\n858, X1,2019,31490,Manual,105,Diesel,145,60.1,2.0\n859, X1,2019,30900,Semi-Auto,678,Diesel,145,65.7,2.0\n860, X1,2016,19850,Semi-Auto,14542,Diesel,125,60.1,2.0\n861, X1,2016,18490,Manual,19064,Diesel,125,60.1,2.0\n862, 5 Series,2018,27990,Semi-Auto,18327,Diesel,145,60.1,3.0\n863, X1,2019,22500,Manual,1272,Petrol,145,54.3,1.5\n864, X4,2018,34000,Semi-Auto,935,Diesel,145,42.8,2.0\n865, X1,2016,19000,Semi-Auto,15605,Diesel,125,60.1,2.0\n866, 1 Series,2019,25490,Semi-Auto,5379,Petrol,145,39.8,3.0\n867, X3,2016,21000,Semi-Auto,15989,Diesel,145,54.3,2.0\n868, X3,2016,19490,Semi-Auto,43688,Diesel,145,54.3,2.0\n869, 2 Series,2018,16998,Manual,12792,Diesel,150,51.4,2.0\n870, 3 Series,2017,20898,Semi-Auto,17131,Diesel,150,64.2,2.0\n871, X4,2019,33898,Semi-Auto,10792,Diesel,150,42.8,2.0\n872, X3,2017,24500,Semi-Auto,12674,Diesel,145,54.3,2.0\n873, 2 Series,2019,22500,Semi-Auto,5058,Petrol,145,50.4,2.0\n874, 3 Series,2018,24990,Semi-Auto,13271,Diesel,150,53.3,3.0\n875, i8,2019,67500,Automatic,6000,Hybrid,140,141.2,1.5\n876, X1,2016,19295,Semi-Auto,13049,Diesel,125,57.6,2.0\n877, 2 Series,2015,14998,Semi-Auto,29809,Diesel,20,68.9,2.0\n878, 7 Series,2019,48898,Semi-Auto,5000,Petrol,145,34.5,3.0\n879, 2 Series,2016,14998,Semi-Auto,32274,Petrol,125,51.4,1.5\n880, 1 Series,2013,10998,Semi-Auto,41501,Diesel,30,64.2,2.0\n881, 3 Series,2016,13998,Manual,47274,Petrol,200,41.5,2.0\n882, 3 Series,2016,13498,Semi-Auto,45341,Diesel,0,74.3,2.0\n883, X3,2015,16998,Semi-Auto,73312,Diesel,145,54.3,2.0\n884, 2 Series,2019,27500,Automatic,3286,Petrol,145,39.8,3.0\n885, 2 Series,2019,22000,Manual,3266,Petrol,145,52.3,1.5\n886, 2 Series,2019,22000,Manual,2560,Petrol,145,52.3,1.5\n887, 2 Series,2019,21500,Manual,4067,Petrol,145,52.3,1.5\n888, 5 Series,2019,30000,Semi-Auto,5479,Petrol,145,50.4,2.0\n889, 5 Series,2019,36500,Semi-Auto,4971,Diesel,145,55.4,2.0\n890, 2 Series,2019,22990,Manual,3205,Petrol,145,52.3,1.5\n891, 3 Series,2019,32990,Semi-Auto,9503,Diesel,145,49.6,2.0\n892, i8,2017,48898,Automatic,36127,Hybrid,0,134.5,1.5\n893, X1,2016,20900,Semi-Auto,15537,Petrol,165,44.8,2.0\n894, 2 Series,2016,15490,Manual,7390,Petrol,165,44.8,2.0\n895, 1 Series,2019,21900,Manual,917,Petrol,150,44.8,1.5\n896, 1 Series,2019,22900,Manual,969,Diesel,150,68.9,2.0\n897, 7 Series,2019,47000,Semi-Auto,5113,Diesel,145,44.1,3.0\n898, X3,2019,33990,Semi-Auto,11,Diesel,145,54.3,2.0\n899, 3 Series,2017,23500,Semi-Auto,21798,Diesel,145,49.6,3.0\n900, 3 Series,2019,22000,Semi-Auto,10300,Diesel,145,55.4,2.0\n901, X5,2019,52500,Semi-Auto,5597,Diesel,145,37.7,3.0\n902, 5 Series,2019,26000,Semi-Auto,12209,Diesel,145,62.8,2.0\n903, 1 Series,2019,23000,Semi-Auto,1956,Diesel,145,60.1,2.0\n904, 3 Series,2019,24898,Semi-Auto,13125,Diesel,145,52.3,2.0\n905, 1 Series,2016,15498,Manual,20233,Diesel,30,62.8,2.0\n906, 1 Series,2017,14998,Semi-Auto,48972,Diesel,150,65.7,2.0\n907, X5,2017,36898,Automatic,28193,Petrol,150,29.1,4.4\n908, 7 Series,2019,46898,Semi-Auto,7200,Diesel,150,42.2,3.0\n909, M5,2019,62898,Semi-Auto,4200,Petrol,150,26.9,4.4\n910, 4 Series,2016,21898,Semi-Auto,10000,Diesel,160,52.3,3.0\n911, 2 Series,2018,21498,Semi-Auto,1749,Diesel,145,47.1,2.0\n912, 3 Series,2018,25990,Semi-Auto,8344,Diesel,145,53.3,3.0\n913, X6,2019,64900,Semi-Auto,7200,Diesel,145,33.2,3.0\n914, 4 Series,2020,27490,Semi-Auto,100,Diesel,145,60.1,2.0\n915, 4 Series,2020,28990,Semi-Auto,100,Diesel,145,52.3,3.0\n916, 4 Series,2020,30750,Semi-Auto,100,Diesel,145,50.4,3.0\n917, 3 Series,2016,16690,Semi-Auto,30271,Diesel,145,53.3,3.0\n918, 2 Series,2017,16998,Semi-Auto,25544,Diesel,145,64.2,2.0\n919, 5 Series,2017,23998,Semi-Auto,13373,Diesel,145,65.7,2.0\n920, 4 Series,2019,21998,Semi-Auto,17417,Diesel,145,65.7,2.0\n921, 2 Series,2019,16998,Manual,7201,Petrol,150,42.8,1.5\n922, 2 Series,2017,16798,Semi-Auto,23843,Diesel,145,64.2,2.0\n923, 3 Series,2016,11998,Semi-Auto,78980,Diesel,30,70.6,2.0\n924, 1 Series,2019,17998,Manual,6047,Petrol,145,56.5,1.5\n925, 3 Series,2019,23298,Semi-Auto,14320,Diesel,145,54.3,2.0\n926, 5 Series,2017,24298,Semi-Auto,13863,Diesel,145,60.1,2.0\n927, 2 Series,2018,19990,Semi-Auto,5600,Diesel,145,49.6,2.0\n928, 8 Series,2019,72990,Semi-Auto,8200,Petrol,145,26.7,4.4\n929, 7 Series,2019,42990,Semi-Auto,9931,Diesel,145,44.1,3.0\n930, 5 Series,2013,12791,Semi-Auto,55642,Diesel,145,55.4,2.0\n931, 1 Series,2017,14991,Manual,20847,Petrol,145,52.3,1.5\n932, 2 Series,2016,14498,Manual,16735,Diesel,20,74.3,1.5\n933, 3 Series,2018,16998,Semi-Auto,21879,Petrol,150,51.4,1.5\n934, 2 Series,2016,20990,Semi-Auto,21924,Petrol,260,37.2,3.0\n935, 3 Series,2015,15990,Manual,43574,Petrol,200,39.8,2.0\n936, X2,2019,24500,Semi-Auto,10112,Diesel,145,61.4,2.0\n937, X4,2019,35490,Semi-Auto,6250,Diesel,145,42.8,2.0\n938, X3,2019,38900,Semi-Auto,3302,Diesel,145,48.7,3.0\n939, 3 Series,2018,17620,Automatic,20461,Diesel,145,60.1,2.0\n940, 3 Series,2017,19991,Semi-Auto,27123,Diesel,145,62.8,2.0\n941, 2 Series,2015,11991,Manual,52656,Diesel,30,62.8,2.0\n942, 3 Series,2016,19998,Semi-Auto,26711,Diesel,160,51.4,3.0\n943, 3 Series,2017,15998,Semi-Auto,15931,Petrol,125,51.4,2.0\n944, X1,2016,18998,Manual,10935,Diesel,125,58.9,2.0\n945, 3 Series,2019,26998,Semi-Auto,13268,Diesel,145,48.7,2.0\n946, 2 Series,2019,20498,Semi-Auto,6195,Petrol,145,47.9,2.0\n947, 2 Series,2015,11998,Semi-Auto,30738,Diesel,20,68.9,2.0\n948, 2 Series,2019,18498,Semi-Auto,4079,Petrol,150,39.8,1.5\n949, X3,2015,14998,Semi-Auto,34348,Diesel,150,55.4,2.0\n950, 3 Series,2018,21998,Semi-Auto,14008,Diesel,145,62.8,2.0\n951, 1 Series,2016,18498,Semi-Auto,36523,Petrol,205,39.8,3.0\n952, 3 Series,2015,15998,Semi-Auto,47812,Diesel,160,51.4,3.0\n953, Z4,2014,13498,Manual,22080,Petrol,205,41.5,2.0\n954, 5 Series,2015,17998,Semi-Auto,41858,Diesel,200,48.7,3.0\n955, X4,2019,33998,Semi-Auto,4231,Diesel,150,42.8,2.0\n956, 1 Series,2019,18998,Manual,12250,Diesel,150,70.6,1.5\n957, 1 Series,2019,21898,Manual,4100,Petrol,150,41.5,1.5\n958, 3 Series,2018,20140,Automatic,2674,Diesel,145,64.2,2.0\n959, 4 Series,2018,22991,Semi-Auto,10990,Diesel,145,65.7,2.0\n960, X5,2015,19991,Automatic,62839,Diesel,200,47.9,3.0\n961, 1 Series,2016,16998,Manual,21076,Petrol,300,35.3,3.0\n962, 3 Series,2017,11498,Manual,51299,Petrol,125,52.3,1.5\n963, 2 Series,2015,14298,Semi-Auto,25970,Diesel,125,58.9,2.0\n964, 3 Series,2019,26498,Semi-Auto,11504,Petrol,150,41.5,2.0\n965, 1 Series,2016,14998,Semi-Auto,25253,Petrol,125,54.3,1.5\n966, X3,2015,18298,Semi-Auto,58779,Diesel,145,54.3,2.0\n967, 5 Series,2019,27698,Automatic,8722,Diesel,145,60.1,2.0\n968, 3 Series,2015,12498,Manual,32082,Petrol,125,52.3,1.5\n969, Z4,2015,13498,Semi-Auto,48444,Petrol,200,41.5,2.0\n970, 2 Series,2019,18298,Semi-Auto,1230,Petrol,145,50.4,2.0\n971, 2 Series,2017,10000,Manual,51493,Petrol,30,55.4,1.5\n972, 3 Series,2015,13991,Manual,37373,Diesel,30,64.2,2.0\n973, 3 Series,2016,17750,Manual,15082,Petrol,200,41.5,2.0\n974, 3 Series,2018,21490,Semi-Auto,18385,Petrol,145,48.7,2.0\n975, X1,2013,7998,Manual,64698,Diesel,160,51.4,2.0\n976, X1,2016,17998,Manual,14300,Diesel,125,58.9,2.0\n977, 4 Series,2015,13198,Manual,62477,Diesel,30,62.8,2.0\n978, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,24354,Diesel,145,64.2,2.0\n979, X6,2017,30998,Semi-Auto,21756,Diesel,145,47.1,3.0\n980, 2 Series,2019,24998,Semi-Auto,8555,Diesel,145,46.3,2.0\n981, 3 Series,2017,13998,Manual,37323,Diesel,150,67.3,2.0\n982, 3 Series,2013,8490,Manual,68578,Diesel,30,61.4,2.0\n983, 4 Series,2018,21500,Semi-Auto,768,Diesel,145,65.7,2.0\n984, 2 Series,2015,15500,Semi-Auto,25180,Diesel,20,68.9,2.0\n985, 5 Series,2017,22000,Semi-Auto,30109,Diesel,150,65.7,2.0\n986, 3 Series,2017,18998,Semi-Auto,30355,Diesel,145,64.2,2.0\n987, 1 Series,2017,13995,Semi-Auto,18124,Diesel,145,70.6,2.0\n988, X3,2014,14495,Semi-Auto,44000,Diesel,165,50.4,2.0\n989, 3 Series,2013,7495,Manual,83000,Diesel,30,62.8,2.0\n990, X3,2017,20495,Semi-Auto,33275,Diesel,150,54.3,2.0\n991, 3 Series,2019,29998,Semi-Auto,4918,Diesel,150,52.3,2.0\n992, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,27811,Diesel,145,64.2,2.0\n993, 2 Series,2017,17498,Semi-Auto,19307,Diesel,145,64.2,2.0\n994, 2 Series,2017,17498,Semi-Auto,21809,Diesel,145,64.2,2.0\n995, 2 Series,2017,16798,Semi-Auto,25884,Diesel,145,64.2,2.0\n996, X3,2016,20998,Semi-Auto,25574,Diesel,145,54.3,2.0\n997, 3 Series,2018,19998,Semi-Auto,4807,Diesel,145,64.2,2.0\n998, X3,2016,16998,Semi-Auto,63589,Diesel,145,54.3,2.0\n999, 1 Series,2016,14298,Manual,22265,Diesel,20,70.6,1.5\n1000, 1 Series,2016,12998,Semi-Auto,31879,Diesel,0,78.5,1.5\n1001, 4 Series,2017,16998,Semi-Auto,64473,Diesel,125,58.9,2.0\n1002, 2 Series,2016,11698,Manual,36250,Diesel,30,65.7,2.0\n1003, 2 Series,2015,14498,Semi-Auto,19236,Petrol,145,47.9,2.0\n1004, X1,2017,18698,Semi-Auto,41384,Diesel,145,55.4,2.0\n1005, X5,2015,23421,Automatic,31526,Diesel,200,47.9,3.0\n1006, 3 Series,2017,21998,Semi-Auto,30963,Diesel,145,53.3,3.0\n1007, 5 Series,2018,22498,Semi-Auto,31660,Diesel,145,62.8,2.0\n1008, 2 Series,2017,17298,Semi-Auto,23752,Diesel,145,64.2,2.0\n1009, 1 Series,2015,11995,Manual,38000,Petrol,125,52.3,1.5\n1010, 5 Series,2016,16498,Semi-Auto,32298,Diesel,30,62.8,2.0\n1011, 1 Series,2015,16990,Automatic,35046,Petrol,235,37.7,3.0\n1012, 3 Series,2017,19547,Automatic,29184,Diesel,145,51.4,3.0\n1013, 3 Series,2016,15230,Automatic,46871,Diesel,145,56.5,3.0\n1014, 1 Series,2016,17600,Semi-Auto,31179,Petrol,235,37.7,3.0\n1015, X1,2016,16597,Automatic,47277,Diesel,145,55.4,2.0\n1016, 3 Series,2017,20197,Automatic,33443,Diesel,145,53.3,3.0\n1017, 4 Series,2016,16380,Automatic,39563,Diesel,30,65.7,2.0\n1018, 3 Series,2016,14991,Semi-Auto,20923,Diesel,20,70.6,2.0\n1019, 2 Series,2018,19995,Automatic,12272,Petrol,145,47.9,2.0\n1020, 1 Series,2013,9990,Manual,29000,Petrol,145,48.7,2.0\n1021, 3 Series,2017,19995,Semi-Auto,34634,Diesel,150,53.3,3.0\n1022, X1,2017,19798,Semi-Auto,21700,Diesel,145,55.4,2.0\n1023, X4,2019,33998,Semi-Auto,14404,Diesel,150,42.8,2.0\n1024, 3 Series,2019,24898,Semi-Auto,11249,Diesel,150,52.3,2.0\n1025, 3 Series,2016,16500,Semi-Auto,27444,Diesel,125,60.1,2.0\n1026, 3 Series,2016,16750,Semi-Auto,39750,Diesel,165,51.4,3.0\n1027, 5 Series,2016,16250,Semi-Auto,43000,Diesel,30,62.8,2.0\n1028, 3 Series,2013,11950,Semi-Auto,88000,Diesel,125,57.6,3.0\n1029, X1,2017,20498,Semi-Auto,23651,Diesel,125,57.6,2.0\n1030, 2 Series,2014,13998,Manual,22086,Diesel,125,58.9,2.0\n1031, 1 Series,2019,19998,Semi-Auto,10027,Petrol,145,47.9,2.0\n1032, 2 Series,2018,22998,Semi-Auto,27542,Petrol,145,39.8,3.0\n1033, X3,2016,20000,Semi-Auto,34334,Diesel,150,54.3,2.0\n1034, X1,2018,23295,Semi-Auto,11570,Petrol,150,44.8,2.0\n1035, 3 Series,2019,25990,Semi-Auto,2980,Diesel,150,57.7,2.0\n1036, 3 Series,2015,19995,Semi-Auto,23338,Petrol,205,41.5,3.0\n1037, X3,2019,37900,Semi-Auto,7776,Diesel,150,48.7,3.0\n1038, 5 Series,2013,10750,Semi-Auto,60611,Diesel,125,60.1,2.0\n1039, 3 Series,2013,9995,Semi-Auto,66000,Diesel,145,53.3,2.0\n1040, X5,2017,30990,Automatic,31536,Diesel,200,47.1,3.0\n1041, X6,2016,26990,Semi-Auto,32711,Diesel,200,47.1,3.0\n1042, 2 Series,2016,12998,Manual,20565,Diesel,0,74.3,1.5\n1043, 3 Series,2015,18498,Semi-Auto,27855,Diesel,160,51.4,3.0\n1044, X1,2016,17498,Manual,15413,Diesel,125,58.9,2.0\n1045, 2 Series,2017,16498,Manual,29117,Diesel,145,62.8,2.0\n1046, 4 Series,2018,23998,Semi-Auto,8524,Diesel,150,52.3,3.0\n1047, 3 Series,2013,10298,Semi-Auto,51645,Diesel,30,62.8,2.0\n1048, 3 Series,2016,16698,Manual,14518,Diesel,125,58.9,2.0\n1049, 4 Series,2016,16807,Automatic,39218,Diesel,30,65.7,2.0\n1050, 5 Series,2017,17985,Semi-Auto,29337,Diesel,125,60.1,2.0\n1051, 4 Series,2016,22495,Automatic,13295,Petrol,260,37.2,3.0\n1052, 3 Series,2019,26885,Semi-Auto,11751,Petrol,145,42.2,2.0\n1053, 2 Series,2015,11495,Manual,41388,Diesel,20,74.3,1.5\n1054, 4 Series,2016,17785,Automatic,37032,Diesel,125,58.9,2.0\n1055, 4 Series,2015,17495,Semi-Auto,34802,Petrol,235,39.2,3.0\n1056, 2 Series,2017,18950,Automatic,23295,Petrol,200,39.8,3.0\n1057, X6,2018,33450,Automatic,35706,Diesel,145,47.1,3.0\n1058, 1 Series,2016,10450,Semi-Auto,52562,Diesel,0,78.5,1.5\n1059, 4 Series,2014,14450,Manual,27405,Petrol,165,44.8,2.0\n1060, 2 Series,2018,16750,Manual,13052,Diesel,145,64.2,2.0\n1061, 3 Series,2017,20990,Semi-Auto,19842,Diesel,160,51.4,3.0\n1062, 3 Series,2014,10990,Manual,65077,Diesel,30,61.4,2.0\n1063, X3,2013,5299,Semi-Auto,26000,Diesel,165,50.4,2.0\n1064, 3 Series,2017,18985,Semi-Auto,28173,Hybrid,0,134.5,2.0\n1065, X1,2018,22995,Automatic,12848,Petrol,145,44.8,2.0\n1066, 2 Series,2018,19995,Automatic,11805,Hybrid,135,135.5,1.5\n1067, 5 Series,2017,22995,Automatic,17117,Diesel,145,65.7,2.0\n1068, 3 Series,2015,11750,Semi-Auto,60210,Diesel,125,58.9,2.0\n1069, 4 Series,2018,21990,Semi-Auto,24118,Diesel,150,65.7,2.0\n1070, 4 Series,2014,14750,Semi-Auto,60212,Diesel,125,58.9,2.0\n1071, 1 Series,2013,13990,Semi-Auto,38748,Petrol,235,37.7,3.0\n1072, 5 Series,2018,22990,Automatic,23891,Diesel,145,68.9,2.0\n1073, 5 Series,2018,22750,Semi-Auto,30500,Diesel,145,68.9,2.0\n1074, 3 Series,2014,10450,Manual,51030,Diesel,30,62.8,2.0\n1075, 3 Series,2013,12990,Semi-Auto,54073,Diesel,125,57.6,3.0\n1076, M4,2017,34950,Semi-Auto,20750,Petrol,300,34.0,3.0\n1077, X1,2015,9990,Manual,43877,Diesel,165,51.4,2.0\n1078, 4 Series,2014,14990,Semi-Auto,43000,Diesel,150,56.5,2.0\n1079, 3 Series,2015,13350,Semi-Auto,54695,Diesel,125,58.9,2.0\n1080, 3 Series,2017,13995,Manual,25345,Petrol,150,48.7,2.0\n1081, 5 Series,2014,13995,Semi-Auto,80500,Diesel,125,57.6,2.0\n1082, 6 Series,2017,23750,Automatic,25338,Diesel,200,49.6,3.0\n1083, 3 Series,2015,11490,Automatic,57855,Petrol,200,43.5,2.0\n1084, X4,2014,17450,Automatic,67975,Diesel,200,47.9,3.0\n1085, X6,2018,36498,Semi-Auto,4015,Diesel,145,47.1,3.0\n1086, 3 Series,2018,21498,Semi-Auto,20369,Diesel,145,60.1,2.0\n1087, 3 Series,2013,10995,Manual,27000,Diesel,30,61.4,2.0\n1088, X5,2017,32498,Automatic,22306,Diesel,145,47.1,3.0\n1089, 4 Series,2015,19898,Semi-Auto,21803,Diesel,165,49.6,3.0\n1090, 7 Series,2017,26998,Semi-Auto,34017,Diesel,125,57.6,3.0\n1091, 5 Series,2016,11995,Manual,69850,Diesel,30,65.7,2.0\n1092, 1 Series,2013,8295,Manual,71797,Diesel,30,65.7,2.0\n1093, 3 Series,2018,18995,Semi-Auto,21010,Diesel,150,62.8,2.0\n1094, 6 Series,2016,22495,Semi-Auto,30252,Diesel,200,49.6,3.0\n1095, 3 Series,2017,18495,Semi-Auto,29999,Diesel,145,64.2,2.0\n1096, 4 Series,2017,18495,Automatic,33683,Diesel,30,65.7,2.0\n1097, X5,2013,21990,Automatic,64979,Diesel,200,45.6,3.0\n1098, X1,2017,17990,Semi-Auto,36687,Diesel,125,57.6,2.0\n1099, 4 Series,2015,13490,Manual,73581,Diesel,30,62.8,2.0\n1100, 3 Series,2015,13990,Automatic,37087,Diesel,125,61.4,2.0\n1101, X5,2014,20490,Automatic,38000,Diesel,200,45.6,3.0\n1102, 5 Series,2016,16460,Semi-Auto,32998,Diesel,125,60.1,2.0\n1103, 3 Series,2015,17190,Automatic,34089,Diesel,160,51.4,3.0\n1104, 3 Series,2014,12795,Semi-Auto,63592,Diesel,125,60.1,2.0\n1105, 3 Series,2019,26998,Semi-Auto,14572,Diesel,145,48.7,2.0\n1106, 6 Series,2019,52500,Automatic,9000,Diesel,145,42.2,2.0\n1107, X1,2017,16995,Semi-Auto,22000,Diesel,145,65.7,2.0\n1108, X1,2017,14995,Manual,33600,Diesel,150,68.9,2.0\n1109, X1,2016,17495,Manual,25000,Diesel,125,58.9,2.0\n1110, 5 Series,2014,14995,Semi-Auto,42313,Diesel,145,55.4,3.0\n1111, X4,2018,33998,Semi-Auto,14777,Diesel,145,42.8,2.0\n1112, 3 Series,2018,26998,Semi-Auto,1426,Petrol,145,41.5,3.0\n1113, M6,2016,35898,Semi-Auto,26642,Petrol,555,28.5,4.4\n1114, X1,2016,18998,Semi-Auto,26098,Diesel,125,57.6,2.0\n1115, 3 Series,2014,14498,Semi-Auto,41419,Petrol,200,42.2,2.0\n1116, X1,2017,18898,Semi-Auto,27720,Diesel,125,57.6,2.0\n1117, X3,2015,20898,Semi-Auto,34104,Diesel,145,54.3,2.0\n1118, 1 Series,2019,21898,Semi-Auto,14720,Diesel,145,67.3,2.0\n1119, 5 Series,2017,22898,Semi-Auto,11303,Diesel,145,65.7,2.0\n1120, 5 Series,2016,10990,Manual,85635,Diesel,30,65.7,2.0\n1121, 4 Series,2016,15790,Semi-Auto,73921,Diesel,160,51.4,3.0\n1122, 4 Series,2015,15990,Automatic,67958,Diesel,160,51.4,3.0\n1123, 5 Series,2016,13695,Automatic,61989,Diesel,20,68.9,2.0\n1124, 4 Series,2016,14495,Manual,43052,Diesel,30,62.8,2.0\n1125, 1 Series,2015,12950,Automatic,31384,Diesel,30,65.7,2.0\n1126, 3 Series,2015,14490,Semi-Auto,55024,Diesel,30,62.8,2.0\n1127, 3 Series,2015,10570,Manual,59020,Diesel,125,57.6,2.0\n1128, X5,2015,24020,Automatic,69358,Diesel,200,47.1,3.0\n1129, X3,2014,13995,Semi-Auto,33655,Diesel,165,50.4,2.0\n1130, 3 Series,2015,10000,Manual,85515,Diesel,20,68.9,2.0\n1131, 2 Series,2018,19491,Automatic,7460,Diesel,145,47.1,2.0\n1132, X3,2014,15590,Automatic,51362,Diesel,145,54.3,2.0\n1133, X1,2016,17190,Manual,22197,Diesel,125,58.9,2.0\n1134, 1 Series,2017,20998,Semi-Auto,19479,Petrol,200,39.8,3.0\n1135, 1 Series,2017,20998,Semi-Auto,24999,Petrol,200,39.8,3.0\n1136, 2 Series,2015,12198,Manual,22812,Diesel,20,74.3,1.5\n1137, 2 Series,2016,19500,Semi-Auto,24790,Petrol,265,37.2,3.0\n1138, 6 Series,2017,25998,Semi-Auto,18895,Diesel,145,51.4,3.0\n1139, 4 Series,2019,29898,Semi-Auto,2145,Diesel,145,58.9,2.0\n1140, 1 Series,2015,14498,Manual,25640,Diesel,30,62.8,2.0\n1141, 1 Series,2019,17898,Semi-Auto,11804,Diesel,145,70.6,2.0\n1142, 3 Series,2019,22898,Semi-Auto,12226,Diesel,145,62.8,2.0\n1143, 3 Series,2019,22198,Semi-Auto,13004,Diesel,145,67.3,2.0\n1144, 1 Series,2016,15998,Semi-Auto,21914,Diesel,30,65.7,2.0\n1145, 2 Series,2019,20898,Automatic,8177,Hybrid,135,148.7,1.5\n1146, 3 Series,2015,11990,Semi-Auto,47742,Diesel,30,67.3,2.0\n1147, 3 Series,2018,19940,Automatic,20610,Petrol,145,48.7,2.0\n1148, 3 Series,2019,29998,Semi-Auto,3941,Petrol,145,41.5,2.0\n1149, 1 Series,2017,21998,Semi-Auto,12453,Petrol,145,39.8,3.0\n1150, 3 Series,2017,16098,Manual,26575,Diesel,30,64.2,2.0\n1151, 3 Series,2017,15298,Semi-Auto,42114,Petrol,125,51.4,1.5\n1152, 1 Series,2016,12995,Manual,18824,Diesel,20,70.6,2.0\n1153, 5 Series,2018,23750,Automatic,17280,Diesel,145,68.9,2.0\n1154, 3 Series,2017,19999,Semi-Auto,17347,Hybrid,140,134.5,2.0\n1155, 1 Series,2015,12299,Semi-Auto,46242,Diesel,30,62.8,2.0\n1156, 1 Series,2018,16998,Manual,14164,Petrol,145,46.3,2.0\n1157, 1 Series,2016,15998,Semi-Auto,11239,Diesel,20,68.9,1.5\n1158, 2 Series,2019,19498,Semi-Auto,5045,Diesel,145,51.4,2.0\n1159, 2 Series,2018,18998,Semi-Auto,7762,Petrol,150,50.4,1.5\n1160, 3 Series,2015,13795,Semi-Auto,92308,Diesel,150,54.3,3.0\n1161, 3 Series,2015,12495,Semi-Auto,57209,Diesel,125,61.4,2.0\n1162, X1,2016,17750,Semi-Auto,47027,Diesel,145,55.4,2.0\n1163, 2 Series,2017,14600,Manual,10511,Diesel,150,68.9,2.0\n1164, 3 Series,2017,17901,Semi-Auto,16965,Petrol,145,46.3,2.0\n1165, M4,2015,29197,Manual,37538,Petrol,325,32.1,3.0\n1166, 3 Series,2019,25690,Semi-Auto,21544,Petrol,145,42.2,2.0\n1167, 1 Series,2017,14179,Manual,32015,Diesel,145,68.9,2.0\n1168, 3 Series,2016,18656,Semi-Auto,41200,Diesel,150,53.3,3.0\n1169, 2 Series,2019,24690,Automatic,3479,Hybrid,135,113.0,1.5\n1170, 3 Series,2018,21690,Semi-Auto,12008,Petrol,145,48.7,2.0\n1171, 3 Series,2017,15995,Semi-Auto,23715,Diesel,150,65.7,2.0\n1172, 1 Series,2017,20995,Semi-Auto,31544,Petrol,145,39.8,3.0\n1173, 1 Series,2017,20995,Semi-Auto,31544,Petrol,145,39.8,3.0\n1174, 5 Series,2014,11495,Manual,65000,Diesel,125,57.6,2.0\n1175, X1,2017,17795,Manual,24485,Diesel,125,58.9,2.0\n1176, 5 Series,2013,10495,Semi-Auto,83000,Diesel,125,57.6,2.0\n1177, X4,2017,22995,Semi-Auto,35000,Diesel,150,54.3,2.0\n1178, 3 Series,2018,16195,Manual,37025,Diesel,150,67.3,2.0\n1179, 3 Series,2015,15695,Semi-Auto,59204,Diesel,200,49.6,3.0\n1180, 4 Series,2017,24000,Semi-Auto,20398,Diesel,145,50.4,3.0\n1181, 4 Series,2017,20387,Semi-Auto,19151,Diesel,145,65.7,2.0\n1182, 4 Series,2016,19737,Semi-Auto,29958,Diesel,30,65.7,2.0\n1183, 4 Series,2017,20910,Semi-Auto,16448,Diesel,145,65.7,2.0\n1184, 4 Series,2017,21170,Semi-Auto,8161,Diesel,145,65.7,2.0\n1185, 1 Series,2016,14015,Manual,34281,Diesel,20,70.6,1.5\n1186, 4 Series,2016,19881,Semi-Auto,21972,Diesel,30,65.7,2.0\n1187, 3 Series,2019,25990,Semi-Auto,5714,Diesel,145,52.3,2.0\n1188, 4 Series,2016,16995,Manual,29564,Diesel,30,62.8,2.0\n1189, X5,2016,32995,Automatic,36804,Diesel,235,42.8,3.0\n1190, 3 Series,2017,16485,Semi-Auto,58081,Diesel,145,64.2,2.0\n1191, 1 Series,2016,10985,Manual,37500,Diesel,20,72.4,1.5\n1192, 5 Series,2017,23498,Semi-Auto,17231,Diesel,145,53.3,3.0\n1193, 3 Series,2015,11995,Semi-Auto,52385,Petrol,165,47.1,2.0\n1194, 1 Series,2016,13995,Semi-Auto,42565,Diesel,30,62.8,2.0\n1195, M6,2016,36995,Semi-Auto,19000,Petrol,555,27.4,4.4\n1196, 4 Series,2017,24995,Semi-Auto,13543,Diesel,160,50.4,3.0\n1197, X5,2015,25995,Automatic,43344,Diesel,200,47.1,3.0\n1198, 4 Series,2015,13495,Manual,42348,Petrol,200,40.4,2.0\n1199, X5,2015,22995,Automatic,41622,Diesel,200,47.9,3.0\n1200, 2 Series,2018,17630,Semi-Auto,11056,Diesel,145,64.2,2.0\n1201, M4,2017,33650,Semi-Auto,17834,Petrol,145,34.0,3.0\n1202, 1 Series,2017,21901,Semi-Auto,4775,Petrol,200,39.8,3.0\n1203, X2,2019,33250,Semi-Auto,3673,Petrol,145,34.0,2.0\n1204, X7,2019,66540,Semi-Auto,3218,Diesel,145,33.6,3.0\n1205, 4 Series,2019,24920,Semi-Auto,3689,Diesel,145,65.7,2.0\n1206, 3 Series,2015,17495,Semi-Auto,38249,Diesel,160,51.4,3.0\n1207, 4 Series,2016,14070,Semi-Auto,49922,Petrol,160,44.1,2.0\n1208, 4 Series,2016,17595,Semi-Auto,22868,Petrol,160,45.6,2.0\n1209, 3 Series,2019,32420,Semi-Auto,103,Diesel,145,52.3,2.0\n1210, M6,2015,34147,Semi-Auto,34017,Petrol,555,28.5,4.4\n1211, X1,2017,22561,Semi-Auto,17195,Diesel,145,60.1,2.0\n1212, 2 Series,2017,17484,Semi-Auto,34247,Diesel,30,65.7,2.0\n1213, 1 Series,2019,26300,Manual,5446,Diesel,145,53.3,2.0\n1214, X2,2019,26980,Manual,103,Diesel,145,55.4,2.0\n1215, X2,2019,32570,Semi-Auto,103,Petrol,145,34.0,2.0\n1216, X1,2016,16780,Manual,32383,Diesel,20,68.9,2.0\n1217, X1,2019,26600,Semi-Auto,5085,Diesel,145,60.1,2.0\n1218, 3 Series,2019,26000,Semi-Auto,4826,Diesel,145,60.1,2.0\n1219, 7 Series,2019,45400,Semi-Auto,2212,Diesel,145,42.2,3.0\n1220, 1 Series,2016,19790,Semi-Auto,15921,Petrol,235,37.7,3.0\n1221, 6 Series,2017,27197,Semi-Auto,6245,Diesel,145,51.4,3.0\n1222, X3,2016,21480,Semi-Auto,44588,Diesel,200,47.9,3.0\n1223, 4 Series,2017,23890,Semi-Auto,19266,Diesel,145,49.6,3.0\n1224, i8,2018,57870,Automatic,11278,Hybrid,135,134.5,1.5\n1225, 1 Series,2017,22150,Semi-Auto,16798,Petrol,200,39.8,3.0\n1226, 1 Series,2017,21307,Semi-Auto,12969,Petrol,145,39.8,3.0\n1227, 1 Series,2019,30783,Semi-Auto,6499,Petrol,145,34.5,2.0\n1228, 1 Series,2019,25323,Manual,7830,Petrol,145,41.5,1.5\n1229, 2 Series,2019,24790,Semi-Auto,2567,Diesel,145,48.7,2.0\n1230, 5 Series,2019,29700,Semi-Auto,3901,Petrol,145,46.3,2.0\n1231, X2,2019,27197,Semi-Auto,3469,Diesel,145,58.9,2.0\n1232, X5,2019,44800,Semi-Auto,7030,Diesel,145,37.7,3.0\n1233, 5 Series,2019,32250,Semi-Auto,11432,Diesel,145,51.4,3.0\n1234, 3 Series,2015,17998,Semi-Auto,22358,Diesel,145,56.5,3.0\n1235, X1,2017,15998,Manual,26055,Diesel,20,68.9,2.0\n1236, 1 Series,2017,15698,Manual,10966,Diesel,150,65.7,2.0\n1237, X3,2020,52910,Semi-Auto,101,Hybrid,135,5.5,2.0\n1238, 3 Series,2015,16698,Semi-Auto,38399,Diesel,145,56.5,3.0\n1239, 3 Series,2016,17698,Semi-Auto,27840,Hybrid,0,134.5,2.0\n1240, 3 Series,2016,20998,Semi-Auto,20756,Diesel,145,56.5,3.0\n1241, X1,2016,16798,Automatic,46344,Diesel,145,55.4,2.0\n1242, 5 Series,2014,17080,Automatic,40267,Diesel,200,48.7,3.0\n1243, 5 Series,2016,18810,Semi-Auto,35404,Diesel,160,51.4,2.0\n1244, 4 Series,2020,47550,Semi-Auto,101,Diesel,145,60.1,2.0\n1245, 2 Series,2020,31150,Manual,101,Petrol,145,40.4,1.5\n1246, X4,2020,53630,Semi-Auto,117,Diesel,145,40.9,3.0\n1247, X5,2020,56270,Semi-Auto,117,Diesel,145,36.7,3.0\n1248, 3 Series,2020,40150,Semi-Auto,319,Petrol,145,42.2,2.0\n1249, 3 Series,2020,53260,Semi-Auto,347,Petrol,145,33.6,3.0\n1250, X1,2016,16670,Manual,34393,Diesel,125,58.9,2.0\n1251, 7 Series,2014,13840,Automatic,59640,Diesel,160,50.4,3.0\n1252, 3 Series,2017,17880,Automatic,22170,Diesel,145,60.1,2.0\n1253, 1 Series,2017,13480,Manual,16627,Petrol,145,53.3,1.5\n1254, 3 Series,2017,20998,Semi-Auto,19822,Diesel,145,53.3,3.0\n1255, 1 Series,2016,16998,Manual,24311,Petrol,300,35.3,3.0\n1256, 3 Series,2015,16698,Semi-Auto,28321,Diesel,145,53.3,3.0\n1257, 5 Series,2017,22998,Automatic,14295,Diesel,145,55.4,2.0\n1258, X5,2016,33698,Automatic,20708,Diesel,235,42.8,3.0\n1259, X5,2013,21212,Automatic,51500,Diesel,200,45.6,3.0\n1260, 3 Series,2019,22052,Semi-Auto,10178,Diesel,145,55.4,2.0\n1261, 3 Series,2019,22382,Semi-Auto,10142,Diesel,145,55.4,2.0\n1262, X2,2019,28226,Automatic,123,Diesel,145,47.9,2.0\n1263, X2,2019,28608,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1264, 3 Series,2019,22312,Semi-Auto,7944,Diesel,145,55.4,2.0\n1265, 1 Series,2017,16741,Semi-Auto,30500,Diesel,150,67.3,2.0\n1266, 3 Series,2019,25936,Automatic,5948,Petrol,145,42.2,2.0\n1267, X2,2019,25936,Automatic,4472,Diesel,145,50.4,2.0\n1268, 3 Series,2019,29356,Automatic,3412,Diesel,145,52.3,2.0\n1269, 1 Series,2017,14502,Semi-Auto,33242,Diesel,20,70.6,2.0\n1270, 7 Series,2018,31322,Semi-Auto,39196,Diesel,145,54.3,3.0\n1271, 4 Series,2019,30804,Semi-Auto,6903,Diesel,145,49.6,3.0\n1272, X3,2016,21991,Semi-Auto,30057,Diesel,145,54.3,2.0\n1273, X2,2019,29975,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1274, X2,2019,29770,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1275, X2,2019,29770,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1276, X2,2019,29770,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1277, X2,2019,29770,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1278, 4 Series,2019,29626,Automatic,1938,Petrol,145,41.5,3.0\n1279, 1 Series,2018,17992,Semi-Auto,8846,Petrol,145,37.2,1.5\n1280, 1 Series,2018,17912,Semi-Auto,9673,Petrol,145,37.2,1.5\n1281, X1,2019,24480,Manual,2425,Petrol,145,51.4,1.5\n1282, X1,2020,29991,Semi-Auto,2000,Diesel,145,47.9,2.0\n1283, 2 Series,2020,29991,Semi-Auto,1500,Petrol,145,47.9,2.0\n1284, 1 Series,2016,14490,Manual,34944,Diesel,30,62.8,2.0\n1285, 2 Series,2017,17572,Manual,11237,Petrol,145,44.1,2.0\n1286, 4 Series,2015,13242,Manual,71179,Diesel,30,62.8,2.0\n1287, 1 Series,2014,17292,Semi-Auto,35481,Petrol,235,37.7,3.0\n1288, 2 Series,2019,20276,Automatic,4013,Petrol,145,53.3,1.5\n1289, 1 Series,2017,19792,Automatic,15867,Diesel,145,61.4,2.0\n1290, 1 Series,2018,17882,Semi-Auto,9993,Petrol,145,37.2,1.5\n1291, X1,2018,24472,Semi-Auto,11253,Diesel,145,60.1,2.0\n1292, X1,2017,19991,Semi-Auto,19396,Petrol,160,44.8,2.0\n1293, X3,2019,42763,Semi-Auto,3844,Diesel,145,36.7,3.0\n1294, 1 Series,2019,27720,Manual,123,Diesel,145,53.3,2.0\n1295, 1 Series,2019,32060,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1296, X2,2019,28608,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1297, 2 Series,2019,21796,Automatic,11189,Diesel,145,67.3,2.0\n1298, X4,2019,34526,Automatic,5744,Diesel,145,42.8,2.0\n1299, 3 Series,2019,33840,Automatic,123,Petrol,145,42.2,2.0\n1300, X3,2019,38020,Automatic,123,Diesel,145,54.3,2.0\n1301, X3,2019,37830,Automatic,123,Diesel,145,54.3,2.0\n1302, 1 Series,2019,28000,Automatic,123,Diesel,145,51.4,2.0\n1303, 3 Series,2019,34370,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1304, 1 Series,2019,26780,Manual,123,Diesel,145,53.3,2.0\n1305, 4 Series,2019,29806,Automatic,1649,Petrol,145,41.5,3.0\n1306, X4,2019,40016,Automatic,6648,Petrol,145,26.9,3.0\n1307, 1 Series,2017,21972,Automatic,25000,Petrol,145,39.8,3.0\n1308, X3,2019,31466,Automatic,6070,Diesel,145,54.3,2.0\n1309, 2 Series,2019,22516,Automatic,5215,Petrol,145,47.9,2.0\n1310, 2 Series,2017,14951,Manual,22887,Petrol,145,55.4,1.5\n1311, 5 Series,2016,17991,Semi-Auto,30089,Diesel,125,60.1,2.0\n1312, 3 Series,2017,18612,Semi-Auto,25000,Diesel,30,64.2,2.0\n1313, X2,2019,30266,Automatic,123,Diesel,145,58.9,2.0\n1314, X2,2019,26930,Semi-Auto,4030,Petrol,145,40.4,2.0\n1315, 2 Series,2019,19420,Manual,4601,Petrol,145,44.1,1.5\n1316, 2 Series,2019,21920,Semi-Auto,7060,Diesel,145,49.6,2.0\n1317, 2 Series,2019,24440,Semi-Auto,5639,Diesel,145,49.6,2.0\n1318, X1,2019,25020,Semi-Auto,5197,Petrol,145,38.2,2.0\n1319, X6,2018,39589,Semi-Auto,12648,Diesel,145,40.9,3.0\n1320, 3 Series,2019,34280,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1321, 1 Series,2019,27730,Manual,123,Diesel,145,53.3,2.0\n1322, 3 Series,2019,33910,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1323, 2 Series,2019,24626,Automatic,123,Diesel,145,49.6,2.0\n1324, 1 Series,2019,26310,Manual,123,Diesel,145,53.3,2.0\n1325, 7 Series,2019,49990,Automatic,123,Diesel,145,44.8,3.0\n1326, Z4,2019,30990,Semi-Auto,2389,Petrol,145,38.7,2.0\n1327, X3,2019,30200,Semi-Auto,19915,Petrol,145,30.4,2.0\n1328, 3 Series,2018,21800,Semi-Auto,37052,Diesel,145,51.4,3.0\n1329, 3 Series,2018,24991,Semi-Auto,5243,Diesel,145,56.5,3.0\n1330, 5 Series,2016,15840,Manual,33700,Diesel,125,60.1,2.0\n1331, X1,2018,18502,Manual,12800,Diesel,145,68.9,2.0\n1332, 4 Series,2019,27003,Manual,123,Diesel,145,62.8,2.0\n1333, 5 Series,2019,35810,Automatic,123,Petrol,145,48.7,2.0\n1334, X5,2019,53910,Automatic,123,Diesel,145,37.7,3.0\n1335, X3,2019,38900,Automatic,123,Diesel,145,54.3,2.0\n1336, X5,2017,31900,Automatic,21379,Diesel,200,47.1,3.0\n1337, 3 Series,2019,36990,Semi-Auto,3501,Diesel,145,47.9,3.0\n1338, 3 Series,2016,17490,Semi-Auto,21804,Diesel,125,60.1,2.0\n1339, X6,2017,35990,Semi-Auto,3550,Diesel,150,44.8,3.0\n1340, X2,2018,22960,Semi-Auto,6350,Diesel,150,50.4,2.0\n1341, 2 Series,2018,20870,Semi-Auto,8090,Petrol,150,47.9,2.0\n1342, 7 Series,2017,27100,Semi-Auto,34335,Diesel,145,54.3,3.0\n1343, X1,2019,27450,Automatic,123,Petrol,145,46.3,1.5\n1344, X1,2019,28410,Automatic,123,Diesel,145,60.1,2.0\n1345, X3,2019,31276,Automatic,7345,Petrol,145,30.4,2.0\n1346, X5,2019,44036,Automatic,11436,Diesel,145,37.7,3.0\n1347, 1 Series,2020,26991,Semi-Auto,2000,Diesel,145,57.7,1.5\n1348, X1,2020,29991,Semi-Auto,2000,Diesel,145,40.9,2.0\n1349, 5 Series,2019,31030,Automatic,123,Diesel,145,49.6,2.0\n1350, X6,2019,64772,Semi-Auto,4193,Petrol,150,26.4,3.0\n1351, 4 Series,2019,22726,Automatic,9987,Diesel,145,65.7,2.0\n1352, X2,2019,23976,Automatic,999,Petrol,145,38.7,2.0\n1353, X1,2014,12832,Automatic,33100,Diesel,160,52.3,2.0\n1354, M5,2019,68930,Automatic,123,Petrol,145,26.9,4.4\n1355, 2 Series,2019,24180,Semi-Auto,4001,Diesel,145,47.1,2.0\n1356, 2 Series,2019,22050,Semi-Auto,4488,Petrol,145,39.8,1.5\n1357, 2 Series,2019,28861,Automatic,123,Petrol,145,39.8,3.0\n1358, 3 Series,2019,34790,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1359, X5,2019,63320,Automatic,123,Diesel,145,33.6,3.0\n1360, 4 Series,2019,30766,Automatic,123,Diesel,145,60.1,2.0\n1361, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1362, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1363, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1364, 2 Series,2016,11976,Manual,26089,Petrol,30,55.4,1.5\n1365, 1 Series,2020,24852,Manual,1510,Petrol,150,41.5,1.5\n1366, 3 Series,2017,17832,Semi-Auto,29943,Diesel,30,64.2,2.0\n1367, 5 Series,2015,18722,Semi-Auto,30000,Diesel,165,51.4,3.0\n1368, X1,2017,20251,Semi-Auto,14598,Diesel,145,60.1,2.0\n1369, X5,2019,48440,Automatic,8000,Diesel,145,37.7,3.0\n1370, X1,2019,27440,Manual,123,Petrol,145,39.8,1.5\n1371, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1372, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1373, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1374, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1375, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1376, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1377, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1378, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1379, 1 Series,2017,15998,Semi-Auto,32317,Diesel,30,65.7,2.0\n1380, 3 Series,2015,15698,Semi-Auto,47167,Diesel,125,57.6,3.0\n1381, 3 Series,2016,15621,Manual,32927,Diesel,125,60.1,2.0\n1382, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1383, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1384, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1385, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1386, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1387, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1388, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1389, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1390, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1391, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1392, 1 Series,2014,11399,Semi-Auto,56926,Diesel,30,64.2,2.0\n1393, 1 Series,2016,11010,Manual,32068,Diesel,20,72.4,1.5\n1394, 3 Series,2015,15570,Automatic,53669,Diesel,160,51.4,3.0\n1395, 1 Series,2016,14497,Manual,9574,Diesel,30,62.8,2.0\n1396, 3 Series,2018,18010,Manual,36039,Diesel,145,58.9,2.0\n1397, 1 Series,2015,10499,Manual,60000,Diesel,20,70.6,1.5\n1398, X3,2019,30200,Semi-Auto,17647,Petrol,145,30.4,2.0\n1399, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1400, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1401, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1402, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1403, X1,2019,28180,Automatic,123,Petrol,145,39.8,1.5\n1404, X1,2019,28190,Automatic,123,Petrol,145,39.8,1.5\n1405, X1,2019,27440,Manual,123,Petrol,145,39.8,1.5\n1406, X1,2019,27440,Manual,123,Petrol,145,39.8,1.5\n1407, 4 Series,2019,30331,Automatic,123,Petrol,145,48.7,2.0\n1408, 4 Series,2019,35045,Automatic,123,Diesel,145,50.4,3.0\n1409, 4 Series,2019,29631,Automatic,123,Diesel,145,65.7,2.0\n1410, 4 Series,2019,28088,Automatic,123,Petrol,145,48.7,2.0\n1411, 5 Series,2020,27090,Semi-Auto,3168,Hybrid,145,49.6,2.0\n1412, 4 Series,2019,32810,Automatic,8647,Petrol,145,41.5,3.0\n1413, X2,2019,25820,Automatic,6106,Diesel,145,61.4,2.0\n1414, X4,2019,41530,Automatic,4000,Diesel,145,37.2,3.0\n1415, 2 Series,2019,23489,Automatic,123,Diesel,145,65.7,2.0\n1416, X3,2019,32376,Automatic,2489,Diesel,145,54.3,2.0\n1417, 5 Series,2019,30890,Automatic,123,Petrol,145,47.9,2.0\n1418, 4 Series,2019,29361,Automatic,123,Diesel,145,65.7,2.0\n1419, 5 Series,2019,29830,Automatic,123,Petrol,145,50.4,2.0\n1420, X1,2019,23991,Manual,4480,Petrol,145,51.4,1.5\n1421, 1 Series,2019,24160,Manual,5181,Petrol,145,41.5,1.5\n1422, 1 Series,2019,31070,Automatic,6000,Petrol,145,34.5,2.0\n1423, 1 Series,2020,29980,Semi-Auto,4362,Diesel,145,48.7,2.0\n1424, 4 Series,2016,19742,Semi-Auto,21660,Petrol,160,45.6,2.0\n1425, 5 Series,2014,15532,Semi-Auto,36919,Diesel,125,60.1,2.0\n1426, X2,2019,25907,Manual,151,Diesel,150,53.3,2.0\n1427, 1 Series,2017,22390,Semi-Auto,18511,Petrol,145,39.8,3.0\n1428, 5 Series,2015,13980,Semi-Auto,29719,Diesel,20,68.9,2.0\n1429, 2 Series,2019,21356,Semi-Auto,15006,Petrol,145,47.9,2.0\n1430, 2 Series,2019,21030,Automatic,7738,Diesel,145,49.6,2.0\n1431, 3 Series,2019,28820,Manual,123,Diesel,145,56.5,2.0\n1432, 2 Series,2019,21858,Manual,123,Diesel,145,61.4,2.0\n1433, 1 Series,2017,20481,Manual,25000,Petrol,145,36.2,3.0\n1434, 5 Series,2017,25372,Semi-Auto,8500,Diesel,145,60.1,2.0\n1435, 4 Series,2020,32148,Semi-Auto,16,Diesel,145,60.1,2.0\n1436, 4 Series,2014,14291,Manual,29000,Petrol,200,40.9,2.0\n1437, X2,2019,29770,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1438, X2,2019,30571,Automatic,123,Diesel,145,58.9,2.0\n1439, 2 Series,2019,23322,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1440, 5 Series,2017,20762,Semi-Auto,17590,Diesel,145,68.9,2.0\n1441, 1 Series,2019,26720,Manual,3710,Diesel,145,53.3,2.0\n1442, 2 Series,2019,25260,Semi-Auto,3697,Petrol,145,48.7,2.0\n1443, X3,2019,56240,Automatic,6000,Petrol,145,24.8,3.0\n1444, 4 Series,2019,24132,Semi-Auto,4000,Diesel,150,65.7,2.0\n1445, 2 Series,2019,23322,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1446, 3 Series,2014,14972,Semi-Auto,33287,Diesel,145,55.4,2.0\n1447, 4 Series,2019,29361,Automatic,123,Diesel,145,65.7,2.0\n1448, 4 Series,2019,29361,Automatic,123,Diesel,145,65.7,2.0\n1449, X2,2019,25526,Semi-Auto,5161,Diesel,145,61.4,2.0\n1450, 5 Series,2019,37220,Automatic,123,Diesel,145,60.1,3.0\n1451, X2,2019,22790,Automatic,8477,Diesel,145,49.6,2.0\n1452, 3 Series,2019,34370,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1453, 3 Series,2019,34370,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1454, 1 Series,2019,27860,Automatic,14147,Diesel,145,51.4,2.0\n1455, 3 Series,2019,35250,Automatic,123,Diesel,145,47.9,3.0\n1456, 2 Series,2019,24269,Automatic,123,Diesel,145,49.6,2.0\n1457, 1 Series,2019,27410,Automatic,123,Diesel,145,51.4,2.0\n1458, 3 Series,2019,37340,Automatic,123,Diesel,145,47.9,3.0\n1459, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1460, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1461, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1462, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1463, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1464, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1465, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1466, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1467, 2 Series,2019,21773,Automatic,123,Diesel,145,49.6,2.0\n1468, 3 Series,2019,31790,Automatic,123,Petrol,145,42.2,2.0\n1469, 4 Series,2016,26442,Semi-Auto,19344,Petrol,235,39.2,3.0\n1470, 5 Series,2018,24862,Automatic,10500,Diesel,145,65.7,2.0\n1471, 6 Series,2017,24622,Automatic,26000,Diesel,145,49.6,3.0\n1472, X4,2019,47480,Automatic,123,Petrol,145,26.9,3.0\n1473, X4,2019,47480,Automatic,123,Petrol,145,26.9,3.0\n1474, 3 Series,2019,29450,Automatic,123,Diesel,145,54.3,2.0\n1475, 2 Series,2019,21773,Automatic,123,Diesel,145,49.6,2.0\n1476, 1 Series,2019,24142,Semi-Auto,16000,Petrol,145,39.8,3.0\n1477, 2 Series,2019,22773,Automatic,123,Diesel,145,49.6,2.0\n1478, 3 Series,2019,27900,Manual,123,Diesel,145,61.4,2.0\n1479, 3 Series,2019,20966,Automatic,9582,Petrol,145,48.7,2.0\n1480, 5 Series,2015,17002,Semi-Auto,29116,Diesel,30,62.8,2.0\n1481, M4,2018,38776,Manual,8869,Petrol,145,32.1,3.0\n1482, X3,2019,32822,Semi-Auto,4550,Diesel,145,54.3,2.0\n1483, 2 Series,2017,22991,Semi-Auto,23730,Petrol,200,39.8,3.0\n1484, X1,2019,23516,Automatic,4783,Petrol,145,46.3,1.5\n1485, 2 Series,2019,26706,Semi-Auto,49,Diesel,145,57.7,2.0\n1486, X3,2019,32226,Automatic,4997,Petrol,145,30.4,2.0\n1487, 3 Series,2019,33990,Automatic,5621,Diesel,145,52.3,2.0\n1488, 1 Series,2018,17595,Semi-Auto,26268,Petrol,145,47.9,2.0\n1489, X1,2016,15500,Semi-Auto,52061,Diesel,30,65.7,2.0\n1490, 2 Series,2019,21176,Manual,123,Diesel,145,65.7,2.0\n1491, 1 Series,2019,21480,Automatic,123,Diesel,145,67.3,2.0\n1492, X2,2019,26972,Automatic,123,Petrol,145,38.7,2.0\n1493, X3,2019,38330,Automatic,123,Diesel,145,54.3,2.0\n1494, X1,2017,19500,Semi-Auto,20935,Diesel,125,60.1,2.0\n1495, 3 Series,2014,17000,Automatic,67455,Diesel,160,50.4,3.0\n1496, 1 Series,2016,14500,Manual,21646,Petrol,125,52.3,1.5\n1497, 3 Series,2017,22998,Semi-Auto,25585,Diesel,145,51.4,3.0\n1498, 1 Series,2017,19498,Manual,25163,Petrol,145,36.2,3.0\n1499, 1 Series,2017,21498,Semi-Auto,21564,Petrol,145,39.8,3.0\n1500, 3 Series,2016,15998,Semi-Auto,67915,Diesel,160,51.4,3.0\n1501, 4 Series,2017,19298,Semi-Auto,27119,Diesel,145,65.7,2.0\n1502, X1,2017,20998,Semi-Auto,12624,Diesel,150,57.6,2.0\n1503, X1,2016,14998,Semi-Auto,78843,Diesel,150,55.4,2.0\n1504, 2 Series,2019,23462,Automatic,123,Diesel,145,67.3,2.0\n1505, 2 Series,2019,22646,Manual,123,Petrol,145,52.3,1.5\n1506, 2 Series,2019,28861,Automatic,123,Petrol,145,39.8,3.0\n1507, 2 Series,2019,22292,Manual,123,Diesel,145,64.2,2.0\n1508, 2 Series,2019,22770,Manual,123,Diesel,145,64.2,2.0\n1509, 3 Series,2019,32060,Automatic,123,Diesel,145,60.1,2.0\n1510, 1 Series,2019,20760,Automatic,123,Petrol,145,48.7,2.0\n1511, X5,2019,53150,Automatic,123,Diesel,145,37.7,3.0\n1512, 2 Series,2019,23159,Automatic,123,Petrol,145,50.4,1.5\n1513, 2 Series,2019,21176,Manual,123,Diesel,145,65.7,2.0\n1514, 5 Series,2019,41550,Automatic,123,Petrol,145,39.2,3.0\n1515, 2 Series,2019,22291,Manual,123,Diesel,145,64.2,2.0\n1516, 2 Series,2019,22770,Manual,123,Diesel,145,64.2,2.0\n1517, 2 Series,2019,23966,Automatic,123,Diesel,145,67.3,2.0\n1518, 2 Series,2019,23976,Automatic,20,Diesel,145,67.3,2.0\n1519, 1 Series,2019,19840,Semi-Auto,5077,Petrol,145,55.5,1.5\n1520, X3,2019,33313,Semi-Auto,4999,Diesel,145,54.3,2.0\n1521, X5,2019,49403,Semi-Auto,100,Diesel,145,37.7,3.0\n1522, 3 Series,2019,40602,Semi-Auto,3980,Petrol,145,34.9,3.0\n1523, 1 Series,2017,21498,Semi-Auto,19869,Petrol,150,39.8,3.0\n1524, 3 Series,2017,15698,Semi-Auto,21545,Petrol,150,54.3,1.5\n1525, 1 Series,2015,10998,Manual,23241,Diesel,0,83.1,1.5\n1526, 1 Series,2016,14000,Manual,14574,Diesel,20,70.6,1.5\n1527, 4 Series,2017,20320,Automatic,16876,Diesel,125,58.9,2.0\n1528, 2 Series,2015,9995,Manual,37500,Diesel,20,68.9,2.0\n1529, 5 Series,2017,18491,Semi-Auto,39128,Diesel,125,60.1,2.0\n1530, 1 Series,2014,12290,Manual,32014,Diesel,30,65.7,2.0\n1531, 3 Series,2017,19192,Semi-Auto,18014,Diesel,150,60.1,2.0\n1532, 4 Series,2017,20892,Semi-Auto,18278,Diesel,150,60.1,2.0\n1533, 1 Series,2017,21162,Semi-Auto,20508,Petrol,200,39.8,3.0\n1534, 3 Series,2019,36531,Semi-Auto,6850,Petrol,145,40.4,2.0\n1535, X2,2019,27982,Semi-Auto,4264,Petrol,145,39.2,2.0\n1536, 1 Series,2017,20990,Semi-Auto,29934,Petrol,145,39.8,3.0\n1537, 3 Series,2016,16990,Semi-Auto,44563,Diesel,125,60.1,2.0\n1538, 1 Series,2017,17990,Semi-Auto,25877,Diesel,125,60.1,2.0\n1539, 1 Series,2014,9692,Manual,34000,Petrol,125,52.3,1.6\n1540, X3,2019,33990,Automatic,1926,Diesel,145,54.3,2.0\n1541, 2 Series,2019,27990,Semi-Auto,3736,Diesel,145,48.7,2.0\n1542, Z4,2019,31990,Automatic,11223,Petrol,145,37.2,2.0\n1543, 4 Series,2013,12982,Semi-Auto,47852,Petrol,145,47.1,2.0\n1544, 2 Series,2016,17336,Automatic,23030,Diesel,145,55.4,2.0\n1545, 4 Series,2019,26922,Semi-Auto,4068,Diesel,150,65.7,2.0\n1546, 3 Series,2015,15552,Semi-Auto,39029,Diesel,125,58.9,2.0\n1547, X5,2019,50832,Semi-Auto,100,Diesel,145,37.7,3.0\n1548, X1,2017,21312,Automatic,11253,Diesel,125,57.6,2.0\n1549, X4,2019,42982,Automatic,9151,Diesel,145,37.2,3.0\n1550, X1,2019,26970,Semi-Auto,10730,Diesel,145,50.4,2.0\n1551, 4 Series,2016,18512,Semi-Auto,21470,Diesel,30,65.7,2.0\n1552, 1 Series,2014,12272,Semi-Auto,31000,Diesel,20,67.3,2.0\n1553, 5 Series,2016,15882,Semi-Auto,44000,Diesel,125,60.1,2.0\n1554, 2 Series,2014,12302,Manual,31676,Diesel,125,58.9,2.0\n1555, X1,2013,8795,Manual,70645,Diesel,165,51.4,2.0\n1556, 2 Series,2018,15995,Semi-Auto,21815,Diesel,150,68.9,2.0\n1557, 3 Series,2014,16500,Automatic,67455,Diesel,160,50.4,3.0\n1558, 2 Series,2016,10465,Manual,16228,Diesel,20,68.9,2.0\n1559, 2 Series,2019,18480,Manual,2771,Petrol,145,44.1,1.5\n1560, 4 Series,2019,25320,Automatic,5035,Diesel,145,65.7,2.0\n1561, 2 Series,2019,24500,Manual,2631,Diesel,145,55.4,2.0\n1562, 2 Series,2019,21850,Manual,3000,Petrol,145,51.4,1.5\n1563, 4 Series,2019,32991,Semi-Auto,5491,Petrol,145,44.8,2.0\n1564, X2,2019,29770,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1565, X2,2019,29374,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1566, X2,2019,30361,Automatic,123,Diesel,145,48.7,2.0\n1567, X2,2019,29375,Automatic,123,Diesel,145,50.4,2.0\n1568, 3 Series,2019,33610,Automatic,123,Petrol,145,41.5,2.0\n1569, X3,2017,20340,Automatic,30443,Diesel,145,54.3,2.0\n1570, 3 Series,2018,18300,Automatic,30214,Diesel,145,62.8,2.0\n1571, 2 Series,2017,20499,Semi-Auto,14612,Petrol,145,38.2,3.0\n1572, X1,2014,11331,Manual,30506,Diesel,160,51.4,2.0\n1573, 4 Series,2014,10749,Automatic,70116,Diesel,125,61.4,2.0\n1574, 3 Series,2015,13490,Semi-Auto,63981,Diesel,30,64.2,2.0\n1575, 5 Series,2015,11895,Semi-Auto,69356,Diesel,20,68.9,2.0\n1576, 4 Series,2015,14395,Manual,42745,Diesel,30,62.8,2.0\n1577, X1,2016,18795,Automatic,14868,Petrol,160,44.8,2.0\n1578, 1 Series,2017,20750,Automatic,18347,Petrol,200,39.8,3.0\n1579, 3 Series,2017,16970,Manual,24015,Diesel,125,60.1,2.0\n1580, 4 Series,2017,21167,Semi-Auto,19041,Diesel,145,55.4,3.0\n1581, 4 Series,2016,17870,Semi-Auto,13298,Petrol,200,42.8,2.0\n1582, Z4,2015,14191,Manual,19109,Petrol,200,41.5,2.0\n1583, 4 Series,2018,20397,Automatic,11068,Diesel,145,65.7,2.0\n1584, X1,2016,17397,Manual,16243,Diesel,125,58.9,2.0\n1585, 3 Series,2017,20962,Semi-Auto,30607,Diesel,160,51.4,3.0\n1586, 3 Series,2016,20432,Semi-Auto,9939,Diesel,160,51.4,3.0\n1587, 2 Series,2017,15552,Semi-Auto,56718,Diesel,145,65.7,2.0\n1588, 1 Series,2016,13212,Manual,13778,Petrol,30,56.5,1.5\n1589, 3 Series,2019,26832,Semi-Auto,4039,Petrol,145,42.2,2.0\n1590, 3 Series,2019,27372,Semi-Auto,6336,Diesel,145,52.3,2.0\n1591, 1 Series,2013,12000,Semi-Auto,17988,Petrol,150,48.7,1.6\n1592, 1 Series,2016,10990,Manual,51000,Diesel,20,68.9,2.0\n1593, 3 Series,2015,13990,Manual,26948,Diesel,30,61.4,2.0\n1594, 4 Series,2017,21490,Semi-Auto,48957,Diesel,145,50.4,3.0\n1595, 2 Series,2016,12460,Manual,24158,Petrol,30,55.4,1.5\n1596, 1 Series,2016,9990,Manual,71603,Diesel,20,70.6,1.5\n1597, 1 Series,2018,14390,Manual,12063,Diesel,150,50.4,2.0\n1598, 2 Series,2016,18950,Automatic,22537,Petrol,260,37.2,3.0\n1599, 4 Series,2014,13130,Automatic,46833,Petrol,145,47.1,2.0\n1600, 3 Series,2018,21980,Semi-Auto,9684,Petrol,145,48.7,2.0\n1601, 5 Series,2016,15991,Semi-Auto,21476,Diesel,30,62.8,2.0\n1602, X3,2016,18991,Semi-Auto,39365,Diesel,145,54.3,2.0\n1603, X1,2017,18991,Semi-Auto,29317,Diesel,145,57.6,2.0\n1604, 1 Series,2015,14999,Manual,40052,Petrol,300,35.3,3.0\n1605, 3 Series,2016,15510,Semi-Auto,40417,Diesel,125,60.1,2.0\n1606, 1 Series,2017,22995,Semi-Auto,11950,Petrol,145,39.8,3.0\n1607, 3 Series,2018,18995,Semi-Auto,31278,Diesel,145,64.2,2.0\n1608, 2 Series,2016,19372,Semi-Auto,27584,Petrol,260,35.8,3.0\n1609, 5 Series,2016,15122,Semi-Auto,37390,Diesel,20,68.9,2.0\n1610, X3,2016,21856,Semi-Auto,20094,Diesel,145,54.3,2.0\n1611, 1 Series,2015,14690,Semi-Auto,23234,Petrol,125,54.3,1.5\n1612, X3,2013,13690,Semi-Auto,30400,Diesel,165,50.4,2.0\n1613, 3 Series,2015,14490,Semi-Auto,28425,Diesel,125,61.4,2.0\n1614, 3 Series,2016,15490,Semi-Auto,38000,Diesel,30,64.2,2.0\n1615, 3 Series,2018,19495,Automatic,23830,Diesel,145,60.1,2.0\n1616, X1,2016,18995,Automatic,24299,Diesel,145,55.4,2.0\n1617, 3 Series,2013,8995,Manual,67000,Diesel,20,68.9,2.0\n1618, X1,2017,15732,Manual,23575,Diesel,20,68.9,2.0\n1619, 2 Series,2019,21402,Manual,6000,Diesel,150,51.4,2.0\n1620, 3 Series,2019,27472,Semi-Auto,8200,Petrol,150,42.2,2.0\n1621, X2,2019,26612,Semi-Auto,3000,Petrol,150,38.7,2.0\n1622, X5,2019,48090,Automatic,123,Diesel,145,36.7,3.0\n1623, X5,2019,48090,Automatic,123,Diesel,145,36.7,3.0\n1624, X5,2019,48090,Automatic,123,Diesel,145,36.7,3.0\n1625, 1 Series,2014,14112,Semi-Auto,64995,Petrol,235,37.7,3.0\n1626, 2 Series,2016,18412,Semi-Auto,22459,Diesel,145,55.4,2.0\n1627, 3 Series,2014,13252,Semi-Auto,41692,Diesel,30,62.8,2.0\n1628, 5 Series,2017,23920,Automatic,24232,Diesel,145,53.3,3.0\n1629, i8,2019,74226,Automatic,10,Hybrid,135,141.2,1.5\n1630, 5 Series,2014,12630,Semi-Auto,80826,Diesel,30,62.8,2.0\n1631, 4 Series,2018,20462,Manual,24368,Petrol,150,42.8,2.0\n1632, X5,2016,32809,Automatic,25898,Diesel,205,47.1,3.0\n1633, X6,2018,37900,Semi-Auto,11500,Diesel,150,40.9,3.0\n1634, 4 Series,2018,20397,Automatic,12421,Diesel,145,65.7,2.0\n1635, 3 Series,2018,20940,Automatic,9200,Petrol,145,48.7,2.0\n1636, 2 Series,2018,15297,Automatic,9754,Petrol,145,40.9,1.5\n1637, 1 Series,2020,32451,Semi-Auto,206,Diesel,145,48.7,2.0\n1638, 4 Series,2020,32748,Semi-Auto,16,Diesel,145,60.1,2.0\n1639, 4 Series,2020,35100,Semi-Auto,16,Diesel,145,51.4,3.0\n1640, X3,2015,22202,Semi-Auto,15712,Diesel,145,54.3,2.0\n1641, 3 Series,2018,22162,Semi-Auto,14344,Diesel,145,64.2,2.0\n1642, 4 Series,2019,28532,Semi-Auto,3030,Diesel,145,58.9,2.0\n1643, 2 Series,2019,20949,Manual,123,Petrol,145,42.8,1.5\n1644, 5 Series,2019,38260,Automatic,123,Diesel,145,60.1,3.0\n1645, X2,2019,34368,Automatic,123,Petrol,145,34.0,2.0\n1646, X2,2019,34368,Automatic,123,Petrol,145,34.0,2.0\n1647, X2,2019,34368,Automatic,123,Petrol,145,34.0,2.0\n1648, X1,2019,28560,Manual,123,Diesel,145,68.9,2.0\n1649, 2 Series,2019,25671,Automatic,123,Petrol,145,47.9,2.0\n1650, 1 Series,2016,18112,Semi-Auto,18457,Diesel,125,60.1,2.0\n1651, X6,2018,40092,Semi-Auto,11637,Diesel,145,44.8,3.0\n1652, X2,2019,28266,Semi-Auto,2367,Petrol,145,39.2,2.0\n1653, 4 Series,2019,32170,Automatic,3000,Petrol,145,41.5,3.0\n1654, X1,2019,30850,Semi-Auto,7778,Diesel,145,50.4,2.0\n1655, X3,2019,42830,Automatic,8911,Diesel,145,36.7,3.0\n1656, 1 Series,2017,19548,Manual,20485,Petrol,145,36.2,3.0\n1657, 1 Series,2015,11209,Manual,41372,Diesel,20,72.4,1.5\n1658, X2,2019,33520,Semi-Auto,3235,Petrol,145,34.0,2.0\n1659, X4,2019,37540,Automatic,4002,Diesel,145,42.8,2.0\n1660, 2 Series,2019,23920,Manual,3156,Diesel,145,60.1,2.0\n1661, 4 Series,2019,28970,Semi-Auto,5402,Diesel,145,60.1,2.0\n1662, 3 Series,2016,16892,Semi-Auto,24435,Diesel,30,64.2,2.0\n1663, 4 Series,2019,26352,Semi-Auto,3334,Diesel,145,65.7,2.0\n1664, X4,2019,39263,Semi-Auto,6170,Diesel,145,40.9,3.0\n1665, 6 Series,2019,34442,Semi-Auto,16935,Diesel,145,47.9,3.0\n1666, X1,2017,17491,Manual,25818,Diesel,125,60.1,2.0\n1667, 2 Series,2018,17722,Manual,19571,Petrol,145,52.3,1.5\n1668, 2 Series,2020,35440,Semi-Auto,600,Petrol,145,36.2,2.0\n1669, X2,2019,28955,Semi-Auto,5313,Diesel,145,48.7,2.0\n1670, X3,2019,57680,Automatic,1405,Petrol,145,24.8,3.0\n1671, X7,2019,67120,Automatic,10,Diesel,145,33.6,3.0\n1672, 3 Series,2019,27596,Automatic,12608,Diesel,145,52.3,2.0\n1673, 1 Series,2019,24600,Semi-Auto,7072,Petrol,145,40.4,1.5\n1674, 3 Series,2019,39600,Automatic,10850,Diesel,145,43.5,3.0\n1675, 2 Series,2019,25460,Semi-Auto,5440,Diesel,145,60.1,2.0\n1676, 5 Series,2019,36380,Automatic,5799,Diesel,145,53.3,3.0\n1677, 3 Series,2019,26580,Semi-Auto,13216,Diesel,145,60.1,2.0\n1678, 2 Series,2019,19880,Semi-Auto,7916,Diesel,145,51.4,2.0\n1679, 5 Series,2017,16202,Semi-Auto,52590,Diesel,125,60.1,2.0\n1680, X1,2017,16514,Automatic,60792,Diesel,145,55.4,2.0\n1681, X5,2016,31362,Automatic,34356,Diesel,200,47.1,3.0\n1682, X4,2019,42460,Automatic,2188,Petrol,145,26.9,3.0\n1683, 5 Series,2019,38050,Semi-Auto,2269,Diesel,145,51.4,3.0\n1684, 4 Series,2019,27990,Semi-Auto,1000,Diesel,145,56.5,3.0\n1685, X5,2019,49990,Semi-Auto,751,Petrol,145,27.2,3.0\n1686, X3,2016,20990,Semi-Auto,32040,Diesel,145,54.3,2.0\n1687, 4 Series,2020,30137,Semi-Auto,16,Diesel,150,60.1,2.0\n1688, 2 Series,2019,21773,Automatic,123,Diesel,145,49.6,2.0\n1689, 1 Series,2019,20600,Automatic,143,Diesel,145,70.6,2.0\n1690, 2 Series,2019,21773,Automatic,123,Diesel,145,49.6,2.0\n1691, 2 Series,2019,20638,Manual,123,Diesel,145,51.4,2.0\n1692, 2 Series,2019,20638,Manual,123,Diesel,145,51.4,2.0\n1693, 2 Series,2019,22773,Automatic,153,Diesel,145,49.6,2.0\n1694, X4,2017,22973,Semi-Auto,46363,Diesel,145,54.3,2.0\n1695, 5 Series,2017,21995,Automatic,18820,Diesel,145,65.7,2.0\n1696, X1,2016,15500,Semi-Auto,52061,Diesel,30,65.7,2.0\n1697, 1 Series,2019,25976,Manual,1357,Diesel,145,53.3,2.0\n1698, X2,2019,28150,Semi-Auto,6950,Diesel,145,58.9,2.0\n1699, X4,2019,37990,Automatic,8526,Diesel,145,40.9,3.0\n1700, 2 Series,2019,21600,Semi-Auto,5000,Diesel,145,48.7,2.0\n1701, 5 Series,2019,26566,Automatic,6384,Diesel,145,62.8,2.0\n1702, 2 Series,2019,21460,Manual,7710,Diesel,145,60.1,2.0\n1703, 1 Series,2014,9352,Manual,63669,Diesel,20,68.9,2.0\n1704, X7,2019,76970,Semi-Auto,10,Diesel,145,31.4,3.0\n1705, 2 Series,2020,23380,Semi-Auto,666,Diesel,145,51.4,2.0\n1706, M4,2020,48630,Semi-Auto,99,Petrol,145,34.0,3.0\n1707, 4 Series,2018,21792,Automatic,9807,Diesel,145,65.7,2.0\n1708, 3 Series,2019,28013,Semi-Auto,7165,Petrol,145,41.5,2.0\n1709, X3,2019,34222,Semi-Auto,2973,Petrol,145,30.4,2.0\n1710, 2 Series,2019,21990,Semi-Auto,2500,Petrol,145,39.2,1.5\n1711, 4 Series,2019,24990,Semi-Auto,1000,Petrol,145,48.7,2.0\n1712, X3,2016,18995,Semi-Auto,34274,Diesel,145,54.3,2.0\n1713, X3,2017,26692,Automatic,18673,Diesel,145,47.1,3.0\n1714, 4 Series,2019,31175,Manual,123,Petrol,145,46.3,2.0\n1715, 4 Series,2019,31356,Automatic,123,Petrol,145,48.7,2.0\n1716, 1 Series,2017,15500,Manual,53248,Diesel,145,65.7,2.0\n1717, 3 Series,2014,18000,Automatic,67455,Diesel,160,50.4,3.0\n1718, 1 Series,2016,12965,Automatic,23899,Petrol,30,58.9,1.5\n1719, 1 Series,2013,10965,Automatic,37808,Diesel,30,64.2,2.0\n1720, 3 Series,2019,19965,Semi-Auto,14153,Diesel,145,64.2,2.0\n1721, X1,2016,17498,Manual,19060,Diesel,125,58.9,2.0\n1722, X1,2016,17367,Manual,18361,Diesel,125,58.9,2.0\n1723, X1,2019,24790,Automatic,3414,Petrol,145,37.7,2.0\n1724, 2 Series,2019,24240,Semi-Auto,1415,Diesel,145,49.6,2.0\n1725, X3,2015,16680,Semi-Auto,70864,Diesel,150,54.3,2.0\n1726, 1 Series,2017,12390,Semi-Auto,42852,Diesel,20,72.4,1.5\n1727, 5 Series,2016,14890,Semi-Auto,29840,Diesel,30,65.7,2.0\n1728, 1 Series,2019,22990,Manual,5023,Diesel,145,53.3,2.0\n1729, 2 Series,2019,18260,Manual,5328,Petrol,145,44.1,1.5\n1730, 1 Series,2019,24990,Automatic,8458,Diesel,145,51.4,2.0\n1731, X6,2019,55990,Automatic,6222,Diesel,145,34.9,3.0\n1732, 4 Series,2019,22810,Automatic,5984,Petrol,145,48.7,2.0\n1733, 2 Series,2019,21390,Automatic,14380,Diesel,145,47.1,2.0\n1734, 2 Series,2019,19850,Automatic,10649,Diesel,145,49.6,2.0\n1735, 4 Series,2019,26820,Semi-Auto,8598,Diesel,145,60.1,2.0\n1736, 3 Series,2019,27770,Semi-Auto,4050,Diesel,145,60.1,2.0\n1737, 3 Series,2013,8480,Manual,48681,Petrol,150,47.9,1.6\n1738, X1,2016,17490,Manual,20516,Diesel,125,58.9,2.0\n1739, 1 Series,2017,17160,Automatic,26213,Petrol,145,47.9,2.0\n1740, 2 Series,2017,16491,Semi-Auto,22080,Petrol,145,48.7,2.0\n1741, 4 Series,2019,25910,Semi-Auto,5029,Petrol,145,48.7,2.0\n1742, X1,2019,27380,Semi-Auto,1940,Diesel,145,65.7,2.0\n1743, X6,2019,64690,Automatic,3000,Petrol,145,26.4,3.0\n1744, M2,2019,48200,Automatic,1500,Petrol,145,29.1,3.0\n1745, X6,2019,68522,Semi-Auto,11330,Diesel,145,33.2,3.0\n1746, 3 Series,2019,25560,Semi-Auto,3000,Diesel,145,62.8,2.0\n1747, 5 Series,2019,30570,Automatic,3067,Hybrid,145,49.6,2.0\n1748, X2,2019,32690,Semi-Auto,3000,Diesel,145,58.9,2.0\n1749, 3 Series,2019,27998,Semi-Auto,11658,Diesel,150,48.7,2.0\n1750, 1 Series,2017,20500,Semi-Auto,25190,Petrol,145,39.8,3.0\n1751, 1 Series,2017,21995,Semi-Auto,23000,Petrol,145,39.8,3.0\n1752, 1 Series,2017,20998,Semi-Auto,14992,Petrol,145,39.8,3.0\n1753, 3 Series,2015,16365,Semi-Auto,48812,Diesel,160,51.4,3.0\n1754, 4 Series,2019,20995,Automatic,6004,Diesel,145,65.7,2.0\n1755, X6,2013,15380,Semi-Auto,71522,Diesel,300,38.2,3.0\n1756, 3 Series,2017,14691,Semi-Auto,38326,Petrol,145,51.4,2.0\n1757, 1 Series,2014,9491,Manual,25174,Diesel,20,68.9,2.0\n1758, 3 Series,2016,10591,Manual,62674,Diesel,20,72.4,2.0\n1759, 2 Series,2018,15700,Manual,6889,Petrol,145,57.6,1.5\n1760, 3 Series,2016,12207,Automatic,55293,Diesel,20,74.3,2.0\n1761, 3 Series,2017,14430,Manual,26818,Petrol,145,49.6,1.5\n1762, 3 Series,2017,19645,Semi-Auto,27900,Diesel,150,64.2,2.0\n1763, 3 Series,2018,19765,Semi-Auto,24965,Petrol,145,48.7,2.0\n1764, 3 Series,2015,12245,Semi-Auto,27721,Diesel,30,64.2,2.0\n1765, 1 Series,2016,10950,Manual,30341,Diesel,20,72.4,1.5\n1766, 1 Series,2013,6491,Manual,73000,Diesel,0,74.3,1.6\n1767, 2 Series,2017,15991,Semi-Auto,12887,Petrol,145,55.4,1.5\n1768, 2 Series,2014,13342,Manual,36849,Petrol,160,44.8,2.0\n1769, 5 Series,2018,28000,Semi-Auto,25411,Diesel,145,60.1,3.0\n1770, 3 Series,2014,10100,Manual,41738,Diesel,30,62.8,2.0\n1771, X6,2020,65352,Semi-Auto,3158,Petrol,145,26.4,3.0\n1772, X2,2019,31084,Semi-Auto,3096,Petrol,145,36.2,2.0\n1773, 4 Series,2018,18210,Manual,17672,Petrol,145,46.3,2.0\n1774, 4 Series,2016,19000,Manual,10267,Petrol,200,43.5,2.0\n1775, X1,2016,17770,Semi-Auto,34290,Diesel,125,57.6,2.0\n1776, X1,2019,19980,Manual,7113,Petrol,145,51.4,1.5\n1777, 1 Series,2017,20750,Semi-Auto,16977,Petrol,200,39.8,3.0\n1778, 5 Series,2016,13465,Semi-Auto,71203,Diesel,125,60.1,2.0\n1779, 1 Series,2016,13998,Semi-Auto,35441,Diesel,30,65.7,2.0\n1780, 3 Series,2017,14498,Manual,24719,Diesel,150,67.3,2.0\n1781, 3 Series,2019,24998,Semi-Auto,13957,Diesel,150,52.3,2.0\n1782, X1,2016,16000,Manual,37201,Diesel,125,58.9,2.0\n1783, 3 Series,2017,17998,Semi-Auto,24253,Diesel,150,64.2,2.0\n1784, 1 Series,2015,12998,Semi-Auto,32435,Diesel,20,68.9,1.5\n1785, 2 Series,2015,16342,Semi-Auto,31383,Petrol,160,47.1,2.0\n1786, X1,2014,10872,Manual,50716,Diesel,160,51.4,2.0\n1787, 4 Series,2016,19642,Semi-Auto,23575,Diesel,125,60.1,2.0\n1788, 7 Series,2017,33682,Semi-Auto,6431,Diesel,145,54.3,3.0\n1789, 3 Series,2013,14612,Automatic,41114,Diesel,125,57.6,3.0\n1790, 4 Series,2015,18272,Semi-Auto,33864,Diesel,125,60.1,2.0\n1791, 2 Series,2017,19212,Automatic,13301,Diesel,145,57.7,2.0\n1792, 3 Series,2014,11520,Manual,62828,Diesel,125,61.4,2.0\n1793, 3 Series,2014,11128,Manual,67232,Diesel,125,57.6,2.0\n1794, 1 Series,2015,9681,Manual,40176,Petrol,145,50.4,1.6\n1795, 1 Series,2017,12290,Manual,31268,Diesel,150,72.4,1.5\n1796, 2 Series,2016,16322,Semi-Auto,47254,Diesel,125,61.4,2.0\n1797, 5 Series,2018,27750,Automatic,24460,Diesel,145,60.1,3.0\n1798, X4,2019,42412,Semi-Auto,3414,Diesel,145,37.2,3.0\n1799, M3,2017,37572,Semi-Auto,30573,Petrol,300,34.0,3.0\n1800, 3 Series,2018,20732,Semi-Auto,7856,Diesel,145,64.2,2.0\n1801, X3,2018,29022,Automatic,6716,Diesel,145,56.5,2.0\n1802, X5,2016,33522,Automatic,51536,Diesel,235,42.8,3.0\n1803, 1 Series,2019,31723,Semi-Auto,1129,Diesel,145,60.1,2.0\n1804, 5 Series,2018,28992,Automatic,19625,Diesel,145,53.3,3.0\n1805, 4 Series,2016,17782,Semi-Auto,34942,Diesel,30,65.7,2.0\n1806, 2 Series,2016,10242,Manual,51577,Petrol,30,57.6,1.5\n1807, X1,2017,17621,Semi-Auto,27531,Diesel,30,65.7,2.0\n1808, 1 Series,2018,14012,Manual,17143,Petrol,150,38.7,1.5\n1809, 5 Series,2019,27241,Semi-Auto,7657,Hybrid,150,49.6,2.0\n1810, X5,2016,31581,Automatic,7658,Diesel,205,47.1,3.0\n1811, 6 Series,2016,19916,Automatic,43525,Diesel,160,51.4,3.0\n1812, 3 Series,2019,22780,Semi-Auto,11944,Petrol,145,44.8,2.0\n1813, 8 Series,2019,88980,Semi-Auto,88,Petrol,145,24.4,4.4\n1814, 4 Series,2019,22446,Automatic,10164,Diesel,145,65.7,2.0\n1815, 4 Series,2019,24016,Automatic,4349,Diesel,145,60.1,2.0\n1816, 3 Series,2017,19836,Automatic,28411,Diesel,145,51.4,3.0\n1817, 2 Series,2017,15582,Semi-Auto,10556,Diesel,20,68.9,2.0\n1818, 2 Series,2016,15342,Manual,37828,Petrol,205,42.8,2.0\n1819, 2 Series,2019,26830,Semi-Auto,4789,Petrol,145,46.3,2.0\n1820, 3 Series,2019,37980,Semi-Auto,3078,Petrol,145,34.9,3.0\n1821, 4 Series,2019,22380,Semi-Auto,9846,Diesel,145,65.7,2.0\n1822, X5,2019,44980,Semi-Auto,7383,Diesel,145,37.7,3.0\n1823, 1 Series,2017,16980,Manual,24985,Diesel,145,70.6,1.5\n1824, 2 Series,2019,23980,Semi-Auto,8452,Diesel,145,61.4,2.0\n1825, 7 Series,2019,47980,Automatic,339,Petrol,145,34.5,3.0\n1826, 1 Series,2018,18480,Semi-Auto,17402,Petrol,145,47.9,2.0\n1827, 3 Series,2019,27280,Semi-Auto,7311,Petrol,145,42.2,2.0\n1828, X1,2019,26280,Semi-Auto,3646,Petrol,145,48.7,2.0\n1829, 2 Series,2019,18980,Manual,5500,Petrol,145,42.8,1.5\n1830, X3,2019,35480,Semi-Auto,9000,Diesel,145,54.3,2.0\n1831, 1 Series,2019,17250,Manual,6824,Petrol,145,53.3,1.5\n1832, 1 Series,2019,17250,Manual,4028,Petrol,145,53.3,1.5\n1833, 1 Series,2019,17250,Manual,4122,Petrol,145,53.3,1.5\n1834, 1 Series,2019,17250,Manual,11699,Petrol,145,53.3,1.5\n1835, 3 Series,2019,25780,Semi-Auto,7004,Petrol,145,45.6,2.0\n1836, 5 Series,2019,26480,Semi-Auto,5130,Diesel,145,65.7,2.0\n1837, 2 Series,2019,18980,Semi-Auto,5992,Petrol,145,50.4,2.0\n1838, 3 Series,2019,40980,Semi-Auto,6250,Diesel,145,43.5,3.0\n1839, 4 Series,2019,25780,Semi-Auto,9326,Diesel,145,65.7,2.0\n1840, 4 Series,2019,25480,Semi-Auto,8042,Diesel,145,65.7,2.0\n1841, 3 Series,2017,19480,Semi-Auto,17610,Petrol,145,48.7,2.0\n1842, X3,2019,30980,Automatic,6332,Diesel,145,54.3,2.0\n1843, 1 Series,2016,11980,Automatic,25204,Petrol,30,58.9,1.5\n1844, X1,2017,17980,Semi-Auto,53850,Diesel,150,57.6,2.0\n1845, 2 Series,2018,16980,Manual,19853,Diesel,150,64.2,2.0\n1846, 3 Series,2020,39950,Semi-Auto,1204,Petrol,150,33.6,3.0\n1847, 4 Series,2016,15980,Semi-Auto,66037,Diesel,30,65.7,2.0\n1848, X7,2019,74480,Automatic,7278,Diesel,145,31.4,3.0\n1849, X2,2019,28480,Semi-Auto,3282,Petrol,145,39.8,2.0\n1850, 2 Series,2019,25780,Semi-Auto,4418,Diesel,150,48.7,2.0\n1851, X1,2019,27280,Automatic,5231,Petrol,145,48.7,2.0\n1852, 3 Series,2016,18980,Semi-Auto,29902,Diesel,145,53.3,3.0\n1853, X3,2017,29980,Semi-Auto,25101,Diesel,150,47.9,3.0\n1854, X1,2020,29970,Semi-Auto,1241,Diesel,145,60.1,2.0\n1855, 1 Series,2020,28790,Semi-Auto,953,Diesel,145,51.4,2.0\n1856, 1 Series,2019,24280,Manual,1947,Petrol,145,41.5,1.5\n1857, 4 Series,2017,20480,Semi-Auto,26814,Diesel,145,55.4,3.0\n1858, 1 Series,2016,14880,Manual,19882,Diesel,30,65.7,2.0\n1859, 4 Series,2015,15480,Automatic,50145,Petrol,200,43.5,2.0\n1860, 4 Series,2016,22480,Automatic,25742,Diesel,145,55.4,3.0\n1861, 1 Series,2017,15280,Automatic,14709,Diesel,145,72.4,1.5\n1862, 4 Series,2019,28170,Semi-Auto,9647,Diesel,145,58.9,2.0\n1863, 5 Series,2017,22322,Semi-Auto,42295,Diesel,145,60.1,2.0\n1864, 1 Series,2019,21670,Semi-Auto,7065,Petrol,145,42.8,1.5\n1865, 1 Series,2013,11200,Semi-Auto,10239,Petrol,145,48.7,1.6\n1867, X1,2017,20092,Semi-Auto,25610,Petrol,160,44.8,2.0\n1868, 2 Series,2019,20190,Manual,4648,Petrol,145,42.8,1.5\n1869, 3 Series,2019,32790,Automatic,3750,Diesel,145,52.3,2.0\n1870, Z4,2019,32970,Automatic,467,Petrol,145,38.7,2.0\n1871, 2 Series,2019,21205,Semi-Auto,9148,Petrol,145,50.4,1.5\n1872, X2,2019,29325,Semi-Auto,8859,Diesel,145,50.4,2.0\n1873, X1,2017,19832,Semi-Auto,15242,Diesel,145,57.6,2.0\n1874, X5,2017,36980,Automatic,18231,Diesel,145,42.8,3.0\n1875, X1,2015,14995,Manual,39000,Diesel,125,58.9,2.0\n1876, 3 Series,2014,9698,Semi-Auto,62121,Diesel,125,60.1,2.0\n1877, X1,2017,17998,Semi-Auto,41604,Diesel,150,55.4,2.0\n1878, 1 Series,2017,20498,Semi-Auto,29319,Petrol,200,39.8,3.0\n1879, X1,2017,22698,Automatic,3209,Petrol,160,44.8,2.0\n1880, 5 Series,2014,15498,Semi-Auto,35822,Diesel,165,51.4,3.0\n1881, X1,2017,20998,Semi-Auto,16216,Diesel,150,55.4,2.0\n1882, X2,2019,31680,Semi-Auto,103,Diesel,145,58.9,2.0\n1883, 1 Series,2019,31790,Semi-Auto,8211,Petrol,145,34.5,2.0\n1884, 1 Series,2019,26413,Manual,12262,Petrol,145,41.5,1.5\n1885, 5 Series,2019,32400,Semi-Auto,7111,Diesel,145,55.4,2.0\n1886, X1,2019,24000,Semi-Auto,5547,Diesel,145,47.9,2.0\n1887, 1 Series,2018,15291,Manual,16891,Petrol,150,53.3,1.5\n1888, X4,2017,26191,Semi-Auto,37114,Diesel,200,47.9,3.0\n1889, 3 Series,2018,17899,Semi-Auto,40500,Petrol,145,48.7,2.0\n1890, 1 Series,2016,16117,Manual,25231,Petrol,300,35.3,3.0\n1891, 3 Series,2017,19830,Semi-Auto,39664,Diesel,145,49.6,3.0\n1892, 1 Series,2016,14017,Manual,12670,Diesel,20,70.6,1.5\n1893, 1 Series,2017,16498,Manual,16706,Diesel,150,62.8,2.0\n1894, 3 Series,2013,10298,Manual,60211,Diesel,125,60.1,2.0\n1895, 2 Series,2018,16998,Manual,4302,Petrol,145,40.9,1.5\n1896, 4 Series,2018,20998,Semi-Auto,18392,Diesel,150,65.7,2.0\n1897, 1 Series,2014,13750,Semi-Auto,20000,Diesel,30,64.2,2.0\n1898, 3 Series,2016,19250,Semi-Auto,37679,Diesel,150,53.3,3.0\n1899, 3 Series,2015,18555,Semi-Auto,51416,Diesel,145,53.3,3.0\n1900, 4 Series,2020,31003,Semi-Auto,2400,Diesel,145,50.4,3.0\n1901, 4 Series,2020,27003,Semi-Auto,1816,Petrol,145,48.7,2.0\n1902, 1 Series,2014,8690,Manual,51344,Diesel,30,65.7,2.0\n1903, 2 Series,2019,21097,Semi-Auto,7947,Diesel,145,47.1,2.0\n1904, 1 Series,2019,23997,Semi-Auto,8423,Petrol,145,39.8,3.0\n1905, 7 Series,2019,49990,Semi-Auto,5364,Diesel,145,44.1,3.0\n1906, 5 Series,2019,42650,Semi-Auto,4000,Petrol,145,50.4,2.0\n1907, M5,2019,61797,Semi-Auto,4419,Petrol,145,26.9,4.4\n1908, X3,2019,35991,Semi-Auto,8667,Diesel,150,54.3,2.0\n1909, 1 Series,2017,21490,Semi-Auto,25954,Petrol,150,39.8,3.0\n1910, 4 Series,2015,15361,Manual,43745,Diesel,125,60.1,2.0\n1911, 3 Series,2015,12110,Manual,54905,Diesel,125,58.9,2.0\n1912, 3 Series,2016,12180,Manual,56763,Diesel,20,68.9,2.0\n1913, X1,2013,9527,Semi-Auto,60973,Diesel,145,56.5,2.0\n1914, 1 Series,2017,19990,Automatic,27108,Petrol,145,39.8,3.0\n1915, 3 Series,2014,11491,Manual,64021,Diesel,125,57.6,2.0\n1916, 5 Series,2017,27399,Semi-Auto,23607,Diesel,145,51.4,3.0\n1917, 5 Series,2016,17980,Semi-Auto,32205,Diesel,30,62.8,2.0\n1918, X1,2020,25480,Semi-Auto,24,Diesel,145,60.1,2.0\n1919, 2 Series,2020,20980,Semi-Auto,9,Petrol,145,50.4,1.5\n1920, 2 Series,2020,20980,Semi-Auto,12,Petrol,145,50.4,1.5\n1921, 1 Series,2019,21980,Manual,821,Diesel,145,72.4,1.5\n1922, 6 Series,2020,33490,Semi-Auto,101,Petrol,145,42.8,2.0\n1923, 3 Series,2020,26980,Semi-Auto,101,Diesel,145,62.8,2.0\n1924, 3 Series,2019,22480,Semi-Auto,6191,Diesel,145,55.4,2.0\n1925, 1 Series,2019,20980,Manual,8617,Petrol,145,44.1,1.5\n1926, 1 Series,2019,17980,Semi-Auto,8211,Diesel,145,74.3,2.0\n1927, Z4,2019,31990,Semi-Auto,9950,Petrol,145,38.7,2.0\n1928, X2,2020,28993,Semi-Auto,101,Diesel,145,61.4,2.0\n1929, M4,2020,49623,Semi-Auto,2024,Petrol,145,34.0,3.0\n1930, X1,2020,27493,Manual,3609,Diesel,145,39.2,2.0\n1931, 4 Series,2019,28000,Semi-Auto,6451,Diesel,145,58.9,2.0\n1932, M4,2019,44500,Semi-Auto,5644,Petrol,145,34.0,3.0\n1933, 2 Series,2019,19990,Manual,6361,Diesel,145,51.4,2.0\n1934, 3 Series,2015,14391,Semi-Auto,56262,Diesel,30,62.8,2.0\n1935, 5 Series,2018,23891,Semi-Auto,23652,Diesel,145,48.7,2.0\n1936, X3,2019,30990,Semi-Auto,20423,Petrol,145,30.4,2.0\n1937, X2,2019,31790,Semi-Auto,4169,Petrol,145,34.0,2.0\n1938, X3,2020,36853,Semi-Auto,2479,Diesel,145,54.3,2.0\n1939, Z4,2020,34993,Semi-Auto,3100,Petrol,145,38.7,2.0\n1940, 5 Series,2020,35493,Semi-Auto,5658,Petrol,145,50.4,2.0\n1941, 3 Series,2017,15890,Manual,34588,Diesel,145,64.2,2.0\n1942, 2 Series,2018,20990,Semi-Auto,13268,Petrol,145,47.9,2.0\n1943, 1 Series,2019,18990,Semi-Auto,4539,Diesel,145,70.6,2.0\n1944, 3 Series,2019,31990,Semi-Auto,4893,Diesel,145,52.3,2.0\n1945, X4,2016,25041,Semi-Auto,28480,Diesel,200,47.1,3.0\n1946, 1 Series,2016,15690,Semi-Auto,26386,Diesel,20,67.3,2.0\n1947, X1,2017,21050,Semi-Auto,18099,Diesel,145,57.6,2.0\n1948, 1 Series,2017,14066,Semi-Auto,43260,Petrol,145,55.5,1.5\n1949, 3 Series,2016,19581,Semi-Auto,26949,Diesel,160,51.4,3.0\n1950, 3 Series,2015,16237,Semi-Auto,37466,Diesel,145,56.5,3.0\n1951, 1 Series,2017,16995,Automatic,19654,Petrol,145,54.3,1.5\n1952, 4 Series,2019,24491,Semi-Auto,6462,Diesel,150,58.9,2.0\n1953, 2 Series,2017,16191,Semi-Auto,23295,Diesel,20,68.9,2.0\n1954, X1,2016,19497,Semi-Auto,29959,Diesel,145,55.4,2.0\n1955, X1,2019,24500,Semi-Auto,8410,Petrol,145,47.9,2.0\n1956, 5 Series,2019,28991,Semi-Auto,4636,Petrol,145,50.4,2.0\n1957, X2,2020,32403,Semi-Auto,2580,Petrol,145,39.8,2.0\n1958, X7,2019,72430,Semi-Auto,6391,Diesel,145,33.6,3.0\n1959, 4 Series,2014,13591,Manual,73417,Diesel,125,57.6,2.0\n1960, 1 Series,2017,17490,Semi-Auto,10571,Diesel,30,65.7,2.0\n1961, 3 Series,2017,16490,Semi-Auto,30835,Diesel,145,70.6,2.0\n1962, 4 Series,2015,16678,Semi-Auto,37041,Diesel,125,57.6,2.0\n1963, 1 Series,2017,19990,Automatic,26841,Petrol,145,39.8,3.0\n1964, 1 Series,2018,17390,Semi-Auto,11690,Diesel,145,45.6,2.0\n1965, 4 Series,2016,22991,Semi-Auto,25220,Diesel,160,49.6,3.0\n1966, X2,2018,24297,Semi-Auto,13325,Diesel,145,58.9,2.0\n1967, X3,2016,24390,Semi-Auto,45646,Diesel,200,47.1,3.0\n1968, 4 Series,2017,20217,Manual,31959,Petrol,145,43.5,2.0\n1969, 2 Series,2019,21980,Automatic,5913,Hybrid,135,148.7,1.5\n1970, X1,2019,26480,Semi-Auto,9027,Diesel,145,50.4,2.0\n1971, 2 Series,2019,25780,Semi-Auto,2859,Diesel,145,48.7,2.0\n1972, X5,2019,49980,Semi-Auto,5041,Diesel,145,37.7,3.0\n1973, 1 Series,2018,16980,Manual,20100,Petrol,150,37.2,1.5\n1974, 1 Series,2019,26980,Automatic,1250,Petrol,145,40.4,1.5\n1975, X3,2014,19295,Semi-Auto,18458,Diesel,145,54.3,2.0\n1976, 5 Series,2015,14160,Automatic,41075,Diesel,30,62.8,2.0\n1977, 4 Series,2015,13750,Manual,34457,Petrol,160,44.8,2.0\n1978, 1 Series,2015,14391,Semi-Auto,42770,Diesel,125,61.4,2.0\n1979, X3,2015,19540,Semi-Auto,39370,Diesel,145,54.3,2.0\n1980, 3 Series,2015,12217,Manual,58943,Diesel,125,61.4,2.0\n1981, 3 Series,2016,19400,Semi-Auto,19060,Diesel,145,53.3,3.0\n1982, 3 Series,2018,19357,Semi-Auto,15893,Diesel,145,64.2,2.0\n1983, 1 Series,2019,16980,Manual,4905,Petrol,145,53.3,1.5\n1984, 3 Series,2019,26480,Semi-Auto,5500,Petrol,145,42.2,2.0\n1985, 4 Series,2019,24780,Semi-Auto,6251,Petrol,145,48.7,2.0\n1986, 3 Series,2019,27780,Automatic,4586,Diesel,145,52.3,2.0\n1987, X1,2019,25280,Semi-Auto,6153,Petrol,145,35.3,2.0\n1988, 2 Series,2019,25980,Semi-Auto,5072,Diesel,145,48.7,2.0\n1989, 4 Series,2016,21280,Semi-Auto,16635,Diesel,160,50.4,3.0\n1990, 3 Series,2018,22480,Semi-Auto,18620,Diesel,145,62.8,2.0\n1991, X1,2018,22780,Semi-Auto,11520,Petrol,145,37.7,2.0\n1992, 5 Series,2017,18980,Semi-Auto,43169,Petrol,145,48.7,2.0\n1993, 3 Series,2019,25780,Semi-Auto,7254,Petrol,150,42.2,2.0\n1994, 1 Series,2018,15980,Manual,19093,Diesel,150,50.4,2.0\n1995, 3 Series,2019,33950,Semi-Auto,5039,Diesel,150,52.3,2.0\n1996, X7,2020,71980,Semi-Auto,8695,Diesel,150,31.4,3.0\n1997, 2 Series,2019,20450,Automatic,6269,Petrol,145,50.4,2.0\n1998, 8 Series,2019,55980,Semi-Auto,3489,Diesel,145,39.8,3.0\n1999, 1 Series,2017,16990,Manual,32000,Diesel,30,62.8,2.0\n2000, 3 Series,2018,18980,Semi-Auto,19408,Diesel,150,65.7,2.0\n2001, 1 Series,2016,12609,Manual,22991,Diesel,20,72.4,1.5\n2002, 1 Series,2017,17894,Semi-Auto,14684,Petrol,145,54.3,1.5\n2003, 4 Series,2015,17310,Semi-Auto,31911,Diesel,125,57.6,2.0\n2004, 1 Series,2017,18890,Semi-Auto,21744,Diesel,150,65.7,2.0\n2005, 3 Series,2019,25940,Semi-Auto,8646,Diesel,150,53.3,2.0\n2006, 1 Series,2019,20440,Semi-Auto,3567,Petrol,150,47.9,2.0\n2007, 1 Series,2019,18440,Semi-Auto,3605,Diesel,150,47.9,1.5\n2008, 3 Series,2019,19750,Semi-Auto,5888,Petrol,150,51.4,1.5\n2009, 3 Series,2019,25940,Semi-Auto,7779,Diesel,150,53.3,2.0\n2010, 2 Series,2019,21450,Semi-Auto,3803,Petrol,145,39.2,1.5\n2011, X2,2019,31970,Automatic,3740,Petrol,145,34.0,2.0\n2012, 3 Series,2019,24997,Semi-Auto,6429,Diesel,145,64.2,2.0\n2013, 2 Series,2020,25603,Semi-Auto,2880,Petrol,145,50.4,1.5\n2014, 2 Series,2020,26883,Semi-Auto,101,Petrol,145,40.9,1.5\n2015, 3 Series,2020,36693,Semi-Auto,2725,Petrol,145,40.4,2.0\n2016, 4 Series,2016,21104,Semi-Auto,36741,Petrol,200,41.5,3.0\n2017, M5,2019,58991,Semi-Auto,16529,Petrol,145,26.9,4.4\n2018, 3 Series,2019,23480,Semi-Auto,4611,Diesel,150,65.7,2.0\n2019, 8 Series,2019,51980,Semi-Auto,5529,Diesel,150,40.4,3.0\n2020, X3,2019,32480,Semi-Auto,5495,Diesel,145,54.3,2.0\n2021, 2 Series,2019,21850,Automatic,4389,Petrol,145,40.9,1.5\n2022, 1 Series,2019,19980,Manual,2557,Petrol,145,44.1,1.5\n2023, 3 Series,2019,28940,Automatic,1550,Petrol,145,42.2,2.0\n2024, 2 Series,2019,22480,Automatic,105,Petrol,145,47.9,2.0\n2025, 3 Series,2017,19980,Semi-Auto,10154,Diesel,145,56.5,3.0\n2026, i8,2019,67940,Automatic,1110,Hybrid,135,141.2,1.5\n2027, 2 Series,2018,18980,Manual,12769,Petrol,145,52.3,1.5\n2028, X1,2019,26450,Semi-Auto,7835,Diesel,150,60.1,2.0\n2029, 2 Series,2019,22480,Semi-Auto,5869,Diesel,150,51.4,2.0\n2030, 1 Series,2019,17780,Manual,7287,Diesel,150,72.4,1.5\n2031, 5 Series,2019,26380,Semi-Auto,8257,Petrol,150,50.4,2.0\n2032, X3,2015,19795,Semi-Auto,51451,Diesel,200,47.1,3.0\n2033, 5 Series,2017,21720,Automatic,26946,Diesel,145,65.7,2.0\n2034, 3 Series,2013,7550,Manual,78650,Petrol,125,53.3,1.6\n2035, 3 Series,2016,19367,Automatic,25666,Diesel,160,51.4,3.0\n2036, X1,2016,18990,Automatic,18604,Diesel,145,55.4,2.0\n2037, 1 Series,2014,10970,Automatic,26423,Diesel,30,64.2,2.0\n2038, 4 Series,2018,21470,Automatic,40553,Petrol,145,41.5,3.0\n2039, 5 Series,2020,33980,Semi-Auto,1500,Hybrid,135,156.9,2.0\n2040, 4 Series,2016,19880,Semi-Auto,34171,Diesel,145,55.4,3.0\n2041, 4 Series,2018,21064,Semi-Auto,19447,Diesel,145,65.7,2.0\n2042, 3 Series,2016,15980,Semi-Auto,16000,Diesel,30,67.3,2.0\n2043, 2 Series,2020,30980,Semi-Auto,1500,Petrol,145,42.2,1.5\n2044, 2 Series,2019,22980,Automatic,2869,Diesel,145,49.6,2.0\n2045, X1,2019,27980,Automatic,105,Petrol,145,40.9,1.5\n2046, 1 Series,2019,23440,Manual,4729,Petrol,145,41.5,1.5\n2047, 3 Series,2019,31980,Automatic,4869,Diesel,145,50.4,2.0\n2048, 5 Series,2019,39480,Automatic,4859,Petrol,145,29.1,3.0\n2049, 1 Series,2020,23980,Semi-Auto,1500,Petrol,145,40.4,1.5\n2050, 1 Series,2020,30440,Semi-Auto,1500,Petrol,145,34.5,2.0\n2051, 1 Series,2020,30440,Semi-Auto,1500,Petrol,145,34.5,2.0\n2052, 4 Series,2018,22470,Semi-Auto,1998,Diesel,145,60.1,2.0\n2053, 5 Series,2017,22980,Automatic,21687,Diesel,145,53.3,3.0\n2054, 4 Series,2018,20980,Semi-Auto,11403,Petrol,145,48.7,2.0\n2055, 4 Series,2016,18860,Semi-Auto,15422,Diesel,30,65.7,2.0\n2056, 3 Series,2016,18656,Semi-Auto,27621,Diesel,145,56.5,3.0\n2057, 3 Series,2016,20584,Semi-Auto,36137,Diesel,145,53.3,3.0\n2058, 1 Series,2015,11180,Manual,43424,Diesel,20,72.4,1.5\n2059, 3 Series,2020,34993,Semi-Auto,6250,Diesel,145,47.9,3.0\n2060, 5 Series,2015,15995,Semi-Auto,31309,Diesel,30,62.8,2.0\n2061, 4 Series,2016,22431,Semi-Auto,31663,Diesel,160,51.4,3.0\n2062, X1,2016,19480,Semi-Auto,19829,Diesel,125,57.6,2.0\n2063, 3 Series,2019,25780,Semi-Auto,9354,Petrol,145,45.6,2.0\n2064, 5 Series,2019,26380,Semi-Auto,7609,Diesel,145,65.7,2.0\n2065, X5,2019,56980,Semi-Auto,12173,Diesel,145,33.6,3.0\n2066, 1 Series,2018,22761,Semi-Auto,24866,Petrol,150,32.5,3.0\n2067, X5,2019,56980,Semi-Auto,9029,Diesel,145,33.6,3.0\n2068, 2 Series,2018,16780,Semi-Auto,21204,Petrol,145,40.9,1.5\n2069, 4 Series,2019,26990,Semi-Auto,4278,Diesel,150,52.3,3.0\n2070, X1,2019,25990,Semi-Auto,8989,Diesel,150,60.1,2.0\n2071, 2 Series,2019,24490,Manual,8615,Diesel,150,60.1,2.0\n2072, X4,2019,36990,Semi-Auto,8454,Diesel,150,42.8,2.0\n2073, M5,2019,63980,Semi-Auto,5000,Petrol,150,26.9,4.4\n2074, 2 Series,2017,21000,Semi-Auto,25435,Petrol,200,39.8,3.0\n2075, 3 Series,2016,16886,Automatic,24081,Diesel,145,54.3,3.0\n2076, 1 Series,2016,18866,Automatic,20581,Petrol,200,39.8,3.0\n2077, X4,2019,38182,Semi-Auto,2316,Diesel,145,42.8,2.0\n2078, 3 Series,2018,21512,Automatic,21045,Diesel,145,62.8,2.0\n2079, M4,2016,34932,Semi-Auto,23765,Petrol,300,34.0,3.0\n2080, 1 Series,2014,12222,Semi-Auto,11463,Petrol,125,50.4,1.6\n2081, 3 Series,2017,15652,Semi-Auto,68299,Diesel,150,62.8,2.0\n2082, 5 Series,2018,22601,Semi-Auto,50628,Diesel,150,60.1,2.0\n2083, 3 Series,2015,13990,Manual,30441,Diesel,30,64.2,2.0\n2084, 4 Series,2019,32990,Semi-Auto,2403,Diesel,145,60.1,2.0\n2085, X1,2017,17370,Manual,29575,Diesel,145,58.9,2.0\n2086, X4,2015,18390,Manual,53197,Diesel,160,52.3,2.0\n2087, 3 Series,2015,11560,Automatic,60803,Diesel,30,67.3,2.0\n2088, 3 Series,2018,19990,Automatic,23494,Diesel,145,57.6,2.0\n2089, 3 Series,2018,21232,Semi-Auto,16219,Diesel,145,64.2,2.0\n2090, X1,2019,26190,Semi-Auto,7137,Diesel,145,65.7,2.0\n2091, X3,2015,18192,Manual,33269,Diesel,160,52.3,2.0\n2092, 7 Series,2017,30972,Semi-Auto,15405,Diesel,145,54.3,3.0\n2093, X2,2019,25980,Semi-Auto,6521,Petrol,145,39.2,2.0\n2094, X5,2016,21986,Automatic,54425,Diesel,200,47.9,3.0\n2095, X4,2019,41376,Automatic,9095,Diesel,145,37.2,3.0\n2096, X7,2019,69146,Automatic,2567,Petrol,145,24.8,3.0\n2097, X3,2019,42836,Semi-Auto,6881,Diesel,145,36.7,3.0\n2098, X4,2019,35694,Semi-Auto,4832,Diesel,145,42.8,2.0\n2099, X1,2017,22052,Semi-Auto,13217,Petrol,145,44.8,2.0\n2100, 4 Series,2017,19961,Semi-Auto,22100,Diesel,150,65.7,2.0\n2101, 4 Series,2019,26592,Semi-Auto,7038,Diesel,150,52.3,3.0\n2102, X5,2019,49991,Semi-Auto,6927,Diesel,150,37.7,3.0\n2103, 1 Series,2015,13111,Manual,23320,Diesel,20,70.6,2.0\n2104, 2 Series,2016,21211,Semi-Auto,26182,Petrol,260,37.2,3.0\n2105, 3 Series,2017,19702,Semi-Auto,27225,Diesel,30,62.8,2.0\n2106, 5 Series,2017,33122,Semi-Auto,11817,Diesel,145,51.4,3.0\n2107, X3,2017,28562,Semi-Auto,14557,Diesel,145,47.9,3.0\n2108, X6,2019,59990,Semi-Auto,2137,Diesel,145,34.9,3.0\n2109, X2,2019,29990,Semi-Auto,4137,Petrol,145,39.2,2.0\n2110, 2 Series,2019,25490,Automatic,3339,Diesel,145,49.6,2.0\n2111, 3 Series,2016,18212,Semi-Auto,9020,Diesel,30,65.7,2.0\n2112, 3 Series,2015,16276,Automatic,31238,Diesel,145,55.4,2.0\n2113, X2,2020,34990,Automatic,2137,Petrol,145,34.0,2.0\n2114, 5 Series,2020,42990,Semi-Auto,2137,Diesel,145,60.1,3.0\n2115, X1,2016,19682,Semi-Auto,41455,Diesel,125,57.6,2.0\n2116, X3,2020,54990,Semi-Auto,2137,Hybrid,135,5.5,2.0\n2117, 3 Series,2013,8492,Manual,73428,Diesel,20,68.9,2.0\n2118, 5 Series,2019,37540,Automatic,4562,Diesel,145,60.1,3.0\n2119, X2,2019,29970,Automatic,3760,Petrol,145,36.2,2.0\n2120, 1 Series,2019,29680,Automatic,8388,Diesel,145,48.7,2.0\n2121, X2,2019,31980,Automatic,4804,Petrol,145,34.0,2.0\n2122, 5 Series,2019,29140,Semi-Auto,1499,Petrol,145,47.9,2.0\n2123, 4 Series,2019,33230,Semi-Auto,6427,Petrol,145,44.8,2.0\n2124, 2 Series,2019,24110,Semi-Auto,4348,Diesel,145,49.6,2.0\n2125, 3 Series,2019,32550,Automatic,10984,Diesel,145,49.6,2.0\n2126, 3 Series,2017,19082,Semi-Auto,31144,Diesel,145,62.8,2.0\n2127, 2 Series,2019,20896,Automatic,15462,Diesel,145,67.3,2.0\n2128, X7,2019,62990,Semi-Auto,2137,Diesel,145,33.6,3.0\n2129, 1 Series,2019,18840,Semi-Auto,10000,Petrol,145,54.3,1.5\n2130, X5,2019,46440,Semi-Auto,1438,Diesel,145,37.7,3.0\n2131, 3 Series,2019,25940,Semi-Auto,7821,Diesel,145,53.3,2.0\n2132, X6,2020,52990,Semi-Auto,3200,Diesel,145,34.9,3.0\n2133, 5 Series,2019,26980,Automatic,105,Petrol,145,50.4,2.0\n2134, 3 Series,2019,37940,Semi-Auto,1581,Petrol,145,34.9,3.0\n2135, X2,2020,33940,Automatic,2182,Petrol,145,34.0,2.0\n2136, 2 Series,2019,20480,Automatic,8719,Diesel,145,52.3,2.0\n2137, 3 Series,2019,26998,Semi-Auto,12327,Diesel,145,48.7,2.0\n2138, 5 Series,2018,23998,Semi-Auto,31649,Diesel,145,45.6,2.0\n2139, 3 Series,2018,15901,Manual,13759,Petrol,150,52.3,1.5\n2140, X5,2017,26822,Automatic,25288,Diesel,145,50.4,2.0\n2141, X1,2017,19912,Semi-Auto,25917,Diesel,125,57.6,2.0\n2142, 1 Series,2019,21116,Semi-Auto,6742,Diesel,145,65.7,2.0\n2143, X1,2014,12702,Automatic,28375,Diesel,160,52.3,2.0\n2144, X3,2014,15112,Semi-Auto,69382,Diesel,145,54.3,2.0\n2145, X4,2019,35109,Semi-Auto,509,Diesel,145,42.8,2.0\n2146, X5,2016,28172,Automatic,69798,Diesel,200,47.1,3.0\n2147, X1,2016,19391,Semi-Auto,20761,Diesel,125,60.1,2.0\n2148, 2 Series,2017,16172,Manual,13357,Diesel,20,74.3,1.5\n2149, 2 Series,2020,23990,Semi-Auto,10,Petrol,150,39.2,1.5\n2150, X2,2020,24490,Semi-Auto,1,Diesel,145,52.3,2.0\n2151, 1 Series,2019,18498,Manual,10624,Diesel,145,65.7,2.0\n2152, 3 Series,2019,16698,Manual,12824,Diesel,150,67.3,2.0\n2153, X3,2018,34990,Semi-Auto,16202,Petrol,145,34.5,3.0\n2154, 3 Series,2019,28980,Semi-Auto,5441,Petrol,145,41.5,2.0\n2155, 3 Series,2019,30690,Automatic,4404,Diesel,145,50.4,2.0\n2156, 5 Series,2018,22912,Semi-Auto,16530,Diesel,145,68.9,2.0\n2157, 1 Series,2018,23052,Semi-Auto,19959,Petrol,145,39.8,3.0\n2158, 4 Series,2019,29540,Semi-Auto,14137,Diesel,145,49.6,3.0\n2159, 3 Series,2019,36740,Automatic,4137,Petrol,145,39.8,2.0\n2160, X1,2016,19752,Semi-Auto,18326,Diesel,125,57.6,2.0\n2161, X5,2019,54550,Automatic,8143,Diesel,145,37.7,3.0\n2162, 1 Series,2019,19798,Semi-Auto,16406,Diesel,150,67.3,2.0\n2163, 3 Series,2019,22998,Semi-Auto,20175,Diesel,145,60.1,2.0\n2164, 5 Series,2014,15995,Semi-Auto,28500,Diesel,160,51.4,3.0\n2165, X1,2015,16250,Semi-Auto,46216,Diesel,125,57.6,2.0\n2166, 4 Series,2016,20681,Semi-Auto,12531,Petrol,145,48.7,2.0\n2167, 2 Series,2017,21862,Semi-Auto,29150,Petrol,200,39.8,3.0\n2168, 1 Series,2017,19761,Semi-Auto,39681,Petrol,200,39.8,3.0\n2169, X1,2016,19572,Semi-Auto,32603,Diesel,125,60.1,2.0\n2170, X2,2018,32012,Semi-Auto,12652,Diesel,145,58.9,2.0\n2171, 3 Series,2017,17701,Semi-Auto,51983,Diesel,145,62.8,2.0\n2172, 4 Series,2015,15331,Manual,21324,Petrol,200,39.8,2.0\n2173, X5,2016,41211,Semi-Auto,46180,Petrol,570,25.4,4.4\n2174, X1,2016,18761,Semi-Auto,16755,Diesel,145,55.4,2.0\n2175, X5,2016,27852,Automatic,57501,Hybrid,0,85.6,2.0\n2176, 1 Series,2019,14498,Manual,15598,Diesel,150,72.4,1.5\n2177, 1 Series,2014,8310,Manual,80664,Diesel,30,64.2,2.0\n2178, 1 Series,2017,15490,Manual,25763,Petrol,145,46.3,2.0\n2179, 3 Series,2014,11180,Automatic,60015,Diesel,30,62.8,2.0\n2180, X3,2015,19370,Semi-Auto,41312,Diesel,145,54.3,2.0\n2181, X1,2016,19158,Automatic,13090,Petrol,160,44.8,2.0\n2182, X5,2015,24250,Automatic,42966,Diesel,200,47.1,3.0\n2183, X5,2016,31990,Automatic,47814,Diesel,240,42.8,3.0\n2184, 1 Series,2019,18499,Semi-Auto,748,Diesel,150,70.6,2.0\n2185, 3 Series,2016,17980,Semi-Auto,33475,Diesel,30,64.2,2.0\n2186, X2,2020,26780,Semi-Auto,1500,Diesel,145,61.4,2.0\n2187, 2 Series,2019,18880,Manual,6225,Petrol,145,52.3,1.5\n2188, X3,2019,31780,Semi-Auto,7281,Diesel,145,54.3,2.0\n2189, 1 Series,2019,17980,Manual,8159,Diesel,145,70.6,1.5\n2190, 3 Series,2019,27440,Semi-Auto,4376,Petrol,145,42.2,2.0\n2191, 5 Series,2019,26850,Semi-Auto,7079,Diesel,145,65.7,2.0\n2192, 2 Series,2019,18950,Manual,6311,Petrol,145,42.8,1.5\n2193, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,1489,Petrol,145,47.9,2.0\n2194, 3 Series,2019,24450,Semi-Auto,9522,Diesel,145,62.8,2.0\n2195, 4 Series,2017,19000,Semi-Auto,26289,Petrol,145,48.7,2.0\n2196, 1 Series,2017,18390,Automatic,4237,Petrol,145,54.3,1.5\n2197, 3 Series,2016,17998,Semi-Auto,23106,Hybrid,0,134.5,2.0\n2198, X2,2020,29990,Semi-Auto,5,Petrol,145,42.8,1.5\n2199, M4,2020,45990,Semi-Auto,6,Petrol,145,34.0,3.0\n2200, X3,2015,19990,Semi-Auto,53700,Diesel,145,54.3,2.0\n2201, 2 Series,2018,31990,Semi-Auto,99,Petrol,145,38.2,3.0\n2202, X1,2019,23980,Manual,2953,Petrol,145,51.4,1.5\n2203, 1 Series,2016,11499,Semi-Auto,46327,Diesel,0,78.5,1.5\n2204, 1 Series,2017,14999,Manual,32082,Diesel,145,70.6,1.5\n2205, 3 Series,2015,10999,Automatic,90018,Diesel,20,70.6,2.0\n2206, 1 Series,2018,12291,Manual,45228,Diesel,145,72.4,1.5\n2207, 1 Series,2016,14830,Semi-Auto,18095,Diesel,30,65.7,2.0\n2208, 1 Series,2016,12760,Manual,27759,Diesel,30,65.7,2.0\n2209, 1 Series,2013,7131,Manual,73919,Diesel,30,65.7,2.0\n2210, 4 Series,2019,24975,Semi-Auto,5866,Diesel,145,65.7,2.0\n2211, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,3623,Diesel,145,65.7,2.0\n2212, 1 Series,2016,12475,Manual,17550,Petrol,30,56.5,1.5\n2213, 1 Series,2019,23780,Semi-Auto,5939,Petrol,145,40.4,1.5\n2214, 3 Series,2019,24990,Manual,4850,Diesel,145,64.2,2.0\n2215, 2 Series,2019,21945,Semi-Auto,10086,Petrol,145,47.9,2.0\n2216, X1,2013,12490,Manual,33584,Diesel,165,51.4,2.0\n2217, 3 Series,2016,14990,Manual,33201,Petrol,150,48.7,2.0\n2218, X1,2016,17998,Semi-Auto,38565,Diesel,145,55.4,2.0\n2219, 2 Series,2018,17498,Semi-Auto,18970,Petrol,145,51.4,1.5\n2220, 5 Series,2015,16998,Semi-Auto,31322,Diesel,145,53.3,3.0\n2221, 3 Series,2015,16298,Semi-Auto,22867,Diesel,145,56.5,3.0\n2222, 3 Series,2019,24498,Semi-Auto,14897,Diesel,145,52.3,2.0\n2223, 2 Series,2020,21890,Semi-Auto,11,Petrol,145,50.4,1.5\n2224, 2 Series,2020,22980,Manual,10,Petrol,145,47.1,1.5\n2225, 4 Series,2020,26990,Semi-Auto,5,Diesel,145,65.7,2.0\n2226, 6 Series,2020,36850,Semi-Auto,6,Diesel,145,53.3,3.0\n2227, 5 Series,2020,26990,Semi-Auto,13,Petrol,145,50.4,2.0\n2228, 1 Series,2016,12990,Manual,22700,Diesel,20,72.4,1.5\n2229, 1 Series,2016,12990,Semi-Auto,25843,Petrol,30,55.5,1.5\n2230, 1 Series,2016,19290,Semi-Auto,32233,Petrol,200,39.8,3.0\n2231, 2 Series,2019,23480,Manual,1500,Petrol,145,42.8,1.5\n2232, 5 Series,2019,29980,Semi-Auto,1500,Petrol,145,50.4,2.0\n2233, 4 Series,2019,30980,Semi-Auto,2649,Petrol,145,41.5,3.0\n2234, 3 Series,2019,31450,Semi-Auto,4460,Petrol,145,40.9,2.0\n2235, 3 Series,2019,24990,Manual,4293,Diesel,145,64.2,2.0\n2236, 3 Series,2019,23990,Manual,5996,Diesel,145,67.3,2.0\n2237, 3 Series,2019,29450,Semi-Auto,4250,Diesel,145,53.3,2.0\n2238, 5 Series,2019,31875,Semi-Auto,15,Petrol,145,48.7,2.0\n2239, 4 Series,2019,23980,Semi-Auto,14,Petrol,145,45.6,2.0\n2240, 3 Series,2017,17990,Semi-Auto,28589,Diesel,145,62.8,2.0\n2241, 4 Series,2019,29980,Semi-Auto,1737,Diesel,145,53.3,3.0\n2242, 3 Series,2020,23990,Manual,18,Diesel,145,56.5,2.0\n2243, 3 Series,2019,28450,Semi-Auto,7350,Diesel,145,48.7,2.0\n2244, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,3753,Diesel,145,65.7,2.0\n2245, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,7106,Diesel,145,65.7,2.0\n2246, X1,2019,25450,Semi-Auto,5269,Petrol,145,40.9,1.5\n2247, 4 Series,2016,15957,Manual,33805,Diesel,30,62.8,2.0\n2248, 1 Series,2018,15224,Manual,12102,Petrol,145,37.7,1.5\n2249, 3 Series,2019,24450,Manual,2323,Diesel,145,54.3,2.0\n2250, 3 Series,2019,24450,Manual,3340,Diesel,145,54.3,2.0\n2251, 5 Series,2020,36850,Semi-Auto,13,Hybrid,145,44.8,2.0\n2252, X4,2019,37980,Semi-Auto,10797,Diesel,145,40.4,3.0\n2253, M4,2019,48940,Semi-Auto,12,Petrol,145,32.5,3.0\n2254, M4,2019,41945,Semi-Auto,12,Petrol,145,34.0,3.0\n2255, X4,2019,35480,Semi-Auto,13142,Diesel,145,42.8,2.0\n2256, 5 Series,2019,29450,Semi-Auto,5325,Diesel,145,60.1,2.0\n2257, 3 Series,2019,29990,Semi-Auto,8235,Diesel,145,48.7,2.0\n2258, 3 Series,2019,28450,Semi-Auto,8349,Petrol,145,43.5,2.0\n2259, 4 Series,2019,24975,Semi-Auto,5022,Diesel,145,65.7,2.0\n2260, 4 Series,2019,24975,Semi-Auto,11736,Diesel,145,65.7,2.0\n2261, 5 Series,2020,31990,Semi-Auto,10,Petrol,145,50.4,2.0\n2262, 5 Series,2020,32850,Semi-Auto,9,Hybrid,145,47.9,2.0\n2263, Z4,2020,35850,Semi-Auto,5,Petrol,145,37.2,2.0\n2264, Z4,2020,33450,Semi-Auto,5,Petrol,145,38.7,2.0\n2265, 3 Series,2020,24490,Manual,5,Diesel,145,56.5,2.0\n2266, 2 Series,2020,22990,Manual,12,Diesel,145,60.1,2.0\n2267, 3 Series,2020,41990,Semi-Auto,9,Petrol,145,34.9,3.0\n2268, X1,2019,24980,Manual,3730,Petrol,145,49.6,1.5\n2269, X1,2019,28790,Semi-Auto,3740,Petrol,145,44.8,2.0\n2270, 2 Series,2019,21945,Semi-Auto,8377,Petrol,145,47.9,2.0\n2271, 4 Series,2019,24740,Semi-Auto,11,Petrol,145,48.7,2.0\n2272, 5 Series,2015,16990,Semi-Auto,34250,Diesel,30,62.8,2.0\n2273, 1 Series,2020,24980,Semi-Auto,5000,Petrol,145,42.8,1.5\n2274, 4 Series,2016,16730,Manual,17309,Diesel,30,62.8,2.0\n2275, 1 Series,2014,15965,Manual,30000,Petrol,305,35.3,3.0\n2276, 4 Series,2015,17465,Semi-Auto,40500,Diesel,150,55.4,3.0\n2277, 2 Series,2018,19240,Automatic,13077,Petrol,145,47.9,2.0\n2278, X1,2017,15300,Manual,55426,Diesel,125,58.9,2.0\n2279, 3 Series,2018,18650,Semi-Auto,29751,Diesel,145,60.1,2.0\n2280, X1,2013,8562,Manual,67932,Diesel,165,51.4,2.0\n2281, 4 Series,2014,14999,Semi-Auto,15056,Petrol,160,44.8,2.0\n2282, 1 Series,2017,14780,Manual,23552,Diesel,145,72.4,1.5\n2283, M4,2019,45475,Semi-Auto,24,Petrol,145,34.0,3.0\n2284, 3 Series,2019,31450,Semi-Auto,4568,Petrol,145,41.5,2.0\n2285, 1 Series,2019,16950,Semi-Auto,12345,Diesel,145,74.3,2.0\n2286, 3 Series,2019,25750,Semi-Auto,12647,Diesel,145,52.3,2.0\n2287, 3 Series,2019,25750,Semi-Auto,10568,Diesel,145,52.3,2.0\n2288, X5,2019,46950,Semi-Auto,7246,Diesel,145,37.7,3.0\n2289, 1 Series,2017,18480,Semi-Auto,14193,Petrol,145,54.3,1.5\n2290, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,5453,Diesel,145,65.7,2.0\n2291, 2 Series,2020,22450,Manual,10,Diesel,145,64.2,2.0\n2292, 3 Series,2020,29990,Semi-Auto,12,Diesel,145,49.6,2.0\n2293, 3 Series,2020,23850,Semi-Auto,15,Petrol,145,42.2,2.0\n2294, Z4,2020,28990,Semi-Auto,5,Petrol,145,38.2,2.0\n2295, 4 Series,2020,37450,Semi-Auto,11,Diesel,145,47.9,3.0\n2296, Z4,2020,30990,Semi-Auto,10,Petrol,145,38.7,2.0\n2297, Z4,2020,30990,Semi-Auto,12,Petrol,145,38.7,2.0\n2298, 3 Series,2017,19895,Semi-Auto,11700,Diesel,145,64.2,2.0\n2299, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,4063,Diesel,145,62.8,2.0\n2300, 3 Series,2019,29990,Manual,10,Diesel,145,54.3,2.0\n2301, 2 Series,2019,21480,Semi-Auto,1850,Petrol,145,50.4,1.5\n2302, M2,2019,47980,Semi-Auto,100,Petrol,145,29.1,3.0\n2303, 4 Series,2019,22480,Semi-Auto,4020,Diesel,145,60.1,2.0\n2304, 2 Series,2019,20980,Semi-Auto,4691,Diesel,145,47.1,2.0\n2305, 5 Series,2019,28990,Semi-Auto,5471,Petrol,145,48.7,2.0\n2306, 5 Series,2019,31880,Semi-Auto,4669,Diesel,145,60.1,3.0\n2307, 3 Series,2019,31450,Semi-Auto,4682,Petrol,145,40.9,2.0\n2308, 2 Series,2019,23975,Manual,10,Diesel,145,60.1,2.0\n2309, 2 Series,2019,23940,Semi-Auto,9,Diesel,145,62.8,2.0\n2310, 5 Series,2019,31875,Semi-Auto,12,Petrol,145,48.7,2.0\n2311, 2 Series,2017,19480,Semi-Auto,14612,Diesel,145,55.4,2.0\n2312, 1 Series,2016,16280,Semi-Auto,5796,Petrol,125,54.3,1.5\n2313, 4 Series,2019,26950,Semi-Auto,500,Diesel,145,65.7,2.0\n2314, 3 Series,2017,17980,Semi-Auto,13350,Petrol,145,51.4,2.0\n2315, X2,2019,44980,Semi-Auto,500,Diesel,145,58.9,2.0\n2316, 4 Series,2019,25990,Semi-Auto,11,Diesel,145,58.9,2.0\n2317, 3 Series,2019,24990,Manual,4229,Diesel,145,64.2,2.0\n2318, X1,2017,21250,Semi-Auto,17961,Petrol,165,44.8,2.0\n2319, 2 Series,2017,21000,Semi-Auto,29484,Petrol,145,39.8,3.0\n2320, X3,2019,31000,Semi-Auto,6981,Petrol,145,30.4,2.0\n2321, 4 Series,2019,25000,Semi-Auto,8592,Diesel,145,65.7,2.0\n2322, 3 Series,2019,20900,Semi-Auto,30243,Petrol,145,48.7,2.0\n2323, X3,2018,30000,Semi-Auto,71587,Diesel,145,54.3,2.0\n2324, 1 Series,2016,11250,Manual,35447,Diesel,20,68.9,2.0\n2325, 5 Series,2014,12891,Semi-Auto,72000,Diesel,125,57.6,2.0\n2326, 4 Series,2017,15991,Semi-Auto,37847,Diesel,150,65.7,2.0\n2327, 2 Series,2016,16195,Automatic,23594,Hybrid,0,141.2,1.5\n2328, X1,2016,17980,Semi-Auto,39004,Petrol,160,44.8,2.0\n2329, 4 Series,2018,20991,Manual,11455,Petrol,150,46.3,2.0\n2330, 6 Series,2014,17791,Semi-Auto,45012,Diesel,165,49.6,3.0\n2331, 1 Series,2015,11711,Manual,40560,Diesel,125,57.6,2.0\n2332, 7 Series,2016,23995,Semi-Auto,23600,Petrol,200,41.5,3.0\n2333, 4 Series,2016,15650,Manual,34236,Petrol,160,46.3,2.0\n2334, 1 Series,2017,14397,Manual,9243,Petrol,145,52.3,1.5\n2335, 1 Series,2017,11650,Manual,29116,Diesel,145,83.1,1.5\n2336, 1 Series,2017,14420,Manual,17357,Diesel,20,70.6,1.5\n2337, 4 Series,2018,21980,Semi-Auto,10146,Diesel,145,65.7,2.0\n2338, 7 Series,2019,50980,Semi-Auto,7606,Diesel,145,44.8,3.0\n2339, X1,2019,25745,Semi-Auto,4928,Diesel,145,60.1,2.0\n2340, 4 Series,2020,32950,Semi-Auto,10,Petrol,145,41.5,3.0\n2341, 4 Series,2020,27950,Semi-Auto,10,Petrol,145,45.6,2.0\n2342, 4 Series,2020,27950,Manual,10,Diesel,145,62.8,2.0\n2343, 4 Series,2020,26950,Semi-Auto,10,Petrol,145,48.7,2.0\n2344, 1 Series,2016,13984,Manual,15445,Petrol,125,52.3,1.5\n2345, 5 Series,2016,14280,Automatic,52889,Diesel,30,62.8,2.0\n2346, 3 Series,2016,12600,Manual,19800,Petrol,125,52.3,1.5\n2347, 3 Series,2015,13391,Manual,62354,Diesel,125,58.9,2.0\n2348, X3,2017,23991,Semi-Auto,17205,Diesel,150,54.3,2.0\n2349, 3 Series,2015,11491,Manual,55700,Diesel,125,60.1,2.0\n2350, X5,2019,47480,Semi-Auto,5209,Diesel,145,37.7,3.0\n2351, 5 Series,2015,12393,Semi-Auto,80582,Diesel,30,62.8,2.0\n2353, 2 Series,2015,13521,Semi-Auto,55001,Diesel,20,68.9,2.0\n2354, 1 Series,2017,14995,Manual,13472,Diesel,145,65.7,2.0\n2355, 3 Series,2018,19498,Semi-Auto,32723,Petrol,150,48.7,2.0\n2356, 4 Series,2018,23798,Semi-Auto,8781,Diesel,145,55.4,3.0\n2357, 2 Series,2019,19741,Manual,4500,Petrol,150,52.3,1.5\n2358, 1 Series,2017,20491,Manual,12000,Petrol,150,36.2,3.0\n2359, 1 Series,2016,18991,Semi-Auto,16279,Petrol,240,37.7,3.0\n2360, 1 Series,2015,13091,Manual,35000,Diesel,30,65.7,2.0\n2361, 1 Series,2018,14491,Semi-Auto,28542,Diesel,150,48.7,1.5\n2362, X1,2018,21991,Semi-Auto,27713,Diesel,150,60.1,2.0\n2363, 7 Series,2014,14798,Semi-Auto,60697,Diesel,160,50.4,3.0\n2364, 3 Series,2016,16498,Semi-Auto,22489,Hybrid,0,148.7,2.0\n2365, 3 Series,2015,13798,Semi-Auto,59936,Diesel,125,58.9,2.0\n2366, 1 Series,2016,14195,Semi-Auto,38094,Diesel,30,65.7,2.0\n2367, 4 Series,2020,42194,Semi-Auto,101,Petrol,145,39.2,3.0\n2368, 5 Series,2016,17330,Semi-Auto,31570,Diesel,30,62.8,2.0\n2369, 1 Series,2016,13250,Manual,26625,Petrol,125,53.3,1.5\n2370, 2 Series,2016,17699,Semi-Auto,32746,Petrol,265,37.2,3.0\n2371, 4 Series,2020,36902,Semi-Auto,101,Diesel,145,58.9,2.0\n2372, X2,2020,28279,Semi-Auto,101,Diesel,145,50.4,2.0\n2373, X2,2020,30413,Semi-Auto,101,Petrol,145,39.2,2.0\n2374, 1 Series,2020,31016,Semi-Auto,101,Diesel,145,48.7,2.0\n2375, M4,2020,51402,Semi-Auto,101,Petrol,145,34.0,3.0\n2376, 3 Series,2020,35158,Semi-Auto,101,Diesel,145,48.7,2.0\n2377, 3 Series,2020,36402,Semi-Auto,101,Petrol,145,40.4,2.0\n2378, Z4,2020,37975,Semi-Auto,101,Petrol,145,38.7,2.0\n2379, 3 Series,2019,21000,Semi-Auto,10959,Diesel,145,64.2,2.0\n2380, 5 Series,2018,29500,Semi-Auto,9629,Diesel,145,56.5,3.0\n2381, X5,2016,26520,Automatic,59000,Diesel,200,47.1,3.0\n2382, 3 Series,2018,19992,Semi-Auto,32456,Diesel,145,62.8,2.0\n2383, 2 Series,2017,21012,Semi-Auto,36367,Petrol,200,39.8,3.0\n2384, 2 Series,2017,21726,Semi-Auto,24442,Petrol,145,39.8,3.0\n2385, 1 Series,2016,13158,Semi-Auto,31218,Diesel,20,70.6,2.0\n2386, 5 Series,2015,15189,Semi-Auto,54636,Diesel,125,60.1,2.0\n2387, 1 Series,2016,12741,Manual,42500,Diesel,20,68.9,2.0\n2388, 3 Series,2016,19300,Semi-Auto,13500,Hybrid,0,134.5,2.0\n2389, X3,2019,39991,Semi-Auto,1266,Diesel,145,54.3,2.0\n2390, 1 Series,2015,14644,Manual,31900,Diesel,30,62.8,2.0\n2391, 3 Series,2018,21560,Semi-Auto,36646,Diesel,145,53.3,3.0\n2392, X3,2015,19498,Semi-Auto,30256,Diesel,145,54.3,2.0\n2393, 1 Series,2017,21798,Semi-Auto,12967,Petrol,200,39.8,3.0\n2394, 3 Series,2018,20498,Semi-Auto,19620,Petrol,145,48.7,2.0\n2395, 3 Series,2016,15498,Semi-Auto,13377,Petrol,125,51.4,2.0\n2396, 3 Series,2018,20298,Semi-Auto,26751,Petrol,145,48.7,2.0\n2397, 3 Series,2018,20998,Semi-Auto,14486,Petrol,150,48.7,2.0\n2398, X4,2019,38000,Semi-Auto,15118,Petrol,150,26.9,3.0\n2399, X5,2018,37500,Automatic,6836,Diesel,150,47.1,3.0\n2400, 4 Series,2016,18000,Automatic,15788,Diesel,30,65.7,2.0\n2401, X5,2019,43750,Semi-Auto,10829,Diesel,145,37.7,3.0\n2402, 3 Series,2016,19895,Semi-Auto,26200,Diesel,165,51.4,3.0\n2403, 2 Series,2018,17798,Semi-Auto,9816,Petrol,150,38.2,2.0\n2404, 3 Series,2017,14595,Automatic,24624,Petrol,145,51.4,2.0\n2405, 3 Series,2019,28361,Semi-Auto,13547,Petrol,145,42.2,2.0\n2406, 2 Series,2019,27416,Semi-Auto,2171,Diesel,145,64.2,2.0\n2407, 5 Series,2017,22850,Semi-Auto,20951,Diesel,125,60.1,2.0\n2408, 1 Series,2017,16250,Semi-Auto,35332,Diesel,150,60.1,2.0\n2409, 5 Series,2019,40985,Semi-Auto,7998,Petrol,145,50.4,2.0\n2410, X2,2019,29000,Semi-Auto,3351,Petrol,145,39.2,2.0\n2411, 2 Series,2019,21300,Manual,2455,Diesel,145,51.4,2.0\n2412, X1,2019,31200,Semi-Auto,2517,Diesel,145,36.7,2.0\n2413, Z4,2019,34890,Semi-Auto,156,Petrol,145,38.7,2.0\n2414, X2,2019,33800,Semi-Auto,4291,Petrol,145,34.0,2.0\n2415, 2 Series,2019,21600,Manual,1455,Diesel,145,51.4,2.0\n2416, 3 Series,2019,25330,Semi-Auto,2307,Diesel,145,65.7,2.0\n2417, 3 Series,2016,14230,Manual,57736,Petrol,145,47.9,2.0\n2418, X1,2019,30920,Manual,5234,Diesel,145,68.9,2.0\n2419, 4 Series,2018,20750,Semi-Auto,7261,Diesel,145,60.1,2.0\n2420, X4,2019,38500,Semi-Auto,10802,Diesel,145,37.2,3.0\n2421, 7 Series,2019,48782,Semi-Auto,101,Diesel,145,41.5,3.0\n2422, 5 Series,2019,42650,Semi-Auto,101,Petrol,145,50.4,2.0\n2423, 3 Series,2016,22500,Semi-Auto,24079,Diesel,205,49.6,3.0\n2424, 3 Series,2015,15000,Semi-Auto,47773,Diesel,125,58.9,2.0\n2425, 4 Series,2019,24250,Automatic,5758,Diesel,145,65.7,2.0\n2426, 3 Series,2019,24000,Automatic,12473,Diesel,145,52.3,2.0\n2427, X5,2019,53500,Automatic,6601,Diesel,145,33.6,3.0\n2428, 3 Series,2019,27850,Automatic,2965,Diesel,145,52.3,2.0\n2429, 3 Series,2018,22900,Semi-Auto,27800,Petrol,145,48.7,2.0\n2430, 4 Series,2019,25900,Semi-Auto,12202,Petrol,145,48.7,2.0\n2431, 5 Series,2019,42650,Semi-Auto,101,Petrol,145,50.4,2.0\n2432, 5 Series,2019,42400,Semi-Auto,101,Petrol,145,50.4,2.0\n2433, 7 Series,2019,50390,Semi-Auto,2218,Petrol,145,33.6,3.0\n2434, 7 Series,2019,46500,Semi-Auto,6249,Diesel,145,42.2,3.0\n2435, 3 Series,2019,23298,Semi-Auto,15221,Diesel,145,62.8,2.0\n2436, X1,2016,14998,Manual,52422,Diesel,125,58.9,2.0\n2437, X1,2017,21350,Automatic,17877,Diesel,145,60.1,2.0\n2438, 2 Series,2019,21500,Manual,6649,Petrol,145,42.2,1.5\n2439, 7 Series,2019,52900,Semi-Auto,2919,Diesel,145,41.5,3.0\n2440, 3 Series,2018,21397,Semi-Auto,5034,Diesel,145,62.8,2.0\n2441, 2 Series,2019,26991,Manual,103,Diesel,145,51.4,2.0\n2442, 2 Series,2019,27990,Semi-Auto,1614,Diesel,145,49.6,2.0\n2443, 2 Series,2019,28361,Semi-Auto,101,Petrol,145,50.4,2.0\n2444, 3 Series,2016,13298,Semi-Auto,62655,Diesel,30,64.2,2.0\n2445, 4 Series,2016,19444,Semi-Auto,55297,Diesel,160,50.4,3.0\n2446, X1,2017,21250,Semi-Auto,17962,Petrol,165,44.8,2.0\n2447, 5 Series,2017,26500,Automatic,17766,Diesel,145,60.1,3.0\n2448, 2 Series,2018,19000,Semi-Auto,9641,Petrol,145,38.2,2.0\n2449, 3 Series,2019,26750,Semi-Auto,4327,Diesel,145,53.3,3.0\n2450, 3 Series,2018,19900,Semi-Auto,12030,Diesel,145,64.2,2.0\n2451, 3 Series,2017,14558,Semi-Auto,28487,Petrol,125,54.3,1.5\n2452, X1,2016,16650,Semi-Auto,27843,Diesel,30,65.7,2.0\n2453, 3 Series,2019,37991,Semi-Auto,7447,Petrol,150,34.9,3.0\n2454, X5,2017,33991,Automatic,32771,Diesel,145,47.1,3.0\n2455, X4,2019,38500,Semi-Auto,12733,Diesel,150,37.2,3.0\n2456, 2 Series,2017,16991,Manual,20626,Diesel,30,62.8,2.0\n2457, M3,2017,37591,Semi-Auto,15770,Petrol,305,34.0,3.0\n2458, X7,2019,65050,Semi-Auto,3192,Diesel,145,33.6,3.0\n2459, 5 Series,2019,28800,Semi-Auto,5360,Diesel,145,65.7,2.0\n2460, 3 Series,2019,29480,Semi-Auto,2228,Diesel,145,52.3,2.0\n2461, 1 Series,2019,16980,Manual,12,Diesel,145,68.9,2.0\n2462, 4 Series,2019,24785,Semi-Auto,2924,Petrol,145,48.7,2.0\n2463, 4 Series,2016,18490,Semi-Auto,38692,Diesel,30,65.7,2.0\n2464, 3 Series,2018,19490,Semi-Auto,28816,Petrol,150,48.7,2.0\n2465, 3 Series,2019,26260,Semi-Auto,14612,Petrol,145,41.5,3.0\n2466, X5,2016,30991,Automatic,14286,Diesel,200,47.1,3.0\n2467, 3 Series,2015,14531,Semi-Auto,41330,Diesel,125,61.4,2.0\n2468, X5,2017,37500,Automatic,11261,Diesel,145,42.8,3.0\n2469, 2 Series,2017,17858,Automatic,28561,Hybrid,0,135.5,1.5\n2470, 7 Series,2016,29240,Semi-Auto,20619,Diesel,145,54.3,3.0\n2471, 1 Series,2017,19991,Manual,20302,Petrol,145,36.2,3.0\n2472, 3 Series,2019,27480,Manual,18,Diesel,145,54.3,2.0\n2473, 4 Series,2019,29840,Semi-Auto,6011,Diesel,145,60.1,2.0\n2474, 2 Series,2019,21480,Manual,3347,Diesel,145,61.4,2.0\n2475, 2 Series,2019,19980,Manual,1900,Petrol,145,42.8,1.5\n2476, 2 Series,2019,19980,Manual,10,Petrol,145,42.8,1.5\n2477, X1,2019,25780,Semi-Auto,4224,Diesel,145,60.1,2.0\n2478, 3 Series,2019,27480,Manual,4398,Diesel,145,54.3,2.0\n2479, 2 Series,2020,21890,Semi-Auto,11,Petrol,150,50.4,1.5\n2480, 3 Series,2019,26498,Semi-Auto,17794,Diesel,145,48.7,2.0\n2481, 1 Series,2016,11491,Manual,36200,Diesel,0,83.1,1.5\n2482, 1 Series,2013,15991,Semi-Auto,50039,Petrol,235,37.7,3.0\n2483, 3 Series,2015,15991,Semi-Auto,48000,Diesel,150,53.3,3.0\n2484, 5 Series,2018,29991,Semi-Auto,12000,Diesel,150,60.1,3.0\n2485, 4 Series,2015,15991,Manual,28000,Petrol,165,44.8,2.0\n2486, X3,2019,33990,Semi-Auto,3440,Diesel,150,54.3,2.0\n2487, X3,2019,38990,Semi-Auto,5656,Diesel,150,36.7,3.0\n2488, 3 Series,2020,30940,Semi-Auto,1586,Diesel,150,50.4,2.0\n2489, 2 Series,2019,22990,Manual,8567,Diesel,150,51.4,2.0\n2490, 1 Series,2020,29950,Semi-Auto,3422,Diesel,150,48.7,2.0\n2491, 3 Series,2017,20990,Semi-Auto,6971,Diesel,125,60.1,2.0\n2492, X1,2017,19990,Semi-Auto,18754,Diesel,150,65.7,2.0\n2493, Z4,2020,33850,Semi-Auto,5,Petrol,150,38.7,2.0\n2494, 3 Series,2014,13990,Semi-Auto,29046,Diesel,30,62.8,2.0\n2495, 2 Series,2017,18990,Semi-Auto,31208,Diesel,150,65.7,2.0\n2496, M4,2020,48950,Semi-Auto,17,Petrol,150,32.5,3.0\n2497, 5 Series,2020,26990,Semi-Auto,14,Petrol,150,50.4,2.0\n2498, 2 Series,2016,14490,Semi-Auto,40115,Diesel,30,64.2,2.0\n2499, 3 Series,2015,13990,Semi-Auto,45116,Petrol,150,47.9,2.0\n2500, 5 Series,2019,32990,Semi-Auto,4716,Diesel,150,53.3,3.0\n2501, 2 Series,2019,20840,Semi-Auto,6050,Petrol,150,50.4,1.5\n2502, 1 Series,2017,15450,Semi-Auto,19383,Diesel,150,72.4,1.5\n2503, 1 Series,2017,20990,Semi-Auto,25249,Diesel,150,61.4,2.0\n2504, 5 Series,2019,25490,Semi-Auto,5656,Petrol,150,50.4,2.0\n2505, 3 Series,2019,37490,Semi-Auto,9565,Petrol,150,34.9,3.0\n2506, 5 Series,2020,42124,Semi-Auto,101,Petrol,145,39.2,3.0\n2507, X6,2016,27750,Semi-Auto,38680,Diesel,200,47.1,3.0\n2508, X3,2019,31200,Semi-Auto,17173,Petrol,145,30.4,2.0\n2509, 4 Series,2019,34885,Semi-Auto,4883,Diesel,145,60.1,2.0\n2510, 1 Series,2019,32760,Semi-Auto,2690,Petrol,145,34.5,2.0\n2511, 4 Series,2019,22690,Semi-Auto,4940,Diesel,150,65.7,2.0\n2512, 4 Series,2019,22490,Semi-Auto,7949,Diesel,150,65.7,2.0\n2513, X3,2020,32490,Semi-Auto,6565,Diesel,150,54.3,2.0\n2514, 2 Series,2018,18990,Semi-Auto,13600,Petrol,150,38.2,2.0\n2515, 3 Series,2017,20030,Semi-Auto,44751,Petrol,145,48.7,2.0\n2516, 4 Series,2017,20385,Semi-Auto,19221,Diesel,145,65.7,2.0\n2517, 3 Series,2018,21420,Semi-Auto,21328,Diesel,145,60.1,2.0\n2518, 4 Series,2016,19972,Semi-Auto,15705,Petrol,145,48.7,2.0\n2519, 4 Series,2018,21216,Semi-Auto,11685,Diesel,145,65.7,2.0\n2520, 3 Series,2019,20298,Manual,6018,Diesel,145,64.2,2.0\n2521, 4 Series,2019,32087,Semi-Auto,1678,Diesel,145,65.7,2.0\n2522, X3,2019,34991,Semi-Auto,2549,Diesel,145,54.3,2.0\n2523, 3 Series,2016,16200,Semi-Auto,17252,Diesel,30,62.8,2.0\n2524, X4,2020,49481,Semi-Auto,101,Diesel,145,37.2,3.0\n2525, X4,2020,41904,Semi-Auto,101,Diesel,145,42.8,2.0\n2526, 1 Series,2020,26991,Semi-Auto,5,Petrol,145,40.4,1.5\n2527, 3 Series,2017,17991,Semi-Auto,48356,Diesel,30,64.2,2.0\n2528, 4 Series,2019,21990,Semi-Auto,9654,Diesel,150,65.7,2.0\n2529, 4 Series,2019,24490,Manual,9232,Petrol,150,42.8,2.0\n2530, 4 Series,2019,23490,Semi-Auto,8175,Diesel,150,65.7,2.0\n2531, X2,2020,34990,Semi-Auto,10,Petrol,150,34.0,2.0\n2532, Z4,2020,30990,Semi-Auto,100,Petrol,150,38.7,2.0\n2533, 3 Series,2020,28990,Semi-Auto,14,Diesel,150,50.4,2.0\n2534, 5 Series,2019,35840,Semi-Auto,11,Diesel,145,53.3,3.0\n2535, 4 Series,2015,16990,Semi-Auto,24450,Petrol,205,42.8,2.0\n2536, 5 Series,2018,31490,Semi-Auto,11798,Petrol,150,39.2,3.0\n2537, 3 Series,2015,16990,Semi-Auto,29706,Diesel,30,62.8,2.0\n2538, 1 Series,2017,14950,Manual,13971,Diesel,150,68.9,2.0\n2539, X3,2017,22490,Semi-Auto,13697,Diesel,150,54.3,2.0\n2540, 2 Series,2016,14990,Semi-Auto,16685,Petrol,125,53.3,1.5\n2541, 2 Series,2017,14990,Manual,14643,Petrol,125,52.3,1.5\n2542, X7,2020,77990,Semi-Auto,5656,Diesel,150,31.4,3.0\n2543, X6,2020,67990,Semi-Auto,5656,Diesel,150,33.2,3.0\n2544, X7,2019,77880,Semi-Auto,6506,Diesel,150,31.4,3.0\n2545, 5 Series,2020,27990,Semi-Auto,9,Petrol,150,36.2,2.0\n2546, 3 Series,2020,24990,Semi-Auto,22,Diesel,150,54.3,2.0\n2547, 2 Series,2020,21890,Semi-Auto,10,Petrol,150,50.4,1.5\n2548, 5 Series,2020,26990,Semi-Auto,6,Petrol,145,52.3,2.0\n2549, 3 Series,2017,17490,Semi-Auto,18138,Diesel,145,64.2,2.0\n2550, M4,2016,30490,Semi-Auto,38422,Petrol,300,34.0,3.0\n2551, X5,2017,38990,Automatic,19094,Diesel,150,42.8,3.0\n2552, 1 Series,2020,23490,Manual,6565,Diesel,150,53.3,2.0\n2553, 2 Series,2020,22990,Semi-Auto,11,Petrol,150,47.9,2.0\n2554, X4,2019,36490,Semi-Auto,4068,Diesel,150,40.9,3.0\n2555, 1 Series,2019,24490,Semi-Auto,2036,Diesel,150,53.3,2.0\n2556, 3 Series,2020,24990,Semi-Auto,16,Diesel,150,54.3,2.0\n2557, 5 Series,2020,27990,Semi-Auto,9,Hybrid,150,49.6,2.0\n2558, 4 Series,2019,28990,Semi-Auto,5656,Diesel,150,50.4,3.0\n2559, X4,2019,34990,Semi-Auto,5656,Diesel,150,42.8,2.0\n2560, 1 Series,2019,25490,Manual,10,Diesel,145,53.3,2.0\n2561, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,10312,Diesel,145,65.7,2.0\n2562, 1 Series,2019,29490,Semi-Auto,7656,Petrol,150,34.5,2.0\n2563, 3 Series,2020,30850,Semi-Auto,5656,Diesel,150,48.7,2.0\n2564, 2 Series,2019,24990,Semi-Auto,10,Petrol,145,50.4,2.0\n2565, 1 Series,2019,24450,Manual,10,Petrol,145,41.5,1.5\n2566, X7,2020,63990,Semi-Auto,6137,Diesel,145,33.6,3.0\n2567, Z4,2020,29990,Semi-Auto,4646,Petrol,145,38.7,2.0\n2568, 4 Series,2019,27890,Semi-Auto,2476,Petrol,145,48.7,2.0\n2569, X2,2019,28490,Semi-Auto,2949,Diesel,145,61.4,2.0\n2570, 4 Series,2019,26490,Semi-Auto,1652,Petrol,145,45.6,2.0\n2571, 4 Series,2019,25850,Semi-Auto,2146,Diesel,145,65.7,2.0\n2572, 4 Series,2019,25850,Semi-Auto,1980,Diesel,145,65.7,2.0\n2573, 2 Series,2019,22650,Manual,100,Diesel,145,61.4,2.0\n2574, 5 Series,2018,22600,Semi-Auto,14102,Diesel,145,68.9,2.0\n2575, X1,2016,13991,Manual,46424,Diesel,125,60.1,2.0\n2576, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,4628,Diesel,145,62.8,2.0\n2577, 5 Series,2020,29990,Semi-Auto,10,Petrol,145,50.4,2.0\n2578, X2,2020,23450,Manual,15,Diesel,145,55.4,2.0\n2579, 4 Series,2020,25980,Manual,14,Petrol,145,46.3,2.0\n2580, 1 Series,2020,20490,Manual,6262,Petrol,145,44.1,1.5\n2581, 3 Series,2020,28990,Semi-Auto,5656,Diesel,145,52.3,2.0\n2582, 3 Series,2020,30490,Semi-Auto,6565,Diesel,145,50.4,2.0\n2583, 3 Series,2020,32790,Semi-Auto,5656,Diesel,145,47.9,3.0\n2584, 1 Series,2020,30990,Semi-Auto,5656,Petrol,145,34.5,2.0\n2585, 3 Series,2020,33990,Semi-Auto,5665,Petrol,145,40.4,2.0\n2586, 4 Series,2019,23450,Semi-Auto,6900,Diesel,145,65.7,2.0\n2587, 7 Series,2016,32990,Semi-Auto,21224,Petrol,300,35.3,4.4\n2588, 2 Series,2015,17261,Manual,25637,Petrol,300,34.9,3.0\n2589, X4,2019,36750,Semi-Auto,15508,Diesel,145,40.9,3.0\n2590, X1,2016,17700,Semi-Auto,37326,Diesel,125,57.6,2.0\n2591, 1 Series,2017,22991,Semi-Auto,15709,Petrol,145,39.8,3.0\n2592, X4,2017,25990,Semi-Auto,25357,Diesel,200,47.9,3.0\n2593, 4 Series,2018,24800,Semi-Auto,29435,Diesel,145,49.6,3.0\n2594, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,4694,Diesel,145,65.7,2.0\n2595, 3 Series,2019,28450,Semi-Auto,9809,Petrol,145,43.5,2.0\n2596, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,6260,Diesel,145,65.7,2.0\n2597, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,9334,Diesel,145,65.7,2.0\n2598, 3 Series,2020,28990,Semi-Auto,4,Diesel,145,62.8,2.0\n2599, 3 Series,2019,24450,Manual,4725,Diesel,145,54.3,2.0\n2600, 3 Series,2019,27450,Semi-Auto,7827,Petrol,145,43.5,2.0\n2601, 7 Series,2019,49990,Semi-Auto,10478,Petrol,145,33.6,3.0\n2602, X7,2020,78490,Semi-Auto,4919,Diesel,145,31.4,3.0\n2603, 5 Series,2019,26490,Semi-Auto,10656,Diesel,150,65.7,2.0\n2604, 5 Series,2019,24397,Semi-Auto,10423,Diesel,145,65.7,2.0\n2605, 4 Series,2019,28697,Semi-Auto,4927,Diesel,145,50.4,3.0\n2606, X2,2019,29490,Semi-Auto,1155,Diesel,145,61.4,2.0\n2607, 1 Series,2019,29950,Semi-Auto,10,Diesel,145,48.7,2.0\n2608, 4 Series,2019,25450,Semi-Auto,1678,Petrol,145,48.7,2.0\n2609, X7,2020,69990,Semi-Auto,5087,Diesel,145,33.6,3.0\n2610, 1 Series,2019,27490,Semi-Auto,2270,Diesel,145,51.4,2.0\n2611, 5 Series,2020,34850,Semi-Auto,16,Hybrid,145,44.8,2.0\n2612, X2,2020,30990,Manual,6,Petrol,145,42.8,1.5\n2613, 3 Series,2020,23490,Manual,15,Diesel,145,58.9,2.0\n2614, X3,2017,25990,Semi-Auto,26325,Diesel,200,47.1,3.0\n2615, 3 Series,2020,29990,Semi-Auto,9,Diesel,145,50.4,2.0\n2616, 3 Series,2020,23990,Manual,13,Diesel,145,56.5,2.0\n2617, 1 Series,2016,18897,Semi-Auto,32632,Petrol,200,39.8,3.0\n2618, 3 Series,2019,27997,Semi-Auto,16330,Diesel,145,49.6,3.0\n2619, 3 Series,2019,28497,Semi-Auto,9898,Diesel,145,49.6,3.0\n2620, 3 Series,2019,24597,Semi-Auto,5574,Petrol,145,48.7,2.0\n2621, 2 Series,2018,32271,Semi-Auto,103,Diesel,145,49.6,2.0\n2622, X2,2019,32991,Semi-Auto,2899,Petrol,145,39.2,2.0\n2623, 2 Series,2019,22991,Manual,103,Petrol,145,44.1,1.5\n2624, X2,2018,24530,Semi-Auto,25660,Diesel,145,61.4,2.0\n2625, X1,2019,23497,Semi-Auto,105,Petrol,145,37.7,2.0\n2626, 2 Series,2019,22490,Manual,10,Petrol,145,52.3,1.5\n2627, 1 Series,2019,22490,Manual,10,Petrol,145,44.1,1.5\n2628, 1 Series,2019,27990,Semi-Auto,10,Diesel,145,51.4,2.0\n2629, 1 Series,2019,23990,Manual,10,Petrol,145,41.5,1.5\n2630, X2,2019,26490,Semi-Auto,10,Petrol,145,38.7,2.0\n2631, 1 Series,2019,24990,Manual,10,Diesel,145,53.3,2.0\n2632, 1 Series,2016,21990,Semi-Auto,10,Diesel,20,68.9,1.5\n2633, 1 Series,2016,18990,Manual,10,Diesel,20,72.4,1.5\n2634, 3 Series,2019,29990,Semi-Auto,7460,Diesel,145,48.7,2.0\n2635, 3 Series,2019,28440,Semi-Auto,8788,Diesel,145,48.7,2.0\n2636, 5 Series,2020,32850,Semi-Auto,5,Hybrid,145,62.8,2.0\n2637, X2,2020,26890,Manual,9,Diesel,145,53.3,2.0\n2638, 5 Series,2020,27990,Semi-Auto,8,Hybrid,145,52.3,2.0\n2639, 4 Series,2020,33890,Semi-Auto,9,Diesel,145,51.4,3.0\n2640, 5 Series,2017,23980,Semi-Auto,29539,Diesel,145,60.1,2.0\n2641, 3 Series,2019,30326,Semi-Auto,3392,Petrol,145,41.5,2.0\n2642, Z4,2020,35850,Semi-Auto,5,Petrol,145,37.2,2.0\n2643, 3 Series,2020,22850,Semi-Auto,12,Petrol,145,43.5,2.0\n2644, 5 Series,2016,16300,Semi-Auto,21464,Diesel,20,68.9,2.0\n2645, M4,2016,31870,Semi-Auto,21533,Petrol,300,34.0,3.0\n2646, X6,2016,32800,Semi-Auto,26615,Diesel,200,44.8,3.0\n2647, X5,2017,57990,Automatic,10,Diesel,145,42.8,3.0\n2648, 3 Series,2017,35990,Semi-Auto,112,Diesel,145,51.4,3.0\n2649, 1 Series,2020,21940,Manual,514,Petrol,145,44.1,1.5\n2650, 1 Series,2016,19490,Manual,10,Diesel,0,78.5,1.5\n2651, 4 Series,2018,25945,Semi-Auto,20011,Petrol,145,41.5,3.0\n2652, 3 Series,2018,22875,Semi-Auto,8973,Petrol,145,47.9,2.0\n2653, 2 Series,2019,21945,Semi-Auto,11687,Petrol,145,47.9,2.0\n2654, 2 Series,2019,22440,Manual,10,Petrol,145,52.3,1.5\n2655, X1,2016,20845,Semi-Auto,17699,Petrol,160,44.8,2.0\n2656, 3 Series,2019,31390,Semi-Auto,5029,Petrol,145,40.9,2.0\n2657, 3 Series,2019,24990,Manual,4753,Diesel,145,64.2,2.0\n2658, 3 Series,2019,24950,Manual,3238,Diesel,145,64.2,2.0\n2659, 5 Series,2019,30980,Semi-Auto,9709,Diesel,145,56.5,3.0\n2660, 3 Series,2019,23790,Semi-Auto,8178,Petrol,145,47.9,2.0\n2661, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,2198,Petrol,145,47.9,2.0\n2662, 4 Series,2019,24975,Semi-Auto,9533,Diesel,145,65.7,2.0\n2663, 2 Series,2018,23110,Semi-Auto,19598,Petrol,145,39.8,3.0\n2664, 4 Series,2016,17450,Semi-Auto,27089,Diesel,30,65.7,2.0\n2665, 1 Series,2017,22490,Semi-Auto,23120,Petrol,145,39.8,3.0\n2666, 2 Series,2015,16000,Semi-Auto,29788,Diesel,30,64.2,2.0\n2667, 2 Series,2020,26095,Manual,101,Petrol,145,52.3,1.5\n2668, 1 Series,2019,17697,Manual,3312,Petrol,145,52.3,1.5\n2669, X5,2017,50990,Automatic,10,Diesel,145,47.1,3.0\n2670, 1 Series,2017,24490,Manual,102,Diesel,145,65.7,2.0\n2671, 1 Series,2016,19490,Manual,10,Diesel,20,72.4,1.5\n2672, 1 Series,2016,19990,Manual,10,Petrol,125,53.3,1.5\n2673, Z4,2020,33490,Semi-Auto,10,Petrol,145,38.7,2.0\n2674, X1,2020,29450,Semi-Auto,10,Diesel,145,40.9,2.0\n2675, X5,2017,51990,Automatic,10,Diesel,200,47.1,3.0\n2676, 4 Series,2017,16900,Automatic,19834,Diesel,145,65.7,2.0\n2677, 3 Series,2018,15620,Manual,19281,Diesel,145,60.1,2.0\n2678, 2 Series,2020,24475,Manual,117,Diesel,145,51.4,2.0\n2679, 2 Series,2020,23475,Semi-Auto,12,Petrol,145,50.4,1.5\n2680, 4 Series,2018,22440,Semi-Auto,13673,Petrol,145,48.7,2.0\n2681, X1,2019,25450,Semi-Auto,5021,Petrol,145,40.9,1.5\n2682, 5 Series,2019,36875,Semi-Auto,10,Diesel,145,53.3,3.0\n2683, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,9062,Diesel,145,65.7,2.0\n2684, 1 Series,2016,20990,Manual,10,Diesel,20,68.9,2.0\n2685, 2 Series,2019,22950,Semi-Auto,11,Diesel,145,64.2,2.0\n2686, 2 Series,2019,23890,Semi-Auto,14,Diesel,145,62.8,2.0\n2687, 4 Series,2019,33490,Semi-Auto,10,Diesel,145,51.4,3.0\n2688, 5 Series,2019,35475,Semi-Auto,15,Diesel,145,53.3,3.0\n2689, 3 Series,2019,23775,Semi-Auto,2552,Petrol,145,47.9,2.0\n2690, 3 Series,2019,23775,Semi-Auto,2359,Petrol,145,47.9,2.0\n2691, 5 Series,2014,12298,Semi-Auto,52598,Diesel,30,62.8,2.0\n2692, 1 Series,2019,15995,Manual,5500,Diesel,145,68.9,2.0\n2693, 1 Series,2014,8250,Manual,67654,Diesel,0,74.3,1.6\n2694, 3 Series,2014,14894,Semi-Auto,36771,Diesel,125,57.6,3.0\n2695, 3 Series,2016,18000,Semi-Auto,29978,Diesel,160,51.4,3.0\n2696, 5 Series,2018,27980,Semi-Auto,29482,Diesel,145,53.3,3.0\n2697, 4 Series,2016,24980,Manual,10,Petrol,160,46.3,2.0\n2698, 4 Series,2017,41990,Automatic,10,Petrol,200,41.5,3.0\n2699, X1,2017,25990,Manual,10,Diesel,20,68.9,2.0\n2700, X1,2017,30980,Semi-Auto,10,Petrol,160,44.8,2.0\n2701, 1 Series,2017,19490,Manual,10,Petrol,125,53.3,1.5\n2702, X6,2020,49975,Semi-Auto,2950,Diesel,150,34.9,3.0\n2703, 2 Series,2019,23975,Semi-Auto,3013,Diesel,150,64.2,2.0\n2704, 4 Series,2019,28975,Semi-Auto,3783,Diesel,150,49.6,3.0\n2705, 3 Series,2020,32475,Semi-Auto,12,Diesel,145,48.7,2.0\n2706, 5 Series,2020,32475,Semi-Auto,12,Hybrid,145,49.6,2.0\n2707, 3 Series,2020,33475,Semi-Auto,12,Diesel,145,48.7,2.0\n2708, X6,2020,54975,Semi-Auto,1075,Petrol,150,26.4,3.0\n2709, X2,2018,22470,Semi-Auto,10500,Diesel,145,61.4,2.0\n2710, 3 Series,2015,14998,Semi-Auto,81455,Diesel,200,49.6,3.0\n2711, 3 Series,2018,21998,Semi-Auto,17810,Diesel,145,60.1,2.0\n2712, 3 Series,2018,19498,Semi-Auto,17686,Diesel,145,64.2,2.0\n2713, X2,2019,27990,Semi-Auto,10,Petrol,145,38.7,2.0\n2714, X5,2017,55990,Automatic,10,Diesel,145,47.1,3.0\n2715, 2 Series,2017,21990,Manual,10,Diesel,145,64.2,2.0\n2716, 2 Series,2017,20990,Semi-Auto,10,Petrol,145,52.3,1.5\n2717, 3 Series,2019,26450,Manual,3055,Diesel,145,54.3,2.0\n2718, 3 Series,2019,26450,Manual,3093,Diesel,145,54.3,2.0\n2719, X1,2017,20375,Semi-Auto,28005,Diesel,125,57.6,2.0\n2720, 1 Series,2016,20990,Manual,10,Diesel,20,68.9,2.0\n2721, 4 Series,2019,23450,Semi-Auto,11,Diesel,145,65.7,2.0\n2722, 5 Series,2019,35790,Semi-Auto,12,Diesel,145,53.3,3.0\n2723, 5 Series,2019,35790,Semi-Auto,12,Diesel,145,53.3,3.0\n2724, X6,2020,57990,Semi-Auto,3955,Diesel,145,34.9,3.0\n2725, X5,2020,48490,Semi-Auto,5656,Diesel,145,37.7,3.0\n2726, 1 Series,2017,20975,Semi-Auto,11932,Petrol,145,39.8,3.0\n2727, 3 Series,2019,31440,Semi-Auto,4675,Petrol,145,40.9,2.0\n2728, 3 Series,2019,23975,Semi-Auto,5749,Petrol,145,47.9,2.0\n2729, X1,2019,24775,Manual,6786,Petrol,145,51.4,1.5\n2730, X3,2019,32975,Semi-Auto,2715,Diesel,145,54.3,2.0\n2731, 5 Series,2020,26990,Semi-Auto,11,Petrol,145,52.3,2.0\n2732, 1 Series,2018,16275,Manual,12879,Petrol,145,53.3,1.5\n2733, X2,2019,27275,Semi-Auto,5177,Diesel,145,48.7,2.0\n2734, 3 Series,2019,24775,Manual,3368,Diesel,145,64.2,2.0\n2735, 1 Series,2015,9730,Manual,26845,Diesel,0,78.5,1.5\n2736, X1,2016,17410,Automatic,32123,Diesel,125,57.6,2.0\n2737, X1,2016,17207,Automatic,42761,Diesel,145,55.4,2.0\n2738, 3 Series,2014,11000,Semi-Auto,69382,Diesel,125,57.6,3.0\n2739, 5 Series,2013,10037,Automatic,77262,Diesel,125,60.1,2.0\n2740, 2 Series,2018,16419,Manual,11198,Petrol,145,42.2,1.5\n2741, 3 Series,2019,24775,Manual,3758,Diesel,145,64.2,2.0\n2742, 3 Series,2019,23990,Manual,4026,Diesel,145,64.2,2.0\n2743, 3 Series,2019,31390,Semi-Auto,3097,Petrol,145,41.5,2.0\n2744, X5,2019,44790,Semi-Auto,10776,Diesel,145,37.7,3.0\n2745, 1 Series,2019,28975,Semi-Auto,7110,Petrol,150,34.5,2.0\n2746, 3 Series,2019,25975,Semi-Auto,3119,Petrol,150,42.2,2.0\n2747, X3,2019,38975,Semi-Auto,6436,Diesel,150,36.7,3.0\n2748, 3 Series,2019,27975,Semi-Auto,8856,Diesel,150,52.3,2.0\n2749, X4,2019,35480,Semi-Auto,10395,Diesel,150,42.8,2.0\n2750, 2 Series,2020,23990,Semi-Auto,18,Diesel,150,49.6,2.0\n2751, 2 Series,2020,21890,Semi-Auto,12,Petrol,150,50.4,1.5\n2752, 4 Series,2020,25980,Semi-Auto,14,Diesel,145,65.7,2.0\n2753, 3 Series,2013,9200,Automatic,83944,Diesel,125,60.1,2.0\n2754, 3 Series,2019,31275,Semi-Auto,5494,Petrol,145,41.5,2.0\n2755, 3 Series,2019,24275,Semi-Auto,10361,Diesel,145,62.8,2.0\n2756, 4 Series,2019,24775,Semi-Auto,10535,Diesel,145,65.7,2.0\n2757, 5 Series,2019,26275,Semi-Auto,7585,Diesel,145,65.7,2.0\n2758, 5 Series,2019,33775,Semi-Auto,12900,Diesel,145,53.3,3.0\n2759, 5 Series,2019,28975,Semi-Auto,2013,Diesel,145,60.1,2.0\n2760, X1,2019,28790,Semi-Auto,3911,Petrol,145,38.7,2.0\n2761, 4 Series,2020,25775,Semi-Auto,12,Diesel,150,65.7,2.0\n2762, 1 Series,2014,10975,Manual,38000,Diesel,30,65.7,2.0\n2763, 3 Series,2019,25950,Semi-Auto,3977,Petrol,145,43.5,2.0\n2764, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,8324,Diesel,145,65.7,2.0\n2765, 3 Series,2020,30990,Semi-Auto,3656,Diesel,150,50.4,2.0\n2766, 3 Series,2020,27990,Semi-Auto,6565,Petrol,150,42.2,2.0\n2767, X2,2020,28490,Semi-Auto,6565,Diesel,150,58.9,2.0\n2768, 1 Series,2020,25450,Semi-Auto,6565,Diesel,150,51.4,2.0\n2769, X1,2020,25490,Semi-Auto,5656,Diesel,150,47.9,2.0\n2770, X2,2020,23990,Manual,15,Diesel,150,55.4,2.0\n2771, X5,2020,48975,Semi-Auto,9998,Diesel,145,37.7,3.0\n2772, 2 Series,2020,26475,Semi-Auto,12,Diesel,145,51.4,2.0\n2773, 3 Series,2020,26490,Semi-Auto,14,Diesel,150,60.1,2.0\n2774, 3 Series,2019,29975,Manual,1254,Diesel,145,54.3,2.0\n2775, 3 Series,2019,27275,Manual,3377,Diesel,145,54.3,2.0\n2776, 2 Series,2019,22275,Manual,12,Petrol,145,42.2,1.5\n2777, 3 Series,2019,28775,Semi-Auto,5800,Diesel,145,52.3,2.0\n2778, 3 Series,2019,24775,Manual,3043,Diesel,145,64.2,2.0\n2779, M4,2019,39275,Semi-Auto,8787,Petrol,145,34.0,3.0\n2780, M4,2019,42275,Semi-Auto,9403,Petrol,145,32.5,3.0\n2781, 3 Series,2018,24475,Semi-Auto,10548,Petrol,145,46.3,2.0\n2782, 3 Series,2018,24790,Semi-Auto,12,Petrol,145,48.7,2.0\n2783, 3 Series,2018,27490,Semi-Auto,12,Diesel,145,57.7,2.0\n2784, X1,2019,25450,Semi-Auto,6908,Petrol,145,40.9,1.5\n2785, X3,2019,34440,Semi-Auto,11,Diesel,145,54.3,2.0\n2786, X2,2020,22980,Semi-Auto,10,Petrol,145,43.5,1.5\n2787, 3 Series,2020,29990,Semi-Auto,9,Diesel,145,51.4,2.0\n2788, X2,2020,34450,Semi-Auto,14,Petrol,145,34.0,2.0\n2789, 5 Series,2020,31450,Semi-Auto,8,Hybrid,145,60.1,2.0\n2790, 5 Series,2020,29950,Semi-Auto,6,Hybrid,145,49.6,2.0\n2791, X3,2020,39990,Semi-Auto,4773,Diesel,150,48.7,3.0\n2792, 3 Series,2014,12475,Manual,51122,Diesel,30,62.8,2.0\n2793, 2 Series,2020,26490,Semi-Auto,10,Diesel,150,47.1,2.0\n2794, 4 Series,2018,22275,Semi-Auto,18243,Petrol,145,48.7,2.0\n2795, 2 Series,2019,23775,Manual,34,Diesel,145,60.1,2.0\n2796, 2 Series,2019,22775,Manual,10,Diesel,145,51.4,2.0\n2797, 5 Series,2019,31475,Semi-Auto,12,Petrol,145,48.7,2.0\n2798, 4 Series,2019,33975,Semi-Auto,11,Diesel,145,51.4,3.0\n2799, 4 Series,2019,24275,Semi-Auto,13,Petrol,145,45.6,2.0\n2800, 4 Series,2019,24275,Semi-Auto,12,Petrol,145,45.6,2.0\n2801, 4 Series,2019,23975,Semi-Auto,13,Petrol,145,45.6,2.0\n2802, X2,2018,28990,Manual,12,Diesel,145,52.3,2.0\n2803, X3,2018,39650,Semi-Auto,12,Diesel,145,54.3,2.0\n2804, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,14345,Diesel,145,65.7,2.0\n2805, X1,2019,25999,Semi-Auto,4575,Diesel,145,60.1,2.0\n2806, X1,2019,25999,Semi-Auto,2974,Diesel,145,60.1,2.0\n2807, 4 Series,2016,18475,Semi-Auto,10545,Diesel,30,65.7,2.0\n2808, 4 Series,2017,23475,Semi-Auto,29819,Diesel,145,50.4,3.0\n2809, X4,2019,40775,Semi-Auto,5450,Petrol,145,26.9,3.0\n2810, M4,2019,43950,Semi-Auto,19,Petrol,145,34.0,3.0\n2811, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,2760,Diesel,145,62.8,2.0\n2812, 1 Series,2019,18450,Semi-Auto,5882,Petrol,145,54.3,1.5\n2813, X1,2019,25450,Semi-Auto,5863,Petrol,145,46.3,1.5\n2814, 5 Series,2014,13775,Semi-Auto,51716,Diesel,30,62.8,2.0\n2815, 2 Series,2019,21775,Semi-Auto,10570,Petrol,145,47.9,2.0\n2816, 5 Series,2015,17970,Semi-Auto,29060,Diesel,145,53.3,3.0\n2817, 2 Series,2019,21775,Semi-Auto,8878,Petrol,145,47.9,2.0\n2818, X1,2018,21975,Semi-Auto,16719,Diesel,145,60.1,2.0\n2819, X1,2017,20975,Semi-Auto,14063,Petrol,160,44.8,2.0\n2820, 3 Series,2020,29990,Semi-Auto,12,Petrol,150,41.5,2.0\n2821, 3 Series,2020,23990,Manual,5,Diesel,145,56.5,2.0\n2822, 5 Series,2020,43990,Semi-Auto,10,Petrol,145,39.2,3.0\n2823, 3 Series,2020,23850,Semi-Auto,23,Petrol,145,42.2,2.0\n2824, X3,2019,47440,Semi-Auto,6570,Petrol,145,34.5,3.0\n2825, 3 Series,2015,16799,Semi-Auto,35365,Diesel,145,57.6,2.0\n2826, 3 Series,2015,13275,Manual,61062,Diesel,125,60.1,2.0\n2827, 3 Series,2017,21275,Semi-Auto,14714,Diesel,160,51.4,3.0\n2828, 3 Series,2015,13975,Manual,41655,Diesel,30,64.2,2.0\n2829, X6,2016,29890,Semi-Auto,27838,Diesel,200,47.1,3.0\n2830, 1 Series,2018,17975,Manual,12800,Diesel,145,50.4,1.5\n2831, 3 Series,2020,23990,Manual,16,Diesel,145,56.5,2.0\n2832, 3 Series,2020,24850,Semi-Auto,10,Diesel,145,52.3,2.0\n2833, 4 Series,2014,16475,Semi-Auto,17500,Petrol,160,44.8,2.0\n2834, X2,2020,30990,Semi-Auto,10,Petrol,145,42.8,1.5\n2835, 4 Series,2020,38990,Semi-Auto,9,Diesel,145,47.9,3.0\n2836, 5 Series,2020,36990,Semi-Auto,10,Diesel,145,60.1,3.0\n2837, 5 Series,2020,32850,Semi-Auto,12,Hybrid,145,62.8,2.0\n2838, 6 Series,2016,21975,Semi-Auto,28684,Diesel,160,51.4,3.0\n2839, 1 Series,2019,18999,Semi-Auto,12011,Diesel,145,65.7,2.0\n2840, 3 Series,2019,28950,Semi-Auto,5367,Diesel,145,52.3,2.0\n2841, 1 Series,2018,16775,Manual,10842,Diesel,145,65.7,2.0\n2842, X5,2019,46950,Semi-Auto,8105,Diesel,145,37.7,3.0\n2843, 4 Series,2019,23750,Semi-Auto,9,Diesel,145,65.7,2.0\n2844, 4 Series,2018,21975,Semi-Auto,18165,Petrol,145,48.7,2.0\n2845, 5 Series,2019,27875,Semi-Auto,3905,Diesel,145,55.4,2.0\n2846, 3 Series,2015,20440,Semi-Auto,39000,Petrol,200,41.5,3.0\n2847, 7 Series,2019,47975,Semi-Auto,1075,Diesel,145,41.5,3.0\n2848, 5 Series,2019,27998,Semi-Auto,6865,Diesel,145,60.1,2.0\n2849, 1 Series,2019,19498,Semi-Auto,11602,Diesel,145,67.3,2.0\n2850, 3 Series,2017,15498,Semi-Auto,43678,Diesel,150,60.1,2.0\n2851, 3 Series,2015,16410,Automatic,35219,Diesel,145,56.5,3.0\n2852, X6,2013,20510,Semi-Auto,63592,Diesel,325,36.7,3.0\n2853, 7 Series,2014,13600,Automatic,78094,Diesel,160,50.4,3.0\n2854, 2 Series,2017,13991,Manual,36045,Diesel,0,74.3,1.5\n2855, 1 Series,2014,12111,Semi-Auto,57617,Diesel,125,60.1,2.0\n2856, 3 Series,2016,15030,Semi-Auto,43482,Diesel,30,64.2,2.0\n2857, 3 Series,2017,12791,Manual,37676,Diesel,30,64.2,2.0\n2858, 5 Series,2018,26691,Automatic,28869,Petrol,145,37.7,3.0\n2859, 4 Series,2016,17999,Manual,30055,Diesel,145,55.4,2.0\n2860, X1,2013,10995,Manual,26642,Petrol,200,40.9,2.0\n2861, 3 Series,2019,31880,Semi-Auto,5185,Diesel,145,44.1,3.0\n2862, 3 Series,2016,20480,Semi-Auto,22834,Diesel,160,51.4,3.0\n2863, X5,2016,24980,Automatic,68854,Diesel,200,47.1,3.0\n2864, 3 Series,2013,10480,Manual,36494,Diesel,20,68.9,2.0\n2865, 3 Series,2017,19490,Semi-Auto,41816,Diesel,145,64.2,2.0\n2866, X3,2018,33980,Semi-Auto,18327,Diesel,145,48.7,3.0\n2867, X3,2019,29480,Automatic,7164,Diesel,145,56.5,2.0\n2868, X3,2016,22980,Semi-Auto,46389,Diesel,145,54.3,2.0\n2869, X1,2017,20980,Semi-Auto,16717,Diesel,145,60.1,2.0\n2870, 3 Series,2019,30990,Semi-Auto,1204,Diesel,145,49.6,2.0\n2871, 3 Series,2019,27480,Semi-Auto,11103,Diesel,145,52.3,2.0\n2872, 4 Series,2019,24250,Semi-Auto,110,Diesel,145,60.1,2.0\n2873, 2 Series,2019,19975,Semi-Auto,9503,Diesel,145,49.6,2.0\n2874, 5 Series,2019,25990,Semi-Auto,11114,Diesel,145,65.7,2.0\n2875, 3 Series,2016,12480,Manual,51379,Diesel,20,68.9,2.0\n2876, X4,2019,41980,Semi-Auto,6747,Petrol,145,26.9,3.0\n2877, 4 Series,2019,26990,Semi-Auto,8722,Diesel,145,53.3,3.0\n2878, 2 Series,2019,19880,Automatic,8556,Diesel,145,52.3,2.0\n2879, 2 Series,2019,19980,Semi-Auto,11362,Petrol,145,40.9,1.5\n2880, X1,2020,25980,Semi-Auto,19,Diesel,145,60.1,2.0\n2881, Z4,2020,29980,Semi-Auto,10,Petrol,145,38.7,2.0\n2882, 1 Series,2019,21490,Automatic,7314,Diesel,145,65.7,2.0\n2883, 2 Series,2019,22480,Manual,6521,Diesel,145,60.1,2.0\n2884, 3 Series,2019,27480,Semi-Auto,5090,Petrol,145,45.6,2.0\n2885, 5 Series,2019,26480,Semi-Auto,8601,Petrol,145,50.4,2.0\n2886, 4 Series,2019,24980,Semi-Auto,6917,Diesel,145,65.7,2.0\n2887, 3 Series,2019,26990,Semi-Auto,7264,Diesel,145,48.7,2.0\n2888, 3 Series,2019,27890,Semi-Auto,1984,Diesel,145,48.7,2.0\n2889, X1,2019,24550,Manual,3228,Petrol,145,51.4,1.5\n2890, X5,2018,44990,Semi-Auto,5321,Diesel,145,36.7,3.0\n2891, 8 Series,2018,63980,Semi-Auto,3891,Petrol,145,26.9,4.4\n2892, 5 Series,2019,27780,Semi-Auto,12182,Diesel,145,65.7,2.0\n2893, 1 Series,2017,18290,Manual,21491,Petrol,260,36.2,3.0\n2894, 2 Series,2019,22990,Semi-Auto,682,Petrol,145,47.9,2.0\n2895, 1 Series,2020,21450,Manual,1905,Petrol,145,44.1,1.5\n2896, X4,2019,41850,Automatic,5789,Petrol,145,26.9,3.0\n2897, 3 Series,2019,37980,Semi-Auto,3766,Petrol,145,34.9,3.0\n2898, 3 Series,2019,27980,Semi-Auto,5023,Petrol,145,45.6,2.0\n2899, 3 Series,2019,37980,Semi-Auto,5470,Petrol,145,34.9,3.0\n2900, 3 Series,2019,24450,Manual,3378,Diesel,145,64.2,2.0\n2901, 3 Series,2019,24450,Manual,2912,Diesel,145,64.2,2.0\n2902, 3 Series,2019,23990,Manual,4710,Diesel,145,54.3,2.0\n2903, 3 Series,2019,26440,Manual,102,Diesel,145,54.3,2.0\n2904, X2,2019,24990,Semi-Auto,1702,Diesel,145,47.9,2.0\n2905, X2,2019,26790,Manual,103,Diesel,145,53.3,2.0\n2906, 2 Series,2019,20990,Semi-Auto,1290,Petrol,145,50.4,1.5\n2907, X3,2019,41450,Semi-Auto,5651,Diesel,145,36.7,3.0\n2908, 3 Series,2018,23890,Semi-Auto,17240,Diesel,145,51.4,3.0\n2909, M4,2017,89990,Semi-Auto,1336,Petrol,145,33.2,3.0\n2910, 3 Series,2019,24450,Manual,3973,Diesel,145,64.2,2.0\n2911, 3 Series,2019,24980,Semi-Auto,6941,Petrol,145,42.2,2.0\n2912, 1 Series,2016,11980,Automatic,41081,Diesel,0,74.3,2.0\n2913, X1,2019,24480,Semi-Auto,7895,Petrol,145,40.9,1.5\n2914, 1 Series,2016,15480,Automatic,28883,Diesel,20,67.3,2.0\n2915, 4 Series,2019,25980,Automatic,5577,Diesel,145,55.4,3.0\n2916, 1 Series,2019,19980,Automatic,11303,Diesel,145,48.7,2.0\n2917, 4 Series,2019,22450,Manual,115,Petrol,145,46.3,2.0\n2918, 4 Series,2019,24450,Semi-Auto,8128,Diesel,145,65.7,2.0\n2919, 2 Series,2018,16890,Semi-Auto,21688,Diesel,145,56.5,1.5\n2920, 2 Series,2019,23450,Semi-Auto,9683,Diesel,145,57.7,2.0\n2921, 7 Series,2019,52990,Semi-Auto,4884,Diesel,145,41.5,3.0\n2922, X1,2019,24550,Manual,4957,Petrol,145,51.4,1.5\n2923, 5 Series,2019,34990,Semi-Auto,101,Diesel,145,53.3,3.0\n2924, 1 Series,2019,20875,Semi-Auto,4834,Diesel,145,67.3,2.0\n2925, 1 Series,2020,23450,Manual,1524,Petrol,145,44.1,1.5\n2926, 1 Series,2020,25890,Manual,1182,Diesel,145,53.3,2.0\n2927, 2 Series,2016,13480,Manual,16600,Diesel,20,68.9,2.0\n2928, 4 Series,2019,32880,Automatic,5000,Petrol,145,41.5,3.0\n2929, 3 Series,2019,25350,Semi-Auto,22095,Diesel,145,52.3,2.0\n2930, 3 Series,2019,33875,Semi-Auto,9389,Diesel,145,49.6,2.0\n2931, 2 Series,2019,21945,Semi-Auto,9408,Petrol,145,47.9,2.0\n2932, 1 Series,2019,17980,Manual,6756,Diesel,145,65.7,2.0\n2933, 1 Series,2019,18975,Manual,5650,Diesel,145,65.7,2.0\n2934, 1 Series,2019,19875,Semi-Auto,7044,Diesel,145,67.3,2.0\n2935, 1 Series,2019,19475,Manual,4168,Petrol,145,52.3,1.5\n2936, 1 Series,2019,18990,Manual,3423,Diesel,145,70.6,1.5\n2937, 1 Series,2020,23450,Manual,1054,Petrol,145,41.5,1.5\n2938, X7,2019,77880,Semi-Auto,6506,Diesel,145,31.4,3.0\n2939, 4 Series,2020,30990,Semi-Auto,110,Petrol,145,41.5,3.0\n2940, i8,2015,42890,Automatic,43102,Hybrid,0,134.5,1.5\n2941, 1 Series,2017,13980,Manual,19484,Diesel,145,72.4,1.5\n2942, 1 Series,2019,19975,Manual,5303,Diesel,145,65.7,2.0\n2943, 1 Series,2019,18675,Manual,3382,Diesel,145,70.6,1.5\n2944, 1 Series,2019,17480,Manual,5230,Diesel,145,68.9,2.0\n2945, 3 Series,2019,28980,Automatic,6129,Diesel,145,50.4,2.0\n2946, 1 Series,2016,13980,Semi-Auto,17533,Petrol,30,58.9,1.5\n2947, 2 Series,2019,21980,Manual,8494,Diesel,145,64.2,2.0\n2948, X2,2018,19240,Manual,18440,Diesel,145,55.4,2.0\n2949, 3 Series,2014,13980,Manual,16376,Diesel,30,62.8,2.0\n2950, 5 Series,2019,33980,Automatic,6000,Diesel,145,53.3,3.0\n2951, 3 Series,2019,27980,Automatic,5000,Diesel,145,52.3,2.0\n2952, 7 Series,2016,35480,Automatic,8814,Petrol,300,35.3,4.4\n2953, 2 Series,2019,23480,Semi-Auto,112,Petrol,145,47.9,2.0\n2954, 5 Series,2019,31875,Semi-Auto,114,Petrol,145,48.7,2.0\n2955, 1 Series,2019,20875,Semi-Auto,5954,Diesel,145,67.3,2.0\n2956, 4 Series,2019,33890,Semi-Auto,10,Diesel,145,51.4,3.0\n2957, 4 Series,2019,33880,Automatic,11,Diesel,145,51.4,3.0\n2958, 4 Series,2019,23990,Semi-Auto,120,Diesel,145,60.1,2.0\n2959, 2 Series,2019,21480,Semi-Auto,11,Petrol,145,50.4,1.5\n2960, X4,2019,35480,Semi-Auto,10755,Diesel,145,42.8,2.0\n2961, 3 Series,2019,24690,Semi-Auto,5246,Petrol,145,47.9,2.0\n2962, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,1051,Petrol,145,47.9,2.0\n2963, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,2480,Petrol,145,47.9,2.0\n2964, 2 Series,2017,16698,Automatic,27201,Diesel,145,64.2,2.0\n2965, 1 Series,2014,13798,Manual,50026,Petrol,305,35.3,3.0\n2966, 2 Series,2019,20750,Manual,110,Petrol,145,52.3,1.5\n2967, 2 Series,2019,20450,Manual,10,Petrol,145,42.8,1.5\n2968, 3 Series,2014,11698,Manual,21798,Diesel,20,68.9,2.0\n2969, 3 Series,2016,18998,Semi-Auto,33087,Diesel,160,51.4,3.0\n2970, 2 Series,2017,14998,Semi-Auto,38576,Diesel,145,68.9,1.5\n2971, 1 Series,2017,21498,Semi-Auto,18836,Petrol,150,39.8,3.0\n2972, 7 Series,2017,30998,Semi-Auto,22879,Petrol,205,40.4,3.0\n2973, 1 Series,2016,18498,Semi-Auto,38964,Petrol,205,39.8,3.0\n2974, 3 Series,2019,24998,Semi-Auto,11904,Diesel,145,60.1,2.0\n2975, 1 Series,2019,19998,Semi-Auto,7222,Petrol,150,47.9,2.0\n2976, 3 Series,2019,24450,Semi-Auto,8196,Diesel,145,62.8,2.0\n2977, 3 Series,2019,22990,Manual,1122,Diesel,145,60.1,2.0\n2978, 4 Series,2019,27990,Semi-Auto,9529,Diesel,145,60.1,2.0\n2979, 3 Series,2019,28450,Semi-Auto,1951,Diesel,145,52.3,2.0\n2980, 4 Series,2019,25490,Semi-Auto,3516,Petrol,145,48.7,2.0\n2981, 5 Series,2019,33890,Semi-Auto,2096,Diesel,145,53.3,3.0\n2982, 4 Series,2019,26450,Semi-Auto,2924,Petrol,145,48.7,2.0\n2983, M4,2019,39990,Semi-Auto,7603,Petrol,145,32.5,3.0\n2984, 4 Series,2019,24975,Semi-Auto,11324,Diesel,145,65.7,2.0\n2985, 5 Series,2019,26790,Semi-Auto,10389,Diesel,145,65.7,2.0\n2986, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,11301,Diesel,145,65.7,2.0\n2987, X1,2019,25450,Semi-Auto,7549,Petrol,145,40.9,1.5\n2988, 1 Series,2017,13995,Semi-Auto,39714,Diesel,145,67.3,2.0\n2989, 2 Series,2019,21590,Semi-Auto,10199,Petrol,145,47.9,2.0\n2990, 1 Series,2017,16480,Manual,21344,Diesel,145,62.8,2.0\n2991, X1,2019,21480,Semi-Auto,7970,Petrol,145,46.3,1.5\n2992, 1 Series,2020,23450,Manual,2400,Petrol,145,44.1,1.5\n2993, 1 Series,2014,12991,Manual,71301,Petrol,300,35.3,3.0\n2994, 4 Series,2014,11991,Manual,50757,Petrol,165,46.3,2.0\n2995, 3 Series,2014,13950,Automatic,31098,Diesel,30,62.8,2.0\n2996, 5 Series,2019,23775,Semi-Auto,4447,Petrol,145,50.4,2.0\n2997, 1 Series,2019,18875,Semi-Auto,2406,Diesel,145,68.9,1.5\n2998, X4,2018,43990,Semi-Auto,12,Diesel,145,42.8,2.0\n2999, 3 Series,2019,24440,Semi-Auto,12,Diesel,145,64.2,2.0\n3000, 3 Series,2019,24440,Semi-Auto,12,Diesel,145,60.1,2.0\n3001, 1 Series,2019,29790,Semi-Auto,12,Petrol,145,39.8,3.0\n3002, 1 Series,2019,29880,Semi-Auto,12,Petrol,145,39.8,3.0\n3003, 5 Series,2018,30990,Semi-Auto,12,Diesel,145,49.6,2.0\n3004, 1 Series,2019,15980,Manual,8359,Diesel,145,72.4,1.5\n3005, 2 Series,2019,29975,Semi-Auto,8027,Petrol,145,38.2,3.0\n3006, 4 Series,2019,23775,Manual,8293,Diesel,145,62.8,2.0\n3007, 5 Series,2019,31775,Semi-Auto,579,Diesel,145,60.1,2.0\n3008, Z4,2019,34980,Semi-Auto,8004,Petrol,145,37.2,2.0\n3009, 5 Series,2019,26790,Semi-Auto,6110,Diesel,145,65.7,2.0\n3010, X1,2018,21980,Semi-Auto,10708,Diesel,145,60.1,2.0\n3011, 3 Series,2020,32990,Semi-Auto,1125,Diesel,145,50.4,2.0\n3012, 7 Series,2019,48995,Semi-Auto,7315,Diesel,145,42.2,3.0\n3013, 3 Series,2019,27450,Semi-Auto,6038,Petrol,145,42.2,2.0\n3014, X3,2019,33990,Semi-Auto,2538,Diesel,145,54.3,2.0\n3015, 3 Series,2019,17480,Semi-Auto,20671,Petrol,150,51.4,1.5\n3016, 3 Series,2019,17480,Semi-Auto,22539,Petrol,150,51.4,1.5\n3017, 3 Series,2019,21590,Semi-Auto,20000,Petrol,150,47.9,2.0\n3018, 3 Series,2019,21590,Semi-Auto,23000,Petrol,150,44.8,2.0\n3019, 1 Series,2020,23590,Manual,1104,Diesel,145,53.3,2.0\n3020, X1,2017,20450,Semi-Auto,25725,Diesel,145,55.4,2.0\n3021, M2,2019,44990,Semi-Auto,4358,Petrol,145,29.1,3.0\n3022, 3 Series,2019,23990,Semi-Auto,8389,Petrol,145,47.9,2.0\n3023, 3 Series,2016,13890,Semi-Auto,45252,Diesel,30,65.7,2.0\n3024, X5,2019,46990,Semi-Auto,2754,Diesel,145,37.7,3.0\n3025, 4 Series,2019,24450,Semi-Auto,10831,Diesel,145,65.7,2.0\n3026, M4,2015,27590,Manual,27489,Petrol,325,31.0,3.0\n3027, 2 Series,2014,11990,Semi-Auto,35000,Diesel,30,65.7,2.0\n3028, X3,2017,17380,Semi-Auto,64648,Diesel,145,54.3,2.0\n3029, 2 Series,2018,20380,Semi-Auto,4172,Petrol,145,47.9,2.0\n3030, 3 Series,2019,21590,Semi-Auto,26000,Petrol,150,47.9,2.0\n3031, 3 Series,2019,21590,Semi-Auto,23000,Petrol,150,44.8,2.0\n3032, 3 Series,2019,21590,Semi-Auto,23000,Petrol,150,47.9,2.0\n3033, 3 Series,2019,21590,Semi-Auto,27000,Petrol,150,47.9,2.0\n3034, 4 Series,2019,19890,Semi-Auto,22000,Petrol,150,48.7,2.0\n3035, 4 Series,2018,20590,Semi-Auto,17000,Petrol,150,48.7,2.0\n3036, 3 Series,2019,26480,Semi-Auto,6012,Diesel,150,52.3,2.0\n3037, 3 Series,2019,25900,Semi-Auto,6486,Petrol,150,42.2,2.0\n3038, X1,2013,10295,Semi-Auto,63993,Diesel,160,52.3,2.0\n3039, 4 Series,2015,15995,Automatic,47822,Diesel,30,65.7,2.0\n3040, X1,2016,17998,Semi-Auto,34813,Diesel,145,55.4,2.0\n3041, 1 Series,2017,21498,Semi-Auto,25630,Petrol,145,39.8,3.0\n3042, 6 Series,2019,35980,Semi-Auto,8004,Diesel,145,47.9,3.0\n3043, X3,2019,35980,Semi-Auto,8088,Diesel,145,54.3,2.0\n3044, 5 Series,2018,26220,Semi-Auto,19504,Diesel,145,46.3,2.0\n3045, X5,2020,59993,Semi-Auto,500,Diesel,145,37.7,3.0\n3046, 2 Series,2020,28993,Semi-Auto,500,Diesel,145,67.3,2.0\n3047, X2,2020,29993,Semi-Auto,500,Petrol,145,38.7,2.0\n3048, 1 Series,2019,20980,Manual,2985,Petrol,150,44.1,1.5\n3049, 1 Series,2019,20980,Manual,6553,Petrol,150,44.1,1.5\n3050, 2 Series,2017,12900,Manual,47301,Diesel,20,74.3,1.5\n3051, X1,2017,14600,Manual,39460,Diesel,150,68.9,2.0\n3052, X1,2017,14600,Manual,41334,Diesel,20,68.9,2.0\n3053, X3,2019,29980,Semi-Auto,6231,Diesel,145,54.3,2.0\n3054, 1 Series,2019,15940,Manual,7913,Petrol,145,53.3,1.5\n3055, 4 Series,2019,31480,Semi-Auto,7217,Diesel,145,47.9,3.0\n3056, 1 Series,2015,16491,Manual,27411,Petrol,305,35.3,3.0\n3057, X2,2019,30700,Semi-Auto,14352,Petrol,150,34.0,2.0\n3058, 3 Series,2017,20999,Semi-Auto,27500,Diesel,145,56.5,3.0\n3059, 2 Series,2020,32993,Semi-Auto,500,Diesel,145,47.1,2.0\n3060, X3,2020,39993,Semi-Auto,500,Diesel,145,54.3,2.0\n3061, X4,2020,48993,Semi-Auto,500,Petrol,145,26.9,3.0\n3062, Z4,2020,33993,Semi-Auto,603,Petrol,145,38.7,2.0\n3063, 2 Series,2019,20450,Semi-Auto,3422,Diesel,145,65.7,2.0\n3064, 3 Series,2019,22480,Manual,5567,Diesel,145,56.5,2.0\n3065, 3 Series,2019,24475,Semi-Auto,12991,Diesel,145,48.7,2.0\n3066, 7 Series,2019,51990,Semi-Auto,4279,Diesel,145,41.5,3.0\n3067, X7,2019,67990,Semi-Auto,6331,Petrol,145,24.8,3.0\n3068, 4 Series,2019,24940,Semi-Auto,112,Petrol,145,45.6,2.0\n3069, 2 Series,2019,23980,Manual,110,Diesel,145,60.1,2.0\n3070, 3 Series,2013,11430,Semi-Auto,36578,Petrol,160,44.8,2.0\n3071, 1 Series,2016,18998,Manual,13857,Petrol,260,36.2,3.0\n3072, 3 Series,2019,28998,Manual,7441,Diesel,150,54.3,2.0\n3073, 3 Series,2018,17998,Semi-Auto,54762,Petrol,150,48.7,2.0\n3074, X1,2016,19998,Semi-Auto,11927,Diesel,150,55.4,2.0\n3075, 3 Series,2019,17480,Semi-Auto,20410,Petrol,150,48.7,2.0\n3076, 4 Series,2018,17980,Semi-Auto,27120,Petrol,150,48.7,2.0\n3077, 4 Series,2017,23290,Semi-Auto,28893,Diesel,145,50.4,3.0\n3078, 5 Series,2020,36993,Semi-Auto,500,Hybrid,145,49.6,2.0\n3079, 5 Series,2016,18656,Semi-Auto,25695,Diesel,160,51.4,3.0\n3080, X5,2016,29570,Automatic,33541,Diesel,200,47.1,3.0\n3081, 3 Series,2016,20391,Semi-Auto,27547,Diesel,150,53.3,3.0\n3082, 5 Series,2017,22430,Semi-Auto,11333,Diesel,150,65.7,2.0\n3083, X1,2017,19371,Semi-Auto,21293,Diesel,150,60.1,2.0\n3084, 4 Series,2019,24390,Semi-Auto,6018,Petrol,145,45.6,2.0\n3085, 3 Series,2018,22110,Semi-Auto,26309,Diesel,145,51.4,3.0\n3086, 4 Series,2019,26190,Semi-Auto,7350,Petrol,145,48.7,2.0\n3087, 1 Series,2017,20990,Semi-Auto,17774,Petrol,200,39.8,3.0\n3088, 1 Series,2016,17890,Manual,26193,Petrol,260,36.2,3.0\n3089, 4 Series,2017,23760,Semi-Auto,17329,Diesel,160,50.4,3.0\n3090, 2 Series,2019,22600,Semi-Auto,3574,Diesel,145,48.7,2.0\n3091, 1 Series,2019,24500,Manual,4064,Diesel,145,57.7,1.5\n3092, 3 Series,2015,15541,Semi-Auto,79978,Diesel,160,51.4,3.0\n3093, 5 Series,2019,34500,Semi-Auto,1007,Hybrid,135,156.9,2.0\n3094, 1 Series,2018,15291,Semi-Auto,19062,Diesel,150,44.1,2.0\n3095, 1 Series,2016,12741,Manual,23114,Diesel,20,68.9,2.0\n3096, 1 Series,2016,14991,Semi-Auto,17236,Diesel,20,68.9,1.5\n3097, 5 Series,2019,32250,Semi-Auto,1400,Hybrid,135,156.9,2.0\n3098, 1 Series,2017,18471,Semi-Auto,8500,Petrol,150,47.9,2.0\n3099, 3 Series,2017,22290,Semi-Auto,19462,Diesel,145,56.5,3.0\n3100, X7,2019,74140,Semi-Auto,3300,Diesel,145,33.6,3.0\n3101, 2 Series,2019,18495,Semi-Auto,4568,Diesel,145,52.3,2.0\n3102, 4 Series,2017,22990,Semi-Auto,29607,Diesel,160,50.4,3.0\n3103, 1 Series,2019,26390,Semi-Auto,3667,Petrol,145,40.4,1.5\n3104, 2 Series,2019,23290,Semi-Auto,2801,Petrol,145,47.9,2.0\n3105, 4 Series,2019,30991,Semi-Auto,4762,Petrol,145,41.5,3.0\n3106, X3,2019,33980,Semi-Auto,1962,Diesel,150,54.3,2.0\n3107, 4 Series,2019,24490,Semi-Auto,7604,Diesel,150,65.7,2.0\n3108, 4 Series,2019,25490,Semi-Auto,6782,Petrol,150,48.7,2.0\n3109, 4 Series,2019,27290,Semi-Auto,4476,Diesel,145,58.9,2.0\n3110, X1,2019,30990,Semi-Auto,7250,Diesel,145,36.7,2.0\n3111, X2,2019,27990,Semi-Auto,4362,Petrol,145,39.2,2.0\n3112, 4 Series,2018,20590,Semi-Auto,30000,Petrol,150,48.7,2.0\n3113, 4 Series,2018,20590,Semi-Auto,16500,Petrol,150,48.7,2.0\n3114, 4 Series,2018,20590,Semi-Auto,17000,Petrol,150,48.7,2.0\n3115, X4,2019,37990,Semi-Auto,9168,Diesel,150,40.9,3.0\n3116, X4,2019,35990,Semi-Auto,3098,Diesel,150,42.8,2.0\n3117, i8,2018,64980,Automatic,4477,Hybrid,135,141.2,1.5\n3118, M4,2015,29490,Semi-Auto,37724,Petrol,325,32.5,3.0\n3119, 4 Series,2019,31980,Automatic,10,Petrol,145,45.6,2.0\n3120, 3 Series,2019,25980,Semi-Auto,3317,Diesel,145,52.3,2.0\n3121, X5,2019,51000,Semi-Auto,3536,Petrol,145,27.2,3.0\n3122, M4,2019,46000,Semi-Auto,1501,Petrol,145,32.5,3.0\n3123, 5 Series,2019,28790,Semi-Auto,5432,Diesel,145,60.1,2.0\n3124, 5 Series,2019,26400,Semi-Auto,4237,Petrol,145,50.4,2.0\n3125, 7 Series,2019,52490,Semi-Auto,3200,Diesel,145,44.1,3.0\n3126, 8 Series,2019,59790,Semi-Auto,1600,Petrol,145,33.2,3.0\n3127, X1,2015,17291,Semi-Auto,29135,Diesel,125,57.6,2.0\n3128, 3 Series,2015,12567,Automatic,24619,Diesel,20,74.3,2.0\n3129, 3 Series,2017,15460,Semi-Auto,24628,Petrol,145,47.9,2.0\n3130, 1 Series,2016,18951,Semi-Auto,38478,Petrol,200,39.8,3.0\n3131, 5 Series,2014,10270,Automatic,71302,Diesel,30,62.8,2.0\n3132, 3 Series,2015,9802,Manual,61887,Diesel,30,62.8,2.0\n3133, 2 Series,2018,16347,Manual,11141,Petrol,145,42.2,1.5\n3134, 3 Series,2016,17498,Semi-Auto,28897,Diesel,145,54.3,3.0\n3135, X5,2016,27980,Automatic,31664,Diesel,160,50.4,2.0\n3136, X4,2017,26491,Semi-Auto,30485,Diesel,150,47.9,3.0\n3137, 4 Series,2016,17340,Semi-Auto,33011,Diesel,30,65.7,2.0\n3138, 3 Series,2019,35230,Semi-Auto,4602,Hybrid,135,8.8,2.0\n3139, X6,2018,37980,Semi-Auto,11188,Diesel,150,40.9,3.0\n3140, X3,2019,41980,Semi-Auto,6501,Diesel,150,36.7,3.0\n3141, 3 Series,2019,29980,Semi-Auto,8127,Diesel,145,48.7,2.0\n3142, 5 Series,2019,30980,Automatic,3718,Diesel,145,62.8,2.0\n3143, X5,2019,49980,Automatic,3951,Diesel,145,37.7,3.0\n3144, X1,2019,25480,Semi-Auto,5163,Petrol,145,39.2,2.0\n3145, X2,2019,28980,Automatic,1325,Petrol,145,39.2,2.0\n3146, 5 Series,2019,30980,Semi-Auto,2420,Hybrid,135,156.9,2.0\n3147, 5 Series,2019,30980,Semi-Auto,2215,Hybrid,135,156.9,2.0\n3148, 4 Series,2016,19480,Semi-Auto,52783,Petrol,235,38.2,3.0\n3149, X1,2016,17980,Semi-Auto,28322,Diesel,125,57.6,2.0\n3150, 1 Series,2016,14990,Manual,10937,Diesel,30,65.7,2.0\n3151, X1,2017,20991,Semi-Auto,25839,Petrol,160,44.8,2.0\n3152, 1 Series,2016,19290,Semi-Auto,21132,Petrol,235,37.7,3.0\n3153, 2 Series,2016,15690,Semi-Auto,18586,Petrol,125,51.4,1.5\n3154, X3,2019,32660,Semi-Auto,6962,Diesel,145,48.7,3.0\n3155, M4,2015,29997,Semi-Auto,20100,Petrol,300,34.0,3.0\n3156, 1 Series,2019,20980,Manual,4630,Petrol,145,44.1,1.5\n3157, 2 Series,2019,21980,Automatic,6258,Hybrid,135,148.7,1.5\n3158, 1 Series,2019,17980,Semi-Auto,10672,Diesel,145,74.3,2.0\n3159, X3,2015,19980,Semi-Auto,37790,Diesel,150,54.3,2.0\n3160, 7 Series,2019,47980,Semi-Auto,12038,Diesel,150,44.1,3.0\n3161, X3,2019,32980,Semi-Auto,1961,Diesel,150,54.3,2.0\n3162, 5 Series,2019,31480,Semi-Auto,4659,Diesel,150,60.1,3.0\n3163, X1,2013,12680,Manual,32543,Petrol,200,40.9,2.0\n3164, 1 Series,2016,16480,Semi-Auto,20308,Petrol,145,47.9,1.6\n3165, X1,2019,27980,Semi-Auto,5845,Diesel,145,50.4,2.0\n3166, 3 Series,2019,29480,Manual,2802,Diesel,145,54.3,2.0\n3167, 5 Series,2017,24480,Semi-Auto,26971,Diesel,145,62.8,2.0\n3168, 2 Series,2020,20980,Manual,10,Petrol,145,52.3,1.5\n3169, 1 Series,2016,14480,Semi-Auto,37529,Diesel,20,68.9,1.5\n3170, X4,2019,36980,Semi-Auto,2740,Diesel,145,42.8,2.0\n3171, 5 Series,2019,31490,Semi-Auto,2019,Petrol,150,48.7,2.0\n3172, 3 Series,2019,27480,Semi-Auto,9155,Petrol,145,41.5,2.0\n3173, X1,2019,26490,Semi-Auto,9113,Diesel,145,50.4,2.0\n3174, 3 Series,2020,31980,Semi-Auto,10,Diesel,145,50.4,2.0\n3175, X5,2019,56980,Semi-Auto,11449,Diesel,145,33.6,3.0\n3176, M2,2019,45980,Semi-Auto,1287,Petrol,145,29.1,3.0\n3177, X2,2019,31980,Semi-Auto,1151,Diesel,145,50.4,2.0\n3178, 6 Series,2019,33980,Semi-Auto,10813,Diesel,145,53.3,3.0\n3179, 3 Series,2019,27480,Semi-Auto,6113,Petrol,145,42.2,2.0\n3180, X3,2019,36490,Automatic,5277,Diesel,145,48.7,3.0\n3181, X5,2019,47980,Automatic,8548,Diesel,145,37.7,3.0\n3182, 1 Series,2019,19480,Automatic,6993,Diesel,145,67.3,2.0\n3183, X5,2019,46980,Automatic,5073,Diesel,145,37.7,3.0\n3184, 4 Series,2019,23480,Automatic,5738,Diesel,145,65.7,2.0\n3185, X5,2019,46980,Semi-Auto,8371,Diesel,145,37.7,3.0\n3186, 1 Series,2019,20990,Automatic,7990,Diesel,145,65.7,2.0\n3187, 4 Series,2019,25990,Automatic,6519,Diesel,145,58.9,2.0\n3188, 3 Series,2016,14250,Manual,27779,Diesel,30,64.2,2.0\n3189, 3 Series,2016,17647,Automatic,20793,Diesel,145,56.5,3.0\n3190, 3 Series,2015,18907,Automatic,27649,Petrol,260,36.7,3.0\n3191, X1,2018,21947,Automatic,7283,Petrol,145,39.2,2.0\n3192, Z4,2020,32490,Semi-Auto,10,Petrol,145,37.2,2.0\n3193, X2,2020,24990,Semi-Auto,10,Diesel,145,47.9,2.0\n3194, 2 Series,2020,20980,Semi-Auto,10,Petrol,145,50.4,1.5\n3195, 2 Series,2020,20980,Semi-Auto,10,Petrol,145,50.4,1.5\n3196, 1 Series,2018,17980,Manual,8067,Petrol,145,52.3,1.5\n3197, 1 Series,2017,15490,Semi-Auto,28646,Diesel,145,68.9,2.0\n3198, 5 Series,2017,25980,Semi-Auto,15856,Petrol,200,39.2,3.0\n3199, X1,2017,20980,Semi-Auto,21330,Petrol,160,44.8,2.0\n3200, 4 Series,2015,17980,Semi-Auto,35255,Petrol,160,44.1,2.0\n3201, 1 Series,2017,18480,Manual,39201,Petrol,150,36.2,3.0\n3202, X1,2019,26480,Semi-Auto,3737,Petrol,150,48.7,2.0\n3203, 4 Series,2019,23480,Semi-Auto,7107,Petrol,150,48.7,2.0\n3204, X1,2017,20980,Semi-Auto,31630,Diesel,150,55.4,2.0\n3205, X6,2015,26980,Semi-Auto,51447,Diesel,205,47.1,3.0\n3206, 4 Series,2018,24990,Semi-Auto,16790,Diesel,150,60.1,2.0\n3207, 3 Series,2017,16690,Manual,14348,Petrol,150,48.7,2.0\n3208, 1 Series,2013,8990,Manual,37233,Petrol,150,49.6,1.6\n3209, 4 Series,2018,18797,Manual,9788,Diesel,145,62.8,2.0\n3210, 4 Series,2018,18997,Manual,8269,Diesel,145,62.8,2.0\n3211, 4 Series,2014,11870,Semi-Auto,77209,Diesel,125,60.1,2.0\n3212, 5 Series,2014,14090,Semi-Auto,62890,Diesel,160,51.4,3.0\n3213, 1 Series,2016,9891,Manual,49811,Diesel,0,83.1,1.5\n3214, 6 Series,2020,37980,Semi-Auto,11,Diesel,145,53.3,3.0\n3215, 3 Series,2019,27490,Semi-Auto,13994,Petrol,145,42.2,2.0\n3216, 3 Series,2015,15980,Semi-Auto,30569,Diesel,30,62.8,2.0\n3217, X1,2019,27980,Semi-Auto,3782,Petrol,145,48.7,2.0\n3218, X1,2016,18187,Automatic,21225,Diesel,125,57.6,2.0\n3219, X6,2019,58480,Semi-Auto,2018,Petrol,145,26.4,3.0\n3220, X5,2014,23980,Automatic,51252,Diesel,200,45.6,3.0\n3221, 6 Series,2020,34490,Semi-Auto,5,Petrol,145,42.8,2.0\n3222, 3 Series,2016,13980,Semi-Auto,40146,Petrol,145,47.9,2.0\n3223, 1 Series,2019,20980,Manual,3483,Petrol,145,44.1,1.5\n3224, 3 Series,2019,26980,Semi-Auto,5966,Diesel,145,52.3,2.0\n3225, 3 Series,2019,24480,Semi-Auto,5776,Diesel,145,55.4,2.0\n3226, X2,2019,28490,Semi-Auto,4161,Diesel,145,58.9,2.0\n3227, X1,2019,26480,Semi-Auto,2372,Petrol,150,48.7,2.0\n3228, X2,2019,27980,Semi-Auto,3690,Petrol,150,39.2,2.0\n3229, X1,2016,16150,Semi-Auto,36956,Diesel,30,65.7,2.0\n3230, 1 Series,2018,16991,Manual,27500,Diesel,150,62.8,2.0\n3231, X1,2016,14991,Manual,21242,Diesel,20,68.9,2.0\n3232, X1,2017,22491,Semi-Auto,16578,Diesel,150,57.6,2.0\n3233, 5 Series,2017,24171,Semi-Auto,10131,Diesel,125,60.1,2.0\n3234, 3 Series,2017,16891,Manual,17907,Petrol,150,43.5,2.0\n3235, 2 Series,2020,20980,Semi-Auto,9,Petrol,150,50.4,1.5\n3236, 3 Series,2020,32450,Semi-Auto,104,Petrol,150,40.4,2.0\n3237, 1 Series,2019,32990,Semi-Auto,3883,Petrol,145,34.5,2.0\n3238, 5 Series,2019,34990,Semi-Auto,3425,Diesel,145,60.1,2.0\n3239, 3 Series,2016,14920,Automatic,59695,Diesel,145,56.5,3.0\n3240, 3 Series,2016,13207,Automatic,32672,Petrol,125,51.4,1.5\n3241, 3 Series,2017,17710,Automatic,45646,Diesel,145,56.5,3.0\n3242, X1,2018,23310,Automatic,12857,Diesel,145,60.1,2.0\n3243, 5 Series,2018,25450,Automatic,19486,Hybrid,135,156.9,2.0\n3244, 4 Series,2015,16514,Semi-Auto,33802,Diesel,30,65.7,2.0\n3245, 1 Series,2016,13553,Manual,17787,Petrol,125,52.3,1.5\n3246, X4,2019,37980,Semi-Auto,1852,Diesel,145,40.4,3.0\n3247, 5 Series,2020,34840,Semi-Auto,105,Hybrid,145,44.8,2.0\n3248, X4,2019,35480,Semi-Auto,7414,Diesel,145,42.8,2.0\n3249, 5 Series,2015,18995,Semi-Auto,15804,Diesel,160,50.4,3.0\n3250, X1,2016,17195,Manual,18960,Diesel,125,60.1,2.0\n3251, 3 Series,2017,15995,Automatic,24624,Petrol,145,51.4,2.0\n3252, 3 Series,2015,16350,Semi-Auto,21000,Petrol,160,43.5,2.0\n3253, 2 Series,2017,15950,Semi-Auto,29000,Diesel,125,57.6,2.0\n3254, 3 Series,2017,15995,Semi-Auto,34700,Diesel,150,64.2,2.0\n3255, 4 Series,2016,17029,Automatic,35444,Diesel,30,65.7,2.0\n3256, 4 Series,2018,18280,Manual,17024,Petrol,145,46.3,2.0\n3257, 3 Series,2016,18080,Automatic,22186,Petrol,200,43.5,2.0\n3258, 1 Series,2017,18690,Automatic,26140,Diesel,145,61.4,2.0\n3259, X4,2019,40990,Semi-Auto,10,Diesel,145,40.9,3.0\n3260, X3,2019,34990,Automatic,10,Diesel,145,54.3,2.0\n3261, X3,2019,37990,Semi-Auto,3934,Diesel,145,54.3,2.0\n3262, 3 Series,2019,39980,Semi-Auto,3007,Petrol,150,34.9,3.0\n3263, 3 Series,2017,14990,Manual,18452,Diesel,30,67.3,2.0\n3264, 2 Series,2017,13990,Semi-Auto,18847,Petrol,150,55.4,1.5\n3265, X3,2020,42990,Semi-Auto,6235,Diesel,150,36.7,3.0\n3266, 1 Series,2020,28990,Semi-Auto,1129,Diesel,150,51.4,2.0\n3267, 5 Series,2019,26990,Semi-Auto,13929,Diesel,150,65.7,2.0\n3268, X5,2019,51990,Semi-Auto,102,Diesel,150,37.7,3.0\n3269, X5,2019,54995,Semi-Auto,102,Diesel,150,37.7,3.0\n3270, 2 Series,2020,23990,Semi-Auto,105,Diesel,145,47.1,2.0\n3271, Z4,2020,29990,Semi-Auto,11,Petrol,145,38.7,2.0\n3272, 3 Series,2020,28990,Semi-Auto,14,Diesel,145,50.4,2.0\n3273, 5 Series,2020,27980,Semi-Auto,105,Hybrid,145,52.3,2.0\n3274, 5 Series,2020,28990,Semi-Auto,103,Petrol,145,50.4,2.0\n3275, 3 Series,2018,18500,Semi-Auto,30749,Diesel,145,60.1,2.0\n3276, 1 Series,2018,14724,Manual,24676,Diesel,145,62.8,2.0\n3278, 2 Series,2014,17998,Semi-Auto,17787,Petrol,260,37.2,3.0\n3279, 3 Series,2019,29998,Semi-Auto,8421,Diesel,150,52.3,2.0\n3280, 4 Series,2019,24490,Automatic,4469,Petrol,145,48.7,2.0\n3281, 2 Series,2019,19490,Manual,5512,Petrol,145,42.8,1.5\n3282, 2 Series,2019,18480,Manual,10250,Petrol,145,42.2,1.5\n3283, 4 Series,2018,21980,Semi-Auto,10030,Diesel,145,65.7,2.0\n3284, 2 Series,2020,20980,Semi-Auto,13,Petrol,145,50.4,1.5\n3285, M4,2019,49980,Semi-Auto,934,Petrol,150,34.0,3.0\n3286, 1 Series,2016,18990,Semi-Auto,11538,Petrol,200,39.8,3.0\n3287, 3 Series,2019,24990,Manual,3271,Diesel,145,64.2,2.0\n3288, X5,2019,49990,Semi-Auto,102,Diesel,150,37.7,3.0\n3289, 2 Series,2015,15980,Semi-Auto,38403,Diesel,125,58.9,2.0\n3290, 3 Series,2020,24990,Manual,101,Diesel,150,56.5,2.0\n3291, 5 Series,2020,33850,Semi-Auto,103,Hybrid,150,44.8,2.0\n3292, 3 Series,2015,15990,Semi-Auto,46486,Petrol,150,48.7,2.0\n3293, X2,2020,34990,Semi-Auto,103,Petrol,150,34.0,2.0\n3294, Z4,2020,34990,Semi-Auto,101,Petrol,150,37.2,2.0\n3295, 4 Series,2016,15990,Semi-Auto,39024,Diesel,30,65.7,2.0\n3296, 4 Series,2018,21850,Semi-Auto,29101,Diesel,145,65.7,2.0\n3297, 1 Series,2019,21990,Manual,1834,Diesel,145,56.5,2.0\n3298, 2 Series,2017,17450,Manual,22661,Diesel,150,62.8,1.5\n3299, X3,2019,35990,Semi-Auto,21767,Petrol,150,34.5,3.0\n3300, 1 Series,2020,23990,Manual,3399,Diesel,150,53.3,2.0\n3301, 5 Series,2020,27990,Semi-Auto,105,Hybrid,145,49.6,2.0\n3302, 3 Series,2020,23990,Manual,105,Diesel,145,56.5,2.0\n3303, 4 Series,2020,24490,Semi-Auto,105,Diesel,145,65.7,2.0\n3304, 5 Series,2020,28990,Semi-Auto,103,Hybrid,145,62.8,2.0\n3305, 3 Series,2019,28750,Semi-Auto,3858,Diesel,145,52.3,2.0\n3306, 5 Series,2014,12995,Semi-Auto,38094,Diesel,30,62.8,2.0\n3307, X1,2016,14990,Manual,31915,Diesel,20,68.9,2.0\n3308, 4 Series,2015,15780,Manual,33636,Diesel,145,55.4,2.0\n3309, 5 Series,2020,26990,Semi-Auto,104,Petrol,145,50.4,2.0\n3310, 5 Series,2019,26790,Semi-Auto,9535,Diesel,145,65.7,2.0\n3311, 4 Series,2015,16980,Semi-Auto,27142,Diesel,30,65.7,2.0\n3312, 1 Series,2016,12990,Manual,37179,Diesel,30,65.7,2.0\n3313, X2,2020,25990,Semi-Auto,101,Petrol,145,40.4,2.0\n3314, 3 Series,2020,31490,Semi-Auto,105,Diesel,145,51.4,2.0\n3315, M4,2020,47950,Semi-Auto,105,Petrol,145,32.5,3.0\n3316, 1 Series,2019,23780,Semi-Auto,5831,Petrol,145,40.4,1.5\n3317, 3 Series,2020,22990,Manual,101,Diesel,145,58.9,2.0\n3318, Z4,2020,30990,Semi-Auto,105,Petrol,145,38.7,2.0\n3319, X2,2020,26450,Semi-Auto,2095,Petrol,145,40.4,2.0\n3320, 4 Series,2019,23995,Semi-Auto,2129,Petrol,145,45.6,2.0\n3321, M4,2019,42485,Semi-Auto,5486,Petrol,145,34.0,3.0\n3322, 6 Series,2016,26580,Semi-Auto,15668,Petrol,260,35.8,3.0\n3323, X5,2019,50990,Semi-Auto,4729,Diesel,145,37.7,3.0\n3324, 4 Series,2018,22440,Semi-Auto,18501,Petrol,145,48.7,2.0\n3325, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,6251,Diesel,145,62.8,2.0\n3326, 4 Series,2019,23750,Semi-Auto,2791,Petrol,145,45.6,2.0\n3327, 2 Series,2020,23990,Semi-Auto,1743,Petrol,150,50.4,1.5\n3328, X2,2020,23990,Semi-Auto,1576,Petrol,150,38.7,2.0\n3329, 3 Series,2019,27450,Manual,2039,Diesel,145,54.3,2.0\n3330, 3 Series,2019,28990,Manual,104,Diesel,145,54.3,2.0\n3331, X1,2019,27490,Manual,105,Diesel,145,40.4,2.0\n3332, Z4,2020,30990,Semi-Auto,101,Petrol,145,38.7,2.0\n3333, X4,2020,45990,Semi-Auto,7724,Diesel,145,37.2,3.0\n3334, 3 Series,2020,37990,Semi-Auto,5875,Diesel,145,45.6,3.0\n3335, X6,2020,55890,Semi-Auto,3340,Diesel,145,34.9,3.0\n3336, 4 Series,2019,24990,Semi-Auto,102,Diesel,145,65.7,2.0\n3337, 2 Series,2019,20950,Semi-Auto,11757,Petrol,145,47.9,2.0\n3338, 1 Series,2019,15990,Manual,10069,Diesel,145,72.4,1.5\n3339, X2,2018,23450,Semi-Auto,11594,Diesel,145,58.9,2.0\n3340, 5 Series,2017,22990,Semi-Auto,15985,Diesel,150,65.7,2.0\n3341, 1 Series,2017,21980,Semi-Auto,16718,Petrol,150,39.8,3.0\n3342, X3,2020,37990,Semi-Auto,6992,Diesel,150,54.3,2.0\n3343, X6,2017,32990,Semi-Auto,19311,Diesel,150,47.1,3.0\n3344, M2,2020,44995,Semi-Auto,101,Petrol,150,29.1,3.0\n3345, 3 Series,2019,24950,Automatic,1241,Diesel,145,62.8,2.0\n3346, X5,2019,44875,Automatic,11918,Diesel,145,37.7,3.0\n3347, 3 Series,2019,28950,Semi-Auto,4416,Diesel,145,52.3,2.0\n3348, 3 Series,2019,24990,Manual,4697,Diesel,145,64.2,2.0\n3349, X3,2018,29980,Semi-Auto,5458,Diesel,145,56.5,2.0\n3350, M4,2019,48940,Semi-Auto,13,Petrol,145,32.5,3.0\n3351, 8 Series,2020,59990,Semi-Auto,5490,Petrol,145,31.7,3.0\n3352, Z4,2020,33850,Semi-Auto,103,Petrol,145,37.2,2.0\n3353, X2,2020,24850,Semi-Auto,101,Diesel,145,52.3,2.0\n3354, 5 Series,2020,26990,Semi-Auto,102,Petrol,145,52.3,2.0\n3355, 5 Series,2020,29990,Semi-Auto,103,Hybrid,145,60.1,2.0\n3356, 3 Series,2019,24640,Semi-Auto,5627,Petrol,145,47.9,2.0\n3357, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,8351,Diesel,145,65.7,2.0\n3358, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,6360,Diesel,145,65.7,2.0\n3359, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,12241,Diesel,145,65.7,2.0\n3360, 4 Series,2019,24975,Semi-Auto,7670,Diesel,145,65.7,2.0\n3361, X2,2019,24890,Semi-Auto,3616,Diesel,145,61.4,2.0\n3362, X3,2016,24950,Semi-Auto,30205,Diesel,200,47.1,3.0\n3363, 5 Series,2020,38990,Semi-Auto,105,Diesel,145,53.3,3.0\n3364, X2,2019,23975,Semi-Auto,9872,Diesel,145,61.4,2.0\n3365, X6,2018,37790,Semi-Auto,16334,Diesel,145,40.9,3.0\n3366, 2 Series,2020,22990,Semi-Auto,13,Petrol,145,47.9,2.0\n3367, 4 Series,2020,25980,Semi-Auto,101,Diesel,145,65.7,2.0\n3368, X1,2019,28790,Semi-Auto,5628,Petrol,145,44.8,2.0\n3369, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,1989,Petrol,145,47.9,2.0\n3370, 5 Series,2019,26340,Semi-Auto,5441,Diesel,145,65.7,2.0\n3371, 3 Series,2019,28450,Semi-Auto,8114,Diesel,145,48.7,2.0\n3372, 5 Series,2019,26350,Semi-Auto,7460,Diesel,145,65.7,2.0\n3373, X1,2019,28790,Semi-Auto,5559,Petrol,145,44.8,2.0\n3374, 5 Series,2017,19990,Semi-Auto,36779,Diesel,145,62.8,2.0\n3375, 3 Series,2017,23990,Semi-Auto,18224,Diesel,145,53.3,3.0\n3376, X2,2019,24775,Semi-Auto,103,Petrol,145,39.2,2.0\n3377, 3 Series,2019,31450,Semi-Auto,2804,Diesel,145,52.3,2.0\n3378, 3 Series,2019,32990,Semi-Auto,4327,Diesel,145,49.6,2.0\n3379, 5 Series,2020,33990,Semi-Auto,3704,Hybrid,145,49.6,2.0\n3380, 3 Series,2020,42990,Semi-Auto,3698,Diesel,145,43.5,3.0\n3381, 4 Series,2018,21980,Semi-Auto,17503,Petrol,145,48.7,2.0\n3382, X1,2019,26950,Semi-Auto,4269,Diesel,145,60.1,2.0\n3383, 2 Series,2019,23490,Semi-Auto,19,Diesel,145,49.6,2.0\n3384, 5 Series,2019,31450,Automatic,13,Petrol,145,48.7,2.0\n3385, 5 Series,2019,33950,Automatic,12,Diesel,145,53.3,3.0\n3386, M4,2019,41945,Semi-Auto,102,Petrol,145,34.0,3.0\n3387, X5,2020,52990,Semi-Auto,5899,Diesel,145,37.7,3.0\n3388, X1,2016,17990,Semi-Auto,26656,Diesel,125,57.6,2.0\n3389, X5,2013,17990,Automatic,53102,Diesel,300,38.2,3.0\n3390, 3 Series,2019,31450,Semi-Auto,3965,Petrol,145,40.9,2.0\n3391, X3,2013,12220,Semi-Auto,73312,Diesel,160,50.4,2.0\n3392, 3 Series,2018,18998,Semi-Auto,35722,Diesel,150,62.8,2.0\n3393, 1 Series,2019,15498,Manual,9391,Petrol,145,38.7,1.5\n3394, 1 Series,2018,16998,Manual,11784,Diesel,145,49.6,2.0\n3395, 1 Series,2019,17498,Manual,11211,Diesel,150,70.6,1.5\n3396, 3 Series,2019,20147,Automatic,4393,Petrol,145,48.7,2.0\n3397, 5 Series,2015,12950,Semi-Auto,54386,Diesel,30,62.8,2.0\n3398, 3 Series,2015,15995,Automatic,33003,Diesel,145,56.5,3.0\n3399, 4 Series,2017,19300,Semi-Auto,22945,Petrol,145,48.7,2.0\n3400, 4 Series,2019,26980,Automatic,17,Diesel,145,55.4,3.0\n3401, X6,2016,29980,Automatic,38494,Diesel,200,47.1,3.0\n3402, X3,2019,30780,Automatic,4464,Diesel,145,54.3,2.0\n3403, 3 Series,2019,38980,Semi-Auto,4025,Diesel,150,43.5,3.0\n3404, Z4,2015,17990,Manual,18089,Petrol,205,41.5,2.0\n3405, 2 Series,2019,24480,Semi-Auto,8950,Diesel,145,57.7,2.0\n3406, 4 Series,2018,24980,Semi-Auto,32785,Petrol,145,41.5,3.0\n3407, X1,2019,27890,Semi-Auto,4884,Petrol,145,44.8,2.0\n3408, X1,2019,27890,Semi-Auto,5490,Petrol,145,44.8,2.0\n3409, X5,2019,56980,Semi-Auto,9192,Diesel,145,33.6,3.0\n3410, 1 Series,2014,13990,Semi-Auto,20402,Diesel,30,64.2,2.0\n3411, X5,2017,32990,Automatic,31500,Diesel,145,47.1,3.0\n3412, 6 Series,2020,34490,Semi-Auto,6,Petrol,145,42.8,2.0\n3413, 3 Series,2019,26980,Semi-Auto,10405,Diesel,150,52.3,2.0\n3414, 8 Series,2020,56990,Semi-Auto,3242,Petrol,150,33.6,3.0\n3415, X3,2019,40990,Semi-Auto,9330,Diesel,150,36.7,3.0\n3416, X4,2019,36980,Semi-Auto,2294,Diesel,150,40.9,3.0\n3417, 4 Series,2019,30980,Semi-Auto,8215,Diesel,150,50.4,3.0\n3418, 4 Series,2019,30490,Semi-Auto,4984,Diesel,150,49.6,3.0\n3419, 4 Series,2019,23490,Semi-Auto,7041,Diesel,150,60.1,2.0\n3420, X3,2019,34980,Semi-Auto,5253,Diesel,150,54.3,2.0\n3421, X2,2019,28780,Semi-Auto,5321,Diesel,150,50.4,2.0\n3422, 1 Series,2018,23990,Semi-Auto,4664,Petrol,150,39.8,3.0\n3423, X4,2019,36490,Semi-Auto,8432,Diesel,150,42.8,2.0\n3424, 1 Series,2019,19980,Manual,15,Diesel,145,72.4,1.5\n3425, 1 Series,2019,20980,Manual,15,Diesel,145,68.9,2.0\n3426, 2 Series,2019,24490,Semi-Auto,9531,Diesel,150,64.2,2.0\n3427, 4 Series,2019,24490,Semi-Auto,4954,Diesel,150,65.7,2.0\n3428, 4 Series,2019,28980,Semi-Auto,3169,Diesel,150,53.3,3.0\n3429, 3 Series,2019,31990,Semi-Auto,6313,Petrol,150,41.5,2.0\n3430, 4 Series,2019,25590,Semi-Auto,8268,Diesel,150,60.1,2.0\n3431, X1,2019,25990,Semi-Auto,7164,Diesel,150,60.1,2.0\n3432, X1,2019,26480,Semi-Auto,9385,Petrol,145,48.7,2.0\n3433, X1,2019,26490,Semi-Auto,8785,Diesel,145,50.4,2.0\n3434, X5,2019,48990,Semi-Auto,6046,Petrol,145,27.2,3.0\n3435, M4,2019,41490,Automatic,123,Petrol,145,34.0,3.0\n3436, 2 Series,2019,22980,Automatic,15,Petrol,145,53.3,1.5\n3437, 4 Series,2019,24980,Semi-Auto,1652,Diesel,145,65.7,2.0\n3438, M4,2015,29990,Semi-Auto,26637,Petrol,300,34.0,3.0\n3439, 5 Series,2019,32980,Automatic,9509,Diesel,145,53.3,3.0\n3440, 3 Series,2019,37890,Semi-Auto,4713,Petrol,145,34.9,3.0\n3441, X2,2020,26980,Semi-Auto,2501,Petrol,150,38.7,2.0\n3442, X3,2019,34980,Semi-Auto,5014,Diesel,150,54.3,2.0\n3443, 1 Series,2019,24480,Semi-Auto,8026,Diesel,145,53.3,2.0\n3444, 5 Series,2016,15990,Semi-Auto,31200,Diesel,20,68.9,2.0\n3445, X1,2019,27990,Semi-Auto,4292,Petrol,145,48.7,2.0\n3446, 5 Series,2015,15990,Semi-Auto,29952,Diesel,30,62.8,2.0\n3447, X3,2019,33980,Semi-Auto,5427,Diesel,145,54.3,2.0\n3448, X2,2020,25980,Semi-Auto,23,Diesel,145,61.4,2.0\n3449, Z4,2020,29490,Semi-Auto,13,Petrol,145,38.7,2.0\n3450, 1 Series,2014,12490,Semi-Auto,9024,Petrol,125,50.4,1.6\n3451, X1,2016,20490,Automatic,30715,Diesel,125,57.6,2.0\n3452, X5,2019,45980,Semi-Auto,9617,Diesel,145,37.7,3.0\n3453, 5 Series,2018,23290,Semi-Auto,26715,Diesel,150,68.9,2.0\n3454, 1 Series,2017,21980,Semi-Auto,24965,Petrol,150,39.8,3.0\n3455, 4 Series,2019,23480,Semi-Auto,18980,Diesel,150,58.9,2.0\n3456, 3 Series,2017,23990,Semi-Auto,40010,Diesel,150,49.6,3.0\n3457, X3,2019,40980,Semi-Auto,3082,Diesel,150,36.7,3.0\n3458, 1 Series,2019,29490,Semi-Auto,3069,Petrol,150,34.5,2.0\n3459, 1 Series,2016,16490,Semi-Auto,27402,Petrol,150,47.9,2.0\n3460, 3 Series,2019,38480,Automatic,4816,Diesel,145,43.5,3.0\n3461, 8 Series,2019,58990,Automatic,3948,Petrol,145,33.2,3.0\n3462, X2,2019,26980,Semi-Auto,4484,Petrol,145,39.2,2.0\n3463, X2,2019,28990,Semi-Auto,2714,Petrol,145,39.2,2.0\n3464, 3 Series,2019,31980,Automatic,123,Petrol,145,41.5,2.0\n3465, 2 Series,2019,30480,Automatic,123,Petrol,145,38.2,3.0\n3466, 4 Series,2016,23480,Automatic,27214,Petrol,200,41.5,3.0\n3467, 1 Series,2019,18940,Semi-Auto,7632,Diesel,145,68.9,1.5\n3468, 4 Series,2019,23490,Semi-Auto,6567,Petrol,145,48.7,2.0\n3469, 3 Series,2019,25480,Semi-Auto,9309,Diesel,145,57.7,2.0\n3470, 3 Series,2017,15490,Manual,22723,Petrol,150,48.7,2.0\n3471, 1 Series,2019,18980,Manual,8328,Diesel,145,65.7,2.0\n3472, 1 Series,2019,27480,Semi-Auto,1178,Diesel,145,51.4,2.0\n3473, 3 Series,2019,25900,Semi-Auto,8010,Petrol,145,45.6,2.0\n3474, X1,2019,27780,Semi-Auto,5490,Petrol,145,38.7,2.0\n3475, 2 Series,2019,22990,Automatic,8452,Diesel,145,61.4,2.0\n3476, 2 Series,2019,20490,Semi-Auto,8171,Diesel,145,51.4,2.0\n3477, 2 Series,2019,20690,Semi-Auto,8841,Diesel,145,51.4,2.0\n3478, 2 Series,2019,20490,Semi-Auto,3578,Diesel,145,51.4,2.0\n3479, 3 Series,2019,24990,Semi-Auto,4990,Diesel,145,62.8,2.0\n3480, 2 Series,2019,19780,Semi-Auto,12320,Petrol,145,40.9,1.5\n3481, 2 Series,2019,19990,Semi-Auto,7891,Diesel,145,65.7,2.0\n3482, 2 Series,2019,23490,Automatic,7561,Petrol,145,47.9,2.0\n3483, X1,2019,29980,Automatic,11919,Diesel,145,60.1,2.0\n3484, 1 Series,2019,18480,Manual,10302,Diesel,145,70.6,1.5\n3485, 1 Series,2019,20980,Manual,6215,Petrol,145,44.1,1.5\n3486, 2 Series,2020,20980,Semi-Auto,11,Petrol,145,50.4,1.5\n3487, 1 Series,2019,19980,Semi-Auto,12166,Diesel,145,67.3,2.0\n3488, 3 Series,2017,18490,Semi-Auto,32500,Diesel,150,64.2,2.0\n3489, 3 Series,2016,18490,Semi-Auto,15634,Diesel,125,57.6,2.0\n3490, 2 Series,2018,18480,Manual,3580,Petrol,145,52.3,1.5\n3491, 5 Series,2019,30980,Semi-Auto,4003,Diesel,145,55.4,2.0\n3492, 4 Series,2016,18990,Automatic,17944,Diesel,30,65.7,2.0\n3493, 4 Series,2018,18990,Automatic,28970,Petrol,145,45.6,2.0\n3494, 5 Series,2017,22998,Automatic,14459,Diesel,145,65.7,2.0\n3495, 1 Series,2019,15980,Manual,4968,Petrol,145,53.3,1.5\n3496, 3 Series,2019,26980,Semi-Auto,6506,Diesel,145,52.3,2.0\n3497, X5,2019,72990,Semi-Auto,4799,Hybrid,140,188.3,3.0\n3498, X5,2014,26990,Automatic,37563,Diesel,205,47.1,3.0\n3499, 6 Series,2015,20490,Semi-Auto,46659,Diesel,160,49.6,3.0\n3500, 5 Series,2017,24470,Semi-Auto,15335,Diesel,145,65.7,2.0\n3501, X3,2019,30190,Semi-Auto,20792,Petrol,145,30.4,2.0\n3502, 2 Series,2016,20701,Semi-Auto,27749,Petrol,200,39.8,3.0\n3503, 3 Series,2018,19998,Semi-Auto,59348,Diesel,150,57.6,2.0\n3504, 1 Series,2017,20998,Semi-Auto,15010,Petrol,145,39.8,3.0\n3505, 1 Series,2017,19845,Semi-Auto,20000,Petrol,205,39.8,3.0\n3506, X1,2016,19499,Automatic,12389,Diesel,125,57.6,2.0\n3507, X2,2019,31800,Semi-Auto,2188,Petrol,150,34.9,2.0\n3508, X1,2017,23680,Semi-Auto,6147,Diesel,145,60.1,2.0\n3509, 5 Series,2019,26800,Semi-Auto,3979,Diesel,145,65.7,2.0\n3510, X1,2019,25990,Semi-Auto,4357,Diesel,145,60.1,2.0\n3511, 8 Series,2019,58940,Semi-Auto,1135,Diesel,145,40.4,3.0\n3512, 1 Series,2016,11985,Manual,22054,Diesel,20,72.4,1.5\n3513, X5,2016,27785,Automatic,49092,Diesel,200,47.1,3.0\n3514, 5 Series,2016,20390,Semi-Auto,11454,Diesel,160,51.4,3.0\n3515, 4 Series,2018,21415,Semi-Auto,14299,Petrol,145,48.7,2.0\n3516, 1 Series,2016,14270,Manual,40358,Diesel,30,65.7,2.0\n3517, X3,2019,31190,Semi-Auto,14594,Petrol,145,30.4,2.0\n3518, X1,2019,26690,Semi-Auto,8140,Petrol,145,35.3,2.0\n3519, 3 Series,2019,37980,Semi-Auto,2459,Petrol,145,34.9,3.0\n3520, 3 Series,2019,26480,Manual,2236,Diesel,145,54.3,2.0\n3521, 2 Series,2019,20980,Semi-Auto,6235,Petrol,145,50.4,1.5\n3522, 7 Series,2019,52700,Semi-Auto,706,Diesel,145,44.1,3.0\n3523, 1 Series,2019,24490,Manual,7645,Petrol,145,41.5,1.5\n3524, 1 Series,2019,21990,Manual,7734,Petrol,145,41.5,1.5\n3525, 2 Series,2019,17990,Semi-Auto,9401,Diesel,145,56.5,1.5\n3526, X2,2019,24790,Semi-Auto,10058,Diesel,145,52.3,2.0\n3527, 2 Series,2020,34975,Semi-Auto,5,Diesel,145,48.7,2.0\n3528, 3 Series,2019,27480,Semi-Auto,3910,Petrol,145,42.2,2.0\n3529, 3 Series,2019,25900,Semi-Auto,6930,Petrol,145,42.2,2.0\n3530, 4 Series,2019,21970,Automatic,9846,Diesel,145,65.7,2.0\n3531, 3 Series,2019,28480,Automatic,6178,Petrol,145,41.5,2.0\n3532, 1 Series,2019,19490,Manual,7990,Diesel,145,65.7,2.0\n3533, 3 Series,2017,18980,Semi-Auto,26284,Diesel,145,62.8,2.0\n3534, X2,2019,23980,Automatic,6351,Diesel,145,61.4,2.0\n3535, 3 Series,2019,26495,Semi-Auto,10922,Petrol,145,41.5,2.0\n3536, 1 Series,2015,13440,Semi-Auto,66471,Petrol,145,47.9,1.6\n3537, 2 Series,2017,19980,Automatic,25154,Petrol,200,39.8,3.0\n3538, 3 Series,2019,26480,Semi-Auto,5983,Petrol,145,47.9,2.0\n3539, X4,2019,41980,Automatic,5769,Diesel,145,37.2,3.0\n3540, 3 Series,2019,21220,Semi-Auto,19494,Petrol,145,48.7,2.0\n3541, X6,2019,61895,Semi-Auto,1629,Diesel,145,34.9,3.0\n3542, X2,2020,40195,Semi-Auto,103,Petrol,145,34.0,2.0\n3543, 3 Series,2020,45000,Semi-Auto,2500,Petrol,145,33.6,3.0\n3544, X5,2019,61083,Semi-Auto,2151,Diesel,145,33.6,3.0\n3545, X7,2019,65000,Semi-Auto,3670,Diesel,145,33.6,3.0\n3546, 5 Series,2019,28000,Semi-Auto,3102,Petrol,145,50.4,2.0\n3547, M4,2016,30990,Semi-Auto,27523,Petrol,300,34.0,3.0\n3548, X1,2017,22310,Semi-Auto,17905,Diesel,145,57.6,2.0\n3549, 2 Series,2017,16490,Semi-Auto,7910,Petrol,145,53.3,1.5\n3550, 3 Series,2019,26480,Semi-Auto,4117,Petrol,145,47.9,2.0\n3551, 1 Series,2019,19980,Manual,2568,Petrol,145,52.3,1.5\n3552, X1,2019,25890,Semi-Auto,5385,Petrol,145,35.3,2.0\n3553, X2,2019,27980,Semi-Auto,2055,Petrol,145,39.2,2.0\n3554, 2 Series,2016,19780,Semi-Auto,14041,Petrol,160,45.6,2.0\n3555, X2,2019,21480,Automatic,7141,Petrol,145,40.4,2.0\n3556, 3 Series,2019,37980,Semi-Auto,4873,Petrol,145,34.9,3.0\n3557, 1 Series,2016,13900,Manual,21291,Diesel,30,65.7,2.0\n3558, 1 Series,2017,15995,Semi-Auto,19000,Diesel,20,68.9,1.5\n3559, X3,2016,21550,Semi-Auto,42255,Diesel,200,47.9,3.0\n3560, 4 Series,2017,19997,Semi-Auto,15333,Petrol,160,45.6,2.0\n3561, 1 Series,2017,22490,Semi-Auto,15985,Petrol,145,39.8,3.0\n3562, 4 Series,2019,22990,Semi-Auto,9420,Petrol,145,48.7,2.0\n3563, 5 Series,2017,23490,Semi-Auto,24927,Diesel,145,53.3,3.0\n3564, X3,2016,20695,Semi-Auto,44414,Diesel,145,54.3,2.0\n3565, 4 Series,2016,24490,Semi-Auto,8814,Diesel,160,50.4,3.0\n3566, 1 Series,2014,10995,Semi-Auto,75500,Petrol,160,44.8,2.0\n3567, 2 Series,2016,13995,Manual,37648,Diesel,30,64.2,2.0\n3568, 3 Series,2016,12995,Manual,41500,Petrol,145,48.7,2.0\n3569, 4 Series,2016,15495,Manual,36800,Petrol,160,46.3,2.0\n3570, 1 Series,2016,9895,Manual,61800,Diesel,20,72.4,1.5\n3571, 3 Series,2016,11590,Automatic,86500,Diesel,20,70.6,2.0\n3572, 1 Series,2013,6395,Manual,93000,Diesel,0,74.3,1.6\n3573, 2 Series,2019,20975,Semi-Auto,5466,Petrol,145,39.2,1.5\n3574, 1 Series,2017,15298,Manual,23205,Diesel,30,65.7,2.0\n3575, 3 Series,2016,15998,Semi-Auto,46649,Hybrid,0,134.5,2.0\n3576, 2 Series,2016,10170,Manual,32015,Diesel,20,74.3,1.5\n3577, M4,2017,34890,Semi-Auto,32329,Petrol,145,34.0,3.0\n3578, 2 Series,2016,14220,Semi-Auto,3866,Diesel,20,72.4,1.5\n3579, 1 Series,2015,13491,Semi-Auto,38436,Diesel,125,60.1,2.0\n3580, 3 Series,2015,10490,Manual,77963,Diesel,30,65.7,2.0\n3581, 3 Series,2014,12681,Semi-Auto,54931,Diesel,125,60.1,2.0\n3582, 1 Series,2013,10391,Manual,31144,Petrol,150,50.4,1.6\n3583, 5 Series,2017,23495,Semi-Auto,8213,Diesel,150,62.8,2.0\n3584, 1 Series,2016,16990,Manual,24618,Petrol,300,35.3,3.0\n3585, X3,2016,20850,Automatic,44950,Diesel,200,47.1,3.0\n3586, 1 Series,2015,17271,Semi-Auto,37873,Petrol,235,37.7,3.0\n3587, 3 Series,2013,11280,Semi-Auto,29496,Petrol,200,43.5,2.0\n3588, 1 Series,2014,9037,Manual,40175,Diesel,30,65.7,2.0\n3589, X1,2013,9470,Manual,40812,Diesel,160,51.4,2.0\n3590, 2 Series,2019,24450,Manual,1391,Diesel,145,60.1,2.0\n3591, 4 Series,2019,28980,Automatic,5685,Diesel,145,52.3,3.0\n3592, X3,2016,20490,Semi-Auto,34306,Diesel,145,54.3,2.0\n3593, 5 Series,2018,24995,Semi-Auto,5823,Diesel,145,49.6,2.0\n3594, 2 Series,2016,14990,Manual,24488,Petrol,125,53.3,1.5\n3595, 2 Series,2017,23490,Semi-Auto,7918,Petrol,145,39.8,3.0\n3596, 1 Series,2017,13659,Manual,30641,Diesel,20,70.6,1.5\n3597, 4 Series,2016,17495,Automatic,20685,Diesel,30,65.7,2.0\n3598, 4 Series,2016,16591,Semi-Auto,46500,Diesel,160,52.3,3.0\n3599, 2 Series,2015,8691,Manual,70067,Diesel,20,68.9,2.0\n3600, 6 Series,2013,16640,Semi-Auto,54483,Diesel,160,51.4,3.0\n3601, 5 Series,2016,15230,Automatic,59058,Diesel,160,51.4,3.0\n3602, X1,2016,15037,Manual,29890,Diesel,125,60.1,2.0\n3603, 3 Series,2018,18250,Semi-Auto,26173,Diesel,145,60.1,2.0\n3604, 3 Series,2016,12900,Automatic,42666,Diesel,0,74.3,2.0\n3605, 2 Series,2020,24980,Manual,25,Petrol,145,52.3,1.5\n3606, 2 Series,2020,24290,Manual,103,Petrol,145,52.3,1.5\n3607, 3 Series,2019,29950,Semi-Auto,104,Diesel,145,52.3,2.0\n3608, 2 Series,2019,21980,Automatic,3935,Diesel,145,68.9,2.0\n3609, 2 Series,2019,22990,Automatic,2766,Petrol,145,50.4,2.0\n3610, X1,2019,23975,Manual,6907,Diesel,145,68.9,2.0\n3611, X1,2019,27480,Automatic,5241,Diesel,145,50.4,2.0\n3612, 2 Series,2019,21975,Manual,3513,Petrol,145,52.3,1.5\n3613, 3 Series,2015,8697,Manual,73785,Diesel,30,61.4,2.0\n3614, 3 Series,2015,13995,Semi-Auto,37798,Diesel,30,64.2,2.0\n3615, 1 Series,2016,18750,Semi-Auto,21105,Petrol,235,37.7,3.0\n3616, 1 Series,2018,16695,Manual,7948,Diesel,145,65.7,2.0\n3617, X3,2016,20090,Semi-Auto,45734,Diesel,145,54.3,2.0\n3618, 3 Series,2016,13990,Manual,37550,Diesel,30,62.8,2.0\n3619, 1 Series,2016,14490,Manual,25863,Petrol,125,52.3,1.5\n3620, 1 Series,2017,15990,Manual,30800,Diesel,145,62.8,2.0\n3621, X5,2015,26895,Automatic,35228,Diesel,160,50.4,2.0\n3622, 4 Series,2019,23591,Semi-Auto,6100,Petrol,145,45.6,2.0\n3623, 3 Series,2016,17391,Semi-Auto,54584,Diesel,160,51.4,3.0\n3624, 3 Series,2019,23895,Semi-Auto,38231,Diesel,145,52.3,2.0\n3625, 3 Series,2019,24895,Semi-Auto,21656,Diesel,145,52.3,2.0\n3626, 4 Series,2018,21895,Semi-Auto,34384,Diesel,145,55.4,3.0\n3627, 2 Series,2017,17895,Semi-Auto,15500,Petrol,150,48.7,2.0\n3629, 3 Series,2015,18980,Semi-Auto,26762,Diesel,165,51.4,3.0\n3630, 3 Series,2020,26480,Semi-Auto,13,Petrol,150,42.2,2.0\n3631, 3 Series,2018,18980,Semi-Auto,1600,Petrol,150,51.4,2.0\n3632, 2 Series,2018,25295,Semi-Auto,9500,Petrol,145,39.8,3.0\n3633, 2 Series,2020,20980,Semi-Auto,10,Petrol,145,50.4,1.5\n3634, 5 Series,2019,28990,Semi-Auto,5000,Petrol,145,48.7,2.0\n3635, X5,2013,20140,Automatic,63583,Diesel,200,45.6,3.0\n3636, X1,2018,22397,Semi-Auto,2570,Petrol,145,37.7,2.0\n3637, X1,2016,17261,Manual,29863,Diesel,125,58.9,2.0\n3639, 3 Series,2019,26922,Semi-Auto,3853,Petrol,145,41.5,2.0\n3640, 3 Series,2016,14761,Automatic,14209,Diesel,0,74.3,2.0\n3641, 5 Series,2016,14595,Semi-Auto,41695,Diesel,30,62.8,2.0\n3642, 3 Series,2019,24895,Semi-Auto,21730,Diesel,145,52.3,2.0\n3643, 3 Series,2017,11998,Manual,70067,Diesel,145,68.9,2.0\n3644, 3 Series,2017,21298,Semi-Auto,25533,Petrol,145,48.7,2.0\n3645, 2 Series,2016,13998,Manual,16260,Diesel,20,68.9,1.5\n3646, 1 Series,2017,21498,Semi-Auto,26072,Petrol,200,39.8,3.0\n3647, 4 Series,2019,21998,Semi-Auto,15856,Diesel,145,65.7,2.0\n3648, 4 Series,2018,20498,Semi-Auto,22866,Petrol,145,48.7,2.0\n3649, 2 Series,2015,17498,Semi-Auto,41896,Petrol,260,37.2,3.0\n3650, 1 Series,2014,10998,Manual,61500,Diesel,30,62.8,2.0\n3651, 2 Series,2018,17990,Semi-Auto,10600,Petrol,150,38.2,2.0\n3652, 5 Series,2019,23990,Semi-Auto,9165,Petrol,145,50.4,2.0\n3653, 2 Series,2017,16999,Semi-Auto,29000,Diesel,145,60.1,2.0\n3654, X1,2017,18198,Semi-Auto,23380,Diesel,125,60.1,2.0\n3655, M4,2020,59995,Semi-Auto,5,Petrol,145,34.0,3.0\n3656, 3 Series,2020,36995,Manual,103,Diesel,145,54.3,2.0\n3657, i8,2017,52495,Automatic,17580,Hybrid,0,134.5,1.5\n3658, 5 Series,2019,30490,Semi-Auto,4754,Hybrid,140,156.9,2.0\n3659, X6,2016,29480,Semi-Auto,24864,Diesel,205,47.1,3.0\n3660, 1 Series,2019,16490,Manual,9010,Diesel,150,72.4,1.5\n3661, X2,2019,24990,Manual,6764,Diesel,150,48.7,2.0\n3662, 3 Series,2019,25780,Semi-Auto,68945,Petrol,150,45.6,2.0\n3663, 4 Series,2017,18850,Automatic,26498,Diesel,145,65.7,2.0\n3664, Z4,2013,13640,Semi-Auto,26356,Petrol,200,41.5,2.0\n3665, 1 Series,2016,11991,Manual,22842,Diesel,20,68.9,2.0\n3666, 2 Series,2019,20980,Manual,101,Petrol,145,52.3,1.5\n3667, 2 Series,2019,20980,Manual,101,Petrol,145,52.3,1.5\n3668, 4 Series,2019,30980,Automatic,500,Petrol,145,41.5,3.0\n3669, 4 Series,2019,35980,Automatic,101,Diesel,145,50.4,3.0\n3670, 1 Series,2017,14397,Manual,9243,Petrol,145,52.3,1.5\n3671, 1 Series,2017,13040,Manual,20506,Diesel,145,68.9,2.0\n3672, 1 Series,2019,19995,Semi-Auto,4371,Diesel,150,67.3,2.0\n3673, 2 Series,2019,24495,Manual,7107,Diesel,150,60.1,2.0\n3674, 1 Series,2017,14495,Semi-Auto,20031,Petrol,30,58.9,1.5\n3675, X3,2019,30395,Semi-Auto,13563,Petrol,145,30.4,2.0\n3676, 4 Series,2019,32790,Semi-Auto,8464,Diesel,145,50.4,3.0\n3677, 4 Series,2019,29990,Semi-Auto,5496,Petrol,145,45.6,2.0\n3678, X1,2019,26000,Semi-Auto,3085,Petrol,145,40.9,1.5\n3679, X5,2019,48940,Semi-Auto,4544,Diesel,145,37.7,3.0\n3680, 4 Series,2016,18584,Semi-Auto,30158,Diesel,125,60.1,2.0\n3681, X7,2019,74980,Automatic,7901,Diesel,145,31.4,3.0\n3682, 5 Series,2017,28980,Semi-Auto,26478,Petrol,145,39.2,3.0\n3683, 3 Series,2019,30980,Semi-Auto,1500,Petrol,145,40.9,2.0\n3684, 2 Series,2019,19980,Manual,102,Petrol,145,52.3,1.5\n3685, X2,2019,25980,Automatic,5062,Diesel,145,61.4,2.0\n3686, X2,2019,24480,Semi-Auto,2772,Petrol,145,38.7,2.0\n3687, 1 Series,2017,21980,Semi-Auto,12869,Petrol,145,39.8,3.0\n3688, 1 Series,2019,20780,Automatic,8245,Diesel,145,65.7,2.0\n3689, 4 Series,2019,31495,Semi-Auto,4919,Diesel,150,51.4,3.0\n3690, 3 Series,2019,28295,Manual,2179,Diesel,150,54.3,2.0\n3691, 3 Series,2019,27975,Manual,3367,Diesel,150,54.3,2.0\n3692, 2 Series,2019,23995,Semi-Auto,2279,Diesel,150,65.7,2.0\n3693, 1 Series,2017,18995,Semi-Auto,17108,Diesel,145,61.4,2.0\n3694, 4 Series,2020,25993,Semi-Auto,1705,Diesel,145,65.7,2.0\n3695, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3696, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3697, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3698, 3 Series,2019,31980,Automatic,4084,Diesel,145,49.6,2.0\n3699, M4,2019,43480,Semi-Auto,152,Petrol,145,34.0,3.0\n3700, M2,2019,43480,Automatic,2689,Petrol,145,29.1,3.0\n3701, 3 Series,2019,32980,Automatic,1000,Diesel,145,47.9,3.0\n3702, X3,2019,40980,Automatic,7439,Diesel,145,36.7,3.0\n3703, 3 Series,2019,25480,Automatic,4080,Petrol,145,43.5,2.0\n3704, 1 Series,2019,23980,Manual,2672,Petrol,145,41.5,1.5\n3705, 3 Series,2019,28980,Semi-Auto,6093,Diesel,150,48.7,2.0\n3706, 5 Series,2019,27980,Semi-Auto,5502,Diesel,150,62.8,2.0\n3707, X3,2019,33980,Semi-Auto,6779,Diesel,150,54.3,2.0\n3708, 3 Series,2019,25980,Semi-Auto,6382,Petrol,150,42.2,2.0\n3709, 2 Series,2019,19980,Semi-Auto,8406,Petrol,150,40.9,1.5\n3710, 3 Series,2019,24980,Semi-Auto,9122,Petrol,150,42.2,2.0\n3711, 5 Series,2019,25980,Semi-Auto,5951,Petrol,150,50.4,2.0\n3712, 3 Series,2019,24480,Semi-Auto,14444,Petrol,145,47.9,2.0\n3713, 1 Series,2019,21480,Semi-Auto,8364,Petrol,145,47.9,2.0\n3714, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3715, 3 Series,2017,16980,Semi-Auto,39462,Hybrid,0,148.7,2.0\n3716, 2 Series,2018,19980,Semi-Auto,28000,Petrol,145,47.9,2.0\n3717, 4 Series,2016,18980,Manual,29614,Diesel,125,57.6,2.0\n3718, 3 Series,2017,22980,Semi-Auto,12600,Diesel,160,51.4,3.0\n3719, 6 Series,2015,19980,Semi-Auto,65185,Diesel,160,49.6,3.0\n3720, 5 Series,2018,23980,Semi-Auto,24866,Diesel,145,49.6,2.0\n3721, 3 Series,2019,30980,Automatic,1000,Diesel,145,50.4,2.0\n3722, 5 Series,2019,33500,Semi-Auto,3215,Diesel,145,60.1,2.0\n3723, 5 Series,2019,29480,Semi-Auto,1500,Petrol,145,50.4,2.0\n3724, 2 Series,2019,21980,Manual,101,Petrol,145,52.3,1.5\n3725, Z4,2019,29980,Semi-Auto,1817,Petrol,145,38.7,2.0\n3726, 2 Series,2019,19480,Manual,152,Petrol,145,42.8,1.5\n3727, 5 Series,2019,36980,Automatic,3622,Diesel,145,53.3,3.0\n3728, 4 Series,2019,26480,Automatic,3146,Diesel,145,58.9,2.0\n3729, 2 Series,2019,21980,Automatic,4481,Diesel,145,67.3,2.0\n3730, 4 Series,2019,24480,Automatic,4429,Diesel,145,65.7,2.0\n3731, 3 Series,2019,25980,Semi-Auto,5084,Diesel,150,52.3,2.0\n3732, X4,2018,25980,Semi-Auto,21694,Diesel,150,54.3,2.0\n3733, X3,2019,31980,Semi-Auto,9305,Diesel,150,54.3,2.0\n3734, X5,2019,51980,Semi-Auto,4484,Diesel,150,33.6,3.0\n3735, 3 Series,2019,25980,Semi-Auto,9666,Diesel,150,52.3,2.0\n3736, 3 Series,2019,26480,Semi-Auto,6018,Diesel,150,52.3,2.0\n3737, 1 Series,2019,22980,Semi-Auto,7729,Petrol,150,40.4,1.5\n3738, 5 Series,2018,27980,Semi-Auto,5100,Diesel,150,46.3,2.0\n3739, 2 Series,2019,20980,Semi-Auto,7532,Petrol,145,50.4,2.0\n3740, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,13844,Petrol,145,50.4,2.0\n3741, 3 Series,2019,22980,Semi-Auto,11571,Diesel,145,54.3,2.0\n3742, X3,2019,31980,Semi-Auto,4609,Diesel,145,54.3,2.0\n3743, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3744, 3 Series,2018,18989,Automatic,23850,Diesel,145,60.1,2.0\n3745, 4 Series,2017,20489,Automatic,14393,Petrol,145,48.7,2.0\n3746, 3 Series,2018,17995,Semi-Auto,15588,Petrol,145,48.7,2.0\n3747, 4 Series,2016,17600,Automatic,20444,Diesel,30,65.7,2.0\n3748, 3 Series,2017,18730,Semi-Auto,23618,Diesel,145,62.8,2.0\n3749, 2 Series,2019,22480,Automatic,7107,Diesel,145,49.6,2.0\n3750, 2 Series,2019,21980,Automatic,7995,Diesel,145,65.7,2.0\n3751, X5,2019,47980,Semi-Auto,11813,Diesel,145,37.7,3.0\n3752, 1 Series,2019,18480,Automatic,10164,Diesel,145,68.9,1.5\n3753, 3 Series,2019,20980,Semi-Auto,18000,Diesel,150,64.2,2.0\n3754, 1 Series,2017,13980,Manual,38120,Diesel,30,65.7,2.0\n3755, 1 Series,2018,23980,Semi-Auto,10812,Petrol,150,32.5,3.0\n3756, 1 Series,2016,14980,Semi-Auto,28000,Diesel,20,68.9,1.5\n3757, X1,2014,9530,Manual,47262,Diesel,165,51.4,2.0\n3758, X1,2016,22260,Semi-Auto,4622,Petrol,165,44.8,2.0\n3759, 2 Series,2015,10982,Manual,70000,Petrol,125,53.3,1.5\n3760, 5 Series,2019,26400,Semi-Auto,3457,Petrol,145,50.4,2.0\n3761, X1,2019,24490,Manual,3728,Petrol,145,51.4,1.5\n3762, 1 Series,2018,13999,Manual,22492,Petrol,145,53.3,1.5\n3763, 3 Series,2016,11995,Semi-Auto,70486,Diesel,20,74.3,2.0\n3764, X4,2017,24500,Semi-Auto,22768,Diesel,145,54.3,2.0\n3765, 3 Series,2015,12950,Manual,52338,Diesel,30,64.2,2.0\n3766, 3 Series,2017,19495,Semi-Auto,17735,Petrol,150,48.7,2.0\n3767, 1 Series,2019,17797,Manual,12266,Diesel,150,65.7,2.0\n3768, 3 Series,2018,18991,Semi-Auto,21941,Diesel,150,64.2,2.0\n3769, 3 Series,2016,14795,Automatic,42229,Diesel,20,74.3,2.0\n3770, 3 Series,2017,13495,Semi-Auto,44247,Diesel,145,67.3,2.0\n3771, X1,2018,20980,Semi-Auto,29757,Diesel,150,60.1,2.0\n3772, 3 Series,2018,24980,Semi-Auto,6900,Diesel,150,51.4,3.0\n3773, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,8000,Diesel,150,65.7,2.0\n3774, 5 Series,2019,34980,Semi-Auto,9430,Diesel,150,53.3,3.0\n3775, X5,2019,49980,Semi-Auto,9173,Diesel,150,37.7,3.0\n3776, 1 Series,2019,31993,Semi-Auto,6000,Petrol,145,34.5,2.0\n3777, 1 Series,2019,30123,Semi-Auto,7500,Petrol,145,34.5,2.0\n3778, 2 Series,2019,25490,Semi-Auto,7466,Diesel,145,65.7,2.0\n3779, M4,2016,32983,Automatic,33113,Petrol,300,34.0,3.0\n3780, 4 Series,2015,14400,Automatic,63034,Diesel,30,65.7,2.0\n3781, X1,2016,14200,Manual,51101,Diesel,125,60.1,2.0\n3782, 1 Series,2016,11182,Manual,22499,Petrol,125,53.3,1.5\n3783, 3 Series,2017,18900,Semi-Auto,28943,Hybrid,135,134.5,2.0\n3784, 4 Series,2016,18400,Automatic,17944,Diesel,30,65.7,2.0\n3785, 4 Series,2017,18991,Semi-Auto,31438,Diesel,145,58.9,2.0\n3786, X1,2017,19000,Semi-Auto,33814,Diesel,145,57.7,2.0\n3787, 2 Series,2019,25000,Semi-Auto,1061,Diesel,145,48.7,2.0\n3788, 2 Series,2019,21490,Semi-Auto,3630,Diesel,145,51.4,2.0\n3789, 2 Series,2019,25250,Semi-Auto,2640,Diesel,145,48.7,2.0\n3790, 4 Series,2019,24970,Semi-Auto,101,Petrol,145,45.6,2.0\n3791, X2,2019,27490,Semi-Auto,6036,Diesel,145,58.9,2.0\n3792, 3 Series,2019,27790,Semi-Auto,103,Petrol,145,42.2,2.0\n3793, 3 Series,2019,27790,Semi-Auto,103,Petrol,145,42.2,2.0\n3794, X3,2019,31400,Semi-Auto,13191,Petrol,145,30.4,2.0\n3795, X3,2019,31000,Semi-Auto,18720,Petrol,145,30.4,2.0\n3796, X3,2019,31500,Semi-Auto,8438,Petrol,145,30.4,2.0\n3797, 3 Series,2018,25991,Semi-Auto,22620,Petrol,150,41.5,3.0\n3798, X3,2019,31800,Semi-Auto,6724,Petrol,150,30.4,2.0\n3799, 5 Series,2019,25101,Semi-Auto,24143,Diesel,150,65.7,2.0\n3800, 3 Series,2018,19575,Manual,26841,Diesel,150,64.2,2.0\n3801, 4 Series,2019,26990,Semi-Auto,6188,Diesel,145,65.7,2.0\n3802, 4 Series,2019,37990,Semi-Auto,590,Diesel,145,47.9,3.0\n3803, 5 Series,2019,30490,Semi-Auto,5687,Hybrid,135,156.9,2.0\n3804, X1,2019,25590,Semi-Auto,5354,Diesel,145,36.7,2.0\n3805, X2,2019,26920,Semi-Auto,5060,Petrol,145,38.7,2.0\n3806, M4,2019,41990,Semi-Auto,1348,Petrol,145,34.0,3.0\n3807, X1,2013,8990,Manual,63000,Diesel,160,51.4,2.0\n3808, 4 Series,2020,38000,Semi-Auto,101,Diesel,150,49.6,3.0\n3809, 4 Series,2020,30403,Semi-Auto,2882,Petrol,145,41.5,3.0\n3810, 3 Series,2018,20000,Semi-Auto,28596,Diesel,145,62.8,2.0\n3811, 5 Series,2014,14790,Automatic,19503,Diesel,160,51.4,3.0\n3812, X1,2013,9380,Manual,47485,Diesel,160,51.4,2.0\n3813, 4 Series,2017,18990,Automatic,23163,Diesel,30,65.7,2.0\n3814, 3 Series,2015,8190,Manual,92230,Diesel,30,65.7,2.0\n3815, 3 Series,2014,15291,Semi-Auto,54859,Diesel,160,52.3,3.0\n3816, 3 Series,2014,11474,Manual,53211,Diesel,30,61.4,2.0\n3817, X3,2018,29357,Semi-Auto,12726,Diesel,150,54.3,2.0\n3818, X1,2015,11141,Semi-Auto,64865,Diesel,165,52.3,2.0\n3819, 2 Series,2019,23250,Semi-Auto,4627,Diesel,145,48.7,2.0\n3820, 2 Series,2019,23250,Semi-Auto,4949,Diesel,145,48.7,2.0\n3821, 4 Series,2014,17750,Semi-Auto,39801,Diesel,160,50.4,3.0\n3822, X3,2019,31000,Semi-Auto,17355,Petrol,145,30.4,2.0\n3823, X7,2019,64400,Semi-Auto,3003,Diesel,145,33.6,3.0\n3824, 7 Series,2016,25750,Semi-Auto,34820,Diesel,145,54.3,3.0\n3825, X1,2013,8990,Manual,63000,Diesel,160,51.4,2.0\n3826, 4 Series,2017,20604,Semi-Auto,13191,Diesel,145,65.7,2.0\n3827, 3 Series,2018,19125,Semi-Auto,23369,Diesel,145,64.2,2.0\n3828, 3 Series,2017,19116,Semi-Auto,51260,Diesel,150,53.3,3.0\n3829, X4,2015,19990,Semi-Auto,60059,Diesel,150,54.3,2.0\n3830, 4 Series,2018,21991,Manual,11648,Petrol,150,43.5,2.0\n3831, 5 Series,2016,14550,Automatic,56320,Diesel,30,62.8,2.0\n3832, 3 Series,2017,16950,Semi-Auto,34110,Diesel,145,62.8,2.0\n3833, 5 Series,2015,17830,Semi-Auto,33910,Diesel,160,51.4,3.0\n3834, 3 Series,2017,23400,Automatic,17630,Diesel,145,49.6,3.0\n3835, 3 Series,2015,14930,Automatic,33330,Diesel,125,60.1,2.0\n3836, 3 Series,2016,17698,Semi-Auto,36764,Diesel,145,54.3,3.0\n3837, X1,2017,19498,Semi-Auto,21346,Diesel,145,55.4,2.0\n3838, 5 Series,2020,35500,Semi-Auto,101,Diesel,145,53.3,3.0\n3839, 4 Series,2017,19000,Manual,19202,Diesel,145,60.1,2.0\n3840, X5,2017,35470,Automatic,47717,Diesel,235,42.8,3.0\n3841, 2 Series,2015,14120,Semi-Auto,29599,Petrol,145,50.4,2.0\n3842, 1 Series,2019,23963,Manual,6317,Petrol,145,41.5,1.5\n3843, 7 Series,2019,51500,Semi-Auto,561,Diesel,145,42.2,3.0\n3844, 1 Series,2017,15980,Manual,17000,Diesel,145,65.7,2.0\n3845, 3 Series,2016,14980,Semi-Auto,41492,Diesel,30,67.3,2.0\n3846, 2 Series,2017,13980,Semi-Auto,27483,Petrol,30,55.4,1.5\n3847, 5 Series,2019,26650,Semi-Auto,9440,Diesel,145,65.7,2.0\n3848, 5 Series,2019,26650,Semi-Auto,7902,Diesel,145,65.7,2.0\n3849, 3 Series,2017,17141,Semi-Auto,30171,Diesel,145,64.2,2.0\n3850, X3,2015,20491,Semi-Auto,51111,Diesel,205,47.1,3.0\n3851, 6 Series,2017,22991,Semi-Auto,23451,Diesel,200,49.6,3.0\n3852, 4 Series,2020,31503,Semi-Auto,1418,Diesel,145,50.4,3.0\n3853, 5 Series,2017,19000,Semi-Auto,48457,Diesel,145,68.9,2.0\n3854, 4 Series,2019,28480,Semi-Auto,7384,Diesel,145,51.4,3.0\n3855, 2 Series,2019,21980,Manual,9326,Diesel,145,60.1,2.0\n3856, 2 Series,2020,21480,Semi-Auto,10,Diesel,145,53.3,2.0\n3857, X1,2019,22450,Manual,5455,Petrol,150,39.8,1.5\n3858, 4 Series,2017,17490,Semi-Auto,35519,Diesel,30,65.7,2.0\n3859, M4,2016,29990,Semi-Auto,30241,Petrol,300,34.0,3.0\n3860, 3 Series,2019,26950,Semi-Auto,4320,Petrol,145,42.2,2.0\n3861, X3,2018,31500,Semi-Auto,35332,Petrol,145,34.5,3.0\n3862, M4,2016,32998,Semi-Auto,23212,Petrol,300,34.0,3.0\n3863, X1,2017,13500,Manual,50435,Diesel,20,68.9,2.0\n3864, X5,2017,37498,Automatic,24498,Petrol,145,29.1,4.4\n3865, 3 Series,2017,20998,Automatic,16678,Diesel,145,56.5,3.0\n3866, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,2210,Petrol,150,55.4,1.5\n3867, 3 Series,2017,12998,Semi-Auto,62576,Diesel,20,70.6,2.0\n3868, 2 Series,2016,8498,Manual,83850,Diesel,0,74.3,1.5\n3869, 2 Series,2018,19980,Semi-Auto,9933,Petrol,145,38.2,2.0\n3870, 2 Series,2019,22980,Semi-Auto,2083,Petrol,145,50.4,2.0\n3871, 2 Series,2019,23780,Semi-Auto,1223,Diesel,145,49.6,2.0\n3872, 1 Series,2019,21980,Manual,2841,Petrol,145,44.1,1.5\n3873, X2,2019,28500,Semi-Auto,2370,Diesel,145,48.7,2.0\n3874, X5,2019,50980,Automatic,5720,Diesel,145,37.7,3.0\n3875, 1 Series,2019,20440,Semi-Auto,9908,Petrol,150,47.9,2.0\n3876, 1 Series,2019,18440,Manual,6088,Petrol,150,52.3,1.5\n3877, 3 Series,2019,27440,Semi-Auto,4665,Diesel,150,52.3,2.0\n3878, 7 Series,2019,44980,Semi-Auto,10135,Petrol,150,34.5,3.0\n3879, 3 Series,2019,28440,Semi-Auto,2212,Diesel,150,48.7,2.0\n3880, 8 Series,2019,53980,Semi-Auto,2395,Petrol,145,33.2,3.0\n3881, X1,2020,28940,Semi-Auto,1550,Diesel,145,53.3,2.0\n3882, 4 Series,2019,24250,Semi-Auto,10125,Diesel,145,58.9,2.0\n3883, 3 Series,2018,21800,Semi-Auto,7673,Petrol,145,48.7,2.0\n3884, X2,2019,28750,Semi-Auto,1914,Petrol,145,39.8,2.0\n3885, 5 Series,2018,22490,Semi-Auto,10799,Diesel,145,72.4,2.0\n3886, 3 Series,2019,29250,Semi-Auto,8190,Diesel,145,48.7,2.0\n3887, 3 Series,2019,21400,Semi-Auto,16086,Petrol,145,48.7,2.0\n3888, 3 Series,2019,23480,Semi-Auto,4394,Diesel,150,53.3,2.0\n3889, 2 Series,2020,21950,Semi-Auto,15,Petrol,150,50.4,2.0\n3890, 2 Series,2020,20480,Semi-Auto,10,Petrol,150,42.2,1.5\n3891, 4 Series,2019,25440,Semi-Auto,101,Diesel,145,65.7,2.0\n3892, 2 Series,2019,21950,Semi-Auto,101,Diesel,145,67.3,2.0\n3893, X3,2019,36440,Semi-Auto,105,Diesel,145,54.3,2.0\n3894, 3 Series,2017,19980,Semi-Auto,15762,Diesel,145,53.3,3.0\n3895, 2 Series,2019,17980,Manual,7168,Petrol,145,52.3,1.5\n3896, 1 Series,2016,12980,Manual,27696,Diesel,30,65.7,2.0\n3897, 3 Series,2019,20440,Semi-Auto,6108,Petrol,145,51.4,1.5\n3898, 1 Series,2019,17980,Manual,5869,Diesel,145,70.6,1.5\n3899, 4 Series,2019,23850,Semi-Auto,7937,Diesel,145,65.7,2.0\n3900, 3 Series,2019,27940,Semi-Auto,6865,Diesel,145,52.3,2.0\n3901, 1 Series,2019,18440,Semi-Auto,4512,Diesel,145,68.9,1.5\n3902, 3 Series,2019,25940,Semi-Auto,5915,Diesel,145,53.3,2.0\n3903, 3 Series,2019,29440,Semi-Auto,7983,Diesel,145,48.7,2.0\n3904, X5,2019,46440,Semi-Auto,1486,Diesel,145,37.7,3.0\n3905, Z4,2019,27950,Semi-Auto,8998,Petrol,145,38.7,2.0\n3906, X3,2019,30480,Automatic,5822,Petrol,145,30.4,2.0\n3907, 2 Series,2017,15998,Manual,15926,Diesel,150,62.8,1.5\n3908, X3,2018,29498,Semi-Auto,23206,Diesel,150,48.7,3.0\n3909, 4 Series,2019,27480,Semi-Auto,101,Diesel,145,55.4,3.0\n3910, i8,2019,64750,Automatic,2799,Hybrid,135,141.2,1.5\n3911, 8 Series,2019,59000,Semi-Auto,5923,Diesel,150,39.8,3.0\n3912, M2,2019,42351,Semi-Auto,1797,Petrol,145,29.1,3.0\n3914, 4 Series,2016,17561,Semi-Auto,46435,Diesel,145,55.4,3.0\n3915, 2 Series,2018,17750,Semi-Auto,16712,Diesel,145,62.8,2.0\n3916, M4,2018,35750,Semi-Auto,8326,Petrol,145,34.0,3.0\n3917, X7,2019,66000,Semi-Auto,2881,Diesel,145,33.6,3.0\n3918, X1,2016,19498,Semi-Auto,21249,Diesel,145,55.4,2.0\n3919, X1,2015,16998,Semi-Auto,25649,Diesel,125,57.6,2.0\n3920, 3 Series,2016,18698,Semi-Auto,21500,Diesel,145,54.3,3.0\n3921, 1 Series,2016,19798,Semi-Auto,24485,Petrol,200,39.8,3.0\n3922, X3,2016,21798,Semi-Auto,29512,Diesel,145,54.3,2.0\n3923, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,4170,Petrol,145,50.4,2.0\n3924, 1 Series,2019,20980,Manual,4092,Petrol,145,44.1,1.5\n3925, X3,2019,31980,Semi-Auto,4647,Diesel,145,54.3,2.0\n3926, 1 Series,2019,18980,Semi-Auto,17950,Diesel,150,67.3,2.0\n3927, X1,2018,22780,Semi-Auto,10147,Diesel,150,60.1,2.0\n3928, 1 Series,2017,20480,Semi-Auto,34218,Petrol,205,39.8,3.0\n3929, 4 Series,2016,23780,Semi-Auto,24441,Diesel,165,50.4,3.0\n3930, X1,2017,21480,Semi-Auto,11857,Diesel,150,55.4,2.0\n3931, 1 Series,2017,13990,Manual,34249,Petrol,150,53.3,1.5\n3932, 1 Series,2017,15490,Manual,32811,Diesel,150,65.7,2.0\n3933, X1,2019,28480,Semi-Auto,1805,Diesel,145,52.3,2.0\n3934, 4 Series,2019,23440,Semi-Auto,23,Diesel,145,65.7,2.0\n3935, 5 Series,2019,27440,Semi-Auto,5682,Diesel,145,62.8,2.0\n3936, 5 Series,2019,27440,Semi-Auto,9131,Diesel,145,62.8,2.0\n3937, X3,2019,39480,Semi-Auto,6012,Petrol,145,34.5,3.0\n3938, 5 Series,2017,18990,Semi-Auto,46796,Diesel,145,62.8,2.0\n3939, 1 Series,2018,19840,Semi-Auto,32151,Diesel,145,61.4,2.0\n3940, 2 Series,2018,24940,Semi-Auto,5577,Petrol,145,32.5,3.0\n3941, M4,2019,44980,Semi-Auto,9244,Petrol,145,32.5,3.0\n3942, 1 Series,2015,12980,Manual,47863,Diesel,30,62.8,2.0\n3943, 4 Series,2019,31480,Automatic,6822,Diesel,145,50.4,3.0\n3944, M4,2020,49980,Semi-Auto,1000,Petrol,145,34.0,3.0\n3945, X2,2020,32980,Semi-Auto,1500,Diesel,145,61.4,2.0\n3946, 4 Series,2020,34980,Semi-Auto,1000,Petrol,145,48.7,2.0\n3947, 1 Series,2019,19480,Manual,4707,Diesel,145,65.7,2.0\n3948, 1 Series,2018,17480,Manual,13455,Petrol,145,52.3,1.5\n3949, Z4,2015,15980,Semi-Auto,39887,Petrol,200,41.5,2.0\n3950, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,1000,Petrol,145,50.4,1.5\n3951, X2,2020,37480,Semi-Auto,1000,Petrol,145,34.0,2.0\n3952, 4 Series,2016,17980,Semi-Auto,32863,Petrol,160,46.3,2.0\n3953, X3,2019,54980,Semi-Auto,1525,Petrol,145,24.8,3.0\n3954, 3 Series,2019,25480,Semi-Auto,5673,Diesel,145,57.7,2.0\n3955, 1 Series,2019,20780,Automatic,8936,Diesel,145,65.7,2.0\n3956, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,4887,Diesel,145,65.7,2.0\n3957, 2 Series,2015,15980,Semi-Auto,41532,Diesel,125,61.4,2.0\n3958, X3,2019,33480,Automatic,8345,Diesel,145,54.3,2.0\n3959, 4 Series,2019,25980,Semi-Auto,2946,Diesel,145,65.7,2.0\n3960, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3961, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3962, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3963, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3964, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n3965, 3 Series,2019,26980,Semi-Auto,9554,Diesel,145,56.5,3.0\n3966, 1 Series,2017,22480,Semi-Auto,24552,Petrol,145,39.8,3.0\n3967, 1 Series,2017,15980,Manual,22022,Petrol,145,47.1,2.0\n3968, 5 Series,2019,25980,Semi-Auto,9630,Petrol,145,50.4,2.0\n3969, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,5547,Petrol,145,50.4,2.0\n3970, 5 Series,2019,32480,Semi-Auto,5612,Diesel,145,60.1,3.0\n3971, 3 Series,2019,25980,Manual,3512,Diesel,145,54.3,2.0\n3972, 2 Series,2019,19980,Manual,3459,Petrol,145,42.2,1.5\n3973, X2,2019,24980,Manual,3189,Diesel,145,48.7,2.0\n3974, X5,2019,49980,Automatic,4076,Diesel,145,37.7,3.0\n3975, 3 Series,2019,25980,Manual,4903,Diesel,145,54.3,2.0\n3976, 1 Series,2019,28980,Automatic,3855,Diesel,145,48.7,2.0\n3977, 3 Series,2019,33570,Automatic,4253,Diesel,145,47.9,3.0\n3978, 2 Series,2019,20980,Semi-Auto,7153,Petrol,145,50.4,1.5\n3979, X5,2019,49980,Automatic,3080,Diesel,145,37.7,3.0\n3980, 3 Series,2019,33580,Automatic,2856,Diesel,145,47.9,3.0\n3981, 3 Series,2019,33480,Automatic,1000,Diesel,145,50.4,2.0\n3982, 2 Series,2019,24980,Semi-Auto,2290,Petrol,145,47.9,2.0\n3983, 1 Series,2019,22480,Manual,100,Petrol,145,44.1,1.5\n3984, 4 Series,2019,28980,Automatic,6558,Diesel,145,53.3,3.0\n3985, 1 Series,2019,17480,Semi-Auto,3583,Petrol,145,55.5,1.5\n3986, 2 Series,2018,17480,Manual,13107,Petrol,145,52.3,1.5\n3987, X6,2018,36480,Automatic,9135,Diesel,145,47.1,3.0\n3988, X5,2019,49980,Automatic,4810,Diesel,145,37.7,3.0\n3989, M4,2019,40980,Semi-Auto,4786,Petrol,145,34.0,3.0\n3990, 3 Series,2019,28998,Semi-Auto,5568,Petrol,150,42.2,2.0\n3991, X3,2017,21998,Semi-Auto,35734,Diesel,150,54.3,2.0\n3992, X1,2017,18995,Semi-Auto,29647,Diesel,145,57.7,2.0\n3993, X5,2019,50980,Semi-Auto,13863,Diesel,145,37.7,3.0\n3994, X5,2019,49980,Automatic,6277,Diesel,145,37.7,3.0\n3995, 3 Series,2017,18780,Semi-Auto,42359,Diesel,150,64.2,2.0\n3996, X5,2019,49980,Semi-Auto,5881,Diesel,150,37.7,3.0\n3997, 3 Series,2018,18990,Semi-Auto,17282,Diesel,150,64.2,2.0\n3998, M5,2019,62980,Semi-Auto,3256,Petrol,145,26.9,4.4\n3999, 2 Series,2019,27980,Semi-Auto,4859,Diesel,145,64.2,2.0\n4000, 4 Series,2019,34680,Automatic,3428,Diesel,145,49.6,3.0\n4001, 5 Series,2019,32780,Automatic,3774,Diesel,145,65.7,2.0\n4002, 5 Series,2019,30980,Automatic,2386,Diesel,145,65.7,2.0\n4003, 3 Series,2019,23980,Semi-Auto,1000,Diesel,145,62.8,2.0\n4004, X5,2019,49980,Automatic,3981,Diesel,145,37.7,3.0\n4005, 2 Series,2019,19980,Semi-Auto,3602,Diesel,145,52.3,2.0\n4006, X1,2019,24680,Manual,1000,Diesel,145,68.9,2.0\n4007, X5,2020,61980,Semi-Auto,3968,Diesel,145,33.6,3.0\n4008, Z4,2020,31980,Semi-Auto,1000,Petrol,145,38.7,2.0\n4009, X1,2019,23980,Manual,4649,Diesel,145,68.9,2.0\n4010, X1,2019,29480,Automatic,4523,Diesel,145,36.7,2.0\n4011, X1,2019,28780,Manual,1000,Diesel,145,48.7,2.0\n4012, X5,2019,49980,Semi-Auto,8143,Diesel,150,37.7,3.0\n4013, 2 Series,2019,20780,Manual,2896,Petrol,150,52.3,1.5\n4014, 2 Series,2019,20980,Semi-Auto,3334,Petrol,145,50.4,1.5\n4015, 8 Series,2019,55980,Automatic,10000,Diesel,145,40.4,3.0\n4016, 1 Series,2018,14980,Semi-Auto,22368,Petrol,145,55.5,1.5\n4017, X3,2015,18980,Semi-Auto,33122,Diesel,205,47.9,3.0\n4018, 1 Series,2019,25980,Semi-Auto,100,Diesel,145,51.4,2.0\n4019, X3,2018,37780,Semi-Auto,16509,Petrol,150,34.5,3.0\n4020, 3 Series,2015,13260,Automatic,69820,Petrol,145,48.7,2.0\n4021, 5 Series,2016,14470,Semi-Auto,51030,Diesel,30,62.8,2.0\n4022, 1 Series,2018,14499,Manual,19947,Petrol,145,53.3,1.5\n4023, 3 Series,2016,14999,Automatic,70054,Hybrid,0,148.7,2.0\n4024, X1,2014,12999,Automatic,41200,Diesel,160,52.3,2.0\n4025, 5 Series,2017,23999,Automatic,28628,Diesel,145,65.7,2.0\n4026, 2 Series,2017,18999,Semi-Auto,25244,Diesel,145,65.7,2.0\n4027, 7 Series,2017,29999,Automatic,36500,Diesel,145,57.6,3.0\n4028, 1 Series,2018,15499,Manual,20814,Petrol,145,53.3,1.5\n4029, 4 Series,2017,18241,Automatic,29322,Diesel,145,60.1,2.0\n4030, 2 Series,2019,20780,Semi-Auto,105,Petrol,145,50.4,1.5\n4031, 5 Series,2019,29840,Semi-Auto,101,Diesel,145,62.8,2.0\n4032, 5 Series,2019,31480,Semi-Auto,105,Petrol,145,48.7,2.0\n4033, 3 Series,2019,30980,Semi-Auto,105,Diesel,145,52.3,2.0\n4034, X1,2016,18795,Manual,12370,Diesel,125,58.9,2.0\n4035, X5,2019,53795,Semi-Auto,4792,Diesel,145,37.7,3.0\n4036, X2,2019,36995,Semi-Auto,6523,Petrol,145,34.0,2.0\n4037, 3 Series,2019,27440,Semi-Auto,1700,Diesel,145,52.3,2.0\n4038, 4 Series,2019,26940,Semi-Auto,101,Diesel,145,65.7,2.0\n4039, 3 Series,2019,30480,Semi-Auto,4609,Diesel,145,49.6,2.0\n4040, X3,2019,36440,Semi-Auto,105,Diesel,145,54.3,2.0\n4041, X2,2019,25840,Semi-Auto,105,Diesel,145,50.4,2.0\n4042, 2 Series,2019,17980,Manual,1501,Diesel,145,55.4,2.0\n4043, 2 Series,2020,26495,Semi-Auto,10,Petrol,145,40.9,1.5\n4044, 3 Series,2020,36995,Semi-Auto,1523,Diesel,145,50.4,2.0\n4045, X1,2017,19995,Semi-Auto,40779,Diesel,145,55.4,2.0\n4046, 5 Series,2016,17995,Semi-Auto,19154,Petrol,145,47.1,2.0\n4047, X1,2019,24725,Manual,20,Petrol,145,52.3,1.5\n4048, 3 Series,2019,29995,Semi-Auto,1798,Petrol,145,42.2,2.0\n4049, X1,2019,28995,Automatic,4237,Diesel,145,36.7,2.0\n4050, 3 Series,2019,35995,Automatic,3306,Diesel,145,49.6,2.0\n4051, 2 Series,2019,24995,Automatic,29,Diesel,145,51.4,2.0\n4052, 1 Series,2019,23995,Semi-Auto,1527,Petrol,145,43.5,1.5\n4053, 5 Series,2013,10780,Semi-Auto,84842,Diesel,145,55.4,2.0\n4054, 1 Series,2015,10890,Semi-Auto,39157,Diesel,20,72.4,1.5\n4055, 3 Series,2018,19495,Manual,30815,Diesel,145,64.2,2.0\n4056, Z4,2019,32995,Automatic,11,Petrol,145,38.7,2.0\n4057, 4 Series,2019,27940,Automatic,7102,Diesel,145,58.9,2.0\n4058, X1,2019,32495,Automatic,6,Diesel,145,52.3,2.0\n4059, X1,2019,28995,Semi-Auto,202,Diesel,150,60.1,2.0\n4060, X3,2019,31995,Semi-Auto,4899,Petrol,145,30.4,2.0\n4061, 5 Series,2019,30001,Semi-Auto,13000,Hybrid,140,156.9,2.0\n4062, X3,2017,26001,Semi-Auto,21000,Diesel,145,54.3,2.0\n4063, 3 Series,2013,11001,Manual,61000,Diesel,125,58.9,2.0\n4064, 3 Series,2016,15701,Semi-Auto,59737,Diesel,145,53.3,3.0\n4065, 3 Series,2015,14001,Semi-Auto,44237,Diesel,125,57.6,2.0\n4066, 1 Series,2013,8999,Manual,31128,Diesel,30,62.8,2.0\n4067, 2 Series,2020,32995,Semi-Auto,10,Petrol,145,36.2,2.0\n4068, 3 Series,2019,29995,Automatic,5611,Diesel,145,52.3,2.0\n4069, 5 Series,2016,14950,Automatic,49650,Diesel,30,62.8,2.0\n4070, 5 Series,2016,16310,Semi-Auto,47640,Diesel,160,51.4,3.0\n4071, 2 Series,2016,13300,Semi-Auto,45030,Diesel,30,67.3,2.0\n4072, 3 Series,2017,18690,Automatic,40097,Diesel,145,64.2,2.0\n4073, 4 Series,2017,23000,Automatic,13940,Diesel,145,49.6,3.0\n4074, 3 Series,2017,20340,Semi-Auto,34390,Diesel,160,51.4,3.0\n4075, 4 Series,2017,17420,Semi-Auto,47470,Diesel,125,60.1,2.0\n4076, 4 Series,2016,13090,Semi-Auto,59907,Diesel,30,65.7,2.0\n4077, 6 Series,2015,19990,Semi-Auto,40500,Diesel,165,49.6,3.0\n4078, 3 Series,2015,11990,Manual,78053,Petrol,160,44.8,2.0\n4079, 3 Series,2016,12495,Semi-Auto,63162,Diesel,0,74.3,2.0\n4080, X5,2016,23937,Automatic,74141,Diesel,200,47.1,3.0\n4081, 3 Series,2017,18341,Semi-Auto,51260,Diesel,150,53.3,3.0\n4082, 3 Series,2016,17547,Automatic,13969,Hybrid,0,134.5,2.0\n4083, 1 Series,2015,11721,Manual,40057,Diesel,30,65.7,2.0\n4084, 1 Series,2017,15997,Automatic,21285,Diesel,30,65.7,2.0\n4085, 2 Series,2018,18291,Semi-Auto,10028,Petrol,145,47.9,2.0\n4086, X5,2017,32991,Automatic,16893,Diesel,145,47.1,3.0\n4087, 1 Series,2015,8650,Manual,75638,Petrol,145,50.4,1.6\n4088, 1 Series,2015,9981,Manual,71119,Diesel,30,62.8,2.0\n4089, 1 Series,2013,11741,Semi-Auto,57000,Diesel,125,60.1,2.0\n4090, 3 Series,2016,15491,Semi-Auto,42328,Diesel,30,62.8,2.0\n4091, X6,2019,52995,Semi-Auto,3455,Diesel,150,34.9,3.0\n4092, 5 Series,2019,25450,Automatic,11525,Petrol,145,50.4,2.0\n4093, 2 Series,2016,14880,Manual,29370,Petrol,125,53.3,1.5\n4094, 3 Series,2016,17110,Semi-Auto,16923,Diesel,125,60.1,2.0\n4095, 5 Series,2016,12290,Manual,65747,Diesel,125,58.9,2.0\n4096, 3 Series,2014,15690,Semi-Auto,45212,Diesel,150,54.3,3.0\n4097, 5 Series,2015,14000,Semi-Auto,52281,Diesel,30,62.8,2.0\n4098, X3,2018,26995,Semi-Auto,15000,Petrol,145,30.4,2.0\n4099, 1 Series,2018,14495,Manual,24000,Petrol,145,53.3,1.5\n4101, X1,2019,25995,Manual,1501,Petrol,150,51.4,1.5\n4102, 3 Series,2020,30995,Semi-Auto,3872,Petrol,150,42.2,2.0\n4103, M4,2019,53995,Semi-Auto,3452,Petrol,150,34.0,3.0\n4104, 3 Series,2019,29990,Manual,16,Diesel,150,54.3,2.0\n4105, 2 Series,2016,14995,Semi-Auto,12662,Petrol,125,50.4,2.0\n4106, 1 Series,2018,24995,Semi-Auto,12386,Petrol,150,39.8,3.0\n4107, 2 Series,2016,18995,Semi-Auto,29707,Petrol,205,43.5,2.0\n4108, X3,2015,16998,Semi-Auto,71194,Diesel,150,54.3,2.0\n4110, 3 Series,2013,11211,Semi-Auto,88400,Diesel,125,58.9,2.0\n4111, 3 Series,2015,17491,Semi-Auto,44700,Petrol,265,37.2,3.0\n4112, X3,2019,31840,Semi-Auto,5687,Diesel,145,54.3,2.0\n4113, 1 Series,2019,23940,Manual,101,Petrol,145,41.5,1.5\n4114, 5 Series,2019,28650,Semi-Auto,105,Diesel,145,60.1,2.0\n4115, 2 Series,2020,22980,Semi-Auto,1550,Petrol,145,38.7,1.5\n4116, X5,2020,51880,Semi-Auto,1501,Diesel,145,37.7,3.0\n4117, 3 Series,2020,32940,Semi-Auto,1550,Diesel,145,50.4,2.0\n4118, X3,2017,21480,Semi-Auto,34824,Diesel,145,54.3,2.0\n4119, 2 Series,2019,19970,Manual,5076,Petrol,145,52.3,1.5\n4120, 1 Series,2016,10016,Manual,45919,Petrol,125,53.3,1.5\n4121, 3 Series,2014,12317,Automatic,49998,Diesel,145,57.6,2.0\n4122, X3,2014,13350,Automatic,60850,Diesel,160,50.4,2.0\n4123, 1 Series,2016,13457,Automatic,36670,Diesel,20,68.9,1.5\n4124, 1 Series,2017,19260,Semi-Auto,29997,Petrol,200,39.8,3.0\n4125, 3 Series,2013,7991,Manual,75000,Diesel,20,68.9,2.0\n4126, 3 Series,2014,8991,Semi-Auto,81641,Diesel,20,68.9,2.0\n4127, 3 Series,2014,13891,Semi-Auto,28173,Diesel,125,58.9,2.0\n4128, 3 Series,2017,17980,Semi-Auto,32181,Diesel,150,57.6,2.0\n4129, 4 Series,2015,16480,Automatic,31935,Diesel,30,65.7,2.0\n4130, 3 Series,2019,28480,Semi-Auto,3838,Diesel,150,48.7,2.0\n4131, 1 Series,2017,17695,Automatic,4632,Petrol,145,54.3,1.5\n4132, X3,2019,35995,Semi-Auto,5904,Petrol,145,30.4,2.0\n4133, X3,2019,35995,Semi-Auto,3986,Petrol,145,30.4,2.0\n4134, X3,2019,34995,Automatic,6123,Diesel,145,54.3,2.0\n4135, 3 Series,2019,30495,Automatic,8,Diesel,145,50.4,2.0\n4136, X1,2019,26980,Semi-Auto,6744,Petrol,150,39.2,2.0\n4137, X5,2019,59980,Semi-Auto,9257,Diesel,150,33.6,3.0\n4138, 3 Series,2017,22480,Semi-Auto,31421,Diesel,150,53.3,3.0\n4139, 2 Series,2017,18675,Automatic,13475,Diesel,145,62.8,2.0\n4140, 1 Series,2013,10995,Semi-Auto,32514,Diesel,30,64.2,2.0\n4141, X1,2015,16995,Automatic,33184,Diesel,125,60.1,2.0\n4142, 3 Series,2017,13795,Manual,15467,Petrol,145,48.7,2.0\n4143, 1 Series,2015,12250,Manual,34473,Petrol,125,52.3,1.5\n4144, 1 Series,2016,11891,Manual,42964,Diesel,20,70.6,1.5\n4145, 2 Series,2019,22995,Automatic,1247,Diesel,145,68.9,2.0\n4146, 1 Series,2019,29995,Semi-Auto,4628,Petrol,145,34.5,2.0\n4147, 2 Series,2016,14995,Automatic,59634,Diesel,145,55.4,2.0\n4148, X1,2016,15995,Manual,46907,Diesel,125,58.9,2.0\n4149, X7,2020,64995,Semi-Auto,3452,Diesel,150,33.6,3.0\n4150, X1,2019,28995,Semi-Auto,4524,Petrol,150,40.9,1.5\n4151, X1,2019,29995,Semi-Auto,2701,Petrol,150,39.8,2.0\n4152, X5,2019,46995,Semi-Auto,5187,Diesel,145,37.7,3.0\n4153, 3 Series,2017,17995,Manual,20438,Diesel,30,64.2,2.0\n4154, 5 Series,2016,19495,Semi-Auto,74836,Diesel,200,47.9,3.0\n4155, X1,2019,27995,Semi-Auto,4663,Petrol,145,37.7,1.5\n4156, 1 Series,2015,12995,Semi-Auto,19022,Petrol,30,58.9,1.5\n4157, 2 Series,2016,16495,Semi-Auto,23604,Petrol,30,55.4,1.5\n4158, 3 Series,2016,17995,Semi-Auto,70538,Diesel,160,51.4,3.0\n4159, 5 Series,2016,17995,Semi-Auto,52511,Diesel,125,60.1,2.0\n4160, 5 Series,2018,24998,Semi-Auto,21756,Diesel,150,60.1,2.0\n4161, X1,2018,19798,Semi-Auto,5666,Petrol,150,46.3,1.5\n4162, 1 Series,2018,18698,Semi-Auto,9312,Diesel,150,65.7,2.0\n4163, 4 Series,2017,18980,Semi-Auto,31250,Diesel,150,65.7,2.0\n4164, 4 Series,2018,26980,Semi-Auto,11612,Petrol,150,41.5,3.0\n4165, 1 Series,2018,17480,Manual,20376,Petrol,150,52.3,1.5\n4166, 1 Series,2017,18980,Semi-Auto,42660,Petrol,150,39.8,3.0\n4167, 4 Series,2018,26980,Semi-Auto,6173,Petrol,150,41.5,3.0\n4168, 1 Series,2016,12980,Manual,18229,Petrol,125,53.3,1.5\n4169, 2 Series,2016,14480,Semi-Auto,19821,Diesel,30,64.2,2.0\n4170, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,7594,Diesel,150,51.4,2.0\n4171, 2 Series,2019,20980,Semi-Auto,7494,Petrol,150,50.4,2.0\n4172, 5 Series,2019,28980,Semi-Auto,3445,Diesel,150,60.1,2.0\n4173, X3,2019,33980,Semi-Auto,9067,Diesel,150,54.3,2.0\n4174, 4 Series,2019,24740,Semi-Auto,101,Diesel,145,60.1,2.0\n4175, 4 Series,2019,27480,Semi-Auto,6196,Diesel,145,50.4,3.0\n4176, 3 Series,2019,25970,Semi-Auto,1501,Diesel,145,52.3,2.0\n4177, 2 Series,2017,13298,Semi-Auto,24536,Diesel,20,68.9,2.0\n4178, 3 Series,2013,8298,Manual,63636,Diesel,20,68.9,2.0\n4179, 2 Series,2018,17498,Semi-Auto,22480,Petrol,145,50.4,1.5\n4180, 1 Series,2017,20298,Semi-Auto,31934,Petrol,200,39.8,3.0\n4181, 2 Series,2017,15998,Semi-Auto,32377,Diesel,145,65.7,2.0\n4182, 3 Series,2014,11998,Semi-Auto,59752,Petrol,205,43.5,2.0\n4183, 2 Series,2017,17495,Semi-Auto,35128,Diesel,150,55.4,2.0\n4184, 1 Series,2019,18480,Manual,5501,Diesel,150,70.6,1.5\n4185, X5,2019,46980,Semi-Auto,2062,Diesel,150,37.7,3.0\n4186, 4 Series,2019,25980,Semi-Auto,4963,Petrol,150,45.6,2.0\n4187, 1 Series,2019,22980,Semi-Auto,5166,Petrol,150,40.4,1.5\n4188, 4 Series,2019,22980,Semi-Auto,8672,Diesel,150,65.7,2.0\n4189, 5 Series,2019,27980,Semi-Auto,5171,Diesel,150,65.7,2.0\n4190, 5 Series,2017,26980,Semi-Auto,24891,Diesel,145,53.3,3.0\n4191, 5 Series,2018,23980,Semi-Auto,19203,Diesel,145,65.7,2.0\n4192, 3 Series,2018,23980,Semi-Auto,11717,Diesel,145,57.7,2.0\n4193, 1 Series,2019,16480,Manual,1501,Diesel,145,68.9,2.0\n4194, 1 Series,2019,16440,Manual,1501,Diesel,145,72.4,1.5\n4195, 3 Series,2019,27440,Semi-Auto,15639,Diesel,145,52.3,2.0\n4196, 1 Series,2019,16440,Manual,13461,Diesel,145,72.4,1.5\n4197, 1 Series,2019,16380,Manual,101,Petrol,145,53.3,1.5\n4198, 4 Series,2019,24970,Semi-Auto,101,Petrol,145,45.6,2.0\n4199, 1 Series,2020,24880,Manual,1550,Diesel,145,53.3,2.0\n4200, 6 Series,2017,27825,Semi-Auto,20643,Diesel,145,51.4,3.0\n4201, 2 Series,2016,17495,Manual,31000,Petrol,260,36.2,3.0\n4202, 7 Series,2019,37999,Semi-Auto,19423,Diesel,150,54.3,3.0\n4203, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,5936,Petrol,145,50.4,2.0\n4204, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,7315,Petrol,145,50.4,2.0\n4205, 2 Series,2014,9480,Manual,46498,Diesel,20,68.9,2.0\n4206, 2 Series,2019,22480,Semi-Auto,1000,Petrol,150,50.4,1.5\n4207, 5 Series,2019,32980,Semi-Auto,8188,Diesel,150,51.4,3.0\n4208, 5 Series,2019,25980,Semi-Auto,5389,Petrol,150,36.2,2.0\n4209, 5 Series,2019,31980,Automatic,1980,Petrol,145,48.7,2.0\n4210, X5,2016,27495,Automatic,57908,Hybrid,0,85.6,2.0\n4212, 6 Series,2015,21298,Automatic,25757,Diesel,160,49.6,3.0\n4213, 5 Series,2017,22998,Semi-Auto,27395,Diesel,145,60.1,2.0\n4214, 5 Series,2015,15998,Semi-Auto,44436,Diesel,145,53.3,3.0\n4215, 7 Series,2014,21498,Semi-Auto,24528,Petrol,300,32.8,4.4\n4216, X3,2019,34980,Semi-Auto,2311,Diesel,145,54.3,2.0\n4217, 3 Series,2014,11480,Manual,60301,Diesel,30,61.4,2.0\n4218, 5 Series,2015,16980,Semi-Auto,36257,Diesel,145,53.3,3.0\n4219, X1,2019,24980,Semi-Auto,5218,Petrol,145,35.3,2.0\n4220, X1,2019,23700,Semi-Auto,5756,Diesel,145,60.1,2.0\n4221, X2,2019,27000,Semi-Auto,4724,Diesel,145,58.9,2.0\n4222, 1 Series,2019,29980,Automatic,3768,Diesel,145,48.7,2.0\n4223, 5 Series,2019,36480,Automatic,6552,Diesel,145,53.3,3.0\n4224, 4 Series,2019,26980,Automatic,101,Petrol,145,48.7,2.0\n4225, 5 Series,2019,30980,Automatic,102,Petrol,145,50.4,2.0\n4226, 5 Series,2019,32980,Automatic,101,Petrol,145,50.4,2.0\n4227, M4,2019,41980,Semi-Auto,101,Petrol,145,34.0,3.0\n4228, M4,2019,41980,Semi-Auto,101,Petrol,145,34.0,3.0\n4229, M4,2019,41980,Semi-Auto,101,Petrol,145,34.0,3.0\n4230, X4,2019,40980,Automatic,2526,Petrol,145,26.9,3.0\n4231, X3,2019,47980,Automatic,5801,Diesel,145,48.7,3.0\n4232, X5,2019,48980,Semi-Auto,9591,Diesel,145,37.7,3.0\n4233, 4 Series,2019,31480,Automatic,5757,Diesel,145,47.9,3.0\n4234, M3,2018,37991,Manual,18311,Petrol,150,32.1,3.0\n4235, X3,2017,23282,Semi-Auto,30505,Diesel,145,54.3,2.0\n4236, X5,2019,44800,Semi-Auto,12587,Diesel,145,37.7,3.0\n4237, 5 Series,2017,21420,Semi-Auto,31569,Diesel,145,65.7,2.0\n4238, 2 Series,2019,19980,Manual,5701,Diesel,145,64.2,2.0\n4239, 3 Series,2018,22980,Semi-Auto,18286,Diesel,145,56.5,3.0\n4240, 5 Series,2017,24480,Semi-Auto,49329,Diesel,145,60.1,3.0\n4241, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n4242, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n4243, 2 Series,2019,20980,Manual,1000,Petrol,145,52.3,1.5\n4244, 5 Series,2019,27490,Semi-Auto,7000,Petrol,145,50.4,2.0\n4245, Z4,2020,50800,Semi-Auto,1142,Petrol,145,33.2,3.0\n4246, 3 Series,2019,28400,Semi-Auto,7954,Diesel,145,49.6,3.0\n4247, i8,2014,43497,Automatic,41237,Hybrid,0,134.5,1.5\n4248, M5,2019,65000,Semi-Auto,4800,Petrol,145,26.9,4.4\n4249, 1 Series,2016,13260,Manual,20702,Diesel,30,65.7,2.0\n4250, X1,2019,25000,Manual,110,Diesel,145,60.1,2.0\n4251, 3 Series,2015,14590,Semi-Auto,71902,Diesel,125,57.6,2.0\n4252, 4 Series,2019,31480,Automatic,6035,Diesel,145,50.4,3.0\n4253, 1 Series,2019,21480,Semi-Auto,8151,Petrol,145,47.9,2.0\n4254, 1 Series,2016,13780,Manual,29993,Diesel,20,70.6,1.5\n4255, 3 Series,2019,24980,Automatic,7249,Petrol,145,46.3,2.0\n4256, 4 Series,2019,27980,Semi-Auto,8523,Diesel,145,50.4,3.0\n4257, 2 Series,2019,21680,Semi-Auto,8994,Petrol,145,47.9,2.0\n4258, 3 Series,2019,28710,Semi-Auto,4568,Diesel,145,52.3,2.0\n4259, X3,2019,56000,Semi-Auto,4187,Petrol,145,24.8,3.0\n4260, X5,2014,23557,Automatic,58577,Diesel,200,45.6,3.0\n4261, X4,2019,34000,Semi-Auto,8515,Diesel,145,42.8,2.0\n4262, 3 Series,2019,25000,Semi-Auto,19470,Diesel,145,51.4,3.0\n4263, 1 Series,2019,38555,Semi-Auto,2195,Petrol,145,34.5,2.0\n4264, 1 Series,2019,27515,Semi-Auto,3260,Petrol,145,42.8,1.5\n4265, X4,2019,39950,Semi-Auto,5491,Petrol,145,26.9,3.0\n4266, 1 Series,2018,15637,Manual,18021,Petrol,145,37.7,1.5\n4267, 5 Series,2019,44190,Semi-Auto,6187,Petrol,145,37.7,3.0\n4268, M3,2015,29991,Semi-Auto,41500,Petrol,305,34.0,3.0\n4269, 1 Series,2019,21980,Manual,2921,Petrol,145,44.1,1.5\n4270, 1 Series,2019,21980,Manual,2630,Petrol,145,44.1,1.5\n4271, X3,2019,33980,Semi-Auto,7861,Diesel,145,54.3,2.0\n4272, 3 Series,2018,25480,Semi-Auto,14951,Petrol,145,41.5,3.0\n4273, 1 Series,2016,12556,Manual,39726,Diesel,20,72.4,1.5\n4274, 5 Series,2015,19676,Semi-Auto,37749,Diesel,160,49.6,3.0\n4275, 3 Series,2017,18970,Semi-Auto,35269,Diesel,145,56.5,3.0\n4276, 1 Series,2019,21480,Semi-Auto,7796,Petrol,145,47.9,2.0\n4277, 3 Series,2019,25480,Automatic,9839,Diesel,145,57.7,2.0\n4278, 3 Series,2019,28980,Semi-Auto,7851,Petrol,145,42.2,2.0\n4279, 4 Series,2016,19980,Semi-Auto,17117,Diesel,160,52.3,3.0\n4280, 7 Series,2020,57980,Semi-Auto,3301,Diesel,145,41.5,3.0\n4281, 5 Series,2020,33980,Semi-Auto,1175,Diesel,145,62.8,2.0\n4282, 5 Series,2019,37980,Automatic,5265,Diesel,145,51.4,3.0\n4283, 3 Series,2018,21805,Semi-Auto,28013,Diesel,145,53.3,3.0\n4284, 1 Series,2019,21490,Semi-Auto,7801,Petrol,145,47.9,2.0\n4285, X5,2019,47950,Semi-Auto,1080,Petrol,145,27.2,3.0\n4286, X3,2020,51395,Semi-Auto,171,Diesel,145,48.7,3.0\n4287, 3 Series,2020,43970,Semi-Auto,1381,Petrol,145,41.5,2.0\n4288, X4,2019,39480,Automatic,3201,Diesel,145,40.4,3.0\n4289, 3 Series,2018,19785,Semi-Auto,30187,Diesel,145,62.8,2.0\n4290, X5,2016,26510,Automatic,66246,Diesel,200,47.1,3.0\n4291, X3,2017,24991,Semi-Auto,27125,Diesel,150,54.3,2.0\n4292, 3 Series,2016,12991,Manual,37594,Diesel,30,62.8,2.0\n4293, 5 Series,2015,13740,Semi-Auto,56753,Diesel,30,62.8,2.0\n4294, 4 Series,2020,25453,Semi-Auto,2540,Diesel,145,65.7,2.0\n4295, 4 Series,2017,20945,Semi-Auto,34764,Diesel,145,52.3,3.0\n4296, 4 Series,2019,23480,Automatic,6771,Petrol,145,48.7,2.0\n4297, 1 Series,2019,22980,Manual,3744,Petrol,145,44.1,1.5\n4298, 3 Series,2020,32980,Semi-Auto,1001,Diesel,145,50.4,2.0\n4299, 3 Series,2020,32980,Semi-Auto,1000,Diesel,145,50.4,2.0\n4300, 3 Series,2020,32980,Semi-Auto,1000,Diesel,145,50.4,2.0\n4301, 2 Series,2017,22980,Semi-Auto,18688,Petrol,145,39.8,3.0\n4302, 2 Series,2016,14980,Semi-Auto,43774,Diesel,30,64.2,2.0\n4303, X5,2019,50480,Automatic,6215,Diesel,145,37.7,3.0\n4304, X6,2019,40980,Automatic,4155,Diesel,145,44.8,3.0\n4305, 2 Series,2019,21980,Automatic,2728,Petrol,145,50.4,2.0\n4306, 3 Series,2019,32980,Automatic,2561,Diesel,145,49.6,2.0\n4307, 2 Series,2019,34950,Manual,3254,Diesel,145,54.3,1.5\n4308, 4 Series,2019,24480,Automatic,3106,Diesel,145,65.7,2.0\n4309, X3,2019,30850,Semi-Auto,14260,Petrol,145,30.4,2.0\n4310, 1 Series,2017,14127,Manual,43655,Diesel,20,68.9,2.0\n4311, 5 Series,2017,20900,Semi-Auto,40910,Diesel,145,65.7,2.0\n4312, 5 Series,2017,22695,Semi-Auto,14563,Diesel,145,65.7,2.0\n4313, 1 Series,2017,13515,Manual,49335,Diesel,145,68.9,2.0\n4314, 5 Series,2016,19370,Semi-Auto,47937,Diesel,160,51.4,3.0\n4315, 1 Series,2016,14066,Manual,19023,Diesel,20,68.9,2.0\n4316, 5 Series,2018,24600,Semi-Auto,20000,Diesel,150,68.9,2.0\n4317, M4,2017,29991,Semi-Auto,60584,Petrol,150,34.0,3.0\n4318, 1 Series,2018,23491,Manual,12139,Petrol,150,36.2,3.0\n4319, 3 Series,2020,44320,Semi-Auto,160,Diesel,145,49.6,2.0\n4320, 5 Series,2020,54845,Semi-Auto,450,Diesel,145,60.1,3.0\n4321, 5 Series,2019,24990,Semi-Auto,6486,Diesel,145,62.8,2.0\n4322, X1,2017,20950,Semi-Auto,31834,Petrol,160,44.8,2.0\n4323, M4,2019,46000,Semi-Auto,1921,Petrol,145,32.5,3.0\n4324, 2 Series,2015,18991,Semi-Auto,57003,Petrol,260,37.2,3.0\n4325, 1 Series,2017,21800,Semi-Auto,16166,Petrol,145,39.8,3.0\n4326, 5 Series,2019,30991,Semi-Auto,2435,Hybrid,135,156.9,2.0\n4327, 1 Series,2017,16995,Semi-Auto,23426,Petrol,145,47.9,2.0\n4328, 1 Series,2015,16495,Semi-Auto,22886,Diesel,125,61.4,2.0\n4329, 3 Series,2019,26999,Semi-Auto,9000,Diesel,145,52.3,2.0\n4330, 3 Series,2015,16299,Manual,24331,Petrol,200,41.5,2.0\n4331, 4 Series,2016,19999,Semi-Auto,8147,Diesel,30,65.7,2.0\n4332, 6 Series,2016,22500,Semi-Auto,39950,Diesel,205,49.6,3.0\n4333, 1 Series,2019,17980,Manual,7103,Diesel,145,70.6,1.5\n4334, 2 Series,2019,22950,Semi-Auto,3660,Diesel,145,61.4,2.0\n4335, 3 Series,2019,24480,Semi-Auto,298,Diesel,145,53.3,2.0\n4336, 1 Series,2019,19250,Semi-Auto,5298,Diesel,145,67.3,2.0\n4337, 3 Series,2016,15991,Semi-Auto,53331,Diesel,30,64.2,2.0\n4338, X4,2019,36900,Semi-Auto,12855,Diesel,145,40.4,3.0\n4339, X5,2019,51250,Semi-Auto,3658,Diesel,145,37.7,3.0\n4340, X6,2016,44160,Semi-Auto,25684,Petrol,570,25.4,4.4\n4341, 1 Series,2018,22320,Semi-Auto,21341,Petrol,145,32.5,3.0\n4342, 3 Series,2017,27490,Semi-Auto,25632,Diesel,145,49.6,3.0\n4343, 4 Series,2017,19991,Semi-Auto,32351,Diesel,160,52.3,3.0\n4344, 2 Series,2015,19140,Semi-Auto,12117,Petrol,260,35.8,3.0\n4345, 2 Series,2016,16250,Semi-Auto,37014,Diesel,125,57.6,2.0\n4346, M4,2018,34991,Semi-Auto,17923,Petrol,145,34.0,3.0\n4347, 3 Series,2017,17000,Semi-Auto,22639,Petrol,150,48.7,2.0\n4348, 2 Series,2018,19995,Semi-Auto,26101,Diesel,150,60.1,2.0\n4349, M4,2018,55991,Semi-Auto,4000,Petrol,145,33.6,3.0\n4350, X5,2019,59000,Semi-Auto,3276,Diesel,145,33.6,3.0\n4351, 4 Series,2019,29000,Semi-Auto,2963,Diesel,145,60.1,2.0\n4352, 8 Series,2019,54991,Semi-Auto,8966,Petrol,145,33.6,3.0\n4353, 4 Series,2018,27000,Semi-Auto,14519,Diesel,145,50.4,3.0\n4354, M2,2019,37990,Semi-Auto,19548,Petrol,145,29.1,3.0\n4355, 1 Series,2016,11499,Manual,25000,Diesel,20,70.6,1.5\n4356, 4 Series,2015,17495,Semi-Auto,12836,Diesel,30,65.7,2.0\n4357, X5,2016,26995,Automatic,46126,Diesel,200,47.1,3.0\n4358, 2 Series,2018,17495,Automatic,10526,Petrol,145,40.9,1.5\n4359, X3,2016,20991,Semi-Auto,28737,Diesel,150,54.3,2.0\n4360, 5 Series,2015,15990,Semi-Auto,17324,Diesel,30,62.8,2.0\n4361, 3 Series,2018,21380,Semi-Auto,6641,Petrol,145,48.7,2.0\n4362, 2 Series,2019,19950,Semi-Auto,8973,Diesel,145,49.6,2.0\n4363, X3,2017,27980,Semi-Auto,14130,Diesel,150,48.7,3.0\n4364, 4 Series,2016,17580,Semi-Auto,29387,Petrol,165,44.8,2.0\n4365, 1 Series,2017,15490,Semi-Auto,57796,Diesel,150,67.3,2.0\n4366, 1 Series,2017,15280,Manual,10191,Diesel,150,68.9,2.0\n4367, 7 Series,2019,38980,Semi-Auto,11126,Diesel,150,58.9,3.0\n4368, X2,2019,26950,Semi-Auto,7989,Petrol,150,39.2,2.0\n4369, M4,2019,45940,Semi-Auto,3447,Petrol,145,34.0,3.0\n4370, 1 Series,2018,17280,Semi-Auto,20033,Diesel,145,67.3,2.0\n4371, X2,2019,22000,Manual,4931,Petrol,145,41.5,1.5\n4372, 2 Series,2019,24590,Semi-Auto,3300,Diesel,145,48.7,2.0\n4373, 5 Series,2019,28810,Semi-Auto,5211,Diesel,145,65.7,2.0\n4374, 3 Series,2019,25000,Semi-Auto,3932,Diesel,145,62.8,2.0\n4375, 2 Series,2020,28655,Manual,3297,Petrol,145,52.3,1.5\n4376, X2,2020,34360,Semi-Auto,835,Petrol,145,38.7,2.0\n4377, X1,2020,35040,Semi-Auto,562,Diesel,145,60.1,2.0\n4378, 3 Series,2013,12480,Semi-Auto,37603,Diesel,30,62.8,2.0\n4379, 2 Series,2019,18480,Semi-Auto,5356,Petrol,145,42.2,1.5\n4380, 3 Series,2019,23980,Manual,2926,Diesel,145,56.5,2.0\n4381, 1 Series,2017,13680,Manual,24780,Petrol,145,53.3,1.5\n4382, X3,2014,19640,Semi-Auto,80078,Diesel,200,47.1,3.0\n4383, 2 Series,2018,18791,Semi-Auto,11984,Petrol,145,48.7,2.0\n4384, i8,2019,64750,Automatic,2277,Hybrid,140,141.2,1.5\n4385, 1 Series,2019,22940,Semi-Auto,1320,Petrol,150,40.4,1.5\n4386, 4 Series,2019,24970,Semi-Auto,4415,Petrol,145,45.6,2.0\n4387, 1 Series,2019,19250,Semi-Auto,6173,Diesel,145,67.3,2.0\n4388, Z4,2019,38850,Semi-Auto,1561,Petrol,150,33.2,3.0\n4389, X2,2019,26940,Semi-Auto,6055,Diesel,150,58.9,2.0\n4390, X2,2018,23000,Semi-Auto,10342,Petrol,145,39.2,2.0\n4391, 1 Series,2017,16995,Automatic,13552,Diesel,145,68.9,1.5\n4392, 1 Series,2016,11980,Manual,49629,Petrol,125,53.3,1.5\n4393, 3 Series,2019,27940,Semi-Auto,4916,Petrol,145,45.6,2.0\n4394, 1 Series,2019,18440,Semi-Auto,7561,Diesel,145,47.9,1.5\n4395, 5 Series,2020,26450,Semi-Auto,25,Diesel,145,65.7,2.0\n4396, X1,2019,25980,Semi-Auto,8083,Diesel,145,60.1,2.0\n4397, 4 Series,2019,28970,Semi-Auto,11075,Diesel,145,50.4,3.0\n4398, 5 Series,2019,28380,Semi-Auto,6,Diesel,145,65.7,2.0\n4399, 3 Series,2019,25940,Semi-Auto,7726,Diesel,145,53.3,2.0\n4400, X2,2019,29980,Semi-Auto,9882,Petrol,145,34.0,2.0\n4401, 3 Series,2017,17490,Semi-Auto,29009,Diesel,150,64.2,2.0\n4402, X5,2014,24480,Automatic,66088,Diesel,205,47.1,3.0\n4403, 3 Series,2018,17290,Semi-Auto,8988,Diesel,150,68.9,2.0\n4404, 3 Series,2018,24280,Semi-Auto,20606,Petrol,150,46.3,2.0\n4405, 2 Series,2017,15480,Manual,23430,Petrol,150,55.4,1.5\n4406, X2,2019,26940,Semi-Auto,6659,Diesel,150,58.9,2.0\n4407, 5 Series,2019,27750,Semi-Auto,500,Hybrid,145,49.6,2.0\n4408, 5 Series,2019,24980,Semi-Auto,5196,Diesel,145,65.7,2.0\n4409, X3,2019,31940,Semi-Auto,4238,Petrol,145,30.4,2.0\n4410, 3 Series,2020,28980,Semi-Auto,892,Petrol,145,42.2,2.0\n4411, X3,2020,34440,Semi-Auto,105,Diesel,145,54.3,2.0\n4412, X2,2020,26850,Semi-Auto,105,Diesel,145,50.4,2.0\n4413, 3 Series,2019,32940,Semi-Auto,7258,Diesel,145,49.6,2.0\n4414, 3 Series,2015,17990,Semi-Auto,31835,Diesel,145,56.5,3.0\n4415, 1 Series,2017,19680,Semi-Auto,15385,Diesel,145,61.4,2.0\n4416, 5 Series,2015,21857,Semi-Auto,44183,Diesel,160,49.6,3.0\n4417, 5 Series,2017,28920,Semi-Auto,22158,Diesel,145,51.4,3.0\n4418, X5,2019,46991,Semi-Auto,7260,Diesel,145,37.7,3.0\n4419, X5,2019,46991,Semi-Auto,8778,Diesel,145,37.7,3.0\n4420, 1 Series,2019,29980,Semi-Auto,5369,Petrol,150,34.5,2.0\n4421, 2 Series,2018,18890,Semi-Auto,13472,Petrol,145,50.4,1.5\n4422, 2 Series,2016,13998,Manual,18807,Diesel,20,74.3,1.5\n4423, 2 Series,2018,16998,Semi-Auto,9511,Petrol,150,50.4,2.0\n4424, X5,2019,47440,Semi-Auto,9415,Diesel,145,37.7,3.0\n4425, 3 Series,2019,30650,Automatic,7491,Petrol,145,41.5,2.0\n4426, X3,2019,34440,Semi-Auto,105,Diesel,145,54.3,2.0\n4427, 3 Series,2013,10010,Semi-Auto,58916,Diesel,30,65.7,2.0\n4428, 3 Series,2014,11471,Manual,24904,Petrol,165,44.8,2.0\n4429, 1 Series,2017,21498,Manual,16273,Petrol,145,36.2,3.0\n4430, 3 Series,2017,13298,Semi-Auto,60406,Diesel,145,74.3,2.0\n4431, 3 Series,2017,13298,Semi-Auto,75418,Diesel,0,74.3,2.0\n4432, 1 Series,2017,19798,Semi-Auto,35403,Petrol,145,39.8,3.0\n4433, X1,2017,20260,Semi-Auto,21320,Diesel,145,57.6,2.0\n4434, 3 Series,2014,12080,Automatic,76587,Diesel,125,57.6,3.0\n4435, 2 Series,2018,16570,Manual,16404,Diesel,145,64.2,2.0\n4436, 3 Series,2015,8691,Manual,73017,Diesel,20,68.9,2.0\n4437, X7,2019,69940,Automatic,2689,Diesel,145,33.6,3.0\n4438, 4 Series,2019,25850,Semi-Auto,101,Petrol,145,48.7,2.0\n4439, 1 Series,2019,16380,Manual,5997,Petrol,145,53.3,1.5\n4440, 4 Series,2015,17980,Manual,38500,Petrol,300,34.9,3.0\n4441, 2 Series,2019,21880,Semi-Auto,1853,Petrol,145,40.9,1.5\n4442, 2 Series,2019,21980,Semi-Auto,6093,Petrol,145,50.4,2.0\n4443, 1 Series,2019,19940,Semi-Auto,2635,Petrol,145,54.3,1.5\n4444, 3 Series,2013,9991,Semi-Auto,58974,Diesel,30,62.8,2.0\n4445, X1,2016,18995,Automatic,14496,Diesel,125,57.6,2.0\n4446, 1 Series,2019,17480,Manual,15953,Petrol,145,52.3,1.5\n4447, 5 Series,2017,30950,Semi-Auto,20564,Petrol,145,37.7,3.0\n4448, 4 Series,2017,19440,Semi-Auto,19025,Diesel,125,60.1,2.0\n4449, 1 Series,2019,22940,Manual,5170,Petrol,145,41.5,1.5\n4450, X5,2017,28980,Automatic,24749,Diesel,145,50.4,2.0\n4451, 3 Series,2018,16980,Semi-Auto,31500,Diesel,145,74.3,2.0\n4452, 3 Series,2019,25995,Semi-Auto,9913,Diesel,145,57.7,2.0\n4453, 3 Series,2019,26995,Semi-Auto,9698,Diesel,145,53.3,2.0\n4454, 5 Series,2019,34995,Semi-Auto,6523,Diesel,145,56.5,3.0\n4455, 2 Series,2019,27995,Automatic,1501,Hybrid,135,113.0,1.5\n4456, 4 Series,2019,28995,Semi-Auto,10000,Diesel,145,65.7,2.0\n4457, X3,2019,37995,Semi-Auto,20467,Diesel,150,36.7,3.0\n4458, 5 Series,2018,29995,Semi-Auto,28399,Petrol,150,39.2,3.0\n4459, 2 Series,2018,24995,Semi-Auto,12793,Petrol,150,39.8,3.0\n4460, Z4,2019,35995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,37.2,2.0\n4461, 5 Series,2014,14995,Semi-Auto,42749,Diesel,150,55.4,2.0\n4462, X1,2019,25995,Semi-Auto,5200,Petrol,145,46.3,1.5\n4463, 5 Series,2019,39995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,39.2,3.0\n4464, X5,2019,49995,Semi-Auto,1972,Diesel,145,37.7,3.0\n4465, X6,2019,56995,Semi-Auto,2055,Diesel,145,34.9,3.0\n4466, X5,2019,49995,Semi-Auto,4552,Diesel,145,37.7,3.0\n4467, 2 Series,2019,21995,Manual,11,Petrol,145,42.2,1.5\n4468, X5,2019,47995,Semi-Auto,12488,Petrol,145,27.2,3.0\n4469, X3,2019,32995,Semi-Auto,1107,Petrol,145,30.4,2.0\n4470, 1 Series,2017,21995,Semi-Auto,12729,Petrol,200,39.8,3.0\n4471, 3 Series,2014,16495,Semi-Auto,27092,Diesel,125,58.9,2.0\n4472, 5 Series,2017,23495,Semi-Auto,25544,Diesel,145,65.7,2.0\n4473, 3 Series,2019,28495,Semi-Auto,11,Petrol,145,42.2,2.0\n4474, 4 Series,2019,29995,Semi-Auto,11,Diesel,145,65.7,2.0\n4475, X1,2019,25995,Manual,11,Diesel,145,36.7,2.0\n4476, X3,2019,31995,Semi-Auto,11,Petrol,145,31.4,2.0\n4477, 3 Series,2018,19495,Semi-Auto,12849,Diesel,145,64.2,2.0\n4478, 4 Series,2019,29995,Semi-Auto,10,Petrol,145,48.7,2.0\n4479, 4 Series,2019,29995,Semi-Auto,6592,Diesel,145,52.3,3.0\n4480, X1,2014,9530,Manual,47262,Diesel,165,51.4,2.0\n4481, 3 Series,2015,14107,Manual,30140,Diesel,30,64.2,2.0\n4482, 3 Series,2015,11057,Manual,58696,Diesel,125,61.4,2.0\n4483, 2 Series,2018,14157,Automatic,29590,Petrol,145,53.3,1.5\n4484, 1 Series,2014,9650,Manual,54314,Diesel,30,64.2,2.0\n4485, X1,2016,17900,Semi-Auto,34382,Diesel,125,57.6,2.0\n4486, 4 Series,2018,19500,Semi-Auto,13368,Petrol,145,48.7,2.0\n4487, X1,2014,10298,Manual,58630,Diesel,160,51.4,2.0\n4488, X1,2016,18498,Semi-Auto,24952,Diesel,150,55.4,2.0\n4489, 1 Series,2016,18698,Manual,18743,Petrol,260,36.2,3.0\n4490, 1 Series,2017,19995,Manual,25645,Petrol,260,36.2,3.0\n4491, X5,2019,49995,Semi-Auto,3724,Diesel,145,37.7,3.0\n4492, 2 Series,2019,20995,Manual,1501,Petrol,145,44.1,1.5\n4493, X1,2016,17498,Semi-Auto,26344,Diesel,145,55.4,2.0\n4494, 5 Series,2013,15998,Semi-Auto,51063,Diesel,200,47.9,3.0\n4495, 3 Series,2019,29498,Semi-Auto,7751,Petrol,145,41.5,2.0\n4496, 1 Series,2014,14998,Semi-Auto,43525,Petrol,235,37.7,3.0\n4497, 3 Series,2020,35995,Semi-Auto,11,Diesel,145,47.9,3.0\n4498, 5 Series,2020,32995,Semi-Auto,11,Hybrid,145,49.6,2.0\n4499, 3 Series,2020,33995,Semi-Auto,11,Diesel,145,50.4,2.0\n4500, 3 Series,2019,27995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,43.5,2.0\n4501, X1,2019,28995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,48.7,2.0\n4502, X3,2019,34995,Semi-Auto,9719,Petrol,145,30.4,2.0\n4503, 2 Series,2017,15995,Semi-Auto,26652,Diesel,20,68.9,2.0\n4504, X2,2019,36995,Semi-Auto,3091,Petrol,145,34.0,2.0\n4505, 3 Series,2019,29995,Semi-Auto,1928,Petrol,145,42.2,2.0\n4506, X3,2019,31995,Semi-Auto,2498,Petrol,145,30.4,2.0\n4507, 4 Series,2019,22498,Semi-Auto,17886,Diesel,145,65.7,2.0\n4508, X1,2017,15401,Manual,20779,Diesel,20,68.9,2.0\n4509, 1 Series,2016,14417,Automatic,22998,Diesel,30,65.7,2.0\n4510, 4 Series,2017,17920,Manual,22956,Diesel,30,62.8,2.0\n4511, 3 Series,2018,16498,Semi-Auto,33546,Diesel,145,67.3,2.0\n4512, 2 Series,2017,15498,Manual,16134,Diesel,20,74.3,1.5\n4513, 1 Series,2019,25995,Semi-Auto,10572,Petrol,145,39.8,3.0\n4514, X7,2019,69995,Semi-Auto,4997,Diesel,145,31.4,3.0\n4515, 5 Series,2019,39995,Semi-Auto,4242,Diesel,145,51.4,3.0\n4516, 3 Series,2020,34495,Semi-Auto,1501,Diesel,145,50.4,2.0\n4517, 3 Series,2020,35495,Semi-Auto,1501,Diesel,145,47.1,3.0\n4518, 4 Series,2020,29995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,58.9,2.0\n4519, 4 Series,2020,30995,Semi-Auto,10,Diesel,145,60.1,2.0\n4520, 2 Series,2016,18495,Manual,24452,Diesel,125,60.1,2.0\n4521, X3,2016,20995,Semi-Auto,26531,Diesel,145,54.3,2.0\n4522, 3 Series,2015,15495,Manual,31468,Diesel,30,61.4,2.0\n4523, X3,2016,21600,Automatic,32330,Diesel,200,47.9,3.0\n4524, 1 Series,2018,17850,Automatic,748,Petrol,145,47.9,2.0\n4525, X1,2017,18200,Manual,21695,Diesel,125,58.9,2.0\n4526, X7,2020,64995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,33.6,3.0\n4527, X6,2019,54995,Semi-Auto,3455,Diesel,145,34.9,3.0\n4528, X1,2013,11995,Semi-Auto,64637,Diesel,160,51.4,2.0\n4529, X2,2019,27995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,50.4,2.0\n4530, 5 Series,2019,31995,Semi-Auto,1912,Diesel,145,65.7,2.0\n4531, 4 Series,2019,34995,Semi-Auto,11,Diesel,145,53.3,3.0\n4532, X1,2019,27495,Semi-Auto,11,Diesel,145,60.1,2.0\n4533, X1,2019,26995,Semi-Auto,11,Diesel,145,60.1,2.0\n4534, 1 Series,2018,15250,Automatic,11487,Petrol,145,55.5,1.5\n4535, 2 Series,2017,15800,Automatic,51468,Diesel,125,60.1,2.0\n4536, 2 Series,2015,13500,Manual,24621,Petrol,145,47.9,2.0\n4537, 3 Series,2013,8995,Manual,32939,Diesel,30,62.8,2.0\n4538, 2 Series,2018,19000,Semi-Auto,7680,Petrol,145,39.2,1.5\n4539, 3 Series,2017,15300,Semi-Auto,16935,Petrol,125,51.4,2.0\n4540, X1,2017,14300,Manual,30533,Diesel,150,68.9,2.0\n4541, X1,2019,25995,Manual,1501,Petrol,145,51.4,1.5\n4542, 3 Series,2020,30995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,42.2,2.0\n4543, M4,2019,56995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,34.0,3.0\n4544, 3 Series,2020,30995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,52.3,2.0\n4545, M4,2019,49995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,34.0,3.0\n4546, 4 Series,2019,28995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,65.7,2.0\n4547, 3 Series,2020,34995,Semi-Auto,11,Diesel,145,49.6,2.0\n4548, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,22919,Diesel,145,64.2,2.0\n4549, X5,2018,37498,Automatic,25930,Petrol,145,29.1,4.4\n4550, 3 Series,2019,26995,Semi-Auto,9907,Diesel,145,52.3,2.0\n4551, 1 Series,2019,24995,Manual,1501,Petrol,145,41.5,1.5\n4552, 2 Series,2019,27995,Semi-Auto,11,Petrol,145,39.8,3.0\n4553, 1 Series,2017,20998,Semi-Auto,22018,Petrol,145,39.8,3.0\n4554, X1,2016,17998,Semi-Auto,45944,Diesel,150,55.4,2.0\n4555, 2 Series,2015,10998,Semi-Auto,51719,Diesel,20,68.9,2.0\n4556, 5 Series,2017,23500,Semi-Auto,27726,Hybrid,135,156.9,2.0\n4557, X1,2014,10295,Semi-Auto,55000,Diesel,150,56.5,2.0\n4558, 1 Series,2016,12995,Semi-Auto,33291,Diesel,20,67.3,2.0\n4559, 5 Series,2018,25995,Semi-Auto,30418,Diesel,145,60.1,3.0\n4560, 3 Series,2019,36995,Semi-Auto,3040,Petrol,145,34.9,3.0\n4561, 1 Series,2017,15995,Semi-Auto,21469,Diesel,20,70.6,2.0\n4562, X5,2019,46995,Semi-Auto,5966,Diesel,145,37.7,3.0\n4563, X5,2019,52995,Semi-Auto,6326,Diesel,145,37.7,3.0\n4564, X5,2019,52995,Semi-Auto,6997,Diesel,145,37.7,3.0\n4565, X1,2016,19495,Semi-Auto,38267,Petrol,160,44.8,2.0\n4566, 1 Series,2019,19495,Manual,7753,Diesel,145,65.7,2.0\n4567, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,26335,Diesel,145,64.2,2.0\n4568, 5 Series,2018,25998,Semi-Auto,7776,Diesel,145,49.6,2.0\n4569, 1 Series,2018,17991,Manual,7100,Petrol,145,37.2,1.5\n4570, 1 Series,2017,12495,Manual,44506,Diesel,145,68.9,2.0\n4571, 7 Series,2019,59995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,41.5,3.0\n4572, 1 Series,2014,9991,Manual,49064,Diesel,30,65.7,2.0\n4573, 1 Series,2016,11470,Manual,18802,Diesel,0,83.1,1.5\n4574, 3 Series,2017,14590,Manual,34552,Diesel,30,65.7,2.0\n4575, 3 Series,2016,17991,Semi-Auto,30100,Diesel,145,53.3,3.0\n4576, X4,2015,21437,Automatic,33289,Diesel,200,47.9,3.0\n4577, 1 Series,2014,10540,Automatic,45263,Diesel,30,64.2,2.0\n4578, 3 Series,2018,19998,Semi-Auto,23050,Petrol,145,48.7,2.0\n4579, X1,2020,29995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,50.4,2.0\n4580, 5 Series,2020,31995,Semi-Auto,1501,Hybrid,145,49.6,2.0\n4581, 4 Series,2020,27495,Semi-Auto,10,Diesel,145,65.7,2.0\n4582, 4 Series,2020,27495,Semi-Auto,10,Petrol,145,48.7,2.0\n4583, X2,2020,31995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,61.4,2.0\n4584, 2 Series,2020,32995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,36.2,2.0\n4585, 8 Series,2020,59995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,31.7,3.0\n4586, 2 Series,2020,28995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,49.6,2.0\n4587, 5 Series,2016,21298,Semi-Auto,40120,Diesel,200,47.9,3.0\n4588, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,12458,Diesel,30,64.2,2.0\n4589, 1 Series,2017,20698,Automatic,20763,Petrol,145,39.8,3.0\n4590, 2 Series,2017,13998,Manual,23541,Diesel,20,68.9,1.5\n4591, 3 Series,2018,20998,Semi-Auto,23833,Diesel,150,57.7,2.0\n4592, 3 Series,2017,18698,Semi-Auto,40841,Diesel,150,64.2,2.0\n4593, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,22645,Diesel,145,64.2,2.0\n4594, 1 Series,2015,11995,Semi-Auto,23484,Diesel,30,64.2,2.0\n4595, 3 Series,2016,12950,Manual,59833,Diesel,125,61.4,2.0\n4596, 4 Series,2017,16507,Automatic,26800,Diesel,30,65.7,2.0\n4597, 3 Series,2019,27995,Semi-Auto,3751,Diesel,145,52.3,2.0\n4598, 4 Series,2019,27995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,65.7,2.0\n4599, X4,2019,33995,Semi-Auto,7141,Diesel,145,42.8,2.0\n4600, 5 Series,2013,8997,Manual,82949,Diesel,30,62.8,2.0\n4601, 3 Series,2016,16247,Automatic,28384,Diesel,125,60.1,2.0\n4602, 5 Series,2016,16000,Semi-Auto,30070,Diesel,30,62.8,2.0\n4603, X4,2016,18860,Semi-Auto,75680,Diesel,145,54.3,2.0\n4604, X1,2016,17360,Semi-Auto,25710,Diesel,30,65.7,2.0\n4605, 3 Series,2016,14050,Semi-Auto,45741,Hybrid,0,148.7,2.0\n4606, 5 Series,2015,14495,Automatic,35980,Diesel,30,62.8,2.0\n4607, 4 Series,2016,16550,Semi-Auto,31125,Petrol,165,46.3,2.0\n4608, 3 Series,2016,17250,Automatic,31561,Hybrid,0,134.5,2.0\n4609, X5,2019,47995,Semi-Auto,4339,Diesel,145,37.7,3.0\n4610, 1 Series,2020,23995,Manual,1501,Diesel,145,57.7,1.5\n4611, X7,2020,69995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,33.6,3.0\n4612, 1 Series,2015,15995,Semi-Auto,26629,Diesel,125,60.1,2.0\n4613, 2 Series,2020,29995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,49.6,2.0\n4614, X4,2020,44995,Semi-Auto,11,Diesel,145,37.2,3.0\n4615, Z4,2020,34995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,38.7,2.0\n4616, 5 Series,2017,21470,Semi-Auto,35138,Diesel,145,62.8,2.0\n4617, 1 Series,2016,11497,Manual,52409,Diesel,30,65.7,2.0\n4618, 3 Series,2015,14247,Automatic,51650,Diesel,145,56.5,2.0\n4619, 2 Series,2019,23950,Semi-Auto,2918,Diesel,150,49.6,2.0\n4620, X3,2017,20950,Semi-Auto,30148,Diesel,150,54.3,2.0\n4621, X4,2020,44950,Semi-Auto,100,Petrol,150,26.9,3.0\n4622, 5 Series,2019,36450,Semi-Auto,5700,Diesel,150,51.4,3.0\n4623, 4 Series,2019,25450,Semi-Auto,9204,Petrol,150,46.3,2.0\n4624, X1,2017,14500,Manual,28205,Diesel,150,68.9,2.0\n4625, 2 Series,2018,18991,Semi-Auto,1100,Diesel,145,67.3,2.0\n4626, 3 Series,2017,17997,Automatic,28379,Diesel,145,62.8,2.0\n4627, X1,2018,18697,Automatic,45268,Diesel,145,57.6,2.0\n4628, 3 Series,2014,11740,Manual,81838,Diesel,125,57.6,2.0\n4629, 1 Series,2013,7991,Manual,49479,Petrol,125,51.4,1.6\n4630, 2 Series,2017,16498,Semi-Auto,22056,Diesel,145,64.2,2.0\n4631, 3 Series,2019,29950,Semi-Auto,4629,Diesel,150,48.7,2.0\n4632, 1 Series,2019,30950,Semi-Auto,5453,Petrol,150,34.5,2.0\n4633, X6,2016,32950,Semi-Auto,44914,Diesel,240,42.8,3.0\n4634, 2 Series,2019,22950,Semi-Auto,7477,Petrol,150,47.9,2.0\n4635, 5 Series,2019,27950,Semi-Auto,9239,Hybrid,150,62.8,2.0\n4636, 1 Series,2017,15950,Manual,13261,Diesel,150,70.6,1.5\n4637, 3 Series,2020,41950,Semi-Auto,8,Petrol,150,33.6,3.0\n4638, 1 Series,2018,15950,Semi-Auto,17200,Diesel,150,44.1,2.0\n4639, X5,2015,28950,Automatic,36439,Diesel,205,47.1,3.0\n4640, X3,2020,34950,Semi-Auto,2500,Diesel,145,54.3,2.0\n4641, 3 Series,2014,14950,Semi-Auto,66008,Diesel,150,54.3,3.0\n4642, 3 Series,2020,37950,Semi-Auto,100,Diesel,145,47.9,3.0\n4643, X3,2019,34950,Semi-Auto,5492,Diesel,145,54.3,2.0\n4644, 1 Series,2015,9985,Manual,43834,Diesel,20,72.4,1.5\n4645, 3 Series,2017,18738,Semi-Auto,20422,Diesel,150,60.1,2.0\n4646, 2 Series,2015,10691,Manual,41347,Diesel,20,74.3,1.5\n4647, X3,2013,12291,Semi-Auto,75395,Diesel,160,50.4,2.0\n4648, 3 Series,2013,10991,Manual,68067,Diesel,125,57.6,2.0\n4649, 1 Series,2016,14995,Semi-Auto,34700,Diesel,20,67.3,2.0\n4650, 1 Series,2017,13495,Manual,25491,Diesel,150,68.9,2.0\n4651, 3 Series,2017,18995,Automatic,49954,Diesel,200,49.6,3.0\n4652, 1 Series,2014,9250,Manual,61490,Petrol,145,50.4,1.6\n4653, 3 Series,2015,14950,Manual,44538,Diesel,125,57.6,2.0\n4654, 2 Series,2020,35250,Semi-Auto,100,Diesel,150,49.6,2.0\n4655, 1 Series,2019,19950,Semi-Auto,11686,Diesel,145,48.7,2.0\n4656, X5,2019,56450,Semi-Auto,4445,Diesel,145,33.6,3.0\n4657, X5,2019,52450,Semi-Auto,101,Diesel,145,37.7,3.0\n4658, 2 Series,2017,16950,Semi-Auto,11569,Petrol,150,53.3,1.5\n4659, 2 Series,2019,21950,Semi-Auto,15470,Diesel,150,47.1,2.0\n4660, 3 Series,2015,17999,Semi-Auto,30760,Diesel,145,56.5,3.0\n4661, 3 Series,2017,20799,Semi-Auto,19559,Petrol,145,48.7,2.0\n4662, 4 Series,2018,21290,Automatic,3475,Petrol,145,45.6,2.0\n4663, 1 Series,2017,13490,Manual,12312,Petrol,150,53.3,1.5\n4664, 3 Series,2017,20400,Semi-Auto,28250,Diesel,145,51.4,3.0\n4665, 1 Series,2019,19950,Semi-Auto,9119,Petrol,145,54.3,1.5\n4666, 2 Series,2016,13950,Semi-Auto,35292,Diesel,125,61.4,2.0\n4667, 1 Series,2017,17950,Semi-Auto,17988,Diesel,145,61.4,2.0\n4668, 3 Series,2019,41450,Semi-Auto,423,Petrol,145,34.9,3.0\n4669, 7 Series,2018,36450,Semi-Auto,17192,Petrol,145,35.3,4.4\n4670, X2,2019,27950,Semi-Auto,7419,Diesel,145,58.9,2.0\n4671, Z4,2019,31450,Semi-Auto,8626,Petrol,145,38.7,2.0\n4672, 2 Series,2015,13450,Semi-Auto,21150,Petrol,30,55.4,1.5\n4673, 1 Series,2014,14950,Semi-Auto,56355,Petrol,235,37.7,3.0\n4674, 1 Series,2017,14950,Manual,9463,Diesel,145,72.4,1.5\n4675, 3 Series,2017,15290,Semi-Auto,61610,Petrol,145,48.7,2.0\n4676, 3 Series,2016,13240,Manual,23255,Petrol,150,48.7,2.0\n4677, 4 Series,2017,16395,Semi-Auto,48360,Diesel,145,65.7,2.0\n4678, X3,2016,23450,Semi-Auto,23961,Diesel,145,54.3,2.0\n4679, X5,2017,34950,Automatic,32738,Diesel,200,47.1,3.0\n4680, 2 Series,2020,19950,Manual,100,Petrol,145,52.3,1.5\n4681, 5 Series,2019,32950,Semi-Auto,101,Diesel,145,55.4,2.0\n4682, 5 Series,2019,30750,Semi-Auto,101,Diesel,145,60.1,2.0\n4683, 5 Series,2019,31750,Semi-Auto,101,Hybrid,145,60.1,2.0\n4684, 4 Series,2019,28750,Semi-Auto,101,Diesel,145,58.9,2.0\n4685, 3 Series,2018,27450,Semi-Auto,12521,Petrol,145,41.5,3.0\n4686, 4 Series,2020,26950,Semi-Auto,2755,Diesel,145,65.7,2.0\n4687, 1 Series,2020,27950,Manual,1638,Petrol,145,41.5,1.5\n4688, X1,2020,26950,Semi-Auto,811,Petrol,145,40.9,1.5\n4689, 3 Series,2016,9250,Manual,79470,Diesel,20,72.4,2.0\n4690, 2 Series,2017,16298,Semi-Auto,23388,Diesel,145,64.2,2.0\n4691, X5,2018,37498,Automatic,25160,Petrol,145,29.1,4.4\n4692, 2 Series,2018,21998,Automatic,9566,Hybrid,135,113.0,1.5\n4693, 3 Series,2017,22798,Semi-Auto,16996,Diesel,145,56.5,3.0\n4694, 1 Series,2019,20998,Semi-Auto,13942,Diesel,150,60.1,2.0\n4695, X1,2014,11298,Semi-Auto,33046,Diesel,160,52.3,2.0\n4696, Z4,2019,32950,Semi-Auto,8031,Petrol,145,37.2,2.0\n4697, 1 Series,2019,19950,Semi-Auto,9859,Diesel,145,67.3,2.0\n4698, 2 Series,2016,18990,Automatic,11854,Diesel,145,55.4,2.0\n4699, 1 Series,2018,14980,Semi-Auto,20438,Petrol,145,55.5,1.5\n4700, M5,2015,24310,Semi-Auto,42932,Petrol,555,28.5,4.4\n4701, 5 Series,2019,28450,Semi-Auto,101,Petrol,145,50.4,2.0\n4702, 2 Series,2019,21950,Manual,2639,Diesel,145,64.2,2.0\n4703, X3,2019,32450,Semi-Auto,4125,Diesel,145,54.3,2.0\n4704, 1 Series,2020,27950,Semi-Auto,100,Diesel,145,51.4,2.0\n4705, X1,2019,28950,Semi-Auto,3759,Diesel,145,50.4,2.0\n4706, 2 Series,2018,24950,Semi-Auto,14835,Petrol,145,32.5,3.0\n4707, X5,2019,54750,Semi-Auto,18673,Diesel,145,33.6,3.0\n4708, 5 Series,2019,36750,Semi-Auto,8027,Diesel,145,51.4,3.0\n4709, 5 Series,2019,30950,Semi-Auto,3795,Diesel,145,55.4,2.0\n4710, 3 Series,2019,30950,Semi-Auto,4112,Diesel,145,49.6,2.0\n4711, X3,2016,19950,Semi-Auto,42379,Diesel,145,54.3,2.0\n4712, 2 Series,2019,24950,Automatic,5042,Hybrid,135,113.0,1.5\n4713, 1 Series,2019,16950,Semi-Auto,11794,Diesel,145,72.4,1.5\n4714, 1 Series,2017,14030,Semi-Auto,40344,Diesel,145,68.9,1.5\n4715, 1 Series,2017,13760,Manual,24389,Diesel,145,65.7,2.0\n4716, 1 Series,2015,10430,Manual,29454,Petrol,30,56.5,1.5\n4717, 4 Series,2019,28750,Semi-Auto,101,Diesel,145,58.9,2.0\n4718, X5,2019,49950,Semi-Auto,7220,Diesel,145,37.7,3.0\n4719, 5 Series,2019,29950,Semi-Auto,4043,Diesel,145,60.1,2.0\n4720, 1 Series,2018,14995,Semi-Auto,17000,Diesel,145,67.3,2.0\n4721, 3 Series,2018,18695,Automatic,25876,Diesel,145,64.2,2.0\n4722, 3 Series,2018,18157,Automatic,28438,Diesel,145,62.8,2.0\n4723, X1,2016,19100,Automatic,28785,Diesel,125,57.6,2.0\n4724, 2 Series,2015,11837,Semi-Auto,27494,Diesel,20,68.9,2.0\n4725, 4 Series,2017,18997,Semi-Auto,11328,Petrol,145,48.7,2.0\n4726, 4 Series,2017,23497,Automatic,14584,Diesel,145,50.4,3.0\n4727, 4 Series,2016,19950,Semi-Auto,37897,Diesel,125,60.1,2.0\n4728, M4,2019,44950,Semi-Auto,4931,Petrol,150,34.0,3.0\n4729, X2,2019,27950,Semi-Auto,7946,Diesel,150,58.9,2.0\n4730, 1 Series,2020,32972,Semi-Auto,151,Petrol,150,34.5,2.0\n4731, X3,2018,30980,Semi-Auto,4813,Diesel,145,54.3,2.0\n4732, 1 Series,2016,11891,Manual,69219,Diesel,20,68.9,2.0\n4733, 5 Series,2018,24999,Automatic,24501,Diesel,145,60.1,2.0\n4734, 4 Series,2017,19491,Automatic,22771,Diesel,145,55.4,3.0\n4735, 1 Series,2015,11999,Manual,36339,Diesel,30,62.8,2.0\n4736, 4 Series,2016,10999,Manual,93421,Diesel,30,62.8,2.0\n4737, 3 Series,2020,28950,Semi-Auto,300,Petrol,145,42.2,2.0\n4738, Z4,2020,38950,Semi-Auto,100,Petrol,145,33.2,3.0\n4739, X3,2014,19950,Semi-Auto,23693,Diesel,145,54.3,2.0\n4740, 1 Series,2019,21950,Manual,5013,Petrol,145,44.1,1.5\n4741, 5 Series,2019,31950,Semi-Auto,1355,Diesel,145,55.4,2.0\n4742, 2 Series,2015,13950,Semi-Auto,68787,Diesel,125,57.6,2.0\n4743, 1 Series,2019,18950,Semi-Auto,15028,Petrol,145,36.7,1.5\n4744, 1 Series,2019,16950,Semi-Auto,11137,Diesel,145,72.4,1.5\n4745, 3 Series,2019,23450,Semi-Auto,11629,Diesel,145,62.8,2.0\n4746, 1 Series,2019,19950,Semi-Auto,10102,Diesel,145,48.7,2.0\n4747, 3 Series,2019,21450,Semi-Auto,14009,Diesel,150,55.4,2.0\n4748, 3 Series,2019,21450,Semi-Auto,11706,Diesel,150,55.4,2.0\n4750, X5,2019,48950,Semi-Auto,8043,Diesel,150,37.7,3.0\n4751, X4,2019,34950,Semi-Auto,5763,Diesel,150,42.8,2.0\n4752, 2 Series,2015,17541,Semi-Auto,26035,Petrol,165,44.1,2.0\n4753, X5,2013,26651,Automatic,47301,Diesel,205,45.6,3.0\n4754, 3 Series,2016,18191,Semi-Auto,38882,Hybrid,0,134.5,2.0\n4755, 3 Series,2019,39020,Semi-Auto,7537,Diesel,145,43.5,3.0\n4756, 1 Series,2017,14951,Semi-Auto,18852,Diesel,150,70.6,2.0\n4757, 3 Series,2018,22021,Semi-Auto,26821,Diesel,150,64.2,2.0\n4758, 5 Series,2019,36951,Semi-Auto,7218,Petrol,150,46.3,2.0\n4759, 2 Series,2016,15950,Semi-Auto,43911,Diesel,145,55.4,2.0\n4760, 8 Series,2019,56950,Semi-Auto,9731,Diesel,145,39.8,3.0\n4761, X3,2016,21950,Semi-Auto,45142,Diesel,200,47.9,3.0\n4762, 2 Series,2019,20950,Manual,100,Petrol,145,52.3,1.5\n4763, 2 Series,2020,22950,Manual,500,Petrol,145,42.8,1.5\n4764, X1,2020,29950,Semi-Auto,35,Diesel,145,40.9,2.0\n4765, 1 Series,2019,18950,Semi-Auto,9079,Diesel,145,47.9,1.5\n4766, X5,2019,51950,Semi-Auto,101,Diesel,145,37.7,3.0\n4767, X3,2019,31950,Semi-Auto,7721,Diesel,145,54.3,2.0\n4768, X1,2019,26450,Semi-Auto,8643,Diesel,145,50.4,2.0\n4769, X5,2019,57950,Semi-Auto,4897,Diesel,145,33.6,3.0\n4770, 4 Series,2018,24401,Semi-Auto,9049,Diesel,150,58.9,2.0\n4771, X2,2019,36451,Semi-Auto,2975,Petrol,150,34.0,2.0\n4772, M4,2017,34221,Semi-Auto,63660,Petrol,150,32.5,3.0\n4773, X2,2019,34910,Semi-Auto,4577,Petrol,145,39.2,2.0\n4774, X1,2019,32940,Semi-Auto,5642,Petrol,145,37.7,2.0\n4775, X6,2019,68300,Semi-Auto,3145,Petrol,145,26.4,3.0\n4776, M5,2019,89900,Semi-Auto,2269,Petrol,145,24.1,4.4\n4777, 3 Series,2018,16950,Manual,19041,Diesel,145,67.3,2.0\n4778, 3 Series,2020,28450,Semi-Auto,101,Diesel,145,50.4,2.0\n4779, 2 Series,2019,20450,Manual,101,Petrol,145,42.2,1.5\n4780, 1 Series,2016,13950,Semi-Auto,54205,Diesel,20,68.9,1.5\n4781, X3,2019,32509,Semi-Auto,9000,Diesel,145,54.3,2.0\n4782, X3,2019,37963,Semi-Auto,4786,Diesel,145,48.7,3.0\n4783, X2,2019,24543,Semi-Auto,3412,Petrol,145,38.7,2.0\n4784, 4 Series,2016,13949,Automatic,70976,Diesel,30,65.7,2.0\n4785, 1 Series,2017,16770,Automatic,22848,Petrol,145,47.9,2.0\n4786, X1,2016,18727,Automatic,16318,Petrol,160,44.8,2.0\n4787, 5 Series,2015,10400,Manual,73227,Diesel,125,61.4,2.0\n4788, 1 Series,2015,9890,Automatic,58283,Diesel,30,64.2,2.0\n4789, 4 Series,2014,15050,Semi-Auto,26973,Diesel,125,60.1,2.0\n4790, 4 Series,2019,34360,Semi-Auto,3986,Diesel,145,51.4,3.0\n4791, 1 Series,2019,33150,Semi-Auto,4902,Diesel,145,51.4,2.0\n4792, 6 Series,2019,41980,Semi-Auto,4028,Diesel,145,42.2,2.0\n4793, 2 Series,2019,31410,Semi-Auto,3104,Petrol,145,47.9,2.0\n4794, X2,2019,29542,Semi-Auto,5564,Petrol,145,39.8,2.0\n4795, 3 Series,2017,18741,Semi-Auto,27012,Diesel,30,64.2,2.0\n4796, X6,2016,30572,Semi-Auto,40246,Diesel,200,44.8,3.0\n4797, X7,2019,65520,Automatic,8574,Diesel,145,33.6,3.0\n4798, X1,2015,10912,Semi-Auto,82455,Diesel,160,52.3,2.0\n4799, 4 Series,2019,27125,Semi-Auto,5046,Diesel,145,65.7,2.0\n4800, X3,2019,36203,Semi-Auto,3425,Diesel,145,48.7,3.0\n4801, X3,2018,32340,Semi-Auto,10488,Diesel,145,48.7,3.0\n4802, 4 Series,2014,18712,Automatic,43116,Diesel,160,50.4,3.0\n4803, 6 Series,2015,20172,Semi-Auto,37175,Diesel,160,49.6,3.0\n4804, 7 Series,2019,45640,Automatic,7689,Diesel,145,44.1,3.0\n4805, 8 Series,2019,64103,Semi-Auto,1897,Diesel,145,39.8,3.0\n4806, X6,2015,23162,Semi-Auto,55912,Diesel,200,47.1,3.0\n4807, X1,2017,23032,Semi-Auto,19340,Diesel,145,57.6,2.0\n4808, 3 Series,2017,23481,Semi-Auto,33093,Diesel,145,51.4,3.0\n4809, 1 Series,2019,25362,Semi-Auto,9503,Petrol,145,39.8,3.0\n4810, 2 Series,2019,25660,Automatic,8092,Petrol,145,39.8,3.0\n4811, X1,2016,18211,Semi-Auto,52889,Diesel,125,57.6,2.0\n4812, 1 Series,2016,12121,Manual,24516,Diesel,20,72.4,1.5\n4813, 2 Series,2015,9852,Manual,43555,Petrol,30,57.6,1.5\n4814, 3 Series,2013,12822,Manual,9276,Petrol,160,44.8,2.0\n4815, 3 Series,2019,25842,Semi-Auto,4238,Diesel,145,52.3,2.0\n4816, X1,2018,22632,Semi-Auto,14852,Diesel,145,60.1,2.0\n4817, 1 Series,2017,15381,Semi-Auto,74652,Diesel,125,60.1,2.0\n4818, 1 Series,2015,13391,Semi-Auto,49394,Diesel,30,64.2,2.0\n4819, 4 Series,2019,27591,Manual,5303,Diesel,150,62.8,2.0\n4820, 2 Series,2019,24196,Semi-Auto,2421,Petrol,145,47.9,2.0\n4821, 5 Series,2017,27152,Semi-Auto,66068,Diesel,145,51.4,3.0\n4822, 4 Series,2018,21302,Automatic,17768,Diesel,145,65.7,2.0\n4823, 4 Series,2017,20062,Semi-Auto,46674,Diesel,145,55.4,3.0\n4824, 3 Series,2017,20498,Semi-Auto,22271,Hybrid,0,134.5,2.0\n4825, 1 Series,2016,11110,Manual,25073,Diesel,0,83.1,1.5\n4826, 1 Series,2017,15870,Semi-Auto,28163,Petrol,150,54.3,1.5\n4827, 1 Series,2017,14490,Manual,22137,Diesel,145,70.6,1.5\n4828, 2 Series,2017,12999,Manual,42378,Petrol,125,53.3,1.5\n4829, X3,2013,15341,Semi-Auto,68729,Diesel,165,50.4,2.0\n4830, 3 Series,2015,14051,Semi-Auto,68704,Diesel,125,58.9,2.0\n4831, 4 Series,2016,19216,Automatic,25798,Petrol,160,44.1,2.0\n4832, 5 Series,2018,33066,Automatic,5595,Petrol,145,29.1,3.0\n4833, M4,2019,58662,Automatic,3395,Petrol,145,34.0,3.0\n4834, 5 Series,2017,21946,Automatic,38410,Petrol,145,48.7,2.0\n4835, 4 Series,2015,17786,Automatic,45550,Petrol,260,37.2,3.0\n4836, 4 Series,2019,22766,Automatic,5767,Petrol,145,48.7,2.0\n4837, X5,2019,48836,Automatic,4553,Petrol,145,27.2,3.0\n4838, 3 Series,2013,12262,Semi-Auto,44125,Diesel,30,62.8,2.0\n4839, 1 Series,2013,10372,Manual,33940,Diesel,30,64.2,2.0\n4840, X1,2019,22442,Manual,3991,Petrol,145,51.4,1.5\n4841, 1 Series,2017,15672,Manual,20327,Petrol,125,52.3,1.5\n4842, X3,2019,31683,Semi-Auto,8524,Petrol,145,30.4,2.0\n4843, X3,2019,31903,Semi-Auto,7161,Petrol,145,30.4,2.0\n4844, 3 Series,2016,12990,Semi-Auto,48788,Diesel,0,74.3,2.0\n4845, X1,2018,19300,Manual,15209,Diesel,145,52.3,2.0\n4846, 1 Series,2016,15480,Automatic,30900,Petrol,145,47.9,2.0\n4847, 2 Series,2016,12368,Manual,30243,Petrol,125,50.4,1.5\n4848, 2 Series,2016,15490,Semi-Auto,36924,Diesel,30,62.8,2.0\n4849, 1 Series,2017,12942,Manual,36274,Diesel,145,70.6,1.5\n4850, X5,2014,27498,Automatic,28056,Petrol,555,26.9,4.4\n4851, 1 Series,2015,11933,Semi-Auto,19168,Petrol,145,49.6,1.6\n4852, 4 Series,2018,19991,Semi-Auto,8018,Petrol,145,44.1,2.0\n4853, 2 Series,2019,15630,Manual,20592,Petrol,145,40.9,1.5\n4854, 2 Series,2017,20740,Manual,9885,Petrol,145,36.2,3.0\n4855, 5 Series,2017,22899,Semi-Auto,33046,Diesel,145,64.2,2.0\n4856, X1,2016,15500,Manual,37000,Diesel,125,60.1,2.0\n4857, X1,2016,16700,Semi-Auto,44000,Diesel,145,55.4,2.0\n4858, 2 Series,2017,14200,Semi-Auto,14500,Diesel,20,68.9,2.0\n4859, X1,2017,18890,Semi-Auto,21113,Diesel,145,65.7,2.0\n4860, 1 Series,2017,13500,Manual,34500,Diesel,150,65.7,2.0\n4861, 1 Series,2017,15500,Manual,11500,Petrol,150,52.3,1.5\n4862, X1,2016,18650,Automatic,29330,Diesel,145,55.4,2.0\n4863, 5 Series,2019,31580,Automatic,8612,Petrol,145,48.7,2.0\n4864, 3 Series,2019,27710,Semi-Auto,9545,Diesel,145,52.3,2.0\n4865, 1 Series,2017,11799,Manual,10683,Petrol,30,56.5,1.5\n4867, 1 Series,2017,15000,Semi-Auto,26488,Diesel,20,67.3,2.0\n4868, 3 Series,2020,33995,Semi-Auto,10,Diesel,145,53.3,2.0\n4869, 3 Series,2019,29990,Semi-Auto,5604,Petrol,145,40.9,2.0\n4870, X1,2017,18995,Semi-Auto,32300,Diesel,150,57.6,2.0\n4871, 2 Series,2017,12500,Manual,48839,Diesel,145,74.3,1.5\n4872, 2 Series,2018,17000,Manual,19566,Diesel,145,54.3,2.0\n4873, 5 Series,2017,30995,Semi-Auto,24000,Diesel,145,51.4,3.0\n4874, 2 Series,2016,13699,Automatic,24849,Diesel,30,64.2,2.0\n4875, 1 Series,2016,10690,Manual,41718,Petrol,125,53.3,1.5\n4876, 1 Series,2015,8390,Manual,55825,Petrol,150,50.4,1.6\n4877, 1 Series,2013,9444,Semi-Auto,44000,Petrol,145,48.7,1.6\n4878, 3 Series,2018,20860,Semi-Auto,15388,Diesel,145,56.5,3.0\n4879, 3 Series,2013,12077,Semi-Auto,21388,Diesel,30,62.8,2.0\n4880, X1,2018,24081,Semi-Auto,13245,Diesel,150,60.1,2.0\n4881, 5 Series,2019,37921,Semi-Auto,6311,Petrol,150,46.3,2.0\n4882, 4 Series,2014,16612,Semi-Auto,48474,Diesel,160,52.3,3.0\n4883, X5,2018,37692,Automatic,24786,Diesel,145,47.1,3.0\n4884, X5,2019,48892,Automatic,7666,Diesel,145,37.7,3.0\n4885, 1 Series,2019,30240,Automatic,7791,Petrol,145,34.5,2.0\n4886, X4,2019,38980,Semi-Auto,6982,Diesel,145,40.9,3.0\n4887, X3,2019,43740,Automatic,3280,Diesel,145,54.3,2.0\n4888, 4 Series,2019,23270,Automatic,5865,Petrol,145,48.7,2.0\n4889, 3 Series,2019,40406,Automatic,1683,Petrol,145,34.9,3.0\n4890, 1 Series,2019,27190,Manual,5382,Diesel,145,53.3,2.0\n4891, 1 Series,2019,31200,Automatic,9516,Diesel,145,48.7,2.0\n4892, 2 Series,2019,29960,Semi-Auto,5720,Diesel,145,49.6,2.0\n4893, 2 Series,2017,18100,Semi-Auto,20319,Petrol,145,48.7,2.0\n4894, X1,2016,17500,Manual,26122,Diesel,20,68.9,2.0\n4895, 3 Series,2018,18690,Semi-Auto,29748,Diesel,145,60.1,2.0\n4896, 3 Series,2018,18500,Semi-Auto,26937,Diesel,145,64.2,2.0\n4897, 3 Series,2013,8992,Manual,63969,Diesel,30,62.8,2.0\n4898, 2 Series,2019,19949,Manual,14219,Diesel,145,51.4,2.0\n4899, X1,2018,16500,Manual,27041,Diesel,145,68.9,2.0\n4900, 3 Series,2019,27990,Manual,4465,Diesel,145,54.3,2.0\n4901, 3 Series,2019,29995,Semi-Auto,1425,Petrol,145,42.2,2.0\n4902, X1,2019,25995,Manual,3150,Petrol,145,52.3,1.5\n4903, 3 Series,2019,27990,Semi-Auto,5600,Diesel,145,52.3,2.0\n4904, 5 Series,2019,29990,Semi-Auto,3117,Petrol,145,50.4,2.0\n4905, 2 Series,2020,30995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,48.7,2.0\n4906, 4 Series,2020,37995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,58.9,2.0\n4907, 5 Series,2020,33995,Semi-Auto,1501,Hybrid,145,49.6,2.0\n4908, X1,2017,19790,Semi-Auto,22579,Petrol,160,44.8,2.0\n4909, 5 Series,2015,19990,Semi-Auto,31567,Diesel,160,50.4,3.0\n4910, 5 Series,2016,15990,Semi-Auto,21698,Diesel,30,62.8,2.0\n4911, X5,2019,51990,Semi-Auto,7300,Diesel,150,33.6,3.0\n4912, M3,2018,43990,Semi-Auto,12879,Petrol,150,34.0,3.0\n4913, 3 Series,2019,31490,Manual,4503,Diesel,150,54.3,2.0\n4914, 3 Series,2016,18990,Semi-Auto,45090,Diesel,165,51.4,3.0\n4915, 1 Series,2018,17490,Semi-Auto,26232,Petrol,150,54.3,1.5\n4916, 3 Series,2018,17490,Manual,12311,Diesel,150,62.8,2.0\n4917, 2 Series,2020,26995,Semi-Auto,10,Petrol,145,42.2,1.5\n4918, X1,2016,17990,Semi-Auto,25216,Diesel,125,60.1,2.0\n4919, 1 Series,2019,26990,Semi-Auto,3660,Petrol,145,40.4,1.5\n4920, 3 Series,2019,28990,Semi-Auto,6,Petrol,145,42.2,2.0\n4921, 3 Series,2019,28990,Semi-Auto,7322,Diesel,145,52.3,2.0\n4922, X3,2019,33990,Semi-Auto,38,Diesel,145,54.3,2.0\n4923, 4 Series,2019,27990,Semi-Auto,6051,Diesel,145,65.7,2.0\n4924, X5,2019,56990,Semi-Auto,8637,Diesel,145,33.6,3.0\n4925, 1 Series,2019,24990,Manual,5846,Petrol,145,41.5,1.5\n4926, X5,2019,54990,Semi-Auto,7153,Diesel,150,33.6,3.0\n4927, 2 Series,2016,17240,Semi-Auto,25653,Diesel,125,60.1,2.0\n4928, 1 Series,2019,24990,Semi-Auto,6377,Petrol,150,39.8,3.0\n4929, 4 Series,2014,12990,Semi-Auto,52135,Diesel,125,61.4,2.0\n4930, X5,2019,51990,Semi-Auto,5849,Diesel,150,37.7,3.0\n4931, X5,2019,51990,Semi-Auto,5850,Diesel,150,37.7,3.0\n4932, 3 Series,2019,29990,Semi-Auto,4210,Petrol,150,40.9,2.0\n4933, 2 Series,2018,20360,Automatic,8370,Petrol,145,36.2,2.0\n4934, 2 Series,2015,10860,Manual,46904,Diesel,20,74.3,1.5\n4935, 1 Series,2017,14610,Semi-Auto,30939,Diesel,30,65.7,2.0\n4936, 4 Series,2015,21491,Automatic,24421,Petrol,260,36.7,3.0\n4937, X5,2014,23950,Automatic,67711,Diesel,200,47.1,3.0\n4938, 1 Series,2015,11550,Semi-Auto,19886,Diesel,20,67.3,2.0\n4939, 3 Series,2017,14000,Manual,22000,Petrol,150,52.3,1.5\n4940, 4 Series,2016,19595,Semi-Auto,9647,Petrol,160,44.1,2.0\n4941, 3 Series,2019,25595,Semi-Auto,2400,Petrol,150,41.5,3.0\n4942, 3 Series,2014,17999,Semi-Auto,26311,Hybrid,135,47.9,3.0\n4943, 4 Series,2018,23990,Semi-Auto,19438,Diesel,145,55.4,3.0\n4944, 1 Series,2019,15990,Manual,5161,Petrol,145,53.3,1.5\n4945, 2 Series,2020,32995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,36.2,2.0\n4946, 2 Series,2019,19990,Manual,3303,Petrol,145,42.8,1.5\n4947, 3 Series,2019,32990,Semi-Auto,4758,Diesel,145,49.6,2.0\n4948, X5,2019,50990,Semi-Auto,5925,Diesel,145,37.7,3.0\n4949, 2 Series,2018,19990,Semi-Auto,21691,Petrol,145,47.9,2.0\n4950, 3 Series,2018,24490,Semi-Auto,21110,Diesel,145,51.4,3.0\n4951, 2 Series,2017,17990,Semi-Auto,8693,Petrol,145,50.4,2.0\n4952, 3 Series,2019,30990,Semi-Auto,3165,Diesel,145,52.3,2.0\n4953, 3 Series,2016,19995,Semi-Auto,34110,Diesel,160,51.4,3.0\n4954, 2 Series,2017,15995,Semi-Auto,29006,Diesel,150,68.9,2.0\n4955, 1 Series,2017,12995,Manual,25656,Diesel,150,72.4,1.5\n4956, X5,2017,33500,Automatic,54000,Diesel,150,42.8,3.0\n4957, 1 Series,2019,23500,Semi-Auto,11128,Petrol,150,39.8,3.0\n4958, 4 Series,2017,19250,Semi-Auto,14500,Petrol,145,48.7,2.0\n4959, 3 Series,2019,36990,Semi-Auto,4314,Petrol,145,40.4,2.0\n4960, X3,2019,35990,Semi-Auto,15,Diesel,145,54.3,2.0\n4961, 8 Series,2019,59990,Semi-Auto,5441,Diesel,145,40.4,3.0\n4962, X3,2019,35995,Semi-Auto,4421,Diesel,145,54.3,2.0\n4963, X4,2019,37995,Semi-Auto,5809,Diesel,145,42.8,2.0\n4964, 3 Series,2019,28990,Semi-Auto,3811,Diesel,145,52.3,2.0\n4965, 2 Series,2020,29995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,47.9,2.0\n4966, X2,2020,29995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,38.7,2.0\n4967, X1,2020,34995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,50.4,2.0\n4968, X1,2020,30995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,50.4,2.0\n4969, 4 Series,2019,25990,Semi-Auto,2028,Diesel,145,65.7,2.0\n4970, X3,2020,42995,Semi-Auto,1501,Petrol,145,34.5,3.0\n4971, 3 Series,2020,32995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,50.4,2.0\n4972, X1,2016,15995,Semi-Auto,50131,Diesel,125,60.1,2.0\n4973, 1 Series,2016,12490,Manual,15210,Petrol,125,53.3,1.5\n4974, 3 Series,2016,15750,Manual,34484,Diesel,125,58.9,2.0\n4975, 3 Series,2016,19490,Semi-Auto,14302,Diesel,145,56.5,3.0\n4976, X1,2017,18990,Semi-Auto,34697,Diesel,145,55.4,2.0\n4977, X5,2016,30990,Automatic,39469,Hybrid,0,85.6,2.0\n4978, 2 Series,2018,25990,Semi-Auto,3960,Petrol,145,32.5,3.0\n4979, 3 Series,2020,35995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,47.9,3.0\n4980, 3 Series,2017,22950,Semi-Auto,28600,Diesel,145,51.4,3.0\n4981, 2 Series,2019,21995,Semi-Auto,3682,Petrol,145,47.9,2.0\n4982, X2,2020,28995,Semi-Auto,10,Diesel,145,58.9,2.0\n4983, 4 Series,2017,17990,Manual,29926,Diesel,30,62.8,2.0\n4984, X6,2019,52990,Semi-Auto,3086,Diesel,145,34.9,3.0\n4985, 1 Series,2018,15990,Manual,13856,Petrol,145,53.3,1.5\n4986, 2 Series,2019,24990,Semi-Auto,4155,Diesel,145,65.7,2.0\n4987, X3,2019,35995,Automatic,3800,Diesel,145,54.3,2.0\n4988, 1 Series,2019,18999,Manual,5623,Petrol,145,52.3,1.5\n4989, X2,2018,22500,Semi-Auto,34697,Diesel,145,58.9,2.0\n4990, 2 Series,2019,23222,Semi-Auto,5290,Petrol,145,48.7,1.5\n4991, 3 Series,2019,33999,Semi-Auto,8680,Hybrid,135,8.8,2.0\n4992, 5 Series,2019,34555,Semi-Auto,4592,Hybrid,135,156.9,2.0\n4993, 3 Series,2019,27500,Semi-Auto,9262,Diesel,145,52.3,2.0\n4994, 3 Series,2019,25444,Automatic,13033,Petrol,145,42.2,2.0\n4995, 3 Series,2019,23250,Semi-Auto,11659,Diesel,145,55.4,2.0\n4996, 3 Series,2019,23250,Semi-Auto,12045,Diesel,145,55.4,2.0\n4997, 4 Series,2019,36999,Automatic,3500,Diesel,145,50.4,3.0\n4998, 4 Series,2019,35999,Automatic,1500,Diesel,145,60.1,2.0\n4999, 5 Series,2019,31950,Automatic,3500,Petrol,145,50.4,2.0\n5000, 2 Series,2020,31820,Manual,1500,Petrol,145,43.5,1.5\n5001, 1 Series,2020,27995,Manual,2500,Diesel,145,53.3,2.0\n5002, 3 Series,2019,35995,Automatic,17188,Diesel,145,49.6,2.0\n5003, 5 Series,2019,31950,Automatic,3500,Petrol,145,50.4,2.0\n5004, X1,2019,31995,Automatic,9500,Diesel,145,52.3,2.0\n5005, X1,2019,26999,Manual,4500,Petrol,145,49.6,1.5\n5006, 3 Series,2019,28444,Automatic,5500,Petrol,145,42.2,2.0\n5007, 2 Series,2019,19555,Manual,5500,Petrol,145,40.9,1.5\n5008, 5 Series,2019,32499,Automatic,9222,Diesel,145,65.7,2.0\n5009, 4 Series,2019,29999,Automatic,3403,Diesel,145,60.1,2.0\n5010, 3 Series,2020,36650,Automatic,4500,Diesel,145,49.6,2.0\n5011, 1 Series,2019,19999,Semi-Auto,5963,Petrol,145,54.3,1.5\n5012, 1 Series,2019,18995,Semi-Auto,5354,Diesel,145,68.9,1.5\n5013, 1 Series,2019,18995,Semi-Auto,5268,Diesel,145,68.9,1.5\n5014, 2 Series,2019,22499,Manual,6772,Diesel,145,60.1,2.0\n5015, 1 Series,2019,18495,Manual,7752,Diesel,145,70.6,1.5\n5016, 3 Series,2019,27995,Semi-Auto,2317,Diesel,150,52.3,2.0\n5017, 3 Series,2019,33444,Automatic,3725,Diesel,145,50.4,2.0\n5018, 3 Series,2020,36995,Automatic,4500,Diesel,145,50.4,2.0\n5019, 4 Series,2019,27995,Automatic,6514,Diesel,145,55.4,3.0\n5020, 7 Series,2020,54995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,42.2,3.0\n5021, X3,2019,34995,Semi-Auto,8829,Petrol,145,30.4,2.0\n5022, X3,2020,33995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,54.3,2.0\n5023, 4 Series,2019,26444,Automatic,6500,Diesel,145,65.7,2.0\n5024, 4 Series,2019,29995,Automatic,4837,Diesel,145,65.7,2.0\n5025, 4 Series,2019,30995,Automatic,4500,Diesel,145,58.9,2.0\n5026, 4 Series,2019,29995,Automatic,4500,Diesel,145,58.9,2.0\n5027, 3 Series,2019,30888,Automatic,6500,Diesel,145,52.3,2.0\n5028, 4 Series,2019,27999,Automatic,5891,Diesel,145,65.7,2.0\n5029, 2 Series,2019,25995,Automatic,6500,Diesel,145,46.3,2.0\n5030, X1,2019,30995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,52.3,2.0\n5031, X4,2019,41995,Semi-Auto,1501,Diesel,145,40.9,3.0\n5032, 3 Series,2017,19450,Semi-Auto,24701,Diesel,30,62.8,2.0\n5033, 1 Series,2017,12450,Manual,43757,Diesel,150,72.4,1.5\n5034, 3 Series,2019,29990,Manual,16,Diesel,145,54.3,2.0\n5035, X3,2019,33990,Semi-Auto,5434,Diesel,145,54.3,2.0\n5036, 4 Series,2020,36990,Semi-Auto,99,Diesel,145,47.9,3.0\n5037, 3 Series,2017,19995,Semi-Auto,28243,Diesel,145,60.1,2.0\n5038, 4 Series,2019,29999,Automatic,8914,Diesel,145,65.7,2.0\n5039, 5 Series,2019,36995,Automatic,6814,Diesel,145,60.1,3.0\n5040, 2 Series,2017,17990,Semi-Auto,15630,Diesel,145,62.8,2.0\n5041, X5,2014,23000,Automatic,42310,Diesel,200,45.6,3.0\n5042, X5,2017,30400,Automatic,24860,Diesel,145,47.1,3.0\n5043, 4 Series,2019,35950,Automatic,9250,Diesel,145,50.4,3.0\n5044, X3,2019,33450,Automatic,9641,Petrol,145,30.4,2.0\n5045, 5 Series,2019,34995,Automatic,14500,Diesel,145,60.1,3.0\n5046, 3 Series,2019,31995,Automatic,13978,Diesel,145,52.3,2.0\n5047, 4 Series,2019,30995,Automatic,1500,Petrol,145,48.7,2.0\n5048, X3,2019,38995,Automatic,6527,Diesel,145,54.3,2.0\n5049, 1 Series,2016,12400,Manual,49315,Diesel,20,70.6,1.5\n5050, 3 Series,2016,15740,Semi-Auto,39900,Diesel,30,62.8,2.0\n5051, 5 Series,2016,12990,Manual,54820,Diesel,125,60.1,2.0\n5052, 3 Series,2013,11900,Semi-Auto,17332,Petrol,165,47.1,2.0\n5053, 3 Series,2019,31995,Semi-Auto,4995,Diesel,145,52.3,2.0\n5054, 5 Series,2019,34990,Semi-Auto,1800,Petrol,145,47.9,2.0\n5055, X5,2019,56990,Semi-Auto,8000,Diesel,145,33.6,3.0\n5056, 4 Series,2019,25995,Semi-Auto,3144,Petrol,145,45.6,2.0\n5057, 3 Series,2019,33690,Semi-Auto,8718,Diesel,145,47.9,3.0\n5058, 3 Series,2019,35490,Semi-Auto,10130,Diesel,145,44.1,3.0\n5059, 4 Series,2016,17995,Semi-Auto,36907,Diesel,30,65.7,2.0\n5060, 4 Series,2016,18000,Semi-Auto,36660,Diesel,125,58.9,2.0\n5061, 5 Series,2016,16890,Semi-Auto,22600,Diesel,30,62.8,2.0\n5062, 3 Series,2019,23990,Semi-Auto,7015,Diesel,145,53.3,2.0\n5063, X5,2017,36995,Automatic,42000,Diesel,145,42.8,3.0\n5064, 3 Series,2017,17950,Manual,18799,Diesel,145,64.2,2.0\n5065, 1 Series,2019,19999,Semi-Auto,16106,Diesel,145,67.3,2.0\n5066, 4 Series,2018,22000,Semi-Auto,12490,Diesel,145,52.3,3.0\n5067, 4 Series,2016,16440,Semi-Auto,40340,Petrol,145,48.7,2.0\n5068, X1,2017,17037,Automatic,19838,Diesel,30,65.7,2.0\n5069, 3 Series,2014,12890,Semi-Auto,52106,Diesel,30,62.8,2.0\n5070, 3 Series,2015,17190,Semi-Auto,51050,Diesel,200,49.6,3.0\n5071, 3 Series,2015,15100,Semi-Auto,34500,Petrol,160,46.3,2.0\n5072, 3 Series,2016,18257,Automatic,19060,Diesel,145,53.3,3.0\n5073, 1 Series,2016,11000,Manual,38810,Petrol,125,53.3,1.5\n5074, X1,2019,24449,Semi-Auto,5336,Diesel,145,60.1,2.0\n5075, X2,2019,28499,Semi-Auto,8550,Diesel,145,48.7,2.0\n5076, Z4,2019,32449,Semi-Auto,2485,Petrol,145,38.7,2.0\n5077, X4,2019,34999,Semi-Auto,9829,Diesel,145,42.8,2.0\n5078, X4,2019,41999,Semi-Auto,6449,Diesel,145,37.2,3.0\n5079, 1 Series,2019,22999,Manual,3641,Diesel,145,58.9,1.5\n5080, X5,2019,49999,Semi-Auto,5681,Diesel,145,37.7,3.0\n5081, X3,2019,36999,Semi-Auto,4494,Diesel,145,48.7,3.0\n5082, X3,2019,31999,Semi-Auto,6624,Diesel,145,54.3,2.0\n5083, X2,2019,22999,Semi-Auto,7255,Petrol,145,41.5,1.5\n5084, 6 Series,2019,39999,Semi-Auto,1125,Petrol,145,34.5,3.0\n5085, 5 Series,2019,37999,Semi-Auto,3709,Diesel,145,51.4,3.0\n5086, M4,2019,45999,Semi-Auto,2373,Petrol,145,34.0,3.0\n5087, X4,2019,40999,Semi-Auto,8023,Petrol,145,26.9,3.0\n5088, 1 Series,2019,25995,Manual,500,Petrol,145,41.5,1.5\n5089, X3,2019,31990,Semi-Auto,7115,Diesel,145,54.3,2.0\n5090, Z4,2019,33990,Semi-Auto,8810,Petrol,145,37.2,2.0\n5091, X1,2019,27990,Semi-Auto,8521,Diesel,145,60.1,2.0\n5092, X5,2019,47990,Semi-Auto,5311,Diesel,145,37.7,3.0\n5093, X5,2019,46990,Semi-Auto,10565,Diesel,145,37.7,3.0\n5094, X2,2019,34995,Automatic,8728,Petrol,145,34.0,2.0\n5095, 1 Series,2019,20222,Automatic,7407,Petrol,145,47.9,2.0\n5096, 2 Series,2019,20850,Automatic,7234,Hybrid,135,148.7,1.5\n5097, 2 Series,2019,20850,Automatic,12070,Hybrid,135,148.7,1.5\n5098, X4,2019,39995,Automatic,5505,Diesel,145,42.8,2.0\n5099, 3 Series,2019,32995,Automatic,4500,Diesel,145,50.4,2.0\n5100, 3 Series,2019,35450,Automatic,6500,Diesel,145,50.4,2.0\n5101, 3 Series,2019,22495,Semi-Auto,8886,Diesel,145,67.3,2.0\n5102, 1 Series,2019,25995,Manual,1309,Petrol,145,41.5,1.5\n5103, 1 Series,2017,17495,Semi-Auto,27756,Petrol,145,54.3,1.5\n5104, X3,2019,54995,Semi-Auto,4490,Petrol,145,24.8,3.0\n5105, 3 Series,2016,16995,Semi-Auto,20756,Diesel,30,64.2,2.0\n5106, 5 Series,2016,17450,Semi-Auto,41123,Diesel,125,60.1,2.0\n5107, X2,2019,29999,Automatic,6695,Diesel,145,58.9,2.0\n5108, 1 Series,2019,17444,Automatic,5500,Diesel,145,72.4,1.5\n5109, 3 Series,2019,28995,Automatic,16367,Diesel,145,52.3,2.0\n5110, 1 Series,2019,31950,Semi-Auto,8600,Petrol,145,34.5,2.0\n5111, X5,2019,52995,Semi-Auto,10100,Diesel,145,33.6,3.0\n5112, 3 Series,2018,21495,Semi-Auto,23000,Diesel,145,62.8,2.0\n5113, 2 Series,2016,16950,Semi-Auto,47385,Petrol,160,47.1,2.0\n5114, 1 Series,2019,22995,Semi-Auto,8332,Petrol,150,42.8,1.5\n5115, 3 Series,2019,27888,Semi-Auto,10268,Diesel,150,52.3,2.0\n5116, 3 Series,2019,26995,Semi-Auto,11355,Diesel,150,52.3,2.0\n5117, 1 Series,2019,23995,Manual,6196,Petrol,150,41.5,1.5\n5118, 3 Series,2019,28995,Automatic,8446,Diesel,145,52.3,2.0\n5119, X1,2018,23450,Automatic,18487,Diesel,145,60.1,2.0\n5120, 3 Series,2019,35995,Automatic,5500,Petrol,145,39.8,2.0\n5121, 4 Series,2019,38995,Automatic,5500,Petrol,145,41.5,3.0\n5122, 3 Series,2020,36995,Automatic,3500,Diesel,145,45.6,3.0\n5123, X3,2020,37495,Automatic,4500,Diesel,145,54.3,2.0\n5124, 2 Series,2018,23999,Semi-Auto,14258,Petrol,150,32.5,3.0\n5125, 4 Series,2019,27950,Semi-Auto,8028,Diesel,150,53.3,3.0\n5126, 5 Series,2020,32495,Semi-Auto,931,Hybrid,145,49.6,2.0\n5127, X1,2020,30495,Semi-Auto,3530,Diesel,145,40.9,2.0\n5128, 3 Series,2020,36999,Semi-Auto,5500,Diesel,145,45.6,3.0\n5129, 1 Series,2017,16444,Semi-Auto,20848,Petrol,145,48.7,2.0\n5130, X3,2019,56950,Semi-Auto,6597,Petrol,145,24.8,3.0\n5131, X6,2018,38995,Semi-Auto,18212,Diesel,145,40.9,3.0\n5132, 1 Series,2015,11750,Manual,10889,Diesel,0,78.5,1.5\n5133, X6,2015,25000,Semi-Auto,26100,Diesel,205,45.6,3.0\n5134, 3 Series,2018,20995,Semi-Auto,19252,Diesel,145,64.2,2.0\n5135, X1,2017,20495,Semi-Auto,16665,Diesel,125,57.6,2.0\n5136, 5 Series,2019,29995,Semi-Auto,9848,Petrol,150,48.7,2.0\n5137, 5 Series,2019,29999,Semi-Auto,6737,Petrol,150,48.7,2.0\n5138, 3 Series,2019,27888,Semi-Auto,10430,Diesel,150,52.3,2.0\n5139, 4 Series,2016,15500,Semi-Auto,59461,Diesel,30,65.7,2.0\n5140, X5,2020,63995,Automatic,5000,Hybrid,135,188.3,3.0\n5141, X4,2020,44495,Automatic,5000,Diesel,145,40.9,3.0\n5142, 3 Series,2017,19995,Semi-Auto,20766,Hybrid,0,134.5,2.0\n5143, 4 Series,2018,21250,Automatic,14238,Diesel,145,65.7,2.0\n5144, 2 Series,2019,26995,Automatic,2630,Diesel,145,49.6,2.0\n5145, X2,2019,35999,Automatic,6026,Petrol,145,34.0,2.0\n5146, 5 Series,2019,31444,Automatic,2404,Diesel,145,65.7,2.0\n5147, 5 Series,2019,34999,Automatic,7195,Diesel,145,60.1,2.0\n5148, 3 Series,2019,26995,Semi-Auto,10624,Petrol,150,42.2,2.0\n5149, 5 Series,2019,25995,Semi-Auto,7554,Petrol,150,50.4,2.0\n5150, 3 Series,2019,26995,Semi-Auto,12399,Diesel,150,52.3,2.0\n5151, 3 Series,2019,26995,Semi-Auto,8021,Diesel,150,52.3,2.0\n5152, 3 Series,2019,27888,Semi-Auto,10622,Diesel,150,52.3,2.0\n5153, 3 Series,2019,24500,Semi-Auto,10125,Petrol,150,47.9,2.0\n5154, 3 Series,2019,24995,Semi-Auto,7585,Petrol,150,47.9,2.0\n5155, 3 Series,2020,32995,Automatic,4000,Diesel,145,50.4,2.0\n5156, 1 Series,2020,26995,Automatic,1500,Diesel,145,51.4,2.0\n5157, X3,2020,37999,Automatic,2789,Diesel,145,54.3,2.0\n5158, X1,2020,32995,Automatic,1593,Diesel,145,50.4,2.0\n5159, 5 Series,2019,26990,Automatic,7824,Petrol,145,50.4,2.0\n5160, X5,2019,44995,Automatic,6495,Diesel,145,36.7,3.0\n5161, 1 Series,2019,16500,Manual,5500,Diesel,145,72.4,1.5\n5162, 3 Series,2019,28888,Automatic,9267,Diesel,145,52.3,2.0\n5163, X7,2019,62995,Automatic,11055,Diesel,145,33.6,3.0\n5164, 2 Series,2019,21950,Manual,5500,Petrol,145,42.2,1.5\n5165, 4 Series,2019,29999,Automatic,1500,Petrol,145,45.6,2.0\n5166, 1 Series,2019,20999,Semi-Auto,7351,Diesel,145,68.9,2.0\n5167, 2 Series,2015,14950,Manual,46555,Diesel,125,60.1,2.0\n5168, 3 Series,2019,23450,Semi-Auto,13713,Petrol,150,48.7,2.0\n5169, 3 Series,2020,33995,Automatic,10,Diesel,145,50.4,2.0\n5170, 3 Series,2020,42995,Automatic,7500,Petrol,145,33.6,3.0\n5171, 1 Series,2020,34999,Automatic,197,Diesel,145,48.7,2.0\n5172, Z4,2020,35995,Automatic,2500,Petrol,145,38.7,2.0\n5173, 8 Series,2020,74995,Semi-Auto,4500,Diesel,145,26.7,3.0\n5174, 7 Series,2020,53995,Semi-Auto,3500,Diesel,145,42.2,3.0\n5175, X3,2013,15000,Semi-Auto,54150,Diesel,165,50.4,2.0\n5177, 1 Series,2018,23750,Semi-Auto,11941,Petrol,145,39.8,3.0\n5178, 1 Series,2018,14999,Manual,12955,Diesel,145,51.4,1.5\n5179, 1 Series,2017,15850,Manual,39806,Diesel,145,62.8,2.0\n5180, 2 Series,2019,19495,Automatic,8500,Diesel,145,54.3,1.5\n5181, 3 Series,2016,17297,Automatic,59300,Diesel,200,49.6,3.0\n5182, X4,2019,34500,Semi-Auto,15411,Diesel,150,40.9,3.0\n5183, X5,2018,33990,Automatic,29150,Diesel,150,47.1,3.0\n5184, X1,2016,17360,Semi-Auto,25710,Diesel,30,65.7,2.0\n5185, 4 Series,2019,28999,Automatic,8182,Diesel,145,52.3,3.0\n5186, X1,2017,21995,Manual,15900,Diesel,145,60.1,2.0\n5187, 5 Series,2020,42995,Automatic,7500,Hybrid,135,156.9,2.0\n5188, 1 Series,2017,21140,Semi-Auto,27150,Petrol,145,39.8,3.0\n5189, 1 Series,2017,16270,Semi-Auto,46440,Petrol,145,47.9,2.0\n5190, X1,2016,15270,Manual,55000,Diesel,125,58.9,2.0\n5191, 1 Series,2016,19950,Semi-Auto,23210,Petrol,200,39.8,3.0\n5192, X1,2017,18990,Semi-Auto,32420,Diesel,145,55.4,2.0\n5193, 3 Series,2013,12330,Semi-Auto,10050,Petrol,160,47.1,2.0\n5194, X4,2015,19660,Semi-Auto,52020,Diesel,145,54.3,2.0\n5195, 1 Series,2016,15090,Semi-Auto,30480,Petrol,125,54.3,1.5\n5196, 5 Series,2016,17160,Semi-Auto,15830,Diesel,30,62.8,2.0\n5197, 4 Series,2017,16507,Automatic,26800,Diesel,30,65.7,2.0\n5198, 3 Series,2014,12890,Semi-Auto,52106,Diesel,30,62.8,2.0\n5199, 4 Series,2013,12220,Semi-Auto,73023,Diesel,125,57.6,3.0\n5200, 3 Series,2017,15290,Semi-Auto,61610,Petrol,150,48.7,2.0\n5201, 4 Series,2016,18430,Semi-Auto,22220,Diesel,30,65.7,2.0\n5202, 3 Series,2015,11990,Manual,78053,Petrol,165,44.8,2.0\n5203, 3 Series,2018,18495,Semi-Auto,26231,Diesel,145,64.2,2.0\n5204, X1,2016,17567,Manual,23557,Diesel,125,58.9,2.0\n5205, 2 Series,2015,16950,Automatic,33300,Petrol,260,37.2,3.0\n5206, 1 Series,2016,14652,Manual,9461,Diesel,20,70.6,1.5\n5207, 3 Series,2019,39950,Semi-Auto,1341,Diesel,150,43.5,3.0\n5208, 1 Series,2013,11450,Manual,66621,Petrol,205,42.8,2.0\n5209, 5 Series,2020,35995,Automatic,2500,Hybrid,145,62.8,2.0\n5210, 4 Series,2020,32583,Automatic,2500,Petrol,145,48.7,2.0\n5211, M2,2020,46995,Automatic,4500,Petrol,145,29.1,3.0\n5212, 1 Series,2020,32495,Automatic,10,Diesel,145,48.7,2.0\n5213, X2,2020,34999,Automatic,1217,Diesel,145,58.9,2.0\n5214, X4,2020,40995,Automatic,10,Diesel,145,42.8,2.0\n5215, X2,2020,37995,Automatic,2500,Petrol,145,34.0,2.0\n5216, 3 Series,2014,12990,Semi-Auto,67617,Diesel,125,57.6,3.0\n5217, 3 Series,2017,17540,Automatic,35630,Diesel,145,62.8,2.0\n5218, 1 Series,2017,14600,Semi-Auto,37566,Diesel,150,67.3,2.0\n5219, 2 Series,2017,13591,Manual,15001,Diesel,145,74.3,1.5\n5220, X1,2016,15991,Manual,39917,Diesel,125,58.9,2.0\n5221, X1,2016,17900,Semi-Auto,18713,Diesel,150,55.4,2.0\n5222, 4 Series,2016,19950,Automatic,20600,Diesel,125,60.1,2.0\n5223, 4 Series,2019,27450,Semi-Auto,6124,Petrol,150,45.6,2.0\n5224, X5,2019,51950,Semi-Auto,13,Diesel,150,37.7,3.0\n5225, 4 Series,2017,20450,Semi-Auto,26680,Petrol,150,45.6,2.0\n5226, 3 Series,2018,16950,Semi-Auto,27641,Diesel,150,65.7,2.0\n5227, 3 Series,2019,25450,Semi-Auto,9368,Diesel,150,52.3,2.0\n5228, 3 Series,2017,19450,Semi-Auto,31508,Diesel,150,62.8,2.0\n5229, 2 Series,2019,23450,Semi-Auto,8371,Petrol,150,48.7,1.5\n5230, X5,2019,47950,Semi-Auto,6960,Diesel,150,37.7,3.0\n5231, 7 Series,2019,42950,Semi-Auto,19870,Petrol,150,33.6,3.0\n5232, 1 Series,2020,27495,Semi-Auto,1500,Diesel,145,51.4,2.0\n5233, 3 Series,2020,39995,Semi-Auto,5302,Diesel,145,45.6,3.0\n5234, 3 Series,2020,33495,Semi-Auto,4500,Diesel,145,48.7,2.0\n5235, X1,2017,18950,Semi-Auto,40519,Diesel,125,57.6,2.0\n5236, 2 Series,2018,19950,Semi-Auto,27312,Diesel,145,57.6,2.0\n5237, 3 Series,2015,17450,Semi-Auto,55109,Diesel,160,51.4,3.0\n5238, 1 Series,2015,13950,Manual,36916,Petrol,150,50.4,1.6\n5239, 1 Series,2018,18450,Semi-Auto,14324,Diesel,150,49.6,2.0\n5240, 5 Series,2020,31995,Semi-Auto,6000,Hybrid,145,60.1,2.0\n5241, 3 Series,2020,34995,Semi-Auto,10,Diesel,145,49.6,2.0\n5242, X2,2020,32495,Semi-Auto,1255,Diesel,145,58.9,2.0\n5243, 5 Series,2020,34995,Semi-Auto,10,Hybrid,145,49.6,2.0\n5244, 1 Series,2020,31495,Semi-Auto,1250,Diesel,145,48.7,2.0\n5245, 3 Series,2020,33995,Semi-Auto,4500,Diesel,145,50.4,2.0\n5246, 3 Series,2020,36495,Semi-Auto,789,Diesel,145,49.6,2.0\n5247, 2 Series,2020,22950,Manual,14,Petrol,145,52.3,1.5\n5248, 1 Series,2019,22950,Manual,2181,Diesel,145,72.4,1.5\n5249, 2 Series,2020,25450,Semi-Auto,6,Diesel,145,49.6,2.0\n5250, 4 Series,2020,35450,Semi-Auto,10,Diesel,145,47.9,3.0\n5251, 5 Series,2020,29950,Semi-Auto,9,Hybrid,145,49.6,2.0\n5252, 3 Series,2019,25450,Semi-Auto,11208,Diesel,145,52.3,2.0\n5253, 5 Series,2019,30450,Semi-Auto,10191,Hybrid,135,156.9,2.0\n5254, X3,2019,34450,Semi-Auto,5015,Diesel,145,54.3,2.0\n5255, X2,2019,31950,Semi-Auto,6801,Diesel,145,58.9,2.0\n5256, 2 Series,2019,20450,Semi-Auto,7404,Petrol,145,53.3,1.5\n5257, 3 Series,2016,14950,Semi-Auto,51741,Diesel,30,62.8,2.0\n5258, 1 Series,2018,13450,Manual,33113,Diesel,150,68.9,2.0\n5259, 3 Series,2019,31450,Semi-Auto,4618,Diesel,150,52.3,2.0\n5260, X4,2019,42450,Semi-Auto,10910,Diesel,150,42.8,2.0\n5261, 4 Series,2019,25950,Semi-Auto,11259,Diesel,150,60.1,2.0\n5262, X3,2015,20950,Semi-Auto,28416,Diesel,150,54.3,2.0\n5263, 3 Series,2018,21450,Semi-Auto,16244,Petrol,150,48.7,2.0\n5264, 5 Series,2019,38450,Automatic,14522,Diesel,145,62.8,2.0\n5265, 4 Series,2019,30999,Semi-Auto,8701,Petrol,145,41.5,3.0\n5266, X3,2019,39999,Semi-Auto,3769,Petrol,145,34.5,3.0\n5267, X5,2019,52999,Semi-Auto,6297,Petrol,145,27.2,3.0\n5268, 3 Series,2019,22950,Semi-Auto,6414,Diesel,145,62.8,2.0\n5269, 2 Series,2019,23450,Semi-Auto,3564,Petrol,145,50.4,2.0\n5270, X1,2016,16950,Semi-Auto,35900,Diesel,125,60.1,2.0\n5271, M4,2017,33450,Semi-Auto,25777,Petrol,145,34.0,3.0\n5272, 4 Series,2017,19950,Semi-Auto,18801,Diesel,30,65.7,2.0\n5273, 4 Series,2017,18700,Semi-Auto,21950,Diesel,145,65.7,2.0\n5274, 3 Series,2017,17150,Semi-Auto,35825,Diesel,145,62.8,2.0\n5275, X1,2018,16470,Manual,27041,Diesel,150,68.9,2.0\n5276, X2,2019,26499,Manual,2424,Diesel,145,49.6,2.0\n5277, 3 Series,2019,27999,Semi-Auto,7035,Diesel,145,48.7,2.0\n5278, 2 Series,2019,21999,Semi-Auto,9957,Diesel,145,49.6,2.0\n5279, 6 Series,2019,31999,Semi-Auto,7994,Petrol,145,42.8,2.0\n5280, 2 Series,2019,23999,Semi-Auto,6883,Petrol,145,47.9,2.0\n5281, 5 Series,2019,39999,Semi-Auto,5877,Diesel,145,60.1,2.0\n5282, X3,2019,36999,Automatic,1500,Diesel,145,54.3,2.0\n5283, 5 Series,2019,38995,Automatic,6500,Hybrid,135,156.9,2.0\n5284, X3,2019,36999,Automatic,7105,Diesel,145,54.3,2.0\n5285, 4 Series,2019,32995,Manual,3500,Petrol,145,46.3,2.0\n5286, 2 Series,2019,22950,Semi-Auto,8539,Petrol,145,50.4,1.5\n5287, 3 Series,2014,12450,Manual,56523,Diesel,125,57.6,2.0\n5288, X3,2016,22950,Semi-Auto,9214,Diesel,150,54.3,2.0\n5289, 5 Series,2018,28950,Semi-Auto,15878,Diesel,150,53.3,3.0\n5290, 2 Series,2015,15950,Manual,25652,Petrol,125,53.3,1.5\n5291, 4 Series,2019,26950,Semi-Auto,3849,Diesel,145,60.1,2.0\n5292, X2,2019,26450,Manual,3172,Diesel,145,55.4,2.0\n5293, 4 Series,2019,26950,Semi-Auto,4842,Diesel,145,60.1,2.0\n5294, X1,2020,26950,Manual,18,Petrol,145,49.6,1.5\n5295, 4 Series,2019,26950,Semi-Auto,8812,Diesel,145,60.1,2.0\n5296, Z4,2019,27450,Semi-Auto,7363,Petrol,145,38.2,2.0\n5297, 5 Series,2019,31950,Semi-Auto,10776,Diesel,145,60.1,3.0\n5298, 4 Series,2019,33495,Automatic,99,Petrol,145,48.7,2.0\n5299, X3,2019,36995,Automatic,3500,Diesel,145,54.3,2.0\n5300, X3,2019,34950,Automatic,5325,Diesel,145,54.3,2.0\n5301, X3,2019,36950,Automatic,2500,Diesel,145,54.3,2.0\n5302, X3,2019,35999,Automatic,7000,Diesel,145,54.3,2.0\n5303, 4 Series,2019,34995,Automatic,3999,Petrol,145,41.5,3.0\n5304, Z4,2015,16450,Semi-Auto,22583,Petrol,200,41.5,2.0\n5305, 2 Series,2019,20950,Manual,4434,Diesel,145,64.2,2.0\n5306, 1 Series,2018,19950,Semi-Auto,9271,Petrol,145,47.9,2.0\n5307, 1 Series,2016,12950,Manual,52647,Diesel,30,65.7,2.0\n5308, X4,2016,21950,Semi-Auto,50944,Diesel,205,47.9,3.0\n5309, 5 Series,2017,20950,Semi-Auto,37034,Diesel,150,65.7,2.0\n5310, 5 Series,2020,29450,Semi-Auto,10,Petrol,145,36.2,2.0\n5311, 3 Series,2020,22950,Manual,11,Diesel,145,58.9,2.0\n5312, 2 Series,2020,23450,Semi-Auto,8,Diesel,145,67.3,2.0\n5313, 3 Series,2020,29950,Semi-Auto,20,Petrol,145,41.5,2.0\n5314, 2 Series,2020,23950,Semi-Auto,11,Petrol,145,50.4,1.5\n5315, X3,2019,33450,Semi-Auto,2839,Diesel,145,54.3,2.0\n5316, 5 Series,2019,30450,Semi-Auto,4885,Diesel,145,60.1,2.0\n5317, 4 Series,2019,26450,Semi-Auto,3989,Petrol,145,45.6,2.0\n5318, X5,2019,52950,Semi-Auto,3309,Petrol,145,27.2,3.0\n5319, 1 Series,2019,22950,Semi-Auto,4811,Diesel,145,60.1,2.0\n5320, 4 Series,2020,26950,Semi-Auto,10,Diesel,145,65.7,2.0\n5321, 3 Series,2016,17450,Semi-Auto,16413,Diesel,30,62.8,2.0\n5322, 3 Series,2019,31450,Semi-Auto,3000,Petrol,145,42.2,2.0\n5323, 1 Series,2018,22950,Semi-Auto,14537,Diesel,150,60.1,2.0\n5324, 2 Series,2019,24950,Semi-Auto,4534,Diesel,145,46.3,2.0\n5325, X5,2017,31950,Automatic,27932,Diesel,145,47.1,3.0\n5326, 1 Series,2019,18950,Semi-Auto,7990,Diesel,145,68.9,1.5\n5327, X7,2019,73950,Semi-Auto,9121,Diesel,145,31.4,3.0\n5328, 2 Series,2019,20450,Semi-Auto,3344,Diesel,145,49.6,2.0\n5329, 4 Series,2019,26450,Semi-Auto,3376,Diesel,145,60.1,2.0\n5330, 3 Series,2019,23950,Semi-Auto,5445,Diesel,145,62.8,2.0\n5331, X6,2015,36950,Semi-Auto,22032,Petrol,570,25.4,4.4\n5332, 3 Series,2019,25950,Semi-Auto,2344,Diesel,145,62.8,2.0\n5333, 2 Series,2019,21950,Semi-Auto,9275,Petrol,145,40.9,1.5\n5334, 2 Series,2019,18450,Manual,7293,Diesel,145,54.3,2.0\n5335, 1 Series,2019,21950,Manual,101,Diesel,145,70.6,1.5\n5336, 1 Series,2019,18950,Manual,6675,Diesel,145,70.6,1.5\n5337, X4,2019,46450,Semi-Auto,9374,Diesel,145,37.2,3.0\n5338, 1 Series,2019,22871,Manual,3000,Petrol,145,41.5,1.5\n5339, X3,2019,31450,Semi-Auto,9053,Diesel,145,54.3,2.0\n5340, X2,2019,26950,Semi-Auto,11386,Diesel,145,58.9,2.0\n5341, 2 Series,2020,34950,Semi-Auto,1107,Diesel,145,62.8,2.0\n5342, 2 Series,2020,32450,Semi-Auto,1118,Diesel,145,51.4,2.0\n5343, 6 Series,2020,44950,Semi-Auto,1237,Diesel,145,44.1,2.0\n5344, 2 Series,2019,22950,Manual,9688,Diesel,145,65.7,2.0\n5345, 2 Series,2019,21950,Semi-Auto,7423,Diesel,145,65.7,2.0\n5346, 2 Series,2019,24950,Semi-Auto,13,Diesel,145,62.8,2.0\n5347, 2 Series,2019,25450,Semi-Auto,13,Diesel,145,62.8,2.0\n5348, X3,2019,34950,Semi-Auto,14,Diesel,145,54.3,2.0\n5349, 4 Series,2019,30950,Semi-Auto,6212,Petrol,145,44.8,2.0\n5350, 2 Series,2019,20950,Semi-Auto,6418,Petrol,145,47.9,2.0\n5351, 1 Series,2019,18450,Semi-Auto,8644,Diesel,145,47.9,1.5\n5352, 2 Series,2019,21950,Manual,10,Diesel,145,64.2,2.0\n5353, X2,2019,25450,Semi-Auto,9467,Diesel,145,50.4,2.0\n5354, 3 Series,2019,28450,Semi-Auto,13998,Petrol,145,42.2,2.0\n5355, 3 Series,2019,28450,Semi-Auto,14850,Diesel,145,48.7,2.0\n5356, 1 Series,2019,19950,Manual,10,Petrol,145,53.3,1.5\n5357, 3 Series,2019,33450,Semi-Auto,5004,Diesel,145,49.6,2.0\n5358, Z4,2019,32450,Semi-Auto,9955,Petrol,145,38.7,2.0\n5359, X2,2019,27450,Semi-Auto,14368,Diesel,145,58.9,2.0\n5360, 3 Series,2019,33134,Semi-Auto,5,Diesel,145,52.3,2.0\n5361, 1 Series,2018,20450,Semi-Auto,14602,Diesel,145,60.1,2.0\n5362, M4,2016,99950,Automatic,771,Petrol,300,33.2,3.0\n5363, X4,2017,23000,Semi-Auto,18441,Diesel,145,54.3,2.0\n5364, 5 Series,2019,33495,Semi-Auto,4913,Diesel,145,51.4,3.0\n5365, X5,2019,45000,Semi-Auto,9450,Diesel,145,37.7,3.0\n5366, 1 Series,2015,16950,Semi-Auto,38178,Petrol,240,37.7,3.0\n5367, 3 Series,2019,25950,Semi-Auto,3655,Diesel,150,52.3,2.0\n5368, 2 Series,2016,12000,Manual,37847,Petrol,125,53.3,1.5\n5369, 3 Series,2019,29500,Semi-Auto,5000,Diesel,145,48.7,2.0\n5370, X4,2017,25000,Semi-Auto,18150,Diesel,200,47.9,3.0\n5371, 5 Series,2017,24995,Semi-Auto,50195,Petrol,150,39.2,3.0\n5372, 2 Series,2017,14000,Semi-Auto,19826,Petrol,150,55.4,1.5\n5373, 2 Series,2016,14495,Semi-Auto,39326,Petrol,125,51.4,1.5\n5374, 5 Series,2015,14789,Semi-Auto,44684,Diesel,125,60.1,2.0\n5375, 3 Series,2015,17990,Automatic,27369,Diesel,160,51.4,3.0\n5376, 2 Series,2018,19950,Semi-Auto,10206,Petrol,145,50.4,1.5\n5377, 3 Series,2016,16950,Semi-Auto,28059,Diesel,30,62.8,2.0\n5378, 2 Series,2017,17950,Semi-Auto,10816,Petrol,145,51.4,1.5\n5379, 2 Series,2019,30450,Semi-Auto,20,Diesel,145,62.8,2.0\n5380, X3,2019,35450,Semi-Auto,8891,Diesel,145,54.3,2.0\n5381, 4 Series,2019,37450,Semi-Auto,10,Diesel,145,60.1,2.0\n5382, X2,2020,36950,Semi-Auto,10,Diesel,145,50.4,2.0\n5383, 5 Series,2019,31450,Semi-Auto,500,Diesel,145,62.8,2.0\n5384, X1,2019,23450,Manual,10,Petrol,145,51.4,1.5\n5385, 1 Series,2019,23450,Manual,10,Diesel,145,70.6,1.5\n5386, 3 Series,2018,21450,Semi-Auto,5184,Diesel,145,64.2,2.0\n5387, 2 Series,2020,29950,Semi-Auto,10,Diesel,145,48.7,2.0\n5388, 1 Series,2020,26495,Semi-Auto,10,Petrol,145,42.8,1.5\n5389, 3 Series,2020,39950,Semi-Auto,10,Diesel,145,48.7,2.0\n5390, X2,2019,25450,Semi-Auto,5652,Diesel,145,47.9,2.0\n5391, 2 Series,2020,26000,Semi-Auto,1501,Petrol,145,42.2,1.5\n5392, 1 Series,2019,23000,Manual,2361,Petrol,145,41.5,1.5\n5393, 3 Series,2019,31000,Semi-Auto,2974,Diesel,145,49.6,2.0\n5394, 4 Series,2019,27000,Semi-Auto,100,Diesel,145,65.7,2.0\n5395, 3 Series,2019,31000,Semi-Auto,100,Diesel,145,52.3,2.0\n5396, 2 Series,2019,21000,Manual,50,Petrol,145,52.3,1.5\n5397, 1 Series,2019,25000,Semi-Auto,1705,Diesel,145,51.4,2.0\n5398, 1 Series,2019,15950,Manual,8004,Petrol,150,53.3,1.5\n5399, 3 Series,2019,30950,Semi-Auto,3724,Diesel,145,52.3,2.0\n5400, X5,2019,50950,Semi-Auto,4322,Diesel,150,37.7,3.0\n5401, 2 Series,2019,21950,Semi-Auto,7211,Petrol,150,47.9,2.0\n5402, 1 Series,2019,25950,Semi-Auto,6581,Diesel,145,67.3,2.0\n5403, 3 Series,2019,29450,Semi-Auto,5392,Diesel,145,52.3,2.0\n5404, X2,2020,31000,Semi-Auto,1121,Petrol,145,34.0,2.0\n5405, Z4,2020,31000,Semi-Auto,1595,Petrol,145,38.7,2.0\n5406, 1 Series,2019,18000,Manual,6097,Petrol,145,53.3,1.5\n5407, 3 Series,2019,27000,Semi-Auto,4814,Diesel,145,52.3,2.0\n5408, 3 Series,2020,34000,Semi-Auto,1595,Diesel,145,50.4,2.0\n5409, X6,2020,55995,Semi-Auto,3291,Diesel,145,33.2,3.0\n5410, 2 Series,2016,14995,Manual,13250,Diesel,20,68.9,2.0\n5411, 1 Series,2013,8995,Manual,56361,Diesel,30,62.8,2.0\n5412, X3,2015,17495,Semi-Auto,38013,Diesel,150,54.3,2.0\n5413, 1 Series,2019,33000,Semi-Auto,2250,Petrol,150,34.5,2.0\n5414, X3,2017,19000,Semi-Auto,33316,Diesel,150,54.3,2.0\n5415, X3,2018,29500,Semi-Auto,28885,Diesel,150,48.7,3.0\n5416, M3,2015,31000,Semi-Auto,16517,Petrol,305,34.0,3.0\n5417, 2 Series,2016,15995,Semi-Auto,24735,Diesel,30,62.8,2.0\n5418, 3 Series,2020,32000,Semi-Auto,1798,Diesel,145,52.3,2.0\n5419, 3 Series,2018,22995,Semi-Auto,8259,Petrol,145,48.7,2.0\n5420, 3 Series,2014,11650,Semi-Auto,89096,Diesel,145,55.4,2.0\n5421, 1 Series,2016,10540,Manual,69981,Petrol,125,53.3,1.5\n5422, 1 Series,2017,11030,Manual,35321,Diesel,145,83.1,1.5\n5423, 3 Series,2014,12360,Semi-Auto,68469,Diesel,125,57.6,2.0\n5424, 1 Series,2017,13700,Automatic,20574,Diesel,145,70.6,2.0\n5425, X3,2017,19391,Semi-Auto,58044,Diesel,145,54.3,2.0\n5426, 7 Series,2017,38950,Semi-Auto,7500,Petrol,150,35.3,4.4\n5427, M4,2019,46950,Semi-Auto,4500,Petrol,150,32.5,3.0\n5428, 1 Series,2019,18000,Manual,4696,Petrol,145,53.3,1.5\n5429, 3 Series,2020,29999,Semi-Auto,9,Diesel,145,50.4,2.0\n5430, 6 Series,2020,33999,Semi-Auto,11,Petrol,145,42.8,2.0\n5431, 3 Series,2020,25999,Manual,4,Diesel,145,54.3,2.0\n5432, 4 Series,2020,39225,Semi-Auto,10,Petrol,145,48.7,2.0\n5433, 4 Series,2020,48155,Semi-Auto,10,Petrol,145,44.8,2.0\n5434, X4,2019,45000,Semi-Auto,7815,Petrol,145,26.9,3.0\n5435, 2 Series,2016,17450,Semi-Auto,31473,Diesel,145,55.4,2.0\n5436, X3,2020,36000,Semi-Auto,3116,Diesel,145,54.3,2.0\n5437, 2 Series,2020,28000,Semi-Auto,1501,Diesel,145,65.7,2.0\n5438, 1 Series,2020,27000,Semi-Auto,1501,Diesel,145,51.4,2.0\n5439, M2,2020,46000,Semi-Auto,1501,Petrol,145,29.1,3.0\n5440, X1,2019,29500,Semi-Auto,6000,Diesel,145,60.1,2.0\n5441, X1,2019,23000,Manual,1701,Petrol,145,51.4,1.5\n5442, X1,2017,19995,Semi-Auto,20570,Diesel,145,55.4,2.0\n5443, 3 Series,2019,28000,Manual,6899,Diesel,145,54.3,2.0\n5444, 3 Series,2019,29000,Semi-Auto,8555,Petrol,145,40.9,2.0\n5445, X1,2019,25000,Semi-Auto,8650,Diesel,145,60.1,2.0\n5446, X5,2019,49000,Semi-Auto,6170,Diesel,145,37.7,3.0\n5447, X1,2014,11000,Semi-Auto,50924,Diesel,160,52.3,2.0\n5448, X7,2020,72000,Semi-Auto,3116,Diesel,145,31.4,3.0\n5449, 3 Series,2018,19995,Semi-Auto,21657,Diesel,145,62.8,2.0\n5450, 5 Series,2019,41070,Automatic,10,Diesel,145,65.7,2.0\n5451, 2 Series,2019,33440,Automatic,10,Diesel,145,64.2,2.0\n5452, 4 Series,2019,34995,Automatic,10,Petrol,145,45.6,2.0\n5453, 4 Series,2019,34995,Automatic,10,Petrol,145,45.6,2.0\n5454, 5 Series,2019,29888,Automatic,14139,Diesel,145,55.4,2.0\n5455, X3,2019,42795,Semi-Auto,999,Diesel,145,48.7,3.0\n5456, X5,2019,51995,Semi-Auto,11,Diesel,145,37.7,3.0\n5457, 3 Series,2020,27999,Semi-Auto,6,Petrol,145,42.2,2.0\n5458, X6,2020,58999,Semi-Auto,3,Petrol,145,26.4,3.0\n5459, 2 Series,2016,13995,Semi-Auto,42569,Diesel,20,68.9,1.5\n5460, 5 Series,2018,29995,Semi-Auto,39000,Diesel,150,51.4,3.0\n5461, X6,2019,55000,Semi-Auto,2455,Diesel,145,34.9,3.0\n5462, 4 Series,2020,48155,Semi-Auto,10,Petrol,145,44.8,2.0\n5463, 1 Series,2017,14000,Manual,32380,Diesel,30,65.7,2.0\n5464, X1,2019,23000,Manual,1571,Petrol,145,51.4,1.5\n5465, 1 Series,2017,14500,Manual,13681,Diesel,145,65.7,2.0\n5466, 2 Series,2015,13000,Semi-Auto,47555,Diesel,30,65.7,2.0\n5467, 5 Series,2016,13995,Semi-Auto,45850,Diesel,20,68.9,2.0\n5468, 2 Series,2017,15450,Manual,20663,Petrol,30,55.4,1.5\n5469, 2 Series,2020,28950,Semi-Auto,10,Petrol,145,40.9,1.5\n5470, 3 Series,2020,39950,Semi-Auto,10,Diesel,145,48.7,2.0\n5471, X3,2019,41450,Semi-Auto,5425,Diesel,145,36.7,3.0\n5472, 1 Series,2019,23500,Semi-Auto,3000,Petrol,145,40.4,1.5\n5473, X3,2019,35564,Semi-Auto,642,Diesel,145,54.3,2.0\n5474, 3 Series,2018,25450,Semi-Auto,16735,Diesel,145,51.4,3.0\n5475, X1,2014,10950,Semi-Auto,52900,Diesel,160,52.3,2.0\n5476, Z4,2019,31488,Automatic,3644,Petrol,145,38.7,2.0\n5477, 1 Series,2019,16888,Automatic,11747,Diesel,145,72.4,1.5\n5478, 5 Series,2019,39995,Automatic,10,Hybrid,135,156.9,2.0\n5479, 4 Series,2019,33995,Automatic,10,Diesel,145,60.1,2.0\n5480, 4 Series,2019,32995,Automatic,10,Petrol,145,48.7,2.0\n5481, 4 Series,2019,39995,Automatic,10,Diesel,145,60.1,2.0\n5482, 2 Series,2019,22995,Manual,10,Petrol,145,42.8,1.5\n5483, 2 Series,2019,26972,Manual,10,Petrol,145,52.3,1.5\n5484, X5,2019,46490,Semi-Auto,13015,Diesel,145,37.7,3.0\n5485, 3 Series,2019,27495,Manual,1841,Diesel,145,54.3,2.0\n5486, 4 Series,2019,34995,Automatic,10,Petrol,145,48.7,2.0\n5487, 4 Series,2019,39995,Automatic,10,Diesel,145,50.4,3.0\n5488, 1 Series,2019,16888,Automatic,8503,Diesel,145,72.4,1.5\n5489, X1,2017,16995,Manual,19980,Diesel,20,68.9,2.0\n5490, 1 Series,2016,18995,Semi-Auto,24075,Petrol,235,37.7,3.0\n5491, 1 Series,2017,13995,Semi-Auto,42430,Diesel,145,70.6,2.0\n5492, X3,2019,36990,Semi-Auto,5527,Diesel,145,48.7,3.0\n5493, 3 Series,2014,13995,Semi-Auto,67319,Diesel,30,62.8,2.0\n5494, X3,2019,36990,Semi-Auto,5104,Diesel,145,54.3,2.0\n5495, X2,2019,27990,Semi-Auto,8592,Diesel,145,58.9,2.0\n5496, 3 Series,2019,39995,Automatic,999,Petrol,145,34.9,3.0\n5497, X1,2020,21999,Manual,18,Petrol,145,51.4,1.5\n5498, 1 Series,2019,23295,Semi-Auto,4694,Diesel,150,57.7,1.5\n5499, X5,2016,28995,Automatic,46085,Diesel,200,47.1,3.0\n5500, 8 Series,2020,62995,Semi-Auto,11,Petrol,145,31.7,3.0\n5501, 3 Series,2013,12995,Manual,37333,Diesel,150,55.4,2.0\n5503, 1 Series,2016,13995,Semi-Auto,41397,Diesel,30,65.7,2.0\n5504, M2,2020,42999,Semi-Auto,15,Petrol,150,29.1,3.0\n5505, 3 Series,2017,20995,Semi-Auto,20400,Hybrid,140,134.5,2.0\n5506, 4 Series,2018,20995,Semi-Auto,14972,Petrol,150,45.6,2.0\n5507, 4 Series,2019,25488,Automatic,5627,Petrol,145,45.6,2.0\n5508, M4,2019,47995,Automatic,999,Petrol,145,34.0,3.0\n5509, 3 Series,2019,34995,Automatic,5873,Diesel,145,50.4,2.0\n5510, 4 Series,2019,29995,Automatic,999,Diesel,145,53.3,3.0\n5511, M2,2019,46995,Automatic,999,Petrol,145,29.1,3.0\n5512, 1 Series,2019,27888,Automatic,999,Diesel,145,51.4,2.0\n5513, 4 Series,2019,30450,Automatic,10638,Petrol,145,39.2,3.0\n5514, X5,2019,44888,Automatic,12082,Diesel,145,37.7,3.0\n5515, 3 Series,2019,33995,Semi-Auto,7974,Hybrid,135,8.8,2.0\n5516, 3 Series,2016,19495,Semi-Auto,29125,Diesel,150,56.5,3.0\n5517, 3 Series,2019,31995,Automatic,999,Petrol,145,42.2,2.0\n5518, X3,2017,18995,Semi-Auto,60000,Diesel,150,54.3,2.0\n5519, 1 Series,2017,19995,Manual,26574,Petrol,150,46.3,2.0\n5520, 3 Series,2015,16995,Semi-Auto,67000,Diesel,200,49.6,3.0\n5521, 1 Series,2017,23000,Semi-Auto,13783,Petrol,150,39.8,3.0\n5522, 4 Series,2019,34590,Automatic,999,Petrol,145,45.6,2.0\n5523, 1 Series,2019,19888,Manual,999,Diesel,145,72.4,1.5\n5524, 3 Series,2016,18888,Automatic,17749,Diesel,145,56.5,3.0\n5525, 1 Series,2017,15995,Manual,15992,Diesel,30,65.7,2.0\n5526, 5 Series,2020,40995,Semi-Auto,2712,Hybrid,145,55.4,2.0\n5527, 2 Series,2019,22995,Manual,999,Petrol,145,42.2,1.5\n5528, X1,2019,27995,Automatic,999,Petrol,145,35.3,2.0\n5529, 3 Series,2019,30888,Manual,999,Diesel,145,54.3,2.0\n5530, 5 Series,2019,30995,Automatic,999,Diesel,145,65.7,2.0\n5531, 3 Series,2019,33888,Automatic,999,Diesel,145,50.4,2.0\n5532, 4 Series,2019,39891,Automatic,5806,Diesel,145,51.4,3.0\n5533, 1 Series,2019,26991,Manual,3250,Petrol,145,41.5,1.5\n5534, X6,2019,58990,Semi-Auto,3371,Diesel,145,34.9,3.0\n5535, 5 Series,2019,31780,Semi-Auto,13384,Diesel,145,60.1,3.0\n5536, 3 Series,2019,30761,Semi-Auto,3465,Diesel,150,52.3,2.0\n5537, Z4,2014,3076,Manual,31074,Petrol,205,41.5,2.0\n5538, 2 Series,2019,19350,Automatic,10500,Diesel,145,51.4,2.0\n5539, X3,2018,29222,Semi-Auto,9406,Diesel,145,54.3,2.0\n5540, 3 Series,2019,29754,Semi-Auto,8853,Diesel,145,52.3,2.0\n5541, X5,2019,47990,Semi-Auto,7275,Diesel,145,37.7,3.0\n5542, 1 Series,2017,21712,Automatic,25500,Petrol,145,39.8,3.0\n5543, 2 Series,2019,23113,Semi-Auto,8039,Petrol,145,47.9,2.0\n5544, 1 Series,2017,13831,Manual,20112,Petrol,150,53.3,1.5\n5545, 1 Series,2017,20081,Semi-Auto,32000,Petrol,200,39.8,3.0\n5546, 1 Series,2017,14995,Manual,16366,Diesel,150,65.7,2.0\n5547, 3 Series,2019,21995,Semi-Auto,18000,Diesel,145,62.8,2.0\n5548, 3 Series,2020,34995,Semi-Auto,11,Diesel,145,49.6,2.0\n5549, 3 Series,2020,38555,Semi-Auto,11,Petrol,145,34.9,3.0\n5550, X3,2019,35495,Semi-Auto,6156,Diesel,145,48.7,3.0\n5551, 3 Series,2020,41555,Semi-Auto,9,Petrol,145,33.6,3.0\n5552, X5,2019,46982,Semi-Auto,9820,Diesel,145,37.7,3.0\n5553, 2 Series,2020,36771,Semi-Auto,485,Petrol,145,36.2,2.0\n5554, 4 Series,2014,14941,Semi-Auto,49460,Petrol,165,44.1,2.0\n5555, 3 Series,2014,12331,Semi-Auto,41000,Diesel,30,62.8,2.0\n5556, X1,2019,25680,Automatic,1768,Diesel,145,65.7,2.0\n5557, Z4,2019,31600,Automatic,2200,Petrol,145,37.2,2.0\n5558, X1,2017,17861,Semi-Auto,20932,Diesel,30,65.7,2.0\n5559, 2 Series,2018,16932,Semi-Auto,16132,Diesel,150,64.2,2.0\n5560, X3,2019,34454,Semi-Auto,10032,Diesel,145,54.3,2.0\n5561, 1 Series,2019,31791,Semi-Auto,6000,Petrol,150,34.5,2.0\n5562, 2 Series,2018,24461,Semi-Auto,5190,Petrol,150,32.5,3.0\n5563, X2,2019,36981,Semi-Auto,7197,Petrol,150,34.0,2.0\n5564, 5 Series,2019,28370,Semi-Auto,6251,Petrol,145,50.4,2.0\n5565, 3 Series,2019,32050,Automatic,4700,Diesel,145,52.3,2.0\n5566, 1 Series,2019,30900,Automatic,5345,Petrol,145,34.5,2.0\n5567, 3 Series,2019,41490,Automatic,4830,Diesel,145,43.5,3.0\n5568, X3,2019,56322,Semi-Auto,4620,Petrol,145,24.8,3.0\n5569, M4,2019,49010,Automatic,837,Petrol,145,34.0,3.0\n5570, X5,2020,62991,Semi-Auto,123,Diesel,145,37.7,3.0\n5571, 3 Series,2020,38991,Semi-Auto,132,Diesel,145,52.3,2.0\n5572, X1,2020,36991,Semi-Auto,800,Diesel,145,60.1,2.0\n5573, 6 Series,2020,44991,Semi-Auto,123,Diesel,145,42.2,2.0\n5574, 3 Series,2015,13960,Automatic,33330,Diesel,125,60.1,2.0\n5575, X3,2017,19950,Automatic,49100,Diesel,145,54.3,2.0\n5576, 1 Series,2017,13720,Manual,9617,Petrol,150,53.3,1.5\n5577, X2,2020,39991,Semi-Auto,700,Petrol,145,34.0,2.0\n5578, 6 Series,2017,32023,Semi-Auto,3546,Diesel,145,48.7,3.0\n5579, 5 Series,2018,36162,Semi-Auto,9270,Petrol,145,39.2,3.0\n5580, X1,2019,26020,Automatic,3197,Diesel,145,65.7,2.0\n5581, 4 Series,2019,29920,Semi-Auto,5732,Diesel,145,60.1,2.0\n5582, 4 Series,2019,27970,Semi-Auto,7383,Petrol,145,48.7,2.0\n5583, 1 Series,2015,11295,Automatic,27054,Diesel,20,72.4,1.5\n5584, X5,2017,40162,Automatic,10914,Diesel,145,42.8,3.0\n5585, X1,2018,22512,Semi-Auto,14100,Diesel,145,60.1,2.0\n5586, Z4,2020,39991,Semi-Auto,202,Petrol,145,37.2,2.0\n5587, 8 Series,2020,69991,Semi-Auto,419,Petrol,145,33.2,3.0\n5588, 8 Series,2020,66991,Semi-Auto,123,Petrol,145,33.2,3.0\n5589, X2,2019,23633,Manual,8100,Diesel,145,53.3,2.0\n5590, 2 Series,2019,23872,Semi-Auto,1105,Diesel,145,52.3,2.0\n5591, 2 Series,2019,23242,Manual,10,Petrol,145,52.3,1.5\n5592, 2 Series,2019,22753,Semi-Auto,8020,Diesel,145,65.7,2.0\n5593, 2 Series,2019,23722,Semi-Auto,123,Diesel,145,49.6,2.0\n5594, 3 Series,2019,29822,Semi-Auto,1020,Diesel,145,52.3,2.0\n5595, 1 Series,2019,29450,Semi-Auto,3743,Petrol,145,34.5,2.0\n5596, 1 Series,2019,20172,Semi-Auto,5500,Petrol,145,54.3,1.5\n5597, 3 Series,2013,14671,Semi-Auto,27604,Petrol,200,43.5,2.0\n5598, M5,2018,61792,Automatic,5856,Petrol,145,26.9,4.4\n5599, 2 Series,2017,18490,Semi-Auto,14440,Diesel,145,64.2,2.0\n5600, X3,2019,32950,Semi-Auto,4953,Petrol,145,30.4,2.0\n5601, 3 Series,2016,15290,Semi-Auto,42328,Diesel,30,62.8,2.0\n5602, X3,2016,15495,Manual,60813,Diesel,160,52.3,2.0\n5603, X1,2016,17450,Automatic,43475,Diesel,125,57.6,2.0\n5604, X1,2017,18995,Semi-Auto,26249,Petrol,160,44.8,2.0\n5605, 1 Series,2018,15495,Manual,7950,Petrol,145,37.7,1.5\n5606, 4 Series,2017,19995,Semi-Auto,21888,Diesel,145,55.4,3.0\n5607, X1,2017,19495,Semi-Auto,23397,Diesel,125,57.6,2.0\n5608, X1,2016,18995,Semi-Auto,17604,Diesel,125,60.1,2.0\n5609, 2 Series,2016,14995,Semi-Auto,56010,Diesel,125,57.6,2.0\n5610, 3 Series,2019,21991,Semi-Auto,12245,Petrol,145,47.9,2.0\n5611, 5 Series,2018,25995,Semi-Auto,15255,Hybrid,135,156.9,2.0\n5612, 1 Series,2017,14650,Manual,12616,Diesel,30,65.7,2.0\n5613, X1,2017,19540,Automatic,34240,Diesel,125,57.6,2.0\n5614, 2 Series,2016,16110,Semi-Auto,28280,Petrol,125,53.3,1.5\n5615, 3 Series,2016,14504,Manual,35210,Diesel,30,64.2,2.0\n5616, 3 Series,2016,13987,Manual,22030,Petrol,150,49.6,1.5\n5617, 1 Series,2016,14652,Manual,9461,Diesel,20,70.6,1.5\n5618, 3 Series,2016,17640,Semi-Auto,28590,Diesel,145,56.5,3.0\n5619, 5 Series,2017,22490,Semi-Auto,36549,Diesel,30,65.7,2.0\n5621, X3,2016,19990,Semi-Auto,34325,Diesel,145,54.3,2.0\n5622, 5 Series,2017,21790,Automatic,27744,Diesel,145,60.1,2.0\n5623, 2 Series,2019,21990,Automatic,8351,Hybrid,135,148.7,1.5\n5624, X5,2019,52990,Automatic,10,Diesel,145,37.7,3.0\n5625, 2 Series,2019,22450,Automatic,11275,Hybrid,135,148.7,1.5\n5626, 2 Series,2019,19490,Automatic,5809,Diesel,145,51.4,2.0\n5627, 1 Series,2019,22890,Semi-Auto,1581,Diesel,145,74.3,2.0\n5628, 1 Series,2019,21990,Semi-Auto,1540,Diesel,145,78.5,1.5\n5629, X2,2020,31990,Semi-Auto,5,Petrol,145,39.8,2.0\n5630, 2 Series,2016,12950,Manual,36633,Diesel,20,74.3,1.5\n5631, X2,2018,25490,Semi-Auto,10597,Diesel,145,58.9,2.0\n5632, 4 Series,2019,24888,Manual,8129,Petrol,145,46.3,2.0\n5633, X4,2020,46995,Semi-Auto,999,Diesel,145,37.2,3.0\n5634, X5,2018,34995,Automatic,26107,Hybrid,135,85.6,2.0\n5635, 2 Series,2016,16990,Semi-Auto,27589,Diesel,30,62.8,2.0\n5636, 3 Series,2019,31990,Automatic,9850,Diesel,145,52.3,2.0\n5637, 3 Series,2019,34990,Automatic,7250,Diesel,145,49.6,2.0\n5638, 2 Series,2019,25950,Automatic,5000,Diesel,145,48.7,2.0\n5639, 3 Series,2019,31995,Automatic,7693,Diesel,145,52.3,2.0\n5640, X1,2016,14995,Manual,30000,Diesel,20,68.9,2.0\n5641, X1,2019,28383,Manual,999,Diesel,145,68.9,2.0\n5642, X6,2019,42888,Automatic,10231,Diesel,145,44.8,3.0\n5643, 4 Series,2019,30888,Automatic,3309,Diesel,145,60.1,2.0\n5644, 1 Series,2018,22995,Semi-Auto,12537,Petrol,145,39.8,3.0\n5645, Z4,2019,43995,Automatic,4401,Petrol,145,33.2,3.0\n5646, 5 Series,2014,14790,Semi-Auto,40715,Diesel,30,62.8,2.0\n5647, 3 Series,2017,15790,Manual,35238,Diesel,30,64.2,2.0\n5648, X1,2017,19490,Automatic,19090,Diesel,145,65.7,2.0\n5649, 2 Series,2017,21890,Semi-Auto,25223,Petrol,200,39.8,3.0\n5650, 7 Series,2017,33990,Semi-Auto,28998,Petrol,300,35.3,4.4\n5651, 3 Series,2019,29890,Automatic,5211,Diesel,145,52.3,2.0\n5652, 3 Series,2019,31990,Automatic,5,Petrol,145,42.2,2.0\n5653, 2 Series,2020,28995,Semi-Auto,5,Diesel,145,67.3,2.0\n5654, 5 Series,2017,22490,Semi-Auto,26002,Diesel,145,68.9,2.0\n5655, 2 Series,2020,28490,Semi-Auto,5,Petrol,145,50.4,2.0\n5656, 1 Series,2020,32990,Semi-Auto,6870,Diesel,145,48.7,2.0\n5657, X1,2020,28990,Semi-Auto,1981,Petrol,145,46.3,1.5\n5658, 4 Series,2019,31990,Automatic,7800,Petrol,145,44.8,2.0\n5659, 2 Series,2019,29990,Automatic,6300,Hybrid,135,113.0,1.5\n5660, X2,2019,34490,Automatic,5730,Petrol,145,34.0,2.0\n5661, X1,2017,19990,Semi-Auto,32000,Diesel,125,57.6,2.0\n5662, 3 Series,2018,21990,Semi-Auto,8426,Petrol,145,48.7,2.0\n5663, 4 Series,2018,21990,Semi-Auto,20611,Diesel,145,60.1,2.0\n5664, 3 Series,2019,30950,Semi-Auto,7586,Petrol,145,41.5,2.0\n5665, X3,2020,45991,Semi-Auto,120,Diesel,150,48.7,3.0\n5666, X2,2019,36981,Semi-Auto,4497,Petrol,150,34.0,2.0\n5667, 3 Series,2014,14882,Semi-Auto,63820,Diesel,165,49.6,3.0\n5668, 3 Series,2019,35990,Automatic,6393,Diesel,145,52.3,2.0\n5669, 3 Series,2019,29990,Automatic,7337,Diesel,145,52.3,2.0\n5670, 1 Series,2019,33990,Automatic,9599,Petrol,145,34.5,2.0\n5671, 3 Series,2019,32990,Automatic,9892,Diesel,145,48.7,2.0\n5672, 1 Series,2019,31990,Automatic,4920,Petrol,145,34.5,2.0\n5673, 3 Series,2019,39390,Automatic,8945,Diesel,145,43.5,3.0\n5674, 4 Series,2019,30990,Automatic,9897,Diesel,145,53.3,3.0\n5675, 4 Series,2020,26990,Semi-Auto,7,Petrol,145,48.7,2.0\n5676, 3 Series,2020,34990,Semi-Auto,4100,Petrol,145,41.5,2.0\n5677, 1 Series,2017,16790,Manual,15468,Petrol,145,46.3,2.0\n5678, 3 Series,2020,36990,Semi-Auto,2475,Petrol,145,40.4,2.0\n5679, X5,2017,34990,Automatic,27044,Diesel,145,47.1,3.0\n5680, 1 Series,2020,32995,Semi-Auto,5,Diesel,145,48.7,2.0\n5681, 3 Series,2014,13441,Manual,38000,Diesel,30,61.4,2.0\n5682, 3 Series,2014,14522,Semi-Auto,67000,Diesel,125,58.9,2.0\n5683, 2 Series,2016,13522,Manual,53207,Diesel,20,68.9,1.5\n5684, X3,2016,20931,Semi-Auto,38489,Diesel,145,54.3,2.0\n5685, 2 Series,2019,19870,Manual,123,Petrol,145,42.8,1.5\n5686, X3,2019,34882,Semi-Auto,6000,Petrol,145,30.4,2.0\n5687, 2 Series,2017,14690,Semi-Auto,24997,Diesel,20,68.9,2.0\n5688, 1 Series,2015,10690,Manual,61676,Diesel,20,70.6,2.0\n5689, 3 Series,2019,33990,Semi-Auto,9598,Diesel,150,47.9,3.0\n5690, 1 Series,2019,22890,Manual,5463,Petrol,150,41.5,1.5\n5691, 1 Series,2019,22890,Manual,5842,Petrol,150,41.5,1.5\n5692, 1 Series,2019,22890,Manual,11506,Petrol,150,41.5,1.5\n5693, X5,2019,51990,Semi-Auto,9607,Petrol,150,27.2,3.0\n5694, X1,2019,27490,Semi-Auto,5742,Petrol,150,48.7,2.0\n5695, X3,2019,38950,Semi-Auto,3290,Diesel,150,54.3,2.0\n5696, 1 Series,2019,22500,Manual,7781,Petrol,150,41.5,1.5\n5697, 3 Series,2019,42995,Automatic,1606,Petrol,145,34.9,3.0\n5698, 5 Series,2020,30995,Semi-Auto,999,Hybrid,145,49.6,2.0\n5699, X3,2020,35995,Semi-Auto,4373,Diesel,145,54.3,2.0\n5700, 4 Series,2020,26750,Semi-Auto,2986,Diesel,150,65.7,2.0\n5701, 2 Series,2020,27500,Semi-Auto,1086,Petrol,150,42.2,1.5\n5702, X1,2019,26000,Semi-Auto,2400,Diesel,150,60.1,2.0\n5703, 1 Series,2019,20750,Manual,4619,Petrol,150,44.1,1.5\n5704, 3 Series,2019,33250,Semi-Auto,8496,Diesel,145,47.9,3.0\n5705, 2 Series,2020,19500,Automatic,5746,Petrol,150,42.2,1.5\n5706, 1 Series,2016,14250,Manual,18372,Petrol,125,52.3,1.5\n5707, X3,2019,36500,Semi-Auto,7503,Petrol,150,34.5,3.0\n5708, 3 Series,2015,12999,Semi-Auto,45191,Diesel,125,58.9,2.0\n5709, 1 Series,2017,13888,Manual,40014,Diesel,20,70.6,1.5\n5710, 3 Series,2019,32888,Automatic,13136,Petrol,145,42.2,2.0\n5711, 5 Series,2019,34888,Automatic,948,Diesel,145,55.4,2.0\n5712, 1 Series,2019,28888,Automatic,999,Diesel,145,48.7,2.0\n5713, X6,2020,69995,Semi-Auto,999,Diesel,145,34.9,3.0\n5714, 3 Series,2019,29888,Manual,2454,Diesel,145,54.3,2.0\n5715, 4 Series,2019,29888,Manual,999,Petrol,145,46.3,2.0\n5716, 2 Series,2016,11495,Manual,26883,Petrol,125,52.3,1.5\n5717, 6 Series,2016,22990,Semi-Auto,21654,Diesel,200,49.6,3.0\n5718, 1 Series,2016,11725,Manual,32000,Diesel,20,72.4,1.5\n5719, X1,2017,21500,Automatic,25100,Diesel,145,57.6,2.0\n5720, 2 Series,2016,10400,Manual,72890,Petrol,125,53.3,1.5\n5721, 3 Series,2019,26450,Semi-Auto,2754,Diesel,150,52.3,2.0\n5722, 3 Series,2019,27450,Semi-Auto,7491,Petrol,150,41.5,2.0\n5723, 1 Series,2019,25990,Semi-Auto,6596,Diesel,150,51.4,2.0\n5724, X1,2015,17990,Semi-Auto,10258,Diesel,30,65.7,2.0\n5725, X1,2017,23990,Semi-Auto,1061,Petrol,165,44.8,2.0\n5726, M3,2019,62995,Semi-Auto,5957,Petrol,145,33.2,3.0\n5727, 1 Series,2017,15888,Automatic,20890,Diesel,145,68.9,2.0\n5728, 3 Series,2020,31000,Semi-Auto,986,Diesel,150,50.4,2.0\n5729, 3 Series,2020,35000,Semi-Auto,1986,Petrol,145,40.4,2.0\n5730, 1 Series,2017,19000,Semi-Auto,42657,Petrol,200,39.8,3.0\n5731, X5,2019,51500,Semi-Auto,10,Diesel,145,37.7,3.0\n5732, 4 Series,2019,24750,Semi-Auto,4642,Petrol,145,45.6,2.0\n5733, 2 Series,2017,16250,Semi-Auto,23374,Diesel,150,65.7,2.0\n5734, 3 Series,2018,17995,Semi-Auto,40456,Diesel,145,64.2,2.0\n5735, 3 Series,2019,25888,Automatic,2258,Diesel,145,62.8,2.0\n5736, X5,2019,47995,Automatic,999,Diesel,145,37.7,3.0\n5737, 1 Series,2019,17888,Automatic,999,Petrol,145,55.5,1.5\n5738, 4 Series,2019,28888,Automatic,3419,Diesel,145,60.1,2.0\n5739, 4 Series,2014,15888,Manual,38000,Diesel,125,57.6,2.0\n5740, 3 Series,2018,24888,Semi-Auto,7298,Diesel,145,51.4,3.0\n5741, X6,2020,56000,Automatic,7486,Diesel,145,34.9,3.0\n5742, X2,2020,33000,Semi-Auto,3986,Petrol,145,34.0,2.0\n5743, 3 Series,2020,34000,Semi-Auto,4986,Diesel,145,47.9,3.0\n5744, 2 Series,2020,34000,Semi-Auto,2986,Petrol,145,36.2,2.0\n5746, X1,2020,26750,Automatic,1000,Diesel,145,47.9,2.0\n5747, M2,2019,46000,Manual,4534,Petrol,145,28.5,3.0\n5748, 5 Series,2017,25000,Automatic,18677,Diesel,145,60.1,3.0\n5749, X1,2019,22750,Manual,10879,Petrol,145,39.8,1.5\n5750, 5 Series,2019,30500,Semi-Auto,8993,Hybrid,135,156.9,2.0\n5751, X1,2016,20500,Semi-Auto,19010,Diesel,125,57.6,2.0\n5752, 3 Series,2019,26000,Semi-Auto,4315,Petrol,145,42.2,2.0\n5753, X1,2017,20000,Semi-Auto,24150,Diesel,145,57.6,2.0\n5754, 3 Series,2019,26000,Semi-Auto,5358,Diesel,145,52.3,2.0\n5755, 3 Series,2017,16500,Semi-Auto,38620,Diesel,150,64.2,2.0\n5756, X3,2019,32250,Semi-Auto,4386,Diesel,150,54.3,2.0\n5757, 5 Series,2015,13686,Automatic,77715,Diesel,160,52.3,3.0\n5758, 2 Series,2018,20952,Semi-Auto,42912,Petrol,150,47.9,2.0\n5759, 4 Series,2014,18062,Semi-Auto,49745,Diesel,165,50.4,3.0\n5760, X1,2018,19921,Semi-Auto,25059,Diesel,150,60.1,2.0\n5761, 1 Series,2019,20750,Manual,5692,Petrol,145,44.1,1.5\n5762, X1,2019,23000,Manual,8561,Petrol,145,39.8,1.5\n5763, 5 Series,2019,36500,Semi-Auto,1475,Petrol,150,39.2,3.0\n5764, 1 Series,2019,20750,Manual,5225,Petrol,150,44.1,1.5\n5765, 1 Series,2019,20750,Manual,6860,Petrol,150,44.1,1.5\n5766, 1 Series,2020,27840,Semi-Auto,150,Diesel,145,51.4,2.0\n5767, 4 Series,2019,32440,Manual,3792,Diesel,145,62.8,2.0\n5768, 2 Series,2020,36840,Semi-Auto,2422,Petrol,145,36.2,2.0\n5769, 4 Series,2020,39250,Semi-Auto,151,Diesel,150,47.9,3.0\n5770, 1 Series,2013,10991,Semi-Auto,46439,Petrol,150,48.7,1.6\n5771, 4 Series,2017,19350,Automatic,18399,Diesel,30,64.2,2.0\n5772, 3 Series,2017,18391,Semi-Auto,31116,Hybrid,0,134.5,2.0\n5773, X2,2018,22111,Semi-Auto,16708,Petrol,150,38.7,2.0\n5774, 3 Series,2019,29464,Semi-Auto,4251,Petrol,145,42.2,2.0\n5775, X2,2019,32130,Semi-Auto,11571,Petrol,145,34.0,2.0\n5776, 1 Series,2019,30420,Semi-Auto,10159,Petrol,145,34.5,2.0\n5777, X3,2019,55610,Automatic,3367,Petrol,145,24.8,3.0\n5778, 3 Series,2017,16995,Manual,28700,Petrol,150,47.9,2.0\n5779, 1 Series,2017,14500,Manual,13681,Diesel,150,65.7,2.0\n5780, 2 Series,2019,19495,Manual,4824,Petrol,150,52.3,1.5\n5781, 2 Series,2019,19495,Manual,7937,Petrol,150,54.3,1.5\n5782, X1,2017,20722,Semi-Auto,22636,Petrol,160,44.8,2.0\n5783, 2 Series,2019,28630,Semi-Auto,2564,Diesel,145,67.3,2.0\n5784, X1,2019,25730,Semi-Auto,4495,Petrol,145,38.2,2.0\n5785, X6,2015,26462,Semi-Auto,60930,Diesel,200,47.1,3.0\n5786, 1 Series,2014,10462,Manual,29260,Petrol,145,50.4,1.6\n5787, 1 Series,2016,14881,Manual,42452,Diesel,30,62.8,2.0\n5788, X1,2017,19721,Semi-Auto,18800,Diesel,125,60.1,2.0\n5789, X5,2016,23912,Automatic,89676,Diesel,200,47.1,3.0\n5791, X6,2019,61854,Semi-Auto,1000,Diesel,145,34.9,3.0\n5792, X1,2019,25843,Semi-Auto,7117,Diesel,145,60.1,2.0\n5793, 3 Series,2015,14982,Automatic,45909,Diesel,30,62.8,2.0\n5794, X5,2019,52004,Semi-Auto,4000,Diesel,145,37.7,3.0\n5795, 4 Series,2016,19841,Semi-Auto,30968,Petrol,160,44.1,2.0\n5796, X5,2019,52990,Semi-Auto,10,Diesel,150,37.7,3.0\n5797, 1 Series,2019,22890,Manual,10927,Petrol,150,41.5,1.5\n5798, X2,2018,24495,Semi-Auto,13147,Diesel,150,58.9,2.0\n5799, 5 Series,2015,15499,Semi-Auto,43013,Diesel,30,62.8,2.0\n5800, X5,2016,28140,Automatic,43003,Diesel,200,47.1,3.0\n5801, X1,2017,21500,Semi-Auto,24814,Diesel,145,55.4,2.0\n5802, X6,2016,20950,Semi-Auto,29211,Diesel,205,47.1,3.0\n5803, X5,2014,20450,Automatic,89000,Diesel,205,45.6,3.0\n5804, 4 Series,2016,22652,Semi-Auto,33766,Petrol,200,41.5,3.0\n5805, 5 Series,2017,23941,Semi-Auto,23095,Diesel,125,60.1,2.0\n5806, 2 Series,2015,18012,Semi-Auto,13642,Diesel,125,57.6,2.0\n5807, 2 Series,2015,13881,Manual,25283,Petrol,150,47.9,2.0\n5808, 3 Series,2019,27555,Manual,7887,Diesel,145,54.3,2.0\n5809, X5,2019,55990,Semi-Auto,6007,Diesel,145,33.6,3.0\n5810, X2,2019,29343,Semi-Auto,1644,Petrol,145,36.2,2.0\n5811, 3 Series,2013,11072,Manual,78852,Diesel,30,62.8,2.0\n5812, 3 Series,2015,19641,Semi-Auto,23503,Diesel,160,51.4,3.0\n5813, X1,2019,25916,Automatic,4230,Diesel,145,60.1,2.0\n5814, 2 Series,2019,21876,Automatic,7910,Diesel,145,64.2,2.0\n5815, 4 Series,2016,18536,Automatic,32814,Petrol,145,48.7,2.0\n5816, M4,2019,41986,Automatic,144,Petrol,145,34.0,3.0\n5817, X5,2019,52990,Semi-Auto,10,Diesel,150,37.7,3.0\n5818, X5,2019,47990,Semi-Auto,8481,Diesel,150,37.7,3.0\n5819, 2 Series,2019,24690,Semi-Auto,7338,Petrol,150,47.9,2.0\n5820, X5,2019,53850,Semi-Auto,16,Diesel,150,37.7,3.0\n5821, 4 Series,2016,19990,Semi-Auto,35900,Diesel,125,60.1,2.0\n5822, 3 Series,2017,20990,Semi-Auto,36000,Hybrid,135,134.5,2.0\n5823, 4 Series,2020,27669,Manual,151,Diesel,150,62.8,2.0\n5824, X5,2015,29241,Automatic,35552,Diesel,205,47.1,3.0\n5825, 2 Series,2016,17965,Semi-Auto,20379,Diesel,125,60.1,2.0\n5826, 3 Series,2014,9942,Manual,97185,Diesel,30,65.7,2.0\n5827, 3 Series,2015,16641,Semi-Auto,49396,Petrol,160,44.1,2.0\n5828, 3 Series,2019,21444,Semi-Auto,6329,Diesel,145,55.4,2.0\n5829, 5 Series,2019,32600,Semi-Auto,8260,Hybrid,140,156.9,2.0\n5830, 3 Series,2019,26500,Semi-Auto,7120,Petrol,150,47.9,2.0\n5831, 3 Series,2018,16999,Manual,7000,Diesel,145,67.3,2.0\n5832, 3 Series,2019,28999,Automatic,11681,Diesel,145,52.3,2.0\n5833, 4 Series,2019,30140,Automatic,7583,Diesel,145,60.1,2.0\n5834, 3 Series,2019,34700,Semi-Auto,6006,Diesel,145,49.6,2.0\n5835, 4 Series,2019,31210,Automatic,4300,Diesel,145,53.3,3.0\n5836, X1,2019,24850,Automatic,9784,Diesel,145,60.1,2.0\n5837, 3 Series,2019,18999,Automatic,11749,Diesel,145,62.8,2.0\n5838, 1 Series,2019,16555,Manual,9451,Diesel,145,68.9,2.0\n5839, 1 Series,2019,18999,Automatic,1000,Diesel,145,70.6,2.0\n5840, X6,2019,41780,Semi-Auto,13000,Diesel,145,44.8,3.0\n5841, 4 Series,2019,29582,Automatic,5684,Petrol,145,41.5,3.0\n5842, 4 Series,2019,27700,Manual,110,Petrol,145,46.3,2.0\n5843, 1 Series,2017,14445,Automatic,21500,Diesel,145,72.4,1.5\n5844, X3,2019,54999,Automatic,500,Petrol,145,24.8,3.0\n5845, M2,2019,44500,Semi-Auto,4929,Petrol,150,29.1,3.0\n5847, X1,2016,18500,Automatic,27000,Diesel,145,55.4,2.0\n5848, 3 Series,2015,14995,Automatic,44000,Diesel,145,56.5,3.0\n5849, M4,2017,35352,Semi-Auto,9215,Petrol,300,34.0,3.0\n5850, X2,2019,35470,Automatic,1566,Diesel,145,58.9,2.0\n5851, 1 Series,2016,15500,Semi-Auto,37753,Diesel,20,67.3,2.0\n5852, 5 Series,2017,26000,Semi-Auto,43533,Diesel,150,53.3,3.0\n5853, Z4,2020,44300,Semi-Auto,1801,Petrol,150,33.2,3.0\n5854, M4,2018,39999,Semi-Auto,10809,Petrol,150,34.0,3.0\n5855, 5 Series,2018,24999,Semi-Auto,17371,Diesel,145,62.8,2.0\n5856, 3 Series,2019,27999,Automatic,9214,Diesel,145,52.3,2.0\n5857, 5 Series,2019,28999,Automatic,13000,Petrol,145,47.9,2.0\n5858, X3,2019,33790,Semi-Auto,3633,Petrol,145,30.4,2.0\n5859, X4,2019,42550,Semi-Auto,8515,Petrol,145,26.9,3.0\n5860, M2,2019,42110,Automatic,5644,Petrol,145,29.1,3.0\n5861, 2 Series,2019,20860,Manual,5684,Petrol,145,42.8,1.5\n5862, 2 Series,2019,20850,Manual,3993,Petrol,145,42.8,1.5\n5863, 2 Series,2019,23150,Semi-Auto,5035,Diesel,145,49.6,2.0\n5864, 2 Series,2019,20950,Manual,2178,Diesel,145,51.4,2.0\n5865, 3 Series,2020,41995,Automatic,4300,Petrol,145,33.6,3.0\n5866, 3 Series,2019,29999,Automatic,12143,Diesel,145,52.3,2.0\n5867, X3,2019,34999,Automatic,12774,Diesel,145,54.3,2.0\n5868, 2 Series,2019,27995,Automatic,110,Diesel,145,64.2,2.0\n5869, 5 Series,2019,26888,Automatic,8070,Diesel,145,65.7,2.0\n5870, 4 Series,2019,26995,Manual,110,Petrol,145,46.3,2.0\n5871, 2 Series,2019,20555,Automatic,9736,Petrol,145,50.4,2.0\n5872, 2 Series,2019,20999,Automatic,37,Petrol,145,47.9,2.0\n5873, M3,2017,53995,Automatic,3824,Petrol,145,34.0,3.0\n5874, X3,2019,31436,Automatic,6172,Diesel,145,54.3,2.0\n5875, 4 Series,2019,22680,Automatic,9820,Petrol,145,45.6,2.0\n5876, 3 Series,2019,35150,Automatic,5920,Diesel,145,47.9,3.0\n5877, M5,2019,81140,Semi-Auto,551,Petrol,145,24.1,4.4\n5878, X1,2019,31280,Semi-Auto,2865,Diesel,145,36.7,2.0\n5879, X2,2019,32740,Automatic,3857,Petrol,145,39.2,2.0\n5880, 3 Series,2019,31630,Automatic,4400,Diesel,145,52.3,2.0\n5881, X6,2019,66750,Semi-Auto,2519,Petrol,145,26.4,3.0\n5882, 3 Series,2019,28000,Semi-Auto,8653,Petrol,145,46.3,2.0\n5883, X5,2019,51995,Semi-Auto,11,Diesel,145,37.7,3.0\n5884, 3 Series,2019,32999,Automatic,4418,Diesel,145,49.6,2.0\n5885, 4 Series,2019,31845,Semi-Auto,6155,Diesel,145,47.9,3.0\n5886, 3 Series,2019,23222,Semi-Auto,11010,Diesel,145,54.3,2.0\n5887, 5 Series,2019,29999,Automatic,3936,Petrol,145,47.9,2.0\n5888, 2 Series,2019,20999,Semi-Auto,4923,Petrol,145,47.9,2.0\n5889, 3 Series,2019,27999,Automatic,14590,Diesel,145,52.3,2.0\n5890, X5,2019,50900,Automatic,99,Diesel,145,37.7,3.0\n5891, X2,2019,38350,Automatic,99,Diesel,145,58.9,2.0\n5892, 3 Series,2019,31995,Manual,894,Diesel,145,54.3,2.0\n5893, X1,2019,27888,Manual,99,Diesel,145,48.7,2.0\n5894, X1,2019,25999,Manual,99,Petrol,145,52.3,1.5\n5895, X3,2019,34500,Automatic,1000,Diesel,145,54.3,2.0\n5896, 2 Series,2019,27995,Automatic,99,Diesel,145,47.1,2.0\n5897, M4,2019,45999,Automatic,99,Petrol,145,34.0,3.0\n5898, M4,2019,57800,Automatic,99,Petrol,145,34.0,3.0\n5899, 5 Series,2019,29995,Automatic,1000,Petrol,145,50.4,2.0\n5900, 7 Series,2016,33995,Semi-Auto,15143,Diesel,160,52.3,3.0\n5901, 5 Series,2020,29990,Semi-Auto,12,Hybrid,150,62.8,2.0\n5902, 3 Series,2020,32995,Semi-Auto,10,Diesel,145,50.4,2.0\n5903, X5,2019,58000,Automatic,4010,Diesel,145,33.6,3.0\n5904, X3,2019,36222,Semi-Auto,4624,Diesel,145,48.7,3.0\n5905, X3,2019,35600,Semi-Auto,1299,Diesel,145,54.3,2.0\n5906, 5 Series,2019,33444,Semi-Auto,4118,Petrol,145,46.3,2.0\n5907, 2 Series,2019,20999,Manual,4524,Petrol,145,57.6,1.5\n5908, 1 Series,2019,21999,Semi-Auto,2040,Petrol,145,43.5,1.5\n5909, 1 Series,2019,25999,Semi-Auto,575,Diesel,145,62.8,2.0\n5910, 1 Series,2019,22222,Manual,397,Petrol,145,44.1,1.5\n5911, 2 Series,2018,18999,Automatic,254,Petrol,145,38.2,2.0\n5912, 4 Series,2019,28999,Semi-Auto,1000,Diesel,145,65.7,2.0\n5913, X5,2019,73000,Automatic,5,Hybrid,135,188.3,3.0\n5914, 3 Series,2019,29555,Automatic,5035,Diesel,145,50.4,2.0\n5915, 4 Series,2019,31995,Manual,110,Diesel,145,55.4,2.0\n5916, X1,2019,25999,Automatic,1100,Diesel,145,60.1,2.0\n5917, 4 Series,2019,35000,Automatic,110,Diesel,145,65.7,2.0\n5918, 4 Series,2019,22999,Automatic,1000,Diesel,145,60.1,2.0\n5919, X3,2019,32250,Semi-Auto,4829,Diesel,150,54.3,2.0\n5920, 5 Series,2015,16750,Semi-Auto,27563,Petrol,160,46.3,2.0\n5921, 6 Series,2017,27000,Automatic,17942,Petrol,145,32.1,4.4\n5922, X1,2017,19750,Semi-Auto,19159,Diesel,145,60.1,2.0\n5923, 2 Series,2016,16995,Semi-Auto,37573,Diesel,145,55.4,2.0\n5924, 1 Series,2013,9995,Manual,33731,Diesel,20,68.9,2.0\n5925, 3 Series,2017,21995,Semi-Auto,25542,Diesel,160,51.4,3.0\n5926, X5,2019,50995,Semi-Auto,4151,Diesel,145,37.7,3.0\n5927, 3 Series,2019,34995,Semi-Auto,4255,Diesel,145,49.6,2.0\n5928, 3 Series,2019,25995,Semi-Auto,5687,Diesel,145,52.3,2.0\n5929, 3 Series,2015,14995,Semi-Auto,40781,Diesel,125,61.4,2.0\n5930, X3,2019,36990,Semi-Auto,5922,Diesel,145,54.3,2.0\n5931, 3 Series,2019,27990,Manual,3319,Diesel,145,54.3,2.0\n5932, 1 Series,2019,21999,Semi-Auto,1591,Petrol,145,43.5,1.5\n5933, 3 Series,2019,34999,Automatic,20329,Diesel,145,48.7,2.0\n5934, 7 Series,2019,46999,Semi-Auto,10504,Petrol,145,34.5,3.0\n5935, X2,2020,32540,Semi-Auto,99,Petrol,150,39.2,2.0\n5936, X7,2019,72500,Automatic,5929,Diesel,145,31.4,3.0\n5937, 3 Series,2016,14999,Manual,26307,Petrol,145,47.9,2.0\n5938, 3 Series,2018,18700,Semi-Auto,42565,Diesel,145,64.2,2.0\n5939, 3 Series,2018,27000,Semi-Auto,12513,Diesel,145,51.4,3.0\n5940, 1 Series,2015,12295,Semi-Auto,56000,Diesel,20,67.3,2.0\n5941, X3,2016,17495,Semi-Auto,31100,Diesel,145,54.3,2.0\n5942, 1 Series,2016,13908,Semi-Auto,13708,Diesel,20,68.9,1.5\n5943, 5 Series,2018,27500,Semi-Auto,3627,Hybrid,135,156.9,2.0\n5944, 7 Series,2017,34000,Semi-Auto,34024,Hybrid,0,128.4,2.0\n5945, 3 Series,2017,19500,Semi-Auto,9377,Hybrid,0,134.5,2.0\n5946, 2 Series,2020,19500,Automatic,4330,Petrol,145,42.2,1.5\n5947, 2 Series,2020,22000,Automatic,5436,Diesel,145,67.3,2.0\n5948, 2 Series,2020,19500,Automatic,3622,Petrol,145,42.2,1.5\n5949, 8 Series,2020,59995,Semi-Auto,700,Petrol,145,31.7,3.0\n5950, 5 Series,2019,29555,Automatic,15094,Diesel,145,65.7,2.0\n5951, X5,2019,51990,Semi-Auto,12,Diesel,145,37.7,3.0\n5952, Z4,2016,16500,Semi-Auto,29850,Petrol,205,41.5,2.0\n5953, 3 Series,2018,21500,Semi-Auto,13058,Diesel,150,60.1,2.0\n5954, 3 Series,2015,15800,Manual,23293,Diesel,145,55.4,2.0\n5955, 3 Series,2016,17995,Semi-Auto,43417,Diesel,160,51.4,3.0\n5956, X2,2019,24995,Semi-Auto,4980,Diesel,145,52.3,2.0\n5957, X6,2018,36555,Semi-Auto,17500,Diesel,145,40.9,3.0\n5958, 4 Series,2020,29500,Semi-Auto,10,Petrol,145,48.7,2.0\n5959, 3 Series,2019,28888,Automatic,10799,Diesel,145,52.3,2.0\n5960, 3 Series,2019,33699,Semi-Auto,7736,Hybrid,135,8.8,2.0\n5961, X3,2019,43500,Semi-Auto,5554,Petrol,145,34.5,3.0\n5962, 5 Series,2019,34500,Automatic,99,Hybrid,135,156.9,2.0\n5963, 1 Series,2019,19999,Semi-Auto,6386,Petrol,145,47.9,2.0\n5964, 1 Series,2019,28500,Semi-Auto,9058,Diesel,150,51.4,2.0\n5965, 3 Series,2017,20995,Semi-Auto,26810,Hybrid,0,134.5,2.0\n5966, 2 Series,2019,18995,Semi-Auto,8157,Petrol,150,40.9,1.5\n5967, 1 Series,2014,9799,Manual,46000,Petrol,145,50.4,1.6\n5968, 3 Series,2017,11499,Manual,66488,Diesel,20,68.9,2.0\n5969, 1 Series,2017,19950,Semi-Auto,30173,Petrol,205,39.8,3.0\n5970, 2 Series,2017,17110,Semi-Auto,34032,Diesel,145,65.7,2.0\n5971, 4 Series,2018,19370,Automatic,26739,Diesel,145,65.7,2.0\n5972, 3 Series,2014,10800,Manual,50810,Diesel,30,61.4,2.0\n5973, 4 Series,2019,27790,Semi-Auto,7298,Petrol,145,41.5,3.0\n5974, 5 Series,2019,27990,Automatic,14541,Diesel,145,65.7,2.0\n5975, X5,2019,52490,Semi-Auto,7443,Petrol,145,27.2,3.0\n5976, X1,2020,31825,Semi-Auto,99,Diesel,145,47.9,2.0\n5977, X5,2019,49490,Semi-Auto,3252,Diesel,145,37.7,3.0\n5978, 1 Series,2019,25999,Semi-Auto,1356,Diesel,145,50.4,2.0\n5979, X1,2019,25990,Semi-Auto,7333,Diesel,145,60.1,2.0\n5980, 3 Series,2019,34990,Semi-Auto,8005,Petrol,145,40.4,2.0\n5981, 1 Series,2016,13500,Automatic,34144,Diesel,20,68.9,1.5\n5982, 3 Series,2016,16100,Automatic,45759,Diesel,145,56.5,3.0\n5983, X3,2016,22450,Semi-Auto,22699,Diesel,200,47.9,3.0\n5984, 4 Series,2016,17144,Manual,18250,Petrol,160,46.3,2.0\n5985, 4 Series,2017,19494,Semi-Auto,14465,Diesel,145,65.7,2.0\n5986, M5,2016,25999,Semi-Auto,49689,Petrol,565,28.5,4.4\n5987, 1 Series,2013,9995,Manual,59995,Diesel,30,62.8,2.0\n5988, 2 Series,2018,17745,Semi-Auto,17771,Diesel,150,62.8,2.0\n5989, 5 Series,2017,28735,Semi-Auto,21638,Diesel,150,53.3,3.0\n5990, 1 Series,2017,13888,Manual,15512,Petrol,150,53.3,1.5\n5991, X1,2019,30555,Automatic,1000,Diesel,150,50.4,2.0\n5992, 3 Series,2019,25490,Semi-Auto,6219,Petrol,150,42.2,2.0\n5993, 3 Series,2019,26490,Semi-Auto,7385,Petrol,150,41.5,2.0\n5994, X1,2019,21850,Automatic,6141,Petrol,145,46.3,1.5\n5995, 2 Series,2017,17990,Semi-Auto,30488,Diesel,145,55.4,2.0\n5996, 3 Series,2019,29990,Automatic,13376,Diesel,145,52.3,2.0\n5997, X6,2016,28950,Semi-Auto,31585,Diesel,200,47.1,3.0\n5998, 3 Series,2017,15500,Semi-Auto,47251,Diesel,30,64.2,2.0\n5999, 1 Series,2018,12200,Semi-Auto,45648,Diesel,150,72.4,1.5\n6000, 4 Series,2019,24990,Semi-Auto,8830,Petrol,145,48.7,2.0\n6001, X3,2016,21990,Semi-Auto,28211,Diesel,150,54.3,2.0\n6002, 3 Series,2017,13995,Semi-Auto,32871,Diesel,145,68.9,2.0\n6003, 2 Series,2019,25480,Automatic,10,Hybrid,135,113.0,1.5\n6004, X5,2019,48990,Semi-Auto,6439,Diesel,145,37.7,3.0\n6005, 2 Series,2017,18990,Semi-Auto,20000,Petrol,150,50.4,1.5\n6006, 1 Series,2017,14990,Semi-Auto,26525,Petrol,150,55.5,1.5\n6007, 3 Series,2019,21990,Semi-Auto,10586,Diesel,145,55.4,2.0\n6008, 1 Series,2019,23990,Manual,10,Petrol,145,44.1,1.5\n6009, X3,2019,53990,Automatic,3961,Petrol,145,24.8,3.0\n6010, X2,2019,27990,Automatic,9182,Petrol,145,39.8,2.0\n6011, 2 Series,2019,20990,Semi-Auto,2139,Petrol,145,53.3,1.5\n6012, 3 Series,2019,30990,Automatic,2579,Diesel,145,52.3,2.0\n6013, X5,2019,48990,Automatic,8336,Diesel,145,37.7,3.0\n6014, 3 Series,2019,41990,Automatic,10028,Diesel,145,43.5,3.0\n6015, 4 Series,2018,23990,Semi-Auto,17592,Petrol,145,48.7,2.0\n6016, 5 Series,2017,25990,Semi-Auto,48883,Diesel,145,53.3,3.0\n6017, 5 Series,2017,21790,Semi-Auto,24794,Diesel,30,65.7,2.0\n6018, X1,2017,18995,Semi-Auto,30872,Diesel,145,57.6,2.0\n6019, 3 Series,2016,16995,Semi-Auto,22035,Diesel,30,62.8,2.0\n6020, 5 Series,2015,18495,Semi-Auto,36200,Diesel,160,50.4,3.0\n6021, 1 Series,2013,9995,Manual,56369,Diesel,125,58.9,2.0\n6022, 1 Series,2017,13995,Manual,22119,Diesel,150,68.9,2.0\n6023, 5 Series,2013,10000,Semi-Auto,87457,Diesel,145,56.5,2.0\n6024, i8,2017,59950,Automatic,9992,Hybrid,135,134.5,1.5\n6025, 3 Series,2020,30990,Semi-Auto,4506,Diesel,150,52.3,2.0\n6026, 1 Series,2020,31990,Semi-Auto,3150,Petrol,150,34.5,2.0\n6027, 3 Series,2018,19990,Manual,2459,Petrol,150,47.9,2.0\n6028, 4 Series,2019,29990,Semi-Auto,9448,Petrol,145,41.5,3.0\n6029, 2 Series,2015,17490,Semi-Auto,36000,Petrol,265,37.2,3.0\n6030, X1,2018,21000,Semi-Auto,22964,Diesel,145,60.1,2.0\n6031, 1 Series,2016,13800,Automatic,11510,Diesel,20,70.6,2.0\n6032, X1,2016,19000,Automatic,13044,Diesel,125,57.6,2.0\n6033, 5 Series,2019,30500,Semi-Auto,7536,Petrol,145,46.3,2.0\n6034, 3 Series,2016,19490,Automatic,30088,Petrol,160,46.3,2.0\n6035, X5,2017,32990,Automatic,39593,Diesel,200,47.1,3.0\n6036, 5 Series,2017,23990,Semi-Auto,29283,Diesel,125,60.1,2.0\n6037, 5 Series,2017,22490,Semi-Auto,32466,Diesel,145,60.1,2.0\n6038, 5 Series,2016,16490,Semi-Auto,26037,Diesel,20,68.9,2.0\n6039, 3 Series,2019,21790,Semi-Auto,8748,Petrol,145,44.8,2.0\n6040, X1,2017,19995,Semi-Auto,48000,Diesel,125,57.6,2.0\n6041, 6 Series,2018,28990,Semi-Auto,10250,Diesel,145,49.6,3.0\n6042, 4 Series,2019,33990,Semi-Auto,5763,Petrol,145,39.2,3.0\n6043, 1 Series,2019,18990,Semi-Auto,10746,Diesel,145,67.3,2.0\n6044, 3 Series,2019,26990,Semi-Auto,7522,Petrol,145,41.5,2.0\n6045, 4 Series,2019,25990,Semi-Auto,11555,Petrol,145,46.3,2.0\n6046, M4,2020,49490,Semi-Auto,7,Petrol,145,32.5,3.0\n6047, 2 Series,2020,23990,Semi-Auto,9,Petrol,145,47.9,2.0\n6048, 3 Series,2020,31990,Semi-Auto,11,Petrol,145,40.4,2.0\n6049, Z4,2020,31990,Semi-Auto,9,Petrol,145,38.7,2.0\n6050, Z4,2020,33990,Semi-Auto,10,Petrol,145,37.2,2.0\n6051, X3,2019,36500,Semi-Auto,5664,Diesel,145,54.3,2.0\n6052, M4,2019,51000,Semi-Auto,1072,Petrol,145,34.0,3.0\n6053, X3,2019,42000,Automatic,169,Diesel,145,54.3,2.0\n6054, 4 Series,2016,20942,Automatic,39734,Petrol,260,37.2,3.0\n6055, 4 Series,2019,27992,Semi-Auto,9756,Diesel,150,65.7,2.0\n6056, X6,2019,66281,Semi-Auto,2710,Petrol,145,26.4,3.0\n6057, X3,2019,36000,Semi-Auto,2864,Diesel,145,54.3,2.0\n6058, X3,2019,35000,Automatic,6847,Diesel,145,54.3,2.0\n6059, X1,2019,24500,Manual,1765,Petrol,145,51.4,1.5\n6060, M5,2019,70000,Automatic,6568,Petrol,145,24.1,4.4\n6061, 1 Series,2017,16000,Semi-Auto,45580,Diesel,125,61.4,2.0\n6062, 3 Series,2019,23500,Semi-Auto,21,Diesel,145,70.6,2.0\n6063, 4 Series,2015,14282,Semi-Auto,66453,Diesel,30,65.7,2.0\n6064, 3 Series,2014,20412,Semi-Auto,30852,Diesel,160,52.3,3.0\n6065, X1,2017,20995,Semi-Auto,20101,Diesel,145,57.6,2.0\n6066, X1,2019,27672,Semi-Auto,2897,Petrol,145,35.3,2.0\n6067, 2 Series,2019,19543,Manual,1996,Petrol,145,42.8,1.5\n6068, X7,2019,64999,Semi-Auto,1500,Diesel,150,33.6,3.0\n6069, 3 Series,2015,18981,Semi-Auto,40443,Diesel,165,51.4,3.0\n6071, 3 Series,2018,20706,Automatic,11499,Diesel,145,62.8,2.0\n6072, 5 Series,2018,34502,Automatic,13641,Diesel,145,51.4,3.0\n6073, 2 Series,2019,20512,Semi-Auto,9114,Petrol,145,50.4,1.5\n6074, 3 Series,2019,41513,Semi-Auto,4670,Petrol,145,34.9,3.0\n6075, 3 Series,2014,15981,Manual,50100,Diesel,150,56.5,2.0\n6076, 3 Series,2019,27781,Manual,11701,Diesel,150,54.3,2.0\n6077, X1,2017,19981,Semi-Auto,24534,Diesel,150,55.4,2.0\n6078, M2,2019,49999,Automatic,2935,Petrol,145,29.1,3.0\n6079, 2 Series,2018,20981,Manual,15674,Petrol,150,47.1,1.5\n6080, 3 Series,2017,22981,Semi-Auto,29994,Petrol,205,41.5,3.0\n6081, 1 Series,2017,15981,Manual,44426,Petrol,150,52.3,1.5\n6082, 5 Series,2015,17500,Manual,26355,Diesel,160,52.3,2.0\n6083, 4 Series,2019,29000,Semi-Auto,2741,Diesel,145,60.1,2.0\n6084, 5 Series,2019,27500,Semi-Auto,4207,Petrol,150,36.2,2.0\n6085, M3,2018,42202,Semi-Auto,10222,Petrol,145,34.0,3.0\n6086, X6,2018,40322,Semi-Auto,7531,Diesel,145,40.9,3.0\n6087, X5,2017,31992,Automatic,39000,Diesel,200,47.1,3.0\n6088, 1 Series,2016,18402,Manual,23139,Petrol,300,35.3,3.0\n6089, X4,2014,20572,Semi-Auto,41773,Diesel,145,54.3,2.0\n6090, 5 Series,2017,20995,Semi-Auto,23116,Diesel,30,62.8,2.0\n6091, 2 Series,2017,16962,Semi-Auto,25252,Petrol,145,51.4,1.5\n6092, 2 Series,2019,26991,Manual,2715,Diesel,145,61.4,2.0\n6093, M4,2019,49999,Automatic,1466,Petrol,145,34.0,3.0\n6094, 1 Series,2019,18380,Automatic,16899,Petrol,145,54.3,1.5\n6095, 4 Series,2016,22932,Semi-Auto,18774,Diesel,160,49.6,3.0\n6096, 4 Series,2019,29676,Automatic,7365,Petrol,145,41.5,3.0\n6097, 3 Series,2017,17182,Manual,34687,Diesel,145,60.1,2.0\n6098, X1,2019,29999,Semi-Auto,3333,Diesel,150,50.4,2.0\n6099, 2 Series,2019,23230,Semi-Auto,6932,Petrol,145,50.4,2.0\n6100, 4 Series,2019,29840,Automatic,6000,Diesel,145,60.1,2.0\n6101, 5 Series,2019,27500,Semi-Auto,7095,Petrol,150,50.4,2.0\n6102, X1,2017,18500,Semi-Auto,35065,Diesel,150,57.6,2.0\n6103, 1 Series,2016,12000,Manual,30302,Diesel,20,68.9,2.0\n6104, X1,2020,29000,Semi-Auto,9,Petrol,150,47.9,2.0\n6105, Z4,2020,35000,Semi-Auto,5,Petrol,150,37.2,2.0\n6106, X2,2020,27500,Semi-Auto,10,Petrol,150,39.2,2.0\n6107, 4 Series,2020,27500,Semi-Auto,130,Petrol,145,45.6,2.0\n6108, 4 Series,2020,36000,Semi-Auto,11,Diesel,145,50.4,3.0\n6109, X2,2019,32000,Semi-Auto,5524,Petrol,145,34.0,2.0\n6110, 1 Series,2019,22500,Semi-Auto,7188,Diesel,145,68.9,1.5\n6111, 2 Series,2017,15952,Manual,17146,Petrol,145,55.4,1.5\n6112, X6,2017,33542,Semi-Auto,16867,Diesel,145,47.1,3.0\n6113, X1,2020,28999,Semi-Auto,243,Diesel,145,36.7,2.0\n6114, 1 Series,2015,17962,Semi-Auto,36510,Petrol,235,37.7,3.0\n6115, 8 Series,2020,79991,Semi-Auto,151,Diesel,145,26.7,3.0\n6116, X3,2020,69991,Semi-Auto,10,Petrol,145,24.8,3.0\n6117, 2 Series,2019,23810,Automatic,151,Diesel,145,49.6,2.0\n6118, 2 Series,2019,19870,Manual,151,Petrol,145,42.8,1.5\n6119, 1 Series,2019,21340,Automatic,4761,Petrol,145,42.8,1.5\n6120, 4 Series,2019,25374,Automatic,151,Diesel,145,60.1,2.0\n6121, 2 Series,2019,24230,Semi-Auto,4301,Petrol,145,48.7,2.0\n6122, 1 Series,2019,22890,Manual,5397,Petrol,145,41.5,1.5\n6123, 2 Series,2019,21980,Manual,5587,Petrol,145,52.3,1.5\n6124, 5 Series,2019,28200,Automatic,7399,Petrol,145,50.4,2.0\n6125, 1 Series,2019,30160,Automatic,7890,Petrol,145,34.5,2.0\n6126, 3 Series,2019,27130,Automatic,5732,Petrol,145,42.2,2.0\n6127, 1 Series,2019,22280,Manual,4710,Petrol,145,41.5,1.5\n6128, 2 Series,2019,26496,Automatic,10843,Petrol,145,39.8,3.0\n6129, 1 Series,2019,25500,Semi-Auto,4171,Petrol,150,39.8,3.0\n6130, 2 Series,2017,16999,Semi-Auto,5000,Petrol,125,53.3,1.5\n6131, 3 Series,2017,18999,Semi-Auto,28563,Diesel,150,64.2,2.0\n6132, X3,2020,47000,Semi-Auto,1385,Hybrid,135,5.5,2.0\n6133, 1 Series,2019,22750,Manual,8543,Diesel,145,70.6,1.5\n6134, 1 Series,2019,22750,Manual,9345,Diesel,145,65.7,2.0\n6135, X5,2020,65000,Semi-Auto,1435,Petrol,145,23.2,4.4\n6136, 3 Series,2019,38500,Automatic,7699,Diesel,145,48.7,2.0\n6137, 3 Series,2019,37000,Automatic,115,Diesel,145,49.6,2.0\n6138, X7,2019,71000,Semi-Auto,5665,Diesel,145,31.4,3.0\n6139, 2 Series,2015,14750,Semi-Auto,16073,Diesel,125,61.4,2.0\n6140, Z4,2019,33500,Semi-Auto,434,Petrol,145,38.7,2.0\n6141, X1,2016,20999,Semi-Auto,25778,Diesel,150,56.5,2.0\n6142, X3,2017,20999,Semi-Auto,39181,Diesel,145,54.3,2.0\n6143, 5 Series,2016,15495,Semi-Auto,26109,Diesel,30,65.7,2.0\n6144, 3 Series,2019,28999,Semi-Auto,5000,Diesel,145,52.3,2.0\n6145, 3 Series,2019,27999,Semi-Auto,5155,Diesel,145,52.3,2.0\n6146, Z4,2019,35995,Semi-Auto,4586,Petrol,150,33.2,3.0\n6147, 3 Series,2020,26999,Semi-Auto,570,Petrol,150,43.5,2.0\n6148, 5 Series,2015,11950,Semi-Auto,71766,Diesel,30,62.8,2.0\n6149, 4 Series,2016,17127,Semi-Auto,34479,Diesel,30,65.7,2.0\n6150, 3 Series,2017,16840,Automatic,47439,Diesel,145,56.5,3.0\n6151, 2 Series,2016,12347,Manual,24460,Diesel,30,65.7,2.0\n6152, X3,2019,35750,Semi-Auto,6698,Diesel,145,54.3,2.0\n6153, X3,2019,35750,Automatic,4466,Diesel,145,54.3,2.0\n6154, 1 Series,2017,15000,Manual,39838,Diesel,145,62.8,2.0\n6155, 3 Series,2018,24250,Semi-Auto,3552,Diesel,145,53.3,3.0\n6156, X2,2019,32000,Automatic,2631,Petrol,145,34.0,2.0\n6157, X5,2019,47500,Semi-Auto,6224,Diesel,145,36.7,3.0\n6158, X3,2019,54000,Automatic,2209,Petrol,145,24.8,3.0\n6159, 4 Series,2016,17500,Semi-Auto,33064,Diesel,30,65.7,2.0\n6160, 5 Series,2019,36499,Semi-Auto,5000,Hybrid,135,156.9,2.0\n6161, 3 Series,2020,35999,Semi-Auto,5000,Diesel,145,47.9,3.0\n6162, 4 Series,2018,27995,Semi-Auto,4000,Diesel,145,58.9,2.0\n6163, 4 Series,2014,13950,Semi-Auto,24649,Petrol,160,44.8,2.0\n6164, 4 Series,2018,20400,Semi-Auto,22270,Diesel,145,60.1,2.0\n6165, 1 Series,2016,13850,Semi-Auto,37398,Diesel,20,67.3,2.0\n6166, 2 Series,2017,14340,Semi-Auto,20185,Petrol,150,50.4,1.5\n6167, 6 Series,2016,20610,Automatic,47148,Diesel,200,49.6,3.0\n6168, 1 Series,2017,20750,Semi-Auto,18635,Petrol,200,39.8,3.0\n6169, 2 Series,2018,23750,Semi-Auto,16512,Petrol,145,39.8,3.0\n6170, X1,2014,10422,Manual,29387,Diesel,160,51.4,2.0\n6171, 3 Series,2020,31990,Semi-Auto,3450,Petrol,150,40.4,2.0\n6172, X3,2020,42990,Semi-Auto,3245,Hybrid,140,5.5,2.0\n6173, 1 Series,2019,23995,Semi-Auto,1491,Petrol,145,43.5,1.5\n6174, 1 Series,2019,22995,Manual,1569,Diesel,145,70.6,2.0\n6175, 3 Series,2019,27495,Semi-Auto,12897,Diesel,145,52.3,2.0\n6176, 6 Series,2019,31999,Semi-Auto,3035,Diesel,150,44.1,2.0\n6177, X6,2019,63999,Semi-Auto,4000,Petrol,145,26.4,3.0\n6178, X2,2020,28999,Semi-Auto,5000,Diesel,145,47.9,2.0\n6179, X7,2020,64999,Semi-Auto,4000,Diesel,145,33.6,3.0\n6180, 2 Series,2020,29999,Semi-Auto,5000,Diesel,145,48.7,2.0\n6181, 2 Series,2019,22999,Semi-Auto,5713,Petrol,145,50.4,1.5\n6182, X1,2017,20990,Semi-Auto,25013,Diesel,145,57.6,2.0\n6183, X3,2020,40990,Semi-Auto,2294,Diesel,145,36.7,3.0\n6184, 2 Series,2017,14990,Automatic,17000,Petrol,125,48.7,2.0\n6185, X5,2020,53990,Semi-Auto,6825,Diesel,150,37.7,3.0\n6186, 3 Series,2019,41990,Semi-Auto,7825,Petrol,150,34.9,3.0\n6187, Z4,2020,31990,Semi-Auto,4825,Petrol,150,38.7,2.0\n6188, 3 Series,2019,32990,Semi-Auto,5869,Diesel,150,52.3,2.0\n6189, 3 Series,2020,43990,Semi-Auto,2894,Petrol,150,33.6,3.0\n6190, 7 Series,2019,46990,Semi-Auto,7515,Diesel,150,42.2,3.0\n6191, 2 Series,2019,23999,Semi-Auto,5000,Petrol,145,40.9,1.5\n6192, X1,2018,21999,Manual,2750,Petrol,145,40.9,1.5\n6193, 5 Series,2019,37995,Semi-Auto,2723,Diesel,145,53.3,3.0\n6194, 4 Series,2020,28300,Semi-Auto,20,Diesel,145,65.7,2.0\n6195, 4 Series,2020,26500,Semi-Auto,37,Petrol,145,48.7,2.0\n6196, 4 Series,2020,28995,Semi-Auto,121,Petrol,145,48.7,2.0\n6197, 2 Series,2020,22999,Semi-Auto,5000,Petrol,145,50.4,1.5\n6198, X3,2020,53995,Semi-Auto,2000,Hybrid,135,5.5,2.0\n6199, 3 Series,2019,28995,Semi-Auto,4000,Diesel,145,52.3,2.0\n6200, 3 Series,2018,19999,Manual,14875,Petrol,145,47.9,2.0\n6201, 2 Series,2017,18490,Automatic,12941,Hybrid,0,141.2,1.5\n6202, 1 Series,2016,11990,Manual,33779,Diesel,20,68.9,2.0\n6203, 6 Series,2017,23990,Semi-Auto,25975,Diesel,160,51.4,3.0\n6204, 2 Series,2016,17490,Semi-Auto,27484,Diesel,125,60.1,2.0\n6205, 3 Series,2017,22790,Semi-Auto,24200,Diesel,145,53.3,3.0\n6206, 3 Series,2020,27492,Semi-Auto,3500,Petrol,145,42.2,2.0\n6207, 1 Series,2019,16450,Manual,7169,Diesel,145,72.4,1.5\n6208, 3 Series,2019,26000,Automatic,4971,Diesel,145,52.3,2.0\n6209, 3 Series,2019,25000,Semi-Auto,8158,Petrol,145,42.2,2.0\n6210, 2 Series,2020,29500,Semi-Auto,10,Petrol,145,39.8,3.0\n6211, X1,2017,22495,Semi-Auto,20470,Diesel,145,57.6,2.0\n6212, 3 Series,2016,21499,Semi-Auto,34137,Diesel,200,49.6,3.0\n6213, 4 Series,2016,20999,Semi-Auto,16210,Diesel,30,65.7,2.0\n6214, 1 Series,2019,19895,Manual,6181,Petrol,145,52.3,1.5\n6215, M4,2018,53999,Semi-Auto,8725,Petrol,145,33.6,3.0\n6216, 2 Series,2019,22999,Semi-Auto,3880,Petrol,145,47.9,2.0\n6217, 3 Series,2019,27490,Automatic,8410,Diesel,145,53.3,3.0\n6218, 2 Series,2019,18500,Manual,7367,Petrol,145,40.4,1.5\n6219, 2 Series,2019,21450,Automatic,7044,Hybrid,135,148.7,1.5\n6220, X2,2019,28950,Semi-Auto,6086,Petrol,145,36.2,2.0\n6221, X1,2019,25990,Automatic,15608,Petrol,150,46.3,1.5\n6222, 2 Series,2017,24500,Semi-Auto,11901,Petrol,145,39.8,3.0\n6223, 2 Series,2016,14500,Semi-Auto,20193,Diesel,125,57.6,2.0\n6224, M3,2017,37970,Semi-Auto,21431,Petrol,150,34.0,3.0\n6225, 4 Series,2018,21750,Semi-Auto,13754,Petrol,150,48.7,2.0\n6226, 4 Series,2014,14550,Semi-Auto,39271,Petrol,165,44.1,2.0\n6227, 1 Series,2017,20995,Semi-Auto,22000,Petrol,150,39.8,3.0\n6228, 3 Series,2017,19250,Automatic,27323,Diesel,160,51.4,3.0\n6229, X1,2013,10999,Semi-Auto,48058,Diesel,160,52.3,2.0\n6230, X1,2019,25996,Semi-Auto,4850,Petrol,145,46.3,1.5\n6231, 2 Series,2019,21250,Automatic,13186,Hybrid,135,148.7,1.5\n6232, 2 Series,2019,21785,Automatic,10218,Hybrid,135,148.7,1.5\n6233, 5 Series,2019,32000,Semi-Auto,8827,Hybrid,135,156.9,2.0\n6234, 2 Series,2019,21450,Automatic,9181,Hybrid,135,148.7,1.5\n6235, 4 Series,2018,24450,Automatic,28363,Petrol,145,41.5,3.0\n6236, 3 Series,2017,25490,Semi-Auto,16363,Petrol,145,41.5,3.0\n6237, 1 Series,2018,25995,Semi-Auto,15897,Petrol,150,32.5,3.0\n6238, 2 Series,2019,24999,Semi-Auto,5208,Petrol,145,47.9,2.0\n6239, 1 Series,2018,23499,Semi-Auto,12087,Petrol,145,39.8,3.0\n6240, 2 Series,2019,24444,Semi-Auto,3550,Diesel,145,64.2,2.0\n6241, 5 Series,2015,17999,Semi-Auto,38695,Diesel,145,53.3,3.0\n6242, 2 Series,2019,23999,Semi-Auto,5000,Petrol,145,40.9,1.5\n6243, 2 Series,2019,28995,Semi-Auto,5721,Petrol,145,38.2,3.0\n6244, 5 Series,2019,30000,Automatic,6000,Diesel,145,60.1,2.0\n6245, 5 Series,2019,30000,Automatic,6000,Petrol,145,46.3,2.0\n6246, 5 Series,2016,20000,Semi-Auto,46367,Diesel,165,50.4,3.0\n6247, 1 Series,2016,17000,Semi-Auto,21000,Diesel,125,61.4,2.0\n6248, 5 Series,2020,34999,Semi-Auto,5000,Hybrid,150,49.6,2.0\n6249, 4 Series,2020,33999,Semi-Auto,4000,Diesel,150,65.7,2.0\n6250, 2 Series,2016,17000,Semi-Auto,22783,Diesel,30,62.8,2.0\n6251, X2,2019,24450,Semi-Auto,2598,Petrol,145,42.2,1.5\n6252, X2,2019,27750,Automatic,6012,Diesel,145,61.4,2.0\n6253, 4 Series,2019,27950,Automatic,75,Petrol,145,45.6,2.0\n6254, X3,2019,33750,Automatic,5000,Diesel,145,54.3,2.0\n6255, X2,2019,27950,Automatic,8452,Diesel,145,58.9,2.0\n6256, X3,2019,34000,Automatic,7465,Diesel,145,54.3,2.0\n6257, 4 Series,2015,16990,Semi-Auto,45000,Petrol,160,44.1,2.0\n6258, 5 Series,2020,29000,Semi-Auto,9,Petrol,150,50.4,2.0\n6259, 8 Series,2019,57000,Semi-Auto,12,Diesel,150,39.8,3.0\n6260, 3 Series,2019,26500,Semi-Auto,11812,Petrol,150,41.5,2.0\n6261, 3 Series,2017,21000,Semi-Auto,19967,Hybrid,135,134.5,2.0\n6262, X6,2020,55500,Semi-Auto,9612,Diesel,145,34.9,3.0\n6263, 4 Series,2020,30000,Semi-Auto,10,Diesel,145,60.1,2.0\n6264, X5,2019,44000,Automatic,9339,Diesel,145,37.7,3.0\n6265, 2 Series,2017,14999,Semi-Auto,19760,Diesel,150,68.9,2.0\n6266, 3 Series,2017,21999,Semi-Auto,17324,Diesel,165,51.4,3.0\n6267, X4,2020,46999,Semi-Auto,4000,Diesel,150,40.9,3.0\n6268, X1,2020,34999,Semi-Auto,5000,Diesel,150,47.9,2.0\n6269, X1,2020,34999,Semi-Auto,3000,Diesel,150,52.3,2.0\n6270, M4,2020,59999,Semi-Auto,3000,Petrol,150,28.5,3.0\n6271, 3 Series,2018,22799,Semi-Auto,12492,Diesel,150,64.2,2.0\n6272, 2 Series,2017,22152,Semi-Auto,27169,Petrol,200,39.8,3.0\n6273, 7 Series,2019,48912,Semi-Auto,6516,Diesel,150,44.8,3.0\n6274, 4 Series,2019,29882,Semi-Auto,3121,Petrol,150,45.6,2.0\n6275, X3,2013,13991,Semi-Auto,72752,Diesel,165,50.4,2.0\n6276, X1,2017,18661,Semi-Auto,45000,Diesel,150,57.6,2.0\n6277, 3 Series,2016,16991,Semi-Auto,32857,Diesel,30,64.2,2.0\n6278, X3,2018,36186,Automatic,6764,Petrol,145,34.5,3.0\n6279, 1 Series,2019,22895,Manual,5000,Petrol,145,41.5,1.5\n6281, X1,2014,10792,Semi-Auto,51483,Diesel,165,52.3,2.0\n6282, X1,2017,23082,Semi-Auto,9076,Petrol,165,44.8,2.0\n6283, X2,2019,28551,Semi-Auto,5282,Petrol,150,39.8,2.0\n6284, 3 Series,2019,26991,Semi-Auto,8310,Diesel,150,52.3,2.0\n6285, 4 Series,2019,25771,Semi-Auto,6459,Diesel,150,58.9,2.0\n6286, 4 Series,2019,25881,Semi-Auto,2282,Petrol,150,44.8,2.0\n6287, 1 Series,2017,15792,Semi-Auto,8789,Petrol,30,55.5,1.5\n6288, 4 Series,2018,21712,Semi-Auto,17100,Diesel,145,60.1,2.0\n6289, X3,2019,31551,Semi-Auto,13570,Diesel,150,54.3,2.0\n6290, 2 Series,2019,24352,Semi-Auto,6052,Petrol,150,47.9,2.0\n6291, 3 Series,2019,36532,Semi-Auto,318,Petrol,150,40.4,2.0\n6292, 1 Series,2019,19812,Semi-Auto,7233,Diesel,150,68.9,1.5\n6293, 3 Series,2015,14995,Semi-Auto,40321,Diesel,125,58.9,2.0\n6294, 6 Series,2019,32785,Semi-Auto,6081,Diesel,150,42.2,2.0\n6295, 7 Series,2020,52999,Semi-Auto,5000,Diesel,145,42.2,3.0\n6296, 5 Series,2019,34995,Semi-Auto,7450,Hybrid,135,156.9,2.0\n6297, 3 Series,2019,33995,Automatic,5000,Diesel,145,49.6,2.0\n6298, 2 Series,2019,26910,Automatic,1250,Diesel,145,65.7,2.0\n6299, 5 Series,2019,31460,Automatic,1200,Diesel,145,62.8,2.0\n6300, 4 Series,2019,25070,Semi-Auto,3038,Diesel,145,65.7,2.0\n6301, 1 Series,2016,15722,Semi-Auto,14871,Diesel,20,67.3,2.0\n6302, X1,2017,19532,Semi-Auto,12566,Diesel,125,60.1,2.0\n6303, X4,2019,38495,Semi-Auto,7356,Diesel,145,40.9,3.0\n6304, 2 Series,2019,25995,Semi-Auto,2348,Diesel,145,64.2,2.0\n6305, X2,2019,31310,Semi-Auto,4890,Diesel,145,58.9,2.0\n6306, 1 Series,2019,30200,Automatic,7312,Petrol,145,34.5,2.0\n6307, X4,2019,38150,Automatic,9921,Diesel,145,42.8,2.0\n6308, X5,2019,47162,Automatic,9815,Diesel,145,37.7,3.0\n6309, X2,2020,33400,Semi-Auto,1766,Diesel,145,58.9,2.0\n6310, X5,2014,22991,Automatic,30422,Diesel,200,48.7,2.0\n6311, X1,2014,15842,Semi-Auto,45671,Petrol,235,38.7,2.0\n6312, 3 Series,2016,18331,Semi-Auto,33783,Diesel,125,60.1,2.0\n6313, 1 Series,2015,13442,Semi-Auto,15200,Diesel,0,78.5,1.5\n6314, X1,2018,19551,Manual,15898,Petrol,150,51.4,1.5\n6315, X1,2019,27991,Semi-Auto,120,Diesel,150,36.7,2.0\n6316, 3 Series,2018,21991,Semi-Auto,15027,Diesel,150,64.2,2.0\n6317, 3 Series,2018,20000,Semi-Auto,23501,Petrol,145,46.3,2.0\n6318, 2 Series,2019,21450,Automatic,8702,Hybrid,135,148.7,1.5\n6319, 3 Series,2017,25000,Semi-Auto,28930,Diesel,145,49.6,3.0\n6320, 4 Series,2017,24999,Semi-Auto,26763,Petrol,145,41.5,3.0\n6321, 5 Series,2019,29999,Semi-Auto,10373,Diesel,150,65.7,2.0\n6322, 4 Series,2019,28295,Semi-Auto,8235,Petrol,145,48.7,2.0\n6323, 1 Series,2018,23999,Semi-Auto,17493,Petrol,150,39.8,3.0\n6324, 3 Series,2018,20999,Semi-Auto,17101,Petrol,150,48.7,2.0\n6325, X3,2017,25999,Semi-Auto,22749,Diesel,150,54.3,2.0\n6326, 1 Series,2016,12895,Manual,14354,Diesel,0,78.5,1.5\n6327, X1,2017,23995,Semi-Auto,15991,Diesel,150,55.4,2.0\n6328, 4 Series,2015,16991,Semi-Auto,35300,Diesel,125,58.9,2.0\n6329, 5 Series,2019,25551,Semi-Auto,7143,Petrol,150,50.4,2.0\n6330, 5 Series,2019,29441,Semi-Auto,9631,Petrol,150,36.2,2.0\n6331, X3,2019,34510,Automatic,8620,Diesel,145,54.3,2.0\n6332, X5,2019,54991,Automatic,15,Diesel,145,37.7,3.0\n6333, 4 Series,2020,31450,Semi-Auto,10,Diesel,145,60.1,2.0\n6334, 4 Series,2019,28750,Automatic,2000,Diesel,145,60.1,2.0\n6335, X1,2019,27000,Automatic,6000,Petrol,145,39.2,2.0\n6336, X3,2019,34750,Semi-Auto,35,Diesel,145,54.3,2.0\n6337, 2 Series,2019,21450,Automatic,8085,Hybrid,135,148.7,1.5\n6338, 5 Series,2016,18990,Semi-Auto,19418,Petrol,145,47.1,2.0\n6339, X3,2017,25950,Semi-Auto,19817,Diesel,145,54.3,2.0\n6340, X2,2019,31991,Semi-Auto,650,Petrol,145,39.2,2.0\n6341, X2,2019,28991,Semi-Auto,3901,Petrol,145,38.7,2.0\n6342, X3,2019,38990,Semi-Auto,1858,Diesel,145,54.3,2.0\n6343, 1 Series,2019,31771,Semi-Auto,1954,Diesel,145,48.7,2.0\n6344, X1,2019,24712,Semi-Auto,9697,Petrol,145,39.8,1.5\n6345, X1,2019,23652,Semi-Auto,12020,Petrol,145,46.3,1.5\n6346, 1 Series,2019,24762,Semi-Auto,2487,Diesel,145,70.6,2.0\n6347, 3 Series,2019,29994,Semi-Auto,2000,Petrol,145,42.2,2.0\n6348, 1 Series,2017,16722,Semi-Auto,9063,Petrol,145,55.5,1.5\n6349, 5 Series,2019,26771,Semi-Auto,6260,Petrol,150,50.4,2.0\n6350, 1 Series,2020,24551,Semi-Auto,11512,Petrol,150,40.4,1.5\n6351, 5 Series,2019,27551,Semi-Auto,5838,Petrol,150,50.4,2.0\n6352, 3 Series,2019,23991,Semi-Auto,11748,Petrol,150,47.9,2.0\n6353, X2,2019,28991,Semi-Auto,8384,Petrol,150,39.8,2.0\n6354, 3 Series,2019,29661,Semi-Auto,4925,Petrol,150,43.5,2.0\n6355, 5 Series,2017,22312,Automatic,16403,Diesel,145,65.7,2.0\n6356, 2 Series,2016,12032,Manual,26884,Petrol,30,55.4,1.5\n6357, X4,2016,20022,Semi-Auto,64000,Diesel,145,54.3,2.0\n6358, X7,2019,73990,Semi-Auto,1657,Diesel,145,31.4,3.0\n6359, 5 Series,2016,18496,Semi-Auto,8392,Petrol,200,43.5,2.0\n6360, X6,2019,59990,Semi-Auto,2500,Petrol,145,26.4,3.0\n6361, 3 Series,2019,29530,Semi-Auto,2203,Petrol,145,42.2,2.0\n6362, 1 Series,2019,25290,Automatic,5511,Petrol,145,40.4,1.5\n6363, 5 Series,2019,30000,Semi-Auto,1678,Petrol,145,50.4,2.0\n6364, 2 Series,2019,26990,Automatic,4428,Petrol,145,50.4,1.5\n6365, 3 Series,2019,28990,Semi-Auto,4100,Petrol,145,42.2,2.0\n6366, 2 Series,2019,20460,Manual,1250,Diesel,145,51.4,2.0\n6367, X5,2020,57990,Semi-Auto,1500,Diesel,145,37.7,3.0\n6368, X5,2019,50882,Automatic,1764,Diesel,145,37.7,3.0\n6369, Z4,2019,28450,Semi-Auto,5340,Petrol,145,38.2,2.0\n6370, 3 Series,2019,28260,Automatic,4567,Diesel,145,52.3,2.0\n6371, 2 Series,2018,26441,Semi-Auto,2772,Petrol,145,32.5,3.0\n6372, X2,2019,28881,Semi-Auto,7922,Diesel,145,58.9,2.0\n6373, 5 Series,2019,29982,Semi-Auto,3635,Petrol,145,47.9,2.0\n6374, X5,2019,61682,Semi-Auto,10782,Diesel,145,33.6,3.0\n6375, 5 Series,2019,27802,Semi-Auto,6891,Diesel,145,65.7,2.0\n6376, 5 Series,2019,32102,Semi-Auto,11878,Diesel,145,60.1,3.0\n6377, 5 Series,2014,14662,Semi-Auto,59317,Diesel,30,62.8,2.0\n6378, 2 Series,2019,24160,Semi-Auto,2404,Diesel,145,65.7,2.0\n6379, 2 Series,2019,19943,Manual,110,Petrol,145,42.8,1.5\n6380, 2 Series,2019,19776,Manual,110,Petrol,145,42.8,1.5\n6381, 2 Series,2019,23870,Semi-Auto,2513,Diesel,145,49.6,2.0\n6382, 3 Series,2019,27180,Semi-Auto,3763,Petrol,145,42.2,2.0\n6383, 1 Series,2019,25490,Semi-Auto,2510,Diesel,145,51.4,2.0\n6384, X2,2019,27670,Semi-Auto,2480,Petrol,145,38.7,2.0\n6385, 5 Series,2019,27840,Semi-Auto,3829,Petrol,145,50.4,2.0\n6386, 2 Series,2019,24515,Semi-Auto,2501,Petrol,145,50.4,2.0\n6387, 4 Series,2016,20832,Semi-Auto,12500,Diesel,125,60.1,2.0\n6388, 1 Series,2019,20216,Automatic,7935,Diesel,145,65.7,2.0\n6389, 3 Series,2017,23942,Automatic,16374,Petrol,145,47.1,2.0\n6390, 4 Series,2017,19142,Semi-Auto,24471,Diesel,30,65.7,2.0\n6391, 5 Series,2017,26262,Automatic,41074,Diesel,145,53.3,3.0\n6392, M4,2015,30662,Semi-Auto,41120,Petrol,300,34.0,3.0\n6393, 6 Series,2019,39146,Automatic,35,Petrol,145,29.1,3.0\n6394, 4 Series,2015,22182,Semi-Auto,28373,Diesel,160,50.4,3.0\n6395, 3 Series,2014,16882,Semi-Auto,41083,Diesel,125,57.6,3.0\n6396, 3 Series,2019,26405,Semi-Auto,2000,Diesel,145,60.1,2.0\n6397, X3,2019,34991,Semi-Auto,7646,Petrol,150,30.4,2.0\n6398, 2 Series,2019,22991,Semi-Auto,7755,Diesel,150,65.7,2.0\n6399, X3,2019,34551,Semi-Auto,7289,Petrol,150,30.4,2.0\n6400, X2,2019,27685,Semi-Auto,9762,Diesel,145,50.4,2.0\n6401, X5,2019,48602,Semi-Auto,7864,Diesel,145,37.7,3.0\n6402, 2 Series,2019,26806,Semi-Auto,15,Petrol,145,47.9,2.0\n6403, 2 Series,2019,25404,Semi-Auto,111,Diesel,145,65.7,2.0\n6404, 1 Series,2016,14802,Semi-Auto,26804,Diesel,20,68.9,1.5\n6405, 2 Series,2019,22594,Semi-Auto,8410,Diesel,145,48.7,2.0\n6406, X2,2019,34173,Semi-Auto,4500,Petrol,145,34.0,2.0\n6407, X3,2019,33292,Semi-Auto,6500,Diesel,145,54.3,2.0\n6408, 2 Series,2019,24012,Semi-Auto,5000,Diesel,145,49.6,2.0\n6409, 4 Series,2019,24522,Semi-Auto,11923,Petrol,145,48.7,2.0\n6410, 4 Series,2019,27661,Semi-Auto,5452,Diesel,150,60.1,2.0\n6411, Z4,2019,33991,Semi-Auto,10018,Petrol,150,37.2,2.0\n6412, 2 Series,2019,23441,Semi-Auto,8683,Petrol,150,47.9,2.0\n6413, X1,2017,16991,Semi-Auto,55535,Diesel,150,55.4,2.0\n6414, 4 Series,2018,22500,Semi-Auto,6035,Diesel,145,65.7,2.0\n6415, 3 Series,2018,22395,Semi-Auto,6502,Petrol,150,48.7,2.0\n6416, X1,2019,24926,Automatic,4991,Diesel,145,60.1,2.0\n6417, X2,2019,23726,Automatic,8848,Petrol,145,38.7,2.0\n6418, 5 Series,2019,37376,Automatic,3348,Diesel,145,51.4,3.0\n6419, 3 Series,2013,11632,Manual,27371,Petrol,160,44.8,2.0\n6420, 3 Series,2018,22482,Automatic,8850,Diesel,145,60.1,2.0\n6421, 3 Series,2017,21972,Semi-Auto,21870,Diesel,145,53.3,3.0\n6422, 3 Series,2019,26484,Semi-Auto,10200,Petrol,145,41.5,2.0\n6423, 4 Series,2018,24662,Semi-Auto,2422,Petrol,145,45.6,2.0\n6424, 1 Series,2019,21145,Semi-Auto,6776,Petrol,145,47.9,2.0\n6425, 2 Series,2019,23074,Semi-Auto,28,Petrol,145,50.4,1.5\n6426, 2 Series,2019,22305,Semi-Auto,7978,Petrol,145,47.9,2.0\n6427, 2 Series,2019,23806,Semi-Auto,8257,Petrol,145,47.9,2.0\n6428, 2 Series,2019,24356,Automatic,7566,Petrol,145,47.9,2.0\n6429, 3 Series,2019,24886,Automatic,7469,Petrol,145,43.5,2.0\n6430, 2 Series,2019,24494,Semi-Auto,5499,Petrol,145,47.9,2.0\n6431, 2 Series,2019,22406,Automatic,7899,Petrol,145,47.9,2.0\n6432, 2 Series,2016,19995,Semi-Auto,15422,Petrol,205,43.5,2.0\n6433, X5,2019,48995,Semi-Auto,6251,Diesel,150,37.7,3.0\n6434, X6,2016,31995,Semi-Auto,39026,Diesel,205,47.1,3.0\n6435, 2 Series,2019,23246,Semi-Auto,6139,Petrol,145,47.9,2.0\n6436, X1,2019,24474,Semi-Auto,9044,Petrol,145,40.9,1.5\n6437, X3,2019,34000,Automatic,5000,Diesel,145,54.3,2.0\n6438, 3 Series,2019,29985,Automatic,5000,Diesel,145,52.3,2.0\n6439, 3 Series,2019,29500,Automatic,3185,Petrol,145,42.2,2.0\n6440, 5 Series,2020,35995,Semi-Auto,1000,Petrol,145,46.3,2.0\n6441, X1,2019,28995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,60.1,2.0\n6442, 2 Series,2019,21274,Semi-Auto,9792,Petrol,145,38.7,1.5\n6443, 2 Series,2019,21376,Automatic,8005,Petrol,145,38.7,1.5\n6444, 2 Series,2019,25466,Automatic,6179,Diesel,145,46.3,2.0\n6445, 8 Series,2019,63806,Automatic,1616,Diesel,145,39.8,3.0\n6446, X7,2019,78386,Automatic,1793,Diesel,145,31.4,3.0\n6447, 3 Series,2019,26524,Semi-Auto,11727,Petrol,145,41.5,2.0\n6448, 5 Series,2019,28495,Automatic,677,Petrol,145,50.4,2.0\n6449, X1,2016,18148,Semi-Auto,25401,Diesel,125,57.6,2.0\n6450, 5 Series,2016,18672,Semi-Auto,25458,Diesel,145,55.4,3.0\n6451, 1 Series,2020,11995,Semi-Auto,10,Petrol,150,34.5,2.0\n6452, 4 Series,2016,15995,Semi-Auto,48552,Diesel,125,60.1,2.0\n6453, 1 Series,2015,8998,Manual,51342,Diesel,0,83.1,1.5\n6454, X1,2017,16333,Manual,24050,Diesel,125,58.9,2.0\n6455, 3 Series,2019,28024,Semi-Auto,9665,Diesel,145,52.3,2.0\n6456, 3 Series,2019,22482,Semi-Auto,10571,Diesel,145,62.8,2.0\n6457, X2,2019,28874,Semi-Auto,5000,Diesel,145,58.9,2.0\n6458, 3 Series,2019,24404,Semi-Auto,2571,Diesel,145,62.8,2.0\n6459, 5 Series,2019,29042,Semi-Auto,3506,Diesel,145,62.8,2.0\n6460, 3 Series,2019,23164,Semi-Auto,7749,Diesel,145,64.2,2.0\n6461, 2 Series,2019,24054,Semi-Auto,7460,Petrol,145,47.9,2.0\n6462, X1,2019,24485,Semi-Auto,9708,Petrol,145,46.3,1.5\n6463, 3 Series,2019,29500,Automatic,5000,Petrol,145,42.2,2.0\n6464, 3 Series,2019,31500,Automatic,9752,Diesel,145,49.6,2.0\n6465, 1 Series,2019,31000,Semi-Auto,9888,Petrol,145,34.5,2.0\n6466, 3 Series,2019,37750,Automatic,5000,Diesel,145,47.9,3.0\n6467, M4,2019,48500,Semi-Auto,125,Petrol,145,32.5,3.0\n6468, 2 Series,2019,25500,Automatic,5000,Petrol,145,40.9,1.5\n6469, 4 Series,2017,22250,Semi-Auto,16613,Diesel,145,50.4,3.0\n6470, X1,2019,25995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,60.1,2.0\n6471, 3 Series,2019,34995,Semi-Auto,2000,Diesel,145,47.9,3.0\n6472, 4 Series,2020,35995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,58.9,2.0\n6473, 5 Series,2020,30995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,65.7,2.0\n6474, 5 Series,2019,32995,Automatic,2000,Diesel,145,60.1,2.0\n6475, 3 Series,2015,14995,Automatic,34466,Petrol,125,51.4,2.0\n6476, X1,2018,24995,Automatic,8493,Petrol,145,44.8,2.0\n6477, 8 Series,2019,62995,Automatic,5883,Petrol,145,33.6,3.0\n6478, 2 Series,2017,15995,Manual,30310,Petrol,125,52.3,1.5\n6479, 1 Series,2013,10995,Semi-Auto,43818,Petrol,150,48.7,1.6\n6480, 5 Series,2016,16495,Semi-Auto,40008,Diesel,30,62.8,2.0\n6481, 3 Series,2019,26995,Automatic,2407,Diesel,145,57.6,2.0\n6482, 5 Series,2019,28995,Automatic,13,Petrol,145,50.4,2.0\n6483, 3 Series,2019,27995,Automatic,11204,Petrol,145,41.5,2.0\n6484, 1 Series,2013,8555,Manual,55621,Diesel,30,62.8,2.0\n6485, 3 Series,2015,12321,Semi-Auto,77241,Diesel,30,64.2,2.0\n6486, M5,2016,30181,Semi-Auto,26000,Petrol,565,28.5,4.4\n6487, 3 Series,2019,30962,Semi-Auto,3523,Diesel,145,48.7,2.0\n6488, 5 Series,2017,26495,Semi-Auto,21704,Diesel,145,62.8,2.0\n6489, 3 Series,2019,35995,Semi-Auto,2166,Hybrid,135,8.8,2.0\n6490, 2 Series,2017,21995,Semi-Auto,22012,Petrol,200,39.8,3.0\n6491, 1 Series,2015,14995,Manual,24470,Diesel,30,65.7,2.0\n6492, 4 Series,2019,24995,Automatic,6963,Diesel,145,65.7,2.0\n6493, 4 Series,2020,25995,Semi-Auto,100,Petrol,145,45.6,2.0\n6494, 3 Series,2017,19995,Semi-Auto,9981,Diesel,150,62.8,2.0\n6495, M3,2018,36995,Semi-Auto,28347,Petrol,150,34.0,3.0\n6496, 5 Series,2017,19995,Semi-Auto,34828,Diesel,30,68.9,2.0\n6497, X3,2017,24995,Semi-Auto,27782,Diesel,150,54.3,2.0\n6498, 3 Series,2019,23995,Semi-Auto,9436,Diesel,150,67.3,2.0\n6499, 3 Series,2019,26995,Semi-Auto,4183,Diesel,150,52.3,2.0\n6500, 3 Series,2019,27995,Semi-Auto,10334,Diesel,150,52.3,2.0\n6501, 5 Series,2019,38995,Semi-Auto,3383,Diesel,145,51.4,3.0\n6502, 2 Series,2016,21995,Semi-Auto,22642,Petrol,260,35.8,3.0\n6503, 5 Series,2017,28995,Semi-Auto,11035,Diesel,145,56.5,3.0\n6504, 2 Series,2019,21995,Semi-Auto,3748,Petrol,145,47.9,2.0\n6505, 1 Series,2019,30995,Semi-Auto,3244,Petrol,145,34.5,2.0\n6506, 2 Series,2019,27995,Semi-Auto,3000,Diesel,145,47.1,2.0\n6507, 1 Series,2019,22995,Manual,3000,Petrol,145,44.1,1.5\n6508, X5,2016,28781,Automatic,35370,Diesel,205,47.1,3.0\n6509, 2 Series,2017,13990,Manual,24893,Petrol,150,53.3,1.5\n6510, 6 Series,2014,15750,Semi-Auto,62695,Diesel,165,51.4,3.0\n6511, X5,2018,51999,Semi-Auto,15633,Petrol,145,25.4,4.4\n6512, M5,2019,70686,Semi-Auto,3153,Petrol,145,24.1,4.4\n6513, X3,2019,35215,Semi-Auto,4169,Petrol,145,30.4,2.0\n6514, 2 Series,2019,23956,Automatic,10241,Diesel,145,49.6,2.0\n6515, 5 Series,2019,32995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,60.1,2.0\n6516, X3,2019,59995,Semi-Auto,4741,Petrol,145,24.8,3.0\n6517, 3 Series,2016,15995,Semi-Auto,39293,Diesel,30,62.8,2.0\n6518, 2 Series,2019,21995,Semi-Auto,8640,Petrol,145,50.4,2.0\n6519, 2 Series,2018,24995,Semi-Auto,10632,Petrol,145,39.8,3.0\n6520, 3 Series,2016,21995,Semi-Auto,37625,Diesel,205,49.6,3.0\n6521, 1 Series,2019,19995,Semi-Auto,17546,Diesel,150,68.9,1.5\n6522, X4,2019,31995,Semi-Auto,7974,Diesel,150,42.8,2.0\n6523, X1,2018,23995,Semi-Auto,14409,Petrol,150,40.9,1.5\n6524, 4 Series,2020,29995,Semi-Auto,100,Diesel,145,55.4,3.0\n6525, 3 Series,2020,32995,Manual,2356,Diesel,145,54.3,2.0\n6526, 3 Series,2020,27995,Manual,1000,Diesel,145,54.3,2.0\n6527, 5 Series,2017,29995,Semi-Auto,36107,Diesel,145,51.4,3.0\n6528, 1 Series,2017,22995,Semi-Auto,24000,Petrol,145,39.8,3.0\n6529, 3 Series,2017,16995,Semi-Auto,14404,Diesel,145,67.3,2.0\n6530, M4,2020,45995,Semi-Auto,1500,Petrol,145,34.0,3.0\n6531, 5 Series,2018,33995,Automatic,3001,Diesel,145,53.3,3.0\n6532, 2 Series,2019,24995,Automatic,4740,Diesel,145,61.4,2.0\n6533, 3 Series,2020,38995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,49.6,2.0\n6534, X6,2015,27995,Semi-Auto,40915,Diesel,200,44.8,3.0\n6535, 3 Series,2019,33995,Semi-Auto,4953,Hybrid,135,8.8,2.0\n6536, X5,2017,35995,Automatic,11197,Diesel,200,47.1,3.0\n6537, 5 Series,2019,35995,Semi-Auto,11567,Hybrid,135,156.9,2.0\n6538, 2 Series,2016,14995,Semi-Auto,42026,Petrol,145,48.7,2.0\n6539, X4,2020,43995,Semi-Auto,2000,Petrol,145,26.9,3.0\n6540, 2 Series,2020,25995,Semi-Auto,1000,Petrol,145,40.9,1.5\n6541, 1 Series,2017,16995,Manual,34003,Petrol,145,46.3,2.0\n6542, M6,2018,46995,Semi-Auto,8207,Petrol,145,28.5,4.4\n6543, 1 Series,2017,23995,Semi-Auto,7409,Petrol,145,39.8,3.0\n6544, 5 Series,2017,26995,Automatic,22379,Diesel,145,60.1,3.0\n6545, 1 Series,2016,14995,Semi-Auto,15684,Petrol,30,55.5,1.5\n6546, 2 Series,2019,26995,Automatic,8205,Petrol,145,32.5,3.0\n6547, 5 Series,2019,31995,Automatic,10,Petrol,145,36.2,2.0\n6548, 3 Series,2019,25995,Automatic,4258,Diesel,145,52.3,2.0\n6549, X1,2018,23995,Semi-Auto,16876,Diesel,145,47.1,2.0\n6550, X5,2016,36995,Automatic,36631,Diesel,235,42.8,3.0\n6551, X3,2018,32995,Semi-Auto,30776,Diesel,145,48.7,3.0\n6552, 1 Series,2017,21495,Semi-Auto,33311,Petrol,200,39.8,3.0\n6553, 2 Series,2017,19995,Semi-Auto,20496,Petrol,30,55.4,1.5\n6554, 1 Series,2017,12995,Manual,24263,Diesel,150,78.5,1.5\n6555, X1,2018,25995,Automatic,17369,Diesel,145,60.1,2.0\n6556, 4 Series,2019,25995,Automatic,1000,Diesel,145,65.7,2.0\n6557, 1 Series,2017,17300,Manual,16127,Petrol,145,47.1,2.0\n6558, X1,2016,21000,Automatic,13553,Petrol,160,44.8,2.0\n6559, X6,2018,39994,Semi-Auto,15119,Diesel,145,40.9,3.0\n6560, X2,2018,28494,Semi-Auto,13314,Diesel,145,58.9,2.0\n6561, 3 Series,2017,17994,Semi-Auto,19452,Petrol,150,45.6,2.0\n6562, 1 Series,2017,18494,Semi-Auto,17129,Petrol,150,47.9,2.0\n6563, 1 Series,2017,21995,Semi-Auto,17820,Petrol,205,39.8,3.0\n6564, X3,2015,17994,Semi-Auto,43626,Diesel,150,54.3,2.0\n6565, 5 Series,2014,15995,Semi-Auto,34682,Diesel,125,60.1,2.0\n6566, 7 Series,2016,24995,Semi-Auto,24446,Petrol,205,41.5,3.0\n6567, 3 Series,2017,21500,Semi-Auto,47896,Diesel,200,49.6,3.0\n6568, 1 Series,2017,19990,Automatic,24092,Petrol,145,39.8,3.0\n6569, X3,2015,19599,Semi-Auto,44126,Diesel,200,47.1,3.0\n6570, 4 Series,2018,26500,Semi-Auto,10305,Petrol,150,41.5,3.0\n6571, 1 Series,2014,11995,Semi-Auto,23000,Petrol,125,50.4,1.6\n6572, 3 Series,2015,11970,Semi-Auto,44533,Diesel,20,68.9,2.0\n6573, 1 Series,2017,15495,Semi-Auto,6200,Petrol,145,55.5,1.5\n6574, 1 Series,2019,18995,Semi-Auto,5975,Petrol,145,55.5,1.5\n6575, 4 Series,2019,25995,Semi-Auto,13309,Diesel,145,60.1,2.0\n6576, X2,2018,22995,Semi-Auto,24136,Petrol,145,38.7,2.0\n6577, X5,2019,43716,Automatic,7163,Diesel,145,37.7,3.0\n6578, 2 Series,2018,18216,Automatic,5193,Petrol,145,48.7,2.0\n6579, 5 Series,2019,32896,Automatic,6071,Diesel,145,53.3,3.0\n6580, X3,2019,31116,Automatic,8813,Diesel,145,54.3,2.0\n6581, 5 Series,2019,30494,Semi-Auto,13098,Hybrid,135,156.9,2.0\n6582, X5,2019,45994,Automatic,4943,Diesel,145,37.7,3.0\n6583, 1 Series,2019,26995,Manual,2771,Petrol,150,41.5,1.5\n6584, X1,2019,25406,Automatic,3796,Diesel,145,60.1,2.0\n6585, 5 Series,2019,27916,Automatic,6456,Diesel,145,60.1,2.0\n6586, X3,2019,31116,Automatic,8186,Diesel,145,54.3,2.0\n6587, X5,2019,43796,Automatic,6742,Diesel,145,37.7,3.0\n6588, X5,2019,43946,Automatic,6883,Diesel,145,37.7,3.0\n6589, X5,2019,46740,Automatic,4399,Diesel,145,37.7,3.0\n6590, 8 Series,2019,73890,Semi-Auto,3369,Petrol,150,26.7,4.4\n6591, 3 Series,2019,37995,Semi-Auto,3437,Petrol,145,41.5,2.0\n6592, M5,2019,70995,Semi-Auto,23,Petrol,145,24.1,4.4\n6593, 3 Series,2019,33994,Semi-Auto,296,Diesel,145,49.6,2.0\n6594, 3 Series,2019,41994,Semi-Auto,8754,Petrol,145,34.9,3.0\n6595, 5 Series,2019,34994,Semi-Auto,1756,Diesel,145,51.4,3.0\n6596, 2 Series,2019,26994,Automatic,13,Hybrid,135,113.0,1.5\n6597, X5,2019,46666,Automatic,5127,Diesel,145,37.7,3.0\n6598, X3,2019,31986,Automatic,8998,Diesel,145,54.3,2.0\n6599, X5,2019,47156,Automatic,6480,Diesel,145,37.7,3.0\n6600, 3 Series,2019,26826,Automatic,7015,Petrol,145,41.5,3.0\n6601, 3 Series,2016,16500,Semi-Auto,41345,Diesel,150,56.5,3.0\n6602, X1,2017,14600,Manual,40831,Diesel,145,68.9,2.0\n6603, X5,2019,43706,Automatic,8093,Diesel,145,37.7,3.0\n6604, X5,2019,43706,Automatic,8204,Diesel,145,37.7,3.0\n6605, X5,2019,43716,Automatic,7329,Diesel,145,37.7,3.0\n6606, X7,2019,67986,Automatic,5825,Petrol,145,24.8,3.0\n6607, 1 Series,2019,20732,Semi-Auto,965,Petrol,145,54.3,1.5\n6608, 4 Series,2019,26482,Semi-Auto,2124,Diesel,150,65.7,2.0\n6609, 2 Series,2018,17995,Semi-Auto,17421,Diesel,145,60.1,2.0\n6610, 6 Series,2016,22910,Semi-Auto,25596,Diesel,200,49.6,3.0\n6611, 3 Series,2015,10370,Semi-Auto,75238,Petrol,125,54.3,1.5\n6612, X1,2015,15560,Semi-Auto,40104,Diesel,125,57.6,2.0\n6613, 4 Series,2013,11040,Manual,78402,Diesel,125,57.6,2.0\n6614, 1 Series,2015,7540,Manual,79999,Diesel,0,83.1,1.5\n6615, 1 Series,2017,17500,Semi-Auto,23863,Petrol,145,47.9,2.0\n6616, X1,2016,21200,Automatic,6341,Petrol,160,44.8,2.0\n6617, X4,2019,39990,Automatic,9210,Diesel,145,42.8,2.0\n6618, X5,2019,47632,Semi-Auto,13156,Diesel,145,37.7,3.0\n6619, X3,2019,33952,Semi-Auto,5974,Diesel,145,54.3,2.0\n6620, 2 Series,2019,20263,Semi-Auto,5122,Petrol,145,53.3,1.5\n6621, X5,2019,48143,Semi-Auto,9115,Diesel,145,37.7,3.0\n6622, 1 Series,2016,17052,Semi-Auto,16264,Diesel,30,65.7,2.0\n6623, X2,2019,24403,Manual,5884,Diesel,145,55.4,2.0\n6624, X3,2019,33313,Semi-Auto,6224,Diesel,145,54.3,2.0\n6625, 3 Series,2019,26103,Manual,6193,Diesel,145,54.3,2.0\n6626, X5,2019,47712,Semi-Auto,11126,Diesel,145,37.7,3.0\n6627, X3,2019,33262,Semi-Auto,8468,Diesel,145,54.3,2.0\n6628, X5,2019,48422,Semi-Auto,7324,Diesel,145,37.7,3.0\n6629, 3 Series,2019,30552,Semi-Auto,6294,Diesel,145,52.3,2.0\n6630, X3,2019,35362,Semi-Auto,4186,Diesel,145,54.3,2.0\n6631, X5,2019,51902,Semi-Auto,3224,Diesel,145,37.7,3.0\n6632, 5 Series,2019,33562,Semi-Auto,2490,Diesel,145,60.1,2.0\n6633, X5,2019,51232,Semi-Auto,5545,Diesel,145,37.7,3.0\n6634, X5,2019,51822,Semi-Auto,3465,Diesel,145,37.7,3.0\n6635, 3 Series,2019,28413,Semi-Auto,6223,Diesel,145,52.3,2.0\n6636, X3,2019,35292,Semi-Auto,4599,Diesel,145,54.3,2.0\n6637, 3 Series,2019,26836,Semi-Auto,6746,Diesel,145,52.3,2.0\n6638, 2 Series,2019,23580,Semi-Auto,5122,Petrol,145,50.4,2.0\n6639, 5 Series,2019,31995,Semi-Auto,6655,Diesel,145,60.1,2.0\n6640, X5,2019,48766,Automatic,5701,Diesel,145,37.7,3.0\n6641, 2 Series,2019,22490,Automatic,1500,Petrol,145,53.3,1.5\n6642, X6,2019,64652,Automatic,4331,Petrol,145,26.4,3.0\n6643, 4 Series,2019,30890,Semi-Auto,6100,Petrol,145,41.5,3.0\n6644, X5,2019,45880,Semi-Auto,9000,Diesel,145,37.7,3.0\n6645, 3 Series,2019,27195,Semi-Auto,4036,Diesel,145,52.3,2.0\n6646, 1 Series,2019,19980,Semi-Auto,6102,Petrol,145,54.3,1.5\n6647, 3 Series,2019,30052,Semi-Auto,6549,Diesel,145,52.3,2.0\n6648, 3 Series,2019,30422,Semi-Auto,4429,Diesel,145,52.3,2.0\n6649, 1 Series,2019,26991,Semi-Auto,2343,Petrol,145,40.4,1.5\n6650, 5 Series,2019,31232,Semi-Auto,8691,Hybrid,150,60.1,2.0\n6651, 5 Series,2019,30902,Semi-Auto,11421,Hybrid,150,60.1,2.0\n6652, 1 Series,2019,18022,Semi-Auto,2501,Petrol,150,55.5,1.5\n6653, X5,2019,50382,Semi-Auto,4846,Diesel,150,37.7,3.0\n6654, X5,2019,43946,Automatic,5856,Diesel,145,37.7,3.0\n6655, X5,2019,44266,Automatic,2308,Diesel,145,37.7,3.0\n6656, X5,2019,43946,Automatic,5914,Diesel,145,37.7,3.0\n6657, 1 Series,2019,30180,Automatic,5979,Diesel,145,48.7,2.0\n6658, 4 Series,2019,30995,Automatic,1500,Petrol,145,41.5,3.0\n6659, X5,2019,44866,Automatic,7259,Diesel,145,37.7,3.0\n6660, X6,2019,58700,Automatic,9010,Diesel,145,34.9,3.0\n6661, Z4,2016,17732,Semi-Auto,16761,Petrol,200,41.5,2.0\n6662, 5 Series,2019,28110,Semi-Auto,6659,Diesel,145,65.7,2.0\n6663, X3,2019,31736,Automatic,6579,Diesel,145,54.3,2.0\n6664, X3,2019,31196,Automatic,10155,Diesel,145,54.3,2.0\n6665, 3 Series,2019,33470,Semi-Auto,4500,Diesel,145,49.6,2.0\n6666, 3 Series,2019,28220,Automatic,1500,Diesel,145,48.7,2.0\n6667, 5 Series,2019,33900,Semi-Auto,3000,Diesel,145,56.5,3.0\n6668, 5 Series,2019,28836,Automatic,2891,Diesel,145,60.1,2.0\n6669, X4,2019,36390,Semi-Auto,8310,Diesel,145,42.8,2.0\n6670, 5 Series,2019,27876,Automatic,11598,Diesel,145,60.1,2.0\n6671, X3,2019,31826,Automatic,6314,Diesel,145,54.3,2.0\n6672, X3,2019,32345,Semi-Auto,5865,Diesel,145,54.3,2.0\n6673, X4,2019,42995,Automatic,5980,Diesel,145,37.2,3.0\n6674, X4,2019,38995,Automatic,8610,Diesel,145,40.9,3.0\n6675, 1 Series,2019,26580,Automatic,4604,Diesel,145,51.4,2.0\n6676, X5,2019,44736,Semi-Auto,6056,Diesel,145,37.7,3.0\n6677, X2,2019,27915,Semi-Auto,2946,Diesel,145,48.7,2.0\n6678, X5,2019,46996,Automatic,6891,Diesel,145,37.7,3.0\n6679, 4 Series,2019,27162,Automatic,4734,Petrol,145,48.7,2.0\n6680, X1,2016,19161,Semi-Auto,21292,Diesel,125,57.6,2.0\n6681, 5 Series,2016,15300,Semi-Auto,41052,Diesel,30,62.8,2.0\n6682, X3,2019,33262,Semi-Auto,6792,Diesel,145,54.3,2.0\n6683, X3,2019,33606,Automatic,6527,Diesel,145,54.3,2.0\n6684, X5,2019,46496,Semi-Auto,11164,Diesel,145,37.7,3.0\n6685, 2 Series,2019,21730,Automatic,5054,Petrol,145,39.2,1.5\n6686, 3 Series,2019,24730,Semi-Auto,3049,Diesel,145,62.8,2.0\n6687, X3,2019,33612,Semi-Auto,5852,Diesel,145,54.3,2.0\n6688, X5,2019,47902,Semi-Auto,6171,Diesel,145,37.7,3.0\n6689, X3,2019,33972,Semi-Auto,4809,Diesel,145,54.3,2.0\n6690, 1 Series,2019,22491,Semi-Auto,8000,Petrol,145,48.7,2.0\n6691, 5 Series,2019,30522,Semi-Auto,6371,Diesel,145,60.1,2.0\n6692, 1 Series,2018,22072,Semi-Auto,7901,Diesel,145,47.9,2.0\n6693, 3 Series,2019,28110,Automatic,1500,Petrol,145,42.2,2.0\n6694, 2 Series,2019,28640,Semi-Auto,4400,Petrol,145,46.3,2.0\n6695, X1,2019,31440,Semi-Auto,9507,Petrol,145,38.7,2.0\n6696, 3 Series,2019,26782,Semi-Auto,5626,Petrol,150,42.2,2.0\n6697, X2,2019,29991,Semi-Auto,3898,Petrol,150,39.2,2.0\n6698, X1,2018,23961,Semi-Auto,21336,Petrol,150,44.8,2.0\n6699, X5,2019,47213,Semi-Auto,9278,Diesel,145,37.7,3.0\n6700, X5,2019,47123,Semi-Auto,8442,Diesel,145,37.7,3.0\n6701, 1 Series,2015,13832,Semi-Auto,13600,Petrol,145,48.7,1.6\n6702, X5,2019,48193,Semi-Auto,6776,Diesel,145,37.7,3.0\n6703, X1,2014,12901,Semi-Auto,65912,Diesel,165,52.3,2.0\n6704, 3 Series,2013,11511,Manual,68991,Diesel,125,58.9,2.0\n6705, 1 Series,2019,24572,Semi-Auto,5916,Petrol,145,40.4,1.5\n6706, X1,2017,20981,Semi-Auto,12224,Diesel,150,55.4,2.0\n6707, 1 Series,2018,19381,Semi-Auto,4506,Petrol,150,48.7,2.0\n6708, 2 Series,2017,15261,Manual,14143,Diesel,150,74.3,1.5\n6709, X1,2014,12991,Semi-Auto,49445,Diesel,150,56.5,2.0\n6710, 2 Series,2017,19994,Automatic,15076,Petrol,145,45.6,2.0\n6711, 5 Series,2017,32995,Semi-Auto,23000,Diesel,150,51.4,3.0\n6712, X5,2019,45463,Semi-Auto,5345,Diesel,145,37.7,3.0\n6713, X5,2019,47193,Semi-Auto,6776,Diesel,145,37.7,3.0\n6714, X3,2019,32302,Semi-Auto,4646,Diesel,145,54.3,2.0\n6715, 5 Series,2019,32072,Semi-Auto,6215,Hybrid,145,60.1,2.0\n6716, X5,2019,48302,Semi-Auto,7450,Diesel,145,37.7,3.0\n6717, X5,2019,45152,Semi-Auto,7956,Diesel,145,37.7,3.0\n6718, 3 Series,2015,21242,Semi-Auto,18283,Diesel,160,51.4,3.0\n6719, X1,2019,23812,Automatic,15846,Petrol,145,37.7,2.0\n6720, X6,2016,30891,Semi-Auto,21088,Diesel,200,47.1,3.0\n6721, 1 Series,2019,24995,Manual,5085,Petrol,150,41.5,1.5\n6722, X3,2019,37495,Semi-Auto,9250,Diesel,150,48.7,3.0\n6723, 1 Series,2019,21995,Manual,4869,Petrol,150,44.8,1.5\n6724, 1 Series,2019,17495,Semi-Auto,12375,Diesel,145,72.4,1.5\n6725, 4 Series,2016,21000,Semi-Auto,37000,Petrol,200,41.5,3.0\n6726, 4 Series,2015,18290,Semi-Auto,25000,Diesel,145,56.5,3.0\n6727, X3,2014,14490,Semi-Auto,45000,Diesel,165,50.4,2.0\n6728, X1,2016,20232,Semi-Auto,24592,Petrol,160,44.8,2.0\n6729, X1,2019,29302,Semi-Auto,5795,Diesel,145,50.4,2.0\n6730, X2,2019,21992,Manual,7189,Diesel,145,48.7,2.0\n6731, X2,2018,20306,Manual,5438,Diesel,145,52.3,2.0\n6732, X2,2019,24352,Semi-Auto,3011,Petrol,145,38.7,2.0\n6733, M4,2018,39792,Semi-Auto,8797,Petrol,145,34.0,3.0\n6734, X2,2018,23146,Manual,3752,Diesel,145,49.6,2.0\n6735, 4 Series,2019,25400,Semi-Auto,7398,Petrol,145,48.7,2.0\n6736, 4 Series,2019,25400,Semi-Auto,6370,Diesel,145,65.7,2.0\n6737, M3,2015,32950,Semi-Auto,13537,Petrol,300,34.0,3.0\n6738, X6,2019,66290,Automatic,1000,Petrol,145,26.4,3.0\n6739, X4,2019,43995,Semi-Auto,4742,Diesel,145,40.9,3.0\n6740, 2 Series,2019,21995,Semi-Auto,3000,Petrol,145,42.2,1.5\n6741, X2,2019,29995,Semi-Auto,1920,Diesel,145,50.4,2.0\n6742, 1 Series,2019,26880,Semi-Auto,4210,Diesel,145,51.4,2.0\n6743, 3 Series,2013,16291,Semi-Auto,40900,Diesel,145,54.3,3.0\n6744, 4 Series,2019,30532,Automatic,8402,Petrol,145,41.5,3.0\n6745, 3 Series,2015,14952,Manual,31828,Petrol,200,43.5,2.0\n6746, X7,2019,68720,Semi-Auto,5000,Diesel,145,33.6,3.0\n6747, 1 Series,2019,21500,Manual,3251,Petrol,145,44.1,1.5\n6748, X1,2016,21591,Semi-Auto,22070,Petrol,160,44.8,2.0\n6749, X5,2019,56995,Automatic,3375,Diesel,145,37.7,3.0\n6750, 1 Series,2020,32995,Semi-Auto,2797,Petrol,145,34.5,2.0\n6751, X1,2020,28995,Semi-Auto,1600,Petrol,145,37.7,1.5\n6752, 3 Series,2019,27980,Semi-Auto,7759,Petrol,145,42.2,2.0\n6753, 1 Series,2019,24450,Manual,5793,Petrol,145,41.5,1.5\n6754, X1,2019,27752,Semi-Auto,4475,Diesel,145,53.3,2.0\n6755, 4 Series,2019,24622,Semi-Auto,2043,Diesel,145,65.7,2.0\n6756, X1,2019,28950,Semi-Auto,3546,Diesel,145,60.1,2.0\n6757, 1 Series,2019,24400,Manual,3024,Petrol,145,41.5,1.5\n6758, X2,2019,30680,Automatic,1500,Diesel,145,58.9,2.0\n6759, 4 Series,2020,42495,Semi-Auto,18,Diesel,150,58.9,2.0\n6760, Z4,2019,28950,Automatic,8316,Petrol,145,38.7,2.0\n6761, 2 Series,2018,17950,Semi-Auto,30000,Diesel,145,49.6,2.0\n6762, X1,2017,20481,Semi-Auto,17285,Diesel,145,60.1,2.0\n6763, 4 Series,2019,31260,Automatic,3000,Petrol,145,45.6,2.0\n6764, M4,2019,45323,Semi-Auto,6397,Petrol,145,34.0,3.0\n6765, 1 Series,2019,20330,Semi-Auto,9200,Diesel,145,67.3,2.0\n6766, 1 Series,2019,19850,Semi-Auto,8000,Petrol,145,54.3,1.5\n6767, 3 Series,2019,24591,Semi-Auto,9153,Diesel,145,60.1,2.0\n6768, X2,2019,31991,Semi-Auto,8791,Diesel,145,61.4,2.0\n6769, 6 Series,2019,31412,Semi-Auto,27713,Diesel,145,47.9,3.0\n6770, 5 Series,2020,34795,Semi-Auto,102,Diesel,145,55.4,2.0\n6771, M4,2017,34995,Semi-Auto,23250,Petrol,300,34.0,3.0\n6772, 1 Series,2017,19295,Automatic,22595,Petrol,200,39.8,3.0\n6773, 2 Series,2019,22894,Semi-Auto,5571,Petrol,145,39.2,1.5\n6774, 4 Series,2017,25762,Automatic,23446,Diesel,145,49.6,3.0\n6775, X5,2016,36602,Automatic,31525,Diesel,235,42.8,3.0\n6776, X6,2017,48482,Semi-Auto,19924,Petrol,145,25.4,4.4\n6777, 5 Series,2014,16402,Semi-Auto,21880,Diesel,125,57.6,2.0\n6778, 2 Series,2016,17842,Automatic,31931,Diesel,145,55.4,2.0\n6779, 3 Series,2017,19082,Automatic,17236,Petrol,145,48.7,2.0\n6780, X1,2019,26786,Automatic,3012,Petrol,145,46.3,1.5\n6781, X1,2017,19981,Semi-Auto,32286,Diesel,145,55.4,2.0\n6782, 5 Series,2013,12732,Manual,28204,Diesel,30,62.8,2.0\n6783, 1 Series,2019,24862,Semi-Auto,5810,Petrol,145,40.4,1.5\n6784, 6 Series,2015,23552,Semi-Auto,26797,Diesel,160,49.6,3.0\n6785, 2 Series,2018,21512,Semi-Auto,9005,Diesel,145,65.7,2.0\n6786, X1,2018,24161,Semi-Auto,9261,Petrol,145,44.8,2.0\n6787, 5 Series,2014,12941,Semi-Auto,68489,Diesel,125,57.6,2.0\n6788, 1 Series,2017,15995,Semi-Auto,19164,Petrol,150,55.5,1.5\n6789, X5,2020,63295,Semi-Auto,150,Diesel,150,33.6,3.0\n6790, 4 Series,2017,18995,Manual,10594,Petrol,150,46.3,2.0\n6791, 1 Series,2019,17990,Semi-Auto,5900,Diesel,150,72.4,1.5\n6792, 5 Series,2019,24295,Semi-Auto,4982,Petrol,145,50.4,2.0\n6793, X1,2017,21495,Semi-Auto,6550,Diesel,145,60.1,2.0\n6794, X1,2016,20495,Semi-Auto,13200,Diesel,125,57.6,2.0\n6795, 7 Series,2017,26995,Semi-Auto,25050,Diesel,145,57.6,3.0\n6796, X6,2020,55890,Semi-Auto,9710,Diesel,145,34.9,3.0\n6797, X2,2020,27890,Manual,10,Diesel,145,48.7,2.0\n6798, 2 Series,2020,28890,Semi-Auto,6000,Petrol,145,39.8,3.0\n6799, 3 Series,2020,43995,Semi-Auto,2252,Petrol,145,34.9,3.0\n6800, X4,2019,39500,Automatic,155,Diesel,145,40.9,3.0\n6801, 5 Series,2019,44995,Semi-Auto,1600,Diesel,145,51.4,3.0\n6802, 5 Series,2019,26870,Semi-Auto,8560,Petrol,145,50.4,2.0\n6803, X2,2019,27806,Semi-Auto,2198,Petrol,145,36.2,2.0\n6804, X3,2019,55320,Automatic,7154,Petrol,145,24.8,3.0\n6805, X2,2019,30960,Automatic,7021,Petrol,145,34.0,2.0\n6806, X5,2014,27581,Automatic,35881,Diesel,240,44.8,3.0\n6807, 1 Series,2016,11941,Manual,29378,Petrol,30,56.5,1.5\n6808, 2 Series,2019,20746,Automatic,5063,Diesel,145,67.3,2.0\n6809, X4,2019,34995,Semi-Auto,8098,Diesel,145,42.8,2.0\n6810, X5,2018,50495,Semi-Auto,31855,Petrol,145,25.4,4.4\n6811, 1 Series,2019,29995,Semi-Auto,4591,Petrol,145,34.5,2.0\n6812, 2 Series,2019,19994,Automatic,2268,Petrol,145,42.2,1.5\n6813, 1 Series,2019,27994,Semi-Auto,6879,Petrol,145,39.8,3.0\n6815, X2,2019,27890,Semi-Auto,2724,Petrol,145,38.7,2.0\n6816, 3 Series,2019,33995,Semi-Auto,3633,Petrol,145,41.5,2.0\n6817, X3,2019,58994,Semi-Auto,3017,Petrol,145,24.8,3.0\n6818, 1 Series,2019,28994,Semi-Auto,2973,Diesel,145,48.7,2.0\n6819, 2 Series,2019,27016,Automatic,1402,Petrol,145,39.8,3.0\n6820, 2 Series,2019,21576,Automatic,9794,Petrol,145,47.9,2.0\n6821, X1,2016,21892,Semi-Auto,18307,Petrol,165,44.8,2.0\n6822, 3 Series,2015,15482,Semi-Auto,22288,Diesel,125,58.9,2.0\n6823, 2 Series,2017,14943,Automatic,15110,Petrol,145,55.4,1.5\n6824, X1,2016,18101,Semi-Auto,33049,Diesel,125,57.6,2.0\n6825, X4,2015,26332,Semi-Auto,8732,Diesel,205,47.9,3.0\n6826, 1 Series,2017,16395,Semi-Auto,23400,Petrol,145,54.3,1.5\n6827, 4 Series,2019,25995,Semi-Auto,7389,Petrol,145,48.7,2.0\n6828, 3 Series,2016,16995,Semi-Auto,22594,Diesel,30,64.2,2.0\n6829, 4 Series,2020,32995,Semi-Auto,10,Diesel,145,50.4,3.0\n6830, 3 Series,2019,23295,Semi-Auto,4050,Petrol,145,47.9,2.0\n6831, 1 Series,2019,26795,Semi-Auto,3788,Diesel,145,51.4,2.0\n6832, 3 Series,2017,15295,Manual,41208,Diesel,30,67.3,2.0\n6833, 5 Series,2018,25595,Semi-Auto,11646,Diesel,145,49.6,2.0\n6834, 1 Series,2019,18995,Semi-Auto,5250,Petrol,145,55.5,1.5\n6835, 1 Series,2019,21995,Semi-Auto,6441,Diesel,145,67.3,2.0\n6836, X3,2013,16995,Semi-Auto,50567,Diesel,165,50.4,2.0\n6837, 4 Series,2016,17994,Semi-Auto,21991,Petrol,150,48.7,2.0\n6838, M5,2016,36494,Semi-Auto,25780,Petrol,565,28.5,4.4\n6839, 2 Series,2018,20995,Semi-Auto,18000,Diesel,150,60.1,2.0\n6840, 4 Series,2017,20995,Semi-Auto,17056,Diesel,150,65.7,2.0\n6841, 2 Series,2017,22994,Semi-Auto,25219,Petrol,235,38.2,3.0\n6842, 3 Series,2016,22494,Semi-Auto,24144,Diesel,160,51.4,3.0\n6843, 1 Series,2020,27495,Semi-Auto,6000,Diesel,145,48.7,2.0\n6844, 3 Series,2020,32890,Semi-Auto,6000,Diesel,145,49.6,2.0\n6845, 1 Series,2020,33995,Semi-Auto,102,Petrol,145,34.5,2.0\n6846, X1,2018,20995,Semi-Auto,8550,Diesel,145,60.1,2.0\n6847, 1 Series,2017,20995,Semi-Auto,24650,Petrol,200,39.8,3.0\n6848, X4,2017,26995,Semi-Auto,25350,Diesel,200,47.9,3.0\n6849, X5,2015,25995,Automatic,46250,Diesel,200,47.1,3.0\n6850, 2 Series,2016,20295,Semi-Auto,28271,Petrol,260,37.2,3.0\n6851, 1 Series,2019,24795,Semi-Auto,11318,Petrol,145,39.8,3.0\n6852, 2 Series,2018,20595,Semi-Auto,5500,Petrol,145,38.2,2.0\n6853, 2 Series,2020,24995,Semi-Auto,2200,Petrol,145,50.4,2.0\n6854, 5 Series,2019,33500,Automatic,3402,Diesel,145,60.1,3.0\n6855, 3 Series,2019,30543,Semi-Auto,6294,Diesel,145,52.3,2.0\n6856, 7 Series,2017,35495,Semi-Auto,14550,Petrol,145,35.3,4.4\n6857, 6 Series,2016,25243,Semi-Auto,21050,Diesel,160,51.4,3.0\n6858, X3,2017,24990,Semi-Auto,38350,Diesel,200,47.1,3.0\n6859, X6,2019,69993,Semi-Auto,1402,Petrol,145,26.4,3.0\n6860, X2,2020,38970,Semi-Auto,600,Diesel,145,58.9,2.0\n6861, X3,2018,36995,Semi-Auto,9210,Petrol,145,34.5,3.0\n6862, X3,2019,43863,Semi-Auto,4824,Petrol,145,34.5,3.0\n6863, 4 Series,2016,19995,Semi-Auto,14530,Petrol,145,48.7,2.0\n6864, X1,2016,20295,Semi-Auto,20800,Petrol,160,44.8,2.0\n6865, 1 Series,2019,17695,Manual,3400,Petrol,145,52.3,1.5\n6866, 4 Series,2020,42520,Semi-Auto,102,Diesel,145,65.7,2.0\n6867, X1,2020,37320,Semi-Auto,102,Petrol,145,39.8,2.0\n6868, X3,2020,35995,Semi-Auto,102,Diesel,145,54.3,2.0\n6869, X5,2020,64995,Semi-Auto,102,Diesel,145,37.7,3.0\n6870, 3 Series,2019,26989,Semi-Auto,4026,Diesel,145,53.3,3.0\n6871, 1 Series,2019,19489,Manual,7931,Diesel,145,70.6,1.5\n6872, X1,2017,17990,Semi-Auto,33000,Diesel,150,55.4,2.0\n6873, 3 Series,2016,13990,Semi-Auto,68800,Diesel,30,64.2,2.0\n6875, 1 Series,2015,11599,Manual,14714,Diesel,20,72.4,1.5\n6877, X1,2016,17600,Semi-Auto,26382,Diesel,145,55.4,2.0\n6878, 3 Series,2017,19460,Automatic,11076,Diesel,145,56.5,3.0\n6879, 1 Series,2014,11200,Manual,45400,Diesel,30,64.2,2.0\n6880, 6 Series,2016,23595,Semi-Auto,24600,Diesel,160,51.4,3.0\n6881, X7,2019,72798,Semi-Auto,5349,Diesel,145,33.6,3.0\n6882, 1 Series,2019,19895,Semi-Auto,5312,Petrol,145,54.3,1.5\n6883, M4,2017,36595,Semi-Auto,10950,Petrol,145,34.0,3.0\n6884, 8 Series,2020,61995,Semi-Auto,101,Diesel,145,40.4,3.0\n6885, 2 Series,2019,21895,Semi-Auto,5536,Diesel,145,68.9,2.0\n6886, 1 Series,2019,24990,Semi-Auto,3225,Petrol,145,40.4,1.5\n6887, 5 Series,2019,34995,Semi-Auto,102,Petrol,145,50.4,2.0\n6888, 4 Series,2019,25589,Automatic,4300,Petrol,145,48.7,2.0\n6889, 1 Series,2019,18369,Manual,4410,Diesel,145,65.7,2.0\n6890, X2,2019,27989,Semi-Auto,8942,Diesel,145,58.9,2.0\n6891, 3 Series,2019,22869,Semi-Auto,11824,Diesel,145,54.3,2.0\n6892, 3 Series,2019,26589,Semi-Auto,9988,Diesel,145,52.3,2.0\n6893, 1 Series,2016,14589,Automatic,45000,Diesel,30,65.7,2.0\n6894, X2,2020,38989,Semi-Auto,6000,Petrol,145,34.0,2.0\n6895, 4 Series,2015,13950,Manual,25510,Petrol,160,46.3,2.0\n6896, 1 Series,2020,25993,Semi-Auto,906,Petrol,145,40.4,1.5\n6897, 2 Series,2018,23024,Semi-Auto,9579,Diesel,145,64.2,2.0\n6898, X1,2017,19229,Semi-Auto,29866,Diesel,145,55.4,2.0\n6899, 1 Series,2018,17995,Semi-Auto,14200,Petrol,145,36.7,1.5\n6900, 3 Series,2019,32398,Semi-Auto,2150,Petrol,145,42.2,2.0\n6901, 4 Series,2019,29641,Semi-Auto,6650,Petrol,145,48.7,2.0\n6902, 1 Series,2019,19995,Semi-Auto,2604,Diesel,145,70.6,2.0\n6903, X3,2016,21995,Semi-Auto,35700,Diesel,145,54.3,2.0\n6904, M2,2019,40995,Semi-Auto,3500,Petrol,145,29.1,3.0\n6905, 1 Series,2019,19689,Manual,1581,Diesel,145,70.6,1.5\n6906, X7,2019,67989,Semi-Auto,17561,Petrol,145,24.8,3.0\n6907, Z4,2019,30969,Automatic,5500,Petrol,145,38.7,2.0\n6908, Z4,2019,32989,Semi-Auto,6000,Petrol,145,38.7,2.0\n6909, X2,2019,30789,Semi-Auto,3795,Diesel,145,58.9,2.0\n6910, 1 Series,2017,17985,Automatic,24229,Diesel,125,60.1,2.0\n6911, X1,2017,20489,Automatic,6391,Diesel,145,65.7,2.0\n6912, X2,2018,25969,Semi-Auto,12271,Diesel,145,61.4,2.0\n6913, 3 Series,2020,34989,Semi-Auto,100,Diesel,145,50.4,2.0\n6914, X4,2019,39450,Semi-Auto,7310,Diesel,145,40.9,3.0\n6915, 3 Series,2019,34989,Semi-Auto,6000,Diesel,145,49.6,2.0\n6916, 4 Series,2016,18669,Semi-Auto,16622,Petrol,160,44.8,2.0\n6917, 1 Series,2016,19773,Semi-Auto,31661,Petrol,200,39.8,3.0\n6918, X2,2019,27669,Semi-Auto,13440,Diesel,145,58.9,2.0\n6919, 5 Series,2019,27489,Automatic,6499,Hybrid,135,156.9,2.0\n6920, 4 Series,2019,25285,Semi-Auto,9212,Petrol,145,45.6,2.0\n6921, X5,2019,44850,Automatic,12369,Diesel,145,37.7,3.0\n6922, X5,2019,44850,Automatic,9740,Diesel,145,37.7,3.0\n6923, X5,2019,44850,Semi-Auto,9341,Diesel,145,37.7,3.0\n6924, X5,2019,44850,Automatic,12000,Diesel,145,37.7,3.0\n6925, 5 Series,2019,30290,Automatic,5800,Hybrid,145,49.6,2.0\n6926, 1 Series,2019,24850,Manual,3602,Petrol,145,41.5,1.5\n6927, 1 Series,2019,30700,Automatic,7381,Petrol,145,34.5,2.0\n6928, X5,2019,52995,Semi-Auto,5256,Petrol,145,27.2,3.0\n6929, Z4,2020,32995,Semi-Auto,102,Petrol,145,38.7,2.0\n6930, X5,2019,47975,Semi-Auto,6413,Diesel,145,37.7,3.0\n6931, X3,2019,54595,Semi-Auto,1604,Petrol,145,24.8,3.0\n6932, 3 Series,2020,37995,Semi-Auto,102,Petrol,145,40.4,2.0\n6933, X4,2019,47541,Automatic,7555,Diesel,145,40.9,3.0\n6934, X3,2019,40661,Automatic,3755,Diesel,145,54.3,2.0\n6935, 2 Series,2019,29991,Automatic,1893,Petrol,145,47.9,2.0\n6936, 1 Series,2019,23771,Manual,3559,Petrol,145,44.1,1.5\n6937, 1 Series,2019,16995,Automatic,9399,Diesel,145,70.6,2.0\n6938, 3 Series,2017,18489,Automatic,18374,Diesel,145,64.2,2.0\n6939, 2 Series,2020,26989,Semi-Auto,3000,Petrol,145,47.9,2.0\n6940, 7 Series,2020,55489,Semi-Auto,10300,Diesel,145,41.5,3.0\n6941, X6,2020,59989,Semi-Auto,3000,Diesel,145,34.9,3.0\n6942, 1 Series,2017,18642,Semi-Auto,28120,Diesel,125,60.1,2.0\n6943, X5,2019,48190,Automatic,7580,Diesel,145,37.7,3.0\n6944, 2 Series,2019,18580,Manual,6556,Petrol,145,40.9,1.5\n6945, 3 Series,2019,31380,Automatic,7307,Diesel,145,49.6,2.0\n6946, Z4,2019,29941,Semi-Auto,5465,Petrol,145,38.7,2.0\n6947, 4 Series,2019,39200,Semi-Auto,6455,Petrol,145,39.2,3.0\n6948, 1 Series,2019,23770,Automatic,7287,Petrol,145,42.8,1.5\n6949, 5 Series,2019,31670,Automatic,11537,Diesel,145,62.8,2.0\n6950, 4 Series,2019,25160,Semi-Auto,7208,Diesel,145,65.7,2.0\n6951, 5 Series,2020,35793,Semi-Auto,15,Petrol,145,48.7,2.0\n6952, 5 Series,2020,41995,Semi-Auto,100,Diesel,145,60.1,2.0\n6953, 3 Series,2018,19895,Semi-Auto,13909,Diesel,145,60.1,2.0\n6954, X3,2018,36451,Semi-Auto,10300,Diesel,145,48.7,3.0\n6955, 2 Series,2020,33065,Semi-Auto,102,Diesel,145,49.6,2.0\n6956, 3 Series,2020,42430,Semi-Auto,102,Diesel,145,50.4,2.0\n6957, 1 Series,2018,17495,Semi-Auto,7700,Petrol,145,36.7,1.5\n6958, X4,2020,60995,Semi-Auto,100,Petrol,145,24.8,3.0\n6959, X1,2019,26995,Semi-Auto,4183,Diesel,145,65.7,2.0\n6960, X2,2018,23995,Semi-Auto,21271,Diesel,145,58.9,2.0\n6962, 3 Series,2020,39995,Semi-Auto,1898,Petrol,145,41.5,2.0\n6963, 4 Series,2015,17995,Semi-Auto,44800,Diesel,145,53.3,3.0\n6964, 2 Series,2019,28993,Semi-Auto,2236,Diesel,145,47.1,2.0\n6965, X3,2020,52991,Semi-Auto,4360,Hybrid,135,5.5,2.0\n6966, 2 Series,2019,24390,Semi-Auto,2469,Diesel,145,52.3,2.0\n6967, X4,2019,38380,Automatic,3502,Diesel,145,42.8,2.0\n6968, 2 Series,2019,19520,Automatic,2048,Diesel,145,51.4,2.0\n6969, X2,2018,21726,Semi-Auto,5000,Diesel,145,50.4,2.0\n6970, 1 Series,2018,17141,Semi-Auto,29869,Diesel,150,65.7,2.0\n6971, 4 Series,2016,23671,Semi-Auto,26044,Diesel,205,47.9,3.0\n6972, 4 Series,2018,21782,Semi-Auto,16701,Diesel,145,65.7,2.0\n6973, 2 Series,2015,16922,Semi-Auto,29538,Petrol,200,43.5,2.0\n6974, 7 Series,2019,55156,Automatic,4330,Diesel,145,41.5,3.0\n6975, X3,2016,22981,Semi-Auto,33421,Diesel,150,54.3,2.0\n6976, 3 Series,2018,21756,Automatic,7794,Petrol,145,47.9,2.0\n6977, 6 Series,2016,26976,Automatic,17264,Petrol,325,32.1,4.4\n6978, 3 Series,2015,22072,Semi-Auto,27536,Petrol,200,41.5,3.0\n6979, 2 Series,2019,22160,Automatic,2000,Diesel,145,49.6,2.0\n6980, X5,2019,43956,Semi-Auto,10175,Diesel,145,37.7,3.0\n6981, Z4,2019,38156,Semi-Auto,3140,Petrol,145,33.2,3.0\n6982, 3 Series,2019,38000,Automatic,7900,Petrol,145,34.9,3.0\n6983, X1,2020,27995,Semi-Auto,2364,Diesel,145,65.7,2.0\n6984, 3 Series,2020,34995,Semi-Auto,100,Petrol,145,42.2,2.0\n6985, X5,2019,69995,Semi-Auto,1606,Hybrid,135,188.3,3.0\n6986, 1 Series,2019,16695,Semi-Auto,5100,Diesel,145,72.4,1.5\n6987, 2 Series,2019,21995,Semi-Auto,6100,Diesel,145,62.8,2.0\n6988, 1 Series,2020,24995,Semi-Auto,102,Petrol,145,40.4,1.5\n6989, 1 Series,2020,28455,Semi-Auto,102,Petrol,145,42.8,1.5\n6990, 2 Series,2015,15882,Semi-Auto,23742,Petrol,125,51.4,1.5\n6991, X1,2013,8595,Manual,72834,Diesel,160,51.4,2.0\n6992, 5 Series,2014,11995,Automatic,36450,Diesel,30,62.8,2.0\n6993, 2 Series,2018,19681,Semi-Auto,15609,Diesel,150,49.6,2.0\n6994, 3 Series,2017,20991,Semi-Auto,26321,Diesel,150,56.5,3.0\n6995, 5 Series,2015,16082,Semi-Auto,43836,Diesel,30,62.8,2.0\n6996, 3 Series,2015,15981,Semi-Auto,33836,Diesel,125,60.1,2.0\n6997, X2,2019,29960,Semi-Auto,6321,Diesel,145,58.9,2.0\n6998, X5,2019,45840,Automatic,10923,Diesel,145,37.7,3.0\n6999, 4 Series,2019,25866,Automatic,4767,Petrol,145,48.7,2.0\n7000, X1,2019,27006,Automatic,3195,Diesel,145,60.1,2.0\n7001, 3 Series,2019,33475,Semi-Auto,8576,Diesel,145,49.6,2.0\n7002, 2 Series,2018,21991,Automatic,4828,Hybrid,135,113.0,1.5\n7003, 3 Series,2017,18908,Semi-Auto,34134,Diesel,145,53.3,3.0\n7004, 2 Series,2019,20000,Semi-Auto,10539,Petrol,145,47.9,2.0\n7005, 2 Series,2019,26481,Manual,2033,Petrol,145,52.3,1.5\n7006, 2 Series,2018,23702,Semi-Auto,25029,Petrol,145,39.8,3.0\n7007, X5,2019,46756,Automatic,6650,Diesel,145,37.7,3.0\n7008, 1 Series,2016,23412,Semi-Auto,9097,Petrol,200,39.8,3.0\n7009, 1 Series,2019,32541,Automatic,4260,Diesel,145,48.7,2.0\n7010, X6,2019,59991,Automatic,4509,Diesel,145,34.9,3.0\n7011, X2,2019,33551,Automatic,4501,Petrol,145,39.2,2.0\n7012, M5,2019,73990,Automatic,1501,Petrol,145,24.1,4.4\n7013, X1,2019,34791,Semi-Auto,3796,Diesel,145,36.7,2.0\n7014, X1,2015,12979,Semi-Auto,48102,Diesel,160,52.3,2.0\n7015, 2 Series,2020,23789,Semi-Auto,1500,Petrol,150,50.4,1.5\n7016, 1 Series,2014,14869,Semi-Auto,35093,Diesel,125,60.1,2.0\n7017, 4 Series,2018,21789,Automatic,35423,Diesel,145,55.4,3.0\n7018, 1 Series,2019,22949,Manual,1300,Petrol,145,44.1,1.5\n7019, X2,2019,28980,Semi-Auto,14230,Diesel,145,58.9,2.0\n7020, X1,2020,29476,Semi-Auto,100,Diesel,145,36.7,2.0\n7021, X3,2019,54783,Semi-Auto,7536,Petrol,145,24.8,3.0\n7022, 2 Series,2019,22395,Semi-Auto,2504,Diesel,145,68.9,2.0\n7023, M4,2020,56995,Semi-Auto,1200,Petrol,145,32.5,3.0\n7024, X7,2020,79566,Semi-Auto,1000,Petrol,145,24.8,3.0\n7025, 1 Series,2019,17847,Manual,3731,Petrol,145,53.3,1.5\n7026, 2 Series,2019,20657,Semi-Auto,4560,Petrol,145,50.4,1.5\n7027, X5,2015,44814,Semi-Auto,22103,Petrol,570,25.4,4.4\n7028, 1 Series,2019,35995,Semi-Auto,1000,Petrol,145,34.5,2.0\n7029, 3 Series,2019,29995,Semi-Auto,1000,Petrol,150,42.2,2.0\n7030, 3 Series,2016,20878,Semi-Auto,25145,Diesel,160,51.4,3.0\n7031, 7 Series,2019,53000,Semi-Auto,3000,Diesel,145,41.5,3.0\n7032, 4 Series,2017,21459,Semi-Auto,23039,Diesel,145,55.4,3.0\n7033, 1 Series,2019,15495,Manual,2282,Petrol,145,53.3,1.5\n7034, 2 Series,2019,22995,Manual,1000,Petrol,145,42.8,1.5\n7035, 5 Series,2019,28395,Semi-Auto,1792,Diesel,145,62.8,2.0\n7036, X1,2019,30995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,60.1,2.0\n7037, 4 Series,2019,30150,Semi-Auto,7701,Petrol,145,48.7,2.0\n7038, 2 Series,2016,15591,Semi-Auto,68185,Diesel,125,60.1,2.0\n7039, 1 Series,2014,11552,Semi-Auto,66449,Petrol,125,50.4,1.6\n7040, 2 Series,2018,20642,Semi-Auto,6614,Petrol,145,36.2,2.0\n7041, 1 Series,2017,15391,Semi-Auto,25131,Petrol,145,55.5,1.5\n7042, X1,2015,15881,Semi-Auto,21992,Diesel,160,52.3,2.0\n7043, X2,2019,40428,Semi-Auto,100,Petrol,145,34.0,2.0\n7044, X7,2019,69995,Semi-Auto,5283,Diesel,145,33.6,3.0\n7045, 6 Series,2016,26420,Semi-Auto,29403,Petrol,260,35.8,3.0\n7046, 4 Series,2016,22540,Semi-Auto,24932,Diesel,160,49.6,3.0\n7048, X1,2016,18286,Semi-Auto,35300,Diesel,125,57.6,2.0\n7049, X5,2019,52995,Semi-Auto,5853,Diesel,145,37.7,3.0\n7050, 7 Series,2017,35464,Semi-Auto,28338,Diesel,145,56.5,3.0\n7051, X4,2016,26995,Semi-Auto,13005,Diesel,145,54.3,2.0\n7052, X3,2016,21948,Semi-Auto,35621,Diesel,145,54.3,2.0\n7053, 1 Series,2019,22995,Manual,1000,Petrol,145,44.1,1.5\n7054, 3 Series,2017,15916,Manual,24669,Petrol,145,48.7,2.0\n7055, X3,2016,24284,Semi-Auto,15497,Diesel,145,54.3,2.0\n7056, 5 Series,2017,24908,Semi-Auto,8605,Diesel,145,65.7,2.0\n7057, X3,2017,27947,Semi-Auto,33158,Diesel,200,47.1,3.0\n7058, 2 Series,2016,15814,Semi-Auto,28966,Petrol,125,52.3,1.5\n7059, 3 Series,2020,41755,Semi-Auto,1881,Petrol,150,34.9,3.0\n7060, 3 Series,2020,32837,Semi-Auto,1370,Diesel,150,52.3,2.0\n7061, M5,2018,59973,Semi-Auto,10455,Petrol,150,26.9,4.4\n7062, 8 Series,2019,59694,Semi-Auto,2881,Petrol,150,31.7,3.0\n7063, 2 Series,2019,29995,Semi-Auto,1089,Petrol,150,38.2,3.0\n7064, M3,2015,34269,Semi-Auto,37249,Petrol,300,34.0,3.0\n7065, 3 Series,2018,22978,Semi-Auto,8702,Petrol,145,46.3,2.0\n7066, 1 Series,2017,21832,Semi-Auto,23114,Petrol,200,39.8,3.0\n7067, 2 Series,2019,29995,Semi-Auto,460,Petrol,150,38.2,3.0\n7068, 4 Series,2019,31995,Semi-Auto,1297,Diesel,145,58.9,2.0\n7069, 4 Series,2019,31495,Semi-Auto,1133,Diesel,145,65.7,2.0\n7070, X1,2018,25457,Semi-Auto,9421,Diesel,145,60.1,2.0\n7071, X3,2019,35995,Semi-Auto,3708,Diesel,145,54.3,2.0\n7072, 5 Series,2017,22993,Semi-Auto,23310,Diesel,160,51.4,2.0\n7073, X5,2016,31929,Automatic,25701,Diesel,200,47.1,3.0\n7074, X5,2015,27844,Automatic,44087,Diesel,200,47.1,3.0\n7075, 3 Series,2017,18858,Semi-Auto,29190,Diesel,145,62.8,2.0\n7076, 3 Series,2017,21472,Semi-Auto,43703,Diesel,160,51.4,3.0\n7077, 2 Series,2017,19995,Semi-Auto,16266,Petrol,145,43.5,2.0\n7078, 3 Series,2019,34836,Semi-Auto,8200,Diesel,145,48.7,2.0\n7079, X6,2019,55995,Semi-Auto,1500,Diesel,145,34.9,3.0\n7080, 1 Series,2019,18395,Semi-Auto,1060,Diesel,145,70.6,2.0\n7081, 5 Series,2017,17659,Semi-Auto,31585,Diesel,30,62.8,2.0\n7082, M4,2017,36820,Semi-Auto,27806,Petrol,145,34.0,3.0\n7083, 2 Series,2016,17869,Semi-Auto,39955,Petrol,205,43.5,2.0\n7085, 3 Series,2020,71990,Semi-Auto,150,Diesel,150,47.1,3.0\n7086, 1 Series,2015,10250,Manual,35869,Petrol,125,53.3,1.5\n7087, 3 Series,2017,23843,Semi-Auto,19888,Diesel,145,51.4,3.0\n7088, 1 Series,2016,18854,Semi-Auto,21685,Diesel,125,60.1,2.0\n7089, X1,2019,26468,Semi-Auto,4153,Diesel,145,65.7,2.0\n7090, 5 Series,2019,31995,Semi-Auto,6111,Diesel,145,60.1,2.0\n7091, 1 Series,2014,12995,Automatic,37390,Diesel,30,64.2,2.0\n7092, 3 Series,2017,21495,Semi-Auto,47518,Diesel,160,51.4,3.0\n7093, 3 Series,2018,24995,Semi-Auto,11350,Diesel,145,56.5,3.0\n7094, X6,2020,55995,Semi-Auto,5000,Diesel,145,34.9,3.0\n7095, 2 Series,2020,31995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,62.8,2.0\n7096, 2 Series,2020,29995,Semi-Auto,1000,Petrol,145,47.9,2.0\n7097, Z4,2020,34995,Semi-Auto,1000,Petrol,145,38.7,2.0\n7098, Z4,2020,32495,Semi-Auto,2200,Petrol,145,38.7,2.0\n7099, 2 Series,2017,16990,Manual,13566,Diesel,30,64.2,2.0\n7100, 3 Series,2018,22495,Automatic,13700,Diesel,145,62.8,2.0\n7101, 3 Series,2017,20990,Semi-Auto,18309,Diesel,145,56.5,3.0\n7102, 3 Series,2019,41995,Automatic,3000,Diesel,145,43.5,3.0\n7103, 1 Series,2019,23450,Semi-Auto,5500,Petrol,145,42.8,1.5\n7104, 3 Series,2020,33995,Semi-Auto,4000,Petrol,145,41.5,2.0\n7105, 3 Series,2016,17995,Semi-Auto,56327,Diesel,145,53.3,3.0\n7106, X5,2019,56995,Semi-Auto,3677,Diesel,145,33.6,3.0\n7107, X4,2019,38997,Semi-Auto,10,Diesel,145,40.9,3.0\n7108, 5 Series,2019,31990,Semi-Auto,14585,Hybrid,135,156.9,2.0\n7109, 4 Series,2019,24995,Semi-Auto,1893,Diesel,145,60.1,2.0\n7110, 2 Series,2019,22995,Semi-Auto,1000,Petrol,145,40.9,1.5\n7111, 1 Series,2019,27995,Semi-Auto,101,Diesel,145,51.4,2.0\n7112, X7,2020,77995,Semi-Auto,7500,Diesel,150,31.4,3.0\n7113, 4 Series,2016,17995,Semi-Auto,24709,Diesel,30,65.7,2.0\n7114, 2 Series,2020,30995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,48.7,2.0\n7115, 4 Series,2014,16995,Semi-Auto,25276,Diesel,145,56.5,2.0\n7116, 1 Series,2013,8495,Manual,49711,Diesel,30,65.7,2.0\n7117, 4 Series,2018,22995,Semi-Auto,7450,Diesel,145,55.4,3.0\n7118, 4 Series,2015,21149,Semi-Auto,29627,Diesel,160,49.6,3.0\n7119, 5 Series,2018,22495,Semi-Auto,19474,Diesel,145,62.8,2.0\n7120, 1 Series,2019,18995,Semi-Auto,5955,Diesel,145,70.6,2.0\n7121, 5 Series,2019,27995,Semi-Auto,15808,Petrol,145,48.7,2.0\n7122, 5 Series,2014,14959,Semi-Auto,31039,Diesel,145,55.4,2.0\n7123, 4 Series,2019,25995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,60.1,2.0\n7124, 1 Series,2019,24495,Manual,1000,Petrol,145,41.5,1.5\n7125, 5 Series,2019,30995,Automatic,4000,Diesel,145,60.1,2.0\n7126, 1 Series,2017,21995,Semi-Auto,15948,Petrol,200,39.8,3.0\n7127, 1 Series,2020,36995,Semi-Auto,3000,Petrol,150,34.5,2.0\n7128, X3,2019,32995,Semi-Auto,7200,Diesel,150,54.3,2.0\n7129, X1,2017,24995,Semi-Auto,4645,Petrol,150,44.8,2.0\n7130, 1 Series,2015,11995,Manual,30241,Diesel,20,72.4,1.5\n7131, 3 Series,2016,13995,Manual,34328,Diesel,125,61.4,2.0\n7132, 2 Series,2017,17495,Semi-Auto,15336,Petrol,125,48.7,2.0\n7133, 1 Series,2018,17995,Manual,13132,Petrol,150,52.3,1.5\n7134, 3 Series,2019,24995,Semi-Auto,7130,Petrol,150,47.9,2.0\n7135, 4 Series,2019,23895,Semi-Auto,5630,Diesel,145,65.7,2.0\n7136, 5 Series,2019,36995,Semi-Auto,6142,Petrol,145,39.2,3.0\n7137, M4,2019,46995,Semi-Auto,5239,Petrol,145,34.0,3.0\n7138, X7,2019,61875,Semi-Auto,5071,Diesel,145,33.6,3.0\n7139, 3 Series,2018,21875,Semi-Auto,7509,Diesel,145,62.8,2.0\n7140, 2 Series,2019,27995,Semi-Auto,7296,Petrol,145,39.8,3.0\n7141, 3 Series,2017,16875,Semi-Auto,19493,Diesel,0,74.3,2.0\n7142, X3,2015,21875,Semi-Auto,23000,Diesel,150,54.3,2.0\n7143, 2 Series,2020,22875,Semi-Auto,8,Petrol,150,50.4,1.5\n7144, 2 Series,2019,22475,Semi-Auto,5558,Petrol,150,50.4,2.0\n7145, X1,2017,19875,Semi-Auto,26109,Diesel,145,55.4,2.0\n7146, 3 Series,2018,21875,Semi-Auto,3582,Petrol,150,48.7,2.0\n7147, 3 Series,2017,19875,Semi-Auto,20000,Diesel,150,64.2,2.0\n7148, 5 Series,2019,26875,Semi-Auto,11794,Diesel,150,62.8,2.0\n7149, 1 Series,2019,20875,Manual,7879,Petrol,145,44.1,1.5\n7150, 1 Series,2019,20875,Manual,5599,Petrol,145,44.1,1.5\n7151, 2 Series,2019,19875,Semi-Auto,17303,Diesel,145,51.4,2.0\n7152, 4 Series,2018,20995,Automatic,3500,Diesel,145,55.4,3.0\n7153, 1 Series,2014,13990,Manual,33580,Petrol,200,42.8,2.0\n7154, X2,2019,29995,Semi-Auto,2315,Diesel,145,58.9,2.0\n7155, 4 Series,2019,24990,Semi-Auto,1777,Diesel,145,58.9,2.0\n7156, 2 Series,2016,14995,Automatic,35004,Diesel,30,64.2,2.0\n7157, X1,2016,17995,Manual,31345,Diesel,125,60.1,2.0\n7158, 3 Series,2018,24995,Semi-Auto,17173,Diesel,145,56.5,3.0\n7159, X3,2016,21995,Automatic,41277,Diesel,145,54.3,2.0\n7160, 4 Series,2015,16896,Semi-Auto,41000,Diesel,150,56.5,2.0\n7161, 3 Series,2017,17995,Semi-Auto,27823,Petrol,150,44.1,2.0\n7162, 2 Series,2019,20495,Manual,4467,Petrol,150,52.3,1.5\n7163, 2 Series,2015,15995,Manual,19361,Diesel,30,64.2,2.0\n7164, 3 Series,2020,34875,Semi-Auto,2000,Diesel,145,50.4,2.0\n7165, X3,2020,35875,Semi-Auto,2000,Diesel,145,54.3,2.0\n7166, 3 Series,2017,26475,Semi-Auto,28740,Diesel,200,49.6,3.0\n7167, 2 Series,2019,22875,Semi-Auto,2144,Petrol,145,50.4,1.5\n7168, 4 Series,2018,26875,Semi-Auto,6488,Diesel,145,51.4,3.0\n7169, 1 Series,2017,16475,Manual,12194,Petrol,125,52.3,1.5\n7170, 2 Series,2017,23875,Semi-Auto,16261,Petrol,145,39.8,3.0\n7171, 3 Series,2018,21875,Semi-Auto,15769,Petrol,145,48.7,2.0\n7172, 2 Series,2020,29995,Semi-Auto,1000,Petrol,145,47.9,2.0\n7173, 1 Series,2017,14995,Semi-Auto,28921,Petrol,30,55.5,1.5\n7174, 2 Series,2015,13000,Manual,24600,Petrol,145,47.9,2.0\n7175, X5,2014,22150,Automatic,49450,Diesel,200,47.1,3.0\n7176, 1 Series,2017,20495,Semi-Auto,27866,Petrol,145,39.8,3.0\n7177, 1 Series,2019,17995,Manual,4658,Diesel,145,68.9,2.0\n7178, X2,2018,21995,Semi-Auto,13056,Diesel,145,61.4,2.0\n7179, 3 Series,2020,37875,Semi-Auto,2000,Diesel,145,47.9,3.0\n7180, 2 Series,2019,20875,Manual,5907,Petrol,145,42.2,1.5\n7181, 1 Series,2019,20875,Manual,8500,Petrol,145,44.1,1.5\n7182, 1 Series,2019,20875,Manual,2832,Petrol,145,44.1,1.5\n7183, 1 Series,2019,20875,Manual,4143,Petrol,145,44.1,1.5\n7184, 1 Series,2019,20875,Manual,8464,Petrol,145,44.1,1.5\n7185, 1 Series,2019,20875,Manual,5922,Petrol,145,44.1,1.5\n7186, 1 Series,2019,20875,Manual,10532,Petrol,145,44.1,1.5\n7187, 3 Series,2017,19875,Semi-Auto,16456,Petrol,145,46.3,2.0\n7188, 6 Series,2017,29875,Semi-Auto,9769,Diesel,145,51.4,3.0\n7189, 1 Series,2016,19875,Automatic,31800,Petrol,235,37.7,3.0\n7190, X3,2018,29990,Semi-Auto,20087,Diesel,145,48.7,3.0\n7191, 1 Series,2018,18000,Semi-Auto,7929,Petrol,150,36.7,1.5\n7192, X3,2015,22000,Semi-Auto,26000,Diesel,205,47.9,3.0\n7193, 4 Series,2018,22995,Automatic,18792,Petrol,145,45.6,2.0\n7194, 2 Series,2019,29995,Semi-Auto,2069,Petrol,145,39.8,3.0\n7195, 3 Series,2019,29495,Semi-Auto,5326,Diesel,145,53.3,3.0\n7196, 1 Series,2019,21875,Manual,9086,Petrol,145,41.5,1.5\n7197, 5 Series,2019,30875,Semi-Auto,2135,Petrol,145,48.7,2.0\n7198, 1 Series,2020,28875,Semi-Auto,150,Petrol,145,42.8,1.5\n7199, 3 Series,2020,29875,Semi-Auto,150,Petrol,145,42.2,2.0\n7200, 5 Series,2016,22875,Semi-Auto,29286,Petrol,235,37.7,3.0\n7201, 3 Series,2020,33875,Semi-Auto,2000,Petrol,145,40.4,2.0\n7202, 3 Series,2020,34875,Semi-Auto,2000,Diesel,145,52.3,2.0\n7203, X5,2020,44875,Semi-Auto,2000,Diesel,145,36.7,3.0\n7204, 1 Series,2019,21875,Manual,9261,Petrol,145,41.5,1.5\n7205, 1 Series,2017,15875,Manual,16000,Diesel,150,68.9,2.0\n7206, 2 Series,2018,26875,Semi-Auto,8353,Petrol,150,32.5,3.0\n7207, 2 Series,2019,20875,Manual,718,Petrol,150,54.3,1.5\n7208, 1 Series,2019,23875,Semi-Auto,5693,Petrol,150,40.4,1.5\n7209, X3,2019,39875,Semi-Auto,8988,Diesel,150,36.7,3.0\n7210, X1,2019,27875,Semi-Auto,10001,Diesel,150,50.4,2.0\n7211, 1 Series,2017,16185,Automatic,37834,Diesel,145,67.3,2.0\n7212, 4 Series,2017,19485,Semi-Auto,40542,Diesel,30,65.7,2.0\n7213, X1,2018,21995,Manual,7252,Petrol,145,51.4,1.5\n7214, 3 Series,2018,20995,Semi-Auto,47386,Diesel,145,64.2,2.0\n7215, 2 Series,2019,22495,Semi-Auto,5633,Diesel,145,49.6,2.0\n7216, 3 Series,2015,16990,Semi-Auto,46890,Diesel,125,58.9,2.0\n7217, 2 Series,2016,15062,Manual,19657,Diesel,20,68.9,1.5\n7218, X5,2017,32990,Automatic,23010,Diesel,145,47.1,3.0\n7219, 3 Series,2019,29995,Semi-Auto,3150,Petrol,145,42.2,2.0\n7220, 2 Series,2020,22875,Semi-Auto,13,Petrol,150,50.4,1.5\n7221, 1 Series,2019,20875,Manual,12845,Petrol,150,44.1,1.5\n7222, 2 Series,2020,23985,Automatic,1968,Petrol,145,50.4,2.0\n7223, 1 Series,2020,27445,Automatic,2047,Diesel,145,51.4,2.0\n7224, 3 Series,2020,33285,Semi-Auto,4323,Diesel,145,50.4,2.0\n7225, X3,2016,23875,Semi-Auto,31839,Diesel,145,54.3,2.0\n7226, 2 Series,2020,26400,Semi-Auto,150,Petrol,145,42.2,1.5\n7227, 2 Series,2019,21875,Semi-Auto,3995,Petrol,145,50.4,1.5\n7228, 5 Series,2017,21295,Automatic,16774,Diesel,125,62.8,2.0\n7229, 3 Series,2017,18495,Automatic,29681,Petrol,145,48.7,2.0\n7230, 5 Series,2019,31485,Semi-Auto,3123,Diesel,150,60.1,3.0\n7231, 3 Series,2020,34985,Semi-Auto,1987,Diesel,150,53.3,2.0\n7232, 2 Series,2020,32895,Semi-Auto,1548,Petrol,150,36.2,2.0\n7233, 2 Series,2019,22985,Semi-Auto,7836,Petrol,150,47.9,2.0\n7234, Z4,2020,31895,Semi-Auto,10,Petrol,150,38.7,2.0\n7235, 2 Series,2019,22895,Semi-Auto,8319,Diesel,150,51.4,2.0\n7236, X5,2019,52875,Semi-Auto,10,Diesel,150,37.7,3.0\n7237, X5,2019,52875,Semi-Auto,13,Diesel,150,37.7,3.0\n7238, 2 Series,2020,21875,Semi-Auto,7,Petrol,150,50.4,1.5\n7239, 1 Series,2019,21875,Manual,13252,Petrol,145,41.5,1.5\n7240, X3,2019,40875,Semi-Auto,9045,Petrol,150,34.5,3.0\n7241, 5 Series,2019,26875,Semi-Auto,12391,Diesel,150,62.8,2.0\n7242, 3 Series,2018,20875,Semi-Auto,16969,Petrol,150,48.7,2.0\n7243, 3 Series,2020,41485,Semi-Auto,2084,Diesel,145,43.5,3.0\n7244, 3 Series,2019,34985,Automatic,2974,Diesel,145,47.9,3.0\n7245, 3 Series,2019,34985,Automatic,10742,Diesel,145,48.7,2.0\n7246, 2 Series,2020,25485,Semi-Auto,877,Diesel,145,64.2,2.0\n7247, X1,2020,26895,Semi-Auto,1074,Diesel,145,40.9,2.0\n7248, 2 Series,2019,19385,Automatic,8599,Petrol,145,40.9,1.5\n7249, X3,2019,43875,Automatic,8200,Petrol,145,34.5,3.0\n7250, X1,2019,28875,Semi-Auto,150,Petrol,145,35.3,2.0\n7251, 5 Series,2017,19875,Semi-Auto,24655,Diesel,145,68.9,2.0\n7252, 3 Series,2016,17875,Semi-Auto,27016,Hybrid,0,148.7,2.0\n7253, 2 Series,2018,18475,Semi-Auto,14616,Petrol,145,50.4,1.5\n7255, 1 Series,2018,14985,Manual,14530,Diesel,145,51.4,1.5\n7256, 5 Series,2017,23895,Semi-Auto,24172,Hybrid,135,156.9,2.0\n7257, 1 Series,2015,10485,Manual,66563,Diesel,20,68.9,2.0\n7258, 1 Series,2018,15785,Semi-Auto,7229,Petrol,145,58.9,1.5\n7259, X1,2017,20875,Semi-Auto,9637,Diesel,145,55.4,2.0\n7260, 3 Series,2016,22475,Automatic,22533,Diesel,160,51.4,3.0\n7261, i8,2018,55485,Automatic,13909,Hybrid,135,134.5,1.5\n7262, 4 Series,2016,21985,Automatic,33074,Diesel,160,51.4,3.0\n7263, 3 Series,2019,27285,Semi-Auto,11439,Petrol,145,40.9,2.0\n7264, X1,2017,20685,Automatic,19116,Diesel,145,57.6,2.0\n7265, 1 Series,2014,10985,Manual,42574,Diesel,30,64.2,2.0\n7266, X1,2018,23485,Semi-Auto,11586,Diesel,145,60.1,2.0\n7267, X1,2016,18895,Automatic,26083,Diesel,125,60.1,2.0\n7268, 6 Series,2016,21485,Automatic,19411,Petrol,260,37.2,3.0\n7269, 1 Series,2015,12285,Manual,42676,Diesel,30,65.7,2.0\n7270, 1 Series,2016,15745,Automatic,17237,Petrol,125,54.3,1.5\n7271, 3 Series,2020,28985,Semi-Auto,2958,Petrol,145,42.2,2.0\n7272, 8 Series,2020,61485,Semi-Auto,6374,Diesel,145,26.7,3.0\n7273, M4,2016,30485,Semi-Auto,32866,Petrol,300,34.0,3.0\n7274, X1,2019,25285,Automatic,11884,Diesel,145,60.1,2.0\n7275, X6,2020,55985,Semi-Auto,1365,Diesel,145,34.9,3.0\n7276, 2 Series,2018,16875,Automatic,32618,Petrol,145,51.4,1.5\n7277, X5,2019,46875,Semi-Auto,9438,Diesel,145,37.7,3.0\n7278, X5,2019,46875,Semi-Auto,8318,Diesel,145,37.7,3.0\n7279, 3 Series,2015,13875,Automatic,35697,Diesel,30,62.8,2.0\n7280, X5,2019,46875,Semi-Auto,10834,Diesel,145,37.7,3.0\n7281, 5 Series,2019,26875,Automatic,9029,Hybrid,135,156.9,2.0\n7282, 5 Series,2019,26875,Automatic,10597,Hybrid,135,156.9,2.0\n7283, 3 Series,2017,25475,Semi-Auto,27024,Diesel,145,51.4,3.0\n7284, 5 Series,2002,1595,Automatic,115000,Petrol,325,28.5,2.2\n7285, X3,2004,3495,Automatic,100000,Petrol,330,23.7,2.5\n7286, 1 Series,2019,33400,Semi-Auto,3450,Petrol,145,34.5,2.0\n7287, 3 Series,2019,30995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,49.6,2.0\n7288, X3,2019,38995,Semi-Auto,10,Diesel,145,54.3,2.0\n7289, 3 Series,2017,17285,Manual,30761,Diesel,125,58.9,2.0\n7290, 1 Series,2019,19895,Semi-Auto,13171,Diesel,150,67.3,2.0\n7291, 3 Series,2007,8800,Manual,63000,Petrol,565,29.7,3.0\n7292, 1 Series,2008,7475,Manual,59000,Diesel,110,58.9,2.0\n7293, X1,2011,7498,Manual,69561,Diesel,160,49.6,2.0\n7294, 1 Series,2017,21689,Automatic,17988,Petrol,145,39.8,3.0\n7295, 5 Series,2019,29895,Semi-Auto,1000,Petrol,145,50.4,2.0\n7296, 5 Series,2019,30995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,60.1,2.0\n7297, X6,2019,59995,Semi-Auto,101,Diesel,145,34.9,3.0\n7298, 1 Series,2019,16695,Manual,4160,Petrol,145,53.3,1.5\n7300, 4 Series,2016,18995,Semi-Auto,40340,Diesel,30,65.7,2.0\n7301, 4 Series,2017,24295,Semi-Auto,27292,Diesel,160,49.6,3.0\n7302, Z4,2015,22895,Semi-Auto,15768,Petrol,330,30.1,3.0\n7303, 3 Series,2019,25895,Semi-Auto,7225,Diesel,150,52.3,2.0\n7304, 3 Series,2019,23685,Semi-Auto,12288,Petrol,150,47.9,2.0\n7305, 3 Series,2018,22895,Semi-Auto,33188,Diesel,150,53.3,3.0\n7306, 4 Series,2020,29485,Semi-Auto,45,Diesel,150,52.3,3.0\n7307, 7 Series,2014,18485,Semi-Auto,74269,Diesel,165,50.4,3.0\n7308, 3 Series,2012,9995,Automatic,50000,Diesel,30,62.8,2.0\n7309, 2 Series,2016,10700,Automatic,36500,Diesel,20,72.4,1.5\n7310, 4 Series,2016,10995,Manual,103500,Diesel,30,67.3,2.0\n7311, 5 Series,2016,15995,Automatic,23500,Diesel,20,68.9,2.0\n7312, 5 Series,2019,30995,Semi-Auto,5271,Petrol,145,46.3,2.0\n7313, 2 Series,2019,22995,Automatic,8646,Hybrid,135,148.7,1.5\n7314, M4,2017,39950,Automatic,5735,Petrol,145,32.5,3.0\n7315, 3 Series,2019,19995,Automatic,18253,Diesel,145,62.8,2.0\n7316, M4,2018,51000,Automatic,3033,Petrol,145,33.6,3.0\n7317, X5,2017,35995,Automatic,39060,Diesel,145,42.8,3.0\n7318, 1 Series,2019,19995,Semi-Auto,11754,Diesel,145,68.9,1.5\n7319, 1 Series,2019,23995,Manual,3148,Petrol,145,41.5,1.5\n7320, 3 Series,2019,27990,Semi-Auto,12500,Diesel,145,48.7,2.0\n7321, 2 Series,2020,26995,Semi-Auto,3500,Petrol,145,50.4,1.5\n7322, 3 Series,2017,17495,Semi-Auto,23000,Petrol,145,48.7,2.0\n7323, 3 Series,2020,37995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,47.9,3.0\n7324, X1,2016,13990,Manual,43529,Diesel,125,60.1,2.0\n7325, 1 Series,2020,30995,Semi-Auto,1000,Diesel,145,48.7,2.0\n7326, 3 Series,2019,29485,Semi-Auto,4686,Petrol,150,42.2,2.0\n7327, 3 Series,2019,23285,Semi-Auto,11618,Diesel,150,54.3,2.0\n7328, 3 Series,2019,21985,Semi-Auto,6659,Diesel,150,55.4,2.0\n7329, 5 Series,2012,15000,Automatic,60300,Diesel,160,50.4,3.0\n7330, 5 Series,2015,10995,Manual,94500,Diesel,125,58.9,2.0\n7331, 3 Series,2019,25895,Semi-Auto,9754,Diesel,150,52.3,2.0\n7332, 5 Series,2018,29895,Semi-Auto,1153,Petrol,150,37.7,2.0\n7333, X1,2013,12685,Semi-Auto,60926,Diesel,160,52.3,2.0\n7334, 5 Series,2020,30485,Semi-Auto,6,Petrol,145,50.4,2.0\n7335, 5 Series,2019,30895,Semi-Auto,10707,Hybrid,135,156.9,2.0\n7336, 1 Series,2019,18685,Semi-Auto,11423,Diesel,145,74.3,2.0\n7337, X1,2015,8995,Manual,90000,Diesel,160,51.4,2.0\n7338, 1 Series,2012,6795,Manual,75900,Diesel,30,62.8,2.0\n7339, 3 Series,2011,4995,Manual,88850,Petrol,160,44.8,2.0\n7340, 3 Series,2009,4500,Manual,97000,Diesel,125,58.9,2.0\n7341, 3 Series,2009,3695,Automatic,123300,Petrol,200,44.1,2.0\n7342, X3,2014,16250,Automatic,64500,Diesel,205,47.9,3.0\n7343, X3,2011,9750,Automatic,71000,Diesel,165,50.4,2.0\n7344, 1 Series,2013,6500,Manual,89000,Diesel,0,74.3,1.6\n7345, 5 Series,2020,36985,Semi-Auto,12,Diesel,145,56.5,3.0\n7346, 2 Series,2015,15685,Semi-Auto,24862,Diesel,30,64.2,2.0\n7348, X1,2016,16690,Automatic,32333,Diesel,145,55.4,2.0\n7349, 1 Series,2015,12990,Automatic,62338,Diesel,125,61.4,2.0\n7350, X5,2016,29985,Automatic,80058,Diesel,235,42.8,3.0\n7351, 3 Series,2019,23685,Semi-Auto,11454,Petrol,145,47.9,2.0\n7352, 1 Series,2014,10285,Manual,41659,Petrol,145,50.4,1.6\n7353, X1,2017,16485,Semi-Auto,56728,Diesel,145,65.7,2.0\n7354, 3 Series,2014,14995,Manual,25372,Diesel,30,61.4,2.0\n7355, 1 Series,2016,16195,Semi-Auto,21947,Diesel,20,68.9,1.5\n7356, X1,2013,9695,Manual,44000,Diesel,125,57.6,2.0\n7357, Z4,2006,3595,Manual,114000,Petrol,260,37.7,2.0\n7358, 1 Series,2004,2495,Manual,112000,Diesel,200,49.6,2.0\n7359, 1 Series,2019,17290,Automatic,17500,Diesel,150,68.9,1.5\n7360, X5,2015,23990,Automatic,60749,Diesel,205,47.1,3.0\n7361, 1 Series,2013,8977,Manual,63000,Diesel,0,74.3,1.6\n7362, 1 Series,2018,13477,Manual,51000,Diesel,145,50.4,2.0\n7363, 3 Series,2016,15995,Automatic,43000,Diesel,125,60.1,2.0\n7364, 3 Series,2010,8399,Manual,45000,Diesel,195,49.6,3.0\n7365, X4,2015,19290,Automatic,50323,Diesel,145,54.3,2.0\n7366, 1 Series,2014,9290,Automatic,44446,Diesel,20,68.9,2.0\n7367, X3,2006,4195,Manual,88000,Diesel,300,39.2,2.0\n7368, 3 Series,2007,7995,Automatic,59000,Petrol,185,42.2,2.0\n7369, 1 Series,2012,7995,Automatic,54792,Diesel,145,53.3,2.0\n7370, X3,2016,23950,Automatic,20000,Diesel,145,54.3,2.0\n7371, 2 Series,2019,17950,Manual,3387,Petrol,145,42.2,1.5\n7372, 4 Series,2018,22950,Automatic,1300,Petrol,145,48.7,2.0\n7373, 2 Series,2019,15750,Manual,9589,Petrol,145,40.9,1.5\n7374, 4 Series,2015,13975,Automatic,70381,Diesel,145,55.4,3.0\n7375, 6 Series,2015,31975,Automatic,38509,Petrol,555,28.5,4.4\n7376, 4 Series,2017,17997,Automatic,20407,Diesel,145,65.7,2.0\n7377, X1,2017,17795,Automatic,40787,Diesel,125,57.6,2.0\n7378, 5 Series,2016,15475,Automatic,30227,Diesel,20,68.9,2.0\n7379, 6 Series,2017,22475,Automatic,35357,Diesel,205,49.6,3.0\n7380, 1 Series,2015,10875,Manual,35084,Diesel,20,68.9,2.0\n7381, X1,2018,20950,Automatic,7000,Diesel,145,60.1,2.0\n7382, 4 Series,2015,13495,Automatic,68787,Diesel,30,65.7,2.0\n7383, 3 Series,2015,13675,Manual,34637,Petrol,200,41.5,2.0\n7384, X5,2013,16975,Automatic,71098,Diesel,300,38.2,3.0\n7385, 3 Series,2017,15475,Automatic,58913,Diesel,150,62.8,2.0\n7386, 1 Series,2017,13975,Automatic,20206,Diesel,0,74.3,2.0\n7387, X5,2017,29975,Automatic,23160,Diesel,150,47.1,3.0\n7388, 1 Series,2016,14975,Automatic,25562,Diesel,20,68.9,1.5\n7389, 1 Series,2019,16475,Manual,3510,Diesel,145,72.4,1.5\n7390, X5,2011,10500,Automatic,87984,Diesel,305,38.2,3.0\n7391, 1 Series,2011,4995,Manual,59326,Petrol,165,46.3,2.0\n7392, 2 Series,2018,15995,Manual,28857,Diesel,150,54.3,1.5\n7393, 3 Series,2015,8659,Manual,65412,Diesel,20,68.9,2.0\n7394, M4,2016,76990,Automatic,4550,Petrol,300,33.2,3.0\n7395, 5 Series,2016,13795,Automatic,65251,Diesel,125,60.1,2.0\n7396, X4,2016,18995,Automatic,74001,Diesel,145,54.3,2.0\n7397, 3 Series,2015,16995,Automatic,35973,Diesel,160,51.4,3.0\n7398, 3 Series,2016,13995,Automatic,75179,Diesel,30,62.8,2.0\n7399, 1 Series,2015,10775,Manual,40561,Diesel,20,68.9,2.0\n7400, 1 Series,2016,17595,Automatic,51215,Petrol,205,39.8,3.0\n7401, X5,2016,31950,Automatic,38000,Diesel,200,47.1,3.0\n7402, X2,2019,25950,Automatic,3078,Petrol,145,36.2,2.0\n7403, X3,2016,22950,Automatic,9000,Diesel,145,54.3,2.0\n7404, 3 Series,2007,3495,Manual,130000,Petrol,200,44.8,2.0\n7405, Z4,2003,3495,Automatic,70000,Petrol,325,29.7,3.0\n7406, 1 Series,2014,12300,Automatic,41850,Diesel,30,64.2,2.0\n7407, X1,2016,16700,Manual,30590,Diesel,125,60.1,2.0\n7408, X4,2015,23500,Automatic,31723,Diesel,200,47.9,3.0\n7409, 3 Series,2013,10500,Manual,68000,Diesel,30,61.4,2.0\n7410, X3,2015,22250,Automatic,37000,Diesel,200,47.9,3.0\n7411, 1 Series,2012,7500,Manual,62000,Petrol,145,49.6,1.6\n7412, X1,2017,17599,Automatic,31691,Diesel,145,55.4,2.0\n7413, 1 Series,2015,11000,Manual,37574,Diesel,20,72.4,1.5\n7414, 4 Series,2015,16500,Automatic,29796,Diesel,30,65.7,2.0\n7415, 4 Series,2015,21000,Automatic,21883,Petrol,260,37.2,3.0\n7416, 1 Series,2015,12500,Manual,37584,Diesel,30,62.8,2.0\n7417, 3 Series,2015,15500,Manual,23677,Diesel,125,60.1,2.0\n7418, 3 Series,2015,14800,Manual,25481,Diesel,30,64.2,2.0\n7419, 3 Series,2016,17400,Manual,21786,Petrol,125,45.6,2.0\n7420, 1 Series,2017,14000,Manual,16791,Petrol,145,53.3,1.5\n7421, X3,2016,22000,Automatic,34208,Diesel,145,54.3,2.0\n7423, 3 Series,2016,13000,Manual,31474,Petrol,150,48.7,2.0\n7424, X1,2017,17400,Automatic,18911,Diesel,145,65.7,2.0\n7425, X1,2016,16000,Manual,20737,Diesel,125,60.1,2.0\n7426, X1,2017,16395,Manual,25080,Diesel,125,58.9,2.0\n7427, 3 Series,2008,5750,Automatic,100790,Diesel,165,51.4,2.0\n7428, 3 Series,2006,2500,Manual,105000,Petrol,240,38.7,2.0\n7429, 1 Series,2009,3500,Automatic,103735,Petrol,205,44.1,1.6\n7430, 3 Series,2012,7000,Manual,94111,Diesel,30,62.8,2.0\n7431, 3 Series,2010,6295,Manual,93261,Diesel,125,60.1,2.0\n7432, 3 Series,2013,10750,Manual,56000,Diesel,125,60.1,2.0\n7433, 3 Series,2016,17000,Automatic,48142,Diesel,145,53.3,3.0\n7434, 2 Series,2017,18700,Automatic,17814,Petrol,145,47.9,2.0\n7435, X1,2016,16000,Manual,47908,Diesel,125,60.1,2.0\n7436, 2 Series,2017,16400,Automatic,22124,Hybrid,0,141.2,1.5\n7437, 3 Series,2015,15000,Automatic,54593,Diesel,145,53.3,3.0\n7438, 1 Series,2018,16500,Automatic,23011,Petrol,145,48.7,2.0\n7439, X1,2016,16000,Manual,50402,Diesel,20,68.9,2.0\n7440, 1 Series,2017,19700,Automatic,36069,Petrol,200,39.8,3.0\n7441, 3 Series,2017,17600,Manual,9601,Diesel,145,64.2,2.0\n7442, X1,2016,17200,Manual,26117,Diesel,125,60.1,2.0\n7443, 2 Series,2016,13300,Manual,49753,Diesel,30,64.2,2.0\n7444, 3 Series,2016,12600,Manual,47546,Diesel,30,67.3,2.0\n7445, 3 Series,2017,20000,Automatic,29164,Hybrid,135,134.5,2.0\n7446, 3 Series,2016,18000,Automatic,38984,Diesel,145,54.3,3.0\n7447, 5 Series,2013,8595,Automatic,143624,Diesel,120,57.6,2.0\n7448, X3,2006,3499,Manual,91000,Diesel,305,39.2,2.0\n7449, 3 Series,2018,18480,Automatic,24043,Diesel,145,64.2,2.0\n7450, 3 Series,2017,24950,Automatic,5000,Diesel,150,51.4,3.0\n7451, 5 Series,2017,29250,Automatic,32000,Diesel,150,53.3,3.0\n7453, 1 Series,2016,11675,Manual,28637,Petrol,125,53.3,1.5\n7454, 3 Series,2017,14650,Automatic,64218,Diesel,30,64.2,2.0\n7455, 4 Series,2015,18500,Manual,17000,Petrol,200,42.2,2.0\n7456, 3 Series,2016,17500,Automatic,48000,Other,0,134.5,2.0\n7457, X3,2016,18250,Automatic,68000,Diesel,145,54.3,2.0\n7458, 3 Series,2017,19250,Automatic,69000,Diesel,160,51.4,3.0\n7459, 2 Series,2016,20980,Automatic,17500,Petrol,200,39.8,3.0\n7460, 1 Series,2015,10499,Manual,28200,Petrol,30,56.5,1.5\n7461, 4 Series,2016,17999,Manual,11834,Diesel,125,57.6,2.0\n7462, 1 Series,2013,7888,Manual,77419,Diesel,125,60.1,2.0\n7463, 3 Series,2016,19950,Automatic,56000,Diesel,160,51.4,3.0\n7464, 3 Series,2015,18500,Automatic,50000,Diesel,145,56.5,3.0\n7465, 3 Series,2016,17150,Automatic,56000,Diesel,125,57.6,2.0\n7466, X5,2014,18990,Automatic,97000,Diesel,200,47.9,3.0\n7467, 1 Series,2017,15200,Manual,4000,Diesel,150,68.9,2.0\n7468, 1 Series,2015,17500,Manual,42000,Petrol,305,35.3,3.0\n7469, 3 Series,2009,4150,Manual,125000,Diesel,125,60.1,2.0\n7470, X1,2015,14775,Manual,37679,Diesel,125,58.9,2.0\n7471, 4 Series,2016,18475,Automatic,24650,Diesel,145,53.3,3.0\n7472, 3 Series,2016,16775,Automatic,23442,Diesel,30,64.2,2.0\n7473, X4,2017,22795,Automatic,40666,Diesel,145,54.3,2.0\n7474, X6,2013,19795,Automatic,70650,Diesel,325,36.7,3.0\n7475, X5,2014,19895,Automatic,40530,Diesel,200,45.6,3.0\n7476, 1 Series,2013,9350,Manual,56000,Diesel,30,62.8,2.0\n7477, 4 Series,2014,14950,Automatic,27000,Petrol,160,46.3,2.0\n7478, M4,2017,35995,Manual,15500,Petrol,330,32.1,3.0\n7479, 1 Series,2013,7488,Manual,89000,Diesel,30,65.7,2.0\n7480, 1 Series,2013,10000,Manual,50248,Diesel,30,65.7,2.0\n7481, 6 Series,2017,28900,Automatic,18000,Diesel,145,51.4,3.0\n7482, 1 Series,2014,8400,Manual,81000,Diesel,30,65.7,2.0\n7483, 1 Series,2016,11350,Manual,44000,Diesel,20,72.4,1.5\n7484, X3,2016,20800,Manual,28000,Diesel,160,52.3,2.0\n7485, X5,2012,19500,Automatic,37000,Diesel,300,37.7,3.0\n7486, 3 Series,2009,6950,Manual,78000,Diesel,125,58.9,2.0\n7487, 3 Series,2017,20950,Automatic,30000,Diesel,145,51.4,3.0\n7488, X5,2015,22950,Automatic,80000,Diesel,200,47.1,3.0\n7489, 5 Series,2017,21850,Automatic,33000,Diesel,145,65.7,2.0\n7490, 3 Series,2011,9750,Automatic,44000,Diesel,145,53.3,2.0\n7491, 4 Series,2017,13999,Manual,40000,Diesel,30,67.3,2.0\n7492, 4 Series,2015,16000,Automatic,45000,Diesel,30,65.7,2.0\n7493, 4 Series,2016,17500,Automatic,34993,Diesel,30,65.7,2.0\n7494, 1 Series,2019,18500,Automatic,16189,Diesel,150,67.3,2.0\n7495, 1 Series,2016,10850,Manual,44000,Petrol,125,53.3,1.5\n7496, 1 Series,2016,11990,Manual,39000,Petrol,125,53.3,1.5\n7497, 1 Series,2016,12500,Manual,32000,Petrol,125,53.3,1.5\n7498, 5 Series,2014,12950,Automatic,53000,Diesel,125,60.1,2.0\n7499, X3,2015,20500,Automatic,33000,Diesel,145,54.3,2.0\n7500, 3 Series,2006,14500,Automatic,20000,Petrol,540,28.8,2.2\n7501, 3 Series,2011,8500,Automatic,108000,Diesel,200,46.3,3.0\n7502, 3 Series,2014,14000,Manual,41384,Petrol,200,41.5,2.0\n7503, X5,2012,15500,Automatic,79100,Diesel,300,37.7,3.0\n7504, 3 Series,2012,11500,Automatic,83850,Petrol,200,43.5,2.0\n7505, 5 Series,2013,8500,Automatic,100400,Diesel,125,57.6,2.0\n7506, 5 Series,2013,10750,Automatic,78500,Diesel,125,57.6,2.0\n7507, X1,2014,8500,Manual,92500,Diesel,160,51.4,2.0\n7508, 5 Series,2016,18250,Automatic,17000,Diesel,125,60.1,2.0\n7509, X3,2015,20250,Automatic,42000,Diesel,145,54.3,2.0\n7510, 5 Series,2010,9250,Automatic,105000,Diesel,235,43.5,3.0\n7511, X3,2013,14750,Automatic,62000,Diesel,160,50.4,2.0\n7512, 1 Series,2014,15750,Manual,53000,Petrol,300,35.3,3.0\n7513, X3,2016,20750,Automatic,63000,Diesel,200,47.9,3.0\n7514, X3,2015,19850,Automatic,54000,Diesel,145,54.3,2.0\n7515, M3,2016,33750,Semi-Auto,33000,Petrol,300,34.0,3.0\n7516, 2 Series,2016,13450,Manual,50000,Diesel,30,64.2,2.0\n7517, 1 Series,2013,9750,Automatic,50000,Diesel,30,53.3,2.0\n7518, 3 Series,2015,15450,Automatic,73000,Diesel,145,56.5,3.0\n7519, 5 Series,2012,9250,Automatic,76000,Diesel,125,60.1,2.0\n7520, 3 Series,2012,10500,Automatic,84000,Diesel,30,62.8,2.0\n7521, 5 Series,2013,11550,Automatic,92000,Diesel,125,57.6,2.0\n7522, 3 Series,2014,11750,Automatic,92000,Diesel,125,60.1,2.0\n7523, 3 Series,2018,20800,Automatic,23217,Diesel,145,64.2,2.0\n7524, 3 Series,2014,12800,Manual,51477,Diesel,125,57.6,2.0\n7525, X4,2015,17000,Automatic,59016,Diesel,145,54.3,2.0\n7526, 1 Series,2013,8700,Manual,57542,Diesel,30,62.8,2.0\n7527, 3 Series,2018,21700,Automatic,20778,Diesel,145,57.7,2.0\n7528, 1 Series,2015,14800,Automatic,40960,Diesel,125,61.4,2.0\n7529, 3 Series,2017,24000,Automatic,28254,Diesel,145,51.4,3.0\n7530, X1,2017,21800,Automatic,15313,Diesel,150,60.1,2.0\n7531, 3 Series,2012,9990,Automatic,58000,Diesel,235,44.1,3.0\n7532, 3 Series,2015,11490,Manual,26000,Diesel,30,67.3,2.0\n7533, 4 Series,2015,15450,Automatic,67000,Diesel,30,65.7,2.0\n7534, 3 Series,2013,10950,Automatic,58000,Diesel,145,53.3,2.0\n7535, 1 Series,2013,9500,Manual,67000,Diesel,30,62.8,2.0\n7536, X5,2015,25900,Automatic,50000,Diesel,200,47.1,3.0\n7537, 5 Series,2012,9950,Manual,82000,Diesel,125,57.6,2.0\n7538, 3 Series,2007,8750,Automatic,79000,Petrol,565,28.5,3.0\n7539, 1 Series,2017,11950,Manual,53000,Diesel,20,72.4,1.5\n7540, 3 Series,2017,19000,Automatic,30000,Diesel,145,64.2,2.0\n7541, X5,2012,15900,Automatic,94000,Diesel,300,37.7,3.0\n7542, 3 Series,2016,16500,Automatic,20000,Diesel,135,56.5,3.0\n7543, 1 Series,2016,11750,Manual,43000,Diesel,0,83.1,1.5\n7544, 2 Series,2015,14250,Manual,11000,Petrol,125,50.4,1.5\n7545, 5 Series,2016,15750,Automatic,59000,Diesel,30,62.8,2.0\n7546, X3,2015,20500,Automatic,35000,Diesel,145,54.3,2.0\n7547, 3 Series,2016,10490,Manual,63000,Diesel,20,72.4,2.0\n7548, 3 Series,2015,10990,Manual,50000,Diesel,30,67.3,2.0\n7549, 3 Series,2015,14990,Automatic,66000,Diesel,145,53.3,3.0\n7550, 1 Series,2015,9490,Manual,43000,Diesel,30,65.7,2.0\n7551, 5 Series,2015,12490,Automatic,89000,Diesel,160,51.4,3.0\n7552, 4 Series,2017,20490,Automatic,21000,Diesel,145,53.3,3.0\n7553, 3 Series,2014,10490,Automatic,83000,Diesel,125,60.1,2.0\n7554, 3 Series,2011,8500,Automatic,97000,Diesel,150,53.3,2.0\n7555, 1 Series,2016,14250,Manual,40000,Petrol,125,52.3,1.5\n7556, 3 Series,2016,15400,Manual,36000,Diesel,30,64.2,2.0\n7557, 4 Series,2017,17500,Manual,30000,Diesel,145,62.8,2.0\n7558, 5 Series,2003,14950,Automatic,37000,Petrol,325,26.4,3.0\n7559, M3,2010,17750,Manual,79000,Petrol,570,22.8,4.0\n7560, M3,2010,17650,Manual,81000,Petrol,570,22.8,4.0\n7561, X3,2015,22950,Automatic,19000,Diesel,200,47.1,3.0\n7562, M3,2004,14950,Automatic,55000,Petrol,315,23.3,3.2\n7563, 4 Series,2015,15990,Automatic,36000,Petrol,160,46.3,2.0\n7564, 3 Series,2013,11250,Automatic,94000,Diesel,150,55.4,2.0\n7565, 1 Series,2010,7990,Automatic,60000,Diesel,145,53.3,2.0\n7566, 5 Series,2015,12900,Automatic,82000,Diesel,30,62.8,2.0\n7567, 3 Series,2016,17750,Automatic,28000,Diesel,30,64.2,2.0\n7568, X1,2019,22500,Manual,7000,Petrol,150,51.4,1.5\n7569, 3 Series,2016,16750,Automatic,46000,Diesel,30,64.2,2.0\n7570, 4 Series,2016,14250,Automatic,57000,Diesel,30,65.7,2.0\n7571, 1 Series,2015,10950,Manual,33000,Diesel,20,72.4,1.5\n7572, M4,2016,39500,Automatic,800,Petrol,300,34.0,3.0\n7573, 3 Series,2017,16500,Automatic,60000,Diesel,145,64.2,2.0\n7574, 5 Series,2014,13990,Automatic,59000,Diesel,125,57.6,2.0\n7575, 4 Series,2015,15490,Automatic,76000,Diesel,160,50.4,3.0\n7576, X1,2015,12990,Automatic,57000,Diesel,160,51.4,2.0\n7577, 1 Series,2015,8490,Manual,48000,Petrol,125,50.4,1.6\n7578, X1,2013,8990,Manual,47000,Diesel,160,51.4,2.0\n7579, 1 Series,2016,17990,Automatic,14000,Petrol,235,37.7,3.0\n7580, 1 Series,2016,8990,Manual,45000,Diesel,20,72.4,1.5\n7581, 1 Series,2016,11490,Manual,49000,Diesel,30,62.8,2.0\n7582, 5 Series,2016,13990,Automatic,87000,Diesel,160,51.4,3.0\n7583, 5 Series,2015,15490,Automatic,60000,Diesel,160,51.4,3.0\n7584, X3,2012,10990,Automatic,90000,Diesel,160,50.4,2.0\n7585, 3 Series,2016,15490,Automatic,44000,Diesel,30,62.8,2.0\n7586, 1 Series,2015,8990,Manual,43000,Petrol,125,50.4,1.6\n7587, 5 Series,2015,13990,Automatic,48000,Diesel,30,62.8,2.0\n7588, 1 Series,2015,8990,Manual,39000,Petrol,30,56.5,1.5\n7589, 5 Series,2015,13990,Automatic,25000,Diesel,20,68.9,2.0\n7590, 1 Series,2015,9990,Manual,26000,Petrol,145,48.7,1.6\n7591, 5 Series,2013,10490,Automatic,88000,Diesel,125,57.6,2.0\n7592, 5 Series,2015,13490,Automatic,47000,Diesel,30,62.8,2.0\n7593, 3 Series,2013,10990,Automatic,76000,Diesel,125,58.9,2.0\n7594, X6,2013,16990,Automatic,80000,Diesel,300,37.7,3.0\n7595, X3,2016,19990,Automatic,50000,Diesel,145,54.3,2.0\n7596, 1 Series,2014,8490,Manual,59000,Diesel,30,65.7,2.0\n7597, 5 Series,2014,12490,Automatic,59000,Diesel,125,57.6,2.0\n7598, 5 Series,2014,13490,Automatic,39000,Diesel,125,57.6,2.0\n7599, 5 Series,2012,11490,Automatic,82000,Diesel,160,51.4,3.0\n7600, Z4,2014,12490,Manual,31000,Petrol,200,41.5,2.0\n7601, 1 Series,2015,8490,Manual,49000,Petrol,125,50.4,1.6\n7602, 3 Series,2011,6490,Manual,90000,Diesel,30,62.8,2.0\n7603, 3 Series,2016,12990,Manual,53000,Diesel,30,64.2,2.0\n7604, 3 Series,2013,9990,Manual,51000,Diesel,145,55.4,2.0\n7605, 5 Series,2016,13990,Automatic,57000,Diesel,30,62.8,2.0\n7606, 1 Series,2016,6990,Manual,86000,Diesel,20,68.9,2.0\n7607, 1 Series,2015,8490,Manual,50000,Petrol,125,50.4,1.6\n7608, 3 Series,2015,15990,Automatic,29000,Diesel,145,56.5,3.0\n7609, 1 Series,2017,16490,Manual,31000,Petrol,260,36.2,3.0\n7610, 3 Series,2012,8990,Manual,59000,Diesel,145,55.4,2.0\n7611, 1 Series,2015,7490,Manual,83000,Diesel,20,68.9,2.0\n7612, 7 Series,2015,25990,Automatic,52000,Diesel,145,56.5,3.0\n7613, 5 Series,2015,13990,Automatic,64000,Diesel,145,56.5,2.0\n7614, 2 Series,2016,18990,Automatic,22000,Petrol,235,38.2,3.0\n7615, 4 Series,2017,17990,Manual,19000,Petrol,145,46.3,2.0\n7616, 5 Series,2016,30990,Automatic,32000,Petrol,555,28.5,4.4\n7617, 5 Series,2016,14990,Automatic,34000,Diesel,30,62.8,2.0\n7618, 4 Series,2015,15490,Automatic,40000,Diesel,125,60.1,2.0\n7619, 5 Series,2015,15990,Automatic,50000,Diesel,160,50.4,3.0\n7620, X5,2013,20990,Automatic,81000,Diesel,200,45.6,3.0\n7621, 1 Series,2017,15490,Automatic,26000,Diesel,125,61.4,2.0\n7622, 3 Series,2016,20990,Automatic,35000,Diesel,160,51.4,3.0\n7623, 5 Series,2016,15990,Automatic,53000,Diesel,160,51.4,3.0\n7624, 1 Series,2015,7990,Manual,62000,Petrol,125,50.4,1.6\n7625, 3 Series,2014,11490,Automatic,77000,Diesel,145,55.4,2.0\n7626, 1 Series,2015,10490,Manual,30000,Diesel,20,70.6,1.5\n7627, X3,2015,15490,Automatic,74000,Diesel,145,54.3,2.0\n7628, 2 Series,2017,13490,Manual,28000,Diesel,125,60.1,2.0\n7629, 3 Series,2012,8990,Manual,62000,Diesel,145,55.4,2.0\n7630, 2 Series,2015,12990,Manual,36000,Petrol,145,47.1,1.5\n7631, 5 Series,2017,24990,Automatic,42000,Diesel,145,53.3,3.0\n7632, 2 Series,2016,16490,Manual,24000,Petrol,300,34.9,3.0\n7633, 3 Series,2016,17990,Automatic,40000,Diesel,160,51.4,3.0\n7634, 5 Series,2015,16490,Automatic,60000,Diesel,160,50.4,3.0\n7635, 5 Series,2016,31990,Automatic,37000,Petrol,555,28.5,4.4\n7636, 1 Series,2015,8990,Manual,74000,Diesel,30,65.7,2.0\n7637, 1 Series,2012,7490,Automatic,75000,Diesel,30,62.8,2.0\n7638, 3 Series,2014,11990,Automatic,91000,Diesel,145,55.4,2.0\n7639, 3 Series,2015,10990,Automatic,68000,Diesel,20,70.6,2.0\n7640, 3 Series,2011,7490,Manual,78000,Diesel,30,62.8,2.0\n7641, 3 Series,2013,8990,Manual,80000,Diesel,125,60.1,2.0\n7642, X5,2012,15490,Automatic,60000,Diesel,300,37.7,3.0\n7643, Z4,2009,9490,Manual,76000,Petrol,325,30.1,3.0\n7644, 3 Series,2015,10990,Automatic,85000,Diesel,125,61.4,2.0\n7645, X3,2015,14490,Automatic,31000,Diesel,145,55.4,2.0\n7646, 5 Series,2013,10490,Automatic,75000,Diesel,125,60.1,2.0\n7647, 1 Series,2016,9490,Manual,42000,Petrol,125,53.3,1.5\n7648, 3 Series,2011,9490,Automatic,59000,Diesel,235,44.1,3.0\n7649, 4 Series,2015,14990,Automatic,41000,Diesel,30,65.7,2.0\n7650, 1 Series,2016,8990,Manual,43000,Diesel,20,72.4,1.5\n7651, 1 Series,2015,8990,Manual,47000,Petrol,125,53.3,1.5\n7652, 3 Series,2016,13490,Manual,50000,Diesel,125,58.9,2.0\n7653, 5 Series,2012,12990,Automatic,67000,Diesel,160,49.6,3.0\n7654, 3 Series,2016,12490,Manual,25000,Diesel,30,67.3,2.0\n7655, 4 Series,2016,32990,Automatic,28000,Petrol,300,34.0,3.0\n7656, 3 Series,2012,10990,Automatic,47000,Diesel,235,44.1,3.0\n7657, 1 Series,2015,8990,Manual,56000,Diesel,20,68.9,2.0\n7658, 3 Series,2014,10990,Automatic,82000,Diesel,125,58.9,2.0\n7659, X1,2013,7990,Manual,64000,Diesel,160,51.4,2.0\n7660, 3 Series,2015,8490,Manual,83000,Diesel,125,62.8,2.0\n7661, 4 Series,2017,15490,Automatic,51000,Diesel,30,65.7,2.0\n7662, 5 Series,2015,15990,Automatic,56000,Diesel,160,50.4,3.0\n7663, 3 Series,2013,11990,Automatic,73000,Diesel,125,57.6,3.0\n7664, 3 Series,2013,8990,Automatic,75000,Diesel,145,53.3,2.0\n7665, 1 Series,2015,8490,Manual,46000,Petrol,125,53.3,1.5\n7666, 1 Series,2016,10490,Manual,51000,Diesel,20,70.6,1.5\n7667, X1,2011,6990,Manual,92000,Diesel,145,54.3,2.0\n7668, 5 Series,2013,10990,Automatic,75000,Diesel,125,57.6,2.0\n7669, 1 Series,2012,6990,Manual,74000,Diesel,30,62.8,2.0\n7670, 3 Series,2013,8990,Automatic,90000,Diesel,160,50.4,2.0\n7671, X3,2011,8990,Automatic,90000,Diesel,160,50.4,2.0\n7672, 5 Series,2015,11990,Automatic,76000,Diesel,30,62.8,2.0\n7673, 1 Series,2016,10490,Manual,17000,Diesel,20,72.4,1.5\n7674, 1 Series,2017,11990,Manual,12000,Diesel,145,72.4,1.5\n7675, 5 Series,2014,11490,Automatic,73000,Diesel,125,57.6,2.0\n7676, 1 Series,2015,10990,Manual,42000,Diesel,125,57.6,2.0\n7677, 1 Series,2017,18490,Automatic,33000,Petrol,145,39.8,3.0\n7678, 5 Series,2013,10990,Automatic,88000,Diesel,145,55.4,2.0\n7679, 3 Series,2015,13490,Automatic,63000,Diesel,30,64.2,2.0\n7680, 1 Series,2013,7990,Manual,65000,Diesel,30,65.7,2.0\n7681, 5 Series,2016,13990,Automatic,37000,Diesel,30,62.8,2.0\n7682, 1 Series,2016,9990,Manual,40000,Diesel,0,83.1,1.5\n7683, 3 Series,2013,10990,Manual,98000,Diesel,30,62.8,2.0\n7684, 3 Series,2014,12995,Manual,61000,Diesel,125,60.1,2.0\n7685, 5 Series,2015,12490,Automatic,88000,Diesel,30,62.8,2.0\n7686, 5 Series,2014,12490,Automatic,68000,Diesel,125,57.6,2.0\n7687, X3,2012,12490,Automatic,70000,Diesel,160,50.4,2.0\n7688, 5 Series,2017,20490,Automatic,33000,Diesel,145,65.7,2.0\n7689, X5,2016,25990,Automatic,62000,Diesel,200,47.1,3.0\n7690, 3 Series,2017,19990,Automatic,29000,Diesel,145,51.4,3.0\n7691, 5 Series,2015,12990,Automatic,86000,Diesel,160,51.4,3.0\n7692, 3 Series,2017,12490,Manual,26000,Petrol,125,52.3,1.5\n7693, 1 Series,2015,9490,Manual,35000,Petrol,125,50.4,1.6\n7694, 3 Series,2016,12490,Manual,32000,Diesel,30,67.3,2.0\n7695, 3 Series,2014,10490,Automatic,76000,Diesel,30,62.8,2.0\n7696, 4 Series,2014,9990,Manual,92000,Diesel,125,60.1,2.0\n7697, 2 Series,2017,11990,Manual,22000,Petrol,145,52.3,1.5\n7698, 5 Series,2015,13990,Automatic,52000,Diesel,30,62.8,2.0\n7699, 3 Series,2017,21990,Automatic,24000,Diesel,145,49.6,3.0\n7700, Z4,2014,11990,Manual,36000,Petrol,200,41.5,2.0\n7701, 5 Series,2015,12990,Automatic,61000,Diesel,30,62.8,2.0\n7702, 3 Series,2015,9490,Manual,76000,Diesel,20,68.9,2.0\n7703, 1 Series,2016,16990,Automatic,26000,Petrol,235,37.7,3.0\n7704, 5 Series,2016,12990,Automatic,80000,Diesel,30,62.8,2.0\n7705, 5 Series,2015,10990,Automatic,96000,Diesel,30,62.8,2.0\n7706, 3 Series,2016,17990,Automatic,36000,Diesel,160,51.4,3.0\n7707, 1 Series,2015,10490,Manual,45000,Diesel,30,65.7,2.0\n7708, 1 Series,2016,16990,Manual,23000,Petrol,260,36.2,3.0\n7709, 2 Series,2015,11490,Manual,76000,Diesel,30,64.2,2.0\n7710, 5 Series,2016,14490,Automatic,47000,Diesel,30,62.8,2.0\n7711, 5 Series,2016,13990,Automatic,57000,Diesel,30,62.8,2.0\n7712, 5 Series,2013,10490,Automatic,74000,Diesel,125,57.6,2.0\n7713, X5,2016,24990,Automatic,34000,Diesel,200,47.9,3.0\n7714, 3 Series,2013,10490,Automatic,95000,Diesel,125,58.9,2.0\n7715, 3 Series,2011,7490,Manual,78000,Diesel,125,60.1,2.0\n7716, 5 Series,2016,14490,Automatic,50000,Diesel,30,62.8,2.0\n7717, 3 Series,2016,13990,Automatic,46000,Diesel,30,64.2,2.0\n7718, X5,2015,24990,Automatic,48000,Diesel,200,47.1,3.0\n7719, 3 Series,2012,8990,Manual,64000,Diesel,145,55.4,2.0\n7720, 1 Series,2016,10490,Manual,36000,Diesel,20,68.9,2.0\n7721, 1 Series,2016,11490,Manual,40000,Diesel,30,65.7,2.0\n7722, 1 Series,2015,8990,Manual,40000,Diesel,20,72.4,1.5\n7723, 6 Series,2016,20990,Automatic,34000,Diesel,200,49.6,3.0\n7724, X1,2014,9490,Manual,50000,Diesel,160,51.4,2.0\n7725, 1 Series,2015,10490,Manual,43000,Petrol,145,49.6,1.6\n7726, 3 Series,2012,8990,Manual,65000,Diesel,125,60.1,2.0\n7727, 3 Series,2015,12990,Manual,62000,Diesel,145,55.4,2.0\n7728, 3 Series,2016,14990,Automatic,63000,Diesel,125,57.6,2.0\n7729, X5,2015,22990,Automatic,53000,Diesel,200,47.1,3.0\n7730, 1 Series,2013,9490,Automatic,63000,Diesel,160,51.4,2.0\n7731, 3 Series,2016,18990,Automatic,38000,Diesel,160,51.4,3.0\n7732, 5 Series,2016,12990,Automatic,89000,Diesel,125,60.1,2.0\n7733, 3 Series,2013,7490,Manual,93000,Petrol,145,47.9,1.6\n7734, X5,2015,24990,Automatic,60000,Diesel,200,47.1,3.0\n7735, X5,2011,14990,Automatic,70000,Diesel,300,37.7,3.0\n7736, X5,2012,12990,Automatic,92000,Diesel,300,38.2,3.0\n7737, 3 Series,2011,7490,Manual,84000,Diesel,125,60.1,2.0\n7738, 1 Series,2016,10490,Manual,25000,Diesel,20,72.4,1.5\n7739, 3 Series,2013,10990,Automatic,62000,Diesel,30,62.8,2.0\n7740, X5,2010,12990,Automatic,77000,Diesel,300,37.7,3.0\n7741, 3 Series,2012,7490,Manual,81000,Diesel,30,61.4,2.0\n7742, 3 Series,2010,9990,Automatic,55000,Diesel,235,44.1,3.0\n7743, 3 Series,2016,9490,Manual,69000,Diesel,20,68.9,2.0\n7744, 3 Series,2011,9990,Automatic,77000,Diesel,200,45.6,3.0\n7745, 3 Series,2013,9490,Automatic,60000,Diesel,30,62.8,2.0\n7746, 4 Series,2014,12490,Automatic,72000,Diesel,125,60.1,2.0\n7747, X1,2014,9990,Automatic,68000,Diesel,145,56.5,2.0\n7748, 1 Series,2013,6990,Manual,66000,Diesel,125,60.1,2.0\n7749, X5,2019,47250,Automatic,3330,Diesel,150,37.7,3.0\n7750, 8 Series,2019,65000,Automatic,11111,Petrol,150,26.9,4.4\n7751, 2 Series,2015,12490,Manual,33000,Diesel,30,64.2,2.0\n7752, 1 Series,2016,7490,Manual,84000,Diesel,20,72.4,1.5\n7753, 1 Series,2016,11490,Manual,35000,Petrol,125,52.3,1.5\n7754, 3 Series,2011,10490,Automatic,73000,Diesel,235,42.8,3.0\n7755, 1 Series,2014,7990,Manual,42000,Petrol,145,50.4,1.6\n7756, 5 Series,2015,15990,Automatic,38000,Diesel,160,51.4,3.0\n7757, 5 Series,2015,15490,Automatic,45000,Diesel,160,51.4,3.0\n7758, 5 Series,2019,31550,Automatic,1550,Hybrid,140,156.9,2.0\n7759, X5,2019,49750,Automatic,5800,Diesel,150,37.7,3.0\n7760, X5,2019,52500,Automatic,6283,Petrol,145,27.2,3.0\n7761, 7 Series,2019,50850,Automatic,4202,Diesel,145,41.5,3.0\n7762, 1 Series,2016,17950,Automatic,46704,Petrol,205,39.8,3.0\n7763, 5 Series,2020,34750,Automatic,101,Diesel,145,60.1,3.0\n7764, 2 Series,2016,11850,Manual,42281,Diesel,20,68.9,2.0\n7765, 1 Series,2019,15750,Manual,8910,Diesel,145,78.5,1.5\n7766, 3 Series,2019,26750,Automatic,6579,Petrol,150,42.2,2.0\n7767, X3,2019,33350,Automatic,4020,Diesel,150,54.3,2.0\n7768, X5,2019,61550,Automatic,11311,Diesel,150,33.6,3.0\n7769, 3 Series,2015,13950,Automatic,71501,Diesel,145,56.5,3.0\n7770, 5 Series,2014,11990,Automatic,85000,Diesel,125,57.6,2.0\n7771, 5 Series,2020,26750,Automatic,101,Diesel,145,52.3,2.0\n7772, 1 Series,2019,22500,Manual,2252,Petrol,145,41.5,1.5\n7773, 3 Series,2020,41850,Automatic,101,Diesel,145,44.1,3.0\n7774, Z4,2020,28500,Automatic,101,Petrol,145,38.7,2.0\n7775, 7 Series,2019,51950,Automatic,1775,Diesel,145,41.5,3.0\n7776, 3 Series,2019,30850,Automatic,7624,Diesel,145,48.7,2.0\n7777, 5 Series,2017,21850,Automatic,34704,Diesel,150,65.7,2.0\n7778, 3 Series,2014,13990,Automatic,85000,Diesel,145,55.4,2.0\n7779, 3 Series,2010,8300,Manual,67000,Diesel,125,60.1,2.0\n7780, 5 Series,2015,13990,Automatic,37000,Diesel,30,62.8,2.0\n7781, 7 Series,2016,29990,Automatic,33000,Diesel,145,54.3,3.0\n7782, 1 Series,2017,11490,Manual,31000,Diesel,20,68.9,2.0\n7783, 1 Series,2015,8490,Manual,50000,Petrol,125,50.4,1.6\n7784, 4 Series,2017,22500,Automatic,25168,Diesel,160,51.4,3.0\n7785, X1,2019,30850,Automatic,6300,Diesel,145,50.4,2.0\n7786, 5 Series,2017,27750,Automatic,15899,Diesel,145,57.7,2.0\n7787, 2 Series,2015,10990,Automatic,30000,Petrol,125,53.3,1.5\n7788, 1 Series,2017,11490,Manual,16000,Diesel,145,72.4,1.5\n7789, 5 Series,2013,11990,Automatic,56000,Diesel,125,57.6,2.0\n7790, 1 Series,2015,13490,Automatic,45000,Diesel,125,60.1,2.0\n7791, 1 Series,2016,12490,Automatic,43000,Diesel,30,65.7,2.0\n7792, 3 Series,2016,13990,Automatic,45000,Diesel,30,64.2,2.0\n7793, 5 Series,2014,14490,Automatic,62000,Diesel,160,51.4,3.0\n7794, 1 Series,2015,8990,Manual,39000,Diesel,20,72.4,1.5\n7795, 5 Series,2016,14490,Automatic,52000,Diesel,30,62.8,2.0\n7797, 5 Series,2019,31550,Automatic,18733,Hybrid,140,141.3,2.0\n7798, 5 Series,2017,23950,Automatic,28629,Diesel,125,60.1,2.0\n7799, 3 Series,2019,18950,Automatic,22500,Petrol,150,51.4,1.5\n7800, 5 Series,2019,28950,Automatic,6800,Petrol,145,50.4,2.0\n7801, 5 Series,2019,30850,Automatic,6000,Diesel,145,62.8,2.0\n7802, X7,2019,62850,Automatic,9811,Diesel,145,33.6,3.0\n7803, 5 Series,2019,38500,Automatic,7390,Petrol,145,39.2,3.0\n7804, 5 Series,2019,30000,Automatic,16267,Hybrid,140,156.9,2.0\n7805, X3,2015,20850,Automatic,36054,Diesel,145,54.3,2.0\n7806, 6 Series,2017,26500,Automatic,31328,Diesel,145,51.4,3.0\n7807, X2,2020,30000,Automatic,101,Petrol,145,42.2,1.5\n7808, 5 Series,2019,31550,Automatic,1550,Hybrid,140,156.9,2.0\n7809, 6 Series,2020,36550,Automatic,101,Petrol,145,42.8,2.0\n7810, X3,2019,36750,Automatic,9701,Diesel,145,48.7,3.0\n7811, X5,2019,51950,Automatic,5984,Petrol,145,27.2,3.0\n7812, Z4,2019,32550,Automatic,824,Petrol,145,38.7,2.0\n7813, 5 Series,2020,34550,Automatic,110,Diesel,145,44.8,2.0\n7814, 2 Series,2019,25850,Automatic,5560,Diesel,150,48.7,2.0\n7815, 5 Series,2019,28850,Automatic,1565,Diesel,145,60.1,2.0\n7816, 5 Series,2019,28850,Automatic,1647,Diesel,145,60.1,2.0\n7817, 5 Series,2019,28000,Automatic,1651,Diesel,145,65.7,2.0\n7818, 5 Series,2019,32500,Automatic,7000,Diesel,145,55.4,2.0\n7819, 3 Series,2019,33950,Automatic,9903,Diesel,145,47.9,3.0\n7820, 7 Series,2019,55000,Automatic,8546,Diesel,145,41.5,3.0\n7821, 5 Series,2019,34850,Automatic,1524,Hybrid,135,141.3,2.0\n7822, 5 Series,2019,34850,Automatic,1522,Hybrid,135,141.3,2.0\n7823, 5 Series,2019,34850,Automatic,1516,Hybrid,135,141.3,2.0\n7824, X1,2019,31850,Automatic,3500,Petrol,145,38.7,2.0\n7825, X5,2019,60000,Automatic,8700,Diesel,145,37.7,3.0\n7826, 1 Series,2019,16450,Automatic,9964,Diesel,145,78.5,1.5\n7827, Z4,2019,38250,Automatic,3066,Petrol,145,33.2,3.0\n7828, 1 Series,2017,18500,Automatic,20148,Diesel,150,60.1,2.0\n7829, 5 Series,2019,28000,Automatic,1662,Diesel,145,65.7,2.0\n7830, 5 Series,2019,37950,Automatic,3141,Petrol,145,29.1,3.0\n7831, 3 Series,2017,24750,Automatic,29449,Diesel,145,49.6,3.0\n7832, X3,2018,30850,Automatic,6293,Diesel,145,56.5,2.0\n7833, X3,2019,53950,Automatic,3512,Petrol,145,24.8,3.0\n7834, 3 Series,2019,40000,Automatic,9735,Diesel,145,45.6,3.0\n7835, 4 Series,2019,25950,Automatic,101,Petrol,145,48.7,2.0\n7836, 3 Series,2019,30850,Automatic,6272,Diesel,145,48.7,2.0\n7837, 6 Series,2019,32750,Automatic,9205,Diesel,145,44.1,2.0\n7838, Z4,2020,31350,Automatic,111,Petrol,145,38.7,2.0\n7839, X1,2019,29750,Automatic,6695,Diesel,150,50.4,2.0\n7840, X2,2019,23950,Manual,4242,Petrol,150,42.8,1.5\n7841, 3 Series,2016,20000,Automatic,39510,Petrol,205,41.5,3.0\n7842, 5 Series,2016,15000,Automatic,33476,Diesel,20,68.9,2.0\n7843, 1 Series,2017,14950,Manual,12519,Diesel,30,65.7,2.0\n7844, 1 Series,2019,19850,Automatic,1555,Petrol,145,54.3,1.5\n7845, 4 Series,2019,32000,Automatic,5177,Petrol,145,39.2,3.0\n7846, 1 Series,2019,27750,Automatic,1947,Diesel,145,48.7,2.0\n7847, X4,2019,40000,Automatic,3170,Petrol,145,26.9,3.0\n7848, X3,2019,36500,Automatic,9770,Diesel,145,48.7,3.0\n7849, 5 Series,2019,29450,Automatic,2701,Diesel,145,62.8,2.0\n7850, 5 Series,2019,29550,Automatic,2220,Diesel,145,62.8,2.0\n7851, 5 Series,2019,29850,Automatic,1550,Diesel,145,62.8,2.0\n7852, 3 Series,2019,26750,Automatic,6504,Petrol,150,42.2,2.0\n7853, 3 Series,2019,28500,Automatic,5513,Petrol,150,42.2,2.0\n7854, 2 Series,2019,21750,Automatic,4416,Diesel,150,65.7,2.0\n7855, 4 Series,2019,25850,Automatic,8675,Diesel,145,60.1,2.0\n7856, 3 Series,2019,26850,Automatic,5900,Diesel,145,62.8,2.0\n7857, 4 Series,2017,19950,Manual,19506,Petrol,145,40.9,2.0\n7858, 3 Series,2018,26750,Automatic,8482,Petrol,145,41.5,3.0\n7859, 5 Series,2019,28500,Automatic,9676,Hybrid,135,156.9,2.0\n7860, 1 Series,2017,17350,Automatic,14386,Petrol,145,54.3,1.5\n7861, Z4,2020,30000,Automatic,110,Petrol,145,38.7,2.0\n7862, 5 Series,2018,20850,Automatic,22247,Diesel,145,68.9,2.0\n7863, 2 Series,2015,13450,Manual,36359,Diesel,20,68.9,1.5\n7864, 1 Series,2019,20950,Automatic,5573,Diesel,145,65.7,2.0\n7865, 1 Series,2019,15750,Manual,9943,Diesel,145,78.5,1.5\n7866, 2 Series,2019,21550,Automatic,6498,Diesel,150,67.3,2.0\n7867, M5,2019,68850,Automatic,4359,Petrol,150,24.1,4.4\n7868, 3 Series,2019,18550,Manual,7478,Petrol,150,49.6,1.5\n7869, 7 Series,2019,53950,Automatic,8652,Diesel,145,41.5,3.0\n7870, X5,2019,47500,Automatic,14391,Petrol,150,27.2,3.0\n7871, X2,2018,25950,Automatic,10429,Diesel,145,58.9,2.0\n7872, 3 Series,2016,20000,Automatic,51497,Diesel,160,51.4,3.0\n7873, 2 Series,2019,30000,Automatic,4900,Diesel,145,62.8,2.0\n7874, 7 Series,2017,30850,Automatic,19812,Diesel,145,53.3,3.0\n7875, 1 Series,2019,19750,Automatic,7841,Diesel,145,67.3,2.0\n7876, 2 Series,2019,18950,Manual,9806,Petrol,145,40.4,1.5\n7877, 6 Series,2017,35000,Automatic,11541,Petrol,145,31.0,4.4\n7878, 2 Series,2019,19750,Automatic,5141,Petrol,145,39.2,1.5\n7879, 3 Series,2019,22750,Automatic,7005,Petrol,145,44.8,2.0\n7880, 7 Series,2017,27500,Automatic,20671,Diesel,125,57.6,3.0\n7881, 4 Series,2017,18950,Automatic,30145,Diesel,145,58.9,2.0\n7882, X1,2019,25000,Automatic,4534,Petrol,145,46.3,1.5\n7883, 1 Series,2019,20000,Automatic,5011,Diesel,145,67.3,2.0\n7884, 1 Series,2017,17500,Automatic,9020,Diesel,150,65.7,2.0\n7885, 3 Series,2016,20550,Automatic,26047,Petrol,200,41.5,3.0\n7886, X3,2016,21950,Automatic,27702,Diesel,145,54.3,2.0\n7887, 4 Series,2017,17500,Manual,39256,Diesel,145,62.8,2.0\n7888, 4 Series,2019,25950,Automatic,296,Petrol,145,48.7,2.0\n7889, 3 Series,2019,25950,Automatic,1517,Diesel,145,64.2,2.0\n7890, 3 Series,2020,41850,Automatic,111,Petrol,145,34.9,3.0\n7891, 1 Series,2019,15989,Automatic,7892,Petrol,145,55.5,1.5\n7892, 6 Series,2014,16999,Automatic,29178,Diesel,160,50.4,3.0\n7893, 2 Series,2019,25000,Automatic,4000,Petrol,145,47.9,2.0\n7894, 4 Series,2019,30000,Automatic,4500,Diesel,145,60.1,2.0\n7895, X2,2019,29950,Automatic,4300,Petrol,145,39.2,2.0\n7896, 5 Series,2019,30000,Automatic,6172,Diesel,145,62.8,2.0\n7897, 8 Series,2019,60000,Automatic,8000,Petrol,145,33.6,3.0\n7898, 3 Series,2020,37250,Automatic,101,Diesel,145,47.9,3.0\n7899, 2 Series,2020,25000,Automatic,101,Petrol,145,47.9,2.0\n7900, 3 Series,2016,12878,Automatic,49620,Diesel,20,74.3,2.0\n7901, 4 Series,2016,19999,Automatic,14408,Petrol,145,48.7,2.0\n7902, 3 Series,2015,11309,Automatic,64797,Diesel,0,74.3,2.0\n7903, 3 Series,2019,26950,Automatic,12777,Diesel,145,53.3,3.0\n7904, X3,2016,20000,Automatic,43025,Diesel,200,47.9,3.0\n7905, 2 Series,2015,16950,Automatic,22876,Petrol,160,44.1,2.0\n7906, 3 Series,2017,22150,Automatic,6272,Diesel,145,51.4,3.0\n7907, 3 Series,2019,19850,Automatic,11505,Petrol,145,51.4,1.5\n7908, Z4,2019,40000,Automatic,2756,Petrol,145,33.2,3.0\n7909, 5 Series,2019,26550,Automatic,10770,Diesel,145,62.8,2.0\n7910, 3 Series,2015,10999,Manual,57693,Petrol,160,44.1,2.0\n7911, 3 Series,2016,10200,Manual,60465,Diesel,20,68.9,2.0\n7912, X1,2017,19750,Automatic,13733,Diesel,145,60.1,2.0\n7913, X1,2017,13999,Manual,54650,Diesel,20,68.9,2.0\n7914, X3,2019,32850,Automatic,4250,Petrol,145,30.4,2.0\n7915, 3 Series,2017,21150,Automatic,17059,Hybrid,135,134.5,2.0\n7916, X3,2018,30000,Automatic,9854,Diesel,145,56.5,2.0\n7917, X1,2016,18500,Automatic,27418,Petrol,160,44.8,2.0\n7918, 4 Series,2016,19500,Automatic,41553,Diesel,160,50.4,3.0\n7919, 1 Series,2016,10494,Manual,41399,Diesel,20,72.4,1.5\n7920, 1 Series,2016,10648,Manual,36669,Diesel,0,83.1,1.5\n7921, 3 Series,2016,13042,Automatic,53760,Diesel,20,70.6,2.0\n7922, 4 Series,2019,27950,Automatic,4900,Petrol,145,48.7,2.0\n7923, 4 Series,2019,27950,Automatic,4700,Diesel,145,58.9,2.0\n7924, X3,2019,36750,Automatic,9002,Diesel,145,54.3,2.0\n7925, 4 Series,2019,26750,Automatic,8018,Petrol,145,45.6,2.0\n7926, X2,2019,27950,Automatic,7971,Diesel,150,58.9,2.0\n7927, 2 Series,2019,23450,Automatic,6127,Diesel,145,49.6,2.0\n7928, X5,2019,47250,Automatic,6174,Diesel,145,37.7,3.0\n7929, 1 Series,2019,14950,Manual,14735,Diesel,145,78.5,1.5\n7930, 4 Series,2017,20999,Automatic,23312,Diesel,145,55.4,3.0\n7931, 3 Series,2017,19499,Automatic,24472,Diesel,30,62.8,2.0\n7932, 3 Series,2017,19299,Automatic,33206,Diesel,160,51.4,3.0\n7933, 4 Series,2016,16689,Automatic,44982,Petrol,145,48.7,2.0\n7934, 4 Series,2016,17499,Manual,26031,Diesel,30,62.8,2.0\n7935, 2 Series,2014,11647,Manual,43960,Diesel,30,62.8,2.0\n7936, 2 Series,2015,14908,Automatic,21062,Petrol,200,43.5,2.0\n7937, 3 Series,2015,16559,Automatic,42199,Diesel,160,49.6,3.0\n7938, 5 Series,2013,10999,Automatic,89693,Diesel,125,57.6,2.0\n7939, 5 Series,2018,28500,Automatic,11162,Diesel,145,60.1,3.0\n7940, 5 Series,2016,15797,Automatic,33689,Diesel,30,62.8,2.0\n7941, 3 Series,2014,12692,Manual,33179,Petrol,200,43.5,2.0\n7942, 3 Series,2017,16220,Manual,28796,Petrol,125,45.6,2.0\n7943, 2 Series,2014,13227,Automatic,29236,Petrol,145,47.1,2.0\n7944, 3 Series,2019,28500,Automatic,6072,Petrol,145,45.6,2.0\n7945, 3 Series,2017,20950,Automatic,26916,Diesel,125,57.6,2.0\n7946, 4 Series,2019,25000,Automatic,8016,Diesel,145,60.1,2.0\n7947, Z4,2019,31500,Automatic,1682,Petrol,145,38.7,2.0\n7948, 3 Series,2017,20500,Automatic,28580,Diesel,145,51.4,3.0\n7949, X5,2019,52350,Automatic,4158,Petrol,145,27.2,3.0\n7950, 1 Series,2016,10499,Manual,24877,Diesel,0,83.1,1.5\n7951, 4 Series,2017,17557,Automatic,36564,Diesel,145,65.7,2.0\n7952, X4,2019,38750,Automatic,9793,Diesel,145,42.8,2.0\n7953, M6,2015,33500,Automatic,28314,Petrol,555,28.5,4.4\n7954, 5 Series,2019,25850,Automatic,7999,Petrol,145,50.4,2.0\n7955, 3 Series,2019,23950,Automatic,7951,Petrol,150,47.9,2.0\n7956, 3 Series,2019,28500,Automatic,5109,Petrol,150,42.2,2.0\n7957, 3 Series,2014,13350,Automatic,42686,Diesel,125,60.1,2.0\n7958, X5,2016,29999,Automatic,36996,Diesel,200,47.1,3.0\n7959, X5,2016,28299,Automatic,40732,Hybrid,0,85.6,2.0\n7960, 6 Series,2017,23750,Automatic,39890,Diesel,145,49.6,3.0\n7961, 1 Series,2014,9600,Manual,60586,Diesel,125,58.9,2.0\n7962, 1 Series,2012,6500,Manual,58480,Diesel,125,58.9,2.0\n7963, 4 Series,2015,14699,Manual,28334,Diesel,125,58.9,2.0\n7964, 1 Series,2017,14275,Automatic,9078,Diesel,145,72.4,1.5\n7965, 1 Series,2016,10999,Automatic,65141,Diesel,0,74.3,2.0\n7966, 1 Series,2013,9899,Manual,32102,Petrol,145,50.4,1.6\n7967, 1 Series,2013,9145,Manual,48399,Diesel,30,65.7,2.0\n7968, 3 Series,2016,17850,Automatic,28702,Hybrid,0,134.5,2.0\n7969, 1 Series,2018,15881,Manual,9774,Petrol,145,37.2,1.5\n7970, 3 Series,2016,13999,Automatic,32986,Diesel,0,74.3,2.0\n7971, X1,2017,16699,Manual,51835,Diesel,145,58.9,2.0\n7972, 1 Series,2019,15989,Automatic,7880,Petrol,145,55.5,1.5\n7973, 3 Series,2017,15899,Automatic,33642,Diesel,30,64.2,2.0\n7974, 4 Series,2016,16299,Automatic,73740,Diesel,145,55.4,3.0\n7975, 3 Series,2015,13999,Automatic,30585,Petrol,160,45.6,1.6\n7976, 2 Series,2014,16999,Automatic,39573,Petrol,260,37.2,3.0\n7977, 3 Series,2018,17399,Automatic,29433,Diesel,145,62.8,2.0\n7978, 5 Series,2015,16899,Automatic,18641,Petrol,200,43.5,2.0\n7979, 5 Series,2015,11999,Automatic,71973,Diesel,30,62.8,2.0\n7980, 5 Series,2018,23200,Automatic,9621,Diesel,145,68.9,2.0\n7981, 1 Series,2015,17999,Automatic,8064,Petrol,235,37.7,3.0\n7982, X3,2014,17899,Automatic,55147,Diesel,200,47.1,3.0\n7983, 4 Series,2016,17799,Automatic,20986,Diesel,125,60.1,2.0\n7984, 4 Series,2014,16399,Automatic,58488,Diesel,160,50.4,3.0\n7985, 1 Series,2018,14399,Manual,16518,Petrol,145,37.7,1.5\n7986, 3 Series,2018,19999,Automatic,22510,Diesel,145,64.2,2.0\n7987, 3 Series,2016,16479,Automatic,25709,Diesel,125,60.1,2.0\n7988, 3 Series,2016,13799,Automatic,47262,Diesel,30,62.8,2.0\n7989, 4 Series,2016,17999,Automatic,21280,Petrol,145,48.7,2.0\n7990, 5 Series,2016,15995,Automatic,28608,Diesel,30,62.8,2.0\n7991, 3 Series,2016,16699,Automatic,45089,Hybrid,0,134.5,2.0\n7992, 3 Series,2018,17699,Automatic,23814,Diesel,145,64.2,2.0\n7993, 1 Series,2017,11999,Manual,32140,Diesel,145,72.4,1.5\n7994, X1,2016,20000,Automatic,18829,Petrol,160,44.8,2.0\n7995, 3 Series,2016,13999,Manual,52713,Diesel,30,64.2,2.0\n7996, 1 Series,2019,15199,Manual,8807,Petrol,145,53.3,1.5\n7997, 5 Series,2013,11982,Automatic,60702,Diesel,125,57.6,2.0\n7998, 1 Series,2013,9765,Automatic,52799,Diesel,30,64.2,2.0\n7999, 2 Series,2018,20000,Automatic,18673,Diesel,145,47.1,2.0\n8000, 4 Series,2018,20499,Automatic,9629,Petrol,145,45.6,2.0\n8001, 3 Series,2015,11999,Automatic,29595,Diesel,30,62.8,2.0\n8002, 3 Series,2016,13699,Automatic,72111,Diesel,30,62.8,2.0\n8003, 3 Series,2018,22425,Automatic,4136,Petrol,145,46.3,2.0\n8004, 6 Series,2013,17512,Automatic,43186,Diesel,160,49.6,3.0\n8005, 3 Series,2017,17999,Automatic,31621,Diesel,145,53.3,3.0\n8006, 3 Series,2014,10399,Manual,62714,Diesel,30,62.8,2.0\n8007, X4,2017,18999,Automatic,68689,Diesel,145,54.3,2.0\n8008, 5 Series,2014,13541,Automatic,67000,Diesel,145,55.4,2.0\n8009, 3 Series,2016,13941,Automatic,41969,Diesel,30,67.3,2.0\n8010, 5 Series,2013,11599,Automatic,58995,Diesel,200,48.7,3.0\n8011, 5 Series,2016,16499,Automatic,33370,Diesel,125,60.1,2.0\n8012, 3 Series,2016,11299,Manual,54662,Diesel,30,67.3,2.0\n8013, 1 Series,2019,15989,Automatic,5553,Petrol,145,55.5,1.5\n8014, 3 Series,2013,11385,Manual,46417,Diesel,30,62.8,2.0\n8015, 2 Series,2018,14999,Manual,18483,Petrol,145,50.4,1.5\n8016, X1,2016,19000,Automatic,27673,Diesel,145,55.4,2.0\n8017, 2 Series,2017,15999,Automatic,63039,Hybrid,0,135.5,1.5\n8018, 4 Series,2017,15600,Automatic,43290,Diesel,30,65.7,2.0\n8019, 4 Series,2015,15700,Automatic,30401,Diesel,145,53.3,3.0\n8020, 1 Series,2015,12399,Manual,25651,Petrol,125,52.3,1.5\n8021, 1 Series,2014,10999,Manual,42169,Petrol,145,50.4,1.6\n8022, 3 Series,2015,12999,Automatic,49018,Diesel,20,70.6,2.0\n8023, 1 Series,2018,15999,Automatic,18899,Diesel,145,49.6,2.0\n8024, 3 Series,2013,10699,Automatic,40022,Diesel,30,62.8,2.0\n8025, 1 Series,2016,11800,Manual,43334,Diesel,30,65.7,2.0\n8026, 3 Series,2014,12523,Automatic,31028,Petrol,200,43.5,2.0\n8027, 3 Series,2018,18511,Automatic,19857,Petrol,145,48.7,2.0\n8028, 2 Series,2014,11799,Manual,14264,Petrol,160,44.8,2.0\n8029, 1 Series,2016,12392,Automatic,27986,Diesel,20,70.6,2.0\n8030, 3 Series,2017,19299,Automatic,15873,Diesel,145,54.3,3.0\n8031, X5,2014,21499,Automatic,47683,Diesel,200,49.6,2.0\n8032, 1 Series,2019,22699,Automatic,14754,Petrol,145,39.8,3.0\n8033, 7 Series,2016,26149,Automatic,26093,Diesel,145,53.3,3.0\n8034, 1 Series,2015,8999,Manual,59828,Diesel,20,72.4,1.5\n8035, X5,2018,30999,Automatic,31016,Diesel,145,47.1,3.0\n8036, 1 Series,2016,11545,Manual,22780,Diesel,0,83.1,1.5\n8037, 3 Series,2016,14999,Automatic,48380,Diesel,30,64.2,2.0\n8038, 1 Series,2017,15214,Manual,16002,Petrol,145,52.3,1.5\n8039, 1 Series,2018,19499,Automatic,8316,Diesel,145,44.1,2.0\n8040, 1 Series,2015,10999,Manual,17544,Petrol,125,53.3,1.5\n8041, 3 Series,2013,10559,Manual,64107,Diesel,30,61.4,2.0\n8042, 4 Series,2017,19600,Automatic,19293,Diesel,145,65.7,2.0\n8043, 1 Series,2015,15642,Automatic,47361,Petrol,235,37.7,3.0\n8044, 5 Series,2016,15499,Automatic,34599,Diesel,30,62.8,2.0\n8045, X1,2015,11399,Automatic,51526,Diesel,160,52.3,2.0\n8046, X1,2018,22499,Automatic,11124,Diesel,145,60.1,2.0\n8047, 5 Series,2017,20999,Automatic,35431,Diesel,145,65.7,2.0\n8048, 3 Series,2015,14199,Automatic,62051,Diesel,145,56.5,3.0\n8049, 3 Series,2017,18500,Automatic,29130,Hybrid,135,148.7,2.0\n8050, X3,2015,16348,Automatic,88187,Diesel,200,47.1,3.0\n8051, 3 Series,2015,10145,Manual,55851,Diesel,20,68.9,2.0\n8052, 3 Series,2016,14596,Manual,18271,Petrol,160,45.6,2.0\n8053, 3 Series,2016,14022,Automatic,72820,Hybrid,0,134.5,2.0\n8054, 3 Series,2013,8999,Automatic,69172,Diesel,20,68.9,2.0\n8055, 2 Series,2015,11499,Manual,48937,Diesel,30,62.8,2.0\n8056, X3,2013,9549,Manual,67652,Diesel,160,50.4,2.0\n8057, 5 Series,2016,13254,Automatic,68816,Diesel,30,62.8,2.0\n8058, X6,2013,17999,Automatic,44176,Diesel,300,37.7,3.0\n8059, X4,2017,23299,Automatic,53888,Diesel,145,47.9,3.0\n8060, 1 Series,2015,10499,Manual,23893,Diesel,0,83.1,1.5\n8061, 1 Series,2017,13799,Manual,22072,Diesel,145,65.7,2.0\n8062, 3 Series,2012,8545,Manual,78112,Diesel,30,61.4,2.0\n8063, 1 Series,2015,11499,Manual,53716,Diesel,30,62.8,2.0\n8064, X1,2017,12899,Manual,66243,Diesel,145,68.9,2.0\n8065, 2 Series,2016,12148,Manual,21752,Petrol,125,52.3,1.5\n8066, 5 Series,2017,18220,Automatic,83352,Diesel,145,65.7,2.0\n8067, 1 Series,2015,12099,Manual,31321,Diesel,30,64.2,2.0\n8068, 4 Series,2016,20999,Automatic,30040,Diesel,160,50.4,3.0\n8069, X1,2014,11499,Automatic,58599,Diesel,160,51.4,2.0\n8070, 4 Series,2017,17999,Automatic,26839,Diesel,30,65.7,2.0\n8071, 1 Series,2016,10699,Manual,47210,Diesel,0,83.1,1.5\n8072, 1 Series,2014,9099,Manual,75924,Diesel,30,65.7,2.0\n8073, 5 Series,2018,23699,Automatic,16042,Diesel,145,68.9,2.0\n8074, 5 Series,2016,14499,Automatic,35644,Diesel,20,68.9,2.0\n8075, X1,2016,21000,Automatic,7390,Petrol,160,44.8,2.0\n8076, 2 Series,2014,12499,Manual,36479,Diesel,125,58.9,2.0\n8077, 1 Series,2019,15989,Automatic,5504,Petrol,145,55.5,1.5\n8078, 1 Series,2015,9699,Manual,36713,Diesel,0,78.5,1.5\n8079, 1 Series,2016,17500,Automatic,24299,Petrol,235,37.7,3.0\n8080, 4 Series,2014,12699,Manual,50348,Diesel,125,58.9,2.0\n8081, 4 Series,2016,17199,Automatic,31919,Diesel,30,65.7,2.0\n8082, X1,2017,18199,Automatic,29825,Diesel,145,65.7,2.0\n8083, 1 Series,2018,20999,Automatic,24205,Petrol,145,39.8,3.0\n8084, X1,2012,9199,Automatic,47152,Diesel,200,45.6,2.0\n8085, Z4,2009,7999,Automatic,63179,Petrol,300,33.2,2.5\n8086, 5 Series,2018,23399,Automatic,20093,Diesel,145,68.9,2.0\n8087, 3 Series,2018,20599,Automatic,22478,Petrol,145,47.9,2.0\n8088, 3 Series,2015,14499,Manual,28656,Petrol,145,47.9,2.0\n8089, 1 Series,2016,14699,Automatic,22190,Diesel,20,68.9,1.5\n8090, 2 Series,2015,11399,Manual,32940,Diesel,30,62.8,2.0\n8091, 5 Series,2014,12500,Automatic,35677,Diesel,30,62.8,2.0\n8092, 3 Series,2016,13787,Automatic,46735,Diesel,30,65.7,2.0\n8093, 5 Series,2015,12899,Automatic,76096,Diesel,125,60.1,2.0\n8094, 1 Series,2016,11799,Manual,37549,Diesel,20,70.6,1.5\n8095, 1 Series,2012,5999,Manual,70876,Diesel,145,56.5,2.0\n8096, 6 Series,2015,20000,Automatic,40517,Petrol,260,36.2,3.0\n8097, X5,2016,26000,Automatic,47026,Hybrid,0,85.6,2.0\n8098, 6 Series,2016,20999,Automatic,45360,Diesel,200,49.6,3.0\n8099, 3 Series,2016,12761,Manual,34239,Diesel,20,72.4,2.0\n8100, 6 Series,2015,19199,Automatic,22797,Diesel,160,49.6,3.0\n8101, 3 Series,2013,10688,Automatic,43771,Diesel,30,62.8,2.0\n8102, 6 Series,2008,8490,Automatic,72000,Diesel,260,40.9,3.0\n8103, 1 Series,2013,6450,Manual,90000,Diesel,30,65.7,2.0\n8104, 3 Series,2010,6490,Automatic,81000,Diesel,145,53.3,2.0\n8105, 3 Series,2010,5490,Manual,77523,Diesel,30,62.8,2.0\n8106, 1 Series,2013,8490,Manual,70160,Diesel,125,60.1,2.0\n8107, 3 Series,2015,9990,Manual,44000,Diesel,20,68.9,2.0\n8108, 3 Series,2011,7990,Manual,34915,Petrol,165,44.8,2.0\n8109, 3 Series,2018,19999,Automatic,16882,Diesel,145,62.8,2.0\n8110, 3 Series,2013,11470,Manual,37030,Diesel,30,62.8,2.0\n8111, 4 Series,2017,17940,Automatic,38013,Diesel,145,60.1,2.0\n8112, 2 Series,2016,12940,Manual,55272,Diesel,30,64.2,2.0\n8113, 4 Series,2018,23470,Automatic,15307,Diesel,145,52.3,3.0\n8114, 1 Series,2012,7240,Manual,89462,Diesel,30,62.8,2.0\n8115, 1 Series,2012,7940,Manual,54811,Diesel,125,60.1,2.0\n8116, X4,2016,20470,Automatic,52131,Diesel,150,54.3,2.0\n8117, 1 Series,2014,9990,Manual,48165,Diesel,30,64.2,2.0\n8118, X1,2013,8790,Automatic,78661,Diesel,165,52.3,2.0\n8119, 3 Series,2011,6290,Manual,72082,Diesel,125,60.1,2.0\n8120, 3 Series,2015,14699,Automatic,64523,Diesel,160,51.4,3.0\n8121, 5 Series,2019,21000,Automatic,20789,Petrol,145,50.4,2.0\n8122, 4 Series,2017,20000,Automatic,14282,Petrol,145,48.7,2.0\n8123, 3 Series,2016,15899,Automatic,27562,Diesel,145,56.5,3.0\n8124, 5 Series,2018,24299,Automatic,9273,Diesel,145,68.9,2.0\n8125, 5 Series,2017,23000,Automatic,10740,Diesel,145,65.7,2.0\n8126, 5 Series,2013,10100,Automatic,89028,Diesel,125,57.6,2.0\n8127, 4 Series,2015,16999,Automatic,46028,Diesel,125,58.9,2.0\n8128, 3 Series,2013,9943,Manual,52438,Diesel,125,60.1,2.0\n8129, 1 Series,2018,14000,Manual,8228,Diesel,145,68.9,2.0\n8130, 2 Series,2016,9989,Manual,43201,Diesel,20,68.9,2.0\n8131, 5 Series,2015,11930,Automatic,89986,Diesel,125,60.1,2.0\n8132, 2 Series,2015,11940,Automatic,78913,Diesel,30,62.8,2.0\n8133, 1 Series,2010,7450,Automatic,75000,Diesel,165,52.3,2.0\n8134, 1 Series,2017,14940,Manual,13000,Petrol,150,52.3,1.5\n8135, 1 Series,2015,9834,Manual,55018,Diesel,20,65.7,2.0\n8136, X1,2016,12940,Automatic,81240,Diesel,30,65.7,2.0\n8137, 5 Series,2015,13440,Automatic,59775,Diesel,30,62.8,2.0\n8138, 1 Series,2013,7940,Manual,67916,Diesel,30,65.7,2.0\n8139, 5 Series,2010,9249,Automatic,94938,Diesel,240,43.5,3.0\n8140, 2 Series,2016,12540,Manual,81145,Diesel,30,62.8,2.0\n8141, 4 Series,2017,12789,Manual,85366,Diesel,145,62.8,2.0\n8142, 5 Series,2016,16440,Automatic,37323,Diesel,125,60.1,2.0\n8143, 2 Series,2015,14470,Automatic,16000,Diesel,30,67.3,2.0\n8144, 5 Series,2018,21940,Automatic,53519,Other,135,156.9,2.0\n8145, 1 Series,2008,3940,Manual,68000,Petrol,150,48.7,1.6\n8146, 1 Series,2013,7440,Manual,75323,Petrol,145,49.6,1.6\n8147, 1 Series,2013,7340,Manual,85871,Petrol,145,49.6,1.6\n8148, 1 Series,2016,8940,Manual,79675,Diesel,0,83.1,1.5\n8149, X1,2017,15640,Automatic,89232,Diesel,145,65.7,2.0\n8150, 1 Series,2015,8869,Manual,62574,Diesel,0,83.1,1.5\n8151, 3 Series,2016,18439,Automatic,32731,Hybrid,0,134.5,2.0\n8152, 1 Series,2017,12338,Manual,15770,Diesel,0,83.1,1.5\n8153, 4 Series,2015,17899,Automatic,23413,Petrol,235,38.2,3.0\n8154, 5 Series,2016,16695,Automatic,39727,Diesel,125,60.1,2.0\n8155, Z4,2012,10199,Manual,49289,Petrol,200,41.5,2.0\n8156, 1 Series,2016,10250,Manual,46717,Petrol,125,53.3,1.5\n8157, 1 Series,2015,10790,Manual,29550,Petrol,125,53.3,1.5\n8158, 1 Series,2017,11250,Manual,30846,Petrol,125,53.3,1.5\n8159, 1 Series,2017,11750,Manual,12600,Petrol,125,53.3,1.5\n8160, 1 Series,2012,6950,Automatic,96596,Diesel,30,64.2,2.0\n8161, 4 Series,2015,12970,Manual,40276,Diesel,30,67.3,2.0\n8162, 3 Series,2014,10230,Automatic,98381,Diesel,125,60.1,2.0\n8163, 2 Series,2018,13470,Automatic,67062,Diesel,145,51.4,2.0\n8164, 3 Series,2013,9490,Automatic,56000,Diesel,30,62.8,2.0\n8165, X1,2017,14930,Manual,77484,Diesel,20,68.9,2.0\n8166, 5 Series,2007,6470,Automatic,75000,Diesel,330,35.8,2.5\n8167, X5,2011,14970,Automatic,69987,Diesel,300,37.7,3.0\n8168, 4 Series,2016,17430,Automatic,55381,Diesel,145,53.3,3.0\n8169, 2 Series,2016,13940,Automatic,79983,Diesel,20,68.9,2.0\n8170, 2 Series,2017,12440,Manual,32218,Diesel,145,65.7,1.5\n8171, 4 Series,2015,11570,Manual,78217,Diesel,30,67.3,2.0\n8172, 5 Series,2016,12980,Automatic,60337,Diesel,20,68.9,2.0\n8173, 3 Series,2018,16940,Manual,10000,Petrol,150,52.3,1.5\n8174, 4 Series,2016,18640,Automatic,21000,Diesel,150,55.4,3.0\n8175, 3 Series,2013,14440,Automatic,48000,Diesel,125,57.6,3.0\n8176, 1 Series,2016,14670,Automatic,26000,Petrol,125,54.3,1.5\n8177, 1 Series,2017,9970,Manual,82000,Diesel,150,72.4,1.5\n8178, 3 Series,2013,9940,Manual,83000,Diesel,30,61.4,2.0\n8179, 5 Series,2016,15940,Automatic,66652,Diesel,160,51.4,3.0\n8180, 3 Series,2011,8470,Manual,67869,Diesel,125,60.1,2.0\n8181, 1 Series,2009,4490,Manual,79903,Diesel,30,62.8,2.0\n8182, X5,2017,29440,Automatic,40070,Diesel,205,47.1,3.0\n8183, 3 Series,2012,10240,Automatic,37089,Petrol,160,47.1,2.0\n8184, 3 Series,2017,12440,Manual,59158,Diesel,30,67.3,2.0\n8185, 6 Series,2012,12970,Automatic,50319,Diesel,160,51.4,3.0\n8186, 1 Series,2016,12340,Manual,51727,Petrol,125,52.3,1.5\n8187, X1,2013,10440,Automatic,46217,Diesel,165,52.3,2.0\n8189, 4 Series,2016,15440,Manual,24083,Petrol,160,46.3,2.0\n8190, X1,2017,14940,Manual,64235,Diesel,125,60.1,2.0\n8191, 3 Series,2015,11690,Automatic,69002,Diesel,125,60.1,2.0\n8192, 3 Series,2017,15940,Automatic,32997,Diesel,145,67.3,2.0\n8193, 3 Series,2018,15490,Manual,38631,Diesel,145,62.8,2.0\n8194, 1 Series,2013,9270,Automatic,53000,Diesel,30,62.8,2.0\n8195, 2 Series,2016,14990,Manual,46527,Diesel,125,60.1,2.0\n8196, 3 Series,2015,11970,Automatic,89001,Diesel,30,64.2,2.0\n8197, 1 Series,2016,9440,Manual,71000,Diesel,0,83.1,1.5\n8198, 3 Series,2016,9790,Manual,76218,Diesel,30,64.2,2.0\n8199, X5,2016,25940,Automatic,76544,Diesel,200,47.1,3.0\n8200, 3 Series,2017,11490,Manual,65386,Petrol,125,52.3,1.5\n8201, 3 Series,2018,17240,Automatic,40739,Diesel,145,64.2,2.0\n8202, 3 Series,2015,12189,Manual,33902,Diesel,30,65.7,2.0\n8203, 1 Series,2016,13299,Manual,39077,Diesel,30,65.7,2.0\n8204, 1 Series,2017,12415,Manual,17724,Diesel,145,83.1,1.5\n8205, 1 Series,2013,13999,Automatic,48828,Petrol,235,37.7,3.0\n8206, 3 Series,2016,17940,Automatic,28136,Diesel,145,53.3,3.0\n8207, 4 Series,2016,18970,Automatic,43306,Diesel,160,51.4,3.0\n8208, 3 Series,2015,16940,Automatic,41115,Diesel,165,51.4,3.0\n8209, 5 Series,2014,13290,Automatic,62125,Diesel,150,55.4,2.0\n8210, X1,2016,13490,Manual,78256,Diesel,20,68.9,2.0\n8211, Z4,2010,9440,Manual,68090,Petrol,305,33.2,2.5\n8212, 3 Series,2018,19940,Automatic,27246,Diesel,145,64.2,2.0\n8213, 3 Series,2017,21299,Automatic,19351,Diesel,145,51.4,3.0\n8214, 3 Series,2014,12579,Automatic,50750,Diesel,125,57.6,2.0\n8215, 1 Series,2018,22000,Automatic,18225,Petrol,145,32.5,3.0\n8216, X1,2016,17000,Manual,31327,Diesel,125,58.9,2.0\n8217, X1,2017,17500,Automatic,27753,Diesel,145,65.7,2.0\n8218, X5,2016,31499,Automatic,34367,Hybrid,0,85.6,2.0\n8219, 4 Series,2016,17940,Automatic,27069,Petrol,165,45.6,2.0\n8220, X1,2017,14470,Automatic,80591,Diesel,30,65.7,2.0\n8221, 3 Series,2017,17650,Manual,17170,Diesel,150,60.1,2.0\n8222, 1 Series,2014,9250,Manual,55760,Diesel,30,65.7,2.0\n8223, 3 Series,2015,16970,Automatic,42938,Diesel,200,49.6,3.0\n8224, 1 Series,2014,10670,Automatic,53436,Diesel,30,64.2,2.0\n8225, 4 Series,2017,19970,Automatic,44558,Diesel,145,50.4,3.0\n8226, 2 Series,2017,17940,Manual,9369,Diesel,145,60.1,2.0\n8227, 5 Series,2010,5970,Automatic,116882,Diesel,150,54.3,2.0\n8228, 1 Series,2015,9270,Manual,62346,Diesel,0,78.5,1.5\n8229, 6 Series,2016,17490,Automatic,62156,Diesel,200,49.6,3.0\n8230, 5 Series,2011,8470,Automatic,84726,Diesel,145,54.3,2.0\n8231, 5 Series,2019,24970,Automatic,10628,Petrol,150,47.9,2.0\n8232, 1 Series,2016,15997,Automatic,52874,Petrol,235,37.7,3.0\n8233, 1 Series,2017,11997,Manual,10624,Diesel,0,83.1,1.5\n8234, 3 Series,2015,13940,Automatic,69986,Diesel,145,53.3,3.0\n8235, X1,2018,22470,Automatic,9365,Petrol,145,44.8,2.0\n8236, 3 Series,2016,18770,Automatic,26108,Diesel,145,53.3,3.0\n8237, 2 Series,2018,16470,Semi-Auto,18323,Diesel,145,56.5,1.5\n8238, 5 Series,2012,9690,Automatic,71375,Diesel,125,57.6,2.0\n8239, 4 Series,2018,22770,Automatic,13623,Diesel,145,58.9,2.0\n8240, 3 Series,2016,12970,Manual,32046,Diesel,20,68.9,2.0\n8241, 3 Series,2017,14497,Manual,61093,Petrol,150,45.6,2.0\n8242, 1 Series,2013,11497,Manual,72000,Petrol,305,35.3,3.0\n8243, X1,2017,17890,Automatic,33124,Diesel,125,60.1,2.0\n8244, 2 Series,2017,13970,Manual,27034,Petrol,150,48.7,1.5\n8245, X2,2019,23240,Manual,4507,Petrol,150,41.5,1.5\n8246, X5,2015,25470,Automatic,54000,Diesel,200,47.1,3.0\n8247, 2 Series,2017,14270,Manual,10874,Petrol,125,50.4,1.5\n8248, 1 Series,2016,10340,Manual,38936,Diesel,20,72.4,1.5\n8249, X4,2017,22670,Automatic,41543,Diesel,150,54.3,2.0\n8250, 7 Series,2017,31250,Automatic,27791,Diesel,145,53.3,3.0\n8251, X1,2018,22950,Automatic,14968,Diesel,150,60.1,2.0\n8252, 3 Series,2016,13190,Manual,19871,Diesel,20,72.4,2.0\n8253, 3 Series,2015,14495,Automatic,43838,Diesel,125,61.4,2.0\n8254, 3 Series,2009,5995,Manual,47125,Diesel,125,58.9,2.0\n8255, 1 Series,2015,10990,Manual,69000,Diesel,30,62.8,2.0\n8256, 1 Series,2010,4990,Manual,83844,Diesel,30,62.8,2.0\n8257, X3,2016,20940,Automatic,19000,Diesel,150,54.3,2.0\n8258, X3,2011,11940,Automatic,72000,Diesel,165,50.4,2.0\n8259, 3 Series,2019,24850,Automatic,7438,Petrol,145,42.2,2.0\n8260, 3 Series,2019,24450,Automatic,23150,Diesel,150,52.3,2.0\n8261, X3,2018,28950,Automatic,13200,Petrol,150,30.4,2.0\n8262, X1,2018,22900,Automatic,10923,Petrol,150,37.7,2.0\n8263, 2 Series,2019,22950,Automatic,8225,Diesel,150,61.4,2.0\n8264, 2 Series,2018,19250,Automatic,20682,Hybrid,140,135.5,1.5\n8265, X5,2018,34650,Automatic,15245,Diesel,150,47.1,3.0\n8266, 3 Series,2019,27750,Automatic,4879,Petrol,150,41.5,2.0\n8267, 3 Series,2015,14250,Automatic,40528,Diesel,30,62.8,2.0\n8268, 5 Series,2017,22350,Automatic,30141,Diesel,145,60.1,2.0\n8269, 2 Series,2017,15250,Automatic,13311,Petrol,145,61.4,2.0\n8270, X1,2019,24950,Automatic,7542,Diesel,145,60.1,2.0\n8271, 4 Series,2019,23250,Automatic,10847,Diesel,145,65.7,2.0\n8272, X1,2019,24950,Automatic,9412,Diesel,145,60.1,2.0\n8273, 4 Series,2019,23350,Automatic,9564,Diesel,145,65.7,2.0\n8274, X1,2019,24950,Automatic,7032,Diesel,145,60.1,2.0\n8275, X2,2019,26750,Automatic,2077,Diesel,150,58.9,2.0\n8276, X3,2015,18950,Automatic,15131,Diesel,150,54.3,2.0\n8277, 3 Series,2016,14950,Automatic,49967,Diesel,30,62.8,2.0\n8278, X1,2019,24950,Automatic,5217,Diesel,145,60.1,2.0\n8279, 1 Series,2018,16139,Manual,5531,Petrol,145,37.2,1.5\n8280, 3 Series,2016,15300,Automatic,46626,Hybrid,0,134.5,2.0\n8281, 5 Series,2019,22900,Automatic,12568,Petrol,145,47.9,2.0\n8282, 2 Series,2017,15950,Automatic,39758,Diesel,145,62.8,2.0\n8283, 5 Series,2019,36250,Automatic,8062,Diesel,145,51.4,3.0\n8284, 1 Series,2017,13450,Automatic,35835,Diesel,150,70.6,2.0\n8285, 1 Series,2019,23450,Automatic,12725,Petrol,145,39.8,3.0\n8286, X5,2016,30850,Automatic,44316,Hybrid,0,85.6,2.0\n8287, 2 Series,2019,18350,Manual,16606,Petrol,150,52.3,1.5\n8288, Z4,2013,13700,Automatic,35554,Petrol,205,41.5,2.0\n8289, 2 Series,2017,16512,Automatic,21284,Petrol,145,48.7,2.0\n8290, 4 Series,2018,19495,Manual,7621,Diesel,150,62.8,2.0\n8291, 3 Series,2018,17488,Manual,29384,Petrol,145,47.9,2.0\n8292, 1 Series,2019,23499,Automatic,9112,Petrol,145,39.8,3.0\n8293, 3 Series,2014,11205,Manual,47735,Petrol,160,44.8,2.0\n8294, 1 Series,2016,10989,Manual,31319,Diesel,20,72.4,1.5\n8295, 5 Series,2013,11899,Automatic,38705,Diesel,125,60.1,2.0\n8296, X1,2016,14999,Manual,26436,Diesel,20,68.9,2.0\n8297, 3 Series,2017,17541,Automatic,24536,Petrol,145,48.7,2.0\n8298, X1,2012,5994,Manual,130000,Diesel,160,51.4,2.0\n8299, X1,2019,24950,Automatic,9469,Diesel,145,60.1,2.0\n8300, X1,2019,24800,Automatic,10577,Diesel,145,60.1,2.0\n8301, 4 Series,2017,22995,Automatic,29989,Diesel,150,49.6,3.0\n8302, X5,2015,21990,Automatic,94643,Diesel,205,47.1,3.0\n8303, 1 Series,2014,5490,Manual,131347,Diesel,0,74.3,1.6\n8304, 3 Series,2017,17490,Manual,23828,Diesel,145,64.2,2.0\n8305, 1 Series,2016,8788,Manual,81750,Diesel,20,72.4,1.5\n8306, 3 Series,2017,14495,Automatic,23123,Petrol,145,54.3,1.5\n8307, 3 Series,2004,2888,Manual,133175,Petrol,300,36.2,2.0\n8308, X3,2012,8799,Automatic,98123,Diesel,160,50.4,2.0\n8309, 1 Series,2015,10490,Manual,21563,Petrol,150,50.4,1.6\n8310, 1 Series,2017,11991,Automatic,108000,Petrol,150,47.9,2.0\n8311, X1,2012,5994,Manual,130000,Diesel,165,51.4,2.0\n8312, 1 Series,2016,8393,Manual,82000,Diesel,0,83.1,1.5\n8313, 3 Series,2011,3493,Manual,190000,Diesel,20,68.9,2.0\n8314, 1 Series,2015,9991,Automatic,94000,Diesel,30,62.8,2.0\n8315, 2 Series,2018,13895,Manual,49631,Diesel,145,64.2,2.0\n8316, 3 Series,2015,17450,Automatic,45000,Diesel,160,51.4,3.0\n8317, X1,2019,24800,Automatic,10576,Diesel,145,60.1,2.0\n8318, X1,2019,24950,Automatic,9849,Diesel,145,60.1,2.0\n8319, X1,2019,24950,Automatic,9564,Diesel,145,60.1,2.0\n8320, 4 Series,2019,23250,Automatic,10324,Diesel,145,65.7,2.0\n8321, 4 Series,2013,13499,Automatic,32247,Petrol,160,44.8,2.0\n8322, 6 Series,2014,17000,Automatic,64674,Diesel,160,49.6,3.0\n8323, 4 Series,2015,19995,Automatic,36710,Petrol,265,37.2,3.0\n8324, 3 Series,2008,6985,Automatic,98630,Petrol,240,39.2,3.0\n8325, 2 Series,2020,28950,Manual,1688,Petrol,145,43.5,1.5\n8326, 2 Series,2020,35950,Automatic,4597,Petrol,145,36.2,2.0\n8327, 3 Series,2019,40000,Automatic,9991,Diesel,150,43.5,3.0\n8328, 4 Series,2016,16150,Automatic,46545,Diesel,30,65.7,2.0\n8329, 3 Series,2018,18199,Manual,13503,Diesel,145,64.2,2.0\n8330, 3 Series,2016,12999,Manual,52224,Diesel,125,62.8,2.0\n8331, 3 Series,2016,17532,Automatic,36157,Hybrid,0,134.5,2.0\n8332, 1 Series,2014,14450,Automatic,59198,Petrol,235,37.7,3.0\n8333, X5,2017,29450,Automatic,35032,Diesel,145,47.1,3.0\n8334, 4 Series,2019,23350,Automatic,9189,Diesel,145,65.7,2.0\n8335, X1,2016,19499,Automatic,21822,Diesel,125,60.1,2.0\n8336, 1 Series,2016,10499,Manual,40428,Diesel,0,78.5,1.5\n8337, 1 Series,2014,10999,Manual,47208,Diesel,30,62.8,2.0\n8338, 3 Series,2016,11299,Manual,54788,Diesel,20,68.9,2.0\n8339, 3 Series,2017,14999,Automatic,78446,Hybrid,0,134.5,2.0\n8340, X1,2016,17499,Automatic,45234,Diesel,125,60.1,2.0\n8341, 3 Series,2016,16899,Automatic,72974,Diesel,160,51.4,3.0\n8342, 6 Series,2016,19999,Automatic,41963,Diesel,160,51.4,3.0\n8343, 1 Series,2015,8999,Manual,58918,Diesel,0,83.1,1.5\n8344, 1 Series,2016,10699,Manual,35845,Diesel,0,83.1,1.5\n8345, 5 Series,2014,12899,Automatic,85547,Diesel,160,51.4,3.0\n8346, 3 Series,2016,10499,Manual,68738,Diesel,20,68.9,2.0\n8347, 1 Series,2015,9399,Manual,84179,Diesel,30,65.7,2.0\n8348, 5 Series,2016,15999,Automatic,28084,Diesel,30,62.8,2.0\n8349, 2 Series,2018,13299,Manual,45166,Diesel,145,65.7,2.0\n8350, X5,2016,23699,Automatic,74765,Hybrid,0,85.6,2.0\n8351, 2 Series,2016,21499,Automatic,17173,Petrol,200,39.8,3.0\n8352, 1 Series,2017,11349,Manual,33215,Diesel,0,78.5,1.5\n8353, 2 Series,2017,21499,Automatic,19502,Petrol,145,39.8,3.0\n8354, 3 Series,2016,14399,Manual,34278,Diesel,30,64.2,2.0\n8355, 3 Series,2019,24850,Automatic,10633,Petrol,145,42.2,2.0\n8356, 3 Series,2016,19399,Automatic,22317,Hybrid,0,134.5,2.0\n8357, 2 Series,2016,17299,Automatic,27519,Petrol,160,44.1,2.0\n8358, 2 Series,2016,13675,Automatic,36792,Petrol,125,51.4,1.5\n8359, X3,2016,18675,Automatic,65392,Diesel,200,47.9,3.0\n8360, 2 Series,2017,16499,Automatic,12301,Petrol,145,51.4,1.5\n8361, 3 Series,2016,17980,Automatic,48947,Hybrid,0,134.5,2.0\n8362, X3,2015,14999,Automatic,85938,Diesel,145,54.3,2.0\n8363, 4 Series,2014,12499,Automatic,80450,Diesel,145,56.5,2.0\n8364, 4 Series,2016,15499,Automatic,78792,Diesel,30,65.7,2.0\n8365, 3 Series,2013,9999,Automatic,86364,Diesel,145,55.4,3.0\n8366, 6 Series,2013,15499,Automatic,58024,Diesel,160,51.4,3.0\n8367, 3 Series,2013,12799,Automatic,29500,Diesel,30,62.8,2.0\n8368, 1 Series,2016,13089,Automatic,29657,Diesel,20,67.3,2.0\n8369, X1,2018,16999,Automatic,35077,Diesel,145,65.7,2.0\n8370, 1 Series,2016,18999,Automatic,19908,Petrol,235,37.7,3.0\n8371, X1,2017,17299,Automatic,9799,Diesel,30,65.7,2.0\n8372, 5 Series,2016,10117,Manual,94419,Diesel,30,65.7,2.0\n8373, 4 Series,2017,14899,Manual,42560,Diesel,30,62.8,2.0\n8374, 1 Series,2013,9899,Manual,56370,Petrol,145,50.4,1.6\n8376, X1,2016,20295,Automatic,16917,Diesel,145,55.4,2.0\n8377, 5 Series,2017,22119,Automatic,25399,Diesel,145,65.7,2.0\n8378, 1 Series,2014,8149,Manual,69190,Diesel,30,65.7,1.6\n8379, 1 Series,2017,14011,Manual,22677,Diesel,145,65.7,2.0\n8380, 1 Series,2016,13235,Automatic,54013,Diesel,30,62.8,2.0\n8381, 5 Series,2013,11850,Automatic,65359,Diesel,125,57.6,2.0\n8382, 3 Series,2015,10999,Manual,39245,Diesel,20,68.9,2.0\n8383, 3 Series,2017,10875,Automatic,95521,Diesel,145,70.6,2.0\n8384, X1,2014,10999,Automatic,45740,Diesel,160,52.3,2.0\n8385, 3 Series,2015,13399,Manual,40219,Diesel,125,61.4,2.0\n8386, 2 Series,2017,13499,Manual,44011,Petrol,125,50.4,1.5\n8387, 2 Series,2016,11499,Manual,37537,Petrol,125,52.3,1.5\n8388, 3 Series,2015,13699,Automatic,85188,Diesel,145,53.3,3.0\n8389, 1 Series,2016,13499,Manual,29690,Petrol,125,52.3,1.5\n8390, 1 Series,2016,8454,Manual,76241,Diesel,0,83.1,1.5\n8391, 1 Series,2018,15899,Manual,25791,Petrol,145,52.3,1.5\n8392, 1 Series,2016,11399,Manual,24820,Diesel,0,78.5,1.5\n8393, 3 Series,2016,10999,Automatic,79248,Diesel,0,74.3,2.0\n8394, 1 Series,2016,9999,Manual,50232,Diesel,0,83.1,1.5\n8395, X1,2016,13099,Manual,56046,Diesel,20,68.9,2.0\n8396, 2 Series,2016,11999,Manual,56953,Diesel,30,64.2,2.0\n8397, X5,2015,21250,Automatic,78902,Diesel,160,50.4,2.0\n8398, 5 Series,2017,22499,Automatic,13022,Diesel,145,60.1,3.0\n8399, 3 Series,2011,6500,Manual,70418,Petrol,160,44.8,2.0\n8401, 3 Series,2016,13199,Manual,42170,Diesel,30,67.3,2.0\n8402, 2 Series,2017,18299,Automatic,22502,Diesel,145,55.4,2.0\n8403, 1 Series,2016,13580,Manual,36994,Petrol,125,52.3,1.5\n8404, 1 Series,2016,11299,Manual,29374,Petrol,125,53.3,1.5\n8405, 1 Series,2016,14499,Manual,13388,Petrol,125,52.3,1.5\n8406, 1 Series,2016,12869,Manual,23954,Petrol,125,52.3,1.5\n8407, 3 Series,2016,18899,Automatic,19300,Diesel,160,51.4,3.0\n8408, 2 Series,2016,10799,Manual,53653,Diesel,30,65.7,2.0\n8409, 2 Series,2016,11699,Manual,29719,Diesel,0,74.3,1.5\n8410, 3 Series,2014,8999,Manual,70968,Diesel,20,68.9,2.0\n8411, 4 Series,2016,15500,Automatic,67429,Petrol,145,48.7,2.0\n8412, 3 Series,2016,14887,Automatic,45716,Hybrid,0,134.5,2.0\n8413, 4 Series,2016,13899,Automatic,34990,Diesel,30,65.7,2.0\n8414, 1 Series,2012,9440,Automatic,48220,Diesel,30,62.8,2.0\n8415, 1 Series,2015,9799,Manual,49096,Diesel,20,68.9,2.0\n8416, X1,2013,9499,Manual,45750,Diesel,160,51.4,2.0\n8417, 3 Series,2016,17106,Automatic,22019,Hybrid,0,148.7,2.0\n8418, 1 Series,2016,11759,Manual,55987,Diesel,20,70.6,1.5\n8419, 4 Series,2015,15999,Automatic,32558,Diesel,145,55.4,3.0\n8420, 3 Series,2018,17799,Automatic,18506,Diesel,145,64.2,2.0\n8421, 2 Series,2015,12449,Manual,23195,Diesel,20,74.3,1.5\n8422, 3 Series,2016,9449,Manual,97758,Diesel,20,72.4,2.0\n8423, X1,2016,16995,Automatic,44016,Diesel,150,55.4,2.0\n8424, X1,2015,7492,Manual,104000,Diesel,30,62.8,2.0\n8425, X3,2015,11793,Automatic,113000,Diesel,145,54.3,2.0\n8426, X3,2015,10991,Automatic,130000,Diesel,145,54.3,2.0\n8427, 1 Series,2014,5993,Manual,113000,Diesel,0,74.3,1.6\n8428, 4 Series,2017,21499,Automatic,16389,Diesel,145,51.4,3.0\n8429, X5,2015,26500,Automatic,31885,Diesel,160,52.3,2.0\n8430, 3 Series,2016,13795,Automatic,57851,Diesel,30,64.2,2.0\n8431, 2 Series,2015,10706,Manual,27562,Diesel,20,68.9,2.0\n8432, 5 Series,2017,16610,Automatic,43316,Diesel,30,65.7,2.0\n8433, 4 Series,2016,14999,Automatic,48891,Diesel,30,62.8,2.0\n8434, 1 Series,2019,15989,Automatic,11153,Petrol,145,55.5,1.5\n8435, 4 Series,2017,19352,Automatic,36220,Diesel,145,65.7,2.0\n8436, X5,2018,36000,Automatic,33000,Diesel,150,47.1,3.0\n8437, 4 Series,2018,20000,Automatic,35042,Diesel,145,65.7,2.0\n8438, 1 Series,2019,19000,Automatic,14759,Diesel,150,67.3,2.0\n8439, 3 Series,2018,21000,Automatic,15871,Diesel,150,64.2,2.0\n8440, X3,2017,28399,Automatic,13955,Diesel,145,47.9,3.0\n8441, 3 Series,2009,4495,Manual,138026,Petrol,205,42.8,2.0\n8442, 2 Series,2016,13790,Manual,27255,Petrol,125,50.4,1.5\n8443, 1 Series,2016,9749,Manual,57277,Diesel,0,78.5,1.5\n8444, 3 Series,2015,9210,Automatic,98503,Diesel,30,65.7,2.0\n8445, 1 Series,2016,9699,Manual,52811,Diesel,0,83.1,1.5\n8446, 2 Series,2017,19559,Automatic,10131,Diesel,145,60.1,2.0\n8447, 3 Series,2018,19988,Manual,10877,Petrol,150,47.9,2.0\n8448, X3,2015,22666,Automatic,32988,Diesel,205,47.1,3.0\n8449, X5,2016,32499,Automatic,27851,Diesel,205,47.1,3.0\n8450, X6,2015,29889,Automatic,31100,Diesel,205,44.8,3.0\n8451, 4 Series,2018,27989,Automatic,10077,Petrol,150,39.2,3.0\n8452, 2 Series,2015,13000,Automatic,38500,Diesel,20,68.9,2.0\n8453, X1,2017,16888,Automatic,30687,Diesel,30,65.7,2.0\n8454, 1 Series,2017,15000,Automatic,46222,Petrol,145,47.9,2.0\n8455, X5,2017,32000,Automatic,41567,Diesel,200,47.1,3.0\n8456, X4,2016,26000,Automatic,27580,Diesel,205,47.9,3.0\n8457, 3 Series,2012,13900,Automatic,52000,Petrol,205,43.5,2.0\n8458, 3 Series,2019,34000,Automatic,4000,Diesel,150,47.9,3.0\n8459, 1 Series,2015,9700,Manual,48258,Diesel,30,65.7,2.0\n8460, 1 Series,2019,23000,Manual,5121,Petrol,145,44.1,1.5\n8461, X2,2019,28000,Automatic,4773,Diesel,145,58.9,2.0\n8462, X1,2019,24899,Manual,5322,Petrol,145,51.4,1.5\n8463, 3 Series,2014,10147,Manual,55150,Diesel,30,61.4,2.0\n8464, X1,2016,14999,Manual,32794,Diesel,20,68.9,2.0\n8465, X1,2016,16595,Manual,25913,Diesel,125,58.9,2.0\n8466, 5 Series,2016,15395,Automatic,33953,Diesel,30,62.8,2.0\n8467, 2 Series,2016,15299,Automatic,21594,Petrol,125,51.4,1.5\n8468, 4 Series,2014,12199,Manual,68000,Diesel,125,58.9,2.0\n8469, 4 Series,2016,15499,Manual,55802,Diesel,30,62.8,2.0\n8470, X3,2016,21999,Automatic,25291,Diesel,145,54.3,2.0\n8471, 1 Series,2015,9890,Manual,30416,Diesel,0,78.5,1.5\n8472, 3 Series,2016,18790,Automatic,31000,Diesel,200,49.6,3.0\n8473, 1 Series,2014,8590,Manual,52447,Petrol,150,50.4,1.6\n8474, 2 Series,2017,14295,Manual,31453,Diesel,20,68.9,1.5\n8475, X2,2018,19999,Automatic,27359,Diesel,145,52.3,2.0\n8476, 1 Series,2018,19995,Automatic,14449,Diesel,145,48.7,2.0\n8477, X1,2016,18000,Automatic,32624,Diesel,125,57.6,2.0\n8478, Z4,2017,17979,Automatic,21779,Petrol,200,41.5,2.0\n8479, 3 Series,2015,12237,Manual,56111,Diesel,30,64.2,2.0\n8480, 2 Series,2016,13995,Manual,38412,Diesel,30,64.2,2.0\n8481, 2 Series,2018,17999,Automatic,5301,Petrol,145,36.7,1.5\n8482, 2 Series,2015,12405,Automatic,39132,Petrol,125,53.3,1.5\n8483, 1 Series,2016,9977,Manual,47905,Diesel,0,78.5,1.5\n8484, 3 Series,2015,11699,Manual,42831,Diesel,20,68.9,2.0\n8485, 3 Series,2015,9773,Manual,71339,Diesel,30,67.3,2.0\n8486, X7,2019,59988,Automatic,7791,Diesel,145,33.6,3.0\n8487, X4,2016,23700,Automatic,30241,Diesel,200,47.9,3.0\n8488, X3,2016,23000,Automatic,41462,Diesel,200,47.1,3.0\n8489, 1 Series,2015,16900,Automatic,39687,Petrol,235,37.7,3.0\n8490, 1 Series,2017,14925,Automatic,23786,Diesel,20,67.3,2.0\n8491, 6 Series,2015,16250,Automatic,72720,Diesel,160,49.6,3.0\n8492, 5 Series,2014,14717,Automatic,60389,Diesel,145,55.4,2.0\n8493, 1 Series,2017,12199,Manual,22361,Diesel,0,83.1,1.5\n8494, 5 Series,2015,15999,Automatic,55673,Diesel,160,49.6,3.0\n8495, M4,2019,48989,Automatic,19,Petrol,145,32.5,3.0\n8496, X4,2019,43500,Automatic,2380,Petrol,145,26.9,3.0\n8497, M4,2019,46000,Automatic,2460,Petrol,145,34.0,3.0\n8498, 5 Series,2018,29000,Automatic,6500,Hybrid,140,156.9,2.0\n8499, 3 Series,2016,14599,Automatic,54518,Diesel,30,64.2,2.0\n8500, X1,2016,15999,Manual,44434,Diesel,125,58.9,2.0\n8501, 4 Series,2016,15999,Manual,19684,Diesel,145,55.4,2.0\n8502, 1 Series,2015,14249,Automatic,24214,Diesel,30,64.2,2.0\n8503, 4 Series,2018,19999,Automatic,11631,Petrol,145,45.6,2.0\n8504, 1 Series,2011,20999,Manual,14200,Petrol,145,36.2,3.0\n8505, 3 Series,2015,13000,Automatic,45064,Diesel,20,74.3,2.0\n8506, 3 Series,2017,18000,Automatic,29000,Diesel,145,62.8,2.0\n8507, 1 Series,2017,19888,Automatic,17760,Diesel,145,61.4,2.0\n8508, X3,2011,14000,Automatic,69117,Diesel,165,50.4,2.0\n8509, 3 Series,2015,14000,Automatic,66355,Diesel,125,60.1,2.0\n8510, 5 Series,2016,14373,Automatic,34424,Diesel,30,62.8,2.0\n8511, 5 Series,2016,14595,Automatic,37472,Diesel,20,68.9,2.0\n8512, 1 Series,2016,12349,Automatic,79212,Diesel,20,68.9,1.5\n8513, 1 Series,2015,10388,Manual,28640,Diesel,0,83.1,1.5\n8514, 2 Series,2016,15167,Automatic,27381,Diesel,20,68.9,1.5\n8515, 5 Series,2018,23200,Automatic,11868,Diesel,145,68.9,2.0\n8516, 3 Series,2016,16899,Automatic,15659,Hybrid,0,148.7,2.0\n8517, 3 Series,2016,10000,Manual,86800,Diesel,30,67.3,2.0\n8518, 5 Series,2014,11295,Automatic,96850,Diesel,160,51.4,2.0\n8519, 3 Series,2018,18799,Automatic,31150,Diesel,145,62.8,2.0\n8520, 2 Series,2018,20000,Automatic,20915,Diesel,145,49.6,2.0\n8521, 1 Series,2015,12999,Automatic,28571,Diesel,20,67.3,2.0\n8522, 1 Series,2014,8890,Manual,38484,Petrol,145,50.4,1.6\n8523, 2 Series,2017,15499,Automatic,17931,Diesel,30,67.3,2.0\n8524, X3,2019,56000,Automatic,3771,Petrol,145,24.8,3.0\n8525, 1 Series,2019,31000,Automatic,2922,Petrol,145,34.5,2.0\n8526, 3 Series,2017,17895,Automatic,17088,Diesel,145,62.8,2.0\n8527, 1 Series,2018,22499,Automatic,9193,Petrol,145,32.5,3.0\n8528, 3 Series,2014,10795,Automatic,101040,Diesel,165,52.3,3.0\n8529, 5 Series,2015,11500,Automatic,79340,Diesel,30,62.8,2.0\n8530, 4 Series,2016,13795,Automatic,80950,Diesel,30,65.7,2.0\n8531, 3 Series,2015,11999,Manual,40461,Diesel,20,72.4,2.0\n8532, 5 Series,2015,14195,Automatic,46140,Diesel,30,62.8,2.0\n8533, 3 Series,2014,13000,Automatic,94450,Diesel,160,52.3,3.0\n8534, 1 Series,2014,7295,Manual,72910,Diesel,20,68.9,2.0\n8535, 2 Series,2016,11795,Automatic,67370,Petrol,125,50.4,2.0\n8536, X3,2014,14000,Automatic,60590,Diesel,160,50.4,2.0\n8537, 1 Series,2015,10795,Manual,55820,Diesel,20,70.6,1.5\n8538, 4 Series,2015,10195,Automatic,110720,Diesel,125,61.4,2.0\n8539, 3 Series,2015,12500,Automatic,70620,Diesel,125,60.1,2.0\n8540, 4 Series,2015,14800,Automatic,33627,Diesel,145,56.5,2.0\n8541, 2 Series,2016,13200,Automatic,28918,Petrol,125,53.3,1.5\n8542, 3 Series,2016,15799,Manual,27218,Petrol,235,38.7,2.0\n8543, 4 Series,2017,21699,Automatic,13907,Diesel,145,55.4,3.0\n8544, 4 Series,2016,17499,Automatic,35399,Diesel,145,55.4,3.0\n8545, 5 Series,2016,15699,Automatic,34609,Diesel,30,62.8,2.0\n8546, X1,2013,10899,Automatic,42073,Diesel,160,52.3,2.0\n8547, 1 Series,2012,7400,Automatic,43835,Petrol,145,48.7,1.6\n8548, 2 Series,2018,13799,Manual,13369,Diesel,145,65.7,1.5\n8549, 1 Series,2016,13600,Automatic,19277,Diesel,30,62.8,2.0\n8550, 3 Series,2015,14500,Automatic,54305,Diesel,125,60.1,2.0\n8551, 2 Series,2016,13500,Automatic,62140,Hybrid,0,141.2,1.5\n8552, 2 Series,2016,13699,Manual,62379,Diesel,30,62.8,2.0\n8553, 2 Series,2016,12000,Automatic,78459,Diesel,20,68.9,2.0\n8554, 2 Series,2017,14299,Automatic,69241,Diesel,125,60.1,2.0\n8555, 5 Series,2015,9500,Manual,91498,Diesel,125,61.4,2.0\n8556, 2 Series,2017,15000,Automatic,49186,Petrol,145,50.4,1.5\n8557, 1 Series,2018,12499,Manual,26146,Diesel,145,78.5,1.5\n8558, 4 Series,2015,14725,Automatic,49256,Diesel,125,60.1,2.0\n8559, X4,2015,19500,Manual,39824,Diesel,160,52.3,2.0\n8560, 6 Series,2013,16200,Automatic,36049,Diesel,160,49.6,3.0\n8561, 3 Series,2015,12920,Automatic,48250,Diesel,30,64.2,2.0\n8562, X3,2016,19200,Automatic,46837,Diesel,200,47.9,3.0\n8563, 3 Series,2016,15325,Automatic,20889,Hybrid,0,148.7,2.0\n8564, 3 Series,2015,10225,Manual,91246,Diesel,125,61.4,2.0\n8565, 4 Series,2015,21000,Automatic,17006,Petrol,235,38.2,3.0\n8566, 2 Series,2015,10395,Manual,63980,Diesel,20,74.3,1.5\n8567, 4 Series,2016,14000,Automatic,89200,Diesel,30,65.7,2.0\n8568, X3,2015,13295,Automatic,110860,Diesel,145,54.3,2.0\n8569, 1 Series,2017,10500,Manual,81980,Diesel,30,65.7,2.0\n8570, 1 Series,2015,15750,Automatic,44715,Petrol,235,37.7,3.0\n8571, 3 Series,2014,14500,Automatic,10303,Diesel,30,62.8,2.0\n8572, 3 Series,2017,18499,Automatic,10501,Hybrid,135,148.7,2.0\n8573, 1 Series,2016,11726,Manual,34240,Diesel,20,68.9,2.0\n8574, 1 Series,2013,7500,Manual,63861,Diesel,30,65.7,2.0\n8575, 1 Series,2016,11000,Manual,56121,Petrol,125,52.3,1.5\n8576, 5 Series,2013,9299,Automatic,88004,Diesel,125,57.6,2.0\n8577, 4 Series,2015,13000,Automatic,106220,Diesel,160,51.4,3.0\n8578, 5 Series,2014,12000,Automatic,73500,Diesel,30,62.8,2.0\n8579, 5 Series,2015,10000,Automatic,131520,Diesel,125,60.1,2.0\n8580, 3 Series,2011,6395,Automatic,79210,Diesel,145,53.3,2.0\n8581, 2 Series,2016,11000,Manual,79060,Diesel,30,64.2,2.0\n8582, 4 Series,2016,13295,Automatic,84140,Diesel,30,65.7,2.0\n8583, 1 Series,2018,12299,Manual,38164,Diesel,145,78.5,1.5\n8584, 1 Series,2013,7699,Manual,51988,Diesel,0,74.3,1.6\n8585, 3 Series,2013,7999,Manual,76429,Diesel,20,68.9,2.0\n8586, 1 Series,2013,10000,Automatic,60260,Diesel,30,64.2,2.0\n8587, 1 Series,2014,11000,Automatic,71700,Diesel,125,60.1,2.0\n8588, 2 Series,2015,9495,Automatic,91620,Diesel,30,61.4,2.0\n8589, X1,2014,9500,Manual,54630,Diesel,160,51.4,2.0\n8590, 1 Series,2016,14499,Manual,17467,Diesel,30,62.8,2.0\n8591, 1 Series,2016,10514,Manual,39512,Diesel,0,78.5,1.5\n8592, 1 Series,2015,10348,Automatic,57570,Diesel,0,74.3,2.0\n8593, X1,2017,19085,Automatic,36983,Diesel,145,57.6,2.0\n8594, 3 Series,2017,16746,Automatic,32230,Diesel,30,64.2,2.0\n8595, 3 Series,2017,16500,Automatic,42205,Diesel,150,62.8,2.0\n8596, 1 Series,2014,15000,Manual,44514,Petrol,305,35.3,3.0\n8597, 3 Series,2017,19500,Automatic,35303,Hybrid,0,134.5,2.0\n8598, X1,2018,21800,Automatic,10947,Diesel,145,60.1,2.0\n8600, X1,2018,21800,Automatic,12208,Diesel,150,60.1,2.0\n8601, 5 Series,2015,12700,Automatic,50000,Diesel,20,68.9,2.0\n8602, 3 Series,2017,17000,Automatic,45000,Other,140,134.5,2.0\n8603, 4 Series,2015,16300,Automatic,57920,Diesel,165,51.4,3.0\n8604, 5 Series,2016,17500,Automatic,36155,Diesel,160,51.4,3.0\n8605, 3 Series,2016,16500,Automatic,23340,Diesel,30,64.2,2.0\n8606, 1 Series,2016,11900,Manual,26093,Petrol,125,53.3,1.5\n8607, 1 Series,2016,13300,Automatic,32404,Petrol,30,55.5,1.5\n8608, 1 Series,2015,11200,Automatic,48282,Diesel,20,70.6,2.0\n8609, 4 Series,2017,14000,Automatic,53639,Diesel,145,70.6,2.0\n8610, 2 Series,2017,14300,Automatic,7861,Petrol,30,55.4,1.5\n8611, 1 Series,2016,9400,Manual,58719,Diesel,20,72.4,1.5\n8612, X5,2017,29700,Automatic,31000,Diesel,150,47.1,3.0\n8613, 4 Series,2016,16000,Automatic,39708,Diesel,30,65.7,2.0\n8614, X5,2015,23800,Automatic,54248,Diesel,200,47.1,3.0\n8615, X5,2018,32700,Automatic,17552,Diesel,145,45.6,3.0\n8616, 5 Series,2017,22500,Automatic,25000,Diesel,150,62.8,2.0\n8617, 5 Series,2018,22500,Automatic,34000,Diesel,150,62.8,2.0\n8618, 1 Series,2014,12000,Manual,15520,Diesel,30,64.2,2.0\n8619, 1 Series,2018,13100,Automatic,33372,Petrol,145,58.9,1.5\n8621, 1 Series,2017,11400,Manual,37000,Petrol,125,53.3,1.5\n8622, 1 Series,2015,13800,Automatic,29867,Diesel,30,65.7,2.0\n8623, 2 Series,2018,14995,Automatic,13889,Petrol,145,55.4,1.5\n8624, 3 Series,2016,12600,Automatic,52125,Diesel,20,70.6,2.0\n8625, 2 Series,2016,11300,Automatic,34090,Diesel,20,72.4,1.5\n8626, 1 Series,2016,9800,Manual,57178,Diesel,20,72.4,1.5\n8627, X1,2017,15200,Manual,24607,Diesel,125,60.1,2.0\n8628, 1 Series,2013,10400,Automatic,35000,Diesel,30,64.2,2.0\n8629, 3 Series,2017,14200,Manual,18059,Petrol,150,48.7,2.0\n8630, 1 Series,2018,16200,Automatic,9856,Petrol,145,55.5,1.5\n8631, 3 Series,2016,15600,Automatic,26267,Diesel,20,70.6,2.0\n8632, 4 Series,2015,19200,Automatic,41670,Diesel,200,47.9,3.0\n8633, 1 Series,2013,7500,Manual,67708,Diesel,0,74.3,1.6\n8634, 5 Series,2013,10800,Automatic,73000,Diesel,125,57.6,2.0\n8635, 2 Series,2016,12500,Manual,22500,Petrol,30,57.6,1.5\n8636, 1 Series,2018,12800,Automatic,38527,Petrol,145,58.9,1.5\n8637, 1 Series,2017,15200,Automatic,26660,Diesel,20,67.3,2.0\n8638, 1 Series,2016,15200,Automatic,23377,Diesel,30,65.7,2.0\n8639, 5 Series,2016,13500,Automatic,61425,Diesel,125,60.1,2.0\n8640, 4 Series,2016,18100,Automatic,39891,Diesel,145,53.3,3.0\n8641, 1 Series,2015,15500,Manual,45853,Petrol,300,35.3,3.0\n8642, X3,2017,21800,Automatic,35428,Diesel,145,54.3,2.0\n8643, 3 Series,2017,14300,Automatic,36178,Diesel,150,70.6,2.0\n8644, 1 Series,2015,12300,Automatic,32694,Diesel,20,72.4,1.5\n8645, 1 Series,2017,11800,Manual,38356,Diesel,145,83.1,1.5\n8646, 1 Series,2016,12300,Manual,16483,Petrol,125,53.3,1.5\n8647, 1 Series,2016,12700,Manual,14634,Petrol,125,53.3,1.5\n8648, 1 Series,2017,13700,Manual,14232,Petrol,125,53.3,1.5\n8649, 4 Series,2016,17800,Automatic,24085,Diesel,30,65.7,2.0\n8650, 1 Series,2014,11700,Automatic,29626,Petrol,125,50.4,1.6\n8651, 5 Series,2017,22300,Automatic,12727,Diesel,150,65.7,2.0\n8652, 1 Series,2018,14300,Manual,13778,Petrol,150,53.3,1.5\n8653, 3 Series,2018,21300,Automatic,11258,Diesel,145,64.2,2.0\n8654, 3 Series,2018,16100,Automatic,44155,Diesel,145,60.1,2.0\n8655, X1,2018,22600,Automatic,11070,Petrol,145,44.8,2.0\n8656, 1 Series,2016,10700,Manual,27382,Diesel,0,83.1,1.5\n8657, 1 Series,2013,9700,Manual,58689,Petrol,145,47.9,1.6\n8658, 5 Series,2012,11300,Automatic,47185,Diesel,125,57.6,2.0\n8659, 1 Series,2015,12450,Automatic,54789,Diesel,30,65.7,2.0\n8660, 3 Series,2015,12700,Automatic,49122,Diesel,30,67.3,2.0\n8661, 3 Series,2016,14500,Automatic,52000,Diesel,30,64.2,2.0\n8662, 3 Series,2016,17400,Automatic,61852,Diesel,200,49.6,3.0\n8663, 4 Series,2017,20500,Automatic,24231,Diesel,145,55.4,3.0\n8664, 2 Series,2016,15000,Manual,14395,Petrol,145,47.1,1.5\n8665, 1 Series,2015,16300,Manual,34271,Petrol,300,35.3,3.0\n8666, 3 Series,2014,9500,Manual,58470,Diesel,30,62.8,2.0\n8667, X4,2016,24000,Automatic,25465,Diesel,200,47.9,3.0\n8668, 3 Series,2016,16500,Automatic,36584,Diesel,30,62.8,2.0\n8669, 4 Series,2017,19500,Automatic,32632,Diesel,125,58.9,2.0\n8670, 3 Series,2019,16800,Manual,13648,Diesel,145,62.8,2.0\n8671, 3 Series,2015,14000,Manual,33021,Diesel,125,60.1,2.0\n8672, X5,2016,29000,Automatic,20851,Diesel,200,47.1,3.0\n8673, X3,2016,21000,Automatic,31955,Diesel,150,54.3,2.0\n8674, 3 Series,2017,14400,Manual,14358,Petrol,150,48.7,2.0\n8675, 4 Series,2017,17000,Manual,21869,Petrol,150,46.3,2.0\n8676, 1 Series,2012,6985,Manual,72300,Diesel,30,62.8,2.0\n8677, 3 Series,2014,9995,Automatic,103000,Diesel,125,60.1,2.0\n8678, 2 Series,2017,14200,Manual,7329,Petrol,125,52.3,1.5\n8679, 4 Series,2018,18000,Automatic,27000,Petrol,150,48.7,2.0\n8680, 2 Series,2016,12250,Manual,20905,Petrol,125,52.3,1.5\n8681, 1 Series,2017,11850,Manual,29227,Petrol,125,53.3,1.5\n8682, X3,2017,19800,Automatic,38636,Diesel,145,54.3,2.0\n8683, 4 Series,2018,21000,Automatic,15865,Petrol,145,48.7,2.0\n8684, 1 Series,2014,16700,Automatic,32271,Petrol,235,37.7,3.0\n8685, 2 Series,2016,15400,Manual,6593,Diesel,20,68.9,1.5\n8686, 1 Series,2015,12100,Manual,15113,Diesel,20,72.4,1.5\n8687, 3 Series,2016,14500,Automatic,30284,Diesel,30,65.7,2.0\n8688, 5 Series,2017,22000,Automatic,38002,Diesel,145,60.1,2.0\n8689, 4 Series,2017,18800,Automatic,19708,Diesel,145,65.7,2.0\n8690, 6 Series,2017,23400,Automatic,23954,Petrol,260,36.7,3.0\n8691, 5 Series,2016,18000,Automatic,32868,Diesel,125,60.1,2.0\n8692, 3 Series,2018,18000,Manual,45344,Diesel,145,64.2,2.0\n8693, 3 Series,2018,21000,Automatic,17932,Diesel,145,64.2,2.0\n8694, 1 Series,2019,17600,Automatic,12839,Diesel,145,70.6,2.0\n8695, 1 Series,2019,16000,Automatic,9119,Petrol,150,38.7,1.5\n8696, 4 Series,2016,16000,Manual,33650,Petrol,160,44.8,2.0\n8698, 1 Series,2016,12000,Manual,30445,Petrol,125,53.3,1.5\n8700, 4 Series,2017,17000,Manual,36163,Diesel,145,62.8,2.0\n8702, X3,2011,9995,Automatic,76000,Diesel,165,50.4,2.0\n8703, 3 Series,2016,14800,Automatic,65000,Diesel,125,57.6,2.0\n8704, 4 Series,2016,13950,Manual,43480,Diesel,30,62.8,2.0\n8705, 3 Series,2018,20000,Automatic,27725,Diesel,145,64.2,2.0\n8706, 3 Series,2015,14500,Automatic,16255,Diesel,30,65.7,2.0\n8707, 1 Series,2016,11000,Manual,34683,Diesel,0,83.1,1.5\n8709, 1 Series,2016,13700,Manual,36948,Diesel,30,62.8,2.0\n8711, M4,2015,28500,Semi-Auto,40000,Petrol,305,34.0,3.0\n8712, 2 Series,2017,13300,Manual,19029,Petrol,150,52.3,1.5\n8713, 2 Series,2017,14400,Automatic,25975,Petrol,150,53.3,1.5\n8714, 1 Series,2016,12500,Manual,11734,Petrol,125,53.3,1.5\n8715, X1,2016,15000,Manual,13449,Diesel,20,68.9,2.0\n8716, 1 Series,2017,11400,Manual,40000,Diesel,20,72.4,1.5\n8717, 2 Series,2019,19250,Automatic,13414,Petrol,150,50.4,1.5\n8718, 3 Series,2016,19000,Automatic,26114,Diesel,145,53.3,3.0\n8719, 4 Series,2015,15200,Automatic,49450,Diesel,20,62.8,2.0\n8720, 1 Series,2018,15800,Manual,2901,Petrol,145,37.7,1.5\n8721, 3 Series,2016,13800,Manual,19401,Diesel,30,67.3,2.0\n8722, 3 Series,2017,19000,Automatic,19345,Diesel,150,64.2,2.0\n8723, 1 Series,2017,13000,Manual,24104,Petrol,125,53.3,1.5\n8724, 3 Series,2016,18500,Automatic,24585,Diesel,145,56.5,3.0\n8725, 1 Series,2016,12300,Manual,30856,Diesel,20,68.9,2.0\n8726, 3 Series,2018,16200,Automatic,40151,Diesel,145,67.3,2.0\n8727, 3 Series,2018,20500,Automatic,28918,Diesel,145,64.2,2.0\n8728, 1 Series,2018,15300,Manual,36469,Diesel,150,50.4,1.5\n8729, 2 Series,2018,17000,Automatic,20000,Petrol,150,50.4,1.5\n8730, 5 Series,2019,26000,Automatic,13000,Diesel,145,65.7,2.0\n8731, 1 Series,2019,18000,Automatic,11961,Diesel,145,47.9,1.5\n8732, 1 Series,2015,13800,Automatic,39141,Diesel,30,65.7,2.0\n8733, 1 Series,2014,12800,Manual,10503,Petrol,145,50.4,1.6\n8734, 1 Series,2019,14500,Manual,30372,Petrol,145,53.3,1.5\n8736, 1 Series,2017,15000,Automatic,17392,Petrol,30,55.5,1.5\n8737, 3 Series,2018,15800,Manual,27692,Diesel,145,68.9,2.0\n8738, X1,2015,17700,Automatic,27460,Diesel,125,57.6,2.0\n8739, 2 Series,2017,17000,Automatic,33000,Diesel,145,65.7,2.0\n8740, 3 Series,2017,13500,Automatic,48704,Petrol,125,51.4,2.0\n8741, X1,2017,16300,Manual,27473,Diesel,125,58.9,2.0\n8742, 2 Series,2017,12700,Manual,22397,Petrol,125,52.3,1.5\n8743, 1 Series,2018,14700,Automatic,16313,Petrol,145,55.5,1.5\n8744, X2,2018,20500,Automatic,6471,Diesel,145,52.3,2.0\n8745, 3 Series,2017,16600,Automatic,50000,Other,0,134.5,2.0\n8746, 3 Series,2015,20990,Manual,17620,Petrol,265,36.7,3.0\n8747, 1 Series,2016,19290,Automatic,28451,Petrol,240,37.7,3.0\n8748, 1 Series,2017,16800,Automatic,22396,Petrol,145,54.3,1.5\n8749, 3 Series,2016,16900,Automatic,38480,Hybrid,0,148.7,2.0\n8750, 3 Series,2016,16500,Automatic,42298,Diesel,125,60.1,2.0\n8751, 3 Series,2015,15600,Automatic,33452,Diesel,30,64.2,2.0\n8752, X1,2016,15000,Manual,32313,Diesel,20,68.9,2.0\n8753, 1 Series,2018,12700,Automatic,35742,Petrol,145,58.9,1.5\n8754, 3 Series,2017,13750,Manual,27779,Petrol,150,48.7,2.0\n8755, X1,2017,15400,Manual,18000,Diesel,20,68.9,2.0\n8756, 2 Series,2017,13400,Automatic,49264,Diesel,150,62.8,2.0\n8757, 1 Series,2015,12800,Manual,37391,Diesel,30,65.7,2.0\n8758, 3 Series,2016,16700,Automatic,52880,Hybrid,0,134.5,2.0\n8759, 3 Series,2016,12300,Manual,32759,Diesel,20,72.4,2.0\n8760, 1 Series,2015,15490,Automatic,31141,Diesel,30,64.2,2.0\n8761, 5 Series,2014,14990,Automatic,55306,Diesel,125,57.6,2.0\n8762, X1,2016,17000,Manual,41377,Diesel,125,58.9,2.0\n8763, 4 Series,2017,19800,Automatic,23609,Diesel,125,60.1,2.0\n8764, 1 Series,2016,15700,Manual,19732,Diesel,30,62.8,2.0\n8765, 1 Series,2017,12900,Automatic,42159,Diesel,150,70.6,2.0\n8766, 2 Series,2017,12000,Automatic,39370,Diesel,150,68.9,2.0\n8767, 2 Series,2017,15000,Automatic,36729,Diesel,30,67.3,2.0\n8768, 2 Series,2016,15200,Automatic,24146,Diesel,30,65.7,2.0\n8769, 1 Series,2019,17800,Manual,7218,Petrol,150,52.3,1.5\n8770, X1,2017,17000,Manual,18000,Diesel,125,58.9,2.0\n8771, 8 Series,2019,73900,Automatic,953,Petrol,145,26.9,4.4\n8772, 4 Series,2019,26490,Automatic,6751,Petrol,145,48.7,2.0\n8773, 3 Series,2018,19800,Automatic,29473,Diesel,145,64.2,2.0\n8774, 1 Series,2014,12000,Automatic,34795,Diesel,30,64.2,2.0\n8775, 3 Series,2013,8500,Manual,49884,Petrol,145,47.9,1.6\n8776, 2 Series,2017,16300,Automatic,36869,Petrol,145,47.9,2.0\n8777, 3 Series,2016,16600,Automatic,31741,Diesel,20,65.7,2.0\n8778, 3 Series,2015,15700,Automatic,42492,Diesel,145,56.5,3.0\n8779, 2 Series,2018,19600,Manual,15621,Diesel,145,60.1,2.0\n8780, X5,2017,30000,Automatic,23882,Diesel,145,47.1,3.0\n8781, 1 Series,2018,19990,Automatic,20022,Diesel,150,48.7,2.0\n8782, 1 Series,2017,21400,Automatic,23000,Petrol,205,39.8,3.0\n8783, 2 Series,2017,16400,Automatic,8012,Petrol,150,53.3,1.5\n8784, 3 Series,2018,17995,Automatic,17500,Petrol,150,54.3,1.5\n8785, 4 Series,2019,28500,Automatic,5123,Petrol,145,48.7,2.0\n8786, 3 Series,2020,32400,Automatic,2121,Diesel,145,52.3,2.0\n8787, X3,2019,35900,Automatic,4078,Petrol,145,30.4,2.0\n8788, 4 Series,2016,19290,Automatic,44675,Diesel,125,58.9,2.0\n8789, X5,2015,35400,Automatic,27947,Diesel,235,42.8,3.0\n8790, 2 Series,2019,21990,Manual,1243,Petrol,145,42.2,1.5\n8791, 2 Series,2015,13290,Automatic,27419,Diesel,30,55.4,2.0\n8792, X1,2017,22000,Automatic,14105,Diesel,150,60.1,2.0\n8793, X1,2017,22000,Automatic,10048,Diesel,150,60.1,2.0\n8794, X1,2017,18300,Automatic,43147,Diesel,145,57.6,2.0\n8795, 1 Series,2013,11000,Manual,37012,Diesel,30,62.8,2.0\n8796, 1 Series,2018,17500,Manual,4971,Petrol,150,52.3,1.5\n8797, 1 Series,2017,15000,Automatic,15592,Petrol,30,55.5,1.5\n8798, 2 Series,2016,19700,Automatic,26193,Petrol,260,37.2,3.0\n8799, 2 Series,2016,13400,Manual,35437,Diesel,30,64.2,2.0\n8800, 1 Series,2015,12000,Manual,48489,Diesel,30,65.7,2.0\n8801, 2 Series,2014,13990,Manual,42947,Petrol,205,42.8,2.0\n8802, X5,2016,26900,Automatic,17303,Diesel,205,47.9,3.0\n8803, 3 Series,2018,18990,Automatic,42967,Petrol,150,48.7,2.0\n8804, 2 Series,2015,13900,Automatic,29867,Diesel,30,68.9,2.0\n8805, 3 Series,2016,17400,Automatic,32500,Diesel,30,64.2,2.0\n8806, 1 Series,2017,16990,Automatic,23000,Diesel,30,65.7,2.0\n8807, 2 Series,2018,19800,Automatic,10764,Petrol,145,47.9,2.0\n8808, X3,2017,23100,Automatic,35903,Diesel,145,54.3,2.0\n8809, 1 Series,2017,12988,Manual,42069,Diesel,20,68.9,2.0\n8810, 1 Series,2013,11400,Manual,59824,Diesel,125,58.9,2.0\n8811, 3 Series,2014,15690,Automatic,44900,Diesel,125,58.9,2.0\n8812, 1 Series,2014,12990,Manual,34902,Petrol,145,50.4,1.6\n8813, 2 Series,2016,20600,Automatic,22901,Petrol,260,37.2,3.0\n8814, 5 Series,2017,26990,Automatic,20508,Diesel,145,56.5,3.0\n8815, 1 Series,2017,15400,Automatic,57414,Diesel,145,68.9,1.5\n8816, 1 Series,2013,14490,Manual,34628,Petrol,145,52.3,1.6\n8817, 4 Series,2015,18990,Automatic,24102,Diesel,145,56.5,2.0\n8818, 3 Series,2019,31489,Automatic,7834,Diesel,145,49.6,2.0\n8819, X4,2020,44899,Automatic,100,Petrol,145,26.9,3.0\n8820, 3 Series,2020,34900,Automatic,100,Diesel,145,50.4,2.0\n8821, 3 Series,2020,39900,Automatic,13,Diesel,145,44.1,3.0\n8822, X6,2019,58900,Automatic,15,Diesel,145,34.9,3.0\n8823, 3 Series,2016,12000,Manual,42119,Diesel,30,67.3,2.0\n8824, 5 Series,2014,13500,Automatic,41522,Diesel,30,62.8,2.0\n8825, 1 Series,2015,13600,Automatic,38046,Diesel,20,67.3,2.0\n8826, 1 Series,2017,15800,Automatic,30257,Diesel,145,68.9,2.0\n8827, X4,2018,27800,Automatic,17878,Diesel,145,54.3,2.0\n8828, 4 Series,2016,17300,Automatic,32837,Diesel,30,65.7,2.0\n8829, 3 Series,2015,13100,Manual,36801,Diesel,30,61.4,2.0\n8830, X1,2016,17400,Manual,28999,Diesel,125,58.9,2.0\n8831, 5 Series,2017,22400,Automatic,16942,Petrol,145,48.7,2.0\n8832, 3 Series,2018,22800,Automatic,18627,Petrol,145,47.9,2.0\n8833, 2 Series,2018,18490,Automatic,7913,Diesel,145,56.5,1.5\n8834, 4 Series,2015,16900,Automatic,57317,Petrol,160,44.8,2.0\n8836, X3,2018,30990,Automatic,13034,Diesel,145,54.3,2.0\n8837, 1 Series,2017,21990,Automatic,13905,Petrol,145,39.8,3.0\n8838, 3 Series,2014,15490,Manual,47701,Diesel,145,55.4,2.0\n8839, 1 Series,2015,11490,Manual,62538,Petrol,30,56.5,1.5\n8840, 4 Series,2018,22900,Automatic,15814,Petrol,145,48.7,2.0\n8841, X1,2019,26990,Automatic,7288,Petrol,145,39.8,2.0\n8842, Z4,2020,39990,Automatic,1784,Petrol,150,33.2,3.0\n8843, 2 Series,2015,12690,Manual,29400,Diesel,20,68.9,2.0\n8844, 3 Series,2019,33890,Automatic,2993,Diesel,150,47.9,3.0\n8845, 1 Series,2018,18995,Automatic,11885,Petrol,150,36.7,2.0\n8846, X1,2020,33400,Manual,321,Diesel,145,50.4,2.0\n8847, 3 Series,2020,43900,Automatic,11,Petrol,145,34.9,3.0\n8848, i8,2015,44990,Automatic,43323,Hybrid,0,134.5,1.5\n8849, 3 Series,2014,9500,Automatic,75083,Diesel,20,68.9,2.0\n8850, 3 Series,2015,13000,Manual,34533,Diesel,125,60.1,2.0\n8851, 3 Series,2016,10000,Automatic,84878,Diesel,0,74.3,2.0\n8852, 3 Series,2015,19690,Automatic,47741,Diesel,200,49.6,3.0\n8853, 6 Series,2015,18990,Automatic,62953,Diesel,160,51.4,3.0\n8854, 3 Series,2016,20400,Automatic,40421,Diesel,160,51.4,3.0\n8855, 2 Series,2019,23900,Automatic,2426,Diesel,145,47.1,2.0\n8856, 3 Series,2016,15400,Manual,21854,Petrol,145,48.7,2.0\n8857, 2 Series,2018,19990,Automatic,19234,Diesel,145,47.1,2.0\n8858, X3,2016,21990,Automatic,35121,Diesel,145,54.3,2.0\n8859, 3 Series,2014,14500,Automatic,45140,Diesel,125,57.6,3.0\n8860, 3 Series,2016,10000,Automatic,104720,Petrol,125,51.4,1.5\n8861, 4 Series,2016,13000,Automatic,129590,Petrol,150,48.7,2.0\n8862, 2 Series,2016,13995,Manual,36250,Diesel,30,64.2,2.0\n8863, 3 Series,2007,5795,Automatic,83350,Petrol,325,31.4,3.0\n8864, 3 Series,2020,29490,Automatic,12,Petrol,145,42.2,2.0\n8865, 3 Series,2019,26899,Automatic,11512,Diesel,145,52.3,2.0\n8866, 1 Series,2019,26989,Automatic,5444,Diesel,145,51.4,2.0\n8867, 3 Series,2020,34900,Automatic,10,Petrol,145,40.4,2.0\n8868, 3 Series,2018,20690,Automatic,16986,Diesel,145,64.2,2.0\n8869, 2 Series,2016,13900,Manual,38811,Diesel,20,68.9,1.5\n8870, 5 Series,2016,14499,Automatic,53689,Diesel,30,62.8,2.0\n8871, 2 Series,2014,11000,Manual,37148,Diesel,30,62.8,2.0\n8872, 1 Series,2014,9500,Manual,36672,Diesel,30,65.7,2.0\n8873, X1,2016,13999,Manual,30466,Diesel,20,68.9,2.0\n8874, 2 Series,2016,11999,Automatic,68945,Diesel,20,68.9,1.5\n8875, 1 Series,2016,17199,Manual,18706,Petrol,260,36.2,3.0\n8876, 3 Series,2012,7500,Manual,75453,Diesel,30,62.8,2.0\n8877, 2 Series,2017,16500,Manual,66410,Petrol,260,36.2,3.0\n8878, 5 Series,2014,11695,Automatic,65520,Diesel,30,62.8,2.0\n8879, 3 Series,2014,14500,Automatic,48760,Diesel,125,57.6,3.0\n8880, 1 Series,2014,6795,Manual,102520,Diesel,30,62.8,2.0\n8881, 3 Series,2015,12500,Automatic,107940,Diesel,145,56.5,3.0\n8882, 4 Series,2016,12000,Automatic,117230,Diesel,30,65.7,2.0\n8883, X3,2015,13000,Manual,105320,Diesel,160,52.3,2.0\n8884, 1 Series,2016,8000,Manual,101980,Diesel,20,68.9,2.0\n8885, 2 Series,2015,7395,Manual,100230,Diesel,20,68.9,2.0\n8886, 4 Series,2015,14000,Automatic,58900,Diesel,30,65.7,2.0\n8887, 3 Series,2015,13295,Automatic,76720,Diesel,165,51.4,3.0\n8888, 1 Series,2018,13425,Manual,22045,Petrol,150,53.3,1.5\n8889, 3 Series,2016,11250,Automatic,70600,Diesel,30,70.6,2.0\n8890, 3 Series,2016,14195,Automatic,56140,Hybrid,0,148.7,2.0\n8891, 5 Series,2016,12295,Automatic,97930,Diesel,125,60.1,2.0\n8892, 2 Series,2016,10500,Manual,83200,Diesel,30,64.2,2.0\n8893, 3 Series,2017,13999,Manual,23608,Petrol,150,48.7,2.0\n8894, 1 Series,2013,10125,Manual,61040,Petrol,205,42.8,2.0\n8895, 7 Series,2006,4995,Automatic,81000,Diesel,325,34.4,3.0\n8896, 3 Series,2009,4195,Manual,70000,Petrol,165,47.9,2.0\n8897, 1 Series,2014,10395,Manual,25000,Diesel,0,74.3,1.6\n8898, 3 Series,2017,15350,Automatic,40244,Diesel,30,64.2,2.0\n8899, 1 Series,2016,11500,Manual,54156,Diesel,30,65.7,2.0\n8900, 1 Series,2018,13750,Manual,17613,Petrol,145,37.7,1.5\n8901, X1,2016,17225,Manual,17531,Diesel,125,58.9,2.0\n8902, 3 Series,2017,8795,Manual,108190,Diesel,30,62.8,2.0\n8903, 1 Series,2015,10695,Automatic,52770,Petrol,145,48.7,1.6\n8904, 3 Series,2014,8000,Manual,99920,Diesel,125,58.9,2.0\n8905, 3 Series,2016,14295,Automatic,94810,Hybrid,0,134.5,2.0\n8906, 3 Series,2014,8795,Manual,130340,Diesel,145,55.4,2.0\n8907, 5 Series,2016,11000,Automatic,100170,Diesel,20,68.9,2.0\n8908, 3 Series,2016,19495,Automatic,27500,Diesel,160,51.4,3.0\n8909, 3 Series,2014,11295,Automatic,52117,Diesel,30,62.8,2.0\n8910, 3 Series,2015,13980,Automatic,36816,Diesel,30,70.6,2.0\n8911, 3 Series,2009,5695,Semi-Auto,110931,Diesel,160,51.4,2.0\n8912, 4 Series,2015,14995,Manual,51611,Diesel,125,58.9,2.0\n8913, 7 Series,2014,13999,Automatic,53329,Diesel,160,50.4,3.0\n8914, X1,2017,17299,Automatic,35779,Diesel,145,55.4,2.0\n8915, 3 Series,2015,8500,Manual,71915,Diesel,20,68.9,2.0\n8916, 2 Series,2017,16350,Automatic,13750,Diesel,145,62.8,2.0\n8917, X1,2013,9995,Manual,44013,Diesel,160,51.4,2.0\n8918, 3 Series,2015,10000,Automatic,99530,Diesel,30,67.3,2.0\n8919, 3 Series,2016,14295,Automatic,86060,Hybrid,0,134.5,2.0\n8920, 3 Series,2015,9500,Manual,128850,Diesel,145,56.5,2.0\n8921, X3,2016,15500,Manual,72070,Diesel,160,52.3,2.0\n8922, X3,2016,16295,Automatic,81050,Diesel,150,54.3,2.0\n8923, 5 Series,2016,9000,Manual,93240,Diesel,30,65.7,2.0\n8924, 1 Series,2015,11695,Automatic,58620,Diesel,20,67.3,2.0\n8925, 3 Series,2010,3800,Manual,156800,Diesel,125,58.9,2.0\n8926, 3 Series,2012,8985,Automatic,67458,Diesel,30,62.8,2.0\n8927, 4 Series,2014,13991,Automatic,44042,Diesel,125,57.7,2.0\n8928, X1,2012,7985,Automatic,82570,Diesel,150,56.5,2.0\n8929, X3,2015,13985,Automatic,77120,Diesel,150,54.3,2.0\n8930, X5,2013,21000,Automatic,52000,Diesel,200,45.6,3.0\n8931, 3 Series,2013,9489,Manual,52757,Diesel,30,62.8,2.0\n8932, 3 Series,2017,18999,Automatic,24658,Hybrid,0,134.5,2.0\n8933, 5 Series,2016,15499,Automatic,35487,Diesel,30,65.7,2.0\n8935, 2 Series,2016,14999,Manual,21985,Petrol,160,44.1,2.0\n8936, 5 Series,2013,11299,Automatic,73876,Diesel,145,55.4,3.0\n8937, 1 Series,2016,10399,Manual,33546,Diesel,0,83.1,1.5\n8938, 3 Series,2013,10995,Manual,45883,Diesel,30,62.8,2.0\n8939, 3 Series,2016,16995,Automatic,14867,Diesel,145,56.5,3.0\n8940, 5 Series,2014,13995,Automatic,48280,Diesel,30,62.8,2.0\n8941, 1 Series,2015,10495,Manual,27000,Diesel,0,78.5,1.5\n8942, 5 Series,2016,12494,Automatic,49305,Diesel,20,68.9,2.0\n8943, 5 Series,2016,13699,Automatic,36813,Diesel,20,68.9,2.0\n8944, X1,2016,15994,Manual,24984,Diesel,125,58.9,2.0\n8945, X5,2018,47994,Automatic,19750,Diesel,140,47.1,3.0\n8946, 3 Series,2007,5994,Automatic,118000,Diesel,300,38.2,3.0\n8947, 2 Series,2016,9799,Automatic,67170,Diesel,20,72.4,1.5\n8948, 3 Series,2015,13999,Manual,40430,Diesel,145,56.5,2.0\n8949, 5 Series,2015,11999,Automatic,74014,Diesel,30,62.8,2.0\n8950, 3 Series,2017,18999,Automatic,29528,Diesel,145,64.2,2.0\n8951, 3 Series,2015,11999,Manual,40814,Diesel,20,68.9,2.0\n8952, 4 Series,2016,18499,Automatic,60018,Diesel,160,49.6,3.0\n8953, 4 Series,2016,15499,Manual,32157,Petrol,200,42.8,2.0\n8954, 3 Series,2018,21200,Automatic,13590,Diesel,150,64.2,2.0\n8956, 2 Series,2015,8995,Automatic,64888,Diesel,20,68.9,2.0\n8957, 3 Series,2016,16999,Manual,18520,Petrol,200,43.5,2.0\n8958, 1 Series,2015,9499,Manual,54228,Diesel,0,83.1,1.5\n8959, 1 Series,2013,7399,Manual,58149,Diesel,0,74.3,1.6\n8960, 5 Series,2017,24999,Automatic,5336,Hybrid,135,156.9,2.0\n8961, 4 Series,2015,15499,Manual,32423,Diesel,145,53.3,2.0\n8962, 5 Series,2017,22199,Automatic,21319,Diesel,145,62.8,2.0\n8963, 5 Series,2014,14750,Automatic,20741,Diesel,30,62.8,2.0\n8964, 1 Series,2015,12059,Automatic,69758,Diesel,125,60.1,2.0\n8965, 2 Series,2017,14000,Manual,18234,Petrol,145,52.3,1.5\n8966, 1 Series,2016,10599,Manual,27636,Diesel,0,83.1,1.5\n8967, 3 Series,2011,4994,Manual,112000,Diesel,30,62.8,2.0\n8968, 5 Series,2013,11000,Automatic,86000,Diesel,160,51.4,2.0\n8969, 1 Series,2012,6500,Manual,93000,Diesel,30,62.8,2.0\n8970, 1 Series,2017,19750,Automatic,29000,Petrol,205,39.8,3.0\n8971, 5 Series,2014,11500,Automatic,92000,Diesel,125,57.6,2.0\n8972, 1 Series,2013,8000,Manual,50000,Petrol,145,49.6,1.6\n8973, 3 Series,2017,13199,Automatic,54962,Diesel,145,74.3,2.0\n8974, 5 Series,2016,16399,Automatic,45036,Petrol,160,44.8,2.0\n8975, 2 Series,2016,10725,Manual,45930,Petrol,145,48.7,1.5\n8976, X1,2016,15199,Automatic,41571,Diesel,125,60.1,2.0\n8977, 4 Series,2016,13999,Manual,45253,Diesel,30,67.3,2.0\n8978, 1 Series,2014,9999,Manual,63169,Diesel,30,64.2,2.0\n8979, 3 Series,2017,15349,Automatic,53347,Hybrid,0,148.7,2.0\n8980, 1 Series,2016,10699,Manual,34933,Diesel,0,83.1,1.5\n8981, 1 Series,2013,9999,Manual,48279,Petrol,145,50.4,1.6\n8982, 3 Series,2017,13499,Automatic,52716,Diesel,145,70.6,2.0\n8983, X3,2014,14999,Automatic,47925,Diesel,160,50.4,2.0\n8984, X3,2015,18699,Automatic,24288,Diesel,145,54.3,2.0\n8985, 3 Series,2018,16200,Automatic,10591,Diesel,145,67.3,2.0\n8986, 2 Series,2017,16499,Automatic,16888,Petrol,145,51.4,1.5\n8987, 2 Series,2017,15887,Automatic,46827,Hybrid,135,141.2,1.5\n8988, X1,2013,10299,Automatic,33412,Diesel,160,52.3,2.0\n8989, 4 Series,2015,15699,Automatic,33689,Diesel,20,70.6,2.0\n8990, 1 Series,2016,12599,Manual,29752,Diesel,20,70.6,1.5\n8991, 4 Series,2014,14999,Automatic,32463,Petrol,200,43.5,2.0\n8992, X1,2017,15399,Manual,18097,Diesel,145,68.9,2.0\n8993, 3 Series,2016,15499,Manual,42571,Diesel,125,58.9,2.0\n8994, 5 Series,2015,10699,Automatic,93056,Diesel,20,68.9,2.0\n8995, 3 Series,2015,13999,Automatic,46531,Diesel,125,61.4,2.0\n8996, 1 Series,2012,7899,Manual,85827,Diesel,30,62.8,2.0\n8997, 1 Series,2017,14599,Automatic,15361,Diesel,145,72.4,1.5\n8998, X5,2017,30999,Automatic,32812,Diesel,145,47.1,3.0\n8999, 1 Series,2018,12399,Manual,23635,Diesel,145,72.4,1.5\n9000, 5 Series,2016,13119,Manual,51780,Diesel,125,60.1,2.0\n9001, 2 Series,2015,10999,Manual,54050,Diesel,20,74.3,1.5\n9002, 1 Series,2016,11299,Manual,24441,Diesel,0,78.5,1.5\n9003, 3 Series,2015,18499,Automatic,31047,Diesel,160,51.4,3.0\n9004, 1 Series,2014,13999,Manual,53832,Petrol,300,35.3,3.0\n9005, 2 Series,2017,15999,Automatic,29122,Petrol,125,51.4,1.5\n9006, 1 Series,2016,10199,Manual,58305,Diesel,0,83.1,1.5\n9007, 3 Series,2014,8199,Manual,94347,Diesel,30,65.7,2.0\n9008, 1 Series,2018,14399,Manual,13094,Petrol,145,37.7,1.5\n9009, 1 Series,2015,11499,Manual,50127,Diesel,125,57.6,2.0\n9010, 3 Series,2013,9999,Manual,74947,Diesel,30,62.8,2.0\n9011, 2 Series,2017,14495,Manual,28180,Petrol,125,53.3,1.5\n9012, 4 Series,2016,20499,Automatic,16955,Diesel,145,53.3,3.0\n9013, 1 Series,2018,21999,Automatic,30400,Petrol,145,39.8,3.0\n9014, 4 Series,2016,15499,Automatic,64997,Diesel,145,55.4,3.0\n9015, 3 Series,2013,12299,Automatic,43425,Diesel,125,57.6,3.0\n9016, 4 Series,2016,11250,Manual,97706,Diesel,30,62.8,2.0\n9017, 3 Series,2016,11750,Automatic,50318,Diesel,30,67.3,2.0\n9018, 3 Series,2015,13350,Automatic,51126,Diesel,125,57.6,2.0\n9019, 4 Series,2015,14999,Automatic,73150,Diesel,160,50.4,3.0\n9020, 3 Series,2017,18299,Automatic,32185,Hybrid,135,134.5,2.0\n9021, 3 Series,2015,9667,Automatic,80739,Diesel,30,62.8,2.0\n9022, 4 Series,2017,22550,Automatic,25328,Diesel,145,50.4,3.0\n9023, 3 Series,2015,9350,Automatic,91969,Diesel,20,68.9,2.0\n9024, 3 Series,2013,8399,Manual,65001,Diesel,20,68.9,2.0\n9025, 3 Series,2017,16550,Automatic,20771,Diesel,145,64.2,2.0\n9026, 1 Series,2014,8092,Manual,66995,Diesel,30,65.7,2.0\n9027, 5 Series,2016,13499,Automatic,72095,Diesel,30,62.8,2.0\n9028, 5 Series,2016,13999,Automatic,71353,Diesel,145,56.5,2.0\n9029, 1 Series,2017,12499,Automatic,27656,Diesel,145,72.4,1.5\n9030, 1 Series,2016,11999,Manual,15066,Diesel,0,83.1,1.5\n9031, 3 Series,2014,14250,Automatic,65033,Diesel,160,52.3,3.0\n9032, 5 Series,2014,14199,Automatic,30749,Diesel,125,57.6,2.0\n9033, 2 Series,2016,18999,Automatic,35159,Petrol,260,37.2,3.0\n9034, X1,2014,10999,Manual,26742,Diesel,160,51.4,2.0\n9035, 4 Series,2016,10899,Manual,76280,Diesel,30,67.3,2.0\n9036, 1 Series,2012,7149,Manual,71842,Diesel,30,62.8,2.0\n9037, 1 Series,2016,10299,Manual,36007,Diesel,0,83.1,1.5\n9038, X5,2016,27499,Automatic,46720,Hybrid,0,85.6,2.0\n9039, 2 Series,2016,14879,Automatic,20937,Petrol,125,51.4,1.5\n9040, 2 Series,2016,8999,Manual,80051,Diesel,0,74.3,1.5\n9041, 1 Series,2015,15499,Automatic,48916,Petrol,235,37.7,3.0\n9042, 1 Series,2017,11861,Manual,23268,Diesel,0,78.5,1.5\n9043, 1 Series,2016,10849,Manual,32690,Diesel,0,78.5,1.5\n9044, 3 Series,2016,16529,Automatic,63679,Hybrid,0,134.5,2.0\n9045, 5 Series,2016,14999,Automatic,64231,Diesel,145,53.3,3.0\n9046, 2 Series,2015,7999,Manual,89569,Diesel,30,62.8,2.0\n9047, 2 Series,2017,19350,Automatic,18455,Hybrid,135,135.5,1.5\n9048, X1,2014,11499,Automatic,46000,Diesel,160,52.3,2.0\n9049, 5 Series,2015,12450,Automatic,79315,Diesel,30,62.8,2.0\n9050, 1 Series,2016,11557,Manual,26146,Petrol,125,53.3,1.5\n9051, 1 Series,2019,15199,Manual,7565,Petrol,145,53.3,1.5\n9052, 1 Series,2016,9995,Manual,49782,Diesel,0,78.5,1.5\n9053, 1 Series,2014,13083,Automatic,48343,Diesel,125,60.1,2.0\n9054, 1 Series,2015,9500,Manual,56941,Diesel,0,83.1,1.5\n9055, 2 Series,2015,11399,Automatic,65033,Diesel,20,68.9,2.0\n9056, 5 Series,2015,11399,Automatic,92428,Diesel,30,62.8,2.0\n9057, 1 Series,2016,10607,Manual,90868,Petrol,125,52.3,1.5\n9058, X3,2017,18250,Automatic,36204,Diesel,145,54.3,2.0\n9059, 3 Series,2014,10375,Manual,66919,Diesel,125,57.6,2.0\n9060, 4 Series,2015,12499,Manual,50452,Diesel,30,62.8,2.0\n9061, 1 Series,2016,9899,Manual,47325,Diesel,0,83.1,1.5\n9062, 5 Series,2015,14499,Automatic,29269,Diesel,20,68.9,2.0\n9063, 1 Series,2016,10999,Manual,35898,Diesel,0,83.1,1.5\n9064, 1 Series,2015,10000,Manual,35259,Diesel,0,83.1,1.5\n9065, 2 Series,2016,15499,Manual,11448,Petrol,145,47.1,1.5\n9066, 5 Series,2016,15999,Automatic,28774,Diesel,30,62.8,2.0\n9067, 3 Series,2016,16212,Automatic,31499,Diesel,145,54.3,3.0\n9068, 4 Series,2017,14778,Automatic,56292,Diesel,145,70.6,2.0\n9069, 1 Series,2014,11250,Automatic,17408,Diesel,20,67.3,2.0\n9070, 1 Series,2019,15199,Manual,10844,Petrol,145,53.3,1.5\n9071, 1 Series,2016,9349,Manual,71381,Diesel,0,78.5,1.5\n9072, 1 Series,2015,12999,Automatic,34267,Diesel,20,70.6,2.0\n9073, 3 Series,2010,3690,Manual,96000,Diesel,30,62.8,2.0\n9074, X1,2016,18899,Automatic,22780,Petrol,160,44.8,2.0\n9075, X1,2016,17499,Automatic,35421,Diesel,145,55.4,2.0\n9076, 4 Series,2014,10991,Manual,81978,Diesel,125,60.1,2.0\n9077, 3 Series,2013,8991,Manual,64377,Diesel,20,68.9,2.0\n9078, 3 Series,2014,9991,Automatic,44287,Diesel,20,68.9,2.0\n9079, 6 Series,2017,29991,Automatic,28879,Petrol,145,31.0,4.4\n9080, 3 Series,2015,15491,Automatic,35248,Diesel,30,64.2,2.0\n9081, X5,2016,25991,Automatic,62756,Diesel,200,47.1,3.0\n9082, 3 Series,2017,17488,Automatic,15537,Diesel,30,64.2,2.0\n9083, X5,2018,51988,Automatic,9691,Petrol,150,25.4,4.4\n9084, 5 Series,2019,28488,Automatic,205,Diesel,145,65.7,2.0\n9085, 3 Series,2019,29488,Automatic,7935,Diesel,145,48.7,2.0\n9086, 4 Series,2017,16488,Manual,27599,Diesel,150,62.8,2.0\n9087, 5 Series,2016,21988,Automatic,29314,Diesel,165,51.4,3.0\n9088, 2 Series,2017,17988,Manual,19837,Petrol,150,47.1,1.5\n9089, X5,2018,39988,Automatic,16933,Hybrid,140,85.6,2.0\n9090, X5,2020,53988,Automatic,5000,Diesel,145,37.7,3.0\n9091, 2 Series,2019,23447,Automatic,2231,Petrol,145,50.4,2.0\n9092, M4,2020,52988,Automatic,10,Petrol,150,34.0,3.0\n9093, M4,2020,45488,Automatic,10,Petrol,150,34.0,3.0\n9094, M4,2020,49488,Automatic,10,Petrol,150,34.0,3.0\n9095, 3 Series,2016,13988,Automatic,42102,Petrol,125,51.4,2.0\n9096, M4,2020,45488,Automatic,10,Petrol,150,34.0,3.0\n9097, 4 Series,2017,25488,Automatic,23910,Petrol,145,41.5,3.0\n9098, 1 Series,2019,16499,Automatic,7559,Petrol,145,55.5,1.5\n9099, X3,2015,18999,Automatic,21512,Diesel,145,54.3,2.0\n9100, 2 Series,2016,12150,Manual,57417,Petrol,125,50.4,1.5\n9101, 1 Series,2013,12250,Automatic,48491,Diesel,125,60.1,2.0\n9102, 5 Series,2012,8499,Manual,77201,Diesel,30,62.8,2.0\n9103, 1 Series,2016,11999,Automatic,38204,Diesel,0,78.5,1.5\n9104, 1 Series,2016,10550,Manual,40313,Diesel,0,78.5,1.5\n9105, 1 Series,2015,9750,Manual,48534,Diesel,20,72.4,1.5\n9106, 1 Series,2016,10999,Manual,27681,Diesel,0,83.1,1.5\n9107, X1,2016,14499,Manual,27795,Diesel,20,68.9,2.0\n9108, 4 Series,2018,26488,Automatic,21770,Petrol,145,41.5,3.0\n9109, 5 Series,2018,28988,Automatic,40820,Petrol,145,39.2,3.0\n9110, X3,2020,34988,Automatic,5000,Diesel,145,54.3,2.0\n9111, 3 Series,2019,28988,Automatic,4673,Diesel,145,48.7,2.0\n9112, 4 Series,2019,25988,Automatic,5000,Diesel,145,65.7,2.0\n9113, 1 Series,2019,27988,Automatic,3574,Petrol,145,40.4,1.5\n9114, 1 Series,2019,28488,Automatic,6744,Petrol,145,40.4,1.5\n9115, 3 Series,2019,28488,Automatic,5741,Diesel,145,48.7,2.0\n9116, X5,2019,49488,Automatic,6560,Petrol,145,27.2,3.0\n9117, 6 Series,2019,35988,Automatic,3693,Diesel,145,47.9,3.0\n9118, X5,2019,49488,Automatic,6748,Petrol,145,27.2,3.0\n9119, 3 Series,2020,53988,Automatic,5000,Petrol,145,34.9,3.0\n9120, M4,2020,53988,Automatic,5000,Petrol,145,34.0,3.0\n9121, X1,2020,28488,Manual,5000,Diesel,145,40.4,2.0\n9122, 3 Series,2016,18788,Automatic,49477,Diesel,145,53.3,3.0\n9123, 3 Series,2017,23488,Automatic,16730,Diesel,145,51.4,3.0\n9124, 2 Series,2016,14718,Manual,23130,Petrol,145,47.1,1.5\n9125, 3 Series,2017,18999,Manual,28772,Diesel,145,60.1,2.0\n9126, 1 Series,2016,12199,Manual,41621,Diesel,30,65.7,2.0\n9127, 3 Series,2016,18988,Automatic,32722,Hybrid,0,134.5,2.0\n9128, X3,2019,33988,Automatic,7765,Diesel,145,54.3,2.0\n9129, 3 Series,2018,22988,Automatic,21276,Diesel,145,56.5,3.0\n9130, X6,2019,58988,Automatic,5000,Petrol,145,26.4,3.0\n9131, 5 Series,2017,27488,Automatic,23500,Petrol,145,39.2,3.0\n9132, 1 Series,2016,12999,Automatic,68949,Petrol,200,43.5,2.0\n9133, 2 Series,2016,12799,Manual,57561,Diesel,30,67.3,1.5\n9134, 5 Series,2017,25176,Automatic,34640,Diesel,145,60.1,3.0\n9135, 4 Series,2015,14750,Manual,38974,Petrol,200,42.8,2.0\n9136, X1,2016,12999,Manual,58557,Diesel,20,68.9,2.0\n9137, 1 Series,2016,11788,Manual,17084,Diesel,0,78.5,1.5\n9138, 3 Series,2016,16999,Automatic,23157,Hybrid,0,134.5,2.0\n9139, 3 Series,2019,24988,Automatic,6332,Diesel,145,54.3,2.0\n9140, 1 Series,2019,30488,Automatic,5000,Petrol,145,34.5,2.0\n9141, 1 Series,2019,26988,Automatic,5000,Diesel,145,51.4,2.0\n9142, M4,2019,44988,Automatic,5000,Petrol,145,34.0,3.0\n9143, M5,2019,74988,Automatic,2684,Petrol,145,24.1,4.4\n9144, X2,2019,28988,Automatic,9401,Diesel,145,58.9,2.0\n9145, X7,2020,66988,Automatic,5000,Diesel,145,33.6,3.0\n9146, 1 Series,2020,25988,Automatic,5000,Petrol,145,40.4,1.5\n9147, 3 Series,2017,24488,Automatic,24122,Diesel,145,51.4,3.0\n9148, 1 Series,2019,24488,Automatic,7932,Petrol,145,47.9,2.0\n9149, 1 Series,2017,21988,Manual,10417,Petrol,145,36.2,3.0\n9150, 3 Series,2017,26488,Automatic,16074,Diesel,145,49.6,3.0\n9151, M4,2018,36991,Manual,9662,Petrol,145,31.0,3.0\n9152, M4,2016,31491,Semi-Auto,27817,Petrol,305,34.0,3.0\n9153, Z4,2016,15991,Manual,25921,Petrol,205,41.5,2.0\n9154, 3 Series,2017,12991,Automatic,46567,Diesel,30,67.3,2.0\n9155, X1,2017,17988,Automatic,44775,Diesel,125,57.6,2.0\n9156, 3 Series,2018,24988,Automatic,23288,Diesel,145,51.4,3.0\n9157, X2,2019,27988,Automatic,5599,Petrol,145,39.2,2.0\n9158, 2 Series,2020,26988,Automatic,5000,Petrol,145,47.9,2.0\n9159, 4 Series,2016,20991,Automatic,14613,Diesel,125,60.1,2.0\n9160, X3,2011,10991,Automatic,29670,Diesel,165,50.4,2.0\n9161, 1 Series,2014,10400,Automatic,25975,Petrol,145,48.7,1.6\n9162, 1 Series,2016,10990,Manual,36681,Diesel,0,83.1,1.5\n9163, 2 Series,2016,16181,Manual,28895,Diesel,125,60.1,2.0\n9164, 2 Series,2020,34988,Automatic,5000,Petrol,145,36.2,2.0\n9165, X1,2016,18988,Automatic,38635,Diesel,145,55.4,2.0\n9166, 2 Series,2020,26988,Automatic,1221,Diesel,145,49.6,2.0\n9167, 2 Series,2017,10000,Manual,85600,Petrol,145,55.4,1.5\n9168, 2 Series,2016,8500,Manual,79460,Diesel,20,68.9,2.0\n9169, 3 Series,2015,11295,Automatic,94590,Diesel,30,62.8,2.0\n9170, 1 Series,2016,11988,Manual,20698,Diesel,0,78.5,1.5\n9171, X5,2016,34488,Automatic,48761,Diesel,235,42.8,3.0\n9172, 2 Series,2020,24988,Automatic,5000,Diesel,145,48.7,2.0\n9173, 2 Series,2019,27988,Automatic,2290,Petrol,145,46.3,2.0\n9174, 3 Series,2015,10695,Automatic,105090,Diesel,30,62.8,2.0\n9175, 5 Series,2015,10295,Automatic,101030,Diesel,20,68.9,2.0\n9176, 3 Series,2016,16000,Automatic,51440,Diesel,165,49.6,3.0\n9177, X1,2011,7950,Automatic,70582,Diesel,200,45.6,2.0\n9178, X1,2012,7999,Manual,88706,Diesel,160,51.4,2.0\n9179, 6 Series,2006,4999,Automatic,126054,Petrol,555,29.7,3.0\n9180, 3 Series,2015,8799,Manual,92468,Diesel,20,68.9,2.0\n9181, X3,2014,11000,Manual,109450,Diesel,165,52.3,2.0\n9182, 5 Series,2016,12795,Automatic,64470,Diesel,30,62.8,2.0\n9183, 2 Series,2015,9295,Manual,71670,Diesel,20,68.9,2.0\n9184, X1,2016,11495,Manual,110710,Diesel,125,60.1,2.0\n9185, 2 Series,2016,11500,Automatic,83280,Diesel,30,65.7,2.0\n9186, X3,2017,28988,Automatic,22800,Diesel,150,48.7,3.0\n9187, M4,2020,47488,Automatic,10,Petrol,150,34.0,3.0\n9188, 1 Series,2016,14988,Automatic,25633,Diesel,30,65.7,2.0\n9189, X1,2016,13500,Manual,75220,Diesel,125,58.9,2.0\n9190, X3,2014,12795,Automatic,72430,Diesel,145,54.3,2.0\n9191, 4 Series,2014,8500,Manual,141300,Diesel,125,58.9,2.0\n9192, X3,2016,15795,Automatic,73850,Diesel,200,47.9,3.0\n9193, X3,2016,13795,Automatic,110390,Diesel,145,54.3,2.0\n9194, 3 Series,2016,14795,Automatic,70250,Hybrid,0,134.5,2.0\n9195, 5 Series,2014,10295,Automatic,103230,Diesel,125,60.1,2.0\n9196, 2 Series,2015,7195,Manual,92920,Diesel,20,68.9,2.0\n9197, X3,2015,12000,Automatic,126700,Diesel,150,54.3,2.0\n9198, 2 Series,2017,12000,Automatic,88100,Hybrid,0,141.2,1.5\n9199, 5 Series,2015,14500,Automatic,30310,Diesel,30,62.8,2.0\n9200, X1,2016,12795,Manual,71720,Diesel,20,68.9,2.0\n9201, 1 Series,2017,9500,Manual,72120,Diesel,20,72.4,1.5\n9202, X1,2017,19488,Automatic,34959,Petrol,150,44.8,2.0\n9203, 3 Series,2017,21988,Automatic,41741,Diesel,150,51.4,3.0\n9204, 3 Series,2014,15680,Semi-Auto,64260,Diesel,165,52.3,3.0\n9205, X1,2016,16799,Automatic,50296,Diesel,145,55.4,2.0\n9206, 6 Series,2008,8499,Automatic,94000,Diesel,305,39.2,3.0\n9207, 3 Series,2016,10695,Automatic,100680,Diesel,125,60.1,2.0\n9208, 4 Series,2016,13500,Automatic,100550,Diesel,125,58.9,2.0\n9209, 3 Series,2014,9295,Manual,103260,Diesel,125,58.9,2.0\n9210, 3 Series,2016,8695,Manual,101930,Diesel,20,72.4,2.0\n9211, 3 Series,2014,12295,Manual,56300,Diesel,125,58.9,2.0\n9212, X4,2014,18500,Automatic,67210,Diesel,200,47.9,3.0\n9213, 1 Series,2017,12295,Automatic,52810,Diesel,20,68.9,2.0\n9214, 1 Series,2016,8795,Manual,98210,Diesel,30,65.7,2.0\n9215, 5 Series,2016,10000,Automatic,124840,Diesel,30,62.8,2.0\n9216, 3 Series,2014,9000,Automatic,155790,Diesel,145,54.3,3.0\n9217, 3 Series,2018,19995,Manual,22000,Diesel,145,61.4,2.0\n9218, Z3,2002,14995,Automatic,16500,Petrol,325,29.4,2.2\n9219, X1,2018,21995,Automatic,2500,Petrol,150,46.3,1.5\n9220, 3 Series,2007,2375,Manual,94000,Petrol,240,38.7,2.0\n9221, X4,2015,19799,Automatic,51536,Diesel,200,47.9,3.0\n9222, 3 Series,2011,5975,Manual,51000,Diesel,125,60.1,2.0\n9223, X1,2010,6695,Manual,64000,Diesel,145,54.3,2.0\n9224, 1 Series,2009,2995,Manual,120000,Diesel,30,62.8,2.0\n9225, 1 Series,2016,7999,Manual,80103,Diesel,0,83.1,1.5\n9226, 3 Series,2012,8499,Manual,41000,Petrol,200,42.8,2.0\n9227, 1 Series,2014,8290,Manual,65106,Petrol,145,50.4,1.6\n9228, 5 Series,2014,14695,Automatic,56000,Diesel,145,53.3,3.0\n9229, M6,2006,12495,Semi-Auto,89000,Petrol,570,19.1,5.0\n9230, 3 Series,2016,13495,Automatic,74000,Diesel,30,64.2,2.0\n9231, 1 Series,2015,11485,Manual,23460,Petrol,300,35.3,3.0\n9232, 1 Series,2017,15750,Manual,6290,Petrol,145,36.2,3.0\n9233, M3,2004,16950,Manual,80000,Petrol,330,23.7,3.2\n9234, 1 Series,2017,19988,Automatic,30139,Petrol,200,39.8,3.0\n9235, X5,2016,28488,Automatic,49880,Diesel,200,47.1,3.0\n9236, X2,2019,28988,Automatic,7893,Diesel,145,58.9,2.0\n9237, 1 Series,2019,24488,Automatic,7488,Diesel,145,61.4,2.0\n9238, 3 Series,2017,17950,Automatic,43000,Diesel,145,53.3,3.0\n9239, Z4,2012,10595,Manual,47800,Petrol,200,41.5,2.0\n9240, 5 Series,2013,10995,Automatic,45464,Diesel,125,60.1,2.0\n9241, M6,2014,28490,Automatic,53249,Petrol,565,28.5,4.4\n9242, 5 Series,2019,25450,Automatic,23000,Diesel,150,65.7,2.0\n9243, 3 Series,2015,12400,Manual,48402,Diesel,30,62.8,2.0\n9244, 7 Series,2015,17950,Automatic,65397,Diesel,160,49.6,3.0\n9245, M4,2018,34990,Automatic,9210,Petrol,145,34.0,3.0\n9246, 3 Series,2017,15000,Automatic,85070,Hybrid,135,134.5,2.0\n9247, X5,2015,17500,Automatic,116130,Diesel,200,47.9,3.0\n9248, 1 Series,2006,2990,Manual,88000,Petrol,260,37.7,1.6\n9249, 1 Series,2013,7675,Manual,60000,Diesel,30,65.7,2.0\n9250, 3 Series,2009,4975,Manual,80000,Petrol,160,45.6,2.0\n9251, 1 Series,2013,7990,Manual,46057,Diesel,20,68.9,2.0\n9252, 3 Series,2012,8995,Automatic,53333,Diesel,20,68.9,2.0\n9253, 3 Series,2015,12350,Manual,52507,Diesel,125,57.6,2.0\n9254, 5 Series,2013,12950,Automatic,57604,Diesel,150,55.4,3.0\n9255, 3 Series,2010,2995,Manual,101104,Petrol,165,44.8,2.0\n9256, 1 Series,2014,8990,Manual,77424,Diesel,30,65.7,2.0\n9257, 5 Series,2010,7990,Automatic,85724,Diesel,200,46.3,3.0\n9258, 3 Series,2015,11000,Automatic,83590,Diesel,30,62.8,2.0\n9260, 4 Series,2015,12695,Automatic,105730,Diesel,125,58.9,2.0\n9261, 4 Series,2017,16000,Automatic,50390,Diesel,145,65.7,2.0\n9262, 1 Series,2014,8000,Manual,94420,Diesel,30,65.7,2.0\n9263, 5 Series,2015,10795,Automatic,91360,Diesel,30,62.8,2.0\n9264, X1,2015,10795,Manual,22580,Diesel,125,57.6,2.0\n9265, 3 Series,2017,15500,Automatic,54590,Petrol,150,47.9,2.0\n9266, 5 Series,2012,9990,Automatic,48417,Diesel,125,60.1,2.0\n9267, 3 Series,2012,7275,Automatic,80000,Diesel,165,52.3,2.0\n9268, 1 Series,2013,8990,Manual,62635,Diesel,30,64.2,2.0\n9269, 1 Series,2013,7475,Manual,65000,Petrol,150,49.6,1.6\n9270, 1 Series,2013,7990,Manual,60000,Diesel,30,65.7,1.6\n9271, 1 Series,2013,6990,Manual,84000,Diesel,20,68.9,2.0\n9272, 3 Series,2014,9990,Manual,70643,Diesel,30,62.8,2.0\n9273, 1 Series,2008,3975,Manual,79000,Diesel,30,62.8,2.0\n9274, 1 Series,2014,7990,Manual,73824,Diesel,30,65.7,2.0\n9275, 1 Series,2015,8290,Manual,35000,Petrol,125,51.4,1.6\n9276, 3 Series,2009,4675,Manual,70000,Petrol,165,47.9,2.0\n9277, 5 Series,2013,8975,Manual,65000,Diesel,125,58.9,2.0\n9278, 5 Series,2011,9975,Automatic,74000,Diesel,145,53.3,2.0\n9279, 1 Series,2012,7375,Manual,60000,Petrol,145,49.6,1.6\n9280, 5 Series,2015,10499,Automatic,82375,Diesel,20,68.9,2.0\n9281, 5 Series,2015,9899,Manual,83643,Diesel,125,60.1,2.0\n9282, 3 Series,2012,8275,Automatic,75000,Diesel,160,52.3,2.0\n9283, 4 Series,2014,12975,Automatic,65000,Diesel,125,60.1,2.0\n9284, 3 Series,2005,4375,Manual,55000,Diesel,160,50.4,2.0\n9285, 5 Series,2010,7475,Manual,75000,Diesel,145,55.4,2.0\n9286, 5 Series,2014,10675,Automatic,64221,Diesel,30,62.8,2.0\n9287, 3 Series,2013,8990,Manual,76247,Diesel,30,61.4,2.0\n9288, 1 Series,2012,10975,Manual,45000,Diesel,145,56.5,2.0\n9289, 3 Series,2008,2675,Manual,130000,Petrol,155,46.3,2.0\n9290, 1 Series,2016,11499,Manual,14668,Diesel,20,72.4,1.5\n9291, 1 Series,2018,21999,Automatic,16475,Petrol,145,39.8,3.0\n9292, 2 Series,2016,11499,Manual,49636,Petrol,125,53.3,1.5\n9293, 1 Series,2016,10599,Manual,39779,Diesel,0,83.1,1.5\n9294, 6 Series,2014,18999,Automatic,27782,Diesel,160,50.4,3.0\n9295, 4 Series,2015,13500,Manual,44748,Diesel,145,53.3,2.0\n9296, 5 Series,2008,6795,Automatic,61442,Petrol,260,37.7,2.5\n9297, 3 Series,2015,7995,Manual,101215,Diesel,30,65.7,2.0\n9298, X1,2016,13495,Manual,47000,Diesel,20,68.9,2.0\n9299, 3 Series,2012,6995,Manual,81000,Diesel,30,62.8,2.0\n9300, 5 Series,2008,5475,Automatic,65000,Diesel,160,50.4,2.0\n9301, 6 Series,2010,8995,Automatic,92642,Diesel,260,40.9,3.0\n9302, X3,2013,10795,Automatic,94853,Diesel,160,50.4,2.0\n9303, X5,2012,12995,Automatic,110394,Diesel,300,37.7,3.0\n9304, 1 Series,2008,4795,Manual,89241,Petrol,200,42.8,2.0\n9305, 4 Series,2016,16299,Automatic,52070,Diesel,30,65.7,2.0\n9306, 4 Series,2015,14999,Automatic,19887,Diesel,30,64.2,2.0\n9307, 5 Series,2013,9950,Manual,70000,Diesel,145,55.4,2.0\n9308, 5 Series,2010,7975,Automatic,70000,Diesel,145,54.3,2.0\n9309, 3 Series,2016,14975,Manual,49000,Diesel,120,60.1,2.0\n9310, 1 Series,2013,7475,Manual,70000,Diesel,0,74.3,1.6\n9311, X3,2009,7675,Manual,70000,Diesel,195,45.6,2.0\n9312, 3 Series,2013,9975,Manual,70000,Diesel,125,58.9,2.0\n9313, 3 Series,2012,7475,Automatic,70000,Diesel,160,52.3,2.0\n9314, 5 Series,2018,25999,Automatic,30972,Hybrid,135,156.9,2.0\n9315, 1 Series,2016,8999,Manual,69647,Diesel,0,78.5,1.5\n9316, X1,2017,22999,Automatic,25190,Petrol,145,44.8,2.0\n9317, 3 Series,2016,18789,Automatic,33078,Hybrid,0,134.5,2.0\n9318, 5 Series,2014,6995,Manual,127798,Diesel,125,57.6,2.0\n9319, 5 Series,2011,11995,Automatic,85896,Diesel,165,50.4,3.0\n9320, 1 Series,2008,3995,Manual,107407,Diesel,150,54.3,2.0\n9321, 1 Series,2005,3795,Automatic,63547,Diesel,265,42.8,2.0\n9322, M5,2015,29795,Automatic,28500,Petrol,565,28.5,4.4\n9323, 4 Series,2015,14999,Manual,36781,Diesel,145,53.3,2.0\n9324, 2 Series,2016,12350,Manual,29460,Petrol,125,50.4,1.5\n9325, 7 Series,2017,25599,Automatic,25014,Diesel,145,57.6,3.0\n9326, X1,2016,13999,Manual,37840,Diesel,20,68.9,2.0\n9327, 2 Series,2017,15699,Automatic,45061,Hybrid,135,141.2,1.5\n9328, 1 Series,2018,17999,Automatic,9945,Petrol,145,36.7,1.5\n9329, 1 Series,2017,20999,Automatic,15887,Petrol,145,39.8,3.0\n9330, 5 Series,2017,19499,Automatic,21728,Diesel,145,65.7,2.0\n9331, 2 Series,2018,18999,Automatic,3924,Petrol,145,50.4,1.5\n9332, 3 Series,2018,17199,Automatic,13138,Petrol,145,54.3,1.5\n9333, 3 Series,2015,11906,Automatic,50713,Petrol,125,51.4,2.0\n9334, 2 Series,2016,12306,Manual,18840,Petrol,125,52.3,1.5\n9335, 1 Series,2019,15989,Automatic,5771,Petrol,145,55.5,1.5\n9336, 1 Series,2013,16299,Automatic,31086,Petrol,235,37.7,3.0\n9337, 1 Series,2016,11799,Manual,19568,Diesel,0,78.5,1.5\n9338, 1 Series,2014,14099,Manual,53050,Petrol,300,35.3,3.0\n9339, 3 Series,2013,8999,Manual,58223,Diesel,20,68.9,2.0\n9340, X3,2015,17999,Automatic,39744,Diesel,145,54.3,2.0\n9341, 1 Series,2015,10899,Manual,64716,Diesel,30,65.7,2.0\n9342, 2 Series,2016,12000,Automatic,30857,Diesel,20,68.9,2.0\n9343, X5,2016,25000,Automatic,52816,Diesel,160,50.4,2.0\n9344, 3 Series,2018,17399,Automatic,29065,Diesel,145,64.2,2.0\n9345, 1 Series,2010,6275,Manual,60000,Diesel,125,60.1,2.0\n9346, 2 Series,2016,13999,Automatic,11576,Diesel,30,64.2,2.0\n9347, 2 Series,2015,17799,Automatic,38902,Petrol,260,37.2,3.0\n9348, M4,2015,26499,Automatic,35284,Petrol,300,34.0,3.0\n9349, 4 Series,2017,19999,Automatic,26162,Diesel,145,58.9,2.0\n9350, 5 Series,2016,18749,Automatic,41431,Diesel,160,51.4,3.0\n9351, 1 Series,2013,10599,Automatic,21061,Petrol,145,48.7,1.6\n9352, X5,2016,29250,Automatic,41464,Hybrid,0,85.6,2.0\n9353, 4 Series,2016,16099,Manual,37683,Diesel,30,62.8,2.0\n9354, 2 Series,2016,16359,Automatic,17748,Diesel,125,57.6,2.0\n9355, 4 Series,2016,13699,Automatic,77784,Diesel,30,65.7,2.0\n9356, X4,2016,19250,Automatic,43751,Diesel,145,54.3,2.0\n9357, 1 Series,2016,12350,Manual,47324,Diesel,30,65.7,2.0\n9358, 1 Series,2016,10499,Manual,36240,Diesel,0,83.1,1.5\n9359, 1 Series,2015,12270,Automatic,38573,Diesel,20,68.9,1.5\n9360, 5 Series,2016,15850,Automatic,33740,Diesel,30,65.7,2.0\n9361, 1 Series,2016,11125,Manual,33149,Diesel,0,78.5,1.5\n9362, 3 Series,2014,14500,Automatic,70796,Diesel,160,50.4,3.0\n9363, 3 Series,2016,14699,Manual,38206,Diesel,30,64.2,2.0\n9364, 5 Series,2015,12999,Manual,52217,Diesel,125,60.1,2.0\n9365, 3 Series,2016,16199,Automatic,45223,Hybrid,0,134.5,2.0\n9366, 6 Series,2017,24499,Automatic,28062,Diesel,145,48.7,3.0\n9367, 3 Series,2016,16099,Automatic,40217,Hybrid,0,148.7,2.0\n9368, 1 Series,2013,10999,Manual,32097,Petrol,145,50.4,1.6\n9369, 2 Series,2017,15099,Manual,16309,Diesel,145,65.7,2.0\n9370, 1 Series,2016,12369,Manual,46170,Diesel,20,70.6,1.5\n9371, 5 Series,2018,26495,Automatic,23640,Hybrid,135,156.9,2.0\n9372, 3 Series,2016,12999,Automatic,33332,Petrol,125,54.3,1.5\n9373, X1,2013,11056,Automatic,49599,Diesel,160,52.3,2.0\n9374, 1 Series,2016,17499,Automatic,26855,Petrol,235,37.7,3.0\n9375, 1 Series,2016,11001,Manual,31615,Diesel,0,78.5,1.5\n9376, 1 Series,2014,8499,Manual,63299,Diesel,20,68.9,2.0\n9377, 1 Series,2015,10999,Manual,23905,Diesel,20,72.4,1.5\n9378, X1,2014,9999,Manual,42023,Diesel,160,51.4,2.0\n9379, X1,2017,15999,Automatic,60703,Diesel,145,65.7,2.0\n9380, X5,2016,25449,Automatic,46683,Diesel,200,47.1,3.0\n9381, 2 Series,2014,10999,Manual,61819,Diesel,30,62.8,2.0\n9382, 2 Series,2016,11999,Manual,32878,Petrol,125,52.3,1.5\n9383, 2 Series,2017,15499,Manual,4240,Petrol,30,55.4,1.5\n9384, 6 Series,2016,19899,Automatic,50475,Diesel,200,49.6,3.0\n9385, X5,2016,24499,Automatic,57146,Diesel,160,50.4,2.0\n9386, 1 Series,2017,13499,Automatic,14597,Diesel,145,72.4,1.5\n9387, 4 Series,2017,17499,Automatic,33711,Diesel,145,65.7,2.0\n9388, 3 Series,2016,11999,Automatic,92300,Hybrid,0,148.7,2.0\n9389, 2 Series,2016,16279,Automatic,17574,Petrol,125,51.4,1.5\n9390, 1 Series,2012,5995,Manual,98000,Diesel,125,58.9,2.0\n9391, 6 Series,2005,4995,Automatic,84000,Petrol,305,24.6,4.4\n9392, M3,2013,25945,Semi-Auto,30500,Petrol,570,24.6,4.0\n9393, 3 Series,2001,3050,Automatic,90000,Petrol,325,27.7,3.0\n9394, 3 Series,2016,16499,Automatic,24500,Hybrid,0,134.5,2.0\n9395, 1 Series,2016,11499,Manual,27199,Diesel,0,83.1,1.5\n9396, 1 Series,2012,7950,Manual,40488,Diesel,30,62.8,2.0\n9397, 3 Series,2016,12450,Automatic,66986,Diesel,30,65.7,2.0\n9398, 3 Series,2017,17694,Manual,19400,Diesel,145,64.2,2.0\n9399, 3 Series,2015,12212,Automatic,59799,Diesel,30,62.8,2.0\n9400, 3 Series,2013,9174,Automatic,79144,Diesel,30,62.8,2.0\n9401, X4,2016,19999,Manual,23553,Diesel,160,52.3,2.0\n9402, 1 Series,2017,11999,Manual,19108,Petrol,145,56.5,1.5\n9403, X5,2016,28999,Automatic,41972,Hybrid,0,85.6,2.0\n9404, 3 Series,2014,10399,Manual,47059,Diesel,30,61.4,2.0\n9405, 5 Series,2016,15699,Automatic,30767,Diesel,30,62.8,2.0\n9406, 5 Series,2000,1699,Manual,99209,Petrol,265,29.4,2.0\n9407, 1 Series,2016,10699,Manual,35417,Diesel,0,78.5,1.5\n9408, 1 Series,2014,14799,Manual,31914,Petrol,300,35.3,3.0\n9409, 4 Series,2016,14799,Manual,57876,Diesel,125,57.6,2.0\n9410, X5,2015,29949,Automatic,21500,Diesel,190,47.1,3.0\n9411, 7 Series,2012,8750,Automatic,134000,Diesel,250,41.5,3.0\n9412, X1,2013,8999,Automatic,60665,Diesel,160,52.3,2.0\n9413, 1 Series,2015,13500,Automatic,82876,Petrol,235,37.7,3.0\n9414, 5 Series,2013,8999,Automatic,178987,Hybrid,190,40.4,3.0\n9415, 1 Series,2011,6000,Manual,80183,Diesel,145,55.4,2.0\n9416, 3 Series,2010,5999,Automatic,118000,Petrol,260,35.8,3.0\n9417, 1 Series,2017,13995,Manual,14646,Diesel,30,65.7,2.0\n9418, 3 Series,2007,2995,Automatic,124200,Diesel,260,40.9,2.0\n9419, X5,2012,7250,Automatic,214000,Diesel,300,37.7,3.0\n9420, 3 Series,2009,6495,Automatic,122144,Petrol,300,34.0,3.0\n9421, 4 Series,2016,17995,Automatic,27203,Diesel,125,58.9,2.0\n9422, 3 Series,2011,6495,Manual,66400,Diesel,125,58.9,2.0\n9423, X1,2016,13299,Manual,45795,Diesel,20,68.9,2.0\n9424, 2 Series,2017,10999,Automatic,79715,Diesel,125,60.1,2.0\n9425, 2 Series,2016,14412,Automatic,31838,Petrol,125,51.4,1.5\n9426, 3 Series,2015,13695,Manual,30000,Diesel,125,60.1,2.0\n9427, 5 Series,2015,13999,Automatic,50700,Diesel,125,60.1,2.0\n9428, 3 Series,2002,3999,Automatic,85452,Petrol,330,33.6,2.0\n9429, 1 Series,2012,5995,Manual,92000,Petrol,145,49.6,1.6\n9430, 1 Series,2016,13995,Automatic,62000,Petrol,235,37.7,3.0\n9431, 1 Series,2018,15499,Manual,14287,Diesel,145,65.7,2.0\n9432, 5 Series,2016,14999,Automatic,42803,Diesel,30,62.8,2.0\n9433, 3 Series,2017,19899,Automatic,28091,Hybrid,135,134.5,2.0\n9434, 4 Series,2016,15689,Automatic,60464,Diesel,30,65.7,2.0\n9435, 6 Series,2012,17199,Automatic,27352,Diesel,160,51.4,3.0\n9436, 3 Series,2016,14399,Automatic,68458,Hybrid,0,148.7,2.0\n9437, 1 Series,2017,13999,Manual,16398,Diesel,20,70.6,1.5\n9438, 3 Series,2018,17399,Automatic,32117,Diesel,145,64.2,2.0\n9439, 1 Series,2016,10899,Manual,23407,Diesel,0,78.5,1.5\n9440, 4 Series,2017,14999,Automatic,62111,Diesel,20,70.6,2.0\n9441, 5 Series,2016,13299,Automatic,80823,Diesel,30,62.8,2.0\n9442, 1 Series,2017,9199,Manual,83923,Diesel,145,83.1,1.5\n9443, 1 Series,2016,10070,Manual,47413,Diesel,0,83.1,1.5\n9444, X1,2013,9999,Automatic,53540,Diesel,160,52.3,2.0\n9445, 2 Series,2016,12500,Automatic,30626,Diesel,20,72.4,1.5\n9446, 4 Series,2016,13399,Automatic,60975,Diesel,20,70.6,2.0\n9447, 1 Series,2015,10899,Manual,56278,Diesel,20,70.6,1.5\n9448, 2 Series,2015,11499,Automatic,90836,Diesel,30,62.8,2.0\n9449, 4 Series,2015,15599,Automatic,54213,Diesel,30,65.7,2.0\n9450, 2 Series,2016,15199,Automatic,66543,Diesel,145,55.4,2.0\n9451, 2 Series,2016,17099,Automatic,31540,Diesel,30,62.8,2.0\n9452, 5 Series,2012,11400,Automatic,86674,Diesel,235,43.5,3.0\n9453, 2 Series,2016,11299,Automatic,49981,Diesel,20,72.4,1.5\n9454, 4 Series,2017,19399,Automatic,30949,Diesel,30,65.7,2.0\n9455, 1 Series,2016,11899,Manual,40911,Diesel,20,70.6,1.5\n9456, 1 Series,2016,12999,Manual,20467,Diesel,20,70.6,1.5\n9457, 4 Series,2018,18899,Manual,12086,Petrol,145,46.3,2.0\n9458, 3 Series,2016,15999,Automatic,43527,Diesel,125,60.1,2.0\n9459, 1 Series,2017,20299,Automatic,12952,Petrol,200,39.8,3.0\n9460, 2 Series,2016,12599,Manual,18933,Petrol,125,52.3,1.5\n9461, 3 Series,2015,9299,Manual,65412,Diesel,20,68.9,2.0\n9462, 7 Series,2015,23499,Automatic,65218,Diesel,145,54.3,3.0\n9463, X4,2016,20000,Automatic,52135,Diesel,145,54.3,2.0\n9464, 2 Series,2016,12357,Manual,17994,Petrol,125,52.3,1.5\n9465, 4 Series,2016,15399,Automatic,54055,Diesel,125,60.1,2.0\n9466, 4 Series,2016,15699,Manual,41993,Diesel,30,62.8,2.0\n9467, X5,2016,31999,Automatic,26185,Hybrid,0,85.6,2.0\n9468, 3 Series,2018,17250,Automatic,15189,Diesel,145,67.3,2.0\n9469, 4 Series,2017,18499,Automatic,29383,Diesel,145,65.7,2.0\n9470, 1 Series,2016,9999,Manual,46620,Diesel,0,83.1,1.5\n9471, Z4,2016,14799,Manual,20266,Petrol,200,41.5,2.0\n9472, 2 Series,2015,11999,Manual,19893,Diesel,30,65.7,2.0\n9473, 4 Series,2015,14299,Automatic,80614,Diesel,125,58.9,2.0\n9474, 3 Series,2017,14999,Manual,27890,Diesel,145,57.6,2.0\n9475, 4 Series,2017,17999,Automatic,26807,Diesel,125,60.1,2.0\n9476, 3 Series,2013,13999,Automatic,35688,Diesel,125,58.9,2.0\n9477, 1 Series,2016,11199,Manual,31095,Diesel,0,83.1,1.5\n9478, 3 Series,2016,19499,Automatic,29789,Hybrid,0,134.5,2.0\n9479, 5 Series,2016,15999,Automatic,31228,Diesel,30,62.8,2.0\n9480, X1,2017,18499,Automatic,32236,Diesel,145,65.7,2.0\n9481, 2 Series,2016,15149,Manual,34608,Petrol,200,42.8,2.0\n9482, 3 Series,2016,11269,Automatic,86128,Diesel,30,65.7,2.0\n9483, 1 Series,2016,10799,Manual,37087,Diesel,0,83.1,1.5\n9484, 3 Series,2016,12789,Manual,74020,Diesel,30,64.2,2.0\n9485, 2 Series,2016,12499,Manual,17586,Petrol,125,52.3,1.5\n9486, X1,2017,18499,Automatic,41326,Diesel,125,60.1,2.0\n9487, X1,2016,14799,Manual,37032,Diesel,125,60.1,2.0\n9488, X4,2015,15199,Automatic,95408,Diesel,145,54.3,2.0\n9489, 2 Series,2017,14020,Manual,35732,Diesel,145,64.2,2.0\n9490, 3 Series,2016,14000,Manual,23323,Diesel,30,62.8,2.0\n9491, 3 Series,2016,18599,Automatic,30333,Hybrid,0,134.5,2.0\n9492, X1,2016,18199,Automatic,30405,Diesel,125,57.6,2.0\n9493, 3 Series,2016,16500,Automatic,53867,Hybrid,0,134.5,2.0\n9494, 4 Series,2015,12999,Automatic,90734,Diesel,30,65.7,2.0\n9495, 6 Series,2013,16199,Automatic,62068,Diesel,160,49.6,3.0\n9496, 3 Series,2012,9199,Automatic,62616,Diesel,30,62.8,2.0\n9497, 2 Series,2016,8750,Manual,97147,Diesel,20,68.9,1.5\n9498, 3 Series,2016,10740,Automatic,91855,Diesel,0,74.3,2.0\n9499, 3 Series,2012,9000,Automatic,75840,Diesel,145,53.3,2.0\n9500, 3 Series,2017,15599,Automatic,38070,Diesel,145,64.2,2.0\n9501, 1 Series,2016,12299,Manual,27545,Diesel,30,65.7,2.0\n9502, 2 Series,2015,11999,Automatic,41704,Diesel,30,61.4,2.0\n9503, 2 Series,2014,10360,Automatic,45868,Petrol,145,47.1,2.0\n9504, 1 Series,2016,10999,Manual,21964,Diesel,0,78.5,1.5\n9505, 1 Series,2013,7999,Manual,61295,Diesel,0,74.3,1.6\n9506, 5 Series,2017,21999,Automatic,30990,Diesel,145,62.8,2.0\n9507, 2 Series,2014,15399,Automatic,72203,Petrol,260,37.2,3.0\n9508, 1 Series,2017,13899,Manual,19300,Diesel,20,70.6,1.5\n9509, 3 Series,2016,18299,Automatic,25431,Hybrid,0,134.5,2.0\n9510, 5 Series,2016,15599,Automatic,37786,Diesel,30,62.8,2.0\n9511, X1,2016,17499,Automatic,44890,Diesel,125,57.6,2.0\n9512, 2 Series,2016,12999,Automatic,24479,Petrol,125,53.3,1.5\n9513, 5 Series,2016,14499,Automatic,48863,Diesel,30,62.8,2.0\n9514, 1 Series,2016,11399,Manual,26231,Diesel,0,78.5,1.5\n9515, 3 Series,2016,16399,Automatic,30894,Diesel,30,64.2,2.0\n9516, 1 Series,2016,11899,Manual,25281,Petrol,125,53.3,1.5\n9517, 1 Series,2015,8999,Manual,60761,Diesel,30,65.7,2.0\n9518, 3 Series,2015,12999,Automatic,27153,Diesel,30,62.8,2.0\n9519, 1 Series,2017,13399,Automatic,72814,Petrol,125,54.3,1.5\n9520, 2 Series,2016,12699,Manual,13267,Petrol,125,52.3,1.5\n9521, 1 Series,2014,9999,Manual,42994,Petrol,145,50.4,1.6\n9522, X3,2017,21299,Automatic,33610,Diesel,145,54.3,2.0\n9523, 3 Series,2014,13499,Automatic,54842,Diesel,30,62.8,2.0\n9524, X4,2016,24999,Automatic,28466,Diesel,200,47.9,3.0\n9525, X5,2016,31200,Automatic,23747,Hybrid,0,85.6,2.0\n9526, X5,2016,27799,Automatic,31903,Hybrid,0,85.6,2.0\n9527, 2 Series,2016,12700,Automatic,48841,Petrol,145,46.3,2.0\n9528, X4,2017,24999,Automatic,35351,Diesel,200,47.1,3.0\n9529, 5 Series,2016,12199,Automatic,79234,Diesel,20,67.3,2.0\n9530, 5 Series,2016,19999,Automatic,22312,Diesel,160,51.4,3.0\n9531, 5 Series,2017,19099,Automatic,37401,Diesel,145,68.9,2.0\n9532, 1 Series,2017,11099,Manual,62495,Diesel,145,78.5,1.5\n9533, 5 Series,2016,17499,Automatic,30754,Diesel,30,62.8,2.0\n9534, 3 Series,2016,11099,Manual,88192,Diesel,30,65.7,2.0\n9535, X5,2016,23499,Automatic,59154,Diesel,200,47.1,3.0\n9536, 3 Series,2012,9999,Manual,36529,Diesel,30,61.4,2.0\n9537, X1,2014,9999,Automatic,74012,Diesel,160,52.3,2.0\n9538, X5,2017,31499,Automatic,23646,Diesel,145,47.1,3.0\n9539, 1 Series,2017,19499,Automatic,24482,Petrol,200,39.8,3.0\n9540, 3 Series,2013,11599,Manual,54374,Diesel,125,57.6,2.0\n9541, M3,2013,19699,Automatic,58125,Petrol,570,25.2,4.0\n9542, 3 Series,2016,13899,Automatic,62816,Hybrid,0,148.7,2.0\n9543, 3 Series,2016,10599,Automatic,95217,Diesel,0,74.3,2.0\n9544, 5 Series,2016,17199,Automatic,14005,Diesel,30,62.8,2.0\n9545, 2 Series,2016,9499,Manual,68848,Diesel,0,74.3,1.5\n9546, 4 Series,2016,16299,Manual,24280,Diesel,30,62.8,2.0\n9547, 4 Series,2016,15199,Manual,51194,Diesel,30,62.8,2.0\n9548, 3 Series,2014,14449,Automatic,51062,Diesel,125,58.9,2.0\n9549, X3,2012,11753,Automatic,73701,Diesel,160,50.4,2.0\n9550, 3 Series,2018,18899,Automatic,25127,Diesel,145,62.8,2.0\n9551, 5 Series,2014,14299,Automatic,34758,Diesel,125,57.6,2.0\n9552, 1 Series,2016,13499,Automatic,30925,Diesel,20,68.9,2.0\n9553, 1 Series,2019,15989,Automatic,12212,Petrol,145,55.5,1.5\n9554, 1 Series,2007,1500,Manual,167000,Diesel,125,57.6,2.0\n9555, Z3,1999,3995,Manual,74282,Petrol,245,35.3,1.9\n9556, 3 Series,2015,9299,Manual,98819,Diesel,20,72.4,2.0\n9557, 3 Series,2017,20499,Automatic,14500,Hybrid,0,134.5,2.0\n9558, 1 Series,2014,8499,Manual,43248,Diesel,20,68.9,2.0\n9559, 2 Series,2016,8999,Automatic,87743,Diesel,20,72.4,1.5\n9560, Z3,1999,3995,Manual,51949,Petrol,255,35.3,1.9\n9561, 1 Series,2012,7995,Manual,63635,Diesel,30,62.8,2.0\n9562, 1 Series,2017,10999,Manual,46147,Diesel,0,83.1,1.5\n9563, 3 Series,2016,15699,Automatic,50310,Diesel,30,64.2,2.0\n9564, 1 Series,2016,10999,Manual,31847,Diesel,0,78.5,1.5\n9565, X2,2018,23465,Automatic,11941,Diesel,145,58.9,2.0\n9566, 1 Series,2016,10899,Manual,46035,Diesel,20,70.6,1.5\n9567, 3 Series,2016,12299,Automatic,72280,Diesel,20,70.6,2.0\n9568, 3 Series,2016,18995,Automatic,23110,Diesel,125,57.6,2.0\n9569, 5 Series,2016,12639,Automatic,72924,Diesel,20,68.9,2.0\n9570, 5 Series,2019,22495,Automatic,21101,Petrol,150,50.4,2.0\n9571, 4 Series,2016,17975,Manual,14000,Petrol,160,46.3,2.0\n9572, 3 Series,2017,16745,Automatic,50000,Other,135,148.7,2.0\n9573, 3 Series,2016,15099,Automatic,33158,Diesel,30,67.3,2.0\n9574, 3 Series,2013,11199,Manual,49720,Diesel,30,61.4,2.0\n9575, X3,2014,15159,Automatic,77129,Diesel,145,54.3,2.0\n9576, 5 Series,2016,14079,Automatic,74322,Diesel,30,62.8,2.0\n9577, 5 Series,2015,13999,Automatic,50558,Diesel,30,62.8,2.0\n9578, 4 Series,2017,19259,Automatic,29871,Diesel,145,65.7,2.0\n9579, 1 Series,2016,9749,Manual,56044,Diesel,0,78.5,1.5\n9580, 1 Series,2016,13499,Manual,40855,Diesel,30,65.7,2.0\n9581, 6 Series,2016,20999,Automatic,45140,Diesel,200,49.6,3.0\n9582, 2 Series,2017,13799,Manual,14980,Petrol,125,52.3,1.5\n9583, 4 Series,2018,19000,Automatic,7970,Petrol,145,44.1,2.0\n9584, 3 Series,2012,8750,Manual,54000,Diesel,30,61.4,2.0\n9586, 6 Series,2008,9495,Semi-Auto,67000,Diesel,265,40.9,3.0\n9587, M4,2015,28995,Semi-Auto,35000,Petrol,330,32.5,3.0\n9588, 1 Series,2016,9995,Manual,30000,Diesel,0,83.1,1.5\n9589, 4 Series,2016,15999,Automatic,29041,Diesel,30,65.7,2.0\n9590, 4 Series,2015,14799,Automatic,51873,Diesel,160,52.3,3.0\n9591, 3 Series,2018,18999,Automatic,15377,Diesel,145,56.5,3.0\n9592, 1 Series,2017,11339,Manual,41925,Diesel,0,78.5,1.5\n9593, 2 Series,2016,10949,Manual,34489,Diesel,0,74.3,1.5\n9594, 3 Series,2016,13969,Automatic,41317,Diesel,20,74.3,2.0\n9595, 4 Series,2016,19199,Automatic,25000,Diesel,160,52.3,3.0\n9596, 1 Series,2017,12499,Manual,20064,Petrol,145,53.3,1.5\n9597, 4 Series,2016,14389,Automatic,61688,Diesel,20,70.6,2.0\n9598, 1 Series,2015,11699,Manual,33826,Diesel,30,65.7,2.0\n9599, X3,2017,23499,Automatic,26986,Diesel,145,54.3,2.0\n9600, 2 Series,2016,13899,Manual,24169,Petrol,125,50.4,1.5\n9601, X5,2008,7998,Automatic,86800,Diesel,325,34.9,3.0\n9602, 6 Series,2013,16600,Automatic,57000,Diesel,165,49.6,3.0\n9603, 7 Series,2012,10990,Automatic,76000,Diesel,260,41.5,3.0\n9604, 1 Series,2015,10569,Manual,27667,Diesel,30,65.7,2.0\n9605, 1 Series,2016,13639,Manual,26016,Diesel,20,70.6,1.5\n9606, 1 Series,2016,11469,Manual,33578,Diesel,0,83.1,1.5\n9607, 1 Series,2016,10939,Manual,33243,Diesel,0,78.5,1.5\n9608, 1 Series,2016,11819,Manual,26141,Diesel,0,78.5,1.5\n9609, 3 Series,2014,11999,Manual,49969,Diesel,30,61.4,2.0\n9610, 2 Series,2018,15199,Manual,14228,Petrol,145,52.3,1.5\n9611, 1 Series,2016,9699,Manual,59751,Diesel,0,83.1,1.5\n9612, 3 Series,2012,8569,Automatic,85118,Diesel,30,62.8,2.0\n9613, 1 Series,2016,11799,Manual,18644,Diesel,0,78.5,1.5\n9614, 1 Series,2014,10999,Automatic,38809,Petrol,145,48.7,1.6\n9615, 6 Series,2016,20999,Automatic,43483,Diesel,200,49.6,3.0\n9616, 1 Series,2017,20299,Automatic,35259,Petrol,145,39.8,3.0\n9617, 3 Series,2015,16189,Automatic,30345,Diesel,125,58.9,2.0\n9618, 2 Series,2016,19849,Automatic,41248,Petrol,260,37.2,3.0\n9619, X1,2014,10295,Automatic,65000,Diesel,160,52.3,2.0\n9620, 5 Series,2013,11995,Automatic,70000,Diesel,145,55.4,2.0\n9621, X5,2013,15995,Automatic,76000,Diesel,300,37.7,3.0\n9622, 1 Series,2013,7995,Manual,56000,Diesel,30,64.2,2.0\n9623, 1 Series,2016,15495,Automatic,31000,Petrol,145,43.5,2.0\n9624, 2 Series,2017,14750,Automatic,10000,Petrol,145,55.4,1.5\n9625, 5 Series,1996,5995,Automatic,36000,Petrol,270,26.4,2.8\n9626, 1 Series,2019,15989,Automatic,9567,Petrol,145,55.5,1.5\n9627, 3 Series,2015,14999,Automatic,78680,Diesel,160,52.3,3.0\n9628, 1 Series,2019,15199,Manual,10374,Petrol,145,53.3,1.5\n9629, 3 Series,2015,11999,Manual,44379,Diesel,30,61.4,2.0\n9630, X1,2017,14226,Manual,41950,Diesel,20,68.9,2.0\n9631, X4,2015,17399,Manual,70601,Diesel,160,52.3,2.0\n9632, X3,2016,14299,Automatic,83354,Diesel,145,54.3,2.0\n9633, 5 Series,2013,14195,Automatic,38000,Diesel,150,55.4,2.0\n9634, 3 Series,2014,13299,Automatic,41363,Diesel,125,60.1,2.0\n9635, 5 Series,2015,13279,Automatic,50355,Diesel,30,62.8,2.0\n9636, 5 Series,2016,11799,Automatic,97290,Diesel,30,62.8,2.0\n9637, 3 Series,2016,16895,Automatic,46003,Diesel,160,51.4,3.0\n9638, 1 Series,2017,12399,Manual,22449,Diesel,145,78.5,1.5\n9639, 1 Series,2019,15199,Manual,10514,Petrol,145,53.3,1.5\n9640, 1 Series,2019,15989,Automatic,12192,Petrol,145,55.5,1.5\n9641, 3 Series,2015,11249,Manual,49520,Diesel,30,67.3,2.0\n9642, 6 Series,2013,17339,Automatic,52635,Diesel,160,49.6,3.0\n9643, 2 Series,2016,11899,Manual,41312,Diesel,30,65.7,2.0\n9644, 1 Series,2016,10799,Manual,37025,Diesel,0,83.1,1.5\n9645, 1 Series,2016,12299,Automatic,57701,Diesel,30,62.8,2.0\n9646, Z4,2014,13499,Automatic,44027,Petrol,200,41.5,2.0\n9647, 3 Series,2017,16899,Automatic,24501,Diesel,30,64.2,2.0\n9648, X3,2015,13999,Manual,51715,Diesel,160,52.3,2.0\n9649, 5 Series,2007,3995,Manual,150000,Diesel,205,46.3,2.0\n9650, 7 Series,2017,29995,Automatic,73348,Diesel,145,54.3,3.0\n9651, 3 Series,2016,16995,Automatic,54153,Diesel,30,62.8,2.0\n9652, 1 Series,2013,7295,Manual,71000,Diesel,30,64.2,2.0\n9653, 3 Series,2016,14199,Manual,51098,Diesel,30,64.2,2.0\n9654, 1 Series,2019,15199,Manual,11191,Petrol,145,53.3,1.5\n9655, 3 Series,2014,9499,Manual,67911,Diesel,30,62.8,2.0\n9656, 3 Series,2015,10999,Manual,55988,Diesel,20,72.4,2.0\n9657, 1 Series,2016,13949,Manual,20867,Diesel,20,70.6,1.5\n9658, 1 Series,2013,7579,Automatic,81796,Diesel,30,62.8,2.0\n9659, 3 Series,2014,13499,Automatic,61829,Diesel,125,57.6,3.0\n9660, 2 Series,2016,12299,Manual,39613,Diesel,30,65.7,2.0\n9661, 5 Series,2016,19799,Automatic,20724,Diesel,160,51.4,3.0\n9662, 4 Series,2018,23999,Automatic,9544,Petrol,145,48.7,2.0\n9663, 2 Series,2016,8500,Manual,80250,Diesel,20,68.9,2.0\n9664, 3 Series,2016,12295,Automatic,72390,Hybrid,0,148.7,2.0\n9665, 4 Series,2014,17490,Automatic,20030,Petrol,165,44.1,2.0\n9666, 2 Series,2019,19718,Manual,7378,Petrol,150,52.3,1.5\n9667, 5 Series,2014,12500,Automatic,42007,Diesel,20,68.9,2.0\n9668, 1 Series,2017,15595,Automatic,24693,Petrol,145,54.3,1.5\n9669, 1 Series,2018,18999,Automatic,13760,Diesel,145,49.6,2.0\n9670, 2 Series,2016,12299,Manual,11656,Petrol,125,52.3,1.5\n9671, 3 Series,2013,7999,Manual,86000,Diesel,125,57.6,2.0\n9672, 4 Series,2014,10599,Manual,105850,Diesel,125,58.9,2.0\n9673, 5 Series,2015,12500,Automatic,106170,Diesel,160,51.4,3.0\n9674, 3 Series,2016,13695,Automatic,64590,Hybrid,0,148.7,2.0\n9675, 1 Series,2016,10795,Manual,56800,Diesel,20,70.6,1.5\n9676, 1 Series,2008,4695,Manual,101000,Diesel,125,58.9,2.0\n9677, 3 Series,2012,8495,Automatic,84000,Diesel,145,53.3,2.0\n9678, 1 Series,2006,2995,Manual,90000,Diesel,200,49.6,2.0\n9679, X5,2016,27950,Automatic,37900,Diesel,200,47.1,3.0\n9680, 3 Series,2016,9500,Manual,88090,Diesel,20,72.4,2.0\n9681, 4 Series,2015,10000,Manual,99340,Diesel,30,62.8,2.0\n9682, 3 Series,2016,12795,Automatic,75400,Hybrid,0,148.7,2.0\n9683, 3 Series,2016,16899,Automatic,30803,Hybrid,0,134.5,2.0\n9684, 3 Series,2016,16899,Automatic,45587,Diesel,145,53.3,3.0\n9685, 1 Series,2016,10637,Manual,40245,Diesel,0,83.1,1.5\n9686, 1 Series,2014,8299,Manual,80207,Diesel,30,62.8,2.0\n9687, 1 Series,2014,11999,Automatic,12528,Petrol,125,50.4,1.6\n9688, 1 Series,2016,17499,Automatic,42355,Petrol,235,37.7,3.0\n9689, 4 Series,2016,17199,Automatic,41589,Diesel,160,49.6,3.0\n9690, 3 Series,2014,11399,Automatic,41700,Diesel,125,58.9,2.0\n9691, 3 Series,2017,23999,Automatic,19500,Diesel,205,49.6,3.0\n9692, X3,2015,18999,Automatic,42400,Diesel,150,54.3,2.0\n9693, X1,2018,22490,Automatic,11592,Petrol,145,44.8,2.0\n9694, X5,2009,13190,Automatic,68000,Diesel,325,34.0,3.0\n9695, 3 Series,2008,4250,Automatic,141000,Petrol,235,39.8,3.0\n9696, 3 Series,2004,1445,Manual,162000,Diesel,205,49.6,2.0\n9697, X3,2019,33928,Automatic,1799,Diesel,150,54.3,2.0\n9698, 1 Series,2019,18989,Manual,20442,Diesel,150,70.6,1.5\n9699, 5 Series,2017,21582,Automatic,34179,Diesel,150,65.7,2.0\n9700, 4 Series,2019,25449,Automatic,6890,Diesel,145,65.7,2.0\n9701, 2 Series,2019,22079,Automatic,3980,Diesel,145,67.3,2.0\n9702, 2 Series,2019,21540,Automatic,4802,Diesel,145,48.7,2.0\n9703, 3 Series,2017,19799,Automatic,15668,Diesel,145,64.2,2.0\n9704, 4 Series,2016,20641,Automatic,24939,Diesel,160,50.4,3.0\n9705, 6 Series,2017,22449,Automatic,14400,Diesel,160,51.4,3.0\n9706, X3,2019,31449,Automatic,4726,Diesel,145,54.3,2.0\n9707, 4 Series,2016,22632,Automatic,31910,Petrol,200,41.5,3.0\n9708, 4 Series,2019,24607,Automatic,3480,Diesel,145,58.9,2.0\n9709, 2 Series,2020,27989,Manual,3890,Petrol,145,43.5,1.5\n9710, 2 Series,2020,37989,Automatic,3890,Petrol,145,36.2,2.0\n9711, 5 Series,2017,22971,Automatic,16151,Diesel,150,65.7,2.0\n9712, X1,2018,21309,Manual,1794,Petrol,150,51.4,1.5\n9713, 1 Series,2016,10989,Manual,49761,Diesel,0,83.1,1.5\n9714, 2 Series,2017,14485,Automatic,21697,Petrol,30,55.4,1.5\n9715, 2 Series,2015,14145,Automatic,24322,Petrol,125,50.4,2.0\n9716, X3,2019,32281,Automatic,2593,Diesel,145,54.3,2.0\n9717, 3 Series,2019,28348,Automatic,4884,Petrol,145,41.5,2.0\n9718, 1 Series,2016,11495,Automatic,54075,Diesel,20,70.6,2.0\n9719, 5 Series,2017,16490,Automatic,54678,Diesel,125,60.1,2.0\n9720, 5 Series,2016,17338,Automatic,34143,Diesel,160,51.4,3.0\n9721, 5 Series,2017,19917,Automatic,31996,Diesel,145,65.7,2.0\n9722, 4 Series,2016,16107,Automatic,46000,Diesel,30,65.7,2.0\n9723, X5,2019,51399,Automatic,9803,Diesel,150,37.7,3.0\n9724, 1 Series,2017,13806,Manual,20038,Petrol,125,53.3,1.5\n9725, 1 Series,2016,19989,Manual,24322,Petrol,265,36.2,3.0\n9726, 4 Series,2017,18299,Automatic,19330,Petrol,150,44.8,2.0\n9727, 3 Series,2015,16275,Automatic,37676,Diesel,145,53.3,3.0\n9728, X5,2014,20995,Automatic,72442,Diesel,200,47.1,3.0\n9729, 3 Series,2016,13995,Automatic,62730,Diesel,125,57.6,2.0\n9730, 3 Series,2012,9975,Automatic,64191,Diesel,160,50.4,2.0\n9731, 1 Series,2013,7995,Manual,76941,Diesel,125,60.1,2.0\n9732, 7 Series,2014,19995,Automatic,51932,Hybrid,195,41.5,3.0\n9733, 3 Series,2016,14475,Automatic,78878,Other,0,134.5,2.0\n9734, 3 Series,2017,14500,Automatic,74930,Hybrid,0,134.5,2.0\n9735, 1 Series,2015,9795,Manual,61140,Diesel,125,58.9,2.0\n9736, 2 Series,2016,10500,Automatic,115470,Hybrid,0,141.2,1.5\n9737, 5 Series,2015,11795,Automatic,110540,Diesel,145,53.3,3.0\n9738, 3 Series,2016,9195,Manual,93760,Diesel,20,72.4,2.0\n9739, 3 Series,2013,9195,Manual,82260,Diesel,30,62.8,2.0\n9740, 2 Series,2016,8500,Manual,94790,Diesel,0,74.3,1.5\n9741, 1 Series,2014,9500,Automatic,54020,Diesel,30,64.2,2.0\n9742, 3 Series,2013,9000,Manual,73070,Diesel,30,61.4,2.0\n9743, X3,2012,11995,Automatic,72040,Diesel,160,50.4,2.0\n9744, 3 Series,1999,1200,Automatic,82000,Petrol,245,31.0,2.8\n9745, 1 Series,2012,10995,Manual,28000,Diesel,125,58.9,2.0\n9746, 3 Series,2016,12000,Automatic,97600,Diesel,30,64.2,2.0\n9747, 2 Series,2015,10295,Manual,102900,Diesel,30,64.2,2.0\n9748, X1,2016,13295,Manual,71300,Diesel,125,58.9,2.0\n9749, X5,2011,11450,Automatic,90734,Diesel,305,38.2,3.0\n9750, 1 Series,2010,4995,Manual,93800,Diesel,30,62.8,2.0\n9751, 1 Series,2014,10695,Manual,53310,Diesel,30,62.8,2.0\n9752, 5 Series,2015,10395,Automatic,114890,Diesel,125,60.1,2.0\n9753, 3 Series,2014,7795,Automatic,147110,Diesel,30,62.8,2.0\n9754, 1 Series,2014,10695,Automatic,64690,Diesel,30,64.2,2.0\n9755, 4 Series,2017,14500,Manual,46350,Diesel,30,62.8,2.0\n9756, 6 Series,2014,17500,Automatic,51920,Diesel,160,49.6,3.0\n9757, 3 Series,2017,15795,Automatic,64000,Hybrid,0,134.5,2.0\n9758, 5 Series,2013,11295,Automatic,76290,Diesel,145,55.4,2.0\n9759, 5 Series,2016,11795,Automatic,96620,Diesel,30,62.8,2.0\n9760, 2 Series,2016,11295,Manual,68940,Diesel,30,64.2,2.0\n9761, 2 Series,2015,5895,Manual,133670,Diesel,20,68.9,2.0\n9762, 1 Series,2016,9295,Manual,60740,Diesel,0,83.1,1.5\n9763, 4 Series,2016,14795,Automatic,80380,Diesel,125,58.9,2.0\n9764, 3 Series,2015,14000,Automatic,75800,Diesel,145,55.4,2.0\n9765, 3 Series,2011,11995,Manual,48000,Diesel,145,55.4,2.0\n9766, X1,2013,11995,Manual,32000,Diesel,125,57.6,2.0\n9767, 1 Series,2012,8995,Manual,41000,Diesel,30,62.8,2.0\n9768, Z4,2012,12495,Manual,40000,Petrol,200,41.5,2.0\n9769, M5,2012,23995,Automatic,51000,Petrol,555,28.5,4.4\n9770, Z4,2011,12995,Manual,26000,Petrol,300,33.2,2.5\n9771, 1 Series,2014,14995,Automatic,46000,Petrol,235,37.7,3.0\n9772, 1 Series,2017,16000,Manual,16758,Diesel,150,62.8,2.0\n9773, X3,2019,34000,Automatic,2483,Petrol,145,30.4,2.0\n9774, 2 Series,2019,18250,Manual,6685,Diesel,150,65.7,2.0\n9775, X3,2019,38000,Automatic,8794,Diesel,145,36.7,3.0\n9776, M4,2019,44889,Automatic,299,Petrol,145,32.5,3.0\n9777, 2 Series,2018,16500,Manual,17123,Petrol,150,52.3,1.5\n9778, X1,2016,17000,Automatic,46968,Diesel,125,57.6,2.0\n9779, X1,2019,20000,Manual,12159,Petrol,150,51.4,1.5\n9780, X3,2019,35000,Automatic,3252,Petrol,150,30.4,2.0\n9781, 5 Series,2019,32490,Automatic,5134,Hybrid,140,156.9,2.0\n9782, 4 Series,2018,21000,Automatic,18000,Diesel,150,65.7,2.0\n9783, 1 Series,2017,12250,Manual,24757,Petrol,150,56.5,1.5\n9784, X5,2017,38000,Automatic,9038,Petrol,150,29.1,4.4\n9785, 2 Series,2019,21975,Automatic,9434,Diesel,145,48.7,2.0\n9786, X2,2019,23250,Automatic,8579,Petrol,145,42.2,1.5\n9787, X3,2019,30900,Automatic,2682,Petrol,145,30.4,2.0\n9788, X3,2019,30000,Automatic,6797,Petrol,145,30.4,2.0\n9789, 4 Series,2019,23500,Automatic,8509,Diesel,145,65.7,2.0\n9790, 2 Series,2017,15750,Automatic,23200,Diesel,145,68.9,2.0\n9791, 5 Series,2019,39889,Automatic,6890,Diesel,145,53.3,3.0\n9792, X7,2019,64789,Automatic,3890,Diesel,145,33.6,3.0\n9793, 3 Series,2019,25229,Automatic,6890,Diesel,145,48.7,2.0\n9794, 2 Series,2019,25449,Automatic,3890,Diesel,145,48.7,2.0\n9795, 4 Series,2019,24229,Automatic,3890,Diesel,145,60.1,2.0\n9796, 5 Series,2019,28789,Automatic,3890,Diesel,145,60.1,2.0\n9797, 4 Series,2019,25449,Automatic,6890,Diesel,145,65.7,2.0\n9798, 5 Series,2019,28749,Automatic,6890,Diesel,145,62.8,2.0\n9800, 3 Series,2011,3500,Manual,149958,Diesel,30,62.8,2.0\n9801, 3 Series,2016,11000,Automatic,111160,Hybrid,0,148.7,2.0\n9802, 4 Series,2017,13500,Automatic,68410,Diesel,30,65.7,2.0\n9803, 4 Series,2016,10695,Manual,85520,Diesel,30,67.3,2.0\n9804, 1 Series,2012,5295,Manual,95360,Diesel,30,62.8,2.0\n9805, 2 Series,2017,15999,Manual,24216,Diesel,30,64.2,2.0\n9806, 5 Series,2014,12999,Automatic,43208,Diesel,125,57.6,2.0\n9807, 5 Series,2018,19999,Automatic,31905,Diesel,145,68.9,2.0\n9808, X4,2016,19490,Automatic,59000,Diesel,145,54.3,2.0\n9809, 1 Series,2016,13490,Automatic,40000,Diesel,30,65.7,2.0\n9810, 3 Series,2013,9490,Automatic,46000,Petrol,145,47.9,1.6\n9811, 1 Series,2014,9790,Automatic,59000,Diesel,30,64.2,2.0\n9812, 5 Series,2013,14490,Automatic,38000,Petrol,200,43.5,2.0\n9813, X3,2016,20990,Automatic,23000,Diesel,145,54.3,2.0\n9814, X1,2010,6495,Manual,87300,Diesel,165,49.6,2.0\n9815, 5 Series,2016,18759,Automatic,10098,Diesel,125,60.1,2.0\n9816, 3 Series,2017,19799,Automatic,27273,Diesel,145,56.5,3.0\n9817, X1,2016,13899,Manual,38775,Diesel,20,68.9,2.0\n9818, 5 Series,2016,17999,Automatic,27193,Diesel,160,50.4,3.0\n9819, 5 Series,2015,13999,Automatic,59420,Diesel,30,62.8,2.0\n9820, 3 Series,2016,15199,Automatic,84252,Hybrid,0,134.5,2.0\n9821, 3 Series,2016,13849,Manual,20640,Diesel,30,67.3,2.0\n9822, 2 Series,2017,17000,Automatic,36824,Diesel,150,60.1,2.0\n9823, Z4,2008,14000,Manual,63000,Petrol,325,31.7,3.0\n9824, Z3,2001,5950,Manual,60000,Petrol,325,30.7,2.2\n9825, 4 Series,2019,25500,Automatic,3250,Petrol,145,48.7,2.0\n9826, M4,2019,40000,Automatic,1326,Petrol,145,34.0,3.0\n9827, 3 Series,2020,37000,Automatic,4691,Hybrid,135,8.8,2.0\n9828, i8,2019,72000,Automatic,176,Hybrid,135,141.2,1.5\n9829, X1,2019,26899,Automatic,3980,Diesel,145,60.1,2.0\n9830, 4 Series,2019,25949,Automatic,1510,Petrol,145,48.7,2.0\n9831, 2 Series,2019,26750,Automatic,4259,Petrol,145,39.8,3.0\n9832, 1 Series,2019,30000,Automatic,8501,Petrol,145,34.5,2.0\n9833, 3 Series,2016,16995,Automatic,61630,Diesel,145,53.3,3.0\n9834, 1 Series,2012,6995,Manual,93697,Diesel,125,60.1,2.0\n9835, 1 Series,2013,6990,Manual,68000,Petrol,125,52.3,1.6\n9836, M3,2004,17850,Manual,60000,Petrol,325,23.3,3.2\n9837, M3,2004,19500,Manual,46000,Petrol,325,23.3,3.2\n9838, Z4,2004,8750,Manual,39000,Petrol,330,31.0,3.0\n9839, Z4,2011,10450,Manual,64250,Petrol,305,33.2,2.5\n9840, 3 Series,2014,10750,Manual,59000,Diesel,125,58.9,2.0\n9841, Z3,1997,3950,Manual,49000,Petrol,270,35.3,1.9\n9842, Z3,1998,3950,Manual,56500,Petrol,270,35.3,1.9\n9843, 4 Series,2019,24900,Automatic,4980,Petrol,145,45.6,2.0\n9844, X1,2016,17100,Automatic,24999,Diesel,125,57.6,2.0\n9845, 1 Series,2017,13000,Manual,46000,Petrol,125,52.3,1.5\n9846, 1 Series,2017,14925,Manual,31000,Petrol,145,46.3,2.0\n9847, 4 Series,2014,19725,Automatic,19500,Diesel,160,50.4,3.0\n9848, 1 Series,2017,21100,Automatic,11360,Petrol,145,39.8,3.0\n9849, X6,2017,36000,Automatic,31931,Petrol,145,29.1,4.4\n9850, 2 Series,2019,21250,Automatic,10440,Diesel,145,62.8,2.0\n9851, 4 Series,2016,15750,Automatic,37484,Diesel,30,65.7,2.0\n9852, X5,2017,32000,Automatic,29183,Diesel,150,47.1,3.0\n9853, X3,2017,20500,Automatic,30448,Diesel,150,54.3,2.0\n9854, 3 Series,2018,19250,Automatic,28935,Diesel,145,64.2,2.0\n9855, 3 Series,2015,13150,Automatic,54204,Diesel,125,61.4,2.0\n9856, 5 Series,2002,6990,Automatic,78316,Petrol,325,23.7,3.5\n9857, 7 Series,2016,23990,Automatic,34000,Diesel,125,57.6,3.0\n9858, X5,2015,25990,Automatic,47000,Diesel,200,47.1,3.0\n9859, X4,2015,17990,Automatic,66000,Diesel,145,54.3,2.0\n9860, X5,2016,28990,Automatic,29000,Diesel,205,47.1,3.0\n9861, 1 Series,2012,8990,Automatic,64000,Diesel,165,51.4,2.0\n9862, X1,2017,20990,Automatic,8000,Diesel,150,60.1,2.0\n9863, 3 Series,2016,18990,Automatic,26000,Other,0,134.5,2.0\n9864, 1 Series,2017,21990,Automatic,18000,Petrol,205,39.8,3.0\n9865, X6,2017,31990,Automatic,42000,Diesel,150,42.8,3.0\n9866, 4 Series,2017,18000,Automatic,22462,Diesel,150,65.7,2.0\n9867, X5,2017,27500,Automatic,9748,Diesel,150,47.9,3.0\n9868, X3,2017,23250,Automatic,10897,Diesel,150,54.3,2.0\n9869, 1 Series,2017,19450,Automatic,45000,Petrol,150,39.8,3.0\n9870, 3 Series,2014,14990,Manual,27000,Diesel,150,55.4,2.0\n9871, M5,2016,35995,Automatic,39200,Petrol,555,28.5,4.4\n9872, 3 Series,2008,3990,Automatic,123023,Petrol,200,42.2,2.0\n9873, 3 Series,2008,5990,Manual,108000,Petrol,235,38.7,3.0\n9874, 3 Series,2002,2990,Manual,121821,Petrol,330,29.4,2.5\n9875, 3 Series,2004,3990,Manual,82785,Petrol,330,29.4,2.5\n9876, 3 Series,2014,5990,Manual,138750,Diesel,30,65.7,2.0\n9877, 3 Series,2014,12990,Manual,30000,Petrol,160,44.8,2.0\n9878, 1 Series,2016,11990,Manual,39000,Diesel,20,70.6,1.5\n9879, 3 Series,2015,14990,Automatic,26000,Diesel,30,64.2,2.0\n9880, M5,2014,23490,Automatic,55241,Petrol,555,28.5,4.4\n9881, 4 Series,2014,18250,Automatic,18000,Diesel,160,50.4,3.0\n9882, X3,2017,20500,Automatic,32248,Diesel,145,54.3,2.0\n9883, 3 Series,2016,18990,Automatic,30000,Diesel,145,56.5,3.0\n9884, 2 Series,2017,18990,Automatic,14000,Diesel,145,65.7,2.0\n9885, X6,2018,34990,Automatic,40000,Diesel,145,40.9,3.0\n9886, 3 Series,2017,21990,Automatic,24000,Diesel,145,51.4,3.0\n9887, X4,2019,34990,Automatic,7000,Diesel,150,42.8,2.0\n9888, X1,2016,19990,Automatic,20000,Diesel,150,56.5,2.0\n9889, 4 Series,2015,22995,Automatic,20454,Petrol,260,37.2,3.0\n9890, 5 Series,2018,29995,Automatic,9034,Diesel,145,60.1,3.0\n9891, X4,2016,23995,Automatic,44572,Diesel,200,47.9,3.0\n9892, 5 Series,2017,30995,Automatic,38089,Petrol,145,39.2,3.0\n9893, 2 Series,2016,19995,Automatic,53472,Petrol,200,39.8,3.0\n9894, 3 Series,2016,24495,Automatic,45853,Diesel,200,49.6,3.0\n9895, 3 Series,2015,18995,Automatic,31500,Diesel,140,56.5,3.0\n9896, 5 Series,2017,27495,Automatic,43503,Diesel,145,53.3,3.0\n9897, 3 Series,2014,10950,Automatic,42000,Diesel,30,62.8,2.0\n9898, X5,2016,40950,Automatic,20000,Petrol,570,25.4,4.4\n9899, M4,2019,40950,Semi-Auto,12000,Petrol,145,34.0,3.0\n9900, 1 Series,2014,11990,Automatic,24500,Petrol,145,48.7,1.6\n9901, 4 Series,2013,16990,Automatic,47770,Petrol,165,44.1,2.0\n9902, 3 Series,2012,11500,Automatic,41600,Diesel,160,50.4,2.0\n9903, X6,2014,16750,Automatic,68787,Diesel,305,37.7,3.0\n9904, 1 Series,2017,21490,Automatic,20000,Petrol,150,39.8,3.0\n9905, 3 Series,2014,13695,Manual,51000,Diesel,125,57.6,2.0\n9906, 4 Series,2016,37940,Semi-Auto,21600,Petrol,300,34.0,3.0\n9907, 1 Series,2013,9950,Automatic,62000,Diesel,30,64.2,2.0\n9908, X7,2019,67950,Automatic,15000,Diesel,145,31.4,3.0\n9909, 1 Series,2012,6990,Manual,58000,Diesel,30,62.8,2.0\n9910, 5 Series,2012,11990,Automatic,84000,Diesel,165,51.4,3.0\n9911, 1 Series,2010,5995,Manual,106000,Diesel,150,56.5,2.0\n9912, 1 Series,2012,6750,Manual,60000,Diesel,125,58.9,2.0\n9913, 3 Series,2017,15200,Automatic,19147,Petrol,145,47.9,2.0\n9914, 3 Series,2007,3885,Automatic,97284,Diesel,260,42.2,2.0\n9915, X5,2014,20985,Automatic,40000,Diesel,200,47.9,3.0\n9916, 1 Series,2013,8485,Manual,36075,Diesel,30,62.8,2.0\n9917, 2 Series,2018,18400,Automatic,12004,Petrol,145,50.4,1.5\n9918, 1 Series,2010,2450,Manual,117454,Diesel,30,62.8,2.0\n9919, 3 Series,2012,7000,Manual,93819,Diesel,20,68.9,2.0\n9920, 3 Series,2017,17650,Automatic,29426,Petrol,200,43.5,2.0\n9921, 3 Series,2013,9900,Automatic,89543,Diesel,125,60.1,2.0\n9922, 1 Series,2013,15300,Manual,39872,Petrol,300,33.2,3.0\n9923, X1,2015,16600,Automatic,44105,Diesel,125,57.6,2.0\n9925, X3,2016,19000,Automatic,22492,Diesel,145,54.3,2.0\n9926, X3,2013,15500,Automatic,30000,Diesel,165,50.4,2.0\n9927, X5,2016,26250,Automatic,29614,Diesel,205,47.1,3.0\n9928, 6 Series,2014,16500,Automatic,59295,Diesel,160,49.6,3.0\n9929, 7 Series,2019,49000,Automatic,2000,Hybrid,135,113.0,2.0\n9930, X5,2017,27000,Automatic,21470,Diesel,145,45.6,3.0\n9931, i8,2015,37995,Automatic,48800,Other,0,134.5,1.5\n9932, X5,2014,24999,Automatic,52484,Diesel,200,47.1,3.0\n9933, 3 Series,2013,7499,Manual,112000,Diesel,20,68.9,2.0\n9934, 1 Series,2016,8999,Manual,94300,Diesel,0,83.1,1.5\n9935, 3 Series,2016,17999,Automatic,45000,Diesel,160,49.6,3.0\n9936, 1 Series,2016,8999,Manual,106600,Diesel,0,83.1,1.5\n9937, 1 Series,2016,12499,Manual,42150,Petrol,125,53.3,1.5\n9938, Z3,1999,3950,Manual,58000,Petrol,270,35.3,1.9\n9939, M3,2009,16950,Manual,65000,Petrol,580,21.9,4.0\n9940, M3,2009,16950,Manual,65000,Petrol,580,21.9,4.0\n9941, 3 Series,2008,5985,Automatic,76000,Petrol,235,39.2,3.0\n9942, 3 Series,2013,10985,Automatic,70000,Diesel,165,50.4,2.0\n9943, 3 Series,2013,10985,Automatic,70000,Diesel,165,50.4,2.0\n9944, 5 Series,2017,15995,Automatic,59069,Diesel,30,68.9,2.0\n9945, 3 Series,2013,11650,Manual,50708,Petrol,200,41.5,2.0\n9946, 1 Series,2015,11995,Automatic,32840,Petrol,125,50.4,1.6\n9947, 2 Series,2016,15495,Automatic,34391,Diesel,20,68.9,1.5\n9948, X1,2015,13495,Automatic,30951,Diesel,165,52.3,2.0\n9949, 1 Series,2014,15295,Automatic,28893,Petrol,235,37.7,3.0\n9950, X1,2012,8999,Manual,41000,Diesel,160,51.4,2.0\n9951, 1 Series,2015,15499,Automatic,32000,Petrol,235,37.7,3.0\n9952, 3 Series,2013,11999,Manual,40000,Diesel,125,57.6,2.0\n9953, X5,2014,19999,Automatic,80000,Diesel,200,47.9,2.0\n9954, X3,2014,13999,Automatic,106870,Diesel,150,54.3,2.0\n9955, 1 Series,2016,9999,Manual,82850,Diesel,0,83.1,1.5\n9956, 4 Series,2016,13999,Manual,43000,Diesel,30,67.3,2.0\n9957, X3,2011,9999,Automatic,72500,Diesel,165,50.4,2.0\n9958, 1 Series,2016,9495,Manual,49000,Petrol,30,56.5,1.5\n9959, 3 Series,2009,6695,Manual,77000,Diesel,145,53.3,2.0\n9960, 5 Series,2004,4250,Automatic,90000,Petrol,325,26.6,4.4\n9961, 5 Series,2012,9499,Automatic,129000,Diesel,165,51.4,3.0\n9962, 5 Series,2012,8950,Manual,56700,Diesel,30,62.8,2.0\n9963, Z4,2004,1995,Manual,114000,Petrol,325,32.1,2.2\n9964, X3,2017,19980,Automatic,55780,Diesel,150,54.3,2.0\n9965, 3 Series,2018,24000,Automatic,15331,Petrol,145,40.4,3.0\n9966, X5,2019,44000,Automatic,11900,Diesel,145,37.7,3.0\n9967, X5,2017,31000,Automatic,30749,Diesel,145,47.1,3.0\n9968, 1 Series,2013,7500,Manual,29000,Diesel,120,58.9,2.0\n9969, 1 Series,2009,5295,Manual,77000,Petrol,205,42.8,2.0\n9970, 6 Series,2016,21795,Automatic,27483,Diesel,200,49.6,3.0\n9971, 3 Series,2013,9295,Manual,55125,Diesel,30,62.8,2.0\n9972, 1 Series,2012,5495,Manual,73853,Diesel,125,60.1,2.0\n9973, 1 Series,2013,14999,Automatic,45000,Petrol,235,37.7,3.0\n9974, X5,2017,34999,Automatic,30000,Other,130,85.6,2.0\n9975, 1 Series,2013,8999,Manual,57000,Diesel,30,65.7,2.0\n9976, 1 Series,2015,8999,Manual,97800,Diesel,0,83.1,1.5\n9977, 3 Series,2014,11490,Automatic,51783,Diesel,125,60.1,2.0\n9978, X4,2016,22490,Automatic,57000,Diesel,205,47.1,3.0\n9979, 3 Series,2009,5999,Automatic,120000,Petrol,305,34.0,3.0\n9980, X5,2017,29950,Automatic,23000,Diesel,145,50.4,2.0\n9982, Z4,2016,18948,Automatic,10000,Petrol,205,41.5,2.0\n9983, M5,2018,65948,Automatic,13500,Petrol,150,24.1,4.4\n9984, M5,2019,69948,Automatic,13000,Petrol,150,24.1,4.4\n9985, 1 Series,2017,17448,Automatic,8000,Petrol,150,54.3,1.5\n9986, X5,2013,19948,Automatic,43000,Diesel,305,38.2,3.0\n9987, X3,2014,15995,Automatic,35000,Diesel,160,50.4,2.0\n9988, X5,2009,10890,Automatic,71000,Diesel,330,34.4,3.0\n9989, 7 Series,2007,5200,Automatic,83000,Diesel,325,34.4,2.5\n9990, 1 Series,2008,2999,Manual,92000,Petrol,200,44.1,2.0\n9991, 3 Series,2016,15495,Automatic,32000,Other,0,148.7,2.0\n9992, 1 Series,2012,6495,Manual,78600,Petrol,145,49.6,1.6\n9993, M5,2019,69995,Automatic,3700,Petrol,145,24.1,4.4\n9994, 2 Series,2016,12695,Manual,42000,Petrol,125,53.3,1.5\n9995, X3,2007,4990,Automatic,100000,Diesel,555,32.8,3.0\n9996, 3 Series,2012,11490,Automatic,89977,Diesel,125,60.1,2.0\n9997, 1 Series,2012,7000,Manual,68397,Diesel,30,62.8,2.0\n9998, X3,2012,10800,Automatic,62335,Diesel,160,50.4,2.0\n9999, X4,2015,21800,Automatic,26722,Diesel,205,47.9,3.0\n10000, Z4,2014,13200,Manual,37957,Petrol,200,41.5,2.0\n10001, M2,2018,23495,Automatic,17000,Petrol,145,39.8,3.0\n10002, M2,2018,39995,Semi-Auto,6120,Petrol,150,29.1,3.0\n10003, 3 Series,2011,7495,Automatic,102000,Diesel,200,46.3,3.0\n10004, 5 Series,2010,6980,Automatic,164500,Diesel,140,53.3,2.0\n10005, 3 Series,2012,6480,Manual,112000,Diesel,30,61.4,2.0\n10006, 3 Series,2000,1550,Automatic,93000,Petrol,270,29.7,2.5\n10007, 1 Series,2018,14750,Automatic,24791,Petrol,150,55.5,1.5\n10008, X1,2017,16780,Manual,33941,Diesel,125,58.9,2.0\n10009, 3 Series,2002,2350,Manual,99000,Petrol,325,30.1,2.2\n10010, X5,2011,15980,Automatic,46000,Petrol,570,22.6,4.4\n10011, X1,2013,7640,Manual,67000,Diesel,160,51.4,2.0\n10012, X3,2014,9990,Automatic,107000,Diesel,165,50.4,2.0\n10013, 5 Series,2012,11440,Automatic,71000,Diesel,240,43.5,3.0\n10014, X3,2011,8440,Automatic,85000,Diesel,165,50.4,2.0\n10015, M4,2018,36440,Automatic,16000,Petrol,150,34.0,3.0\n10016, 3 Series,2009,4740,Manual,91000,Diesel,125,57.6,2.0\n10017, 3 Series,2009,3490,Manual,89000,Petrol,165,47.9,2.0\n10018, 5 Series,2013,6990,Automatic,108000,Diesel,125,57.6,2.0\n10019, 3 Series,2006,2795,Manual,76000,Diesel,160,50.4,2.0\n10020, 1 Series,2010,3350,Manual,93890,Diesel,30,62.8,2.0\n10021, 3 Series,2007,2550,Manual,103000,Diesel,205,49.6,2.0\n10022, X2,2019,28000,Automatic,2920,Diesel,150,58.9,2.0\n10023, X1,2016,21390,Automatic,22595,Petrol,160,44.8,2.0\n10024, 5 Series,2017,21390,Automatic,33543,Diesel,150,65.7,2.0\n10025, 3 Series,2012,7999,Automatic,85000,Diesel,20,68.9,2.0\n10026, 1 Series,2013,11999,Automatic,33000,Diesel,30,64.2,2.0\n10027, 5 Series,2010,11999,Automatic,55000,Petrol,555,27.2,4.4\n10028, 5 Series,2007,2499,Automatic,129000,Diesel,330,35.8,2.5\n10029, 5 Series,2010,6500,Automatic,129000,Diesel,205,46.3,3.0\n10030, 7 Series,2012,12495,Automatic,41000,Diesel,260,41.5,3.0\n10031, 3 Series,2013,11495,Automatic,62000,Diesel,30,62.8,2.0\n10032, M4,2017,32000,Automatic,24905,Petrol,150,34.0,3.0\n10033, 5 Series,2018,26790,Automatic,20000,Hybrid,140,156.9,2.0\n10034, 5 Series,2017,23880,Automatic,6002,Hybrid,140,156.9,2.0\n10035, X4,2019,55000,Automatic,2233,Petrol,145,24.8,3.0\n10036, 2 Series,2019,19190,Automatic,12790,Diesel,145,51.4,2.0\n10037, 1 Series,2015,14000,Automatic,17543,Diesel,20,70.6,2.0\n10038, 3 Series,2018,20490,Automatic,12054,Diesel,150,64.2,2.0\n10039, 1 Series,2017,14290,Manual,23674,Petrol,125,52.3,1.5\n10040, 1 Series,2015,7740,Manual,85000,Diesel,0,83.1,1.5\n10041, X1,2018,19250,Automatic,4972,Diesel,145,60.1,2.0\n10042, X2,2019,21400,Automatic,11151,Petrol,145,40.4,2.0\n10043, 5 Series,2018,19500,Automatic,37281,Petrol,145,50.4,2.0\n10044, 5 Series,2018,19500,Automatic,42226,Petrol,145,50.4,2.0\n10045, 1 Series,2017,14000,Automatic,40511,Diesel,145,62.8,2.0\n10046, X1,2017,16400,Automatic,29657,Diesel,145,65.7,2.0\n10047, 3 Series,2018,17000,Automatic,10877,Petrol,145,54.3,1.5\n10048, 1 Series,2016,13000,Manual,21909,Petrol,125,52.3,1.5\n10049, 1 Series,2017,21880,Automatic,25611,Petrol,145,39.8,3.0\n10050, X5,2019,48000,Automatic,7513,Diesel,150,37.7,3.0\n10051, X5,2019,65000,Automatic,7374,Hybrid,140,188.3,3.0\n10052, 1 Series,2016,11200,Manual,17863,Diesel,0,83.1,1.5\n10053, 1 Series,2017,12000,Manual,41927,Diesel,145,68.9,2.0\n10054, 3 Series,2015,15300,Automatic,51344,Diesel,165,52.3,3.0\n10055, X6,2019,57000,Automatic,8480,Diesel,150,34.9,3.0\n10056, 2 Series,2018,17890,Automatic,9370,Petrol,150,40.9,1.5\n10057, 2 Series,2020,31590,Manual,980,Petrol,145,43.5,1.5\n10058, 1 Series,2013,9880,Automatic,53346,Petrol,145,48.7,1.6\n10059, X1,2017,19490,Automatic,27988,Diesel,145,57.6,2.0\n10060, 2 Series,2016,13790,Manual,11338,Diesel,30,65.7,2.0\n10061, X2,2018,23000,Automatic,10369,Diesel,145,58.9,2.0\n10062, 6 Series,2016,18450,Automatic,32449,Diesel,160,51.4,3.0\n10063, 4 Series,2016,15750,Automatic,62046,Diesel,30,65.7,2.0\n10064, 5 Series,2015,13600,Automatic,60892,Diesel,125,60.1,2.0\n10065, 2 Series,2020,25000,Automatic,2980,Petrol,145,40.9,1.5\n10066, X1,2014,12880,Automatic,38206,Diesel,145,56.5,2.0\n10067, 2 Series,2016,12590,Automatic,45458,Diesel,20,68.9,2.0\n10068, 3 Series,2018,26000,Automatic,11261,Petrol,145,41.5,3.0\n10069, 2 Series,2017,15000,Automatic,41419,Other,0,141.2,1.5\n10070, 3 Series,2017,18000,Automatic,24599,Diesel,150,62.8,2.0\n10071, 4 Series,2015,13000,Automatic,56131,Diesel,30,62.8,2.0\n10072, X4,2016,21400,Automatic,44352,Diesel,150,54.3,2.0\n10073, X4,2017,23900,Automatic,23604,Diesel,150,54.3,2.0\n10074, X3,2016,16250,Automatic,74838,Diesel,145,54.3,2.0\n10075, 3 Series,2016,11000,Manual,68052,Diesel,20,68.9,2.0\n10076, 5 Series,2017,16400,Automatic,39728,Diesel,125,60.1,2.0\n10077, 3 Series,2017,14200,Manual,24589,Diesel,150,67.3,2.0\n10078, X3,2016,19300,Manual,29281,Diesel,165,52.3,2.0\n10079, 1 Series,2019,16900,Automatic,4176,Petrol,145,55.5,1.5\n10081, 1 Series,2019,18700,Automatic,9520,Petrol,150,54.3,1.5\n10082, X1,2017,17500,Automatic,44882,Petrol,165,44.8,2.0\n10083, 3 Series,2016,14300,Manual,20955,Petrol,205,40.4,2.0\n10084, X3,2013,13100,Automatic,63505,Diesel,165,50.4,2.0\n10085, 3 Series,2017,16400,Automatic,66782,Other,140,134.5,2.0\n10087, 4 Series,2018,18300,Automatic,37491,Petrol,145,45.6,2.0\n10088, 3 Series,2017,16700,Automatic,61968,Other,140,134.5,2.0\n10089, X5,2016,24000,Automatic,72219,Diesel,205,47.1,3.0\n10090, 3 Series,2018,18600,Automatic,33254,Diesel,150,64.2,2.0\n10091, 3 Series,2016,12700,Automatic,47266,Diesel,30,65.7,2.0\n10092, 1 Series,2013,9000,Manual,39856,Diesel,125,58.9,2.0\n10093, 3 Series,2016,13850,Automatic,32869,Diesel,30,67.3,2.0\n10094, 1 Series,2017,11700,Automatic,69643,Diesel,30,62.8,2.0\n10095, 1 Series,2015,12950,Automatic,74238,Diesel,125,60.1,2.0\n10096, 1 Series,2015,11000,Manual,40829,Diesel,20,70.6,1.5\n10097, 3 Series,2018,15000,Automatic,39758,Petrol,145,51.4,2.0\n10098, 5 Series,2017,16400,Automatic,67287,Diesel,20,68.9,2.0\n10099, 1 Series,2017,13200,Automatic,24614,Petrol,150,58.9,1.5\n10100, 5 Series,2016,16600,Automatic,21166,Diesel,30,62.8,2.0\n10101, X1,2017,12700,Manual,62344,Diesel,150,68.9,2.0\n10102, X3,2015,12250,Automatic,91083,Diesel,150,54.3,2.0\n10103, X1,2014,11000,Automatic,37905,Diesel,165,52.3,2.0\n10104, 3 Series,2016,14750,Automatic,67801,Diesel,125,60.1,2.0\n10105, 3 Series,2016,11300,Automatic,73178,Diesel,20,70.6,2.0\n10106, 2 Series,2015,10500,Automatic,44056,Petrol,30,55.4,1.5\n10107, 5 Series,2016,12250,Automatic,83189,Diesel,20,68.9,2.0\n10108, X2,2020,33890,Automatic,1980,Petrol,145,34.0,2.0\n10109, X5,2019,51890,Automatic,5980,Diesel,145,37.7,3.0\n10110, X7,2019,69880,Automatic,3980,Diesel,145,31.4,3.0\n10111, 5 Series,2015,13400,Automatic,56889,Diesel,30,62.8,2.0\n10112, 5 Series,2017,15750,Automatic,28762,Diesel,30,62.8,2.0\n10113, X3,2016,18850,Automatic,56782,Diesel,145,54.3,2.0\n10114, 3 Series,2020,43880,Automatic,5980,Hybrid,135,8.8,2.0\n10115, 2 Series,2019,21390,Automatic,9490,Petrol,145,39.2,1.5\n10116, X6,2019,56290,Automatic,5980,Diesel,145,34.9,3.0\n10117, 7 Series,2019,47890,Automatic,7414,Diesel,145,44.8,3.0\n10118, X3,2017,24390,Automatic,23389,Diesel,150,54.3,2.0\n10119, 2 Series,2017,15100,Manual,31265,Petrol,145,47.1,1.5\n10120, X3,2016,13400,Automatic,85575,Diesel,150,54.3,2.0\n10121, X3,2017,21700,Automatic,21617,Diesel,150,54.3,2.0\n10122, 5 Series,2017,14200,Automatic,65319,Diesel,125,60.1,2.0\n10123, 3 Series,2016,13000,Automatic,34303,Petrol,125,54.3,1.5\n10124, 1 Series,2016,10500,Manual,45340,Diesel,0,83.1,1.5\n10125, X1,2016,11950,Automatic,89114,Diesel,30,65.7,2.0\n10126, 3 Series,2013,10200,Automatic,74561,Diesel,30,62.8,2.0\n10127, 3 Series,2017,12750,Manual,41732,Petrol,145,48.7,2.0\n10128, X1,2016,16400,Automatic,47406,Diesel,125,57.6,2.0\n10129, 7 Series,2016,26800,Automatic,30194,Diesel,150,54.3,3.0\n10130, 1 Series,2016,9800,Manual,33835,Petrol,30,56.5,1.5\n10131, 5 Series,2016,14000,Automatic,48403,Diesel,30,62.8,2.0\n10132, 3 Series,2013,8800,Manual,60863,Diesel,125,57.6,2.0\n10133, 2 Series,2017,13000,Manual,28706,Petrol,125,52.3,1.5\n10134, 5 Series,2017,16700,Automatic,36164,Diesel,125,60.1,2.0\n10135, 4 Series,2016,16700,Automatic,43463,Diesel,30,65.7,2.0\n10136, 2 Series,2015,13700,Automatic,52541,Diesel,125,57.6,2.0\n10137, X1,2016,14500,Automatic,51505,Diesel,30,65.7,2.0\n10138, 1 Series,2016,13000,Automatic,24297,Diesel,20,72.4,1.5\n10139, 3 Series,2016,16000,Automatic,34383,Diesel,30,64.2,2.0\n10140, 3 Series,2017,13300,Automatic,41685,Diesel,145,67.3,2.0\n10141, X1,2017,13400,Manual,44580,Diesel,150,68.9,2.0\n10142, 2 Series,2018,17400,Automatic,7209,Petrol,150,40.9,1.5\n10143, 1 Series,2014,9000,Manual,39719,Diesel,30,65.7,2.0\n10144, 5 Series,2015,13450,Automatic,64560,Diesel,30,62.8,2.0\n10145, X4,2016,21900,Automatic,20737,Diesel,145,54.3,2.0\n10146, 1 Series,2017,13900,Automatic,31672,Diesel,20,67.3,2.0\n10147, 3 Series,2016,15800,Automatic,16319,Diesel,30,64.2,2.0\n10148, 4 Series,2019,25995,Automatic,5000,Petrol,150,45.6,2.0\n10149, 2 Series,2017,14300,Manual,22445,Petrol,125,50.4,1.5\n10150, 1 Series,2016,12200,Manual,17941,Petrol,125,53.3,1.5\n10151, 1 Series,2017,10500,Manual,48781,Diesel,145,68.9,2.0\n10152, 5 Series,2014,11700,Manual,50347,Diesel,125,57.6,2.0\n10153, 5 Series,2017,13900,Automatic,69110,Diesel,125,60.1,2.0\n10154, 3 Series,2016,13800,Manual,15539,Diesel,30,67.3,2.0\n10155, 5 Series,2017,18700,Automatic,28893,Diesel,150,68.9,2.0\n10156, 5 Series,2017,15000,Automatic,41026,Diesel,30,62.8,2.0\n10157, X5,2016,22900,Automatic,42421,Diesel,160,50.4,2.0\n10158, 2 Series,2017,11800,Manual,31601,Diesel,150,74.3,1.5\n10159, X5,2015,21000,Automatic,32352,Diesel,150,53.3,2.0\n10160, 3 Series,2013,6995,Manual,93729,Petrol,125,53.3,1.6\n10161, 3 Series,2012,7995,Automatic,77028,Diesel,30,62.8,2.0\n10162, 3 Series,2006,4000,Automatic,61808,Petrol,305,35.8,2.0\n10163, X1,2010,6495,Automatic,90000,Diesel,200,45.6,2.0\n10164, 3 Series,2014,13200,Automatic,58436,Diesel,145,56.5,2.0\n10165, 2 Series,2016,12200,Manual,33764,Diesel,20,74.3,1.5\n10166, 1 Series,2017,11850,Manual,32285,Diesel,150,68.9,2.0\n10167, 1 Series,2016,10800,Manual,27109,Petrol,125,53.3,1.5\n10168, 5 Series,2019,24400,Automatic,32025,Petrol,150,47.9,2.0\n10169, 7 Series,2017,23800,Automatic,22363,Diesel,150,60.1,3.0\n10170, 2 Series,2017,14600,Automatic,24170,Petrol,145,53.3,1.5\n10171, 3 Series,2012,8500,Automatic,73575,Diesel,30,62.8,2.0\n10172, 3 Series,2014,15300,Automatic,36846,Diesel,125,57.6,3.0\n10173, 3 Series,2016,12400,Manual,34657,Diesel,20,68.9,2.0\n10174, 3 Series,2017,12000,Manual,57363,Diesel,20,68.9,2.0\n10175, 1 Series,2015,8800,Manual,59496,Diesel,0,83.1,1.5\n10176, 5 Series,2016,13000,Manual,39178,Diesel,30,65.7,2.0\n10177, 2 Series,2017,12900,Automatic,22920,Diesel,20,68.9,2.0\n10178, 3 Series,2015,9600,Manual,56398,Diesel,20,68.9,2.0\n10179, 1 Series,2017,16700,Automatic,25076,Diesel,125,60.1,2.0\n10180, 4 Series,2016,13800,Automatic,68589,Diesel,30,65.7,2.0\n10181, 1 Series,2018,16700,Manual,16411,Diesel,145,49.6,2.0\n10182, 1 Series,2016,11900,Manual,23109,Petrol,125,53.3,1.5\n10183, 1 Series,2016,9100,Automatic,81751,Diesel,0,78.5,1.5\n10184, 3 Series,2016,12100,Manual,53855,Diesel,30,62.8,2.0\n10185, 1 Series,2014,8800,Manual,35974,Diesel,0,74.3,1.6\n10186, 7 Series,2012,12500,Automatic,66294,Diesel,160,50.4,3.0\n10187, 3 Series,2016,10800,Automatic,80077,Diesel,20,70.6,2.0\n10188, 5 Series,2015,14500,Automatic,33731,Diesel,30,62.8,2.0\n10189, X3,2016,20800,Automatic,26464,Diesel,145,54.3,2.0\n10190, 2 Series,2016,12300,Manual,24073,Petrol,30,55.4,1.5\n10191, 5 Series,2017,13800,Automatic,81749,Diesel,30,62.8,2.0\n10192, 5 Series,2017,16850,Automatic,30262,Diesel,125,60.1,2.0\n10193, 3 Series,2018,17400,Automatic,32663,Diesel,145,64.2,2.0\n10194, 1 Series,2017,14300,Manual,21323,Petrol,145,52.3,1.5\n10195, 2 Series,2016,12400,Automatic,44511,Diesel,30,64.2,2.0\n10196, 1 Series,2015,10200,Manual,61296,Diesel,30,65.7,2.0\n10197, X3,2016,18800,Automatic,46911,Diesel,150,54.3,2.0\n10198, 1 Series,2016,10600,Manual,35590,Diesel,20,72.4,1.5\n10199, 4 Series,2017,16500,Automatic,62368,Diesel,150,58.9,2.0\n10200, 1 Series,2012,8400,Manual,31609,Diesel,30,62.8,2.0\n10201, 5 Series,2016,13500,Automatic,91587,Diesel,165,51.4,3.0\n10202, 5 Series,2016,16100,Automatic,28344,Diesel,30,62.8,2.0\n10203, 3 Series,2017,11700,Manual,39461,Diesel,145,64.2,2.0\n10204, 1 Series,2017,9400,Manual,65681,Diesel,20,70.6,2.0\n10205, 4 Series,2016,13300,Automatic,83259,Diesel,30,65.7,2.0\n10206, 1 Series,2016,9900,Manual,41475,Diesel,0,78.5,1.5\n10207, 2 Series,2017,9800,Manual,51594,Diesel,0,74.3,1.5\n10208, 1 Series,2018,14800,Manual,22961,Petrol,145,37.2,1.5\n10209, 3 Series,2017,12300,Manual,40982,Diesel,145,67.3,2.0\n10210, 2 Series,2016,12600,Manual,21819,Diesel,20,74.3,1.5\n10211, 1 Series,2017,13900,Manual,18716,Diesel,145,65.7,2.0\n10212, 5 Series,2017,13200,Automatic,74619,Diesel,125,60.1,2.0\n10213, X4,2014,16700,Manual,44678,Diesel,160,52.3,2.0\n10214, 1 Series,2014,11100,Automatic,35051,Diesel,30,64.2,2.0\n10215, 1 Series,2015,9000,Manual,46295,Diesel,0,83.1,1.5\n10216, 3 Series,2014,11400,Automatic,38055,Diesel,30,62.8,2.0\n10217, 3 Series,2013,8995,Manual,51000,Diesel,30,62.8,2.0\n10218, 3 Series,2015,13400,Automatic,24741,Diesel,30,62.8,2.0\n10219, 3 Series,2016,12300,Manual,33038,Diesel,20,72.4,2.0\n10220, 3 Series,2013,9500,Manual,32122,Petrol,145,47.9,1.6\n10221, 1 Series,2017,11500,Manual,23574,Diesel,0,83.1,1.5\n10222, X1,2016,12600,Manual,71848,Diesel,125,58.9,2.0\n10223, X5,2015,22100,Automatic,65879,Diesel,200,47.1,3.0\n10224, 3 Series,2017,12200,Manual,50649,Petrol,145,48.7,2.0\n10225, 4 Series,2017,20900,Automatic,18098,Petrol,145,48.7,2.0\n10226, 1 Series,2015,11500,Manual,21565,Diesel,30,64.2,2.0\n10227, 3 Series,2016,14500,Automatic,55927,Diesel,30,62.8,2.0\n10228, 1 Series,2017,13100,Manual,28850,Diesel,145,70.6,1.5\n10229, 3 Series,2017,15800,Manual,28588,Petrol,145,45.6,2.0\n10230, 1 Series,2016,12400,Manual,42309,Diesel,30,65.7,2.0\n10231, 5 Series,2016,11000,Manual,89823,Diesel,30,62.8,2.0\n10232, 3 Series,2016,16600,Automatic,23114,Diesel,145,53.3,3.0\n10233, 3 Series,2016,13900,Manual,59341,Diesel,30,64.2,2.0\n10234, 1 Series,2016,8495,Manual,83830,Diesel,20,72.4,1.5\n10235, 5 Series,2014,7995,Automatic,126100,Diesel,30,62.8,2.0\n10236, 3 Series,2011,4990,Manual,131000,Diesel,30,62.8,2.0\n10237, 3 Series,2008,8790,Manual,85000,Petrol,555,28.5,3.0\n10238, 3 Series,2006,5690,Automatic,95000,Petrol,555,29.7,3.0\n10239, 3 Series,2010,5290,Manual,80000,Petrol,165,44.8,2.0\n10240, 1 Series,2017,12400,Manual,40461,Diesel,30,62.8,2.0\n10241, 1 Series,2016,13800,Automatic,31715,Diesel,20,67.3,2.0\n10242, X4,2015,19700,Automatic,59975,Diesel,200,47.9,3.0\n10243, 3 Series,2016,15600,Automatic,45900,Diesel,145,53.3,3.0\n10244, 5 Series,2013,12200,Automatic,62009,Diesel,145,55.4,2.0\n10245, 5 Series,2015,11500,Manual,56203,Diesel,30,62.8,2.0\n10246, X5,2016,18700,Automatic,87467,Diesel,160,50.4,2.0\n10247, 3 Series,2013,9400,Automatic,46577,Petrol,150,47.9,1.6\n10248, 3 Series,2014,8600,Automatic,78871,Diesel,30,62.8,2.0\n10249, 3 Series,2017,17300,Automatic,27288,Petrol,150,46.3,2.0\n10250, 2 Series,2016,11000,Automatic,50791,Diesel,20,68.9,2.0\n10251, 5 Series,2016,14200,Automatic,55573,Diesel,30,62.8,2.0\n10252, 5 Series,2016,13600,Automatic,64598,Diesel,30,62.8,2.0\n10253, X1,2013,8100,Manual,48532,Diesel,160,51.4,2.0\n10254, X1,2017,16400,Automatic,64842,Diesel,145,57.6,2.0\n10255, 2 Series,2016,10400,Manual,37567,Diesel,0,74.3,1.5\n10256, 5 Series,2017,13700,Automatic,54589,Diesel,20,68.9,2.0\n10257, 5 Series,2016,13900,Automatic,60187,Diesel,30,62.8,2.0\n10258, 1 Series,2016,11100,Manual,31029,Petrol,125,53.3,1.5\n10259, 1 Series,2017,13200,Manual,18638,Diesel,145,65.7,2.0\n10260, 1 Series,2016,9700,Manual,37680,Diesel,0,83.1,1.5\n10261, 3 Series,2017,12300,Manual,47308,Diesel,145,72.4,2.0\n10262, 3 Series,2017,13600,Automatic,53208,Diesel,145,70.6,2.0\n10263, 3 Series,2017,16600,Manual,21478,Diesel,145,58.9,2.0\n10264, 1 Series,2014,7999,Manual,67610,Diesel,0,74.3,1.6\n10265, 1 Series,2017,13000,Manual,26050,Diesel,145,68.9,2.0\n10266, 1 Series,2016,11100,Manual,26589,Diesel,0,83.1,1.5\n10267, 5 Series,2012,9800,Manual,73350,Diesel,125,57.6,2.0\n10268, 3 Series,2017,18000,Automatic,12099,Diesel,145,64.2,2.0\n10269, 1 Series,2017,15000,Automatic,29828,Diesel,20,67.3,2.0\n10270, X3,2017,14900,Automatic,53325,Diesel,145,54.3,2.0\n10271, 1 Series,2015,10300,Automatic,44033,Diesel,20,72.4,1.5\n10272, 2 Series,2015,12700,Manual,54813,Diesel,30,60.1,2.0\n10273, 3 Series,2017,16000,Automatic,53055,Other,0,134.5,2.0\n10274, 2 Series,2016,10400,Manual,68489,Diesel,30,64.2,2.0\n10275, 1 Series,2016,15100,Automatic,21748,Diesel,20,67.3,2.0\n10276, 5 Series,2017,17900,Automatic,41284,Diesel,20,68.9,2.0\n10277, 5 Series,2017,16600,Automatic,37139,Diesel,125,60.1,2.0\n10278, 4 Series,2016,17000,Automatic,43283,Diesel,125,58.9,2.0\n10279, 1 Series,2017,11500,Manual,54883,Diesel,150,65.7,2.0\n10280, 1 Series,2017,16450,Automatic,20194,Petrol,150,47.9,2.0\n10281, 1 Series,2017,14450,Manual,31727,Diesel,145,62.8,2.0\n10282, 1 Series,2017,11500,Manual,47674,Diesel,145,68.9,2.0\n10283, X1,2012,9500,Automatic,53524,Diesel,165,52.3,2.0\n10284, 5 Series,2017,21300,Automatic,28935,Diesel,150,65.7,2.0\n10285, 4 Series,2017,16500,Manual,38840,Diesel,125,60.1,2.0\n10286, 4 Series,2018,18500,Automatic,21387,Petrol,150,48.7,2.0\n10287, X3,2015,12200,Manual,69197,Diesel,160,52.3,2.0\n10288, X1,2017,16400,Automatic,24852,Diesel,150,65.7,2.0\n10289, 3 Series,2016,15800,Automatic,25598,Diesel,150,54.3,3.0\n10290, 1 Series,2017,10700,Manual,37487,Diesel,0,78.5,1.5\n10291, 3 Series,2016,15600,Automatic,31940,Diesel,30,64.2,2.0\n10292, 3 Series,2017,12300,Manual,29783,Petrol,125,52.3,1.5\n10293, 3 Series,2015,8700,Manual,71636,Diesel,20,68.9,2.0\n10294, X3,2017,16950,Automatic,51206,Diesel,145,54.3,2.0\n10295, 3 Series,2017,15000,Manual,39497,Diesel,30,64.2,2.0\n10296, X1,2018,17900,Automatic,38209,Petrol,150,46.3,1.5\n10297, 2 Series,2017,14000,Manual,33859,Diesel,30,64.2,2.0\n10298, 1 Series,2016,13900,Automatic,20544,Petrol,125,54.3,1.5\n10299, 1 Series,2017,13100,Automatic,55415,Diesel,145,67.3,2.0\n10300, 3 Series,2014,9000,Manual,73766,Diesel,30,61.4,2.0\n10301, 5 Series,2016,15450,Automatic,39995,Diesel,125,60.1,2.0\n10302, 3 Series,2017,17700,Automatic,22457,Diesel,160,49.6,3.0\n10303, 1 Series,2016,11300,Manual,33725,Diesel,0,83.1,1.5\n10304, X3,2016,19950,Automatic,33309,Diesel,145,54.3,2.0\n10305, 3 Series,2017,13300,Manual,20983,Petrol,145,52.3,1.5\n10306, 3 Series,2017,15000,Automatic,14173,Petrol,145,54.3,1.5\n10307, 3 Series,2014,9999,Manual,59776,Petrol,165,44.8,2.0\n10308, 1 Series,2017,13000,Manual,39374,Diesel,145,65.7,2.0\n10309, 3 Series,2017,17000,Automatic,23243,Petrol,165,44.8,2.0\n10310, 5 Series,2014,12700,Automatic,59239,Diesel,150,55.4,2.0\n10311, 3 Series,2017,15200,Automatic,41162,Other,135,148.7,2.0\n10312, X3,2016,19000,Automatic,14739,Diesel,145,54.3,2.0\n10313, X4,2015,22800,Automatic,32101,Diesel,200,47.9,3.0\n10314, 3 Series,2017,18400,Automatic,28571,Diesel,145,53.3,3.0\n10315, X3,2013,11500,Automatic,78855,Diesel,160,50.4,2.0\n10316, 3 Series,2018,16600,Automatic,36287,Petrol,145,48.7,2.0\n10317, 3 Series,2017,10600,Manual,65213,Petrol,125,52.3,1.5\n10318, 3 Series,2017,21000,Automatic,21877,Diesel,150,51.4,3.0\n10319, 5 Series,2016,15950,Automatic,33472,Diesel,30,62.8,2.0\n10320, X3,2017,19450,Automatic,17504,Diesel,145,54.3,2.0\n10321, X3,2014,13750,Automatic,70114,Diesel,160,50.4,2.0\n10322, 3 Series,2017,11900,Manual,45616,Diesel,20,68.9,2.0\n10323, 1 Series,2017,11500,Manual,23787,Diesel,0,83.1,1.5\n10324, 4 Series,2015,14000,Automatic,76660,Diesel,125,57.6,2.0\n10326, 4 Series,2016,17950,Automatic,34938,Petrol,160,45.6,2.0\n10327, 4 Series,2013,15200,Automatic,34704,Petrol,160,44.1,2.0\n10328, 5 Series,2016,13000,Automatic,57784,Diesel,20,68.9,2.0\n10329, 4 Series,2016,11600,Automatic,89849,Diesel,20,70.6,2.0\n10330, 1 Series,2016,11500,Manual,27848,Petrol,125,53.3,1.5\n10331, X1,2017,16500,Manual,21600,Diesel,145,68.9,2.0\n10332, 4 Series,2014,16100,Automatic,62768,Petrol,235,38.2,3.0\n10333, 4 Series,2018,17900,Automatic,9482,Petrol,145,48.7,2.0\n10334, X4,2015,19500,Automatic,51532,Diesel,145,54.3,2.0\n10335, 1 Series,2018,14400,Automatic,9086,Petrol,145,37.2,1.5\n10336, 3 Series,2017,21400,Automatic,22865,Diesel,145,49.6,3.0\n10337, 1 Series,2017,14500,Manual,25510,Diesel,30,62.8,2.0\n10338, X6,2013,15800,Automatic,77014,Diesel,300,38.2,3.0\n10339, 3 Series,2018,17500,Automatic,19662,Diesel,145,64.2,2.0\n10340, 3 Series,2017,11300,Automatic,83055,Petrol,125,51.4,1.5\n10341, 1 Series,2016,12300,Manual,28072,Diesel,30,65.7,2.0\n10342, 2 Series,2017,13700,Automatic,20996,Diesel,20,68.9,2.0\n10343, 1 Series,2018,20600,Automatic,32383,Petrol,145,32.5,3.0\n10344, 3 Series,2019,39590,Automatic,8426,Petrol,145,34.9,3.0\n10345, X3,2017,19500,Manual,30483,Diesel,160,52.3,2.0\n10346, M6,2014,29000,Automatic,34000,Petrol,565,28.5,4.4\n10347, 3 Series,2017,19600,Automatic,28140,Diesel,160,51.4,3.0\n10348, 5 Series,2016,15000,Automatic,49313,Diesel,125,60.1,2.0\n10349, 3 Series,2017,15300,Automatic,39428,Other,0,148.7,2.0\n10350, X1,2017,18000,Automatic,22461,Diesel,145,65.7,2.0\n10351, X5,2014,18400,Automatic,59307,Diesel,160,50.4,2.0\n10352, X1,2016,13750,Manual,32776,Diesel,20,68.9,2.0\n10353, 1 Series,2016,10300,Manual,45820,Petrol,125,53.3,1.5\n10354, 5 Series,2015,12200,Automatic,86151,Diesel,145,53.3,3.0\n10355, 1 Series,2017,11000,Manual,47747,Diesel,20,68.9,2.0\n10356, 4 Series,2017,17100,Automatic,18295,Petrol,145,48.7,2.0\n10357, 1 Series,2016,13700,Automatic,22322,Petrol,30,55.5,1.5\n10358, 3 Series,2017,13100,Manual,32903,Petrol,145,48.7,2.0\n10359, 1 Series,2016,12200,Manual,32268,Petrol,125,52.3,1.5\n10360, 3 Series,2016,15000,Manual,27663,Diesel,30,64.2,2.0\n10361, X5,2013,18400,Automatic,42815,Diesel,300,37.7,3.0\n10362, 5 Series,2006,4290,Automatic,97000,Petrol,565,29.7,2.5\n10363, 3 Series,2014,11880,Automatic,28000,Diesel,30,62.8,2.0\n10364, 4 Series,2014,12980,Automatic,82000,Diesel,160,52.3,3.0\n10365, X3,2014,13800,Automatic,76748,Diesel,145,54.3,2.0\n10366, X3,2016,14100,Automatic,74659,Diesel,145,54.3,2.0\n10367, 5 Series,2017,18900,Automatic,62352,Diesel,145,65.7,2.0\n10368, X3,2017,19800,Automatic,44132,Diesel,145,54.3,2.0\n10369, 1 Series,2017,10600,Manual,50927,Diesel,145,72.4,1.5\n10370, X4,2017,24100,Automatic,44397,Diesel,200,47.1,3.0\n10371, 4 Series,2018,16100,Automatic,48052,Petrol,145,48.7,2.0\n10372, 5 Series,2015,11600,Automatic,45065,Diesel,20,68.9,2.0\n10373, X4,2016,22750,Automatic,24881,Diesel,145,54.3,2.0\n10374, 1 Series,2016,10700,Manual,33489,Diesel,0,83.1,1.5\n10375, X5,2016,31790,Automatic,35499,Diesel,200,47.1,3.0\n10376, 3 Series,2014,12390,Manual,63728,Diesel,125,58.9,2.0\n10377, 1 Series,2016,15390,Automatic,14072,Diesel,20,68.9,1.5\n10378, 4 Series,2017,18790,Automatic,36207,Diesel,145,65.7,2.0\n10379, X1,2016,18000,Automatic,36721,Diesel,125,57.6,2.0\n10380, M4,2017,28590,Automatic,52911,Petrol,300,34.0,3.0\n10381, 3 Series,2017,26590,Automatic,21337,Diesel,200,49.6,3.0\n10382, 1 Series,2016,10000,Manual,29246,Petrol,125,53.3,1.5\n10383, 1 Series,2017,11300,Manual,44210,Diesel,145,68.9,2.0\n10384, 1 Series,2017,12600,Manual,32363,Diesel,20,70.6,1.5\n10385, 5 Series,2015,9400,Manual,85725,Diesel,30,65.7,2.0\n10386, 3 Series,2013,9200,Manual,88592,Diesel,125,58.9,2.0\n10387, 1 Series,2016,10100,Manual,44028,Diesel,20,72.4,1.5\n10388, 1 Series,2017,11300,Manual,41462,Diesel,20,68.9,2.0\n10389, 5 Series,2014,13800,Automatic,69722,Diesel,160,51.4,3.0\n10390, 2 Series,2015,17480,Manual,13000,Petrol,300,34.9,3.0\n10391, 2 Series,2015,14860,Automatic,26000,Petrol,160,47.1,2.0\n10392, 4 Series,2015,14990,Automatic,35000,Diesel,30,65.7,2.0\n10393, 3 Series,2013,8980,Automatic,102000,Diesel,30,62.8,2.0\n10394, X6,2011,13440,Automatic,96000,Diesel,300,37.7,3.0\n10395, 1 Series,2017,15600,Automatic,29019,Diesel,145,65.7,2.0\n10396, 1 Series,2013,7300,Manual,67444,Petrol,145,50.4,1.6\n10397, 1 Series,2017,13300,Automatic,25933,Diesel,20,72.4,1.5\n10398, 3 Series,2016,13800,Automatic,55100,Diesel,145,54.3,3.0\n10399, 1 Series,2015,8700,Manual,61959,Diesel,20,68.9,2.0\n10400, 3 Series,2016,15000,Automatic,53745,Diesel,145,54.3,3.0\n10401, X1,2018,22000,Automatic,20017,Petrol,145,44.8,2.0\n10402, 3 Series,2013,8950,Manual,96308,Diesel,125,60.1,2.0\n10403, 3 Series,2017,13750,Automatic,33131,Petrol,125,54.3,1.5\n10404, 2 Series,2017,15200,Automatic,23610,Petrol,150,51.4,1.5\n10405, 1 Series,2017,12100,Manual,36642,Diesel,150,68.9,2.0\n10406, 3 Series,2016,12350,Automatic,59434,Diesel,20,70.6,2.0\n10407, 3 Series,2016,13500,Manual,45799,Diesel,30,64.2,2.0\n10408, 1 Series,2014,9999,Automatic,42927,Petrol,150,48.7,1.6\n10409, 1 Series,2017,12000,Manual,37842,Diesel,145,68.9,2.0\n10410, 3 Series,2017,13400,Manual,36504,Diesel,30,67.3,2.0\n10411, 3 Series,2017,15000,Automatic,36226,Other,140,148.7,2.0\n10412, X3,2016,16800,Automatic,43956,Diesel,145,54.3,2.0\n10413, 3 Series,2017,15400,Manual,22712,Diesel,30,64.2,2.0\n10414, 5 Series,2017,24200,Automatic,21236,Diesel,145,60.1,3.0\n10415, 4 Series,2016,12200,Automatic,77969,Diesel,20,70.6,2.0\n10416, 5 Series,2012,10750,Automatic,53632,Diesel,125,57.6,2.0\n10417, 5 Series,2016,15000,Automatic,55120,Diesel,30,62.8,2.0\n10418, 4 Series,2018,17500,Automatic,50159,Petrol,150,48.7,2.0\n10419, 1 Series,2018,15750,Automatic,8404,Petrol,150,37.2,1.5\n10420, X1,2017,16900,Automatic,48364,Diesel,150,55.4,2.0\n10421, 3 Series,2013,9200,Manual,50139,Diesel,30,62.8,2.0\n10422, X1,2016,11000,Manual,88387,Diesel,20,68.9,2.0\n10423, X1,2018,22500,Automatic,19063,Petrol,145,44.8,2.0\n10424, 1 Series,2015,7500,Manual,81750,Diesel,0,74.3,1.6\n10425, 3 Series,2016,12950,Manual,33301,Petrol,145,49.6,1.5\n10426, 3 Series,2015,14500,Automatic,27152,Diesel,125,58.9,2.0\n10427, X3,2015,15450,Automatic,42437,Diesel,145,54.3,2.0\n10428, 1 Series,2018,15000,Automatic,8303,Petrol,145,37.2,1.5\n10429, X3,2016,18450,Automatic,25752,Diesel,145,54.3,2.0\n10430, 3 Series,2016,14000,Automatic,91707,Diesel,150,53.3,3.0\n10431, X1,2016,17500,Automatic,17151,Diesel,30,65.7,2.0\n10432, 1 Series,2017,11400,Manual,26505,Diesel,0,83.1,1.5\n10433, 2 Series,2016,10000,Manual,37351,Diesel,20,68.9,2.0\n10434, 4 Series,2018,21300,Automatic,20024,Petrol,145,45.6,2.0\n10435, 5 Series,2016,16900,Automatic,16095,Diesel,30,62.8,2.0\n10436, 3 Series,2016,12700,Automatic,40128,Diesel,30,64.2,2.0\n10437, 3 Series,2017,10700,Automatic,88227,Petrol,125,54.3,1.5\n10438, 5 Series,2017,16950,Automatic,64845,Diesel,150,68.9,2.0\n10439, 1 Series,2016,13200,Manual,17705,Petrol,125,52.3,1.5\n10440, 6 Series,2017,20500,Automatic,27828,Diesel,200,49.6,3.0\n10441, 3 Series,2017,16000,Automatic,47495,Other,135,134.5,2.0\n10442, 1 Series,2016,10200,Manual,49199,Diesel,0,83.1,1.5\n10443, X3,2015,21000,Automatic,34835,Diesel,200,47.1,3.0\n10444, 3 Series,2017,12600,Manual,44596,Petrol,150,48.7,2.0\n10445, 3 Series,2015,12100,Manual,52663,Diesel,30,61.4,2.0\n10446, 5 Series,2017,17000,Automatic,24212,Diesel,125,60.1,2.0\n10447, 1 Series,2016,12000,Manual,38700,Petrol,125,52.3,1.5\n10448, 1 Series,2015,9600,Manual,30755,Diesel,0,83.1,1.5\n10449, 1 Series,2017,11000,Manual,30393,Diesel,0,78.5,1.5\n10450, X1,2016,15000,Manual,35746,Diesel,20,68.9,2.0\n10451, 3 Series,2015,11300,Automatic,74317,Diesel,150,55.4,2.0\n10452, 2 Series,2016,8450,Manual,72422,Diesel,20,68.9,2.0\n10453, X3,2017,21500,Automatic,35902,Diesel,150,54.3,2.0\n10454, 2 Series,2016,9800,Manual,56812,Diesel,20,68.9,2.0\n10455, 3 Series,2015,11000,Manual,58878,Diesel,20,72.4,2.0\n10456, 4 Series,2017,18300,Automatic,23772,Petrol,145,45.6,2.0\n10457, 4 Series,2016,15500,Automatic,35376,Diesel,30,65.7,2.0\n10458, X3,2015,16750,Automatic,58802,Diesel,145,54.3,2.0\n10459, 2 Series,2017,14500,Automatic,24194,Petrol,145,53.3,1.5\n10460, 1 Series,2018,15500,Automatic,9877,Petrol,145,37.2,1.5\n10461, 7 Series,2013,13950,Automatic,81035,Diesel,160,50.4,3.0\n10462, 3 Series,2017,15500,Manual,32068,Diesel,30,64.2,2.0\n10463, X5,2014,23000,Automatic,56232,Diesel,205,45.6,3.0\n10464, 3 Series,2016,10000,Manual,90161,Diesel,30,67.3,2.0\n10465, 3 Series,2014,13000,Automatic,37334,Diesel,30,62.8,2.0\n10466, 1 Series,2017,12000,Manual,21166,Diesel,150,72.4,1.5\n10467, 3 Series,2012,9250,Manual,55810,Petrol,160,44.8,2.0\n10468, X1,2017,15500,Automatic,40243,Diesel,150,60.1,2.0\n10469, 2 Series,2017,13100,Automatic,31096,Diesel,150,68.9,2.0\n10470, 3 Series,2017,15900,Automatic,68875,Other,140,134.5,2.0\n10471, X1,2013,8750,Manual,72565,Diesel,125,57.6,2.0\n10472, 1 Series,2016,13000,Manual,32325,Diesel,30,62.8,2.0\n10473, X5,2019,43500,Automatic,15753,Petrol,145,27.2,3.0\n10474, X3,2016,16000,Automatic,80895,Diesel,145,54.3,2.0\n10475, 5 Series,2016,12500,Automatic,57232,Diesel,20,68.9,2.0\n10476, X1,2017,13500,Manual,38310,Diesel,20,68.9,2.0\n10477, 2 Series,2015,12400,Automatic,20452,Diesel,20,68.9,2.0\n10478, 4 Series,2016,14000,Manual,19415,Diesel,30,65.7,2.0\n10479, 3 Series,2016,12400,Manual,33270,Petrol,150,48.7,2.0\n10480, 1 Series,2016,11000,Manual,36615,Petrol,125,53.3,1.5\n10481, X3,2013,13000,Automatic,63023,Diesel,165,50.4,2.0\n10482, 3 Series,2016,12800,Automatic,58174,Diesel,30,67.3,2.0\n10483, 3 Series,2016,10650,Manual,88378,Diesel,30,68.9,2.0\n10484, 4 Series,2016,15400,Automatic,57991,Diesel,30,65.7,2.0\n10485, 3 Series,2015,15500,Automatic,61980,Diesel,125,57.6,2.0\n10486, 1 Series,2016,10250,Manual,68332,Diesel,20,68.9,2.0\n10487, 1 Series,2016,15000,Automatic,16426,Diesel,30,62.8,2.0\n10488, 5 Series,2013,10850,Automatic,76541,Diesel,150,55.4,2.0\n10489, 1 Series,2016,12450,Automatic,34922,Diesel,20,70.6,2.0\n10490, 1 Series,2018,20800,Automatic,20819,Petrol,150,39.8,3.0\n10491, X1,2016,14800,Automatic,62562,Diesel,30,65.7,2.0\n10492, 3 Series,2016,9400,Manual,82156,Petrol,125,52.3,1.5\n10493, 3 Series,2017,14500,Manual,33600,Diesel,30,64.2,2.0\n10494, 2 Series,2016,12700,Manual,30183,Diesel,30,65.7,2.0\n10495, 2 Series,2016,12800,Manual,48551,Petrol,145,47.1,1.5\n10496, 5 Series,2016,16000,Automatic,33527,Diesel,30,62.8,2.0\n10497, X6,2014,18000,Automatic,34990,Diesel,305,38.2,3.0\n10498, 4 Series,2015,13500,Automatic,92236,Diesel,150,51.4,3.0\n10499, 1 Series,2016,12500,Automatic,32734,Diesel,20,70.6,2.0\n10500, 1 Series,2016,11850,Manual,19259,Petrol,125,53.3,1.5\n10501, 5 Series,2016,15850,Automatic,27710,Diesel,30,62.8,2.0\n10502, X4,2015,20250,Automatic,54116,Diesel,205,47.9,3.0\n10503, 1 Series,2017,16000,Automatic,31834,Diesel,125,60.1,2.0\n10504, X1,2017,15200,Automatic,34525,Diesel,30,65.7,2.0\n10505, X1,2017,14000,Manual,24690,Diesel,20,68.9,2.0\n10506, X1,2017,15000,Automatic,37869,Diesel,30,65.7,2.0\n10507, 3 Series,2014,8800,Manual,84392,Diesel,30,62.8,2.0\n10508, X1,2016,14950,Manual,35481,Diesel,20,68.9,2.0\n10509, 3 Series,2018,17500,Automatic,23449,Diesel,145,64.2,2.0\n10510, 1 Series,2017,10400,Manual,46130,Diesel,0,78.5,1.5\n10511, 5 Series,2016,16750,Automatic,32344,Diesel,125,60.1,2.0\n10512, 3 Series,2017,12750,Manual,45462,Diesel,145,67.3,2.0\n10513, 1 Series,2016,10800,Manual,27920,Petrol,125,53.3,1.5\n10514, X1,2017,17000,Automatic,41890,Diesel,145,65.7,2.0\n10515, X3,2018,24400,Automatic,30847,Diesel,145,54.3,2.0\n10516, 3 Series,2014,8900,Automatic,79809,Diesel,20,68.9,2.0\n10517, X1,2017,14100,Manual,46134,Diesel,150,68.9,2.0\n10518, 1 Series,2017,8500,Manual,85940,Diesel,0,83.1,1.5\n10519, X3,2016,16900,Automatic,64833,Diesel,145,54.3,2.0\n10520, 1 Series,2017,13700,Automatic,8946,Diesel,145,70.6,2.0\n10521, 3 Series,2017,13500,Automatic,52872,Diesel,150,74.3,2.0\n10522, 3 Series,2012,8450,Manual,79480,Diesel,125,58.9,2.0\n10523, 3 Series,2017,16000,Manual,34098,Diesel,145,64.2,2.0\n10524, X1,2017,18500,Automatic,25683,Diesel,150,57.6,2.0\n10525, X3,2017,20600,Automatic,36818,Diesel,145,54.3,2.0\n10526, 1 Series,2017,12800,Manual,18825,Petrol,125,53.3,1.5\n10527, 1 Series,2015,10500,Manual,36383,Petrol,125,53.3,1.5\n10528, 4 Series,2016,18000,Automatic,41838,Diesel,145,54.3,2.0\n10529, 5 Series,2017,16850,Automatic,30379,Diesel,125,60.1,2.0\n10531, 3 Series,2017,16000,Automatic,63887,Diesel,125,57.6,2.0\n10532, X3,2017,17500,Automatic,75786,Diesel,145,54.3,2.0\n10533, 3 Series,2016,14750,Automatic,64447,Diesel,125,60.1,2.0\n10534, 3 Series,2016,15950,Manual,24160,Diesel,125,58.9,2.0\n10535, 1 Series,2018,15500,Automatic,8604,Petrol,145,37.2,1.5\n10536, 3 Series,2016,15500,Manual,27796,Petrol,205,43.5,2.0\n10537, 1 Series,2018,13100,Manual,21076,Petrol,145,47.1,2.0\n10538, 1 Series,2017,11800,Manual,37337,Diesel,20,70.6,1.5\n10539, 5 Series,2016,12400,Automatic,69736,Diesel,30,62.8,2.0\n10540, 1 Series,2018,12700,Manual,21593,Petrol,145,53.3,1.5\n10541, 3 Series,2016,14500,Manual,27399,Petrol,145,47.9,2.0\n10542, 1 Series,2016,10400,Manual,30902,Diesel,20,72.4,1.5\n10543, 3 Series,2016,11400,Automatic,59201,Diesel,20,70.6,2.0\n10544, X1,2017,18100,Automatic,28161,Diesel,125,57.6,2.0\n10545, 5 Series,2015,12900,Automatic,60337,Diesel,30,62.8,2.0\n10546, 3 Series,2017,15500,Automatic,34298,Diesel,30,64.2,2.0\n10547, 3 Series,2016,12200,Automatic,37170,Diesel,30,65.7,2.0\n10548, 3 Series,2016,14400,Automatic,19786,Diesel,30,67.3,2.0\n10549, X1,2017,13000,Manual,46912,Diesel,145,68.9,2.0\n10550, 3 Series,2016,15000,Automatic,66173,Diesel,125,60.1,2.0\n10551, 3 Series,2015,11500,Automatic,86731,Diesel,145,55.4,2.0\n10552, 3 Series,2017,17100,Automatic,44255,Diesel,145,54.3,3.0\n10553, X3,2016,18000,Automatic,37075,Diesel,200,47.9,3.0\n10554, 3 Series,2017,16000,Automatic,35134,Diesel,145,64.2,2.0\n10555, 6 Series,2014,16500,Automatic,67476,Diesel,160,49.6,3.0\n10556, 3 Series,2017,13400,Automatic,49373,Diesel,145,70.6,2.0\n10557, 1 Series,2015,12900,Automatic,33449,Diesel,20,68.9,1.5\n10558, 1 Series,2016,11600,Manual,9803,Petrol,125,53.3,1.5\n10559, 1 Series,2017,10700,Manual,38664,Diesel,0,83.1,1.5\n10560, 1 Series,2016,10800,Manual,31469,Diesel,20,68.9,2.0\n10561, 1 Series,2017,10900,Manual,36811,Diesel,20,72.4,1.5\n10562, 1 Series,2017,12800,Manual,40160,Diesel,30,62.8,2.0\n10563, 1 Series,2015,10600,Manual,25997,Diesel,20,68.9,2.0\n10564, X1,2016,15800,Automatic,22177,Diesel,125,60.1,2.0\n10565, 5 Series,2015,10750,Manual,68310,Diesel,30,65.7,2.0\n10566, X1,2017,18700,Automatic,18404,Diesel,145,60.1,2.0\n10567, 3 Series,2016,11200,Manual,39313,Diesel,30,62.8,2.0\n10568, 5 Series,2016,12800,Automatic,57790,Diesel,30,65.7,2.0\n10569, 5 Series,2017,15500,Automatic,39773,Diesel,125,60.1,2.0\n10570, 1 Series,2016,13900,Manual,8411,Diesel,30,65.7,2.0\n10571, 3 Series,2016,14700,Automatic,42043,Diesel,125,60.1,2.0\n10572, 3 Series,2019,21250,Automatic,10206,Petrol,145,47.9,2.0\n10573, 2 Series,2017,14000,Automatic,17740,Diesel,150,68.9,2.0\n10574, 1 Series,2016,10900,Manual,29733,Petrol,125,53.3,1.5\n10575, 5 Series,2016,18500,Automatic,37933,Diesel,165,50.4,3.0\n10576, 1 Series,2014,9600,Automatic,29432,Diesel,20,68.9,2.0\n10577, 4 Series,2017,19800,Automatic,27846,Diesel,160,49.6,3.0\n10578, X1,2016,14400,Manual,41694,Diesel,125,60.1,2.0\n10579, X3,2016,18000,Automatic,43211,Diesel,200,47.9,3.0\n10580, X1,2016,13400,Manual,29541,Diesel,125,60.1,2.0\n10581, 3 Series,2017,17200,Automatic,34544,Diesel,145,56.5,3.0\n10582, 3 Series,2017,18300,Automatic,39594,Diesel,160,51.4,3.0\n10583, 1 Series,2018,12700,Manual,20758,Petrol,145,53.3,1.5\n10584, 1 Series,2017,10800,Manual,60281,Diesel,20,70.6,1.5\n10585, 3 Series,2016,13100,Manual,47821,Diesel,30,64.2,2.0\n10586, 1 Series,2016,12900,Manual,23533,Diesel,30,65.7,2.0\n10587, 5 Series,2018,26450,Automatic,16455,Petrol,145,37.7,2.0\n10588, 3 Series,2016,14000,Manual,30937,Diesel,30,64.2,2.0\n10589, X4,2015,20600,Automatic,26928,Diesel,200,47.9,3.0\n10590, 2 Series,2016,13000,Manual,25525,Diesel,125,61.4,2.0\n10591, 3 Series,2014,11300,Automatic,65423,Diesel,125,58.9,2.0\n10592, 4 Series,2017,18000,Automatic,63197,Diesel,160,49.6,3.0\n10593, 1 Series,2017,12900,Manual,18942,Petrol,145,53.3,1.5\n10594, X3,2017,20700,Automatic,39809,Diesel,145,54.3,2.0\n10595, X3,2017,19100,Automatic,44585,Diesel,145,54.3,2.0\n10596, X1,2017,15500,Automatic,35451,Diesel,145,65.7,2.0\n10597, X3,2017,22000,Automatic,27385,Diesel,145,54.3,2.0\n10598, 1 Series,2018,15000,Automatic,9951,Petrol,145,37.2,1.5\n10599, 4 Series,2016,14600,Automatic,30556,Diesel,30,62.8,2.0\n10600, X5,2013,16500,Automatic,59187,Diesel,300,38.2,3.0\n10601, 4 Series,2016,13300,Automatic,83359,Diesel,30,65.7,2.0\n10602, 3 Series,2013,10500,Manual,78090,Diesel,145,56.5,2.0\n10603, 1 Series,2016,14900,Manual,10063,Petrol,145,46.3,2.0\n10604, X1,2017,17800,Automatic,45915,Petrol,165,44.8,2.0\n10605, X1,2017,15900,Automatic,26573,Diesel,150,65.7,2.0\n10606, X1,2016,16450,Automatic,45880,Diesel,30,65.7,2.0\n10607, 3 Series,2014,11400,Automatic,74534,Diesel,125,58.9,2.0\n10608, 3 Series,2017,14200,Manual,27393,Diesel,30,64.2,2.0\n10609, 3 Series,2017,18000,Automatic,41387,Diesel,160,51.4,3.0\n10610, X3,2016,20100,Automatic,36157,Diesel,200,47.9,3.0\n10611, 3 Series,2015,11800,Manual,30661,Diesel,30,67.3,2.0\n10612, 5 Series,2015,13400,Manual,23932,Diesel,125,60.1,2.0\n10613, 3 Series,2016,14300,Manual,27184,Diesel,125,58.9,2.0\n10614, 3 Series,2017,12500,Automatic,86735,Diesel,30,64.2,2.0\n10615, 3 Series,2015,12300,Manual,46015,Diesel,125,58.9,2.0\n10616, 1 Series,2017,10800,Manual,38872,Diesel,145,68.9,2.0\n10617, 1 Series,2016,10200,Manual,44384,Diesel,20,68.9,2.0\n10618, 1 Series,2016,9500,Manual,45719,Diesel,0,83.1,1.5\n10619, X5,2017,28400,Automatic,35061,Diesel,145,47.1,3.0\n10620, X3,2016,21000,Automatic,24435,Diesel,200,47.9,3.0\n10621, X5,2016,24500,Automatic,57605,Other,0,85.6,2.0\n10622, 3 Series,2015,14100,Automatic,62139,Petrol,200,41.5,2.0\n10623, 4 Series,2015,12800,Manual,56741,Diesel,30,62.8,2.0\n10624, X3,2016,16900,Automatic,70232,Diesel,200,47.9,3.0\n10625, 3 Series,2015,12500,Automatic,47404,Petrol,160,45.6,2.0\n10626, X1,2016,16500,Automatic,15777,Diesel,30,65.7,2.0\n10627, 1 Series,2015,11000,Automatic,25345,Petrol,145,48.7,1.6\n10628, 5 Series,2019,23000,Automatic,9420,Petrol,145,50.4,2.0\n10629, 1 Series,2017,12400,Manual,19454,Diesel,145,72.4,1.5\n10630, 1 Series,2016,9500,Manual,59137,Diesel,20,68.9,2.0\n10631, X1,2017,18950,Automatic,19785,Diesel,145,60.1,2.0\n10632, X1,2016,14700,Manual,21876,Diesel,125,60.1,2.0\n10633, 5 Series,2014,11900,Automatic,46042,Diesel,20,68.9,2.0\n10634, 1 Series,2017,11100,Manual,28507,Diesel,145,72.4,1.5\n10635, X3,2016,17800,Automatic,47452,Diesel,145,54.3,2.0\n10636, 3 Series,2017,19500,Automatic,15939,Diesel,145,64.2,2.0\n10637, X3,2013,13100,Automatic,64455,Diesel,160,50.4,2.0\n10638, 3 Series,2016,13300,Manual,19655,Petrol,145,48.7,2.0\n10639, 1 Series,2016,10350,Manual,31517,Petrol,30,56.5,1.5\n10640, 1 Series,2019,17900,Automatic,8285,Petrol,145,36.7,1.5\n10641, 5 Series,2016,15250,Automatic,28217,Diesel,30,62.8,2.0\n10642, 5 Series,2019,23000,Automatic,11476,Petrol,145,50.4,2.0\n10643, 3 Series,2016,14100,Manual,43015,Diesel,145,56.5,2.0\n10644, 1 Series,2016,10500,Manual,34775,Petrol,125,53.3,1.5\n10645, X1,2017,18700,Automatic,25227,Petrol,160,44.8,2.0\n10646, 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X1,2017,18495,Automatic,8000,Diesel,30,65.7,2.0\n10663, 2 Series,2019,19995,Automatic,1000,Petrol,145,50.4,2.0\n10664, 3 Series,2016,11495,Automatic,103000,Diesel,30,64.2,2.0\n10665, 3 Series,2014,12000,Manual,47318,Diesel,125,58.9,2.0\n10666, 3 Series,2016,14500,Manual,25385,Petrol,160,42.2,2.0\n10667, 1 Series,2017,11400,Manual,27038,Diesel,145,78.5,1.5\n10668, 3 Series,2014,13000,Automatic,36034,Diesel,30,62.8,2.0\n10669, 4 Series,2015,16990,Automatic,23000,Diesel,145,56.5,2.0\n10670, 1 Series,2018,23499,Automatic,4666,Petrol,145,32.5,3.0\n10671, 1 Series,2014,10999,Manual,29824,Petrol,150,48.7,1.6\n10672, 3 Series,2016,15490,Automatic,35090,Diesel,30,62.8,2.0\n10673, 3 Series,2015,9000,Automatic,89343,Diesel,30,62.8,2.0\n10674, 3 Series,2015,12300,Automatic,38998,Diesel,30,62.8,2.0\n10675, 3 Series,2016,13750,Manual,59222,Diesel,125,60.1,2.0\n10676, X3,2016,19750,Automatic,35671,Diesel,145,54.3,2.0\n10677, 3 Series,2016,12000,Manual,57918,Diesel,125,58.9,2.0\n10678, 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\n2016,3,31,1.1385\n2016,3,30,1.1324\n2016,3,29,1.1194\n2016,3,24,1.1154\n2016,3,23,1.1171\n2016,3,22,1.1212\n2016,3,21,1.1271\n2016,3,18,1.1279\n2016,3,17,1.1311\n2016,3,16,1.1064\n2016,3,15,1.1109\n2016,3,14,1.1119\n2016,3,11,1.109\n2016,3,10,1.0857\n2016,3,9,1.0973\n2016,3,8,1.1028\n2016,3,7,1.0953\n2016,3,4,1.097\n2016,3,3,1.0901\n2016,3,2,1.0856\n2016,3,1,1.0872\n2016,2,29,1.0888\n2016,2,26,1.1006\n2016,2,25,1.1027\n2016,2,24,1.0981\n2016,2,23,1.1002\n2016,2,22,1.1026\n2016,2,19,1.1096\n2016,2,18,1.1084\n2016,2,17,1.1136\n2016,2,16,1.1166\n2016,2,15,1.118\n2016,2,12,1.1275\n2016,2,11,1.1347\n2016,2,10,1.1257\n2016,2,9,1.1236\n2016,2,8,1.1101\n2016,2,5,1.1202\n2016,2,4,1.1206\n2016,2,3,1.0933\n2016,2,2,1.0919\n2016,2,1,1.0884\n2016,1,29,1.092\n2016,1,28,1.0903\n2016,1,27,1.0888\n2016,1,26,1.0837\n2016,1,25,1.0815\n2016,1,22,1.0808\n2016,1,21,1.0893\n2016,1,20,1.0907\n2016,1,19,1.0868\n2016,1,18,1.0892\n2016,1,15,1.0914\n2016,1,14,1.0893\n2016,1,13,1.0816\n2016,1,12,1.0836\n2016,1,11,1.0888\n2016,1,8,1.0861\n2016,1,7,1.0868\n2016,1,6,1.0742\n2016,1,5,1.0746\n2016,1,4,1.0898\n2015,12,31,1.0887\n2015,12,30,1.0926\n2015,12,29,1.0952\n2015,12,28,1.0962\n2015,12,24,1.0947\n2015,12,23,1.0916\n2015,12,22,1.0952\n2015,12,21,1.087\n2015,12,18,1.0836\n2015,12,17,1.0841\n2015,12,16,1.0933\n2015,12,15,1.099\n2015,12,14,1.0983\n2015,12,11,1.095\n2015,12,10,1.0943\n2015,12,9,1.0941\n2015,12,8,1.0875\n2015,12,7,1.0809\n2015,12,4,1.0902\n2015,12,3,1.0671\n2015,12,2,1.0612\n2015,12,1,1.06\n2015,11,30,1.0579\n2015,11,27,1.058\n2015,11,26,1.0612\n2015,11,25,1.0586\n2015,11,24,1.0651\n2015,11,23,1.0631\n2015,11,20,1.0688\n2015,11,19,1.0687\n2015,11,18,1.0666\n2015,11,17,1.067\n2015,11,16,1.0723\n2015,11,13,1.0764\n2015,11,12,1.0726\n2015,11,11,1.0716\n2015,11,10,1.0711\n2015,11,9,1.0776\n2015,11,6,1.0864\n2015,11,5,1.0883\n2015,11,4,1.0935\n2015,11,3,1.0976\n2015,11,2,1.1032\n2015,10,30,1.1017\n2015,10,29,1.093\n2015,10,28,1.1085\n2015,10,27,1.1061\n2015,10,26,1.1011\n2015,10,23,1.1084\n2015,10,22,1.1313\n2015,10,21,1.1354\n2015,10,20,1.1373\n2015,10,19,1.1333\n2015,10,16,1.136\n2015,10,15,1.1439\n2015,10,14,1.141\n2015,10,13,1.1374\n2015,10,12,1.1373\n2015,10,9,1.1362\n2015,10,8,1.1254\n2015,10,7,1.1266\n2015,10,6,1.1224\n2015,10,5,1.1236\n2015,10,2,1.116\n2015,10,1,1.1153\n2015,9,30,1.1203\n2015,9,29,1.1204\n2015,9,28,1.117\n2015,9,25,1.1151\n2015,9,24,1.1241\n2015,9,23,1.115\n2015,9,22,1.1155\n2015,9,21,1.125\n2015,9,18,1.1419\n2015,9,17,1.1312\n2015,9,16,1.1228\n2015,9,15,1.132\n2015,9,14,1.1305\n2015,9,11,1.1268\n2015,9,10,1.1185\n2015,9,9,1.1139\n2015,9,8,1.1162\n2015,9,7,1.1146\n2015,9,4,1.1138\n2015,9,3,1.1229\n2015,9,2,1.1255\n2015,9,1,1.1236\n2015,8,31,1.1215\n2015,8,28,1.1268\n2015,8,27,1.1284\n2015,8,26,1.1402\n2015,8,25,1.1506\n2015,8,24,1.1497\n2015,8,21,1.1281\n2015,8,20,1.1183\n2015,8,19,1.1041\n2015,8,18,1.106\n2015,8,17,1.11\n2015,8,14,1.1171\n2015,8,13,1.1109\n2015,8,12,1.1155\n2015,8,11,1.1055\n2015,8,10,1.096\n2015,8,7,1.0941\n2015,8,6,1.0885\n2015,8,5,1.0883\n2015,8,4,1.0973\n2015,8,3,1.0951\n2015,7,31,1.0967\n2015,7,30,1.0955\n2015,7,29,1.103\n2015,7,28,1.1025\n2015,7,27,1.1058\n2015,7,24,1.0939\n2015,7,23,1.0999\n2015,7,22,1.0902\n2015,7,21,1.0867\n2015,7,20,1.0852\n2015,7,17,1.0889\n2015,7,16,1.0867\n2015,7,15,1.1009\n2015,7,14,1.1031\n2015,7,13,1.1049\n2015,7,10,1.1185\n2015,7,9,1.1054\n2015,7,8,1.1024\n2015,7,7,1.0931\n2015,7,6,1.1008\n2015,7,3,1.1096\n2015,7,2,1.1066\n2015,7,1,1.11\n2015,6,30,1.1189\n2015,6,29,1.1133\n2015,6,26,1.1202\n2015,6,25,1.1206\n2015,6,24,1.1213\n2015,6,23,1.1204\n2015,6,22,1.1345\n2015,6,19,1.1299\n2015,6,18,1.1404\n2015,6,17,1.1279\n2015,6,16,1.1215\n2015,6,15,1.1218\n2015,6,12,1.122\n2015,6,11,1.1232\n2015,6,10,1.1279\n2015,6,9,1.1249\n2015,6,8,1.1162\n2015,6,5,1.1218\n2015,6,4,1.1317\n2015,6,3,1.1134\n2015,6,2,1.1029\n2015,6,1,1.0944\n2015,5,29,1.097\n2015,5,28,1.0896\n2015,5,27,1.0863\n2015,5,26,1.0926\n2015,5,25,1.0978\n2015,5,22,1.1164\n2015,5,21,1.1133\n2015,5,20,1.1118\n2015,5,19,1.118\n2015,5,18,1.1389\n2015,5,15,1.1328\n2015,5,14,1.1419\n2015,5,13,1.1221\n2015,5,12,1.1239\n2015,5,11,1.1142\n2015,5,8,1.1221\n2015,5,7,1.1305\n2015,5,6,1.123\n2015,5,5,1.1117\n2015,5,4,1.1152\n2015,4,30,1.1215\n2015,4,29,1.1002\n2015,4,28,1.0927\n2015,4,27,1.0822\n2015,4,24,1.0824\n2015,4,23,1.0772\n2015,4,22,1.0743\n2015,4,21,1.07\n2015,4,20,1.0723\n2015,4,17,1.0814\n2015,4,16,1.0711\n2015,4,15,1.0579\n2015,4,14,1.0564\n2015,4,13,1.0552\n2015,4,10,1.057\n2015,4,9,1.0774\n2015,4,8,1.0862\n2015,4,7,1.0847\n2015,4,2,1.083\n2015,4,1,1.0755\n2015,3,31,1.0759\n2015,3,30,1.0845\n2015,3,27,1.0856\n2015,3,26,1.0973\n2015,3,25,1.0985\n2015,3,24,1.095\n2015,3,23,1.0912\n2015,3,20,1.0776\n2015,3,19,1.0677\n2015,3,18,1.0592\n2015,3,17,1.0635\n2015,3,16,1.0557\n2015,3,13,1.0572\n2015,3,12,1.0613\n2015,3,11,1.0578\n2015,3,10,1.0738\n2015,3,9,1.086\n2015,3,6,1.0963\n2015,3,5,1.1069\n2015,3,4,1.1124\n2015,3,3,1.1168\n2015,3,2,1.1227\n2015,2,27,1.124\n2015,2,26,1.1317\n2015,2,25,1.1346\n2015,2,24,1.1328\n2015,2,23,1.1298\n2015,2,20,1.1298\n2015,2,19,1.1387\n2015,2,18,1.1372\n2015,2,17,1.1415\n2015,2,16,1.1408\n2015,2,13,1.1381\n2015,2,12,1.1328\n2015,2,11,1.1314\n2015,2,10,1.1297\n2015,2,9,1.1275\n2015,2,6,1.1447\n2015,2,5,1.141\n2015,2,4,1.1446\n2015,2,3,1.1376\n2015,2,2,1.131\n2015,1,30,1.1305\n2015,1,29,1.1315\n2015,1,28,1.1344\n2015,1,27,1.1306\n2015,1,26,1.1244\n2015,1,23,1.1198\n2015,1,22,1.1618\n2015,1,21,1.1593\n2015,1,20,1.1579\n2015,1,19,1.1605\n2015,1,16,1.1588\n2015,1,15,1.1708\n2015,1,14,1.1775\n2015,1,13,1.1782\n2015,1,12,1.1804\n2015,1,9,1.1813\n2015,1,8,1.1768\n2015,1,7,1.1831\n2015,1,6,1.1914\n2015,1,5,1.1915\n2015,1,2,1.2043\n2014,12,31,1.2141\n2014,12,30,1.216\n2014,12,29,1.2197\n2014,12,24,1.2219\n2014,12,23,1.2213\n2014,12,22,1.2259\n2014,12,19,1.2279\n2014,12,18,1.2285\n2014,12,17,1.2448\n2014,12,16,1.2537\n2014,12,15,1.2426\n2014,12,12,1.245\n2014,12,11,1.2428\n2014,12,10,1.2392\n2014,12,9,1.2369\n2014,12,8,1.2258\n2014,12,5,1.2362\n2014,12,4,1.2311\n2014,12,3,1.2331\n2014,12,2,1.2424\n2014,12,1,1.2469\n2014,11,28,1.2483\n2014,11,27,1.248\n2014,11,26,1.2475\n2014,11,25,1.2424\n2014,11,24,1.241\n2014,11,21,1.2422\n2014,11,20,1.2539\n2014,11,19,1.2535\n2014,11,18,1.2514\n2014,11,17,1.2496\n2014,11,14,1.2436\n2014,11,13,1.2456\n2014,11,12,1.2467\n2014,11,11,1.2424\n2014,11,10,1.2486\n2014,11,7,1.2393\n2014,11,6,1.2517\n2014,11,5,1.248\n2014,11,4,1.2514\n2014,11,3,1.2493\n2014,10,31,1.2524\n2014,10,30,1.2598\n2014,10,29,1.2737\n2014,10,28,1.2748\n2014,10,27,1.2679\n2014,10,24,1.2659\n2014,10,23,1.2669\n2014,10,22,1.2693\n2014,10,21,1.2762\n2014,10,20,1.2773\n2014,10,17,1.2823\n2014,10,16,1.2749\n2014,10,15,1.2666\n2014,10,14,1.2646\n2014,10,13,1.2679\n2014,10,10,1.2638\n2014,10,9,1.2763\n2014,10,8,1.2645\n2014,10,7,1.2607\n2014,10,6,1.2565\n2014,10,3,1.2616\n2014,10,2,1.2631\n2014,10,1,1.2603\n2014,9,30,1.2583\n2014,9,29,1.2701\n2014,9,26,1.2732\n2014,9,25,1.2712\n2014,9,24,1.2826\n2014,9,23,1.2892\n2014,9,22,1.2845\n2014,9,19,1.2852\n2014,9,18,1.2872\n2014,9,17,1.2956\n2014,9,16,1.2949\n2014,9,15,1.2911\n2014,9,12,1.2931\n2014,9,11,1.2928\n2014,9,10,1.2929\n2014,9,9,1.2902\n2014,9,8,1.2947\n2014,9,5,1.2948\n2014,9,4,1.3015\n2014,9,3,1.3151\n2014,9,2,1.3115\n2014,9,1,1.3133\n2014,8,29,1.3188\n2014,8,28,1.3178\n2014,8,27,1.3177\n2014,8,26,1.3192\n2014,8,25,1.32\n2014,8,22,1.3267\n2014,8,21,1.3262\n2014,8,20,1.3284\n2014,8,19,1.3354\n2014,8,18,1.3383\n2014,8,15,1.3388\n2014,8,14,1.3373\n2014,8,13,1.336\n2014,8,12,1.3346\n2014,8,11,1.3386\n2014,8,8,1.3388\n2014,8,7,1.3368\n2014,8,6,1.3345\n2014,8,5,1.3382\n2014,8,4,1.3422\n2014,8,1,1.3395\n2014,7,31,1.3379\n2014,7,30,1.3401\n2014,7,29,1.3429\n2014,7,28,1.3433\n2014,7,25,1.344\n2014,7,24,1.3472\n2014,7,23,1.3465\n2014,7,22,1.3481\n2014,7,21,1.3518\n2014,7,18,1.3525\n2014,7,17,1.3525\n2014,7,16,1.3532\n2014,7,15,1.3613\n2014,7,14,1.3627\n2014,7,11,1.3595\n2014,7,10,1.3604\n2014,7,9,1.3603\n2014,7,8,1.3589\n2014,7,7,1.3592\n2014,7,4,1.3588\n2014,7,3,1.3646\n2014,7,2,1.3656\n2014,7,1,1.3688\n2014,6,30,1.3658\n2014,6,27,1.362\n2014,6,26,1.3606\n2014,6,25,1.3615\n2014,6,24,1.3618\n2014,6,23,1.3596\n2014,6,20,1.3588\n2014,6,19,1.362\n2014,6,18,1.3563\n2014,6,17,1.3568\n2014,6,16,1.3532\n2014,6,13,1.3534\n2014,6,12,1.3528\n2014,6,11,1.3547\n2014,6,10,1.3547\n2014,6,9,1.3608\n2014,6,6,1.3642\n2014,6,5,1.3567\n2014,6,4,1.3627\n2014,6,3,1.3645\n2014,6,2,1.3611\n2014,5,30,1.3607\n2014,5,29,1.3612\n2014,5,28,1.3608\n2014,5,27,1.3638\n2014,5,26,1.3635\n2014,5,23,1.363\n2014,5,22,1.3668\n2014,5,21,1.3676\n2014,5,20,1.3702\n2014,5,19,1.3715\n2014,5,16,1.3696\n2014,5,15,1.3659\n2014,5,14,1.3719\n2014,5,13,1.3703\n2014,5,12,1.3765\n2014,5,9,1.3781\n2014,5,8,1.3953\n2014,5,7,1.3927\n2014,5,6,1.3945\n2014,5,5,1.3874\n2014,5,2,1.3862\n2014,4,30,1.385\n2014,4,29,1.3826\n2014,4,28,1.3861\n2014,4,25,1.3831\n2014,4,24,1.382\n2014,4,23,1.3834\n2014,4,22,1.3817\n2014,4,17,1.3855\n2014,4,16,1.384\n2014,4,15,1.3803\n2014,4,14,1.3827\n2014,4,11,1.3872\n2014,4,10,1.3867\n2014,4,9,1.3794\n2014,4,8,1.3774\n2014,4,7,1.3723\n2014,4,4,1.37\n2014,4,3,1.3771\n2014,4,2,1.3795\n2014,4,1,1.379\n2014,3,31,1.3788\n2014,3,28,1.3759\n2014,3,27,1.3758\n2014,3,26,1.3791\n2014,3,25,1.3789\n2014,3,24,1.3774\n2014,3,21,1.378\n2014,3,20,1.3762\n2014,3,19,1.3913\n2014,3,18,1.3902\n2014,3,17,1.3906\n2014,3,14,1.3884\n2014,3,13,1.3942\n2014,3,12,1.3887\n2014,3,11,1.385\n2014,3,10,1.3881\n2014,3,7,1.3894\n2014,3,6,1.3745\n2014,3,5,1.3732\n2014,3,4,1.3768\n2014,3,3,1.3768\n2014,2,28,1.3813\n2014,2,27,1.3656\n2014,2,26,1.3726\n2014,2,25,1.3754\n2014,2,24,1.3735\n2014,2,21,1.3707\n2014,2,20,1.3706\n2014,2,19,1.3745\n2014,2,18,1.3731\n2014,2,17,1.3699\n2014,2,14,1.3707\n2014,2,13,1.3675\n2014,2,12,1.3573\n2014,2,11,1.3676\n2014,2,10,1.3638\n2014,2,7,1.3574\n2014,2,6,1.3495\n2014,2,5,1.3543\n2014,2,4,1.3519\n2014,2,3,1.3498\n2014,1,31,1.3516\n2014,1,30,1.3574\n2014,1,29,1.3608\n2014,1,28,1.3649\n2014,1,27,1.3658\n2014,1,24,1.3687\n2014,1,23,1.3639\n2014,1,22,1.3566\n2014,1,21,1.3526\n2014,1,20,1.3566\n2014,1,17,1.3584\n2014,1,16,1.3597\n2014,1,15,1.3606\n2014,1,14,1.3667\n2014,1,13,1.3654\n2014,1,10,1.3587\n2014,1,9,1.3612\n2014,1,8,1.3594\n2014,1,7,1.3641\n2014,1,6,1.3602\n2014,1,3,1.3634\n2014,1,2,1.3658\n2013,12,31,1.3791\n2013,12,30,1.3783\n2013,12,27,1.3814\n2013,12,24,1.3684\n2013,12,23,1.3702\n2013,12,20,1.3655\n2013,12,19,1.3667\n2013,12,18,1.3749\n2013,12,17,1.3749\n2013,12,16,1.3776\n2013,12,13,1.3727\n2013,12,12,1.3775\n2013,12,11,1.3767\n2013,12,10,1.375\n2013,12,9,1.3722\n2013,12,6,1.3661\n2013,12,5,1.3594\n2013,12,4,1.3592\n2013,12,3,1.3578\n2013,12,2,1.3536\n2013,11,29,1.3611\n2013,11,28,1.3592\n2013,11,27,1.3596\n2013,11,26,1.3547\n2013,11,25,1.3514\n2013,11,22,1.3518\n2013,11,21,1.3472\n2013,11,20,1.3527\n2013,11,19,1.3502\n2013,11,18,1.3517\n2013,11,15,1.346\n2013,11,14,1.3436\n2013,11,13,1.3415\n2013,11,12,1.3432\n2013,11,11,1.3394\n2013,11,8,1.3431\n2013,11,7,1.3365\n2013,11,6,1.3517\n2013,11,5,1.3494\n2013,11,4,1.3506\n2013,11,1,1.3505\n2013,10,31,1.3641\n2013,10,30,1.3755\n2013,10,29,1.3768\n2013,10,28,1.3784\n2013,10,25,1.3777\n2013,10,24,1.3805\n2013,10,23,1.3752\n2013,10,22,1.3674\n2013,10,21,1.3667\n2013,10,18,1.3684\n2013,10,17,1.3662\n2013,10,16,1.3561\n2013,10,15,1.3493\n2013,10,14,1.3564\n2013,10,11,1.3566\n2013,10,10,1.3532\n2013,10,9,1.3515\n2013,10,8,1.3576\n2013,10,7,1.3572\n2013,10,4,1.3593\n2013,10,3,1.3594\n2013,10,2,1.3515\n2013,10,1,1.3554\n2013,9,30,1.3505\n2013,9,27,1.3537\n2013,9,26,1.3499\n2013,9,25,1.3504\n2013,9,24,1.3473\n2013,9,23,1.3508\n2013,9,20,1.3514\n2013,9,19,1.3545\n2013,9,18,1.3352\n2013,9,17,1.3356\n2013,9,16,1.3357\n2013,9,13,1.3295\n2013,9,12,1.329\n2013,9,11,1.3268\n2013,9,10,1.324\n2013,9,9,1.3194\n2013,9,6,1.3117\n2013,9,5,1.3202\n2013,9,4,1.3171\n2013,9,3,1.3172\n2013,9,2,1.3207\n2013,8,30,1.3235\n2013,8,29,1.3266\n2013,8,28,1.3347\n2013,8,27,1.3338\n2013,8,26,1.3361\n2013,8,23,1.3355\n2013,8,22,1.3323\n2013,8,21,1.3384\n2013,8,20,1.3392\n2013,8,19,1.3344\n2013,8,16,1.334\n2013,8,15,1.3297\n2013,8,14,1.3243\n2013,8,13,1.329\n2013,8,12,1.328\n2013,8,9,1.3373\n2013,8,8,1.336\n2013,8,7,1.3305\n2013,8,6,1.328\n2013,8,5,1.3257\n2013,8,2,1.3203\n2013,8,1,1.3236\n2013,7,31,1.3275\n2013,7,30,1.3284\n2013,7,29,1.327\n2013,7,26,1.326\n2013,7,25,1.3202\n2013,7,24,1.3246\n2013,7,23,1.318\n2013,7,22,1.3166\n2013,7,19,1.3123\n2013,7,18,1.3093\n2013,7,17,1.3136\n2013,7,16,1.3118\n2013,7,15,1.3012\n2013,7,12,1.3034\n2013,7,11,1.3044\n2013,7,10,1.2813\n2013,7,9,1.2857\n2013,7,8,1.285\n2013,7,5,1.2883\n2013,7,4,1.2984\n2013,7,3,1.2959\n2013,7,2,1.3017\n2013,7,1,1.3037\n2013,6,28,1.308\n2013,6,27,1.3032\n2013,6,26,1.3024\n2013,6,25,1.3134\n2013,6,24,1.3086\n2013,6,21,1.318\n2013,6,20,1.32\n2013,6,19,1.3406\n2013,6,18,1.3374\n2013,6,17,1.3337\n2013,6,14,1.3303\n2013,6,13,1.3315\n2013,6,12,1.3277\n2013,6,11,1.3273\n2013,6,10,1.3209\n2013,6,7,1.326\n2013,6,6,1.3118\n2013,6,5,1.3067\n2013,6,4,1.3092\n2013,6,3,1.3008\n2013,5,31,1.3006\n2013,5,30,1.2944\n2013,5,29,1.2952\n2013,5,28,1.2938\n2013,5,27,1.2939\n2013,5,24,1.2939\n2013,5,23,1.2888\n2013,5,22,1.2923\n2013,5,21,1.2866\n2013,5,20,1.2853\n2013,5,17,1.2869\n2013,5,16,1.289\n2013,5,15,1.2864\n2013,5,14,1.2977\n2013,5,13,1.2973\n2013,5,10,1.2988\n2013,5,9,1.3142\n2013,5,8,1.3135\n2013,5,7,1.3107\n2013,5,6,1.3107\n2013,5,3,1.3114\n2013,5,2,1.3191\n2013,4,30,1.3072\n2013,4,29,1.3113\n2013,4,26,1.2999\n2013,4,25,1.308\n2013,4,24,1.3006\n2013,4,23,1.299\n2013,4,22,1.3037\n2013,4,19,1.3115\n2013,4,18,1.3045\n2013,4,17,1.3129\n2013,4,16,1.3129\n2013,4,15,1.3081\n2013,4,12,1.3052\n2013,4,11,1.3119\n2013,4,10,1.3086\n2013,4,9,1.304\n2013,4,8,1.3023\n2013,4,5,1.2944\n2013,4,4,1.2818\n2013,4,3,1.2828\n2013,4,2,1.284\n2013,3,28,1.2805\n2013,3,27,1.2768\n2013,3,26,1.2861\n2013,3,25,1.2935\n2013,3,22,1.2948\n2013,3,21,1.291\n2013,3,20,1.2945\n2013,3,19,1.2944\n2013,3,18,1.2929\n2013,3,15,1.3086\n2013,3,14,1.2937\n2013,3,13,1.2981\n2013,3,12,1.3053\n2013,3,11,1.2994\n2013,3,8,1.309\n2013,3,7,1.301\n2013,3,6,1.3035\n2013,3,5,1.3034\n2013,3,4,1.3007\n2013,3,1,1.3\n2013,2,28,1.3129\n2013,2,27,1.3097\n2013,2,26,1.3077\n2013,2,25,1.3304\n2013,2,22,1.3186\n2013,2,21,1.3186\n2013,2,20,1.337\n2013,2,19,1.3349\n2013,2,18,1.3352\n2013,2,15,1.3325\n2013,2,14,1.3327\n2013,2,13,1.348\n2013,2,12,1.3438\n2013,2,11,1.3391\n2013,2,8,1.3374\n2013,2,7,1.3546\n2013,2,6,1.3517\n2013,2,5,1.3537\n2013,2,4,1.3552\n2013,2,1,1.3644\n2013,1,31,1.355\n2013,1,30,1.3541\n2013,1,29,1.3433\n2013,1,28,1.3444\n2013,1,25,1.3469\n2013,1,24,1.3349\n2013,1,23,1.333\n2013,1,22,1.3317\n2013,1,21,1.3323\n2013,1,18,1.3324\n2013,1,17,1.3368\n2013,1,16,1.3277\n2013,1,15,1.3327\n2013,1,14,1.3341\n2013,1,11,1.3274\n2013,1,10,1.3113\n2013,1,9,1.3056\n2013,1,8,1.3086\n2013,1,7,1.3039\n2013,1,4,1.3012\n2013,1,3,1.3102\n2013,1,2,1.3262\n2012,12,31,1.3194\n2012,12,28,1.3183\n2012,12,27,1.3266\n2012,12,24,1.3218\n2012,12,21,1.3209\n2012,12,20,1.3246\n2012,12,19,1.3302\n2012,12,18,1.3178\n2012,12,17,1.316\n2012,12,14,1.3081\n2012,12,13,1.3077\n2012,12,12,1.304\n2012,12,11,1.2993\n2012,12,10,1.293\n2012,12,7,1.2905\n2012,12,6,1.3072\n2012,12,5,1.3065\n2012,12,4,1.3092\n2012,12,3,1.3057\n2012,11,30,1.2986\n2012,11,29,1.2994\n2012,11,28,1.2891\n2012,11,27,1.2961\n2012,11,26,1.2964\n2012,11,23,1.2909\n2012,11,22,1.2893\n2012,11,21,1.2805\n2012,11,20,1.2809\n2012,11,19,1.2762\n2012,11,16,1.2745\n2012,11,15,1.2756\n2012,11,14,1.2726\n2012,11,13,1.2696\n2012,11,12,1.2735\n2012,11,9,1.2694\n2012,11,8,1.2736\n2012,11,7,1.2746\n2012,11,6,1.28\n2012,11,5,1.2777\n2012,11,2,1.285\n2012,11,1,1.2975\n2012,10,31,1.2993\n2012,10,30,1.2962\n2012,10,29,1.2898\n2012,10,26,1.2908\n2012,10,25,1.2993\n2012,10,24,1.2942\n2012,10,23,1.3005\n2012,10,22,1.3063\n2012,10,19,1.3035\n2012,10,18,1.3118\n2012,10,17,1.312\n2012,10,16,1.3046\n2012,10,15,1.2971\n2012,10,12,1.297\n2012,10,11,1.2918\n2012,10,10,1.2889\n2012,10,9,1.2953\n2012,10,8,1.2958\n2012,10,5,1.3002\n2012,10,4,1.2951\n2012,10,3,1.2904\n2012,10,2,1.293\n2012,10,1,1.2877\n2012,9,28,1.293\n2012,9,27,1.2874\n2012,9,26,1.2845\n2012,9,25,1.2932\n2012,9,24,1.2916\n2012,9,21,1.2988\n2012,9,20,1.2954\n2012,9,19,1.3002\n2012,9,18,1.3054\n2012,9,17,1.3086\n2012,9,14,1.3095\n2012,9,13,1.291\n2012,9,12,1.2896\n2012,9,11,1.2787\n2012,9,10,1.2776\n2012,9,7,1.2706\n2012,9,6,1.2638\n2012,9,5,1.2578\n2012,9,4,1.2579\n2012,9,3,1.2568\n2012,8,31,1.2611\n2012,8,30,1.2544\n2012,8,29,1.2545\n2012,8,28,1.2548\n2012,8,27,1.253\n2012,8,24,1.2507\n2012,8,23,1.2552\n2012,8,22,1.2448\n2012,8,21,1.2428\n2012,8,20,1.23\n2012,8,17,1.2337\n2012,8,16,1.2279\n2012,8,15,1.2276\n2012,8,14,1.2352\n2012,8,13,1.2339\n2012,8,10,1.2262\n2012,8,9,1.2301\n2012,8,8,1.2336\n2012,8,7,1.2436\n2012,8,6,1.2379\n2012,8,3,1.2245\n2012,8,2,1.2346\n2012,8,1,1.2298\n2012,7,31,1.2284\n2012,7,30,1.2246\n2012,7,27,1.2317\n2012,7,26,1.226\n2012,7,25,1.2134\n2012,7,24,1.2089\n2012,7,23,1.2105\n2012,7,20,1.22\n2012,7,19,1.2287\n2012,7,18,1.2234\n2012,7,17,1.2281\n2012,7,16,1.2177\n2012,7,13,1.2185\n2012,7,12,1.2178\n2012,7,11,1.226\n2012,7,10,1.2285\n2012,7,9,1.2293\n2012,7,6,1.2377\n2012,7,5,1.2426\n2012,7,4,1.256\n2012,7,3,1.2575\n2012,7,2,1.2593\n2012,6,29,1.259\n2012,6,28,1.2418\n2012,6,27,1.2478\n2012,6,26,1.2475\n2012,6,25,1.2488\n2012,6,22,1.2539\n2012,6,21,1.267\n2012,6,20,1.2704\n2012,6,19,1.2619\n2012,6,18,1.2618\n2012,6,15,1.2596\n2012,6,14,1.2551\n2012,6,13,1.2534\n2012,6,12,1.2492\n2012,6,11,1.2544\n2012,6,8,1.2468\n2012,6,7,1.2595\n2012,6,6,1.2485\n2012,6,5,1.2429\n2012,6,4,1.2437\n2012,6,1,1.2322\n2012,5,31,1.2403\n2012,5,30,1.2438\n2012,5,29,1.2523\n2012,5,28,1.2566\n2012,5,25,1.2546\n2012,5,24,1.2557\n2012,5,23,1.2659\n2012,5,22,1.2768\n2012,5,21,1.275\n2012,5,18,1.2721\n2012,5,17,1.2682\n2012,5,16,1.2738\n2012,5,15,1.2843\n2012,5,14,1.2863\n2012,5,11,1.2944\n2012,5,10,1.2961\n2012,5,9,1.295\n2012,5,8,1.3025\n2012,5,7,1.3033\n2012,5,4,1.3132\n2012,5,3,1.3123\n2012,5,2,1.3131\n2012,5,1,0.0\n2012,4,30,1.3214\n2012,4,27,1.3229\n2012,4,26,1.3215\n2012,4,25,1.3206\n2012,4,24,1.3161\n2012,4,23,1.3131\n2012,4,20,1.3192\n2012,4,19,1.3086\n2012,4,18,1.3093\n2012,4,17,1.3132\n2012,4,16,1.3024\n2012,4,13,1.3148\n2012,4,12,1.3153\n2012,4,11,1.3131\n2012,4,10,1.3114\n2012,4,9,0.0\n2012,4,6,0.0\n2012,4,5,1.3068\n2012,4,4,1.3142\n2012,4,3,1.3315\n2012,4,2,1.3319\n2012,3,30,1.3356\n2012,3,29,1.3272\n2012,3,28,1.3337\n2012,3,27,1.3333\n2012,3,26,1.3276\n2012,3,23,1.3242\n2012,3,22,1.3167\n2012,3,21,1.3225\n2012,3,20,1.3198\n2012,3,19,1.315\n2012,3,16,1.3116\n2012,3,15,1.3057\n2012,3,14,1.3062\n2012,3,13,1.3057\n2012,3,12,1.3119\n2012,3,9,1.3191\n2012,3,8,1.3242\n2012,3,7,1.312\n2012,3,6,1.3153\n2012,3,5,1.322\n2012,3,2,1.3217\n2012,3,1,1.3312\n2012,2,29,1.3443\n2012,2,28,1.3454\n2012,2,27,1.3388\n2012,2,24,1.3412\n2012,2,23,1.33\n2012,2,22,1.323\n2012,2,21,1.3222\n2012,2,20,1.3266\n2012,2,17,1.3159\n2012,2,16,1.2982\n2012,2,15,1.3092\n2012,2,14,1.3169\n2012,2,13,1.3254\n2012,2,10,1.3189\n2012,2,9,1.3288\n2012,2,8,1.3274\n2012,2,7,1.3113\n2012,2,6,1.3042\n2012,2,3,1.316\n2012,2,2,1.3094\n2012,2,1,1.3175\n2012,1,31,1.3176\n2012,1,30,1.311\n2012,1,27,1.3145\n2012,1,26,1.3145\n2012,1,25,1.2942\n2012,1,24,1.3003\n2012,1,23,1.3017\n2012,1,20,1.2902\n2012,1,19,1.2911\n2012,1,18,1.2831\n2012,1,17,1.279\n2012,1,16,1.2669\n2012,1,13,1.2771\n2012,1,12,1.2736\n2012,1,11,1.2718\n2012,1,10,1.2808\n2012,1,9,1.2728\n2012,1,6,1.2776\n2012,1,5,1.2832\n2012,1,4,1.2948\n2012,1,3,1.3014\n2012,1,2,1.2935\n2011,12,30,1.2939\n2011,12,29,1.2889\n2011,12,28,1.3074\n2011,12,27,1.3069\n2011,12,26,0.0\n2011,12,23,1.3057\n2011,12,22,1.3047\n2011,12,21,1.3054\n2011,12,20,1.3074\n2011,12,19,1.3039\n2011,12,16,1.3064\n2011,12,15,1.3019\n2011,12,14,1.2993\n2011,12,13,1.3181\n2011,12,12,1.3251\n2011,12,9,1.3384\n2011,12,8,1.341\n2011,12,7,1.3377\n2011,12,6,1.3394\n2011,12,5,1.3442\n2011,12,2,1.3511\n2011,12,1,1.3492\n2011,11,30,1.3418\n2011,11,29,1.3336\n2011,11,28,1.3348\n2011,11,25,1.3229\n2011,11,24,1.3373\n2011,11,23,1.3387\n2011,11,22,1.3535\n2011,11,21,1.3458\n2011,11,18,1.3576\n2011,11,17,1.348\n2011,11,16,1.3484\n2011,11,15,1.3532\n2011,11,14,1.3659\n2011,11,11,1.365\n2011,11,10,1.3616\n2011,11,9,1.3633\n2011,11,8,1.3788\n2011,11,7,1.3742\n2011,11,4,1.3773\n2011,11,3,1.3773\n2011,11,2,1.3809\n2011,11,1,1.3627\n2011,10,31,1.4001\n2011,10,28,1.416\n2011,10,27,1.4038\n2011,10,26,1.3927\n2011,10,25,1.3918\n2011,10,24,1.3856\n2011,10,21,1.3798\n2011,10,20,1.3807\n2011,10,19,1.3828\n2011,10,18,1.3676\n2011,10,17,1.3776\n2011,10,14,1.3807\n2011,10,13,1.3727\n2011,10,12,1.3766\n2011,10,11,1.3607\n2011,10,10,1.3593\n2011,10,7,1.3434\n2011,10,6,1.3269\n2011,10,5,1.3337\n2011,10,4,1.3181\n2011,10,3,1.3327\n2011,9,30,1.3503\n2011,9,29,1.3615\n2011,9,28,1.3631\n2011,9,27,1.3579\n2011,9,26,1.35\n2011,9,23,1.343\n2011,9,22,1.3448\n2011,9,21,1.3636\n2011,9,20,1.371\n2011,9,19,1.3641\n2011,9,16,1.376\n2011,9,15,1.3795\n2011,9,14,1.3729\n2011,9,13,1.3645\n2011,9,12,1.3656\n2011,9,9,1.3817\n2011,9,8,1.4044\n2011,9,7,1.4036\n2011,9,6,1.4099\n2011,9,5,1.4126\n2011,9,2,1.4255\n2011,9,1,1.4285\n2011,8,31,1.445\n2011,8,30,1.4402\n2011,8,29,1.4487\n2011,8,26,1.4402\n2011,8,25,1.4424\n2011,8,24,1.4433\n2011,8,23,1.4462\n2011,8,22,1.4413\n2011,8,19,1.4385\n2011,8,18,1.4369\n2011,8,17,1.4477\n2011,8,16,1.436\n2011,8,15,1.4309\n2011,8,12,1.425\n2011,8,11,1.4143\n2011,8,10,1.4367\n2011,8,9,1.4267\n2011,8,8,1.4225\n2011,8,5,1.4155\n2011,8,4,1.4229\n2011,8,3,1.43\n2011,8,2,1.417\n2011,8,1,1.4415\n2011,7,29,1.426\n2011,7,28,1.426\n2011,7,27,1.4446\n2011,7,26,1.4471\n2011,7,25,1.438\n2011,7,22,1.4391\n2011,7,21,1.4222\n2011,7,20,1.4207\n2011,7,19,1.416\n2011,7,18,1.4045\n2011,7,15,1.4146\n2011,7,14,1.4202\n2011,7,13,1.4073\n2011,7,12,1.3975\n2011,7,11,1.4056\n2011,7,8,1.4242\n2011,7,7,1.4247\n2011,7,6,1.4318\n2011,7,5,1.4461\n2011,7,4,1.45\n2011,7,1,1.4488\n2011,6,30,1.4453\n2011,6,29,1.4425\n2011,6,28,1.4261\n2011,6,27,1.4205\n2011,6,24,1.422\n2011,6,23,1.4212\n2011,6,22,1.4397\n2011,6,21,1.4373\n2011,6,20,1.4235\n2011,6,17,1.427\n2011,6,16,1.4088\n2011,6,15,1.4292\n2011,6,14,1.4448\n2011,6,13,1.4354\n2011,6,10,1.4486\n2011,6,9,1.4614\n2011,6,8,1.4608\n2011,6,7,1.4652\n2011,6,6,1.4596\n2011,6,3,1.4488\n2011,6,2,1.446\n2011,6,1,1.4408\n2011,5,31,1.4385\n2011,5,30,1.4272\n2011,5,27,1.4265\n2011,5,26,1.4168\n2011,5,25,1.4069\n2011,5,24,1.4089\n2011,5,23,1.402\n2011,5,20,1.4237\n2011,5,19,1.4265\n2011,5,18,1.4227\n2011,5,17,1.4171\n2011,5,16,1.4143\n2011,5,13,1.428\n2011,5,12,1.4153\n2011,5,11,1.4357\n2011,5,10,1.4358\n2011,5,9,1.4397\n2011,5,6,1.4501\n2011,5,5,1.4814\n2011,5,4,1.4882\n2011,5,3,1.478\n2011,5,2,1.4837\n2011,4,29,1.486\n2011,4,28,1.4794\n2011,4,27,1.4668\n2011,4,26,1.4617\n2011,4,25,0.0\n2011,4,22,0.0\n2011,4,21,1.4584\n2011,4,20,1.4515\n2011,4,19,1.4302\n2011,4,18,1.4275\n2011,4,15,1.445\n2011,4,14,1.4401\n2011,4,13,1.4493\n2011,4,12,1.447\n2011,4,11,1.4434\n2011,4,8,1.4401\n2011,4,7,1.4283\n2011,4,6,1.43\n2011,4,5,1.4166\n2011,4,4,1.424\n2011,4,1,1.4141\n2011,3,31,1.4207\n2011,3,30,1.409\n2011,3,29,1.4066\n2011,3,28,1.4032\n2011,3,25,1.4115\n2011,3,24,1.4128\n2011,3,23,1.4136\n2011,3,22,1.4211\n2011,3,21,1.4194\n2011,3,18,1.413\n2011,3,17,1.4004\n2011,3,16,1.3951\n2011,3,15,1.3884\n2011,3,14,1.3948\n2011,3,11,1.3773\n2011,3,10,1.3817\n2011,3,9,1.3928\n2011,3,8,1.3898\n2011,3,7,1.4028\n2011,3,4,1.3957\n2011,3,3,1.385\n2011,3,2,1.3809\n2011,3,1,1.3825\n2011,2,28,1.3834\n2011,2,25,1.3762\n2011,2,24,1.3773\n2011,2,23,1.3731\n2011,2,22,1.3667\n2011,2,21,1.3668\n2011,2,18,1.3627\n2011,2,17,1.356\n2011,2,16,1.351\n2011,2,15,1.351\n2011,2,14,1.344\n2011,2,11,1.3524\n2011,2,10,1.3604\n2011,2,9,1.3647\n2011,2,8,1.3635\n2011,2,7,1.3553\n2011,2,4,1.3631\n2011,2,3,1.3745\n2011,2,2,1.3803\n2011,2,1,1.3755\n2011,1,31,1.3692\n2011,1,28,1.371\n2011,1,27,1.3716\n2011,1,26,1.3681\n2011,1,25,1.3596\n2011,1,24,1.3571\n2011,1,21,1.3521\n2011,1,20,1.3472\n2011,1,19,1.3506\n2011,1,18,1.3371\n2011,1,17,1.3311\n2011,1,14,1.3349\n2011,1,13,1.3199\n2011,1,12,1.2973\n2011,1,11,1.2948\n2011,1,10,1.2903\n2011,1,7,1.2961\n2011,1,6,1.3091\n2011,1,5,1.3213\n2011,1,4,1.3421\n2011,1,3,1.3348\n2010,12,31,1.3362\n2010,12,30,1.328\n2010,12,29,1.3136\n2010,12,28,1.3195\n2010,12,27,1.3136\n2010,12,24,1.3099\n2010,12,23,1.3064\n2010,12,22,1.3112\n2010,12,21,1.3155\n2010,12,20,1.3147\n2010,12,17,1.326\n2010,12,16,1.3238\n2010,12,15,1.336\n2010,12,14,1.3435\n2010,12,13,1.3267\n2010,12,10,1.3244\n2010,12,9,1.3214\n2010,12,8,1.32\n2010,12,7,1.3363\n2010,12,6,1.328\n2010,12,3,1.3246\n2010,12,2,1.3155\n2010,12,1,1.3115\n2010,11,30,1.2998\n2010,11,29,1.3146\n2010,11,26,1.3225\n2010,11,25,1.3321\n2010,11,24,1.3339\n2010,11,23,1.3496\n2010,11,22,1.3647\n2010,11,19,1.3674\n2010,11,18,1.3647\n2010,11,17,1.3481\n2010,11,16,1.3612\n2010,11,15,1.3626\n2010,11,12,1.3711\n2010,11,11,1.37\n2010,11,10,1.377\n2010,11,9,1.3945\n2010,11,8,1.3917\n2010,11,5,1.4084\n2010,11,4,1.4244\n2010,11,3,1.4014\n2010,11,2,1.4018\n2010,11,1,1.3926\n2010,10,29,1.3857\n2010,10,28,1.3857\n2010,10,27,1.3803\n2010,10,26,1.3912\n2010,10,25,1.4031\n2010,10,22,1.3934\n2010,10,21,1.4016\n2010,10,20,1.3861\n2010,10,19,1.3859\n2010,10,18,1.3896\n2010,10,15,1.4089\n2010,10,14,1.4101\n2010,10,13,1.3958\n2010,10,12,1.3833\n2010,10,11,1.3936\n2010,10,8,1.3874\n2010,10,7,1.397\n2010,10,6,1.3856\n2010,10,5,1.378\n2010,10,4,1.3705\n2010,10,1,1.3726\n2010,9,30,1.3648\n2010,9,29,1.3611\n2010,9,28,1.346\n2010,9,27,1.3477\n2010,9,24,1.3412\n2010,9,23,1.3323\n2010,9,22,1.3364\n2010,9,21,1.312\n2010,9,20,1.3074\n2010,9,17,1.306\n2010,9,16,1.3078\n2010,9,15,1.2989\n2010,9,14,1.285\n2010,9,13,1.2801\n2010,9,10,1.2725\n2010,9,9,1.2715\n2010,9,8,1.2697\n2010,9,7,1.2744\n2010,9,6,1.2874\n2010,9,3,1.2834\n2010,9,2,1.2818\n2010,9,1,1.28\n2010,8,31,1.268\n2010,8,30,1.27\n2010,8,27,1.2713\n2010,8,26,1.2693\n2010,8,25,1.2613\n2010,8,24,1.2611\n2010,8,23,1.2704\n2010,8,20,1.2711\n2010,8,19,1.2836\n2010,8,18,1.288\n2010,8,17,1.286\n2010,8,16,1.282\n2010,8,13,1.2799\n2010,8,12,1.279\n2010,8,11,1.3016\n2010,8,10,1.3133\n2010,8,9,1.3253\n2010,8,6,1.3176\n2010,8,5,1.3184\n2010,8,4,1.3206\n2010,8,3,1.3221\n2010,8,2,1.3073\n2010,7,30,1.3028\n2010,7,29,1.3069\n2010,7,28,1.2992\n2010,7,27,1.3033\n2010,7,26,1.2931\n2010,7,23,1.2897\n2010,7,22,1.285\n2010,7,21,1.2817\n2010,7,20,1.2844\n2010,7,19,1.2957\n2010,7,16,1.3\n2010,7,15,1.2828\n2010,7,14,1.2703\n2010,7,13,1.2569\n2010,7,12,1.2572\n2010,7,9,1.2637\n2010,7,8,1.266\n2010,7,7,1.2567\n2010,7,6,1.2579\n2010,7,5,1.2531\n2010,7,2,1.2548\n2010,7,1,1.2328\n2010,6,30,1.2271\n2010,6,29,1.2198\n2010,6,28,1.2339\n2010,6,25,1.2294\n2010,6,24,1.2262\n2010,6,23,1.2271\n2010,6,22,1.2258\n2010,6,21,1.2391\n2010,6,18,1.2372\n2010,6,17,1.2363\n2010,6,16,1.2277\n2010,6,15,1.2258\n2010,6,14,1.2249\n2010,6,11,1.2127\n2010,6,10,1.2045\n2010,6,9,1.201\n2010,6,8,1.1942\n2010,6,7,1.1959\n2010,6,4,1.206\n2010,6,3,1.2268\n2010,6,2,1.2218\n2010,6,1,1.2155\n2010,5,31,1.2307\n2010,5,28,1.2384\n2010,5,27,1.2255\n2010,5,26,1.2309\n2010,5,25,1.2223\n2010,5,24,1.236\n2010,5,21,1.2497\n2010,5,20,1.2334\n2010,5,19,1.227\n2010,5,18,1.2428\n2010,5,17,1.2349\n2010,5,14,1.2492\n2010,5,13,1.2587\n2010,5,12,1.2686\n2010,5,11,1.2698\n2010,5,10,1.2969\n2010,5,7,1.2746\n2010,5,6,1.2727\n2010,5,5,1.2924\n2010,5,4,1.3089\n2010,5,3,1.3238\n2010,4,30,1.3315\n2010,4,29,1.3256\n2010,4,28,1.3245\n2010,4,27,1.329\n2010,4,26,1.3321\n2010,4,23,1.3311\n2010,4,22,1.3339\n2010,4,21,1.3373\n2010,4,20,1.3486\n2010,4,19,1.3432\n2010,4,16,1.3535\n2010,4,15,1.3544\n2010,4,14,1.3615\n2010,4,13,1.3583\n2010,4,12,1.3585\n2010,4,9,1.3384\n2010,4,8,1.3296\n2010,4,7,1.334\n2010,4,6,1.3396\n2010,4,5,0.0\n2010,4,2,0.0\n2010,4,1,1.3468\n2010,3,31,1.3479\n2010,3,30,1.3482\n2010,3,29,1.3471\n2010,3,26,1.3353\n2010,3,25,1.3356\n2010,3,24,1.3338\n2010,3,23,1.3519\n2010,3,22,1.3471\n2010,3,19,1.3548\n2010,3,18,1.366\n2010,3,17,1.3756\n2010,3,16,1.3723\n2010,3,15,1.3705\n2010,3,12,1.3765\n2010,3,11,1.3657\n2010,3,10,1.361\n2010,3,9,1.3557\n2010,3,8,1.3662\n2010,3,5,1.3582\n2010,3,4,1.3668\n2010,3,3,1.3641\n2010,3,2,1.3548\n2010,3,1,1.3525\n2010,2,26,1.357\n2010,2,25,1.3489\n2010,2,24,1.3547\n2010,2,23,1.3577\n2010,2,22,1.3626\n2010,2,19,1.3519\n2010,2,18,1.3567\n2010,2,17,1.3726\n2010,2,16,1.3649\n2010,2,15,1.3607\n2010,2,12,1.3572\n2010,2,11,1.3718\n2010,2,10,1.374\n2010,2,9,1.376\n2010,2,8,1.3675\n2010,2,5,1.3691\n2010,2,4,1.3847\n2010,2,3,1.3984\n2010,2,2,1.3937\n2010,2,1,1.3913\n2010,1,29,1.3966\n2010,1,28,1.3999\n2010,1,27,1.4072\n2010,1,26,1.4085\n2010,1,25,1.4151\n2010,1,22,1.4135\n2010,1,21,1.4064\n2010,1,20,1.4132\n2010,1,19,1.4279\n2010,1,18,1.4369\n2010,1,15,1.4374\n2010,1,14,1.4486\n2010,1,13,1.4563\n2010,1,12,1.4481\n2010,1,11,1.4528\n2010,1,8,1.4273\n2010,1,7,1.4304\n2010,1,6,1.435\n2010,1,5,1.4442\n2010,1,4,1.4389\n2010,1,1,0.0\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/euro_dollar.py", "content": "import matplotlib.pyplot as plt\nimport pandas as pd\n\ndf = pd.read_csv('pypi/datascience/files/euro-dollar-clean.csv')\neurodollar = df.groupby(['year', 'month'])['dollar'].mean().unstack()\n\nfig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), dpi=100)\n\ntext_colors = ('black', 'white')\nim = ax.imshow(eurodollar, cmap='Blues')\ncbar = fig.colorbar(im, ax=ax, extend='both')\ncbar.outline.set_visible(False)\n\nx = eurodollar.columns\ny = eurodollar.index\n\n# Mostrar las etiquetas. El color del texto cambia en función de su normalización\nfor i in range(len(y)):\n for j in range(len(x)):\n value = eurodollar.iloc[i, j]\n text_color = text_colors[int(im.norm(value) > 0.5)] # color etiqueta\n ax.text(j, i, f'{value:.2f}', color=text_color, va='center', ha='center', size=6)\n\n# Formateo de los ejes\nax.set_xticks(range(len(x)))\nax.set_xticklabels(\n ['ENE', 'FEB', 'MAR', 'ABR', 'MAY', 'JUN', 'JUL', 'AGO', 'SEP', 'OCT', 'NOV', 'DIC'],\n rotation=90,\n)\nax.set_yticks(range(len(y)))\nax.set_yticklabels(y)\nax.invert_yaxis()\n\nax.spines[:].set_visible(False)\n\nfig.tight_layout()\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/global-temperatures.csv", "content": "dt,LandAverageTemperature,LandAverageTemperatureUncertainty,LandMaxTemperature,LandMaxTemperatureUncertainty,LandMinTemperature,LandMinTemperatureUncertainty,LandAndOceanAverageTemperature,LandAndOceanAverageTemperatureUncertainty\r\n1750-01-01,3.0340000000000003,3.574,,,,,,\r\n1750-02-01,3.083,3.702,,,,,,\r\n1750-03-01,5.626,3.076,,,,,,\r\n1750-04-01,8.49,2.451,,,,,,\r\n1750-05-01,11.573,2.072,,,,,,\r\n1750-06-01,12.937000000000001,1.724,,,,,,\r\n1750-07-01,15.868,1.911,,,,,,\r\n1750-08-01,14.75,2.231,,,,,,\r\n1750-09-01,11.412999999999998,2.637,,,,,,\r\n1750-10-01,6.366999999999999,2.668,,,,,,\r\n1750-11-01,,,,,,,,\r\n1750-12-01,2.772,2.97,,,,,,\r\n1751-01-01,2.495,3.469,,,,,,\r\n1751-02-01,0.963,3.827,,,,,,\r\n1751-03-01,5.8,3.051,,,,,,\r\n1751-04-01,7.67,2.3680000000000003,,,,,,\r\n1751-05-01,,,,,,,,\r\n1751-06-01,13.827,1.801,,,,,,\r\n1751-07-01,,,,,,,,\r\n1751-08-01,14.405,2.296,,,,,,\r\n1751-09-01,10.673,2.656,,,,,,\r\n1751-10-01,,,,,,,,\r\n1751-11-01,,,,,,,,\r\n1751-12-01,,,,,,,,\r\n1752-01-01,0.3480000000000003,3.789,,,,,,\r\n1752-02-01,,,,,,,,\r\n1752-03-01,5.806,3.192,,,,,,\r\n1752-04-01,8.264999999999999,2.398,,,,,,\r\n1752-05-01,,,,,,,,\r\n1752-06-01,,,,,,,,\r\n1752-07-01,,,,,,,,\r\n1752-08-01,,,,,,,,\r\n1752-09-01,,,,,,,,\r\n1752-10-01,7.838999999999999,2.754,,,,,,\r\n1752-11-01,7.335,2.747,,,,,,\r\n1752-12-01,5.086,2.982,,,,,,\r\n1753-01-01,2.039,3.478,,,,,,\r\n1753-02-01,0.7149999999999999,6.341,,,,,,\r\n1753-03-01,5.4239999999999995,2.929,,,,,,\r\n1753-04-01,8.272,3.177,,,,,,\r\n1753-05-01,12.186,3.111,,,,,,\r\n1753-06-01,14.585,2.59,,,,,,\r\n1753-07-01,15.092,1.929,,,,,,\r\n1753-08-01,14.148,2.4530000000000003,,,,,,\r\n1753-09-01,13.322000000000001,2.5380000000000003,,,,,,\r\n1753-10-01,8.962,2.585,,,,,,\r\n1753-11-01,5.353,2.807,,,,,,\r\n1753-12-01,0.5589999999999997,4.174,,,,,,\r\n1754-01-01,1.574,5.02,,,,,,\r\n1754-02-01,-1.2489999999999997,7.492000000000001,,,,,,\r\n1754-03-01,3.677,3.3360000000000003,,,,,,\r\n1754-04-01,11.61,3.293,,,,,,\r\n1754-05-01,11.936,3.937,,,,,,\r\n1754-06-01,14.388,3.366,,,,,,\r\n1754-07-01,14.681,2.401,,,,,,\r\n1754-08-01,13.556,1.892,,,,,,\r\n1754-09-01,11.129000000000001,2.318,,,,,,\r\n1754-10-01,9.582,2.529,,,,,,\r\n1754-11-01,6.1610000000000005,3.048,,,,,,\r\n1754-12-01,4.587,3.299,,,,,,\r\n1755-01-01,1.067,4.6930000000000005,,,,,,\r\n1755-02-01,-0.1080000000000001,5.857,,,,,,\r\n1755-03-01,3.6069999999999998,3.909,,,,,,\r\n1755-04-01,9.263,3.372,,,,,,\r\n1755-05-01,12.880999999999998,4.151,,,,,,\r\n1755-06-01,15.38,5.322,,,,,,\r\n1755-07-01,14.397,1.936,,,,,,\r\n1755-08-01,13.515,2.381,,,,,,\r\n1755-09-01,11.773,3.4160000000000004,,,,,,\r\n1755-10-01,9.97,3.931,,,,,,\r\n1755-11-01,5.957999999999999,4.021,,,,,,\r\n1755-12-01,2.5639999999999996,3.215,,,,,,\r\n1756-01-01,3.887,3.513,,,,,,\r\n1756-02-01,5.666,4.265,,,,,,\r\n1756-03-01,4.192,5.574,,,,,,\r\n1756-04-01,10.042,3.752,,,,,,\r\n1756-05-01,14.163999999999998,2.608,,,,,,\r\n1756-06-01,14.547,3.213,,,,,,\r\n1756-07-01,13.905999999999999,2.192,,,,,,\r\n1756-08-01,13.437000000000001,2.175,,,,,,\r\n1756-09-01,12.652000000000001,2.954,,,,,,\r\n1756-10-01,7.3119999999999985,2.201,,,,,,\r\n1756-11-01,4.225,2.86,,,,,,\r\n1756-12-01,2.165,3.841,,,,,,\r\n1757-01-01,-0.27600000000000025,4.022,,,,,,\r\n1757-02-01,3.704,4.261,,,,,,\r\n1757-03-01,4.529,3.638,,,,,,\r\n1757-04-01,8.245999999999999,4.3039999999999985,,,,,,\r\n1757-05-01,13.039000000000001,4.98,,,,,,\r\n1757-06-01,17.115,4.59,,,,,,\r\n1757-07-01,17.61,4.322,,,,,,\r\n1757-08-01,17.91,4.035,,,,,,\r\n1757-09-01,14.852,3.189,,,,,,\r\n1757-10-01,6.481999999999998,3.173,,,,,,\r\n1757-11-01,4.032,2.643,,,,,,\r\n1757-12-01,1.0210000000000004,5.155,,,,,,\r\n1758-01-01,-1.5029999999999997,7.349,,,,,,\r\n1758-02-01,0.8059999999999999,3.753,,,,,,\r\n1758-03-01,3.765,3.3680000000000003,,,,,,\r\n1758-04-01,7.209999999999999,2.986,,,,,,\r\n1758-05-01,9.715,3.091,,,,,,\r\n1758-06-01,13.139000000000001,2.055,,,,,,\r\n1758-07-01,13.847000000000001,3.608,,,,,,\r\n1758-08-01,11.818,2.979,,,,,,\r\n1758-09-01,10.028,2.347,,,,,,\r\n1758-10-01,1.8939999999999992,2.332,,,,,,\r\n1758-11-01,6.955,3.2430000000000003,,,,,,\r\n1758-12-01,3.249,3.244,,,,,,\r\n1759-01-01,5.013999999999999,3.673,,,,,,\r\n1759-02-01,4.082,5.966,,,,,,\r\n1759-03-01,4.52,3.958,,,,,,\r\n1759-04-01,5.983,3.159,,,,,,\r\n1759-05-01,10.189,2.503,,,,,,\r\n1759-06-01,13.512,2.232,,,,,,\r\n1759-07-01,12.526,2.65,,,,,,\r\n1759-08-01,14.587,5.626,,,,,,\r\n1759-09-01,12.626,3.235,,,,,,\r\n1759-10-01,8.267000000000001,2.983,,,,,,\r\n1759-11-01,4.268000000000002,3.167,,,,,,\r\n1759-12-01,0.2469999999999999,4.995,,,,,,\r\n1760-01-01,-0.8109999999999999,4.567,,,,,,\r\n1760-02-01,2.436,3.535,,,,,,\r\n1760-03-01,1.864,4.666,,,,,,\r\n1760-04-01,7.435999999999999,2.669,,,,,,\r\n1760-05-01,10.661,1.857,,,,,,\r\n1760-06-01,11.945,2.14,,,,,,\r\n1760-07-01,12.887,2.567,,,,,,\r\n1760-08-01,13.917,2.789,,,,,,\r\n1760-09-01,11.197000000000001,3.865,,,,,,\r\n1760-10-01,6.7010000000000005,3.422,,,,,,\r\n1760-11-01,5.436,2.3480000000000003,,,,,,\r\n1760-12-01,2.553,2.642,,,,,,\r\n1761-01-01,0.6000000000000001,4.779,,,,,,\r\n1761-02-01,2.735,3.775,,,,,,\r\n1761-03-01,5.976,3.225,,,,,,\r\n1761-04-01,7.321000000000001,1.652,,,,,,\r\n1761-05-01,13.451,1.709,,,,,,\r\n1761-06-01,16.820999999999998,3.1660000000000004,,,,,,\r\n1761-07-01,19.021,2.696,,,,,,\r\n1761-08-01,15.331,2.013,,,,,,\r\n1761-09-01,12.534999999999998,4.075,,,,,,\r\n1761-10-01,7.2269999999999985,3.932,,,,,,\r\n1761-11-01,5.0889999999999995,2.248,,,,,,\r\n1761-12-01,-0.8370000000000002,4.468,,,,,,\r\n1762-01-01,6.8660000000000005,3.776,,,,,,\r\n1762-02-01,4.801,7.88,,,,,,\r\n1762-03-01,3.5280000000000005,4.1389999999999985,,,,,,\r\n1762-04-01,9.019,2.199,,,,,,\r\n1762-05-01,10.880999999999998,3.044,,,,,,\r\n1762-06-01,13.499,3.3110000000000004,,,,,,\r\n1762-07-01,14.72,1.966,,,,,,\r\n1762-08-01,13.992,3.329,,,,,,\r\n1762-09-01,10.326,3.2260000000000004,,,,,,\r\n1762-10-01,6.156000000000001,2.879,,,,,,\r\n1762-11-01,6.367000000000001,3.354,,,,,,\r\n1762-12-01,3.123,3.188,,,,,,\r\n1763-01-01,1.3690000000000002,6.415,,,,,,\r\n1763-02-01,0.7709999999999999,4.102,,,,,,\r\n1763-03-01,1.5760000000000003,4.635,,,,,,\r\n1763-04-01,7.870999999999999,2.275,,,,,,\r\n1763-05-01,10.701,2.736,,,,,,\r\n1763-06-01,12.271,2.224,,,,,,\r\n1763-07-01,16.391,1.754,,,,,,\r\n1763-08-01,14.126,2.157,,,,,,\r\n1763-09-01,11.378,2.827,,,,,,\r\n1763-10-01,5.535,2.9610000000000003,,,,,,\r\n1763-11-01,4.588,2.08,,,,,,\r\n1763-12-01,3.384,3.653,,,,,,\r\n1764-01-01,1.7409999999999999,3.628,,,,,,\r\n1764-02-01,6.162000000000001,2.8680000000000003,,,,,,\r\n1764-03-01,5.521,2.488,,,,,,\r\n1764-04-01,7.879999999999999,3.159,,,,,,\r\n1764-05-01,11.175,4.55,,,,,,\r\n1764-06-01,11.723,1.707,,,,,,\r\n1764-07-01,12.507,3.256,,,,,,\r\n1764-08-01,12.282,1.259,,,,,,\r\n1764-09-01,10.696,2.236,,,,,,\r\n1764-10-01,10.011000000000001,2.515,,,,,,\r\n1764-11-01,5.791,2.8280000000000003,,,,,,\r\n1764-12-01,5.315,2.809,,,,,,\r\n1765-01-01,3.78,4.928,,,,,,\r\n1765-02-01,3.832,3.156,,,,,,\r\n1765-03-01,6.859,2.442,,,,,,\r\n1765-04-01,9.013,1.4480000000000002,,,,,,\r\n1765-05-01,10.734000000000002,1.928,,,,,,\r\n1765-06-01,10.832999999999998,1.453,,,,,,\r\n1765-07-01,13.953,2.375,,,,,,\r\n1765-08-01,13.12,1.872,,,,,,\r\n1765-09-01,10.993,1.705,,,,,,\r\n1765-10-01,7.904,1.533,,,,,,\r\n1765-11-01,5.603,3.737,,,,,,\r\n1765-12-01,2.399,2.556,,,,,,\r\n1766-01-01,-0.7930000000000001,4.766,,,,,,\r\n1766-02-01,4.896,3.741,,,,,,\r\n1766-03-01,6.062,2.802,,,,,,\r\n1766-04-01,8.007,2.084,,,,,,\r\n1766-05-01,11.228,1.555,,,,,,\r\n1766-06-01,13.653,3.745,,,,,,\r\n1766-07-01,13.555,2.341,,,,,,\r\n1766-08-01,13.758,2.5980000000000003,,,,,,\r\n1766-09-01,12.25,2.855,,,,,,\r\n1766-10-01,8.465,1.491,,,,,,\r\n1766-11-01,7.4540000000000015,3.774,,,,,,\r\n1766-12-01,2.333,2.278,,,,,,\r\n1767-01-01,-0.6430000000000002,5.6560000000000015,,,,,,\r\n1767-02-01,3.932,4.973,,,,,,\r\n1767-03-01,7.022,4.418,,,,,,\r\n1767-04-01,6.278,3.557,,,,,,\r\n1767-05-01,10.193,1.501,,,,,,\r\n1767-06-01,14.112,1.426,,,,,,\r\n1767-07-01,13.360999999999999,2.559,,,,,,\r\n1767-08-01,14.597000000000001,1.466,,,,,,\r\n1767-09-01,11.675,2.313,,,,,,\r\n1767-10-01,9.027000000000001,1.611,,,,,,\r\n1767-11-01,7.915,3.775,,,,,,\r\n1767-12-01,1.189,2.297,,,,,,\r\n1768-01-01,-2.08,3.027,,,,,,\r\n1768-02-01,0.5060000000000002,3.04,,,,,,\r\n1768-03-01,2.4459999999999997,2.157,,,,,,\r\n1768-04-01,6.92,1.84,,,,,,\r\n1768-05-01,9.066,2.4330000000000003,,,,,,\r\n1768-06-01,12.489999999999998,1.729,,,,,,\r\n1768-07-01,13.875,2.552,,,,,,\r\n1768-08-01,12.352,2.046,,,,,,\r\n1768-09-01,10.824000000000002,1.504,,,,,,\r\n1768-10-01,7.728999999999999,2.5580000000000003,,,,,,\r\n1768-11-01,4.581,2.02,,,,,,\r\n1768-12-01,2.667,2.286,,,,,,\r\n1769-01-01,2.305,3.76,,,,,,\r\n1769-02-01,2.164,2.527,,,,,,\r\n1769-03-01,4.57,2.225,,,,,,\r\n1769-04-01,8.966999999999997,3.105,,,,,,\r\n1769-05-01,12.873,1.753,,,,,,\r\n1769-06-01,15.142000000000001,1.727,,,,,,\r\n1769-07-01,14.460999999999999,3.669,,,,,,\r\n1769-08-01,13.494000000000002,1.604,,,,,,\r\n1769-09-01,11.25,1.598,,,,,,\r\n1769-10-01,5.296999999999999,2.395,,,,,,\r\n1769-11-01,2.79,2.267,,,,,,\r\n1769-12-01,-0.9780000000000002,2.291,,,,,,\r\n1770-01-01,1.974,4.275,,,,,,\r\n1770-02-01,4.105,4.129,,,,,,\r\n1770-03-01,1.6119999999999999,2.276,,,,,,\r\n1770-04-01,9.788,3.516,,,,,,\r\n1770-05-01,9.996,1.27,,,,,,\r\n1770-06-01,11.884,3.395,,,,,,\r\n1770-07-01,11.620999999999999,2.658,,,,,,\r\n1770-08-01,11.413,3.14,,,,,,\r\n1770-09-01,10.724,1.51,,,,,,\r\n1770-10-01,8.661,1.6030000000000002,,,,,,\r\n1770-11-01,5.791,2.7260000000000004,,,,,,\r\n1770-12-01,4.734,2.87,,,,,,\r\n1771-01-01,5.101,4.287,,,,,,\r\n1771-02-01,-0.27399999999999997,3.218,,,,,,\r\n1771-03-01,2.8139999999999996,3.237,,,,,,\r\n1771-04-01,5.716999999999999,2.647,,,,,,\r\n1771-05-01,9.626,3.088,,,,,,\r\n1771-06-01,14.104000000000001,1.403,,,,,,\r\n1771-07-01,13.828,1.435,,,,,,\r\n1771-08-01,14.204,2.246,,,,,,\r\n1771-09-01,11.363,1.515,,,,,,\r\n1771-10-01,10.317,1.721,,,,,,\r\n1771-1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1782-07-01,13.925,2.96,,,,,,\r\n1782-08-01,15.683,2.487,,,,,,\r\n1782-09-01,12.398,1.7280000000000002,,,,,,\r\n1782-10-01,8.978,1.826,,,,,,\r\n1782-11-01,4.956,2.4730000000000003,,,,,,\r\n1782-12-01,1.921,3.358,,,,,,\r\n1783-01-01,-1.4310000000000005,5.292999999999998,,,,,,\r\n1783-02-01,5.2940000000000005,3.683,,,,,,\r\n1783-03-01,4.7989999999999995,2.597,,,,,,\r\n1783-04-01,8.574,1.564,,,,,,\r\n1783-05-01,11.819,2.906,,,,,,\r\n1783-06-01,14.34,1.541,,,,,,\r\n1783-07-01,13.069,1.3430000000000002,,,,,,\r\n1783-08-01,13.970999999999998,1.6130000000000002,,,,,,\r\n1783-09-01,9.957999999999998,1.439,,,,,,\r\n1783-10-01,7.356999999999998,2.6210000000000004,,,,,,\r\n1783-11-01,2.1959999999999997,2.2,,,,,,\r\n1783-12-01,2.224,3.133,,,,,,\r\n1784-01-01,2.596,3.347,,,,,,\r\n1784-02-01,0.989,2.842,,,,,,\r\n1784-03-01,3.9189999999999996,3.258,,,,,,\r\n1784-04-01,8.142000000000001,1.272,,,,,,\r\n1784-05-01,10.013,1.538,,,,,,\r\n1784-06-01,12.803,1.8,,,,,,\r\n1784-07-01,14.947,1.803,,,,,,\r\n1784-08-01,15.860999999999999,2.595,,,,,,\r\n1784-09-01,10.265999999999998,1.068,,,,,,\r\n1784-10-01,6.8359999999999985,1.68,,,,,,\r\n1784-11-01,4.5569999999999995,2.522,,,,,,\r\n1784-12-01,3.415,3.343,,,,,,\r\n1785-01-01,0.865,2.754,,,,,,\r\n1785-02-01,1.045,2.408,,,,,,\r\n1785-03-01,2.289,4.215,,,,,,\r\n1785-04-01,6.379,1.45,,,,,,\r\n1785-05-01,9.853,2.088,,,,,,\r\n1785-06-01,13.744000000000002,2.653,,,,,,\r\n1785-07-01,14.468,2.215,,,,,,\r\n1785-08-01,14.466,2.046,,,,,,\r\n1785-09-01,10.497,1.143,,,,,,\r\n1785-10-01,7.350999999999999,1.732,,,,,,\r\n1785-11-01,5.526,2.261,,,,,,\r\n1785-12-01,1.8730000000000002,1.909,,,,,,\r\n1786-01-01,0.7630000000000001,2.436,,,,,,\r\n1786-02-01,2.657,2.463,,,,,,\r\n1786-03-01,5.648,2.27,,,,,,\r\n1786-04-01,9.318,3.079,,,,,,\r\n1786-05-01,11.582999999999998,2.387,,,,,,\r\n1786-06-01,13.035,1.295,,,,,,\r\n1786-07-01,15.294,2.311,,,,,,\r\n1786-08-01,14.455,3.35,,,,,,\r\n1786-09-01,12.158,2.9330000000000003,,,,,,\r\n1786-10-01,7.712000000000001,1.4380000000000002,,,,,,\r\n1786-11-01,5.7410000000000005,3.837,,,,,,\r\n1786-12-01,0.7339999999999995,2.506,,,,,,\r\n1787-01-01,2.845,3.176,,,,,,\r\n1787-02-01,2.563,2.842,,,,,,\r\n1787-03-01,4.698,3.1260000000000003,,,,,,\r\n1787-04-01,7.7719999999999985,1.5219999999999998,,,,,,\r\n1787-05-01,11.403,1.364,,,,,,\r\n1787-06-01,14.369000000000002,2.099,,,,,,\r\n1787-07-01,13.450999999999999,2.425,,,,,,\r\n1787-08-01,13.555,1.4369999999999998,,,,,,\r\n1787-09-01,10.357000000000001,1.5630000000000002,,,,,,\r\n1787-10-01,7.7719999999999985,3.312,,,,,,\r\n1787-11-01,5.801,2.844,,,,,,\r\n1787-12-01,1.7959999999999998,2.631,,,,,,\r\n1788-01-01,0.7350000000000001,2.9930000000000003,,,,,,\r\n1788-02-01,3.5810000000000004,4.039,,,,,,\r\n1788-03-01,5.336,3.057,,,,,,\r\n1788-04-01,8.713999999999999,2.657,,,,,,\r\n1788-05-01,10.428,1.336,,,,,,\r\n1788-06-01,13.808,1.262,,,,,,\r\n1788-07-01,16.468,2.9160000000000004,,,,,,\r\n1788-08-01,13.885,1.5319999999999998,,,,,,\r\n1788-09-01,11.699000000000002,1.261,,,,,,\r\n1788-10-01,9.349,2.132,,,,,,\r\n1788-11-01,6.111000000000001,1.682,,,,,,\r\n1788-12-01,1.2519999999999998,5.827000000000001,,,,,,\r\n1789-01-01,3.7060000000000004,4.039,,,,,,\r\n1789-02-01,1.675,2.576,,,,,,\r\n1789-03-01,3.989,1.595,,,,,,\r\n1789-04-01,7.693999999999999,1.507,,,,,,\r\n1789-05-01,11.666,2.228,,,,,,\r\n1789-06-01,13.507,1.042,,,,,,\r\n1789-07-01,15.462,1.922,,,,,,\r\n1789-08-01,13.84,1.298,,,,,,\r\n1789-09-01,12.018,1.189,,,,,,\r\n1789-10-01,7.39,1.836,,,,,,\r\n1789-11-01,5.9639999999999995,1.586,,,,,,\r\n1789-12-01,3.099,1.606,,,,,,\r\n1790-01-01,2.444,1.94,,,,,,\r\n1790-02-01,2.9730000000000003,2.5980000000000003,,,,,,\r\n1790-03-01,4.582,1.914,,,,,,\r\n1790-04-01,6.052999999999999,2.314,,,,,,\r\n1790-05-01,10.357000000000001,1.057,,,,,,\r\n1790-06-01,13.746,1.226,,,,,,\r\n1790-07-01,13.812000000000001,1.6569999999999998,,,,,,\r\n1790-08-01,13.925,1.269,,,,,,\r\n1790-09-01,11.233,1.524,,,,,,\r\n1790-10-01,8.577,1.297,,,,,,\r\n1790-11-01,5.331,1.565,,,,,,\r\n1790-12-01,2.755,2.899,,,,,,\r\n1791-01-01,1.493,5.035,,,,,,\r\n1791-02-01,3.466,2.44,,,,,,\r\n1791-03-01,4.79,2.249,,,,,,\r\n1791-04-01,9.127,1.617,,,,,,\r\n1791-05-01,9.859,1.256,,,,,,\r\n1791-06-01,13.231,1.314,,,,,,\r\n1791-07-01,13.612,1.0590000000000002,,,,,,\r\n1791-08-01,13.744000000000002,0.807,,,,,,\r\n1791-09-01,11.677,1.248,,,,,,\r\n1791-10-01,8.08,1.019,,,,,,\r\n1791-11-01,6.206,1.793,,,,,,\r\n1791-12-01,3.5260000000000002,1.568,,,,,,\r\n1792-01-01,0.3480000000000003,2.516,,,,,,\r\n1792-02-01,3.62,2.434,,,,,,\r\n1792-03-01,4.428999999999999,1.692,,,,,,\r\n1792-04-01,7.994,1.368,,,,,,\r\n1792-05-01,11.321,1.101,,,,,,\r\n1792-06-01,13.581,1.406,,,,,,\r\n1792-07-01,14.212,1.362,,,,,,\r\n1792-08-01,12.280999999999999,1.395,,,,,,\r\n1792-09-01,12.491,1.072,,,,,,\r\n1792-10-01,8.097000000000001,1.39,,,,,,\r\n1792-11-01,5.306,2.145,,,,,,\r\n1792-12-01,3.388,2.524,,,,,,\r\n1793-01-01,0.5209999999999999,2.674,,,,,,\r\n1793-02-01,4.745,2.624,,,,,,\r\n1793-03-01,5.042,2.145,,,,,,\r\n1793-04-01,8.642999999999999,1.904,,,,,,\r\n1793-05-01,11.059000000000001,1.544,,,,,,\r\n1793-06-01,13.146,1.91,,,,,,\r\n1793-07-01,14.335999999999999,2.864,,,,,,\r\n1793-08-01,13.16,1.746,,,,,,\r\n1793-09-01,12.002,2.325,,,,,,\r\n1793-10-01,8.392999999999999,1.661,,,,,,\r\n1793-11-01,5.666,3.635,,,,,,\r\n1793-12-01,2.037,2.261,,,,,,\r\n1794-01-01,3.71,3.869,,,,,,\r\n1794-02-01,3.605,5.138,,,,,,\r\n1794-03-01,5.696000000000001,1.805,,,,,,\r\n1794-04-01,9.367,1.219,,,,,,\r\n1794-05-01,12.376,1.063,,,,,,\r\n1794-06-01,11.994000000000002,1.159,,,,,,\r\n1794-07-01,12.874,1.283,,,,,,\r\n1794-08-01,13.484000000000002,0.989,,,,,,\r\n1794-09-01,11.896,1.57,,,,,,\r\n1794-10-01,9.108,1.29,,,,,,\r\n1794-11-01,5.284,2.087,,,,,,\r\n1794-12-01,2.918,2.276,,,,,,\r\n1795-01-01,2.7310000000000003,2.506,,,,,,\r\n1795-02-01,4.39,3.3360000000000003,,,,,,\r\n1795-03-01,5.709,1.959,,,,,,\r\n1795-04-01,8.918,1.88,,,,,,\r\n1795-05-01,11.029000000000002,2.444,,,,,,\r\n1795-06-01,13.293,0.987,,,,,,\r\n1795-07-01,14.295,2.165,,,,,,\r\n1795-08-01,13.14,1.135,,,,,,\r\n1795-09-01,11.133,1.3969999999999998,,,,,,\r\n1795-10-01,7.7860000000000005,2.202,,,,,,\r\n1795-11-01,5.207000000000001,2.269,,,,,,\r\n1795-12-01,2.573,2.24,,,,,,\r\n1796-01-01,2.8440000000000003,2.096,,,,,,\r\n1796-02-01,2.736,2.019,,,,,,\r\n1796-03-01,3.477,2.044,,,,,,\r\n1796-04-01,7.773,1.16,,,,,,\r\n1796-05-01,11.273,0.955,,,,,,\r\n1796-06-01,14.216,2.923,,,,,,\r\n1796-07-01,14.314,0.964,,,,,,\r\n1796-08-01,14.722000000000001,2.777,,,,,,\r\n1796-09-01,12.012,1.919,,,,,,\r\n1796-10-01,8.924,1.283,,,,,,\r\n1796-11-01,5.702000000000001,1.456,,,,,,\r\n1796-12-01,1.2590000000000001,3.452,,,,,,\r\n1797-01-01,4.396,2.397,,,,,,\r\n1797-02-01,4.957,2.564,,,,,,\r\n1797-03-01,4.056,2.948,,,,,,\r\n1797-04-01,6.6,3.3110000000000004,,,,,,\r\n1797-05-01,10.417,2.432,,,,,,\r\n1797-06-01,13.852,1.014,,,,,,\r\n1797-07-01,14.107000000000001,1.6130000000000002,,,,,,\r\n1797-08-01,14.04,1.713,,,,,,\r\n1797-09-01,12.459000000000001,1.7719999999999998,,,,,,\r\n1797-10-01,9.191,1.332,,,,,,\r\n1797-11-01,4.777,1.727,,,,,,\r\n1797-12-01,3.275,1.725,,,,,,\r\n1798-01-01,2.6790000000000003,1.967,,,,,,\r\n1798-02-01,3.213,2.0340000000000003,,,,,,\r\n1798-03-01,7.007999999999999,2.537,,,,,,\r\n1798-04-01,8.083,1.85,,,,,,\r\n1798-05-01,11.768999999999998,2.029,,,,,,\r\n1798-06-01,13.246,0.7929999999999999,,,,,,\r\n1798-07-01,14.950999999999999,1.281,,,,,,\r\n1798-08-01,14.754000000000001,2.047,,,,,,\r\n1798-09-01,11.627,1.6869999999999998,,,,,,\r\n1798-10-01,8.655,1.024,,,,,,\r\n1798-11-01,6.031000000000001,2.629,,,,,,\r\n1798-12-01,2.027,2.962,,,,,,\r\n1799-01-01,1.923,2.229,,,,,,\r\n1799-02-01,2.0780000000000003,2.891,,,,,,\r\n1799-03-01,3.986,1.5619999999999998,,,,,,\r\n1799-04-01,8.786,2.533,,,,,,\r\n1799-05-01,11.353,1.545,,,,,,\r\n1799-06-01,13.68,0.873,,,,,,\r\n1799-07-01,14.869000000000002,1.308,,,,,,\r\n1799-08-01,14.085999999999999,1.083,,,,,,\r\n1799-09-01,12.311,1.378,,,,,,\r\n1799-10-01,9.606,1.369,,,,,,\r\n1799-11-01,5.904,1.894,,,,,,\r\n1799-12-01,3.487,2.196,,,,,,\r\n1800-01-01,2.815,1.844,,,,,,\r\n1800-02-01,3.634,2.6,,,,,,\r\n1800-03-01,4.452,2.613,,,,,,\r\n1800-04-01,9.125,2.168,,,,,,\r\n1800-05-01,11.097000000000001,1.725,,,,,,\r\n1800-06-01,13.606,1.169,,,,,,\r\n1800-07-01,13.763,0.933,,,,,,\r\n1800-08-01,13.619000000000002,1.4169999999999998,,,,,,\r\n1800-09-01,10.795,1.62,,,,,,\r\n1800-10-01,9.469,1.643,,,,,,\r\n1800-11-01,5.572,1.264,,,,,,\r\n1800-12-01,3.864,1.628,,,,,,\r\n1801-01-01,2.6870000000000003,1.922,,,,,,\r\n1801-02-01,3.1489999999999996,2.045,,,,,,\r\n1801-03-01,6.455,1.336,,,,,,\r\n1801-04-01,7.404,1.619,,,,,,\r\n1801-05-01,12.123,1.541,,,,,,\r\n1801-06-01,12.536,0.877,,,,,,\r\n1801-07-01,14.675999999999998,1.56,,,,,,\r\n1801-08-01,13.187000000000001,1.223,,,,,,\r\n1801-09-01,11.462,1.384,,,,,,\r\n1801-10-01,9.099,1.267,,,,,,\r\n1801-11-01,5.72,1.681,,,,,,\r\n1801-12-01,4.5779999999999985,2.525,,,,,,\r\n1802-01-01,3.74,1.905,,,,,,\r\n1802-02-01,2.8280000000000003,2.053,,,,,,\r\n1802-03-01,5.2010000000000005,2.7060000000000004,,,,,,\r\n1802-04-01,7.622999999999998,1.464,,,,,,\r\n1802-05-01,10.457,1.82,,,,,,\r\n1802-06-01,14.470999999999998,1.253,,,,,,\r\n1802-07-01,14.628,1.155,,,,,,\r\n1802-08-01,14.039000000000001,1.586,,,,,,\r\n1802-09-01,11.787999999999998,2.141,,,,,,\r\n1802-10-01,9.747,1.612,,,,,,\r\n1802-11-01,5.535,2.146,,,,,,\r\n1802-12-01,2.8810000000000002,2.347,,,,,,\r\n1803-01-01,0.6019999999999999,2.026,,,,,,\r\n1803-02-01,1.443,2.887,,,,,,\r\n1803-03-01,4.875,2.061,,,,,,\r\n1803-04-01,9.291,1.914,,,,,,\r\n1803-05-01,11.795,0.898,,,,,,\r\n1803-06-01,13.821,0.7659999999999999,,,,,,\r\n1803-07-01,15.106,0.944,,,,,,\r\n1803-08-01,15.366,1.252,,,,,,\r\n1803-09-01,12.33,1.259,,,,,,\r\n1803-10-01,9.119,1.479,,,,,,\r\n1803-11-01,5.961,1.843,,,,,,\r\n1803-12-01,2.327,2.269,,,,,,\r\n1804-01-01,2.4450000000000003,2.6830000000000003,,,,,,\r\n1804-02-01,1.939,2.293,,,,,,\r\n1804-03-01,4.425,2.186,,,,,,\r\n1804-04-01,10.057,1.117,,,,,,\r\n1804-05-01,12.107000000000001,1.274,,,,,,\r\n1804-06-01,13.774000000000001,1.58,,,,,,\r\n1804-07-01,15.774,1.318,,,,,,\r\n1804-08-01,14.511,1.08,,,,,,\r\n1804-09-01,12.468,2.644,,,,,,\r\n1804-10-01,9.282,1.231,,,,,,\r\n1804-11-01,7.132000000000001,2.099,,,,,,\r\n1804-12-01,2.224,2.597,,,,,,\r\n1805-01-01,2.822,2.512,,,,,,\r\n1805-02-01,2.557,2.455,,,,,,\r\n1805-03-01,5.76,1.4980000000000002,,,,,,\r\n1805-04-01,8.123,1.291,,,,,,\r\n1805-05-01,11.104000000000001,1.216,,,,,,\r\n1805-06-01,14.027000000000001,1.368,,,,,,\r\n1805-07-01,14.702,1.151,,,,,,\r\n1805-08-01,15.27,1.021,,,,,,\r\n1805-09-01,12.039000000000001,1.831,,,,,,\r\n1805-10-01,7.635999999999999,1.6030000000000002,,,,,,\r\n1805-11-01,4.555,2.399,,,,,,\r\n1805-12-01,4.158,1.922,,,,,,\r\n1806-01-01,2.9170000000000003,2.167,,,,,,\r\n1806-02-01,2.937,2.079,,,,,,\r\n1806-03-01,4.691,1.557,,,,,,\r\n1806-04-01,8.032,1.7719999999999998,,,,,,\r\n1806-05-01,11.503,1.426,,,,,,\r\n1806-06-01,12.418,0.8370000000000001,,,,,,\r\n1806-07-01,13.923,1.505,,,,,,\r\n1806-08-01,14.593,1.361,,,,,,\r\n1806-09-01,12.549000000000001,1.753,,,,,,\r\n1806-10-01,8.426,1.113,,,,,,\r\n1806-11-01,5.231,1.5419999999999998,,,,,,\r\n1806-12-01,3.989,1.729,,,,,,\r\n1807-01-01,1.0550000000000002,2.393,,,,,,\r\n1807-02-01,4.093999999999999,2.677,,,,,,\r\n1807-03-01,4.788,2.253,,,,,,\r\n1807-04-01,6.970999999999999,1.26,,,,,,\r\n1807-05-01,9.331,0.93,,,,,,\r\n1807-06-01,13.293,1.271,,,,,,\r\n1807-07-01,14.138,1.605,,,,,,\r\n1807-08-01,13.799000000000001,1.525,,,,,,\r\n1807-09-01,12.614999999999998,1.18,,,,,,\r\n1807-10-01,8.857000000000001,1.193,,,,,,\r\n1807-11-01,6.015,1.588,,,,,,\r\n1807-12-01,4.4209999999999985,1.232,,,,,,\r\n1808-01-01,1.131,4.1110000000000015,,,,,,\r\n1808-02-01,2.142,2.175,,,,,,\r\n1808-03-01,4.361000000000001,3.02,,,,,,\r\n1808-04-01,7.481999999999998,1.459,,,,,,\r\n1808-05-01,9.357000000000001,2.068,,,,,,\r\n1808-06-01,13.428999999999998,1.585,,,,,,\r\n1808-07-01,14.491,1.676,,,,,,\r\n1808-08-01,13.047,1.227,,,,,,\r\n1808-09-01,12.711,1.6880000000000002,,,,,,\r\n1808-10-01,7.971999999999999,1.48,,,,,,\r\n1808-11-01,4.5120000000000005,1.7719999999999998,,,,,,\r\n1808-12-01,0.887,1.7009999999999998,,,,,,\r\n1809-01-01,0.20800000000000016,2.59,,,,,,\r\n1809-02-01,0.8559999999999999,2.818,,,,,,\r\n1809-03-01,3.425,1.666,,,,,,\r\n1809-04-01,7.832999999999998,2.498,,,,,,\r\n1809-05-01,9.243,1.304,,,,,,\r\n1809-06-01,12.998,1.348,,,,,,\r\n1809-07-01,12.655999999999999,1.481,,,,,,\r\n1809-08-01,12.905,1.6669999999999998,,,,,,\r\n1809-09-01,10.967,1.633,,,,,,\r\n1809-10-01,8.65,3.554,,,,,,\r\n1809-11-01,3.099,2.478,,,,,,\r\n1809-12-01,2.077,2.588,,,,,,\r\n1810-01-01,0.8880000000000001,3.258,,,,,,\r\n1810-02-01,2.391,2.403,,,,,,\r\n1810-03-01,5.013999999999999,4.457,,,,,,\r\n1810-04-01,6.533,2.229,,,,,,\r\n1810-05-01,9.069,1.907,,,,,,\r\n1810-06-01,11.934000000000001,2.281,,,,,,\r\n1810-07-01,12.550999999999998,2.016,,,,,,\r\n1810-08-01,12.040999999999999,1.212,,,,,,\r\n1810-09-01,9.532,1.247,,,,,,\r\n1810-10-01,6.632000000000001,1.989,,,,,,\r\n1810-11-01,3.827,2.64,,,,,,\r\n1810-12-01,2.66,2.093,,,,,,\r\n1811-01-01,1.374,2.323,,,,,,\r\n1811-02-01,0.4500000000000002,3.475,,,,,,\r\n1811-03-01,3.701,1.808,,,,,,\r\n1811-04-01,6.3020000000000005,1.422,,,,,,\r\n1811-05-01,9.443,1.663,,,,,,\r\n1811-06-01,12.137,1.706,,,,,,\r\n1811-07-01,11.956,1.383,,,,,,\r\n1811-08-01,13.325999999999999,2.289,,,,,,\r\n1811-09-01,10.368,1.931,,,,,,\r\n1811-10-01,6.58,2.863,,,,,,\r\n1811-11-01,3.503,1.802,,,,,,\r\n1811-12-01,3.174,2.484,,,,,,\r\n1812-01-01,0.977,4.545,,,,,,\r\n1812-02-01,0.13100000000000026,3.062,,,,,,\r\n1812-03-01,2.044,1.805,,,,,,\r\n1812-04-01,6.949999999999998,1.984,,,,,,\r\n1812-05-01,9.579999999999998,1.279,,,,,,\r\n1812-06-01,12.005,1.1740000000000002,,,,,,\r\n1812-07-01,14.355,1.463,,,,,,\r\n1812-08-01,15.017999999999999,1.746,,,,,,\r\n1812-09-01,10.185,2.052,,,,,,\r\n1812-10-01,7.593,1.793,,,,,,\r\n1812-11-01,4.369,2.585,,,,,,\r\n1812-12-01,1.348,2.139,,,,,,\r\n1813-01-01,-1.3849999999999998,2.191,,,,,,\r\n1813-02-01,2.258,1.958,,,,,,\r\n1813-03-01,1.5959999999999999,1.622,,,,,,\r\n1813-04-01,8.181999999999999,1.486,,,,,,\r\n1813-05-01,11.367,3.826,,,,,,\r\n1813-06-01,13.242,1.138,,,,,,\r\n1813-07-01,14.520999999999999,0.877,,,,,,\r\n1813-08-01,13.097000000000001,0.995,,,,,,\r\n1813-09-01,12.339,1.743,,,,,,\r\n1813-10-01,8.666,1.565,,,,,,\r\n1813-11-01,6.825,1.315,,,,,,\r\n1813-12-01,2.171,1.79,,,,,,\r\n1814-01-01,1.5020000000000002,2.622,,,,,,\r\n1814-02-01,1.689,2.121,,,,,,\r\n1814-03-01,2.664,2.259,,,,,,\r\n1814-04-01,7.193,1.5,,,,,,\r\n1814-05-01,9.417,2.321,,,,,,\r\n1814-06-01,12.818,0.989,,,,,,\r\n1814-07-01,12.532,1.852,,,,,,\r\n1814-08-01,12.668,1.453,,,,,,\r\n1814-09-01,10.675999999999998,1.332,,,,,,\r\n1814-10-01,7.374,1.847,,,,,,\r\n1814-11-01,6.739,3.428,,,,,,\r\n1814-12-01,5.8290000000000015,4.298,,,,,,\r\n1815-01-01,2.051,2.033,,,,,,\r\n1815-02-01,2.273,2.386,,,,,,\r\n1815-03-01,3.663,2.3280000000000003,,,,,,\r\n1815-04-01,6.587999999999999,2.341,,,,,,\r\n1815-05-01,9.845,1.812,,,,,,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1.511,,,,,,\r\n1826-09-01,11.178,1.779,,,,,,\r\n1826-10-01,8.459,1.789,,,,,,\r\n1826-11-01,6.6339999999999995,1.145,,,,,,\r\n1826-12-01,4.876,1.82,,,,,,\r\n1827-01-01,3.593,2.3280000000000003,,,,,,\r\n1827-02-01,4.415,1.952,,,,,,\r\n1827-03-01,6.141,1.356,,,,,,\r\n1827-04-01,9.428999999999998,2.669,,,,,,\r\n1827-05-01,11.807,1.393,,,,,,\r\n1827-06-01,13.548,1.228,,,,,,\r\n1827-07-01,14.684000000000001,0.662,,,,,,\r\n1827-08-01,13.694,0.79,,,,,,\r\n1827-09-01,10.883,0.66,,,,,,\r\n1827-10-01,8.51,1.222,,,,,,\r\n1827-11-01,6.279,1.236,,,,,,\r\n1827-12-01,2.722,1.827,,,,,,\r\n1828-01-01,0.5950000000000002,2.036,,,,,,\r\n1828-02-01,1.8530000000000002,2.002,,,,,,\r\n1828-03-01,5.729,1.871,,,,,,\r\n1828-04-01,8.737,1.471,,,,,,\r\n1828-05-01,11.281,1.412,,,,,,\r\n1828-06-01,14.124,1.081,,,,,,\r\n1828-07-01,14.384,1.753,,,,,,\r\n1828-08-01,13.635,0.975,,,,,,\r\n1828-09-01,10.079999999999998,1.078,,,,,,\r\n1828-10-01,8.655999999999999,1.832,,,,,,\r\n1828-11-01,5.957000000000001,1.765,,,,,,\r\n1828-12-01,2.9530000000000003,2.505,,,,,,\r\n1829-01-01,2.032,1.931,,,,,,\r\n1829-02-01,1.715,1.959,,,,,,\r\n1829-03-01,5.061,1.294,,,,,,\r\n1829-04-01,7.814999999999999,1.0,,,,,,\r\n1829-05-01,11.336,1.123,,,,,,\r\n1829-06-01,12.86,1.3119999999999998,,,,,,\r\n1829-07-01,14.225,0.912,,,,,,\r\n1829-08-01,13.399000000000001,0.86,,,,,,\r\n1829-09-01,10.598,0.7759999999999999,,,,,,\r\n1829-10-01,8.806000000000001,1.3119999999999998,,,,,,\r\n1829-11-01,5.003,1.449,,,,,,\r\n1829-12-01,2.452,1.909,,,,,,\r\n1830-01-01,2.9570000000000003,2.346,,,,,,\r\n1830-02-01,4.085,1.896,,,,,,\r\n1830-03-01,4.4540000000000015,1.369,,,,,,\r\n1830-04-01,8.841000000000001,1.098,,,,,,\r\n1830-05-01,10.202,1.01,,,,,,\r\n1830-06-01,12.827,1.7180000000000002,,,,,,\r\n1830-07-01,14.942,1.839,,,,,,\r\n1830-08-01,13.386,0.643,,,,,,\r\n1830-09-01,10.54,1.023,,,,,,\r\n1830-10-01,7.9929999999999986,1.18,,,,,,\r\n1830-11-01,7.492999999999999,1.7280000000000002,,,,,,\r\n1830-12-01,4.481,1.327,,,,,,\r\n1831-01-01,2.182,2.217,,,,,,\r\n1831-02-01,2.479,3.5410000000000004,,,,,,\r\n1831-03-01,4.558,1.616,,,,,,\r\n1831-04-01,7.731,0.908,,,,,,\r\n1831-05-01,10.994000000000002,1.285,,,,,,\r\n1831-06-01,13.203,1.882,,,,,,\r\n1831-07-01,13.58,1.172,,,,,,\r\n1831-08-01,12.49,0.7929999999999999,,,,,,\r\n1831-09-01,9.946,0.954,,,,,,\r\n1831-10-01,7.83,1.068,,,,,,\r\n1831-11-01,4.412,1.358,,,,,,\r\n1831-12-01,2.265,1.584,,,,,,\r\n1832-01-01,1.7169999999999999,1.757,,,,,,\r\n1832-02-01,1.833,1.656,,,,,,\r\n1832-03-01,4.65,1.374,,,,,,\r\n1832-04-01,8.059,1.0590000000000002,,,,,,\r\n1832-05-01,10.489,1.252,,,,,,\r\n1832-06-01,12.857000000000001,1.126,,,,,,\r\n1832-07-01,13.727,2.067,,,,,,\r\n1832-08-01,11.966,1.3090000000000002,,,,,,\r\n1832-09-01,10.425999999999998,1.194,,,,,,\r\n1832-10-01,8.634,0.983,,,,,,\r\n1832-11-01,4.2620000000000005,1.914,,,,,,\r\n1832-12-01,0.7819999999999996,2.794,,,,,,\r\n1833-01-01,2.006,1.76,,,,,,\r\n1833-02-01,2.815,1.354,,,,,,\r\n1833-03-01,4.521,1.367,,,,,,\r\n1833-04-01,7.869,1.0759999999999998,,,,,,\r\n1833-05-01,10.581,0.961,,,,,,\r\n1833-06-01,13.049000000000001,0.883,,,,,,\r\n1833-07-01,13.802999999999999,1.42,,,,,,\r\n1833-08-01,13.222000000000001,0.835,,,,,,\r\n1833-09-01,11.236,0.8190000000000001,,,,,,\r\n1833-10-01,7.899999999999999,1.108,,,,,,\r\n1833-11-01,6.596,1.388,,,,,,\r\n1833-12-01,2.5580000000000003,1.831,,,,,,\r\n1834-01-01,0.3340000000000001,2.032,,,,,,\r\n1834-02-01,2.329,1.483,,,,,,\r\n1834-03-01,5.736000000000001,1.28,,,,,,\r\n1834-04-01,8.084999999999999,1.11,,,,,,\r\n1834-05-01,11.234000000000002,0.6970000000000001,,,,,,\r\n1834-06-01,12.799000000000001,0.7609999999999999,,,,,,\r\n1834-07-01,14.197,1.186,,,,,,\r\n1834-08-01,13.412,0.866,,,,,,\r\n1834-09-01,11.571,0.731,,,,,,\r\n1834-10-01,8.616999999999999,0.773,,,,,,\r\n1834-11-01,6.355,1.849,,,,,,\r\n1834-12-01,3.092,1.0590000000000002,,,,,,\r\n1835-01-01,2.551,1.755,,,,,,\r\n1835-02-01,2.967,1.464,,,,,,\r\n1835-03-01,4.507,1.136,,,,,,\r\n1835-04-01,7.768999999999999,1.079,,,,,,\r\n1835-05-01,10.171,1.4469999999999998,,,,,,\r\n1835-06-01,12.007,0.992,,,,,,\r\n1835-07-01,13.129000000000001,0.693,,,,,,\r\n1835-08-01,12.322000000000001,0.805,,,,,,\r\n1835-09-01,9.942,0.925,,,,,,\r\n1835-10-01,7.834999999999999,1.021,,,,,,\r\n1835-11-01,4.312,1.419,,,,,,\r\n1835-12-01,1.198,2.568,,,,,,\r\n1836-01-01,1.67,1.6980000000000002,,,,,,\r\n1836-02-01,2.371,1.611,,,,,,\r\n1836-03-01,5.4479999999999995,1.208,,,,,,\r\n1836-04-01,7.314999999999999,0.983,,,,,,\r\n1836-05-01,10.279000000000002,1.297,,,,,,\r\n1836-06-01,12.549000000000001,0.893,,,,,,\r\n1836-07-01,13.645999999999999,0.6,,,,,,\r\n1836-08-01,12.83,1.362,,,,,,\r\n1836-09-01,10.812000000000001,0.975,,,,,,\r\n1836-10-01,8.756,1.131,,,,,,\r\n1836-11-01,3.8139999999999996,1.192,,,,,,\r\n1836-12-01,2.86,1.083,,,,,,\r\n1837-01-01,1.94,2.033,,,,,,\r\n1837-02-01,2.619,1.893,,,,,,\r\n1837-03-01,3.865,1.3259999999999998,,,,,,\r\n1837-04-01,6.555999999999999,1.017,,,,,,\r\n1837-05-01,9.973,1.574,,,,,,\r\n1837-06-01,12.099,0.7979999999999999,,,,,,\r\n1837-07-01,13.526,1.618,,,,,,\r\n1837-08-01,13.017999999999999,1.224,,,,,,\r\n1837-09-01,10.805,0.664,,,,,,\r\n1837-10-01,7.653,0.851,,,,,,\r\n1837-11-01,4.1690000000000005,1.307,,,,,,\r\n1837-12-01,2.285,1.186,,,,,,\r\n1838-01-01,-0.5569999999999999,1.999,,,,,,\r\n1838-02-01,1.5630000000000002,1.622,,,,,,\r\n1838-03-01,3.7230000000000003,1.472,,,,,,\r\n1838-04-01,7.382999999999999,1.339,,,,,,\r\n1838-05-01,9.985,0.8220000000000001,,,,,,\r\n1838-06-01,12.742,0.631,,,,,,\r\n1838-07-01,14.367,0.884,,,,,,\r\n1838-08-01,13.568,0.986,,,,,,\r\n1838-09-01,11.106,0.889,,,,,,\r\n1838-10-01,8.526,1.021,,,,,,\r\n1838-11-01,5.16,1.044,,,,,,\r\n1838-12-01,2.613,1.239,,,,,,\r\n1839-01-01,2.156,1.681,,,,,,\r\n1839-02-01,3.4819999999999998,1.546,,,,,,\r\n1839-03-01,2.673,1.493,,,,,,\r\n1839-04-01,7.891999999999999,0.92,,,,,,\r\n1839-05-01,10.289000000000001,0.68,,,,,,\r\n1839-06-01,12.548,0.8390000000000001,,,,,,\r\n1839-07-01,14.411,0.942,,,,,,\r\n1839-08-01,14.07,1.296,,,,,,\r\n1839-09-01,10.853,0.7140000000000001,,,,,,\r\n1839-10-01,8.219,0.972,,,,,,\r\n1839-11-01,3.92,1.4509999999999998,,,,,,\r\n1839-12-01,1.0739999999999998,1.619,,,,,,\r\n1840-01-01,2.5610000000000004,1.4680000000000002,,,,,,\r\n1840-02-01,2.1020000000000003,1.561,,,,,,\r\n1840-03-01,4.04,1.469,,,,,,\r\n1840-04-01,7.943,0.7759999999999999,,,,,,\r\n1840-05-01,11.173,0.698,,,,,,\r\n1840-06-01,13.411,1.028,,,,,,\r\n1840-07-01,14.714,0.462,,,,,,\r\n1840-08-01,13.085999999999999,0.936,,,,,,\r\n1840-09-01,11.01,0.586,,,,,,\r\n1840-10-01,7.505,0.853,,,,,,\r\n1840-11-01,4.101,0.982,,,,,,\r\n1840-12-01,1.909,1.075,,,,,,\r\n1841-01-01,0.6490000000000002,1.761,,,,,,\r\n1841-02-01,2.468,1.602,,,,,,\r\n1841-03-01,3.307,1.324,,,,,,\r\n1841-04-01,6.77,0.942,,,,,,\r\n1841-05-01,10.764000000000001,0.573,,,,,,\r\n1841-06-01,13.062000000000001,0.64,,,,,,\r\n1841-07-01,14.552,0.737,,,,,,\r\n1841-08-01,13.708,0.7490000000000001,,,,,,\r\n1841-09-01,10.921,0.583,,,,,,\r\n1841-10-01,8.764999999999999,0.654,,,,,,\r\n1841-11-01,4.744,0.878,,,,,,\r\n1841-12-01,2.548,0.981,,,,,,\r\n1842-01-01,1.636,1.64,,,,,,\r\n1842-02-01,2.787,1.56,,,,,,\r\n1842-03-01,5.75,1.164,,,,,,\r\n1842-04-01,8.309999999999999,0.76,,,,,,\r\n1842-05-01,10.535,0.643,,,,,,\r\n1842-06-01,12.629000000000001,0.6609999999999999,,,,,,\r\n1842-07-01,13.584000000000001,0.509,,,,,,\r\n1842-08-01,13.241,0.642,,,,,,\r\n1842-09-01,10.94,0.677,,,,,,\r\n1842-10-01,8.307,0.759,,,,,,\r\n1842-11-01,4.824,0.792,,,,,,\r\n1842-12-01,3.73,0.963,,,,,,\r\n1843-01-01,2.9739999999999998,1.212,,,,,,\r\n1843-02-01,3.92,1.045,,,,,,\r\n1843-03-01,4.744,0.88,,,,,,\r\n1843-04-01,7.829999999999999,0.691,,,,,,\r\n1843-05-01,10.04,0.636,,,,,,\r\n1843-06-01,12.53,0.523,,,,,,\r\n1843-07-01,13.991,0.545,,,,,,\r\n1843-08-01,13.295,0.564,,,,,,\r\n1843-09-01,11.326,0.534,,,,,,\r\n1843-10-01,8.722000000000001,0.596,,,,,,\r\n1843-11-01,4.947,0.775,,,,,,\r\n1843-12-01,3.765,0.997,,,,,,\r\n1844-01-01,1.868,1.17,,,,,,\r\n1844-02-01,2.0380000000000003,1.137,,,,,,\r\n1844-03-01,4.734,0.999,,,,,,\r\n1844-04-01,7.3889999999999985,0.81,,,,,,\r\n1844-05-01,10.109,0.648,,,,,,\r\n1844-06-01,12.84,0.7240000000000001,,,,,,\r\n1844-07-01,13.921,0.605,,,,,,\r\n1844-08-01,13.046,0.6920000000000001,,,,,,\r\n1844-09-01,10.819,0.8170000000000001,,,,,,\r\n1844-10-01,8.7,0.919,,,,,,\r\n1844-11-01,4.401,1.327,,,,,,\r\n1844-12-01,1.891,1.264,,,,,,\r\n1845-01-01,2.661,1.364,,,,,,\r\n1845-02-01,1.6269999999999998,1.226,,,,,,\r\n1845-03-01,4.651,0.882,,,,,,\r\n1845-04-01,8.158,0.731,,,,,,\r\n1845-05-01,10.433,0.772,,,,,,\r\n1845-06-01,12.863,0.631,,,,,,\r\n1845-07-01,14.319,0.725,,,,,,\r\n1845-08-01,13.556,0.561,,,,,,\r\n1845-09-01,11.234000000000002,0.536,,,,,,\r\n1845-10-01,7.781999999999999,0.652,,,,,,\r\n1845-11-01,5.194,1.155,,,,,,\r\n1845-12-01,1.7359999999999998,1.3430000000000002,,,,,,\r\n1846-01-01,3.213,1.47,,,,,,\r\n1846-02-01,3.3760000000000003,1.177,,,,,,\r\n1846-03-01,6.314,1.031,,,,,,\r\n1846-04-01,7.472999999999999,1.729,,,,,,\r\n1846-05-01,10.896,0.8440000000000001,,,,,,\r\n1846-06-01,13.53,1.143,,,,,,\r\n1846-07-01,14.923,0.737,,,,,,\r\n1846-08-01,14.120999999999999,0.765,,,,,,\r\n1846-09-01,11.738,0.716,,,,,,\r\n1846-10-01,8.229,0.8759999999999999,,,,,,\r\n1846-11-01,5.0440000000000005,1.039,,,,,,\r\n1846-12-01,3.7760000000000002,1.094,,,,,,\r\n1847-01-01,2.753,1.269,,,,,,\r\n1847-02-01,3.602,1.383,,,,,,\r\n1847-03-01,4.046,1.5830000000000002,,,,,,\r\n1847-04-01,7.979999999999999,0.998,,,,,,\r\n1847-05-01,10.622,0.752,,,,,,\r\n1847-06-01,12.828,0.428,,,,,,\r\n1847-07-01,14.25,0.6,,,,,,\r\n1847-08-01,13.414000000000001,0.657,,,,,,\r\n1847-09-01,11.619000000000002,0.528,,,,,,\r\n1847-10-01,8.618,0.8440000000000001,,,,,,\r\n1847-11-01,5.574,0.778,,,,,,\r\n1847-12-01,1.7259999999999998,0.988,,,,,,\r\n1848-01-01,0.5100000000000002,1.341,,,,,,\r\n1848-02-01,3.7260000000000004,1.4369999999999998,,,,,,\r\n1848-03-01,4.806,0.967,,,,,,\r\n1848-04-01,8.11,1.054,,,,,,\r\n1848-05-01,10.579999999999998,0.584,,,,,,\r\n1848-06-01,13.247,0.583,,,,,,\r\n1848-07-01,14.466,0.613,,,,,,\r\n1848-08-01,13.267999999999999,0.7090000000000001,,,,,,\r\n1848-09-01,10.997,0.623,,,,,,\r\n1848-10-01,8.655,0.8370000000000001,,,,,,\r\n1848-11-01,5.29,0.748,,,,,,\r\n1848-12-01,2.099,0.96,,,,,,\r\n1849-01-01,1.9409999999999998,1.308,,,,,,\r\n1849-02-01,2.638,1.345,,,,,,\r\n1849-03-01,5.3020000000000005,1.06,,,,,,\r\n1849-04-01,7.028,0.845,,,,,,\r\n1849-05-01,10.159,0.644,,,,,,\r\n1849-06-01,13.0,0.659,,,,,,\r\n1849-07-01,14.458,0.6779999999999999,,,,,,\r\n1849-08-01,13.603,0.902,,,,,,\r\n1849-09-01,11.093,0.568,,,,,,\r\n1849-10-01,8.889999999999997,0.733,,,,,,\r\n1849-11-01,5.7780000000000005,1.3130000000000002,,,,,,\r\n1849-12-01,1.923,0.908,,,,,,\r\n1850-01-01,0.7490000000000001,1.105,8.241999999999999,1.7380000000000002,-3.2060000000000004,2.822,12.832999999999998,0.3670000000000001\r\n1850-02-01,3.071,1.275,9.97,3.007,-2.2910000000000004,1.6230000000000002,13.588,0.414\r\n1850-03-01,4.954,0.955,10.347000000000001,2.401,-1.905,1.41,14.043,0.341\r\n1850-04-01,7.2170000000000005,0.665,12.934,1.004,1.018,1.329,14.667,0.267\r\n1850-05-01,10.004,0.617,15.655,2.406,3.811,1.347,15.507,0.249\r\n1850-06-01,13.15,0.614,18.946,2.817,7.106,0.857,16.352999999999998,0.245\r\n1850-07-01,14.492,0.614,19.233,2.84,8.014,0.7859999999999999,16.783,0.238\r\n1850-08-01,14.039000000000001,0.802,18.477,2.079,7.405999999999999,1.086,16.718,0.28\r\n1850-09-01,11.505,0.675,15.846000000000002,2.692,4.533,1.798,15.886,0.254\r\n1850-10-01,8.091000000000001,0.863,13.189,2.338,2.013,2.133,14.831,0.297\r\n1850-11-01,4.7330000000000005,1.149,11.388,3.491,-0.12,1.069,13.897,0.368\r\n1850-12-01,2.803,1.183,7.492999999999999,1.925,-2.8070000000000004,2.594,13.3,0.378\r\n1851-01-01,2.431,1.122,8.950999999999997,2.399,-2.443,1.771,13.245,0.362\r\n1851-02-01,2.508,1.1,9.808,2.654,-1.507,2.714,13.331,0.361\r\n1851-03-01,4.192,0.971,11.507,2.037,-0.7000000000000001,1.611,13.897,0.33\r\n1851-04-01,7.286999999999999,0.8290000000000001,14.235999999999999,1.97,2.331,1.281,14.64,0.298\r\n1851-05-01,11.113,0.936,15.010000000000002,3.184,4.136,1.011,15.771,0.322\r\n1851-06-01,13.418,0.655,17.287999999999997,3.187,6.3740000000000006,1.13,16.496000000000002,0.261\r\n1851-07-01,14.530999999999999,0.606,17.102999999999998,3.751,7.425,1.48,16.831,0.244\r\n1851-08-01,13.751,0.775,17.360999999999994,1.392,6.594999999999999,1.281,16.621000000000002,0.276\r\n1851-09-01,11.677,0.581,16.360000000000007,2.496,5.525,1.643,16.058,0.25\r\n1851-10-01,9.122,1.058,14.960999999999999,1.915,3.298,1.297,15.213,0.358\r\n1851-11-01,4.973,0.968,7.951,1.833,-1.345,1.527,14.161,0.344\r\n1851-12-01,3.14,0.982,6.436,1.949,-3.242,2.843,13.638,0.339\r\n1852-01-01,2.3760000000000003,1.389,8.474,4.24,-2.7550000000000003,1.705,13.231,0.438\r\n1852-02-01,2.54,1.115,8.568999999999999,2.737,-2.3369999999999997,1.78,13.311,0.371\r\n1852-03-01,3.884,0.915,9.215,2.88,-2.491,1.471,13.736,0.317\r\n1852-04-01,7.486999999999999,1.158,11.249,1.491,0.6469999999999998,1.256,14.786,0.377\r\n1852-05-01,11.169,0.855,15.835,2.805,4.6240000000000006,0.971,15.899000000000001,0.298\r\n1852-06-01,13.164000000000001,0.636,17.759999999999994,1.925,6.705,0.6829999999999999,16.619,0.243\r\n1852-07-01,14.512,0.778,17.795,2.924,7.57,1.35,16.984,0.278\r\n1852-08-01,13.304,0.7659999999999999,17.567,1.812,7.4289999999999985,1.222,16.566,0.277\r\n1852-09-01,11.478,0.6890000000000001,16.665000000000006,1.4069999999999998,5.742000000000001,1.51,16.038,0.261\r\n1852-10-01,8.91,0.654,14.849,1.4980000000000002,2.813,0.963,15.177999999999999,0.25\r\n1852-11-01,4.593,0.693,12.009,4.373,0.736,1.48,13.948,0.26\r\n1852-12-01,3.785,1.371,10.781,3.339,-0.6390000000000001,2.204,13.782,0.4270000000000001\r\n1853-01-01,1.786,1.108,8.972000000000001,2.461,-2.818,1.556,13.143,0.35600000000000004\r\n1853-02-01,2.228,1.492,8.29,1.535,-3.213,1.783,13.362,0.457\r\n1853-03-01,4.078,0.918,10.325,2.294,-1.966,1.494,14.033,0.306\r\n1853-04-01,7.540999999999999,0.8240000000000001,13.72,2.69,1.6549999999999998,1.15,14.919,0.28300000000000003\r\n1853-05-01,10.975,0.743,16.543000000000006,3.36,4.364000000000001,0.782,15.793,0.261\r\n1853-06-01,13.41,0.674,18.611,1.124,6.944000000000001,1.418,16.455000000000002,0.24\r\n1853-07-01,14.645,0.659,18.923,2.0580000000000003,6.933,1.195,16.999000000000002,0.238\r\n1853-08-01,13.953,0.723,19.308,1.2,7.273,0.879,16.789,0.25\r\n1853-09-01,11.71,0.7490000000000001,17.691000000000006,1.847,5.779,0.928,15.942,0.259\r\n1853-10-01,8.535,0.546,14.757,2.451,1.85,2.277,14.874,0.211\r\n1853-11-01,4.783,0.868,11.269,2.15,-0.07599999999999996,1.277,13.829,0.29\r\n1853-12-01,2.858,0.716,8.23,1.971,-4.015,1.528,13.324000000000002,0.255\r\n1854-01-01,1.281,0.977,8.786,2.589,-3.5520000000000005,1.362,12.983,0.313\r\n1854-02-01,1.941,1.08,8.508,1.863,-4.109,1.467,13.248,0.342\r\n1854-03-01,4.698,0.789,10.469000000000001,2.107,-1.413,1.517,14.089,0.267\r\n1854-04-01,7.622000000000001,0.674,13.402000000000001,2.16,0.5659999999999998,1.25,14.945,0.242\r\n1854-05-01,11.095,0.638,16.748,1.513,4.184,1.306,15.793,0.233\r\n1854-06-01,12.829,0.5329999999999999,18.188,0.964,6.492999999999999,0.902,16.285999999999998,0.206\r\n1854-07-01,14.692,0.85,20.426,1.853,7.89,0.912,16.775000000000002,0.282\r\n1854-08-01,13.889000000000001,0.898,19.291,1.36,7.302999999999999,1.021,16.707,0.28800000000000003\r\n1854-09-01,11.514000000000001,0.552,17.357000000000006,1.142,5.553999999999999,1.22,16.098,0.21\r\n1854-10-01,9.763,0.964,15.341,1.3119999999999998,3.033,1.229,15.378,0.309\r\n1854-11-01,5.745,0.7859999999999999,10.707,1.954,-1.406,1.635,14.123,0.261\r\n1854-12-01,3.457,1.167,8.506,2.583,-3.397,2.463,13.467,0.364\r\n1855-01-01,2.522,1.465,8.219999999999999,1.099,-3.125,1.699,13.384,0.442\r\n1855-02-01,2.982,1.3219999999999998,7.604,3.083,-4.947,2.343,13.645999999999999,0.402\r\n1855-03-01,4.617,0.898,10.16,1.69,-1.865,1.338,14.172,0.294\r\n1855-04-01,8.58,1.034,13.709000000000001,1.024,1.1409999999999998,1.06,15.187000000000001,0.328\r\n1855-05-01,11.186,0.799,16.77,0.6509999999999999,4.2860000000000005,0.866,15.822000000000001,0.267\r\n1855-06-01,12.984000000000002,0.79,17.642,1.197,6.476,1.231,16.445,0.264\r\n1855-07-01,13.925999999999998,0.635,18.467,0.784,7.691,0.703,16.675,0.225\r\n1855-08-01,13.547,0.601,19.012,0.957,6.930999999999999,1.345,16.685000000000002,0.214\r\n1855-09-01,11.140999999999998,0.638,17.078000000000007,0.741,5.499,1.531,15.829,0.226\r\n1855-10-01,8.443999999999999,0.778,14.26,2.029,2.317,2.929,15.075,0.264\r\n1855-11-01,5.186,0.69,11.117,1.118,-0.5170000000000001,2.963,14.118,0.246\r\n1855-12-01,2.214,0.996,7.879,1.604,-3.4530000000000003,1.856,13.215,0.322\r\n1856-01-01,2.76,0.752,7.297999999999999,2.331,-3.727,2.795,13.368,0.261\r\n1856-02-01,2.226,0.953,8.294,2.111,-3.679,3.428,13.311,0.306\r\n1856-03-01,4.372,0.735,10.327,2.441,-2.241,2.56,13.957,0.252\r\n1856-04-01,7.750999999999999,0.57,14.387,1.399,1.242,1.025,14.945,0.217\r\n1856-05-01,10.53,0.915,16.704,2.209,3.945,0.8809999999999999,15.812999999999999,0.29600000000000004\r\n1856-06-01,13.496,0.778,18.326,1.243,6.879,1.083,16.492,0.264\r\n1856-07-01,14.019,0.422,18.349,1.471,7.035,0.6779999999999999,16.675,0.185\r\n1856-08-01,13.020999999999999,0.866,18.386,1.284,6.767,1.754,16.39,0.285\r\n1856-09-01,10.948,0.884,17.21,1.294,4.864,1.222,15.640999999999998,0.289\r\n1856-10-01,8.087,0.759,14.128,1.917,1.979,2.153,14.783,0.256\r\n1856-11-01,5.36,0.5770000000000001,10.349,1.477,-1.433,1.484,13.856,0.211\r\n1856-12-01,3.3810000000000002,0.918,7.885,2.402,-3.33,2.279,13.321,0.3\r\n1857-01-01,1.821,0.924,6.642,4.164,-5.407,3.498,12.972000000000001,0.3\r\n1857-02-01,2.481,0.885,9.602,2.59,-1.92,1.912,13.385000000000002,0.29\r\n1857-03-01,4.312,0.8440000000000001,10.2,2.047,-1.0710000000000002,2.391,13.915999999999999,0.278\r\n1857-04-01,6.826999999999999,0.5429999999999999,13.107000000000001,1.864,0.8799999999999999,1.106,14.481,0.212\r\n1857-05-01,9.885,0.6809999999999999,15.6,1.975,3.639,0.7390000000000001,15.279000000000002,0.241\r\n1857-06-01,12.611,0.7979999999999999,17.372,2.106,5.849,0.736,16.175,0.267\r\n1857-07-01,13.953,0.792,18.717,1.48,7.438,1.352,16.477999999999998,0.266\r\n1857-08-01,13.203,0.795,18.194000000000003,1.164,6.997999999999998,0.927,16.459,0.266\r\n1857-09-01,11.056,0.672,17.223000000000006,1.133,5.146,1.467,15.84,0.241\r\n1857-10-01,8.198,0.726,14.558,2.017,2.8810000000000002,1.5830000000000002,14.918,0.255\r\n1857-11-01,5.236000000000001,0.636,10.527000000000001,3.003,-0.605,1.579,13.829,0.241\r\n1857-12-01,3.515,0.7170000000000001,9.509,2.607,-1.546,1.804,13.367,0.26\r\n1858-01-01,2.739,1.094,9.044,2.067,-2.6919999999999997,2.052,13.220999999999998,0.34700000000000003\r\n1858-02-01,2.2840000000000003,0.662,7.829,2.149,-4.1480000000000015,1.591,13.29,0.236\r\n1858-03-01,4.834,0.757,10.44,1.837,-1.4700000000000002,1.325,14.044,0.255\r\n1858-04-01,8.25,0.6609999999999999,13.912,1.741,1.041,1.479,14.967,0.239\r\n1858-05-01,10.851,0.624,16.258000000000006,2.225,3.8640000000000008,1.055,15.540999999999999,0.231\r\n1858-06-01,12.956,0.688,18.968,1.622,7.037999999999999,0.677,16.172,0.248\r\n1858-07-01,13.677,0.754,18.561,1.694,7.888,0.845,16.51,0.266\r\n1858-08-01,13.22,0.5579999999999999,18.261,1.862,7.2639999999999985,0.88,16.489,0.21600000000000005\r\n1858-09-01,11.148,0.517,17.559,1.227,5.505,1.374,15.833,0.213\r\n1858-10-01,8.809999999999997,0.62,15.071,1.825,3.688,0.921,15.114,0.246\r\n1858-11-01,5.99,0.774,9.802999999999999,2.061,-0.6840000000000002,1.289,14.134,0.276\r\n1858-12-01,2.444,0.688,8.49,2.13,-1.965,1.204,13.263,0.249\r\n1859-01-01,2.015,1.007,8.074,1.753,-2.7,1.295,13.058,0.326\r\n1859-02-01,2.611,1.0,8.968,1.791,-1.858,1.713,13.33,0.327\r\n1859-03-01,5.023,0.916,11.16,1.37,-0.4580000000000001,1.035,14.104000000000001,0.312\r\n1859-04-01,8.542,0.617,14.225,2.009,1.4340000000000002,0.8640000000000001,15.197000000000001,0.246\r\n1859-05-01,11.456,0.616,17.021,1.236,5.277,1.77,15.868,0.238\r\n1859-06-01,13.142000000000001,0.514,18.285,2.2840000000000003,7.057,1.026,16.400000000000002,0.226\r\n1859-07-01,13.827,0.5670000000000001,19.444000000000003,1.968,7.85,0.737,16.494,0.234\r\n1859-08-01,13.217,0.468,19.201,1.673,7.964999999999999,0.8490000000000001,16.45,0.205\r\n1859-09-01,11.079999999999998,0.365,16.483,1.839,5.422999999999999,0.873,15.589,0.204\r\n1859-10-01,8.834,0.638,14.235,1.945,2.968,0.908,15.062,0.25\r\n1859-11-01,5.912000000000001,0.5720000000000001,10.973,1.519,-0.014000000000000123,0.996,14.094000000000001,0.244\r\n1859-12-01,3.365,0.816,8.254999999999999,3.11,-3.422,1.65,13.513,0.287\r\n1860-01-01,2.077,0.86,9.771999999999998,2.26,-2.059,1.59,13.17,0.294\r\n1860-02-01,2.6319999999999997,0.75,8.747,2.3480000000000003,-3.2319999999999998,1.188,13.424,0.275\r\n1860-03-01,3.4939999999999998,0.87,11.821,2.164,-0.7140000000000001,1.146,13.714,0.302\r\n1860-04-01,7.76,0.46,13.511,1.721,1.805,1.295,14.861,0.209\r\n1860-05-01,11.062000000000001,0.7440000000000001,16.822000000000006,1.139,4.792000000000002,1.094,15.758,0.276\r\n1860-06-01,13.271999999999998,0.5479999999999999,19.163,1.361,7.212999999999999,0.7659999999999999,16.338,0.24\r\n1860-07-01,14.203,0.471,18.566,2.125,7.45,0.8590000000000001,16.737000000000002,0.221\r\n1860-08-01,13.765,0.503,18.984,1.5590000000000002,7.068999999999999,0.65,16.634,0.234\r\n1860-09-01,11.892000000000001,0.535,16.892000000000003,2.219,5.5360000000000005,1.212,16.133,0.242\r\n1860-10-01,8.712,0.466,13.677,1.876,2.906,0.903,15.075999999999999,0.223\r\n1860-11-01,5.027,0.555,11.012,1.971,-0.111,1.121,13.922,0.233\r\n1860-12-01,1.6340000000000001,0.75,8.556000000000001,2.475,-2.5250000000000004,1.188,12.828,0.277\r\n1861-01-01,0.4040000000000004,0.846,7.7429999999999986,2.125,-3.256,1.721,12.475,0.299\r\n1861-02-01,2.137,0.755,8.600999999999999,1.862,-3.055,1.479,12.917000000000002,0.28\r\n1861-03-01,4.489,0.759,9.786,2.204,-2.007,1.402,13.824000000000002,0.3\r\n1861-04-01,7.486999999999999,0.6990000000000001,12.772,1.435,1.372,0.999,15.018,0.29100000000000004\r\n1861-05-01,10.515999999999998,0.5379999999999999,15.401000000000002,2.279,3.858000000000001,0.887,15.489,0.277\r\n1861-06-01,13.017000000000001,0.7979999999999999,19.299,1.078,7.391,1.3219999999999998,16.358,0.319\r\n1861-07-01,13.967,0.477,19.37,1.53,7.803,1.286,16.547,0.261\r\n1861-08-01,13.655999999999999,0.5760000000000001,18.907,1.014,7.562999999999999,0.867,16.715999999999998,0.264\r\n1861-09-01,11.409,0.501,17.769000000000005,1.736,5.988,0.936,15.927,0.243\r\n1861-10-01,8.475,0.494,15.644,1.99,3.2769999999999997,0.8490000000000001,14.905,0.244\r\n1861-11-01,5.707000000000001,0.482,12.044,2.353,0.41,0.995,14.095,0.24\r\n1861-12-01,2.8939999999999997,0.916,8.945,1.29,-2.191,1.221,13.337,0.324\r\n1862-01-01,0.685,1.105,7.360999999999999,2.394,-4.11,1.745,12.658,0.378\r\n1862-02-01,1.769,0.7120000000000001,7.407,2.7960000000000003,-4.346,2.057,13.192,0.295\r\n1862-03-01,4.485,0.6609999999999999,11.112,2.0,-1.314,1.149,14.044,0.284\r\n1862-04-01,7.322999999999999,0.8270000000000001,13.955,2.977,1.932,1.11,14.825,0.316\r\n1862-05-01,10.739,0.58,17.854000000000006,1.311,5.675000000000002,1.496,15.708,0.26\r\n1862-06-01,12.86,0.535,18.539,1.843,6.795,1.187,16.349,0.244\r\n1862-07-01,13.927999999999999,0.445,20.663,1.998,9.21,1.862,16.593,0.232\r\n1862-08-01,13.187999999999999,0.504,19.605,1.258,8.085999999999999,1.3330000000000002,16.305999999999997,0.247\r\n1862-09-01,11.028,0.519,18.042,0.961,6.122999999999999,1.189,15.788,0.245\r\n1862-10-01,8.283,0.618,15.138,1.961,3.245,1.0490000000000002,14.902,0.269\r\n1862-11-01,4.792,0.7509999999999999,11.889000000000001,2.008,0.24399999999999994,1.5830000000000002,13.784,0.31\r\n1862-12-01,1.6230000000000002,1.01,9.402000000000001,2.597,-1.7469999999999999,1.5719999999999998,12.732000000000001,0.3720000000000001\r\n1863-01-01,3.0340000000000003,1.228,8.462,3.188,-1.766,2.51,13.296,0.417\r\n1863-02-01,3.253,1.099,8.908999999999997,1.653,-2.1100000000000003,1.393,13.634,0.389\r\n1863-03-01,4.6819999999999995,0.7829999999999999,10.352,1.234,-0.853,1.362,14.005999999999998,0.312\r\n1863-04-01,7.930999999999999,0.792,14.257,2.117,1.642,1.231,15.01,0.319\r\n1863-05-01,11.081,0.687,16.999000000000002,2.396,5.917000000000002,1.777,15.823,0.281\r\n1863-06-01,12.794,0.542,18.202,2.013,7.925000000000002,1.462,16.224,0.266\r\n1863-07-01,13.765,0.642,18.095,1.943,8.307,0.89,16.575,0.301\r\n1863-08-01,13.294,0.523,18.408,1.931,7.832999999999998,0.927,16.437,0.276\r\n1863-09-01,11.23,0.556,15.910000000000002,1.161,5.439,1.391,15.898,0.28300000000000003\r\n1863-10-01,8.235,0.521,13.944,1.375,3.282,0.7909999999999999,14.978,0.278\r\n1863-11-01,5.392,0.515,11.351,1.255,0.17499999999999993,1.319,13.992,0.287\r\n1863-12-01,2.6510000000000002,1.088,8.55,1.828,-2.5860000000000003,1.09,13.356,0.387\r\n1864-01-01,1.551,0.8759999999999999,7.071000000000001,1.503,-3.8480000000000003,1.789,12.879000000000001,0.332\r\n1864-02-01,2.506,1.05,8.542,1.51,-2.8560000000000003,1.565,13.275,0.3720000000000001\r\n1864-03-01,4.651,0.767,11.747,1.833,-0.7250000000000001,1.6880000000000002,13.99,0.307\r\n1864-04-01,7.515,0.622,13.395,1.09,1.665,1.374,14.83,0.29100000000000004\r\n1864-05-01,10.956,0.531,16.908,0.935,4.849,0.8390000000000001,15.851,0.282\r\n1864-06-01,13.365,0.73,18.457,1.541,7.909000000000002,0.7609999999999999,16.490000000000002,0.285\r\n1864-07-01,14.162,0.57,18.831,1.3330000000000002,7.412999999999999,0.846,16.715,0.256\r\n1864-08-01,13.434000000000001,0.5660000000000001,18.909000000000002,0.8740000000000001,7.5459999999999985,0.7979999999999999,16.494,0.25\r\n1864-09-01,11.37,0.546,17.063000000000002,1.188,5.721,0.939,15.85,0.271\r\n1864-10-01,8.795,0.484,15.047,1.651,3.2460000000000004,1.606,14.972,0.251\r\n1864-11-01,5.232,0.6990000000000001,12.502,1.611,0.6649999999999999,2.153,14.140999999999998,0.281\r\n1864-12-01,2.266,0.6759999999999999,8.555,1.04,-2.6630000000000003,1.547,13.270999999999999,0.276\r\n1865-01-01,2.975,0.956,8.841000000000001,1.331,-3.2119999999999997,1.962,13.503,0.348\r\n1865-02-01,2.1519999999999997,0.8320000000000001,8.911,1.17,-3.117,1.606,13.505999999999998,0.329\r\n1865-03-01,4.039,0.768,11.582,2.153,-0.5920000000000001,1.918,13.914000000000001,0.32299999999999995\r\n1865-04-01,7.313999999999999,0.643,14.276,1.359,1.7930000000000001,1.22,14.861,0.3\r\n1865-05-01,10.917,0.488,16.968,1.314,4.8740000000000006,0.81,15.755999999999998,0.27\r\n1865-06-01,13.214,0.586,19.022000000000002,1.301,7.5089999999999995,0.612,16.414,0.277\r\n1865-07-01,14.22,0.542,19.108,1.134,8.163,0.983,16.749000000000002,0.292\r\n1865-08-01,13.58,0.535,19.111,1.74,7.594999999999999,0.698,16.657,0.287\r\n1865-09-01,11.797,0.5539999999999999,17.840999999999998,1.039,5.789,1.3030000000000002,16.082,0.29\r\n1865-10-01,9.136000000000001,0.444,15.280999999999999,1.936,3.345,0.908,15.157,0.28600000000000003\r\n1865-11-01,6.144,0.71,12.418,1.112,0.992,1.384,14.100999999999999,0.316\r\n1865-12-01,2.6460000000000004,0.888,8.218,1.703,-2.5170000000000003,1.255,13.26,0.333\r\n1866-01-01,2.932,0.861,8.187999999999999,1.395,-2.923,1.517,13.467,0.325\r\n1866-02-01,2.274,0.8540000000000001,9.636000000000001,1.18,-2.053,1.262,13.585999999999999,0.328\r\n1866-03-01,4.421,0.711,10.824000000000002,1.328,-0.8809999999999999,1.148,13.95,0.309\r\n1866-04-01,7.914,0.531,14.889000000000001,1.224,2.084,1.248,14.713,0.267\r\n1866-05-01,10.898,0.5660000000000001,16.817,0.845,4.582000000000002,0.823,15.63,0.279\r\n1866-06-01,12.853,0.4320000000000001,18.753,1.1740000000000002,7.077000000000001,1.008,16.596,0.258\r\n1866-07-01,14.602,0.44,20.369,0.715,8.183,0.721,17.06,0.259\r\n1866-08-01,13.532,0.629,18.947,1.031,7.087999999999999,0.8859999999999999,16.695,0.28800000000000003\r\n1866-09-01,11.527000000000001,0.496,17.508000000000006,1.401,5.807,0.916,15.918,0.272\r\n1866-10-01,8.506,0.512,14.624,0.848,2.994,0.91,15.062,0.28\r\n1866-11-01,5.8950000000000005,0.526,10.76,1.183,0.18200000000000005,1.503,14.275,0.269\r\n1866-12-01,4.152,0.7140000000000001,8.676,1.026,-2.9530000000000003,1.854,13.732,0.299\r\n1867-01-01,2.4819999999999998,0.941,8.136999999999999,1.332,-3.3080000000000003,1.385,13.371,0.364\r\n1867-02-01,2.664,0.936,9.183,1.4369999999999998,-2.1719999999999997,1.3969999999999998,13.458,0.348\r\n1867-03-01,4.4540000000000015,0.65,10.572000000000001,2.025,-1.195,2.083,14.073,0.267\r\n1867-04-01,8.258,0.611,13.852,0.8290000000000001,2.307,1.029,15.1,0.277\r\n1867-05-01,10.495,0.414,16.21,1.162,4.665000000000001,0.782,15.56,0.241\r\n1867-06-01,13.303,0.482,19.753,0.825,8.032,0.722,16.366,0.252\r\n1867-07-01,14.222999999999999,0.401,20.032,1.031,8.387,0.8320000000000001,16.672,0.244\r\n1867-08-01,13.505999999999998,0.417,19.626,1.069,7.705999999999999,0.775,16.454,0.256\r\n1867-09-01,11.763,0.458,17.566000000000006,0.92,5.9110000000000005,0.76,16.147000000000002,0.254\r\n1867-10-01,9.212,0.479,15.374,1.052,3.705,0.995,15.318,0.251\r\n1867-11-01,6.939,0.784,11.143,1.102,-0.7959999999999999,1.388,14.632,0.31\r\n1867-12-01,3.937,1.045,8.312999999999999,1.051,-3.678,1.274,13.552999999999999,0.365\r\n1868-01-01,1.834,0.795,7.611000000000001,1.592,-3.478,1.807,13.012,0.304\r\n1868-02-01,2.039,0.8490000000000001,8.817,1.823,-3.455,1.6030000000000002,13.295,0.32299999999999995\r\n1868-03-01,4.538,0.578,11.411,1.025,-0.63,0.96,14.135,0.256\r\n1868-04-01,8.183,0.493,13.315999999999999,1.135,1.138,0.95,15.082,0.241\r\n1868-05-01,11.308,0.494,17.059,1.103,4.8610000000000015,0.723,15.992,0.241\r\n1868-06-01,13.162,0.375,19.005,0.959,7.202999999999999,0.609,16.529,0.231\r\n1868-07-01,14.514000000000001,0.431,20.504,1.026,8.702,0.649,17.025000000000002,0.226\r\n1868-08-01,13.744000000000002,0.552,19.818,0.8340000000000001,8.120999999999999,0.7879999999999999,16.793,0.251\r\n1868-09-01,11.669,0.418,17.988000000000003,0.799,5.726,0.69,16.107,0.217\r\n1868-10-01,9.448,0.428,14.925,0.956,3.0860000000000003,0.964,15.376,0.218\r\n1868-11-01,5.192,0.504,10.181000000000001,1.421,-0.3500000000000001,1.196,14.174000000000001,0.224\r\n1868-12-01,3.344,0.639,8.54,1.541,-2.488,1.598,13.642999999999999,0.26\r\n1869-01-01,2.115,1.028,8.206,1.4680000000000002,-3.173,1.6980000000000002,13.289000000000001,0.35\r\n1869-02-01,3.864,0.82,9.618,1.571,-2.406,1.288,13.950999999999999,0.303\r\n1869-03-01,4.3740000000000006,0.631,11.012,1.665,-1.3119999999999998,1.412,13.947000000000001,0.255\r\n1869-04-01,7.9209999999999985,0.758,13.787,1.033,1.297,1.263,15.015999999999998,0.281\r\n1869-05-01,11.295,0.642,17.279,1.51,4.3820000000000014,1.151,15.896,0.254\r\n1869-06-01,13.537,0.532,18.871,0.863,7.1960000000000015,0.628,16.396,0.234\r\n1869-07-01,14.337,0.449,19.825,1.325,7.732,1.205,16.667,0.218\r\n1869-08-01,14.01,0.4370000000000001,19.663,1.055,7.947999999999999,1.062,16.711000000000002,0.201\r\n1869-09-01,12.247,0.382,17.561,1.07,5.377000000000001,1.167,16.18,0.193\r\n1869-10-01,9.006,0.456,14.063,1.005,1.9680000000000002,0.777,15.171,0.206\r\n1869-11-01,5.773,0.499,10.418,1.061,-0.5090000000000001,1.75,14.255,0.21600000000000005\r\n1869-12-01,2.7060000000000004,0.514,8.531,1.222,-2.519,1.622,13.307,0.212\r\n1870-01-01,2.082,0.8079999999999999,8.527000000000001,1.372,-3.3070000000000004,1.225,13.303999999999998,0.277\r\n1870-02-01,2.1340000000000003,0.7040000000000001,8.544,1.829,-3.5269999999999997,1.369,13.359000000000002,0.253\r\n1870-03-01,4.656000000000001,0.568,9.692,1.617,-1.419,1.164,14.139000000000001,0.22\r\n1870-04-01,7.879,0.524,14.287,2.127,1.5699999999999998,1.41,15.052,0.218\r\n1870-05-01,11.339,0.579,18.067999999999998,1.118,5.33,0.969,15.825999999999999,0.235\r\n1870-06-01,13.653,0.486,19.531,1.581,7.792999999999999,0.918,16.511000000000006,0.208\r\n1870-07-01,14.599,0.4,20.29,1.625,8.850999999999997,0.992,16.86,0.19\r\n1870-08-01,13.484000000000002,0.411,19.318,1.107,7.973999999999998,0.8809999999999999,16.617,0.196\r\n1870-09-01,11.952,0.412,17.017000000000003,1.332,5.456,1.257,16.073,0.195\r\n1870-10-01,8.809999999999997,0.542,14.188,1.414,2.8480000000000003,1.354,15.056,0.234\r\n1870-11-01,5.6,0.529,12.574000000000002,1.401,0.629,1.203,14.079,0.229\r\n1870-12-01,2.228,0.639,8.485,1.4880000000000002,-3.1,2.065,13.175999999999998,0.243\r\n1871-01-01,1.4469999999999998,0.7929999999999999,7.962000000000001,1.379,-2.9370000000000003,1.432,13.089,0.287\r\n1871-02-01,1.736,0.94,8.782,1.589,-3.0610000000000004,1.217,13.299,0.326\r\n1871-03-01,4.6850000000000005,0.649,11.047,1.101,-1.75,1.955,14.223,0.251\r\n1871-04-01,8.34,0.461,13.97,1.33,1.89,1.279,15.233,0.206\r\n1871-05-01,10.787999999999998,0.451,16.627000000000002,1.129,4.525,0.846,15.77,0.205\r\n1871-06-01,13.08,0.392,19.127,1.227,7.4700000000000015,1.175,16.458000000000002,0.188\r\n1871-07-01,14.29,0.382,19.837,1.035,7.9270000000000005,0.816,16.858,0.193\r\n1871-08-01,13.932,0.449,19.812,0.6559999999999999,7.898,0.873,16.653000000000002,0.193\r\n1871-09-01,11.711,0.516,17.394000000000002,0.875,5.037,0.923,16.02,0.219\r\n1871-10-01,9.096,0.412,14.697000000000001,0.802,2.891,0.797,15.061,0.206\r\n1871-11-01,5.113,0.825,10.639000000000001,1.017,-0.31699999999999995,1.024,13.972000000000001,0.285\r\n1871-12-01,3.1630000000000003,0.573,7.912000000000001,1.294,-3.677,1.043,13.435,0.225\r\n1872-01-01,1.652,0.996,8.228,1.236,-3.228,1.225,13.041,0.325\r\n1872-02-01,2.35,0.856,8.953,1.257,-3.26,1.364,13.376,0.301\r\n1872-03-01,4.922,0.611,11.159,0.994,-2.156,1.016,14.107000000000001,0.239\r\n1872-04-01,7.845999999999999,0.5379999999999999,14.040999999999999,1.085,1.464,0.8909999999999999,14.969000000000001,0.217\r\n1872-05-01,11.198,0.503,17.369,1.0590000000000002,5.046,1.095,15.927,0.21\r\n1872-06-01,13.055,0.434,19.299,0.757,7.564,0.746,16.361,0.193\r\n1872-07-01,14.285,0.478,19.705,1.105,7.8839999999999995,1.045,16.843,0.205\r\n1872-08-01,13.821,0.485,19.415,0.7759999999999999,7.450999999999999,1.097,16.822,0.2\r\n1872-09-01,11.957999999999998,0.368,17.718,0.7,5.938,0.887,16.173000000000002,0.17800000000000002\r\n1872-10-01,9.24,0.394,15.715,0.8809999999999999,3.025,1.467,15.181,0.187\r\n1872-11-01,5.372000000000001,0.493,11.293,0.994,-0.060999999999999936,1.233,14.100999999999999,0.209\r\n1872-12-01,2.627,0.913,8.526,1.078,-3.418,1.325,13.331,0.302\r\n1873-01-01,2.013,0.706,8.285,1.171,-3.4400000000000004,1.753,13.353,0.251\r\n1873-02-01,3.195,0.7490000000000001,8.591000000000001,1.132,-3.719,1.52,13.707,0.269\r\n1873-03-01,4.704,0.696,11.105,0.823,-1.761,1.047,14.151,0.253\r\n1873-04-01,7.462000000000001,0.616,13.982999999999999,1.262,1.069,1.145,14.879000000000001,0.239\r\n1873-05-01,11.005999999999998,0.42,16.765,0.726,4.202,0.753,15.821,0.204\r\n1873-06-01,13.405,0.495,19.006,1.0490000000000002,6.7829999999999995,0.568,16.429000000000002,0.215\r\n1873-07-01,14.287,0.407,19.974,0.769,8.024,0.755,16.805,0.194\r\n1873-08-01,13.755,0.438,19.241,0.728,7.446999999999999,0.725,16.726,0.191\r\n1873-09-01,11.486999999999998,0.436,16.979000000000006,0.8740000000000001,5.297999999999999,0.741,15.965,0.189\r\n1873-10-01,9.234,0.4320000000000001,14.431,0.921,2.386,0.941,15.13,0.203\r\n1873-11-01,5.819,0.545,10.914000000000001,0.838,-0.8119999999999998,1.05,14.094000000000001,0.215\r\n1873-12-01,3.846,0.6659999999999999,8.847999999999997,1.157,-2.628,1.445,13.530999999999999,0.242\r\n1874-01-01,2.685,0.825,7.382999999999999,1.233,-3.764,1.139,13.392000000000001,0.28300000000000003\r\n1874-02-01,3.069,0.7240000000000001,7.962000000000001,1.324,-3.2300000000000004,1.615,13.458,0.258\r\n1874-03-01,4.221,0.5920000000000001,8.948,1.244,-1.942,1.1,13.807,0.225\r\n1874-04-01,8.231,0.39,13.237,1.12,1.005,0.7929999999999999,14.91,0.18600000000000005\r\n1874-05-01,11.306,0.411,16.969,0.7879999999999999,4.667000000000002,1.011,15.75,0.207\r\n1874-06-01,13.306,0.467,19.062,0.8909999999999999,6.857,0.7959999999999999,16.211000000000002,0.205\r\n1874-07-01,14.122,0.419,19.82,1.046,7.487999999999999,0.8590000000000001,16.745,0.197\r\n1874-08-01,13.815,0.382,19.618,0.7390000000000001,7.228999999999999,0.6890000000000001,16.645,0.182\r\n1874-09-01,12.111,0.366,17.704,0.626,5.632000000000001,0.759,16.122,0.17800000000000002\r\n1874-10-01,9.12,0.475,15.841,0.889,3.025,1.047,15.005,0.195\r\n1874-11-01,5.809,0.626,10.563,1.177,-0.5490000000000002,1.004,14.013,0.23\r\n1874-12-01,3.407,0.5379999999999999,9.495,1.03,-1.6780000000000002,1.431,13.425999999999998,0.214\r\n1875-01-01,1.533,0.672,6.6789999999999985,1.047,-4.7170000000000005,1.524,13.027000000000001,0.246\r\n1875-02-01,2.259,0.718,7.5219999999999985,0.813,-4.365,1.173,13.35,0.257\r\n1875-03-01,4.256,0.461,10.673,0.951,-2.207,1.097,13.974,0.2\r\n1875-04-01,7.635999999999999,0.38,13.759,1.157,1.1740000000000002,0.937,14.923,0.18600000000000005\r\n1875-05-01,10.746,0.376,17.509,1.105,4.163,0.664,15.792,0.183\r\n1875-06-01,13.157,0.418,19.603,0.965,6.497000000000001,0.583,16.358,0.185\r\n1875-07-01,14.144,0.397,20.534000000000002,0.727,7.872999999999998,0.614,16.683,0.175\r\n1875-08-01,13.401,0.433,20.053,0.76,7.326999999999999,0.718,16.637999999999998,0.187\r\n1875-09-01,11.319,0.394,17.713,0.726,5.172999999999999,0.741,16.059,0.18600000000000005\r\n1875-10-01,8.584999999999999,0.39,14.754000000000001,0.7340000000000001,2.205,0.935,15.125,0.185\r\n1875-11-01,4.614,0.366,10.56,0.821,-1.3509999999999998,1.031,13.905,0.182\r\n1875-12-01,2.665,0.413,8.741999999999999,1.13,-2.4019999999999997,1.339,13.229,0.193\r\n1876-01-01,1.856,0.503,7.327000000000001,1.027,-3.325,0.883,13.1,0.209\r\n1876-02-01,2.617,0.505,8.895,1.215,-3.095,0.8959999999999999,13.495999999999999,0.208\r\n1876-03-01,4.748,0.515,10.247,0.823,-1.7109999999999999,0.969,14.047,0.21\r\n1876-04-01,8.199,0.412,14.187999999999999,0.8240000000000001,1.814,0.805,14.95,0.193\r\n1876-05-01,10.69,0.513,16.783,0.745,4.7280000000000015,0.684,15.57,0.204\r\n1876-06-01,13.130999999999998,0.28,18.888,0.769,6.7700000000000005,0.977,16.290000000000006,0.154\r\n1876-07-01,14.319,0.369,19.855,0.715,7.891,0.861,16.848,0.173\r\n1876-08-01,13.481,0.407,19.665,0.63,7.549999999999999,0.7090000000000001,16.579,0.18600000000000005\r\n1876-09-01,11.687000000000001,0.377,17.667,0.662,5.687,0.848,15.89,0.2\r\n1876-10-01,8.946,0.327,14.4,0.677,2.766,1.037,15.047,0.175\r\n1876-11-01,5.093,0.414,10.498,0.7509999999999999,-0.6530000000000002,0.7959999999999999,13.902999999999999,0.187\r\n1876-12-01,2.194,0.58,8.805,0.8220000000000001,-2.806,0.985,13.193,0.221\r\n1877-01-01,2.286,0.708,8.078999999999999,1.095,-3.1620000000000004,1.132,13.306,0.249\r\n1877-02-01,2.928,0.584,9.755,1.222,-2.3569999999999998,0.872,13.732,0.232\r\n1877-03-01,5.297000000000001,0.487,10.782,0.7440000000000001,-1.4780000000000002,0.893,14.459000000000001,0.204\r\n1877-04-01,8.039,0.429,13.827,0.767,2.032,0.845,15.126,0.197\r\n1877-05-01,11.056,0.4,16.802,0.598,5.022,0.696,15.854000000000001,0.185\r\n1877-06-01,13.384,0.464,19.257,0.604,6.875,0.907,16.594,0.2\r\n1877-07-01,14.642000000000001,0.402,20.733,0.62,8.18,0.7290000000000001,17.004,0.183\r\n1877-08-01,14.151,0.383,20.643,0.8759999999999999,7.7860000000000005,0.894,17.076,0.174\r\n1877-09-01,12.075,0.418,17.930999999999997,0.53,5.9670000000000005,0.6920000000000001,16.437,0.187\r\n1877-10-01,9.273,0.273,14.324000000000002,0.758,2.704,0.89,15.536,0.165\r\n1877-11-01,6.348,0.479,11.54,1.008,0.7889999999999999,0.757,14.564,0.195\r\n1877-12-01,2.9960000000000004,0.444,9.491,1.212,-0.5750000000000002,0.845,13.704,0.19\r\n1878-01-01,2.0170000000000003,0.461,8.277999999999999,1.004,-3.083,1.011,13.537999999999998,0.191\r\n1878-02-01,3.728,0.563,9.482999999999999,1.226,-1.7140000000000002,1.063,14.177,0.214\r\n1878-03-01,6.6080000000000005,0.477,12.343,0.8029999999999999,0.3609999999999999,0.991,14.882,0.203\r\n1878-04-01,8.899,0.431,15.040999999999999,0.7170000000000001,2.963,0.946,15.573,0.185\r\n1878-05-01,11.017000000000001,0.419,16.945999999999998,0.807,5.090000000000002,0.797,16.016,0.188\r\n1878-06-01,13.796,0.38,19.356,0.398,7.461,0.8290000000000001,16.711000000000002,0.185\r\n1878-07-01,14.742,0.378,20.299,0.481,8.582,0.706,16.999000000000002,0.183\r\n1878-08-01,14.094000000000001,0.465,20.308,0.573,8.074,0.516,16.905,0.184\r\n1878-09-01,12.093,0.375,17.827,0.674,6.1,0.831,16.267,0.177\r\n1878-10-01,9.173,0.306,15.255,0.605,3.5060000000000002,0.893,15.307,0.165\r\n1878-11-01,6.446000000000001,0.429,12.502,0.823,0.6859999999999999,0.8320000000000001,14.388,0.184\r\n1878-12-01,3.344,0.415,9.267999999999999,0.988,-2.246,1.086,13.526,0.17600000000000002\r\n1879-01-01,2.303,0.6579999999999999,8.558,0.8859999999999999,-3.3110000000000004,0.978,13.349,0.23\r\n1879-02-01,2.737,0.672,8.69,0.862,-3.0810000000000004,0.873,13.63,0.233\r\n1879-03-01,4.9239999999999995,0.461,10.686,0.8909999999999999,-1.3890000000000002,0.789,14.34,0.183\r\n1879-04-01,7.767999999999999,0.458,14.200999999999999,0.835,1.986,0.736,14.987,0.182\r\n1879-05-01,10.803,0.388,16.752000000000002,0.581,4.5360000000000005,0.695,15.807,0.16399999999999998\r\n1879-06-01,13.23,0.459,19.022000000000002,0.703,7.018000000000002,0.527,16.500999999999998,0.17600000000000002\r\n1879-07-01,14.238,0.379,19.637,0.607,7.64,0.491,16.746000000000002,0.16399999999999998\r\n1879-08-01,13.245,0.426,19.125,0.473,7.289999999999999,0.5870000000000001,16.635,0.171\r\n1879-09-01,11.449000000000002,0.35700000000000004,17.652,0.8490000000000001,5.542000000000001,0.51,16.007,0.163\r\n1879-10-01,9.229,0.331,14.744000000000002,0.746,2.747,0.7609999999999999,15.25,0.156\r\n1879-11-01,5.526,0.376,11.549000000000001,0.815,-0.5,0.691,14.203,0.168\r\n1879-12-01,2.5380000000000003,0.596,8.173,0.866,-3.531,1.151,13.318,0.211\r\n1880-01-01,1.755,0.5720000000000001,7.882999999999999,0.757,-3.37,0.8640000000000001,13.129000000000001,0.204\r\n1880-02-01,2.052,0.491,7.957000000000001,0.909,-3.767,0.7959999999999999,13.407,0.187\r\n1880-03-01,4.63,0.468,10.655,0.912,-1.814,0.7959999999999999,14.273,0.18600000000000005\r\n1880-04-01,7.558999999999998,0.456,14.082,0.711,1.2979999999999998,0.623,15.008,0.194\r\n1880-05-01,11.095999999999998,0.389,16.917,0.7490000000000001,4.877000000000002,0.772,15.85,0.172\r\n1880-06-01,13.327,0.436,19.29,0.5579999999999999,6.597,0.631,16.400000000000002,0.175\r\n1880-07-01,14.140999999999998,0.396,20.037,0.5539999999999999,7.852,0.691,16.687,0.16699999999999998\r\n1880-08-01,13.807,0.384,19.502,0.7929999999999999,7.555,0.698,16.695,0.163\r\n1880-09-01,11.386,0.289,17.558000000000003,0.59,5.84,0.636,15.918,0.14800000000000002\r\n1880-10-01,8.673,0.29600000000000004,14.567,0.4920000000000001,2.8960000000000004,0.73,15.024,0.149\r\n1880-11-01,5.893,0.386,10.825999999999999,0.596,-0.6540000000000001,0.797,14.232999999999999,0.162\r\n1880-12-01,3.1060000000000003,0.416,7.6869999999999985,0.733,-2.657,0.82,13.48,0.168\r\n1881-01-01,2.4610000000000003,0.634,7.3439999999999985,0.7240000000000001,-3.687,0.981,13.396,0.221\r\n1881-02-01,2.6260000000000003,0.595,8.594,0.6920000000000001,-2.813,0.77,13.625,0.21\r\n1881-03-01,5.01,0.52,10.925999999999998,0.613,-1.131,0.493,14.355,0.193\r\n1881-04-01,8.322999999999999,0.362,14.297,0.787,2.291,0.879,15.267000000000001,0.157\r\n1881-05-01,11.165,0.406,17.283,0.8420000000000001,5.263000000000001,0.644,15.999,0.172\r\n1881-06-01,12.745,0.35700000000000004,18.946,0.7170000000000001,6.801,0.534,16.329,0.16399999999999998\r\n1881-07-01,14.203,0.344,20.295,0.6759999999999999,8.334,0.504,16.783,0.155\r\n1881-08-01,13.71,0.376,19.879,0.5589999999999999,8.046999999999999,0.7879999999999999,16.665,0.154\r\n1881-09-01,11.689,0.287,17.430000000000003,0.6659999999999999,5.876,0.535,15.982,0.141\r\n1881-10-01,8.850999999999997,0.315,14.232000000000001,0.518,2.9360000000000004,0.449,15.115,0.14800000000000002\r\n1881-11-01,5.272,0.397,10.781,0.674,-0.203,0.552,14.019,0.157\r\n1881-12-01,3.196,0.439,8.597999999999999,1.063,-2.5970000000000004,0.537,13.511,0.16899999999999998\r\n1882-01-01,2.99,0.486,8.392000000000001,0.69,-3.022,0.914,13.632,0.18\r\n1882-02-01,3.2310000000000003,0.4270000000000001,8.754,0.826,-3.0669999999999997,1.06,13.843,0.172\r\n1882-03-01,5.04,0.498,10.794,0.634,-1.411,0.718,14.339,0.185\r\n1882-04-01,7.690999999999999,0.369,13.713,0.516,1.7519999999999998,0.664,15.031,0.156\r\n1882-05-01,10.888,0.337,16.830000000000002,0.5770000000000001,4.8870000000000005,0.546,15.815999999999999,0.151\r\n1882-06-01,12.805,0.298,18.941,0.613,7.032,0.534,16.355999999999998,0.142\r\n1882-07-01,13.747,0.334,19.773,0.639,7.965,0.488,16.634,0.14800000000000002\r\n1882-08-01,13.703,0.433,19.832,0.748,7.8359999999999985,0.443,16.678,0.171\r\n1882-09-01,11.736,0.287,17.769000000000005,0.493,5.891,0.458,16.108,0.141\r\n1882-10-01,8.445,0.327,14.595999999999998,0.659,2.784,0.461,15.022,0.151\r\n1882-11-01,5.066,0.359,11.404000000000002,0.892,-0.581,0.841,14.033,0.157\r\n1882-12-01,2.205,0.404,8.573,0.7440000000000001,-2.795,0.581,13.187,0.16699999999999998\r\n1883-01-01,1.4600000000000002,0.53,7.063999999999999,0.622,-4.519,0.605,13.106,0.19\r\n1883-02-01,1.856,0.498,7.54,0.934,-4.303000000000001,0.65,13.357999999999999,0.18\r\n1883-03-01,4.928999999999999,0.421,10.123,0.625,-2.0940000000000003,0.726,14.236,0.162\r\n1883-04-01,7.690999999999999,0.424,13.967,0.528,1.4680000000000002,0.7,14.916,0.166\r\n1883-05-01,10.832,0.354,16.898,0.512,4.793,0.459,15.825,0.153\r\n1883-06-01,13.302,0.294,20.049,0.703,7.303,0.398,16.512,0.139\r\n1883-07-01,14.011,0.355,20.457,0.625,7.7189999999999985,0.453,16.664,0.146\r\n1883-08-01,13.224,0.34,19.591,0.65,7.463999999999999,0.365,16.538,0.136\r\n1883-09-01,11.343,0.327,17.663,0.583,5.299,0.349,15.956,0.13699999999999998\r\n1883-10-01,8.908999999999997,0.249,14.620999999999999,0.569,2.6710000000000003,0.601,15.054,0.123\r\n1883-11-01,4.905,0.293,10.987,0.5589999999999999,-0.436,0.647,13.943,0.135\r\n1883-12-01,3.261,0.363,8.587,0.629,-2.803,0.76,13.450999999999999,0.147\r\n1884-01-01,2.12,0.472,7.566999999999998,0.598,-4.118,0.947,13.279000000000002,0.17\r\n1884-02-01,2.474,0.486,8.292,0.6759999999999999,-3.841,0.4970000000000001,13.6,0.17600000000000002\r\n1884-03-01,3.892,0.476,10.552,0.595,-2.444,0.75,13.914000000000001,0.174\r\n1884-04-01,7.185999999999999,0.311,13.58,0.5579999999999999,0.6990000000000001,0.6459999999999999,14.744000000000002,0.136\r\n1884-05-01,10.198,0.353,16.465999999999998,0.56,3.9890000000000008,0.453,15.558,0.14\r\n1884-06-01,12.527000000000001,0.382,18.787,0.643,6.362,0.517,16.185000000000002,0.14400000000000002\r\n1884-07-01,13.622,0.375,19.569000000000003,0.544,7.468,0.494,16.434,0.14300000000000002\r\n1884-08-01,13.257,0.41,19.318,0.5539999999999999,7.250999999999999,0.457,16.408,0.151\r\n1884-09-01,11.235,0.392,17.365000000000002,0.8490000000000001,5.365,0.345,15.825999999999999,0.14800000000000002\r\n1884-10-01,8.581,0.307,14.304,0.463,2.587,0.5770000000000001,14.954,0.13\r\n1884-11-01,5.164,0.383,10.464,0.563,-0.991,0.486,13.827,0.14400000000000002\r\n1884-12-01,3.028,0.408,8.041,0.6709999999999999,-2.5540000000000003,0.6609999999999999,13.27,0.152\r\n1885-01-01,1.003,0.664,6.4209999999999985,0.664,-4.621,0.698,12.889000000000001,0.215\r\n1885-02-01,2.2430000000000003,0.578,8.247,0.695,-3.438,0.728,13.327,0.192\r\n1885-03-01,4.622,0.381,10.56,0.6,-2.023,0.603,14.021,0.146\r\n1885-04-01,7.3359999999999985,0.398,13.482999999999999,0.745,1.352,0.428,14.747,0.14800000000000002\r\n1885-05-01,10.567,0.391,16.704,0.657,4.202,0.7390000000000001,15.565,0.145\r\n1885-06-01,12.716,0.304,18.762,0.513,6.492000000000001,0.343,16.105,0.129\r\n1885-07-01,13.972000000000001,0.369,20.205,0.496,7.627999999999999,0.5539999999999999,16.601,0.142\r\n1885-08-01,13.351,0.445,19.889,0.6679999999999999,7.087000000000001,0.607,16.438,0.157\r\n1885-09-01,11.435,0.365,17.317,0.534,5.28,0.451,15.907,0.14\r\n1885-10-01,8.722000000000001,0.34700000000000003,14.707,0.494,2.547,0.426,15.054,0.13699999999999998\r\n1885-11-01,5.425,0.377,11.488,0.436,-0.47600000000000003,0.726,14.057,0.14300000000000002\r\n1885-12-01,3.6439999999999997,0.481,9.156,0.5539999999999999,-1.539,0.7190000000000001,13.542,0.165\r\n1886-01-01,1.436,0.545,7.023,0.5870000000000001,-3.755,0.552,13.001,0.181\r\n1886-02-01,1.793,0.453,8.015,0.79,-3.884,0.782,13.175999999999998,0.16\r\n1886-03-01,4.2620000000000005,0.34600000000000003,10.568,0.539,-2.188,0.6659999999999999,13.888,0.135\r\n1886-04-01,7.909,0.299,14.085,0.5920000000000001,1.367,0.461,14.841,0.129\r\n1886-05-01,10.784,0.468,17.195999999999998,0.8,4.4220000000000015,0.496,15.837,0.165\r\n1886-06-01,12.789000000000001,0.318,19.145,0.665,6.5600000000000005,0.627,16.197000000000006,0.127\r\n1886-07-01,14.225999999999999,0.354,20.004,0.72,8.055,0.5429999999999999,16.622,0.138\r\n1886-08-01,13.323,0.369,19.344,0.71,7.449,0.595,16.458000000000002,0.13699999999999998\r\n1886-09-01,11.6,0.32299999999999995,17.419,0.604,5.62,0.313,15.831,0.131\r\n1886-10-01,8.604,0.355,14.735,0.608,2.58,0.457,14.979,0.139\r\n1886-11-01,5.226,0.353,11.208,0.483,-0.71,0.5429999999999999,13.877,0.141\r\n1886-12-01,3.502,0.449,8.616,0.7170000000000001,-1.8619999999999999,0.8420000000000001,13.315999999999999,0.161\r\n1887-01-01,0.8240000000000001,0.568,6.863999999999999,0.545,-4.678000000000001,1.038,12.62,0.187\r\n1887-02-01,2.0540000000000003,0.464,8.142999999999999,0.5539999999999999,-4.0470000000000015,0.536,13.095999999999998,0.166\r\n1887-03-01,4.552,0.433,10.828,0.514,-1.901,0.45,13.946,0.16\r\n1887-04-01,7.789,0.333,13.936,0.406,1.524,0.471,14.941,0.141\r\n1887-05-01,10.84,0.396,17.337,0.501,4.569000000000001,0.449,15.651,0.153\r\n1887-06-01,12.89,0.327,18.431,0.629,6.513999999999999,0.58,16.214000000000002,0.136\r\n1887-07-01,14.020999999999999,0.343,19.899,0.6659999999999999,8.199,0.436,16.63,0.13699999999999998\r\n1887-08-01,13.097000000000001,0.358,19.177,0.593,7.390999999999999,0.696,16.372,0.138\r\n1887-09-01,11.707,0.378,17.392000000000003,0.4920000000000001,5.7010000000000005,0.496,15.915999999999999,0.147\r\n1887-10-01,8.738,0.263,14.716,0.69,2.531,0.413,14.982999999999999,0.126\r\n1887-11-01,5.5920000000000005,0.382,11.66,0.575,-0.2640000000000001,0.446,14.037,0.145\r\n1887-12-01,2.875,0.46,8.298,0.901,-2.656,0.6559999999999999,13.386,0.166\r\n1888-01-01,1.7080000000000002,0.375,6.685999999999999,0.579,-4.2989999999999995,0.531,13.132,0.14800000000000002\r\n1888-02-01,2.039,0.456,7.898,0.701,-3.555,0.942,13.32,0.165\r\n1888-03-01,4.3,0.401,10.491,0.504,-2.039,0.569,13.972000000000001,0.152\r\n1888-04-01,7.845,0.429,13.884,0.8370000000000001,1.66,0.738,14.938,0.157\r\n1888-05-01,10.62,0.389,16.329,0.5429999999999999,4.187,0.598,15.73,0.152\r\n1888-06-01,12.921,0.395,18.897000000000002,0.738,6.476,0.482,16.360000000000007,0.153\r\n1888-07-01,14.242,0.321,20.063,0.746,7.77,0.403,16.686,0.135\r\n1888-08-01,13.511,0.436,19.36,0.716,7.2879999999999985,0.476,16.611,0.158\r\n1888-09-01,11.685,0.344,17.808000000000003,0.375,5.468999999999999,0.561,15.995,0.142\r\n1888-10-01,9.201,0.28600000000000003,14.783,0.391,2.951,0.493,15.318,0.131\r\n1888-11-01,5.792000000000001,0.361,11.384,0.377,0.05200000000000005,0.42,14.259,0.14400000000000002\r\n1888-12-01,3.222,0.396,9.327,0.557,-2.511,0.512,13.607999999999999,0.154\r\n1889-01-01,1.7619999999999998,0.458,7.377000000000001,0.7290000000000001,-4.053000000000001,0.984,13.417,0.168\r\n1889-02-01,3.409,0.399,8.814,0.612,-2.8989999999999996,0.526,13.954,0.156\r\n1889-03-01,5.2989999999999995,0.419,11.628,0.611,-0.8079999999999999,0.452,14.446,0.165\r\n1889-04-01,8.588999999999999,0.332,14.392000000000001,0.519,2.502,0.51,15.305,0.146\r\n1889-05-01,11.242,0.3720000000000001,17.19,0.505,5.032,0.524,15.915,0.153\r\n1889-06-01,13.288,0.275,19.314,0.586,7.1960000000000015,0.399,16.498,0.132\r\n1889-07-01,14.225,0.327,20.315,0.494,8.311,0.34700000000000003,16.796,0.14400000000000002\r\n1889-08-01,13.504000000000001,0.383,19.732,0.535,7.614999999999998,0.452,16.604,0.153\r\n1889-09-01,11.547,0.339,17.455000000000002,0.416,5.635,0.5589999999999999,15.913,0.146\r\n1889-10-01,8.865,0.282,14.902000000000001,0.594,2.608,0.84,15.116,0.139\r\n1889-11-01,4.9990000000000006,0.44,11.146,0.522,-0.5670000000000001,0.42,13.995999999999999,0.16899999999999998\r\n1889-12-01,3.099,0.412,9.264,0.438,-2.395,0.596,13.401,0.158\r\n1890-01-01,1.8359999999999999,0.401,7.6469999999999985,0.458,-4.24,0.56,13.068,0.157\r\n1890-02-01,2.516,0.373,8.668,0.564,-3.764,0.461,13.394,0.157\r\n1890-03-01,4.21,0.377,10.474,0.404,-2.1710000000000003,0.573,13.890999999999998,0.158\r\n1890-04-01,7.738999999999999,0.35700000000000004,13.672,0.64,1.641,0.408,14.875,0.153\r\n1890-05-01,10.464,0.373,16.865000000000002,0.595,3.943000000000001,0.403,15.624,0.156\r\n1890-06-01,12.872,0.35200000000000004,18.703,0.627,6.707000000000002,0.5720000000000001,16.25,0.147\r\n1890-07-01,14.034,0.354,19.718,0.908,7.857,0.687,16.528,0.153\r\n1890-08-01,13.265999999999998,0.35200000000000004,19.325,0.67,7.1469999999999985,0.407,16.427,0.14800000000000002\r\n1890-09-01,11.546,0.324,17.266000000000002,0.522,5.494,0.398,15.842,0.145\r\n1890-10-01,9.178,0.238,14.747,0.415,3.367,0.542,15.02,0.135\r\n1890-11-01,5.03,0.273,11.450999999999999,0.6659999999999999,-1.043,0.562,13.802999999999999,0.138\r\n1890-12-01,2.969,0.342,8.611,0.512,-2.7289999999999996,0.526,13.367,0.149\r\n1891-01-01,1.6780000000000002,0.35100000000000003,7.588999999999999,0.622,-4.011,0.4920000000000001,13.037,0.155\r\n1891-02-01,1.88,0.398,8.122,0.569,-4.465,0.507,13.298,0.165\r\n1891-03-01,4.755,0.331,10.629000000000001,0.44,-1.449,0.593,14.191,0.153\r\n1891-04-01,7.6179999999999986,0.284,13.979000000000001,0.382,1.182,0.424,14.918,0.147\r\n1891-05-01,10.785,0.388,16.645,0.453,4.317,0.385,15.844000000000001,0.162\r\n1891-06-01,12.888,0.253,18.588,0.48,6.635000000000002,0.413,16.297,0.13699999999999998\r\n1891-07-01,13.93,0.338,19.849,0.393,7.818,0.445,16.62,0.155\r\n1891-08-01,13.495999999999999,0.365,19.472,0.584,7.289999999999999,0.454,16.549,0.162\r\n1891-09-01,11.763,0.264,17.649,0.614,5.704,0.342,16.07,0.14\r\n1891-10-01,8.722000000000001,0.281,15.042,0.324,2.764,0.383,15.023,0.147\r\n1891-11-01,5.115,0.353,11.033,0.349,-0.7809999999999999,0.324,13.92,0.151\r\n1891-12-01,3.602,0.418,9.803,0.429,-2.138,0.531,13.559,0.16899999999999998\r\n1892-01-01,2.0180000000000002,0.399,7.683,0.462,-3.93,0.465,13.264000000000001,0.162\r\n1892-02-01,2.805,0.326,9.078,0.667,-3.253,0.464,13.667000000000002,0.146\r\n1892-03-01,4.362,0.39,10.752,0.599,-1.931,0.4320000000000001,13.979000000000001,0.158\r\n1892-04-01,7.5619999999999985,0.301,13.802,0.415,1.2049999999999998,0.4270000000000001,14.803999999999998,0.149\r\n1892-05-01,10.622,0.36,16.578000000000007,0.413,4.426,0.413,15.655,0.158\r\n1892-06-01,13.263,0.279,19.003,0.463,6.86,0.322,16.303,0.149\r\n1892-07-01,13.89,0.328,19.82,0.529,7.917000000000001,0.364,16.476,0.157\r\n1892-08-01,13.42,0.353,19.264,0.477,7.447999999999999,0.389,16.39,0.155\r\n1892-09-01,11.764000000000001,0.26,17.858,0.397,5.5520000000000005,0.326,15.998,0.145\r\n1892-10-01,9.29,0.268,15.08,0.388,3.347,0.388,15.126,0.147\r\n1892-11-01,4.859,0.331,10.432,0.728,-1.014,0.469,13.732000000000001,0.156\r\n1892-12-01,2.935,0.471,8.297,0.59,-2.8470000000000004,0.452,13.196,0.19\r\n1893-01-01,0.5,0.488,5.9,0.799,-5.3450000000000015,0.48,12.702,0.18600000000000005\r\n1893-02-01,1.6540000000000001,0.365,7.6160000000000005,0.5429999999999999,-4.558,0.4970000000000001,13.23,0.161\r\n1893-03-01,4.979,0.4,11.066,0.62,-1.2520000000000002,0.368,14.111,0.163\r\n1893-04-01,7.994,0.294,13.697000000000001,0.6459999999999999,1.582,0.379,14.871,0.147\r\n1893-05-01,10.747,0.365,16.812,0.478,4.489000000000001,0.377,15.662,0.155\r\n1893-06-01,13.050999999999998,0.287,18.981,0.343,6.7810000000000015,0.364,16.382,0.14400000000000002\r\n1893-07-01,14.318,0.339,20.005,0.426,8.102,0.387,16.788,0.155\r\n1893-08-01,13.454,0.3670000000000001,19.448,0.348,7.321999999999999,0.336,16.650000000000002,0.153\r\n1893-09-01,11.767000000000001,0.295,17.799000000000003,0.308,5.599,0.26,15.932,0.139\r\n1893-10-01,9.16,0.263,15.185,0.325,3.0989999999999998,0.3720000000000001,15.152,0.139\r\n1893-11-01,5.902,0.281,11.700999999999999,0.326,-0.14300000000000002,0.272,14.079,0.14400000000000002\r\n1893-12-01,3.155,0.399,9.03,0.429,-2.79,0.321,13.388,0.165\r\n1894-01-01,1.6909999999999998,0.3720000000000001,7.409999999999998,0.5670000000000001,-4.0390000000000015,0.422,13.039000000000001,0.159\r\n1894-02-01,2.923,0.354,8.898,0.534,-3.028,0.486,13.455,0.155\r\n1894-03-01,5.118,0.398,11.086,0.439,-1.093,0.643,14.08,0.16699999999999998\r\n1894-04-01,7.6629999999999985,0.355,13.793,0.498,1.472,0.371,14.794,0.156\r\n1894-05-01,10.944,0.293,16.929000000000002,0.441,4.6110000000000015,0.39,15.655999999999999,0.14800000000000002\r\n1894-06-01,12.858,0.276,18.782,0.362,6.6030000000000015,0.341,16.226000000000006,0.142\r\n1894-07-01,14.004000000000001,0.311,19.851,0.483,7.787999999999999,0.335,16.687,0.156\r\n1894-08-01,13.488,0.364,19.326,0.373,7.363999999999999,0.35,16.565,0.151\r\n1894-09-01,11.579999999999998,0.279,17.425,0.257,5.502999999999999,0.317,15.927,0.141\r\n1894-10-01,9.125,0.223,15.042,0.419,2.997,0.35600000000000004,15.165,0.134\r\n1894-11-01,5.405,0.282,11.187000000000001,0.338,-0.4909999999999999,0.46,14.036,0.146\r\n1894-12-01,3.133,0.3,8.757,0.392,-2.202,0.535,13.347000000000001,0.149\r\n1895-01-01,1.2950000000000002,0.28,6.9609999999999985,0.6609999999999999,-4.319,0.657,13.084000000000001,0.14\r\n1895-02-01,2.0,0.329,8.18,0.6859999999999999,-4.026,0.534,13.302999999999999,0.153\r\n1895-03-01,4.689,0.318,10.838,0.333,-1.594,0.389,13.989,0.157\r\n1895-04-01,8.247,0.285,14.509,0.457,1.915,0.4970000000000001,15.005,0.154\r\n1895-05-01,10.867,0.321,16.892000000000003,0.487,4.638999999999999,0.373,15.703,0.158\r\n1895-06-01,13.058,0.266,19.059,0.485,6.905,0.312,16.352,0.141\r\n1895-07-01,14.052999999999999,0.312,19.614,0.563,7.875,0.382,16.715999999999998,0.153\r\n1895-08-01,13.489,0.36,19.471,0.414,7.167000000000001,0.338,16.612000000000002,0.151\r\n1895-09-01,11.743,0.294,17.597,0.426,5.687,0.303,15.981,0.141\r\n1895-10-01,9.117,0.224,15.159,0.235,2.878,0.359,15.151,0.125\r\n1895-11-01,5.744,0.268,11.42,0.49,-0.01100000000000001,0.42,14.219000000000001,0.138\r\n1895-12-01,3.462,0.334,9.232000000000001,0.32,-2.206,0.403,13.513,0.151\r\n1896-01-01,2.291,0.392,7.923999999999999,0.637,-3.4080000000000004,0.446,13.366,0.162\r\n1896-02-01,2.707,0.28800000000000003,8.447000000000001,0.504,-3.367,0.606,13.575999999999999,0.146\r\n1896-03-01,4.279,0.302,10.469000000000001,0.35,-1.868,0.4270000000000001,14.047,0.145\r\n1896-04-01,7.329999999999999,0.34700000000000003,13.585999999999999,0.531,1.225,0.3720000000000001,14.895,0.16\r\n1896-05-01,10.893,0.339,17.01,0.496,4.626,0.484,15.817,0.16\r\n1896-06-01,13.303999999999998,0.267,19.34,0.703,6.8629999999999995,0.348,16.515,0.14\r\n1896-07-01,14.232999999999999,0.328,19.886,0.413,8.087,0.321,16.866,0.151\r\n1896-08-01,13.624,0.369,19.572,0.384,7.274999999999999,0.3670000000000001,16.762,0.157\r\n1896-09-01,11.824000000000002,0.277,17.727,0.409,5.561,0.353,16.143,0.142\r\n1896-10-01,9.416,0.229,15.35,0.326,3.212,0.361,15.27,0.13\r\n1896-11-01,5.3660000000000005,0.29600000000000004,11.173,0.506,-0.4690000000000001,0.4,14.187000000000001,0.141\r\n1896-12-01,3.312,0.272,8.811,0.439,-2.3600000000000003,0.309,13.642999999999999,0.142\r\n1897-01-01,1.893,0.36,7.411999999999999,0.354,-3.5730000000000004,0.474,13.312000000000001,0.161\r\n1897-02-01,2.4290000000000003,0.281,8.148,0.49,-3.5189999999999997,0.475,13.555,0.145\r\n1897-03-01,4.345,0.29,10.442,0.524,-2.123,0.457,14.152000000000001,0.155\r\n1897-04-01,8.277999999999999,0.277,14.293,0.454,1.74,0.293,15.217,0.14300000000000002\r\n1897-05-01,11.377,0.306,17.250999999999998,0.411,5.0680000000000005,0.457,16.02,0.145\r\n1897-06-01,13.319,0.355,19.445,0.7170000000000001,7.226,0.35700000000000004,16.505000000000006,0.155\r\n1897-07-01,14.31,0.37,20.297,0.407,8.312000000000001,0.332,16.783,0.161\r\n1897-08-01,13.668,0.392,19.753,0.422,7.5920000000000005,0.329,16.676000000000002,0.161\r\n1897-09-01,11.925,0.254,17.918000000000006,0.269,5.901,0.281,16.067999999999998,0.133\r\n1897-10-01,9.197000000000001,0.251,15.165999999999999,0.412,3.279,0.258,15.168,0.135\r\n1897-11-01,5.6080000000000005,0.349,11.616,0.524,-0.19700000000000006,0.407,14.047,0.153\r\n1897-12-01,3.1710000000000003,0.281,8.5,0.912,-2.177,0.4370000000000001,13.401,0.145\r\n1898-01-01,2.737,0.31,8.35,0.616,-2.885,0.37,13.396,0.149\r\n1898-02-01,2.354,0.314,8.238999999999999,0.377,-3.6510000000000002,0.46,13.364,0.149\r\n1898-03-01,3.751,0.271,10.174,0.377,-2.657,0.512,13.749,0.14300000000000002\r\n1898-04-01,7.906999999999999,0.337,14.459000000000001,0.289,1.49,0.337,14.868,0.155\r\n1898-05-01,10.835,0.306,17.055999999999997,0.58,4.498,0.4970000000000001,15.620999999999999,0.14400000000000002\r\n1898-06-01,13.395,0.421,19.452,0.561,7.067,0.4,16.393,0.16399999999999998\r\n1898-07-01,14.138,0.3670000000000001,20.145,0.495,8.039,0.306,16.627,0.154\r\n1898-08-01,13.579,0.414,19.628,0.5920000000000001,7.656999999999999,0.338,16.512,0.161\r\n1898-09-01,11.752999999999998,0.322,17.702,0.325,5.902,0.332,15.914000000000001,0.149\r\n1898-10-01,8.828,0.247,14.69,0.364,2.8310000000000004,0.336,14.915,0.131\r\n1898-11-01,5.452000000000001,0.274,11.444,0.358,-0.359,0.35,13.933,0.139\r\n1898-12-01,3.407,0.325,9.443,0.565,-2.096,0.42,13.350999999999999,0.14400000000000002\r\n1899-01-01,2.515,0.326,8.443,0.28600000000000003,-3.2620000000000005,0.517,13.306,0.147\r\n1899-02-01,2.38,0.42,8.17,0.4370000000000001,-3.4419999999999997,0.361,13.399,0.16699999999999998\r\n1899-03-01,4.618,0.293,10.635,0.371,-1.5670000000000002,0.306,14.003,0.14300000000000002\r\n1899-04-01,8.280999999999999,0.345,14.437999999999999,0.547,2.074,0.386,15.026,0.153\r\n1899-05-01,11.023,0.31,17.132,0.384,4.9670000000000005,0.462,15.835999999999999,0.14300000000000002\r\n1899-06-01,12.856,0.29,18.799,0.328,6.872000000000001,0.276,16.243000000000002,0.141\r\n1899-07-01,14.159,0.333,20.168,0.521,7.9529999999999985,0.341,16.689,0.15\r\n1899-08-01,13.777000000000001,0.394,19.598,0.5529999999999999,7.645999999999999,0.342,16.746000000000002,0.157\r\n1899-09-01,12.127999999999998,0.282,18.223000000000006,0.439,5.974,0.293,16.178,0.138\r\n1899-10-01,9.409,0.252,15.317,0.32299999999999995,3.551,0.422,15.287,0.134\r\n1899-11-01,6.605,0.31,12.417,0.249,1.063,0.431,14.455,0.14400000000000002\r\n1899-12-01,3.005,0.342,8.639,0.67,-2.668,0.433,13.412,0.153\r\n1900-01-01,1.4609999999999999,0.276,7.193,0.465,-4.102,0.395,13.142000000000001,0.142\r\n1900-02-01,3.0980000000000003,0.416,9.181000000000001,0.604,-2.8139999999999996,0.626,13.777,0.173\r\n1900-03-01,5.492000000000001,0.261,11.377,0.327,-0.68,0.61,14.4,0.141\r\n1900-04-01,8.222999999999999,0.292,13.972000000000001,0.342,2.131,0.394,15.17,0.151\r\n1900-05-01,11.385,0.35700000000000004,17.415000000000006,0.329,5.178999999999999,0.379,15.955,0.159\r\n1900-06-01,13.293,0.282,19.434,0.443,7.112,0.28800000000000003,16.515,0.147\r\n1900-07-01,14.171,0.345,19.897,0.3720000000000001,8.095,0.311,16.785,0.154\r\n1900-08-01,13.815999999999999,0.383,19.85,0.343,7.891999999999999,0.377,16.699,0.159\r\n1900-09-01,11.955,0.293,17.817999999999998,0.382,5.9670000000000005,0.337,16.124000000000002,0.147\r\n1900-10-01,9.666,0.255,15.544,0.275,3.833,0.318,15.373,0.14\r\n1900-11-01,5.803999999999999,0.276,11.527000000000001,0.454,0.121,0.409,14.189,0.13699999999999998\r\n1900-12-01,3.655,0.341,9.466000000000001,0.315,-1.8259999999999998,0.431,13.597999999999999,0.153\r\n1901-01-01,2.1910000000000003,0.29100000000000004,7.995999999999999,0.604,-3.491,0.49,13.29,0.141\r\n1901-02-01,3.092,0.418,9.038,0.371,-2.678,0.539,13.66,0.163\r\n1901-03-01,5.671,0.251,11.476,0.37,-0.644,0.395,14.383,0.138\r\n1901-04-01,8.522,0.326,14.732999999999999,0.368,2.2640000000000002,0.376,15.22,0.151\r\n1901-05-01,11.178,0.339,17.315,0.397,4.855,0.39,15.936,0.154\r\n1901-06-01,13.423,0.28300000000000003,19.315,0.386,7.151000000000002,0.3670000000000001,16.441000000000006,0.145\r\n1901-07-01,14.339,0.35,20.34,0.43,8.161,0.374,16.718,0.158\r\n1901-08-01,13.789000000000001,0.343,19.898,0.398,7.659999999999998,0.411,16.663,0.14800000000000002\r\n1901-09-01,11.984000000000002,0.305,17.929000000000006,0.464,5.819,0.322,16.000999999999998,0.14\r\n1901-10-01,9.003,0.239,15.002,0.368,2.998,0.338,15.087,0.138\r\n1901-11-01,5.976,0.263,12.043,0.55,0.07099999999999995,0.398,14.100999999999999,0.13699999999999998\r\n1901-12-01,3.335,0.267,9.061,0.672,-2.28,0.37,13.38,0.136\r\n1902-01-01,2.6839999999999997,0.256,8.796999999999997,0.569,-3.031,0.369,13.302,0.13\r\n1902-02-01,3.6060000000000003,0.354,9.814,0.341,-2.504,0.452,13.690999999999999,0.14800000000000002\r\n1902-03-01,4.883,0.228,11.166,0.439,-1.339,0.294,14.1,0.127\r\n1902-04-01,7.955999999999999,0.321,13.884,0.35700000000000004,1.5619999999999998,0.358,14.958,0.141\r\n1902-05-01,10.893,0.341,16.986,0.536,4.5870000000000015,0.369,15.719000000000001,0.145\r\n1902-06-01,13.214,0.264,19.338,0.475,6.894,0.32,16.284000000000002,0.129\r\n1902-07-01,14.231,0.35600000000000004,20.2,0.536,7.965,0.339,16.69,0.145\r\n1902-08-01,13.599,0.35700000000000004,19.884,0.297,7.449,0.354,16.590999999999998,0.14400000000000002\r\n1902-09-01,11.799000000000001,0.289,17.897000000000006,0.299,5.555,0.3720000000000001,16.032,0.134\r\n1902-10-01,8.801,0.21,14.811,0.271,2.759,0.34700000000000003,14.991,0.121\r\n1902-11-01,5.274,0.267,11.159,0.335,-0.46,0.327,13.902,0.128\r\n1902-12-01,2.713,0.27,8.435,0.277,-2.992,0.373,13.24,0.134\r\n1903-01-01,2.514,0.224,8.415,0.442,-3.1870000000000003,0.403,13.275,0.128\r\n1903-02-01,3.555,0.247,9.297,0.429,-2.49,0.494,13.668,0.132\r\n1903-03-01,4.93,0.212,10.963,0.294,-1.158,0.412,14.05,0.124\r\n1903-04-01,7.831999999999999,0.292,13.958,0.32,1.6980000000000002,0.392,14.800999999999998,0.136\r\n1903-05-01,10.794,0.305,16.672,0.398,4.5870000000000015,0.435,15.645,0.139\r\n1903-06-01,12.886,0.268,18.897000000000002,0.381,6.723000000000001,0.29600000000000004,16.160999999999998,0.127\r\n1903-07-01,13.992,0.366,19.787,0.452,7.87,0.364,16.496000000000002,0.146\r\n1903-08-01,13.412,0.377,19.298,0.365,7.557999999999999,0.366,16.304000000000002,0.146\r\n1903-09-01,11.501,0.36,17.355999999999998,0.461,5.642,0.285,15.770999999999999,0.145\r\n1903-10-01,8.812000000000001,0.202,14.634,0.417,2.895,0.371,14.835,0.118\r\n1903-11-01,5.516,0.268,11.219000000000001,0.391,-0.050999999999999934,0.34,13.828,0.132\r\n1903-12-01,2.898,0.359,8.533,0.327,-2.6870000000000003,0.381,13.205,0.145\r\n1904-01-01,1.6369999999999998,0.387,7.081999999999999,0.516,-3.86,0.398,12.957,0.152\r\n1904-02-01,2.2969999999999997,0.348,8.507,0.405,-3.583,0.4320000000000001,13.154000000000002,0.147\r\n1904-03-01,4.506,0.268,10.559000000000001,0.555,-1.575,0.302,13.859000000000002,0.133\r\n1904-04-01,7.683999999999998,0.284,13.823,0.625,1.4280000000000002,0.299,14.755,0.13699999999999998\r\n1904-05-01,10.84,0.287,16.922,0.516,4.641,0.313,15.573,0.133\r\n1904-06-01,13.014000000000001,0.248,19.092,0.532,6.7780000000000005,0.298,16.207,0.128\r\n1904-07-01,13.835999999999999,0.29600000000000004,19.678,0.647,7.777,0.34,16.525000000000002,0.134\r\n1904-08-01,13.459000000000001,0.327,19.525,0.451,7.462000000000001,0.321,16.403000000000002,0.13699999999999998\r\n1904-09-01,11.380999999999998,0.265,17.465000000000003,0.392,5.361000000000001,0.253,15.767999999999999,0.129\r\n1904-10-01,8.833,0.212,14.902000000000001,0.601,3.133,0.314,14.947,0.118\r\n1904-11-01,6.23,0.224,11.997,0.3,0.5579999999999999,0.337,14.144,0.119\r\n1904-12-01,3.374,0.29100000000000004,9.212,0.46,-2.0669999999999997,0.446,13.433,0.13\r\n1905-01-01,2.254,0.345,8.017000000000001,0.478,-3.3240000000000003,0.373,13.205,0.14\r\n1905-02-01,1.927,0.303,7.7349999999999985,0.28,-3.951,0.411,13.206,0.13699999999999998\r\n1905-03-01,4.635,0.235,10.466,0.515,-1.308,0.38,14.035,0.125\r\n1905-04-01,7.754999999999999,0.255,13.622,0.341,1.493,0.417,14.857000000000001,0.128\r\n1905-05-01,10.982000000000001,0.28,16.945999999999998,0.38,4.819000000000001,0.451,15.788,0.131\r\n1905-06-01,13.112,0.264,19.11,0.379,6.944000000000001,0.341,16.379,0.125\r\n1905-07-01,14.077,0.307,19.877,0.441,8.038,0.342,16.651,0.133\r\n1905-08-01,13.578,0.327,19.619,0.368,7.719999999999999,0.345,16.558,0.134\r\n1905-09-01,11.803999999999998,0.252,17.684,0.363,5.928,0.311,16.004,0.123\r\n1905-10-01,9.041,0.239,14.866,0.275,3.117,0.385,15.091,0.122\r\n1905-11-01,6.183,0.282,11.984000000000002,0.28,0.574,0.403,14.232000000000001,0.127\r\n1905-12-01,3.3539999999999996,0.256,9.06,0.334,-1.931,0.3720000000000001,13.45,0.123\r\n1906-01-01,2.068,0.313,8.086,0.42,-3.637000000000001,0.294,13.25,0.13699999999999998\r\n1906-02-01,2.301,0.32299999999999995,8.125,0.393,-3.343,0.344,13.502,0.135\r\n1906-03-01,4.8660000000000005,0.2,11.008,0.264,-1.229,0.353,14.245,0.117\r\n1906-04-01,8.626,0.242,14.786,0.581,2.4219999999999997,0.383,15.23,0.122\r\n1906-05-01,11.239999999999998,0.29,17.146,0.4370000000000001,4.9220000000000015,0.426,15.769,0.132\r\n1906-06-01,13.334000000000001,0.289,19.287,0.32299999999999995,7.275,0.321,16.436,0.127\r\n1906-07-01,14.122,0.32299999999999995,20.058,0.391,8.186,0.345,16.662,0.13699999999999998\r\n1906-08-01,13.690999999999999,0.34,19.539,0.462,7.842999999999999,0.358,16.593,0.134\r\n1906-09-01,11.771999999999998,0.237,17.522000000000002,0.298,5.8839999999999995,0.338,15.95,0.122\r\n1906-10-01,9.267000000000001,0.182,14.943,0.254,3.4789999999999996,0.299,15.152,0.116\r\n1906-11-01,5.501,0.192,11.17,0.327,-0.30099999999999993,0.322,14.054,0.116\r\n1906-12-01,3.761,0.368,9.258,0.458,-1.664,0.32299999999999995,13.54,0.14800000000000002\r\n1907-01-01,1.798,0.274,7.903,0.38,-3.867,0.324,13.108,0.128\r\n1907-02-01,2.117,0.268,7.9929999999999986,0.383,-3.603,0.285,13.257,0.129\r\n1907-03-01,4.575,0.209,10.61,0.35200000000000004,-1.6,0.249,14.15,0.123\r\n1907-04-01,7.579,0.263,13.401,0.37,1.521,0.281,14.918,0.133\r\n1907-05-01,10.375,0.28,16.335,0.465,4.0840000000000005,0.35,15.602,0.132\r\n1907-06-01,12.729000000000001,0.267,18.576,0.403,6.5089999999999995,0.316,16.253,0.13\r\n1907-07-01,13.769,0.307,19.625999999999998,0.598,7.761,0.348,16.596,0.133\r\n1907-08-01,13.362,0.326,19.187,0.318,7.464999999999999,0.35,16.456,0.132\r\n1907-09-01,11.665,0.243,17.442999999999998,0.253,5.59,0.299,15.902,0.119\r\n1907-10-01,9.234,0.191,15.079,0.28300000000000003,3.32,0.361,15.159,0.115\r\n1907-11-01,5.207000000000001,0.207,10.71,0.31,-0.5570000000000002,0.325,13.872,0.115\r\n1907-12-01,2.9560000000000004,0.251,8.831,0.27,-2.585,0.28800000000000003,13.225,0.121\r\n1908-01-01,2.3040000000000003,0.252,8.117999999999999,0.3,-3.548,0.287,13.16,0.123\r\n1908-02-01,2.7689999999999997,0.269,8.527000000000001,0.411,-3.177,0.348,13.440999999999999,0.124\r\n1908-03-01,4.136,0.317,10.384,0.38,-2.101,0.453,13.783,0.13699999999999998\r\n1908-04-01,7.831999999999999,0.295,13.853,0.332,1.735,0.5429999999999999,14.800999999999998,0.129\r\n1908-05-01,11.140999999999998,0.285,16.958000000000002,0.388,4.86,0.388,15.757,0.13\r\n1908-06-01,13.293,0.248,19.063,0.388,6.902,0.29,16.289,0.119\r\n1908-07-01,14.197,0.303,19.748,0.419,8.113,0.37,16.618000000000002,0.129\r\n1908-08-01,13.376,0.336,19.359,0.363,7.499,0.34600000000000003,16.365000000000002,0.134\r\n1908-09-01,11.977,0.252,17.781000000000006,0.325,5.977,0.261,15.93,0.119\r\n1908-10-01,8.865,0.209,14.675,0.29,2.948,0.329,14.883,0.112\r\n1908-11-01,5.272,0.221,11.098,0.29600000000000004,-0.5760000000000001,0.451,13.842,0.116\r\n1908-12-01,3.071,0.31,8.901,0.332,-2.535,0.368,13.189,0.129\r\n1909-01-01,1.395,0.314,7.121,0.377,-4.298,0.449,12.839,0.132\r\n1909-02-01,2.7060000000000004,0.273,8.571,0.465,-3.447,0.35700000000000004,13.35,0.125\r\n1909-03-01,4.5889999999999995,0.249,10.659,0.472,-1.6769999999999998,0.478,13.852,0.122\r\n1909-04-01,7.534,0.269,13.425999999999998,0.414,1.395,0.42,14.719000000000001,0.122\r\n1909-05-01,10.611,0.3,16.668000000000006,0.428,4.380000000000001,0.394,15.6,0.127\r\n1909-06-01,12.962,0.232,18.71,0.281,6.766,0.327,16.191000000000006,0.114\r\n1909-07-01,14.06,0.299,19.787,0.366,8.05,0.343,16.437,0.123\r\n1909-08-01,13.752,0.319,19.625,0.353,7.752999999999999,0.371,16.496000000000002,0.126\r\n1909-09-01,11.879000000000001,0.237,17.891000000000005,0.287,5.778,0.354,15.849,0.112\r\n1909-10-01,9.192,0.17800000000000002,15.139000000000001,0.327,3.221,0.34,14.940999999999999,0.102\r\n1909-11-01,6.236000000000001,0.205,11.959000000000001,0.21600000000000005,0.32299999999999995,0.381,13.993,0.108\r\n1909-12-01,3.2230000000000003,0.278,8.763,0.423,-2.353,0.326,13.217,0.121\r\n1910-01-01,2.333,0.24,8.094999999999999,0.565,-3.2700000000000005,0.381,13.139000000000001,0.114\r\n1910-02-01,2.779,0.273,8.388,0.344,-3.2260000000000004,0.489,13.317,0.122\r\n1910-03-01,4.606,0.213,10.781,0.334,-1.675,0.421,13.872,0.112\r\n1910-04-01,8.104999999999999,0.252,14.37,0.305,1.704,0.422,14.845,0.12\r\n1910-05-01,11.005,0.31,17.03,0.327,4.675000000000002,0.514,15.712,0.128\r\n1910-06-01,13.151,0.232,19.027,0.246,6.871,0.422,16.264000000000006,0.11\r\n1910-07-01,14.279000000000002,0.322,19.952,0.318,8.205,0.385,16.543,0.13\r\n1910-08-01,13.677,0.321,19.425,0.302,7.605999999999999,0.395,16.477,0.126\r\n1910-09-01,11.733,0.243,17.623,0.28600000000000003,5.6690000000000005,0.398,15.875,0.112\r\n1910-10-01,9.006,0.203,14.905,0.243,2.986,0.377,15.019,0.105\r\n1910-11-01,5.318,0.223,11.072000000000001,0.42,-0.6540000000000001,0.434,13.75,0.109\r\n1910-12-01,2.6839999999999997,0.289,8.5,0.273,-2.9989999999999997,0.459,13.015999999999998,0.123\r\n1911-01-01,1.66,0.33,7.132999999999999,0.4370000000000001,-3.969,0.285,12.908,0.128\r\n1911-02-01,2.4530000000000003,0.214,8.15,0.575,-3.6639999999999997,0.318,13.164,0.107\r\n1911-03-01,4.3469999999999995,0.199,10.362,0.28,-1.743,0.315,13.752,0.108\r\n1911-04-01,7.989999999999998,0.248,14.081,0.382,1.856,0.399,14.716,0.115\r\n1911-05-01,10.829,0.279,16.71,0.369,4.6320000000000014,0.307,15.497,0.119\r\n1911-06-01,13.009,0.231,19.091,0.231,6.7780000000000005,0.238,16.108,0.108\r\n1911-07-01,14.082,0.292,19.987,0.335,8.052999999999999,0.327,16.430999999999997,0.122\r\n1911-08-01,13.499,0.329,19.396,0.35200000000000004,7.606999999999998,0.316,16.387,0.126\r\n1911-09-01,11.638,0.233,17.491000000000003,0.242,5.723,0.27,15.799000000000001,0.118\r\n1911-10-01,9.263,0.193,14.99,0.249,3.4010000000000002,0.274,15.062999999999999,0.108\r\n1911-11-01,5.9639999999999995,0.184,11.652000000000001,0.303,0.30899999999999994,0.338,14.062000000000001,0.108\r\n1911-12-01,3.39,0.242,8.811,0.298,-1.9809999999999999,0.336,13.425,0.115\r\n1912-01-01,2.4019999999999997,0.309,7.9110000000000005,0.253,-3.305,0.329,13.249,0.125\r\n1912-02-01,3.3539999999999996,0.251,9.379,0.335,-2.718,0.594,13.595,0.115\r\n1912-03-01,4.356,0.226,10.725,0.298,-1.981,0.34600000000000003,13.995,0.115\r\n1912-04-01,8.229,0.262,14.069,0.271,2.0909999999999997,0.391,15.065,0.118\r\n1912-05-01,11.254000000000001,0.308,17.389000000000006,0.383,4.992000000000001,0.383,15.812999999999999,0.126\r\n1912-06-01,13.435,0.25,19.351,0.277,7.166,0.37,16.397000000000002,0.113\r\n1912-07-01,13.722999999999999,0.293,19.729,0.368,7.915999999999999,0.345,16.509,0.12\r\n1912-08-01,13.052999999999999,0.318,19.027,0.376,7.276999999999999,0.333,16.309,0.125\r\n1912-09-01,11.222000000000001,0.252,17.435000000000002,0.331,5.227,0.265,15.685,0.117\r\n1912-10-01,8.366999999999999,0.201,14.133,0.395,2.497,0.211,14.751,0.108\r\n1912-11-01,5.521,0.188,11.185,0.345,-0.2909999999999999,0.287,13.927999999999999,0.107\r\n1912-12-01,3.069,0.243,8.307,0.339,-2.459,0.343,13.23,0.114\r\n1913-01-01,2.083,0.295,7.6549999999999985,0.442,-3.657,0.4,13.066,0.122\r\n1913-02-01,2.376,0.295,8.232999999999999,0.328,-3.4850000000000003,0.523,13.344,0.122\r\n1913-03-01,4.5169999999999995,0.219,10.4,0.274,-1.597,0.342,13.953,0.11\r\n1913-04-01,8.023,0.246,14.219000000000001,0.355,1.91,0.334,14.957,0.117\r\n1913-05-01,10.745,0.28800000000000003,16.815,0.355,4.652,0.35700000000000004,15.679,0.123\r\n1913-06-01,13.005,0.266,19.075,0.37,6.667000000000002,0.364,16.215999999999998,0.117\r\n1913-07-01,14.137,0.298,20.256,0.327,7.9670000000000005,0.355,16.552,0.122\r\n1913-08-01,13.724,0.325,19.805,0.359,7.7349999999999985,0.37,16.496000000000002,0.126\r\n1913-09-01,11.759,0.237,17.833000000000006,0.332,5.629,0.287,15.867,0.111\r\n1913-10-01,9.077,0.194,14.904000000000002,0.256,3.091,0.328,15.027999999999999,0.104\r\n1913-11-01,6.024,0.213,11.67,0.305,0.34700000000000003,0.278,14.123,0.111\r\n1913-12-01,4.103,0.271,9.556000000000001,0.443,-1.4300000000000002,0.28800000000000003,13.624,0.12\r\n1914-01-01,3.3760000000000003,0.307,8.822000000000001,0.369,-2.334,0.298,13.545,0.128\r\n1914-02-01,3.2,0.225,8.501999999999999,0.469,-2.551,0.338,13.575999999999999,0.111\r\n1914-03-01,4.942,0.221,11.039000000000001,0.277,-1.31,0.294,14.103,0.116\r\n1914-04-01,8.097999999999999,0.244,14.050999999999998,0.262,1.8880000000000001,0.303,15.018,0.119\r\n1914-05-01,11.284999999999998,0.284,17.199,0.301,5.2330000000000005,0.331,15.857000000000001,0.127\r\n1914-06-01,13.496,0.233,19.335,0.255,7.218999999999999,0.255,16.421000000000006,0.114\r\n1914-07-01,14.298,0.307,20.065,0.309,8.182,0.336,16.653,0.131\r\n1914-08-01,13.73,0.318,19.692,0.321,7.869999999999999,0.324,16.692,0.132\r\n1914-09-01,11.915,0.23,17.747000000000003,0.23,5.8660000000000005,0.245,16.075,0.13699999999999998\r\n1914-10-01,9.387,0.183,15.271,0.237,3.567,0.26,15.222999999999999,0.124\r\n1914-11-01,5.7589999999999995,0.195,11.287,0.399,0.23899999999999996,0.329,14.155,0.125\r\n1914-12-01,3.6,0.276,8.764,0.371,-1.624,0.334,13.597000000000001,0.139\r\n1915-01-01,2.299,0.246,7.901,0.37,-3.4160000000000004,0.332,13.32,0.134\r\n1915-02-01,3.265,0.261,8.931000000000001,0.419,-2.52,0.375,13.675,0.13699999999999998\r\n1915-03-01,5.143,0.209,11.024000000000001,0.272,-1.115,0.355,14.32,0.131\r\n1915-04-01,8.705,0.251,14.607000000000001,0.336,2.755,0.324,15.292,0.135\r\n1915-05-01,11.493,0.28600000000000003,17.141000000000002,0.325,5.371,0.416,16.067,0.138\r\n1915-06-01,13.3,0.249,19.189,0.294,7.154,0.292,16.445,0.133\r\n1915-07-01,14.443,0.295,20.553,0.685,8.455,0.313,16.817,0.145\r\n1915-08-01,13.77,0.326,19.997,0.5820000000000001,7.757999999999999,0.333,16.802,0.14400000000000002\r\n1915-09-01,11.867,0.259,17.811,0.539,6.037999999999999,0.338,16.102,0.135\r\n1915-10-01,8.984,0.19,14.862,0.302,3.017,0.36,15.093,0.125\r\n1915-11-01,6.216,0.185,12.159,0.337,0.297,0.33,14.254000000000001,0.127\r\n1915-12-01,3.633,0.197,9.515,0.327,-2.069,0.377,13.538,0.127\r\n1916-01-01,2.616,0.242,8.309,0.29600000000000004,-2.927,0.359,13.294,0.134\r\n1916-02-01,2.957,0.264,8.855,0.289,-3.0239999999999996,0.371,13.581,0.134\r\n1916-03-01,4.846,0.307,10.961,0.308,-1.584,0.32,14.121,0.142\r\n1916-04-01,8.046999999999999,0.257,14.095999999999998,0.272,1.9180000000000001,0.343,14.975,0.134\r\n1916-05-01,10.972000000000001,0.294,17.084,0.374,4.7940000000000005,0.457,15.779000000000002,0.139\r\n1916-06-01,12.942,0.232,18.91,0.35700000000000004,6.867000000000001,0.376,16.290000000000006,0.126\r\n1916-07-01,14.052,0.301,20.012,0.327,8.184,0.34700000000000003,16.599,0.145\r\n1916-08-01,13.58,0.32299999999999995,19.484,0.355,7.754,0.338,16.511,0.142\r\n1916-09-01,11.726,0.247,17.634,0.302,5.725,0.306,15.927,0.132\r\n1916-10-01,9.053,0.218,14.763,0.29600000000000004,3.156,0.195,14.919,0.128\r\n1916-11-01,5.596,0.214,11.22,0.305,-0.31099999999999994,0.257,13.814,0.131\r\n1916-12-01,2.316,0.226,7.837999999999999,0.406,-3.4019999999999997,0.253,13.005999999999998,0.131\r\n1917-01-01,2.133,0.252,7.847999999999999,0.358,-3.782,0.273,12.84,0.138\r\n1917-02-01,2.36,0.314,8.334,0.398,-3.7710000000000004,0.307,13.099,0.151\r\n1917-03-01,4.488,0.231,10.552,0.227,-1.983,0.272,13.800999999999998,0.136\r\n1917-04-01,7.854999999999999,0.272,13.932,0.235,1.689,0.317,14.815,0.142\r\n1917-05-01,10.443,0.294,16.421000000000006,0.341,4.3050000000000015,0.373,15.537,0.14300000000000002\r\n1917-06-01,12.915,0.243,18.889,0.303,6.792000000000002,0.325,16.239,0.132\r\n1917-07-01,14.259,0.29600000000000004,20.083,0.374,8.377,0.344,16.706,0.14400000000000002\r\n1917-08-01,13.470999999999998,0.319,19.568,0.507,7.544999999999999,0.349,16.580000000000002,0.149\r\n1917-09-01,11.745,0.242,17.669,0.28300000000000003,5.796,0.312,16.058,0.142\r\n1917-10-01,8.544,0.173,14.425999999999998,0.279,2.64,0.301,14.942,0.126\r\n1917-11-01,5.82,0.226,11.686,0.253,0.05700000000000005,0.266,14.002,0.138\r\n1917-12-01,2.247,0.266,7.702999999999999,0.276,-3.43,0.326,13.097999999999999,0.145\r\n1918-01-01,1.934,0.251,7.5520000000000005,0.261,-3.802000000000001,0.371,13.129000000000001,0.141\r\n1918-02-01,2.455,0.342,8.256,0.314,-3.568,0.344,13.312,0.156\r\n1918-03-01,4.811,0.257,10.704,0.197,-1.2670000000000001,0.31,14.034,0.147\r\n1918-04-01,7.643999999999999,0.258,13.706,0.255,1.426,0.38,14.794,0.14800000000000002\r\n1918-05-01,10.54,0.304,16.48,0.332,4.386,0.359,15.732999999999999,0.156\r\n1918-06-01,12.908,0.242,18.731,0.335,6.772,0.407,16.305999999999997,0.14\r\n1918-07-01,14.002,0.301,19.916,0.3670000000000001,7.896,0.384,16.596,0.149\r\n1918-08-01,13.431,0.329,19.326,0.334,7.491999999999999,0.378,16.552,0.147\r\n1918-09-01,11.880999999999998,0.256,17.999000000000006,0.243,5.8,0.29,16.074,0.147\r\n1918-10-01,9.433,0.209,15.332,0.243,3.5780000000000003,0.499,15.252,0.14400000000000002\r\n1918-11-01,5.683,0.225,11.265,0.2,0.14200000000000002,0.353,14.297,0.14800000000000002\r\n1918-12-01,2.8480000000000003,0.245,8.266,0.35600000000000004,-2.627,0.377,13.439,0.155\r\n1919-01-01,2.184,0.252,7.648999999999999,0.381,-3.3960000000000004,0.453,13.309000000000001,0.152\r\n1919-02-01,2.852,0.285,8.626999999999999,0.43,-2.9960000000000004,0.452,13.677999999999999,0.151\r\n1919-03-01,4.743,0.27,10.714,0.285,-1.5470000000000002,0.35200000000000004,14.22,0.14800000000000002\r\n1919-04-01,8.487,0.292,14.412,0.349,2.441,0.385,15.253,0.15\r\n1919-05-01,10.969000000000001,0.28600000000000003,16.701,0.376,4.881,0.375,15.847000000000001,0.14\r\n1919-06-01,13.228,0.241,19.017,0.429,7.102,0.34,16.375,0.132\r\n1919-07-01,14.274,0.299,20.146,0.44,8.264,0.414,16.582,0.14400000000000002\r\n1919-08-01,13.786,0.335,19.804000000000002,0.3670000000000001,7.8420000000000005,0.333,16.498,0.153\r\n1919-09-01,11.989999999999998,0.25,17.887,0.34600000000000003,6.126,0.26,16.025,0.141\r\n1919-10-01,9.361,0.21600000000000005,15.005,0.205,3.522,0.237,15.117,0.129\r\n1919-11-01,5.489,0.23,11.158,0.184,-0.4310000000000001,0.205,13.914000000000001,0.136\r\n1919-12-01,3.224,0.245,8.756,0.303,-2.395,0.266,13.263,0.138\r\n1920-01-01,2.841,0.25,8.443999999999999,0.435,-2.9419999999999997,0.328,13.257,0.13699999999999998\r\n1920-02-01,2.755,0.268,8.266,0.503,-3.109,0.289,13.347,0.136\r\n1920-03-01,5.227,0.231,11.034,0.3,-0.782,0.292,14.25,0.138\r\n1920-04-01,8.293,0.272,14.140999999999998,0.298,2.164,0.419,15.079,0.145\r\n1920-05-01,11.130999999999998,0.31,17.145,0.474,5.126,0.35200000000000004,15.855,0.141\r\n1920-06-01,13.105,0.245,18.9,0.335,7.057,0.297,16.415000000000006,0.131\r\n1920-07-01,14.245,0.305,20.121,0.477,8.299,0.358,16.692999999999998,0.14300000000000002\r\n1920-08-01,13.698,0.343,19.647000000000002,0.305,7.7719999999999985,0.345,16.625999999999998,0.14300000000000002\r\n1920-09-01,11.794,0.258,17.810000000000006,0.257,5.85,0.297,16.117,0.133\r\n1920-10-01,9.021,0.212,14.852,0.302,3.1,0.267,15.206,0.125\r\n1920-11-01,5.566,0.229,11.127,0.243,-0.12300000000000001,0.278,14.159,0.128\r\n1920-12-01,2.6289999999999996,0.229,8.225,0.31,-3.063,0.402,13.311,0.127\r\n1921-01-01,2.98,0.32,8.737,0.317,-2.7089999999999996,0.345,13.439,0.146\r\n1921-02-01,3.125,0.236,9.17,0.409,-2.8160000000000003,0.278,13.622,0.129\r\n1921-03-01,5.081,0.276,10.928,0.36,-0.9309999999999999,0.322,14.128,0.13699999999999998\r\n1921-04-01,8.324,0.262,14.327,0.247,2.252,0.34,15.005,0.129\r\n1921-05-01,11.245,0.282,17.255000000000006,0.306,5.152,0.389,15.825999999999999,0.129\r\n1921-06-01,13.44,0.239,19.36,0.299,7.3839999999999995,0.366,16.490000000000002,0.122\r\n1921-07-01,14.436,0.302,20.42,0.29600000000000004,8.424,0.388,16.783,0.136\r\n1921-08-01,13.561,0.326,19.468,0.311,7.600999999999999,0.368,16.618000000000002,0.13699999999999998\r\n1921-09-01,11.869000000000002,0.24,17.785,0.221,5.996,0.235,16.166,0.125\r\n1921-10-01,9.264,0.188,15.124,0.248,3.446,0.244,15.285,0.117\r\n1921-11-01,5.864,0.198,11.362,0.22,0.2,0.236,14.235999999999999,0.12\r\n1921-12-01,3.6630000000000003,0.213,9.157,0.243,-1.874,0.273,13.627,0.123\r\n1922-01-01,2.15,0.214,7.603,0.524,-3.428,0.389,13.177,0.121\r\n1922-02-01,2.376,0.271,8.234,0.529,-3.6839999999999997,0.434,13.453,0.128\r\n1922-03-01,5.156000000000001,0.223,11.248,0.282,-1.1880000000000002,0.261,14.245,0.121\r\n1922-04-01,8.379999999999999,0.276,14.520999999999999,0.23,2.156,0.324,15.168,0.127\r\n1922-05-01,11.097000000000001,0.285,16.912000000000006,0.369,4.9830000000000005,0.35700000000000004,15.777999999999999,0.13\r\n1922-06-01,13.331,0.241,19.153,0.299,7.266,0.236,16.406000000000002,0.117\r\n1922-07-01,14.277999999999999,0.306,20.098,0.305,8.241,0.35200000000000004,16.745,0.13\r\n1922-08-01,13.584000000000001,0.333,19.475,0.315,7.598999999999998,0.303,16.532,0.134\r\n1922-09-01,11.775,0.255,17.660999999999998,0.232,5.754,0.265,15.981,0.121\r\n1922-10-01,9.056000000000001,0.219,14.975,0.202,3.134,0.27,15.043,0.12\r\n1922-11-01,6.046,0.246,11.615,0.26,0.232,0.278,14.117,0.121\r\n1922-12-01,3.667,0.234,8.968,0.241,-1.865,0.29,13.503,0.119\r\n1923-01-01,2.487,0.276,8.209999999999999,0.259,-3.1950000000000003,0.349,13.24,0.127\r\n1923-02-01,2.563,0.262,8.298,0.318,-3.1719999999999997,0.263,13.357999999999999,0.124\r\n1923-03-01,4.8660000000000005,0.226,10.786,0.194,-1.256,0.252,14.049000000000001,0.122\r\n1923-04-01,7.749,0.24,13.64,0.28300000000000003,1.602,0.311,14.959000000000001,0.122\r\n1923-05-01,10.848999999999998,0.292,16.825000000000006,0.34600000000000003,4.790000000000001,0.385,15.724,0.128\r\n1923-06-01,13.296,0.259,19.056,0.231,7.138999999999999,0.277,16.452,0.12\r\n1923-07-01,13.984000000000002,0.3,19.81,0.32299999999999995,8.012,0.343,16.628,0.129\r\n1923-08-01,13.610999999999999,0.34,19.445,0.333,7.645,0.3,16.54,0.13699999999999998\r\n1923-09-01,11.883,0.256,17.783,0.29100000000000004,5.816,0.231,15.992,0.12\r\n1923-10-01,9.52,0.191,15.187999999999999,0.341,3.523,0.225,15.249,0.112\r\n1923-11-01,6.377999999999999,0.179,11.870999999999999,0.22,0.474,0.232,14.404000000000002,0.112\r\n1923-12-01,3.88,0.21600000000000005,9.269,0.278,-1.903,0.31,13.739,0.119\r\n1924-01-01,2.339,0.29,7.911999999999999,0.298,-3.502,0.377,13.303,0.134\r\n1924-02-01,2.888,0.28800000000000003,8.609,0.469,-3.0250000000000004,0.383,13.585,0.127\r\n1924-03-01,5.352,0.208,11.239999999999998,0.183,-0.8059999999999999,0.262,14.325,0.119\r\n1924-04-01,7.97,0.267,13.857000000000001,0.274,1.722,0.299,15.081,0.127\r\n1924-05-01,11.188,0.298,17.185000000000002,0.31,4.905,0.325,15.918,0.127\r\n1924-06-01,13.342,0.241,19.195,0.284,7.085000000000001,0.244,16.461000000000002,0.116\r\n1924-07-01,14.304,0.307,20.057000000000002,0.322,8.161,0.326,16.724,0.131\r\n1924-08-01,13.654000000000002,0.326,19.519000000000002,0.312,7.584999999999999,0.338,16.555999999999997,0.134\r\n1924-09-01,11.957,0.232,17.783,0.219,6.024,0.252,16.003,0.122\r\n1924-10-01,9.203,0.182,14.896,0.243,3.29,0.223,15.042,0.117\r\n1924-11-01,6.4,0.2,11.794,0.191,0.6559999999999999,0.193,14.132,0.116\r\n1924-12-01,3.485,0.243,8.639,0.246,-2.021,0.309,13.342,0.124\r\n1925-01-01,2.268,0.228,7.483999999999999,0.289,-3.1790000000000003,0.28300000000000003,13.157,0.125\r\n1925-02-01,2.701,0.236,8.51,0.254,-3.3139999999999996,0.335,13.360999999999999,0.121\r\n1925-03-01,5.126,0.224,11.133,0.206,-1.14,0.247,14.155,0.124\r\n1925-04-01,8.442,0.244,14.538,0.272,2.178,0.315,15.011,0.124\r\n1925-05-01,11.039000000000001,0.28600000000000003,17.032,0.324,4.828,0.31,15.855,0.13\r\n1925-06-01,13.089,0.22,19.041,0.28300000000000003,6.882999999999999,0.276,16.413,0.116\r\n1925-07-01,14.065999999999999,0.3,19.971,0.279,8.047,0.306,16.740000000000002,0.129\r\n1925-08-01,13.769,0.32,19.737000000000002,0.289,7.723999999999998,0.3670000000000001,16.715999999999998,0.135\r\n1925-09-01,11.979000000000001,0.235,17.874000000000006,0.244,6.007999999999999,0.222,16.14,0.126\r\n1925-10-01,9.196,0.193,14.889000000000001,0.188,3.287,0.253,15.220999999999998,0.117\r\n1925-11-01,6.34,0.196,11.912,0.193,0.6459999999999999,0.268,14.418,0.118\r\n1925-12-01,4.398,0.207,10.011000000000001,0.244,-1.4700000000000002,0.305,13.897,0.122\r\n1926-01-01,3.4530000000000003,0.258,8.785,0.277,-2.2220000000000004,0.233,13.739,0.128\r\n1926-02-01,3.717,0.211,9.503,0.249,-2.307,0.31,13.842,0.115\r\n1926-03-01,5.831,0.17800000000000002,11.593,0.198,-0.23400000000000004,0.258,14.536,0.116\r\n1926-04-01,8.193,0.259,14.095,0.298,2.006,0.299,15.214,0.127\r\n1926-05-01,10.931,0.295,16.688000000000002,0.301,4.806,0.335,15.932,0.129\r\n1926-06-01,13.285,0.231,19.214000000000002,0.229,7.0790000000000015,0.261,16.581,0.117\r\n1926-07-01,14.168,0.287,19.998,0.297,8.058,0.332,16.766000000000002,0.13\r\n1926-08-01,13.877,0.321,19.695,0.304,7.915999999999999,0.345,16.8,0.135\r\n1926-09-01,12.075,0.242,17.816000000000006,0.231,6.15,0.255,16.222,0.12\r\n1926-10-01,9.55,0.2,15.474,0.193,3.6010000000000004,0.241,15.372,0.115\r\n1926-11-01,6.3,0.208,11.936,0.245,0.618,0.248,14.350999999999999,0.116\r\n1926-12-01,3.366,0.222,8.629999999999999,0.25,-2.248,0.264,13.538,0.121\r\n1927-01-01,2.372,0.268,7.935,0.229,-3.5120000000000005,0.251,13.323,0.13\r\n1927-02-01,3.0389999999999997,0.244,8.67,0.25,-2.866,0.315,13.65,0.12\r\n1927-03-01,4.668,0.223,10.565,0.232,-1.495,0.31,14.084000000000001,0.121\r\n1927-04-01,8.035,0.239,14.007,0.256,1.852,0.368,15.045,0.118\r\n1927-05-01,11.104000000000001,0.297,16.998,0.28,4.873,0.32,15.873,0.127\r\n1927-06-01,13.271999999999998,0.23,19.136,0.245,7.106,0.265,16.444000000000006,0.114\r\n1927-07-01,14.323,0.302,20.237,0.262,8.283999999999999,0.33,16.812,0.13\r\n1927-08-01,13.698,0.34,19.529,0.3,7.696999999999999,0.314,16.742,0.136\r\n1927-09-01,12.254000000000001,0.24,18.109,0.206,6.26,0.251,16.224,0.119\r\n1927-10-01,9.887,0.2,15.627,0.205,4.02,0.268,15.435,0.112\r\n1927-11-01,6.346,0.192,12.072000000000001,0.219,0.596,0.268,14.342,0.113\r\n1927-12-01,3.267,0.212,8.689,0.301,-2.3920000000000003,0.28300000000000003,13.493,0.12\r\n1928-01-01,3.0460000000000003,0.211,8.290999999999999,0.228,-2.631,0.29100000000000004,13.637,0.121\r\n1928-02-01,3.333,0.241,9.04,0.317,-2.609,0.29600000000000004,13.722,0.123\r\n1928-03-01,4.959,0.191,10.892000000000001,0.23,-1.247,0.29600000000000004,14.229000000000001,0.119\r\n1928-04-01,8.244,0.276,14.193,0.219,2.046,0.304,15.126,0.127\r\n1928-05-01,11.169,0.321,17.060000000000002,0.274,4.981000000000001,0.335,15.88,0.134\r\n1928-06-01,13.113,0.238,18.856,0.254,7.045,0.265,16.355,0.119\r\n1928-07-01,14.31,0.297,20.005,0.297,8.189,0.298,16.796,0.128\r\n1928-08-01,13.687000000000001,0.327,19.522000000000002,0.305,7.797999999999999,0.319,16.7,0.133\r\n1928-09-01,12.03,0.235,17.980999999999998,0.223,6.02,0.237,16.066,0.12\r\n1928-10-01,9.486,0.193,15.387,0.19,3.549,0.214,15.232,0.112\r\n1928-11-01,6.336,0.231,11.933,0.177,0.629,0.241,14.276,0.122\r\n1928-12-01,3.873,0.222,9.186,0.26,-1.751,0.257,13.568,0.122\r\n1929-01-01,2.0540000000000003,0.289,7.479999999999999,0.298,-3.66,0.272,13.137,0.134\r\n1929-02-01,2.172,0.229,7.837999999999999,0.219,-3.883,0.274,13.241,0.12\r\n1929-03-01,5.099,0.191,10.982000000000001,0.229,-1.131,0.289,14.079,0.121\r\n1929-04-01,8.094,0.265,14.08,0.292,1.8419999999999999,0.281,14.987,0.126\r\n1929-05-01,10.915,0.294,16.906000000000002,0.258,4.784000000000002,0.334,15.716,0.128\r\n1929-06-01,12.928,0.232,18.65,0.26,6.9079999999999995,0.29100000000000004,16.328000000000007,0.117\r\n1929-07-01,13.957,0.314,19.652,0.314,8.012,0.318,16.59,0.134\r\n1929-08-01,13.68,0.33,19.548,0.301,7.696999999999999,0.328,16.671,0.138\r\n1929-09-01,11.807,0.255,17.598000000000006,0.199,5.926,0.238,16.092,0.126\r\n1929-10-01,9.46,0.195,15.217,0.182,3.6860000000000004,0.226,15.248,0.113\r\n1929-11-01,6.172000000000001,0.207,11.757,0.175,0.377,0.213,14.312999999999999,0.118\r\n1929-12-01,2.571,0.22,7.769,0.222,-2.9450000000000003,0.242,13.207,0.121\r\n1930-01-01,2.401,0.226,7.669999999999999,0.21600000000000005,-3.1689999999999996,0.343,13.26,0.13\r\n1930-02-01,3.1519999999999997,0.236,8.9,0.252,-2.8520000000000003,0.252,13.54,0.126\r\n1930-03-01,5.483,0.191,11.539000000000001,0.273,-0.5710000000000001,0.209,14.326,0.127\r\n1930-04-01,8.181999999999999,0.242,14.017000000000001,0.254,2.072,0.271,15.081,0.124\r\n1930-05-01,11.105,0.292,16.87,0.272,5.016,0.314,15.911,0.131\r\n1930-06-01,13.347000000000001,0.231,19.071,0.264,7.295,0.309,16.473000000000006,0.122\r\n1930-07-01,14.465,0.301,20.252,0.267,8.415,0.287,16.854,0.13699999999999998\r\n1930-08-01,13.928,0.327,19.803,0.29100000000000004,7.995999999999999,0.304,16.791,0.146\r\n1930-09-01,11.874,0.247,17.754,0.204,5.935,0.237,16.25,0.131\r\n1930-10-01,9.261000000000001,0.187,14.941,0.205,3.587,0.25,15.355,0.121\r\n1930-11-01,6.574,0.202,12.032,0.18600000000000005,0.8919999999999999,0.213,14.505,0.128\r\n1930-12-01,3.8310000000000004,0.194,9.066,0.239,-1.736,0.243,13.724,0.124\r\n1931-01-01,2.761,0.225,8.059,0.339,-2.897,0.252,13.529000000000002,0.13\r\n1931-02-01,2.708,0.224,8.218,0.233,-3.123,0.245,13.620999999999999,0.125\r\n1931-03-01,5.22,0.18600000000000005,11.194,0.14800000000000002,-1.006,0.244,14.347000000000001,0.126\r\n1931-04-01,8.163,0.234,14.079,0.228,2.025,0.29,15.116,0.126\r\n1931-05-01,11.02,0.281,16.805,0.266,4.9510000000000005,0.327,15.872,0.129\r\n1931-06-01,13.573,0.24,19.419,0.222,7.489000000000001,0.256,16.630000000000006,0.126\r\n1931-07-01,14.575999999999999,0.302,20.399,0.275,8.665,0.328,16.967,0.138\r\n1931-08-01,14.12,0.33,19.961,0.289,8.189,0.331,16.887,0.145\r\n1931-09-01,12.283,0.25,18.078000000000007,0.203,6.485,0.241,16.294,0.129\r\n1931-10-01,9.937000000000001,0.197,15.718,0.16699999999999998,4.073,0.245,15.448,0.125\r\n1931-11-01,6.242999999999999,0.198,11.63,0.189,0.5449999999999999,0.267,14.317,0.125\r\n1931-12-01,4.027,0.18600000000000005,9.477,0.183,-1.5730000000000002,0.26,13.710999999999999,0.125\r\n1932-01-01,3.6039999999999996,0.223,9.159,0.254,-2.0540000000000003,0.284,13.687000000000001,0.131\r\n1932-02-01,2.989,0.221,8.797,0.21600000000000005,-3.2300000000000004,0.206,13.658,0.124\r\n1932-03-01,4.94,0.204,10.934000000000001,0.16899999999999998,-1.164,0.237,14.252,0.129\r\n1932-04-01,8.769,0.263,14.644,0.223,2.599,0.271,15.335,0.129\r\n1932-05-01,11.239,0.3,16.865000000000002,0.253,5.2250000000000005,0.338,16.018,0.132\r\n1932-06-01,13.383,0.257,19.114,0.219,7.257999999999999,0.251,16.504,0.126\r\n1932-07-01,14.372,0.306,20.093,0.28600000000000003,8.416,0.339,16.846,0.138\r\n1932-08-01,13.74,0.331,19.5,0.277,7.916999999999999,0.331,16.68,0.14300000000000002\r\n1932-09-01,12.31,0.268,18.215999999999998,0.213,6.34,0.226,16.262999999999998,0.133\r\n1932-10-01,9.682,0.232,15.424000000000001,0.16,3.9,0.243,15.28,0.123\r\n1932-11-01,5.9079999999999995,0.18600000000000005,11.550999999999998,0.204,0.014000000000000012,0.278,14.175,0.122\r\n1932-12-01,3.527,0.196,8.888,0.215,-2.0709999999999997,0.271,13.558,0.123\r\n1933-01-01,2.169,0.226,7.379,0.207,-3.4530000000000003,0.277,13.26,0.129\r\n1933-02-01,2.657,0.21,8.350999999999999,0.305,-3.318,0.299,13.505999999999998,0.12\r\n1933-03-01,4.869,0.185,10.774000000000001,0.192,-1.27,0.307,14.130999999999998,0.12\r\n1933-04-01,8.125,0.272,14.046,0.263,2.003,0.28600000000000003,15.043,0.13\r\n1933-05-01,11.047,0.28800000000000003,16.845000000000002,0.267,4.988,0.297,15.823,0.134\r\n1933-06-01,13.11,0.241,19.036,0.25,7.001,0.313,16.337,0.126\r\n1933-07-01,14.235999999999999,0.3,20.037,0.282,8.295,0.29100000000000004,16.704,0.136\r\n1933-08-01,13.76,0.321,19.635,0.29600000000000004,7.858,0.321,16.701,0.138\r\n1933-09-01,11.854000000000001,0.244,17.631,0.202,6.055,0.259,16.024,0.129\r\n1933-10-01,9.238,0.232,15.172,0.17,3.3739999999999997,0.247,15.142999999999999,0.125\r\n1933-11-01,5.89,0.201,11.578,0.227,0.09299999999999996,0.248,14.130999999999998,0.118\r\n1933-12-01,3.1039999999999996,0.192,8.456,0.23,-2.533,0.23,13.352,0.12\r\n1934-01-01,2.476,0.231,7.994999999999999,0.219,-3.131,0.272,13.276,0.124\r\n1934-02-01,3.699,0.251,9.504,0.237,-2.1910000000000003,0.35600000000000004,13.700999999999999,0.125\r\n1934-03-01,4.8180000000000005,0.201,10.835,0.193,-1.382,0.223,14.072000000000001,0.122\r\n1934-04-01,8.016,0.259,13.995999999999999,0.24,1.853,0.294,15.02,0.128\r\n1934-05-01,11.478,0.276,17.533,0.273,5.260000000000002,0.307,15.950999999999999,0.127\r\n1934-06-01,13.402000000000001,0.24,19.183,0.25,7.4220000000000015,0.274,16.578000000000007,0.121\r\n1934-07-01,14.343,0.29600000000000004,20.14,0.28800000000000003,8.472000000000001,0.317,16.851,0.134\r\n1934-08-01,13.777999999999999,0.322,19.534000000000002,0.289,8.01,0.337,16.740000000000002,0.141\r\n1934-09-01,11.727,0.238,17.505000000000006,0.221,5.899,0.261,16.128,0.122\r\n1934-10-01,9.421,0.192,15.370999999999999,0.181,3.6289999999999996,0.213,15.332,0.118\r\n1934-11-01,6.397,0.182,11.736,0.179,0.978,0.235,14.412,0.113\r\n1934-12-01,3.985,0.193,9.279,0.239,-1.62,0.221,13.673,0.118\r\n1935-01-01,2.1750000000000003,0.204,7.736999999999999,0.22,-3.618,0.25,13.299000000000001,0.121\r\n1935-02-01,4.125,0.217,9.944,0.213,-1.7169999999999999,0.245,13.857,0.119\r\n1935-03-01,5.399,0.187,11.343,0.203,-0.802,0.197,14.269,0.115\r\n1935-04-01,7.770999999999999,0.256,13.81,0.249,1.551,0.271,15.013,0.126\r\n1935-05-01,10.906,0.277,16.880000000000006,0.258,4.755000000000001,0.31,15.848,0.128\r\n1935-06-01,13.326,0.23,19.1,0.227,7.1930000000000005,0.247,16.504,0.122\r\n1935-07-01,14.331,0.292,20.173,0.307,8.437999999999999,0.302,16.848,0.131\r\n1935-08-01,13.775,0.332,19.657,0.303,7.830999999999999,0.327,16.715,0.139\r\n1935-09-01,11.999,0.239,17.896,0.207,6.042000000000001,0.25,16.143,0.12\r\n1935-10-01,9.516,0.198,15.379000000000001,0.174,3.7,0.235,15.311,0.114\r\n1935-11-01,5.443,0.191,10.849,0.201,-0.23,0.246,14.069,0.115\r\n1935-12-01,3.423,0.208,8.675,0.235,-2.09,0.282,13.55,0.118\r\n1936-01-01,2.249,0.221,7.805999999999999,0.203,-3.53,0.237,13.26,0.115\r\n1936-02-01,2.506,0.236,8.253,0.29100000000000004,-3.458,0.251,13.533,0.118\r\n1936-03-01,5.031000000000001,0.194,11.032,0.197,-1.1540000000000001,0.218,14.206,0.116\r\n1936-04-01,8.126999999999999,0.258,14.082,0.25,1.976,0.246,15.089,0.122\r\n1936-05-01,11.251,0.279,17.076,0.28,5.23,0.305,15.935,0.125\r\n1936-06-01,13.363,0.243,19.171,0.238,7.287999999999999,0.281,16.524,0.116\r\n1936-07-01,14.629000000000001,0.299,20.442999999999998,0.281,8.704,0.293,16.928,0.13\r\n1936-08-01,13.86,0.325,19.691,0.287,7.9289999999999985,0.317,16.811,0.134\r\n1936-09-01,12.021,0.246,17.91,0.213,6.064,0.224,16.191,0.121\r\n1936-10-01,9.457,0.22,15.316,0.21,3.658,0.233,15.412,0.116\r\n1936-11-01,6.2330000000000005,0.188,11.814,0.203,0.40700000000000003,0.215,14.338,0.113\r\n1936-12-01,3.9210000000000003,0.208,9.181000000000001,0.21600000000000005,-1.4409999999999998,0.251,13.767000000000001,0.118\r\n1937-01-01,2.4530000000000003,0.196,7.879,0.237,-3.216,0.259,13.417,0.116\r\n1937-02-01,3.553,0.22,9.237,0.261,-2.387,0.21600000000000005,13.904000000000002,0.116\r\n1937-03-01,4.851,0.219,10.731,0.199,-1.413,0.237,14.276,0.119\r\n1937-04-01,8.139999999999999,0.242,14.025,0.253,2.001,0.28,15.228,0.117\r\n1937-05-01,11.422,0.28800000000000003,17.358,0.267,5.1690000000000005,0.29600000000000004,16.051,0.125\r\n1937-06-01,13.603,0.236,19.558,0.229,7.4540000000000015,0.248,16.679000000000002,0.116\r\n1937-07-01,14.375,0.298,20.154,0.271,8.41,0.28300000000000003,17.054000000000002,0.128\r\n1937-08-01,14.007,0.325,19.85,0.322,8.145,0.293,16.941,0.135\r\n1937-09-01,12.412999999999998,0.247,18.377,0.24,6.419,0.22,16.402,0.124\r\n1937-10-01,9.729,0.2,15.635,0.212,4.002,0.241,15.523,0.113\r\n1937-11-01,6.356,0.199,11.913,0.219,0.612,0.221,14.447,0.113\r\n1937-12-01,3.478,0.211,8.999,0.237,-2.1959999999999997,0.284,13.684,0.118\r\n1938-01-01,2.91,0.194,8.415999999999999,0.217,-2.5970000000000004,0.272,13.595999999999998,0.111\r\n1938-02-01,3.417,0.225,9.138,0.258,-2.518,0.246,13.827,0.112\r\n1938-03-01,5.651,0.192,11.616,0.173,-0.4310000000000001,0.208,14.491,0.111\r\n1938-04-01,8.913,0.249,14.984000000000002,0.239,2.968,0.247,15.363,0.119\r\n1938-05-01,11.456,0.297,17.429000000000002,0.28300000000000003,5.4270000000000005,0.312,16.000999999999998,0.129\r\n1938-06-01,13.321,0.238,18.989,0.219,7.417999999999999,0.258,16.607000000000006,0.117\r\n1938-07-01,14.482000000000001,0.295,20.249000000000002,0.29100000000000004,8.612,0.312,16.871,0.127\r\n1938-08-01,13.963,0.325,19.85,0.306,8.097000000000001,0.33,16.904,0.132\r\n1938-09-01,12.427,0.249,18.311,0.208,6.468,0.244,16.367,0.122\r\n1938-10-01,9.784,0.194,15.734000000000002,0.165,3.984,0.247,15.526,0.113\r\n1938-11-01,6.53,0.215,12.161,0.204,0.9690000000000001,0.26,14.408,0.114\r\n1938-12-01,3.51,0.213,8.922,0.248,-2.0010000000000003,0.289,13.556,0.116\r\n1939-01-01,2.932,0.198,8.53,0.266,-2.7710000000000004,0.236,13.537999999999998,0.114\r\n1939-02-01,3.232,0.201,9.048,0.225,-2.535,0.224,13.757,0.112\r\n1939-03-01,4.926,0.196,10.836,0.187,-1.1,0.21600000000000005,14.273,0.113\r\n1939-04-01,8.328,0.252,14.44,0.234,2.271,0.252,15.296,0.119\r\n1939-05-01,11.524000000000001,0.298,17.489,0.277,5.362,0.29100000000000004,16.174,0.128\r\n1939-06-01,13.531,0.256,19.47,0.238,7.510000000000002,0.266,16.712,0.119\r\n1939-07-01,14.395,0.29100000000000004,20.26,0.29600000000000004,8.616999999999999,0.339,16.988,0.127\r\n1939-08-01,13.932,0.324,19.807000000000002,0.304,8.011000000000001,0.32299999999999995,16.892,0.139\r\n1939-09-01,11.957999999999998,0.247,17.922,0.203,5.907,0.261,16.3,0.126\r\n1939-10-01,9.218,0.185,14.963,0.179,3.4789999999999996,0.212,15.232,0.122\r\n1939-11-01,6.189,0.194,11.742,0.209,0.5549999999999999,0.243,14.379000000000001,0.116\r\n1939-12-01,4.959,0.206,10.629000000000001,0.254,-0.7380000000000001,0.263,14.087,0.112\r\n1940-01-01,2.335,0.2,7.941999999999998,0.219,-3.35,0.256,13.576,0.12\r\n1940-02-01,3.423,0.204,9.25,0.242,-2.488,0.243,13.932,0.116\r\n1940-03-01,5.4239999999999995,0.18,11.402000000000001,0.174,-0.622,0.198,14.48,0.115\r\n1940-04-01,8.756,0.247,14.793,0.252,2.722,0.258,15.452,0.125\r\n1940-05-01,11.338,0.29600000000000004,17.273,0.269,5.202000000000001,0.328,16.08,0.132\r\n1940-06-01,13.583,0.231,19.501,0.212,7.532,0.247,16.725,0.119\r\n1940-07-01,14.571,0.295,20.408,0.27,8.51,0.302,17.123,0.132\r\n1940-08-01,13.811,0.32299999999999995,19.662,0.29,7.9369999999999985,0.313,16.945999999999998,0.134\r\n1940-09-01,12.268,0.234,18.186,0.212,6.377000000000001,0.23,16.43,0.126\r\n1940-10-01,9.457,0.187,15.273,0.222,3.762,0.235,15.384,0.118\r\n1940-11-01,6.0760000000000005,0.18600000000000005,11.667,0.231,0.52,0.222,14.377,0.12\r\n1940-12-01,4.1339999999999995,0.19,9.592,0.226,-1.418,0.218,13.96,0.117\r\n1941-01-01,2.7350000000000003,0.199,8.347999999999999,0.207,-3.01,0.214,13.622,0.111\r\n1941-02-01,3.67,0.202,9.439,0.247,-2.234,0.226,13.946000000000002,0.109\r\n1941-03-01,5.212999999999999,0.18600000000000005,11.152000000000001,0.201,-0.9009999999999999,0.209,14.425,0.104\r\n1941-04-01,8.575,0.24,14.429,0.24,2.616,0.257,15.407,0.114\r\n1941-05-01,11.493,0.282,17.259,0.261,5.582000000000002,0.298,16.152,0.122\r\n1941-06-01,13.63,0.232,19.447,0.218,7.6960000000000015,0.255,16.753,0.112\r\n1941-07-01,14.694,0.29100000000000004,20.578000000000003,0.262,8.738999999999999,0.29100000000000004,17.131,0.122\r\n1941-08-01,14.027999999999999,0.322,19.853,0.294,8.133999999999999,0.33,16.915,0.126\r\n1941-09-01,11.816,0.232,17.813000000000006,0.214,5.973,0.315,16.19,0.112\r\n1941-10-01,9.71,0.175,15.504000000000001,0.18,3.988,0.252,15.629,0.107\r\n1941-11-01,5.952999999999999,0.181,11.536,0.207,0.265,0.235,14.475,0.11\r\n1941-12-01,3.707,0.192,9.076,0.23,-1.87,0.285,13.970999999999998,0.142\r\n1942-01-01,3.103,0.221,8.715,0.212,-2.609,0.282,13.821,0.13\r\n1942-02-01,2.8569999999999998,0.204,8.544,0.249,-2.883,0.27,13.773,0.123\r\n1942-03-01,5.308,0.18600000000000005,11.264000000000001,0.188,-0.7709999999999999,0.22,14.538,0.124\r\n1942-04-01,8.415999999999999,0.238,14.453,0.243,2.401,0.312,15.307,0.131\r\n1942-05-01,11.338,0.281,17.195999999999998,0.277,5.3980000000000015,0.321,16.147000000000002,0.142\r\n1942-06-01,13.578,0.22,19.417,0.229,7.721,0.29600000000000004,16.729000000000006,0.127\r\n1942-07-01,14.242,0.293,20.107,0.273,8.516,0.315,16.902,0.141\r\n1942-08-01,13.786,0.318,19.603,0.309,8.042,0.317,16.766000000000002,0.147\r\n1942-09-01,12.146,0.233,18.143,0.231,6.151,0.247,16.265,0.142\r\n1942-10-01,9.627,0.18600000000000005,15.452,0.199,3.864,0.229,15.357999999999999,0.134\r\n1942-11-01,6.3950000000000005,0.184,12.149000000000001,0.198,0.6849999999999999,0.295,14.425999999999998,0.126\r\n1942-12-01,3.945,0.19,9.368,0.256,-1.4740000000000002,0.235,13.872,0.13\r\n1943-01-01,2.396,0.195,8.017000000000001,0.218,-3.2830000000000004,0.21600000000000005,13.522,0.136\r\n1943-02-01,3.513,0.199,9.468,0.226,-2.37,0.232,13.939,0.126\r\n1943-03-01,5.138,0.184,11.123,0.195,-0.812,0.193,14.371,0.127\r\n1943-04-01,8.638,0.243,14.654000000000002,0.218,2.719,0.253,15.335,0.13699999999999998\r\n1943-05-01,11.485,0.277,17.401,0.253,5.5230000000000015,0.315,16.123,0.14300000000000002\r\n1943-06-01,13.161,0.23,19.036,0.226,7.314,0.21600000000000005,16.596,0.132\r\n1943-07-01,14.46,0.3,20.394,0.266,8.503,0.32,16.95,0.14300000000000002\r\n1943-08-01,13.774000000000001,0.313,19.68,0.282,7.985999999999999,0.305,16.912,0.145\r\n1943-09-01,12.095999999999998,0.227,18.029000000000003,0.22,6.325,0.213,16.285,0.129\r\n1943-10-01,9.907,0.17600000000000002,15.859000000000002,0.19,4.0680000000000005,0.205,15.62,0.129\r\n1943-11-01,6.26,0.188,11.87,0.222,0.5920000000000001,0.229,14.53,0.128\r\n1943-12-01,4.2330000000000005,0.187,9.705,0.195,-1.3259999999999998,0.245,13.957,0.129\r\n1944-01-01,3.5039999999999996,0.185,9.037,0.209,-1.9290000000000005,0.225,13.819,0.117\r\n1944-02-01,3.591,0.222,9.407,0.206,-2.123,0.261,14.023,0.121\r\n1944-03-01,5.531000000000001,0.205,11.517000000000001,0.174,-0.4,0.232,14.632,0.122\r\n1944-04-01,8.434,0.243,14.577,0.22,2.337,0.252,15.432,0.129\r\n1944-05-01,11.334000000000001,0.275,17.483,0.257,5.327999999999999,0.297,16.212,0.135\r\n1944-06-01,13.478,0.222,19.508,0.249,7.491,0.228,16.772000000000002,0.125\r\n1944-07-01,14.468,0.284,20.493000000000002,0.276,8.652000000000001,0.282,17.119,0.13699999999999998\r\n1944-08-01,14.017000000000001,0.308,20.108,0.282,8.075999999999999,0.3,17.117,0.142\r\n1944-09-01,12.45,0.229,18.453000000000007,0.197,6.614,0.212,16.472,0.13\r\n1944-10-01,9.808,0.17,15.732000000000001,0.17,4.032,0.208,15.623,0.123\r\n1944-11-01,6.091,0.17800000000000002,11.515,0.217,0.607,0.237,14.401,0.125\r\n1944-12-01,3.434,0.181,8.895999999999997,0.268,-1.969,0.21600000000000005,13.767000000000001,0.127\r\n1945-01-01,2.525,0.18600000000000005,8.126999999999999,0.184,-2.907,0.229,13.586,0.122\r\n1945-02-01,2.6460000000000004,0.194,8.373,0.192,-3.0439999999999996,0.25,13.747,0.125\r\n1945-03-01,5.184,0.171,11.182,0.147,-0.898,0.244,14.462,0.124\r\n1945-04-01,8.681000000000001,0.236,14.727,0.239,2.6010000000000004,0.278,15.431,0.131\r\n1945-05-01,11.097000000000001,0.269,17.214000000000002,0.297,5.008,0.306,16.064,0.142\r\n1945-06-01,13.328,0.231,19.407,0.225,7.366,0.22,16.660999999999998,0.131\r\n1945-07-01,14.213,0.287,20.142,0.271,8.352,0.273,16.910999999999998,0.145\r\n1945-08-01,14.312999999999999,0.317,20.189,0.284,8.412999999999998,0.313,17.105999999999998,0.149\r\n1945-09-01,12.225,0.227,18.078000000000007,0.205,6.414,0.29600000000000004,16.358,0.133\r\n1945-10-01,9.575,0.171,15.458,0.165,3.83,0.271,15.574000000000002,0.119\r\n1945-11-01,6.0729999999999995,0.172,11.697000000000001,0.179,0.47,0.224,14.453,0.121\r\n1945-12-01,3.158,0.183,8.671,0.19,-2.3369999999999997,0.224,13.616,0.122\r\n1946-01-01,2.9789999999999996,0.188,8.484,0.188,-2.5469999999999997,0.257,13.638,0.129\r\n1946-02-01,3.4610000000000003,0.206,9.259,0.177,-2.389,0.232,13.815999999999999,0.128\r\n1946-03-01,5.236000000000001,0.171,11.244000000000002,0.166,-0.8390000000000001,0.21600000000000005,14.514000000000001,0.125\r\n1946-04-01,8.837,0.223,14.909,0.228,2.7110000000000003,0.247,15.441,0.127\r\n1946-05-01,11.355,0.273,17.275000000000002,0.246,5.3229999999999995,0.309,15.994000000000002,0.14300000000000002\r\n1946-06-01,13.298,0.237,19.086,0.215,7.197,0.23,16.512999999999998,0.13699999999999998\r\n1946-07-01,14.409,0.289,20.265,0.274,8.427,0.281,16.944000000000003,0.139\r\n1946-08-01,13.834000000000001,0.319,19.783,0.28600000000000003,7.997999999999998,0.301,16.717000000000002,0.14300000000000002\r\n1946-09-01,12.064,0.233,17.921000000000006,0.202,6.263999999999999,0.235,16.252,0.14300000000000002\r\n1946-10-01,9.281,0.17,15.175,0.17,3.577,0.258,15.437,0.13\r\n1946-11-01,6.235,0.179,11.863,0.193,0.5549999999999999,0.236,14.359000000000002,0.12\r\n1946-12-01,3.134,0.181,8.514,0.233,-2.31,0.253,13.527999999999999,0.125\r\n1947-01-01,2.597,0.184,8.109,0.194,-2.992,0.238,13.532,0.125\r\n1947-02-01,3.2769999999999997,0.191,9.045,0.192,-2.668,0.258,13.832,0.116\r\n1947-03-01,5.801,0.183,11.8,0.194,-0.36700000000000005,0.238,14.54,0.124\r\n1947-04-01,8.686,0.227,14.734000000000002,0.236,2.738,0.25,15.373,0.128\r\n1947-05-01,11.329,0.266,17.266000000000002,0.264,5.263000000000001,0.298,16.089000000000002,0.135\r\n1947-06-01,13.459000000000001,0.21600000000000005,19.361,0.206,7.452000000000001,0.209,16.701,0.126\r\n1947-07-01,14.349,0.284,20.125999999999998,0.267,8.35,0.28800000000000003,16.973,0.138\r\n1947-08-01,13.827,0.305,19.541,0.278,8.001999999999999,0.295,16.804000000000002,0.136\r\n1947-09-01,12.166,0.221,17.959000000000003,0.187,6.355,0.21600000000000005,16.261,0.131\r\n1947-10-01,10.011000000000001,0.16399999999999998,15.797,0.16399999999999998,4.313,0.201,15.49,0.13\r\n1947-11-01,6.407,0.187,11.925999999999998,0.21,0.9129999999999999,0.249,14.435,0.128\r\n1947-12-01,3.656,0.177,9.086,0.22,-1.784,0.237,13.692,0.128\r\n1948-01-01,3.366,0.18,9.136000000000001,0.18600000000000005,-2.3520000000000003,0.193,13.666,0.119\r\n1948-02-01,3.22,0.198,9.034,0.212,-2.613,0.231,13.692,0.123\r\n1948-03-01,4.9190000000000005,0.161,10.852,0.222,-1.039,0.196,14.284,0.125\r\n1948-04-01,8.498999999999999,0.215,14.384,0.239,2.617,0.261,15.265999999999998,0.127\r\n1948-05-01,11.537,0.257,17.592000000000002,0.266,5.5150000000000015,0.289,16.173,0.135\r\n1948-06-01,13.664000000000001,0.214,19.614,0.217,7.585,0.212,16.742,0.129\r\n1948-07-01,14.445,0.276,20.334,0.28,8.625,0.281,16.938,0.141\r\n1948-08-01,13.895999999999999,0.298,19.87,0.298,7.964999999999999,0.295,16.902,0.136\r\n1948-09-01,12.155,0.22,18.217,0.21600000000000005,6.209,0.226,16.243,0.127\r\n1948-10-01,9.584,0.16699999999999998,15.52,0.17,3.812,0.207,15.389,0.123\r\n1948-11-01,6.1850000000000005,0.162,11.853,0.251,0.691,0.249,14.299000000000001,0.131\r\n1948-12-01,3.491,0.16699999999999998,8.981,0.242,-2.03,0.211,13.54,0.126\r\n1949-01-01,3.2190000000000003,0.17,8.837,0.175,-2.4280000000000004,0.213,13.704,0.101\r\n1949-02-01,2.759,0.185,8.517999999999999,0.191,-3.003,0.262,13.686,0.101\r\n1949-03-01,5.077,0.177,10.981,0.153,-0.773,0.215,14.322000000000001,0.102\r\n1949-04-01,8.344,0.226,14.41,0.222,2.364,0.266,15.312000000000001,0.109\r\n1949-05-01,11.309000000000001,0.255,17.195999999999998,0.261,5.444000000000001,0.282,16.063,0.117\r\n1949-06-01,13.223,0.209,19.064,0.256,7.388999999999999,0.224,16.467000000000002,0.107\r\n1949-07-01,14.199000000000002,0.27,20.128,0.28600000000000003,8.297,0.284,16.807000000000002,0.12\r\n1949-08-01,13.825999999999999,0.295,19.77,0.29600000000000004,8.004,0.29,16.796,0.123\r\n1949-09-01,11.957,0.212,17.969,0.205,6.0520000000000005,0.21,16.177,0.107\r\n1949-10-01,9.531,0.158,15.439,0.187,3.719,0.199,15.375,0.101\r\n1949-11-01,6.148,0.16399999999999998,11.821,0.207,0.453,0.224,14.331,0.099\r\n1949-12-01,3.449,0.17800000000000002,8.843,0.209,-1.892,0.237,13.633,0.102\r\n1950-01-01,2.008,0.173,7.611000000000001,0.207,-3.622,0.236,13.311,0.095\r\n1950-02-01,2.721,0.182,8.475,0.209,-3.013,0.217,13.554,0.101\r\n1950-03-01,5.247000000000001,0.15,11.173,0.158,-0.6930000000000001,0.2,14.296,0.097\r\n1950-04-01,8.123,0.192,14.157,0.21600000000000005,2.043,0.28,15.093,0.102\r\n1950-05-01,11.297,0.217,17.252000000000002,0.259,5.421,0.28600000000000003,16.033,0.106\r\n1950-06-01,13.382,0.196,19.29,0.232,7.501,0.224,16.66,0.105\r\n1950-07-01,14.14,0.239,19.882,0.275,8.417,0.29100000000000004,16.980999999999998,0.115\r\n1950-08-01,13.46,0.228,19.39,0.267,7.728999999999999,0.26,16.730999999999998,0.108\r\n1950-09-01,11.952,0.204,17.737000000000005,0.209,6.205,0.215,16.124000000000002,0.106\r\n1950-10-01,9.153,0.16399999999999998,14.918,0.159,3.452,0.193,15.245,0.103\r\n1950-11-01,5.372000000000001,0.139,11.077,0.18600000000000005,-0.4259999999999999,0.19,14.06,0.093\r\n1950-12-01,3.528,0.152,9.123,0.205,-2.0709999999999997,0.201,13.585999999999999,0.097\r\n1951-01-01,2.138,0.132,7.77,0.179,-3.5210000000000004,0.179,13.341,0.09\r\n1951-02-01,2.332,0.149,8.163,0.229,-3.661,0.155,13.488,0.093\r\n1951-03-01,5.091,0.141,11.074000000000002,0.159,-1.0870000000000002,0.173,14.278,0.092\r\n1951-04-01,8.366999999999999,0.175,14.538,0.184,2.191,0.208,15.198,0.095\r\n1951-05-01,11.438,0.23,17.371000000000002,0.24,5.376,0.262,16.158,0.112\r\n1951-06-01,13.25,0.238,19.16,0.214,7.312,0.192,16.768,0.106\r\n1951-07-01,14.324000000000002,0.24,20.225,0.232,8.416,0.252,17.046,0.11\r\n1951-08-01,14.020999999999999,0.251,19.81,0.28,8.033,0.3,17.081,0.11\r\n1951-09-01,12.324000000000002,0.21600000000000005,18.362,0.197,6.4270000000000005,0.219,16.43,0.101\r\n1951-10-01,9.67,0.123,15.149000000000001,0.125,4.047,0.161,15.529000000000002,0.094\r\n1951-11-01,6.2250000000000005,0.161,11.752,0.18600000000000005,0.457,0.17,14.422,0.093\r\n1951-12-01,4.3279999999999985,0.154,9.788,0.201,-1.162,0.21,13.995,0.091\r\n1952-01-01,3.049,0.14400000000000002,8.655999999999999,0.174,-2.5789999999999997,0.193,13.762,0.08900000000000001\r\n1952-02-01,3.3960000000000004,0.18,9.113,0.196,-2.4250000000000003,0.199,14.009,0.093\r\n1952-03-01,4.9670000000000005,0.168,10.96,0.17800000000000002,-1.193,0.194,14.373,0.093\r\n1952-04-01,8.461,0.225,14.565,0.225,2.445,0.232,15.363,0.103\r\n1952-05-01,11.352,0.264,17.289,0.254,5.394,0.274,16.129,0.115\r\n1952-06-01,13.442,0.218,19.426,0.242,7.626,0.219,16.750999999999998,0.104\r\n1952-07-01,14.549000000000001,0.276,20.416,0.259,8.754,0.282,17.067999999999998,0.118\r\n1952-08-01,13.964,0.302,19.753,0.28,8.161,0.29600000000000004,16.952,0.118\r\n1952-09-01,12.238,0.22,18.109,0.202,6.379,0.213,16.395,0.104\r\n1952-10-01,9.157,0.166,15.032,0.165,3.2939999999999996,0.19,15.434,0.096\r\n1952-11-01,5.425,0.168,11.017000000000001,0.182,-0.16400000000000006,0.184,14.334000000000001,0.093\r\n1952-12-01,3.659,0.174,9.215,0.19,-1.85,0.193,13.787,0.094\r\n1953-01-01,2.964,0.166,8.540999999999999,0.18600000000000005,-2.6289999999999996,0.201,13.642000000000001,0.092\r\n1953-02-01,3.6289999999999996,0.187,9.51,0.19,-2.1820000000000004,0.189,14.02,0.094\r\n1953-03-01,5.712000000000001,0.161,11.677,0.16399999999999998,-0.22000000000000006,0.183,14.561,0.093\r\n1953-04-01,8.892000000000001,0.228,14.812999999999999,0.212,2.9130000000000003,0.254,15.518,0.103\r\n1953-05-01,11.514000000000001,0.264,17.358,0.252,5.53,0.287,16.266,0.114\r\n1953-06-01,13.612,0.21600000000000005,19.461,0.204,7.749,0.202,16.89,0.105\r\n1953-07-01,14.392000000000001,0.284,20.254,0.261,8.565,0.274,17.088,0.118\r\n1953-08-01,14.059000000000001,0.305,19.803,0.274,8.25,0.28,16.985,0.119\r\n1953-09-01,12.199000000000002,0.223,18.145000000000003,0.188,6.287999999999999,0.215,16.418,0.105\r\n1953-10-01,9.59,0.161,15.367,0.151,3.908,0.197,15.470999999999998,0.094\r\n1953-11-01,5.9239999999999995,0.168,11.376,0.16399999999999998,0.419,0.21,14.332,0.095\r\n1953-12-01,3.998,0.182,9.366,0.183,-1.2990000000000002,0.214,13.862,0.095\r\n1954-01-01,2.059,0.14800000000000002,7.672999999999999,0.179,-3.5810000000000004,0.201,13.38,0.08900000000000001\r\n1954-02-01,3.0839999999999996,0.182,8.863,0.195,-2.6740000000000004,0.196,13.783,0.093\r\n1954-03-01,5.148,0.18,11.148,0.13699999999999998,-0.865,0.201,14.385,0.094\r\n1954-04-01,8.158,0.218,13.972999999999999,0.222,2.424,0.195,15.226,0.102\r\n1954-05-01,10.988,0.217,16.784000000000002,0.209,5.1960000000000015,0.219,15.970999999999998,0.102\r\n1954-06-01,13.4,0.187,19.213,0.226,7.62,0.177,16.609,0.096\r\n1954-07-01,14.241,0.228,20.015,0.223,8.543,0.221,16.851,0.104\r\n1954-08-01,13.868,0.248,19.588,0.214,8.184,0.23,16.816,0.103\r\n1954-09-01,12.098,0.204,17.852,0.226,6.367999999999999,0.17600000000000002,16.223,0.099\r\n1954-10-01,9.546,0.14400000000000002,15.26,0.14,3.9019999999999997,0.153,15.423,0.08800000000000001\r\n1954-11-01,6.579,0.14300000000000002,12.155,0.14,1.046,0.156,14.48,0.086\r\n1954-12-01,3.559,0.147,8.915,0.185,-1.773,0.17600000000000002,13.62,0.08800000000000001\r\n1955-01-01,3.412,0.152,8.914,0.135,-2.028,0.146,13.717,0.086\r\n1955-02-01,3.137,0.141,8.966000000000001,0.153,-2.71,0.17600000000000002,13.718,0.087\r\n1955-03-01,4.585,0.121,10.377,0.139,-1.4269999999999998,0.14400000000000002,14.179,0.083\r\n1955-04-01,8.136000000000001,0.16,13.914000000000001,0.2,2.2230000000000003,0.179,15.119000000000002,0.091\r\n1955-05-01,11.191999999999998,0.209,17.110000000000007,0.226,5.504,0.218,15.882,0.1\r\n1955-06-01,13.56,0.14800000000000002,19.218,0.184,7.735,0.165,16.555,0.087\r\n1955-07-01,14.242,0.177,19.959,0.213,8.579,0.224,16.809,0.093\r\n1955-08-01,14.283,0.21600000000000005,19.857,0.25,8.302999999999999,0.242,16.899,0.098\r\n1955-09-01,11.954,0.162,17.859,0.15,6.405,0.179,16.148,0.08900000000000001\r\n1955-10-01,9.735,0.107,15.446,0.13699999999999998,3.923,0.187,15.333,0.08199999999999999\r\n1955-11-01,5.973,0.135,11.527000000000001,0.184,0.08399999999999996,0.208,14.210999999999999,0.081\r\n1955-12-01,3.306,0.115,8.802,0.184,-2.254,0.18600000000000005,13.522,0.08\r\n1956-01-01,2.4659999999999997,0.099,7.909,0.171,-3.055,0.179,13.444,0.075\r\n1956-02-01,2.781,0.168,8.555,0.181,-3.131,0.212,13.626,0.086\r\n1956-03-01,4.888999999999999,0.109,10.836,0.108,-1.028,0.155,14.231,0.07400000000000001\r\n1956-04-01,7.922000000000001,0.14400000000000002,13.847999999999999,0.165,2.043,0.219,15.029000000000002,0.08199999999999999\r\n1956-05-01,10.720999999999998,0.195,16.734,0.202,5.083,0.236,15.823,0.094\r\n1956-06-01,13.16,0.08900000000000001,18.939,0.204,7.309,0.194,16.472,0.078\r\n1956-07-01,14.18,0.093,19.952,0.115,8.603,0.127,16.830000000000002,0.08199999999999999\r\n1956-08-01,13.189,0.08199999999999999,18.967,0.116,7.512999999999999,0.226,16.605,0.075\r\n1956-09-01,11.783,0.135,17.500999999999998,0.171,5.872000000000001,0.217,16.088,0.081\r\n1956-10-01,8.927999999999997,0.093,14.667,0.153,3.173,0.182,15.159,0.075\r\n1956-11-01,5.7379999999999995,0.134,11.414000000000001,0.196,0.134,0.266,14.261,0.078\r\n1956-12-01,3.5980000000000003,0.109,8.962,0.16,-1.775,0.229,13.704,0.076\r\n1957-01-01,2.488,0.1,8.004999999999999,0.13,-2.97,0.106,13.473,0.073\r\n1957-02-01,3.12,0.108,8.708,0.116,-2.51,0.23,13.804,0.07400000000000001\r\n1957-03-01,5.0360000000000005,0.085,10.986,0.099,-0.9159999999999999,0.189,14.380999999999998,0.07\r\n1957-04-01,8.366,0.187,14.094000000000001,0.09,2.426,0.265,15.324000000000002,0.087\r\n1957-05-01,11.259,0.138,17.054000000000002,0.08199999999999999,5.4300000000000015,0.208,16.215999999999998,0.084\r\n1957-06-01,13.783,0.193,19.473,0.162,7.811,0.152,16.878,0.091\r\n1957-07-01,14.129000000000001,0.204,19.828,0.098,8.382,0.07200000000000001,17.034000000000002,0.095\r\n1957-08-01,14.082,0.252,19.792,0.212,8.263,0.19,17.049,0.101\r\n1957-09-01,12.312000000000001,0.301,18.065,0.115,6.407,0.104,16.38,0.112\r\n1957-10-01,9.496,0.13699999999999998,15.049000000000001,0.127,3.801,0.151,15.463,0.081\r\n1957-11-01,6.391,0.104,11.849,0.156,0.831,0.132,14.515999999999998,0.073\r\n1957-12-01,4.3279999999999985,0.087,9.68,0.058,-0.943,0.07,13.970999999999998,0.07200000000000001\r\n1958-01-01,3.5740000000000003,0.114,8.977,0.063,-1.7720000000000002,0.202,13.880999999999998,0.075\r\n1958-02-01,3.695,0.173,9.546,0.234,-1.949,0.188,14.071000000000002,0.08199999999999999\r\n1958-03-01,5.452999999999999,0.084,11.321,0.173,-0.5489999999999999,0.202,14.547,0.069\r\n1958-04-01,8.52,0.103,14.392000000000001,0.157,2.57,0.083,15.359000000000002,0.073\r\n1958-05-01,11.518999999999998,0.08900000000000001,17.355,0.185,5.625,0.28600000000000003,16.18,0.073\r\n1958-06-01,13.187000000000001,0.106,19.028,0.177,7.427,0.14,16.619,0.07400000000000001\r\n1958-07-01,14.437999999999999,0.199,20.121,0.212,8.839,0.305,17.039,0.093\r\n1958-08-01,13.597000000000001,0.08199999999999999,19.399,0.145,8.048,0.103,16.832,0.07\r\n1958-09-01,11.845,0.07200000000000001,17.549000000000003,0.15,6.204,0.126,16.284000000000002,0.07400000000000001\r\n1958-10-01,9.375,0.092,15.094000000000001,0.105,3.742,0.197,15.437,0.07400000000000001\r\n1958-11-01,6.26,0.06,11.718,0.12,0.746,0.121,14.507,0.067\r\n1958-12-01,3.822,0.078,9.23,0.211,-1.5570000000000002,0.118,13.829,0.07\r\n1959-01-01,2.9589999999999996,0.077,8.389999999999999,0.145,-2.406,0.154,13.636,0.069\r\n1959-02-01,3.33,0.126,9.004,0.136,-2.225,0.129,13.873,0.07200000000000001\r\n1959-03-01,5.854,0.199,11.728,0.157,-0.07100000000000006,0.125,14.612,0.08800000000000001\r\n1959-04-01,8.818999999999997,0.179,14.752,0.27,2.807,0.201,15.439,0.08199999999999999\r\n1959-05-01,11.323,0.062,17.164,0.139,5.5360000000000005,0.172,16.122,0.071\r\n1959-06-01,13.577,0.063,19.379,0.18600000000000005,7.747999999999999,0.12,16.776,0.07\r\n1959-07-01,14.449000000000002,0.131,20.236,0.098,8.854,0.131,17.002,0.08199999999999999\r\n1959-08-01,13.853,0.084,19.532,0.135,8.321,0.081,16.908,0.068\r\n1959-09-01,11.946,0.118,17.663,0.132,6.343999999999999,0.149,16.278,0.07400000000000001\r\n1959-10-01,9.16,0.115,14.767000000000001,0.076,3.5860000000000003,0.233,15.405,0.076\r\n1959-11-01,5.752000000000001,0.077,11.261,0.16899999999999998,0.302,0.119,14.272,0.068\r\n1959-12-01,3.77,0.055,9.122,0.158,-1.493,0.17600000000000002,13.763,0.067\r\n1960-01-01,2.713,0.086,8.222000000000001,0.113,-2.623,0.085,13.553,0.067\r\n1960-02-01,3.798,0.125,9.748,0.081,-1.92,0.274,13.956,0.07\r\n1960-03-01,4.303,0.077,10.216000000000001,0.092,-1.6769999999999998,0.084,14.145,0.066\r\n1960-04-01,8.133,0.08800000000000001,13.955,0.13699999999999998,2.229,0.104,15.19,0.066\r\n1960-05-01,10.872,0.156,16.71,0.256,5.0440000000000005,0.235,15.956,0.079\r\n1960-06-01,13.484000000000002,0.08,19.306,0.227,7.729,0.105,16.67,0.071\r\n1960-07-01,14.198,0.07200000000000001,19.884,0.125,8.491999999999999,0.094,16.985,0.07\r\n1960-08-01,13.825,0.079,19.604,0.177,8.241999999999999,0.165,16.969,0.069\r\n1960-09-01,12.095,0.099,17.855999999999998,0.226,6.497999999999999,0.146,16.382,0.069\r\n1960-10-01,9.497,0.063,15.235,0.08900000000000001,3.8,0.118,15.456,0.068\r\n1960-11-01,5.827999999999999,0.141,11.433,0.126,0.355,0.149,14.312999999999999,0.073\r\n1960-12-01,4.2589999999999995,0.056,9.64,0.14400000000000002,-0.978,0.092,13.927999999999999,0.064\r\n1961-01-01,2.926,0.08900000000000001,8.379999999999999,0.17600000000000002,-2.383,0.129,13.664000000000001,0.064\r\n1961-02-01,3.6830000000000003,0.125,9.299,0.156,-1.895,0.145,14.058,0.067\r\n1961-03-01,5.5889999999999995,0.049,11.478,0.119,-0.2710000000000001,0.121,14.609000000000002,0.062\r\n1961-04-01,8.631,0.116,14.497,0.162,2.8169999999999997,0.153,15.444,0.068\r\n1961-05-01,11.624,0.104,17.592000000000002,0.319,5.729,0.227,16.241,0.071\r\n1961-06-01,13.702,0.154,19.598,0.239,7.796,0.28600000000000003,16.810000000000002,0.079\r\n1961-07-01,14.288,0.079,20.014,0.184,8.664,0.18600000000000005,16.987000000000002,0.071\r\n1961-08-01,13.849,0.142,19.606,0.179,8.229999999999999,0.259,16.917,0.07200000000000001\r\n1961-09-01,12.247,0.069,17.987000000000005,0.121,6.525,0.14300000000000002,16.309,0.063\r\n1961-10-01,9.328,0.138,15.057,0.136,3.508,0.313,15.401,0.071\r\n1961-11-01,6.205,0.06,11.655,0.093,0.74,0.134,14.437000000000001,0.059\r\n1961-12-01,3.5,0.039,9.016,0.105,-1.915,0.085,13.682,0.059\r\n1962-01-01,3.003,0.075,8.657,0.094,-2.5090000000000003,0.083,13.655,0.06\r\n1962-02-01,3.696,0.064,9.547,0.099,-2.045,0.21600000000000005,14.003,0.059\r\n1962-03-01,5.53,0.128,11.537,0.159,-0.416,0.218,14.522,0.069\r\n1962-04-01,8.54,0.17800000000000002,14.472999999999999,0.138,2.576,0.23,15.353,0.076\r\n1962-05-01,11.128,0.062,17.040000000000006,0.152,5.195,0.131,16.041,0.068\r\n1962-06-01,13.427,0.267,19.35,0.272,7.456,0.371,16.679000000000002,0.099\r\n1962-07-01,14.205,0.07400000000000001,20.054,0.14300000000000002,8.451,0.077,16.952,0.068\r\n1962-08-01,13.713,0.103,19.553,0.153,7.940999999999999,0.128,16.830000000000002,0.065\r\n1962-09-01,12.018,0.255,17.845000000000006,0.159,6.313,0.313,16.246,0.094\r\n1962-10-01,9.468,0.202,15.226,0.198,3.7739999999999996,0.32299999999999995,15.429,0.084\r\n1962-11-01,6.2829999999999995,0.119,11.775,0.142,0.7969999999999999,0.207,14.421,0.067\r\n1962-12-01,3.94,0.068,9.425,0.198,-1.4300000000000002,0.156,13.776,0.061\r\n1963-01-01,2.901,0.08,8.671,0.14300000000000002,-2.6790000000000003,0.122,13.594000000000001,0.063\r\n1963-02-01,4.02,0.108,9.95,0.096,-1.685,0.115,14.014,0.064\r\n1963-03-01,5.0969999999999995,0.102,11.043,0.101,-0.895,0.226,14.357000000000001,0.063\r\n1963-04-01,8.173,0.058,13.914000000000001,0.149,2.35,0.1,15.216,0.059\r\n1963-05-01,11.045,0.102,16.819000000000006,0.252,5.234,0.295,16.05,0.069\r\n1963-06-01,13.412,0.097,19.276,0.124,7.604,0.15,16.675,0.068\r\n1963-07-01,14.505999999999998,0.098,20.229,0.104,8.797,0.243,17.089000000000002,0.077\r\n1963-08-01,14.309000000000001,0.061,20.009,0.218,8.471,0.25,17.061,0.07\r\n1963-09-01,12.555,0.126,18.305999999999997,0.182,6.724,0.34700000000000003,16.48,0.075\r\n1963-10-01,9.943,0.099,15.716,0.165,4.3260000000000005,0.109,15.587,0.07400000000000001\r\n1963-11-01,6.561,0.095,12.068,0.205,1.31,0.161,14.58,0.07\r\n1963-12-01,3.75,0.08199999999999999,9.346,0.094,-1.666,0.071,13.817,0.068\r\n1964-01-01,2.881,0.171,8.383999999999999,0.079,-2.5490000000000004,0.161,13.595,0.076\r\n1964-02-01,3.028,0.116,8.791,0.078,-2.613,0.161,13.73,0.064\r\n1964-03-01,4.865,0.076,10.97,0.123,-1.152,0.183,14.255999999999998,0.062\r\n1964-04-01,7.922000000000001,0.077,13.794,0.125,2.1519999999999997,0.145,15.062000000000001,0.063\r\n1964-05-01,10.905,0.084,16.801000000000002,0.221,5.202000000000001,0.139,15.856,0.066\r\n1964-06-01,13.459000000000001,0.068,19.275,0.161,7.536,0.24,16.590999999999998,0.064\r\n1964-07-01,14.300999999999998,0.125,20.065,0.196,8.572000000000001,0.15,16.784000000000002,0.073\r\n1964-08-01,13.677999999999999,0.17800000000000002,19.386,0.241,8.049999999999999,0.305,16.634,0.078\r\n1964-09-01,11.604000000000001,0.065,17.394000000000002,0.173,6.11,0.142,16.002,0.06\r\n1964-10-01,8.831999999999997,0.063,14.654000000000002,0.191,3.218,0.097,15.171,0.061\r\n1964-11-01,5.9830000000000005,0.041,11.609000000000002,0.14,0.483,0.08199999999999999,14.202,0.056\r\n1964-12-01,3.458,0.046,8.759,0.14800000000000002,-1.783,0.079,13.522,0.059\r\n1965-01-01,2.862,0.069,8.418,0.107,-2.526,0.133,13.545,0.061\r\n1965-02-01,3.036,0.084,8.907,0.078,-2.822,0.187,13.698,0.061\r\n1965-03-01,5.182,0.125,11.22,0.146,-0.7350000000000001,0.224,14.285,0.068\r\n1965-04-01,7.989999999999998,0.078,13.841,0.14,2.168,0.123,15.095,0.061\r\n1965-05-01,11.222000000000001,0.174,17.168000000000006,0.32,5.2620000000000005,0.456,16.007,0.079\r\n1965-06-01,13.308,0.223,19.126,0.518,7.483,0.336,16.532,0.087\r\n1965-07-01,14.078,0.139,19.869,0.242,8.376,0.348,16.762,0.076\r\n1965-08-01,13.807,0.086,19.583,0.097,8.184,0.102,16.803,0.065\r\n1965-09-01,11.73,0.083,17.407,0.168,6.096,0.132,16.154,0.064\r\n1965-10-01,9.488,0.07,15.11,0.105,3.8,0.09,15.405999999999999,0.063\r\n1965-11-01,5.86,0.076,11.337,0.184,0.354,0.145,14.287,0.06\r\n1965-12-01,3.766,0.099,9.235,0.109,-1.543,0.066,13.775,0.062\r\n1966-01-01,2.49,0.059,8.049,0.069,-3.0410000000000004,0.098,13.495,0.057\r\n1966-02-01,3.29,0.111,9.004999999999997,0.132,-2.4210000000000003,0.151,13.81,0.062\r\n1966-03-01,5.527,0.125,11.296,0.119,-0.42,0.16,14.445,0.066\r\n1966-04-01,8.161,0.068,13.950999999999999,0.104,2.331,0.106,15.254000000000001,0.059\r\n1966-05-01,11.2,0.064,17.07,0.213,5.189,0.171,15.987,0.061\r\n1966-06-01,13.587,0.161,19.378,0.251,7.723000000000001,0.175,16.692999999999998,0.076\r\n1966-07-01,14.569,0.112,20.392,0.1,8.823,0.126,17.033,0.07\r\n1966-08-01,13.731,0.101,19.627,0.205,8.087,0.111,16.826,0.068\r\n1966-09-01,12.133,0.107,18.028,0.085,6.482,0.135,16.273,0.069\r\n1966-10-01,9.153,0.073,14.777000000000001,0.081,3.555,0.112,15.315,0.061\r\n1966-11-01,5.968999999999999,0.07400000000000001,11.58,0.084,0.41200000000000003,0.134,14.362,0.058\r\n1966-12-01,3.382,0.052000000000000005,8.758,0.084,-1.9269999999999998,0.13,13.683,0.057\r\n1967-01-01,2.71,0.07,8.395,0.062,-2.8689999999999998,0.14,13.527000000000001,0.055\r\n1967-02-01,2.905,0.126,8.619,0.156,-2.772,0.159,13.687999999999999,0.064\r\n1967-03-01,5.396,0.079,11.222000000000001,0.107,-0.35600000000000004,0.075,14.465,0.057\r\n1967-04-01,8.458,0.11,14.376,0.146,2.5,0.228,15.3,0.061\r\n1967-05-01,11.632,0.077,17.505000000000006,0.172,5.784000000000002,0.16699999999999998,16.279,0.061\r\n1967-06-01,13.194,0.071,18.911,0.145,7.445,0.152,16.665000000000006,0.057\r\n1967-07-01,14.331,0.16899999999999998,20.142,0.153,8.706,0.142,16.97,0.078\r\n1967-08-01,13.821,0.107,19.593,0.242,8.171999999999999,0.245,16.84,0.064\r\n1967-09-01,12.053999999999998,0.058,17.852,0.107,6.269,0.166,16.244,0.06\r\n1967-10-01,9.809,0.045,15.479000000000001,0.08,4.178,0.086,15.469,0.056\r\n1967-11-01,6.176,0.042,11.505,0.085,0.8079999999999999,0.147,14.353,0.048\r\n1967-12-01,3.915,0.05,9.279,0.056,-1.4200000000000002,0.114,13.73,0.05\r\n1968-01-01,2.353,0.094,7.866999999999999,0.102,-3.0620000000000003,0.075,13.389000000000001,0.054000000000000006\r\n1968-02-01,3.245,0.124,8.879999999999997,0.098,-2.319,0.08199999999999999,13.724,0.059\r\n1968-03-01,6.117000000000001,0.069,11.907,0.126,0.2849999999999999,0.068,14.581,0.052000000000000005\r\n1968-04-01,8.455,0.14300000000000002,14.427,0.115,2.596,0.281,15.261,0.064\r\n1968-05-01,11.068,0.111,16.76,0.16,5.176,0.201,15.99,0.062\r\n1968-06-01,13.204,0.187,18.873,0.16,7.318,0.213,16.695999999999998,0.073\r\n1968-07-01,14.026,0.08900000000000001,19.734,0.13699999999999998,8.431000000000001,0.105,16.887,0.058\r\n1968-08-01,13.524000000000001,0.08,19.238,0.079,7.891999999999999,0.14,16.794,0.057\r\n1968-09-01,11.62,0.19,17.348000000000006,0.223,5.942,0.152,16.155,0.076\r\n1968-10-01,9.453,0.138,15.085999999999999,0.127,3.787,0.263,15.481,0.066\r\n1968-11-01,5.891,0.062,11.3,0.105,0.35700000000000004,0.135,14.418,0.051\r\n1968-12-01,3.24,0.053,8.551,0.135,-2.116,0.103,13.790999999999999,0.05\r\n1969-01-01,1.966,0.053,7.228999999999999,0.091,-3.298,0.116,13.518,0.048\r\n1969-02-01,2.45,0.092,7.9689999999999985,0.126,-3.1910000000000003,0.151,13.747,0.052000000000000005\r\n1969-03-01,5.131,0.106,11.018,0.106,-0.8240000000000001,0.213,14.576,0.056\r\n1969-04-01,8.575999999999999,0.125,14.286,0.201,2.69,0.237,15.518,0.062\r\n1969-05-01,11.354000000000001,0.077,17.064,0.157,5.565,0.241,16.329,0.053\r\n1969-06-01,13.475,0.119,19.208,0.256,7.568,0.34,16.830000000000002,0.062\r\n1969-07-01,14.218,0.109,20.024,0.226,8.666,0.163,16.924,0.059\r\n1969-08-01,13.804,0.08,19.628,0.16,8.123999999999999,0.224,16.945,0.056\r\n1969-09-01,12.048,0.057,17.67,0.112,6.421,0.141,16.337,0.053\r\n1969-10-01,9.489,0.065,14.888,0.155,4.05,0.269,15.445,0.056\r\n1969-11-01,6.42,0.053,11.974,0.125,0.9229999999999999,0.141,14.524,0.051\r\n1969-12-01,4.21,0.086,9.587,0.103,-1.139,0.113,13.993,0.054000000000000006\r\n1970-01-01,2.8360000000000003,0.084,8.288,0.117,-2.5839999999999996,0.099,13.711,0.052000000000000005\r\n1970-02-01,3.735,0.08199999999999999,9.543,0.108,-2.02,0.127,14.022,0.053\r\n1970-03-01,5.272,0.114,11.066,0.18,-0.545,0.211,14.503,0.058\r\n1970-04-01,8.603,0.066,14.383,0.179,2.739,0.113,15.44,0.051\r\n1970-05-01,11.206,0.099,17.165000000000006,0.121,5.402,0.107,16.104,0.055\r\n1970-06-01,13.513,0.086,19.368,0.203,7.599,0.189,16.672,0.056\r\n1970-07-01,14.395,0.1,20.254,0.114,8.722999999999999,0.099,16.912,0.058\r\n1970-08-01,13.658,0.062,19.43,0.179,8.097000000000001,0.122,16.748,0.052000000000000005\r\n1970-09-01,12.277000000000001,0.063,17.879,0.08900000000000001,6.62,0.124,16.335,0.055\r\n1970-10-01,9.348,0.042,14.96,0.08900000000000001,3.787,0.103,15.42,0.051\r\n1970-11-01,6.047000000000001,0.059,11.562000000000001,0.109,0.524,0.08199999999999999,14.418,0.05\r\n1970-12-01,3.5210000000000004,0.05,8.941,0.094,-1.829,0.084,13.707,0.048\r\n1971-01-01,2.967,0.101,8.530999999999999,0.122,-2.531,0.125,13.615,0.054000000000000006\r\n1971-02-01,2.867,0.17,8.578999999999999,0.145,-2.7230000000000003,0.199,13.627,0.067\r\n1971-03-01,5.001,0.063,10.967,0.154,-0.8960000000000001,0.11,14.254000000000001,0.049\r\n1971-04-01,8.338999999999999,0.067,14.267000000000001,0.09,2.516,0.251,15.227,0.049\r\n1971-05-01,11.211,0.112,17.186,0.12,5.3839999999999995,0.159,15.963,0.058\r\n1971-06-01,13.099,0.104,18.992,0.227,7.436,0.126,16.539,0.059\r\n1971-07-01,14.139000000000001,0.106,19.984,0.142,8.511000000000001,0.125,16.846,0.061\r\n1971-08-01,13.879000000000001,0.076,19.593,0.122,8.085999999999999,0.08199999999999999,16.752,0.056\r\n1971-09-01,12.139000000000001,0.129,17.918000000000006,0.317,6.462999999999999,0.303,16.22,0.062\r\n1971-10-01,9.388,0.106,15.146,0.127,3.8089999999999997,0.16,15.298,0.056\r\n1971-11-01,6.295,0.076,11.842,0.112,0.9309999999999999,0.131,14.399,0.052000000000000005\r\n1971-12-01,3.867,0.065,9.228,0.118,-1.439,0.126,13.66,0.051\r\n1972-01-01,1.882,0.086,7.391999999999999,0.14300000000000002,-3.5490000000000004,0.205,13.298,0.053\r\n1972-02-01,2.609,0.105,8.219,0.113,-3.115,0.199,13.644,0.054000000000000006\r\n1972-03-01,5.287000000000001,0.05,11.169,0.087,-0.672,0.152,14.446,0.048\r\n1972-04-01,8.337,0.067,14.148,0.123,2.498,0.11,15.291,0.051\r\n1972-05-01,11.155,0.091,16.968,0.125,5.3610000000000015,0.196,16.095,0.058\r\n1972-06-01,13.501,0.113,19.231,0.156,7.627000000000002,0.127,16.729000000000006,0.061\r\n1972-07-01,14.231,0.118,20.037,0.123,8.568,0.104,16.956,0.063\r\n1972-08-01,14.171,0.096,19.88,0.154,8.386000000000001,0.19,16.977999999999998,0.057\r\n1972-09-01,11.901,0.126,17.529000000000003,0.2,6.166,0.217,16.27,0.061\r\n1972-10-01,9.346,0.141,15.057,0.198,3.84,0.232,15.437999999999999,0.064\r\n1972-11-01,5.7970000000000015,0.079,11.167,0.094,0.52,0.129,14.419,0.05\r\n1972-12-01,3.778,0.07200000000000001,9.182,0.181,-1.492,0.084,13.950999999999999,0.05\r\n1973-01-01,3.0380000000000003,0.092,8.491999999999999,0.152,-2.3080000000000003,0.104,13.774000000000001,0.052000000000000005\r\n1973-02-01,3.898,0.161,9.496,0.135,-1.6540000000000004,0.087,14.14,0.064\r\n1973-03-01,5.82,0.096,11.605,0.212,0.109,0.142,14.663,0.052000000000000005\r\n1973-04-01,8.937999999999997,0.103,14.51,0.108,3.1069999999999998,0.106,15.528,0.055\r\n1973-05-01,11.768999999999998,0.08199999999999999,17.417,0.158,5.926,0.16399999999999998,16.288,0.053\r\n1973-06-01,13.824000000000002,0.085,19.497,0.126,8.155000000000001,0.122,16.795,0.052000000000000005\r\n1973-07-01,14.435,0.129,20.112,0.093,8.988999999999997,0.11,17.002,0.061\r\n1973-08-01,13.869000000000002,0.151,19.707,0.149,8.427,0.133,16.889,0.062\r\n1973-09-01,12.125,0.081,17.815,0.168,6.504,0.102,16.267,0.054000000000000006\r\n1973-10-01,9.609,0.064,15.182,0.111,3.9130000000000003,0.095,15.419,0.053\r\n1973-11-01,6.222,0.083,11.667,0.052000000000000005,0.7879999999999999,0.202,14.380999999999998,0.05\r\n1973-12-01,3.832,0.08199999999999999,9.292,0.111,-1.514,0.073,13.710999999999999,0.051\r\n1974-01-01,2.261,0.096,7.463999999999999,0.109,-2.8939999999999997,0.096,13.3,0.052000000000000005\r\n1974-02-01,2.582,0.127,8.118,0.093,-2.926,0.07400000000000001,13.49,0.057\r\n1974-03-01,5.19,0.114,10.966,0.134,-0.4950000000000001,0.098,14.267000000000001,0.054000000000000006\r\n1974-04-01,8.386000000000001,0.091,14.179,0.078,2.59,0.117,15.182,0.053\r\n1974-05-01,11.198,0.087,16.932000000000002,0.121,5.4700000000000015,0.093,15.957,0.053\r\n1974-06-01,13.382,0.131,19.235,0.099,7.591,0.085,16.616,0.063\r\n1974-07-01,14.288,0.059,19.925,0.128,8.654,0.109,16.846,0.053\r\n1974-08-01,14.015999999999998,0.105,19.652,0.158,8.391,0.13,16.912,0.06\r\n1974-09-01,11.744000000000002,0.135,17.430000000000003,0.18,6.14,0.22,16.197,0.065\r\n1974-10-01,9.098,0.059,14.884,0.079,3.423,0.112,15.274,0.051\r\n1974-11-01,5.915,0.123,11.459000000000001,0.138,0.389,0.163,14.32,0.057\r\n1974-12-01,3.55,0.127,8.738999999999999,0.155,-1.5219999999999998,0.126,13.655999999999999,0.057\r\n1975-01-01,3.0589999999999997,0.078,8.484,0.071,-2.2569999999999997,0.121,13.621,0.051\r\n1975-02-01,3.395,0.107,9.026,0.133,-2.096,0.095,13.857,0.053\r\n1975-03-01,5.706,0.07,11.384,0.103,-0.15000000000000002,0.098,14.538,0.048\r\n1975-04-01,8.584,0.066,14.399000000000001,0.066,2.8819999999999997,0.08800000000000001,15.297,0.049\r\n1975-05-01,11.742,0.087,17.484,0.198,5.8420000000000005,0.145,16.136,0.054000000000000006\r\n1975-06-01,13.557,0.109,19.275,0.161,7.796,0.197,16.682000000000002,0.057\r\n1975-07-01,14.350999999999999,0.096,20.051,0.18,8.637,0.141,16.877,0.059\r\n1975-08-01,13.514000000000001,0.219,19.248,0.244,7.891999999999999,0.107,16.665,0.079\r\n1975-09-01,12.152000000000001,0.127,17.804000000000006,0.115,6.54,0.096,16.215999999999998,0.061\r\n1975-10-01,9.318,0.064,14.908,0.154,3.6710000000000003,0.215,15.292,0.053\r\n1975-11-01,5.893,0.056,11.462,0.086,0.332,0.127,14.126,0.049\r\n1975-12-01,3.667,0.086,9.079,0.08800000000000001,-1.636,0.103,13.557,0.051\r\n1976-01-01,2.884,0.068,8.398,0.079,-2.452,0.11,13.442,0.05\r\n1976-02-01,3.031,0.069,8.509,0.104,-2.443,0.094,13.619000000000002,0.05\r\n1976-03-01,4.5169999999999995,0.06,10.305,0.08199999999999999,-1.2040000000000002,0.08199999999999999,14.124,0.049\r\n1976-04-01,8.293999999999999,0.086,14.177,0.132,2.489,0.106,15.135,0.053\r\n1976-05-01,10.941999999999998,0.163,16.727999999999998,0.149,5.176,0.108,15.777999999999999,0.067\r\n1976-06-01,13.086,0.103,18.954,0.173,7.3450000000000015,0.13,16.448,0.06\r\n1976-07-01,14.155,0.18,19.852,0.245,8.349,0.221,16.864,0.073\r\n1976-08-01,13.511,0.17,19.163,0.234,7.645999999999999,0.222,16.671,0.07200000000000001\r\n1976-09-01,11.895,0.053,17.740000000000006,0.079,6.197,0.1,16.185,0.056\r\n1976-10-01,8.511000000000001,0.111,14.027999999999999,0.253,3.113,0.22,15.167,0.059\r\n1976-11-01,5.66,0.062,11.156,0.124,0.302,0.16399999999999998,14.299000000000001,0.05\r\n1976-12-01,3.681,0.08199999999999999,9.086,0.155,-1.7080000000000002,0.16,13.841,0.05\r\n1977-01-01,2.492,0.087,7.7639999999999985,0.197,-2.648,0.16,13.646999999999998,0.05\r\n1977-02-01,3.471,0.12,9.135,0.08800000000000001,-2.1519999999999997,0.145,14.001,0.056\r\n1977-03-01,5.702000000000001,0.11,11.581,0.123,-0.03500000000000003,0.168,14.639000000000001,0.055\r\n1977-04-01,8.85,0.064,14.751,0.092,3.0580000000000003,0.081,15.47,0.049\r\n1977-05-01,11.78,0.133,17.594,0.163,6.0089999999999995,0.227,16.285999999999998,0.061\r\n1977-06-01,13.876,0.11,19.628,0.173,8.058,0.184,16.846,0.056\r\n1977-07-01,14.630999999999998,0.111,20.327,0.122,8.971,0.206,17.047,0.06\r\n1977-08-01,14.09,0.078,19.673,0.162,8.463999999999999,0.134,16.979,0.053\r\n1977-09-01,11.861999999999998,0.065,17.535,0.073,6.35,0.111,16.312,0.054000000000000006\r\n1977-10-01,9.156,0.041,14.875,0.106,3.5860000000000003,0.09,15.387,0.049\r\n1977-11-01,6.5440000000000005,0.062,11.962,0.101,1.2590000000000001,0.07,14.544,0.048\r\n1977-12-01,3.7489999999999997,0.035,9.001,0.1,-1.385,0.139,13.741,0.045\r\n1978-01-01,2.705,0.095,8.006,0.078,-2.52,0.078,13.587,0.054000000000000006\r\n1978-02-01,3.4560000000000004,0.13699999999999998,9.006,0.2,-2.149,0.2,13.904000000000002,0.06\r\n1978-03-01,5.607,0.097,11.344000000000001,0.055,-0.07400000000000001,0.174,14.555,0.052000000000000005\r\n1978-04-01,8.790999999999999,0.08800000000000001,14.628,0.344,3.0839999999999996,0.416,15.372,0.05\r\n1978-05-01,11.414000000000001,0.139,17.131,0.236,5.723000000000001,0.314,16.101,0.061\r\n1978-06-01,13.22,0.106,18.891,0.16399999999999998,7.715000000000002,0.213,16.601000000000006,0.057\r\n1978-07-01,14.364,0.158,19.910999999999998,0.132,8.894,0.237,16.935,0.067\r\n1978-08-01,13.297,0.099,18.974,0.155,7.680999999999999,0.173,16.623,0.056\r\n1978-09-01,12.03,0.096,17.64,0.16399999999999998,6.431,0.127,16.281,0.058\r\n1978-10-01,9.339,0.08199999999999999,14.964,0.145,3.803,0.15,15.337,0.054000000000000006\r\n1978-11-01,6.3500000000000005,0.081,11.685,0.112,1.08,0.126,14.522,0.05\r\n1978-12-01,3.74,0.068,9.195,0.085,-1.617,0.093,13.793,0.047\r\n1979-01-01,2.6790000000000003,0.083,8.071,0.125,-2.625,0.1,13.63,0.048\r\n1979-02-01,2.841,0.08900000000000001,8.525,0.076,-2.7590000000000003,0.147,13.767999999999999,0.047\r\n1979-03-01,5.474,0.102,11.331,0.187,-0.129,0.272,14.565,0.051\r\n1979-04-01,8.455,0.078,14.273,0.258,2.623,0.303,15.390999999999998,0.046\r\n1979-05-01,11.199000000000002,0.149,17.139000000000006,0.198,5.7120000000000015,0.212,16.076,0.058\r\n1979-06-01,13.487,0.067,19.366,0.213,7.818,0.215,16.772000000000002,0.043\r\n1979-07-01,14.114,0.054000000000000006,19.945,0.109,8.491,0.117,16.992,0.042\r\n1979-08-01,13.833,0.087,19.623,0.16,8.266,0.181,16.977999999999998,0.046\r\n1979-09-01,12.247,0.091,18.059,0.18,6.7139999999999995,0.24,16.45,0.048\r\n1979-10-01,9.586,0.09,15.354000000000001,0.116,4.053999999999999,0.125,15.557,0.049\r\n1979-11-01,6.2860000000000005,0.079,11.807,0.13,0.905,0.051,14.609000000000002,0.047\r\n1979-12-01,4.6,0.068,10.0,0.115,-0.6690000000000002,0.051,14.182,0.045\r\n1980-01-01,2.9560000000000004,0.087,8.468,0.08,-2.4570000000000003,0.124,13.812000000000001,0.049\r\n1980-02-01,3.6519999999999997,0.099,9.26,0.129,-1.864,0.115,14.112,0.05\r\n1980-03-01,5.367000000000001,0.103,11.239999999999998,0.16,-0.379,0.126,14.646,0.052000000000000005\r\n1980-04-01,8.934999999999997,0.106,14.821,0.129,3.109,0.175,15.578,0.052000000000000005\r\n1980-05-01,11.77,0.08900000000000001,17.713,0.234,6.131,0.172,16.314,0.05\r\n1980-06-01,13.582,0.134,19.375,0.185,7.901000000000002,0.299,16.805999999999997,0.058\r\n1980-07-01,14.742,0.14400000000000002,20.465999999999998,0.179,9.102,0.214,17.171,0.06\r\n1980-08-01,14.189,0.221,19.814,0.117,8.562999999999999,0.08900000000000001,17.049,0.077\r\n1980-09-01,12.321,0.08,18.121,0.152,6.642,0.146,16.427,0.051\r\n1980-10-01,9.55,0.064,15.17,0.118,4.051,0.112,15.45,0.048\r\n1980-11-01,6.684,0.094,12.196,0.183,1.334,0.14300000000000002,14.645,0.051\r\n1980-12-01,4.016,0.059,9.431000000000001,0.165,-1.277,0.086,13.892000000000001,0.046\r\n1981-01-01,3.785,0.121,9.267000000000001,0.193,-1.2980000000000005,0.153,13.963,0.055\r\n1981-02-01,4.021,0.139,9.689,0.133,-1.41,0.119,14.073,0.059\r\n1981-03-01,6.239,0.035,12.05,0.063,0.5539999999999999,0.161,14.769,0.045\r\n1981-04-01,8.953,0.08,14.817,0.206,3.1310000000000002,0.25,15.432,0.05\r\n1981-05-01,11.565,0.084,17.471,0.33,5.901000000000002,0.345,16.198,0.049\r\n1981-06-01,13.765,0.122,19.611,0.126,8.065,0.14800000000000002,16.932000000000002,0.058\r\n1981-07-01,14.738,0.08199999999999999,20.398,0.122,9.208,0.132,17.217,0.054000000000000006\r\n1981-08-01,14.502,0.099,20.293,0.092,8.976999999999997,0.081,17.123,0.055\r\n1981-09-01,12.236,0.118,17.950000000000006,0.098,6.646,0.139,16.465999999999998,0.058\r\n1981-10-01,9.394,0.059,14.979000000000001,0.096,3.765,0.066,15.453,0.05\r\n1981-11-01,6.273,0.058,11.669,0.114,0.97,0.099,14.47,0.047\r\n1981-12-01,4.519,0.05,10.068,0.094,-0.878,0.076,14.097999999999999,0.048\r\n1982-01-01,2.5580000000000003,0.08,8.09,0.13,-2.7769999999999997,0.097,13.587,0.053\r\n1982-02-01,3.281,0.077,8.843,0.076,-2.075,0.07,13.852,0.053\r\n1982-03-01,4.873,0.087,10.667,0.139,-0.722,0.13699999999999998,14.337,0.054000000000000006\r\n1982-04-01,8.465,0.093,14.388,0.223,2.89,0.433,15.33,0.054000000000000006\r\n1982-05-01,11.348,0.09,17.149,0.305,5.727,0.28300000000000003,16.144000000000002,0.054000000000000006\r\n1982-06-01,13.245,0.071,19.083,0.234,7.556,0.251,16.625,0.053\r\n1982-07-01,14.545,0.073,20.311,0.301,9.019,0.397,17.0,0.058\r\n1982-08-01,13.796,0.067,19.534000000000002,0.166,8.465,0.217,16.867,0.054000000000000006\r\n1982-09-01,12.039000000000001,0.067,17.75,0.155,6.675,0.213,16.354,0.055\r\n1982-10-01,9.232000000000001,0.066,14.845,0.129,3.917,0.139,15.493,0.054000000000000006\r\n1982-11-01,5.961,0.111,11.314,0.117,0.909,0.184,14.446,0.057\r\n1982-12-01,4.327,0.11,9.637,0.077,-0.7050000000000001,0.064,14.068,0.058\r\n1983-01-01,3.4450000000000003,0.115,8.747,0.084,-1.65,0.08,13.979000000000001,0.057\r\n1983-02-01,3.8139999999999996,0.173,9.427,0.08800000000000001,-1.5919999999999999,0.085,14.169,0.068\r\n1983-03-01,5.699,0.09,11.503,0.055,0.09699999999999998,0.091,14.683,0.053\r\n1983-04-01,8.693,0.05,14.45,0.092,3.053,0.134,15.468,0.048\r\n1983-05-01,11.729000000000001,0.106,17.477,0.136,6.144,0.187,16.34,0.056\r\n1983-06-01,13.478,0.124,19.217,0.147,7.819,0.17,16.785999999999998,0.061\r\n1983-07-01,14.408,0.07,20.139,0.138,8.829,0.115,17.067999999999998,0.054000000000000006\r\n1983-08-01,14.302,0.061,20.105,0.177,8.729,0.1,17.145,0.052000000000000005\r\n1983-09-01,12.698,0.098,18.412000000000006,0.093,7.08,0.16,16.573,0.059\r\n1983-10-01,9.478,0.096,15.097000000000001,0.08800000000000001,4.011,0.155,15.498,0.058\r\n1983-11-01,6.7650000000000015,0.091,12.334000000000001,0.151,1.4209999999999998,0.134,14.648,0.054000000000000006\r\n1983-12-01,3.829,0.054000000000000006,9.25,0.127,-1.3119999999999998,0.08,13.886,0.05\r\n1984-01-01,2.9410000000000003,0.081,8.338,0.111,-2.2350000000000003,0.085,13.701,0.052000000000000005\r\n1984-02-01,3.093,0.101,8.786,0.136,-2.452,0.16899999999999998,13.878,0.056\r\n1984-03-01,5.671,0.084,11.541,0.1,-0.07800000000000001,0.06,14.608,0.056\r\n1984-04-01,8.431999999999999,0.163,14.335,0.23,2.608,0.209,15.37,0.068\r\n1984-05-01,11.976,0.061,17.860000000000007,0.115,6.211,0.138,16.294999999999998,0.052000000000000005\r\n1984-06-01,13.387,0.191,19.05,0.127,7.662000000000001,0.16699999999999998,16.668000000000006,0.073\r\n1984-07-01,14.429,0.13699999999999998,20.109,0.075,8.958,0.191,16.961000000000002,0.063\r\n1984-08-01,13.984000000000002,0.085,19.83,0.235,8.33,0.151,16.972,0.054000000000000006\r\n1984-09-01,12.015,0.07400000000000001,17.718,0.098,6.5,0.096,16.385,0.053\r\n1984-10-01,9.378,0.08199999999999999,14.890999999999998,0.066,4.015,0.101,15.368,0.054000000000000006\r\n1984-11-01,5.811,0.106,11.243,0.166,0.602,0.08800000000000001,14.32,0.055\r\n1984-12-01,3.185,0.066,8.411,0.15,-1.88,0.109,13.604,0.05\r\n1985-01-01,3.01,0.08199999999999999,8.385,0.122,-2.22,0.063,13.678,0.052000000000000005\r\n1985-02-01,2.704,0.085,8.322000000000001,0.117,-2.853,0.08,13.731,0.051\r\n1985-03-01,5.4510000000000005,0.06,11.194,0.087,-0.133,0.086,14.526,0.05\r\n1985-04-01,8.633,0.085,14.421,0.085,2.905,0.113,15.356,0.054000000000000006\r\n1985-05-01,11.425999999999998,0.066,17.203000000000007,0.117,5.756,0.119,16.136,0.05\r\n1985-06-01,13.569,0.187,19.396,0.24,7.9079999999999995,0.146,16.713,0.07\r\n1985-07-01,13.972999999999999,0.087,19.711,0.113,8.362,0.141,16.906,0.051\r\n1985-08-01,14.059000000000001,0.087,19.757,0.113,8.514999999999999,0.092,17.012999999999998,0.05\r\n1985-09-01,11.98,0.08,17.634,0.138,6.482,0.135,16.357,0.054000000000000006\r\n1985-10-01,9.338,0.08900000000000001,14.808,0.048,4.051,0.099,15.475999999999999,0.054000000000000006\r\n1985-11-01,5.968,0.104,11.331,0.102,0.703,0.107,14.388,0.055\r\n1985-12-01,3.785,0.107,9.044,0.154,-1.368,0.084,13.808,0.056\r\n1986-01-01,3.315,0.117,8.818,0.071,-2.011,0.076,13.724,0.057\r\n1986-02-01,3.991,0.113,9.699,0.202,-1.6370000000000002,0.092,14.084,0.056\r\n1986-03-01,5.755,0.048,11.629000000000001,0.077,0.015000000000000013,0.055,14.608,0.049\r\n1986-04-01,8.870999999999997,0.086,14.772,0.206,3.105,0.062,15.452,0.054000000000000006\r\n1986-05-01,11.581,0.066,17.393,0.108,5.888999999999999,0.17800000000000002,16.163,0.049\r\n1986-06-01,13.439,0.06,19.211,0.191,7.7200000000000015,0.192,16.695999999999998,0.05\r\n1986-07-01,14.293,0.06,19.987,0.1,8.738999999999999,0.115,16.991,0.05\r\n1986-08-01,13.972000000000001,0.059,19.874000000000002,0.099,8.433,0.141,16.938,0.05\r\n1986-09-01,11.816999999999998,0.14300000000000002,17.713,0.106,6.395,0.274,16.285,0.063\r\n1986-10-01,9.299,0.096,14.803,0.14800000000000002,3.8810000000000002,0.157,15.455,0.054000000000000006\r\n1986-11-01,5.9190000000000005,0.1,11.232000000000001,0.063,0.7020000000000001,0.092,14.407,0.055\r\n1986-12-01,3.7510000000000003,0.07200000000000001,9.071,0.075,-1.399,0.105,13.805,0.052000000000000005\r\n1987-01-01,3.139,0.115,8.700999999999999,0.08199999999999999,-2.3440000000000003,0.109,13.758,0.058\r\n1987-02-01,4.1339999999999995,0.091,9.792,0.105,-1.3659999999999999,0.092,14.161,0.053\r\n1987-03-01,5.245,0.076,11.203,0.07400000000000001,-0.467,0.084,14.538,0.051\r\n1987-04-01,8.594999999999999,0.078,14.69,0.083,2.835,0.22,15.447000000000001,0.052000000000000005\r\n1987-05-01,11.525,0.065,17.315,0.13,5.797999999999999,0.136,16.252,0.051\r\n1987-06-01,13.927,0.068,19.661,0.146,8.105,0.126,16.900000000000002,0.051\r\n1987-07-01,14.89,0.14400000000000002,20.666999999999998,0.105,9.326,0.196,17.296,0.063\r\n1987-08-01,13.895999999999999,0.127,19.632,0.147,8.319999999999999,0.227,17.061,0.06\r\n1987-09-01,12.447000000000001,0.075,18.226000000000006,0.13,6.877999999999999,0.218,16.569000000000003,0.053\r\n1987-10-01,9.59,0.077,15.136,0.081,4.093999999999999,0.08900000000000001,15.620999999999999,0.051\r\n1987-11-01,6.056,0.052000000000000005,11.518,0.161,0.71,0.131,14.561,0.049\r\n1987-12-01,4.489,0.054000000000000006,9.857000000000001,0.085,-0.7120000000000001,0.107,14.13,0.048\r\n1988-01-01,3.4539999999999997,0.07,8.863999999999997,0.12,-1.798,0.09,13.978,0.052000000000000005\r\n1988-02-01,3.4219999999999997,0.095,9.094,0.093,-2.031,0.075,14.064,0.052000000000000005\r\n1988-03-01,5.931,0.085,11.817,0.093,0.3659999999999999,0.13699999999999998,14.778,0.054000000000000006\r\n1988-04-01,8.991999999999997,0.066,14.978,0.118,3.2889999999999997,0.087,15.593,0.051\r\n1988-05-01,11.852,0.091,17.676000000000005,0.062,6.143000000000002,0.2,16.348,0.054000000000000006\r\n1988-06-01,14.099,0.098,19.974,0.16,8.356,0.085,16.976000000000006,0.057\r\n1988-07-01,14.798,0.068,20.465999999999998,0.168,9.186,0.125,17.179000000000002,0.051\r\n1988-08-01,14.552999999999999,0.122,20.124000000000002,0.255,8.905,0.157,17.173000000000002,0.059\r\n1988-09-01,12.681,0.07200000000000001,18.424000000000003,0.141,7.08,0.079,16.553,0.053\r\n1988-10-01,9.979,0.062,15.719000000000001,0.194,4.363,0.151,15.639,0.052000000000000005\r\n1988-11-01,6.295,0.07400000000000001,11.837,0.081,0.841,0.07400000000000001,14.465,0.052000000000000005\r\n1988-12-01,4.363,0.058,9.707,0.119,-0.8520000000000001,0.078,13.923,0.052000000000000005\r\n1989-01-01,2.71,0.108,8.094999999999999,0.118,-2.5980000000000003,0.118,13.566,0.058\r\n1989-02-01,3.627,0.095,9.3,0.067,-1.924,0.08800000000000001,13.978000000000002,0.055\r\n1989-03-01,5.792000000000001,0.099,11.628,0.07,0.1309999999999999,0.17,14.607000000000001,0.057\r\n1989-04-01,8.689,0.104,14.540999999999999,0.08900000000000001,2.737,0.147,15.422,0.057\r\n1989-05-01,11.28,0.094,17.105,0.208,5.4940000000000015,0.13,16.121,0.056\r\n1989-06-01,13.447000000000001,0.126,19.25,0.183,7.871,0.13,16.725,0.063\r\n1989-07-01,14.612,0.084,20.361,0.079,8.988999999999997,0.102,17.150000000000002,0.058\r\n1989-08-01,14.135,0.064,19.987000000000002,0.152,8.594999999999999,0.145,17.051000000000002,0.052000000000000005\r\n1989-09-01,12.403,0.101,18.198,0.105,6.675,0.15,16.5,0.059\r\n1989-10-01,9.76,0.061,15.473,0.13,4.1,0.212,15.597,0.051\r\n1989-11-01,6.178999999999999,0.06,11.718,0.086,0.7490000000000001,0.062,14.524,0.052000000000000005\r\n1989-12-01,4.43,0.06,9.802,0.055,-0.8070000000000002,0.096,14.058,0.053\r\n1990-01-01,3.2430000000000003,0.09,8.556999999999999,0.099,-1.9390000000000005,0.075,13.890999999999998,0.057\r\n1990-02-01,3.6430000000000002,0.087,9.225,0.111,-1.7950000000000002,0.07,14.142999999999999,0.056\r\n1990-03-01,6.73,0.099,12.658,0.179,1.0359999999999998,0.094,15.005,0.058\r\n1990-04-01,9.169,0.059,15.058,0.084,3.373,0.125,15.683,0.052000000000000005\r\n1990-05-01,11.831,0.071,17.642000000000003,0.234,6.086,0.237,16.397000000000002,0.054000000000000006\r\n1990-06-01,13.893,0.087,19.786,0.16399999999999998,8.167,0.129,16.995,0.054000000000000006\r\n1990-07-01,14.784,0.14,20.401,0.105,9.158,0.085,17.246000000000002,0.065\r\n1990-08-01,14.095,0.05,19.956,0.221,8.514,0.162,17.11,0.054000000000000006\r\n1990-09-01,12.195,0.106,17.993000000000006,0.08900000000000001,6.597,0.209,16.465,0.063\r\n1990-10-01,9.882,0.036000000000000004,15.72,0.125,4.285,0.125,15.747,0.053\r\n1990-11-01,6.92,0.132,12.561,0.09,1.345,0.07200000000000001,14.77,0.065\r\n1990-12-01,4.425,0.079,9.935,0.057,-0.9220000000000002,0.054000000000000006,14.1,0.056\r\n1991-01-01,3.1950000000000003,0.066,8.506,0.044,-1.9070000000000005,0.114,13.859000000000002,0.056\r\n1991-02-01,4.0440000000000005,0.087,9.774,0.07400000000000001,-1.499,0.098,14.200999999999999,0.057\r\n1991-03-01,5.574,0.076,11.411,0.106,-0.129,0.13,14.689,0.056\r\n1991-04-01,9.226,0.04,15.123,0.09,3.4139999999999997,0.159,15.716,0.055\r\n1991-05-01,11.616,0.062,17.441000000000006,0.105,6.0089999999999995,0.114,16.37,0.054000000000000006\r\n1991-06-01,14.263,0.07400000000000001,19.903,0.124,8.509,0.07200000000000001,17.052,0.057\r\n1991-07-01,14.987,0.055,20.643,0.106,9.273,0.142,17.348,0.053\r\n1991-08-01,14.319,0.057,20.036,0.086,8.61,0.111,17.163,0.055\r\n1991-09-01,12.677,0.053,18.539,0.235,7.004,0.084,16.572,0.056\r\n1991-10-01,9.753,0.064,15.553,0.066,4.122,0.095,15.619000000000002,0.055\r\n1991-11-01,6.44,0.07,11.862,0.101,1.121,0.08800000000000001,14.607000000000001,0.055\r\n1991-12-01,4.059,0.041,9.283999999999999,0.078,-1.061,0.061,13.98,0.052000000000000005\r\n1992-01-01,3.5789999999999997,0.084,8.914,0.1,-1.6550000000000002,0.093,13.961,0.058\r\n1992-02-01,3.931,0.14800000000000002,9.491,0.116,-1.5950000000000002,0.087,14.181,0.067\r\n1992-03-01,5.952000000000001,0.069,11.692,0.064,0.2529999999999999,0.086,14.771,0.056\r\n1992-04-01,8.572000000000001,0.061,14.366,0.075,2.785,0.1,15.51,0.055\r\n1992-05-01,11.534999999999998,0.073,17.346,0.095,5.796,0.184,16.319000000000003,0.059\r\n1992-06-01,13.576,0.066,19.36,0.094,7.818,0.075,16.886000000000006,0.058\r\n1992-07-01,14.139000000000001,0.081,19.852999999999998,0.083,8.421,0.08199999999999999,17.000999999999998,0.057\r\n1992-08-01,13.765999999999998,0.084,19.435,0.162,8.130999999999998,0.13,16.900000000000002,0.057\r\n1992-09-01,11.672,0.049,17.289,0.122,6.132000000000001,0.14,16.243,0.053\r\n1992-10-01,9.353,0.047,15.152000000000001,0.058,3.676,0.061,15.419,0.054000000000000006\r\n1992-11-01,5.888999999999999,0.083,11.303,0.062,0.463,0.066,14.343,0.056\r\n1992-12-01,4.075,0.155,9.455,0.157,-1.0630000000000002,0.126,13.902,0.068\r\n1993-01-01,3.301,0.096,8.666,0.065,-1.9190000000000005,0.076,13.896,0.062\r\n1993-02-01,3.745,0.097,9.42,0.081,-1.7440000000000002,0.054000000000000006,14.085,0.06\r\n1993-03-01,5.922999999999999,0.094,11.791,0.085,0.1409999999999999,0.07400000000000001,14.725,0.061\r\n1993-04-01,8.69,0.046,14.585,0.116,2.823,0.13699999999999998,15.482000000000001,0.055\r\n1993-05-01,11.475,0.056,17.289,0.084,5.6739999999999995,0.124,16.230999999999998,0.056\r\n1993-06-01,13.518,0.075,19.292,0.094,7.767,0.146,16.859,0.058\r\n1993-07-01,14.595,0.11,20.227999999999998,0.062,8.947000000000001,0.174,17.155,0.062\r\n1993-08-01,13.835,0.065,19.584,0.066,8.228,0.108,16.926000000000002,0.058\r\n1993-09-01,11.93,0.102,17.639000000000006,0.06,6.287000000000001,0.121,16.381,0.062\r\n1993-10-01,9.614,0.064,15.294,0.061,3.987,0.047,15.543,0.058\r\n1993-11-01,5.7379999999999995,0.09,11.091,0.098,0.3629999999999999,0.07,14.41,0.059\r\n1993-12-01,4.035,0.081,9.357999999999999,0.07,-1.139,0.145,13.904000000000002,0.059\r\n1994-01-01,3.0239999999999996,0.063,8.336,0.107,-2.274,0.099,13.731,0.057\r\n1994-02-01,2.81,0.105,8.594,0.093,-2.768,0.094,13.773,0.062\r\n1994-03-01,5.731,0.071,11.662999999999998,0.083,-0.13100000000000006,0.119,14.713,0.058\r\n1994-04-01,9.018,0.044,14.960999999999999,0.16,3.162,0.191,15.584000000000001,0.057\r\n1994-05-01,11.684000000000001,0.08,17.582,0.106,5.682,0.092,16.348,0.06\r\n1994-06-01,14.144,0.087,19.932000000000002,0.099,8.288,0.109,17.021,0.061\r\n1994-07-01,14.658,0.076,20.421,0.111,8.947000000000001,0.145,17.183,0.059\r\n1994-08-01,13.977,0.051,19.808,0.087,8.274,0.173,17.035999999999998,0.055\r\n1994-09-01,12.515999999999998,0.068,18.335,0.123,6.821000000000001,0.159,16.498,0.058\r\n1994-10-01,10.002,0.077,15.606,0.093,4.543,0.166,15.743,0.06\r\n1994-11-01,6.787999999999999,0.064,12.2,0.091,1.311,0.11,14.754000000000001,0.056\r\n1994-12-01,4.113,0.065,9.312999999999999,0.158,-1.102,0.064,14.036,0.06\r\n1995-01-01,3.54,0.057,8.895,0.151,-1.769,0.173,13.945,0.06\r\n1995-02-01,4.656000000000001,0.083,10.257,0.145,-0.8790000000000002,0.127,14.388,0.062\r\n1995-03-01,5.956,0.077,11.784,0.165,0.265,0.108,14.783,0.061\r\n1995-04-01,8.972000000000001,0.078,14.839,0.122,3.162,0.17,15.587,0.061\r\n1995-05-01,11.57,0.063,17.301000000000002,0.121,5.758000000000001,0.222,16.279,0.057\r\n1995-06-01,14.164000000000001,0.08800000000000001,20.115,0.18600000000000005,8.232000000000001,0.053,17.008000000000006,0.061\r\n1995-07-01,15.116,0.079,20.803,0.185,9.331,0.168,17.375,0.061\r\n1995-08-01,14.636,0.08800000000000001,20.409000000000002,0.083,8.808,0.231,17.297,0.061\r\n1995-09-01,12.565,0.087,18.382,0.068,6.921,0.182,16.580000000000002,0.06\r\n1995-10-01,10.106,0.086,15.749,0.13,4.49,0.14400000000000002,15.748,0.062\r\n1995-11-01,6.761,0.087,12.387,0.104,1.266,0.205,14.713,0.06\r\n1995-12-01,4.123,0.044,9.396,0.131,-1.143,0.113,13.950999999999999,0.059\r\n1996-01-01,2.862,0.08800000000000001,8.350999999999999,0.107,-2.512,0.108,13.720999999999998,0.059\r\n1996-02-01,4.0120000000000005,0.118,9.769,0.095,-1.7620000000000002,0.08,14.207,0.064\r\n1996-03-01,5.524,0.085,11.411,0.157,-0.28500000000000003,0.145,14.658,0.059\r\n1996-04-01,8.679,0.073,14.470999999999998,0.099,2.717,0.13,15.541,0.057\r\n1996-05-01,11.588,0.106,17.437,0.102,5.792000000000002,0.123,16.272000000000002,0.063\r\n1996-06-01,13.681,0.091,19.405,0.14300000000000002,7.854,0.106,16.847,0.058\r\n1996-07-01,14.827,0.097,20.65,0.087,9.123,0.129,17.22,0.061\r\n1996-08-01,14.603,0.073,20.416,0.13,8.918,0.126,17.21,0.059\r\n1996-09-01,12.294,0.053,17.974,0.116,6.711,0.17,16.444000000000003,0.056\r\n1996-10-01,9.525,0.097,15.191,0.155,3.929,0.08900000000000001,15.515999999999998,0.061\r\n1996-11-01,6.5470000000000015,0.078,11.952,0.112,1.178,0.083,14.607000000000001,0.059\r\n1996-12-01,4.325,0.058,9.82,0.112,-1.089,0.06,14.052999999999999,0.058\r\n1997-01-01,3.165,0.083,8.588,0.099,-2.1340000000000003,0.078,13.818,0.058\r\n1997-02-01,3.766,0.093,9.456,0.067,-1.885,0.086,14.177999999999999,0.059\r\n1997-03-01,6.0120000000000005,0.139,11.808,0.188,0.18999999999999995,0.095,14.873,0.068\r\n1997-04-01,8.891,0.054000000000000006,14.817,0.114,2.967,0.115,15.634,0.055\r\n1997-05-01,11.593,0.07200000000000001,17.378,0.109,5.8020000000000005,0.149,16.387999999999998,0.056\r\n1997-06-01,14.130999999999998,0.066,19.913,0.096,8.334,0.135,17.158,0.056\r\n1997-07-01,14.565,0.132,20.26,0.094,8.825,0.08900000000000001,17.307000000000002,0.065\r\n1997-08-01,14.255999999999998,0.091,20.13,0.104,8.578999999999999,0.122,17.266000000000002,0.059\r\n1997-09-01,12.685,0.105,18.555000000000003,0.313,6.973,0.162,16.766000000000002,0.061\r\n1997-10-01,10.109,0.07,15.682,0.108,4.665,0.145,15.935,0.056\r\n1997-11-01,6.841,0.096,12.195,0.092,1.5030000000000001,0.086,14.952,0.06\r\n1997-12-01,4.417,0.062,9.634,0.064,-0.7370000000000001,0.076,14.290999999999999,0.057\r\n1998-01-01,3.3520000000000003,0.076,8.555,0.093,-1.7760000000000002,0.086,14.063,0.063\r\n1998-02-01,4.8260000000000005,0.106,10.475,0.11,-0.7680000000000002,0.077,14.610999999999999,0.066\r\n1998-03-01,6.023,0.08199999999999999,11.888,0.073,0.30099999999999993,0.102,14.958,0.065\r\n1998-04-01,9.358,0.05,15.255,0.08800000000000001,3.4389999999999996,0.194,15.884,0.062\r\n1998-05-01,12.291,0.083,18.182,0.16399999999999998,6.372000000000001,0.105,16.671,0.062\r\n1998-06-01,14.521,0.114,20.404,0.13,8.777999999999999,0.07200000000000001,17.289,0.066\r\n1998-07-01,15.34,0.07400000000000001,20.971999999999998,0.062,9.715,0.17,17.609,0.062\r\n1998-08-01,14.874,0.07400000000000001,20.505,0.128,9.344,0.217,17.491,0.062\r\n1998-09-01,12.672999999999998,0.047,18.336,0.123,7.152,0.177,16.657,0.061\r\n1998-10-01,9.941,0.055,15.505999999999998,0.117,4.45,0.116,15.767999999999999,0.064\r\n1998-11-01,6.404,0.081,11.872,0.09,1.0390000000000001,0.08199999999999999,14.697,0.062\r\n1998-12-01,4.6690000000000005,0.045,10.083,0.079,-0.6559999999999999,0.101,14.214,0.061\r\n1999-01-01,3.5439999999999996,0.07,8.876999999999997,0.065,-1.7320000000000002,0.11,13.933,0.063\r\n1999-02-01,4.694,0.08900000000000001,10.4,0.063,-0.957,0.099,14.367,0.065\r\n1999-03-01,5.53,0.102,11.4,0.106,-0.27399999999999997,0.086,14.675999999999998,0.069\r\n1999-04-01,8.838,0.064,14.807,0.085,2.931,0.175,15.572000000000001,0.064\r\n1999-05-01,11.706,0.045,17.613,0.116,5.824000000000002,0.155,16.298,0.061\r\n1999-06-01,14.031,0.07200000000000001,19.831,0.121,8.205,0.131,16.957,0.062\r\n1999-07-01,14.853,0.101,20.578000000000003,0.087,9.24,0.12,17.218,0.064\r\n1999-08-01,14.347999999999999,0.08900000000000001,20.158,0.076,8.696,0.125,17.1,0.063\r\n1999-09-01,12.723,0.056,18.472,0.165,7.109,0.134,16.605,0.059\r\n1999-10-01,9.997,0.095,15.583,0.107,4.4910000000000005,0.064,15.675,0.063\r\n1999-11-01,6.5920000000000005,0.083,12.120999999999999,0.08,1.107,0.085,14.673,0.063\r\n1999-12-01,4.565,0.085,9.953,0.09,-0.6920000000000001,0.078,14.13,0.064\r\n2000-01-01,2.95,0.091,8.349,0.103,-2.322,0.07200000000000001,13.773,0.064\r\n2000-02-01,4.184,0.093,9.863,0.096,-1.371,0.092,14.265999999999998,0.065\r\n2000-03-01,6.218999999999999,0.12,12.204999999999998,0.133,0.3759999999999999,0.08199999999999999,14.845999999999998,0.069\r\n2000-04-01,9.552,0.075,15.534,0.156,3.68,0.153,15.762,0.062\r\n2000-05-01,11.874,0.064,17.721,0.127,5.997000000000001,0.2,16.395,0.061\r\n2000-06-01,14.06,0.1,19.847,0.206,8.243,0.161,17.0,0.067\r\n2000-07-01,14.847999999999999,0.12,20.665,0.107,9.098,0.098,17.242,0.066\r\n2000-08-01,14.519,0.086,20.308,0.095,8.796,0.152,17.243000000000002,0.063\r\n2000-09-01,12.547,0.058,18.373,0.115,6.822,0.142,16.613,0.061\r\n2000-10-01,9.486,0.047,15.069,0.134,4.0,0.097,15.588,0.06\r\n2000-11-01,6.312,0.084,11.67,0.092,0.996,0.064,14.632,0.062\r\n2000-12-01,3.863,0.064,9.182,0.108,-1.3330000000000002,0.07200000000000001,13.968,0.062\r\n2001-01-01,3.3360000000000003,0.077,8.827,0.08800000000000001,-2.0780000000000003,0.06,13.936,0.063\r\n2001-02-01,3.72,0.109,9.486,0.059,-1.9969999999999999,0.091,14.179,0.067\r\n2001-03-01,6.207999999999999,0.058,12.130999999999998,0.094,0.4109999999999999,0.117,14.982000000000001,0.062\r\n2001-04-01,9.245,0.098,15.174000000000001,0.118,3.234,0.155,15.808,0.066\r\n2001-05-01,12.271,0.105,18.185,0.13,6.3500000000000005,0.107,16.569000000000003,0.066\r\n2001-06-01,14.11,0.085,19.962,0.133,8.218,0.134,17.151,0.063\r\n2001-07-01,15.161,0.101,20.923,0.104,9.428,0.149,17.45,0.065\r\n2001-08-01,14.427,0.115,20.332,0.103,8.664,0.17800000000000002,17.294,0.068\r\n2001-09-01,12.736,0.087,18.581000000000003,0.114,7.07,0.17,16.758,0.065\r\n2001-10-01,9.935,0.073,15.578,0.101,4.353,0.109,15.831,0.064\r\n2001-11-01,7.319,0.086,12.89,0.093,1.92,0.08199999999999999,15.011,0.064\r\n2001-12-01,4.507,0.055,9.841000000000001,0.108,-0.685,0.08900000000000001,14.241,0.062\r\n2002-01-01,4.026,0.065,9.459,0.123,-1.3219999999999998,0.08900000000000001,14.258,0.062\r\n2002-02-01,4.704,0.078,10.435,0.104,-0.9480000000000002,0.058,14.505,0.065\r\n2002-03-01,6.772,0.034,12.775,0.083,0.8940000000000001,0.113,15.198,0.064\r\n2002-04-01,9.229,0.049,15.145999999999999,0.099,3.3080000000000003,0.152,15.818,0.062\r\n2002-05-01,12.248,0.081,18.157,0.17,6.199000000000002,0.197,16.605,0.062\r\n2002-06-01,14.084000000000001,0.052000000000000005,19.912,0.14300000000000002,8.184000000000001,0.151,17.110000000000007,0.06\r\n2002-07-01,15.354,0.077,21.199,0.075,9.408999999999999,0.096,17.487000000000002,0.062\r\n2002-08-01,14.56,0.067,20.444000000000003,0.136,8.806999999999997,0.136,17.328,0.061\r\n2002-09-01,12.95,0.103,18.785,0.129,7.16,0.083,16.799,0.065\r\n2002-10-01,9.988,0.079,15.599,0.166,4.484,0.15,15.859000000000002,0.062\r\n2002-11-01,6.892,0.12,12.48,0.142,1.389,0.136,14.856,0.067\r\n2002-12-01,4.038,0.064,9.357000000000001,0.119,-1.189,0.045,14.127,0.063\r\n2003-01-01,3.9810000000000003,0.07,9.558,0.119,-1.4809999999999999,0.091,14.207,0.064\r\n2003-02-01,4.085,0.097,9.749,0.08800000000000001,-1.4800000000000002,0.111,14.359000000000002,0.065\r\n2003-03-01,6.047999999999999,0.055,11.972000000000001,0.077,0.215,0.127,14.973,0.062\r\n2003-04-01,9.154,0.07400000000000001,15.033,0.105,3.2089999999999996,0.122,15.774000000000001,0.063\r\n2003-05-01,12.153,0.095,18.118,0.136,6.207999999999999,0.162,16.567,0.063\r\n2003-06-01,14.017000000000001,0.135,19.77,0.12,8.222000000000001,0.146,17.104000000000006,0.068\r\n2003-07-01,14.982999999999999,0.184,20.756999999999998,0.117,9.223,0.154,17.423000000000002,0.078\r\n2003-08-01,14.691,0.08900000000000001,20.48,0.084,8.974,0.119,17.402,0.063\r\n2003-09-01,12.911,0.067,18.692,0.181,7.221,0.18,16.839000000000002,0.06\r\n2003-10-01,10.424000000000001,0.085,16.115,0.116,4.74,0.094,15.997,0.063\r\n2003-11-01,6.727,0.075,12.203,0.134,1.347,0.117,14.838,0.061\r\n2003-12-01,5.132999999999999,0.062,10.545,0.08800000000000001,-0.17900000000000005,0.091,14.436,0.062\r\n2004-01-01,3.5250000000000004,0.062,8.901,0.109,-1.65,0.097,14.097000000000001,0.059\r\n2004-02-01,4.4990000000000006,0.104,10.171,0.085,-1.1820000000000002,0.075,14.488,0.065\r\n2004-03-01,6.321000000000001,0.069,12.275,0.08199999999999999,0.3759999999999999,0.093,14.992,0.061\r\n2004-04-01,9.249,0.057,15.132,0.111,3.285,0.133,15.811,0.061\r\n2004-05-01,11.571,0.07,17.296000000000006,0.075,5.707000000000002,0.14400000000000002,16.383,0.058\r\n2004-06-01,13.889000000000001,0.097,19.66,0.128,8.035,0.155,17.006,0.063\r\n2004-07-01,14.312000000000001,0.115,20.087,0.115,8.624,0.133,17.227,0.065\r\n2004-08-01,14.187999999999999,0.104,20.011,0.09,8.382,0.083,17.266000000000002,0.063\r\n2004-09-01,12.642000000000001,0.084,18.451,0.122,6.907,0.108,16.745,0.059\r\n2004-10-01,10.127,0.091,15.843,0.117,4.511,0.092,15.889,0.061\r\n2004-11-01,7.315,0.092,12.796,0.126,1.91,0.08199999999999999,15.022,0.06\r\n2004-12-01,4.257,0.056,9.593,0.149,-0.9320000000000002,0.076,14.161,0.06\r\n2005-01-01,3.8080000000000003,0.064,9.026,0.135,-1.3769999999999998,0.066,14.159,0.059\r\n2005-02-01,3.92,0.115,9.508,0.093,-1.5340000000000005,0.051,14.293,0.067\r\n2005-03-01,6.5440000000000005,0.06,12.316,0.098,0.8130000000000002,0.07400000000000001,15.106,0.064\r\n2005-04-01,9.618,0.052000000000000005,15.550999999999998,0.133,3.697,0.16399999999999998,15.978,0.061\r\n2005-05-01,12.226,0.09,17.995,0.132,6.392,0.166,16.629,0.061\r\n2005-06-01,14.476,0.083,20.104,0.142,8.863,0.14,17.248,0.062\r\n2005-07-01,15.19,0.094,20.88,0.091,9.569,0.156,17.503,0.063\r\n2005-08-01,14.51,0.078,20.25,0.091,8.934,0.153,17.375,0.059\r\n2005-09-01,13.217,0.08,19.110000000000007,0.109,7.412000000000001,0.14800000000000002,16.903,0.059\r\n2005-10-01,10.601,0.064,16.235,0.101,5.004,0.08900000000000001,16.025000000000002,0.059\r\n2005-11-01,7.422999999999999,0.068,12.944,0.111,1.9880000000000002,0.073,15.005,0.058\r\n2005-12-01,4.878,0.054000000000000006,10.279000000000002,0.121,-0.395,0.065,14.327,0.058\r\n2006-01-01,3.286,0.064,8.616999999999999,0.106,-1.942,0.113,13.99,0.059\r\n2006-02-01,4.43,0.118,10.124,0.185,-1.2290000000000003,0.09,14.435,0.066\r\n2006-03-01,6.3290000000000015,0.077,12.239,0.098,0.56,0.097,14.966,0.062\r\n2006-04-01,9.055,0.08900000000000001,15.004000000000001,0.191,3.0810000000000004,0.166,15.729000000000001,0.061\r\n2006-05-01,11.786,0.092,17.650000000000006,0.25,5.791,0.206,16.463,0.06\r\n2006-06-01,14.443,0.093,20.317,0.156,8.530000000000001,0.131,17.215999999999998,0.06\r\n2006-07-01,15.042,0.116,20.905,0.218,9.288,0.132,17.419,0.063\r\n2006-08-01,14.913,0.107,20.79,0.122,9.146999999999998,0.182,17.479,0.061\r\n2006-09-01,12.875,0.104,18.779000000000003,0.104,7.081,0.16699999999999998,16.792,0.062\r\n2006-10-01,10.289000000000001,0.077,15.925,0.091,4.7959999999999985,0.129,15.935,0.06\r\n2006-11-01,6.955,0.078,12.448,0.123,1.5179999999999998,0.163,14.931,0.058\r\n2006-12-01,4.987,0.065,10.345999999999998,0.151,-0.2430000000000001,0.084,14.407,0.06\r\n2007-01-01,4.5790000000000015,0.059,10.084,0.147,-0.8180000000000003,0.073,14.417,0.057\r\n2007-02-01,4.221,0.077,10.039,0.077,-1.503,0.07400000000000001,14.408,0.059\r\n2007-03-01,6.485,0.113,12.483,0.096,0.5169999999999999,0.142,15.017000000000001,0.065\r\n2007-04-01,9.823,0.109,15.807,0.183,3.88,0.211,15.93,0.062\r\n2007-05-01,12.518,0.07,18.395000000000003,0.165,6.5680000000000005,0.157,16.629,0.055\r\n2007-06-01,14.309000000000001,0.07200000000000001,20.223,0.105,8.370000000000001,0.13,17.168000000000006,0.056\r\n2007-07-01,15.23,0.115,21.108,0.116,9.482000000000001,0.166,17.485,0.061\r\n2007-08-01,14.752,0.113,20.641,0.146,9.032,0.192,17.339000000000002,0.061\r\n2007-09-01,12.93,0.102,18.838,0.152,7.18,0.162,16.737000000000002,0.059\r\n2007-10-01,10.332,0.1,16.134,0.13,4.609,0.12,15.867,0.06\r\n2007-11-01,7.0840000000000005,0.085,12.772,0.132,1.4780000000000002,0.105,14.821,0.057\r\n2007-12-01,4.523,0.059,9.873,0.097,-0.6840000000000002,0.114,14.11,0.057\r\n2008-01-01,2.8440000000000003,0.059,8.155,0.16,-2.383,0.109,13.719000000000001,0.057\r\n2008-02-01,3.576,0.068,9.351,0.078,-2.1060000000000003,0.1,14.061,0.059\r\n2008-03-01,6.906000000000001,0.099,12.992,0.106,0.879,0.112,15.077,0.063\r\n2008-04-01,9.295,0.083,15.42,0.121,3.175,0.127,15.735,0.058\r\n2008-05-01,12.053999999999998,0.071,17.989,0.084,6.053000000000001,0.155,16.497,0.055\r\n2008-06-01,14.14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}, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/imdb-top-1000.csv", "content": "Poster_Link,Series_Title,Released_Year,Certificate,Runtime,Genre,IMDB_Rating,Overview,Meta_score,Director,Star1,Star2,Star3,Star4,No_of_Votes,Gross\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDFkYTc0MGEtZmNhMC00ZDIzLWFmNTEtODM1ZmRlYWMwMWFmXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Shawshank Redemption,1994,A,142 min,Drama,9.3,\"Two imprisoned men bond over a number of years, finding solace and eventual redemption through acts of common decency.\",80,Frank Darabont,Tim Robbins,Morgan Freeman,Bob Gunton,William Sadler,2343110,\"28,341,469\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2MyNjYxNmUtYTAwNi00MTYxLWJmNWYtYzZlODY3ZTk3OTFlXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The Godfather,1972,A,175 min,\"Crime, Drama\",9.2,An organized crime dynasty's aging patriarch transfers control of his clandestine empire to his reluctant son.,100,Francis Ford Coppola,Marlon Brando,Al Pacino,James Caan,Diane Keaton,1620367,\"134,966,411\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTMxNTMwODM0NF5BMl5BanBnXkFtZTcwODAyMTk2Mw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Dark Knight,2008,UA,152 min,\"Action, Crime, Drama\",9,\"When the menace known as the Joker wreaks havoc and chaos on the people of Gotham, Batman must accept one of the greatest psychological and physical tests of his ability to fight injustice.\",84,Christopher Nolan,Christian Bale,Heath Ledger,Aaron Eckhart,Michael Caine,2303232,\"534,858,444\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWMwMGQzZTItY2JlNC00OWZiLWIyMDctNDk2ZDQ2YjRjMWQ0XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The Godfather: Part II,1974,A,202 min,\"Crime, Drama\",9,\"The early life and career of Vito Corleone in 1920s New York City is portrayed, while his son, Michael, expands and tightens his grip on the family crime syndicate.\",90,Francis Ford Coppola,Al Pacino,Robert De Niro,Robert Duvall,Diane Keaton,1129952,\"57,300,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWU4N2FjNzYtNTVkNC00NzQ0LTg0MjAtYTJlMjFhNGUxZDFmXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",12 Angry Men,1957,U,96 min,\"Crime, Drama\",9,A jury holdout attempts to prevent a miscarriage of justice by forcing his colleagues to reconsider the evidence.,96,Sidney Lumet,Henry Fonda,Lee J. Cobb,Martin Balsam,John Fiedler,689845,\"4,360,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzA5ZDNlZWMtM2NhNS00NDJjLTk4NDItYTRmY2EwMWZlMTY3XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lord of the Rings: The Return of the King,2003,U,201 min,\"Action, Adventure, Drama\",8.9,Gandalf and Aragorn lead the World of Men against Sauron's army to draw his gaze from Frodo and Sam as they approach Mount Doom with the One Ring.,94,Peter Jackson,Elijah Wood,Viggo Mortensen,Ian McKellen,Orlando Bloom,1642758,\"377,845,905\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGNhMDIzZTUtNTBlZi00MTRlLWFjM2ItYzViMjE3YzI5MjljXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Pulp Fiction,1994,A,154 min,\"Crime, Drama\",8.9,\"The lives of two mob hitmen, a boxer, a gangster and his wife, and a pair of diner bandits intertwine in four tales of violence and redemption.\",94,Quentin Tarantino,John Travolta,Uma Thurman,Samuel L. Jackson,Bruce Willis,1826188,\"107,928,762\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDE4OTMxMTctNmRhYy00NWE2LTg3YzItYTk3M2UwOTU5Njg4XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Schindler's List,1993,A,195 min,\"Biography, Drama, History\",8.9,\"In German-occupied Poland during World War II, industrialist Oskar Schindler gradually becomes concerned for his Jewish workforce after witnessing their persecution by the Nazis.\",94,Steven Spielberg,Liam Neeson,Ralph Fiennes,Ben Kingsley,Caroline Goodall,1213505,\"96,898,818\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjAxMzY3NjcxNF5BMl5BanBnXkFtZTcwNTI5OTM0Mw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Inception,2010,UA,148 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",8.8,A thief who steals corporate secrets through the use of dream-sharing technology is given the inverse task of planting an idea into the mind of a C.E.O.,74,Christopher Nolan,Leonardo DiCaprio,Joseph Gordon-Levitt,Elliot Page,Ken Watanabe,2067042,\"292,576,195\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmEzNTkxYjQtZTc0MC00YTVjLTg5ZTEtZWMwOWVlYzY0NWIwXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fight Club,1999,A,139 min,Drama,8.8,\"An insomniac office worker and a devil-may-care soapmaker form an underground fight club that evolves into something much, much more.\",66,David Fincher,Brad Pitt,Edward Norton,Meat Loaf,Zach Grenier,1854740,\"37,030,102\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2EyZjM3NzUtNWUzMi00MTgxLWI0NTctMzY4M2VlOTdjZWRiXkEyXkFqcGdeQXVyNDUzOTQ5MjY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring,2001,U,178 min,\"Action, Adventure, Drama\",8.8,A meek Hobbit from the Shire and eight companions set out on a journey to destroy the powerful One Ring and save Middle-earth from the Dark Lord Sauron.,92,Peter Jackson,Elijah Wood,Ian McKellen,Orlando Bloom,Sean Bean,1661481,\"315,544,750\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWIwODRlZTUtY2U3ZS00Yzg1LWJhNzYtMmZiYmEyNmU1NjMzXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Forrest Gump,1994,UA,142 min,\"Drama, Romance\",8.8,\"The presidencies of Kennedy and Johnson, the events of Vietnam, Watergate and other historical events unfold through the perspective of an Alabama man with an IQ of 75, whose only desire is to be reunited with his childhood sweetheart.\",82,Robert Zemeckis,Tom Hanks,Robin Wright,Gary Sinise,Sally Field,1809221,\"330,252,182\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTQ5NDI3MTI4MF5BMl5BanBnXkFtZTgwNDQ4ODE5MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Il buono, il brutto, il cattivo\",1966,A,161 min,Western,8.8,A bounty hunting scam joins two men in an uneasy alliance against a third in a race to find a fortune in gold buried in a remote cemetery.,90,Sergio Leone,Clint Eastwood,Eli Wallach,Lee Van Cleef,Aldo Giuffrè,688390,\"6,100,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGMxZTdjZmYtMmE2Ni00ZTdkLWI5NTgtNjlmMjBiNzU2MmI5XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lord of the Rings: The Two Towers,2002,UA,179 min,\"Action, Adventure, Drama\",8.7,\"While Frodo and Sam edge closer to Mordor with the help of the shifty Gollum, the divided fellowship makes a stand against Sauron's new ally, Saruman, and his hordes of Isengard.\",87,Peter Jackson,Elijah Wood,Ian McKellen,Viggo Mortensen,Orlando Bloom,1485555,\"342,551,365\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzQzOTk3OTAtNDQ0Zi00ZTVkLWI0MTEtMDllZjNkYzNjNTc4L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Matrix,1999,A,136 min,\"Action, Sci-Fi\",8.7,\"When a beautiful stranger leads computer hacker Neo to a forbidding underworld, he discovers the shocking truth--the life he knows is the elaborate deception of an evil cyber-intelligence.\",73,Lana Wachowski,Lilly Wachowski,Keanu Reeves,Laurence Fishburne,Carrie-Anne Moss,1676426,\"171,479,930\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2NkZjEzMDgtN2RjYy00YzM1LWI4ZmQtMjIwYjFjNmI3ZGEwXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Goodfellas,1990,A,146 min,\"Biography, Crime, Drama\",8.7,\"The story of Henry Hill and his life in the mob, covering his relationship with his wife Karen Hill and his mob partners Jimmy Conway and Tommy DeVito in the Italian-American crime syndicate.\",90,Martin Scorsese,Robert De Niro,Ray Liotta,Joe Pesci,Lorraine Bracco,1020727,\"46,836,394\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmU1NDRjNDgtMzhiMi00NjZmLTg5NGItZDNiZjU5NTU4OTE0XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back,1980,UA,124 min,\"Action, Adventure, Fantasy\",8.7,\"After the Rebels are brutally overpowered by the Empire on the ice planet Hoth, Luke Skywalker begins Jedi training with Yoda, while his friends are pursued by Darth Vader and a bounty hunter named Boba Fett all over the galaxy.\",82,Irvin Kershner,Mark Hamill,Harrison Ford,Carrie Fisher,Billy Dee Williams,1159315,\"290,475,067\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjA0OWVhOTAtYWQxNi00YzNhLWI4ZjYtNjFjZTEyYjJlNDVlL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",One Flew Over the Cuckoo's Nest,1975,A,133 min,Drama,8.7,\"A criminal pleads insanity and is admitted to a mental institution, where he rebels against the oppressive nurse and rallies up the scared patients.\",83,Milos Forman,Jack Nicholson,Louise Fletcher,Michael Berryman,Peter Brocco,918088,\"112,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjViNWRjYWEtZTI0NC00N2E3LTk0NGQtMjY4NTM3OGNkZjY0XkEyXkFqcGdeQXVyMjUxMTY3ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hamilton,2020,PG-13,160 min,\"Biography, Drama, History\",8.6,\"The real life of one of America's foremost founding fathers and first Secretary of the Treasury, Alexander Hamilton. Captured live on Broadway from the Richard Rodgers Theater with the original Broadway cast.\",90,Thomas Kail,Lin-Manuel Miranda,Phillipa Soo,Leslie Odom Jr.,Renée Elise Goldsberry,55291,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWZjMjk3ZTItODQ2ZC00NTY5LWE0ZDYtZTI3MjcwN2Q5NTVkXkEyXkFqcGdeQXVyODk4OTc3MTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gisaengchung,2019,A,132 min,\"Comedy, Drama, Thriller\",8.6,Greed and class discrimination threaten the newly formed symbiotic relationship between the wealthy Park family and the destitute Kim clan.,96,Bong Joon Ho,Kang-ho Song,Lee Sun-kyun,Cho Yeo-jeong,Choi Woo-sik,552778,\"53,367,844\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTc2ZTlmYmItMDBhYS00YmMzLWI4ZjAtMTI5YTBjOTFiMGEwXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Soorarai Pottru,2020,U,153 min,Drama,8.6,\"Nedumaaran Rajangam \"\"Maara\"\" sets out to make the common man fly and in the process takes on the world's most capital intensive industry and several enemies who stand in his way.\",,Sudha Kongara,Suriya,Madhavan,Paresh Rawal,Aparna Balamurali,54995,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjdkOTU3MDktN2IxOS00OGEyLWFmMjktY2FiMmZkNWIyODZiXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Interstellar,2014,UA,169 min,\"Adventure, Drama, Sci-Fi\",8.6,A team of explorers travel through a wormhole in space in an attempt to ensure humanity's survival.,74,Christopher Nolan,Matthew McConaughey,Anne Hathaway,Jessica Chastain,Mackenzie Foy,1512360,\"188,020,017\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTMwYjc5ZmItYTFjZC00ZGQ3LTlkNTMtMjZiNTZlMWQzNzI5XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Cidade de Deus,2002,A,130 min,\"Crime, Drama\",8.6,\"In the slums of Rio, two kids' paths diverge as one struggles to become a photographer and the other a kingpin.\",79,Fernando Meirelles,Kátia Lund,Alexandre Rodrigues,Leandro Firmino,Matheus Nachtergaele,699256,\"7,563,397\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjlmZmI5MDctNDE2YS00YWE0LWE5ZWItZDBhYWQ0NTcxNWRhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sen to Chihiro no kamikakushi,2001,U,125 min,\"Animation, Adventure, Family\",8.6,\"During her family's move to the suburbs, a sullen 10-year-old girl wanders into a world ruled by gods, witches, and spirits, and where humans are changed into beasts.\",96,Hayao Miyazaki,Daveigh Chase,Suzanne Pleshette,Miyu Irino,Rumi Hiiragi,651376,\"10,055,859\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjhkMDM4MWItZTVjOC00ZDRhLThmYTAtM2I5NzBmNmNlMzI1XkEyXkFqcGdeQXVyNDYyMDk5MTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Saving Private Ryan,1998,R,169 min,\"Drama, War\",8.6,\"Following the Normandy Landings, a group of U.S. soldiers go behind enemy lines to retrieve a paratrooper whose brothers have been killed in action.\",91,Steven Spielberg,Tom Hanks,Matt Damon,Tom Sizemore,Edward Burns,1235804,\"216,540,909\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUxMzQyNjA5MF5BMl5BanBnXkFtZTYwOTU2NTY3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Green Mile,1999,A,189 min,\"Crime, Drama, Fantasy\",8.6,\"The lives of guards on Death Row are affected by one of their charges: a black man accused of child murder and rape, yet who has a mysterious gift.\",61,Frank Darabont,Tom Hanks,Michael Clarke Duncan,David Morse,Bonnie Hunt,1147794,\"136,801,374\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmJmM2Q4NmMtYThmNC00ZjRlLWEyZmItZTIwOTBlZDQ3NTQ1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La vita è bella,1997,U,116 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8.6,\"When an open-minded Jewish librarian and his son become victims of the Holocaust, he uses a perfect mixture of will, humor, and imagination to protect his son from the dangers around their camp.\",59,Roberto Benigni,Roberto Benigni,Nicoletta Braschi,Giorgio Cantarini,Giustino Durano,623629,\"57,598,247\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTUwODM5MTctZjczMi00OTk4LTg3NWUtNmVhMTAzNTNjYjcyXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Se7en,1995,A,127 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.6,\"Two detectives, a rookie and a veteran, hunt a serial killer who uses the seven deadly sins as his motives.\",65,David Fincher,Morgan Freeman,Brad Pitt,Kevin Spacey,Andrew Kevin Walker,1445096,\"100,125,643\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjNhZTk0ZmEtNjJhMi00YzFlLWE1MmEtYzM1M2ZmMGMwMTU4XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Silence of the Lambs,1991,A,118 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.6,\"A young F.B.I. cadet must receive the help of an incarcerated and manipulative cannibal killer to help catch another serial killer, a madman who skins his victims.\",85,Jonathan Demme,Jodie Foster,Anthony Hopkins,Lawrence A. Bonney,Kasi Lemmons,1270197,\"130,742,922\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzVlY2MwMjktM2E4OS00Y2Y3LWE3ZjctYzhkZGM3YzA1ZWM2XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Star Wars,1977,UA,121 min,\"Action, Adventure, Fantasy\",8.6,\"Luke Skywalker joins forces with a Jedi Knight, a cocky pilot, a Wookiee and two droids to save the galaxy from the Empire's world-destroying battle station, while also attempting to rescue Princess Leia from the mysterious Darth Vader.\",90,George Lucas,Mark Hamill,Harrison Ford,Carrie Fisher,Alec Guinness,1231473,\"322,740,140\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjBmYTQ1NjItZWU5MS00YjI0LTg2OTYtYmFkN2JkMmNiNWVkXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxMTY0OTQ@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Seppuku,1962,,133 min,\"Action, Drama, Mystery\",8.6,\"When a ronin requesting seppuku at a feudal lord's palace is told of the brutal suicide of another ronin who previously visited, he reveals how their pasts are intertwined - and in doing so challenges the clan's integrity.\",85,Masaki Kobayashi,Tatsuya Nakadai,Akira Ishihama,Shima Iwashita,Tetsurô Tanba,42004,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWE4ZDdhNmMtNzE5ZC00NzExLTlhNGMtY2ZhYjYzODEzODA1XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Shichinin no samurai,1954,U,207 min,\"Action, Adventure, Drama\",8.6,A poor village under attack by bandits recruits seven unemployed samurai to help them defend themselves.,98,Akira Kurosawa,Toshirô Mifune,Takashi Shimura,Keiko Tsushima,Yukiko Shimazaki,315744,\"269,061\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjc4NDZhZWMtNGEzYS00ZWU2LThlM2ItNTA0YzQ0OTExMTE2XkEyXkFqcGdeQXVyNjUwMzI2NzU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",It's a Wonderful Life,1946,PG,130 min,\"Drama, Family, Fantasy\",8.6,An angel is sent from Heaven to help a desperately frustrated businessman by showing him what life would have been like if he had never existed.,89,Frank Capra,James Stewart,Donna Reed,Lionel Barrymore,Thomas Mitchell,405801,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGVjNWI4ZGUtNzE0MS00YTJmLWE0ZDctN2ZiYTk2YmI3NTYyXkEyXkFqcGdeQXVyMTkxNjUyNQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Joker,2019,A,122 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.5,\"In Gotham City, mentally troubled comedian Arthur Fleck is disregarded and mistreated by society. He then embarks on a downward spiral of revolution and bloody crime. This path brings him face-to-face with his alter-ego: the Joker.\",59,Todd Phillips,Joaquin Phoenix,Robert De Niro,Zazie Beetz,Frances Conroy,939252,\"335,451,311\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTA5NDZlZGUtMjAxOS00YTRkLTkwYmMtYWQ0NWEwZDZiNjEzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Whiplash,2014,A,106 min,\"Drama, Music\",8.5,A promising young drummer enrolls at a cut-throat music conservatory where his dreams of greatness are mentored by an instructor who will stop at nothing to realize a student's potential.,88,Damien Chazelle,Miles Teller,J.K. Simmons,Melissa Benoist,Paul Reiser,717585,\"13,092,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYxNDA3MDQwNl5BMl5BanBnXkFtZTcwNTU4Mzc1Nw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Intouchables,2011,UA,112 min,\"Biography, Comedy, Drama\",8.5,\"After he becomes a quadriplegic from a paragliding accident, an aristocrat hires a young man from the projects to be his caregiver.\",57,Olivier Nakache,Éric Toledano,François Cluzet,Omar Sy,Anne Le Ny,760360,\"13,182,281\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA4NDI0MTIxNF5BMl5BanBnXkFtZTYwNTM0MzY2._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Prestige,2006,U,130 min,\"Drama, Mystery, Sci-Fi\",8.5,\"After a tragic accident, two stage magicians engage in a battle to create the ultimate illusion while sacrificing everything they have to outwit each other.\",66,Christopher Nolan,Christian Bale,Hugh Jackman,Scarlett Johansson,Michael Caine,1190259,\"53,089,891\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI1MTY2OTIxNV5BMl5BanBnXkFtZTYwNjQ4NjY3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Departed,2006,A,151 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.5,An undercover cop and a mole in the police attempt to identify each other while infiltrating an Irish gang in South Boston.,85,Martin Scorsese,Leonardo DiCaprio,Matt Damon,Jack Nicholson,Mark Wahlberg,1189773,\"132,384,315\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWRiZDIxZjktMTA1NC00MDQ2LWEzMjUtMTliZmY3NjQ3ODJiXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",The Pianist,2002,R,150 min,\"Biography, Drama, Music\",8.5,A Polish Jewish musician struggles to survive the destruction of the Warsaw ghetto of World War II.,85,Roman Polanski,Adrien Brody,Thomas Kretschmann,Frank Finlay,Emilia Fox,729603,\"32,572,577\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDliMmNhNDEtODUyOS00MjNlLTgxODEtN2U3NzIxMGVkZTA1L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gladiator,2000,UA,155 min,\"Action, Adventure, Drama\",8.5,A former Roman General sets out to exact vengeance against the corrupt emperor who murdered his family and sent him into slavery.,67,Ridley Scott,Russell Crowe,Joaquin Phoenix,Connie Nielsen,Oliver Reed,1341460,\"187,705,427\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjA0MTM4MTQtNzY5MC00NzY3LWI1ZTgtYzcxMjkyMzU4MDZiXkEyXkFqcGdeQXVyNDYyMDk5MTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",American History X,1998,R,119 min,Drama,8.5,A former neo-nazi skinhead tries to prevent his younger brother from going down the same wrong path that he did.,62,Tony Kaye,Edward Norton,Edward Furlong,Beverly D'Angelo,Jennifer Lien,1034705,\"6,719,864\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTViNjMyNmUtNDFkNC00ZDRlLThmMDUtZDU2YWE4NGI2ZjVmXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Usual Suspects,1995,A,106 min,\"Crime, Mystery, Thriller\",8.5,\"A sole survivor tells of the twisty events leading up to a horrific gun battle on a boat, which began when five criminals met at a seemingly random police lineup.\",77,Bryan Singer,Kevin Spacey,Gabriel Byrne,Chazz Palminteri,Stephen Baldwin,991208,\"23,341,568\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODllNWE0MmEtYjUwZi00ZjY3LThmNmQtZjZlMjI2YTZjYmQ0XkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Léon,1994,A,110 min,\"Action, Crime, Drama\",8.5,\"Mathilda, a 12-year-old girl, is reluctantly taken in by Léon, a professional assassin, after her family is murdered. An unusual relationship forms as she becomes his protégée and learns the assassin's trade.\",64,Luc Besson,Jean Reno,Gary Oldman,Natalie Portman,Danny Aiello,1035236,\"19,501,238\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTYxNGMyZTYtMjE3MS00MzNjLWFjNmYtMDk3N2FmM2JiM2M1XkEyXkFqcGdeQXVyNjY5NDU4NzI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lion King,1994,U,88 min,\"Animation, Adventure, Drama\",8.5,\"Lion prince Simba and his father are targeted by his bitter uncle, who wants to ascend the throne himself.\",88,Roger Allers,Rob Minkoff,Matthew Broderick,Jeremy Irons,James Earl Jones,942045,\"422,783,777\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGU2NzRmZjUtOGUxYS00ZjdjLWEwZWItY2NlM2JhNjkxNTFmXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Terminator 2: Judgment Day,1991,U,137 min,\"Action, Sci-Fi\",8.5,\"A cyborg, identical to the one who failed to kill Sarah Connor, must now protect her teenage son, John Connor, from a more advanced and powerful cyborg.\",75,James Cameron,Arnold Schwarzenegger,Linda Hamilton,Edward Furlong,Robert Patrick,995506,\"204,843,350\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2FhYjEyYmYtMDI1Yy00YTdlLWI2NWQtYmEzNzAxOGY1NjY2XkEyXkFqcGdeQXVyNTA3NTIyNDg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Nuovo Cinema Paradiso,1988,U,155 min,\"Drama, Romance\",8.5,A filmmaker recalls his childhood when falling in love with the pictures at the cinema of his home village and forms a deep friendship with the cinema's projectionist.,80,Giuseppe Tornatore,Philippe Noiret,Enzo Cannavale,Antonella Attili,Isa Danieli,230763,\"11,990,401\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmY2NjUzNDQtNTgxNC00M2Q4LTljOWQtMjNjNDBjNWUxNmJlXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hotaru no haka,1988,U,89 min,\"Animation, Drama, War\",8.5,A young boy and his little sister struggle to survive in Japan during World War II.,94,Isao Takahata,Tsutomu Tatsumi,Ayano Shiraishi,Akemi Yamaguchi,Yoshiko Shinohara,235231,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmU0M2Y1OGUtZjIxNi00ZjBkLTg1MjgtOWIyNThiZWIwYjRiXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Back to the Future,1985,U,116 min,\"Adventure, Comedy, Sci-Fi\",8.5,\"Marty McFly, a 17-year-old high school student, is accidentally sent thirty years into the past in a time-traveling DeLorean invented by his close friend, the eccentric scientist Doc Brown.\",87,Robert Zemeckis,Michael J. Fox,Christopher Lloyd,Lea Thompson,Crispin Glover,1058081,\"210,609,762\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGI5MjBmYzYtMzJhZi00NGI1LTk3MzItYjBjMzcxM2U3MDdiXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Once Upon a Time in the West,1968,U,165 min,Western,8.5,A mysterious stranger with a harmonica joins forces with a notorious desperado to protect a beautiful widow from a ruthless assassin working for the railroad.,80,Sergio Leone,Henry Fonda,Charles Bronson,Claudia Cardinale,Jason Robards,302844,\"5,321,508\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTQwNDM1YzItNDAxZC00NWY2LTk0M2UtNDIwNWI5OGUyNWUxXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Psycho,1960,A,109 min,\"Horror, Mystery, Thriller\",8.5,\"A Phoenix secretary embezzles $40,000 from her employer's client, goes on the run, and checks into a remote motel run by a young man under the domination of his mother.\",97,Alfred Hitchcock,Anthony Perkins,Janet Leigh,Vera Miles,John Gavin,604211,\"32,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2IzZGY2YmEtYzljNS00NTM5LTgwMzUtMzM1NjQ4NGI0OTk0XkEyXkFqcGdeQXVyNDYyMDk5MTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Casablanca,1942,U,102 min,\"Drama, Romance, War\",8.5,A cynical expatriate American cafe owner struggles to decide whether or not to help his former lover and her fugitive husband escape the Nazis in French Morocco.,100,Michael Curtiz,Humphrey Bogart,Ingrid Bergman,Paul Henreid,Claude Rains,522093,\"1,024,560\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjJiZjMzYzktNjU0NS00OTkxLWEwYzItYzdhYWJjN2QzMTRlL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Modern Times,1936,G,87 min,\"Comedy, Drama, Family\",8.5,The Tramp struggles to live in modern industrial society with the help of a young homeless woman.,96,Charles Chaplin,Charles Chaplin,Paulette Goddard,Henry Bergman,Tiny Sandford,217881,\"163,245\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2I4MmM1N2EtM2YzOS00OWUzLTkzYzctNDc5NDg2N2IyODJmXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",City Lights,1931,G,87 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8.5,\"With the aid of a wealthy erratic tippler, a dewy-eyed tramp who has fallen in love with a sightless flower girl accumulates money to be able to help her medically.\",99,Charles Chaplin,Charles Chaplin,Virginia Cherrill,Florence Lee,Harry Myers,167839,\"19,181\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmExNzU2ZWMtYzUwYi00YmM2LTkxZTQtNmVhNjY0NTMyMWI2XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Capharnaüm,2018,A,126 min,Drama,8.4,\"While serving a five-year sentence for a violent crime, a 12-year-old boy sues his parents for neglect.\",75,Nadine Labaki,Zain Al Rafeea,Yordanos Shiferaw,Boluwatife Treasure Bankole,Kawsar Al Haddad,62635,\"1,661,096\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWJhMDlmZGUtYzcxNS00NDRiLWIwNjktNDY1Mjg3ZjBkYzY0XkEyXkFqcGdeQXVyMTU4MjUwMjI@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Ayla: The Daughter of War,2017,,125 min,\"Biography, Drama, History\",8.4,\"In 1950, amid-st the ravages of the Korean War, Sergeant Süleyman stumbles upon a half-frozen little girl, with no parents and no help in sight. Frantic, scared and on the verge of death, ... See full summary »\",,Can Ulkay,Erdem Can,Çetin Tekindor,Ismail Hacioglu,Kyung-jin Lee,34112,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2FiMTFmMzMtZDI2ZC00NDQyLWExYTUtOWNmZWM1ZDg5YjVjXkEyXkFqcGdeQXVyODIwMDI1NjM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Vikram Vedha,2017,UA,147 min,\"Action, Crime, Drama\",8.4,\"Vikram, a no-nonsense police officer, accompanied by Simon, his partner, is on the hunt to capture Vedha, a smuggler and a murderer. Vedha tries to change Vikram's life, which leads to a conflict.\",,Gayatri,Pushkar,Madhavan,Vijay Sethupathi,Shraddha Srinath,28401,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODRmZDVmNzUtZDA4ZC00NjhkLWI2M2UtN2M0ZDIzNDcxYThjL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTk0MzMzODA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kimi no na wa.,2016,U,106 min,\"Animation, Drama, Fantasy\",8.4,\"Two strangers find themselves linked in a bizarre way. When a connection forms, will distance be the only thing to keep them apart?\",79,Makoto Shinkai,Ryûnosuke Kamiki,Mone Kamishiraishi,Ryô Narita,Aoi Yûki,194838,\"5,017,246\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ4MzQzMzM2Nl5BMl5BanBnXkFtZTgwMTQ1NzU3MDI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Dangal,2016,U,161 min,\"Action, Biography, Drama\",8.4,Former wrestler Mahavir Singh Phogat and his two wrestler daughters struggle towards glory at the Commonwealth Games in the face of societal oppression.,,Nitesh Tiwari,Aamir Khan,Sakshi Tanwar,Fatima Sana Shaikh,Sanya Malhotra,156479,\"12,391,761\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjMwNDkxMTgzOF5BMl5BanBnXkFtZTgwNTkwNTQ3NjM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Spider-Man: Into the Spider-Verse,2018,U,117 min,\"Animation, Action, Adventure\",8.4,\"Teen Miles Morales becomes the Spider-Man of his universe, and must join with five spider-powered individuals from other dimensions to stop a threat for all realities.\",87,Bob Persichetti,Peter Ramsey,Rodney Rothman,Shameik Moore,Jake Johnson,375110,\"190,241,310\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc5MDE2ODcwNV5BMl5BanBnXkFtZTgwMzI2NzQ2NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Avengers: Endgame,2019,UA,181 min,\"Action, Adventure, Drama\",8.4,\"After the devastating events of Avengers: Infinity War (2018), the universe is in ruins. With the help of remaining allies, the Avengers assemble once more in order to reverse Thanos' actions and restore balance to the universe.\",78,Anthony Russo,Joe Russo,Robert Downey Jr.,Chris Evans,Mark Ruffalo,809955,\"858,373,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjMxNjY2MDU1OV5BMl5BanBnXkFtZTgwNzY1MTUwNTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Avengers: Infinity War,2018,UA,149 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",8.4,The Avengers and their allies must be willing to sacrifice all in an attempt to defeat the powerful Thanos before his blitz of devastation and ruin puts an end to the universe.,68,Anthony Russo,Joe Russo,Robert Downey Jr.,Chris Hemsworth,Mark Ruffalo,834477,\"678,815,482\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjQ5NjM0Y2YtNjZkNC00ZDhkLWJjMWItN2QyNzFkMDE3ZjAxXkEyXkFqcGdeQXVyODIxMzk5NjA@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Coco,2017,U,105 min,\"Animation, Adventure, Family\",8.4,\"Aspiring musician Miguel, confronted with his family's ancestral ban on music, enters the Land of the Dead to find his great-great-grandfather, a legendary singer.\",81,Lee Unkrich,Adrian Molina,Anthony Gonzalez,Gael García Bernal,Benjamin Bratt,384171,\"209,726,015\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIyNTQ5NjQ1OV5BMl5BanBnXkFtZTcwODg1MDU4OA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Django Unchained,2012,A,165 min,\"Drama, Western\",8.4,\"With the help of a German bounty hunter, a freed slave sets out to rescue his wife from a brutal Mississippi plantation owner.\",81,Quentin Tarantino,Jamie Foxx,Christoph Waltz,Leonardo DiCaprio,Kerry Washington,1357682,\"162,805,434\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk4ODQzNDY3Ml5BMl5BanBnXkFtZTcwODA0NTM4Nw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Dark Knight Rises,2012,UA,164 min,\"Action, Adventure\",8.4,\"Eight years after the Joker's reign of anarchy, Batman, with the help of the enigmatic Catwoman, is forced from his exile to save Gotham City from the brutal guerrilla terrorist Bane.\",78,Christopher Nolan,Christian Bale,Tom Hardy,Anne Hathaway,Gary Oldman,1516346,\"448,139,099\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTkyOGVjMGEtNmQzZi00NzFlLTlhOWQtODYyMDc2ZGJmYzFhXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",3 Idiots,2009,UA,170 min,\"Comedy, Drama\",8.4,\"Two friends are searching for their long lost companion. They revisit their college days and recall the memories of their friend who inspired them to think differently, even as the rest of the world called them \"\"idiots\"\".\",67,Rajkumar Hirani,Aamir Khan,Madhavan,Mona Singh,Sharman Joshi,344445,\"6,532,908\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDhjZWViN2MtNzgxOS00NmI4LThiZDQtZDI3MzM4MDE4NTc0XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Taare Zameen Par,2007,U,165 min,\"Drama, Family\",8.4,\"An eight-year-old boy is thought to be a lazy trouble-maker, until the new art teacher has the patience and compassion to discover the real problem behind his struggles in school.\",,Aamir Khan,Amole Gupte,Darsheel Safary,Aamir Khan,Tisca Chopra,168895,\"1,223,869\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjExMTg5OTU0NF5BMl5BanBnXkFtZTcwMjMxMzMzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",WALL·E,2008,U,98 min,\"Animation, Adventure, Family\",8.4,\"In the distant future, a small waste-collecting robot inadvertently embarks on a space journey that will ultimately decide the fate of mankind.\",95,Andrew Stanton,Ben Burtt,Elissa Knight,Jeff Garlin,Fred Willard,999790,\"223,808,164\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOThkM2EzYmMtNDE3NS00NjlhLTg4YzktYTdhNzgyOWY3ZDYzXkEyXkFqcGdeQXVyNzQzNzQxNzI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The Lives of Others,2006,A,137 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",8.4,\"In 1984 East Berlin, an agent of the secret police, conducting surveillance on a writer and his lover, finds himself becoming increasingly absorbed by their lives.\",89,Florian Henckel von Donnersmarck,Ulrich Mühe,Martina Gedeck,Sebastian Koch,Ulrich Tukur,358685,\"11,286,112\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI3NTQyMzU5M15BMl5BanBnXkFtZTcwMTM2MjgyMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Oldeuboi,2003,A,101 min,\"Action, Drama, Mystery\",8.4,\"After being kidnapped and imprisoned for fifteen years, Oh Dae-Su is released, only to find that he must find his captor in five days.\",77,Chan-wook Park,Choi Min-sik,Yoo Ji-Tae,Kang Hye-jeong,Kim Byeong-Ok,515451,\"707,481\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTcyNjk1MjgtOWI3Mi00YzQwLWI5MTktMzY4ZmI2NDAyNzYzXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Memento,2000,UA,113 min,\"Mystery, Thriller\",8.4,A man with short-term memory loss attempts to track down his wife's murderer.,80,Christopher Nolan,Guy Pearce,Carrie-Anne Moss,Joe Pantoliano,Mark Boone Junior,1125712,\"25,544,867\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGIzY2IzODQtNThmMi00ZDE4LWI5YzAtNzNlZTM1ZjYyYjUyXkEyXkFqcGdeQXVyODEzNjM5OTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mononoke-hime,1997,U,134 min,\"Animation, Action, Adventure\",8.4,\"On a journey to find the cure for a Tatarigami's curse, Ashitaka finds himself in the middle of a war between the forest gods and Tatara, a mining colony. In this quest he also meets San, the Mononoke Hime.\",76,Hayao Miyazaki,Yôji Matsuda,Yuriko Ishida,Yûko Tanaka,Billy Crudup,343171,\"2,375,308\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGFkNWI4MTMtNGQ0OC00MWVmLTk3MTktOGYxN2Y2YWVkZWE2XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Once Upon a Time in America,1984,A,229 min,\"Crime, Drama\",8.4,\"A former Prohibition-era Jewish gangster returns to the Lower East Side of Manhattan over thirty years later, where he once again must confront the ghosts and regrets of his old life.\",,Sergio Leone,Robert De Niro,James Woods,Elizabeth McGovern,Treat Williams,311365,\"5,321,508\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA0ODEzMTc1Nl5BMl5BanBnXkFtZTcwODM2MjAxNA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Raiders of the Lost Ark,1981,A,115 min,\"Action, Adventure\",8.4,\"In 1936, archaeologist and adventurer Indiana Jones is hired by the U.S. government to find the Ark of the Covenant before Adolf Hitler's Nazis can obtain its awesome powers.\",85,Steven Spielberg,Harrison Ford,Karen Allen,Paul Freeman,John Rhys-Davies,884112,\"248,159,971\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWFlYmY2MGEtZjVkYS00YzU4LTg0YjQtYzY1ZGE3NTA5NGQxXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Shining,1980,A,146 min,\"Drama, Horror\",8.4,\"A family heads to an isolated hotel for the winter where a sinister presence influences the father into violence, while his psychic son sees horrific forebodings from both past and future.\",66,Stanley Kubrick,Jack Nicholson,Shelley Duvall,Danny Lloyd,Scatman Crothers,898237,\"44,017,374\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDdhODg0MjYtYzBiOS00ZmI5LWEwZGYtZDEyNDU4MmQyNzFkXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Apocalypse Now,1979,R,147 min,\"Drama, Mystery, War\",8.4,A U.S. Army officer serving in Vietnam is tasked with assassinating a renegade Special Forces Colonel who sees himself as a god.,94,Francis Ford Coppola,Martin Sheen,Marlon Brando,Robert Duvall,Frederic Forrest,606398,\"83,471,511\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmQ2MmU3NzktZjAxOC00ZDZhLTk4YzEtMDMyMzcxY2IwMDAyXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Alien,1979,R,117 min,\"Horror, Sci-Fi\",8.4,\"After a space merchant vessel receives an unknown transmission as a distress call, one of the crew is attacked by a mysterious life form and they soon realize that its life cycle has merely begun.\",89,Ridley Scott,Sigourney Weaver,Tom Skerritt,John Hurt,Veronica Cartwright,787806,\"78,900,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmYzNmM2MDctZGY3Yi00NjRiLWIxZjctYjgzYTcxYTNhYTMyXkEyXkFqcGdeQXVyMjUxMTY3ODM@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Anand,1971,U,122 min,\"Drama, Musical\",8.4,\"The story of a terminally ill man who wishes to live life to the fullest before the inevitable occurs, as told by his best friend.\",,Hrishikesh Mukherjee,Rajesh Khanna,Amitabh Bachchan,Sumita Sanyal,Ramesh Deo,30273,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTI4NTNhZDMtMWNkZi00MTRmLWJmZDQtMmJkMGVmZTEzODlhXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Tengoku to jigoku,1963,,143 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.4,An executive of a shoe company becomes a victim of extortion when his chauffeur's son is kidnapped and held for ransom.,,Akira Kurosawa,Toshirô Mifune,Yutaka Sada,Tatsuya Nakadai,Kyôko Kagawa,34357,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWI3ZTMxNjctMjdlNS00NmUwLWFiM2YtZDUyY2I3N2MxYTE0XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dr. Strangelove or: How I Learned to Stop Worrying and Love the Bomb,1964,A,95 min,Comedy,8.4,An insane general triggers a path to nuclear holocaust that a War Room full of politicians and generals frantically tries to stop.,97,Stanley Kubrick,Peter Sellers,George C. Scott,Sterling Hayden,Keenan Wynn,450474,\"275,902\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDQwODU5OWYtNDcyNi00MDQ1LThiOGMtZDkwNWJiM2Y3MDg0XkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Witness for the Prosecution,1957,U,116 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.4,A veteran British barrister must defend his client in a murder trial that has surprise after surprise.,,Billy Wilder,Tyrone Power,Marlene Dietrich,Charles Laughton,Elsa Lanchester,108862,\"8,175,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjViMmRkOTEtM2ViOS00ODg0LWJhYWEtNTBlOGQxNDczOGY3XkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Paths of Glory,1957,A,88 min,\"Drama, War\",8.4,\"After refusing to attack an enemy position, a general accuses the soldiers of cowardice and their commanding officer must defend them.\",90,Stanley Kubrick,Kirk Douglas,Ralph Meeker,Adolphe Menjou,George Macready,178092,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGUxYWM3M2MtMGM3Mi00ZmRiLWE0NGQtZjE5ODI2OTJhNTU0XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rear Window,1954,U,112 min,\"Mystery, Thriller\",8.4,A wheelchair-bound photographer spies on his neighbors from his apartment window and becomes convinced one of them has committed murder.,100,Alfred Hitchcock,James Stewart,Grace Kelly,Wendell Corey,Thelma Ritter,444074,\"36,764,313\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU0NTkyNzYwMF5BMl5BanBnXkFtZTgwMDU0NDk5MTI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sunset Blvd.,1950,Passed,110 min,\"Drama, Film-Noir\",8.4,A screenwriter develops a dangerous relationship with a faded film star determined to make a triumphant return.,,Billy Wilder,William Holden,Gloria Swanson,Erich von Stroheim,Nancy Olson,201632,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmExYWJjNTktNGUyZS00ODhmLTkxYzAtNWIzOGEyMGNiMmUwXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Great Dictator,1940,Passed,125 min,\"Comedy, Drama, War\",8.4,Dictator Adenoid Hynkel tries to expand his empire while a poor Jewish barber tries to avoid persecution from Hynkel's regime.,,Charles Chaplin,Charles Chaplin,Paulette Goddard,Jack Oakie,Reginald Gardiner,203150,\"288,475\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTdmNTFjNDEtNzg0My00ZjkxLTg1ZDAtZTdkMDc2ZmFiNWQ1XkEyXkFqcGdeQXVyNTAzNzgwNTg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",1917,2019,R,119 min,\"Drama, Thriller, War\",8.3,\"April 6th, 1917. As a regiment assembles to wage war deep in enemy territory, two soldiers are assigned to race against time and deliver a message that will stop 1,600 men from walking straight into a deadly trap.\",78,Sam Mendes,Dean-Charles Chapman,George MacKay,Daniel Mays,Colin Firth,425844,\"159,227,644\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmQxNmU4ZjgtYzE5Mi00ZDlhLTlhOTctMzJkNjk2ZGUyZGEwXkEyXkFqcGdeQXVyMzgxMDA0Nzk@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Tumbbad,2018,A,104 min,\"Drama, Fantasy, Horror\",8.3,A mythological story about a goddess who created the entire universe. The plot revolves around the consequences when humans build a temple for her first-born.,,Rahi Anil Barve,Anand Gandhi,Adesh Prasad,Sohum Shah,Jyoti Malshe,27793,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWZhMjhhZmYtOTIzOC00MGYzLWI1OGYtM2ZkN2IxNTI4ZWI3XkEyXkFqcGdeQXVyNDAzNDk0MTQ@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Andhadhun,2018,UA,139 min,\"Crime, Drama, Music\",8.3,\"A series of mysterious events change the life of a blind pianist, who must now report a crime that he should technically know nothing of.\",,Sriram Raghavan,Ayushmann Khurrana,Tabu,Radhika Apte,Anil Dhawan,71875,\"1,373,943\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmY3MzYwMGUtOWMxYS00OGVhLWFjNmUtYzlkNGVmY2ZkMjA3XkEyXkFqcGdeQXVyMTExNDQ2MTI@._V1_UY98_CR4,0,67,98_AL_.jpg\",Drishyam,2013,U,160 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.3,A man goes to extreme lengths to save his family from punishment after the family commits an accidental crime.,,Jeethu Joseph,Mohanlal,Meena,Asha Sharath,Ansiba,30722,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg2NDg3ODg4NF5BMl5BanBnXkFtZTcwNzk3NTc3Nw@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Jagten,2012,R,115 min,Drama,8.3,\"A teacher lives a lonely life, all the while struggling over his son's custody. His life slowly gets better as he finds love and receives good news from his son, but his new luck is about to be brutally shattered by an innocent little lie.\",77,Thomas Vinterberg,Mads Mikkelsen,Thomas Bo Larsen,Annika Wedderkopp,Lasse Fogelstrøm,281623,\"687,185\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2JmMjViMjMtZTM5Mi00ZGZkLTk5YzctZDg5MjFjZDE4NjNkXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Jodaeiye Nader az Simin,2011,PG-13,123 min,Drama,8.3,A married couple are faced with a difficult decision - to improve the life of their child by moving to another country or to stay in Iran and look after a deteriorating parent who has Alzheimer's disease.,95,Asghar Farhadi,Payman Maadi,Leila Hatami,Sareh Bayat,Shahab Hosseini,220002,\"7,098,492\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWE3MGYzZjktY2Q5Mi00Y2NiLWIyYWUtMmIyNzA3YmZlMGFhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Incendies,2010,R,131 min,\"Drama, Mystery, War\",8.3,Twins journey to the Middle East to discover their family history and fulfill their mother's last wishes.,80,Denis Villeneuve,Lubna Azabal,Mélissa Désormeaux-Poulin,Maxim Gaudette,Mustafa Kamel,150023,\"6,857,096\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGE3N2QxN2YtM2ZlNS00MWIyLWE1NDAtYWFlN2FiYjY1MjczXkEyXkFqcGdeQXVyOTUwNzc0ODc@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Miracle in cell NO.7,2019,TV-14,132 min,Drama,8.3,A story of love between a mentally-ill father who was wrongly accused of murder and his lovely six years old daughter. The prison would be their home. Based on the 2013 Korean movie 7-beon-bang-ui seon-mul (2013).,,Mehmet Ada Öztekin,Aras Bulut Iynemli,Nisa Sofiya Aksongur,Deniz Baysal,Celile Toyon Uysal,33935,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjAzMzEwYzctNjc1MC00Nzg5LWFmMGItMTgzYmMyNTY2OTQ4XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Babam ve Oglum,2005,,112 min,\"Drama, Family\",8.3,The family of a left-wing journalist is torn apart after the military coup of Turkey in 1980.,,Çagan Irmak,Çetin Tekindor,Fikret Kuskan,Hümeyra,Ege Tanman,78925,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTJiNDEzOWYtMTVjOC00ZjlmLWE0NGMtZmE1OWVmZDQ2OWJhXkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Inglourious Basterds,2009,A,153 min,\"Adventure, Drama, War\",8.3,\"In Nazi-occupied France during World War II, a plan to assassinate Nazi leaders by a group of Jewish U.S. soldiers coincides with a theatre owner's vengeful plans for the same.\",69,Quentin Tarantino,Brad Pitt,Diane Kruger,Eli Roth,Mélanie Laurent,1267869,\"120,540,719\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY4NzcwODg3Nl5BMl5BanBnXkFtZTcwNTEwOTMyMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Eternal Sunshine of the Spotless Mind,2004,UA,108 min,\"Drama, Romance, Sci-Fi\",8.3,\"When their relationship turns sour, a couple undergoes a medical procedure to have each other erased from their memories.\",89,Michel Gondry,Jim Carrey,Kate Winslet,Tom Wilkinson,Gerry Robert Byrne,911664,\"34,400,301\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDg4NjM1YjMtYmNhZC00MjM0LWFiZmYtNGY1YjA3MzZmODc5XkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Amélie,2001,U,122 min,\"Comedy, Romance\",8.3,\"Amélie is an innocent and naive girl in Paris with her own sense of justice. She decides to help those around her and, along the way, discovers love.\",69,Jean-Pierre Jeunet,Audrey Tautou,Mathieu Kassovitz,Rufus,Lorella Cravotta,703810,\"33,225,499\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTA2NDYxOGYtYjU1Mi00Y2QzLTgxMTQtMWI1MGI0ZGQ5MmU4XkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Snatch,2000,UA,104 min,\"Comedy, Crime\",8.3,\"Unscrupulous boxing promoters, violent bookmakers, a Russian gangster, incompetent amateur robbers and supposedly Jewish jewelers fight to track down a priceless stolen diamond.\",55,Guy Ritchie,Jason Statham,Brad Pitt,Benicio Del Toro,Dennis Farina,782001,\"30,328,156\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTdiNzJlOWUtNWMwNS00NmFlLWI0YTEtZmI3YjIzZWUyY2Y3XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Requiem for a Dream,2000,A,102 min,Drama,8.3,The drug-induced utopias of four Coney Island people are shattered when their addictions run deep.,68,Darren Aronofsky,Ellen Burstyn,Jared Leto,Jennifer Connelly,Marlon Wayans,766870,\"3,635,482\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTBmZWJkNjctNDhiNC00MGE2LWEwOTctZTk5OGVhMWMyNmVhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",American Beauty,1999,UA,122 min,Drama,8.3,A sexually frustrated suburban father has a mid-life crisis after becoming infatuated with his daughter's best friend.,84,Sam Mendes,Kevin Spacey,Annette Bening,Thora Birch,Wes Bentley,1069738,\"130,096,601\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTI0MzcxMTYtZDVkMy00NjY1LTgyMTYtZmUxN2M3NmQ2NWJhXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Good Will Hunting,1997,U,126 min,\"Drama, Romance\",8.3,\"Will Hunting, a janitor at M.I.T., has a gift for mathematics, but needs help from a psychologist to find direction in his life.\",70,Gus Van Sant,Robin Williams,Matt Damon,Ben Affleck,Stellan Skarsgård,861606,\"138,433,435\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTYwZWQ4ZTQtZWU0MS00N2YwLWEzMDItZWFkZWY0MWVjODVhXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bacheha-Ye aseman,1997,PG,89 min,\"Drama, Family, Sport\",8.3,\"After a boy loses his sister's pair of shoes, he goes on a series of adventures in order to find them. When he can't, he tries a new way to \"\"win\"\" a new pair.\",77,Majid Majidi,Mohammad Amir Naji,Amir Farrokh Hashemian,Bahare Seddiqi,Nafise Jafar-Mohammadi,65341,\"933,933\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDU2ZWJlMjktMTRhMy00ZTA5LWEzNDgtYmNmZTEwZTViZWJkXkEyXkFqcGdeQXVyNDQ2OTk4MzI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Toy Story,1995,U,81 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8.3,A cowboy doll is profoundly threatened and jealous when a new spaceman figure supplants him as top toy in a boy's room.,95,John Lasseter,Tom Hanks,Tim Allen,Don Rickles,Jim Varney,887429,\"191,796,233\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzkzMmU0YTYtOWM3My00YzBmLWI0YzctOGYyNTkwMWE5MTJkXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Braveheart,1995,A,178 min,\"Biography, Drama, History\",8.3,Scottish warrior William Wallace leads his countrymen in a rebellion to free his homeland from the tyranny of King Edward I of England.,68,Mel Gibson,Mel Gibson,Sophie Marceau,Patrick McGoohan,Angus Macfadyen,959181,\"75,600,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmExNmEwYWItYmQzOS00YjA5LTk2MjktZjEyZDE1Y2QxNjA1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Reservoir Dogs,1992,R,99 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.3,\"When a simple jewelry heist goes horribly wrong, the surviving criminals begin to suspect that one of them is a police informant.\",79,Quentin Tarantino,Harvey Keitel,Tim Roth,Michael Madsen,Chris Penn,918562,\"2,832,029\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzkxODk0NjEtYjc4Mi00ZDI0LTgyYjEtYzc1NDkxY2YzYTgyXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Full Metal Jacket,1987,UA,116 min,\"Drama, War\",8.3,A pragmatic U.S. Marine observes the dehumanizing effects the Vietnam War has on his fellow recruits from their brutal boot camp training to the bloody street fighting in Hue.,76,Stanley Kubrick,Matthew Modine,R. Lee Ermey,Vincent D'Onofrio,Adam Baldwin,675146,\"46,357,676\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODM4Njg0NTAtYjI5Ny00ZjAxLTkwNmItZTMxMWU5M2U3M2RjXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Idi i smotri,1985,A,142 min,\"Drama, Thriller, War\",8.3,\"After finding an old rifle, a young boy joins the Soviet resistance movement against ruthless German forces and experiences the horrors of World War II.\",,Elem Klimov,Aleksey Kravchenko,Olga Mironova,Liubomiras Laucevicius,Vladas Bagdonas,59056,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGU2OGY5ZTYtMWNhYy00NjZiLWI0NjUtZmNhY2JhNDRmODU3XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Aliens,1986,U,137 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",8.3,\"Fifty-seven years after surviving an apocalyptic attack aboard her space vessel by merciless space creatures, Officer Ripley awakens from hyper-sleep and tries to warn anyone who will listen about the predators.\",84,James Cameron,Sigourney Weaver,Michael Biehn,Carrie Henn,Paul Reiser,652719,\"85,160,248\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWJlNzUzNGMtYTAwMS00ZjI2LWFmNWQtODcxNWUxODA5YmU1XkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Amadeus,1984,R,160 min,\"Biography, Drama, History\",8.3,\"The life, success and troubles of Wolfgang Amadeus Mozart, as told by Antonio Salieri, the contemporaneous composer who was insanely jealous of Mozart's talent and claimed to have murdered him.\",88,Milos Forman,F. Murray Abraham,Tom Hulce,Elizabeth Berridge,Roy Dotrice,369007,\"51,973,029\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjdjNGQ4NDEtNTEwYS00MTgxLTliYzQtYzE2ZDRiZjFhZmNlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Scarface,1983,A,170 min,\"Crime, Drama\",8.3,\"In 1980 Miami, a determined Cuban immigrant takes over a drug cartel and succumbs to greed.\",65,Brian De Palma,Al Pacino,Michelle Pfeiffer,Steven Bauer,Mary Elizabeth Mastrantonio,740911,\"45,598,982\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWZlMjFiYzgtMTUzNC00Y2IzLTk1NTMtZmNhMTczNTk0ODk1XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Star Wars: Episode VI - Return of the Jedi,1983,U,131 min,\"Action, Adventure, Fantasy\",8.3,\"After a daring mission to rescue Han Solo from Jabba the Hutt, the Rebels dispatch to Endor to destroy the second Death Star. Meanwhile, Luke struggles to help Darth Vader back from the dark side without falling into the Emperor's trap.\",58,Richard Marquand,Mark Hamill,Harrison Ford,Carrie Fisher,Billy Dee Williams,950470,\"309,125,409\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGZhZDIzNWMtNjkxMS00MDQ1LThkMTYtZWQzYWU3MWMxMGU5XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Das Boot,1981,R,149 min,\"Adventure, Drama, Thriller\",8.3,\"The claustrophobic world of a WWII German U-boat; boredom, filth and sheer terror.\",86,Wolfgang Petersen,Jürgen Prochnow,Herbert Grönemeyer,Klaus Wennemann,Hubertus Bengsch,231855,\"11,487,676\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2M1MmVhNDgtNmI0YS00ZDNmLTkyNjctNTJiYTQ2N2NmYzc2XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Taxi Driver,1976,A,114 min,\"Crime, Drama\",8.3,\"A mentally unstable veteran works as a nighttime taxi driver in New York City, where the perceived decadence and sleaze fuels his urge for violent action by attempting to liberate a presidential campaign worker and an underage prostitute.\",94,Martin Scorsese,Robert De Niro,Jodie Foster,Cybill Shepherd,Albert Brooks,724636,\"28,262,574\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGU3NjQ4YTMtZGJjOS00YTQ3LThmNmItMTI5MDE2ODI3NzY3XkEyXkFqcGdeQXVyMjUzOTY1NTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Sting,1973,U,129 min,\"Comedy, Crime, Drama\",8.3,Two grifters team up to pull off the ultimate con.,83,George Roy Hill,Paul Newman,Robert Redford,Robert Shaw,Charles Durning,241513,\"159,600,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY3MjM1Mzc4N15BMl5BanBnXkFtZTgwODM0NzAxMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Clockwork Orange,1971,A,136 min,\"Crime, Drama, Sci-Fi\",8.3,\"In the future, a sadistic gang leader is imprisoned and volunteers for a conduct-aversion experiment, but it doesn't go as planned.\",77,Stanley Kubrick,Malcolm McDowell,Patrick Magee,Michael Bates,Warren Clarke,757904,\"6,207,725\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmNlYzRiNDctZWNhMi00MzI4LThkZTctMTUzMmZkMmFmNThmXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",2001: A Space Odyssey,1968,U,149 min,\"Adventure, Sci-Fi\",8.3,\"After discovering a mysterious artifact buried beneath the Lunar surface, mankind sets off on a quest to find its origins with help from intelligent supercomputer H.A.L. 9000.\",84,Stanley Kubrick,Keir Dullea,Gary Lockwood,William Sylvester,Daniel Richter,603517,\"56,954,992\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWM1NmYyM2ItMTFhNy00NDU0LThlYWUtYjQyYTJmOTY0ZmM0XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Per qualche dollaro in più,1965,U,132 min,Western,8.3,Two bounty hunters with the same intentions team up to track down a Western outlaw.,74,Sergio Leone,Clint Eastwood,Lee Van Cleef,Gian Maria Volontè,Mara Krupp,232772,\"15,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWY5ZjhjNGYtZmI2Ny00ODM0LWFkNzgtZmI1YzA2N2MxMzA0XkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lawrence of Arabia,1962,U,228 min,\"Adventure, Biography, Drama\",8.3,\"The story of T.E. Lawrence, the English officer who successfully united and led the diverse, often warring, Arab tribes during World War I in order to fight the Turks.\",100,David Lean,Peter O'Toole,Alec Guinness,Anthony Quinn,Jack Hawkins,268085,\"44,824,144\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzkwODFjNzItMmMwNi00MTU5LWE2MzktM2M4ZDczZGM1MmViXkEyXkFqcGdeQXVyNDY2MTk1ODk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Apartment,1960,U,125 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8.3,\"A man tries to rise in his company by letting its executives use his apartment for trysts, but complications and a romance of his own ensue.\",94,Billy Wilder,Jack Lemmon,Shirley MacLaine,Fred MacMurray,Ray Walston,164363,\"18,600,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDA3NDExMTUtMDlhOC00MmQ5LWExZGUtYmI1NGVlZWI4OWNiXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",North by Northwest,1959,U,136 min,\"Adventure, Mystery, Thriller\",8.3,A New York City advertising executive goes on the run after being mistaken for a government agent by a group of foreign spies.,98,Alfred Hitchcock,Cary Grant,Eva Marie Saint,James Mason,Jessie Royce Landis,299198,\"13,275,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTE4ODEwZDUtNDFjOC00NjAxLWEzYTQtYTI1NGVmZmFlNjdiL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Vertigo,1958,A,128 min,\"Mystery, Romance, Thriller\",8.3,A former police detective juggles wrestling with his personal demons and becoming obsessed with a hauntingly beautiful woman.,100,Alfred Hitchcock,James Stewart,Kim Novak,Barbara Bel Geddes,Tom Helmore,364368,\"3,200,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDRjNGViMjQtOThlMi00MTA3LThkYzQtNzJkYjBkMGE0YzE1XkEyXkFqcGdeQXVyNDYyMDk5MTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Singin' in the Rain,1952,G,103 min,\"Comedy, Musical, Romance\",8.3,A silent film production company and cast make a difficult transition to sound.,99,Stanley Donen,Gene Kelly,Gene Kelly,Donald O'Connor,Debbie Reynolds,218957,\"8,819,028\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmM0NGY3Y2MtMTA1YS00YmQzLTk2YTctYWFhMDkzMDRjZWQzXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ikiru,1952,,143 min,Drama,8.3,A bureaucrat tries to find a meaning in his life after he discovers he has terminal cancer.,,Akira Kurosawa,Takashi Shimura,Nobuo Kaneko,Shin'ichi Himori,Haruo Tanaka,68463,\"55,240\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmI1ODdjODctMDlmMC00ZWViLWI5MzYtYzRhNDdjYmM3MzFjXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ladri di biciclette,1948,,89 min,Drama,8.3,\"In post-war Italy, a working-class man's bicycle is stolen. He and his son set out to find it.\",,Vittorio De Sica,Lamberto Maggiorani,Enzo Staiola,Lianella Carell,Elena Altieri,146427,\"332,930\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTdlNjgyZGUtOTczYi00MDdhLTljZmMtYTEwZmRiOWFkYjRhXkEyXkFqcGdeQXVyNDY2MTk1ODk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Double Indemnity,1944,Passed,107 min,\"Crime, Drama, Film-Noir\",8.3,An insurance representative lets himself be talked by a seductive housewife into a murder/insurance fraud scheme that arouses the suspicion of an insurance investigator.,95,Billy Wilder,Fred MacMurray,Barbara Stanwyck,Edward G. Robinson,Byron Barr,143525,\"5,720,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjBiOTYxZWItMzdiZi00NjlkLWIzZTYtYmFhZjhiMTljOTdkXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Citizen Kane,1941,UA,119 min,\"Drama, Mystery\",8.3,\"Following the death of publishing tycoon Charles Foster Kane, reporters scramble to uncover the meaning of his final utterance; 'Rosebud'.\",100,Orson Welles,Orson Welles,Joseph Cotten,Dorothy Comingore,Agnes Moorehead,403351,\"1,585,634\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODA4ODk3OTEzMF5BMl5BanBnXkFtZTgwMTQ2ODMwMzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",M - Eine Stadt sucht einen Mörder,1931,Passed,117 min,\"Crime, Mystery, Thriller\",8.3,\"When the police in a German city are unable to catch a child-murderer, other criminals join in the manhunt.\",,Fritz Lang,Peter Lorre,Ellen Widmann,Inge Landgut,Otto Wernicke,143434,\"28,877\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg5YWIyMWUtZDY5My00Zjc1LTljOTctYmI0MWRmY2M2NmRkXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Metropolis,1927,,153 min,\"Drama, Sci-Fi\",8.3,\"In a futuristic city sharply divided between the working class and the city planners, the son of the city's mastermind falls in love with a working-class prophet who predicts the coming of a savior to mediate their differences.\",98,Fritz Lang,Brigitte Helm,Alfred Abel,Gustav Fröhlich,Rudolf Klein-Rogge,159992,\"1,236,166\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjhhMThhNDItNTY2MC00MmU1LTliNDEtNDdhZjdlNTY5ZDQ1XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Kid,1921,Passed,68 min,\"Comedy, Drama, Family\",8.3,\"The Tramp cares for an abandoned child, but events put that relationship in jeopardy.\",,Charles Chaplin,Charles Chaplin,Edna Purviance,Jackie Coogan,Carl Miller,113314,\"5,450,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjg2ZDI2YTYtN2EwYi00YWI5LTgyMWQtMWFkYmE3NmJkOGVhXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Chhichhore,2019,UA,143 min,\"Comedy, Drama\",8.2,\"A tragic incident forces Anirudh, a middle-aged man, to take a trip down memory lane and reminisce his college days along with his friends, who were labelled as losers.\",,Nitesh Tiwari,Sushant Singh Rajput,Shraddha Kapoor,Varun Sharma,Prateik,33893,\"898,575\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWU4ZjNlNTQtOGE2MS00NDI0LWFlYjMtMmY3ZWVkMjJkNGRmXkEyXkFqcGdeQXVyNjE1OTQ0NjA@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Uri: The Surgical Strike,2018,UA,138 min,\"Action, Drama, War\",8.2,\"Indian army special forces execute a covert operation, avenging the killing of fellow army men at their base by a terrorist group.\",,Aditya Dhar,Vicky Kaushal,Paresh Rawal,Mohit Raina,Yami Gautam,43444,\"4,186,168\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDNlNzBjMGUtYTA0Yy00OTI2LWJmZjMtODliYmUyYTI0OGFmXkEyXkFqcGdeQXVyODIwMDI1NjM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",K.G.F: Chapter 1,2018,UA,156 min,\"Action, Drama\",8.2,\"In the 1970s, a fierce rebel rises against brutal oppression and becomes the symbol of hope to legions of downtrodden people.\",,Prashanth Neel,Yash,Srinidhi Shetty,Ramachandra Raju,Archana Jois,36680,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzIzYmJlYTYtNGNiYy00N2EwLTk4ZjItMGYyZTJiOTVkM2RlXkEyXkFqcGdeQXVyODY1NDk1NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Green Book,2018,UA,130 min,\"Biography, Comedy, Drama\",8.2,A working-class Italian-American bouncer becomes the driver of an African-American classical pianist on a tour of venues through the 1960s American South.,69,Peter Farrelly,Viggo Mortensen,Mahershala Ali,Linda Cardellini,Sebastian Maniscalco,377884,\"85,080,171\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjI0ODcxNzM1N15BMl5BanBnXkFtZTgwMzIwMTEwNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Three Billboards Outside Ebbing, Missouri\",2017,A,115 min,\"Comedy, Crime, Drama\",8.2,A mother personally challenges the local authorities to solve her daughter's murder when they fail to catch the culprit.,88,Martin McDonagh,Frances McDormand,Woody Harrelson,Sam Rockwell,Caleb Landry Jones,432610,\"54,513,740\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYzODg0Mjc4M15BMl5BanBnXkFtZTgwNzY4Mzc3NjE@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Talvar,2015,UA,132 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.2,An experienced investigator confronts several conflicting theories about the perpetrators of a violent double homicide.,,Meghna Gulzar,Irrfan Khan,Konkona Sen Sharma,Neeraj Kabi,Sohum Shah,31142,\"342,370\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGNlNmRkMjctNDgxMC00NzFhLWIzY2YtZDk3ZDE0NWZhZDBlXkEyXkFqcGdeQXVyODIwMDI1NjM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Baahubali 2: The Conclusion,2017,UA,167 min,\"Action, Drama\",8.2,\"When Shiva, the son of Bahubali, learns about his heritage, he begins to look for answers. His story is juxtaposed with past events that unfolded in the Mahishmati Kingdom.\",,S.S. Rajamouli,Prabhas,Rana Daggubati,Anushka Shetty,Tamannaah Bhatia,75348,\"20,186,659\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWYwOThjM2ItZGYxNy00NTQwLWFlZWEtM2MzM2Q5MmY3NDU5XkEyXkFqcGdeQXVyMTkxNjUyNQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Klaus,2019,PG,96 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8.2,\"A simple act of kindness always sparks another, even in a frozen, faraway place. When Smeerensburg's new postman, Jesper, befriends toymaker Klaus, their gifts melt an age-old feud and deliver a sleigh full of holiday traditions.\",65,Sergio Pablos,Carlos Martínez López,Jason Schwartzman,J.K. Simmons,Rashida Jones,104761,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmJhZmJlYTItZmZlNy00MGY0LTg0ZGMtNWFkYWU5NTA1YTNhXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Drishyam,2015,UA,163 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.2,\"Desperate measures are taken by a man who tries to save his family from the dark side of the law, after they commit an unexpected crime.\",,Nishikant Kamat,Ajay Devgn,Shriya Saran,Tabu,Rajat Kapoor,70367,\"739,478\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWYyOWRlOWItZWM5MS00ZjJkLWI0MTUtYTE3NTI5MDAwYjgyXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Queen,2013,UA,146 min,\"Adventure, Comedy, Drama\",8.2,A Delhi girl from a traditional family sets out on a solo honeymoon after her marriage gets cancelled.,,Vikas Bahl,Kangana Ranaut,Rajkummar Rao,Lisa Haydon,Jeffrey Ho,60701,\"1,429,534\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgwNzA3MDQzOV5BMl5BanBnXkFtZTgwNTE5MDE5NDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mandariinid,2013,,87 min,\"Drama, War\",8.2,\"In 1992, war rages in Abkhazia, a breakaway region of Georgia. An Estonian man Ivo has decided to stay behind and harvest his crops of tangerines. In a bloody conflict at his door, a wounded man is left behind, and Ivo takes him in.\",73,Zaza Urushadze,Lembit Ulfsak,Elmo Nüganen,Giorgi Nakashidze,Misha Meskhi,40382,\"144,501\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY1Nzg4MjcwN15BMl5BanBnXkFtZTcwOTc1NTk1OQ@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bhaag Milkha Bhaag,2013,U,186 min,\"Biography, Drama, Sport\",8.2,The truth behind the ascension of Milkha Singh who was scarred because of the India-Pakistan partition.,,Rakeysh Omprakash Mehra,Farhan Akhtar,Sonam Kapoor,Pawan Malhotra,Art Malik,61137,\"1,626,289\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc5NjY4MjUwNF5BMl5BanBnXkFtZTgwODM3NzM5MzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gangs of Wasseypur,2012,A,321 min,\"Action, Comedy, Crime\",8.2,\"A clash between Sultan and Shahid Khan leads to the expulsion of Khan from Wasseypur, and ignites a deadly blood feud spanning three generations.\",89,Anurag Kashyap,Manoj Bajpayee,Richa Chadha,Nawazuddin Siddiqui,Tigmanshu Dhulia,82365,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzgxMzExMzUwNV5BMl5BanBnXkFtZTcwMDc2MjUwNA@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Udaan,2010,UA,134 min,Drama,8.2,\"Expelled from his school, a 16-year old boy returns home to his abusive and oppressive father.\",,Vikramaditya Motwane,Rajat Barmecha,Ronit Roy,Manjot Singh,Ram Kapoor,42341,\"7,461\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTgwODM5OTMzN15BMl5BanBnXkFtZTcwMTA3NzI1Nw@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Paan Singh Tomar,2012,UA,135 min,\"Action, Biography, Crime\",8.2,\"The story of Paan Singh Tomar, an Indian athlete and seven-time national steeplechase champion who becomes one of the most feared dacoits in Chambal Valley after his retirement.\",,Tigmanshu Dhulia,Irrfan Khan,Mahie Gill,Rajesh Abhay,Hemendra Dandotiya,33237,\"39,567\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2FhZGI5M2QtZWFiZS00NjkwLWE4NWQtMzg3ZDZjNjdkYTJiXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",El secreto de sus ojos,2009,R,129 min,\"Drama, Mystery, Romance\",8.2,A retired legal counselor writes a novel hoping to find closure for one of his past unresolved homicide cases and for his unreciprocated love with his superior - both of which still haunt him decades later.,80,Juan José Campanella,Ricardo Darín,Soledad Villamil,Pablo Rago,Carla Quevedo,193217,\"6,391,436\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk4ODk5MTMyNV5BMl5BanBnXkFtZTcwMDMyNTg0Ng@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Warrior,2011,UA,140 min,\"Action, Drama, Sport\",8.2,\"The youngest son of an alcoholic former boxer returns home, where he's trained by his father for competition in a mixed martial arts tournament - a path that puts the fighter on a collision course with his estranged, older brother.\",71,Gavin O'Connor,Tom Hardy,Nick Nolte,Joel Edgerton,Jennifer Morrison,435950,\"13,657,115\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzhiNDkyNzktNTZmYS00ZTBkLTk2MDAtM2U0YjU1MzgxZjgzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Shutter Island,2010,A,138 min,\"Mystery, Thriller\",8.2,\"In 1954, a U.S. Marshal investigates the disappearance of a murderer who escaped from a hospital for the criminally insane.\",63,Martin Scorsese,Leonardo DiCaprio,Emily Mortimer,Mark Ruffalo,Ben Kingsley,1129894,\"128,012,934\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk3NDE2NzI4NF5BMl5BanBnXkFtZTgwNzE1MzEyMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Up,2009,U,96 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8.2,\"78-year-old Carl Fredricksen travels to Paradise Falls in his house equipped with balloons, inadvertently taking a young stowaway.\",88,Pete Docter,Bob Peterson,Edward Asner,Jordan Nagai,John Ratzenberger,935507,\"293,004,164\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIxMjgxNTk0MF5BMl5BanBnXkFtZTgwNjIyOTg2MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Wolf of Wall Street,2013,A,180 min,\"Biography, Crime, Drama\",8.2,\"Based on the true story of Jordan Belfort, from his rise to a wealthy stock-broker living the high life to his fall involving crime, corruption and the federal government.\",75,Martin Scorsese,Leonardo DiCaprio,Jonah Hill,Margot Robbie,Matthew McConaughey,1187498,\"116,900,694\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUzODMyNzk4NV5BMl5BanBnXkFtZTgwNTk1NTYyNTM@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Chak De! India,2007,U,153 min,\"Drama, Family, Sport\",8.2,Kabir Khan is the coach of the Indian Women's National Hockey Team and his dream is to make his all girls team emerge victorious against all odds.,68,Shimit Amin,Shah Rukh Khan,Vidya Malvade,Sagarika Ghatge,Shilpa Shukla,74129,\"1,113,541\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjAxODQ4MDU5NV5BMl5BanBnXkFtZTcwMDU4MjU1MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",There Will Be Blood,2007,A,158 min,Drama,8.2,\"A story of family, religion, hatred, oil and madness, focusing on a turn-of-the-century prospector in the early days of the business.\",93,Paul Thomas Anderson,Daniel Day-Lewis,Paul Dano,Ciarán Hinds,Martin Stringer,517359,\"40,222,514\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU3ODg2NjQ5NF5BMl5BanBnXkFtZTcwMDEwODgzMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Pan's Labyrinth,2006,UA,118 min,\"Drama, Fantasy, War\",8.2,\"In the Falangist Spain of 1944, the bookish young stepdaughter of a sadistic army officer escapes into an eerie but captivating fantasy world.\",98,Guillermo del Toro,Ivana Baquero,Ariadna Gil,Sergi López,Maribel Verdú,618623,\"37,634,615\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgxOTY4Mjc0MF5BMl5BanBnXkFtZTcwNTA4MDQyMw@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Toy Story 3,2010,U,103 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8.2,\"The toys are mistakenly delivered to a day-care center instead of the attic right before Andy leaves for college, and it's up to Woody to convince the other toys that they weren't abandoned and to return home.\",92,Lee Unkrich,Tom Hanks,Tim Allen,Joan Cusack,Ned Beatty,757032,\"415,004,880\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTI5ODc3NzExNV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzYxNzQzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",V for Vendetta,2005,A,132 min,\"Action, Drama, Sci-Fi\",8.2,\"In a future British tyranny, a shadowy freedom fighter, known only by the alias of \"\"V\"\", plots to overthrow it with the help of a young woman.\",62,James McTeigue,Hugo Weaving,Natalie Portman,Rupert Graves,Stephen Rea,1032749,\"70,511,035\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYThmZDA0YmQtMWJhNy00MDQwLTk0Y2YtMDhmZTE5ZjhlNjliXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Rang De Basanti,2006,UA,167 min,\"Comedy, Crime, Drama\",8.2,\"The story of six young Indians who assist an English woman to film a documentary on the freedom fighters from their past, and the events that lead them to relive the long-forgotten saga of freedom.\",,Rakeysh Omprakash Mehra,Aamir Khan,Soha Ali Khan,Siddharth,Sharman Joshi,111937,\"2,197,331\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTI5MmE5M2UtZjIzYS00M2JjLWIwNDItYTY2ZWNiODBmYTBiXkEyXkFqcGdeQXVyNjQ2MjQ5NzM@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Black,2005,U,122 min,Drama,8.2,\"The cathartic tale of a young woman who can't see, hear or talk and the teacher who brings a ray of light into her dark world.\",,Sanjay Leela Bhansali,Amitabh Bachchan,Rani Mukerji,Shernaz Patel,Ayesha Kapoor,33354,\"733,094\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTY4YjI2N2MtYmFlMC00ZjcyLTg3YjEtMDQyM2ZjYzQ5YWFkXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Batman Begins,2005,UA,140 min,\"Action, Adventure\",8.2,\"After training with his mentor, Batman begins his fight to free crime-ridden Gotham City from corruption.\",70,Christopher Nolan,Christian Bale,Michael Caine,Ken Watanabe,Liam Neeson,1308302,\"206,852,432\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzExOTcwNjYtZTljMC00YTQ2LWI2YjYtNWFlYzQ0YTJhNzJmXkEyXkFqcGdeQXVyNjQ2MjQ5NzM@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Swades: We, the People\",2004,U,210 min,Drama,8.2,A successful Indian scientist returns to an Indian village to take his nanny to America with him and in the process rediscovers his roots.,,Ashutosh Gowariker,Shah Rukh Khan,Gayatri Joshi,Kishori Ballal,Smit Sheth,83005,\"1,223,240\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU0NTU5NTAyMl5BMl5BanBnXkFtZTYwNzYwMDg2._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Der Untergang,2004,R,156 min,\"Biography, Drama, History\",8.2,\"Traudl Junge, the final secretary for Adolf Hitler, tells of the Nazi dictator's final days in his Berlin bunker at the end of WWII.\",82,Oliver Hirschbiegel,Bruno Ganz,Alexandra Maria Lara,Ulrich Matthes,Juliane Köhler,331308,\"5,509,040\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmM4YTFmMmItMGE3Yy00MmRkLTlmZGEtMzZlOTQzYjk3MzA2XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hauru no ugoku shiro,2004,U,119 min,\"Animation, Adventure, Family\",8.2,\"When an unconfident young woman is cursed with an old body by a spiteful witch, her only chance of breaking the spell lies with a self-indulgent yet insecure young wizard and his companions in his legged, walking castle.\",80,Hayao Miyazaki,Chieko Baishô,Takuya Kimura,Tatsuya Gashûin,Akihiro Miwa,333915,\"4,711,096\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzcwYWFkYzktZjAzNC00OGY1LWI4YTgtNzc5MzVjMDVmNjY0XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Beautiful Mind,2001,UA,135 min,\"Biography, Drama\",8.2,\"After John Nash, a brilliant but asocial mathematician, accepts secret work in cryptography, his life takes a turn for the nightmarish.\",72,Ron Howard,Russell Crowe,Ed Harris,Jennifer Connelly,Christopher Plummer,848920,\"170,742,341\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGMzZjY2ZWQtZjQxYS00NWY3LThhNjItNWQzNTkzOTllODljXkEyXkFqcGdeQXVyNjY1MTg4Mzc@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Hera Pheri,2000,U,156 min,\"Action, Comedy, Crime\",8.2,\"Three unemployed men look for answers to all their money problems - but when their opportunity arrives, will they know what to do with it?\",,Priyadarshan,Akshay Kumar,Sunil Shetty,Paresh Rawal,Tabu,57057,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTAyN2JmZmEtNjAyMy00NzYwLThmY2MtYWQ3OGNhNjExMmM4XkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Lock, Stock and Two Smoking Barrels\",1998,A,107 min,\"Action, Comedy, Crime\",8.2,\"A botched card game in London triggers four friends, thugs, weed-growers, hard gangsters, loan sharks and debt collectors to collide with each other in a series of unexpected events, all for the sake of weed, cash and two antique shotguns.\",66,Guy Ritchie,Jason Flemyng,Dexter Fletcher,Nick Moran,Jason Statham,535216,\"3,897,569\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDQ2YzEyZGItYWRhOS00MjBmLTkzMDUtMTdjYzkyMmQxZTJlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",L.A. Confidential,1997,A,138 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.2,\"As corruption grows in 1950s Los Angeles, three policemen - one strait-laced, one brutal, and one sleazy - investigate a series of murders with their own brand of justice.\",90,Curtis Hanson,Kevin Spacey,Russell Crowe,Guy Pearce,Kim Basinger,531967,\"64,616,940\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGQ4ZjFmYjktOGNkNS00OWYyLWIyZjgtMGJjM2U1ZTA0ZTlhXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Eskiya,1996,,128 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.2,\"Baran the Bandit, released from prison after 35 years, searches for vengeance and his lover.\",,Yavuz Turgul,Sener Sen,Ugur Yücel,Sermin Hürmeriç,Yesim Salkim,64118,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGMwNzUwNjYtZWM5NS00YzMyLWI4NjAtNjM0ZDBiMzE1YWExXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Heat,1995,A,170 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.2,A group of professional bank robbers start to feel the heat from police when they unknowingly leave a clue at their latest heist.,76,Michael Mann,Al Pacino,Robert De Niro,Val Kilmer,Jon Voight,577113,\"67,436,818\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTcxOWYzNDYtYmM4YS00N2NkLTk0NTAtNjg1ODgwZjAxYzI3XkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Casino,1995,A,178 min,\"Crime, Drama\",8.2,\"A tale of greed, deception, money, power, and murder occur between two best friends: a mafia enforcer and a casino executive compete against each other over a gambling empire, and over a fast-living and fast-loving socialite.\",73,Martin Scorsese,Robert De Niro,Sharon Stone,Joe Pesci,James Woods,466276,\"42,438,300\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTIwYzRjMGYtZWQ0Ni00NDZhLThhZDYtOGViZGJiZTkwMzk2XkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Andaz Apna Apna,1994,U,160 min,\"Action, Comedy, Romance\",8.2,Two slackers competing for the affections of an heiress inadvertently become her protectors from an evil criminal.,,Rajkumar Santoshi,Aamir Khan,Salman Khan,Raveena Tandon,Karisma Kapoor,49300,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODM3YWY4NmQtN2Y3Ni00OTg0LWFhZGQtZWE3ZWY4MTJlOWU4XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Unforgiven,1992,A,130 min,\"Drama, Western\",8.2,\"Retired Old West gunslinger William Munny reluctantly takes on one last job, with the help of his old partner Ned Logan and a young man, The \"\"Schofield Kid.\"\"\",85,Clint Eastwood,Clint Eastwood,Gene Hackman,Morgan Freeman,Richard Harris,375935,\"101,157,447\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjNkMzc2N2QtNjVlNS00ZTk5LTg0MTgtODY2MDAwNTMwZjBjXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Indiana Jones and the Last Crusade,1989,U,127 min,\"Action, Adventure\",8.2,\"In 1938, after his father Professor Henry Jones, Sr. goes missing while pursuing the Holy Grail, Professor Henry \"\"Indiana\"\" Jones, Jr. finds himself up against Adolf Hitler's Nazis again to stop them from obtaining its powers.\",65,Steven Spielberg,Harrison Ford,Sean Connery,Alison Doody,Denholm Elliott,692366,\"197,171,806\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODI2ZjVlMGQtMWE5ZS00MjJiLWIyMWYtMGU5NmIxNDc0OTMyXkEyXkFqcGdeQXVyMTQ3Njg3MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dom za vesanje,1988,R,142 min,\"Comedy, Crime, Drama\",8.2,\"In this luminous tale set in the area around Sarajevo and in Italy, Perhan, an engaging young Romany (gypsy) with telekinetic powers, is seduced by the quick-cash world of petty crime, which threatens to destroy him and those he loves.\",,Emir Kusturica,Davor Dujmovic,Bora Todorovic,Ljubica Adzovic,Husnija Hasimovic,26402,\"280,015\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzJjMTYyMjQtZDI0My00ZjE2LTkyNGYtOTllNGQxNDMyZjE0XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Tonari no Totoro,1988,U,86 min,\"Animation, Family, Fantasy\",8.2,\"When two girls move to the country to be near their ailing mother, they have adventures with the wondrous forest spirits who live nearby.\",86,Hayao Miyazaki,Hitoshi Takagi,Noriko Hidaka,Chika Sakamoto,Shigesato Itoi,291180,\"1,105,564\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjRlNDUxZjAtOGQ4OC00OTNlLTgxNmQtYTBmMDgwZmNmNjkxXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Die Hard,1988,A,132 min,\"Action, Thriller\",8.2,An NYPD officer tries to save his wife and several others taken hostage by German terrorists during a Christmas party at the Nakatomi Plaza in Los Angeles.,72,John McTiernan,Bruce Willis,Alan Rickman,Bonnie Bedelia,Reginald VelJohnson,793164,\"83,008,852\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDBjZTM4ZmEtOTA5ZC00NTQzLTkyNzYtMmUxNGU2YjI5YjU5L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Ran,1985,U,162 min,\"Action, Drama, War\",8.2,\"In Medieval Japan, an elderly warlord retires, handing over his empire to his three sons. However, he vastly underestimates how the new-found power will corrupt them and cause them to turn on each other...and him.\",96,Akira Kurosawa,Tatsuya Nakadai,Akira Terao,Jinpachi Nezu,Daisuke Ryû,112505,\"4,135,750\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjRmODkzNDItMTNhNi00YjJlLTg0ZjAtODlhZTM0YzgzYThlXkEyXkFqcGdeQXVyNzQ1ODk3MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Raging Bull,1980,A,129 min,\"Biography, Drama, Sport\",8.2,\"The life of boxer Jake LaMotta, whose violence and temper that led him to the top in the ring destroyed his life outside of it.\",89,Martin Scorsese,Robert De Niro,Cathy Moriarty,Joe Pesci,Frank Vincent,321860,\"23,383,987\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDgwODNmMGItMDcwYi00OWZjLTgyZjAtMGYwMmI4N2Q0NmJmXkEyXkFqcGdeQXVyNzY1MTU0Njk@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Stalker,1979,U,162 min,\"Drama, Sci-Fi\",8.2,A guide leads two men through an area known as the Zone to find a room that grants wishes.,,Andrei Tarkovsky,Alisa Freyndlikh,Aleksandr Kaydanovskiy,Anatoliy Solonitsyn,Nikolay Grinko,116945,\"234,723\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGIyMWRlYTctMWNlMi00ZGIzLThjOTgtZjQzZjRjNmRhMDdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Höstsonaten,1978,U,99 min,\"Drama, Music\",8.2,\"A married daughter who longs for her mother's love is visited by the latter, a successful concert pianist.\",,Ingmar Bergman,Ingrid Bergman,Liv Ullmann,Lena Nyman,Halvar Björk,26875,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjk3YjJmYTctMTAzZC00MzE4LWFlZGMtNDM5OTMyMDEzZWIxXkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Message,1976,PG,177 min,\"Biography, Drama, History\",8.2,This epic historical drama chronicles the life and times of Prophet Muhammad and serves as an introduction to early Islamic history.,,Moustapha Akkad,Anthony Quinn,Irene Papas,Michael Ansara,Johnny Sekka,43885,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGZiM2IwODktNTdiMC00MGU1LWEyZTYtOTk4NTkwYmJkNmI1L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Sholay,1975,U,204 min,\"Action, Adventure, Comedy\",8.2,\"After his family is murdered by a notorious and ruthless bandit, a former police officer enlists the services of two outlaws to capture the bandit.\",,Ramesh Sippy,Sanjeev Kumar,Dharmendra,Amitabh Bachchan,Amjad Khan,51284,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2IyNTE4YzUtZWU0Mi00MGIwLTgyMmQtMzQ4YzQxYWNlYWE2XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Monty Python and the Holy Grail,1975,PG,91 min,\"Adventure, Comedy, Fantasy\",8.2,\"King Arthur and his Knights of the Round Table embark on a surreal, low-budget search for the Holy Grail, encountering many, very silly obstacles.\",91,Terry Gilliam,Terry Jones,Graham Chapman,John Cleese,Eric Idle,500875,\"1,229,197\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzA2NmYxMWUtNzBlMC00MWM2LTkwNmQtYTFlZjQwODNhOWE0XkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Great Escape,1963,U,172 min,\"Adventure, Drama, History\",8.2,Allied prisoners of war plan for several hundred of their number to escape from a German camp during World War II.,86,John Sturges,Steve McQueen,James Garner,Richard Attenborough,Charles Bronson,224730,\"12,100,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmVmYzcwNzMtMWM1NS00MWIyLThlMDEtYzUwZDgzODE1NmE2XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",To Kill a Mockingbird,1962,U,129 min,\"Crime, Drama\",8.2,\"Atticus Finch, a lawyer in the Depression-era South, defends a black man against an undeserved rape charge, and his children against prejudice.\",88,Robert Mulligan,Gregory Peck,John Megna,Frank Overton,Rosemary Murphy,293811,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZThiZjAzZjgtNDU3MC00YThhLThjYWUtZGRkYjc2ZWZlOTVjXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Yôjinbô,1961,,110 min,\"Action, Drama, Thriller\",8.2,A crafty ronin comes to a town divided by two criminal gangs and decides to play them against each other to free the town.,,Akira Kurosawa,Toshirô Mifune,Eijirô Tôno,Tatsuya Nakadai,Yôko Tsukasa,111244,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDc2ODQ5NTE2MV5BMl5BanBnXkFtZTcwODExMjUyNA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Judgment at Nuremberg,1961,A,179 min,\"Drama, War\",8.2,\"In 1948, an American court in occupied Germany tries four Nazis judged for war crimes.\",60,Stanley Kramer,Spencer Tracy,Burt Lancaster,Richard Widmark,Marlene Dietrich,69458,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzAyOGIxYjAtMGY2NC00ZTgyLWIwMWEtYzY0OWQ4NDFjOTc5XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Some Like It Hot,1959,U,121 min,\"Comedy, Music, Romance\",8.2,\"After two male musicians witness a mob hit, they flee the state in an all-female band disguised as women, but further complications set in.\",98,Billy Wilder,Marilyn Monroe,Tony Curtis,Jack Lemmon,George Raft,243943,\"25,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjJhNTBmNTgtMDViOC00NDY2LWE4N2ItMDJiM2ZiYmQzYzliXkEyXkFqcGdeQXVyMzg1ODEwNQ@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Smultronstället,1957,U,91 min,\"Drama, Romance\",8.2,\"After living a life marked by coldness, an aging professor is forced to confront the emptiness of his existence.\",88,Ingmar Bergman,Victor Sjöström,Bibi Andersson,Ingrid Thulin,Gunnar Björnstrand,96381,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2I1ZWU4YjMtYzU0My00YmMzLWFmNTAtZDJhZGYwMmI3YWQ5XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Det sjunde inseglet,1957,A,96 min,\"Drama, Fantasy, History\",8.2,\"A man seeks answers about life, death, and the existence of God as he plays chess against the Grim Reaper during the Black Plague.\",88,Ingmar Bergman,Max von Sydow,Gunnar Björnstrand,Bengt Ekerot,Nils Poppe,164939,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjZmZGRiMDgtNDkwNi00OTZhLWFhZmMtYTdkYjgyNThhOWY3XkEyXkFqcGdeQXVyMTA1NTM1NDI2._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Du rififi chez les hommes,1955,,118 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.2,\"Four men plan a technically perfect crime, but the human element intervenes...\",97,Jules Dassin,Jean Servais,Carl Möhner,Robert Manuel,Janine Darcey,28810,\"57,226\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWIwODIxYWItZDI4MS00YzhhLWE3MmYtMzlhZDIwOTMzZmE5L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dial M for Murder,1954,A,105 min,\"Crime, Thriller\",8.2,A former tennis player tries to arrange his wife's murder after learning of her affair.,75,Alfred Hitchcock,Ray Milland,Grace Kelly,Robert Cummings,John Williams,158335,\"12,562\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWQ4ZTRiODktNjAzZC00Nzg1LTk1YWQtNDFmNDI0NmZiNGIwXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Tôkyô monogatari,1953,U,136 min,Drama,8.2,\"An old couple visit their children and grandchildren in the city, but receive little attention.\",,Yasujirô Ozu,Chishû Ryû,Chieko Higashiyama,Sô Yamamura,Setsuko Hara,53153,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjEzMzA4NDE2OF5BMl5BanBnXkFtZTcwNTc5MDI2NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rashômon,1950,,88 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.2,\"The rape of a bride and the murder of her samurai husband are recalled from the perspectives of a bandit, the bride, the samurai's ghost and a woodcutter.\",98,Akira Kurosawa,Toshirô Mifune,Machiko Kyô,Masayuki Mori,Takashi Shimura,152572,\"96,568\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY2MTAzODI5NV5BMl5BanBnXkFtZTgwMjM4NzQ0MjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",All About Eve,1950,Passed,138 min,Drama,8.2,A seemingly timid but secretly ruthless ingénue insinuates herself into the lives of an aging Broadway star and her circle of theater friends.,98,Joseph L. Mankiewicz,Bette Davis,Anne Baxter,George Sanders,Celeste Holm,120539,\"10,177\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTJlZWMxYzEtMjlkMS00ODE0LThlM2ItMDI3NGQ2YjhmMzkxXkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Treasure of the Sierra Madre,1948,Passed,126 min,\"Adventure, Drama, Western\",8.2,Two Americans searching for work in Mexico convince an old prospector to help them mine for gold in the Sierra Madre Mountains.,98,John Huston,Humphrey Bogart,Walter Huston,Tim Holt,Bruce Bennett,114304,\"5,014,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTIwNDcyMjktMTczMy00NDM5LTlhNDEtMmE3NGVjOTM2YjQ3XkEyXkFqcGdeQXVyNjc0MzMzNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",To Be or Not to Be,1942,Passed,99 min,\"Comedy, War\",8.2,\"During the Nazi occupation of Poland, an acting troupe becomes embroiled in a Polish soldier's efforts to track down a German spy.\",86,Ernst Lubitsch,Carole Lombard,Jack Benny,Robert Stack,Felix Bressart,29915,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjEyOTE4MzMtNmMzMy00Mzc3LWJlOTQtOGJiNDE0ZmJiOTU4L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",The Gold Rush,1925,Passed,95 min,\"Adventure, Comedy, Drama\",8.2,A prospector goes to the Klondike in search of gold and finds it and more.,,Charles Chaplin,Charles Chaplin,Mack Swain,Tom Murray,Henry Bergman,101053,\"5,450,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWFhOGU5NDctY2Q3YS00Y2VlLWI1NzEtZmIwY2ZiZjY4OTA2XkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sherlock Jr.,1924,Passed,45 min,\"Action, Comedy, Romance\",8.2,\"A film projectionist longs to be a detective, and puts his meagre skills to work when he is framed by a rival for stealing his girlfriend's father's pocketwatch.\",,Buster Keaton,Buster Keaton,Kathryn McGuire,Joe Keaton,Erwin Connelly,41985,\"977,375\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjgwNjkwOWYtYmM3My00NzI1LTk5OGItYWY0OTMyZTY4OTg2XkEyXkFqcGdeQXVyODk4OTc3MTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Portrait de la jeune fille en feu,2019,R,122 min,\"Drama, Romance\",8.1,\"On an isolated island in Brittany at the end of the eighteenth century, a female painter is obliged to paint a wedding portrait of a young woman.\",95,Céline Sciamma,Noémie Merlant,Adèle Haenel,Luàna Bajrami,Valeria Golino,63134,\"3,759,854\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGI1MTI1YTQtY2QwYi00YzUzLTg3NWYtNzExZDlhOTZmZWU0XkEyXkFqcGdeQXVyMDkwNTkwNg@@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Pink,2016,UA,136 min,\"Drama, Thriller\",8.1,\"When three young women are implicated in a crime, a retired lawyer steps forward to help them clear their names.\",,Aniruddha Roy Chowdhury,Taapsee Pannu,Amitabh Bachchan,Kirti Kulhari,Andrea Tariang,39216,\"1,241,223\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGRkOGMxYTUtZTBhYS00NzI3LWEzMDQtOWRhMmNjNjJjMzM4XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Koe no katachi,2016,16,130 min,\"Animation, Drama, Family\",8.1,\"A young man is ostracized by his classmates after he bullies a deaf girl to the point where she moves away. Years later, he sets off on a path for redemption.\",78,Naoko Yamada,Miyu Irino,Saori Hayami,Aoi Yûki,Kenshô Ono,47708,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDk0YzAwYjktMWFiZi00Y2FmLWJmMmMtMzUyZDZmMmU5MjkzXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Contratiempo,2016,TV-MA,106 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.1,A successful entrepreneur accused of murder and a witness preparation expert have less than three hours to come up with an impregnable defense.,,Oriol Paulo,Mario Casas,Ana Wagener,Jose Coronado,Bárbara Lennie,141516,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDJhYTk2MTctZmVmOS00OTViLTgxNjQtMzQxOTRiMDdmNGRjXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ah-ga-ssi,2016,A,145 min,\"Drama, Romance, Thriller\",8.1,\"A woman is hired as a handmaiden to a Japanese heiress, but secretly she is involved in a plot to defraud her.\",84,Chan-wook Park,Kim Min-hee,Jung-woo Ha,Cho Jin-woong,Moon So-Ri,113649,\"2,006,788\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGI3YWFmNDQtNjc0Ny00ZDBjLThlNjYtZTc1ZTk5MzU2YTVjXkEyXkFqcGdeQXVyNzA4ODc3ODU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Mommy,2014,R,139 min,Drama,8.1,\"A widowed single mother, raising her violent son alone, finds new hope when a mysterious neighbor inserts herself into their household.\",74,Xavier Dolan,Anne Dorval,Antoine Olivier Pilon,Suzanne Clément,Patrick Huard,50700,\"3,492,754\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA1NTEwMDMxMF5BMl5BanBnXkFtZTgwODkzMzI0MjE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Haider,2014,UA,160 min,\"Action, Crime, Drama\",8.1,\"A young man returns to Kashmir after his father's disappearance to confront his uncle, whom he suspects of playing a role in his father's fate.\",,Vishal Bhardwaj,Shahid Kapoor,Tabu,Shraddha Kapoor,Kay Kay Menon,50445,\"901,610\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzc5MTU4N2EtYTkyMi00NjdhLTg3NWEtMTY4OTEyMzJhZTAzXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Logan,2017,A,137 min,\"Action, Drama, Sci-Fi\",8.1,\"In a future where mutants are nearly extinct, an elderly and weary Logan leads a quiet life. But when Laura, a mutant child pursued by scientists, comes to him for help, he must get her to safety.\",77,James Mangold,Hugh Jackman,Patrick Stewart,Dafne Keen,Boyd Holbrook,647884,\"226,277,068\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE4NzgzNzEwMl5BMl5BanBnXkFtZTgwMTMzMDE0NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Room,2015,R,118 min,\"Drama, Thriller\",8.1,\"Held captive for 7 years in an enclosed space, a woman and her young son finally gain their freedom, allowing the boy to experience the outside world for the first time.\",86,Lenny Abrahamson,Brie Larson,Jacob Tremblay,Sean Bridgers,Wendy Crewson,371538,\"14,677,674\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGQzY2Y0MTgtMDA4OC00NjM3LWI0ZGQtNTJlM2UxZDQxZjI0XkEyXkFqcGdeQXVyNDUzOTQ5MjY@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Relatos salvajes,2014,R,122 min,\"Comedy, Drama, Thriller\",8.1,Six short stories that explore the extremities of human behavior involving people in distress.,77,Damián Szifron,Darío Grandinetti,María Marull,Mónica Villa,Diego Starosta,177059,\"3,107,072\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGE1MDg5M2MtNTkyZS00MTY5LTg1YzUtZTlhZmM1Y2EwNmFmXkEyXkFqcGdeQXVyNjA3OTI0MDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Soul,2020,U,100 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8.1,\"After landing the gig of a lifetime, a New York jazz pianist suddenly finds himself trapped in a strange land between Earth and the afterlife.\",83,Pete Docter,Kemp Powers,Jamie Foxx,Tina Fey,Graham Norton,159171,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzE2MjEwMTQtOTQ2Mi00ZWExLTkyMjUtNmJjMjBlYWFjZDdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTI3ODAyMzE2._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kis Uykusu,2014,,196 min,Drama,8.1,A hotel owner and landlord in a remote Turkish village deals with conflicts within his family and a tenant behind on his rent.,88,Nuri Bilge Ceylan,Haluk Bilginer,Melisa Sözen,Demet Akbag,Ayberk Pekcan,46547,\"165,520\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYzOTE2NjkxN15BMl5BanBnXkFtZTgwMDgzMTg0MzE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",PK,2014,UA,153 min,\"Comedy, Drama, Musical\",8.1,An alien on Earth loses the only device he can use to communicate with his spaceship. His innocent nature and child-like questions force the country to evaluate the impact of religion on its people.,,Rajkumar Hirani,Aamir Khan,Anushka Sharma,Sanjay Dutt,Boman Irani,163061,\"10,616,104\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGNhYjUwNmYtNDQxNi00NDdmLTljMDAtZWM1NDQyZTk3ZDYwXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",OMG: Oh My God!,2012,U,125 min,\"Comedy, Drama, Fantasy\",8.1,A shopkeeper takes God to court when his shop is destroyed by an earthquake.,,Umesh Shukla,Paresh Rawal,Akshay Kumar,Mithun Chakraborty,Mahesh Manjrekar,51739,\"923,221\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzM5NjUxOTEyMl5BMl5BanBnXkFtZTgwNjEyMDM0MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Grand Budapest Hotel,2014,UA,99 min,\"Adventure, Comedy, Crime\",8.1,\"A writer encounters the owner of an aging high-class hotel, who tells him of his early years serving as a lobby boy in the hotel's glorious years under an exceptional concierge.\",88,Wes Anderson,Ralph Fiennes,F. Murray Abraham,Mathieu Amalric,Adrien Brody,707630,\"59,100,318\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk0MDQ3MzAzOV5BMl5BanBnXkFtZTgwNzU1NzE3MjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gone Girl,2014,A,149 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",8.1,\"With his wife's disappearance having become the focus of an intense media circus, a man sees the spotlight turned on him when it's suspected that he may not be innocent.\",79,David Fincher,Ben Affleck,Rosamund Pike,Neil Patrick Harris,Tyler Perry,859695,\"167,767,189\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzQxNDZhNDUtNDUwOC00NjQyLTg2OWUtZWVlYThjYjYyMTc2XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Ôkami kodomo no Ame to Yuki,2012,U,117 min,\"Animation, Drama, Fantasy\",8.1,\"After her werewolf lover unexpectedly dies in an accident while hunting for food for their children, a young woman must find ways to raise the werewolf son and daughter that she had with him while keeping their trait hidden from society.\",71,Mamoru Hosoda,Aoi Miyazaki,Takao Osawa,Haru Kuroki,Yukito Nishii,38803,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjQ1NjM3MTUxNV5BMl5BanBnXkFtZTgwMDc5MTY5OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hacksaw Ridge,2016,A,139 min,\"Biography, Drama, History\",8.1,\"World War II American Army Medic Desmond T. Doss, who served during the Battle of Okinawa, refuses to kill people, and becomes the first man in American history to receive the Medal of Honor without firing a shot.\",71,Mel Gibson,Andrew Garfield,Sam Worthington,Luke Bracey,Teresa Palmer,435928,\"67,209,615\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTgxMDQwMDk0OF5BMl5BanBnXkFtZTgwNjU5OTg2NDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Inside Out,2015,U,95 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8.1,\"After young Riley is uprooted from her Midwest life and moved to San Francisco, her emotions - Joy, Fear, Anger, Disgust and Sadness - conflict on how best to navigate a new city, house, and school.\",94,Pete Docter,Ronnie Del Carmen,Amy Poehler,Bill Hader,Lewis Black,616228,\"356,461,711\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQzMTEyODY2Ml5BMl5BanBnXkFtZTgwMjA0MDUyMjE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Barfi!,2012,U,151 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8.1,Three young people learn that love can neither be defined nor contained by society's definition of normal and abnormal.,,Anurag Basu,Ranbir Kapoor,Priyanka Chopra,Ileana D'Cruz,Saurabh Shukla,75721,\"2,804,874\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjExMTEzODkyN15BMl5BanBnXkFtZTcwNTU4NTc4OQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",12 Years a Slave,2013,A,134 min,\"Biography, Drama, History\",8.1,\"In the antebellum United States, Solomon Northup, a free black man from upstate New York, is abducted and sold into slavery.\",96,Steve McQueen,Chiwetel Ejiofor,Michael Kenneth Williams,Michael Fassbender,Brad Pitt,640533,\"56,671,993\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWEwODJmZDItYTNmZC00OGM4LThlNDktOTQzZjIzMGQxODA4XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rush,2013,UA,123 min,\"Action, Biography, Drama\",8.1,The merciless 1970s rivalry between Formula One rivals James Hunt and Niki Lauda.,74,Ron Howard,Daniel Brühl,Chris Hemsworth,Olivia Wilde,Alexandra Maria Lara,432811,\"26,947,624\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2UwMDVmMDItM2I2Yi00NGZmLTk4ZTUtY2JjNTQ3OGQ5ZjM2XkEyXkFqcGdeQXVyMTA1OTYzOTUx._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ford v Ferrari,2019,UA,152 min,\"Action, Biography, Drama\",8.1,American car designer Carroll Shelby and driver Ken Miles battle corporate interference and the laws of physics to build a revolutionary race car for Ford in order to defeat Ferrari at the 24 Hours of Le Mans in 1966.,81,James Mangold,Matt Damon,Christian Bale,Jon Bernthal,Caitriona Balfe,291289,\"117,624,028\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIyOTM5OTIzNV5BMl5BanBnXkFtZTgwMDkzODE2NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Spotlight,2015,A,129 min,\"Biography, Crime, Drama\",8.1,\"The true story of how the Boston Globe uncovered the massive scandal of child molestation and cover-up within the local Catholic Archdiocese, shaking the entire Catholic Church to its core.\",93,Tom McCarthy,Mark Ruffalo,Michael Keaton,Rachel McAdams,Liev Schreiber,420316,\"45,055,776\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ2MDMwNjEwNV5BMl5BanBnXkFtZTgwOTkxMzI0MzE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Song of the Sea,2014,PG,93 min,\"Animation, Adventure, Drama\",8.1,\"Ben, a young Irish boy, and his little sister Saoirse, a girl who can turn into a seal, go on an adventure to free the fairies and save the spirit world.\",85,Tomm Moore,David Rawle,Brendan Gleeson,Lisa Hannigan,Fionnula Flanagan,51679,\"857,524\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ1NDI0NzkyOF5BMl5BanBnXkFtZTcwNzAyNzE2Nw@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kahaani,2012,UA,122 min,\"Mystery, Thriller\",8.1,\"A pregnant woman's search for her missing husband takes her from London to Kolkata, but everyone she questions denies having ever met him.\",,Sujoy Ghosh,Vidya Balan,Parambrata Chattopadhyay,Indraneil Sengupta,Nawazuddin Siddiqui,57806,\"1,035,953\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGFmMjM5OWMtZTRiNC00ODhlLThlYTItYTcyZDMyYmMyYjFjXkEyXkFqcGdeQXVyNDUzOTQ5MjY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Zindagi Na Milegi Dobara,2011,U,155 min,\"Comedy, Drama\",8.1,Three friends decide to turn their fantasy vacation into reality after one of their friends gets engaged.,,Zoya Akhtar,Hrithik Roshan,Farhan Akhtar,Abhay Deol,Katrina Kaif,67927,\"3,108,485\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg0NTIzMjQ1NV5BMl5BanBnXkFtZTcwNDc3MzM5OQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Prisoners,2013,A,153 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.1,\"When Keller Dover's daughter and her friend go missing, he takes matters into his own hands as the police pursue multiple leads and the pressure mounts.\",70,Denis Villeneuve,Hugh Jackman,Jake Gyllenhaal,Viola Davis,Melissa Leo,601149,\"61,002,302\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2EwM2I5OWMtMGQyMi00Zjg1LWJkNTctZTdjYTA4OGUwZjMyXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mad Max: Fury Road,2015,UA,120 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",8.1,\"In a post-apocalyptic wasteland, a woman rebels against a tyrannical ruler in search for her homeland with the aid of a group of female prisoners, a psychotic worshiper, and a drifter named Max.\",90,George Miller,Tom Hardy,Charlize Theron,Nicholas Hoult,Zoë Kravitz,882316,\"154,058,340\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTcwMzdiMWItMjZlOS00MzAzLTg5OTItNTA4OGYyMjBhMmRiXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",A Wednesday,2008,UA,104 min,\"Action, Crime, Drama\",8.1,A retiring police officer reminisces about the most astounding day of his career. About a case that was never filed but continues to haunt him in his memories - the case of a man and a Wednesday.,,Neeraj Pandey,Anupam Kher,Naseeruddin Shah,Jimmy Sheirgill,Aamir Bashir,73891,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc5NTk2OTU1Nl5BMl5BanBnXkFtZTcwMDc3NjAwMg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gran Torino,2008,R,116 min,Drama,8.1,\"Disgruntled Korean War veteran Walt Kowalski sets out to reform his neighbor, Thao Lor, a Hmong teenager who tried to steal Kowalski's prized possession: a 1972 Gran Torino.\",72,Clint Eastwood,Clint Eastwood,Bee Vang,Christopher Carley,Ahney Her,720450,\"148,095,302\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGVmMWNiMDktYjQ0Mi00MWIxLTk0N2UtN2ZlYTdkN2IzNDNlXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Harry Potter and the Deathly Hallows: Part 2,2011,UA,130 min,\"Adventure, Drama, Fantasy\",8.1,\"Harry, Ron, and Hermione search for Voldemort's remaining Horcruxes in their effort to destroy the Dark Lord as the final battle rages on at Hogwarts.\",85,David Yates,Daniel Radcliffe,Emma Watson,Rupert Grint,Michael Gambon,764493,\"381,011,219\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUzOTcwOTA2NV5BMl5BanBnXkFtZTcwNDczMzczMg@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Okuribito,2008,PG-13,130 min,\"Drama, Music\",8.1,A newly unemployed cellist takes a job preparing the dead for funerals.,68,Yôjirô Takita,Masahiro Motoki,Ryôko Hirosue,Tsutomu Yamazaki,Kazuko Yoshiyuki,48582,\"1,498,210\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzE4NDg5OWMtMzg3NC00ZDRjLTllMDMtZTRjNWZmNjBmMGZlXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Hachi: A Dog's Tale,2009,G,93 min,\"Biography, Drama, Family\",8.1,A college professor bonds with an abandoned dog he takes into his home.,,Lasse Hallström,Richard Gere,Joan Allen,Cary-Hiroyuki Tagawa,Sarah Roemer,253575,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDgzYjQwMDMtNGUzYi00MTRmLWIyMGMtNjE1OGZkNzY2YWIzL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Mary and Max,2009,,92 min,\"Animation, Comedy, Drama\",8.1,\"A tale of friendship between two unlikely pen pals: Mary, a lonely, eight-year-old girl living in the suburbs of Melbourne, and Max, a forty-four-year old, severely obese man living in New York.\",,Adam Elliot,Toni Collette,Philip Seymour Hoffman,Eric Bana,Barry Humphries,164462,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA5NDQyMjc2NF5BMl5BanBnXkFtZTcwMjg5ODcyMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",How to Train Your Dragon,2010,U,98 min,\"Animation, Action, Adventure\",8.1,\"A hapless young Viking who aspires to hunt dragons becomes the unlikely friend of a young dragon himself, and learns there may be more to the creatures than he assumed.\",75,Dean DeBlois,Chris Sanders,Jay Baruchel,Gerard Butler,Christopher Mintz-Plasse,666773,\"217,581,231\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTAwNDEyODU1MjheQTJeQWpwZ15BbWU2MDc3NDQwNw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Into the Wild,2007,R,148 min,\"Adventure, Biography, Drama\",8.1,\"After graduating from Emory University, top student and athlete Christopher McCandless abandons his possessions, gives his entire $24,000 savings account to charity and hitchhikes to Alaska to live in the wilderness. Along the way, Christopher encounters a series of characters that shape his life.\",73,Sean Penn,Emile Hirsch,Vince Vaughn,Catherine Keener,Marcia Gay Harden,572921,\"18,354,356\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA5Njk3MjM4OV5BMl5BanBnXkFtZTcwMTc5MTE1MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",No Country for Old Men,2007,R,122 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.1,Violence and mayhem ensue after a hunter stumbles upon a drug deal gone wrong and more than two million dollars in cash near the Rio Grande.,91,Ethan Coen,Joel Coen,Tommy Lee Jones,Javier Bardem,Josh Brolin,856916,\"74,283,625\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2ZmMDMwODgtMzA5MS00MGU0LWEyYTgtYzQ5MmQzMzU2NTVkXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lage Raho Munna Bhai,2006,U,144 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8.1,Munna Bhai embarks on a journey with Mahatma Gandhi in order to fight against a corrupt property dealer.,,Rajkumar Hirani,Sanjay Dutt,Arshad Warsi,Vidya Balan,Boman Irani,43137,\"2,217,561\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTkxNzA1NDQxOV5BMl5BanBnXkFtZTcwNTkyMTIzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Million Dollar Baby,2004,UA,132 min,\"Drama, Sport\",8.1,A determined woman works with a hardened boxing trainer to become a professional.,86,Clint Eastwood,Hilary Swank,Clint Eastwood,Morgan Freeman,Jay Baruchel,635975,\"100,492,203\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGJjYmIzZmQtNWE4Yy00ZGVmLWJkZGEtMzUzNmQ4ZWFlMjRhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hotel Rwanda,2004,PG-13,121 min,\"Biography, Drama, History\",8.1,\"Paul Rusesabagina, a hotel manager, houses over a thousand Tutsi refugees during their struggle against the Hutu militia in Rwanda, Africa.\",79,Terry George,Don Cheadle,Sophie Okonedo,Joaquin Phoenix,Xolani Mali,334320,\"23,530,892\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjAxZTEzNzQtYjdlNy00ZTJmLTkwZDUtOTAwNTM3YjI2MWUyL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Taegukgi hwinalrimyeo,2004,R,140 min,\"Action, Drama, War\",8.1,\"When two brothers are forced to fight in the Korean War, the elder decides to take the riskiest missions if it will help shield the younger from battle.\",64,Je-kyu Kang,Jang Dong-Gun,Won Bin,Eun-ju Lee,Hyeong-jin Kong,37820,\"1,111,061\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ1MjAwNTM5Ml5BMl5BanBnXkFtZTYwNDM0MTc3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Before Sunset,2004,R,80 min,\"Drama, Romance\",8.1,\"Nine years after Jesse and Celine first met, they encounter each other again on the French leg of Jesse's book tour.\",90,Richard Linklater,Ethan Hawke,Julie Delpy,Vernon Dobtcheff,Louise Lemoine Torrès,236311,\"5,820,649\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzQ4MTBlYTQtMzJkYS00OGNjLTk1MWYtNzQ0OTQ0OWEyOWU1XkEyXkFqcGdeQXVyNDgyODgxNjE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Munna Bhai M.B.B.S.,2003,U,156 min,\"Comedy, Drama, Musical\",8.1,A gangster sets out to fulfill his father's dream of becoming a doctor.,,Rajkumar Hirani,Sanjay Dutt,Arshad Warsi,Gracy Singh,Sunil Dutt,73992,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGViNTg4YTktYTQ2Ni00MTU0LTk2NWUtMTI4OTc1YTM0NzQ2XkEyXkFqcGdeQXVyMDM2NDM2MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Salinui chueok,2003,UA,131 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.1,\"In a small Korean province in 1986, two detectives struggle with the case of multiple young women being found raped and murdered by an unknown culprit.\",82,Bong Joon Ho,Kang-ho Song,Kim Sang-kyung,Roe-ha Kim,Jae-ho Song,139558,\"14,131\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjRjMTYwMTYtMmRkNi00MmVkLWE0MjQtNmM3YjI0NWFhZDNmXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dil Chahta Hai,2001,Unrated,183 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8.1,\"Three inseparable childhood friends are just out of college. Nothing comes between them - until they each fall in love, and their wildly different approaches to relationships creates tension.\",,Farhan Akhtar,Aamir Khan,Saif Ali Khan,Akshaye Khanna,Preity Zinta,66803,\"300,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzM3NDFhYTAtYmU5Mi00NGRmLTljYjgtMDkyODQ4MjNkMGY2XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kill Bill: Vol. 1,2003,R,111 min,\"Action, Crime, Drama\",8.1,\"After awakening from a four-year coma, a former assassin wreaks vengeance on the team of assassins who betrayed her.\",69,Quentin Tarantino,Uma Thurman,David Carradine,Daryl Hannah,Michael Madsen,1000639,\"70,099,045\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTAzNWZlNmUtZDEzYi00ZjA5LWIwYjEtZGM1NWE1MjE4YWRhXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Finding Nemo,2003,U,100 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8.1,\"After his son is captured in the Great Barrier Reef and taken to Sydney, a timid clownfish sets out on a journey to bring him home.\",90,Andrew Stanton,Lee Unkrich,Albert Brooks,Ellen DeGeneres,Alexander Gould,949565,\"380,843,261\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY5MzYzNjc5NV5BMl5BanBnXkFtZTYwNTUyNTc2._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Catch Me If You Can,2002,A,141 min,\"Biography, Crime, Drama\",8.1,\"Barely 21 yet, Frank is a skilled forger who has passed as a doctor, lawyer and pilot. FBI agent Carl becomes obsessed with tracking down the con man, who only revels in the pursuit.\",75,Steven Spielberg,Leonardo DiCaprio,Tom Hanks,Christopher Walken,Martin Sheen,832846,\"164,615,351\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjQxMWJhMzMtMzllZi00NzMwLTllYjktNTcwZmU4ZmU3NTA0XkEyXkFqcGdeQXVyMTAzMDM4MjM0._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Amores perros,2000,A,154 min,\"Drama, Thriller\",8.1,\"A horrific car accident connects three stories, each involving characters dealing with loss, regret, and life's harsh realities, all in the name of love.\",83,Alejandro G. Iñárritu,Emilio Echevarría,Gael García Bernal,Goya Toledo,Álvaro Guerrero,223741,\"5,383,834\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY1NTI0ODUyOF5BMl5BanBnXkFtZTgwNTEyNjQ0MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Monsters, Inc.\",2001,U,92 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8.1,\"In order to power the city, monsters have to scare children so that they scream. However, the children are toxic to the monsters, and after a child gets through, 2 monsters realize things may not be what they think.\",79,Pete Docter,David Silverman,Lee Unkrich,Billy Crystal,John Goodman,815505,\"289,916,256\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjJhMThkNTQtNjkxNy00MDdjLTg4MWQtMTI2MmQ3MDVmODUzXkEyXkFqcGdeQXVyMTAwOTA3NzY3._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",\"Shin seiki Evangelion Gekijô-ban: Air/Magokoro wo, kimi ni\",1997,UA,87 min,\"Animation, Action, Drama\",8.1,Concurrent theatrical ending of the TV series Shin seiki evangerion (1995).,,Hideaki Anno,Kazuya Tsurumaki,Megumi Ogata,Megumi Hayashibara,Yûko Miyamura,38847,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDYxNWUzZmYtOGQxMC00MTdkLTkxOTctYzkyOGIwNWQxZjhmXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lagaan: Once Upon a Time in India,2001,U,224 min,\"Adventure, Drama, Musical\",8.1,The people of a small village in Victorian India stake their future on a game of cricket against their ruthless British rulers.,84,Ashutosh Gowariker,Aamir Khan,Raghuvir Yadav,Gracy Singh,Rachel Shelley,105036,\"70,147\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWM4NTFhYjctNzUyNi00NGMwLTk3NTYtMDIyNTZmMzRlYmQyXkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Sixth Sense,1999,A,107 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",8.1,A boy who communicates with spirits seeks the help of a disheartened child psychologist.,64,M. Night Shyamalan,Bruce Willis,Haley Joel Osment,Toni Collette,Olivia Williams,911573,\"293,506,292\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzIwOTdmNjQtOWQ1ZS00ZWQ4LWIxYTMtOWFkM2NjODJiMGY4L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La leggenda del pianista sull'oceano,1998,U,169 min,\"Drama, Music, Romance\",8.1,\"A baby boy, discovered in 1900 on an ocean liner, grows into a musical prodigy, never setting foot on land.\",58,Giuseppe Tornatore,Tim Roth,Pruitt Taylor Vince,Mélanie Thierry,Bill Nunn,59020,\"259,127\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDIzODcyY2EtMmY2MC00ZWVlLTgwMzAtMjQwOWUyNmJjNTYyXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Truman Show,1998,U,103 min,\"Comedy, Drama\",8.1,An insurance salesman discovers his whole life is actually a reality TV show.,90,Peter Weir,Jim Carrey,Ed Harris,Laura Linney,Noah Emmerich,939631,\"125,618,201\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmExZTZhN2QtMzg5Mi00Y2M5LTlmMWYtNTUzMzUwMGM2OGQ3XkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Crna macka, beli macor\",1998,R,127 min,\"Comedy, Crime, Romance\",8.1,Matko and his son Zare live on the banks of the Danube river and get by through hustling and basically doing anything to make a living. In order to pay off a business debt Matko agrees to marry off Zare to the sister of a local gangster.,73,Emir Kusturica,Bajram Severdzan,Srdjan 'Zika' Todorovic,Branka Katic,Florijan Ajdini,50862,\"348,660\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ0NjUzMDMyOF5BMl5BanBnXkFtZTgwODA1OTU0MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Big Lebowski,1998,R,117 min,\"Comedy, Crime, Sport\",8.1,\"Jeff \"\"The Dude\"\" Lebowski, mistaken for a millionaire of the same name, seeks restitution for his ruined rug and enlists his bowling buddies to help get it.\",71,Joel Coen,Ethan Coen,Jeff Bridges,John Goodman,Julianne Moore,732620,\"17,498,804\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjZjODRlMjQtMjJlYy00ZDBjLTkyYTQtZGQxZTk5NzJhYmNmXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Fa yeung nin wah,2000,U,98 min,\"Drama, Romance\",8.1,\"Two neighbors, a woman and a man, form a strong bond after both suspect extramarital activities of their spouses. However, they agree to keep their bond platonic so as not to commit similar wrongs.\",85,Kar-Wai Wong,Tony Chiu-Wai Leung,Maggie Cheung,Ping Lam Siu,Tung Cho 'Joe' Cheung,124383,\"2,734,044\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzA5Zjc3ZTMtMmU5YS00YTMwLWI4MWUtYTU0YTVmNjVmODZhXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Trainspotting,1996,A,93 min,Drama,8.1,\"Renton, deeply immersed in the Edinburgh drug scene, tries to clean up and get out, despite the allure of the drugs and influence of friends.\",83,Danny Boyle,Ewan McGregor,Ewen Bremner,Jonny Lee Miller,Kevin McKidd,634716,\"16,501,785\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDJiZDgyZjctYmRjMS00ZjdkLTkwMTEtNGU1NDg3NDQ0Yzk1XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fargo,1996,A,98 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.1,Jerry Lundegaard's inept crime falls apart due to his and his henchmen's bungling and the persistent police work of the quite pregnant Marge Gunderson.,85,Joel Coen,Ethan Coen,William H. Macy,Frances McDormand,Steve Buscemi,617444,\"24,611,975\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzI4YTVmMWEtMWQ3MS00OGE1LWE5YjMtNjc4NWJmYjRmZTQyXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Underground,1995,,170 min,\"Comedy, Drama, War\",8.1,\"A group of Serbian socialists prepares for the war in a surreal underground filled by parties, tragedies, love and hate.\",,Emir Kusturica,Predrag 'Miki' Manojlovic,Lazar Ristovski,Mirjana Jokovic,Slavko Stimac,55220,\"171,082\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDNiOTA5YjktY2Q0Ni00ODgzLWE5MWItNGExOWRlYjY2MjBlXkEyXkFqcGdeQXVyNjQ2MjQ5NzM@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",La haine,1995,UA,98 min,\"Crime, Drama\",8.1,24 hours in the lives of three young men in the French suburbs the day after a violent riot.,,Mathieu Kassovitz,Vincent Cassel,Hubert Koundé,Saïd Taghmaoui,Abdel Ahmed Ghili,150345,\"309,811\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmNjYzRlM2YtZTZjZC00ODVmLTljZWMtODg1YmYyNDBiNzU3XkEyXkFqcGdeQXVyNTkzNDQ4ODc@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Dilwale Dulhania Le Jayenge,1995,U,189 min,\"Drama, Romance\",8.1,\"When Raj meets Simran in Europe, it isn't love at first sight but when Simran moves to India for an arranged marriage, love makes its presence felt.\",,Aditya Chopra,Shah Rukh Khan,Kajol,Amrish Puri,Farida Jalal,63516,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDdiZTAwYzAtMDI3Ni00OTRjLTkzN2UtMGE3MDMyZmU4NTU4XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Before Sunrise,1995,R,101 min,\"Drama, Romance\",8.1,\"A young man and woman meet on a train in Europe, and wind up spending one evening together in Vienna. Unfortunately, both know that this will probably be their only night together.\",77,Richard Linklater,Ethan Hawke,Julie Delpy,Andrea Eckert,Hanno Pöschl,272291,\"5,535,405\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTg1MmNiMjItMmY4Yy00ZDQ3LThjMzYtZGQ0ZTQzNTdkMGQ1L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Trois couleurs: Rouge,1994,U,99 min,\"Drama, Mystery, Romance\",8.1,A model discovers a retired judge is keen on invading people's privacy.,100,Krzysztof Kieslowski,Irène Jacob,Jean-Louis Trintignant,Frédérique Feder,Jean-Pierre Lorit,90729,\"4,043,686\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGQ5MzljNzYtMDM1My00NmI0LThlYzQtMTg0ZmQ0MTk1YjkxXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Chung Hing sam lam,1994,U,102 min,\"Comedy, Crime, Drama\",8.1,\"Two melancholy Hong Kong policemen fall in love: one with a mysterious female underworld figure, the other with a beautiful and ethereal server at a late-night restaurant he frequents.\",77,Kar-Wai Wong,Brigitte Lin,Takeshi Kaneshiro,Tony Chiu-Wai Leung,Faye Wong,63122,\"600,200\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjM2MDgxMDg0Nl5BMl5BanBnXkFtZTgwNTM2OTM5NDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Jurassic Park,1993,UA,127 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",8.1,A pragmatic paleontologist visiting an almost complete theme park is tasked with protecting a couple of kids after a power failure causes the park's cloned dinosaurs to run loose.,68,Steven Spielberg,Sam Neill,Laura Dern,Jeff Goldblum,Richard Attenborough,867615,\"402,453,882\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmYyOTgwYWItYmU3Ny00M2E2LTk0NWMtMDVlNmQ0MWZiMTMxXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",In the Name of the Father,1993,UA,133 min,\"Biography, Crime, Drama\",8.1,A man's coerced confession to an I.R.A. bombing he did not commit results in the imprisonment of his father as well. An English lawyer fights to free them.,84,Jim Sheridan,Daniel Day-Lewis,Pete Postlethwaite,Alison Crosbie,Philip King,156842,\"25,010,410\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmFhZmM3Y2MtNDA1Ny00NjkzLWJkM2EtYWU1ZjEwYmNjZDQ0XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxMTY0OTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ba wang bie ji,1993,R,171 min,\"Drama, Music, Romance\",8.1,Two boys meet at an opera training school in Peking in 1924. Their resulting friendship will span nearly 70 years and will endure some of the most troublesome times in China's history.,,Kaige Chen,Leslie Cheung,Fengyi Zhang,Gong Li,You Ge,25088,\"5,216,888\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjEzNjY5NDcwNV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzEwMzg4NA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dà hóng denglong gaogao guà,1991,PG,125 min,\"Drama, History, Romance\",8.1,\"A young woman becomes the fourth wife of a wealthy lord, and must learn to live with the strict rules and tensions within the household.\",,Yimou Zhang,Gong Li,Jingwu Ma,Saifei He,Cuifen Cao,29662,\"2,603,061\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGYwYWNjMzgtNGU4ZC00NWQ2LWEwZjUtMzE1Zjc3NjY3YTU1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dead Poets Society,1989,U,128 min,\"Comedy, Drama\",8.1,Maverick teacher John Keating uses poetry to embolden his boarding school students to new heights of self-expression.,79,Peter Weir,Robin Williams,Robert Sean Leonard,Ethan Hawke,Josh Charles,425457,\"95,860,116\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODJmY2Y2OGQtMDg2My00N2Q3LWJmZTUtYTc2ODBjZDVlNDlhXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Stand by Me,1986,U,89 min,\"Adventure, Drama\",8.1,\"After the death of one of his friends, a writer recounts a childhood journey with his friends to find the body of a missing boy.\",75,Rob Reiner,Wil Wheaton,River Phoenix,Corey Feldman,Jerry O'Connell,363401,\"52,287,414\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzRjZjdlMjQtODVkYS00N2YzLWJlYWYtMGVlN2E5MWEwMWQzXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Platoon,1986,A,120 min,\"Drama, War\",8.1,\"Chris Taylor, a neophyte recruit in Vietnam, finds himself caught in a battle of wills between two sergeants, one good and the other evil. A shrewd examination of the brutality of war and the duality of man in conflict.\",92,Oliver Stone,Charlie Sheen,Tom Berenger,Willem Dafoe,Keith David,381222,\"138,530,565\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2RjMmU3ZWItYzBlMy00ZmJkLWE5YzgtNTVkODdhOWM3NGZhXkEyXkFqcGdeQXVyNDA5Mjg5MjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Paris, Texas\",1984,U,145 min,Drama,8.1,\"Travis Henderson, an aimless drifter who has been missing for four years, wanders out of the desert and must reconnect with society, himself, his life, and his family.\",78,Wim Wenders,Harry Dean Stanton,Nastassja Kinski,Dean Stockwell,Aurore Clément,91188,\"2,181,987\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWFkN2ZhODAtYTNkZS00Y2NjLWIzNDYtNzJjNDNlMzAyNTIyXkEyXkFqcGdeQXVyODEzNjM5OTQ@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Kaze no tani no Naushika,1984,U,117 min,\"Animation, Adventure, Fantasy\",8.1,Warrior and pacifist Princess Nausicaä desperately struggles to prevent two warring nations from destroying themselves and their dying planet.,86,Hayao Miyazaki,Sumi Shimamoto,Mahito Tsujimura,Hisako Kyôda,Gorô Naya,150924,\"495,770\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGViZWZmM2EtNGYzZi00ZDAyLTk3ODMtNzIyZTBjN2Y1NmM1XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Thing,1982,A,109 min,\"Horror, Mystery, Sci-Fi\",8.1,A research team in Antarctica is hunted by a shape-shifting alien that assumes the appearance of its victims.,57,John Carpenter,Kurt Russell,Wilford Brimley,Keith David,Richard Masur,371271,\"13,782,838\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDhlZTYxOTYtYTk3Ny00ZDljLTk3ZmItZTcxZWU5YTIyYmFkXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Pink Floyd: The Wall,1982,UA,95 min,\"Drama, Fantasy, Music\",8.1,A confined but troubled rock star descends into madness in the midst of his physical and social isolation from everyone.,47,Alan Parker,Bob Geldof,Christine Hargreaves,James Laurenson,Eleanor David,76081,\"22,244,207\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjIzNTYxMTctZjAwNS00YzI3LWExMGMtMGQxNGM5ZTc1NzhlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fitzcarraldo,1982,R,158 min,\"Adventure, Drama\",8.1,\"The story of Brian Sweeney Fitzgerald, an extremely determined man who intends to build an opera house in the middle of a jungle.\",,Werner Herzog,Klaus Kinski,Claudia Cardinale,José Lewgoy,Miguel Ángel Fuentes,31595,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmQzMDE5ZWQtOTU3ZS00ZjdhLWI0OTctZDNkODk4YThmOTRhL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fanny och Alexander,1982,A,188 min,Drama,8.1,\"Two young Swedish children experience the many comedies and tragedies of their family, the Ekdahls.\",100,Ingmar Bergman,Bertil Guve,Pernilla Allwin,Kristina Adolphson,Börje Ahlstedt,57784,\"4,971,340\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzQzMzJhZTEtOWM4NS00MTdhLTg0YjgtMjM4MDRkZjUwZDBlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Blade Runner,1982,UA,117 min,\"Action, Sci-Fi, Thriller\",8.1,\"A blade runner must pursue and terminate four replicants who stole a ship in space, and have returned to Earth to find their creator.\",84,Ridley Scott,Harrison Ford,Rutger Hauer,Sean Young,Edward James Olmos,693827,\"32,868,943\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDVjNjIwOGItNDE3Ny00OThjLWE0NzQtZTU3YjMzZTZjMzhkXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Elephant Man,1980,UA,124 min,\"Biography, Drama\",8.1,\"A Victorian surgeon rescues a heavily disfigured man who is mistreated while scraping a living as a side-show freak. Behind his monstrous façade, there is revealed a person of kindness, intelligence and sophistication.\",78,David Lynch,Anthony Hopkins,John Hurt,Anne Bancroft,John Gielgud,220078,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzAwNjU1OTktYjY3Mi00NDY5LWFlZWUtZjhjNGE0OTkwZDkwXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Life of Brian,1979,R,94 min,Comedy,8.1,\"Born on the original Christmas in the stable next door to Jesus Christ, Brian of Nazareth spends his life being mistaken for a messiah.\",77,Terry Jones,Graham Chapman,John Cleese,Michael Palin,Terry Gilliam,367250,\"20,045,115\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDhmNTA0ZDMtYjhkNS00NzEzLWIzYTItOGNkMTVmYjE2YmI3XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Deer Hunter,1978,A,183 min,\"Drama, War\",8.1,An in-depth examination of the ways in which the U.S. Vietnam War impacts and disrupts the lives of people in a small industrial town in Pennsylvania.,86,Michael Cimino,Robert De Niro,Christopher Walken,John Cazale,John Savage,311361,\"48,979,328\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY5MDMzODUyOF5BMl5BanBnXkFtZTcwMTQ3NTMyNA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rocky,1976,U,120 min,\"Drama, Sport\",8.1,A small-time boxer gets a supremely rare chance to fight a heavy-weight champion in a bout in which he strives to go the distance for his self-respect.,70,John G. Avildsen,Sylvester Stallone,Talia Shire,Burt Young,Carl Weathers,518546,\"117,235,247\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGNjYjM2MzItZGQzZi00NmY3LTgxOGUtMTQ2MWQxNWQ2MmMwXkEyXkFqcGdeQXVyNzM0MTUwNTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Network,1976,UA,121 min,Drama,8.1,A television network cynically exploits a deranged former anchor's ravings and revelations about the news media for its own profit.,83,Sidney Lumet,Faye Dunaway,William Holden,Peter Finch,Robert Duvall,144911,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmY0MWY2NDctZDdmMi00MjA1LTk0ZTQtZDMyZTQ1NTNlYzVjXkEyXkFqcGdeQXVyMjUzOTY1NTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Barry Lyndon,1975,PG,185 min,\"Adventure, Drama, History\",8.1,An Irish rogue wins the heart of a rich widow and assumes her dead husband's aristocratic position in 18th-century England.,89,Stanley Kubrick,Ryan O'Neal,Marisa Berenson,Patrick Magee,Hardy Krüger,149843,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg1MDg3OTk3M15BMl5BanBnXkFtZTgwMDEzMzE5MTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Zerkalo,1975,G,107 min,\"Biography, Drama\",8.1,\"A dying man in his forties remembers his past. His childhood, his mother, the war, personal moments and things that tell of the recent history of all the Russian nation.\",,Andrei Tarkovsky,Margarita Terekhova,Filipp Yankovskiy,Ignat Daniltsev,Oleg Yankovskiy,40081,\"177,345\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGMwYmY5ZmEtMzY1Yi00OWJiLTk1Y2MtMzI2MjBhYmZkNTQ0XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Chinatown,1974,UA,130 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",8.1,\"A private detective hired to expose an adulterer finds himself caught up in a web of deceit, corruption, and murder.\",92,Roman Polanski,Jack Nicholson,Faye Dunaway,John Huston,Perry Lopez,294230,\"29,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWVmYzQwY2MtOTBjNi00MDNhLWI5OGMtN2RiMDYxODI3MjU5XkEyXkFqcGdeQXVyMjUzOTY1NTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Paper Moon,1973,U,102 min,\"Comedy, Crime, Drama\",8.1,\"During the Great Depression, a con man finds himself saddled with a young girl who may or may not be his daughter, and the two forge an unlikely partnership.\",77,Peter Bogdanovich,Ryan O'Neal,Tatum O'Neal,Madeline Kahn,John Hillerman,42285,\"30,933,743\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg3NzYzOTEtNmE2Ni00M2EyLWJhMjctNjMyMTk4ZTViOGUzXkEyXkFqcGdeQXVyNzQxNDExNTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Viskningar och rop,1972,A,91 min,Drama,8.1,\"When a woman dying of cancer in early twentieth-century Sweden is visited by her two sisters, long-repressed feelings between the siblings rise to the surface.\",,Ingmar Bergman,Harriet Andersson,Liv Ullmann,Kari Sylwan,Ingrid Thulin,30206,\"1,742,348\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmY4Yjc0OWQtZDRhMy00ODc2LWI2NGYtMWFlODYyN2VlNDQyXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Solaris,1972,PG,167 min,\"Drama, Mystery, Sci-Fi\",8.1,A psychologist is sent to a station orbiting a distant planet in order to discover what has caused the crew to go insane.,90,Andrei Tarkovsky,Natalya Bondarchuk,Donatas Banionis,Jüri Järvet,Vladislav Dvorzhetskiy,81021,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWFjZjRiM2QtZmRkOC00MDUxLTlhYmQtYmY5ZTNiMTI5Nzc2L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Le samouraï,1967,GP,105 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8.1,After professional hitman Jef Costello is seen by witnesses his efforts to provide himself an alibi drive him further into a corner.,,Jean-Pierre Melville,Alain Delon,François Périer,Nathalie Delon,Cathy Rosier,45434,\"39,481\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWFlNzZhYmYtYTI5YS00MDQyLWIyNTUtNTRjMWUwNTEzNjA0XkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Cool Hand Luke,1967,A,127 min,\"Crime, Drama\",8.1,\"A laid back Southern man is sentenced to two years in a rural prison, but refuses to conform.\",92,Stuart Rosenberg,Paul Newman,George Kennedy,Strother Martin,J.D. Cannon,161984,\"16,217,773\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM0YzExY2EtMjUyZi00ZmIwLWFkYTktNjY5NmVkYTdkMjI5XkEyXkFqcGdeQXVyNzQxNDExNTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Persona,1966,,85 min,\"Drama, Thriller\",8.1,A nurse is put in charge of a mute actress and finds that their personae are melding together.,86,Ingmar Bergman,Bibi Andersson,Liv Ullmann,Margaretha Krook,Gunnar Björnstrand,103191,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjM2MjMwNzUzN15BMl5BanBnXkFtZTgwMjEzMzE5MTE@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Andrei Rublev,1966,R,205 min,\"Biography, Drama, History\",8.1,\"The life, times and afflictions of the fifteenth-century Russian iconographer St. Andrei Rublev.\",,Andrei Tarkovsky,Anatoliy Solonitsyn,Ivan Lapikov,Nikolay Grinko,Nikolay Sergeev,46947,\"102,021\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWEzMGY4OTQtYTdmMy00M2QwLTliYTQtYWUzYzc3OTA5YzIwXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",La battaglia di Algeri,1966,,121 min,\"Drama, War\",8.1,\"In the 1950s, fear and violence escalate as the people of Algiers fight for independence from the French government.\",96,Gillo Pontecorvo,Brahim Hadjadj,Jean Martin,Yacef Saadi,Samia Kerbash,53089,\"55,908\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTg3M2ExY2EtZmI5Yy00YWM1LTg4NzItZWEzZTgxNzE2MjhhXkEyXkFqcGdeQXVyNDE5MTU2MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",El ángel exterminador,1962,,95 min,\"Drama, Fantasy\",8.1,The guests at an upper-class dinner party find themselves unable to leave.,,Luis Buñuel,Silvia Pinal,Jacqueline Andere,Enrique Rambal,José Baviera,29682,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmI0M2VmNTgtMWVhYS00Zjg1LTk1YTYtNmJmMjRkZmMwYTc2XkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",What Ever Happened to Baby Jane?,1962,Passed,134 min,\"Drama, Horror, Thriller\",8.1,A former child star torments her paraplegic sister in their decaying Hollywood mansion.,75,Robert Aldrich,Bette Davis,Joan Crawford,Victor Buono,Wesley Addy,50058,\"4,050,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmY3MDlmODctYTY3Yi00NzYyLWIxNTUtYjVlZWZjMmMwZTBkXkEyXkFqcGdeQXVyMzAxNjg3MjQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sanjuro,1962,U,96 min,\"Action, Comedy, Crime\",8.1,\"A crafty samurai helps a young man and his fellow clansmen save his uncle, who has been framed and imprisoned by a corrupt superintendent.\",,Akira Kurosawa,Toshirô Mifune,Tatsuya Nakadai,Keiju Kobayashi,Yûnosuke Itô,33044,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGEyNzhkYzktMGMyZS00YzRiLWJlYjktZjJkOTU5ZDY0ZGI4XkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Man Who Shot Liberty Valance,1962,,123 min,\"Drama, Western\",8.1,A senator returns to a western town for the funeral of an old friend and tells the story of his origins.,94,John Ford,James Stewart,John Wayne,Vera Miles,Lee Marvin,68827,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTYzYzBhYjQtNDQxYS00MmUwLTkyZjgtZWVkOWFjNzE5OTI2XkEyXkFqcGdeQXVyNjMxMjkwMjI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ivanovo detstvo,1962,,95 min,\"Drama, War\",8.1,\"In WW2, twelve year old Soviet orphan Ivan Bondarev works for the Soviet army as a scout behind the German lines and strikes a friendship with three sympathetic Soviet officers.\",,Andrei Tarkovsky,Eduard Abalov,Nikolay Burlyaev,Valentin Zubkov,Evgeniy Zharikov,31728,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjgyMzZkMGUtNTBhZC00OTkzLWI4ZmMtYzcwMzc5MjQ0YTM3XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxMTY0OTQ@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Jungfrukällan,1960,A,89 min,Drama,8.1,\"An innocent yet pampered young virgin and her family's pregnant and jealous servant set out to deliver candles to church, but only one returns from events that transpire in the woods along the way.\",,Ingmar Bergman,Max von Sydow,Birgitta Valberg,Gunnel Lindblom,Birgitta Pettersson,26697,\"1,526,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGQ5ODNkNWYtYTgxZS00YjJkLThhODAtYzUwNGNiYjRmNjdkXkEyXkFqcGdeQXVyMTg2NTc4MzA@._V1_UY98_CR4,0,67,98_AL_.jpg\",Inherit the Wind,1960,Passed,128 min,\"Biography, Drama, History\",8.1,\"Based on a real-life case in 1925, two great lawyers argue the case for and against a science teacher accused of the crime of teaching evolution.\",75,Stanley Kramer,Spencer Tracy,Fredric March,Gene Kelly,Dick York,27254,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTQ4MjA4NmYtYjRhNi00MTEwLTg0NjgtNjk3ODJlZGU4NjRkL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Les quatre cents coups,1959,,99 min,\"Crime, Drama\",8.1,\"A young boy, left without attention, delves into a life of petty crime.\",,François Truffaut,Jean-Pierre Léaud,Albert Rémy,Claire Maurier,Guy Decomble,105291,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjgxY2JiZDYtZmMwOC00ZmJjLWJmODUtMTNmNWNmYWI5ODkwL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ben-Hur,1959,U,212 min,\"Adventure, Drama, History\",8.1,\"After a Jewish prince is betrayed and sent into slavery by a Roman friend, he regains his freedom and comes back for revenge.\",90,William Wyler,Charlton Heston,Jack Hawkins,Stephen Boyd,Haya Harareet,219466,\"74,700,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjJkN2Y5MTktZDRhOS00NTUwLWFiMzEtMTVlNWU4ODM0Y2E5XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Kakushi-toride no san-akunin,1958,,139 min,\"Adventure, Drama\",8.1,\"Lured by gold, two greedy peasants unknowingly escort a princess and her general across enemy lines.\",,Akira Kurosawa,Toshirô Mifune,Misa Uehara,Minoru Chiaki,Kamatari Fujiwara,34797,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTdhNmUxZmQtNmMwNC00MzE3LWE1MTUtZDgxZTYwYjEzZjcwXkEyXkFqcGdeQXVyNTA1NjYyMDk@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Le notti di Cabiria,1957,,110 min,Drama,8.1,A waifish prostitute wanders the streets of Rome looking for true love but finds only heartbreak.,,Federico Fellini,Giulietta Masina,François Périer,Franca Marzi,Dorian Gray,42940,\"752,045\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGYxZjA2M2ItYTRmNS00NzRmLWJkYzgtYTdiNGFlZDI5ZjNmXkEyXkFqcGdeQXVyNDE5MTU2MDE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kumonosu-jô,1957,,110 min,\"Drama, History\",8.1,\"A war-hardened general, egged on by his ambitious wife, works to fulfill a prophecy that he would become lord of Spider's Web Castle.\",,Akira Kurosawa,Toshirô Mifune,Minoru Chiaki,Isuzu Yamada,Takashi Shimura,46678,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGVhNjhjODktODgxYS00MDdhLTlkZjktYTkyNzQxMTU0ZDYxXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Bridge on the River Kwai,1957,PG,161 min,\"Adventure, Drama, War\",8.1,\"British POWs are forced to build a railway bridge across the river Kwai for their Japanese captors, not knowing that the allied forces are planning to destroy it.\",87,David Lean,William Holden,Alec Guinness,Jack Hawkins,Sessue Hayakawa,203463,\"44,908,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2I0MWFiZDMtNWQyYy00Njk5LTk3MDktZjZjNTNmZmVkYjkxXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",On the Waterfront,1954,A,108 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8.1,An ex-prize fighter turned longshoreman struggles to stand up to his corrupt union bosses.,91,Elia Kazan,Marlon Brando,Karl Malden,Lee J. Cobb,Rod Steiger,142107,\"9,600,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDdkNzMwZmUtY2Q5MS00ZmM2LWJhYjItYTBjMWY0MGM4MDRjXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Le salaire de la peur,1953,U,131 min,\"Adventure, Drama, Thriller\",8.1,\"In a decrepit South American village, four men are hired to transport an urgent nitroglycerine shipment without the equipment that would make it safe.\",85,Henri-Georges Clouzot,Yves Montand,Charles Vanel,Peter van Eyck,Folco Lulli,54588,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDUzZjlhZTYtN2E5MS00ODQ3LWI1ZjgtNzdiZmI0NTZiZTljXkEyXkFqcGdeQXVyMjI4MjA5MzA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ace in the Hole,1951,Approved,111 min,\"Drama, Film-Noir\",8.1,\"A frustrated former big-city journalist now stuck working for an Albuquerque newspaper exploits a story about a man trapped in a cave to rekindle his career, but the situation quickly escalates into an out-of-control circus.\",72,Billy Wilder,Kirk Douglas,Jan Sterling,Robert Arthur,Porter Hall,31568,\"3,969,893\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmI5NTA3MjItYzdhMi00MWMxLTg3OWMtYWQyYjg5MTFmM2U0L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",White Heat,1949,,114 min,\"Action, Crime, Drama\",8.1,A psychopathic criminal with a mother complex makes a daring break from prison and leads his old gang in a chemical plant payroll heist.,,Raoul Walsh,James Cagney,Virginia Mayo,Edmond O'Brien,Margaret Wycherly,29807,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjE2OTdhMWUtOGJlMy00ZDViLWIzZjgtYjZkZGZmMDZjYmEyXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Third Man,1949,Approved,104 min,\"Film-Noir, Mystery, Thriller\",8.1,\"Pulp novelist Holly Martins travels to shadowy, postwar Vienna, only to find himself investigating the mysterious death of an old friend, Harry Lime.\",97,Carol Reed,Orson Welles,Joseph Cotten,Alida Valli,Trevor Howard,158731,\"449,191\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWRmNGEwZjUtZjEwNS00OGZmLThhMmEtZTJlMTU5MGQ3ZWUwXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Red Shoes,1948,,135 min,\"Drama, Music, Romance\",8.1,A young ballet dancer is torn between the man she loves and her pursuit to become a prima ballerina.,,Michael Powell,Emeric Pressburger,Anton Walbrook,Marius Goring,Moira Shearer,30935,\"10,900,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzc1MTcyNTQ5N15BMl5BanBnXkFtZTgwMzgwMDI0MjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Shop Around the Corner,1940,,99 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8.1,\"Two employees at a gift shop can barely stand each other, without realizing that they are falling in love through the post as each other's anonymous pen pal.\",96,Ernst Lubitsch,Margaret Sullavan,James Stewart,Frank Morgan,Joseph Schildkraut,28450,\"203,300\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTcxYWExOTMtMWFmYy00ZjgzLWI0YjktNWEzYzJkZTg0NDdmL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rebecca,1940,Approved,130 min,\"Drama, Mystery, Romance\",8.1,A self-conscious woman juggles adjusting to her new role as an aristocrat's wife and avoiding being intimidated by his first wife's spectral presence.,86,Alfred Hitchcock,Laurence Olivier,Joan Fontaine,George Sanders,Judith Anderson,123942,\"4,360,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTYwYjYxYzgtMDE1Ni00NzU4LWJlMTEtODQ5YmJmMGJhZjI5L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mr. Smith Goes to Washington,1939,Passed,129 min,\"Comedy, Drama\",8.1,\"A naive man is appointed to fill a vacancy in the United States Senate. His plans promptly collide with political corruption, but he doesn't back down.\",73,Frank Capra,James Stewart,Jean Arthur,Claude Rains,Edward Arnold,107017,\"9,600,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjUyZWZkM2UtMzYxYy00ZmQ3LWFmZTQtOGE2YjBkNjA3YWZlXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gone with the Wind,1939,U,238 min,\"Drama, History, Romance\",8.1,A manipulative woman and a roguish man conduct a turbulent romance during the American Civil War and Reconstruction periods.,97,Victor Fleming,George Cukor,Sam Wood,Clark Gable,Vivien Leigh,290074,\"198,676,459\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg3MTI5NTk0N15BMl5BanBnXkFtZTgwMjU1MDM5MTE@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",La Grande Illusion,1937,,113 min,\"Drama, War\",8.1,\"During WWI, two French soldiers are captured and imprisoned in a German P.O.W. camp. Several escape attempts follow until they are eventually sent to a seemingly inescapable fortress.\",,Jean Renoir,Jean Gabin,Dita Parlo,Pierre Fresnay,Erich von Stroheim,33829,\"172,885\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzJmMWE5NjAtNWMyZS00NmFiLWIwMDgtZDE2NzczYWFhNzIzXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",It Happened One Night,1934,Approved,105 min,\"Comedy, Romance\",8.1,\"A renegade reporter and a crazy young heiress meet on a bus heading for New York, and end up stuck with each other when the bus leaves them behind at one of the stops.\",87,Frank Capra,Clark Gable,Claudette Colbert,Walter Connolly,Roscoe Karns,94016,\"4,360,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjBjNDJiYTUtOWY0OS00OGVmLTg2YzctMTE0NzVhODM1ZWJmXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La passion de Jeanne d'Arc,1928,Passed,110 min,\"Biography, Drama, History\",8.1,\"In 1431, Jeanne d'Arc is placed on trial on charges of heresy. The ecclesiastical jurists attempt to force Jeanne to recant her claims of holy visions.\",,Carl Theodor Dreyer,Maria Falconetti,Eugene Silvain,André Berley,Maurice Schutz,47676,\"21,877\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2QwYWQ0MWMtNzcwOC00N2Q2LWE1MDEtZmQxZjhiM2U1YzFhXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Circus,1928,Passed,72 min,\"Comedy, Romance\",8.1,The Tramp finds work and the girl of his dreams at a circus.,90,Charles Chaplin,Charles Chaplin,Merna Kennedy,Al Ernest Garcia,Harry Crocker,30205,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDVkYmYwM2ItNzRiMy00NWQ4LTlhMjMtNDI1ZDYyOGVmMzJjXkEyXkFqcGdeQXVyNTgzMzU5MDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sunrise: A Song of Two Humans,1927,Passed,94 min,\"Drama, Romance\",8.1,An allegorical tale about a man fighting the good and evil within him. Both sides are made flesh - one a sophisticated woman he is attracted to and the other his wife.,,F.W. Murnau,George O'Brien,Janet Gaynor,Margaret Livingston,Bodil Rosing,46865,\"539,540\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmRiMDFlYjYtOTMwYy00OGY2LWE0Y2QtYzQxOGNhZmUwNTIxXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The General,1926,Passed,67 min,\"Action, Adventure, Comedy\",8.1,\"When Union spies steal an engineer's beloved locomotive, he pursues it single-handedly and straight through enemy lines.\",,Clyde Bruckman,Buster Keaton,Buster Keaton,Marion Mack,Glen Cavender,81156,\"1,033,895\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWJiNGJiMTEtMGM3OC00ZWNlLTgwZTgtMzdhNTRiZjk5MTQ1XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Das Cabinet des Dr. Caligari,1920,,76 min,\"Fantasy, Horror, Mystery\",8.1,\"Hypnotist Dr. Caligari uses a somnambulist, Cesare, to commit murders.\",,Robert Wiene,Werner Krauss,Conrad Veidt,Friedrich Feher,Lil Dagover,57428,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjZlMDdmN2YtYThmZi00NGQzLTk0ZTQtNTUyZDFmODExOGNiXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Badhaai ho,2018,UA,124 min,\"Comedy, Drama\",8,A man is embarrassed when he finds out his mother is pregnant.,,Amit Ravindernath Sharma,Ayushmann Khurrana,Neena Gupta,Gajraj Rao,Sanya Malhotra,27978,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjJkYTc5N2UtMGRlMC00M2FmLTk0ZWMtOTYxNDUwNjI2YzljXkEyXkFqcGdeQXVyNDg4NjY5OTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Togo,2019,U,113 min,\"Adventure, Biography, Drama\",8,\"The story of Togo, the sled dog who led the 1925 serum run yet was considered by most to be too small and weak to lead such an intense race.\",69,Ericson Core,Willem Dafoe,Julianne Nicholson,Christopher Heyerdahl,Richard Dormer,37556,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGE1ZTkyOTMtMTdiZS00YzI2LTlmYWQtOTE5YWY0NWVlNjlmXkEyXkFqcGdeQXVyNjQ3ODkxMjE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Airlift,2016,UA,130 min,\"Drama, History\",8,\"When Iraq invades Kuwait in August 1990, a callous Indian businessman becomes the spokesperson for more than 170,000 stranded countrymen.\",,Raja Menon,Akshay Kumar,Nimrat Kaur,Kumud Mishra,Prakash Belawadi,52897,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE1NjQ5ODc2NV5BMl5BanBnXkFtZTgwOTM5ODIxNjE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bajrangi Bhaijaan,2015,UA,163 min,\"Action, Adventure, Comedy\",8,An Indian man with a magnanimous heart takes a young mute Pakistani girl back to her homeland to reunite her with her family.,,Kabir Khan,Salman Khan,Harshaali Malhotra,Nawazuddin Siddiqui,Kareena Kapoor,72245,\"8,178,001\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTdhNjBjZDctYTlkYy00ZGIxLWFjYTktODk5ZjNlMzI4NjI3XkEyXkFqcGdeQXVyMjY1MjkzMjE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Baby,2015,UA,159 min,\"Action, Crime, Thriller\",8,\"An elite counter-intelligence unit learns of a plot, masterminded by a maniacal madman. With the clock ticking, it's up to them to track the terrorists' international tentacles and prevent them from striking at the heart of India.\",,Neeraj Pandey,Akshay Kumar,Danny Denzongpa,Rana Daggubati,Taapsee Pannu,52848,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzUzNDM2NzM2MV5BMl5BanBnXkFtZTgwNTM3NTg4OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La La Land,2016,A,128 min,\"Comedy, Drama, Music\",8,\"While navigating their careers in Los Angeles, a pianist and an actress fall in love while attempting to reconcile their aspirations for the future.\",94,Damien Chazelle,Ryan Gosling,Emma Stone,Rosemarie DeWitt,J.K. Simmons,505918,\"151,101,803\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA3NjkzNjg2MF5BMl5BanBnXkFtZTgwMDkyMzgzMDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lion,2016,U,118 min,\"Biography, Drama\",8,\"A five-year-old Indian boy is adopted by an Australian couple after getting lost hundreds of kilometers from home. 25 years later, he sets out to find his lost family.\",69,Garth Davis,Dev Patel,Nicole Kidman,Rooney Mara,Sunny Pawar,213970,\"51,739,495\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc2MTQ3MDA1Nl5BMl5BanBnXkFtZTgwODA3OTI4NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Martian,2015,UA,144 min,\"Adventure, Drama, Sci-Fi\",8,\"An astronaut becomes stranded on Mars after his team assume him dead, and must rely on his ingenuity to find a way to signal to Earth that he is alive.\",80,Ridley Scott,Matt Damon,Jessica Chastain,Kristen Wiig,Kate Mara,760094,\"228,433,663\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTMyMjEyNzIzMV5BMl5BanBnXkFtZTgwNzIyNjU0NzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Zootopia,2016,U,108 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8,\"In a city of anthropomorphic animals, a rookie bunny cop and a cynical con artist fox must work together to uncover a conspiracy.\",78,Byron Howard,Rich Moore,Jared Bush,Ginnifer Goodwin,Jason Bateman,434143,\"341,268,248\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWVlMjVhZWYtNWViNC00ODFkLTk1MmItYjU1MDY5ZDdhMTU3XkEyXkFqcGdeQXVyODIwMDI1NjM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bãhubali: The Beginning,2015,UA,159 min,\"Action, Drama\",8,\"In ancient India, an adventurous and daring man becomes involved in a decades-old feud between two warring peoples.\",,S.S. Rajamouli,Prabhas,Rana Daggubati,Ramya Krishnan,Sathyaraj,102972,\"6,738,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNThmMWMyMWMtOWRiNy00MGY0LTg1OTUtNjYzODg2MjdlZGU5XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Kaguyahime no monogatari,2013,U,137 min,\"Animation, Adventure, Drama\",8,\"Found inside a shining stalk of bamboo by an old bamboo cutter and his wife, a tiny girl grows rapidly into an exquisite young lady. The mysterious young princess enthralls all who encounter her, but ultimately she must confront her fate, the punishment for her crime.\",89,Isao Takahata,Chloë Grace Moretz,James Caan,Mary Steenburgen,James Marsden,38746,\"1,506,975\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjFhOWY0OTgtNDkzMC00YWJkLTk1NGEtYWUxNjhmMmQ5ZjYyXkEyXkFqcGdeQXVyMjMxOTE0ODA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Wonder,2017,U,113 min,\"Drama, Family\",8,\"Based on the New York Times bestseller, this movie tells the incredibly inspiring and heartwarming story of August Pullman, a boy with facial differences who enters the fifth grade, attending a mainstream elementary school for the first time.\",66,Stephen Chbosky,Jacob Tremblay,Owen Wilson,Izabela Vidovic,Julia Roberts,141923,\"132,422,809\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDkzMTQ1YTMtMWY4Ny00MzExLTkzYzEtNzZhOTczNzU2NTU1XkEyXkFqcGdeQXVyODY3NjMyMDU@._V1_UY98_CR4,0,67,98_AL_.jpg\",Gully Boy,2019,UA,154 min,\"Drama, Music, Romance\",8,A coming-of-age story based on the lives of street rappers in Mumbai.,65,Zoya Akhtar,Vijay Varma,Nakul Roshan Sahdev,Ranveer Singh,Vijay Raaz,31886,\"5,566,534\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ1NDI5MjMzNF5BMl5BanBnXkFtZTcwMTc0MDQwOQ@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Special Chabbis,2013,UA,144 min,\"Crime, Drama, Thriller\",8,A gang of con-men rob prominent rich businessmen and politicians by posing as C.B.I and income tax officers.,,Neeraj Pandey,Akshay Kumar,Anupam Kher,Manoj Bajpayee,Jimmy Sheirgill,51069,\"1,079,369\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTEwNjE2OTM4NDZeQTJeQWpwZ15BbWU3MDE2MTE4OTk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Short Term 12,2013,R,96 min,Drama,8,A 20-something supervising staff member of a residential treatment facility navigates the troubled waters of that world alongside her co-worker and longtime boyfriend.,82,Destin Daniel Cretton,Brie Larson,Frantz Turner,John Gallagher Jr.,Kaitlyn Dever,81770,\"1,010,414\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg5MTE2NjA4OV5BMl5BanBnXkFtZTgwMTUyMjczMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Serbuan maut 2: Berandal,2014,A,150 min,\"Action, Crime, Thriller\",8,\"Only a short time after the first raid, Rama goes undercover with the thugs of Jakarta and plans to bring down the syndicate and uncover the corruption within his police force.\",71,Gareth Evans,Iko Uwais,Yayan Ruhian,Arifin Putra,Oka Antara,114316,\"2,625,803\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTgwMzFiMWYtZDhlNS00ODNkLWJiODAtZDVhNzgyNzJhYjQ4L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNzEzOTYxNTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Imitation Game,2014,UA,114 min,\"Biography, Drama, Thriller\",8,\"During World War II, the English mathematical genius Alan Turing tries to crack the German Enigma code with help from fellow mathematicians.\",73,Morten Tyldum,Benedict Cumberbatch,Keira Knightley,Matthew Goode,Allen Leech,685201,\"91,125,683\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTAwMjU5OTgxNjZeQTJeQWpwZ15BbWU4MDUxNDYxODEx._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Guardians of the Galaxy,2014,UA,121 min,\"Action, Adventure, Comedy\",8,A group of intergalactic criminals must pull together to stop a fanatical warrior with plans to purge the universe.,76,James Gunn,Chris Pratt,Vin Diesel,Bradley Cooper,Zoe Saldana,1043455,\"333,176,600\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzA1Njg4NzYxOV5BMl5BanBnXkFtZTgwODk5NjU3MzI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Blade Runner 2049,2017,UA,164 min,\"Action, Drama, Mystery\",8,\"Young Blade Runner K's discovery of a long-buried secret leads him to track down former Blade Runner Rick Deckard, who's been missing for thirty years.\",81,Denis Villeneuve,Harrison Ford,Ryan Gosling,Ana de Armas,Dave Bautista,461823,\"92,054,159\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA1Nzk0OTM2OF5BMl5BanBnXkFtZTgwNjU2NjEwMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Her,2013,A,126 min,\"Drama, Romance, Sci-Fi\",8,\"In a near future, a lonely writer develops an unlikely relationship with an operating system designed to meet his every need.\",90,Spike Jonze,Joaquin Phoenix,Amy Adams,Scarlett Johansson,Rooney Mara,540772,\"25,568,251\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTA2NDc3Njg5NDVeQTJeQWpwZ15BbWU4MDc1NDcxNTUz._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bohemian Rhapsody,2018,UA,134 min,\"Biography, Drama, Music\",8,\"The story of the legendary British rock band Queen and lead singer Freddie Mercury, leading up to their famous performance at Live Aid (1985).\",49,Bryan Singer,Rami Malek,Lucy Boynton,Gwilym Lee,Ben Hardy,450349,\"216,428,042\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDE5OWMzM2QtOTU2ZS00NzAyLWI2MDEtOTRlYjIxZGM0OWRjXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Revenant,2015,A,156 min,\"Action, Adventure, Drama\",8,A frontiersman on a fur trading expedition in the 1820s fights for survival after being mauled by a bear and left for dead by members of his own hunting team.,76,Alejandro G. Iñárritu,Leonardo DiCaprio,Tom Hardy,Will Poulter,Domhnall Gleeson,705589,\"183,637,894\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZThjMmQ5YjktMTUyMC00MjljLWJmMTAtOWIzNDIzY2VhNzQ0XkEyXkFqcGdeQXVyMTAyNjg4NjE0._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Perks of Being a Wallflower,2012,UA,103 min,\"Drama, Romance\",8,An introvert freshman is taken under the wings of two seniors who welcome him to the real world,67,Stephen Chbosky,Logan Lerman,Emma Watson,Ezra Miller,Paul Rudd,462252,\"17,738,570\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjEzMzMxOTUyNV5BMl5BanBnXkFtZTcwNjI3MDc5Ng@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Tropa de Elite 2: O Inimigo Agora é Outro,2010,,115 min,\"Action, Crime, Drama\",8,\"After a prison riot, former-Captain Nascimento, now a high ranking security officer in Rio de Janeiro, is swept into a bloody political dispute that involves government officials and paramilitary groups.\",71,José Padilha,Wagner Moura,Irandhir Santos,André Ramiro,Milhem Cortaz,79200,\"100,119\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzU5MjEwMTg2Nl5BMl5BanBnXkFtZTcwNzM3MTYxNA@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The King's Speech,2010,U,118 min,\"Biography, Drama, History\",8,\"The story of King George VI, his impromptu ascension to the throne of the British Empire in 1936, and the speech therapist who helped the unsure monarch overcome his stammer.\",88,Tom Hooper,Colin Firth,Geoffrey Rush,Helena Bonham Carter,Derek Jacobi,639603,\"138,797,449\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM5OTMyMjIxOV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzU4MjIwNQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Help,2011,UA,146 min,Drama,8,\"An aspiring author during the civil rights movement of the 1960s decides to write a book detailing the African American maids' point of view on the white families for which they work, and the hardships they go through on a daily basis.\",62,Tate Taylor,Emma Stone,Viola Davis,Octavia Spencer,Bryce Dallas Howard,428521,\"169,708,112\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzE5MjY1ZDgtMTkyNC00MTMyLThhMjAtZGI5OTE1NzFlZGJjXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Deadpool,2016,R,108 min,\"Action, Adventure, Comedy\",8,\"A wisecracking mercenary gets experimented on and becomes immortal but ugly, and sets out to track down the man who ruined his looks.\",65,Tim Miller,Ryan Reynolds,Morena Baccarin,T.J. Miller,Ed Skrein,902669,\"363,070,709\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ0MzQxODQ0MV5BMl5BanBnXkFtZTgwNTQ0NzY4NDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Darbareye Elly,2009,TV-PG,119 min,\"Drama, Mystery\",8,The mysterious disappearance of a kindergarten teacher during a picnic in the north of Iran is followed by a series of misadventures for her fellow travelers.,87,Asghar Farhadi,Golshifteh Farahani,Shahab Hosseini,Taraneh Alidoosti,Merila Zare'i,45803,\"106,662\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjU1NjczNzYtYmFjOC00NzkxLTg4YTUtNGYzMTk3NTU0ZDE3XkEyXkFqcGdeQXVyNDUzOTQ5MjY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dev.D,2009,A,144 min,\"Drama, Romance\",8,\"After breaking up with his childhood sweetheart, a young man finds solace in drugs. Meanwhile, a teenage girl is caught in the world of prostitution. Will they be destroyed, or will they find redemption?\",,Anurag Kashyap,Abhay Deol,Mahie Gill,Kalki Koechlin,Dibyendu Bhattacharya,28749,\"10,950\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTFmMjM3M2UtOTIyZC00Zjk3LTkzODUtYTdhNGRmNzFhYzcyXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Yip Man,2008,R,106 min,\"Action, Biography, Drama\",8,\"During the Japanese invasion of China, a wealthy martial artist is forced to leave his home when his city is occupied. With little means of providing for themselves, Ip Man and the remaining members of the city must find a way to survive.\",59,Wilson Yip,Donnie Yen,Simon Yam,Siu-Wong Fan,Ka Tung Lam,211427,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUyMTA4NDYzMV5BMl5BanBnXkFtZTcwMjk5MzcxMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",My Name Is Khan,2010,UA,165 min,Drama,8,An Indian Muslim man with Asperger's syndrome takes a challenge to speak to the President of the United States seriously and embarks on a cross-country journey.,50,Karan Johar,Shah Rukh Khan,Kajol,Sheetal Menon,Katie A. Keane,98575,\"4,018,695\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE2NjEyMDg0M15BMl5BanBnXkFtZTcwODYyODg5Mg@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Nefes: Vatan Sagolsun,2009,,128 min,\"Action, Drama, Thriller\",8,Story of 40-man Turkish task force who must defend a relay station.,,Levent Semerci,Erdem Can,Mete Horozoglu,Ilker Kizmaz,Baris Bagci,31838,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmNjZWI3NzktYWI1Mi00OTAyLWJkNTYtMzUwYTFlZDA0Y2UwXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Slumdog Millionaire,2008,UA,120 min,\"Drama, Romance\",8,\"A Mumbai teenager reflects on his life after being accused of cheating on the Indian version of \"\"Who Wants to be a Millionaire?\"\".\",84,Danny Boyle,Loveleen Tandan,Dev Patel,Freida Pinto,Saurabh Shukla,798882,\"141,319,928\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzY2NzI4OTE5MF5BMl5BanBnXkFtZTcwMjMyNDY4Mw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Black Swan,2010,A,108 min,\"Drama, Thriller\",8,\"A committed dancer struggles to maintain her sanity after winning the lead role in a production of Tchaikovsky's \"\"Swan Lake\"\".\",79,Darren Aronofsky,Natalie Portman,Mila Kunis,Vincent Cassel,Winona Ryder,699673,\"106,954,678\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmI1ODU5ZjMtNWUyNC00YzllLThjNzktODE1M2E4OTVmY2E5XkEyXkFqcGdeQXVyMTExNzQzMDE0._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Tropa de Elite,2007,R,115 min,\"Action, Crime, Drama\",8,\"In 1997 Rio de Janeiro, Captain Nascimento has to find a substitute for his position while trying to take down drug dealers and criminals before the Pope visits.\",33,José Padilha,Wagner Moura,André Ramiro,Caio Junqueira,Milhem Cortaz,98097,\"8,060\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDYxNjQyMjAtNTdiOS00NGYwLWFmNTAtNThmYjU5ZGI2YTI1XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Avengers,2012,UA,143 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",8,Earth's mightiest heroes must come together and learn to fight as a team if they are going to stop the mischievous Loki and his alien army from enslaving humanity.,69,Joss Whedon,Robert Downey Jr.,Chris Evans,Scarlett Johansson,Jeremy Renner,1260806,\"623,279,547\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGRkZThmYzEtYjQxZC00OWEzLThjYjAtYzFkMjY0NGZkZWI4XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Persepolis,2007,PG-13,96 min,\"Animation, Biography, Drama\",8,A precocious and outspoken Iranian girl grows up during the Islamic Revolution.,90,Vincent Paronnaud,Marjane Satrapi,Chiara Mastroianni,Catherine Deneuve,Gena Rowlands,88656,\"4,445,756\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYwMTA4MzgyNF5BMl5BanBnXkFtZTgwMjEyMjE0MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dallas Buyers Club,2013,R,117 min,\"Biography, Drama\",8,\"In 1985 Dallas, electrician and hustler Ron Woodroof works around the system to help AIDS patients get the medication they need after he is diagnosed with the disease.\",80,Jean-Marc Vallée,Matthew McConaughey,Jennifer Garner,Jared Leto,Steve Zahn,441614,\"27,298,285\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ5NjQ0NDI3NF5BMl5BanBnXkFtZTcwNDI0MjEzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Pursuit of Happyness,2006,U,117 min,\"Biography, Drama\",8,A struggling salesman takes custody of his son as he's poised to begin a life-changing professional career.,64,Gabriele Muccino,Will Smith,Thandie Newton,Jaden Smith,Brian Howe,448930,\"163,566,459\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDMxOGZhNWYtMzRlYy00Mzk5LWJjMjEtNmQ4NDU4M2QxM2UzXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Blood Diamond,2006,A,143 min,\"Adventure, Drama, Thriller\",8,\"A fisherman, a smuggler, and a syndicate of businessmen match wits over the possession of a priceless diamond.\",64,Edward Zwick,Leonardo DiCaprio,Djimon Hounsou,Jennifer Connelly,Kagiso Kuypers,499439,\"57,366,262\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGNiNmU2YTMtZmU4OS00MjM0LTlmYWUtMjVlYjAzYjE2N2RjXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Bourne Ultimatum,2007,UA,115 min,\"Action, Mystery, Thriller\",8,Jason Bourne dodges a ruthless C.I.A. official and his Agents from a new assassination program while searching for the origins of his life as a trained killer.,85,Paul Greengrass,Matt Damon,Edgar Ramírez,Joan Allen,Julia Stiles,604694,\"227,471,070\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM1ODIwNzM5OV5BMl5BanBnXkFtZTcwNjk5MDkyMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bin-jip,2004,U,88 min,\"Crime, Drama, Romance\",8,A transient young man breaks into empty homes to partake of the vacationing residents' lives for a few days.,72,Ki-duk Kim,Seung-Yun Lee,Hee Jae,Hyuk-ho Kwon,Jin-mo Joo,50610,\"238,507\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODZmYjMwNzEtNzVhNC00ZTRmLTk2M2UtNzE1MTQ2ZDAxNjc2XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sin City,2005,A,124 min,\"Crime, Thriller\",8,\"A movie that explores the dark and miserable town, Basin City, tells the story of three different people, all caught up in violent corruption.\",74,Frank Miller,Quentin Tarantino,Robert Rodriguez,Mickey Rourke,Clive Owen,738512,\"74,103,820\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc3MjkzMDkxN15BMl5BanBnXkFtZTcwODAyMTU1MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Le scaphandre et le papillon,2007,PG-13,112 min,\"Biography, Drama\",8,The true story of Elle editor Jean-Dominique Bauby who suffers a stroke and has to live with an almost totally paralyzed body; only his left eye isn't paralyzed.,92,Julian Schnabel,Laura Obiols,Mathieu Amalric,Emmanuelle Seigner,Marie-Josée Croze,103284,\"5,990,075\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE0MTY2MDI3NV5BMl5BanBnXkFtZTcwNTc1MzEzMQ@@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",G.O.R.A.,2004,,127 min,\"Adventure, Comedy, Sci-Fi\",8,A slick young Turk kidnapped by extraterrestrials shows his great « humanitarian spirit » by outwitting the evil commander-in-chief of the planet of G.O.R.A.,,Ömer Faruk Sorak,Cem Yilmaz,Özge Özberk,Ozan Güven,Safak Sezer,56960,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTMzODU0NTkxMF5BMl5BanBnXkFtZTcwMjQ4MzMzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ratatouille,2007,U,111 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8,A rat who can cook makes an unusual alliance with a young kitchen worker at a famous restaurant.,96,Brad Bird,Jan Pinkava,Brad Garrett,Lou Romano,Patton Oswalt,641645,\"206,445,654\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDI5ZWJhOWItYTlhOC00YWNhLTlkNzctNDU5YTI1M2E1MWZhXkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Casino Royale,2006,PG-13,144 min,\"Action, Adventure, Thriller\",8,\"After earning 00 status and a licence to kill, Secret Agent James Bond sets out on his first mission as 007. Bond must defeat a private banker funding terrorists in a high-stakes game of poker at Casino Royale, Montenegro.\",80,Martin Campbell,Daniel Craig,Eva Green,Judi Dench,Jeffrey Wright,582239,\"167,445,960\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmFiYmJmN2QtNWQwMi00MzliLThiOWMtZjQxNGRhZTQ1MjgyXkEyXkFqcGdeQXVyNzQ1ODk3MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kill Bill: Vol. 2,2004,A,137 min,\"Action, Crime, Thriller\",8,\"The Bride continues her quest of vengeance against her former boss and lover Bill, the reclusive bouncer Budd, and the treacherous, one-eyed Elle.\",83,Quentin Tarantino,Uma Thurman,David Carradine,Michael Madsen,Daryl Hannah,683900,\"66,208,183\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmViZTY1OWEtMTQxMy00OGQ5LTgzZjAtYTQzOTYxNjliYTI4XkEyXkFqcGdeQXVyNjkxOTM4ODY@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Vozvrashchenie,2003,,110 min,Drama,8,\"In the Russian wilderness, two brothers face a range of new, conflicting emotions when their father - a man they know only through a single photograph - resurfaces.\",82,Andrey Zvyagintsev,Vladimir Garin,Ivan Dobronravov,Konstantin Lavronenko,Nataliya Vdovina,42399,\"502,028\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGYxOTRlM2MtNWRjZS00NDk2LWExM2EtMDFiYTgyMGJkZGYyXkEyXkFqcGdeQXVyMTA1NTM1NDI2._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Bom Yeoareum Gaeul Gyeoul Geurigo Bom,2003,R,103 min,\"Drama, Romance\",8,A boy is raised by a Buddhist monk in an isolated floating temple where the years pass like the seasons.,85,Ki-duk Kim,Ki-duk Kim,Yeong-su Oh,Jong-ho Kim,Kim Young-Min,77520,\"2,380,788\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE0NDk2NjgwMV5BMl5BanBnXkFtZTYwMTgyMzA3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mar adentro,2014,U,126 min,\"Biography, Drama\",8,\"The factual story of Spaniard Ramon Sampedro, who fought a thirty-year campaign in favor of euthanasia and his own right to die.\",74,Alejandro Amenábar,Javier Bardem,Belén Rueda,Lola Dueñas,Mabel Rivera,77554,\"2,086,345\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODEyYmQxZjUtZGQ0NS00ZTAwLTkwOGQtNGY2NzEwMWE0MDc3XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Cinderella Man,2005,UA,144 min,\"Biography, Drama, History\",8,\"The story of James J. Braddock, a supposedly washed-up boxer who came back to become a champion and an inspiration in the 1930s.\",69,Ron Howard,Russell Crowe,Renée Zellweger,Craig Bierko,Paul Giamatti,176151,\"61,649,911\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmVjNDIxODAtNWZiZi00ZDBlLWJmOTUtNDNjMGExNTViMzE1XkEyXkFqcGdeQXVyNTE0MDc0NTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kal Ho Naa Ho,2003,U,186 min,\"Comedy, Drama, Musical\",8,\"Naina, an introverted, perpetually depressed girl's life changes when she meets Aman. But Aman has a secret of his own which changes their lives forever. Embroiled in all this is Rohit, Naina's best friend who conceals his love for her.\",54,Nikkhil Advani,Preity Zinta,Shah Rukh Khan,Saif Ali Khan,Jaya Bachchan,63460,\"1,787,378\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2U0NTcxOTktN2MwZS00N2Q2LWJlYWItMTg0NWIyMDIxNzU5L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Mou gaan dou,2002,UA,101 min,\"Action, Crime, Drama\",8,\"A story between a mole in the police department and an undercover cop. Their objectives are the same: to find out who is the mole, and who is the cop.\",75,Andrew Lau,Alan Mak,Andy Lau,Tony Chiu-Wai Leung,Anthony Chau-Sang Wong,117857,\"169,659\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGYyZGM5MGMtYTY2Ni00M2Y1LWIzNjQtYWUzM2VlNGVhMDNhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Pirates of the Caribbean: The Curse of the Black Pearl,2003,UA,143 min,\"Action, Adventure, Fantasy\",8,\"Blacksmith Will Turner teams up with eccentric pirate \"\"Captain\"\" Jack Sparrow to save his love, the governor's daughter, from Jack's former pirate allies, who are now undead.\",63,Gore Verbinski,Johnny Depp,Geoffrey Rush,Orlando Bloom,Keira Knightley,1015122,\"305,413,918\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmU3NzIyODctYjVhOC00NzBmLTlhNWItMzBlODEwZTlmMjUzXkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Big Fish,2003,U,125 min,\"Adventure, Drama, Fantasy\",8,A frustrated son tries to determine the fact from fiction in his dying father's life.,58,Tim Burton,Ewan McGregor,Albert Finney,Billy Crudup,Jessica Lange,415218,\"66,257,002\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY5OTU0OTc2NV5BMl5BanBnXkFtZTcwMzU4MDcyMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Incredibles,2004,U,115 min,\"Animation, Action, Adventure\",8,\"A family of undercover superheroes, while trying to live the quiet suburban life, are forced into action to save the world.\",90,Brad Bird,Craig T. Nelson,Samuel L. Jackson,Holly Hunter,Jason Lee,657047,\"261,441,092\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjM2NTYxMTE3OV5BMl5BanBnXkFtZTgwNDgwNjgwMzE@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Yeopgijeogin geunyeo,2001,,137 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8,\"A young man sees a drunk, cute woman standing too close to the tracks at a metro station in Seoul and pulls her back. She ends up getting him into trouble repeatedly after that, starting on the train.\",,Jae-young Kwak,Tae-Hyun Cha,Jun Ji-Hyun,In-mun Kim,Song Wok-suk,45403,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTkwNTg2MTI1NF5BMl5BanBnXkFtZTcwMDM1MzUyMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dogville,2003,R,178 min,\"Crime, Drama\",8,\"A woman on the run from the mob is reluctantly accepted in a small Colorado community in exchange for labor, but when a search visits the town she finds out that their support has a price.\",60,Lars von Trier,Nicole Kidman,Paul Bettany,Lauren Bacall,Harriet Andersson,137963,\"1,530,386\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA2MzM4NjkyMF5BMl5BanBnXkFtZTYwMTQ2ODc5._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Vizontele,2001,,110 min,\"Comedy, Drama\",8,Lives of residents in a small Anatolian village change when television is introduced to them,,Yilmaz Erdogan,Ömer Faruk Sorak,Yilmaz Erdogan,Demet Akbag,Altan Erkekli,33592,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjZlZDlkYTktMmU1My00ZDBiLWFlNjEtYTBhNjVhOTM4ZjJjXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Donnie Darko,2001,R,113 min,\"Drama, Mystery, Sci-Fi\",8,\"After narrowly escaping a bizarre accident, a troubled teenager is plagued by visions of a man in a large rabbit suit who manipulates him to commit a series of crimes.\",88,Richard Kelly,Jake Gyllenhaal,Jena Malone,Mary McDonnell,Holmes Osborne,740086,\"1,480,006\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjk3YThkNDktNjZjMS00MTBiLTllNTAtYzkzMTU0N2QwYjJjXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Magnolia,1999,R,188 min,Drama,8,\"An epic mosaic of interrelated characters in search of love, forgiveness, and meaning in the San Fernando Valley.\",77,Paul Thomas Anderson,Tom Cruise,Jason Robards,Julianne Moore,Philip Seymour Hoffman,289742,\"22,455,976\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDVkYWMxNWEtNjc2MC00OGI5LWI3NmUtYWUwNDQyOTc3YmY5XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dancer in the Dark,2000,U,140 min,\"Crime, Drama, Musical\",8,\"An East European girl travels to the United States with her young son, expecting it to be like a Hollywood film.\",61,Lars von Trier,Björk,Catherine Deneuve,David Morse,Peter Stormare,102285,\"4,184,036\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmE1MDk4OWEtYjk1NS00MWU2LTk5ZWItYjZhYmRkODRjMDc0XkEyXkFqcGdeQXVyNjE5MjUyOTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Straight Story,1999,U,112 min,\"Biography, Drama\",8,An old man makes a long journey by lawnmower to mend his relationship with an ill brother.,86,David Lynch,Richard Farnsworth,Sissy Spacek,Jane Galloway Heitz,Joseph A. Carpenter,82002,\"6,203,044\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmMzOWNhNTYtYmY0My00OGJiLWIzNDUtZWRhNGY0NWFjNzFmXkEyXkFqcGdeQXVyNjUxMDQ0MTg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Pâfekuto burû,1997,A,81 min,\"Animation, Crime, Mystery\",8,\"A pop singer gives up her career to become an actress, but she slowly goes insane when she starts being stalked by an obsessed fan and what seems to be a ghost of her past.\",,Satoshi Kon,Junko Iwao,Rica Matsumoto,Shinpachi Tsuji,Masaaki Ôkura,58192,\"776,665\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTg3Yjc4N2QtZDdlNC00NmU2LWFiYjktYjI3NTMwMjk4M2FmXkEyXkFqcGdeQXVyMjgyNjk3MzE@._V1_UY98_CR4,0,67,98_AL_.jpg\",Festen,1998,R,105 min,Drama,8,\"At Helge's 60th birthday party, some unpleasant family truths are revealed.\",82,Thomas Vinterberg,Ulrich Thomsen,Henning Moritzen,Thomas Bo Larsen,Paprika Steen,78341,\"1,647,780\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE3ZDA5ZmUtYTk1ZS00NmZmLWJhNTItYjIwZjUwN2RjNzIyXkEyXkFqcGdeQXVyMTkzODUwNzk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Central do Brasil,1998,R,110 min,Drama,8,\"An emotive journey of a former school teacher, who writes letters for illiterate people, and a young boy, whose mother has just died, as they search for the father he never knew.\",80,Walter Salles,Fernanda Montenegro,Vinícius de Oliveira,Marília Pêra,Soia Lira,36419,\"5,595,428\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIxNDU2Njk0OV5BMl5BanBnXkFtZTgwODc3Njc3NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Iron Giant,1999,PG,86 min,\"Animation, Action, Adventure\",8,A young boy befriends a giant robot from outer space that a paranoid government agent wants to destroy.,85,Brad Bird,Eli Marienthal,Harry Connick Jr.,Jennifer Aniston,Vin Diesel,172083,\"23,159,305\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk2MjcxNjMzN15BMl5BanBnXkFtZTgwMTE3OTEwNjE@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Knockin' on Heaven's Door,1997,,87 min,\"Action, Crime, Comedy\",8,\"Two terminally ill patients escape from a hospital, steal a car and rush towards the sea.\",,Thomas Jahn,Til Schweiger,Jan Josef Liefers,Thierry van Werveke,Moritz Bleibtreu,27721,\"3,296\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGY5NWIxMjAtODBjNC00MmZhLTk1ZTAtNGRhYThlOTNjMTQwXkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sling Blade,1996,R,135 min,Drama,8,\"Karl Childers, a simple man hospitalized since his childhood murder of his mother and her lover, is released to start a new life in a small town.\",84,Billy Bob Thornton,Billy Bob Thornton,Dwight Yoakam,J.T. Walsh,John Ritter,86838,\"24,475,416\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2QzMTIxNjItNGQyNy00MjQzLWJiYTItMzIyZjdkYjYyYjRlXkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Secrets & Lies,1996,U,136 min,\"Comedy, Drama\",8,\"Following the death of her adoptive parents, a successful young black optometrist establishes contact with her biological mother -- a lonely white factory worker living in poverty in East London.\",91,Mike Leigh,Timothy Spall,Brenda Blethyn,Phyllis Logan,Claire Rushbrook,37564,\"13,417,292\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2Y2OWU4MWMtNmIyMy00YzMyLWI0Y2ItMTcyZDc3MTdmZDU4XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Twelve Monkeys,1995,A,129 min,\"Mystery, Sci-Fi, Thriller\",8,\"In a future world devastated by disease, a convict is sent back in time to gather information about the man-made virus that wiped out most of the human population on the planet.\",74,Terry Gilliam,Bruce Willis,Madeleine Stowe,Brad Pitt,Joseph Melito,578443,\"57,141,459\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWRiYjQyOGItNzQ1Mi00MGI1LWE3NjItNTg1ZDQwNjUwNDM2XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kôkaku Kidôtai,1995,UA,83 min,\"Animation, Action, Crime\",8,A cyborg policewoman and her partner hunt a mysterious and powerful hacker called the Puppet Master.,76,Mamoru Oshii,Atsuko Tanaka,Iemasa Kayumi,Akio Ôtsuka,Kôichi Yamadera,129231,\"515,905\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWE4OTNiM2ItMjY4Ni00ZTViLWFiZmEtZGEyNGY2ZmNlMzIyXkEyXkFqcGdeQXVyMDU5NDcxNw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Nightmare Before Christmas,1993,U,76 min,\"Animation, Family, Fantasy\",8,\"Jack Skellington, king of Halloween Town, discovers Christmas Town, but his attempts to bring Christmas to his home causes confusion.\",82,Henry Selick,Danny Elfman,Chris Sarandon,Catherine O'Hara,William Hickey,300208,\"75,082,668\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWIxNzM5YzQtY2FmMS00Yjc3LWI1ZjUtNGVjMjMzZTIxZTIxXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Groundhog Day,1993,U,101 min,\"Comedy, Fantasy, Romance\",8,A weatherman finds himself inexplicably living the same day over and over again.,72,Harold Ramis,Bill Murray,Andie MacDowell,Chris Elliott,Stephen Tobolowsky,577991,\"70,906,973\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzZmMjAxNjQtZjQzOS00NjU4LWI0NDktZjlkZTgwNjVmNzU3XkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bound by Honor,1993,R,180 min,\"Crime, Drama\",8,\"Based on the true life experiences of poet Jimmy Santiago Baca, the film focuses on step-brothers Paco and Cruz, and their bi-racial cousin Miklo.\",47,Taylor Hackford,Damian Chapa,Jesse Borrego,Benjamin Bratt,Enrique Castillo,28825,\"4,496,583\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTM3ZjA3NTctZThkYy00ODYyLTk2ZjItZmE0MmZlMTk3YjQwXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Scent of a Woman,1992,UA,156 min,Drama,8,\"A prep school student needing money agrees to \"\"babysit\"\" a blind man, but the job is not at all what he anticipated.\",59,Martin Brest,Al Pacino,Chris O'Donnell,James Rebhorn,Gabrielle Anwar,263918,\"63,895,607\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2Q2NDI1MjUtM2Q5ZS00MTFlLWJiYWEtNTZmNjQ3OGJkZDgxXkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Aladdin,1992,U,90 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",8,A kindhearted street urchin and a power-hungry Grand Vizier vie for a magic lamp that has the power to make their deepest wishes come true.,86,Ron Clements,John Musker,Scott Weinger,Robin Williams,Linda Larkin,373845,\"217,350,219\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjYyODExMDctZjgwYy00ZjQwLWI4OWYtOGFlYjA4ZjEzNmY1XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",JFK,1991,UA,189 min,\"Drama, History, Thriller\",8,New Orleans District Attorney Jim Garrison discovers there's more to the Kennedy assassination than the official story.,72,Oliver Stone,Kevin Costner,Gary Oldman,Jack Lemmon,Walter Matthau,142110,\"70,405,498\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzE5MDM1NDktY2I0OC00YWI5LTk2NzUtYjczNDczOWQxYjM0XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Beauty and the Beast,1991,G,84 min,\"Animation, Family, Fantasy\",8,A prince cursed to spend his days as a hideous monster sets out to regain his humanity by earning a young woman's love.,95,Gary Trousdale,Kirk Wise,Paige O'Hara,Robby Benson,Jesse Corti,417178,\"218,967,620\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY3OTI5NDczN15BMl5BanBnXkFtZTcwNDA0NDY3Mw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dances with Wolves,1990,U,181 min,\"Adventure, Drama, Western\",8,\"Lieutenant John Dunbar, assigned to a remote western Civil War outpost, befriends wolves and Indians, making him an intolerable aberration in the military.\",72,Kevin Costner,Kevin Costner,Mary McDonnell,Graham Greene,Rodney A. Grant,240266,\"184,208,848\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODA2MjU1NTI1MV5BMl5BanBnXkFtZTgwOTU4ODIwMjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Do the Right Thing,1989,R,120 min,\"Comedy, Drama\",8,\"On the hottest day of the year on a street in the Bedford-Stuyvesant section of Brooklyn, everyone's hate and bigotry smolders and builds until it explodes into violence.\",93,Spike Lee,Danny Aiello,Ossie Davis,Ruby Dee,Richard Edson,89429,\"27,545,445\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzVjNzI4NzYtMjE4NS00M2IzLWFkOWMtOTYwMWUzN2ZlNGVjL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rain Man,1988,U,133 min,Drama,8,Selfish yuppie Charlie Babbitt's father left a fortune to his savant brother Raymond and a pittance to Charlie; they travel cross-country.,65,Barry Levinson,Dustin Hoffman,Tom Cruise,Valeria Golino,Gerald R. Molen,473064,\"178,800,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2ZiZTk1ODgtMTZkNS00NTYxLWIxZTUtNWExZGYwZTRjODViXkEyXkFqcGdeQXVyMTE2MzA3MDM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Akira,1988,UA,124 min,\"Animation, Action, Sci-Fi\",8,A secret military project endangers Neo-Tokyo when it turns a biker gang member into a rampaging psychic psychopath who can only be stopped by two teenagers and a group of psychics.,,Katsuhiro Ôtomo,Mitsuo Iwata,Nozomu Sasaki,Mami Koyama,Tesshô Genda,164918,\"553,171\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGM4M2Q5N2MtNThkZS00NTc1LTk1NTItNWEyZjJjNDRmNDk5XkEyXkFqcGdeQXVyMjA0MDQ0Mjc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Princess Bride,1987,U,98 min,\"Adventure, Family, Fantasy\",8,\"While home sick in bed, a young boy's grandfather reads him the story of a farmboy-turned-pirate who encounters numerous obstacles, enemies and allies in his quest to be reunited with his true love.\",77,Rob Reiner,Cary Elwes,Mandy Patinkin,Robin Wright,Chris Sarandon,393899,\"30,857,814\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzMxZjUzOGQtOTFlOS00MzliLWJhNTUtOTgyNzYzMWQ2YzhmXkEyXkFqcGdeQXVyNjQ2MjQ5NzM@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Der Himmel über Berlin,1987,U,128 min,\"Drama, Fantasy, Romance\",8,An angel tires of overseeing human activity and wishes to become human when he falls in love with a mortal.,79,Wim Wenders,Bruno Ganz,Solveig Dommartin,Otto Sander,Curt Bois,64722,\"3,333,969\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmYxOTA5YTEtNDY3Ni00YTE5LWE1MTgtYjc4ZWUxNWY3ZTkxXkEyXkFqcGdeQXVyNjQ2MjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Au revoir les enfants,1987,U,104 min,\"Drama, War\",8,\"A French boarding school run by priests seems to be a haven from World War II until a new student arrives. He becomes the roommate of the top student in his class. Rivals at first, the roommates form a bond and share a secret.\",88,Louis Malle,Gaspard Manesse,Raphael Fejtö,Francine Racette,Stanislas Carré de Malberg,31163,\"4,542,825\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTg0NmI1ZGQtZTUxNC00NTgxLThjMDUtZmRlYmEzM2MwOWYwXkEyXkFqcGdeQXVyMzM4MjM0Nzg@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Tenkû no shiro Rapyuta,1986,U,125 min,\"Animation, Adventure, Drama\",8,A young boy and a girl with a magic crystal must race against pirates and foreign agents in a search for a legendary floating castle.,78,Hayao Miyazaki,Mayumi Tanaka,Keiko Yokozawa,Kotoe Hatsui,Minori Terada,150140,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTViNzMxZjEtZGEwNy00MDNiLWIzNGQtZDY2MjQ1OWViZjFmXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Terminator,1984,UA,107 min,\"Action, Sci-Fi\",8,\"A human soldier is sent from 2029 to 1984 to stop an almost indestructible cyborg killing machine, sent from the same year, which has been programmed to execute a young woman whose unborn son is the key to humanity's future salvation.\",84,James Cameron,Arnold Schwarzenegger,Linda Hamilton,Michael Biehn,Paul Winfield,799795,\"38,400,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzJiZDRmOWUtYjE2MS00Mjc1LTg1ZDYtNTQxYWJkZTg1OTM4XkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gandhi,1982,U,191 min,\"Biography, Drama, History\",8,The life of the lawyer who became the famed leader of the Indian revolts against the British rule through his philosophy of nonviolent protest.,79,Richard Attenborough,Ben Kingsley,John Gielgud,Rohini Hattangadi,Roshan Seth,217664,\"52,767,889\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzFhNWVmNWItNGM5OC00NjZhLTk3YTQtMjE1ODUyOThlMjNmL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kagemusha,1980,U,180 min,\"Drama, History, War\",8,A petty thief with an utter resemblance to a samurai warlord is hired as the lord's double. When the warlord later dies the thief is forced to take up arms in his place.,84,Akira Kurosawa,Tatsuya Nakadai,Tsutomu Yamazaki,Ken'ichi Hagiwara,Jinpachi Nezu,32195,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjAzNzJjYzQtMGFmNS00ZjAzLTkwMjgtMWIzYzFkMzM4Njg3XkEyXkFqcGdeQXVyMTY5Nzc4MDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Being There,1979,PG,130 min,\"Comedy, Drama\",8,\"A simpleminded, sheltered gardener becomes an unlikely trusted advisor to a powerful businessman and an insider in Washington politics.\",83,Hal Ashby,Peter Sellers,Shirley MacLaine,Melvyn Douglas,Jack Warden,65625,\"30,177,511\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDg1OGQ4YzgtM2Y2NS00NjA3LWFjYTctMDRlMDI3NWE1OTUyXkEyXkFqcGdeQXVyMjUzOTY1NTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Annie Hall,1977,A,93 min,\"Comedy, Romance\",8,Neurotic New York comedian Alvy Singer falls in love with the ditzy Annie Hall.,92,Woody Allen,Woody Allen,Diane Keaton,Tony Roberts,Carol Kane,251823,\"39,200,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmVmODY1MzEtYTMwZC00MzNhLWFkNDMtZjAwM2EwODUxZTA5XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Jaws,1975,A,124 min,\"Adventure, Thriller\",8,\"When a killer shark unleashes chaos on a beach community, it's up to a local sheriff, a marine biologist, and an old seafarer to hunt the beast down.\",87,Steven Spielberg,Roy Scheider,Robert Shaw,Richard Dreyfuss,Lorraine Gary,543388,\"260,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODExZmE2ZWItYTIzOC00MzI1LTgyNTktMDBhNmFhY2Y4OTQ3XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dog Day Afternoon,1975,U,125 min,\"Biography, Crime, Drama\",8,\"Three amateur bank robbers plan to hold up a bank. A nice simple robbery: Walk in, take the money, and run. Unfortunately, the supposedly uncomplicated heist suddenly becomes a bizarre nightmare as everything that could go wrong does.\",86,Sidney Lumet,Al Pacino,John Cazale,Penelope Allen,Sully Boyar,235652,\"50,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTEwNjg2MjM2ODFeQTJeQWpwZ15BbWU4MDQ1MDU5OTEx._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Young Frankenstein,1974,A,106 min,Comedy,8,\"An American grandson of the infamous scientist, struggling to prove that his grandfather was not as insane as people believe, is invited to Transylvania, where he discovers the process that reanimates a dead body.\",80,Mel Brooks,Gene Wilder,Madeline Kahn,Marty Feldman,Peter Boyle,143359,\"86,300,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGRjZjQ0NzAtYmZlNS00Zjc1LTk1YWItMDY5YzQxMzA4MTAzXkEyXkFqcGdeQXVyMjI4MjA5MzA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Papillon,1973,R,151 min,\"Biography, Crime, Drama\",8,\"A man befriends a fellow criminal as the two of them begin serving their sentence on a dreadful prison island, which inspires the man to plot his escape.\",58,Franklin J. Schaffner,Steve McQueen,Dustin Hoffman,Victor Jory,Don Gordon,121627,\"53,267,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjhmMGMxZDYtMTkyNy00YWVmLTgyYmUtYTU3ZjcwNTBjN2I1XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Exorcist,1973,A,122 min,Horror,8,\"When a 12-year-old girl is possessed by a mysterious entity, her mother seeks the help of two priests to save her.\",81,William Friedkin,Ellen Burstyn,Max von Sydow,Linda Blair,Lee J. Cobb,362393,\"232,906,145\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2EzZmFmMmItODY3Zi00NjdjLWE0MTYtZWQ3MGIyM2M4YjZhXkEyXkFqcGdeQXVyMzg2MzE2OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sleuth,1972,PG,138 min,\"Mystery, Thriller\",8,\"A man who loves games and theater invites his wife's lover to meet him, setting up a battle of wits with potentially deadly results.\",,Joseph L. Mankiewicz,Laurence Olivier,Michael Caine,Alec Cawthorne,John Matthews,44748,\"4,081,254\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmVjNzZkZjQtYmM5ZC00M2I0LWJhNzktNDk3MGU1NWMxMjFjXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Last Picture Show,1971,R,118 min,\"Drama, Romance\",8,\"In 1951, a group of high schoolers come of age in a bleak, isolated, atrophied North Texas town that is slowly dying, both culturally and economically.\",93,Peter Bogdanovich,Timothy Bottoms,Jeff Bridges,Cybill Shepherd,Ben Johnson,42456,\"29,133,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWMxNDYzNmUtYjFmNC00MGM2LWFmNzMtODhlMGNkNDg5MjE5XkEyXkFqcGdeQXVyNjE5MjUyOTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fiddler on the Roof,1971,G,181 min,\"Drama, Family, Musical\",8,\"In prerevolutionary Russia, a Jewish peasant contends with marrying off three of his daughters while growing anti-Semitic sentiment threatens his village.\",67,Norman Jewison,Topol,Norma Crane,Leonard Frey,Molly Picon,39491,\"80,500,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODFlYzU4YTItN2EwYi00ODI3LTkwNTQtMDdkNjM3YjMyMTgyXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Il conformista,1970,UA,113 min,Drama,8,\"A weak-willed Italian man becomes a fascist flunky who goes abroad to arrange the assassination of his old teacher, now a political dissident.\",100,Bernardo Bertolucci,Jean-Louis Trintignant,Stefania Sandrelli,Gastone Moschin,Enzo Tarascio,27067,\"541,940\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTkyMTM2NDk5Nl5BMl5BanBnXkFtZTgwNzY1NzEyMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Butch Cassidy and the Sundance Kid,1969,PG,110 min,\"Biography, Crime, Drama\",8,\"Wyoming, early 1900s. Butch Cassidy and The Sundance Kid are the leaders of a band of outlaws. After a train robbery goes wrong they find themselves on the run with a posse hard on their heels. Their solution - escape to Bolivia.\",66,George Roy Hill,Paul Newman,Robert Redford,Katharine Ross,Strother Martin,201888,\"102,308,889\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmEwZGU2NzctYzlmNi00MGJkLWE3N2MtYjBlN2ZhMGJkZTZiXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rosemary's Baby,1968,A,137 min,\"Drama, Horror\",8,A young couple trying for a baby move into a fancy apartment surrounded by peculiar neighbors.,96,Roman Polanski,Mia Farrow,John Cassavetes,Ruth Gordon,Sidney Blackmer,193674,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg0NjUwMzg5NF5BMl5BanBnXkFtZTgwNDQ0NjcwMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Planet of the Apes,1968,U,112 min,\"Adventure, Sci-Fi\",8,\"An astronaut crew crash-lands on a planet in the distant future where intelligent talking apes are the dominant species, and humans are the oppressed and enslaved.\",79,Franklin J. Schaffner,Charlton Heston,Roddy McDowall,Kim Hunter,Maurice Evans,165167,\"33,395,426\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ0ODc4MDk4Nl5BMl5BanBnXkFtZTcwMTEzNzgzNA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Graduate,1967,A,106 min,\"Comedy, Drama, Romance\",8,A disillusioned college graduate finds himself torn between his older lover and her daughter.,83,Mike Nichols,Dustin Hoffman,Anne Bancroft,Katharine Ross,William Daniels,253676,\"104,945,305\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjQ5ODI1MjQtMDc0Zi00OGQ1LWE2NTYtMTg1YTkxM2E5NzFkXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Who's Afraid of Virginia Woolf?,1966,A,131 min,Drama,8,\"A bitter, aging couple, with the help of alcohol, use their young houseguests to fuel anguish and emotional pain towards each other over the course of a distressing night.\",75,Mike Nichols,Elizabeth Taylor,Richard Burton,George Segal,Sandy Dennis,68926,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODIxNjhkYjEtYzUyMi00YTNjLWE1YjktNjAyY2I2MWNkNmNmL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The Sound of Music,1965,U,172 min,\"Biography, Drama, Family\",8,A woman leaves an Austrian convent to become a governess to the children of a Naval officer widower.,63,Robert Wise,Julie Andrews,Christopher Plummer,Eleanor Parker,Richard Haydn,205425,\"163,214,286\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzdmZTk4MTktZmExNi00OWEwLTgxZDctNTE4NWMwNjc1Nzg2XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Doctor Zhivago,1965,A,197 min,\"Drama, Romance, War\",8,\"The life of a Russian physician and poet who, although married to another, falls in love with a political activist's wife and experiences hardship during World War I and then the October Revolution.\",69,David Lean,Omar Sharif,Julie Christie,Geraldine Chaplin,Rod Steiger,69903,\"111,722,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjA1MGVlMGItNzgxMC00OWY4LWI4YjEtNTNmYWIzMGUxOGQzXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Per un pugno di dollari,1964,A,99 min,\"Action, Drama, Western\",8,\"A wandering gunfighter plays two rival families against each other in a town torn apart by greed, pride, and revenge.\",65,Sergio Leone,Clint Eastwood,Gian Maria Volontè,Marianne Koch,Wolfgang Lukschy,198219,\"14,500,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ4MTA0NjEzMF5BMl5BanBnXkFtZTgwMDg4NDYxMzE@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",8½,1963,,138 min,Drama,8,A harried movie director retreats into his memories and fantasies.,91,Federico Fellini,Marcello Mastroianni,Anouk Aimée,Claudia Cardinale,Sandra Milo,108844,\"50,690\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjMyZmI5NmItY2JlMi00NzU3LWI5ZGItZjhkOTE0YjEyN2Q4XkEyXkFqcGdeQXVyNDkzNTM2ODg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Vivre sa vie: Film en douze tableaux,1962,,80 min,Drama,8,Twelve episodic tales in the life of a Parisian woman and her slow descent into prostitution.,,Jean-Luc Godard,Anna Karina,Sady Rebbot,André S. Labarthe,Guylaine Schlumberger,28057,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjhjODI2NTItMGE1ZS00NThiLWE1MmYtOWE3YzcyNzY1MTJlXkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Hustler,1961,A,134 min,\"Drama, Sport\",8,An up-and-coming pool player plays a long-time champion in a single high-stakes match.,90,Robert Rossen,Paul Newman,Jackie Gleason,Piper Laurie,George C. Scott,75067,\"8,284,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODQ0NzY5NGEtYTc5NC00Yjg4LTg4Y2QtZjE2MTkyYTNmNmU2L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",La dolce vita,1960,A,174 min,\"Comedy, Drama\",8,A series of stories following a week in the life of a philandering paparazzo journalist living in Rome.,95,Federico Fellini,Marcello Mastroianni,Anita Ekberg,Anouk Aimée,Yvonne Furneaux,66621,\"19,516,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDVhMTk1NjUtYjc0OS00OTE1LTk1NTYtYWMzMDI5OTlmYzU2XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rio Bravo,1959,Passed,141 min,\"Action, Drama, Western\",8,\"A small-town sheriff in the American West enlists the help of a cripple, a drunk, and a young gunfighter in his efforts to hold in jail the brother of the local bad guy.\",93,Howard Hawks,John Wayne,Dean Martin,Ricky Nelson,Angie Dickinson,56305,\"12,535,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzM0MzE2ZTAtZTBjZS00MTk5LTg5OTEtNjNmYmQ5NzU2OTUyXkEyXkFqcGdeQXVyNDY2MTk1ODk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Anatomy of a Murder,1959,,161 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8,\"In a murder trial, the defendant says he suffered temporary insanity after the victim raped his wife. What is the truth, and will he win his case?\",95,Otto Preminger,James Stewart,Lee Remick,Ben Gazzara,Arthur O'Connell,59847,\"11,900,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTA1MjA3M2EtMmJjZS00OWViLTkwMTEtM2E5ZDk0NTAyNGJiXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Touch of Evil,1958,PG-13,95 min,\"Crime, Drama, Film-Noir\",8,\"A stark, perverse story of murder, kidnapping, and police corruption in a Mexican border town.\",99,Orson Welles,Charlton Heston,Orson Welles,Janet Leigh,Joseph Calleia,98431,\"2,237,659\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzFhNTMwNDMtZjY3Yy00NzY3LWI1ZWQtZTQxMWJmODVhZWFkXkEyXkFqcGdeQXVyNjQzNDI3NzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Cat on a Hot Tin Roof,1958,A,108 min,Drama,8,Brick is an alcoholic ex-football player who drinks his days away and resists the affections of his wife. A reunion with his terminal father jogs a host of memories and revelations for both father and son.,84,Richard Brooks,Elizabeth Taylor,Paul Newman,Burl Ives,Jack Carson,45062,\"17,570,324\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE5NTU3YWYtOWIxNi00YWZhLTg2NzktYzVjZWY5MDQ4NzVlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sweet Smell of Success,1957,Approved,96 min,\"Drama, Film-Noir\",8,Powerful but unethical Broadway columnist J.J. Hunsecker coerces unscrupulous press agent Sidney Falco into breaking up his sister's romance with a jazz musician.,100,Alexander Mackendrick,Burt Lancaster,Tony Curtis,Susan Harrison,Martin Milner,28137,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDE5ZjAwY2YtOWM5Yi00ZWNlLWE5ODQtYjA4NzA1NGFkZDU5XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Killing,1956,Approved,84 min,\"Crime, Drama, Film-Noir\",8,Crook Johnny Clay assembles a five man team to plan and execute a daring race-track robbery.,91,Stanley Kubrick,Sterling Hayden,Coleen Gray,Vince Edwards,Jay C. Flippen,81702,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTNjN2M2MzYtZGEwMi00Mzc5LWEwYTMtODM1ZmRiZjFiNTU0L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Night of the Hunter,1955,,92 min,\"Crime, Drama, Film-Noir\",8,\"A religious fanatic marries a gullible widow whose young children are reluctant to tell him where their real daddy hid the $10,000 he'd stolen in a robbery.\",99,Charles Laughton,Robert Mitchum,Shelley Winters,Lillian Gish,James Gleason,81980,\"654,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjUyOGMyMTQtYTM5Yy00MjFiLTk2OGItMWYwMDc2YmM1YzhiXkEyXkFqcGdeQXVyMjA0MzYwMDY@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",La Strada,1954,,108 min,Drama,8,\"A care-free girl is sold to a traveling entertainer, consequently enduring physical and emotional pain along the way.\",,Federico Fellini,Anthony Quinn,Giulietta Masina,Richard Basehart,Aldo Silvani,58314,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGJmNmU5OTAtOTQyYy00MmM3LTk4MzUtMGFiZDYzODdmMmU4XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Les diaboliques,1955,,117 min,\"Crime, Drama, Horror\",8,The wife and mistress of a loathed school principal plan to murder him with what they believe is the perfect alibi.,,Henri-Georges Clouzot,Simone Signoret,Véra Clouzot,Paul Meurisse,Charles Vanel,61503,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDMyNGU0NjUtNTIxMC00ZmU2LWE0ZGItZTdkNGVlODI2ZDcyL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Stalag 17,1953,,120 min,\"Comedy, Drama, War\",8,\"When two escaping American World War II prisoners are killed, the German P.O.W. camp barracks black marketeer, J.J. Sefton, is suspected of being an informer.\",84,Billy Wilder,William Holden,Don Taylor,Otto Preminger,Robert Strauss,51046,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTE2MDM4MTMtZmNkZC00Y2QyLWE0YjUtMTAxZGJmODMxMDM0XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Roman Holiday,1953,,118 min,\"Comedy, Romance\",8,A bored and sheltered princess escapes her guardians and falls in love with an American newsman in Rome.,78,William Wyler,Gregory Peck,Audrey Hepburn,Eddie Albert,Hartley Power,127256,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzk2M2Y3MzYtNGMzMi00Y2FjLTkwODQtNmExYWU3ZWY3NzExXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Streetcar Named Desire,1951,A,122 min,Drama,8,Disturbed Blanche DuBois moves in with her sister in New Orleans and is tormented by her brutish brother-in-law while her reality crumbles around her.,97,Elia Kazan,Vivien Leigh,Marlon Brando,Kim Hunter,Karl Malden,99182,\"8,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjRmZjcwZTQtYWY0ZS00ODAwLTg4YTktZDhlZDMwMTM1MGFkXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",In a Lonely Place,1950,,94 min,\"Drama, Film-Noir, Mystery\",8,\"A potentially violent screenwriter is a murder suspect until his lovely neighbor clears him. However, she soon starts to have her doubts.\",,Nicholas Ray,Humphrey Bogart,Gloria Grahame,Frank Lovejoy,Carl Benton Reid,26784,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjc1Yzc0ZmItMzU1OS00OWVlLThmYTctMWNlYmFlMjkxMzc0XkEyXkFqcGdeQXVyNTA1NjYyMDk@._V1_UY98_CR32,0,67,98_AL_.jpg\",Kind Hearts and Coronets,1949,U,106 min,\"Comedy, Crime\",8,A distant poor relative of the Duke D'Ascoyne plots to inherit the title by murdering the eight other heirs who stand ahead of him in the line of succession.,,Robert Hamer,Dennis Price,Alec Guinness,Valerie Hobson,Joan Greenwood,34485,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWFjMDNlYzItY2VlMS00ZTRkLWJjYTEtYjI5NmFlMGE3MzQ2XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rope,1948,A,80 min,\"Crime, Drama, Mystery\",8,Two men attempt to prove they committed the perfect crime by hosting a dinner party after strangling their former classmate to death.,73,Alfred Hitchcock,James Stewart,John Dall,Farley Granger,Dick Hogan,129783,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDE0MjYxYmMtM2VhMC00MjhiLTg5NjItMDkzZGM5MGVlYjMxL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Out of the Past,1947,,97 min,\"Crime, Drama, Film-Noir\",8,\"A private eye escapes his past to run a gas station in a small town, but his past catches up with him. Now he must return to the big city world of danger, corruption, double crosses and duplicitous dames.\",,Jacques Tourneur,Robert Mitchum,Jane Greer,Kirk Douglas,Rhonda Fleming,32784,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWQ0MGNjOTYtMWJlNi00YWMxLWFmMzktYjAyNTVkY2U1NWNhL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Brief Encounter,1945,U,86 min,\"Drama, Romance\",8,\"Meeting a stranger in a railway station, a woman is tempted to cheat on her husband.\",92,David Lean,Celia Johnson,Trevor Howard,Stanley Holloway,Joyce Carey,35601,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjkxOGM5OTktNTRmZi00MjhlLWE2MDktNzY3NjY3NmRjNDUyXkEyXkFqcGdeQXVyNDY2MTk1ODk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Laura,1944,Passed,88 min,\"Drama, Film-Noir, Mystery\",8,A police detective falls in love with the woman whose murder he is investigating.,,Otto Preminger,Gene Tierney,Dana Andrews,Clifton Webb,Vincent Price,42725,\"4,360,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2RmNTRjYzctODI4Ni00MzQyLWEyNTAtNjU0N2JkMTNhNjJkXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Best Years of Our Lives,1946,Approved,170 min,\"Drama, Romance, War\",8,Three World War II veterans return home to small-town America to discover that they and their families have been irreparably changed.,93,William Wyler,Myrna Loy,Dana Andrews,Fredric March,Teresa Wright,57259,\"23,650,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDVlNTBjMjctNjAzNS00ZGJhLTg2NzMtNzIwYTIzYTBiMDkyXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Arsenic and Old Lace,1942,,118 min,\"Comedy, Crime, Thriller\",8,A writer of books on the futility of marriage risks his reputation when he decides to get married. Things get even more complicated when he learns on his wedding day that his beloved maiden aunts are habitual murderers.,,Frank Capra,Cary Grant,Priscilla Lane,Raymond Massey,Jack Carson,65101,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjIwNGM1ZTUtOThjYS00NDdiLTk2ZDYtNGY5YjJkNzliM2JjL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Maltese Falcon,1941,,100 min,\"Film-Noir, Mystery\",8,\"A private detective takes on a case that involves him with three eccentric criminals, a gorgeous liar, and their quest for a priceless statuette.\",96,John Huston,Humphrey Bogart,Mary Astor,Gladys George,Peter Lorre,148928,\"2,108,060\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzJiOGI2MjctYjUyMS00ZjkzLWE2ZmUtOTg4NTZkOTNhZDc1L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Grapes of Wrath,1940,Passed,129 min,\"Drama, History\",8,\"A poor Midwest family is forced off their land. They travel to California, suffering the misfortunes of the homeless in the Great Depression.\",96,John Ford,Henry Fonda,Jane Darwell,John Carradine,Charley Grapewin,85559,\"55,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjUyMTc4MDExMV5BMl5BanBnXkFtZTgwNDg0NDIwMjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Wizard of Oz,1939,U,102 min,\"Adventure, Family, Fantasy\",8,Dorothy Gale is swept away from a farm in Kansas to a magical land of Oz in a tornado and embarks on a quest with her new friends to see the Wizard who can help her return home to Kansas and help her friends as well.,92,Victor Fleming,George Cukor,Mervyn LeRoy,Norman Taurog,Richard Thorpe,371379,\"2,076,020\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTE4NjYxMGEtZmQxZi00YWVmLWJjZTctYTJmNDFmZGEwNDVhXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",La règle du jeu,1939,,110 min,\"Comedy, Drama\",8,\"A bourgeois life in France at the onset of World War II, as the rich and their poor servants meet up at a French chateau.\",,Jean Renoir,Marcel Dalio,Nora Gregor,Paulette Dubost,Mila Parély,26725,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmFlOWMwMjAtMDMyMC00N2JjLTllODUtZjY3YWU3NGRkM2I2L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMjUxODE0MDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Thin Man,1934,TV-PG,91 min,\"Comedy, Crime, Mystery\",8,\"Former detective Nick Charles and his wealthy wife Nora investigate a murder case, mostly for the fun of it.\",86,W.S. Van Dyke,William Powell,Myrna Loy,Maureen O'Sullivan,Nat Pendleton,26642,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzg2MWQ4MDEtOGZlNi00MTg0LWIwMjQtYWY5NTQwYmUzMWNmXkEyXkFqcGdeQXVyMzg2MzE2OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",All Quiet on the Western Front,1930,U,152 min,\"Drama, War\",8,\"A German youth eagerly enters World War I, but his enthusiasm wanes as he gets a firsthand view of the horror.\",91,Lewis Milestone,Lew Ayres,Louis Wolheim,John Wray,Arnold Lucy,57318,\"3,270,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTEyMTQzMjQ0MTJeQTJeQWpwZ15BbWU4MDcyMjg4OTEx._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Bronenosets Potemkin,1925,,75 min,\"Drama, History, Thriller\",8,\"In the midst of the Russian Revolution of 1905, the crew of the battleship Potemkin mutiny against the brutal, tyrannical regime of the vessel's officers. The resulting street demonstration in Odessa brings on a police massacre.\",97,Sergei M. Eisenstein,Aleksandr Antonov,Vladimir Barskiy,Grigoriy Aleksandrov,Ivan Bobrov,53054,\"50,970\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGUwZjliMTAtNzAxZi00MWNiLWE2NzgtZGUxMGQxZjhhNDRiXkEyXkFqcGdeQXVyNjU1NzU3MzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Knives Out,2019,UA,130 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.9,\"A detective investigates the death of a patriarch of an eccentric, combative family.\",82,Rian Johnson,Daniel Craig,Chris Evans,Ana de Armas,Jamie Lee Curtis,454203,\"165,359,751\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmI0MTliMTAtMmJhNC00NTJmLTllMzQtMDI3NzA1ODMyZWI1XkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR5,0,67,98_AL_.jpg\",Dil Bechara,2020,UA,101 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.9,\"The emotional journey of two hopelessly in love youngsters, a young girl, Kizie, suffering from cancer, and a boy, Manny, whom she meets at a support group.\",,Mukesh Chhabra,Sushant Singh Rajput,Sanjana Sanghi,Sahil Vaid,Saswata Chatterjee,111478,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWZmOTY0MDAtMGRlMS00YjFlLWFkZTUtYmJhYWNlN2JjMmZkXkEyXkFqcGdeQXVyODAzODU1NDQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Manbiki kazoku,2018,A,121 min,\"Crime, Drama\",7.9,A family of small-time crooks take in a child they find outside in the cold.,93,Hirokazu Koreeda,Lily Franky,Sakura Andô,Kirin Kiki,Mayu Matsuoka,62754,\"3,313,513\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGVmY2RjNDgtMTc3Yy00YmY0LTgwODItYzBjNWJhNTRlYjdkXkEyXkFqcGdeQXVyMjM4NTM5NDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Marriage Story,2019,U,137 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.9,Noah Baumbach's incisive and compassionate look at a marriage breaking up and a family staying together.,94,Noah Baumbach,Adam Driver,Scarlett Johansson,Julia Greer,Azhy Robertson,246644,\"2,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDk3NTEwNjc0MV5BMl5BanBnXkFtZTgwNzYxNTMwMzI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Call Me by Your Name,2017,UA,132 min,\"Drama, Romance\",7.9,\"In 1980s Italy, romance blossoms between a seventeen-year-old student and the older man hired as his father's research assistant.\",93,Luca Guadagnino,Armie Hammer,Timothée Chalamet,Michael Stuhlbarg,Amira Casar,212651,\"18,095,701\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ4NTMzMTk4NV5BMl5BanBnXkFtZTgwNTU5MjE4MDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"I, Daniel Blake\",2016,UA,100 min,Drama,7.9,\"After having suffered a heart-attack, a 59-year-old carpenter must fight the bureaucratic forces of the system in order to receive Employment and Support Allowance.\",78,Ken Loach,Laura Obiols,Dave Johns,Hayley Squires,Sharon Percy,53818,\"258,168\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDQwOWQ2NmUtZThjZi00MGM0LTkzNDctMzcyMjcyOGI1OGRkXkEyXkFqcGdeQXVyMTA3MDk2NDg2._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Isle of Dogs,2018,U,101 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.9,\"Set in Japan, Isle of Dogs follows a boy's odyssey in search of his lost dog.\",82,Wes Anderson,Bryan Cranston,Koyu Rankin,Edward Norton,Bob Balaban,139114,\"32,015,231\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjI1MDQ2MDg5Ml5BMl5BanBnXkFtZTgwMjc2NjM5ODE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hunt for the Wilderpeople,2016,UA,101 min,\"Adventure, Comedy, Drama\",7.9,A national manhunt is ordered for a rebellious kid and his foster uncle who go missing in the wild New Zealand bush.,81,Taika Waititi,Sam Neill,Julian Dennison,Rima Te Wiata,Rachel House,111483,\"5,202,582\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE5OTM0OTY5NF5BMl5BanBnXkFtZTgwMDcxOTQ3ODE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Captain Fantastic,2016,R,118 min,\"Comedy, Drama\",7.9,\"In the forests of the Pacific Northwest, a father devoted to raising his six kids with a rigorous physical and intellectual education is forced to leave his paradise and enter the world, challenging his idea of what it means to be a parent.\",72,Matt Ross,Viggo Mortensen,George MacKay,Samantha Isler,Annalise Basso,189400,\"5,875,006\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjEzODA3MDcxMl5BMl5BanBnXkFtZTgwODgxNDk3NzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sing Street,2016,PG-13,106 min,\"Comedy, Drama, Music\",7.9,A boy growing up in Dublin during the 1980s escapes his strained family life by starting a band to impress the mysterious girl he likes.,79,John Carney,Ferdia Walsh-Peelo,Aidan Gillen,Maria Doyle Kennedy,Jack Reynor,85109,\"3,237,118\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjMyNDkzMzI1OF5BMl5BanBnXkFtZTgwODcxODg5MjI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Thor: Ragnarok,2017,UA,130 min,\"Action, Adventure, Comedy\",7.9,\"Imprisoned on the planet Sakaar, Thor must race against time to return to Asgard and stop Ragnarök, the destruction of his world, at the hands of the powerful and ruthless villain Hela.\",74,Taika Waititi,Chris Hemsworth,Tom Hiddleston,Cate Blanchett,Mark Ruffalo,587775,\"315,058,289\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2U1YzdhYWMtZWUzMi00OWI1LWFkM2ItNWVjM2YxMGQ2MmNhXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Nightcrawler,2014,A,117 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.9,\"When Louis Bloom, a con man desperate for work, muscles into the world of L.A. crime journalism, he blurs the line between observer and participant to become the star of his own story.\",76,Dan Gilroy,Jake Gyllenhaal,Rene Russo,Bill Paxton,Riz Ahmed,466134,\"32,381,218\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjU0Yzk2MzEtMjAzYy00MzY0LTg2YmItM2RkNzdkY2ZhN2JkXkEyXkFqcGdeQXVyNDg4NjY5OTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Jojo Rabbit,2019,UA,108 min,\"Comedy, Drama, War\",7.9,A young boy in Hitler's army finds out his mother is hiding a Jewish girl in their home.,58,Taika Waititi,Roman Griffin Davis,Thomasin McKenzie,Scarlett Johansson,Taika Waititi,297918,\"349,555\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTExMzU0ODcxNDheQTJeQWpwZ15BbWU4MDE1OTI4MzAy._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Arrival,2016,UA,116 min,\"Drama, Sci-Fi\",7.9,A linguist works with the military to communicate with alien lifeforms after twelve mysterious spacecrafts appear around the world.,81,Denis Villeneuve,Amy Adams,Jeremy Renner,Forest Whitaker,Michael Stuhlbarg,594181,\"100,546,139\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTAzODEzNDAzMl5BMl5BanBnXkFtZTgwMDU1MTgzNzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Star Wars: Episode VII - The Force Awakens,2015,U,138 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.9,\"As a new threat to the galaxy rises, Rey, a desert scavenger, and Finn, an ex-stormtrooper, must join Han Solo and Chewbacca to search for the one hope of restoring peace.\",80,J.J. Abrams,Daisy Ridley,John Boyega,Oscar Isaac,Domhnall Gleeson,860823,\"936,662,225\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA5NzgxODE2NF5BMl5BanBnXkFtZTcwNTI1NTI0OQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Before Midnight,2013,R,109 min,\"Drama, Romance\",7.9,We meet Jesse and Celine nine years on in Greece. Almost two decades have passed since their first meeting on that train bound for Vienna.,94,Richard Linklater,Ethan Hawke,Julie Delpy,Seamus Davey-Fitzpatrick,Ariane Labed,141457,\"8,114,627\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGIzNWYzN2YtMjcwYS00YjQ3LWI2NjMtOTNiYTUyYjE2MGNkXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",X-Men: Days of Future Past,2014,UA,132 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.9,The X-Men send Wolverine to the past in a desperate effort to change history and prevent an event that results in doom for both humans and mutants.,75,Bryan Singer,Patrick Stewart,Ian McKellen,Hugh Jackman,James McAvoy,659763,\"233,921,534\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTRkMDRiYmEtNGM4YS00NzM3LWI4MTMtYzk1MmVjMjM3ODg1XkEyXkFqcGdeQXVyMjgyNjk3MzE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Bir Zamanlar Anadolu'da,2011,,157 min,\"Crime, Drama\",7.9,A group of men set out in search of a dead body in the Anatolian steppes.,82,Nuri Bilge Ceylan,Muhammet Uzuner,Yilmaz Erdogan,Taner Birsel,Ahmet Mümtaz Taylan,41995,\"138,730\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDUyZWU5N2UtOWFlMy00MTI0LTk0ZDYtMzFhNjljODBhZDA5XkEyXkFqcGdeQXVyNzA4ODc3ODU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The Artist,2011,U,100 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.9,An egomaniacal film star develops a relationship with a young dancer against the backdrop of Hollywood's silent era.,89,Michel Hazanavicius,Jean Dujardin,Bérénice Bejo,John Goodman,James Cromwell,230624,\"44,671,682\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc5OTk4MTM3M15BMl5BanBnXkFtZTgwODcxNjg3MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Edge of Tomorrow,2014,UA,113 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.9,\"A soldier fighting aliens gets to relive the same day over and over again, the day restarting every time he dies.\",71,Doug Liman,Tom Cruise,Emily Blunt,Bill Paxton,Brendan Gleeson,600004,\"100,206,256\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk1NTc3NDc4MF5BMl5BanBnXkFtZTcwNjYwNDk0OA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Amour,2012,UA,127 min,\"Drama, Romance\",7.9,\"Georges and Anne are an octogenarian couple. They are cultivated, retired music teachers. Their daughter, also a musician, lives in Britain with her family. One day, Anne has a stroke, and the couple's bond of love is severely tested.\",94,Michael Haneke,Jean-Louis Trintignant,Emmanuelle Riva,Isabelle Huppert,Alexandre Tharaud,93090,\"6,739,492\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGUyM2ZiZmUtMWY0OC00NTQ4LThkOGUtNjY2NjkzMDJiMWMwXkEyXkFqcGdeQXVyMzY0MTE3NzU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Irishman,2019,R,209 min,\"Biography, Crime, Drama\",7.9,\"An old man recalls his time painting houses for his friend, Jimmy Hoffa, through the 1950-70s.\",94,Martin Scorsese,Robert De Niro,Al Pacino,Joe Pesci,Harvey Keitel,324720,\"7,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUyMjQ1MTY5OV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzY5NjExMw@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Un prophète,2009,A,155 min,\"Crime, Drama\",7.9,A young Arab man is sent to a French prison.,90,Jacques Audiard,Tahar Rahim,Niels Arestrup,Adel Bencherif,Reda Kateb,93560,\"2,084,637\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgzODgyNTQwOV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzc0NTc0Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Moon,2009,R,97 min,\"Drama, Mystery, Sci-Fi\",7.9,\"Astronaut Sam Bell has a quintessentially personal encounter toward the end of his three-year stint on the Moon, where he, working alongside his computer, GERTY, sends back to Earth parcels of a resource that has helped diminish our planet's power problems.\",67,Duncan Jones,Sam Rockwell,Kevin Spacey,Dominique McElligott,Rosie Shaw,335152,\"5,009,677\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWM4NTY2NTMtZDZlZS00NTgyLWEzZDMtODE3ZGI1MzI3ZmU5XkEyXkFqcGdeQXVyNzI1NzMxNzM@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Låt den rätte komma in,2008,R,114 min,\"Crime, Drama, Fantasy\",7.9,\"Oskar, an overlooked and bullied boy, finds love and revenge through Eli, a beautiful but peculiar girl.\",82,Tomas Alfredson,Kåre Hedebrant,Lina Leandersson,Per Ragnar,Henrik Dahl,205609,\"2,122,065\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmQ5MzFjYWMtMTMwNC00ZGU5LWI3YTQtYzhkMGExNGFlY2Q0XkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",District 9,2009,A,112 min,\"Action, Sci-Fi, Thriller\",7.9,Violence ensues after an extraterrestrial race forced to live in slum-like conditions on Earth finds a kindred spirit in a government agent exposed to their biotechnology.,81,Neill Blomkamp,Sharlto Copley,David James,Jason Cope,Nathalie Boltt,638202,\"115,646,235\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc5MjYyOTg4MF5BMl5BanBnXkFtZTcwNDc2MzQwMg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Wrestler,2008,UA,109 min,\"Drama, Sport\",7.9,\"A faded professional wrestler must retire, but finds his quest for a new life outside the ring a dispiriting struggle.\",80,Darren Aronofsky,Mickey Rourke,Marisa Tomei,Evan Rachel Wood,Mark Margolis,289415,\"26,236,603\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmIzYmY4MGItM2I4YS00OWZhLWFmMzQtYzI2MWY1MmM3NGU1XkEyXkFqcGdeQXVyNjQ2MjQ5NzM@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Jab We Met,2007,U,138 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.9,A depressed wealthy businessman finds his life changing after he meets a spunky and care-free young woman.,,Imtiaz Ali,Shahid Kapoor,Kareena Kapoor,Tarun Arora,Dara Singh,47720,\"410,800\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYzNDc2MDc0N15BMl5BanBnXkFtZTgwOTcwMDQ5MTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Boyhood,2014,A,165 min,Drama,7.9,\"The life of Mason, from early childhood to his arrival at college.\",100,Richard Linklater,Ellar Coltrane,Patricia Arquette,Ethan Hawke,Elijah Smith,335533,\"25,379,975\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzU1YWUzNjYtNmVhZi00ODUyLTg4M2ItMTFlMmU1Mzc5OTE5XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",\"4 luni, 3 saptamâni si 2 zile\",2007,,113 min,Drama,7.9,A woman assists her friend in arranging an illegal abortion in 1980s Romania.,97,Cristian Mungiu,Anamaria Marinca,Laura Vasiliu,Vlad Ivanov,Alexandru Potocean,56625,\"1,185,783\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE5NDQ5OTE4Ml5BMl5BanBnXkFtZTcwOTE3NDIzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Star Trek,2009,UA,127 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.9,The brash James T. Kirk tries to live up to his father's legacy with Mr. Spock keeping him in check as a vengeful Romulan from the future creates black holes to destroy the Federation one planet at a time.,82,J.J. Abrams,Chris Pine,Zachary Quinto,Simon Pegg,Leonard Nimoy,577336,\"257,730,019\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUwOGFiM2QtOWMxYS00MjU2LThmZDMtZDM2MWMzNzllNjdhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",In Bruges,2008,R,107 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.9,\"Guilt-stricken after a job gone wrong, hitman Ray and his partner await orders from their ruthless boss in Bruges, Belgium, the last place in the world Ray wants to be.\",67,Martin McDonagh,Colin Farrell,Brendan Gleeson,Ciarán Hinds,Elizabeth Berrington,390334,\"7,757,130\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzQ5NGQwOTUtNWJlZi00ZTFiLWI0ZTEtOGU3MTA2ZGU5OWZiXkEyXkFqcGdeQXVyMTczNjQwOTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Man from Earth,2007,,87 min,\"Drama, Fantasy, Mystery\",7.9,An impromptu goodbye party for Professor John Oldman becomes a mysterious interrogation after the retiring scholar reveals to his colleagues he has a longer and stranger past than they can imagine.,,Richard Schenkman,David Lee Smith,Tony Todd,John Billingsley,Ellen Crawford,174125,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE0NzgwODI4M15BMl5BanBnXkFtZTcwNjg3OTA0MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Letters from Iwo Jima,2006,UA,141 min,\"Action, Adventure, Drama\",7.9,\"The story of the battle of Iwo Jima between the United States and Imperial Japan during World War II, as told from the perspective of the Japanese who fought it.\",89,Clint Eastwood,Ken Watanabe,Kazunari Ninomiya,Tsuyoshi Ihara,Ryô Kase,154011,\"13,756,082\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjAzODUwMjM1M15BMl5BanBnXkFtZTcwNjU2MjU2MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Fall,2006,R,117 min,\"Adventure, Drama, Fantasy\",7.9,\"In a hospital on the outskirts of 1920s Los Angeles, an injured stuntman begins to tell a fellow patient, a little girl with a broken arm, a fantastic story of five mythical heroes. Thanks to his fractured state of mind and her vivid imagination, the line between fiction and reality blurs as the tale advances.\",64,Tarsem Singh,Lee Pace,Catinca Untaru,Justine Waddell,Kim Uylenbroek,107290,\"2,280,348\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTg2OTY2ODg5OF5BMl5BanBnXkFtZTcwODM5MTYxOA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Life of Pi,2012,U,127 min,\"Adventure, Drama, Fantasy\",7.9,\"A young man who survives a disaster at sea is hurtled into an epic journey of adventure and discovery. While cast away, he forms an unexpected connection with another survivor: a fearsome Bengal tiger.\",79,Ang Lee,Suraj Sharma,Irrfan Khan,Adil Hussain,Tabu,580708,\"124,987,023\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGUwYTU4NGEtNDM4MS00NDRjLTkwNmQtOTkwMWMyMjhmMjdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fantastic Mr. Fox,2009,PG,87 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.9,An urbane fox cannot resist returning to his farm raiding ways and then must help his community survive the farmers' retaliation.,83,Wes Anderson,George Clooney,Meryl Streep,Bill Murray,Jason Schwartzman,199696,\"21,002,919\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU3MDc2MjUwMV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzQyMDAzMQ@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",C.R.A.Z.Y.,2005,,129 min,\"Comedy, Drama\",7.9,\"A young French-Canadian, growing up in the 1960s and 1970s, struggles to reconcile his emerging homosexuality with his father's conservative values and his own Catholic beliefs.\",81,Jean-Marc Vallée,Michel Côté,Marc-André Grondin,Danielle Proulx,Émile Vallée,31476,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGY1M2MwOTEtZDIyNi00YjNlLWExYmEtNzBjOGI3N2QzNTg5XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Les choristes,2004,PG-13,97 min,\"Drama, Music\",7.9,The new teacher at a severely administered boys' boarding school works to positively affect the students' lives through music.,56,Christophe Barratier,Gérard Jugnot,François Berléand,Jean-Baptiste Maunier,Kad Merad,57430,\"3,635,164\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTczNTI2ODUwOF5BMl5BanBnXkFtZTcwMTU0NTIzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Iron Man,2008,UA,126 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.9,\"After being held captive in an Afghan cave, billionaire engineer Tony Stark creates a unique weaponized suit of armor to fight evil.\",79,Jon Favreau,Robert Downey Jr.,Gwyneth Paltrow,Terrence Howard,Jeff Bridges,939644,\"318,412,101\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg5Mjk2NDMtZTk0Ny00YTQ0LWIzYWEtMWI5MGQ0Mjg1OTNkXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Shaun of the Dead,2004,UA,99 min,\"Comedy, Horror\",7.9,A man's uneventful life is disrupted by the zombie apocalypse.,76,Edgar Wright,Simon Pegg,Nick Frost,Kate Ashfield,Lucy Davis,512249,\"13,542,874\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODBiNzYxNzYtMjkyMi00MjUyLWJkM2YtZjNkMDhhYmEwMTRiL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Gegen die Wand,2004,R,121 min,\"Drama, Romance\",7.9,\"With the intention to break free from the strict familial restrictions, a suicidal young woman sets up a marriage of convenience with a forty-year-old addict, an act that will lead to an outburst of envious love.\",78,Fatih Akin,Birol Ünel,Sibel Kekilli,Güven Kiraç,Zarah Jane McKenzie,51325,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTIzNDUyMjA4MV5BMl5BanBnXkFtZTYwNDc4ODM3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mystic River,2003,A,138 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.9,The lives of three men who were childhood friends are shattered when one of them has a family tragedy.,84,Clint Eastwood,Sean Penn,Tim Robbins,Kevin Bacon,Emmy Rossum,419420,\"90,135,191\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY4NTIwODg0N15BMl5BanBnXkFtZTcwOTc0MjEzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Harry Potter and the Prisoner of Azkaban,2004,U,142 min,\"Adventure, Family, Fantasy\",7.9,\"Harry Potter, Ron and Hermione return to Hogwarts School of Witchcraft and Wizardry for their third year of study, where they delve into the mystery surrounding an escaped prisoner who poses a dangerous threat to the young wizard.\",82,Alfonso Cuarón,Daniel Radcliffe,Emma Watson,Rupert Grint,Richard Griffiths,552493,\"249,358,727\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWQ2MjQ0OTctMWE1OC00NjZjLTk3ZDAtNTk3NTZiYWMxYTlmXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ying xiong,2002,PG-13,120 min,\"Action, Adventure, History\",7.9,\"A defense officer, Nameless, was summoned by the King of Qin regarding his success of terminating three warriors.\",85,Yimou Zhang,Jet Li,Tony Chiu-Wai Leung,Maggie Cheung,Ziyi Zhang,173999,\"53,710,019\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmVmMGQ3NzEtM2FiNi00YThhLWFkZjYtM2Y0MjZjNGE4NzM0XkEyXkFqcGdeQXVyODc0OTEyNDU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Hable con ella,2002,R,112 min,\"Drama, Mystery, Romance\",7.9,Two men share an odd friendship while they care for two women who are both in deep comas.,86,Pedro Almodóvar,Rosario Flores,Javier Cámara,Darío Grandinetti,Leonor Watling,104691,\"9,284,265\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGFkNjNmZWMtNDdiOS00ZWM3LWE1ZTMtZDU3MGQyMzIyNzZhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",No Man's Land,2001,R,98 min,\"Comedy, Drama, War\",7.9,\"Bosnia and Herzegovina during 1993 at the time of the heaviest fighting between the two warring sides. Two soldiers from opposing sides in the conflict, Nino and Ciki, become trapped in no man's land, whilst a third soldier becomes a living booby trap.\",84,Danis Tanovic,Branko Djuric,Rene Bitorajac,Filip Sovagovic,Georges Siatidis,44618,\"1,059,830\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjYzYWM4YTItZjJiMC00OTM5LTg3NDgtOGQ2Njk2ZWNhN2QwXkEyXkFqcGdeQXVyMzM4MjM0Nzg@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Cowboy Bebop: Tengoku no tobira,2001,U,115 min,\"Animation, Action, Crime\",7.9,\"A terrorist explosion releases a deadly virus on the masses, and it's up the bounty-hunting Bebop crew to catch the cold-blooded culprit.\",61,Shin'ichirô Watanabe,Tensai Okamura,Hiroyuki Okiura,Yoshiyuki Takei,Beau Billingslea,42897,\"1,000,045\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2JkNGU0ZGMtZjVjNS00NjgyLWEyOWYtZmRmZGQyN2IxZjA2XkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Bourne Identity,2002,UA,119 min,\"Action, Mystery, Thriller\",7.9,\"A man is picked up by a fishing boat, bullet-riddled and suffering from amnesia, before racing to elude assassins and attempting to regain his memory.\",68,Doug Liman,Franka Potente,Matt Damon,Chris Cooper,Clive Owen,508771,\"121,661,683\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYxMDdlYjItMDVkYy00MjYzLThhMTYtYjIzZjZiODk1ZWRmXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Nueve reinas,2000,R,114 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.9,\"Two con artists try to swindle a stamp collector by selling him a sheet of counterfeit rare stamps (the \"\"nine queens\"\").\",80,Fabián Bielinsky,Ricardo Darín,Gastón Pauls,Graciela Tenenbaum,María Mercedes Villagra,49721,\"1,221,261\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ5NTI2NTI4NF5BMl5BanBnXkFtZTcwNjk2NDA2OQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Children of Men,2006,A,109 min,\"Adventure, Drama, Sci-Fi\",7.9,\"In 2027, in a chaotic world in which women have become somehow infertile, a former activist agrees to help transport a miraculously pregnant woman to a sanctuary at sea.\",84,Alfonso Cuarón,Julianne Moore,Clive Owen,Chiwetel Ejiofor,Michael Caine,465113,\"35,552,383\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzY1ZjMwMGEtYTY1ZS00ZDllLTk0ZmUtYzA3ZTA4NmYwNGNkXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Almost Famous,2000,A,122 min,\"Adventure, Comedy, Drama\",7.9,A high-school boy is given the chance to write a story for Rolling Stone Magazine about an up-and-coming rock band as he accompanies them on their concert tour.,90,Cameron Crowe,Billy Crudup,Patrick Fugit,Kate Hudson,Frances McDormand,252586,\"32,534,850\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjBhZmViNTItMGExMy00MGNmLTkwZDItMDVlMTQ4ODVkYTMwXkEyXkFqcGdeQXVyNzM0MTUwNTY@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Mulholland Dr.,2001,R,147 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",7.9,\"After a car wreck on the winding Mulholland Drive renders a woman amnesiac, she and a perky Hollywood-hopeful search for clues and answers across Los Angeles in a twisting venture beyond dreams and reality.\",85,David Lynch,Naomi Watts,Laura Harring,Justin Theroux,Jeanne Bates,322031,\"7,220,243\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWM5ZDcxMTYtNTEyNS00MDRkLWI3YTItNThmMGExMWY4NDIwXkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Toy Story 2,1999,U,92 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.9,\"When Woody is stolen by a toy collector, Buzz and his friends set out on a rescue mission to save Woody before he becomes a museum toy property with his roundup gang Jessie, Prospector, and Bullseye.\",88,John Lasseter,Ash Brannon,Lee Unkrich,Tom Hanks,Tim Allen,527512,\"245,852,179\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2E2YWYxY2QtZmJmZi00MjJlLWFiYWItZTk5Y2IyMWQ1ZThhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Boogie Nights,1997,R,155 min,Drama,7.9,\"Back when sex was safe, pleasure was a business and business was booming, an idealistic porn producer aspires to elevate his craft to an art when he discovers a hot young talent.\",85,Paul Thomas Anderson,Mark Wahlberg,Julianne Moore,Burt Reynolds,Luis Guzmán,239473,\"26,400,640\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDg0MWNmNjktMGEwZC00ZDlmLWI1MTUtMDBmNjQzMWM2NjBjXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mimi wo sumaseba,1995,U,111 min,\"Animation, Drama, Family\",7.9,\"A love story between a girl who loves reading books, and a boy who has previously checked out all of the library books she chooses.\",75,Yoshifumi Kondô,Yoko Honna,Issey Takahashi,Takashi Tachibana,Shigeru Muroi,51943,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTY4MTdjZDMtOTBiMC00MDEwLThhMjUtMjlhMjdlYTBmMzk3XkEyXkFqcGdeQXVyNjMwMjk0MTQ@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Once Were Warriors,1994,A,102 min,\"Crime, Drama\",7.9,A family descended from Maori warriors is bedeviled by a violent father and the societal problems of being treated as outcasts.,77,Lee Tamahori,Rena Owen,Temuera Morrison,Mamaengaroa Kerr-Bell,Julian Arahanga,31590,\"2,201,126\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDViNjFjOWMtZGZhMi00NmIyLThmYzktODA4MzJhZDZhMDc5XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",True Romance,1993,R,119 min,\"Crime, Drama, Romance\",7.9,\"In Detroit, a lonely pop culture geek marries a call girl, steals cocaine from her pimp, and tries to sell it in Hollywood. Meanwhile, the owners of the cocaine, the Mob, track them down in an attempt to reclaim it.\",59,Tony Scott,Christian Slater,Patricia Arquette,Dennis Hopper,Val Kilmer,206918,\"12,281,500\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjg5OGU4OGYtNTZmNy00MjQ1LWIzYzgtMTllMGY2NzlkNzYwXkEyXkFqcGdeQXVyMTI3ODAyMzE2._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Trois couleurs: Bleu,1993,U,94 min,\"Drama, Music, Mystery\",7.9,A woman struggles to find a way to live her life after the death of her husband and child.,85,Krzysztof Kieslowski,Juliette Binoche,Zbigniew Zamachowski,Julie Delpy,Benoît Régent,89836,\"1,324,974\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTMyZGI4N2YtMzdkNi00MDZmLTg4NmItMzg0ODY5NjdhZjYwL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMzM4MjM0Nzg@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Jûbê ninpûchô,1993,A,94 min,\"Animation, Action, Adventure\",7.9,A vagabond swordsman is aided by a beautiful ninja girl and a crafty spy in confronting a demonic clan of killers - with a ghost from his past as their leader - who are bent on overthrowing the Tokugawa Shogunate.,,Yoshiaki Kawajiri,Kôichi Yamadera,Emi Shinohara,Takeshi Aono,Osamu Saka,34529,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2I2N2Q1YmMtMzZkMC00Y2JjLWJmOWUtNjc2OTM2ZTk1MjUyXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Carlito's Way,1993,A,144 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.9,\"A Puerto Rican former convict, just released from prison, pledges to stay away from drugs and violence despite the pressure around him and lead on to a better life outside of N.Y.C.\",65,Brian De Palma,Al Pacino,Sean Penn,Penelope Ann Miller,John Leguizamo,201000,\"36,948,322\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDUxN2I5NDUtZjdlMC00NjlmLTg0OTQtNjk0NjAxZjFmZTUzXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Edward Scissorhands,1990,U,105 min,\"Drama, Fantasy, Romance\",7.9,\"An artificial man, who was incompletely constructed and has scissors for hands, leads a solitary life. Then one day, a suburban lady meets him and introduces him to her world.\",74,Tim Burton,Johnny Depp,Winona Ryder,Dianne Wiest,Anthony Michael Hall,447368,\"56,362,352\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjdkNzA4MzYtZThhOS00ZDgzLTlmMDItNmY1ZjI5YjkzZTE1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",My Left Foot: The Story of Christy Brown,1989,U,103 min,\"Biography, Drama\",7.9,\"Christy Brown, born with cerebral palsy, learns to paint and write with his only controllable limb - his left foot.\",97,Jim Sheridan,Daniel Day-Lewis,Brenda Fricker,Alison Whelan,Kirsten Sheridan,68076,\"14,743,391\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWY3N2EyOWYtNDVhZi00MWRkLTg2OTUtODNkNDQ5ZTIwMGJkXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Crimes and Misdemeanors,1989,PG-13,104 min,\"Comedy, Drama\",7.9,An ophthalmologist's mistress threatens to reveal their affair to his wife while a married documentary filmmaker is infatuated with another woman.,77,Woody Allen,Martin Landau,Woody Allen,Bill Bernstein,Claire Bloom,54670,\"18,254,702\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTVjYWJmMWQtYWU4Ni00MWY3LWI2YmMtNTI5MDE0MWVmMmEzL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Untouchables,1987,A,119 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.9,\"During the era of Prohibition in the United States, Federal Agent Eliot Ness sets out to stop ruthless Chicago gangster Al Capone and, because of rampant corruption, assembles a small, hand-picked team to help him.\",79,Brian De Palma,Kevin Costner,Sean Connery,Robert De Niro,Charles Martin Smith,281842,\"76,270,454\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWZiNWUwYjMtM2Y1Yi00MTZmLWEwYzctNjVmYWM0OTFlZDFhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hannah and Her Sisters,1986,PG-13,107 min,\"Comedy, Drama\",7.9,\"Between two Thanksgivings two years apart, Hannah's husband falls in love with her sister Lee, while her hypochondriac ex-husband rekindles his relationship with her sister Holly.\",90,Woody Allen,Mia Farrow,Dianne Wiest,Michael Caine,Barbara Hershey,67176,\"40,084,041\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzIwM2IwYTItYmM4Zi00OWMzLTkwNjAtYWRmYWNmY2RhMDk0XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Brazil,1985,U,132 min,\"Drama, Sci-Fi\",7.9,A bureaucrat in a dystopic society becomes an enemy of the state as he pursues the woman of his dreams.,84,Terry Gilliam,Jonathan Pryce,Kim Greist,Robert De Niro,Katherine Helmond,187567,\"9,929,135\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ2MTIzMzg5Nl5BMl5BanBnXkFtZTgwOTc5NDI1MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",This Is Spinal Tap,1984,R,82 min,\"Comedy, Music\",7.9,\"Spinal Tap, one of England's loudest bands, is chronicled by film director Marty DiBergi on what proves to be a fateful tour.\",92,Rob Reiner,Rob Reiner,Michael McKean,Christopher Guest,Kimberly Stringer,128812,\"188,751\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWMyNjE0MzEtMzVjNy00NjIxLTg0ZjMtMWJhNGI1YmVjYTczL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNzc5MjA3OA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Christmas Story,1983,U,93 min,\"Comedy, Family\",7.9,\"In the 1940s, a young boy named Ralphie attempts to convince his parents, his teacher and Santa that a Red Ryder BB gun really is the perfect Christmas gift.\",77,Bob Clark,Peter Billingsley,Melinda Dillon,Darren McGavin,Scott Schwartz,132947,\"20,605,209\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTdlMDExOGUtN2I3MS00MjY5LWE1NTAtYzc3MzIxN2M3OWY1XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Blues Brothers,1980,U,133 min,\"Action, Adventure, Comedy\",7.9,\"Jake Blues, just released from prison, puts together his old band to save the Catholic home where he and his brother Elwood were raised.\",60,John Landis,John Belushi,Dan Aykroyd,Cab Calloway,John Candy,183182,\"57,229,890\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzdmY2I3MmEtOGFiZi00MTg1LWIxY2QtNWUwM2NmNWNlY2U5XkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Manhattan,1979,R,96 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.9,The life of a divorced television writer dating a teenage girl is further complicated when he falls in love with his best friend's mistress.,83,Woody Allen,Woody Allen,Diane Keaton,Mariel Hemingway,Michael Murphy,131436,\"45,700,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWE4N2JkNDUtZDU4MC00ZjNhLTlkMjYtOTNkMjZhMDAwMDMyXkEyXkFqcGdeQXVyMTA0MjU0Ng@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",All That Jazz,1979,A,123 min,\"Drama, Music, Musical\",7.9,\"Director/choreographer Bob Fosse tells his own life story as he details the sordid career of Joe Gideon, a womanizing, drug-using dancer.\",72,Bob Fosse,Roy Scheider,Jessica Lange,Ann Reinking,Leland Palmer,28223,\"37,823,676\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzc1YTIyNjctYzhlNy00ZmYzLWI2ZWQtMzk4MmQwYzA0NGQ1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dawn of the Dead,1978,A,127 min,\"Action, Adventure, Horror\",7.9,\"Following an ever-growing epidemic of zombies that have risen from the dead, two Philadelphia S.W.A.T. team members, a traffic reporter, and his television executive girlfriend seek refuge in a secluded shopping mall.\",71,George A. Romero,David Emge,Ken Foree,Scott H. Reiniger,Gaylen Ross,111512,\"5,100,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWI2YWQxM2MtY2U4Yi00YjgzLTgwNzktN2ExNTgzNTIzMmUzXkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",All the President's Men,1976,U,138 min,\"Biography, Drama, History\",7.9,\"\"\"The Washington Post\"\" reporters Bob Woodward and Carl Bernstein uncover the details of the Watergate scandal that leads to President Richard Nixon's resignation.\",84,Alan J. Pakula,Dustin Hoffman,Robert Redford,Jack Warden,Martin Balsam,103031,\"70,600,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2IzM2I5NTQtMTIyMy00YWM2LWI1OGMtNjI0MWIyNDZkZGFkXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La montaña sagrada,1973,R,114 min,\"Adventure, Drama, Fantasy\",7.9,\"In a corrupt, greed-fueled world, a powerful alchemist leads a messianic character and seven materialistic figures to the Holy Mountain, where they hope to achieve enlightenment.\",76,Alejandro Jodorowsky,Alejandro Jodorowsky,Horacio Salinas,Zamira Saunders,Juan Ferrara,37183,\"61,001\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDI2OTg2NDQtMzc0MC00MjRiLWI1NzAtMjY2ZDMwMmUyNzBiXkEyXkFqcGdeQXVyNzM0MTUwNTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Amarcord,1973,R,123 min,\"Comedy, Drama, Family\",7.9,A series of comedic and nostalgic vignettes set in a 1930s Italian coastal town.,,Federico Fellini,Magali Noël,Bruno Zanin,Pupella Maggio,Armando Brancia,39897,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzQ5NjJiYWQtYjAzMC00NGU0LWFlMDYtNGFiYjFlMWI1NWM0XkEyXkFqcGdeQXVyODQ0OTczOQ@@._V1_UY98_CR4,0,67,98_AL_.jpg\",Le charme discret de la bourgeoisie,1972,PG,102 min,Comedy,7.9,\"A surreal, virtually plotless series of dreams centered around six middle-class people and their consistently interrupted attempts to have a meal together.\",93,Luis Buñuel,Fernando Rey,Delphine Seyrig,Paul Frankeur,Bulle Ogier,38737,\"198,809\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjRkY2VhYzMtZWQyNS00OTY2LWE5NTAtYjlhNmQyYzE5MmUxXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Aguirre, der Zorn Gottes\",1972,,95 min,\"Action, Adventure, Biography\",7.9,\"In the 16th century, the ruthless and insane Don Lope de Aguirre leads a Spanish expedition in search of El Dorado.\",,Werner Herzog,Klaus Kinski,Ruy Guerra,Helena Rojo,Del Negro,52397,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2M5Mzg3NjctZTlkNy00MTU0LWFlYTQtY2E2Y2M4NjNiNzllXkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Harold and Maude,1971,PG,91 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.9,\"Young, rich, and obsessed with death, Harold finds himself changed forever when he meets lively septuagenarian Maude at a funeral.\",62,Hal Ashby,Ruth Gordon,Bud Cort,Vivian Pickles,Cyril Cusack,70826,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmNhZmJhMmYtNjlkMC00MjhjLTk1NzMtMTNlMzYzNjZlMjNiXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Patton,1970,U,172 min,\"Biography, Drama, War\",7.9,The World War II phase of the career of controversial American general George S. Patton.,91,Franklin J. Schaffner,George C. Scott,Karl Malden,Stephen Young,Michael Strong,93741,\"61,700,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGUyYTZmOWItMDJhMi00N2IxLWIyNDMtNjUxM2ZiYmU5YWU1XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Wild Bunch,1969,A,145 min,\"Action, Adventure, Western\",7.9,\"An aging group of outlaws look for one last big score as the \"\"traditional\"\" American West is disappearing around them.\",97,Sam Peckinpah,William Holden,Ernest Borgnine,Robert Ryan,Edmond O'Brien,77401,\"12,064,472\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzRmN2E1ZDUtZDc2ZC00ZmI3LTkwOTctNzE2ZDIzMGJiMTYzXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Night of the Living Dead,1968,,96 min,\"Horror, Thriller\",7.9,A ragtag group of Pennsylvanians barricade themselves in an old farmhouse to remain safe from a horde of flesh-eating ghouls that are ravaging the East Coast of the United States.,89,George A. Romero,Duane Jones,Judith O'Dea,Karl Hardman,Marilyn Eastman,116557,\"89,029\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTkzNzYyMzA5N15BMl5BanBnXkFtZTgwODcwODQ3MDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lion in Winter,1968,PG,134 min,\"Biography, Drama, History\",7.9,\"1183 A.D.: King Henry II's three sons all want to inherit the throne, but he won't commit to a choice. They and his wife variously plot to force him.\",,Anthony Harvey,Peter O'Toole,Katharine Hepburn,Anthony Hopkins,John Castle,29003,\"22,276,975\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjZhZTZkNWItZGE1My00MTRkLWI2ZDktMWZkZTIxZWYxOTgzXkEyXkFqcGdeQXVyNDY2MTk1ODk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",In the Heat of the Night,1967,U,110 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.9,A black police detective is asked to investigate a murder in a racially hostile southern town.,75,Norman Jewison,Sidney Poitier,Rod Steiger,Warren Oates,Lee Grant,67804,\"24,379,978\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTA0Y2UyMDUtZGZiOS00ZmVkLTg3NmItODQyNTY1ZjU1MWE4L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Charade,1963,U,113 min,\"Comedy, Mystery, Romance\",7.9,Romance and suspense ensue in Paris as a woman is pursued by several men who want a fortune her murdered husband had stolen. Whom can she trust?,83,Stanley Donen,Cary Grant,Audrey Hepburn,Walter Matthau,James Coburn,68689,\"13,474,588\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTY0ZTA1ZjUtN2MyNi00ZGRmLWExYmMtOTkyNzI1NGQ2Y2RlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Manchurian Candidate,1962,PG-13,126 min,\"Drama, Thriller\",7.9,A former prisoner of war is brainwashed as an unwitting assassin for an international Communist conspiracy.,94,John Frankenheimer,Frank Sinatra,Laurence Harvey,Janet Leigh,Angela Lansbury,71122,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjc4MTUxN2UtMmU1NC00MjQyLTk3YTYtZTQ0YzEzZDc0Njc0XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Spartacus,1960,A,197 min,\"Adventure, Biography, Drama\",7.9,The slave Spartacus leads a violent revolt against the decadent Roman Republic.,87,Stanley Kubrick,Kirk Douglas,Laurence Olivier,Jean Simmons,Charles Laughton,124339,\"30,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDFlODBmZTYtMWU4MS00MzY4LWFmYzYtYzAzZmU1MGUzMDE5XkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NDM0NDU@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",L'avventura,1960,U,144 min,\"Drama, Mystery\",7.9,\"A woman disappears during a Mediterranean boating trip. During the search, her lover and her best friend become attracted to each other.\",,Michelangelo Antonioni,Gabriele Ferzetti,Monica Vitti,Lea Massari,Dominique Blanchar,26542,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzY2NTA1MzUwN15BMl5BanBnXkFtZTgwOTc4NTU4MjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hiroshima mon amour,1959,,90 min,\"Drama, Romance\",7.9,A French actress filming an anti-war film in Hiroshima has an affair with a married Japanese architect as they share their differing perspectives on war.,,Alain Resnais,Emmanuelle Riva,Eiji Okada,Stella Dassas,Pierre Barbaud,28421,\"88,300\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODcxYjUxZDgtYTQ5Zi00YmQ1LWJmZmItODZkOTYyNDhiNWM3XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Ten Commandments,1956,U,220 min,\"Adventure, Drama\",7.9,\"Moses, an Egyptian Prince, learns of his true heritage as a Hebrew and his divine mission as the deliverer of his people.\",,Cecil B. DeMille,Charlton Heston,Yul Brynner,Anne Baxter,Edward G. Robinson,63560,\"93,740,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWQ3YWJiMDEtMDBhNS00YjY1LTkzNmEtY2U4Njg4MjQ3YWE3XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Searchers,1956,Passed,119 min,\"Adventure, Drama, Western\",7.9,An American Civil War veteran embarks on a journey to rescue his niece from the Comanches.,94,John Ford,John Wayne,Jeffrey Hunter,Vera Miles,Ward Bond,80316,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzE1MzdjNmUtOWU5MS00OTgwLWIzYjYtYTYwYTM0NDkyOTU1XkEyXkFqcGdeQXVyMTY5Nzc4MDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",East of Eden,1955,U,118 min,Drama,7.9,\"Two brothers struggle to maintain their strict, Bible-toting father's favor.\",72,Elia Kazan,James Dean,Raymond Massey,Julie Harris,Burl Ives,40313,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWIzZGUxZmItOThkMS00Y2QxLTg0MTYtMDdhMjRlNTNlYTI3L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",High Noon,1952,PG,85 min,\"Drama, Thriller, Western\",7.9,\"A town Marshal, despite the disagreements of his newlywed bride and the townspeople around him, must face a gang of deadly killers alone at high noon when the gang leader, an outlaw he sent up years ago, arrives on the noon train.\",89,Fred Zinnemann,Gary Cooper,Grace Kelly,Thomas Mitchell,Lloyd Bridges,97222,\"9,450,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzkwNjk4ODgtYjRmMi00ODdhLWIyNjUtNWQyMjg2N2E2NjlhXkEyXkFqcGdeQXVyNjE5MjUyOTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Strangers on a Train,1951,A,101 min,\"Crime, Film-Noir, Thriller\",7.9,A psychopath forces a tennis star to comply with his theory that two strangers can get away with murder.,88,Alfred Hitchcock,Farley Granger,Robert Walker,Ruth Roman,Leo G. Carroll,123341,\"7,630,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzg2YTFkNjgtM2ZkNS00MWVkLWIwMTEtZTgzMDM2MmUxNDE2XkEyXkFqcGdeQXVyMjI4MjA5MzA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Harvey,1950,Approved,104 min,\"Comedy, Drama, Fantasy\",7.9,\"Due to his insistence that he has an invisible six foot-tall rabbit for a best friend, a whimsical middle-aged man is thought by his family to be insane - but he may be wiser than anyone knows.\",,Henry Koster,James Stewart,Wallace Ford,William H. Lynn,Victoria Horne,52573,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjRkOGEwYTUtY2E5Yy00ODg4LTk2ZWItY2IyMzUxOGVhMTM1XkEyXkFqcGdeQXVyNDk0MDg4NDk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Miracle on 34th Street,1947,,96 min,\"Comedy, Drama, Family\",7.9,\"When a nice old man who claims to be Santa Claus is institutionalized as insane, a young lawyer decides to defend him by arguing in court that he is the real thing.\",88,George Seaton,Edmund Gwenn,Maureen O'Hara,John Payne,Gene Lockhart,41625,\"2,650,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTc1NGViOTMtNjZhNS00OGY2LWI4MmItOWQwNTY4MDMzNWI3L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Notorious,1946,U,102 min,\"Drama, Film-Noir, Romance\",7.9,A woman is asked to spy on a group of Nazi friends in South America. How far will she have to go to ingratiate herself with them?,100,Alfred Hitchcock,Cary Grant,Ingrid Bergman,Claude Rains,Louis Calhern,92306,\"10,464,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjdiM2IyZmQtODJiYy00NDNkLTllYmItMmFjMDNiYTQyOGVkXkEyXkFqcGdeQXVyNDY2MTk1ODk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Big Sleep,1946,Passed,114 min,\"Crime, Film-Noir, Mystery\",7.9,\"Private detective Philip Marlowe is hired by a wealthy family. Before the complex case is over, he's seen murder, blackmail, and what might be love.\",,Howard Hawks,Humphrey Bogart,Lauren Bacall,John Ridgely,Martha Vickers,78796,\"6,540,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk4NDQ0NjgyNF5BMl5BanBnXkFtZTgwMTE3NTkxMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lost Weekend,1945,Passed,101 min,\"Drama, Film-Noir\",7.9,The desperate life of a chronic alcoholic is followed through a four-day drinking bout.,,Billy Wilder,Ray Milland,Jane Wyman,Phillip Terry,Howard Da Silva,33549,\"9,460,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjQ4ZDA4NGMtMTkwYi00NThiLThhZDUtZTEzNTAxOWYyY2E4XkEyXkFqcGdeQXVyMjUxODE0MDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Philadelphia Story,1940,,112 min,\"Comedy, Romance\",7.9,\"When a rich woman's ex-husband and a tabloid-type reporter turn up just before her planned remarriage, she begins to learn the truth about herself.\",96,George Cukor,Cary Grant,Katharine Hepburn,James Stewart,Ruth Hussey,63550,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDVmZTZkYjMtNmViZC00ODEzLTgwNDAtNmQ3OGQwOWY5YjFmXkEyXkFqcGdeQXVyNDY2MTk1ODk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",His Girl Friday,1940,Passed,92 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.9,A newspaper editor uses every trick in the book to keep his ace reporter ex-wife from remarrying.,,Howard Hawks,Cary Grant,Rosalind Russell,Ralph Bellamy,Gene Lockhart,53667,\"296,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjZjOTU3MTMtYTM5YS00YjZmLThmNmMtODcwOTM1NmRiMWM2XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Adventures of Robin Hood,1938,PG,102 min,\"Action, Adventure, Romance\",7.9,\"When Prince John and the Norman Lords begin oppressing the Saxon masses in King Richard's absence, a Saxon lord fights back as the outlaw leader of a rebel guerrilla army.\",97,Michael Curtiz,William Keighley,Errol Flynn,Olivia de Havilland,Basil Rathbone,47175,\"3,981,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTJmNmQxNGItNDNlMC00MDU3LWFhNzMtZDQ2NDY0ZTVkNjE3XkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Night at the Opera,1935,Passed,96 min,\"Comedy, Music, Musical\",7.9,A sly business manager and two wacky friends of two opera singers help them achieve success while humiliating their stuffy and snobbish enemies.,,Sam Wood,Edmund Goulding,Groucho Marx,Chico Marx,Harpo Marx,30580,\"2,537,520\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTY3YjYxZGQtMTM2YS00ZmYwLWFlM2QtOWFlMTU1NTAyZDQ2XkEyXkFqcGdeQXVyNTgyNTA4MjM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",King Kong,1933,Passed,100 min,\"Adventure, Horror, Sci-Fi\",7.9,A film crew goes to a tropical island for an exotic location shoot and discovers a colossal ape who takes a shine to their female blonde star. He is then captured and brought back to New York City for public exhibition.,90,Merian C. Cooper,Ernest B. Schoedsack,Fay Wray,Robert Armstrong,Bruce Cabot,78991,\"10,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjMyYjgyOTQtZDVlZS00NTQ0LWJiNDItNGRlZmM3Yzc0N2Y0XkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Freaks,1932,,64 min,\"Drama, Horror\",7.9,\"A circus' beautiful trapeze artist agrees to marry the leader of side-show performers, but his deformed friends discover she is only marrying him for his inheritance.\",80,Tod Browning,Wallace Ford,Leila Hyams,Olga Baclanova,Roscoe Ates,42117,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTAxYjEyMTctZTg3Ni00MGZmLWIxMmMtOGM2NTFiY2U3MmExXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Nosferatu,1922,,94 min,\"Fantasy, Horror\",7.9,Vampire Count Orlok expresses interest in a new residence and real estate agent Hutter's wife.,,F.W. Murnau,Max Schreck,Alexander Granach,Gustav von Wangenheim,Greta Schröder,88794,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTlkMmVmYjktYTc2NC00ZGZjLWEyOWUtMjc2MDMwMjQwOTA5XkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MzE4MDU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Gentlemen,2019,A,113 min,\"Action, Comedy, Crime\",7.8,\"An American expat tries to sell off his highly profitable marijuana empire in London, triggering plots, schemes, bribery and blackmail in an attempt to steal his domain out from under him.\",51,Guy Ritchie,Matthew McConaughey,Charlie Hunnam,Michelle Dockery,Jeremy Strong,237392,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmVhN2JlYjEtZWFkOS00YzE0LThiNDMtMGI3NDA1MTk2ZDQ2XkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Raazi,2018,UA,138 min,\"Action, Drama, Thriller\",7.8,A Kashmiri woman agrees to marry a Pakistani army officer in order to spy on Pakistan during the Indo-Pakistan War of 1971.,,Meghna Gulzar,Alia Bhatt,Vicky Kaushal,Rajit Kapoor,Shishir Sharma,25344,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjcyYjg0M2ItMzMyZS00NmM1LTlhZDMtN2MxN2RhNWY4YTkwXkEyXkFqcGdeQXVyNjY1MTg4Mzc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sound of Metal,2019,R,120 min,\"Drama, Music\",7.8,A heavy-metal drummer's life is thrown into freefall when he begins to lose his hearing.,81,Darius Marder,Riz Ahmed,Olivia Cooke,Paul Raci,Lauren Ridloff,27187,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTBkMjMyN2UtNzVjNi00Y2ZiLTk2MDYtN2Y0MjgzYjAxNzE4XkEyXkFqcGdeQXVyNjkxOTM4ODY@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Forushande,2016,UA,124 min,Drama,7.8,\"While both participating in a production of \"\"Death of a Salesman,\"\" a teacher's wife is assaulted in her new home, which leaves him determined to find the perpetrator over his wife's traumatized objections.\",85,Asghar Farhadi,Shahab Hosseini,Taraneh Alidoosti,Babak Karimi,Mina Sadati,51240,\"2,402,067\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2YyZjQ0NTEtNzU5MS00NGZkLTg0MTEtYzJmMWY3MWRhZjM2XkEyXkFqcGdeQXVyMDA4NzMyOA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dunkirk,2017,UA,106 min,\"Action, Drama, History\",7.8,\"Allied soldiers from Belgium, the British Empire, and France are surrounded by the German Army and evacuated during a fierce battle in World War II.\",94,Christopher Nolan,Fionn Whitehead,Barry Keoghan,Mark Rylance,Tom Hardy,555092,\"188,373,161\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDQzZmQ5MjItYmJlNy00MGI2LWExMDQtMjBiNjNmMzc5NTk1XkEyXkFqcGdeQXVyNjY1OTY4MTk@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Perfetti sconosciuti,2016,,96 min,\"Comedy, Drama\",7.8,\"Seven long-time friends get together for a dinner. When they decide to share with each other the content of every text message, email and phone call they receive, many secrets start to unveil and the equilibrium trembles.\",,Paolo Genovese,Giuseppe Battiston,Anna Foglietta,Marco Giallini,Edoardo Leo,57168,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzg2Mzg4YmUtNDdkNy00NWY1LWE3NmEtZWMwNGNlMzE5YzU3XkEyXkFqcGdeQXVyMjA5MTIzMjQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hidden Figures,2016,UA,127 min,\"Biography, Drama, History\",7.8,The story of a team of female African-American mathematicians who served a vital role in NASA during the early years of the U.S. space program.,74,Theodore Melfi,Taraji P. Henson,Octavia Spencer,Janelle Monáe,Kevin Costner,200876,\"169,607,287\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmYwNWZlNzEtNjE4Zi00NzQ4LWI2YmUtOWZhNzZhZDYyNmVmXkEyXkFqcGdeQXVyNzYzODM3Mzg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Paddington 2,2017,U,103 min,\"Adventure, Comedy, Family\",7.8,\"Paddington (Ben Whishaw), now happily settled with the Brown family and a popular member of the local community, picks up a series of odd jobs to buy the perfect present for his Aunt Lucy's (Imelda Staunton's) 100th birthday, only for the gift to be stolen.\",88,Paul King,Ben Whishaw,Hugh Grant,Hugh Bonneville,Sally Hawkins,61594,\"40,442,052\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2YxNjQxYWYtYzNkMi00YTgyLWIwZTMtYzgyYjZlZmYzZTA0XkEyXkFqcGdeQXVyMTA4NjE0NjEy._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Udta Punjab,2016,A,148 min,\"Action, Crime, Drama\",7.8,A story that revolves around drug abuse in the affluent north Indian State of Punjab and how the youth there have succumbed to it en-masse resulting in a socio-economic decline.,,Abhishek Chaubey,Shahid Kapoor,Alia Bhatt,Kareena Kapoor,Diljit Dosanjh,27175,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA2Mzg2NDMzNl5BMl5BanBnXkFtZTgwMjcwODUzOTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kubo and the Two Strings,2016,PG,101 min,\"Animation, Action, Adventure\",7.8,A young boy named Kubo must locate a magical suit of armour worn by his late father in order to defeat a vengeful spirit from the past.,84,Travis Knight,Charlize Theron,Art Parkinson,Matthew McConaughey,Ralph Fiennes,118035,\"48,023,088\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjAzZjZiMmQtMDZmOC00NjVmLTkyNTItOGI2Mzg4NTBhZTA1XkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",M.S. Dhoni: The Untold Story,2016,U,184 min,\"Biography, Drama, Sport\",7.8,The untold story of Mahendra Singh Dhoni's journey from ticket collector to trophy collector - the world-cup-winning captain of the Indian Cricket Team.,,Neeraj Pandey,Sushant Singh Rajput,Kiara Advani,Anupam Kher,Disha Patani,40416,\"1,782,795\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYxMjk0NDg4Ml5BMl5BanBnXkFtZTgwODcyNjA5OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Manchester by the Sea,2016,UA,137 min,Drama,7.8,A depressed uncle is asked to take care of his teenage nephew after the boy's father dies.,96,Kenneth Lonergan,Casey Affleck,Michelle Williams,Kyle Chandler,Lucas Hedges,246963,\"47,695,120\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA0MzQzNjM1Ml5BMl5BanBnXkFtZTgwNjM5MjU5NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Under sandet,2015,R,100 min,\"Drama, History, War\",7.8,\"In post-World War II Denmark, a group of young German POWs are forced to clear a beach of thousands of land mines under the watch of a Danish Sergeant who slowly learns to appreciate their plight.\",75,Martin Zandvliet,Roland Møller,Louis Hofmann,Joel Basman,Mikkel Boe Følsgaard,35539,\"435,266\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjEwMzMxODIzOV5BMl5BanBnXkFtZTgwNzg3OTAzMDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rogue One,2016,UA,133 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.8,The daughter of an Imperial scientist joins the Rebel Alliance in a risky move to steal the plans for the Death Star.,65,Gareth Edwards,Felicity Jones,Diego Luna,Alan Tudyk,Donnie Yen,556608,\"532,177,324\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjQ0MTgyNjAxMV5BMl5BanBnXkFtZTgwNjUzMDkyODE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Captain America: Civil War,2016,UA,147 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.8,Political involvement in the Avengers' affairs causes a rift between Captain America and Iron Man.,75,Anthony Russo,Joe Russo,Chris Evans,Robert Downey Jr.,Scarlett Johansson,663649,\"408,084,349\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA1MTc1NTg5NV5BMl5BanBnXkFtZTgwOTM2MDEzNzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Hateful Eight,2015,A,168 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.8,\"In the dead of a Wyoming winter, a bounty hunter and his prisoner find shelter in a cabin currently inhabited by a collection of nefarious characters.\",68,Quentin Tarantino,Samuel L. Jackson,Kurt Russell,Jennifer Jason Leigh,Walton Goggins,517059,\"54,117,416\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2QzYTQyYzItMzAwYi00YjZlLThjNTUtNzMyMDdkYzJiNWM4XkEyXkFqcGdeQXVyMTkxNjUyNQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Little Women,2019,U,135 min,\"Drama, Romance\",7.8,\"Jo March reflects back and forth on her life, telling the beloved story of the March sisters - four young women, each determined to live life on her own terms.\",91,Greta Gerwig,Saoirse Ronan,Emma Watson,Florence Pugh,Eliza Scanlen,143250,\"108,101,214\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU3NjE2NjgwN15BMl5BanBnXkFtZTgwNDYzMzEwMzI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Loving Vincent,2017,UA,94 min,\"Animation, Biography, Crime\",7.8,\"In a story depicted in oil painted animation, a young man comes to the last hometown of painter Vincent van Gogh (Robert Gulaczyk) to deliver the troubled artist's final letter and ends up investigating his final days there.\",62,Dorota Kobiela,Hugh Welchman,Douglas Booth,Jerome Flynn,Robert Gulaczyk,50778,\"6,735,118\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU2OTcyOTE3MF5BMl5BanBnXkFtZTgwNTg5Mjc1MjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Pride,2014,R,119 min,\"Biography, Comedy, Drama\",7.8,U.K. gay activists work to help miners during their lengthy strike of the National Union of Mineworkers in the summer of 1984.,79,Matthew Warchus,Bill Nighy,Imelda Staunton,Dominic West,Paddy Considine,51841,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTcxNTgzNDg1N15BMl5BanBnXkFtZTgwNjg4MzI1MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Le passé,2013,PG-13,130 min,\"Drama, Mystery\",7.8,\"An Iranian man deserts his French wife and her two children to return to his homeland. Meanwhile, his wife starts up a new relationship, a reality her husband confronts upon his wife's request for a divorce.\",85,Asghar Farhadi,Bérénice Bejo,Tahar Rahim,Ali Mosaffa,Pauline Burlet,45002,\"1,330,596\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjg5NmI3NmUtZDQ2Mi00ZTI0LWE0YzAtOGRhOWJmNDJkOWNkXkEyXkFqcGdeQXVyMzIzNDU1NTY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La grande bellezza,2013,,141 min,Drama,7.8,\"Jep Gambardella has seduced his way through the lavish nightlife of Rome for decades, but after his 65th birthday and a shock from the past, Jep looks past the nightclubs and parties to find a timeless landscape of absurd, exquisite beauty.\",86,Paolo Sorrentino,Toni Servillo,Carlo Verdone,Sabrina Ferilli,Carlo Buccirosso,81125,\"2,852,400\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUwMzc1NjIzMV5BMl5BanBnXkFtZTgwODUyMTIxMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lunchbox,2013,U,104 min,\"Drama, Romance\",7.8,A mistaken delivery in Mumbai's famously efficient lunchbox delivery system connects a young housewife to an older man in the dusk of his life as they build a fantasy world together through notes in the lunchbox.,76,Ritesh Batra,Irrfan Khan,Nimrat Kaur,Nawazuddin Siddiqui,Lillete Dubey,50523,\"4,231,500\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWNlODE1ZTEtOTQ5MS00N2QwLTllNjItZDQ2Y2UzMmU5YmI2XkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Vicky Donor,2012,UA,126 min,\"Comedy, Romance\",7.8,\"A man is brought in by an infertility doctor to supply him with his sperm, where he becomes the biggest sperm donor for his clinic.\",,Shoojit Sircar,Ayushmann Khurrana,Yami Gautam,Annu Kapoor,Dolly Ahluwalia,39710,\"169,209\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDliOTIzNmUtOTllOC00NDU3LWFiNjYtMGM0NDc1YTMxNjYxXkEyXkFqcGdeQXVyNTM3NzExMDQ@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Big Hero 6,2014,U,102 min,\"Animation, Action, Adventure\",7.8,\"A special bond develops between plus-sized inflatable robot Baymax and prodigy Hiro Hamada, who together team up with a group of friends to form a band of high-tech heroes.\",74,Don Hall,Chris Williams,Ryan Potter,Scott Adsit,Jamie Chung,410983,\"222,527,828\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTA1ODUzMDA3NzFeQTJeQWpwZ15BbWU3MDgxMTYxNTk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",About Time,2013,R,123 min,\"Comedy, Drama, Fantasy\",7.8,\"At the age of 21, Tim discovers he can travel in time and change what happens and has happened in his own life. His decision to make his world a better place by getting a girlfriend turns out not to be as easy as you might think.\",55,Richard Curtis,Domhnall Gleeson,Rachel McAdams,Bill Nighy,Lydia Wilson,303032,\"15,322,921\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjQ5YWVmYmYtOWFiZC00NGMxLWEwODctZDM2MWI4YWViN2E5XkEyXkFqcGdeQXVyNjQ2MjQ5NzM@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",English Vinglish,2012,U,134 min,\"Comedy, Drama, Family\",7.8,\"A quiet, sweet tempered housewife endures small slights from her well-educated husband and daughter every day because of her inability to speak and understand English.\",,Gauri Shinde,Sridevi,Adil Hussain,Mehdi Nebbou,Priya Anand,33618,\"1,670,773\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU4NDg0MzkzNV5BMl5BanBnXkFtZTgwODA3Mzc1MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kaze tachinu,2013,PG-13,126 min,\"Animation, Biography, Drama\",7.8,\"A look at the life of Jiro Horikoshi, the man who designed Japanese fighter planes during World War II.\",83,Hayao Miyazaki,Hideaki Anno,Hidetoshi Nishijima,Miori Takimoto,Masahiko Nishimura,73690,\"5,209,580\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYzMDM4NzkxOV5BMl5BanBnXkFtZTgwNzM1Mzg2NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Toy Story 4,2019,U,100 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.8,\"When a new toy called \"\"Forky\"\" joins Woody and the gang, a road trip alongside old and new friends reveals how big the world can be for a toy.\",84,Josh Cooley,Tom Hanks,Tim Allen,Annie Potts,Tony Hale,203177,\"434,038,008\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ4MzQ3NjA0N15BMl5BanBnXkFtZTgwODQyNjQ4MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La migliore offerta,2013,R,131 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.8,A lonely art expert working for a mysterious and reclusive heiress finds not only her art worth examining.,49,Giuseppe Tornatore,Geoffrey Rush,Jim Sturgess,Sylvia Hoeks,Donald Sutherland,108399,\"85,433\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzllMWI1ZDQtMmFhNS00NzJkLThmMTMtNzFmMmMyYjU3ZGVjXkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Moonrise Kingdom,2012,A,94 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.8,\"A pair of young lovers flee their New England town, which causes a local search party to fan out to find them.\",84,Wes Anderson,Jared Gilman,Kara Hayward,Bruce Willis,Bill Murray,318789,\"45,512,466\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzMwMTAwODczN15BMl5BanBnXkFtZTgwMDk2NDA4MTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",How to Train Your Dragon 2,2014,U,102 min,\"Animation, Action, Adventure\",7.8,\"When Hiccup and Toothless discover an ice cave that is home to hundreds of new wild dragons and the mysterious Dragon Rider, the two friends find themselves at the center of a battle to protect the peace.\",76,Dean DeBlois,Jay Baruchel,Cate Blanchett,Gerard Butler,Craig Ferguson,305611,\"177,002,924\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDc4MThhN2EtZjMzNC00ZDJmLThiZTgtNThlY2UxZWMzNjdkXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Big Short,2015,A,130 min,\"Biography, Comedy, Drama\",7.8,In 2006-2007 a group of investors bet against the US mortgage market. In their research they discover how flawed and corrupt the market is.,81,Adam McKay,Christian Bale,Steve Carell,Ryan Gosling,Brad Pitt,362942,\"70,259,870\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzM2OGQ2NzUtNzlmYi00ZDg4LWExODgtMDVmOTU2Yzg2N2U5XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kokuhaku,2010,,106 min,\"Drama, Thriller\",7.8,A psychological thriller of a grieving mother turned cold-blooded avenger with a twisty master plan to pay back those who were responsible for her daughter's death.,,Tetsuya Nakashima,Takako Matsu,Yoshino Kimura,Masaki Okada,Yukito Nishii,35713,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjRmNjc5MTYtYjc3My00ZjNiLTg4YjUtMTQ0ZTFkZmMxMDUzXkEyXkFqcGdeQXVyNDY5MTUyNjU@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Ang-ma-reul bo-at-da,2010,,144 min,\"Action, Crime, Drama\",7.8,A secret agent exacts revenge on a serial killer through a series of captures and releases.,67,Jee-woon Kim,Lee Byung-Hun,Choi Min-sik,Jeon Gook-Hwan,Ho-jin Chun,111252,\"128,392\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTczNDk4NTQ0OV5BMl5BanBnXkFtZTcwNDAxMDgxNw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Girl with the Dragon Tattoo,2011,R,158 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.8,\"Journalist Mikael Blomkvist is aided in his search for a woman who has been missing for forty years by Lisbeth Salander, a young computer hacker.\",71,David Fincher,Daniel Craig,Rooney Mara,Christopher Plummer,Stellan Skarsgård,423010,\"102,515,793\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODhiZWRhMjctNDUyMS00NmUwLTgwYmItMjJhOWNkZWQ3ZTQxXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Captain Phillips,2013,UA,134 min,\"Adventure, Biography, Crime\",7.8,\"The true story of Captain Richard Phillips and the 2009 hijacking by Somali pirates of the U.S.-flagged MV Maersk Alabama, the first American cargo ship to be hijacked in two hundred years.\",82,Paul Greengrass,Tom Hanks,Barkhad Abdi,Barkhad Abdirahman,Catherine Keener,421244,\"107,100,855\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgzMTkxNjAxNV5BMl5BanBnXkFtZTgwMDU3MDE0MjE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ajeossi,2010,R,119 min,\"Action, Crime, Drama\",7.8,A quiet pawnshop keeper with a violent past takes on a drug-and-organ trafficking ring in hope of saving the child who is his only friend.,,Jeong-beom Lee,Won Bin,Sae-ron Kim,Tae-hoon Kim,Hee-won Kim,62848,\"6,460\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTA5MzkyMzIxNjJeQTJeQWpwZ15BbWU4MDU0MDk0OTUx._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Straight Outta Compton,2015,R,147 min,\"Biography, Drama, History\",7.8,\"The rap group NWA emerges from the mean streets of Compton in Los Angeles, California, in the mid-1980s and revolutionizes Hip Hop culture with their music and tales about life in the hood.\",72,F. Gary Gray,O'Shea Jackson Jr.,Corey Hawkins,Jason Mitchell,Neil Brown Jr.,179264,\"161,197,785\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQzMTg0NDA1M15BMl5BanBnXkFtZTgwODUzMTE0MjE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Madeo,2009,R,129 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.8,A mother desperately searches for the killer who framed her son for a girl's horrific murder.,79,Bong Joon Ho,Hye-ja Kim,Won Bin,Jin Goo,Je-mun Yun,52758,\"547,292\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2ViOTU5MDQtZTRiZi00YjViLWFiY2ItOTRhNWYyN2ZiMzUyXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Chugyeokja,2008,,125 min,\"Action, Crime, Thriller\",7.8,A disgraced ex-policeman who runs a small ring of prostitutes finds himself in a race against time when one of his women goes missing.,64,Hong-jin Na,Kim Yoon-seok,Jung-woo Ha,Yeong-hie Seo,Yoo-Jeong Kim,58468,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzU0NDY0NDEzNV5BMl5BanBnXkFtZTgwOTIxNDU1MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Hobbit: The Desolation of Smaug,2013,UA,161 min,\"Adventure, Fantasy\",7.8,\"The dwarves, along with Bilbo Baggins and Gandalf the Grey, continue their quest to reclaim Erebor, their homeland, from Smaug. Bilbo Baggins is in possession of a mysterious and magical ring.\",66,Peter Jackson,Ian McKellen,Martin Freeman,Richard Armitage,Ken Stott,601408,\"258,366,855\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ2OTYyNzUxOF5BMl5BanBnXkFtZTcwMzUwMDY4Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Das weiße Band - Eine deutsche Kindergeschichte,2009,UA,144 min,\"Drama, History, Mystery\",7.8,\"Strange events happen in a small village in the north of Germany during the years before World War I, which seem to be ritual punishment. Who is responsible?\",82,Michael Haneke,Christian Friedel,Ernst Jacobi,Leonie Benesch,Ulrich Tukur,68715,\"2,222,647\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc2Mjc0MDg3MV5BMl5BanBnXkFtZTcwMjUzMDkxMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Män som hatar kvinnor,2009,R,152 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.8,A journalist is aided by a young female hacker in his search for the killer of a woman who has been dead for forty years.,76,Niels Arden Oplev,Michael Nyqvist,Noomi Rapace,Ewa Fröling,Lena Endre,208994,\"10,095,170\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjYzOGE1MjUtODgyMy00ZDAxLTljYTgtNzk0Njg2YWQwMTZhXkEyXkFqcGdeQXVyMDM2NDM2MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Trial of the Chicago 7,2020,R,129 min,\"Drama, History, Thriller\",7.8,\"The story of 7 people on trial stemming from various charges surrounding the uprising at the 1968 Democratic National Convention in Chicago, Illinois.\",77,Aaron Sorkin,Eddie Redmayne,Alex Sharp,Sacha Baron Cohen,Jeremy Strong,89896,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTNjM2Y2ZjgtMDc5NS00MDQ1LTgyNGYtYzYwMTAyNWQwYTMyXkEyXkFqcGdeQXVyMjE4NzUxNDA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Druk,2020,,117 min,\"Comedy, Drama\",7.8,\"Four friends, all high school teachers, test a theory that they will improve their lives by maintaining a constant level of alcohol in their blood.\",81,Thomas Vinterberg,Mads Mikkelsen,Thomas Bo Larsen,Magnus Millang,Lars Ranthe,33931,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM0ODk3MjM1MV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzc1MDIwNA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Fighter,2010,UA,116 min,\"Biography, Drama, Sport\",7.8,\"Based on the story of Micky Ward, a fledgling boxer who tries to escape the shadow of his more famous but troubled older boxing brother and get his own shot at greatness.\",79,David O. Russell,Mark Wahlberg,Christian Bale,Amy Adams,Melissa Leo,340584,\"93,617,009\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM4NzQ0OTYyOF5BMl5BanBnXkFtZTcwMDkyNjQyMg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Taken,2008,A,90 min,\"Action, Thriller\",7.8,\"A retired CIA agent travels across Europe and relies on his old skills to save his estranged daughter, who has been kidnapped while on a trip to Paris.\",51,Pierre Morel,Liam Neeson,Maggie Grace,Famke Janssen,Leland Orser,564791,\"145,000,989\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTMzMTc3MjA5NF5BMl5BanBnXkFtZTcwOTk3MDE5MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Boy in the Striped Pyjamas,2008,PG-13,94 min,\"Drama, History, War\",7.8,\"Through the innocent eyes of Bruno, the eight-year-old son of the commandant at a German concentration camp, a forbidden friendship with a Jewish boy on the other side of the camp fence has startling and unexpected consequences.\",55,Mark Herman,Asa Butterfield,David Thewlis,Rupert Friend,Zac Mattoon O'Brien,190748,\"9,030,581\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWUxZjJkMDktZmMxMS00Mzg3LTk4MDItN2IwODlmN2E0MTM0XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Once,2007,R,86 min,\"Drama, Music, Romance\",7.8,\"A modern-day musical about a busker and an immigrant and their eventful week in Dublin, as they write, rehearse and record songs that tell their love story.\",88,John Carney,Glen Hansard,Markéta Irglová,Hugh Walsh,Gerard Hendrick,110656,\"9,439,923\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTcwNTE4MTUxMl5BMl5BanBnXkFtZTcwMDIyODM4OA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Hobbit: An Unexpected Journey,2012,UA,169 min,\"Adventure, Fantasy\",7.8,\"A reluctant Hobbit, Bilbo Baggins, sets out to the Lonely Mountain with a spirited group of dwarves to reclaim their mountain home, and the gold within it from the dragon Smaug.\",58,Peter Jackson,Martin Freeman,Ian McKellen,Richard Armitage,Andy Serkis,757377,\"303,003,568\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzgxMzYyNzAyOF5BMl5BanBnXkFtZTcwODY5MjY3MQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Auf der anderen Seite,2007,,122 min,Drama,7.8,A Turkish man travels to Istanbul to find the daughter of his father's former girlfriend.,85,Fatih Akin,Baki Davrak,Nurgül Yesilçay,Tuncel Kurtiz,Nursel Köse,30827,\"741,283\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGRiYjE0YzItMzk3Zi00ZmYwLWJjNDktYTAwYjIwMjIxYzM3XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Atonement,2007,R,123 min,\"Drama, Mystery, Romance\",7.8,Thirteen-year-old fledgling writer Briony Tallis irrevocably changes the course of several lives when she accuses her older sister's lover of a crime he did not commit.,85,Joe Wright,Keira Knightley,James McAvoy,Brenda Blethyn,Saoirse Ronan,251370,\"50,927,067\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjY5ZjQyMjMtMmEwOC00Nzc2LTllYTItMmU2MzJjNTg1NjY0XkEyXkFqcGdeQXVyNjQ1MTMzMDQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Drive,2011,A,100 min,\"Crime, Drama\",7.8,A mysterious Hollywood stuntman and mechanic moonlights as a getaway driver and finds himself in trouble when he helps out his neighbor.,78,Nicolas Winding Refn,Ryan Gosling,Carey Mulligan,Bryan Cranston,Albert Brooks,571571,\"35,061,555\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjFmZGI2YTEtYmJhMS00YTE5LWJjNjAtNDI5OGY5ZDhmNTRlXkEyXkFqcGdeQXVyODAwMTU1MTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",American Gangster,2007,A,157 min,\"Biography, Crime, Drama\",7.8,\"An outcast New York City cop is charged with bringing down Harlem drug lord Frank Lucas, whose real life inspired this partly biographical film.\",76,Ridley Scott,Denzel Washington,Russell Crowe,Chiwetel Ejiofor,Josh Brolin,392449,\"130,164,645\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYwOTEwNjAzMl5BMl5BanBnXkFtZTcwODc5MTUwMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Avatar,2009,UA,162 min,\"Action, Adventure, Fantasy\",7.8,A paraplegic Marine dispatched to the moon Pandora on a unique mission becomes torn between following his orders and protecting the world he feels is his home.,83,James Cameron,Sam Worthington,Zoe Saldana,Sigourney Weaver,Michelle Rodriguez,1118998,\"760,507,625\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg4ODkzMDQ3Nl5BMl5BanBnXkFtZTgwNTEwMTkxMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mr. Nobody,2009,R,141 min,\"Drama, Fantasy, Romance\",7.8,\"A boy stands on a station platform as a train is about to leave. Should he go with his mother or stay with his father? Infinite possibilities arise from this decision. As long as he doesn't choose, anything is possible.\",63,Jaco Van Dormael,Jared Leto,Sarah Polley,Diane Kruger,Linh Dan Pham,216421,\"3,600\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzhmNGMzMDMtZDM0Yi00MmVmLWExYjAtZDhjZjcxZDM0MzJhXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Apocalypto,2006,A,139 min,\"Action, Adventure, Drama\",7.8,\"As the Mayan kingdom faces its decline, a young man is taken on a perilous journey to a world ruled by fear and oppression.\",68,Mel Gibson,Gerardo Taracena,Raoul Max Trujillo,Dalia Hernández,Rudy Youngblood,291018,\"50,866,635\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgzNTgzODU0NV5BMl5BanBnXkFtZTcwMjEyMjMzMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Little Miss Sunshine,2006,UA,101 min,\"Comedy, Drama\",7.8,A family determined to get their young daughter into the finals of a beauty pageant take a cross-country trip in their VW bus.,80,Jonathan Dayton,Valerie Faris,Steve Carell,Toni Collette,Greg Kinnear,439856,\"59,891,098\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzg4MDJhMDMtYmJiMS00ZDZmLThmZWUtYTMwZDM1YTc5MWE2XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hot Fuzz,2007,UA,121 min,\"Action, Comedy, Mystery\",7.8,A skilled London police officer is transferred to a small town with a dark secret.,81,Edgar Wright,Simon Pegg,Nick Frost,Martin Freeman,Bill Nighy,463466,\"23,637,265\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjQ0NTY2ODY2M15BMl5BanBnXkFtZTgwMjE4MzkxMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Curious Case of Benjamin Button,2008,UA,166 min,\"Drama, Fantasy, Romance\",7.8,\"Tells the story of Benjamin Button, a man who starts aging backwards with consequences.\",70,David Fincher,Brad Pitt,Cate Blanchett,Tilda Swinton,Julia Ormond,589160,\"127,509,326\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2VlOTc4ZjctYjVlMS00NDYwLWEwZjctZmYzZmVkNGU5NjNjXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Veer-Zaara,2004,U,192 min,\"Drama, Family, Musical\",7.8,\"Veer-Zaara is a saga of love, separation, courage and sacrifice. A love story that is an inspiration and will remain a legend forever.\",67,Yash Chopra,Shah Rukh Khan,Preity Zinta,Rani Mukerji,Kirron Kher,49050,\"2,921,738\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU4NTc5NjM5M15BMl5BanBnXkFtZTgwODEyMTE0MDE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Adams æbler,2005,R,94 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.8,A neo-nazi sentenced to community service at a church clashes with the blindly devotional priest.,51,Anders Thomas Jensen,Ulrich Thomsen,Mads Mikkelsen,Nicolas Bro,Paprika Steen,45717,\"1,305\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTA1NDQ3NTcyOTNeQTJeQWpwZ15BbWU3MDA0MzA4MzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Pride & Prejudice,2005,PG,129 min,\"Drama, Romance\",7.8,\"Sparks fly when spirited Elizabeth Bennet meets single, rich, and proud Mr. Darcy. But Mr. Darcy reluctantly finds himself falling in love with a woman beneath his class. Can each overcome their own pride and prejudice?\",82,Joe Wright,Keira Knightley,Matthew Macfadyen,Brenda Blethyn,Donald Sutherland,258924,\"38,405,088\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE1MjA0MDA3MV5BMl5BanBnXkFtZTcwOTU0MjMzMQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The World's Fastest Indian,2005,U,127 min,\"Biography, Drama, Sport\",7.8,\"The story of New Zealander Burt Munro, who spent years rebuilding a 1920 Indian motorcycle, which helped him set the land speed world record at Utah's Bonneville Salt Flats in 1967.\",68,Roger Donaldson,Anthony Hopkins,Diane Ladd,Iain Rea,Tessa Mitchell,51980,\"5,128,124\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWY2ODRkZDYtMjllYi00Y2EyLWFhYjktMTQ5OGNkY2ViYmY2XkEyXkFqcGdeQXVyNjUxMDQ0MTg@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Tôkyô goddofâzâzu,2003,UA,90 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.8,\"On Christmas Eve, three homeless people living on the streets of Tokyo discover a newborn baby among the trash and set out to find its parents.\",73,Satoshi Kon,Shôgo Furuya,Tôru Emori,Yoshiaki Umegaki,Aya Okamoto,31658,\"128,985\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWE2MDAwZjEtODEyOS00ZjYyLTgzNDUtYmNiY2VmNWRiMTQxXkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Serenity,2005,PG-13,119 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.8,The crew of the ship Serenity try to evade an assassin sent to recapture one of their members who is telepathic.,74,Joss Whedon,Nathan Fillion,Gina Torres,Chiwetel Ejiofor,Alan Tudyk,283310,\"25,514,517\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIyOTU3MjUxOF5BMl5BanBnXkFtZTcwMTQ0NjYzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Walk the Line,2005,PG-13,136 min,\"Biography, Drama, Music\",7.8,\"A chronicle of country music legend Johnny Cash's life, from his early days on an Arkansas cotton farm to his rise to fame with Sun Records in Memphis, where he recorded alongside Elvis Presley, Jerry Lee Lewis, and Carl Perkins.\",72,James Mangold,Joaquin Phoenix,Reese Witherspoon,Ginnifer Goodwin,Robert Patrick,234207,\"119,519,402\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzYwODUxNjkyMF5BMl5BanBnXkFtZTcwODUzNjQyMQ@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ondskan,2003,,113 min,Drama,7.8,\"A teenage boy expelled from school for fighting arrives at a boarding school where the systematic bullying of younger students is encouraged as a means to maintain discipline, and decides to fight back.\",61,Mikael Håfström,Andreas Wilson,Henrik Lundström,Gustaf Skarsgård,Linda Zilliacus,35682,\"15,280\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk3OTM5Njg5M15BMl5BanBnXkFtZTYwMzA0ODI3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Notebook,2004,A,123 min,\"Drama, Romance\",7.8,\"A poor yet passionate young man falls in love with a rich young woman, giving her a sense of freedom, but they are soon separated because of their social differences.\",53,Nick Cassavetes,Gena Rowlands,James Garner,Rachel McAdams,Ryan Gosling,520284,\"81,001,787\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTNmZTgyMzAtMTUwZC00NjAwLTk4MjktODllYTY5YTUwN2YwXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Diarios de motocicleta,2004,U,126 min,\"Adventure, Biography, Drama\",7.8,The dramatization of a motorcycle road trip Che Guevara went on in his youth that showed him his life's calling.,75,Walter Salles,Gael García Bernal,Rodrigo De la Serna,Mía Maestro,Mercedes Morán,96703,\"16,756,372\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2YwNTQwM2ItZTA2Ni00NGY1LThjY2QtNzgyZTBhMTM0MWI4XkEyXkFqcGdeQXVyNzQxNDExNTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lilja 4-ever,2002,R,109 min,\"Crime, Drama\",7.8,\"Sixteen-year-old Lilja and her only friend, the young boy Volodja, live in Russia, fantasizing about a better life. One day, Lilja falls in love with Andrej, who is going to Sweden, and invites Lilja to come along and start a new life.\",82,Lukas Moodysson,Oksana Akinshina,Artyom Bogucharskiy,Pavel Ponomaryov,Lyubov Agapova,42673,\"181,655\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGRiOTIwNTAtYWM2Yy00Yzc4LTkyZjEtNTM3NTIyZTNhMzg1XkEyXkFqcGdeQXVyODIyOTEyMzY@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Les triplettes de Belleville,2003,PG-13,80 min,\"Animation, Comedy, Drama\",7.8,\"When her grandson is kidnapped during the Tour de France, Madame Souza and her beloved pooch Bruno team up with the Belleville Sisters--an aged song-and-dance team from the days of Fred Astaire--to rescue him.\",91,Sylvain Chomet,Michèle Caucheteux,Jean-Claude Donda,Michel Robin,Monica Viegas,50622,\"7,002,255\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI1NDA4NTMyN15BMl5BanBnXkFtZTYwNTA2ODc5._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Gongdong gyeongbi guyeok JSA,2000,,110 min,\"Action, Drama, Thriller\",7.8,\"After a shooting incident at the North/South Korean border/DMZ leaves 2 North Korean soldiers dead, a neutral Swiss/Swedish team investigates, what actually happened.\",58,Chan-wook Park,Lee Yeong-ae,Lee Byung-Hun,Kang-ho Song,Kim Tae-Woo,26518,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDM0ZWRjZDgtZWI0MS00ZTIzLTg4MWYtZjU5MDEyMDU0ODBjXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Count of Monte Cristo,2002,PG-13,131 min,\"Action, Adventure, Drama\",7.8,\"A young man, falsely imprisoned by his jealous \"\"friend\"\", escapes and uses a hidden treasure to exact his revenge.\",61,Kevin Reynolds,Jim Caviezel,Guy Pearce,Christopher Adamson,JB Blanc,129022,\"54,234,062\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWM0ZjY5ZjctODNkZi00Nzk0LWE1ODUtNGM4ZDUyMzUwMGYwXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Waking Life,2001,R,99 min,\"Animation, Drama, Fantasy\",7.8,A man shuffles through a dream meeting various people and discussing the meanings and purposes of the universe.,83,Richard Linklater,Ethan Hawke,Trevor Jack Brooks,Lorelei Linklater,Wiley Wiggins,60684,\"2,892,011\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYThkMzgxNjEtMzFiOC00MTI0LWI5MDItNDVmYjA4NzY5MDQ2L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Remember the Titans,2000,U,113 min,\"Biography, Drama, Sport\",7.8,The true story of a newly appointed African-American coach and his high school team on their first season as a racially integrated unit.,48,Boaz Yakin,Denzel Washington,Will Patton,Wood Harris,Ryan Hurst,198089,\"115,654,751\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDdhMzMxOTctNDMyNS00NTZmLTljNWEtNTc4MDBmZTYxY2NmXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Wo hu cang long,2000,UA,120 min,\"Action, Adventure, Fantasy\",7.8,A young Chinese warrior steals a sword from a famed swordsman and then escapes into a world of romantic adventure with a mysterious man in the frontier of the nation.,94,Ang Lee,Yun-Fat Chow,Michelle Yeoh,Ziyi Zhang,Chen Chang,253228,\"128,078,872\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTk2ZTMzMmUtZjUyNi00YzMyLWE3NTAtNDNjNzU3MGQ1YTFjXkEyXkFqcGdeQXVyMTA0MjU0Ng@@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Todo sobre mi madre,1999,R,101 min,Drama,7.8,\"Young Esteban wants to become a writer and also to discover the identity of his second mother, a trans woman, carefully concealed by his mother Manuela.\",87,Pedro Almodóvar,Cecilia Roth,Marisa Paredes,Candela Peña,Antonia San Juan,89058,\"8,264,530\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2Y5ZTU4YjctMDRmMC00MTg4LWE1M2MtMjk4MzVmOTE4YjkzXkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Cast Away,2000,UA,143 min,\"Adventure, Drama, Romance\",7.8,A FedEx executive undergoes a physical and emotional transformation after crash landing on a deserted island.,73,Robert Zemeckis,Tom Hanks,Helen Hunt,Paul Sanchez,Lari White,524235,\"233,632,142\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzVmMTdjOTYtOTJkYS00ZTg2LWExNTgtNzA1N2Y0MDgwYWFhXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Boondock Saints,1999,R,108 min,\"Action, Crime, Thriller\",7.8,Two Irish Catholic brothers become vigilantes and wipe out Boston's criminal underworld in the name of God.,44,Troy Duffy,Willem Dafoe,Sean Patrick Flanery,Norman Reedus,David Della Rocco,227143,\"25,812\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODg0YjAzNDQtOGFkMi00Yzk2LTg1NzYtYTNjY2UwZTM2ZDdkL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Insider,1999,UA,157 min,\"Biography, Drama, Thriller\",7.8,A research chemist comes under personal and professional attack when he decides to appear in a 60 Minutes exposé on Big Tobacco.,84,Michael Mann,Russell Crowe,Al Pacino,Christopher Plummer,Diane Venora,159886,\"28,965,197\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmIzMjE0M2YtNzliZi00YWNmLTgyNDItZDhjNWVhY2Q2ODk0XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",October Sky,1999,PG,108 min,\"Biography, Drama, Family\",7.8,\"The true story of Homer Hickam, a coal miner's son who was inspired by the first Sputnik launch to take up rocketry against his father's wishes.\",71,Joe Johnston,Jake Gyllenhaal,Chris Cooper,Laura Dern,Chris Owen,82855,\"32,481,825\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGZhM2FhNTItODAzNi00YjA0LWEyN2UtNjJlYWQzYzU1MDg5L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Shrek,2001,U,90 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.8,\"A mean lord exiles fairytale creatures to the swamp of a grumpy ogre, who must go on a quest and rescue a princess for the lord in order to get his land back.\",84,Andrew Adamson,Vicky Jenson,Mike Myers,Eddie Murphy,Cameron Diaz,613941,\"267,665,011\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDdmZGU3NDQtY2E5My00ZTliLWIzOTUtMTY4ZGI1YjdiNjk3XkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Titanic,1997,UA,194 min,\"Drama, Romance\",7.8,\"A seventeen-year-old aristocrat falls in love with a kind but poor artist aboard the luxurious, ill-fated R.M.S. Titanic.\",75,James Cameron,Leonardo DiCaprio,Kate Winslet,Billy Zane,Kathy Bates,1046089,\"659,325,379\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODk4MzE5NjgtN2ZhOS00YTdkLTg0YzktMmE1MTkxZmMyMWI2L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hana-bi,1997,,103 min,\"Crime, Drama, Romance\",7.8,\"Nishi leaves the police in the face of harrowing personal and professional difficulties. Spiraling into depression, he makes questionable decisions.\",,Takeshi Kitano,Takeshi Kitano,Kayoko Kishimoto,Ren Osugi,Susumu Terajima,27712,\"233,986\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODI3ZTc5NjktOGMyOC00NjYzLTgwZDYtYmQ4NDc1MmJjMjRlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gattaca,1997,UA,106 min,\"Drama, Sci-Fi, Thriller\",7.8,A genetically inferior man assumes the identity of a superior one in order to pursue his lifelong dream of space travel.,64,Andrew Niccol,Ethan Hawke,Uma Thurman,Jude Law,Gore Vidal,280845,\"12,339,633\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGVmMDNmYmEtNGQ2Mi00Y2ZhLThhZTYtYjE5YmQzMjZiZGMxXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The Game,1997,UA,129 min,\"Action, Drama, Mystery\",7.8,\"After a wealthy banker is given an opportunity to participate in a mysterious game, his life is turned upside down when he becomes unable to distinguish between the game and reality.\",61,David Fincher,Michael Douglas,Deborah Kara Unger,Sean Penn,James Rebhorn,345096,\"48,323,648\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDYwZTU2MzktNWYxMS00NTYzLTgzOWEtMTRiYjc5NGY2Nzg1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Breaking the Waves,1996,R,159 min,Drama,7.8,\"Oilman Jan is paralyzed in an accident. His wife, who prayed for his return, feels guilty; even more, when Jan urges her to have sex with another.\",76,Lars von Trier,Emily Watson,Stellan Skarsgård,Katrin Cartlidge,Jean-Marc Barr,62428,\"4,040,691\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTA5ZjdjNWUtZGUwNy00N2RhLWJiZmItYzFhYjU1NmYxNjY4XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ed Wood,1994,U,127 min,\"Biography, Comedy, Drama\",7.8,\"Ambitious but troubled movie director Edward D. Wood Jr. tries his best to fulfill his dreams, despite his lack of talent.\",70,Tim Burton,Johnny Depp,Martin Landau,Sarah Jessica Parker,Patricia Arquette,164937,\"5,887,457\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2EyZDlhNjItODYzNi00Mzc3LWJjOWUtMTViODU5MTExZWMyL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",What's Eating Gilbert Grape,1993,U,118 min,Drama,7.8,A young man in a small Midwestern town struggles to care for his mentally-disabled younger brother and morbidly obese mother while attempting to pursue his own happiness.,73,Lasse Hallström,Johnny Depp,Leonardo DiCaprio,Juliette Lewis,Mary Steenburgen,215034,\"9,170,214\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODRkYzA4MGItODE2MC00ZjkwLWI2NDEtYzU1NzFiZGU1YzA0XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Tombstone,1993,R,130 min,\"Action, Biography, Drama\",7.8,\"A successful lawman's plans to retire anonymously in Tombstone, Arizona are disrupted by the kind of outlaws he was famous for eliminating.\",50,George P. Cosmatos,Kevin Jarre,Kurt Russell,Val Kilmer,Sam Elliott,126871,\"56,505,065\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODllYjM1ODItYjBmOC00MzkwLWJmM2YtMjMyZDU3MGJhNjc4L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Sandlot,1993,U,101 min,\"Comedy, Drama, Family\",7.8,\"In the summer of 1962, a new kid in town is taken under the wing of a young baseball prodigy and his rowdy team, resulting in many adventures.\",55,David Mickey Evans,Tom Guiry,Mike Vitar,Art LaFleur,Patrick Renna,78963,\"32,416,586\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDYwOThlMDAtYWUwMS00MjY5LTliMGUtZWFiYTA5MjYwZDAyXkEyXkFqcGdeQXVyNjY1NTQ0NDg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Remains of the Day,1993,U,134 min,\"Drama, Romance\",7.8,A butler who sacrificed body and soul to service in the years leading up to World War II realizes too late how misguided his loyalty was to his lordly employer.,84,James Ivory,Anthony Hopkins,Emma Thompson,John Haycraft,Christopher Reeve,66065,\"22,954,968\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA3Y2I4NjAtMDQyZS00ZGJhLWEwMzgtODBiNzE5Zjc1Nzk1L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTc2MDU0NDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Naked,1993,,132 min,\"Comedy, Drama\",7.8,\"Parallel tales of two sexually obsessed men, one hurting and annoying women physically and mentally, one wandering around the city talking to strangers and experiencing dimensions of life.\",84,Mike Leigh,David Thewlis,Lesley Sharp,Katrin Cartlidge,Greg Cruttwell,34635,\"1,769,305\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmFmOGZjYTItYjY1ZS00OWRiLTk0NDgtMjQ5MzBkYWE2YWE0XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Fugitive,1993,U,130 min,\"Action, Crime, Drama\",7.8,\"Dr. Richard Kimble, unjustly accused of murdering his wife, must find the real killer while being the target of a nationwide manhunt led by a seasoned U.S. Marshal.\",87,Andrew Davis,Harrison Ford,Tommy Lee Jones,Sela Ward,Julianne Moore,267684,\"183,875,760\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTczOTczNjE3Ml5BMl5BanBnXkFtZTgwODEzMzg5MTI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Bronx Tale,1993,R,121 min,\"Crime, Drama, Romance\",7.8,A father becomes worried when a local gangster befriends his son in the Bronx in the 1960s.,80,Robert De Niro,Robert De Niro,Chazz Palminteri,Lillo Brancato,Francis Capra,128171,\"17,266,971\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTRiMWM3MGItNjAxZC00M2E3LThhODgtM2QwOGNmZGU4OWZhXkEyXkFqcGdeQXVyNjExODE1MDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Batman: Mask of the Phantasm,1993,PG,76 min,\"Animation, Action, Crime\",7.8,Batman is wrongly implicated in a series of murders of mob bosses actually done by a new vigilante assassin.,,Kevin Altieri,Boyd Kirkland,Frank Paur,Dan Riba,Eric Radomski,43690,\"5,617,391\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTIzZGU4ZWMtYmNjMy00NzU0LTljMGYtZmVkMDYwN2U2MzYwL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lat sau san taam,1992,R,128 min,\"Action, Crime, Thriller\",7.8,A tough-as-nails cop teams up with an undercover agent to shut down a sinister mobster and his crew.,,John Woo,Yun-Fat Chow,Tony Chiu-Wai Leung,Teresa Mo,Philip Chan,46700,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGNmMjBmZWEtOWYwZC00NGIzLTg0YWItMzkzMWMwOTU4YTViXkEyXkFqcGdeQXVyNzc5MjA3OA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Night on Earth,1991,R,129 min,\"Comedy, Drama\",7.8,An anthology of 5 different cab drivers in 5 American and European cities and their remarkable fares on the same eventful night.,68,Jim Jarmusch,Winona Ryder,Gena Rowlands,Lisanne Falk,Alan Randolph Scott,55362,\"2,015,810\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmE0ZGRiMDgtOTU0ZS00YWUwLTk5YWQtMzhiZGVhNzViMGZiXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La double vie de Véronique,1991,R,98 min,\"Drama, Fantasy, Music\",7.8,\"Two parallel stories about two identical women; one living in Poland, the other in France. They don't know each other, but their lives are nevertheless profoundly connected.\",86,Krzysztof Kieslowski,Irène Jacob,Wladyslaw Kowalski,Halina Gryglaszewska,Kalina Jedrusik,42376,\"1,999,955\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmRjNDI5NTgtOTIwMC00MzJhLWI4ZTYtMmU0ZTE3ZmRkZDNhXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Boyz n the Hood,1991,A,112 min,\"Crime, Drama\",7.8,\"Follows the lives of three young males living in the Crenshaw ghetto of Los Angeles, dissecting questions of race, relationships, violence, and future prospects.\",76,John Singleton,Cuba Gooding Jr.,Laurence Fishburne,Hudhail Al-Amir,Lloyd Avery II,126082,\"57,504,069\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzY0ODQ3MTMxN15BMl5BanBnXkFtZTgwMDkwNTg4NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Misery,1990,R,107 min,\"Drama, Thriller\",7.8,\"After a famous author is rescued from a car crash by a fan of his novels, he comes to realize that the care he is receiving is only the beginning of a nightmare of captivity and abuse.\",75,Rob Reiner,James Caan,Kathy Bates,Richard Farnsworth,Frances Sternhagen,184740,\"61,276,872\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjI5NjEzMDYyMl5BMl5BanBnXkFtZTgwNjgwNTg4NjE@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Awakenings,1990,U,121 min,\"Biography, Drama\",7.8,\"The victims of an encephalitis epidemic many years ago have been catatonic ever since, but now a new drug offers the prospect of reviving them.\",74,Penny Marshall,Robert De Niro,Robin Williams,Julie Kavner,Ruth Nelson,125276,\"52,096,475\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTc0ODM1Njk1NF5BMl5BanBnXkFtZTcwMDI5OTEyNw@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Majo no takkyûbin,1989,U,103 min,\"Animation, Adventure, Drama\",7.8,\"A young witch, on her mandatory year of independent life, finds fitting into a new community difficult while she supports herself by running an air courier service.\",83,Hayao Miyazaki,Kirsten Dunst,Minami Takayama,Rei Sakuma,Kappei Yamaguchi,124193,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODhlNjA5MDEtZDVhNS00ZmM3LTg1YzAtZGRjNjhjNTAzNzVkXkEyXkFqcGdeQXVyNjUwMzI2NzU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Glory,1989,R,122 min,\"Biography, Drama, History\",7.8,\"Robert Gould Shaw leads the U.S. Civil War's first all-black volunteer company, fighting prejudices from both his own Union Army, and the Confederates.\",78,Edward Zwick,Matthew Broderick,Denzel Washington,Cary Elwes,Morgan Freeman,122779,\"26,830,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDQyMDVhZjItMGI0Mi00MDQ1LTk3NmQtZmRjZGQ5ZTQ2ZDU5XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dip huet seung hung,1989,R,111 min,\"Action, Crime, Drama\",7.8,A disillusioned assassin accepts one last hit in hopes of using his earnings to restore vision to a singer he accidentally blinded.,82,John Woo,Yun-Fat Chow,Danny Lee,Sally Yeh,Kong Chu,45624,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTMxMGM5MjItNDJhNy00MWI2LWJlZWMtOWFhMjI5ZTQwMWM3XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Back to the Future Part II,1989,U,108 min,\"Adventure, Comedy, Sci-Fi\",7.8,\"After visiting 2015, Marty McFly must repeat his visit to 1955 to prevent disastrous changes to 1985...without interfering with his first trip.\",57,Robert Zemeckis,Michael J. Fox,Christopher Lloyd,Lea Thompson,Thomas F. Wilson,481918,\"118,500,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTFjNjU4OTktYzljMS00MmFlLWI3NGEtNjNhMTYwYzUyZDgyL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mississippi Burning,1988,A,128 min,\"Crime, Drama, History\",7.8,Two F.B.I. Agents with wildly different styles arrive in Mississippi to investigate the disappearance of some civil rights activists.,65,Alan Parker,Gene Hackman,Willem Dafoe,Frances McDormand,Brad Dourif,88214,\"34,603,943\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2QwYmFmZTEtNzY2Mi00ZWMyLWEwY2YtMGIyNGZjMWExOWEyXkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Predator,1987,A,107 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.8,A team of commandos on a mission in a Central American jungle find themselves hunted by an extraterrestrial warrior.,45,John McTiernan,Arnold Schwarzenegger,Carl Weathers,Kevin Peter Hall,Elpidia Carrillo,371387,\"59,735,548\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWY3ODZlOGMtNzJmOS00ZTNjLWI3ZWEtZTJhZTk5NDZjYWRjXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Evil Dead II,1987,A,84 min,\"Action, Comedy, Fantasy\",7.8,The lone survivor of an onslaught of flesh-possessing spirits holes up in a cabin with a group of strangers while the demons continue their attack.,72,Sam Raimi,Bruce Campbell,Sarah Berry,Dan Hicks,Kassie Wesley DePaiva,148359,\"5,923,044\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDA0NjZhZWUtNmI2NC00MmFjLTgwZDYtYzVjZmNhMDVmOTBkXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ferris Bueller's Day Off,1986,U,103 min,Comedy,7.8,\"A high school wise guy is determined to have a day off from school, despite what the Principal thinks of that.\",61,John Hughes,Matthew Broderick,Alan Ruck,Mia Sara,Jeffrey Jones,321382,\"70,136,369\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2ZmNDJiZTUtYjg5Zi00M2I3LTliZjAtNzQ4NTlkYTAzYTAxXkEyXkFqcGdeQXVyNTkyMDc0MjI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Down by Law,1986,R,107 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.8,\"Two men are framed and sent to jail, where they meet a murderer who helps them escape and leave the state.\",75,Jim Jarmusch,Tom Waits,John Lurie,Roberto Benigni,Nicoletta Braschi,47834,\"1,436,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODRlMjRkZGEtZWM2Zi00ZjYxLWE0MWUtMmM1YWM2NzZlOTE1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Goonies,1985,U,114 min,\"Adventure, Comedy, Family\",7.8,A group of young misfits called The Goonies discover an ancient map and set out on an adventure to find a legendary pirate's long-lost treasure.,62,Richard Donner,Sean Astin,Josh Brolin,Jeff Cohen,Corey Feldman,244430,\"61,503,218\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDRkOWQ5NGUtYTVmOS00ZjNhLWEwODgtOGI2MmUxNTBkMjU0XkEyXkFqcGdeQXVyMjUzOTY1NTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Color Purple,1985,U,154 min,Drama,7.8,A black Southern woman struggles to find her identity after suffering abuse from her father and others over four decades.,78,Steven Spielberg,Danny Glover,Whoopi Goldberg,Oprah Winfrey,Margaret Avery,78321,\"98,467,863\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTM5N2ZmZTMtNjlmOS00YzlkLTk3YjEtNTU1ZmQ5OTdhODZhXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Breakfast Club,1985,UA,97 min,\"Comedy, Drama\",7.8,Five high school students meet in Saturday detention and discover how they have a lot more in common than they thought.,66,John Hughes,Emilio Estevez,Judd Nelson,Molly Ringwald,Ally Sheedy,357026,\"45,875,171\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGI0NzI5YjAtNTg0MS00NDA2LWE5ZWItODRmOTAxOTAxYjg2L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Killing Fields,1984,UA,141 min,\"Biography, Drama, History\",7.8,\"A journalist is trapped in Cambodia during tyrant Pol Pot's bloody 'Year Zero' cleansing campaign, which claimed the lives of two million 'undesirable' civilians.\",76,Roland Joffé,Sam Waterston,Haing S. Ngor,John Malkovich,Julian Sands,51585,\"34,700,291\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTkxMjYyNzgwMl5BMl5BanBnXkFtZTgwMTE3MjYyMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ghostbusters,1984,UA,105 min,\"Action, Comedy, Fantasy\",7.8,Three former parapsychology professors set up shop as a unique ghost removal service.,71,Ivan Reitman,Bill Murray,Dan Aykroyd,Sigourney Weaver,Harold Ramis,355413,\"238,632,124\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTUwMDA3MTYtZjhjMi00ODFmLTg5ZTAtYzgwN2NlODgzMmUwXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Right Stuff,1983,PG,193 min,\"Adventure, Biography, Drama\",7.8,\"The story of the original Mercury 7 astronauts and their macho, seat-of-the-pants approach to the space program.\",91,Philip Kaufman,Sam Shepard,Scott Glenn,Ed Harris,Dennis Quaid,56235,\"21,500,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTViNjlkYjgtMmE3Zi00ZGVkLTkyMjMtNzc3YzAwNzNiODQ1XkEyXkFqcGdeQXVyMjA0MzYwMDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The King of Comedy,1982,U,109 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.8,\"Rupert Pupkin is a passionate yet unsuccessful comic who craves nothing more than to be in the spotlight and to achieve this, he stalks and kidnaps his idol to take the spotlight for himself.\",73,Martin Scorsese,Robert De Niro,Jerry Lewis,Diahnne Abbott,Sandra Bernhard,88511,\"2,500,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ2ODFlMDAtNzdhOC00ZDYzLWE3YTMtNDU4ZGFmZmJmYTczXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",E.T. the Extra-Terrestrial,1982,U,115 min,\"Family, Sci-Fi\",7.8,A troubled child summons the courage to help a friendly alien escape Earth and return to his home world.,91,Steven Spielberg,Henry Thomas,Drew Barrymore,Peter Coyote,Dee Wallace,372490,\"435,110,554\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDM3YjNlYmMtOGY3NS00MmRjLWIyY2UtNDA0MWM3OTNlZTY2XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kramer vs. Kramer,1979,A,105 min,Drama,7.8,\"Ted Kramer's wife leaves him, allowing for a lost bond to be rediscovered between Ted and his son, Billy. But a heated custody battle ensues over the divorced couple's son, deepening the wounds left by the separation.\",77,Robert Benton,Dustin Hoffman,Meryl Streep,Jane Alexander,Justin Henry,133351,\"106,260,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjMyZmU4OGYtNjBiYS00YTIxLWJjMDUtZjczZmQwMTM4YjQxXkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Days of Heaven,1978,PG,94 min,\"Drama, Romance\",7.8,A hot-tempered farm laborer convinces the woman he loves to marry their rich but dying boss so that they can have a claim to his fortune.,93,Terrence Malick,Richard Gere,Brooke Adams,Sam Shepard,Linda Manz,52852,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIxNDYxMTk2MF5BMl5BanBnXkFtZTgwMjQxNjU3MTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Outlaw Josey Wales,1976,A,135 min,Western,7.8,Missouri farmer Josey Wales joins a Confederate guerrilla unit and winds up on the run from the Union soldiers who murdered his family.,69,Clint Eastwood,Clint Eastwood,Sondra Locke,Chief Dan George,Bill McKinney,65659,\"31,800,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWQzYjBjZmQtZDFiOS00ZDQ1LWI4MDAtMDk1NGE1NDBhYjNhL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Man Who Would Be King,1975,PG,129 min,\"Adventure, History, War\",7.8,\"Two British former soldiers decide to set themselves up as Kings in Kafiristan, a land where no white man has set foot since Alexander the Great.\",91,John Huston,Sean Connery,Michael Caine,Christopher Plummer,Saeed Jaffrey,44917,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzZlMThlYzktMDlmZC00YTI1LThlNzktZWU0MTY4ODc2ZWY4XkEyXkFqcGdeQXVyNTA1NjYyMDk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Conversation,1974,U,113 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",7.8,\"A paranoid, secretive surveillance expert has a crisis of conscience when he suspects that the couple he is spying on will be murdered.\",85,Francis Ford Coppola,Gene Hackman,John Cazale,Allen Garfield,Frederic Forrest,98611,\"4,420,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjhhMDFlZDctYzg1Mi00ZmZiLTgyNTgtM2NkMjRkNzYwZmQ0XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La planète sauvage,1973,U,72 min,\"Animation, Sci-Fi\",7.8,\"On a faraway planet where blue giants rule, oppressed humanoids rebel against their machine-like leaders.\",73,René Laloux,Barry Bostwick,Jennifer Drake,Eric Baugin,Jean Topart,25229,\"193,817\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjZmMWE4NzgtZjc5OS00NTBmLThlY2MtM2MzNTA5NTZiNTFjXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Day of the Jackal,1973,A,143 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.8,\"A professional assassin codenamed \"\"Jackal\"\" plots to kill Charles de Gaulle, the President of France.\",80,Fred Zinnemann,Edward Fox,Terence Alexander,Michel Auclair,Alan Badel,37445,\"16,056,255\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDcxNjhiOTEtMzQ0YS00OTBhLTkxM2QtN2UyZDMzNzIzNWFlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Badlands,1973,PG,94 min,\"Action, Crime, Drama\",7.8,An impressionable teenage girl from a dead-end town and her older greaser boyfriend embark on a killing spree in the South Dakota badlands.,93,Terrence Malick,Martin Sheen,Sissy Spacek,Warren Oates,Ramon Bieri,66009,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTEyMzc0Mjk5MV5BMl5BanBnXkFtZTgwMjI2NDIwMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Cabaret,1972,A,124 min,\"Drama, Music, Musical\",7.8,A female girlie club entertainer in Weimar Republic era Berlin romances two men while the Nazi Party rises to power around them.,80,Bob Fosse,Liza Minnelli,Michael York,Helmut Griem,Joel Grey,48334,\"42,765,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTllNDU0ZTItYTYxMC00OTI4LThlNDAtZjNiNzdhMWZiYjNmXkEyXkFqcGdeQXVyNzY1NDgwNjQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Willy Wonka & the Chocolate Factory,1971,U,100 min,\"Family, Fantasy, Musical\",7.8,A poor but hopeful boy seeks one of the five coveted golden tickets that will send him on a tour of Willy Wonka's mysterious chocolate factory.,67,Mel Stuart,Gene Wilder,Jack Albertson,Peter Ostrum,Roy Kinnear,178731,\"4,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTgwZmIzMmYtZjE3Yy00NzgzLTgxNmUtNjlmZDlkMzlhOTJkXkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Midnight Cowboy,1969,A,113 min,Drama,7.8,\"A naive hustler travels from Texas to New York City to seek personal fortune, finding a new friend in the process.\",79,John Schlesinger,Dustin Hoffman,Jon Voight,Sylvia Miles,John McGiver,101124,\"44,785,053\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQyNTAzOTI3NF5BMl5BanBnXkFtZTcwNTM0Mjg0Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Wait Until Dark,1967,,108 min,Thriller,7.8,A recently blinded woman is terrorized by a trio of thugs while they search for a heroin-stuffed doll they believe is in her apartment.,81,Terence Young,Audrey Hepburn,Alan Arkin,Richard Crenna,Efrem Zimbalist Jr.,27733,\"17,550,741\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTVmMTk2NjUtNjVjNC00OTcwLWE4OWEtNzA4Mjk1ZmIwNDExXkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Guess Who's Coming to Dinner,1967,,108 min,\"Comedy, Drama\",7.8,A couple's attitudes are challenged when their daughter introduces them to her African-American fiancé.,63,Stanley Kramer,Spencer Tracy,Sidney Poitier,Katharine Hepburn,Katharine Houghton,39642,\"56,700,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTViZmMwOGEtYzc4Yy00ZGQ1LWFkZDQtMDljNGZlMjAxMjhiXkEyXkFqcGdeQXVyNzM0MTUwNTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bonnie and Clyde,1967,A,111 min,\"Action, Biography, Crime\",7.8,\"Bored waitress Bonnie Parker falls in love with an ex-con named Clyde Barrow and together they start a violent crime spree through the country, stealing cars and robbing banks.\",86,Arthur Penn,Warren Beatty,Faye Dunaway,Michael J. Pollard,Gene Hackman,102415,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGM0ZTU3NmItZmRmMy00YWNjLWEzMWItYzg3MzcwZmM5NjdiXkEyXkFqcGdeQXVyNDYyMDk5MTU@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",My Fair Lady,1964,U,170 min,\"Drama, Family, Musical\",7.8,Snobbish phonetics Professor Henry Higgins agrees to a wager that he can make flower girl Eliza Doolittle presentable in high society.,95,George Cukor,Audrey Hepburn,Rex Harrison,Stanley Holloway,Wilfrid Hyde-White,86525,\"72,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmJkODczNjItNDI5Yy00MGI1LTkyOWItZDNmNjM4ZGI1ZDVlL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mary Poppins,1964,U,139 min,\"Comedy, Family, Fantasy\",7.8,\"In turn of the century London, a magical nanny employs music and adventure to help two neglected children become closer to their father.\",88,Robert Stevenson,Julie Andrews,Dick Van Dyke,David Tomlinson,Glynis Johns,158029,\"102,272,727\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTM1ZjQ2YTktNDM2MS00NGY2LTkzNzItZTU4ODg1ODNkMWYxL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Longest Day,1962,G,178 min,\"Action, Drama, History\",7.8,\"The events of D-Day, told on a grand scale from both the Allied and German points of view.\",75,Ken Annakin,Andrew Marton,Gerd Oswald,Bernhard Wicki,Darryl F. Zanuck,52141,\"39,100,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTM1MTRiNDctMTFiMC00NGM1LTkyMWQtNTY1M2JjZDczOWQ3XkEyXkFqcGdeQXVyMDI3OTIzOA@@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Jules et Jim,1962,,105 min,\"Drama, Romance\",7.8,Decades of a love triangle concerning two friends and an impulsive woman.,97,François Truffaut,Jeanne Moreau,Oskar Werner,Henri Serre,Vanna Urbino,37605,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGQyNjBjNTUtNTM1OS00YzcyLWFhNTgtNTU0MDg3NzBlMDQzXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Innocents,1961,A,100 min,Horror,7.8,A young governess for two children becomes convinced that the house and grounds are haunted.,88,Jack Clayton,Deborah Kerr,Peter Wyngarde,Megs Jenkins,Michael Redgrave,27007,\"2,616,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzk5MDk2MjktY2I3NS00ODZkLTk3OTktY2Q3ZDE2MmQ2M2ZmXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",À bout de souffle,1960,U,90 min,\"Crime, Drama\",7.8,\"A small-time thief steals a car and impulsively murders a motorcycle policeman. Wanted by the authorities, he reunites with a hip American journalism student and attempts to persuade her to run away with him to Italy.\",,Jean-Luc Godard,Jean-Paul Belmondo,Jean Seberg,Daniel Boulanger,Henri-Jacques Huet,73251,\"336,705\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzNiOGJhMDUtZjNjMC00YmE5LTk3NjQtNGM4ZjAzOGJjZmRlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Red River,1948,Passed,133 min,\"Action, Adventure, Drama\",7.8,\"Dunson leads a cattle drive, the culmination of over 14 years of work, to its destination in Missouri. But his tyrannical behavior along the way causes a mutiny, led by his adopted son.\",,Howard Hawks,Arthur Rosson,John Wayne,Montgomery Clift,Joanne Dru,28167,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODI3YzNiZTUtYjEyZS00ODkwLWE2ZDUtNGJmMTNiYTc4ZTM4XkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Key Largo,1948,,100 min,\"Action, Crime, Drama\",7.8,\"A man visits his war buddy's family hotel and finds a gangster running things. As a hurricane approaches, the two end up confronting each other.\",,John Huston,Humphrey Bogart,Edward G. Robinson,Lauren Bacall,Lionel Barrymore,36995,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGU2YmU0MWMtMzg5My00ZmY2LTljMDItMTg2YTI5Y2U2OTE3XkEyXkFqcGdeQXVyMjUxODE0MDY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",To Have and Have Not,1944,PG,100 min,\"Adventure, Comedy, Film-Noir\",7.8,\"During World War II, American expatriate Harry Morgan helps transport a French Resistance leader and his beautiful wife to Martinique while romancing a sensuous lounge singer.\",,Howard Hawks,Humphrey Bogart,Lauren Bacall,Walter Brennan,Dolores Moran,31053,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2I1YWM4NTYtYjA0Ny00ZDEwLTg3NTgtNzBjMzZhZTk1YTA1XkEyXkFqcGdeQXVyMTY5Nzc4MDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Shadow of a Doubt,1943,PG,108 min,\"Film-Noir, Thriller\",7.8,\"A young girl, overjoyed when her favorite uncle comes to visit the family, slowly begins to suspect that he is in fact the \"\"Merry Widow\"\" killer sought by the authorities.\",94,Alfred Hitchcock,Teresa Wright,Joseph Cotten,Macdonald Carey,Henry Travers,59556,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGQ4NDUyNWQtZTEyOC00OTMzLWFhYjAtNDNmYmQ2MWQyMTRmXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Stagecoach,1939,Passed,96 min,\"Adventure, Drama, Western\",7.8,A group of people traveling on a stagecoach find their journey complicated by the threat of Geronimo and learn something about each other in the process.,93,John Ford,John Wayne,Claire Trevor,Andy Devine,John Carradine,43621,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjk3YzFjYTktOGY0ZS00Y2EwLTk2NTctYTI1Nzc2OWNiN2I4XkEyXkFqcGdeQXVyNzM0MTUwNTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lady Vanishes,1938,,96 min,\"Mystery, Thriller\",7.8,\"While travelling in continental Europe, a rich young playgirl realizes that an elderly lady seems to have disappeared from the train.\",98,Alfred Hitchcock,Margaret Lockwood,Michael Redgrave,Paul Lukas,May Whitty,47400,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmVkOTRiYmItZjE4NS00MWNjLWE0ZmMtYzg5YzFjMjMyY2RkXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bringing Up Baby,1938,Passed,102 min,\"Comedy, Family, Romance\",7.8,\"While trying to secure a $1 million donation for his museum, a befuddled paleontologist is pursued by a flighty and often irritating heiress and her pet leopard, Baby.\",91,Howard Hawks,Katharine Hepburn,Cary Grant,Charles Ruggles,Walter Catlett,55163,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTUzMzAzMzEzNV5BMl5BanBnXkFtZTgwOTg1NTAwMjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bride of Frankenstein,1935,,75 min,\"Drama, Horror, Sci-Fi\",7.8,\"Mary Shelley reveals the main characters of her novel survived: Dr. Frankenstein, goaded by an even madder scientist, builds his monster a mate.\",95,James Whale,Boris Karloff,Elsa Lanchester,Colin Clive,Valerie Hobson,43542,\"4,360,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmYxZGU2NWYtNzQxZS00NmEyLWIzN2YtMDk5MWM0ODc5ZTE4XkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Duck Soup,1933,,69 min,\"Comedy, Musical, War\",7.8,Rufus T. Firefly is named president/dictator of bankrupt Freedonia and declares war on neighboring Sylvania over the love of wealthy Mrs. Teasdale.,93,Leo McCarey,Groucho Marx,Harpo Marx,Chico Marx,Zeppo Marx,55581,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmMxZTU2ZDUtM2Y1MS00ZWFmLWJlN2UtNzI0OTJiOTYzMTk3XkEyXkFqcGdeQXVyMjUxODE0MDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Scarface: The Shame of the Nation,1932,PG,93 min,\"Action, Crime, Drama\",7.8,\"An ambitious and nearly insane violent gangster climbs the ladder of success in the mob, but his weaknesses prove to be his downfall.\",87,Howard Hawks,Richard Rosson,Paul Muni,Ann Dvorak,Karen Morley,25312,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ0Njc1MjM0OF5BMl5BanBnXkFtZTgwNTY2NTUyMjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Frankenstein,1931,Passed,70 min,\"Drama, Horror, Sci-Fi\",7.8,Dr. Frankenstein dares to tamper with life and death by creating a human monster out of lifeless body parts.,91,James Whale,Colin Clive,Mae Clarke,Boris Karloff,John Boles,65341,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU0OTc3ODk4Ml5BMl5BanBnXkFtZTgwMzM4NzI5NjM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Roma,2018,R,135 min,Drama,7.7,A year in the life of a middle-class family's maid in Mexico City in the early 1970s.,96,Alfonso Cuarón,Yalitza Aparicio,Marina de Tavira,Diego Cortina Autrey,Carlos Peralta,140375,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjRhYzk2NDAtYzA1Mi00MmNmLWE1ZjQtMDBhZmUyMTdjZjBiXkEyXkFqcGdeQXVyNjk1Njg5NTA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",God's Own Country,2017,,104 min,\"Drama, Romance\",7.7,\"Spring. Yorkshire. Young farmer Johnny Saxby numbs his daily frustrations with binge drinking and casual sex, until the arrival of a Romanian migrant worker for lambing season ignites an intense relationship that sets Johnny on a new path.\",85,Francis Lee,Josh O'Connor,Alec Secareanu,Gemma Jones,Ian Hart,25198,\"335,609\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjk1Njk3YjctMmMyYS00Y2I4LThhMzktN2U0MTMyZTFlYWQ5XkEyXkFqcGdeQXVyODM2ODEzMDA@._V1_UY98_CR15,0,67,98_AL_.jpg\",Deadpool 2,2018,R,119 min,\"Action, Adventure, Comedy\",7.7,\"Foul-mouthed mutant mercenary Wade Wilson (a.k.a. Deadpool), brings together a team of fellow mutant rogues to protect a young boy with supernatural abilities from the brutal, time-traveling cyborg Cable.\",66,David Leitch,Ryan Reynolds,Josh Brolin,Morena Baccarin,Julian Dennison,478586,\"324,591,735\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUyMjU1OTUwM15BMl5BanBnXkFtZTgwMDg1NDQ2MjI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Wind River,2017,R,107 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.7,A veteran hunter helps an FBI agent investigate the murder of a young woman on a Wyoming Native American reservation.,73,Taylor Sheridan,Kelsey Asbille,Jeremy Renner,Julia Jones,Teo Briones,205444,\"33,800,859\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjUxMDQwNjcyNl5BMl5BanBnXkFtZTgwNzcwMzc0MTI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Get Out,2017,R,104 min,\"Horror, Mystery, Thriller\",7.7,\"A young African-American visits his white girlfriend's parents for the weekend, where his simmering uneasiness about their reception of him eventually reaches a boiling point.\",85,Jordan Peele,Daniel Kaluuya,Allison Williams,Bradley Whitford,Catherine Keener,492851,\"176,040,665\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjRlZmM0ODktY2RjNS00ZDdjLWJhZGYtNDljNWZkMGM5MTg0XkEyXkFqcGdeQXVyNjAwMjI5MDk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mission: Impossible - Fallout,2018,UA,147 min,\"Action, Adventure, Thriller\",7.7,\"Ethan Hunt and his IMF team, along with some familiar allies, race against time after a mission gone wrong.\",86,Christopher McQuarrie,Tom Cruise,Henry Cavill,Ving Rhames,Simon Pegg,291257,\"220,159,104\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE0NDUyOTc2MV5BMl5BanBnXkFtZTgwODk2NzU3OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",En man som heter Ove,2015,PG-13,116 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,\"Ove, an ill-tempered, isolated retiree who spends his days enforcing block association rules and visiting his wife's grave, has finally given up on life just as an unlikely friendship develops with his boisterous new neighbors.\",70,Hannes Holm,Rolf Lassgård,Bahar Pars,Filip Berg,Ida Engvoll,47444,\"3,358,518\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjAwNDA5NzEwM15BMl5BanBnXkFtZTgwMTA1MDUyNDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",What We Do in the Shadows,2014,R,86 min,\"Comedy, Horror\",7.7,\"Viago, Deacon and Vladislav are vampires who are finding that modern life has them struggling with the mundane - like paying rent, keeping up with the chore wheel, trying to get into nightclubs and overcoming flatmate conflicts.\",76,Jemaine Clement,Taika Waititi,Jemaine Clement,Taika Waititi,Cori Gonzalez-Macuer,157498,\"3,333,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTlmYTJmMWEtNDRhNy00ODc1LTg2OTMtMjk2ODJhNTA4YTE1XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Omoide no Mânî,2014,U,103 min,\"Animation, Drama, Family\",7.7,\"Due to 12 y.o. Anna's asthma, she's sent to stay with relatives of her guardian in the Japanese countryside. She likes to be alone, sketching. She befriends Marnie. Who is the mysterious, blonde Marnie.\",72,James Simone,Hiromasa Yonebayashi,Sara Takatsuki,Kasumi Arimura,Nanako Matsushima,32798,\"765,127\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTAwMTU4MDA3NDNeQTJeQWpwZ15BbWU4MDk4NTMxNTIx._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Theory of Everything,2014,U,123 min,\"Biography, Drama, Romance\",7.7,A look at the relationship between the famous physicist Stephen Hawking and his wife.,72,James Marsh,Eddie Redmayne,Felicity Jones,Tom Prior,Sophie Perry,404182,\"35,893,537\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTM3ZTllNzItNTNmOS00NzJiLTg1MWMtMjMxNDc0NmJhODU5XkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kingsman: The Secret Service,2014,A,129 min,\"Action, Adventure, Comedy\",7.7,\"A spy organisation recruits a promising street kid into the agency's training program, while a global threat emerges from a twisted tech genius.\",60,Matthew Vaughn,Colin Firth,Taron Egerton,Samuel L. Jackson,Michael Caine,590440,\"128,261,724\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTVkMTFiZWItOTFkOC00YTc3LWFhYzQtZTg3NzAxZjJlNTAyXkEyXkFqcGdeQXVyODE5NzE3OTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Fault in Our Stars,2014,UA,126 min,\"Drama, Romance\",7.7,Two teenage cancer patients begin a life-affirming journey to visit a reclusive author in Amsterdam.,69,Josh Boone,Shailene Woodley,Ansel Elgort,Nat Wolff,Laura Dern,344312,\"124,872,350\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTA1NzUzNjY4MV5BMl5BanBnXkFtZTgwNDU0MDI0NTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Me and Earl and the Dying Girl,2015,PG-13,105 min,\"Comedy, Drama\",7.7,\"High schooler Greg, who spends most of his time making parodies of classic movies with his co-worker Earl, finds his outlook forever altered after befriending a classmate who has just been diagnosed with cancer.\",74,Alfonso Gomez-Rejon,Thomas Mann,RJ Cyler,Olivia Cooke,Nick Offerman,123210,\"6,743,776\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODAzNDMxMzAxOV5BMl5BanBnXkFtZTgwMDMxMjA4MjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Birdman or (The Unexpected Virtue of Ignorance),2014,A,119 min,\"Comedy, Drama\",7.7,\"A washed-up superhero actor attempts to revive his fading career by writing, directing, and starring in a Broadway production.\",87,Alejandro G. Iñárritu,Michael Keaton,Zach Galifianakis,Edward Norton,Andrea Riseborough,580291,\"42,340,598\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ5NTg5ODk4OV5BMl5BanBnXkFtZTgwODc4MTMzMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La vie d'Adèle,2013,A,180 min,\"Drama, Romance\",7.7,\"Adèle's life is changed when she meets Emma, a young woman with blue hair, who will allow her to discover desire and to assert herself as a woman and as an adult. In front of others, Adèle grows, seeks herself, loses herself, and ultimately finds herself through love and loss.\",89,Abdellatif Kechiche,Léa Seydoux,Adèle Exarchopoulos,Salim Kechiouche,Aurélien Recoing,138741,\"2,199,675\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgwNTAwMjEzMF5BMl5BanBnXkFtZTcwNzMzODY4OA@@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Kai po che!,2013,U,130 min,\"Drama, Sport\",7.7,Three friends growing up in India at the turn of the millennium set out to open a training academy to produce the country's next cricket stars.,40,Abhishek Kapoor,Amit Sadh,Sushant Singh Rajput,Rajkummar Rao,Amrita Puri,32628,\"1,122,527\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQzMzg2Nzg2MF5BMl5BanBnXkFtZTgwNjUzNzIzMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Broken Circle Breakdown,2012,,111 min,\"Drama, Music, Romance\",7.7,\"Elise and Didier fall in love at first sight, in spite of their differences. He talks, she listens. He's a romantic atheist, she's a religious realist. When their daughter becomes seriously ill, their love is put on trial.\",70,Felix van Groeningen,Veerle Baetens,Johan Heldenbergh,Nell Cattrysse,Geert Van Rampelberg,39379,\"175,058\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzA2NDkwODAwM15BMl5BanBnXkFtZTgwODk5MTgzMTE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Captain America: The Winter Soldier,2014,UA,136 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.7,\"As Steve Rogers struggles to embrace his role in the modern world, he teams up with a fellow Avenger and S.H.I.E.L.D agent, Black Widow, to battle a new threat from history: an assassin known as the Winter Soldier.\",70,Anthony Russo,Joe Russo,Chris Evans,Samuel L. Jackson,Scarlett Johansson,736182,\"259,766,572\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTc3NzAxMjg4M15BMl5BanBnXkFtZTcwMDc2ODQwNw@@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Rockstar,2011,UA,159 min,\"Drama, Music, Musical\",7.7,\"Janardhan Jakhar chases his dreams of becoming a big Rock star, during which he falls in love with Heer.\",,Imtiaz Ali,Ranbir Kapoor,Nargis Fakhri,Shammi Kapoor,Kumud Mishra,39501,\"985,912\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGQzODdlMDktNzU4ZC00N2M3LWFkYTAtYTM1NTE0ZWI5YTg4XkEyXkFqcGdeQXVyMTA1NTM1NDI2._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Nebraska,2013,UA,115 min,\"Adventure, Comedy, Drama\",7.7,\"An aging, booze-addled father makes the trip from Montana to Nebraska with his estranged son in order to claim a million-dollar Mega Sweepstakes Marketing prize.\",87,Alexander Payne,Bruce Dern,Will Forte,June Squibb,Bob Odenkirk,112298,\"17,654,912\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzMxNTExOTkyMF5BMl5BanBnXkFtZTcwMzEyNDc0OA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Wreck-It Ralph,2012,U,101 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.7,\"A video game villain wants to be a hero and sets out to fulfill his dream, but his quest brings havoc to the whole arcade where he lives.\",72,Rich Moore,John C. Reilly,Jack McBrayer,Jane Lynch,Sarah Silverman,380195,\"189,422,889\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjg0OTM5OTQyNV5BMl5BanBnXkFtZTgwNDg5NDQ0NTE@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Le Petit Prince,2015,PG,108 min,\"Animation, Adventure, Drama\",7.7,\"A little girl lives in a very grown-up world with her mother, who tries to prepare her for it. Her neighbor, the Aviator, introduces the girl to an extraordinary world where anything is possible, the world of the Little Prince.\",70,Mark Osborne,Jeff Bridges,Mackenzie Foy,Rachel McAdams,Marion Cotillard,56720,\"1,339,152\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM3NzQzMDA5Ml5BMl5BanBnXkFtZTcwODA5NTcyNw@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Detachment,2011,,98 min,Drama,7.7,A substitute teacher who drifts from classroom to classroom finds a connection to the students and teachers during his latest assignment.,52,Tony Kaye,Adrien Brody,Christina Hendricks,Marcia Gay Harden,Lucy Liu,77071,\"71,177\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM4NjY1MDQwMl5BMl5BanBnXkFtZTcwNTI3Njg3NA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Midnight in Paris,2011,PG-13,96 min,\"Comedy, Fantasy, Romance\",7.7,\"While on a trip to Paris with his fiancée's family, a nostalgic screenwriter finds himself mysteriously going back to the 1920s every day at midnight.\",81,Woody Allen,Owen Wilson,Rachel McAdams,Kathy Bates,Kurt Fuller,388089,\"56,816,662\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg4MDk1ODExN15BMl5BanBnXkFtZTgwNzIyNjg3MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Lego Movie,2014,U,100 min,\"Animation, Action, Adventure\",7.7,\"An ordinary LEGO construction worker, thought to be the prophesied as \"\"special\"\", is recruited to join a quest to stop an evil tyrant from gluing the LEGO universe into eternal stasis.\",83,Christopher Miller,Phil Lord,Chris Pratt,Will Ferrell,Elizabeth Banks,323982,\"257,760,692\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjE5MzYwMzYxMF5BMl5BanBnXkFtZTcwOTk4MTk0OQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gravity,2013,UA,91 min,\"Drama, Sci-Fi, Thriller\",7.7,Two astronauts work together to survive after an accident leaves them stranded in space.,96,Alfonso Cuarón,Sandra Bullock,George Clooney,Ed Harris,Orto Ignatiussen,769145,\"274,092,705\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk2NzczOTgxNF5BMl5BanBnXkFtZTcwODQ5ODczOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Star Trek Into Darkness,2013,UA,132 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.7,\"After the crew of the Enterprise find an unstoppable force of terror from within their own organization, Captain Kirk leads a manhunt to a war-zone world to capture a one-man weapon of mass destruction.\",72,J.J. Abrams,Chris Pine,Zachary Quinto,Zoe Saldana,Benedict Cumberbatch,463188,\"228,778,661\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYwMzMzMDI0NF5BMl5BanBnXkFtZTgwNDQ3NjI3NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Beasts of No Nation,2015,,137 min,\"Drama, War\",7.7,\"A drama based on the experiences of Agu, a child soldier fighting in the civil war of an unnamed African country.\",79,Cary Joji Fukunaga,Abraham Attah,Emmanuel Affadzi,Ricky Adelayitor,Andrew Adote,73964,\"83,861\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGUyZDUxZjEtMmIzMC00MzlmLTg4MGItZWJmMzBhZjE0Mjc1XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Social Network,2010,UA,120 min,\"Biography, Drama\",7.7,\"As Harvard student Mark Zuckerberg creates the social networking site that would become known as Facebook, he is sued by the twins who claimed he stole their idea, and by the co-founder who was later squeezed out of the business.\",95,David Fincher,Jesse Eisenberg,Andrew Garfield,Justin Timberlake,Rooney Mara,624982,\"96,962,694\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg5OTMxNzk4Nl5BMl5BanBnXkFtZTcwOTk1MjAwNQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",X: First Class,2011,UA,131 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.7,\"In the 1960s, superpowered humans Charles Xavier and Erik Lensherr work together to find others like them, but Erik's vengeful pursuit of an ambitious mutant who ruined his life causes a schism to divide them.\",65,Matthew Vaughn,James McAvoy,Michael Fassbender,Jennifer Lawrence,Kevin Bacon,645512,\"146,408,305\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGQwZjg5YmYtY2VkNC00NzliLTljYTctNzI5NmU3MjE2ODQzXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Hangover,2009,UA,100 min,Comedy,7.7,\"Three buddies wake up from a bachelor party in Las Vegas, with no memory of the previous night and the bachelor missing. They make their way around the city in order to find their friend before his wedding.\",73,Todd Phillips,Zach Galifianakis,Bradley Cooper,Justin Bartha,Ed Helms,717559,\"277,322,503\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWZiNjE2OWItMTkwNy00ZWQzLWI0NTgtMWE0NjNiYTljN2Q1XkEyXkFqcGdeQXVyNzAwMjYxMzA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Skyfall,2012,UA,143 min,\"Action, Adventure, Thriller\",7.7,\"James Bond's loyalty to M is tested when her past comes back to haunt her. When MI6 comes under attack, 007 must track down and destroy the threat, no matter how personal the cost.\",81,Sam Mendes,Daniel Craig,Javier Bardem,Naomie Harris,Judi Dench,630614,\"304,360,277\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM2MTI5NzA3MF5BMl5BanBnXkFtZTcwODExNTc0OA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Silver Linings Playbook,2012,A,122 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,\"After a stint in a mental institution, former teacher Pat Solitano moves back in with his parents and tries to reconcile with his ex-wife. Things get more challenging when Pat meets Tiffany, a mysterious girl with problems of her own.\",81,David O. Russell,Bradley Cooper,Jennifer Lawrence,Robert De Niro,Jacki Weaver,661871,\"132,092,958\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzljNjY3MDYtYzc0Ni00YjU0LWIyNDUtNTE0ZDRiMGExMjZlXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Argo,2012,A,120 min,\"Biography, Drama, Thriller\",7.7,\"Acting under the cover of a Hollywood producer scouting a location for a science fiction film, a CIA agent launches a dangerous operation to rescue six Americans in Tehran during the U.S. hostage crisis in Iran in 1979.\",86,Ben Affleck,Ben Affleck,Bryan Cranston,John Goodman,Alan Arkin,572581,\"136,025,503\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTk5MjM4OTU1OV5BMl5BanBnXkFtZTcwODkzNDIzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",(500) Days of Summer,2009,UA,95 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,\"An offbeat romantic comedy about a woman who doesn't believe true love exists, and the young man who falls for her.\",76,Marc Webb,Zooey Deschanel,Joseph Gordon-Levitt,Geoffrey Arend,Chloë Grace Moretz,472242,\"32,391,374\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ2OTE1Mjk0N15BMl5BanBnXkFtZTcwODE3MDAwNA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Harry Potter and the Deathly Hallows: Part 1,2010,A,146 min,\"Adventure, Family, Fantasy\",7.7,\"As Harry, Ron, and Hermione race against time and evil to destroy the Horcruxes, they uncover the existence of the three most powerful objects in the wizarding world: the Deathly Hallows.\",65,David Yates,Daniel Radcliffe,Emma Watson,Rupert Grint,Bill Nighy,479120,\"295,983,305\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTc3YmM3N2QtODZkMC00ZDE5LThjMTQtYTljN2Y1YTYwYWJkXkEyXkFqcGdeQXVyODEzNjM5OTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gake no ue no Ponyo,2008,U,101 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.7,\"A five-year-old boy develops a relationship with Ponyo, a young goldfish princess who longs to become a human after falling in love with him.\",86,Hayao Miyazaki,Cate Blanchett,Matt Damon,Liam Neeson,Tomoko Yamaguchi,125317,\"15,090,400\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTY4NTU2NTU4NF5BMl5BanBnXkFtZTcwNjE0OTc5MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Frost/Nixon,2008,R,122 min,\"Biography, Drama, History\",7.7,A dramatic retelling of the post-Watergate television interviews between British talk-show host David Frost and former president Richard Nixon.,80,Ron Howard,Frank Langella,Michael Sheen,Kevin Bacon,Sam Rockwell,103330,\"18,593,156\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDliMTMxOWEtODM3Yi00N2QwLTg4YTAtNTE5YzBlNTA2NjhlXkEyXkFqcGdeQXVyNjE5MjUyOTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Papurika,2006,U,90 min,\"Animation, Drama, Fantasy\",7.7,\"When a machine that allows therapists to enter their patients' dreams is stolen, all Hell breaks loose. Only a young female therapist, Paprika, can stop it.\",81,Satoshi Kon,Megumi Hayashibara,Tôru Emori,Katsunosuke Hori,Tôru Furuya,71379,\"881,302\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTA1Mzg3NjIxNV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzU2NTc5MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Changeling,2008,R,141 min,\"Biography, Crime, Drama\",7.7,Grief-stricken mother Christine Collins (Angelina Jolie) takes on the L.A.P.D. to her own detriment when it tries to pass off an obvious impostor as her missing child.,63,Clint Eastwood,Angelina Jolie,Colm Feore,Amy Ryan,Gattlin Griffith,239203,\"35,739,802\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU2NjQ1Nzc4MF5BMl5BanBnXkFtZTcwNTM0NDk1Mw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Flipped,2010,PG,90 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,Two eighth-graders start to have feelings for each other despite being total opposites.,45,Rob Reiner,Madeline Carroll,Callan McAuliffe,Rebecca De Mornay,Anthony Edwards,81446,\"1,752,214\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzA4ZGM1NjYtMjcxYS00MTdiLWJmNzEtMTUzODY0NDQ0YzUzXkEyXkFqcGdeQXVyMzYwMjQ3OTI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Toki o kakeru shôjo,2006,U,98 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.7,\"A high-school girl named Makoto acquires the power to travel back in time, and decides to use it for her own personal benefits. Little does she know that she is affecting the lives of others just as much as she is her own.\",,Mamoru Hosoda,Riisa Naka,Takuya Ishida,Mitsutaka Itakura,Ayami Kakiuchi,60368,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDNlNjEzMzQtZDM0MS00YzhiLTk0MGUtYTdmNDZiZGVjNTk0L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Death Note: Desu nôto,2006,,126 min,\"Crime, Drama, Fantasy\",7.7,\"A battle between the world's two greatest minds begins when Light Yagami finds the Death Note, a notebook with the power to kill, and decides to rid the world of criminals.\",,Shûsuke Kaneko,Tatsuya Fujiwara,Ken'ichi Matsuyama,Asaka Seto,Yû Kashii,28630,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmE3OWZhZDYtOTBjMi00NDIwLTg1NWMtMjg0NjJmZWM4MjliL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",This Is England,2006,,101 min,\"Crime, Drama\",7.7,\"A young boy becomes friends with a gang of skinheads. Friends soon become like family, and relationships will be pushed to the very limit.\",86,Shane Meadows,Thomas Turgoose,Stephen Graham,Jo Hartley,Andrew Shim,115576,\"327,919\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUxNzc0OTIxMV5BMl5BanBnXkFtZTgwNDI3NzU2NDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ex Machina,2014,UA,108 min,\"Drama, Sci-Fi, Thriller\",7.7,A young programmer is selected to participate in a ground-breaking experiment in synthetic intelligence by evaluating the human qualities of a highly advanced humanoid A.I.,78,Alex Garland,Alicia Vikander,Domhnall Gleeson,Oscar Isaac,Sonoya Mizuno,474141,\"25,442,958\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIxODEyOTQ5Ml5BMl5BanBnXkFtZTcwNjE3NzI5Mw@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Efter brylluppet,2006,R,120 min,Drama,7.7,\"A manager of an orphanage in India is sent to Copenhagen, Denmark, where he discovers a life-altering family secret.\",78,Susanne Bier,Mads Mikkelsen,Sidse Babett Knudsen,Rolf Lassgård,Neeral Mulchandani,32001,\"412,544\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjM1NTkxNjkzMl5BMl5BanBnXkFtZTgwNDgwMDAxMzE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The Last King of Scotland,2006,R,123 min,\"Biography, Drama, History\",7.7,Based on the events of the brutal Ugandan dictator Idi Amin's regime as seen by his personal physician during the 1970s.,74,Kevin Macdonald,James McAvoy,Forest Whitaker,Gillian Anderson,Kerry Washington,175355,\"17,605,861\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2UwNDc5NmEtNjVjZS00OTI5LWE5YjctMWM3ZjBiZGYwMGI2XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Zodiac,2007,UA,157 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.7,\"In the late 1960s/early 1970s, a San Francisco cartoonist becomes an amateur detective obsessed with tracking down the Zodiac Killer, an unidentified individual who terrorizes Northern California with a killing spree.\",78,David Fincher,Jake Gyllenhaal,Robert Downey Jr.,Mark Ruffalo,Anthony Edwards,466080,\"33,080,084\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjczMWI1YWMtYTZjOS00ZDc5LWE2MWItMTY3ZGUxNzFkNjJmL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lucky Number Slevin,2006,R,110 min,\"Action, Crime, Drama\",7.7,\"A case of mistaken identity lands Slevin into the middle of a war being plotted by two of the city's most rival crime bosses. Under constant surveillance by Detective Brikowski and assassin Goodkat, he must get them before they get him.\",53,Paul McGuigan,Josh Hartnett,Ben Kingsley,Morgan Freeman,Lucy Liu,299524,\"22,494,487\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQyODczNjU3NF5BMl5BanBnXkFtZTcwNjQ0NDIzMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Joyeux Noël,2005,PG-13,116 min,\"Drama, History, Music\",7.7,\"In December 1914, an unofficial Christmas truce on the Western Front allows soldiers from opposing sides of the First World War to gain insight into each other's way of life.\",70,Christian Carion,Diane Kruger,Benno Fürmann,Guillaume Canet,Natalie Dessay,28003,\"1,054,361\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTEzOTYwMTcxN15BMl5BanBnXkFtZTcwNTgyNjI1MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Control,2007,R,122 min,\"Biography, Drama, Music\",7.7,\"A profile of Ian Curtis, the enigmatic singer of Joy Division whose personal, professional, and romantic troubles led him to commit suicide at the age of 23.\",78,Anton Corbijn,Sam Riley,Samantha Morton,Craig Parkinson,Alexandra Maria Lara,61609,\"871,577\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTAxNDYxMjg0MjNeQTJeQWpwZ15BbWU3MDcyNTk2OTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Tangled,2010,U,100 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.7,\"The magically long-haired Rapunzel has spent her entire life in a tower, but now that a runaway thief has stumbled upon her, she is about to discover the world for the first time, and who she really is.\",71,Nathan Greno,Byron Howard,Mandy Moore,Zachary Levi,Donna Murphy,405922,\"200,821,936\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODFlNTI0ZWQtOTcxNC00OTc0LTkwZDUtMmNkM2I1ZWFlYzZkXkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UY98_CR2,0,67,98_AL_.jpg\",Zwartboek,2006,R,145 min,\"Drama, Thriller, War\",7.7,\"In the Nazi-occupied Netherlands during World War II, a Jewish singer infiltrates the regional Gestapo headquarters for the Dutch resistance.\",71,Paul Verhoeven,Carice van Houten,Sebastian Koch,Thom Hoffman,Halina Reijn,72643,\"4,398,392\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY5NTAzNTc1NF5BMl5BanBnXkFtZTYwNDY4MDc3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Brokeback Mountain,2005,A,134 min,\"Drama, Romance\",7.7,\"The story of a forbidden and secretive relationship between two cowboys, and their lives over the years.\",87,Ang Lee,Jake Gyllenhaal,Heath Ledger,Michelle Williams,Randy Quaid,323103,\"83,043,761\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODE0NTcxNTQzNF5BMl5BanBnXkFtZTcwMzczOTIzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",3:10 to Yuma,2007,A,122 min,\"Action, Crime, Drama\",7.7,A small-time rancher agrees to hold a captured outlaw who's awaiting a train to go to court in Yuma. A battle of wills ensues as the outlaw tries to psych out the rancher.,76,James Mangold,Russell Crowe,Christian Bale,Ben Foster,Logan Lerman,288797,\"53,606,916\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTk1OTA1MjIyNV5BMl5BanBnXkFtZTcwODQxMTkyMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Crash,2004,UA,112 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.7,\"Los Angeles citizens with vastly separate lives collide in interweaving stories of race, loss and redemption.\",66,Paul Haggis,Don Cheadle,Sandra Bullock,Thandie Newton,Karina Arroyave,419483,\"54,580,300\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjZiOTNlMzYtZWYwZS00YWJjLTk5NDgtODkwNjRhMDI0MjhjXkEyXkFqcGdeQXVyMjgyNjk3MzE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Kung fu,2004,UA,99 min,\"Action, Comedy, Fantasy\",7.7,\"In Shanghai, China in the 1940s, a wannabe gangster aspires to join the notorious \"\"Axe Gang\"\" while residents of a housing complex exhibit extraordinary powers in defending their turf.\",78,Stephen Chow,Stephen Chow,Wah Yuen,Qiu Yuen,Siu-Lung Leung,127250,\"17,108,591\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTIyMDFmMmItMWQzYy00MjBiLTg2M2UtM2JiNDRhOWE4NjBhXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Bourne Supremacy,2004,A,108 min,\"Action, Mystery, Thriller\",7.7,\"When Jason Bourne is framed for a CIA operation gone awry, he is forced to resume his former life as a trained assassin to survive.\",73,Paul Greengrass,Matt Damon,Franka Potente,Joan Allen,Brian Cox,434841,\"176,241,941\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjk1NzBlY2YtNjJmNi00YTVmLWI2OTgtNDUxNDE5NjUzZmE0XkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Machinist,2004,R,101 min,\"Drama, Thriller\",7.7,An industrial worker who hasn't slept in a year begins to doubt his own sanity.,61,Brad Anderson,Christian Bale,Jennifer Jason Leigh,Aitana Sánchez-Gijón,John Sharian,358432,\"1,082,715\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQxNDQwNjQzOV5BMl5BanBnXkFtZTcwNTQxNDYyMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ray,2004,A,152 min,\"Biography, Drama, Music\",7.7,\"The story of the life and career of the legendary rhythm and blues musician Ray Charles, from his humble beginnings in the South, where he went blind at age seven, to his meteoric rise to stardom during the 1950s and 1960s.\",73,Taylor Hackford,Jamie Foxx,Regina King,Kerry Washington,Clifton Powell,138356,\"75,331,600\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI2NDI5ODk4N15BMl5BanBnXkFtZTYwMTI3NTE3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lost in Translation,2003,UA,102 min,\"Comedy, Drama\",7.7,A faded movie star and a neglected young woman form an unlikely bond after crossing paths in Tokyo.,89,Sofia Coppola,Bill Murray,Scarlett Johansson,Giovanni Ribisi,Anna Faris,415074,\"44,585,453\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI1NDMyMjExOF5BMl5BanBnXkFtZTcwOTc4MjQzMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Harry Potter and the Goblet of Fire,2005,UA,157 min,\"Adventure, Family, Fantasy\",7.7,\"Harry Potter finds himself competing in a hazardous tournament between rival schools of magic, but he is distracted by recurring nightmares.\",81,Mike Newell,Daniel Radcliffe,Emma Watson,Rupert Grint,Eric Sykes,548619,\"290,013,036\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODFlMmEwMDgtYjhmZi00ZTE5LTk2NWQtMWE1Y2M0NjkzOGYxXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Man on Fire,2004,UA,146 min,\"Action, Crime, Drama\",7.7,\"In Mexico City, a former CIA operative swears vengeance on those who committed an unspeakable act against the family he was hired to protect.\",47,Tony Scott,Denzel Washington,Christopher Walken,Dakota Fanning,Radha Mitchell,329592,\"77,911,774\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzQxNjM5NzkxNV5BMl5BanBnXkFtZTcwMzg5NDMwMg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Coraline,2009,U,100 min,\"Animation, Drama, Family\",7.7,\"An adventurous 11-year-old girl finds another world that is a strangely idealized version of her frustrating home, but it has sinister secrets.\",80,Henry Selick,Dakota Fanning,Teri Hatcher,John Hodgman,Jennifer Saunders,197761,\"75,286,229\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzkyNzQ1Mzc0NV5BMl5BanBnXkFtZTcwODg3MzUzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Last Samurai,2003,UA,154 min,\"Action, Drama\",7.7,An American military advisor embraces the Samurai culture he was hired to destroy after he is captured in battle.,55,Edward Zwick,Tom Cruise,Ken Watanabe,Billy Connolly,William Atherton,400049,\"111,110,575\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI2NzU1NTc1NF5BMl5BanBnXkFtZTcwOTQ1MjAwMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Magdalene Sisters,2002,R,114 min,Drama,7.7,Three young Irish women struggle to maintain their spirits while they endure dehumanizing abuse as inmates of a Magdalene Sisters Asylum.,83,Peter Mullan,Eileen Walsh,Dorothy Duffy,Nora-Jane Noone,Anne-Marie Duff,25938,\"4,890,878\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI0MTg4NzI3M15BMl5BanBnXkFtZTcwOTE0MTUyMQ@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Good Bye Lenin!,2003,R,121 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,\"In 1990, to protect his fragile mother from a fatal shock after a long coma, a young man must keep her from learning that her beloved nation of East Germany as she knew it has disappeared.\",68,Wolfgang Becker,Daniel Brühl,Katrin Saß,Chulpan Khamatova,Florian Lukas,137981,\"4,064,200\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGY1YmUzN2MtNDQ3NC00Nzc4LWI5M2EtYzUwMGQ4NWM4NjE1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",In America,2002,PG-13,105 min,Drama,7.7,A family of Irish immigrants adjust to life on the mean streets of Hell's Kitchen while also grieving the death of a child.,76,Jim Sheridan,Paddy Considine,Samantha Morton,Djimon Hounsou,Sarah Bolger,40403,\"15,539,266\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzEyNzc0NjctZjJiZC00MWI1LWJlOTMtYWZkZDAzNzQ0ZDNkXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",I Am Sam,2001,PG-13,132 min,Drama,7.7,A mentally handicapped man fights for custody of his 7-year-old daughter and in the process teaches his cold-hearted lawyer the value of love and family.,28,Jessie Nelson,Sean Penn,Michelle Pfeiffer,Dakota Fanning,Dianne Wiest,142863,\"40,311,852\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjIwZWU0ZDItNzBlNS00MDIwLWFlZjctZTJjODdjZWYxNzczL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Adaptation.,2002,R,115 min,\"Comedy, Drama\",7.7,A lovelorn screenwriter becomes desperate as he tries and fails to adapt 'The Orchid Thief' by Susan Orlean for the screen.,83,Spike Jonze,Nicolas Cage,Meryl Streep,Chris Cooper,Tilda Swinton,178565,\"22,245,861\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWMwMzQxZjQtODM1YS00YmFiLTk1YjQtNzNiYWY1MDE4NTdiXkEyXkFqcGdeQXVyNDYyMDk5MTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Black Hawk Down,2001,A,144 min,\"Drama, History, War\",7.7,160 elite U.S. soldiers drop into Somalia to capture two top lieutenants of a renegade warlord and find themselves in a desperate battle with a large force of heavily-armed Somalis.,74,Ridley Scott,Josh Hartnett,Ewan McGregor,Tom Sizemore,Eric Bana,364254,\"108,638,745\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjcxMmQ0MmItYTkzYy00MmUyLTlhOTQtMmJmNjE3MDMwYjdlXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Road to Perdition,2002,A,117 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.7,\"A mob enforcer's son witnesses a murder, forcing him and his father to take to the road, and his father down a path of redemption and revenge.\",72,Sam Mendes,Tom Hanks,Tyler Hoechlin,Rob Maxey,Liam Aiken,246840,\"104,454,762\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNThiMDc1YjUtYmE3Zi00MTM1LTkzM2MtNjdlNzQ4ZDlmYjRmXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Das Experiment,2001,R,120 min,\"Drama, Thriller\",7.7,\"For two weeks, 20 male participants are hired to play prisoners and guards in a prison. The \"\"prisoners\"\" have to follow seemingly mild rules, and the \"\"guards\"\" are told to retain order without using physical violence.\",60,Oliver Hirschbiegel,Moritz Bleibtreu,Christian Berkel,Oliver Stokowski,Wotan Wilke Möhring,90842,\"141,072\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGY3NWYwNzctNWU5Yi00ZjljLTgyNDgtZjNhZjRlNjc0ZTU1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Billy Elliot,2000,R,110 min,\"Drama, Music\",7.7,A talented young boy becomes torn between his unexpected love of dance and the disintegration of his family.,74,Stephen Daldry,Jamie Bell,Julie Walters,Jean Heywood,Jamie Draven,126770,\"21,995,263\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGY5NWUyNDUtZWJhZi00ZjMxLWFmMjMtYmJhZjVkZGZhNWQ4XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hedwig and the Angry Inch,2001,R,95 min,\"Comedy, Drama, Music\",7.7,A gender-queer punk-rock singer from East Berlin tours the U.S. with her band as she tells her life story and follows the former lover/band-mate who stole her songs.,85,John Cameron Mitchell,John Cameron Mitchell,Miriam Shor,Stephen Trask,Theodore Liscinski,31957,\"3,029,081\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzVmYzVkMmUtOGRhMi00MTNmLThlMmUtZTljYjlkMjNkMjJkXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ocean's Eleven,2001,UA,116 min,\"Crime, Thriller\",7.7,Danny Ocean and his ten accomplices plan to rob three Las Vegas casinos simultaneously.,74,Steven Soderbergh,George Clooney,Brad Pitt,Julia Roberts,Matt Damon,516372,\"183,417,150\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTIyNThlMjMtMzUyMi00YmEyLTljMmYtMWRhN2Q3ZTllZjA4XkEyXkFqcGdeQXVyMzM4MjM0Nzg@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Vampire Hunter D: Bloodlust,2000,U,103 min,\"Animation, Action, Fantasy\",7.7,\"When a girl is abducted by a vampire, a legendary bounty hunter is hired to bring her back.\",62,Yoshiaki Kawajiri,Andrew Philpot,John Rafter Lee,Pamela Adlon,Wendee Lee,29210,\"151,086\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjZkOTdmMWItOTkyNy00MDdjLTlhNTQtYzU3MzdhZjA0ZDEyXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"O Brother, Where Art Thou?\",2000,U,107 min,\"Adventure, Comedy, Crime\",7.7,\"In the deep south during the 1930s, three escaped convicts search for hidden treasure while a relentless lawman pursues them.\",69,Joel Coen,Ethan Coen,George Clooney,John Turturro,Tim Blake Nelson,286742,\"45,512,588\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDYwYzlhOTAtNDAwMC00ZTBhLWI4M2QtMTA1NmJhYTdiNTkxXkEyXkFqcGdeQXVyNTM0NTU5Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Interstate 60: Episodes of the Road,2002,R,116 min,\"Adventure, Comedy, Drama\",7.7,\"Neal Oliver, a very confused young man and an artist, takes a journey of a lifetime on a highway I60 that doesn't exist on any of the maps, going to the places he never even heard of, searching for an answer and his dreamgirl.\",,Bob Gale,James Marsden,Gary Oldman,Kurt Russell,Matthew Edison,29999,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOGE0ZWI0YzAtY2NkZi00YjkyLWIzYWEtNTJmMzJjODllNjdjXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"South Park: Bigger, Longer & Uncut\",1999,A,81 min,\"Animation, Comedy, Fantasy\",7.7,\"When Stan Marsh and his friends go see an R-rated movie, they start cursing and their parents think that Canada is to blame.\",73,Trey Parker,Trey Parker,Matt Stone,Mary Kay Bergman,Isaac Hayes,192112,\"52,037,603\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTA5MzQ3MzI1NV5BMl5BanBnXkFtZTgwNTcxNTYxMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Office Space,1999,R,89 min,Comedy,7.7,Three company workers who hate their jobs decide to rebel against their greedy boss.,68,Mike Judge,Ron Livingston,Jennifer Aniston,David Herman,Ajay Naidu,241575,\"10,824,921\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2FlNzE0ZmUtMmVkZS00MWQ3LWE4OWQtYjQwZjdhNzRmNWE2XkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Happiness,1998,,134 min,\"Comedy, Drama\",7.7,\"The lives of several individuals intertwine as they go about their lives in their own unique ways, engaging in acts society as a whole might find disturbing in a desperate search for human connection.\",81,Todd Solondz,Jane Adams,Jon Lovitz,Philip Seymour Hoffman,Dylan Baker,66408,\"2,807,390\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDZkMTUxYWEtMDY5NS00ZTA5LTg3MTItNTlkZWE1YWRjYjMwL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Training Day,2001,A,122 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.7,A rookie cop spends his first day as a Los Angeles narcotics officer with a rogue detective who isn't what he appears to be.,69,Antoine Fuqua,Denzel Washington,Ethan Hawke,Scott Glenn,Tom Berenger,390247,\"76,631,907\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE2OTc3OTk2M15BMl5BanBnXkFtZTgwMjg2NjIyMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rushmore,1998,UA,93 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,The extracurricular king of Rushmore Preparatory School is put on academic probation.,86,Wes Anderson,Jason Schwartzman,Bill Murray,Olivia Williams,Seymour Cassel,169229,\"17,105,219\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjA2MTA1MjUtYmUyNy00NGZiLTk2NTAtMDk3N2M3YmMwOTc1XkEyXkFqcGdeQXVyMjA0MzYwMDY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Abre los ojos,1997,U,119 min,\"Drama, Mystery, Sci-Fi\",7.7,\"A very handsome man finds the love of his life, but he suffers an accident and needs to have his face rebuilt by surgery after it is severely disfigured.\",,Alejandro Amenábar,Eduardo Noriega,Penélope Cruz,Chete Lera,Fele Martínez,64082,\"368,234\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmUxY2MyOTQtYjRlMi00ZWEwLTkzODctZDMxNDcyNTFhYjNjXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Being John Malkovich,1999,R,113 min,\"Comedy, Drama, Fantasy\",7.7,A puppeteer discovers a portal that leads literally into the head of movie star John Malkovich.,90,Spike Jonze,John Cusack,Cameron Diaz,Catherine Keener,John Malkovich,312542,\"22,858,926\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWMxZTgzMWEtMTU0Zi00NDc5LWFkZjctMzUxNDIyNzZiMmNjXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",As Good as It Gets,1997,A,139 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,\"A single mother and waitress, a misanthropic author, and a gay artist form an unlikely friendship after the artist is assaulted in a robbery.\",67,James L. Brooks,Jack Nicholson,Helen Hunt,Greg Kinnear,Cuba Gooding Jr.,275755,\"148,478,011\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWFjYmZmZGQtYzg4YS00ZGE5LTgwYzAtZmQwZjQ2NDliMGVmXkEyXkFqcGdeQXVyNTUyMzE4Mzg@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Fifth Element,1997,UA,126 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.7,\"In the colorful future, a cab driver unwittingly becomes the central figure in the search for a legendary cosmic weapon to keep Evil and Mr. Zorg at bay.\",52,Luc Besson,Bruce Willis,Milla Jovovich,Gary Oldman,Ian Holm,434125,\"63,540,020\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjFkOWM5NDUtODYwOS00ZDg0LWFkZGUtYzBkYzNjZjU3ODE3XkEyXkFqcGdeQXVyNzQzNzQxNzI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Le dîner de cons,1998,PG-13,80 min,Comedy,7.7,\"A few friends have a weekly fools' dinner, where each brings a fool along. Pierre finds a champion fool for next dinner. Surprise.\",73,Francis Veber,Thierry Lhermitte,Jacques Villeret,Francis Huster,Daniel Prévost,37424,\"4,065,116\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzMzMDZkYWEtODIzNS00YjI3LTkxNTktOWEyZGM3ZWI2MWM4XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Donnie Brasco,1997,A,127 min,\"Biography, Crime, Drama\",7.7,\"An FBI undercover agent infiltrates the mob and finds himself identifying more with the mafia life, at the expense of his regular one.\",76,Mike Newell,Al Pacino,Johnny Depp,Michael Madsen,Bruno Kirby,279318,\"41,909,762\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQzMzcxMzUyMl5BMl5BanBnXkFtZTgwNDI1MjgxMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Shine,1996,U,105 min,\"Biography, Drama, Music\",7.7,\"Pianist David Helfgott, driven by his father and teachers, has a breakdown. Years later he returns to the piano, to popular if not critical acclaim.\",87,Scott Hicks,Geoffrey Rush,Armin Mueller-Stahl,Justin Braine,Sonia Todd,51350,\"35,811,509\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTM2NWI2OGYtYWNhMi00ZTlmLTg2ZTAtMmI5NWRjODA5YTE1XkEyXkFqcGdeQXVyODE2OTYwNTg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Primal Fear,1996,A,129 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.7,\"An altar boy is accused of murdering a priest, and the truth is buried several layers deep.\",47,Gregory Hoblit,Richard Gere,Laura Linney,Edward Norton,John Mahoney,189716,\"56,116,183\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2U5OWM5NWQtZDYwZS00NmI3LTk4NDktNzcwZjYzNmEzYWU1XkEyXkFqcGdeQXVyNjMwMjk0MTQ@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hamlet,1996,PG-13,242 min,Drama,7.7,\"Hamlet, Prince of Denmark, returns home to find his father murdered and his mother remarrying the murderer, his uncle. Meanwhile, war is brewing.\",,Kenneth Branagh,Kenneth Branagh,Julie Christie,Derek Jacobi,Kate Winslet,35991,\"4,414,535\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDQzMGE5ODYtZDdiNC00MzZjLTg2NjAtZTk0ODlkYmY4MTQzXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Little Princess,1995,U,97 min,\"Drama, Family, Fantasy\",7.7,A young girl is relegated to servitude at a boarding school when her father goes missing and is presumed dead.,83,Alfonso Cuarón,Liesel Matthews,Eleanor Bron,Liam Cunningham,Rusty Schwimmer,32236,\"10,019,307\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjM4NWRhYTQtYTJlNC00ZmMyLWEzNTAtZDA2MjJjYTQ5ZTVmXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Do lok tin si,1995,UA,99 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.7,\"This Hong Kong-set crime drama follows the lives of a hitman, hoping to get out of the business, and his elusive female partner.\",71,Kar-Wai Wong,Leon Lai,Michelle Reis,Takeshi Kaneshiro,Charlie Yeung,26429,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmVhNWIzOTMtYmVlZC00ZDVmLWIyODEtODEzOTAxYjAwMzVlXkEyXkFqcGdeQXVyMzIwNDY4NDI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Il postino,1994,U,108 min,\"Biography, Comedy, Drama\",7.7,\"A simple Italian postman learns to love poetry while delivering mail to a famous poet, and then uses this to woo local beauty Beatrice.\",81,Michael Radford,Massimo Troisi,Massimo Troisi,Philippe Noiret,Maria Grazia Cucinotta,33600,\"21,848,932\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzE1Njk0NmItNDhlMC00ZmFlLWI4ZTUtYTY4ZjgzNjkyMTU1XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Clerks,1994,R,92 min,Comedy,7.7,\"A day in the lives of two convenience clerks named Dante and Randal as they annoy customers, discuss movies, and play hockey on the store roof.\",70,Kevin Smith,Brian O'Halloran,Jeff Anderson,Marilyn Ghigliotti,Lisa Spoonauer,211450,\"3,151,130\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWY0ODc2NDktYmYxNS00MGZiLTk5YjktZjgwZWFhNDQ0MzNhXkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Short Cuts,1993,R,188 min,\"Comedy, Drama\",7.7,The day-to-day lives of several suburban Los Angeles residents.,79,Robert Altman,Andie MacDowell,Julianne Moore,Tim Robbins,Bruce Davison,42275,\"6,110,979\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDE0MWE1ZTMtOWFkMS00YjdiLTkwZTItMDljYjY3MjM0NTk5XkEyXkFqcGdeQXVyNDYyMDk5MTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Philadelphia,1993,UA,125 min,Drama,7.7,\"When a man with HIV is fired by his law firm because of his condition, he hires a homophobic small time lawyer as the only willing advocate for a wrongful dismissal suit.\",66,Jonathan Demme,Tom Hanks,Denzel Washington,Roberta Maxwell,Buzz Kilman,224169,\"77,324,422\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2Y0NWRkNWItZWEwNi00MDNlLWJmZDYtNTkwYzI5Nzg4MjVjXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Muppet Christmas Carol,1992,G,85 min,\"Comedy, Drama, Family\",7.7,The Muppet characters tell their version of the classic tale of an old and bitter miser's redemption on Christmas Eve.,64,Brian Henson,Michael Caine,Kermit the Frog,Dave Goelz,Miss Piggy,50298,\"27,281,507\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDkzOTFmMTUtMmI2OS00MDE4LTg5YTUtODMwNDMzNmI5OGYwL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Malcolm X,1992,U,202 min,\"Biography, Drama, History\",7.7,\"Biographical epic of the controversial and influential Black Nationalist leader, from his early life and career as a small-time gangster, to his ministry as a member of the Nation of Islam.\",73,Spike Lee,Denzel Washington,Angela Bassett,Delroy Lindo,Spike Lee,85819,\"48,169,908\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDNiYmRkNDYtOWU1NC00NmMxLWFkNmUtMGI5NTJjOTJmYTM5XkEyXkFqcGdeQXVyNzQ1ODk3MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Last of the Mohicans,1992,UA,112 min,\"Action, Adventure, Drama\",7.7,Three trappers protect the daughters of a British Colonel in the midst of the French and Indian War.,76,Michael Mann,Daniel Day-Lewis,Madeleine Stowe,Russell Means,Eric Schweig,150409,\"75,505,856\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjVkYmFkZWQtZmNjYy00NmFhLTliMWYtNThlOTUxNjg5ODdhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR4,0,67,98_AL_.jpg\",Kurenai no buta,1992,U,94 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.7,\"In 1930s Italy, a veteran World War I pilot is cursed to look like an anthropomorphic pig.\",83,Hayao Miyazaki,Shûichirô Moriyama,Tokiko Katô,Bunshi Katsura Vi,Tsunehiko Kamijô,77798,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTYzN2MxODMtMDBhOC00Y2M0LTgzMTItMzQ4NDIyYWIwMDEzL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Glengarry Glen Ross,1992,R,100 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.7,An examination of the machinations behind the scenes at a real estate office.,82,James Foley,Al Pacino,Jack Lemmon,Alec Baldwin,Alan Arkin,95826,\"10,725,228\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmRlZDQ1MmUtMzE2Yi00YTkxLTk1MGMtYmIyYWQwODcxYzRlXkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Few Good Men,1992,U,138 min,\"Drama, Thriller\",7.7,Military lawyer Lieutenant Daniel Kaffee defends Marines accused of murder. They contend they were acting under orders.,62,Rob Reiner,Tom Cruise,Jack Nicholson,Demi Moore,Kevin Bacon,235388,\"141,340,178\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWQ1ZWE0MTQtMmEwOS00YjA3LTgyZTAtNjY5ODEyZTJjNDI2XkEyXkFqcGdeQXVyNjE5MjUyOTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fried Green Tomatoes,1991,PG-13,130 min,Drama,7.7,A housewife who is unhappy with her life befriends an old lady in a nursing home and is enthralled by the tales she tells of people she used to know.,64,Jon Avnet,Kathy Bates,Jessica Tandy,Mary Stuart Masterson,Mary-Louise Parker,66941,\"82,418,501\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgxMDMxMTctNDY0Zi00ZmNlLWFlYmQtODA2YjY4MDk4MjU1XkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Barton Fink,1991,U,116 min,\"Comedy, Drama, Thriller\",7.7,A renowned New York playwright is enticed to California to write for the movies and discovers the hellish truth of Hollywood.,69,Joel Coen,Ethan Coen,John Turturro,John Goodman,Judy Davis,113240,\"6,153,939\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY2Njk3MTAzM15BMl5BanBnXkFtZTgwMTY5Mzk4NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Miller's Crossing,1990,R,115 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.7,\"Tom Reagan, an advisor to a Prohibition-era crime boss, tries to keep the peace between warring mobs but gets caught in divided loyalties.\",66,Joel Coen,Ethan Coen,Gabriel Byrne,Albert Finney,John Turturro,125822,\"5,080,409\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDhiOTM2OTctODk3Ny00NWI4LThhZDgtNGQ4NjRiYjFkZGQzXkEyXkFqcGdeQXVyMTA0MjU0Ng@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Who Framed Roger Rabbit,1988,U,104 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.7,A toon-hating detective is a cartoon rabbit's only hope to prove his innocence when he is accused of murder.,83,Robert Zemeckis,Bob Hoskins,Christopher Lloyd,Joanna Cassidy,Charles Fleischer,182009,\"156,452,370\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDcwMTYzMjctN2M2Yy00ZDcxLWJhNTEtMGNhYzEwYzc2NDE4XkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Spoorloos,1988,,107 min,\"Mystery, Thriller\",7.7,\"Rex and Saskia, a young couple in love, are on vacation. They stop at a busy service station and Saskia is abducted. After three years and no sign of Saskia, Rex begins receiving letters from the abductor.\",,George Sluizer,Bernard-Pierre Donnadieu,Gene Bervoets,Johanna ter Steege,Gwen Eckhaus,33982,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjE3ODY5OWEtZmE0Mi00MjUxLTg5MmUtZmFkMzM1N2VjMmU5XkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Withnail & I,1987,R,107 min,\"Comedy, Drama\",7.7,\"In 1969, two substance-abusing, unemployed actors retreat to the countryside for a holiday that proves disastrous.\",84,Bruce Robinson,Richard E. Grant,Paul McGann,Richard Griffiths,Ralph Brown,40396,\"1,544,889\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTk0NDU4YmItOTk0ZS00ODc2LTkwNGItNWI5MDJkNTJiYWMxXkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Last Emperor,1987,U,163 min,\"Biography, Drama, History\",7.7,The story of the final Emperor of China.,76,Bernardo Bertolucci,John Lone,Joan Chen,Peter O'Toole,Ruocheng Ying,94326,\"43,984,230\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmQwNzczZDItNmI0OS00MjRmLTliYWItZWIyMjk1MTU4ZTQ4L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Empire of the Sun,1987,U,153 min,\"Action, Drama, History\",7.7,A young English boy struggles to survive under Japanese occupation during World War II.,62,Steven Spielberg,Christian Bale,John Malkovich,Miranda Richardson,Nigel Havers,115677,\"22,238,696\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjEyZTdhNDMtMWFkMS00ZmRjLWEyNmEtZDU3MWFkNDEzMDYwXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Der Name der Rose,1986,R,130 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.7,An intellectually nonconformist friar investigates a series of mysterious deaths in an isolated abbey.,54,Jean-Jacques Annaud,Sean Connery,Christian Slater,Helmut Qualtinger,Elya Baskin,102031,\"7,153,487\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzExOTczNTgtN2Q1Yy00MmI1LWE0NjgtNmIwMzdmZGNlODU1XkEyXkFqcGdeQXVyNDkzNTM2ODg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Blue Velvet,1986,A,120 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",7.7,\"The discovery of a severed human ear found in a field leads a young man on an investigation related to a beautiful, mysterious nightclub singer and a group of psychopathic criminals who have kidnapped her child.\",76,David Lynch,Isabella Rossellini,Kyle MacLachlan,Dennis Hopper,Laura Dern,181285,\"8,551,228\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2E1YWRlNzAtYzAwYy00MDg5LTlmYTUtYjdlZDI0NzFkNjNlL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjQ2MjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Purple Rose of Cairo,1985,U,82 min,\"Comedy, Fantasy, Romance\",7.7,\"In New Jersey in 1935, a movie character walks off the screen and into the real world.\",75,Woody Allen,Mia Farrow,Jeff Daniels,Danny Aiello,Irving Metzman,47102,\"10,631,333\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUxMjEzMzI2MV5BMl5BanBnXkFtZTgwNTU3ODAxMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",After Hours,1985,UA,97 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.7,An ordinary word processor has the worst night of his life after he agrees to visit a girl in Soho who he met that evening at a coffee shop.,90,Martin Scorsese,Griffin Dunne,Rosanna Arquette,Verna Bloom,Tommy Chong,59635,\"10,600,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGUwMjM0MTEtOGY2NS00MjJmLWEyMDAtYmNkMWJjOWJlNGM0XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Zelig,1983,PG,79 min,Comedy,7.7,\"\"\"Documentary\"\" about a man who can look and act like whoever he's around, and meets various famous people.\",,Woody Allen,Woody Allen,Mia Farrow,Patrick Horgan,John Buckwalter,39881,\"11,798,616\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU5MzMwMzAzM15BMl5BanBnXkFtZTcwNjYyMjA0Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Verdict,1982,U,129 min,Drama,7.7,A lawyer sees the chance to salvage his career and self-respect by taking a medical malpractice case to trial rather than settling.,77,Sidney Lumet,Paul Newman,Charlotte Rampling,Jack Warden,James Mason,36096,\"54,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzcyYWE5YmQtNDE1Yi00ZjlmLWFlZTAtMzRjODBiYjM3OTA3XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Star Trek II: The Wrath of Khan,1982,U,113 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.7,\"With the assistance of the Enterprise crew, Admiral Kirk must stop an old nemesis, Khan Noonien Singh, from using the life-generating Genesis Device as the ultimate weapon.\",67,Nicholas Meyer,William Shatner,Leonard Nimoy,DeForest Kelley,James Doohan,112704,\"78,912,963\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODBmOWU2YWMtZGUzZi00YzRhLWJjNDAtYTUwNWVkNDcyZmU5XkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",First Blood,1982,A,93 min,\"Action, Adventure\",7.7,A veteran Green Beret is forced by a cruel Sheriff and his deputies to flee into the mountains and wage an escalating one-man war against his pursuers.,61,Ted Kotcheff,Sylvester Stallone,Brian Dennehy,Richard Crenna,Bill McKinney,226541,\"47,212,904\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWU3MDFkYWQtMWQ5YS00YTcwLThmNDItODY4OWE2ZTdhZmIwXkEyXkFqcGdeQXVyMjUzOTY1NTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Ordinary People,1980,U,124 min,Drama,7.7,\"The accidental death of the older son of an affluent family deeply strains the relationships among the bitter mother, the good-natured father, and the guilt-ridden younger son.\",86,Robert Redford,Donald Sutherland,Mary Tyler Moore,Judd Hirsch,Timothy Hutton,47099,\"54,800,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjA3YjdhMWEtYjc2Ni00YzVlLWI0MTUtMGZmNTJjNmU0Yzk2XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Airplane!,1980,U,88 min,Comedy,7.7,A man afraid to fly must ensure that a plane lands safely after the pilots become sick.,78,Jim Abrahams,David Zucker,Jerry Zucker,Robert Hays,Julie Hagerty,214882,\"83,400,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzYyNjg3OTctNzA2ZS00NjkzLWE4MmYtZDAzZWQ0NzkyMTJhXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rupan sansei: Kariosutoro no shiro,1979,U,100 min,\"Animation, Adventure, Family\",7.7,\"A dashing thief, his gang of desperadoes and an intrepid policeman struggle to free a princess from an evil count's clutches, and learn the hidden secret to a fabulous treasure that she holds part of a key to.\",71,Hayao Miyazaki,Yasuo Yamada,Eiko Masuyama,Kiyoshi Kobayashi,Makio Inoue,27014,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzk1OGU2NmMtNTdhZC00NjdlLWE5YTMtZTQ0MGExZTQzOGQyXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Halloween,1978,A,91 min,\"Horror, Thriller\",7.7,\"Fifteen years after murdering his sister on Halloween night 1963, Michael Myers escapes from a mental hospital and returns to the small town of Haddonfield, Illinois to kill again.\",87,John Carpenter,Donald Pleasence,Jamie Lee Curtis,Tony Moran,Nancy Kyes,233106,\"47,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmVhMDQ1YWUtYjgxOS00NzYyLWI0ZGItNTg3ZjM0MmQ4NmIwXkEyXkFqcGdeQXVyMjQzMzQzODY@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Le locataire,1976,R,126 min,\"Drama, Thriller\",7.7,A bureaucrat rents a Paris apartment where he finds himself drawn into a rabbit hole of dangerous paranoia.,71,Roman Polanski,Roman Polanski,Isabelle Adjani,Melvyn Douglas,Jo Van Fleet,39889,\"1,924,733\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYxMDk1NTA5NF5BMl5BanBnXkFtZTcwNDkzNzA2NA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Love and Death,1975,PG,85 min,\"Comedy, War\",7.7,\"In czarist Russia, a neurotic soldier and his distant cousin formulate a plot to assassinate Napoleon.\",89,Woody Allen,Woody Allen,Diane Keaton,Georges Adet,Frank Adu,36037,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE1NDY0NDk3Ml5BMl5BanBnXkFtZTcwMTAzMTM3NA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Taking of Pelham One Two Three,1974,U,104 min,\"Action, Crime, Thriller\",7.7,\"In New York, armed men hijack a subway car and demand a ransom for the passengers. Even if it's paid, how could they get away?\",68,Joseph Sargent,Walter Matthau,Robert Shaw,Martin Balsam,Hector Elizondo,26729,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGZmMWE1MDYtNzAyNC00MDMzLTgzZjQtNTQ5NjYzN2E4MzkzXkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Blazing Saddles,1974,A,93 min,\"Comedy, Western\",7.7,\"In order to ruin a western town, a corrupt politician appoints a black Sheriff, who promptly becomes his most formidable adversary.\",73,Mel Brooks,Cleavon Little,Gene Wilder,Slim Pickens,Harvey Korman,125993,\"119,500,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTU4ZTI0NzAtYzMwNi00YmMxLThmZWItNTY5NzgyMDAwYWVhXkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Serpico,1973,A,130 min,\"Biography, Crime, Drama\",7.7,An honest New York cop named Frank Serpico blows the whistle on rampant corruption in the force only to have his comrades turn against him.,87,Sidney Lumet,Al Pacino,John Randolph,Jack Kehoe,Biff McGuire,109941,\"29,800,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGZiMTkyNzQtMDdmZi00ZDNkLWE4YTAtZGNlNTIzYzQyMGM2XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Enter the Dragon,1973,A,102 min,\"Action, Crime, Drama\",7.7,A secret agent comes to an opium lord's island fortress with other fighters for a martial-arts tournament.,83,Robert Clouse,Bruce Lee,John Saxon,Jim Kelly,Ahna Capri,96561,\"25,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjBhYzU3NWItOWZjMy00NjI5LWFmYmItZmIyOWFlMDIxMWNiXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Deliverance,1972,U,109 min,\"Adventure, Drama, Thriller\",7.7,\"Intent on seeing the Cahulawassee River before it's dammed and turned into a lake, outdoor fanatic Lewis Medlock takes his friends on a canoeing trip they'll never forget into the dangerous American back-country.\",80,John Boorman,Jon Voight,Burt Reynolds,Ned Beatty,Ronny Cox,98740,\"7,056,013\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTZhY2E3NmItMGIwNi00OTA2LThkYmEtODFiZTM0NGI0ZWU5XkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The French Connection,1971,A,104 min,\"Action, Crime, Drama\",7.7,A pair of NYC cops in the Narcotics Bureau stumble onto a drug smuggling job with a French connection.,94,William Friedkin,Gene Hackman,Roy Scheider,Fernando Rey,Tony Lo Bianco,110075,\"15,630,710\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzdhMTM2YTItOWU2YS00MTM0LTgyNDYtMDM1OWM3NzkzNTM2XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dirty Harry,1971,A,102 min,\"Action, Crime, Thriller\",7.7,\"When a madman calling himself \"\"the Scorpio Killer\"\" menaces the city, tough-as-nails San Francisco Police Inspector \"\"Dirty\"\" Harry Callahan is assigned to track down and ferret out the crazed psychopath.\",90,Don Siegel,Clint Eastwood,Andrew Robinson,Harry Guardino,Reni Santoni,143292,\"35,900,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGE3ZWZiNzktMDIyOC00ZmVhLThjZTktZjQ5NjI4NGVhMDBlXkEyXkFqcGdeQXVyMjI4MjA5MzA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Where Eagles Dare,1968,U,158 min,\"Action, Adventure, War\",7.7,\"Allied agents stage a daring raid on a castle where the Nazis are holding American brigadier general George Carnaby prisoner, but that's not all that's really going on.\",63,Brian G. Hutton,Richard Burton,Clint Eastwood,Mary Ure,Patrick Wymark,51913,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDVhNzQxZDEtMzcyZC00ZDg1LWFkZDctOWYxZTY0ZmYzYjc2XkEyXkFqcGdeQXVyMjA0MDQ0Mjc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Odd Couple,1968,G,105 min,Comedy,7.7,\"Two friends try sharing an apartment, but their ideas of housekeeping and lifestyles are as different as night and day.\",86,Gene Saks,Jack Lemmon,Walter Matthau,John Fiedler,Herb Edelman,31572,\"44,527,234\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2Y1ZTI0NzktYzU3MS00YmE1LThkY2EtMDc0NGYxNTNlZDA5XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Dirty Dozen,1967,,150 min,\"Action, Adventure, War\",7.7,\"During World War II, a rebellious U.S. Army Major is assigned a dozen convicted murderers to train and lead them into a mass assassination mission of German officers.\",73,Robert Aldrich,Lee Marvin,Ernest Borgnine,Charles Bronson,John Cassavetes,67183,\"45,300,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjNkNGJjYWEtM2IyNi00ZjM5LWFlYjYtYjQ4NTU5MGFlMTI2XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxMTY0OTQ@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Belle de jour,1967,A,100 min,\"Drama, Romance\",7.7,A frigid young housewife decides to spend her midweek afternoons as a prostitute.,,Luis Buñuel,Catherine Deneuve,Jean Sorel,Michel Piccoli,Geneviève Page,40274,\"26,331\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTRjOTA1NzctNzFmMy00ZjcwLWExYjgtYWQyZDM5ZWY1Y2JlXkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Man for All Seasons,1966,U,120 min,\"Biography, Drama, History\",7.7,\"The story of Sir Thomas More, who stood up to King Henry VIII when the King rejected the Roman Catholic Church to obtain a divorce and remarry.\",72,Fred Zinnemann,Paul Scofield,Wendy Hiller,Robert Shaw,Leo McKern,31222,\"28,350,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTU5ZThjNzAtNjc4NC00OTViLWIxYTYtODFmMTk5Y2NjZjZiL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Repulsion,1965,,105 min,\"Drama, Horror, Thriller\",7.7,A sex-repulsed woman who disapproves of her sister's boyfriend sinks into depression and has horrific visions of rape and violence.,91,Roman Polanski,Catherine Deneuve,Ian Hendry,John Fraser,Yvonne Furneaux,48883,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzdlYmQ3MWMtMDY3My00MzVmLTg0YmMtYjRlZDUzNjBlMmE0L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Zulu,1964,U,138 min,\"Drama, History, War\",7.7,Outnumbered British soldiers do battle with Zulu warriors at Rorke's Drift.,77,Cy Endfield,Stanley Baker,Jack Hawkins,Ulla Jacobsson,James Booth,35999,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQ2MzE0OTU3NV5BMl5BanBnXkFtZTcwNjQxNTgzNA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Goldfinger,1964,A,110 min,\"Action, Adventure, Thriller\",7.7,\"While investigating a gold magnate's smuggling, James Bond uncovers a plot to contaminate the Fort Knox gold reserve.\",87,Guy Hamilton,Sean Connery,Gert Fröbe,Honor Blackman,Shirley Eaton,174119,\"51,081,062\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTAxNDA1ODc5MDleQTJeQWpwZ15BbWU4MDg2MDA4OTEx._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Birds,1963,A,119 min,\"Drama, Horror, Mystery\",7.7,A wealthy San Francisco socialite pursues a potential boyfriend to a small Northern California town that slowly takes a turn for the bizarre when birds of all kinds suddenly begin to attack people.,90,Alfred Hitchcock,Rod Taylor,Tippi Hedren,Jessica Tandy,Suzanne Pleshette,171739,\"11,403,529\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWNlMTJmMWUtYjk0MC00M2U4LWI1ODItZDgxNDZiODFmNjc5XkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Cape Fear,1962,Passed,106 min,\"Drama, Thriller\",7.7,A lawyer's family is stalked by a man he once helped put in jail.,76,J. Lee Thompson,Gregory Peck,Robert Mitchum,Polly Bergen,Lori Martin,26457,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjM3ZTAzZDYtZmFjZS00YmQ1LWJlOWEtN2I4MDRmYzY5YmRlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMjgyNjk3MzE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Peeping Tom,1960,,101 min,\"Drama, Horror, Thriller\",7.7,\"A young man murders women, using a movie camera to film their dying expressions of terror.\",,Michael Powell,Karlheinz Böhm,Anna Massey,Moira Shearer,Maxine Audley,31354,\"83,957\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzYyNzU0MTM1OF5BMl5BanBnXkFtZTcwMzE1ODE1NA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Magnificent Seven,1960,Approved,128 min,\"Action, Adventure, Western\",7.7,Seven gunfighters are hired by Mexican peasants to liberate their village from oppressive bandits.,74,John Sturges,Yul Brynner,Steve McQueen,Charles Bronson,Eli Wallach,87719,\"4,905,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzBiMWRhNzQtMjZhZS00NzFmLWE5YWMtOWY4NzIxMjYzZTEyXkEyXkFqcGdeQXVyMzg2MzE2OTE@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Les yeux sans visage,1960,,90 min,\"Drama, Horror\",7.7,\"A surgeon causes an accident which leaves his daughter disfigured, and goes to extremes to give her a new face.\",90,Georges Franju,Pierre Brasseur,Alida Valli,Juliette Mayniel,Alexandre Rignault,27620,\"52,709\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTExYjM3MDYtMzg4MC00MjU4LTljZjAtYzdlMTFmYTJmYTE4XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Invasion of the Body Snatchers,1956,Approved,80 min,\"Drama, Horror, Sci-Fi\",7.7,A small-town doctor learns that the population of his community is being replaced by emotionless alien duplicates.,92,Don Siegel,Kevin McCarthy,Dana Wynter,Larry Gates,King Donovan,44839,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg2ODcxOTU1OV5BMl5BanBnXkFtZTgwNzA3ODI1MDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Rebel Without a Cause,1955,PG-13,111 min,Drama,7.7,\"A rebellious young man with a troubled past comes to a new town, finding friends and enemies.\",89,Nicholas Ray,James Dean,Natalie Wood,Sal Mineo,Jim Backus,83363,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTVlM2JmOGQtNWEwYy00NDQzLWIyZmEtOGZhMzgxZGRjZDA0XkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Ladykillers,1955,,91 min,\"Comedy, Crime\",7.7,Five oddball criminals planning a bank robbery rent rooms on a cul-de-sac from an octogenarian widow under the pretext that they are classical musicians.,91,Alexander Mackendrick,Alec Guinness,Peter Sellers,Cecil Parker,Herbert Lom,26464,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmFlNTA1NWItODQxNC00YjFmLWE3ZWYtMzg3YTkwYmMxMjY2XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxMTY0OTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sabrina,1954,Passed,113 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,\"A playboy becomes interested in the daughter of his family's chauffeur, but it's his more serious brother who would be the better man for her.\",72,Billy Wilder,Humphrey Bogart,Audrey Hepburn,William Holden,Walter Hampden,59415,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMWM1ZDhlM2MtNDNmMi00MDk4LTg5MjgtODE4ODk1MjYxOTIwXkEyXkFqcGdeQXVyNjc0MzMzNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Quiet Man,1952,Passed,129 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.7,\"A retired American boxer returns to the village of his birth in Ireland, where he falls for a spirited redhead whose brother is contemptuous of their union.\",,John Ford,John Wayne,Maureen O'Hara,Barry Fitzgerald,Ward Bond,34677,\"10,550,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU5NTBmYTAtOTgyYi00NGM0LWE0ODctZjNiYWM5MmIxYzE4XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Day the Earth Stood Still,1951,U,92 min,\"Drama, Sci-Fi\",7.7,An alien lands and tells the people of Earth that they must live peacefully or be destroyed as a danger to other planets.,,Robert Wise,Michael Rennie,Patricia Neal,Hugh Marlowe,Sam Jaffe,76315,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzM3YjE2NGMtODY3Zi00NTY0LWE4Y2EtMTE5YzNmM2U1NTg2XkEyXkFqcGdeQXVyMTY5Nzc4MDY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The African Queen,1951,PG,105 min,\"Adventure, Drama, Romance\",7.7,\"In WWI Africa, a gin-swilling riverboat captain is persuaded by a strait-laced missionary to use his boat to attack an enemy warship.\",91,John Huston,Humphrey Bogart,Katharine Hepburn,Robert Morley,Peter Bull,71481,\"536,118\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWUxMzViZTUtNTYxNy00YjY4LWJmMjYtMzNlOThjNjhiZmZkXkEyXkFqcGdeQXVyMDI2NDg0NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gilda,1946,Approved,110 min,\"Drama, Film-Noir, Romance\",7.7,A small-time gambler hired to work in a Buenos Aires casino discovers his employer's new wife is his former lover.,,Charles Vidor,Rita Hayworth,Glenn Ford,George Macready,Joseph Calleia,27991,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjAxMTI1Njk3OF5BMl5BanBnXkFtZTgwNjkzODk4NTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fantasia,1940,G,125 min,\"Animation, Family, Fantasy\",7.7,A collection of animated interpretations of great works of Western classical music.,96,James Algar,Samuel Armstrong,Ford Beebe Jr.,Norman Ferguson,David Hand,88662,\"76,408,097\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjllMmE0Y2YtYWIwZi00OWY1LWJhNWItYzM2MmNiYmFiZmRmXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Invisible Man,1933,TV-PG,71 min,\"Horror, Sci-Fi\",7.7,\"A scientist finds a way of becoming invisible, but in doing so, he becomes murderously insane.\",87,James Whale,Claude Rains,Gloria Stuart,William Harrigan,Henry Travers,30683,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODQ0M2Y5M2QtZGIwMC00MzJjLThlMzYtNmE3ZTMzZTYzOGEwXkEyXkFqcGdeQXVyMTkxNjUyNQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dark Waters,2019,PG-13,126 min,\"Biography, Drama, History\",7.6,A corporate defense attorney takes on an environmental lawsuit against a chemical company that exposes a lengthy history of pollution.,73,Todd Haynes,Mark Ruffalo,Anne Hathaway,Tim Robbins,Bill Pullman,60408,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIwOTA3NDI3MF5BMl5BanBnXkFtZTgwNzIzMzA5NTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Searching,2018,U/A,102 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",7.6,\"After his teenage daughter goes missing, a desperate father tries to find clues on her laptop.\",71,Aneesh Chaganty,John Cho,Debra Messing,Joseph Lee,Michelle La,140840,\"26,020,957\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTg4ZTNkZmUtMzNlZi00YmFjLTk1MmUtNWQwNTM0YjcyNTNkXkEyXkFqcGdeQXVyNjg2NjQwMDQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Once Upon a Time... in Hollywood,2019,A,161 min,\"Comedy, Drama\",7.6,A faded television actor and his stunt double strive to achieve fame and success in the final years of Hollywood's Golden Age in 1969 Los Angeles.,83,Quentin Tarantino,Leonardo DiCaprio,Brad Pitt,Margot Robbie,Emile Hirsch,551309,\"142,502,728\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzk2NmU3NmEtMTVhNS00NzJhLWE1M2ItMThjZjI5NWM3YmFmXkEyXkFqcGdeQXVyMjA1MzUyODk@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Nelyubov,2017,R,127 min,Drama,7.6,A couple going through a divorce must team up to find their son who has disappeared during one of their bitter arguments.,86,Andrey Zvyagintsev,Maryana Spivak,Aleksey Rozin,Matvey Novikov,Marina Vasileva,29765,\"566,356\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjg4ZmY1MmItMjFjOS00ZTg2LWJjNDYtNDM2YmM2NzhiNmZhXkEyXkFqcGdeQXVyNTAzMTY4MDA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Florida Project,2017,A,111 min,Drama,7.6,\"Set over one summer, the film follows precocious six-year-old Moonee as she courts mischief and adventure with her ragtag playmates and bonds with her rebellious but caring mother, all while living in the shadows of Walt Disney World.\",92,Sean Baker,Brooklynn Prince,Bria Vinaite,Willem Dafoe,Christopher Rivera,95181,\"5,904,366\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmM4YzA5NjUtZGEyOS00YzllLWJmM2UtZjhhNmJhM2E1NjUxXkEyXkFqcGdeQXVyMTkxNjUyNQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Just Mercy,2019,A,137 min,\"Biography, Crime, Drama\",7.6,World-renowned civil rights defense attorney Bryan Stevenson works to free a wrongly condemned death row prisoner.,68,Destin Daniel Cretton,Michael B. Jordan,Jamie Foxx,Brie Larson,Charlie Pye Jr.,46739,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjQ2NDU3NDE0M15BMl5BanBnXkFtZTgwMjA3OTg0MDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gifted,2017,PG-13,101 min,Drama,7.6,\"Frank, a single man raising his child prodigy niece Mary, is drawn into a custody battle with his mother.\",60,Marc Webb,Chris Evans,Mckenna Grace,Lindsay Duncan,Octavia Spencer,99643,\"24,801,212\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOWVmZGQ0MGYtMDI1Yy00MDkxLWJiYjQtMmZjZmQ0NDFmMDRhXkEyXkFqcGdeQXVyNjg3MDMxNzU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Peanut Butter Falcon,2019,PG-13,97 min,\"Adventure, Comedy, Drama\",7.6,Zak runs away from his care home to make his dream of becoming a wrestler come true.,70,Tyler Nilson,Michael Schwartz,Zack Gottsagen,Ann Owens,Dakota Johnson,66346,\"13,122,642\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTc5NzQzNjk2NF5BMl5BanBnXkFtZTgwODU0MjI5NjE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Victoria,2015,,138 min,\"Crime, Drama, Romance\",7.6,A young Spanish woman who has recently moved to Berlin finds her flirtation with a local guy turn potentially deadly as their night out with his friends reveals a dangerous secret.,77,Sebastian Schipper,Laia Costa,Frederick Lau,Franz Rogowski,Burak Yigit,52903,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTkwODUzODA0OV5BMl5BanBnXkFtZTgwMTA3ODkxNzE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mustang,2015,PG-13,97 min,Drama,7.6,\"When five orphan girls are seen innocently playing with boys on a beach, their scandalized conservative guardians confine them while forced marriages are arranged.\",83,Deniz Gamze Ergüven,Günes Sensoy,Doga Zeynep Doguslu,Tugba Sunguroglu,Elit Iscan,35785,\"845,464\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjM0NTc0NzItM2FlYS00YzEwLWE0YmUtNTA2ZWIzODc2OTgxXkEyXkFqcGdeQXVyNTgwNzIyNzg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Guardians of the Galaxy Vol. 2,2017,UA,136 min,\"Action, Adventure, Comedy\",7.6,\"The Guardians struggle to keep together as a team while dealing with their personal family issues, notably Star-Lord's encounter with his father the ambitious celestial being Ego.\",67,James Gunn,Chris Pratt,Zoe Saldana,Dave Bautista,Vin Diesel,569974,\"389,813,101\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjM3MjQ1MzkxNl5BMl5BanBnXkFtZTgwODk1ODgyMjI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Baby Driver,2017,UA,113 min,\"Action, Crime, Drama\",7.6,\"After being coerced into working for a crime boss, a young getaway driver finds himself taking part in a heist doomed to fail.\",86,Edgar Wright,Ansel Elgort,Jon Bernthal,Jon Hamm,Eiza González,439406,\"107,825,862\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWFlOWI3YTMtYTk3NS00YWQ2LTlmYTMtZjk0ZDk4Y2NjODI0XkEyXkFqcGdeQXVyNTQxNTQ4Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Only the Brave,2017,UA,134 min,\"Action, Biography, Drama\",7.6,\"Based on the true story of the Granite Mountain Hotshots, a group of elite firefighters who risk everything to protect a town from a historic wildfire.\",72,Joseph Kosinski,Josh Brolin,Miles Teller,Jeff Bridges,Jennifer Connelly,58371,\"18,340,051\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjIxOTI0MjU5NV5BMl5BanBnXkFtZTgwNzM4OTk4NTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Bridge of Spies,2015,UA,142 min,\"Drama, History, Thriller\",7.6,\"During the Cold War, an American lawyer is recruited to defend an arrested Soviet spy in court, and then help the CIA facilitate an exchange of the spy for the Soviet captured American U2 spy plane pilot, Francis Gary Powers.\",81,Steven Spielberg,Tom Hanks,Mark Rylance,Alan Alda,Amy Ryan,287659,\"72,313,754\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTEzNzY0OTg0NTdeQTJeQWpwZ15BbWU4MDU3OTg3MjUz._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Incredibles 2,2018,UA,118 min,\"Animation, Action, Adventure\",7.6,The Incredibles family takes on a new mission which involves a change in family roles: Bob Parr (Mr. Incredible) must manage the house while his wife Helen (Elastigirl) goes out to save the world.,80,Brad Bird,Craig T. Nelson,Holly Hunter,Sarah Vowell,Huck Milner,250057,\"608,581,744\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjI4MzU5NTExNF5BMl5BanBnXkFtZTgwNzY1MTEwMDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Moana,2016,U,107 min,\"Animation, Adventure, Comedy\",7.6,\"In Ancient Polynesia, when a terrible curse incurred by the Demigod Maui reaches Moana's island, she answers the Ocean's call to seek out the Demigod to set things right.\",81,Ron Clements,John Musker,Don Hall,Chris Williams,Auli'i Cravalho,272784,\"248,757,044\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA5NjM3NTk1M15BMl5BanBnXkFtZTgwMzg1MzU2NjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sicario,2015,A,121 min,\"Action, Crime, Drama\",7.6,An idealistic FBI agent is enlisted by a government task force to aid in the escalating war against drugs at the border area between the U.S. and Mexico.,82,Denis Villeneuve,Emily Blunt,Josh Brolin,Benicio Del Toro,Jon Bernthal,371291,\"46,889,293\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmZkYjQzY2QtNjdkNC00YjkzLTk5NjUtY2MyNDNiYTBhN2M2XkEyXkFqcGdeQXVyMjMwNDgzNjc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Creed,2015,A,133 min,\"Drama, Sport\",7.6,\"The former World Heavyweight Champion Rocky Balboa serves as a trainer and mentor to Adonis Johnson, the son of his late friend and former rival Apollo Creed.\",82,Ryan Coogler,Michael B. Jordan,Sylvester Stallone,Tessa Thompson,Phylicia Rashad,247666,\"109,767,581\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTYxZjQ2YTktNmVkMC00ZTY4LThkZmItMDc4MTJiYjVhZjM0L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMjgyNjk3MzE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Leviafan,2014,R,140 min,\"Crime, Drama\",7.6,\"In a Russian coastal town, Kolya is forced to fight the corrupt mayor when he is told that his house will be demolished. He recruits a lawyer friend to help, but the man's arrival brings further misfortune for Kolya and his family.\",92,Andrey Zvyagintsev,Aleksey Serebryakov,Elena Lyadova,Roman Madyanov,Vladimir Vdovichenkov,49397,\"1,092,800\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg4NDA1OTA5NF5BMl5BanBnXkFtZTgwMDQ2MDM5ODE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hell or High Water,2016,R,102 min,\"Action, Crime, Drama\",7.6,A divorced father and his ex-con older brother resort to a desperate scheme in order to save their family's ranch in West Texas.,88,David Mackenzie,Chris Pine,Ben Foster,Jeff Bridges,Gil Birmingham,204175,\"26,862,450\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA5ODgyNzcxMV5BMl5BanBnXkFtZTgwMzkzOTYzMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Philomena,2013,PG-13,98 min,\"Biography, Comedy, Drama\",7.6,\"A world-weary political journalist picks up the story of a woman's search for her son, who was taken away from her decades ago after she became pregnant and was forced to live in a convent.\",77,Stephen Frears,Judi Dench,Steve Coogan,Sophie Kennedy Clark,Mare Winningham,94212,\"37,707,719\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgwODk3NDc1N15BMl5BanBnXkFtZTgwNTc1NjQwMjE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dawn of the Planet of the Apes,2014,UA,130 min,\"Action, Adventure, Drama\",7.6,A growing nation of genetically evolved apes led by Caesar is threatened by a band of human survivors of the devastating virus unleashed a decade earlier.,79,Matt Reeves,Gary Oldman,Keri Russell,Andy Serkis,Kodi Smit-McPhee,411599,\"208,545,589\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGMxZjFkN2EtMDRiMS00ZTBjLWI0M2MtZWUyYjFhZGViZDJlXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",El cuerpo,2012,,112 min,\"Mystery, Thriller\",7.6,A detective searches for the body of a femme fatale which has gone missing from a morgue.,,Oriol Paulo,Jose Coronado,Hugo Silva,Belén Rueda,Aura Garrido,57549,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZGIxODNjM2YtZjA5Mi00MjA5LTk2YjItODE0OWI5NThjNTBmXkEyXkFqcGdeQXVyNzQ1ODk3MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Serbuan maut,2011,A,101 min,\"Action, Thriller\",7.6,A S.W.A.T. team becomes trapped in a tenement run by a ruthless mobster and his army of killers and thugs.,73,Gareth Evans,Iko Uwais,Ananda George,Ray Sahetapy,Donny Alamsyah,190531,\"4,105,123\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjMxNjU0ODU5Ml5BMl5BanBnXkFtZTcwNjI4MzAyOA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",End of Watch,2012,A,109 min,\"Action, Crime, Drama\",7.6,\"Shot documentary-style, this film follows the daily grind of two young police officers in LA who are partners and friends, and what happens when they meet criminal forces greater than themselves.\",68,David Ayer,Jake Gyllenhaal,Michael Peña,Anna Kendrick,America Ferrera,228132,\"41,003,371\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZDY3ZGI0ZDAtMThlNy00MzAxLTg4YjAtNjkwYTkxNmQ4MjdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kari-gurashi no Arietti,2010,U,94 min,\"Animation, Adventure, Family\",7.6,\"The Clock family are four-inch-tall people who live anonymously in another family's residence, borrowing simple items to make their home. Life changes for the Clocks when their teenage daughter, Arrietty, is discovered.\",80,Hiromasa Yonebayashi,Amy Poehler,Mirai Shida,Ryûnosuke Kamiki,Tatsuya Fujiwara,80939,\"19,202,743\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmE5ZmE3OGItNTdlNC00YmMxLWEzNjctYzAwOGQ5ODg0OTI0XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Star Is Born,2018,UA,136 min,\"Drama, Music, Romance\",7.6,A musician helps a young singer find fame as age and alcoholism send his own career into a downward spiral.,88,Bradley Cooper,Lady Gaga,Bradley Cooper,Sam Elliott,Greg Grunberg,334312,\"215,288,866\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODhkZDIzNjgtOTA5ZS00MmMzLWFkNjYtM2Y2MzFjN2FkNjAzL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",True Grit,2010,PG-13,110 min,\"Drama, Western\",7.6,A stubborn teenager enlists the help of a tough U.S. Marshal to track down her father's murderer.,80,Ethan Coen,Joel Coen,Jeff Bridges,Matt Damon,Hailee Steinfeld,311822,\"171,243,005\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDY2OTE5MzE0Nl5BMl5BanBnXkFtZTcwNDAyOTc2NA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Hævnen,2010,R,118 min,\"Drama, Romance\",7.6,\"The lives of two Danish families cross each other, and an extraordinary but risky friendship comes into bud. But loneliness, frailty and sorrow lie in wait.\",65,Susanne Bier,Mikael Persbrandt,Trine Dyrholm,Markus Rygaard,Wil Johnson,38491,\"1,008,098\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY3NjY0MTQ0Nl5BMl5BanBnXkFtZTcwMzQ2MTc0Mw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Despicable Me,2010,U,95 min,\"Animation, Comedy, Crime\",7.6,\"When a criminal mastermind uses a trio of orphan girls as pawns for a grand scheme, he finds their love is profoundly changing him for the better.\",72,Pierre Coffin,Chris Renaud,Steve Carell,Jason Segel,Russell Brand,500851,\"251,513,985\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjg3ODQyNTIyN15BMl5BanBnXkFtZTcwMjUzNzM5NQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",50/50,2011,R,100 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.6,\"Inspired by a true story, a comedy centered on a 27-year-old guy who learns of his cancer diagnosis and his subsequent struggle to beat the disease.\",72,Jonathan Levine,Joseph Gordon-Levitt,Seth Rogen,Anna Kendrick,Bryce Dallas Howard,315426,\"35,014,192\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTMzNzEzMDYxM15BMl5BanBnXkFtZTcwMTc0NTMxMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kick-Ass,2010,UA,117 min,\"Action, Comedy, Crime\",7.6,\"Dave Lizewski is an unnoticed high school student and comic book fan who one day decides to become a superhero, even though he has no powers, training or meaningful reason to do so.\",66,Matthew Vaughn,Aaron Taylor-Johnson,Nicolas Cage,Chloë Grace Moretz,Garrett M. Brown,524081,\"48,071,303\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjI2ODE4ODAtMDA3MS00ODNkLTg4N2EtOGU0YjZmNGY4NjZlXkEyXkFqcGdeQXVyMTY5MDE5NA@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Celda 211,2009,,113 min,\"Action, Adventure, Crime\",7.6,\"The story of two men on different sides of a prison riot -- the inmate leading the rebellion and the young guard trapped in the revolt, who poses as a prisoner in a desperate attempt to survive the ordeal.\",,Daniel Monzón,Luis Tosar,Alberto Ammann,Antonio Resines,Manuel Morón,63882,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjAxOTU3Mzc1M15BMl5BanBnXkFtZTcwMzk1ODUzNg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Moneyball,2011,PG-13,133 min,\"Biography, Drama, Sport\",7.6,Oakland A's general manager Billy Beane's successful attempt to assemble a baseball team on a lean budget by employing computer-generated analysis to acquire new players.,87,Bennett Miller,Brad Pitt,Robin Wright,Jonah Hill,Philip Seymour Hoffman,369529,\"75,605,492\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmFmNjY5NDYtZjlhNi00YjQ5LTgzNzctNWRiNWUzNmIyNjc4XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La piel que habito,2011,R,120 min,\"Drama, Horror, Thriller\",7.6,\"A brilliant plastic surgeon, haunted by past tragedies, creates a type of synthetic skin that withstands any kind of damage. His guinea pig: a mysterious and volatile woman who holds the key to his obsession.\",70,Pedro Almodóvar,Antonio Banderas,Elena Anaya,Jan Cornet,Marisa Paredes,138959,\"3,185,812\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU5MDg0NTQ1N15BMl5BanBnXkFtZTcwMjA4Mjg3Mg@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Zombieland,2009,A,88 min,\"Adventure, Comedy, Fantasy\",7.6,\"A shy student trying to reach his family in Ohio, a gun-toting tough guy trying to find the last Twinkie, and a pair of sisters trying to get to an amusement park join forces to travel across a zombie-filled America.\",73,Ruben Fleischer,Jesse Eisenberg,Emma Stone,Woody Harrelson,Abigail Breslin,520041,\"75,590,286\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzc0ZmUyZjAtZThkMi00ZDY5LTg5YjctYmUwM2FiYjMyMDI5XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Die Welle,2008,,107 min,\"Drama, Thriller\",7.6,A high school teacher's experiment to demonstrate to his students what life is like under a dictatorship spins horribly out of control when he forms a social unit with a life of its own.,,Dennis Gansel,Jürgen Vogel,Frederick Lau,Max Riemelt,Jennifer Ulrich,102742,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTg0NjEwNjUxM15BMl5BanBnXkFtZTcwMzk0MjQ5Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sherlock Holmes,2009,PG-13,128 min,\"Action, Adventure, Mystery\",7.6,Detective Sherlock Holmes and his stalwart partner Watson engage in a battle of wits and brawn with a nemesis whose plot is a threat to all of England.,57,Guy Ritchie,Robert Downey Jr.,Jude Law,Rachel McAdams,Mark Strong,583158,\"209,028,679\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjEzOTE3ODM3OF5BMl5BanBnXkFtZTcwMzYyODI4Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Blind Side,2009,UA,129 min,\"Biography, Drama, Sport\",7.6,\"The story of Michael Oher, a homeless and traumatized boy who became an All-American football player and first-round NFL draft pick with the help of a caring woman and her family.\",53,John Lee Hancock,Quinton Aaron,Sandra Bullock,Tim McGraw,Jae Head,293266,\"255,959,475\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTIzNTg3NzkzNV5BMl5BanBnXkFtZTcwNzMwMjU2MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Visitor,2007,PG-13,104 min,Drama,7.6,A college professor travels to New York City to attend a conference and finds a young couple living in his apartment.,79,Tom McCarthy,Richard Jenkins,Haaz Sleiman,Danai Gurira,Hiam Abbass,41544,\"9,422,422\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTU0NzY0MTY5OF5BMl5BanBnXkFtZTcwODY3MDEwMg@@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Seven Pounds,2008,UA,123 min,Drama,7.6,A man with a fateful secret embarks on an extraordinary journey of redemption by forever changing the lives of seven strangers.,36,Gabriele Muccino,Will Smith,Rosario Dawson,Woody Harrelson,Michael Ealy,286770,\"69,951,824\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTcwMzU0OTY3NF5BMl5BanBnXkFtZTYwNzkwNjg2._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Eastern Promises,2007,R,100 min,\"Action, Crime, Drama\",7.6,A teenager who dies during childbirth leaves clues in her journal that could tie her child to a rape involving a violent Russian mob family.,82,David Cronenberg,Naomi Watts,Viggo Mortensen,Armin Mueller-Stahl,Josef Altin,227760,\"17,114,882\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjkyMTE1OTYwNF5BMl5BanBnXkFtZTcwMDIxODYzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Stardust,2007,U,127 min,\"Adventure, Family, Fantasy\",7.6,\"In a countryside town bordering on a magical land, a young man makes a promise to his beloved that he'll retrieve a fallen star by venturing into the magical realm.\",66,Matthew Vaughn,Charlie Cox,Claire Danes,Sienna Miller,Ian McKellen,255036,\"38,634,938\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjEzMjEzNTIzOF5BMl5BanBnXkFtZTcwMTg2MjAyMw@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Secret of Kells,2009,,71 min,\"Animation, Adventure, Family\",7.6,\"A young boy in a remote medieval outpost under siege from barbarian raids is beckoned to adventure when a celebrated master illuminator arrives with an ancient book, brimming with secret wisdom and powers.\",81,Tomm Moore,Nora Twomey,Evan McGuire,Brendan Gleeson,Mick Lally,31779,\"686,383\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjc4MjA2ZDgtOGY3YS00NDYzLTlmNTEtYWMxMzcwZjgzYWNjXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Inside Man,2006,R,129 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.6,\"A police detective, a bank robber, and a high-power broker enter high-stakes negotiations after the criminal's brilliant heist spirals into a hostage situation.\",76,Spike Lee,Denzel Washington,Clive Owen,Jodie Foster,Christopher Plummer,339757,\"88,513,495\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmM2NDNiNGItMTRhMi00ZDA2LTgzOWMtZTE2ZjFhMDQ2M2U5XkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Gone Baby Gone,2007,R,114 min,\"Crime, Drama, Mystery\",7.6,\"Two Boston area detectives investigate a little girl's kidnapping, which ultimately turns into a crisis both professionally and personally.\",72,Ben Affleck,Morgan Freeman,Ed Harris,Casey Affleck,Michelle Monaghan,250590,\"20,300,218\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BOTBmZDZkNWYtODIzYi00N2Y4LWFjMmMtNmM1OGYyNGVhYzUzXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",La Vie En Rose,2007,PG-13,140 min,\"Biography, Drama, Music\",7.6,\"Biopic of the iconic French singer Édith Piaf. Raised by her grandmother in a brothel, she was discovered while singing on a street corner at the age of 19. Despite her success, Piaf's life was filled with tragedy.\",66,Olivier Dahan,Marion Cotillard,Sylvie Testud,Pascal Greggory,Emmanuelle Seigner,82781,\"10,301,706\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI5MjA2Mzk2M15BMl5BanBnXkFtZTcwODY1MDUzMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Huo Yuan Jia,2006,PG-13,104 min,\"Action, Biography, Drama\",7.6,\"A biography of Chinese Martial Arts Master Huo Yuanjia, who is the founder and spiritual guru of the Jin Wu Sports Federation.\",70,Ronny Yu,Jet Li,Li Sun,Yong Dong,Yun Qu,72863,\"24,633,730\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2VkMzZlZDAtNTkzNS00MDIzLWFmOTctMWQwZjQ1OWJiYzQ1XkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",The Illusionist,2006,U,110 min,\"Drama, Fantasy, Mystery\",7.6,\"In turn-of-the-century Vienna, a magician uses his abilities to secure the love of a woman far above his social standing.\",68,Neil Burger,Edward Norton,Jessica Biel,Paul Giamatti,Rufus Sewell,354728,\"39,868,642\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTI5Mzk1MDc2M15BMl5BanBnXkFtZTcwMjIzMDA0MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dead Man's Shoes,2004,,90 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.6,A disaffected soldier returns to his hometown to get even with the thugs who brutalized his mentally-challenged brother years ago.,52,Shane Meadows,Paddy Considine,Gary Stretch,Toby Kebbell,Stuart Wolfenden,49728,\"6,013\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzU3NDg4NTAyNV5BMl5BanBnXkFtZTcwOTg2ODg1Mg@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Harry Potter and the Half-Blood Prince,2009,UA,153 min,\"Action, Adventure, Family\",7.6,\"As Harry Potter begins his sixth year at Hogwarts, he discovers an old book marked as \"\"the property of the Half-Blood Prince\"\" and begins to learn more about Lord Voldemort's dark past.\",78,David Yates,Daniel Radcliffe,Emma Watson,Rupert Grint,Michael Gambon,474827,\"301,959,197\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWMxYTZlOTUtZDExMi00YzZmLTkwYTMtZmM2MmRjZmQ3OGY4XkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyMzUy._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",300,2006,A,117 min,\"Action, Drama\",7.6,King Leonidas of Sparta and a force of 300 men fight the Persians at Thermopylae in 480 B.C.,52,Zack Snyder,Gerard Butler,Lena Headey,David Wenham,Dominic West,732876,\"210,614,939\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjRjOTMwMDEtNTY4NS00OWRjLWI4ZWItZDgwYmZhMzlkYzgxXkEyXkFqcGdeQXVyODIxOTg5MTc@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Match Point,2005,R,124 min,\"Drama, Romance, Thriller\",7.6,\"At a turning point in his life, a former tennis pro falls for an actress who happens to be dating his friend and soon-to-be brother-in-law.\",72,Woody Allen,Scarlett Johansson,Jonathan Rhys Meyers,Emily Mortimer,Matthew Goode,206294,\"23,089,926\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BY2IzNGNiODgtOWYzOS00OTI0LTgxZTUtOTA5OTQ5YmI3NGUzXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Watchmen,2009,A,162 min,\"Action, Drama, Mystery\",7.6,\"In 1985 where former superheroes exist, the murder of a colleague sends active vigilante Rorschach into his own sprawling investigation, uncovering something that could completely change the course of history as we know it.\",56,Zack Snyder,Jackie Earle Haley,Patrick Wilson,Carla Gugino,Malin Akerman,500799,\"107,509,799\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTYzZWE3MDAtZjZkMi00MzhlLTlhZDUtNmI2Zjg3OWVlZWI0XkEyXkFqcGdeQXVyNDk3NzU2MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lord of War,2005,R,122 min,\"Action, Crime, Drama\",7.6,An arms dealer confronts the morality of his work as he is being chased by an INTERPOL Agent.,62,Andrew Niccol,Nicolas Cage,Ethan Hawke,Jared Leto,Bridget Moynahan,294140,\"24,149,632\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzQ2ZTBhNmEtZDBmYi00ODU0LTgzZmQtNmMxM2M4NzM1ZjE4XkEyXkFqcGdeQXVyNjE5MjUyOTM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Saw,2004,UA,103 min,\"Horror, Mystery, Thriller\",7.6,\"Two strangers awaken in a room with no recollection of how they got there, and soon discover they're pawns in a deadly game perpetrated by a notorious serial killer.\",46,James Wan,Cary Elwes,Leigh Whannell,Danny Glover,Ken Leung,379020,\"56,000,369\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA0MjIyOTI3MF5BMl5BanBnXkFtZTcwODM5NTY5MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Synecdoche, New York\",2008,R,124 min,Drama,7.6,\"A theatre director struggles with his work, and the women in his life, as he creates a life-size replica of New York City inside a warehouse as part of his new play.\",67,Charlie Kaufman,Philip Seymour Hoffman,Samantha Morton,Michelle Williams,Catherine Keener,83158,\"3,081,925\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTgxMjQ4NzE5OF5BMl5BanBnXkFtZTcwNzkwOTkyMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mysterious Skin,2004,R,105 min,Drama,7.6,\"A teenage hustler and a young man obsessed with alien abductions cross paths, together discovering a horrible, liberating truth.\",73,Gregg Araki,Brady Corbet,Joseph Gordon-Levitt,Elisabeth Shue,Chase Ellison,65939,\"697,181\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjIwOGJhY2QtMTA5Yi00MDhlLWE5OTgtYmIzZDNlM2UwZjMyXkEyXkFqcGdeQXVyNTA4NzY1MzY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Jeux d'enfants,2003,R,93 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.6,\"As adults, best friends Julien and Sophie continue the odd game they started as children -- a fearless competition to outdo one another with daring and outrageous stunts. While they often act out to relieve one another's pain, their game might be a way to avoid the fact that they are truly meant for one another.\",45,Yann Samuell,Guillaume Canet,Marion Cotillard,Thibault Verhaeghe,Joséphine Lebas-Joly,67360,\"548,707\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZWI4ZTgwMzktNjk3Yy00OTlhLTg3YTAtMTA1MWVlMWJiOTRiXkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Un long dimanche de fiançailles,2004,U,133 min,\"Drama, Mystery, Romance\",7.6,\"Tells the story of a young woman's relentless search for her fiancé, who has disappeared from the trenches of the Somme during World War One.\",76,Jean-Pierre Jeunet,Audrey Tautou,Gaspard Ulliel,Jodie Foster,Dominique Pinon,70925,\"6,167,817\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTUzNDgyMzg3Ml5BMl5BanBnXkFtZTcwMzIxNTAwMQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Station Agent,2003,R,89 min,\"Comedy, Drama\",7.6,\"When his only friend dies, a man born with dwarfism moves to rural New Jersey to live a life of solitude, only to meet a chatty hot dog vendor and a woman dealing with her own personal loss.\",81,Tom McCarthy,Peter Dinklage,Patricia Clarkson,Bobby Cannavale,Paul Benjamin,67370,\"5,739,376\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjA4MjI2OTM5N15BMl5BanBnXkFtZTcwNDA1NjUzMw@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",21 Grams,2003,UA,124 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.6,\"A freak accident brings together a critically ill mathematician, a grieving mother, and a born-again ex-con.\",70,Alejandro G. Iñárritu,Sean Penn,Benicio Del Toro,Naomi Watts,Danny Huston,224545,\"16,290,476\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmNlNDVjMWUtZDZjNS00YTBmLWE3NGUtNDcxMzE0YTQ2ODMxXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Boksuneun naui geot,2002,R,129 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.6,\"A recently laid off factory worker kidnaps his former boss' friend's daughter, hoping to use the ransom money to pay for his sister's kidney transplant.\",56,Chan-wook Park,Kang-ho Song,Shin Ha-kyun,Bae Doona,Ji-Eun Lim,62659,\"45,289\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTMxNzYzNzUzMV5BMl5BanBnXkFtZTYwNjcwMjE3._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Finding Neverland,2004,U,106 min,\"Biography, Drama, Family\",7.6,The story of Sir J.M. Barrie's friendship with a family who inspired him to create Peter Pan.,67,Marc Forster,Johnny Depp,Kate Winslet,Julie Christie,Radha Mitchell,198677,\"51,680,613\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmE0YjdlYTktMTU4Ni00Mjk2LWI3NWMtM2RjNmFiOTk4YjYxL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",25th Hour,2002,R,135 min,Drama,7.6,\"Cornered by the DEA, convicted New York drug dealer Montgomery Brogan reevaluates his life in the 24 remaining hours before facing a seven-year jail term.\",68,Spike Lee,Edward Norton,Barry Pepper,Philip Seymour Hoffman,Rosario Dawson,169708,\"13,060,843\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODNiZmY2MWUtMjFhMy00ZmM2LTg2MjYtNWY1OTY5NGU2MjdjL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Butterfly Effect,2004,U,113 min,\"Drama, Sci-Fi, Thriller\",7.6,\"Evan Treborn suffers blackouts during significant events of his life. As he grows up, he finds a way to remember these lost memories and a supernatural way to alter his life by reading his journal.\",30,Eric Bress,J. Mackye Gruber,Ashton Kutcher,Amy Smart,Melora Walters,451479,\"57,938,693\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTFkM2ViMmQtZmI5NS00MjQ2LWEyN2EtMTI1ZmNlZDU3MTZjXkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",28 Days Later...,2002,A,113 min,\"Drama, Horror, Sci-Fi\",7.6,\"Four weeks after a mysterious, incurable virus spreads throughout the UK, a handful of survivors try to find sanctuary.\",73,Danny Boyle,Cillian Murphy,Naomie Harris,Christopher Eccleston,Alex Palmer,376853,\"45,064,915\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMDc2MGYwYzAtNzE2Yi00YmU3LTkxMDUtODk2YjhiNDM5NDIyXkEyXkFqcGdeQXVyMTEwNDU1MzEy._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Batoru rowaiaru,2000,,114 min,\"Action, Adventure, Drama\",7.6,\"In the future, the Japanese government captures a class of ninth-grade students and forces them to kill each other under the revolutionary \"\"Battle Royale\"\" act.\",81,Kinji Fukasaku,Tatsuya Fujiwara,Aki Maeda,Tarô Yamamoto,Takeshi Kitano,169091,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYmUzODQ5MGItZTZlNy00MDBhLWIxMmItMjg4Y2QyNDFlMWQ2XkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Royal Tenenbaums,2001,A,110 min,\"Comedy, Drama\",7.6,The eccentric members of a dysfunctional family reluctantly gather under the same roof for various reasons.,76,Wes Anderson,Gene Hackman,Gwyneth Paltrow,Anjelica Huston,Ben Stiller,266842,\"52,364,010\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDhjMzc3ZTgtY2Y4MC00Y2U3LWFiMDctZGM3MmM4N2YzNDQ5XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Y tu mamá también,2001,A,106 min,Drama,7.6,\"In Mexico, two teenage boys and an attractive older woman embark on a road trip and learn a thing or two about life, friendship, sex, and each other.\",88,Alfonso Cuarón,Maribel Verdú,Gael García Bernal,Daniel Giménez Cacho,Ana López Mercado,115827,\"13,622,333\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjQ3NWNlNmQtMTE5ZS00MDdmLTlkZjUtZTBlM2UxMGFiMTU3XkEyXkFqcGdeQXVyNjUwNzk3NDc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Harry Potter and the Sorcerer's Stone,2001,U,152 min,\"Adventure, Family, Fantasy\",7.6,\"An orphaned boy enrolls in a school of wizardry, where he learns the truth about himself, his family and the terrible evil that haunts the magical world.\",64,Chris Columbus,Daniel Radcliffe,Rupert Grint,Richard Harris,Maggie Smith,658185,\"317,575,550\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTAxMDE4Mzc3ODNeQTJeQWpwZ15BbWU4MDY2Mjg4MDcx._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Others,2001,PG-13,101 min,\"Horror, Mystery, Thriller\",7.6,A woman who lives in her darkened old family house with her two photosensitive children becomes convinced that the home is haunted.,74,Alejandro Amenábar,Nicole Kidman,Christopher Eccleston,Fionnula Flanagan,Alakina Mann,337651,\"96,522,687\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjg5ZDkzZWEtZDQ2ZC00Y2ViLThhMzYtMmIxZDYzYTY2Y2Y2XkEyXkFqcGdeQXVyODAwMTU1MTE@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Blow,2001,R,124 min,\"Biography, Crime, Drama\",7.6,\"The story of how George Jung, along with the Medellín Cartel headed by Pablo Escobar, established the American cocaine market in the 1970s in the United States.\",52,Ted Demme,Johnny Depp,Penélope Cruz,Franka Potente,Rachel Griffiths,240714,\"52,990,775\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWFlY2E3ODQtZWNiNi00ZGU4LTkzNWEtZTQ2ZTViMWRhYjIzL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Enemy at the Gates,2001,A,131 min,\"Drama, History, War\",7.6,A Russian and a German sniper play a game of cat-and-mouse during the Battle of Stalingrad.,53,Jean-Jacques Annaud,Jude Law,Ed Harris,Joseph Fiennes,Rachel Weisz,243729,\"51,401,758\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTI3YzZjZjEtMDdjOC00OWVjLTk0YmYtYzI2MGMwZjFiMzBlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Minority Report,2002,A,145 min,\"Action, Crime, Mystery\",7.6,\"In a future where a special police unit is able to arrest murderers before they commit their crimes, an officer from that unit is himself accused of a future murder.\",80,Steven Spielberg,Tom Cruise,Colin Farrell,Samantha Morton,Max von Sydow,508417,\"132,072,926\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTA3OTYxMzg0MDFeQTJeQWpwZ15BbWU4MDY1MjY0MTEx._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Hurricane,1999,R,146 min,\"Biography, Drama, Sport\",7.6,\"The story of Rubin 'Hurricane' Carter, a boxer wrongly imprisoned for murder, and the people who aided in his fight to prove his innocence.\",74,Norman Jewison,Denzel Washington,Vicellous Shannon,Deborah Kara Unger,Liev Schreiber,91557,\"50,668,906\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTM2ZGJmNjQtN2UyOS00NjcxLWFjMDktMDE2NzMyNTZlZTBiXkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",American Psycho,2000,A,101 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.6,\"A wealthy New York City investment banking executive, Patrick Bateman, hides his alternate psychopathic ego from his co-workers and friends as he delves deeper into his violent, hedonistic fantasies.\",64,Mary Harron,Christian Bale,Justin Theroux,Josh Lucas,Bill Sage,490062,\"15,070,285\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMmU5ZjFmYjQtYmNjZC00Yjk4LWI1ZTQtZDJiMjM0YjQyNDU0L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lola rennt,1998,UA,81 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.6,\"After a botched money delivery, Lola has 20 minutes to come up with 100,000 Deutschmarks.\",77,Tom Tykwer,Franka Potente,Moritz Bleibtreu,Herbert Knaup,Nina Petri,188317,\"7,267,585\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjEzMTM2NjAtNWFmZC00MTVlLTgyMmQtMGQyNTFjZDk5N2NmXkEyXkFqcGdeQXVyNzQ1ODk3MTQ@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Thin Red Line,1998,A,170 min,\"Drama, War\",7.6,\"Adaptation of James Jones' autobiographical 1962 novel, focusing on the conflict at Guadalcanal during the second World War.\",78,Terrence Malick,Jim Caviezel,Sean Penn,Nick Nolte,Kirk Acevedo,172710,\"36,400,491\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODkxNGQ1NWYtNzg0Ny00Yjg3LThmZTItMjE2YjhmZTQ0ODY5XkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mulan,1998,U,88 min,\"Animation, Adventure, Family\",7.6,\"To save her father from death in the army, a young maiden secretly goes in his place and becomes one of China's greatest heroines in the process.\",71,Tony Bancroft,Barry Cook,Ming-Na Wen,Eddie Murphy,BD Wong,256906,\"120,620,254\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjA2ZDY3ZjYtZmNiMC00MDU5LTgxMWEtNzk1YmI3NzdkMTU0XkEyXkFqcGdeQXVyNjQyMjcwNDM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Fear and Loathing in Las Vegas,1998,R,118 min,\"Adventure, Comedy, Drama\",7.6,An oddball journalist and his psychopathic lawyer travel to Las Vegas for a series of psychedelic escapades.,41,Terry Gilliam,Johnny Depp,Benicio Del Toro,Tobey Maguire,Michael Lee Gogin,259753,\"10,680,275\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTkyNTAzZDYtNWUzYi00ODVjLTliZjYtNjc2YzJmODZhNTg3XkEyXkFqcGdeQXVyNjUxMDQ0MTg@._V1_UY98_CR6,0,67,98_AL_.jpg\",Funny Games,1997,A,108 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.6,\"Two violent young men take a mother, father, and son hostage in their vacation cabin and force them to play sadistic \"\"games\"\" with one another for their own amusement.\",69,Michael Haneke,Susanne Lothar,Ulrich Mühe,Arno Frisch,Frank Giering,65058,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGExOGExM2UtNWM5ZS00OWEzLTllNzYtM2NlMTJlYjBlZTJkXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dark City,1998,A,100 min,\"Mystery, Sci-Fi, Thriller\",7.6,\"A man struggles with memories of his past, which include a wife he cannot remember and a nightmarish world no one else ever seems to wake up from.\",66,Alex Proyas,Rufus Sewell,Kiefer Sutherland,Jennifer Connelly,William Hurt,187927,\"14,378,331\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzk1MmI4NzAtOGRiNS00YjY1LTllNmEtZDhiZDM4MjU2NTMxXkEyXkFqcGdeQXVyNjc3MjQzNTI@._V1_UY98_CR1,0,67,98_AL_.jpg\",Sleepers,1996,UA,147 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.6,\"After a prank goes disastrously wrong, a group of boys are sent to a detention center where they are brutalized. Thirteen years later, an unexpected random encounter with a former guard gives them a chance for revenge.\",49,Barry Levinson,Robert De Niro,Kevin Bacon,Brad Pitt,Jason Patric,186734,\"49,100,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYWUxOWY4NDctMDFmMS00ZTQwLWExMGEtODg0ZWNhOTE5NzZmXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lost Highway,1997,A,134 min,\"Mystery, Thriller\",7.6,\"Anonymous videotapes presage a musician's murder conviction, and a gangster's girlfriend leads a mechanic astray.\",52,David Lynch,Bill Pullman,Patricia Arquette,John Roselius,Louis Eppolito,131101,\"3,796,699\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNzk1MjU3MDQyMl5BMl5BanBnXkFtZTcwNjc1OTM2MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Sense and Sensibility,1995,U,136 min,\"Drama, Romance\",7.6,\"Rich Mr. Dashwood dies, leaving his second wife and her three daughters poor by the rules of inheritance. The two eldest daughters are the title opposites.\",84,Ang Lee,Emma Thompson,Kate Winslet,James Fleet,Tom Wilkinson,102598,\"43,182,776\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjI0ZWFiMmQtMjRlZi00ZmFhLWI4NmYtMjQ5YmY0MzIyMzRiXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Die Hard: With a Vengeance,1995,A,128 min,\"Action, Adventure, Thriller\",7.6,\"John McClane and a Harlem store owner are targeted by German terrorist Simon in New York City, where he plans to rob the Federal Reserve Building.\",58,John McTiernan,Bruce Willis,Jeremy Irons,Samuel L. Jackson,Graham Greene,364420,\"100,012,499\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTJlZmQ1OTAtODQzZi00NGIzLWI1MmEtZGE4NjFlOWRhODIyXkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dead Man,1995,R,121 min,\"Adventure, Drama, Fantasy\",7.6,\"On the run after murdering a man, accountant William Blake encounters a strange aboriginal American man named Nobody who prepares him for his journey into the spiritual world.\",62,Jim Jarmusch,Johnny Depp,Gary Farmer,Crispin Glover,Lance Henriksen,90442,\"1,037,847\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNmRiZDZkN2EtNWI5ZS00ZDg3LTgyNDItMWI5NjVlNmE5ODJiXkEyXkFqcGdeQXVyMjQwMjk0NjI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Bridges of Madison County,1995,A,135 min,\"Drama, Romance\",7.6,Photographer Robert Kincaid wanders into the life of housewife Francesca Johnson for four days in the 1960s.,69,Clint Eastwood,Clint Eastwood,Meryl Streep,Annie Corley,Victor Slezak,73172,\"71,516,617\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjEzYjJmNzgtNDkwNy00MTQ4LTlmMWMtNzA4YjE2NjI0ZDg4XkEyXkFqcGdeQXVyNjU0OTQ0OTY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Apollo 13,PG,U,140 min,\"Adventure, Drama, History\",7.6,NASA must devise a strategy to return Apollo 13 to Earth safely after the spacecraft undergoes massive internal damage putting the lives of the three astronauts on board in jeopardy.,77,Ron Howard,Tom Hanks,Bill Paxton,Kevin Bacon,Gary Sinise,269197,\"173,837,933\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNTliYTI1YTctMTE0Mi00NDM0LThjZDgtYmY3NGNiODBjZjAwXkEyXkFqcGdeQXVyMTAwMzUyOTc@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Trois couleurs: Blanc,1994,U,92 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.6,\"After his wife divorces him, a Polish immigrant plots to get even with her.\",88,Krzysztof Kieslowski,Zbigniew Zamachowski,Julie Delpy,Janusz Gajos,Jerzy Stuhr,64390,\"1,464,625\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjcxMzM3OWMtNmM3Yy00YzBkLTkxMmQtMDk4MmM3Y2Y4MDliL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Falling Down,1993,R,113 min,\"Action, Crime, Drama\",7.6,An ordinary man frustrated with the various flaws he sees in society begins to psychotically and violently lash out against them.,56,Joel Schumacher,Michael Douglas,Robert Duvall,Barbara Hershey,Rachel Ticotin,171640,\"40,903,593\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTM5MDY5MDQyOV5BMl5BanBnXkFtZTgwMzM3NzMxMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Dazed and Confused,1993,U,102 min,Comedy,7.6,The adventures of high school and junior high students on the last day of school in May 1976.,78,Richard Linklater,Jason London,Wiley Wiggins,Matthew McConaughey,Rory Cochrane,165465,\"7,993,039\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTQxNDYzMTg1M15BMl5BanBnXkFtZTgwNzk4MDgxMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",My Cousin Vinny,1992,UA,120 min,\"Comedy, Crime\",7.6,\"Two New Yorkers accused of murder in rural Alabama while on their way back to college call in the help of one of their cousins, a loudmouth lawyer with no trial experience.\",68,Jonathan Lynn,Joe Pesci,Marisa Tomei,Ralph Macchio,Mitchell Whitfield,107325,\"52,929,168\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY5NjI2MjQxMl5BMl5BanBnXkFtZTgwMDA2MzM2NzE@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Omohide poro poro,1991,U,118 min,\"Animation, Drama, Romance\",7.6,A twenty-seven-year-old office worker travels to the countryside while reminiscing about her childhood in Tokyo.,90,Isao Takahata,Miki Imai,Toshirô Yanagiba,Yoko Honna,Mayumi Izuka,27071,\"453,243\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNjg5ZDM0MTEtYTZmNC00NDJiLWI5MTktYzk4N2QxY2IxZTc2L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UY98_CR3,0,67,98_AL_.jpg\",Delicatessen,1991,R,99 min,\"Comedy, Crime\",7.6,Post-apocalyptic surrealist black comedy about the landlord of an apartment building who occasionally prepares a delicacy for his odd tenants.,66,Marc Caro,Jean-Pierre Jeunet,Marie-Laure Dougnac,Dominique Pinon,Pascal Benezech,80487,\"1,794,187\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzFkM2YwOTQtYzk2Mi00N2VlLWE3NTItN2YwNDg1YmY0ZDNmXkEyXkFqcGdeQXVyMTMxODk2OTU@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Home Alone,1990,U,103 min,\"Comedy, Family\",7.6,An eight-year-old troublemaker must protect his house from a pair of burglars when he is accidentally left home alone by his family during Christmas vacation.,63,Chris Columbus,Macaulay Culkin,Joe Pesci,Daniel Stern,John Heard,488817,\"285,761,243\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWFlYWY2YjYtNjdhNi00MzVlLTg2MTMtMWExNzg4NmM5NmEzXkEyXkFqcGdeQXVyMDk5Mzc5MQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Godfather: Part III,1990,A,162 min,\"Crime, Drama\",7.6,\"Follows Michael Corleone, now in his 60s, as he seeks to free his family from crime and find a suitable successor to his empire.\",60,Francis Ford Coppola,Al Pacino,Diane Keaton,Andy Garcia,Talia Shire,359809,\"66,666,062\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjE0ODEwNjM2NF5BMl5BanBnXkFtZTcwMjU2Mzg3NA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",When Harry Met Sally...,1989,UA,95 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.6,\"Harry and Sally have known each other for years, and are very good friends, but they fear sex would ruin the friendship.\",76,Rob Reiner,Billy Crystal,Meg Ryan,Carrie Fisher,Bruno Kirby,195663,\"92,823,600\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2JlZTBhYTEtZDE3OC00NTA3LTk5NTQtNjg5M2RjODllM2M0XkEyXkFqcGdeQXVyNjk1Njg5NTA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Little Mermaid,1989,U,83 min,\"Animation, Family, Fantasy\",7.6,A mermaid princess makes a Faustian bargain in an attempt to become human and win a prince's love.,88,Ron Clements,John Musker,Jodi Benson,Samuel E. Wright,Rene Auberjonois,237696,\"111,543,479\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODk1ZWM4ZjItMjFhZi00MDMxLTgxNmYtODFhNWZlZTkwM2UwXkEyXkFqcGdeQXVyMTQxNzMzNDI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Naked Gun: From the Files of Police Squad!,1988,U,85 min,\"Comedy, Crime\",7.6,Incompetent police Detective Frank Drebin must foil an attempt to assassinate Queen Elizabeth II.,76,David Zucker,Leslie Nielsen,Priscilla Presley,O.J. Simpson,Ricardo Montalban,152871,\"78,756,177\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2I1ZWNkYjEtYWY3ZS00MmMwLWI5OTEtNWNkZjNiYjIwNzY0XkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",\"Planes, Trains & Automobiles\",1987,U,93 min,\"Comedy, Drama\",7.6,A man must struggle to travel home for Thanksgiving with a lovable oaf of a shower curtain ring salesman as his only companion.,72,John Hughes,Steve Martin,John Candy,Laila Robins,Michael McKean,124773,\"49,530,280\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTllNWNlZjctMWQwMS00ZDc3LTg5ZjMtNzhmNzhjMmVhYTFlXkEyXkFqcGdeQXVyNTc1NTQxODI@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lethal Weapon,1987,A,109 min,\"Action, Crime, Thriller\",7.6,Two newly paired cops who are complete opposites must put aside their differences in order to catch a gang of drug smugglers.,68,Richard Donner,Mel Gibson,Danny Glover,Gary Busey,Mitchell Ryan,236894,\"65,207,127\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZmI5YzM1MjItMzFmNy00NGFkLThlMDUtZjZmYTZkM2QxMjU3XkEyXkFqcGdeQXVyNzkwMjQ5NzM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Blood Simple,1984,A,99 min,\"Crime, Drama, Thriller\",7.6,\"The owner of a seedy small-town Texas bar discovers that one of his employees is having an affair with his wife. A chaotic chain of misunderstandings, lies and mischief ensues after he devises a plot to have them murdered.\",82,Joel Coen,Ethan Coen,John Getz,Frances McDormand,Dan Hedaya,87745,\"2,150,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNWQ4MGZlZmYtZjY0MS00N2JhLWE0NmMtOTMwMTk4NDQ4NjE2XkEyXkFqcGdeQXVyNTI4MjkwNjA@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",On Golden Pond,1981,UA,109 min,Drama,7.6,\"Norman is a curmudgeon with an estranged relationship with his daughter Chelsea. At Golden Pond, he and his wife nevertheless agree to care for Billy, the son of Chelsea's new boyfriend, and a most unexpected relationship blooms.\",68,Mark Rydell,Katharine Hepburn,Henry Fonda,Jane Fonda,Doug McKeon,27650,\"119,285,432\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BN2VlNjNhZWQtMTY2OC00Y2E1LWJkNGUtMDU4M2ViNzliMGYwXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Mad Max 2,1981,A,96 min,\"Action, Adventure, Sci-Fi\",7.6,\"In the post-apocalyptic Australian wasteland, a cynical drifter agrees to help a small, gasoline-rich community escape a horde of bandits.\",77,George Miller,Mel Gibson,Bruce Spence,Michael Preston,Max Phipps,166588,\"12,465,371\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTU2MWRiMTMtYzAzZi00NGYzLTlkMDEtNWQ3MzZlNTJlNzZkL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Warriors,1979,UA,92 min,\"Action, Crime, Thriller\",7.6,\"In the near future, a charismatic leader summons the street gangs of New York City in a bid to take it over. When he is killed, The Warriors are falsely blamed and now must fight their way home while every other gang is hunting them down.\",65,Walter Hill,Michael Beck,James Remar,Dorsey Wright,Brian Tyler,93878,\"22,490,039\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMGQ0OGM5YjItYzYyMi00NmVmLWI3ODMtMTY2NGRkZmI5MWU2XkEyXkFqcGdeQXVyMzI0NDc4ODY@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Muppet Movie,1979,U,95 min,\"Adventure, Comedy, Family\",7.6,\"Kermit and his newfound friends trek across America to find success in Hollywood, but a frog legs merchant is after Kermit.\",74,James Frawley,Jim Henson,Frank Oz,Jerry Nelson,Richard Hunt,32802,\"76,657,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDQ3MzNjMDItZjE0ZS00ZTYxLTgxNTAtM2I4YjZjNWFjYjJlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Escape from Alcatraz,1979,A,112 min,\"Action, Biography, Crime\",7.6,\"Alcatraz is the most secure prison of its time. It is believed that no one can ever escape from it, until three daring men make a possible successful attempt at escaping from one of the most infamous prisons in the world.\",76,Don Siegel,Clint Eastwood,Patrick McGoohan,Roberts Blossom,Jack Thibeau,121731,\"43,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzZiODUwNzktNzBiZi00MDc4LThkMGMtZmE3MTE0M2E1MTM3L2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNTAyODkwOQ@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Watership Down,1978,U,91 min,\"Animation, Adventure, Drama\",7.6,\"Hoping to escape destruction by human developers and save their community, a colony of rabbits, led by Hazel and Fiver, seek out a safe place to set up a new warren.\",64,Martin Rosen,John Hubley,John Hurt,Richard Briers,Ralph Richardson,33656,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNDU1MjQ0YWMtMWQ2MS00NTdmLTg1MGItNDA5NTNkNTRhOTIyXkEyXkFqcGdeQXVyNTIzOTk5ODM@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Midnight Express,1978,A,121 min,\"Biography, Crime, Drama\",7.6,\"Billy Hayes, an American college student, is caught smuggling drugs out of Turkey and thrown into prison.\",59,Alan Parker,Brad Davis,Irene Miracle,Bo Hopkins,Paolo Bonacelli,73662,\"35,000,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjM1NjE5NjQxN15BMl5BanBnXkFtZTgwMjYzMzQxMDE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Close Encounters of the Third Kind,1977,U,138 min,\"Drama, Sci-Fi\",7.6,\"Roy Neary, an electric lineman, watches how his quiet and ordinary daily life turns upside down after a close encounter with a UFO.\",90,Steven Spielberg,Richard Dreyfuss,François Truffaut,Teri Garr,Melinda Dillon,184966,\"132,088,635\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYzZhODNiOWYtMmNkNS00OTFhLTkzYzktYTQ4ZmNmZWMyN2ZiL2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Long Goodbye,1973,A,112 min,\"Comedy, Crime, Drama\",7.6,\"Private investigator Philip Marlowe helps a friend out of a jam, but in doing so gets implicated in his wife's murder.\",87,Robert Altman,Elliott Gould,Nina van Pallandt,Sterling Hayden,Mark Rydell,26337,\"959,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYjRmY2VjN2ItMzBmYy00YTRjLWFiMTgtNGZhNWJjMjk3YjZjXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Giù la testa,1971,PG,157 min,\"Drama, War, Western\",7.6,A low-life bandit and an I.R.A. explosives expert rebel against the government and become heroes of the Mexican Revolution.,77,Sergio Leone,Rod Steiger,James Coburn,Romolo Valli,Maria Monti,30144,\"696,690\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMzAyNDUwYzUtN2NlMC00ODliLWExMjgtMGMzNmYzZmUwYTg1XkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Kelly's Heroes,1970,GP,144 min,\"Adventure, Comedy, War\",7.6,A group of U.S. soldiers sneaks across enemy lines to get their hands on a secret stash of Nazi treasure.,50,Brian G. Hutton,Clint Eastwood,Telly Savalas,Don Rickles,Carroll O'Connor,45338,\"1,378,435\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMjAwMTExODExNl5BMl5BanBnXkFtZTgwMjM2MDgyMTE@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The Jungle Book,1967,U,78 min,\"Animation, Adventure, Family\",7.6,Bagheera the Panther and Baloo the Bear have a difficult time trying to convince a boy to leave the jungle for human civilization.,65,Wolfgang Reitherman,Phil Harris,Sebastian Cabot,Louis Prima,Bruce Reitherman,166409,\"141,843,612\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BYTE4YWU0NjAtMjNiYi00MTNiLTgwYzctZjk0YjY5NGVhNWQwXkEyXkFqcGdeQXVyMTY5Nzc4MDY@._V1_UY98_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Blowup,1966,A,111 min,\"Drama, Mystery, Thriller\",7.6,A fashion photographer unknowingly captures a death on film after following two lovers in a park.,82,Michelangelo Antonioni,David Hemmings,Vanessa Redgrave,Sarah Miles,John Castle,56513,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZjQyMGUwNzAtNTc2MC00Y2FjLThlM2ItZGRjNzM0OWVmZGYyXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",A Hard Day's Night,1964,U,87 min,\"Comedy, Music, Musical\",7.6,\"Over two \"\"typical\"\" days in the life of The Beatles, the boys struggle to keep themselves and Sir Paul McCartney's mischievous grandfather in check while preparing for a live television performance.\",96,Richard Lester,John Lennon,Paul McCartney,George Harrison,Ringo Starr,40351,\"13,780,024\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BNGEwMTRmZTQtMDY4Ni00MTliLTk5ZmMtOWMxYWMyMTllMDg0L2ltYWdlL2ltYWdlXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Breakfast at Tiffany's,1961,A,115 min,\"Comedy, Drama, Romance\",7.6,\"A young New York socialite becomes interested in a young man who has moved into her apartment building, but her past threatens to get in the way.\",76,Blake Edwards,Audrey Hepburn,George Peppard,Patricia Neal,Buddy Ebsen,166544,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BODk3YjdjZTItOGVhYi00Mjc2LTgzMDAtMThmYTVkNTBlMWVkXkEyXkFqcGdeQXVyNDY2MTk1ODk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Giant,1956,G,201 min,\"Drama, Western\",7.6,Sprawling epic covering the life of a Texas cattle rancher and his family and associates.,84,George Stevens,Elizabeth Taylor,Rock Hudson,James Dean,Carroll Baker,34075,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BM2U3YzkxNGMtYWE0YS00ODk0LTk1ZGEtNjk3ZTE0MTk4MzJjXkEyXkFqcGdeQXVyNDk0MDg4NDk@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",From Here to Eternity,1953,Passed,118 min,\"Drama, Romance, War\",7.6,\"In Hawaii in 1941, a private is cruelly punished for not boxing on his unit's team, while his captain's wife and second-in-command are falling in love.\",85,Fred Zinnemann,Burt Lancaster,Montgomery Clift,Deborah Kerr,Donna Reed,43374,\"30,500,000\"\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BZTBmMjUyMjItYTM4ZS00MjAwLWEyOGYtYjMyZTUxN2I3OTMxXkEyXkFqcGdeQXVyNjc1NTYyMjg@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",Lifeboat,1944,,97 min,\"Drama, War\",7.6,Several survivors of a torpedoed merchant ship in World War II find themselves in the same lifeboat with one of the crew members of the U-boat that sank their ship.,78,Alfred Hitchcock,Tallulah Bankhead,John Hodiak,Walter Slezak,William Bendix,26471,\r\n\"https://m.media-amazon.com/images/M/MV5BMTY5ODAzMTcwOF5BMl5BanBnXkFtZTcwMzYxNDYyNA@@._V1_UX67_CR0,0,67,98_AL_.jpg\",The 39 Steps,1935,,86 min,\"Crime, Mystery, Thriller\",7.6,\"A man in London tries to help a counter-espionage Agent. But when the Agent is killed, and the man stands accused, he must go on the run to save himself and stop a spy ring which is trying to steal top secret information.\",93,Alfred Hitchcock,Robert Donat,Madeleine Carroll,Lucie Mannheim,Godfrey Tearle,51853,\r\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/mwh-spain-2021-clean.csv", "content": "Fecha,MWh\n2021-01-02,48.72\n2021-01-03,46.93\n2021-01-04,59.85\n2021-01-05,67.55\n2021-01-06,70.6\n2021-01-07,88.93\n2021-01-08,94.99\n2021-01-09,80.66\n2021-01-10,66.27\n2021-01-11,82.45\n2021-01-12,84.25\n2021-01-13,89.94\n2021-01-14,87.25\n2021-01-15,78.42\n2021-01-16,67.72\n2021-01-17,64.51\n2021-01-18,82.08\n2021-01-19,76.47\n2021-01-20,51.66\n2021-01-21,41.64\n2021-01-22,41.97\n2021-01-23,27.5\n2021-01-24,28.73\n2021-01-25,59.42\n2021-01-26,65.98\n2021-01-27,59.77\n2021-01-28,55.39\n2021-01-29,47.39\n2021-01-30,4.19\n2021-01-31,1.42\n2021-02-01,11.9\n2021-02-02,26.34\n2021-02-03,36.26\n2021-02-04,52.2\n2021-02-05,50.99\n2021-02-06,36.02\n2021-02-07,12.58\n2021-02-08,8.3\n2021-02-09,7.1\n2021-02-10,26.26\n2021-02-11,48.0\n2021-02-12,36.94\n2021-02-13,36.9\n2021-02-14,13.38\n2021-02-15,14.85\n2021-02-16,23.98\n2021-02-17,41.93\n2021-02-18,36.18\n2021-02-19,22.27\n2021-02-20,2.19\n2021-02-21,5.67\n2021-02-22,39.39\n2021-02-23,43.65\n2021-02-24,24.82\n2021-02-25,45.83\n2021-02-26,46.09\n2021-02-27,29.24\n2021-02-28,18.53\n2021-03-01,42.24\n2021-03-02,52.67\n2021-03-03,53.24\n2021-03-04,55.43\n2021-03-05,52.45\n2021-03-06,45.07\n2021-03-07,47.05\n2021-03-08,54.43\n2021-03-09,56.88\n2021-03-10,55.87\n2021-03-11,40.76\n2021-03-12,40.16\n2021-03-13,27.75\n2021-03-14,24.54\n2021-03-15,47.59\n2021-03-16,34.51\n2021-03-17,17.35\n2021-03-18,32.77\n2021-03-19,29.66\n2021-03-20,22.19\n2021-03-21,30.28\n2021-03-22,55.79\n2021-03-23,64.47\n2021-03-24,64.82\n2021-03-25,66.35\n2021-03-26,60.31\n2021-03-27,41.11\n2021-03-28,38.6\n2021-03-29,45.69\n2021-03-30,53.53\n2021-03-31,55.16\n2021-04-01,52.12\n2021-04-02,51.0\n2021-04-03,35.18\n2021-04-04,27.74\n2021-04-05,44.55\n2021-04-06,55.97\n2021-04-07,66.11\n2021-04-08,69.78\n2021-04-09,71.87\n2021-04-10,65.01\n2021-04-11,52.01\n2021-04-12,63.04\n2021-04-13,75.5\n2021-04-14,73.96\n2021-04-15,68.19\n2021-04-16,68.93\n2021-04-17,64.19\n2021-04-18,64.54\n2021-04-19,79.03\n2021-04-20,78.58\n2021-04-21,79.6\n2021-04-22,74.41\n2021-04-23,68.56\n2021-04-24,57.31\n2021-04-25,61.09\n2021-04-26,75.99\n2021-04-27,77.95\n2021-04-28,74.4\n2021-04-29,74.67\n2021-04-30,79.29\n2021-05-01,59.36\n2021-05-02,61.39\n2021-05-03,73.54\n2021-05-04,81.27\n2021-05-05,75.71\n2021-05-06,73.11\n2021-05-07,73.5\n2021-05-08,47.25\n2021-05-09,10.53\n2021-05-10,59.26\n2021-05-11,54.05\n2021-05-12,53.04\n2021-05-13,59.8\n2021-05-14,71.53\n2021-05-15,43.16\n2021-05-16,26.65\n2021-05-17,76.82\n2021-05-18,77.65\n2021-05-19,77.11\n2021-05-20,79.79\n2021-05-21,69.54\n2021-05-22,66.41\n2021-05-23,68.67\n2021-05-24,67.4\n2021-05-25,76.64\n2021-05-26,80.72\n2021-05-27,86.23\n2021-05-28,88.95\n2021-05-29,81.77\n2021-05-30,71.93\n2021-05-31,88.08\n2021-06-01,86.56\n2021-06-02,84.85\n2021-06-03,79.8\n2021-06-04,80.59\n2021-06-05,76.17\n2021-06-06,68.87\n2021-06-07,79.69\n2021-06-08,82.33\n2021-06-09,81.6\n2021-06-10,83.34\n2021-06-11,82.53\n2021-06-12,77.6\n2021-06-13,79.2\n2021-06-14,88.47\n2021-06-15,90.95\n2021-06-16,94.63\n2021-06-17,93.0\n2021-06-18,92.67\n2021-06-19,87.22\n2021-06-20,52.63\n2021-06-21,82.55\n2021-06-22,89.53\n2021-06-23,89.88\n2021-06-24,85.73\n2021-06-25,86.57\n2021-06-26,83.99\n2021-06-27,64.21\n2021-06-28,86.44\n2021-06-29,93.49\n2021-06-30,93.89\n2021-07-01,92.44\n2021-07-02,99.8\n2021-07-03,94.23\n2021-07-04,79.43\n2021-07-05,93.85\n2021-07-06,93.57\n2021-07-07,98.72\n2021-07-08,93.67\n2021-07-09,93.5\n2021-07-10,90.48\n2021-07-11,90.77\n2021-07-12,86.68\n2021-07-13,94.39\n2021-07-14,84.46\n2021-07-15,87.18\n2021-07-16,87.32\n2021-07-17,90.95\n2021-07-18,74.19\n2021-07-19,98.8\n2021-07-20,101.82\n2021-07-21,106.57\n2021-07-22,101.52\n2021-07-23,95.89\n2021-07-24,92.02\n2021-07-25,93.2\n2021-07-26,99.52\n2021-07-27,99.05\n2021-07-28,95.57\n2021-07-29,98.83\n2021-07-30,95.37\n2021-07-31,61.09\n2021-08-01,76.89\n2021-08-02,103.07\n2021-08-03,106.27\n2021-08-04,105.24\n2021-08-05,101.6\n2021-08-06,97.22\n2021-08-07,65.64\n2021-08-08,85.29\n2021-08-09,106.74\n2021-08-10,111.88\n2021-08-11,113.99\n2021-08-12,115.83\n2021-08-13,117.29\n2021-08-14,114.63\n2021-08-15,110.02\n2021-08-16,88.92\n2021-08-17,89.5\n2021-08-18,105.4\n2021-08-19,113.4\n2021-08-20,117.14\n2021-08-21,110.14\n2021-08-22,100.51\n2021-08-23,99.76\n2021-08-24,102.06\n2021-08-25,116.73\n2021-08-26,122.76\n2021-08-27,118.99\n2021-08-28,110.22\n2021-08-29,102.03\n2021-08-30,124.45\n2021-08-31,130.53\n2021-09-01,132.47\n2021-09-02,140.23\n2021-09-03,137.7\n2021-09-04,134.89\n2021-09-05,128.7\n2021-09-06,132.65\n2021-09-07,127.36\n2021-09-08,135.65\n2021-09-09,141.71\n2021-09-10,152.32\n2021-09-11,150.78\n2021-09-12,144.18\n2021-09-13,154.16\n2021-09-14,153.43\n2021-09-15,172.78\n2021-09-16,188.18\n2021-09-17,166.29\n2021-09-18,159.37\n2021-09-19,146.57\n2021-09-20,156.75\n2021-09-21,150.26\n2021-09-22,175.87\n2021-09-23,165.19\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/mwh_spain.py", "content": "import matplotlib.pyplot as plt\nimport pandas as pd\nfrom matplotlib.dates import DateFormatter, DayLocator\n\ndf = pd.read_csv(\n 'pypi/datascience/files/mwh-spain-2021-clean.csv',\n parse_dates=['Fecha'],\n index_col='Fecha',\n)\n\nfig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3), dpi=100)\n\nx = df.index\ny = df.iloc[:, 0]\n\nax.plot(x, y, color='goldenrod')\nplt.fill_between(x, y, alpha=0.2, color='gold') # área\n\n# Anotación del valor máximo\nxmax, ymax = y.idxmax(), y.max()\nax.annotate(\n f'max={ymax}€',\n xy=(xmax, ymax),\n xytext=(-75, 0),\n textcoords='offset points',\n ha='center',\n va='center',\n arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05, width=3),\n)\n\n# Estilos para el eje x\nax.set_xlim(x.min(), x.max())\nax.xaxis.set_major_locator(DayLocator(interval=8))\nax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%d %b'))\nax.tick_params(axis='x', which='major', rotation=90)\n\n# Estilos para el eje y\nax.set_ylim(0, 200)\n\n# Rejilla\nax.grid(color='lightgray', linestyle='dashed')\n\nax.spines['top'].set_visible(False)\nax.spines['right'].set_visible(False)\n\nfig.tight_layout()\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/nba-data.csv", "content": ",player_name,team_abbreviation,age,player_height,player_weight,college,country,draft_year,draft_round,draft_number,gp,pts,reb,ast,net_rating,oreb_pct,dreb_pct,usg_pct,ts_pct,ast_pct,season\n0,Travis Knight,LAL,22.0,213.36,106.59411999999999,Connecticut,USA,1996,1,29,71,4.8,4.5,0.5,6.2,0.127,0.182,0.142,0.536,0.052000000000000005,1996-97\n1,Matt Fish,MIA,27.0,210.82,106.59411999999999,North Carolina-Wilmington,USA,1992,2,50,6,0.3,0.8,0.0,-15.1,0.14300000000000002,0.267,0.265,0.33299999999999996,0.0,1996-97\n2,Matt Bullard,HOU,30.0,208.28,106.59411999999999,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,4.5,1.6,0.9,0.9,0.016,0.115,0.151,0.535,0.099,1996-97\n3,Marty Conlon,BOS,29.0,210.82,111.13004,Providence,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,7.8,4.4,1.4,-9.0,0.083,0.152,0.16699999999999998,0.542,0.10099999999999999,1996-97\n4,Martin Muursepp,DAL,22.0,205.74,106.59411999999999,None,USA,1996,1,25,42,3.7,1.6,0.5,-14.5,0.109,0.11800000000000001,0.233,0.48200000000000004,0.114,1996-97\n5,Martin Lewis,TOR,22.0,198.12,102.0582,Seward County Community College,USA,1995,2,50,9,1.6,0.7,0.4,-3.5,0.087,0.045,0.135,0.47,0.125,1996-97\n6,Mark West,CLE,36.0,208.28,111.58363200000001,Old Dominion,USA,1983,2,30,70,3.2,2.7,0.3,3.5,0.092,0.146,0.13699999999999998,0.555,0.034,1996-97\n7,Mark Strickland,MIA,26.0,208.28,99.79024,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,2.0,1.2,0.0,-17.1,0.109,0.152,0.23199999999999998,0.44799999999999995,0.013000000000000001,1996-97\n8,Mark Price,GSW,33.0,182.88,81.64656,Georgia Tech,USA,1986,2,25,70,11.3,2.6,4.9,-3.1,0.023,0.08800000000000001,0.192,0.597,0.289,1996-97\n9,Mark Jackson,IND,32.0,190.5,83.91452,St. John's (NY),USA,1987,1,18,82,9.9,4.8,11.4,-2.0,0.035,0.11599999999999999,0.155,0.525,0.46399999999999997,1996-97\n10,Mark Hendrickson,PHI,23.0,205.74,99.79024,Washington State,USA,1996,2,31,29,2.9,3.2,0.1,-5.1,0.113,0.201,0.133,0.48100000000000004,0.013999999999999999,1996-97\n11,Mark Davis,PHI,24.0,200.66,95.25432,Texas Tech,USA,1995,2,48,75,8.5,4.3,1.8,-7.4,0.086,0.122,0.177,0.525,0.125,1996-97\n12,Mark Bryant,PHX,32.0,205.74,111.13004,Seton Hall,USA,1988,1,21,41,9.3,5.2,1.1,3.3,0.084,0.18600000000000003,0.16699999999999998,0.589,0.07200000000000001,1996-97\n13,Mark Bradtke,PHI,28.0,208.28,120.20188,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,1.6,1.9,0.2,0.9,0.107,0.17600000000000002,0.11800000000000001,0.46299999999999997,0.043,1996-97\n14,Mario Elie,HOU,33.0,195.58,95.25432,American International,USA,1985,7,160,78,11.7,3.0,4.0,5.6,0.027999999999999997,0.075,0.139,0.662,0.172,1996-97\n15,Marcus Camby,TOR,23.0,210.82,99.79024,Massachusetts,USA,1996,1,2,63,14.8,6.3,1.5,-1.5,0.079,0.165,0.24100000000000002,0.523,0.092,1996-97\n16,Marcus Brown,POR,23.0,190.5,83.91452,Murray State,USA,1996,2,46,21,3.9,0.7,1.0,4.0,0.027000000000000003,0.07,0.221,0.523,0.16899999999999998,1996-97\n17,Malik Sealy,LAC,27.0,203.2,90.7184,St. John's (NY),USA,1992,1,14,80,13.5,3.0,2.1,-8.0,0.027000000000000003,0.09,0.222,0.504,0.114,1996-97\n18,Malik Rose,CHH,22.0,200.66,113.398,Drexel,USA,1996,2,44,54,3.0,3.0,0.6,1.3,0.16899999999999998,0.21899999999999997,0.161,0.515,0.08900000000000001,1996-97\n19,Mahmoud Abdul-Rauf,SAC,28.0,185.42,73.481904,Louisiana State,USA,1990,1,3,75,13.7,1.6,2.5,-4.9,0.009000000000000001,0.059000000000000004,0.23399999999999999,0.524,0.154,1996-97\n20,Lucious Harris,PHI,26.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,54,5.4,1.3,0.9,-5.5,0.036000000000000004,0.065,0.184,0.466,0.105,1996-97\n21,Luc Longley,CHI,28.0,218.44,132.448864,New Mexico,USA,1991,1,7,59,9.1,5.6,2.4,10.4,0.095,0.159,0.19699999999999998,0.499,0.141,1996-97\n22,Loy Vaught,LAC,29.0,205.74,108.86208,Michigan,USA,1990,1,13,82,14.9,10.0,1.3,-7.7,0.08800000000000001,0.255,0.20800000000000002,0.523,0.07,1996-97\n23,Lou Roe,GSW,24.0,200.66,99.79024,Massachusetts,USA,1995,2,30,17,2.4,0.8,0.4,-14.4,0.054000000000000006,0.069,0.249,0.355,0.10300000000000001,1996-97\n24,Matt Geiger,CHH,27.0,215.9,111.13004,Georgia Tech,USA,1992,2,42,49,8.9,5.3,0.8,0.9,0.12,0.179,0.215,0.5379999999999999,0.065,1996-97\n25,Matt Maloney,HOU,25.0,190.5,90.7184,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,9.4,2.0,3.7,6.3,0.01,0.064,0.147,0.585,0.188,1996-97\n26,Matt Steigenga,CHI,27.0,200.66,102.0582,Michigan State,USA,1992,2,52,2,1.5,1.5,1.0,-19.8,0.0,0.16699999999999998,0.341,0.307,0.33299999999999996,1996-97\n27,Melvin Booker,GSW,24.0,187.96,83.91452,Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,5.8,1.4,2.5,-3.8,0.018000000000000002,0.064,0.14400000000000002,0.536,0.196,1996-97\n28,Pervis Ellison,BOS,30.0,205.74,95.25432,Louisville,USA,1989,1,1,6,2.5,4.3,0.7,1.2,0.08800000000000001,0.16699999999999998,0.09,0.41200000000000003,0.04,1996-97\n29,Patrick Ewing,NYK,34.0,213.36,108.86208,Georgetown,Jamaica,1985,1,1,78,22.4,10.7,2.0,6.4,0.077,0.258,0.297,0.5479999999999999,0.106,1996-97\n30,P.J. Brown,MIA,27.0,210.82,108.86208,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,80,9.5,8.4,1.2,7.4,0.11,0.192,0.157,0.505,0.059000000000000004,1996-97\n31,Otis Thorpe,DET,34.0,208.28,111.58363200000001,Providence,USA,1984,1,9,79,13.1,7.9,1.7,6.2,0.10800000000000001,0.182,0.2,0.563,0.08900000000000001,1996-97\n32,Othella Harrington,HOU,23.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,57,4.8,3.5,0.3,0.4,0.10300000000000001,0.155,0.154,0.57,0.033,1996-97\n33,Oliver Miller,TOR,27.0,205.74,140.61352,Arkansas,USA,1992,1,22,61,4.8,5.0,1.4,-1.0,0.107,0.204,0.141,0.539,0.11599999999999999,1996-97\n34,Olden Polynice,SAC,32.0,213.36,113.398,Virginia,USA,1987,1,8,82,12.5,9.4,2.2,-3.2,0.11,0.203,0.19399999999999998,0.47600000000000003,0.1,1996-97\n35,Nick Van Exel,LAL,25.0,185.42,83.007336,Cincinnati,USA,1993,2,37,79,15.3,2.9,8.5,3.8,0.017,0.071,0.209,0.518,0.358,1996-97\n36,Nick Anderson,ORL,29.0,198.12,103.418976,Illinois,USA,1989,1,11,63,12.0,4.8,2.9,3.6,0.035,0.128,0.18,0.494,0.13699999999999998,1996-97\n37,Nate McMillan,SEA,32.0,195.58,90.7184,North Carolina State,USA,1986,2,30,37,4.6,3.2,3.8,14.1,0.023,0.161,0.113,0.522,0.265,1996-97\n38,Nate Driggers,BOS,23.0,195.58,97.52228000000001,Montevallo,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.4,1.5,0.4,-24.0,0.079,0.098,0.162,0.366,0.078,1996-97\n39,Lorenzo Williams,WAS,27.0,205.74,104.32616,Stetson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.4,3.6,0.2,-10.9,0.121,0.18100000000000002,0.087,0.66,0.022000000000000002,1996-97\n40,Muggsy Bogues,CHH,32.0,160.02,63.956472,Wake Forest,USA,1987,1,12,65,8.0,2.2,7.2,6.0,0.017,0.07400000000000001,0.149,0.5539999999999999,0.366,1996-97\n41,Moochie Norris,VAN,23.0,187.96,85.275296,West Florida,USA,1996,2,33,8,1.5,1.5,2.9,-30.5,0.038,0.105,0.149,0.248,0.418,1996-97\n42,Monty Williams,SAS,25.0,203.2,102.0582,Notre Dame,USA,1994,1,24,65,9.0,3.2,1.4,-6.3,0.085,0.099,0.225,0.5429999999999999,0.127,1996-97\n43,Mitchell Butler,POR,26.0,195.58,95.25432,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,3.0,1.1,0.6,4.6,0.046,0.07400000000000001,0.168,0.503,0.114,1996-97\n44,Mitch Richmond,SAC,32.0,195.58,97.52228000000001,Kansas State,USA,1988,1,5,81,25.9,3.9,4.2,-2.0,0.022000000000000002,0.09699999999999999,0.294,0.578,0.203,1996-97\n45,Mike Brown,PHX,33.0,208.28,117.93392,George Washington,USA,1985,3,69,6,2.7,4.2,0.8,1.7,0.141,0.271,0.109,0.488,0.08900000000000001,1996-97\n46,Michael Smith,SAC,25.0,203.2,104.32616,Providence,USA,1994,2,35,81,6.5,9.5,2.4,-1.8,0.11800000000000001,0.239,0.11,0.545,0.11199999999999999,1996-97\n47,Michael Jordan,CHI,34.0,198.12,97.975872,North Carolina,USA,1984,1,3,82,29.6,5.9,4.3,13.4,0.042,0.132,0.331,0.5670000000000001,0.20800000000000002,1996-97\n48,Michael Hawkins,BOS,24.0,182.88,80.73937600000001,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,2.8,1.1,2.2,-10.3,0.027999999999999997,0.08199999999999999,0.126,0.536,0.281,1996-97\n49,Michael Finley,DAL,24.0,200.66,97.52228000000001,Wisconsin,USA,1995,1,21,83,15.0,4.5,2.7,-6.5,0.036000000000000004,0.12,0.221,0.53,0.147,1996-97\n50,Michael Curry,DET,28.0,195.58,95.25432,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,3.9,1.5,0.5,6.7,0.024,0.094,0.12,0.5920000000000001,0.062,1996-97\n51,Michael Cage,PHI,35.0,205.74,112.490816,San Diego State,USA,1984,1,14,82,1.8,3.9,0.5,-12.0,0.09699999999999999,0.193,0.062,0.475,0.053,1996-97\n52,Mookie Blaylock,ATL,30.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1989,1,12,78,17.4,5.3,5.9,10.5,0.046,0.114,0.221,0.5479999999999999,0.272,1996-97\n53,Pooh Richardson,LAC,31.0,185.42,81.64656,UCLA,USA,1989,1,10,59,5.6,1.7,2.9,-5.2,0.026000000000000002,0.08,0.17800000000000002,0.455,0.271,1996-97\n54,Lorenzen Wright,LAC,21.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,77,7.3,6.1,0.6,-3.7,0.12,0.168,0.146,0.503,0.039,1996-97\n55,Lloyd Daniels,NJN,29.0,200.66,92.98635999999999,Mt. San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,4.5,2.0,1.2,-8.9,0.057999999999999996,0.10300000000000001,0.185,0.40299999999999997,0.135,1996-97\n56,Keith Askins,MIA,29.0,203.2,101.604608,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,4.9,3.5,1.0,6.1,0.059000000000000004,0.127,0.10800000000000001,0.557,0.068,1996-97\n57,Karl Malone,UTA,33.0,205.74,116.119552,Louisiana Tech,USA,1985,1,13,82,27.4,9.9,4.5,12.8,0.086,0.243,0.325,0.6,0.23399999999999999,1996-97\n58,Juwan Howard,WAS,24.0,205.74,113.398,Michigan,USA,1994,1,5,82,19.1,8.0,3.8,1.3,0.073,0.156,0.23399999999999999,0.529,0.15,1996-97\n59,Jud Buechler,CHI,29.0,198.12,103.418976,Arizona,USA,1990,2,38,76,1.8,1.7,0.8,5.4,0.07,0.121,0.12,0.423,0.121,1996-97\n60,Jon Barry,ATL,27.0,195.58,92.98635999999999,Georgia Tech,USA,1992,1,21,58,4.9,1.7,2.0,5.0,0.031,0.087,0.152,0.535,0.193,1996-97\n61,Johnny Newman,MIL,33.0,200.66,90.7184,Richmond,USA,1986,2,29,82,8.7,2.3,1.4,0.2,0.040999999999999995,0.07200000000000001,0.175,0.545,0.092,1996-97\n62,John Wallace,NYK,23.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1996,1,18,68,4.8,2.3,0.5,2.7,0.08,0.14800000000000002,0.204,0.5710000000000001,0.081,1996-97\n63,John Stockton,UTA,35.0,185.42,79.3786,Gonzaga,USA,1984,1,16,82,14.4,2.8,10.5,11.4,0.021,0.075,0.18600000000000003,0.6559999999999999,0.45,1996-97\n64,John Starks,NYK,31.0,195.58,83.91452,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,13.8,2.7,2.8,6.5,0.021,0.094,0.24600000000000002,0.555,0.19899999999999998,1996-97\n65,John Long,TOR,40.0,195.58,90.7184,Detroit Mercy,USA,1978,2,29,32,4.0,1.3,0.7,-9.8,0.017,0.10099999999999999,0.182,0.499,0.10400000000000001,1996-97\n66,John Crotty,MIA,27.0,187.96,83.91452,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,4.8,1.0,2.1,-2.1,0.028999999999999998,0.059000000000000004,0.161,0.637,0.287,1996-97\n67,Joe Wolf,MIL,32.0,210.82,117.93392,North Carolina,USA,1987,1,13,56,1.7,2.0,0.4,-3.5,0.07200000000000001,0.191,0.09699999999999999,0.488,0.055999999999999994,1996-97\n68,Joe Stephens,HOU,24.0,200.66,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.5,1.5,0.0,-17.4,0.25,0.111,0.27899999999999997,0.3,0.0,1996-97\n69,Joe Smith,GSW,21.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,80,18.7,8.5,1.6,-3.3,0.10300000000000001,0.163,0.239,0.512,0.07,1996-97\n70,Joe Kleine,NJN,35.0,213.36,122.923432,Arkansas,USA,1985,1,6,59,2.8,3.4,0.6,-7.6,0.081,0.191,0.11800000000000001,0.45,0.065,1996-97\n71,Joe Dumars,DET,34.0,190.5,88.45044,McNeese State,USA,1985,1,18,79,14.7,2.4,4.0,6.1,0.017,0.065,0.19,0.586,0.185,1996-97\n72,Joe Courtney,SAS,27.0,203.2,106.59411999999999,Southern Mississippi,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,2.8,1.8,0.0,-6.1,0.09699999999999999,0.095,0.151,0.38799999999999996,0.0,1996-97\n73,Jimmy Oliver,TOR,27.0,195.58,92.98635999999999,Purdue,USA,1991,2,39,4,2.8,1.3,0.3,-40.8,0.024,0.10800000000000001,0.165,0.396,0.038,1996-97\n74,Jimmy King,DEN,23.0,195.58,95.25432,Michigan,USA,1995,2,35,2,3.0,1.0,1.0,-42.5,0.08,0.0,0.162,0.387,0.2,1996-97\n75,Jimmy Carruth,MIL,27.0,208.28,120.20188,Virginia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.3,1.0,0.0,-17.7,0.0,0.21100000000000002,0.10300000000000001,0.727,0.0,1996-97\n76,Jim McIlvaine,SEA,24.0,215.9,117.93392,Marquette,USA,1994,2,32,82,3.8,4.0,0.3,9.7,0.10300000000000001,0.152,0.11599999999999999,0.48700000000000004,0.022000000000000002,1996-97\n77,Jim Jackson,NJN,26.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,1992,1,4,77,15.9,5.3,4.1,-8.4,0.051,0.113,0.214,0.526,0.191,1996-97\n78,Jerry Stackhouse,PHI,22.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,81,20.7,4.2,3.1,-6.8,0.053,0.063,0.254,0.524,0.134,1996-97\n79,Keith Tower,MIL,27.0,210.82,113.398,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.4,1.8,0.2,5.6,0.028999999999999998,0.106,0.087,0.304,0.024,1996-97\n80,Ken Norman,ATL,32.0,203.2,97.52228000000001,Illinois,USA,1987,1,19,17,3.8,2.3,0.7,-9.1,0.039,0.142,0.23399999999999999,0.322,0.107,1996-97\n81,Kendall Gill,NJN,29.0,195.58,97.975872,Illinois,USA,1990,1,5,82,21.8,6.1,4.0,-3.6,0.057999999999999996,0.114,0.255,0.53,0.182,1996-97\n82,Kenny Anderson,POR,26.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,82,17.5,4.4,7.1,4.8,0.036000000000000004,0.102,0.222,0.54,0.31,1996-97\n83,Litterial Green,DET,27.0,185.42,83.91452,Georgia,USA,1992,2,39,45,2.0,0.5,0.9,17.0,0.025,0.055,0.159,0.531,0.22399999999999998,1996-97\n84,Lionel Simmons,SAC,28.0,200.66,95.25432,La Salle,USA,1990,1,7,41,3.4,2.5,1.4,-10.5,0.065,0.17300000000000001,0.162,0.442,0.179,1996-97\n85,Lindsey Hunter,DET,26.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,82,14.2,2.8,1.9,5.1,0.025,0.071,0.201,0.515,0.08800000000000001,1996-97\n86,Lee Mayberry,VAN,27.0,185.42,81.64656,Arkansas,USA,1992,1,23,80,5.1,1.7,4.1,-11.0,0.017,0.064,0.115,0.525,0.265,1996-97\n87,Lawrence Moten,VAN,25.0,195.58,86.18248,Syracuse,USA,1995,2,36,67,6.7,1.8,1.9,-10.6,0.04,0.076,0.215,0.461,0.18,1996-97\n88,Latrell Sprewell,GSW,26.0,195.58,86.18248,Alabama,USA,1992,1,24,80,24.2,4.6,6.3,-3.3,0.021,0.11,0.271,0.57,0.27,1996-97\n89,Larry Stewart,SEA,28.0,203.2,104.32616,Coppin State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,4.3,2.4,0.7,5.8,0.08900000000000001,0.115,0.161,0.512,0.079,1996-97\n90,Larry Krystkowiak,LAL,32.0,205.74,99.79024,Montana,USA,1986,2,28,3,1.0,1.7,1.0,13.9,0.182,0.3,0.14,0.521,0.273,1996-97\n91,Larry Johnson,NYK,28.0,200.66,119.294696,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,1,76,12.8,5.2,2.3,4.7,0.08,0.10300000000000001,0.17800000000000002,0.57,0.115,1996-97\n92,Lamond Murray,LAC,24.0,200.66,107.047712,California,USA,1994,1,7,74,7.4,3.1,0.8,-1.4,0.071,0.138,0.209,0.52,0.077,1996-97\n93,LaSalle Thompson,IND,36.0,208.28,111.13004,Texas,USA,1982,1,5,26,0.4,1.3,0.1,-12.8,0.062,0.205,0.098,0.231,0.024,1996-97\n94,Loren Meyer,PHX,24.0,208.28,117.93392,Iowa State,USA,1995,1,24,54,4.9,2.7,0.4,-6.7,0.085,0.14,0.215,0.489,0.046,1996-97\n95,LaPhonso Ellis,DEN,27.0,203.2,108.86208,Notre Dame,USA,1992,1,5,55,21.9,7.0,2.4,-5.9,0.061,0.163,0.28,0.529,0.122,1996-97\n96,Kobe Bryant,LAL,18.0,200.66,90.7184,None,USA,1996,1,13,71,7.6,1.9,1.3,2.2,0.048,0.084,0.244,0.544,0.14400000000000002,1996-97\n97,Khalid Reeves,DAL,24.0,190.5,91.171992,Arizona,USA,1994,1,12,63,8.2,1.9,3.6,-9.7,0.025,0.07200000000000001,0.193,0.508,0.272,1996-97\n98,Kevin Willis,HOU,34.0,213.36,111.13004,Michigan State,USA,1984,1,11,75,11.2,7.5,0.9,0.9,0.092,0.24100000000000002,0.22,0.515,0.064,1996-97\n99,Kevin Salvadori,SAC,26.0,213.36,104.779752,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,1.6,1.1,0.4,3.5,0.047,0.124,0.15,0.452,0.08900000000000001,1996-97\n100,Kevin Johnson,PHX,31.0,185.42,86.18248,California,USA,1987,1,7,70,20.1,3.6,9.3,2.9,0.024,0.085,0.226,0.631,0.38799999999999996,1996-97\n101,Kevin Garnett,MIN,21.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,77,17.0,8.0,3.1,2.8,0.077,0.166,0.215,0.537,0.139,1996-97\n102,Kevin Gamble,SAC,31.0,195.58,95.25432,Iowa,USA,1987,3,63,62,5.0,1.7,1.2,-5.6,0.015,0.11900000000000001,0.149,0.529,0.131,1996-97\n103,Kevin Edwards,NJN,31.0,190.5,95.25432,DePaul,USA,1988,1,20,32,5.9,1.3,1.8,-10.1,0.02,0.086,0.22399999999999998,0.47,0.19899999999999998,1996-97\n104,Kevin Duckworth,LAC,33.0,213.36,136.0776,Eastern Illinois,USA,1986,2,33,26,4.0,2.3,0.6,-19.5,0.07,0.12300000000000001,0.172,0.473,0.069,1996-97\n105,Kerry Kittles,NJN,23.0,195.58,81.19296800000001,Villanova,USA,1996,1,8,82,16.4,3.9,3.0,-5.2,0.035,0.08199999999999999,0.19899999999999998,0.523,0.139,1996-97\n106,Kenny Smith,DEN,32.0,190.5,77.11064,North Carolina,USA,1987,1,6,48,6.3,0.9,2.4,-14.2,0.006,0.057999999999999996,0.19399999999999998,0.58,0.262,1996-97\n107,Kurt Thomas,MIA,24.0,205.74,106.59411999999999,Texas Christian,USA,1995,1,10,18,6.3,5.9,0.5,-0.8,0.094,0.239,0.183,0.451,0.042,1996-97\n108,Popeye Jones,TOR,27.0,203.2,113.398,Murray State,USA,1992,2,41,79,7.8,8.6,1.1,-2.8,0.127,0.209,0.13,0.521,0.055999999999999994,1996-97\n109,Priest Lauderdale,ATL,23.0,223.52,155.582056,Central State (OH),USA,1996,1,28,35,3.2,1.2,0.3,-4.0,0.09300000000000001,0.16399999999999998,0.284,0.56,0.107,1996-97\n110,Rafael Addison,CHH,32.0,203.2,109.315672,Syracuse,USA,1986,2,39,41,3.1,1.1,0.8,-4.0,0.07,0.086,0.193,0.47600000000000003,0.15,1996-97\n111,Wayman Tisdale,PHX,33.0,205.74,117.93392,Oklahoma,USA,1985,1,2,53,6.5,2.3,0.4,-3.5,0.052000000000000005,0.127,0.253,0.441,0.045,1996-97\n112,Walter McCarty,NYK,23.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,35,1.8,0.7,0.4,3.2,0.055999999999999994,0.08,0.217,0.431,0.11599999999999999,1996-97\n113,Walt Williams,TOR,27.0,203.2,104.32616,Maryland,USA,1992,1,7,73,16.4,5.0,2.7,-1.7,0.046,0.122,0.215,0.551,0.128,1996-97\n114,Voshon Lenard,MIA,24.0,193.04,92.98635999999999,Minnesota,USA,1994,2,46,73,12.3,3.0,2.2,8.2,0.022000000000000002,0.095,0.187,0.614,0.131,1996-97\n115,Vlade Divac,CHH,29.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,81,12.6,9.0,3.7,5.4,0.107,0.19699999999999998,0.19399999999999998,0.5329999999999999,0.172,1996-97\n116,Vitaly Potapenko,CLE,22.0,208.28,127.00576000000001,Wright State,Ukraine,1996,1,12,80,5.8,2.7,0.5,-0.2,0.106,0.11900000000000001,0.23399999999999999,0.486,0.064,1996-97\n117,Vinny Del Negro,SAS,30.0,193.04,90.7184,North Carolina State,USA,1988,2,29,72,12.3,2.9,3.2,-8.1,0.02,0.094,0.192,0.528,0.17800000000000002,1996-97\n118,Vincent Askew,DEN,31.0,198.12,106.59411999999999,Memphis,USA,1987,2,39,43,5.6,2.3,2.1,0.0,0.038,0.096,0.152,0.532,0.187,1996-97\n119,Vin Baker,MIL,25.0,210.82,111.13004,Hartford,USA,1993,1,8,78,21.0,10.3,2.7,-1.6,0.107,0.20600000000000002,0.255,0.5529999999999999,0.12,1996-97\n120,Vernon Maxwell,SAS,31.0,193.04,86.18248,Florida,USA,1988,2,47,72,12.9,2.2,2.1,-7.0,0.015,0.079,0.248,0.47100000000000003,0.136,1996-97\n121,Tyus Edney,SAC,24.0,177.8,68.945984,UCLA,USA,1995,2,47,70,6.9,1.6,3.2,-2.0,0.027999999999999997,0.067,0.192,0.499,0.264,1996-97\n122,Tyrone Hill,CLE,29.0,205.74,111.13004,Xavier,USA,1990,1,11,74,12.9,9.9,1.2,5.3,0.131,0.245,0.17800000000000002,0.626,0.065,1996-97\n123,Terry Cummings,SEA,36.0,205.74,113.398,DePaul,USA,1982,1,2,45,8.2,4.1,0.9,1.3,0.10400000000000001,0.174,0.23199999999999998,0.521,0.08800000000000001,1996-97\n124,Terrell Brandon,CLE,27.0,180.34,81.64656,Oregon,USA,1991,1,11,78,19.5,3.9,6.3,2.7,0.022000000000000002,0.11900000000000001,0.28300000000000003,0.526,0.337,1996-97\n125,Stojko Vrankovic,MIN,33.0,218.44,117.93392,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,3.4,3.2,0.3,-7.1,0.08900000000000001,0.16899999999999998,0.125,0.583,0.027999999999999997,1996-97\n126,Stevin Smith,DAL,25.0,187.96,94.34713599999999,Arizona State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.8,1.3,0.5,-6.8,0.028999999999999998,0.157,0.163,0.38,0.11800000000000001,1996-97\n127,Steven Smith,ATL,28.0,203.2,97.52228000000001,Michigan State,USA,1991,1,5,72,20.1,3.3,4.2,7.4,0.04,0.061,0.253,0.5479999999999999,0.203,1996-97\n128,Steve Scheffler,SEA,29.0,205.74,113.398,Purdue,USA,1990,2,39,7,1.6,0.4,0.0,-19.9,0.043,0.077,0.18600000000000003,0.799,0.0,1996-97\n129,Steve Nash,PHX,23.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,65,3.3,1.0,2.1,-8.5,0.026000000000000002,0.083,0.17,0.539,0.301,1996-97\n130,Steve Kerr,CHI,31.0,190.5,81.64656,Arizona,USA,1988,2,50,82,8.1,1.6,2.1,10.1,0.018000000000000002,0.062,0.13,0.667,0.14,1996-97\n131,Steve Hamer,BOS,23.0,213.36,111.13004,Tennessee,USA,1996,2,38,35,2.2,1.7,0.2,-3.1,0.065,0.18100000000000002,0.126,0.545,0.037000000000000005,1996-97\n132,Stephon Marbury,MIN,20.0,187.96,81.64656,Georgia Tech,USA,1996,1,4,67,15.8,2.7,7.8,-3.1,0.027999999999999997,0.066,0.244,0.519,0.373,1996-97\n133,Stephen Howard,UTA,26.0,205.74,111.13004,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,3.6,1.7,0.2,0.1,0.094,0.16399999999999998,0.187,0.613,0.046,1996-97\n134,Wesley Person,PHX,26.0,198.12,88.45044,Auburn,USA,1994,1,23,80,13.5,3.7,1.5,0.7,0.033,0.114,0.195,0.5670000000000001,0.084,1996-97\n135,Will Perdue,SAS,31.0,213.36,108.86208,Vanderbilt,USA,1988,1,11,65,8.7,9.8,0.6,-4.7,0.155,0.25,0.139,0.5820000000000001,0.033,1996-97\n136,Willie Anderson,MIA,30.0,203.2,90.7184,Georgia,USA,1988,1,10,28,3.0,1.5,1.2,-1.0,0.06,0.11800000000000001,0.146,0.57,0.191,1996-97\n137,Willie Burton,ATL,29.0,203.2,95.25432,Minnesota,USA,1990,1,9,24,6.2,1.7,0.5,-4.8,0.033,0.09699999999999999,0.21,0.507,0.055999999999999994,1996-97\n138,Tyrone Corbin,ATL,34.0,198.12,102.0582,DePaul,USA,1985,2,35,70,9.5,4.2,1.8,10.5,0.040999999999999995,0.111,0.153,0.514,0.08900000000000001,1996-97\n139,Terry Dehere,LAC,25.0,193.04,86.18248,Seton Hall,USA,1993,1,13,73,6.4,1.3,2.2,-0.5,0.016,0.08800000000000001,0.233,0.524,0.261,1996-97\n140,Terry Mills,DET,29.0,208.28,113.398,Michigan,USA,1990,1,16,79,10.8,4.8,1.3,11.4,0.045,0.188,0.205,0.585,0.08900000000000001,1996-97\n141,Terry Porter,MIN,34.0,190.5,88.45044,Wisconsin-Stevens Point,USA,1985,1,24,82,6.9,2.1,3.6,2.1,0.024,0.109,0.19,0.544,0.316,1996-97\n142,Theo Ratliff,DET,24.0,208.28,102.0582,Wyoming,USA,1995,1,18,76,5.8,3.4,0.2,7.3,0.11,0.134,0.168,0.5660000000000001,0.016,1996-97\n143,Tim Hardaway,MIA,30.0,182.88,88.45044,Texas-El Paso,USA,1989,1,14,81,20.3,3.4,8.6,8.9,0.018000000000000002,0.083,0.264,0.532,0.40399999999999997,1996-97\n144,Tim Kempton,SAS,33.0,208.28,111.13004,Notre Dame,USA,1986,6,124,10,0.4,0.8,0.2,-6.2,0.051,0.08800000000000001,0.099,0.34,0.061,1996-97\n145,Tim Legler,WAS,30.0,193.04,90.7184,La Salle,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.9,1.4,0.5,-3.5,0.0,0.133,0.151,0.431,0.055,1996-97\n146,Todd Day,BOS,27.0,198.12,85.275296,Arkansas,USA,1992,1,8,81,14.5,4.1,1.4,-7.8,0.05,0.122,0.23600000000000002,0.514,0.085,1996-97\n147,Todd Fuller,GSW,22.0,210.82,115.66596000000001,North Carolina State,USA,1996,1,11,75,4.0,3.3,0.3,-8.6,0.127,0.171,0.166,0.48,0.04,1996-97\n148,Tom Chambers,CHH,38.0,208.28,99.79024,Utah,USA,1981,1,8,12,1.6,1.2,0.3,-33.6,0.043,0.16899999999999998,0.23600000000000002,0.29,0.077,1996-97\n149,Stanley Roberts,LAC,27.0,213.36,131.54168,Louisiana State,USA,1991,1,23,18,9.5,5.1,0.5,2.6,0.071,0.218,0.23800000000000002,0.485,0.049,1996-97\n150,Tom Gugliotta,MIN,27.0,208.28,108.86208,North Carolina State,USA,1992,1,6,81,20.6,8.7,4.1,-2.0,0.07200000000000001,0.193,0.27699999999999997,0.526,0.19399999999999998,1996-97\n151,Toni Kukoc,CHI,28.0,210.82,105.23334399999999,None,Croatia,1990,2,29,57,13.2,4.6,4.5,15.2,0.069,0.12,0.214,0.5529999999999999,0.23199999999999998,1996-97\n152,Tony Delk,CHH,23.0,187.96,85.728888,Kentucky,USA,1996,1,16,61,5.4,1.6,1.6,0.9,0.044000000000000004,0.09,0.182,0.596,0.187,1996-97\n153,Tony Dumas,PHX,24.0,198.12,86.18248,Missouri-Kansas City,USA,1994,1,19,24,3.6,0.7,1.0,-4.1,0.012,0.055,0.19899999999999998,0.402,0.134,1996-97\n154,Tony Massenburg,NJN,29.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,79,7.2,6.5,0.3,-6.2,0.11900000000000001,0.172,0.139,0.523,0.018000000000000002,1996-97\n155,Tony Smith,CHH,29.0,193.04,92.98635999999999,Marquette,USA,1990,2,51,69,5.0,1.4,2.2,0.7,0.035,0.051,0.156,0.47700000000000004,0.175,1996-97\n156,Tracy Moore,HOU,31.0,193.04,90.7184,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,3.7,1.0,0.7,-7.7,0.055999999999999994,0.068,0.20800000000000002,0.502,0.147,1996-97\n157,Tracy Murray,WAS,25.0,200.66,103.418976,UCLA,USA,1992,1,18,82,10.0,3.1,1.0,1.9,0.054000000000000006,0.10800000000000001,0.205,0.546,0.068,1996-97\n158,Travis Best,IND,24.0,180.34,82.553744,Georgia Tech,USA,1995,1,23,76,9.9,2.2,4.2,2.5,0.021,0.07400000000000001,0.193,0.5329999999999999,0.265,1996-97\n159,Zan Tabak,TOR,27.0,213.36,111.13004,None,USA,1991,2,51,13,6.5,3.8,1.1,-12.2,0.11,0.135,0.21899999999999997,0.501,0.111,1996-97\n160,Yinka Dare,NJN,24.0,213.36,120.20188,George Washington,USA,1994,1,14,41,1.4,2.0,0.1,-1.4,0.113,0.191,0.12,0.406,0.013000000000000001,1996-97\n161,Xavier McDaniel,NJN,34.0,200.66,98.88305600000001,Wichita State,USA,1985,1,4,62,5.6,5.1,1.0,-0.8,0.113,0.182,0.168,0.439,0.085,1996-97\n162,Tom Hammonds,DEN,30.0,205.74,102.0582,Georgia Tech,USA,1989,1,9,81,6.2,5.0,0.8,-7.3,0.09,0.172,0.142,0.534,0.057999999999999996,1996-97\n163,Stacey King,DAL,30.0,210.82,113.398,Oklahoma,USA,1989,1,6,11,2.2,2.5,0.1,-18.7,0.11199999999999999,0.23199999999999998,0.135,0.478,0.018000000000000002,1996-97\n164,Stacey Augmon,POR,28.0,203.2,92.98635999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,60,4.7,2.3,0.9,6.0,0.06,0.109,0.158,0.531,0.09300000000000001,1996-97\n165,Sherman Douglas,MIL,30.0,185.42,88.45044,Syracuse,USA,1989,2,28,79,9.7,2.4,5.4,-3.0,0.03,0.069,0.168,0.557,0.289,1996-97\n166,Rodney Rogers,LAC,26.0,200.66,115.66596000000001,Wake Forest,USA,1993,1,9,81,13.2,5.1,2.7,-3.5,0.063,0.132,0.223,0.53,0.152,1996-97\n167,Rod Strickland,WAS,30.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,82,17.2,4.1,8.9,1.7,0.038,0.09300000000000001,0.237,0.5329999999999999,0.366,1996-97\n168,Robert Werdann,NJN,26.0,210.82,113.398,St. John's (NY),USA,1992,2,46,6,1.5,1.0,0.0,-14.5,0.107,0.14300000000000002,0.14300000000000002,0.541,0.0,1996-97\n169,Robert Parish,CHI,43.0,215.9,110.676448,Centenary (LA),USA,1976,1,8,43,3.7,2.1,0.5,14.9,0.114,0.13,0.201,0.514,0.08199999999999999,1996-97\n170,Robert Pack,DAL,28.0,187.96,86.18248,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,14.3,2.7,8.4,-8.3,0.016,0.078,0.244,0.48200000000000004,0.435,1996-97\n171,Robert Horry,LAL,26.0,208.28,99.79024,Alabama,USA,1992,1,11,54,7.8,4.4,2.0,2.7,0.055999999999999994,0.14300000000000002,0.149,0.529,0.11900000000000001,1996-97\n172,Rik Smits,IND,30.0,223.52,120.20188,Marist,USA,1988,1,2,52,17.1,6.9,1.3,1.4,0.085,0.201,0.289,0.535,0.083,1996-97\n173,Ricky Pierce,CHH,37.0,193.04,97.52228000000001,Rice,USA,1982,1,18,60,11.0,2.0,1.3,-1.6,0.035,0.078,0.231,0.583,0.111,1996-97\n174,Rick Mahorn,DET,38.0,208.28,117.93392,Hampton,USA,1980,2,35,22,2.5,2.4,0.3,-0.1,0.091,0.192,0.16399999999999998,0.44,0.049,1996-97\n175,Rick Fox,BOS,27.0,200.66,112.94440800000001,North Carolina,Canada,1991,1,24,76,15.4,5.2,3.8,-6.9,0.047,0.134,0.20199999999999999,0.551,0.175,1996-97\n176,Richard Manning,LAC,27.0,210.82,111.13004,Washington,USA,1993,2,40,26,2.9,1.5,0.1,-6.8,0.079,0.136,0.21100000000000002,0.425,0.027000000000000003,1996-97\n177,Ron Harper,CHI,33.0,198.12,97.975872,Miami (OH),USA,1986,1,8,76,6.3,2.5,2.5,14.0,0.03,0.091,0.127,0.5429999999999999,0.152,1996-97\n178,Rex Walters,PHI,27.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,1993,1,16,59,6.8,1.8,1.9,-11.1,0.021,0.09300000000000001,0.16899999999999998,0.5710000000000001,0.18,1996-97\n179,Reggie Williams,NJN,33.0,201.0,86.0,Georgetown,USA,1987,1,4,13,5.8,2.4,0.8,-12.8,0.026000000000000002,0.142,0.196,0.46799999999999997,0.09300000000000001,1996-97\n180,Reggie Slater,TOR,26.0,200.66,97.52228000000001,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,7.8,3.7,0.8,1.5,0.10800000000000001,0.163,0.228,0.5579999999999999,0.092,1996-97\n181,Reggie Miller,IND,31.0,200.66,83.91452,UCLA,USA,1987,1,11,81,21.6,3.5,3.4,0.9,0.021,0.092,0.25,0.603,0.17,1996-97\n182,Reggie Jordan,MIN,29.0,193.04,88.45044,New Mexico State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.1,1.4,0.6,4.2,0.10300000000000001,0.13,0.13699999999999998,0.597,0.174,1996-97\n183,Reggie Geary,CLE,23.0,187.96,84.821704,Arizona,USA,1996,2,56,39,1.5,0.4,0.9,7.7,0.019,0.054000000000000006,0.154,0.45399999999999996,0.26899999999999996,1996-97\n184,Ray Owes,GSW,24.0,205.74,101.604608,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,3.1,2.9,0.3,-8.0,0.11699999999999999,0.187,0.166,0.442,0.043,1996-97\n185,Ray Allen,MIL,21.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,82,13.4,4.0,2.6,-2.0,0.046,0.109,0.21100000000000002,0.541,0.133,1996-97\n186,Rasheed Wallace,POR,22.0,210.82,102.0582,North Carolina,USA,1995,1,4,62,15.1,6.8,1.2,7.8,0.079,0.18100000000000002,0.218,0.588,0.067,1996-97\n187,Randy Livingston,HOU,22.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,64,3.9,1.5,2.4,0.3,0.042,0.071,0.16899999999999998,0.48700000000000004,0.248,1996-97\n188,Randy Brown,CHI,29.0,187.96,86.18248,New Mexico State,USA,1991,2,31,72,4.7,1.5,1.8,10.4,0.037000000000000005,0.079,0.17800000000000002,0.461,0.17800000000000002,1996-97\n189,Randolph Childress,DET,24.0,187.96,85.275296,Wake Forest,USA,1995,1,19,23,1.7,0.3,0.7,-0.9,0.008,0.037000000000000005,0.17600000000000002,0.44799999999999995,0.205,1996-97\n190,Rex Chapman,PHX,29.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,1988,1,8,65,13.8,2.8,2.8,2.7,0.016,0.099,0.223,0.551,0.159,1996-97\n191,Jerome Williams,DET,24.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,33,1.5,1.5,0.2,3.0,0.14400000000000002,0.182,0.18100000000000002,0.419,0.071,1996-97\n192,Rony Seikaly,ORL,32.0,210.82,114.758776,Syracuse,USA,1988,1,9,74,17.3,9.5,1.2,-1.7,0.122,0.19699999999999998,0.23800000000000002,0.5670000000000001,0.064,1996-97\n193,Ruben Nembhard,POR,25.0,190.5,94.34713599999999,Weber State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,4.0,0.8,1.7,-0.3,0.033,0.054000000000000006,0.19899999999999998,0.483,0.25,1996-97\n194,Shawnelle Scott,CLE,25.0,210.82,113.398,St. John's (NY),USA,1994,2,43,16,1.3,1.0,0.0,6.8,0.16,0.222,0.191,0.48,0.0,1996-97\n195,Shawn Respert,TOR,25.0,187.96,83.91452,Michigan State,USA,1995,1,8,41,4.2,1.0,1.0,-4.1,0.031,0.065,0.16399999999999998,0.551,0.132,1996-97\n196,Shawn Kemp,SEA,27.0,208.28,116.119552,Trinity Valley Community College,USA,1989,1,17,81,18.7,10.0,1.9,8.9,0.122,0.23,0.262,0.583,0.098,1996-97\n197,Shawn Bradley,DAL,25.0,228.6,112.490816,Brigham Young,USA,1993,1,2,73,13.2,8.4,0.7,-5.9,0.102,0.19699999999999998,0.22399999999999998,0.478,0.042,1996-97\n198,Sharone Wright,TOR,24.0,210.82,117.93392,Clemson,USA,1994,1,6,60,6.5,3.1,0.5,-9.3,0.08900000000000001,0.126,0.255,0.423,0.054000000000000006,1996-97\n199,Shareef Abdur-Rahim,VAN,20.0,205.74,104.32616,California,USA,1996,1,3,80,18.7,6.9,2.2,-12.3,0.08900000000000001,0.142,0.275,0.518,0.12,1996-97\n200,Shaquille O'Neal,LAL,25.0,215.9,136.0776,Louisiana State,USA,1992,1,1,51,26.2,12.5,3.1,6.9,0.11900000000000001,0.26,0.314,0.556,0.159,1996-97\n201,Shane Heal,MIN,26.0,182.88,81.64656,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,1.7,0.4,0.8,-0.7,0.008,0.075,0.204,0.37799999999999995,0.214,1996-97\n202,Shandon Anderson,UTA,23.0,198.12,94.34713599999999,Georgia,USA,1996,2,54,65,5.9,2.8,0.8,2.5,0.065,0.139,0.193,0.534,0.07400000000000001,1996-97\n203,Sedale Threatt,HOU,35.0,187.96,83.91452,West Virginia Tech,USA,1983,6,139,21,3.3,1.1,1.9,-3.5,0.017,0.063,0.122,0.451,0.185,1996-97\n204,Sean Rooks,LAL,27.0,208.28,117.93392,Arizona,USA,1992,2,30,69,3.8,2.4,0.6,1.3,0.08800000000000001,0.166,0.177,0.547,0.098,1996-97\n205,Roy Rogers,VAN,23.0,208.28,106.59411999999999,Alabama,USA,1996,1,22,82,6.6,4.7,0.6,-13.6,0.08800000000000001,0.155,0.154,0.518,0.042,1996-97\n206,Sean Elliott,SAS,29.0,203.2,99.79024,Arizona,USA,1989,1,3,39,14.9,4.9,3.2,-5.7,0.040999999999999995,0.126,0.22,0.529,0.161,1996-97\n207,Scott Williams,PHI,29.0,208.28,104.32616,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,5.8,6.4,0.7,-4.6,0.126,0.205,0.127,0.529,0.049,1996-97\n208,Scott Burrell,GSW,26.0,200.66,102.511792,Connecticut,USA,1993,1,20,57,5.2,2.8,1.3,1.4,0.061,0.134,0.16899999999999998,0.485,0.121,1996-97\n209,Scott Brooks,NYK,31.0,180.34,74.84268,California-Irvine,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,1.5,0.5,0.8,3.8,0.032,0.057999999999999996,0.11599999999999999,0.625,0.191,1996-97\n210,Sasha Danilovic,DAL,27.0,198.12,90.7184,None,USA,1992,2,43,56,12.5,2.4,1.8,1.5,0.019,0.069,0.196,0.552,0.10300000000000001,1996-97\n211,Sarunas Marciulionis,DEN,33.0,195.58,90.7184,None,USA,1987,6,127,17,6.8,1.8,1.5,-7.6,0.057,0.086,0.27,0.496,0.188,1996-97\n212,Samaki Walker,DAL,21.0,205.74,108.86208,Louisville,USA,1996,1,9,43,4.9,3.4,0.4,-12.6,0.094,0.198,0.201,0.485,0.05,1996-97\n213,Sam Perkins,SEA,36.0,205.74,115.66596000000001,North Carolina,USA,1984,1,4,81,11.0,3.7,1.3,10.6,0.047,0.145,0.198,0.584,0.08900000000000001,1996-97\n214,Sam Mitchell,MIN,33.0,200.66,97.52228000000001,Mercer,USA,1985,3,54,82,9.3,4.0,1.0,-4.9,0.064,0.124,0.183,0.523,0.068,1996-97\n215,Sam Mack,HOU,27.0,200.66,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,5.6,2.0,1.1,-1.7,0.026000000000000002,0.10400000000000001,0.165,0.521,0.10800000000000001,1996-97\n216,Sam Cassell,NJN,27.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,61,15.9,3.0,5.0,-1.7,0.03,0.08900000000000001,0.27399999999999997,0.541,0.313,1996-97\n217,Rumeal Robinson,POR,30.0,187.96,88.45044,Michigan,USA,1990,1,10,54,3.3,0.9,1.4,4.5,0.013999999999999999,0.086,0.19899999999999998,0.491,0.233,1996-97\n218,Scottie Pippen,CHI,31.0,200.66,103.418976,Central Arkansas,USA,1987,1,5,82,20.2,6.5,5.7,13.5,0.059000000000000004,0.133,0.245,0.5539999999999999,0.237,1996-97\n219,Jerome Kersey,LAL,35.0,200.66,108.86208,Longwood,USA,1984,2,46,70,6.8,5.2,1.3,4.1,0.07200000000000001,0.16399999999999998,0.145,0.475,0.077,1996-97\n220,Pete Chilcutt,VAN,28.0,208.28,108.86208,North Carolina,USA,1991,1,27,54,3.4,2.9,0.9,-16.2,0.11599999999999999,0.17,0.139,0.521,0.11699999999999999,1996-97\n221,Jermaine O'Neal,POR,18.0,210.82,102.511792,None,USA,1996,1,17,45,4.1,2.8,0.2,1.3,0.099,0.198,0.19899999999999998,0.494,0.03,1996-97\n222,Chris Webber,WAS,24.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,72,20.1,10.3,4.6,3.4,0.10099999999999999,0.207,0.244,0.5539999999999999,0.193,1996-97\n223,Chris Robinson,VAN,23.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,1996,2,51,41,4.6,1.7,1.6,-11.4,0.039,0.08800000000000001,0.155,0.486,0.156,1996-97\n224,Chris Mullin,GSW,33.0,200.66,97.52228000000001,St. John's (NY),USA,1985,1,7,79,14.5,4.0,4.1,-4.9,0.033,0.106,0.175,0.645,0.195,1996-97\n225,Chris Morris,UTA,31.0,203.2,99.79024,Auburn,USA,1988,1,4,73,4.3,2.2,0.6,-7.3,0.049,0.155,0.17800000000000002,0.486,0.075,1996-97\n226,Chris Mills,CLE,27.0,200.66,97.975872,Arizona,USA,1993,1,22,80,13.4,6.2,2.5,4.5,0.048,0.157,0.175,0.544,0.111,1996-97\n227,Chris Jent,NYK,27.0,200.66,99.79024,Ohio State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.0,0.3,0.3,-29.8,0.1,0.0,0.233,0.5,0.125,1996-97\n228,Chris Gatling,NJN,29.0,208.28,104.32616,Old Dominion,USA,1991,1,16,47,19.0,7.9,0.6,-4.1,0.11900000000000001,0.21600000000000003,0.312,0.58,0.046,1996-97\n229,Chris Dudley,POR,32.0,210.82,108.86208,Yale,USA,1987,4,75,81,3.9,7.3,0.5,-0.2,0.134,0.249,0.107,0.449,0.036000000000000004,1996-97\n230,Chris Childs,NYK,29.0,190.5,88.45044,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,9.3,2.9,6.1,5.2,0.013000000000000001,0.094,0.16899999999999998,0.526,0.309,1996-97\n231,Chris Carr,MIN,23.0,198.12,99.79024,Southern Illinois,USA,1995,2,56,55,6.1,2.1,0.9,3.8,0.043,0.11599999999999999,0.184,0.5579999999999999,0.099,1996-97\n232,Cherokee Parks,MIN,24.0,210.82,108.86208,Duke,USA,1995,1,12,76,3.3,2.6,0.4,-0.6,0.098,0.135,0.12300000000000001,0.535,0.055,1996-97\n233,Charlie Ward,NYK,26.0,187.96,86.18248,Florida State,USA,1994,1,26,79,5.2,2.8,4.1,4.0,0.031,0.11599999999999999,0.14,0.522,0.282,1996-97\n234,Charles Smith,SAS,31.0,208.28,110.676448,Pittsburgh,USA,1988,1,3,19,4.6,3.4,0.7,-4.9,0.057999999999999996,0.179,0.165,0.461,0.07200000000000001,1996-97\n235,Charles Oakley,NYK,33.0,205.74,111.13004,Virginia Union,USA,1985,1,9,80,10.8,9.8,2.8,3.4,0.107,0.218,0.155,0.545,0.127,1996-97\n236,Charles Jones,HOU,40.0,205.74,97.52228000000001,Albany State (GA),USA,1979,8,165,12,0.3,1.1,0.3,2.6,0.068,0.10300000000000001,0.025,0.4,0.046,1996-97\n237,Charles Barkley,HOU,34.0,198.12,114.30518400000001,Auburn,USA,1984,1,5,53,19.2,13.5,4.7,7.5,0.127,0.28,0.23,0.581,0.20800000000000002,1996-97\n238,Cedric Ceballos,PHX,27.0,200.66,102.0582,Cal State-Fullerton,USA,1990,2,48,50,14.6,6.6,1.3,4.1,0.08800000000000001,0.18100000000000002,0.24600000000000002,0.522,0.073,1996-97\n239,Carlos Rogers,TOR,26.0,210.82,99.79024,Tennessee State,USA,1994,1,11,56,9.8,5.4,0.7,-5.7,0.098,0.154,0.168,0.575,0.046,1996-97\n240,Carl Thomas,CLE,27.0,193.04,79.3786,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.1,0.7,0.4,-8.9,0.043,0.152,0.16699999999999998,0.43,0.19,1996-97\n241,Carl Herrera,SAS,30.0,205.74,102.0582,Houston,USA,1990,2,30,75,8.0,4.5,0.7,-9.7,0.076,0.151,0.19,0.46299999999999997,0.047,1996-97\n242,Calbert Cheaney,WAS,25.0,200.66,97.52228000000001,Indiana,USA,1993,1,6,79,10.6,3.4,1.4,2.0,0.036000000000000004,0.095,0.165,0.53,0.07,1996-97\n243,Byron Scott,LAL,36.0,193.04,92.98635999999999,Arizona State,USA,1983,1,4,79,6.7,1.5,1.3,6.7,0.017,0.075,0.157,0.59,0.11,1996-97\n244,Bryon Russell,UTA,26.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,81,10.8,4.1,1.5,13.5,0.040999999999999995,0.11800000000000001,0.15,0.6,0.07,1996-97\n245,Chris Whitney,WAS,25.0,182.88,77.11064,Clemson,USA,1993,2,47,82,5.2,1.3,2.2,2.0,0.013999999999999999,0.09300000000000001,0.183,0.5660000000000001,0.268,1996-97\n246,Christian Laettner,ATL,27.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,82,18.1,8.8,2.7,11.0,0.084,0.18600000000000003,0.23600000000000002,0.562,0.133,1996-97\n247,Chucky Brown,MIL,29.0,203.2,97.52228000000001,North Carolina State,USA,1989,2,43,70,2.9,2.1,0.4,-5.9,0.063,0.177,0.12300000000000001,0.552,0.057,1996-97\n248,Clar. Weatherspoon,PHI,26.0,200.66,108.86208,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,82,12.2,8.3,1.7,-8.3,0.079,0.172,0.155,0.537,0.078,1996-97\n249,David Wingate,SEA,33.0,195.58,83.91452,Georgetown,USA,1986,2,44,65,3.6,1.1,1.2,2.8,0.031,0.069,0.134,0.509,0.13699999999999998,1996-97\n250,David Wesley,BOS,26.0,185.42,89.811216,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,16.8,3.6,7.3,-7.4,0.024,0.084,0.18899999999999997,0.563,0.28600000000000003,1996-97\n251,David Vaughn,ORL,24.0,205.74,108.86208,Memphis,USA,1995,1,25,35,2.3,2.7,0.2,-7.5,0.128,0.21600000000000003,0.172,0.475,0.045,1996-97\n252,David Robinson,SAS,31.0,215.9,106.59411999999999,Navy,USA,1987,1,1,6,17.7,8.5,1.3,9.6,0.161,0.237,0.33399999999999996,0.5589999999999999,0.111,1996-97\n253,Darvin Ham,IND,23.0,200.66,99.79024,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,2.3,1.6,0.4,-2.0,0.109,0.09699999999999999,0.14,0.536,0.07200000000000001,1996-97\n254,Darrin Hancock,ATL,25.0,200.66,92.98635999999999,Kansas,USA,1994,2,38,24,1.8,0.8,0.5,-2.6,0.03,0.11800000000000001,0.159,0.51,0.136,1996-97\n255,Darrick Martin,LAC,26.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,10.9,1.4,4.1,-4.5,0.016,0.06,0.23199999999999998,0.539,0.292,1996-97\n256,Darrell Armstrong,ORL,29.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,6.1,1.1,2.6,0.3,0.039,0.05,0.222,0.525,0.308,1996-97\n257,Danny Manning,PHX,31.0,208.28,106.140528,Kansas,USA,1988,1,1,77,13.5,6.1,2.2,3.1,0.079,0.184,0.22699999999999998,0.574,0.136,1996-97\n258,Danny Ferry,CLE,30.0,208.28,106.59411999999999,Duke,USA,1989,1,2,82,10.6,4.1,1.8,2.3,0.04,0.134,0.177,0.523,0.102,1996-97\n259,Dana Barros,BOS,30.0,180.34,73.935496,Boston College,USA,1989,1,16,24,12.5,2.0,3.4,-10.0,0.006999999999999999,0.07400000000000001,0.188,0.552,0.195,1996-97\n260,Bryant Stith,DEN,26.0,195.58,94.34713599999999,Virginia,USA,1992,1,13,52,14.9,4.2,2.6,-5.6,0.048,0.09,0.201,0.5479999999999999,0.125,1996-97\n261,Dan Schayes,ORL,38.0,210.82,117.93392,Syracuse,USA,1981,1,13,45,3.0,2.8,0.3,-1.5,0.091,0.183,0.15,0.465,0.045,1996-97\n262,Damon Stoudamire,TOR,23.0,177.8,77.56423199999999,Arizona,USA,1995,1,7,81,20.2,4.1,8.8,-3.7,0.028999999999999998,0.09,0.253,0.516,0.38,1996-97\n263,Dale Ellis,DEN,36.0,200.66,97.52228000000001,Tennessee,USA,1983,1,9,82,16.6,3.6,2.0,-9.1,0.039,0.07400000000000001,0.214,0.537,0.1,1996-97\n264,Dale Davis,IND,28.0,210.82,104.32616,Clemson,USA,1991,1,13,80,10.4,9.7,0.7,-0.2,0.138,0.215,0.159,0.532,0.04,1996-97\n265,Cuonzo Martin,MIL,25.0,195.58,96.615096,Purdue,USA,1995,2,57,3,0.0,0.3,0.3,-12.1,0.048,0.0,0.214,0.0,0.1,1996-97\n266,Craig Ehlo,SEA,35.0,198.12,81.64656,Washington State,USA,1983,3,48,62,3.5,1.8,1.1,5.7,0.055999999999999994,0.107,0.166,0.41200000000000003,0.13,1996-97\n267,Cory Alexander,SAS,24.0,185.42,86.18248,Virginia,USA,1995,1,29,80,7.2,1.5,3.2,-8.8,0.023,0.081,0.218,0.528,0.3,1996-97\n268,Corliss Williamson,SAC,23.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,79,11.6,4.1,1.6,-4.2,0.08199999999999999,0.11199999999999999,0.23,0.535,0.10800000000000001,1996-97\n269,Corie Blount,LAL,28.0,208.28,109.769264,Cincinnati,USA,1993,1,25,58,4.2,4.8,0.6,2.0,0.13,0.182,0.11900000000000001,0.5589999999999999,0.055999999999999994,1996-97\n270,Clyde Drexler,HOU,35.0,200.66,100.697424,Houston,USA,1983,1,14,62,18.0,6.0,5.7,7.5,0.062,0.122,0.231,0.5479999999999999,0.261,1996-97\n271,Clifford Rozier,TOR,24.0,210.82,104.32616,Louisville,USA,1994,1,16,42,4.5,5.6,0.7,-6.3,0.151,0.223,0.14,0.47100000000000003,0.067,1996-97\n272,Clifford Robinson,POR,30.0,208.28,102.0582,Connecticut,USA,1989,2,36,81,15.1,4.0,3.2,4.4,0.036000000000000004,0.08800000000000001,0.19899999999999998,0.519,0.13699999999999998,1996-97\n273,Dan Majerle,MIA,31.0,198.12,99.79024,Central Michigan,USA,1988,1,14,36,10.8,4.5,3.2,4.7,0.043,0.111,0.157,0.523,0.158,1996-97\n274,Bryant Reeves,VAN,24.0,213.36,124.7378,Oklahoma State,USA,1995,1,6,75,16.2,8.1,2.1,-10.6,0.07200000000000001,0.185,0.223,0.523,0.106,1996-97\n275,Bruce Bowen,MIA,26.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,300.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1996-97\n276,Brooks Thompson,DEN,26.0,193.04,87.543256,Oklahoma State,USA,1994,1,27,67,6.6,1.4,2.7,-6.2,0.019,0.087,0.214,0.526,0.27699999999999997,1996-97\n277,Antonio Davis,IND,28.0,205.74,104.32616,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,82,10.5,7.3,0.8,3.4,0.098,0.20600000000000002,0.187,0.537,0.049,1996-97\n278,Antoine Walker,BOS,20.0,205.74,101.604608,Kentucky,USA,1996,1,6,82,17.5,9.0,3.2,-9.3,0.10300000000000001,0.18899999999999997,0.251,0.474,0.15,1996-97\n279,Antoine Carr,UTA,35.0,205.74,115.66596000000001,Wichita State,USA,1983,1,8,82,7.4,2.4,0.9,2.2,0.054000000000000006,0.111,0.21,0.522,0.08900000000000001,1996-97\n280,Anthony Peeler,VAN,27.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,72,14.5,3.4,3.6,-10.4,0.027000000000000003,0.096,0.248,0.48700000000000004,0.20800000000000002,1996-97\n281,Anthony Miller,ATL,25.0,205.74,115.66596000000001,Michigan State,USA,1994,2,39,1,0.0,7.0,0.0,-50.0,0.111,0.7140000000000001,0.149,0.0,0.0,1996-97\n282,Anthony Mason,CHH,30.0,203.2,113.398,Tennessee State,USA,1988,3,53,73,16.2,11.4,5.7,2.6,0.07400000000000001,0.239,0.179,0.585,0.21600000000000003,1996-97\n283,Anthony Goldwire,DEN,25.0,187.96,82.553744,Houston,USA,1994,2,52,60,6.5,1.4,3.7,-4.1,0.011000000000000001,0.066,0.168,0.531,0.305,1996-97\n284,Anfernee Hardaway,ORL,25.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,59,20.5,4.5,5.6,4.6,0.040999999999999995,0.096,0.254,0.5539999999999999,0.27,1996-97\n285,Andrew Lang,MIL,31.0,210.82,124.7378,Arkansas,USA,1988,2,28,52,5.3,5.3,0.5,-1.2,0.096,0.182,0.12300000000000001,0.498,0.031,1996-97\n286,Andrew DeClercq,GSW,24.0,208.28,104.32616,Florida,USA,1995,2,34,71,5.3,4.2,0.5,-5.6,0.132,0.198,0.17300000000000001,0.552,0.05,1996-97\n287,Amal McCaskill,ORL,23.0,210.82,106.59411999999999,Marquette,USA,1996,2,49,17,1.6,1.3,0.4,-15.7,0.038,0.2,0.20600000000000002,0.376,0.146,1996-97\n288,Antonio Harvey,SEA,26.0,210.82,102.0582,Pfeiffer,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,2.5,1.7,0.2,1.4,0.07400000000000001,0.22899999999999998,0.217,0.55,0.063,1996-97\n289,Alton Lister,BOS,38.0,213.36,111.13004,Arizona State,USA,1981,1,21,53,1.6,3.2,0.2,-13.3,0.136,0.249,0.1,0.48,0.038,1996-97\n290,Allen Iverson,PHI,22.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,76,23.5,4.1,7.5,-7.0,0.04,0.07200000000000001,0.284,0.513,0.32,1996-97\n291,Allan Houston,NYK,26.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,1993,1,11,81,14.8,3.0,2.2,2.9,0.02,0.086,0.223,0.531,0.11699999999999999,1996-97\n292,Aleksandar Djordjevic,POR,29.0,187.96,89.811216,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,3.1,0.6,0.6,4.8,0.021,0.07,0.179,0.687,0.135,1996-97\n293,Alan Henderson,ATL,24.0,205.74,106.59411999999999,Indiana,USA,1995,1,16,30,6.6,3.9,0.8,-9.7,0.114,0.184,0.20199999999999999,0.51,0.078,1996-97\n294,Adrian Caldwell,PHI,30.0,203.2,120.20188,Lamar,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,2.2,3.7,0.3,-6.2,0.10800000000000001,0.20800000000000002,0.105,0.44299999999999995,0.03,1996-97\n295,Adam Keefe,UTA,27.0,205.74,109.315672,Stanford,USA,1992,1,10,62,3.8,3.5,0.5,6.7,0.11,0.177,0.126,0.5720000000000001,0.051,1996-97\n296,Acie Earl,MIL,27.0,210.82,108.86208,Iowa,USA,1993,1,19,47,4.0,2.0,0.4,-6.4,0.079,0.14,0.22399999999999998,0.435,0.077,1996-97\n297,Aaron Williams,VAN,25.0,205.74,102.0582,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,6.2,4.3,0.5,-8.3,0.129,0.163,0.168,0.599,0.051,1996-97\n298,Aaron McKie,DET,24.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,83,5.2,2.7,1.9,5.2,0.031,0.129,0.147,0.524,0.163,1996-97\n299,Jerome Allen,DEN,24.0,193.04,83.46092800000001,Pennsylvania,USA,1995,2,49,76,3.0,1.3,2.0,-3.7,0.031,0.08800000000000001,0.154,0.449,0.264,1996-97\n300,A.C. Green,DAL,33.0,205.74,102.0582,Oregon State,USA,1985,1,23,83,7.2,7.9,0.8,-8.0,0.1,0.207,0.11900000000000001,0.523,0.045,1996-97\n301,Alonzo Mourning,MIA,27.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,66,19.8,9.9,1.6,10.5,0.1,0.22899999999999998,0.275,0.578,0.086,1996-97\n302,David Wood,MIL,32.0,205.74,104.32616,Nevada-Reno,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,1.2,0.6,0.3,3.9,0.026000000000000002,0.128,0.1,0.621,0.085,1996-97\n303,Antonio Lang,CLE,25.0,203.2,104.32616,Duke,USA,1994,2,29,64,2.7,2.0,0.5,0.7,0.081,0.11800000000000001,0.136,0.467,0.068,1996-97\n304,Armen Gilliam,MIL,33.0,205.74,117.93392,Nevada-Las Vegas,USA,1987,1,2,80,8.6,6.2,0.7,-3.7,0.084,0.21899999999999997,0.16899999999999998,0.5429999999999999,0.042,1996-97\n305,Brian Shaw,ORL,31.0,198.12,90.7184,California-Santa Barbara,USA,1988,1,24,77,7.2,2.5,4.1,-10.5,0.028999999999999998,0.095,0.184,0.478,0.297,1996-97\n306,Brian Grant,SAC,25.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,24,10.5,5.9,1.2,-7.7,0.098,0.185,0.213,0.511,0.078,1996-97\n307,Brian Evans,ORL,23.0,203.2,99.79024,Indiana,USA,1996,1,27,14,1.4,0.6,0.5,-12.5,0.017,0.121,0.168,0.455,0.19399999999999998,1996-97\n308,Brett Szabo,BOS,29.0,210.82,104.32616,Augustana (SD),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,2.2,2.4,0.2,-11.1,0.08900000000000001,0.196,0.11900000000000001,0.517,0.039,1996-97\n309,Brent Scott,IND,26.0,208.28,113.398,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.2,0.6,0.2,4.9,0.073,0.109,0.18600000000000003,0.484,0.086,1996-97\n310,Brent Price,HOU,28.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1992,2,32,25,5.0,1.2,2.6,2.9,0.032,0.052000000000000005,0.17,0.551,0.249,1996-97\n311,Brent Barry,LAC,25.0,198.12,88.45044,Oregon State,USA,1995,1,15,59,7.5,1.9,2.6,4.1,0.03,0.08900000000000001,0.2,0.526,0.22399999999999998,1996-97\n312,Brad Lohaus,TOR,32.0,210.82,104.32616,Iowa,USA,1987,2,45,6,1.7,1.2,0.2,-38.4,0.023,0.171,0.153,0.33299999999999996,0.048,1996-97\n313,Bobby Phills,CLE,27.0,195.58,99.79024,Southern,USA,1991,2,45,69,12.6,3.6,3.4,3.3,0.034,0.10099999999999999,0.20800000000000002,0.514,0.17800000000000002,1996-97\n314,Bobby Hurley,SAC,26.0,182.88,74.84268,Duke,USA,1993,1,7,49,2.9,0.8,3.0,-2.6,0.015,0.05,0.14,0.48200000000000004,0.336,1996-97\n315,Bob Sura,CLE,24.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,1995,1,17,82,9.2,3.8,4.8,1.0,0.042,0.134,0.19899999999999998,0.519,0.318,1996-97\n316,Antonio McDyess,DEN,22.0,205.74,99.79024,Alabama,USA,1995,1,2,74,18.3,7.3,1.4,-7.5,0.07,0.163,0.267,0.509,0.079,1996-97\n317,Bo Outlaw,LAC,26.0,203.2,95.25432,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.6,5.5,1.9,4.0,0.092,0.152,0.129,0.602,0.113,1996-97\n318,Bison Dele,CHI,28.0,210.82,117.93392,Arizona,USA,1991,1,10,9,7.0,3.7,1.3,0.9,0.11800000000000001,0.154,0.27699999999999997,0.45299999999999996,0.14,1996-97\n319,Bimbo Coles,GSW,29.0,187.96,82.553744,Virginia Tech,USA,1990,2,40,51,6.1,2.3,2.9,-6.3,0.04,0.078,0.153,0.46299999999999997,0.204,1996-97\n320,Billy Owens,SAC,28.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1991,1,3,66,11.0,5.9,2.8,-3.0,0.077,0.152,0.18899999999999997,0.514,0.154,1996-97\n321,Bill Wennington,CHI,34.0,213.36,111.13004,St. John's (NY),USA,1985,1,16,61,4.6,2.1,0.7,7.7,0.068,0.11900000000000001,0.168,0.5379999999999999,0.079,1996-97\n322,Benoit Benjamin,TOR,32.0,213.36,113.398,Creighton,USA,1985,1,3,4,3.3,2.3,0.3,-9.1,0.067,0.16699999999999998,0.157,0.47200000000000003,0.036000000000000004,1996-97\n323,Ben Wallace,WAS,22.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,1.1,1.7,0.1,-3.5,0.132,0.18,0.165,0.34700000000000003,0.018000000000000002,1996-97\n324,Ben Davis,PHX,24.0,205.74,108.86208,Arizona,USA,1996,2,43,20,1.5,1.4,0.0,-0.4,0.132,0.192,0.156,0.41700000000000004,0.0,1996-97\n325,B.J. Armstrong,GSW,29.0,187.96,79.3786,Iowa,USA,1989,1,18,49,7.9,1.5,2.6,-6.5,0.008,0.078,0.18600000000000003,0.5379999999999999,0.209,1996-97\n326,Avery Johnson,SAS,32.0,180.34,81.64656,Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,10.5,1.9,6.8,-8.6,0.015,0.057999999999999996,0.175,0.517,0.353,1996-97\n327,Ashraf Amaya,WAS,25.0,203.2,104.32616,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,1.3,1.7,0.1,-8.6,0.127,0.289,0.184,0.382,0.038,1996-97\n328,Arvydas Sabonis,POR,32.0,220.98,132.448864,None,Lithuania,1986,1,24,69,13.4,7.9,2.1,8.1,0.08199999999999999,0.282,0.24,0.5920000000000001,0.136,1996-97\n329,Blue Edwards,VAN,31.0,193.04,103.418976,East Carolina,USA,1989,1,21,61,7.8,3.1,1.9,-11.1,0.039,0.11599999999999999,0.193,0.47200000000000003,0.14,1996-97\n330,Dean Garrett,MIN,30.0,210.82,113.398,Indiana,USA,1988,2,38,68,8.0,7.3,0.6,1.2,0.10800000000000001,0.247,0.135,0.603,0.035,1996-97\n331,Buck Williams,NYK,37.0,203.2,102.0582,Maryland,USA,1981,1,3,74,6.3,5.4,0.7,6.9,0.135,0.184,0.149,0.574,0.059000000000000004,1996-97\n332,Dell Curry,CHH,33.0,195.58,92.98635999999999,Virginia Tech,USA,1986,1,15,68,14.8,3.1,1.7,1.6,0.024,0.098,0.226,0.562,0.10400000000000001,1996-97\n333,Hakeem Olajuwon,HOU,34.0,213.36,115.66596000000001,Houston,Nigeria,1984,1,1,78,23.2,9.2,3.0,6.5,0.075,0.20600000000000002,0.308,0.5579999999999999,0.158,1996-97\n334,Greg Ostertag,UTA,24.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,77,7.3,7.3,0.4,15.9,0.133,0.24600000000000002,0.146,0.561,0.021,1996-97\n335,Greg Minor,BOS,25.0,198.12,95.25432,Louisville,USA,1994,1,25,23,9.6,3.5,1.5,-2.1,0.057999999999999996,0.11,0.18899999999999997,0.519,0.10300000000000001,1996-97\n336,Greg Graham,SEA,26.0,193.04,82.553744,Indiana,USA,1993,1,17,28,3.3,0.5,0.4,3.6,0.013000000000000001,0.063,0.245,0.47600000000000003,0.1,1996-97\n337,Greg Foster,UTA,28.0,210.82,113.398,Texas-El Paso,USA,1990,2,35,79,3.5,2.4,0.4,-0.9,0.078,0.166,0.168,0.508,0.055,1996-97\n338,Greg Dreiling,DAL,33.0,215.9,120.20188,Kansas,USA,1986,2,26,40,2.0,1.9,0.3,-8.0,0.059000000000000004,0.192,0.114,0.466,0.048,1996-97\n339,Greg Anthony,VAN,29.0,185.42,81.64656,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,12,65,9.5,2.8,6.3,-9.4,0.015,0.099,0.177,0.526,0.358,1996-97\n340,Greg Anderson,SAS,33.0,208.28,113.398,Houston,USA,1987,1,23,82,3.9,5.5,0.4,-14.2,0.109,0.21899999999999997,0.106,0.531,0.033,1996-97\n341,Grant Long,DET,31.0,205.74,112.490816,Eastern Michigan,USA,1988,2,33,65,5.0,3.4,0.6,4.0,0.096,0.15,0.154,0.523,0.057999999999999996,1996-97\n342,Grant Hill,DET,24.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,80,21.4,9.0,7.3,6.9,0.049,0.23199999999999998,0.28300000000000003,0.556,0.35600000000000004,1996-97\n343,Glenn Robinson,MIL,24.0,200.66,106.59411999999999,Purdue,USA,1994,1,1,80,21.1,6.3,3.1,-2.9,0.051,0.14400000000000002,0.278,0.528,0.146,1996-97\n344,Harvey Grant,WAS,31.0,205.74,102.0582,Oklahoma,USA,1988,1,12,78,4.1,3.3,0.9,1.7,0.045,0.136,0.102,0.47700000000000004,0.059000000000000004,1996-97\n345,Glen Rice,CHH,30.0,203.2,99.79024,Michigan,USA,1989,1,4,79,26.8,4.0,2.0,3.2,0.025,0.087,0.272,0.605,0.08800000000000001,1996-97\n346,Gerald Wilkins,ORL,33.0,198.12,102.0582,Tennessee-Chattanooga,USA,1985,2,47,80,10.6,2.2,2.2,-5.8,0.031,0.064,0.203,0.503,0.14300000000000002,1996-97\n347,George Zidek,DEN,23.0,213.36,119.74828799999999,UCLA,USA,1995,1,22,52,2.8,1.7,0.3,-14.1,0.102,0.16899999999999998,0.195,0.5,0.064,1996-97\n348,George McCloud,LAL,30.0,203.2,102.0582,Florida State,USA,1989,1,7,64,10.2,2.8,1.7,-2.7,0.027000000000000003,0.111,0.20600000000000002,0.527,0.125,1996-97\n349,George Lynch,VAN,26.0,203.2,103.418976,North Carolina,USA,1993,1,12,41,8.3,6.4,1.9,-8.2,0.106,0.185,0.175,0.512,0.125,1996-97\n350,Gaylon Nickerson,WAS,28.0,190.5,86.18248,Northwestern Oklahoma,USA,1994,2,34,4,3.8,1.3,0.3,8.9,0.03,0.111,0.174,0.49700000000000005,0.043,1996-97\n351,Gary Trent,POR,22.0,203.2,113.398,Ohio,USA,1995,1,11,82,10.8,5.2,1.1,2.5,0.10099999999999999,0.16699999999999998,0.212,0.569,0.077,1996-97\n352,Gary Payton,SEA,28.0,193.04,86.18248,Oregon State,USA,1990,1,2,82,21.8,4.6,7.1,10.3,0.04,0.102,0.264,0.545,0.33,1996-97\n353,Gary Grant,MIA,32.0,190.5,83.91452,Michigan,USA,1988,1,15,28,3.9,1.4,1.6,3.2,0.028999999999999998,0.105,0.19399999999999998,0.46,0.215,1996-97\n354,Fred Roberts,DAL,36.0,208.28,98.88305600000001,Brigham Young,USA,1982,2,27,12,1.8,0.8,0.0,-13.1,0.053,0.17800000000000002,0.265,0.52,0.0,1996-97\n355,Fred Hoiberg,IND,24.0,193.04,92.079176,Iowa State,USA,1995,2,52,47,4.8,1.7,0.9,4.9,0.027999999999999997,0.146,0.172,0.59,0.122,1996-97\n356,Frankie King,PHI,25.0,185.42,83.91452,Western Carolina,USA,1995,2,37,7,2.9,2.0,0.7,1.4,0.065,0.156,0.13,0.521,0.106,1996-97\n357,Gheorghe Muresan,WAS,26.0,231.14,137.438376,None,USA,1993,2,30,73,10.6,6.6,0.4,6.9,0.098,0.217,0.185,0.618,0.024,1996-97\n358,Frank Brickowski,BOS,37.0,205.74,108.86208,Penn State,USA,1981,3,57,17,4.8,2.0,0.9,-22.4,0.026000000000000002,0.133,0.17300000000000001,0.512,0.11599999999999999,1996-97\n359,Haywoode Workman,IND,31.0,187.96,81.64656,Oral Roberts,USA,1989,2,49,4,5.5,1.8,2.8,-7.3,0.055999999999999994,0.045,0.139,0.5379999999999999,0.23399999999999999,1996-97\n360,Herb Williams,NYK,39.0,210.82,117.93392,Ohio State,USA,1981,1,14,21,1.9,1.5,0.2,-10.8,0.055999999999999994,0.141,0.132,0.408,0.045,1996-97\n361,Jeff McInnis,DEN,22.0,193.04,86.18248,North Carolina,USA,1996,2,37,13,5.0,0.5,1.4,-17.8,0.021,0.04,0.259,0.609,0.327,1996-97\n362,Dee Brown,BOS,28.0,187.96,87.089664,Jacksonville,USA,1990,1,19,21,7.6,2.3,3.2,-7.5,0.015,0.095,0.163,0.455,0.20199999999999999,1996-97\n363,Jeff Grayer,SAC,31.0,195.58,95.25432,Iowa State,USA,1988,1,13,25,3.6,1.5,1.0,0.7,0.077,0.067,0.154,0.496,0.124,1996-97\n364,Jayson Williams,NJN,29.0,205.74,108.86208,St. John's (NY),USA,1990,1,21,41,13.4,13.5,1.2,-8.8,0.16699999999999998,0.248,0.209,0.44299999999999995,0.062,1996-97\n365,Jason Sasser,DAL,23.0,200.66,102.0582,Texas Tech,USA,1996,2,41,8,2.4,1.0,0.3,-24.2,0.018000000000000002,0.14,0.172,0.413,0.067,1996-97\n366,Jason Kidd,PHX,24.0,193.04,94.34713599999999,California,USA,1994,1,2,55,10.9,4.5,9.0,2.4,0.039,0.106,0.17,0.498,0.37,1996-97\n367,Jason Caffey,CHI,24.0,203.2,116.119552,Alabama,USA,1995,1,20,75,7.3,4.0,1.2,9.0,0.114,0.134,0.184,0.574,0.094,1996-97\n368,Jaren Jackson,WAS,29.0,198.12,95.25432,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,5.0,1.8,0.9,1.7,0.03,0.10400000000000001,0.16699999999999998,0.52,0.09,1996-97\n369,Jamie Watson,DAL,25.0,200.66,86.18248,South Carolina,USA,1994,2,47,23,3.4,2.0,1.4,-7.8,0.069,0.098,0.149,0.493,0.159,1996-97\n370,Jamie Feick,SAS,22.0,203.2,115.66596000000001,Michigan State,USA,1996,2,48,41,3.7,5.2,0.6,-12.2,0.133,0.253,0.15,0.405,0.065,1996-97\n371,James Scott,MIA,25.0,198.12,81.64656,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,0.1,0.8,0.4,-14.7,0.036000000000000004,0.147,0.158,0.055999999999999994,0.136,1996-97\n372,Henry James,ATL,31.0,203.2,99.79024,St. Mary's (TX),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,6.7,1.5,0.4,1.2,0.034,0.067,0.171,0.555,0.036000000000000004,1996-97\n373,James Robinson,MIN,26.0,187.96,81.64656,Alabama,USA,1993,1,21,69,8.3,1.6,1.8,-2.7,0.021,0.076,0.207,0.537,0.163,1996-97\n374,Jalen Rose,IND,24.0,203.2,95.25432,Michigan,USA,1994,1,13,66,7.3,1.8,2.3,1.3,0.027999999999999997,0.095,0.214,0.541,0.23399999999999999,1996-97\n375,Jack Haley,NJN,33.0,208.28,109.769264,UCLA,USA,1987,4,79,20,2.0,1.6,0.3,5.0,0.16699999999999998,0.284,0.22399999999999998,0.441,0.08800000000000001,1996-97\n376,Ivano Newbill,ATL,26.0,208.28,111.13004,Georgia Tech,USA,1994,Undrafted,Undrafted,72,1.4,2.8,0.3,2.5,0.10400000000000001,0.18899999999999997,0.083,0.439,0.042,1996-97\n377,Isaiah Rider,POR,26.0,195.58,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1993,1,5,76,16.1,4.0,2.6,3.4,0.045,0.09699999999999999,0.22899999999999998,0.557,0.129,1996-97\n378,Ike Austin,MIA,27.0,208.28,122.46983999999999,Arizona State,USA,1991,2,48,82,9.7,5.8,1.2,2.9,0.09,0.218,0.22699999999999998,0.536,0.1,1996-97\n379,Hubert Davis,TOR,27.0,195.58,83.007336,North Carolina,USA,1992,1,20,36,5.0,1.1,0.9,-3.3,0.02,0.054000000000000006,0.154,0.466,0.08800000000000001,1996-97\n380,Howard Eisley,UTA,24.0,187.96,80.28578399999998,Boston College,USA,1994,2,30,82,4.5,1.0,2.4,2.5,0.024,0.067,0.192,0.53,0.29600000000000004,1996-97\n381,Hot Rod Williams,PHX,34.0,210.82,111.13004,Tulane,USA,1985,2,45,68,8.0,8.3,1.5,4.3,0.099,0.19899999999999998,0.122,0.5379999999999999,0.067,1996-97\n382,Horacio Llamas,PHX,23.0,210.82,129.27372,Grand Canyon,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,1.7,0.9,0.2,11.5,0.048,0.13699999999999998,0.19,0.539,0.055999999999999994,1996-97\n383,Horace Grant,ORL,31.0,208.28,111.13004,Clemson,USA,1987,1,10,67,12.6,9.0,2.4,1.1,0.094,0.19,0.161,0.546,0.11199999999999999,1996-97\n384,Hersey Hawkins,SEA,30.0,190.5,86.18248,Bradley,USA,1988,1,6,82,13.9,3.9,3.0,10.3,0.04,0.098,0.17300000000000001,0.616,0.14300000000000002,1996-97\n385,Jamal Mashburn,MIA,24.0,203.2,113.398,Kentucky,USA,1993,1,4,69,11.9,4.3,2.9,1.4,0.037000000000000005,0.121,0.207,0.48700000000000004,0.158,1996-97\n386,Felton Spencer,GSW,29.0,213.36,127.00576000000001,Louisville,USA,1990,1,6,73,5.1,5.7,0.3,-1.2,0.124,0.205,0.128,0.524,0.02,1996-97\n387,Jeff Hornacek,UTA,34.0,193.04,86.18248,Iowa State,USA,1986,2,46,82,14.5,2.9,4.4,14.4,0.031,0.08199999999999999,0.2,0.596,0.21,1996-97\n388,Ervin Johnson,DEN,29.0,210.82,111.13004,New Orleans,USA,1993,1,23,82,7.1,11.1,0.9,-5.9,0.10300000000000001,0.294,0.114,0.5429999999999999,0.042,1996-97\n389,Donyell Marshall,GSW,24.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,61,7.3,4.5,0.9,-8.6,0.098,0.21,0.222,0.478,0.08800000000000001,1996-97\n390,Dontonio Wingfield,POR,23.0,203.2,116.119552,Cincinnati,USA,1994,2,37,47,4.5,2.9,1.0,1.3,0.132,0.14400000000000002,0.204,0.501,0.14,1996-97\n391,Donny Marshall,CLE,24.0,200.66,104.32616,Connecticut,USA,1995,2,39,56,3.1,1.3,0.4,-8.7,0.045,0.11800000000000001,0.19,0.47600000000000003,0.085,1996-97\n392,Donnie Boyce,ATL,23.0,195.58,88.904032,Colorado,USA,1995,2,42,22,2.5,0.7,0.6,-10.3,0.051,0.059000000000000004,0.244,0.37799999999999995,0.146,1996-97\n393,Donald Whiteside,TOR,28.0,177.8,72.57472,Northern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,2.2,0.4,1.3,-12.4,0.009000000000000001,0.046,0.134,0.479,0.23399999999999999,1996-97\n394,Donald Royal,CHH,31.0,203.2,98.88305600000001,Notre Dame,USA,1987,3,52,62,3.5,2.5,0.4,-4.6,0.073,0.13699999999999998,0.131,0.552,0.047,1996-97\n395,Don Reid,DET,23.0,203.2,113.398,Georgetown,USA,1995,2,58,47,2.8,2.1,0.3,-1.5,0.092,0.159,0.154,0.523,0.053,1996-97\n396,Don MacLean,PHI,27.0,208.28,106.59411999999999,UCLA,USA,1992,1,19,37,10.9,3.8,1.0,-5.9,0.06,0.152,0.264,0.493,0.091,1996-97\n397,Dominique Wilkins,SAS,37.0,203.2,104.32616,Georgia,USA,1982,1,3,63,18.2,6.4,1.9,-10.3,0.10099999999999999,0.154,0.297,0.517,0.11800000000000001,1996-97\n398,Dino Radja,BOS,30.0,210.82,102.0582,None,USA,1989,2,40,25,14.0,8.4,1.9,-3.3,0.057999999999999996,0.217,0.22699999999999998,0.47100000000000003,0.092,1996-97\n399,Dikembe Mutombo,ATL,31.0,218.44,113.398,Georgetown,Congo,1991,1,4,80,13.3,11.6,1.4,8.1,0.11199999999999999,0.256,0.179,0.584,0.066,1996-97\n400,Doug Christie,TOR,27.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,81,14.5,5.3,3.9,-2.6,0.031,0.135,0.184,0.5429999999999999,0.165,1996-97\n401,Dickey Simpkins,CHI,25.0,205.74,112.490816,Providence,USA,1994,1,21,48,1.9,1.9,0.6,-0.9,0.099,0.151,0.163,0.41100000000000003,0.11199999999999999,1996-97\n402,Devin Gray,SAS,25.0,200.66,108.86208,Clemson,USA,1995,Undrafted,Undrafted,6,3.0,2.3,0.3,-42.1,0.113,0.25,0.263,0.319,0.071,1996-97\n403,Detlef Schrempf,SEA,34.0,208.28,106.59411999999999,Washington,USA,1985,1,8,61,16.8,6.5,4.4,12.2,0.049,0.166,0.21100000000000002,0.5920000000000001,0.2,1996-97\n404,Derrick McKey,IND,30.0,205.74,92.98635999999999,Alabama,USA,1987,1,9,50,8.0,4.8,2.7,-0.2,0.067,0.127,0.16699999999999998,0.462,0.154,1996-97\n405,Derrick Coleman,PHI,30.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,1990,1,1,57,18.1,10.1,3.4,-5.4,0.08,0.225,0.24,0.518,0.161,1996-97\n406,Derrick Alston,ATL,24.0,210.82,102.0582,Duquesne,USA,1994,2,33,2,0.0,2.0,0.0,-39.9,0.188,0.2,0.213,0.0,0.0,1996-97\n407,Derek Strong,ORL,29.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,1990,2,47,82,8.5,6.3,0.9,-0.7,0.1,0.20800000000000002,0.182,0.513,0.064,1996-97\n408,Derek Harper,DAL,35.0,193.04,93.439952,Illinois,USA,1983,1,11,75,10.0,1.8,4.3,-7.7,0.016,0.057,0.18100000000000002,0.516,0.252,1996-97\n409,Derek Fisher,LAL,22.0,185.42,90.7184,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,80,3.9,1.2,1.5,5.1,0.031,0.087,0.18600000000000003,0.491,0.223,1996-97\n410,Dennis Scott,ORL,28.0,203.2,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,1990,1,4,66,12.5,3.1,2.1,1.9,0.021,0.092,0.188,0.519,0.106,1996-97\n411,Dennis Rodman,CHI,36.0,198.12,99.79024,Southeastern Oklahoma State,USA,1986,2,27,55,5.7,16.1,3.1,16.1,0.18600000000000003,0.32299999999999995,0.1,0.479,0.113,1996-97\n412,Evric Gray,NJN,27.0,200.66,106.59411999999999,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,2.6,0.6,0.4,17.5,0.026000000000000002,0.049,0.192,0.38799999999999996,0.065,1996-97\n413,Dexter Boney,PHX,27.0,193.04,83.91452,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,2.4,0.8,0.0,-19.6,0.057999999999999996,0.071,0.231,0.42200000000000004,0.0,1996-97\n414,Doug Overton,PHI,27.0,190.5,86.18248,La Salle,USA,1991,2,40,61,3.6,1.1,1.7,-1.3,0.031,0.085,0.172,0.514,0.258,1996-97\n415,Dell Demps,ORL,27.0,190.5,92.98635999999999,Pacific,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,0.0,0.0,-53.7,0.0,0.0,0.185,0.258,0.0,1996-97\n416,Duane Causwell,SAC,29.0,213.36,108.86208,Temple,USA,1990,1,18,46,2.6,2.8,0.4,-11.8,0.11199999999999999,0.14300000000000002,0.111,0.535,0.055999999999999994,1996-97\n417,Doug West,MIN,30.0,198.12,99.79024,Villanova,USA,1989,2,38,68,7.8,2.2,1.7,-3.1,0.024,0.07,0.14300000000000002,0.505,0.092,1996-97\n418,Erick Strickland,DAL,23.0,190.5,95.25432,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,10.6,3.2,2.4,-6.4,0.032,0.11199999999999999,0.21600000000000003,0.51,0.161,1996-97\n419,Erick Dampier,IND,21.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,72,5.1,4.1,0.6,-2.0,0.107,0.21600000000000003,0.218,0.451,0.07400000000000001,1996-97\n420,Eric Williams,BOS,24.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,72,15.0,4.6,1.8,-6.8,0.057,0.107,0.207,0.5329999999999999,0.087,1996-97\n421,Eric Snow,SEA,24.0,190.5,90.7184,Michigan State,USA,1995,2,43,67,3.0,1.0,2.4,-1.2,0.027000000000000003,0.085,0.145,0.515,0.33899999999999997,1996-97\n422,Eric Piatkowski,LAC,26.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,65,6.0,1.6,0.8,2.4,0.071,0.08800000000000001,0.22,0.579,0.111,1996-97\n423,Eric Murdock,DEN,29.0,185.42,86.18248,Providence,USA,1991,1,21,12,3.8,0.9,2.0,-1.4,0.01,0.102,0.188,0.588,0.436,1996-97\n424,Eric Mobley,VAN,27.0,210.82,106.59411999999999,Pittsburgh,USA,1994,1,18,28,2.6,2.1,0.5,-15.4,0.106,0.102,0.158,0.47200000000000003,0.076,1996-97\n425,Eric Leckner,VAN,31.0,210.82,120.20188,Wyoming,USA,1988,1,17,20,1.7,1.8,0.3,-3.9,0.044000000000000004,0.258,0.175,0.444,0.067,1996-97\n426,Ennis Whatley,POR,34.0,190.5,80.28578399999998,Alabama,USA,1983,1,13,3,1.3,1.0,1.0,-57.4,0.0,0.15,0.115,0.5,0.375,1996-97\n427,Emanual Davis,HOU,28.0,195.58,87.996848,Delaware State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,5.0,1.7,2.0,6.6,0.011000000000000001,0.098,0.14400000000000002,0.565,0.191,1996-97\n428,Eric Montross,NJN,25.0,213.36,122.46983999999999,North Carolina,USA,1994,1,9,78,4.4,6.6,0.8,-6.6,0.107,0.20600000000000002,0.11199999999999999,0.452,0.05,1996-97\n429,Elmer Bennett,DEN,27.0,182.88,77.11064,Notre Dame,USA,1992,2,38,9,2.4,0.4,1.2,-7.4,0.0,0.053,0.187,0.47,0.21600000000000003,1996-97\n430,Duane Ferrell,IND,32.0,200.66,97.52228000000001,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,6.4,2.3,1.1,2.3,0.066,0.091,0.18100000000000002,0.521,0.1,1996-97\n431,Elmore Spencer,SEA,27.0,213.36,122.46983999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1992,1,25,1,0.0,0.0,0.0,-147.5,0.0,0.0,0.126,0.0,0.0,1996-97\n432,Earl Cureton,TOR,39.0,205.74,95.25432,Detroit Mercy,USA,1979,3,58,9,0.8,1.0,0.4,-2.1,0.105,0.102,0.10300000000000001,0.376,0.14800000000000002,1996-97\n433,Ed O'Bannon,DAL,24.0,203.2,100.697424,UCLA,USA,1995,1,9,64,3.7,2.3,0.6,-8.7,0.06,0.149,0.16699999999999998,0.39899999999999997,0.077,1996-97\n434,Ed Pinckney,MIA,34.0,205.74,108.86208,Villanova,USA,1985,1,10,27,2.4,2.4,0.2,-11.2,0.109,0.179,0.127,0.611,0.04,1996-97\n435,Dwayne Schintzius,LAC,28.0,215.9,117.93392,Florida,USA,1990,1,24,15,2.3,1.5,0.3,12.3,0.078,0.151,0.175,0.43,0.048,1996-97\n436,Eddie Jones,LAL,25.0,198.12,86.18248,Temple,USA,1994,1,10,80,17.2,4.1,3.4,4.1,0.035,0.091,0.209,0.5589999999999999,0.149,1996-97\n437,Elden Campbell,LAL,28.0,213.36,113.398,Clemson,USA,1990,1,27,77,14.9,8.0,1.6,3.3,0.095,0.183,0.222,0.52,0.087,1996-97\n438,Eldridge Recasner,ATL,29.0,193.04,86.18248,Washington,USA,1992,Undrafted,Undrafted,71,5.7,1.6,1.3,-0.3,0.036000000000000004,0.076,0.172,0.539,0.141,1996-97\n439,Elliot Perry,MIL,28.0,182.88,72.57472,Memphis,USA,1991,2,37,82,6.9,1.5,3.0,-1.2,0.018000000000000002,0.081,0.177,0.557,0.262,1996-97\n440,Eddie Johnson,HOU,38.0,200.66,97.52228000000001,Illinois,USA,1981,2,29,52,8.2,2.7,1.0,4.1,0.034,0.126,0.22,0.541,0.102,1996-97\n441,Ed Gray,ATL,22.0,190.5,95.25432,California,USA,1997,1,22,30,7.6,1.5,1.1,-8.3,0.023,0.09,0.248,0.49200000000000005,0.132,1997-98\n442,Dontonio Wingfield,POR,24.0,203.2,116.119552,Cincinnati,USA,1994,2,37,3,0.3,1.3,0.0,-35.3,0.14300000000000002,0.222,0.23399999999999999,0.129,0.0,1997-98\n443,Donyell Marshall,GSW,25.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,73,15.4,8.6,2.2,-9.5,0.08199999999999999,0.17300000000000001,0.221,0.474,0.109,1997-98\n444,Doug Christie,TOR,28.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,78,16.5,5.2,3.6,-7.6,0.035,0.124,0.21600000000000003,0.53,0.16,1997-98\n445,Doug Overton,PHI,28.0,190.5,86.18248,La Salle,USA,1991,2,40,23,2.7,0.6,1.6,-8.7,0.009000000000000001,0.052000000000000005,0.15,0.44299999999999995,0.233,1997-98\n446,Doug West,MIN,31.0,198.12,90.7184,Villanova,USA,1989,2,38,38,4.1,2.2,1.2,-2.3,0.037000000000000005,0.091,0.13699999999999998,0.41600000000000004,0.105,1997-98\n447,Drew Barry,ATL,25.0,195.58,86.636072,Georgia Tech,USA,1996,2,57,27,2.1,1.3,1.8,16.0,0.024,0.129,0.124,0.64,0.257,1997-98\n448,Duane Causwell,MIA,30.0,213.36,108.86208,Temple,USA,1990,1,18,37,2.4,2.7,0.1,-6.1,0.095,0.21899999999999997,0.154,0.44299999999999995,0.024,1997-98\n449,Duane Ferrell,GSW,33.0,200.66,97.52228000000001,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,1.9,0.9,0.5,-17.8,0.055999999999999994,0.055,0.13,0.389,0.09300000000000001,1997-98\n450,Ed Stokes,TOR,26.0,213.36,119.74828799999999,Arizona,USA,1993,2,35,4,0.8,1.0,0.3,-47.4,0.059000000000000004,0.214,0.134,0.387,0.125,1997-98\n451,Eric Washington,DEN,24.0,193.04,86.18248,Alabama,USA,1997,2,46,66,7.7,1.9,1.2,-18.1,0.034,0.063,0.17600000000000002,0.478,0.09300000000000001,1997-98\n452,Eddie Jones,LAL,26.0,198.12,90.7184,Temple,USA,1994,1,10,80,16.8,3.8,3.1,10.3,0.034,0.083,0.196,0.591,0.133,1997-98\n453,Elden Campbell,LAL,29.0,213.36,115.66596000000001,Clemson,USA,1990,1,27,81,10.1,5.6,1.0,1.7,0.09300000000000001,0.201,0.223,0.527,0.075,1997-98\n454,Eldridge Recasner,ATL,30.0,193.04,86.18248,Washington,USA,1992,Undrafted,Undrafted,59,9.3,2.4,2.0,-1.9,0.027000000000000003,0.087,0.18600000000000003,0.563,0.14300000000000002,1997-98\n455,Elliot Perry,MIL,29.0,182.88,68.945984,Memphis,USA,1991,2,37,81,7.3,1.3,2.8,-6.4,0.013999999999999999,0.061,0.19399999999999998,0.485,0.233,1997-98\n456,Emanual Davis,HOU,29.0,195.58,88.45044,Delaware State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,4.1,1.0,1.3,-2.0,0.019,0.075,0.156,0.581,0.158,1997-98\n457,Eric Montross,DET,26.0,213.36,122.46983999999999,North Carolina,USA,1994,1,9,48,2.9,4.1,0.2,-12.3,0.111,0.223,0.126,0.42700000000000005,0.025,1997-98\n458,Eric Murdock,MIA,30.0,185.42,90.7184,Providence,USA,1991,1,21,82,6.2,1.9,2.7,2.0,0.034,0.098,0.20199999999999999,0.52,0.284,1997-98\n459,Eric Piatkowski,LAC,27.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,67,11.3,3.5,1.3,-8.3,0.045,0.11,0.184,0.591,0.084,1997-98\n460,Eric Riley,DAL,28.0,213.36,111.13004,Michigan,USA,1993,2,33,39,3.6,3.4,0.6,-6.3,0.08900000000000001,0.19399999999999998,0.16,0.461,0.065,1997-98\n461,Eric Snow,PHI,25.0,190.5,92.532768,Michigan State,USA,1995,2,43,64,3.3,1.3,2.8,-0.3,0.025,0.08,0.14,0.486,0.317,1997-98\n462,Dontae' Jones,BOS,23.0,203.2,99.79024,Mississippi State,USA,1996,1,21,15,2.9,0.6,0.3,-7.1,0.03,0.08,0.289,0.386,0.08900000000000001,1997-98\n463,Eric Williams,DEN,25.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,4,19.8,5.3,3.0,-7.6,0.07,0.105,0.257,0.489,0.14300000000000002,1997-98\n464,Eddie Johnson,HOU,39.0,200.66,97.52228000000001,Illinois,USA,1981,2,29,75,8.4,2.0,1.2,-3.9,0.040999999999999995,0.084,0.20199999999999999,0.524,0.10300000000000001,1997-98\n465,Donald Whiteside,ATL,29.0,177.8,72.57472,Northern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,0.3,0.3,-52.7,0.0,0.083,0.12300000000000001,0.34700000000000003,0.111,1997-98\n466,Derek Fisher,LAL,23.0,185.42,90.7184,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,82,5.8,2.4,4.1,9.1,0.026000000000000002,0.099,0.141,0.5329999999999999,0.27,1997-98\n467,Don Reid,DET,24.0,203.2,113.398,Georgetown,USA,1995,2,58,68,3.5,2.6,0.4,0.9,0.09300000000000001,0.122,0.11199999999999999,0.574,0.04,1997-98\n468,Darrick Martin,LAC,27.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,10.3,2.0,4.0,-5.8,0.009000000000000001,0.07200000000000001,0.19,0.509,0.23,1997-98\n469,Erick Dampier,GSW,22.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,82,11.8,8.7,1.1,-10.1,0.10800000000000001,0.182,0.191,0.502,0.06,1997-98\n470,Darvin Ham,WAS,24.0,200.66,104.32616,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,2.0,1.8,0.2,7.1,0.133,0.10099999999999999,0.12300000000000001,0.531,0.039,1997-98\n471,David Benoit,ORL,30.0,203.2,99.79024,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,5.5,2.6,0.3,-0.6,0.055999999999999994,0.153,0.191,0.47700000000000004,0.037000000000000005,1997-98\n472,David Robinson,SAS,32.0,215.9,113.398,Navy,USA,1987,1,1,73,21.6,10.6,2.7,7.7,0.121,0.231,0.297,0.581,0.159,1997-98\n473,David Vaughn,NJN,25.0,205.74,108.86208,Memphis,USA,1995,1,25,40,4.1,3.8,0.5,-11.4,0.111,0.215,0.184,0.48,0.069,1997-98\n474,David Wesley,CHH,27.0,185.42,91.625584,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,13.0,2.6,6.5,2.3,0.021,0.069,0.2,0.532,0.303,1997-98\n475,David Wingate,SEA,34.0,195.58,83.91452,Georgetown,USA,1986,2,44,58,2.6,1.4,0.6,-0.7,0.04,0.11699999999999999,0.156,0.494,0.113,1997-98\n476,DeJuan Wheat,MIN,24.0,182.88,74.84268,Louisville,USA,1997,2,51,34,1.7,0.3,0.7,-1.6,0.021,0.057,0.182,0.504,0.26899999999999996,1997-98\n477,Dean Garrett,DEN,31.0,210.82,113.398,Indiana,USA,1988,2,38,82,7.3,7.9,1.1,-15.4,0.098,0.193,0.126,0.465,0.057999999999999996,1997-98\n478,Dee Brown,TOR,29.0,187.96,83.91452,Jacksonville,USA,1990,1,19,72,9.1,2.1,2.1,-7.0,0.015,0.09,0.166,0.555,0.149,1997-98\n479,Donald Royal,CHH,32.0,203.2,98.88305600000001,Notre Dame,USA,1987,3,52,31,2.5,1.3,0.5,7.7,0.065,0.081,0.131,0.473,0.08,1997-98\n480,Dell Curry,CHH,34.0,195.58,92.98635999999999,Virginia Tech,USA,1986,1,15,52,9.4,1.9,1.3,-1.1,0.032,0.091,0.24100000000000002,0.536,0.127,1997-98\n481,Dennis Scott,PHX,29.0,203.2,103.872568,Georgia Tech,USA,1990,1,4,81,11.0,3.0,1.9,-4.7,0.023,0.1,0.19899999999999998,0.502,0.115,1997-98\n482,Derek Anderson,CLE,23.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,66,11.7,2.8,3.4,3.9,0.038,0.091,0.215,0.531,0.21899999999999997,1997-98\n483,Derek Grimm,SAC,23.0,205.74,104.32616,Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,1.6,0.4,0.0,-18.2,0.0,0.14800000000000002,0.19899999999999998,0.47,0.0,1997-98\n484,Derek Harper,ORL,36.0,193.04,93.439952,Illinois,USA,1983,1,11,66,8.6,1.6,3.5,-0.4,0.015,0.055,0.179,0.491,0.233,1997-98\n485,Derek Strong,ORL,30.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,1990,2,47,58,12.7,7.4,0.9,1.0,0.109,0.19699999999999998,0.226,0.498,0.055999999999999994,1997-98\n486,Derrick Coleman,PHI,31.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,1990,1,1,59,17.6,9.9,2.5,-2.8,0.079,0.23199999999999998,0.252,0.5,0.12300000000000001,1997-98\n487,Derrick McKey,IND,31.0,208.28,102.0582,Alabama,USA,1987,1,9,57,6.3,3.7,1.5,2.2,0.073,0.126,0.16399999999999998,0.49700000000000005,0.11900000000000001,1997-98\n488,Detlef Schrempf,SEA,35.0,208.28,106.59411999999999,Washington,USA,1985,1,8,78,15.7,7.1,4.4,10.7,0.06,0.17800000000000002,0.20600000000000002,0.584,0.198,1997-98\n489,Dickey Simpkins,CHI,26.0,205.74,119.74828799999999,Providence,USA,1994,1,21,40,3.3,1.9,0.8,4.8,0.077,0.139,0.157,0.551,0.115,1997-98\n490,Dikembe Mutombo,ATL,32.0,218.44,118.38751200000002,Georgetown,Congo,1991,1,4,82,13.4,11.4,1.0,8.0,0.11599999999999999,0.254,0.18,0.584,0.048,1997-98\n491,Don MacLean,NJN,28.0,208.28,106.59411999999999,UCLA,USA,1992,1,19,9,0.3,0.6,0.0,-18.0,0.067,0.067,0.115,0.15,0.0,1997-98\n492,Dennis Rodman,CHI,37.0,198.12,99.79024,Southeastern Oklahoma State,USA,1986,2,27,80,4.7,15.0,2.9,6.7,0.16899999999999998,0.319,0.08800000000000001,0.45899999999999996,0.11199999999999999,1997-98\n493,Erick Strickland,DAL,24.0,190.5,95.25432,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,7.6,2.4,2.5,-7.4,0.025,0.098,0.214,0.429,0.187,1997-98\n494,Harvey Grant,WAS,32.0,205.74,102.0582,Oklahoma,USA,1988,1,12,65,2.6,2.6,0.6,-3.0,0.075,0.131,0.12,0.406,0.067,1997-98\n495,Etdrick Bohannon,IND,25.0,205.74,99.79024,Auburn-Montgomery,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.0,1.2,0.2,-20.6,0.14300000000000002,0.222,0.256,0.0,0.14300000000000002,1997-98\n496,Hot Rod Williams,PHX,35.0,210.82,111.13004,Tulane,USA,1985,2,45,71,3.6,4.4,0.7,8.7,0.096,0.163,0.096,0.525,0.053,1997-98\n497,Howard Eisley,UTA,25.0,187.96,81.64656,Boston College,USA,1994,2,30,82,7.7,2.0,4.2,0.9,0.019,0.096,0.203,0.541,0.34700000000000003,1997-98\n498,Hubert Davis,DAL,28.0,195.58,83.007336,North Carolina,USA,1992,1,20,81,11.1,2.1,2.0,-6.9,0.015,0.065,0.17300000000000001,0.5489999999999999,0.114,1997-98\n499,Ike Austin,LAC,28.0,208.28,122.46983999999999,Arizona State,USA,1991,2,48,78,13.5,7.1,2.2,-2.5,0.10400000000000001,0.18100000000000002,0.248,0.512,0.14,1997-98\n500,Isaiah Rider,POR,27.0,195.58,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1993,1,5,74,19.7,4.7,3.1,1.7,0.043,0.099,0.263,0.514,0.153,1997-98\n501,Ivano Newbill,VAN,27.0,208.28,111.13004,Georgia Tech,USA,1994,Undrafted,Undrafted,28,2.1,2.5,0.3,-9.5,0.102,0.20199999999999999,0.152,0.413,0.06,1997-98\n502,J.R. Reid,CHH,30.0,208.28,112.037224,North Carolina,USA,1989,1,5,79,4.9,2.7,0.6,1.2,0.078,0.14800000000000002,0.179,0.517,0.078,1997-98\n503,Jack Haley,NJN,34.0,208.28,108.86208,UCLA,USA,1987,4,79,16,1.4,0.9,0.0,-6.8,0.08800000000000001,0.25,0.242,0.40399999999999997,0.0,1997-98\n504,Jacque Vaughn,UTA,23.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,45,3.1,0.8,1.9,2.9,0.012,0.086,0.218,0.457,0.315,1997-98\n505,Jalen Rose,IND,25.0,203.2,95.25432,Michigan,USA,1994,1,13,82,9.4,2.4,1.9,1.9,0.021,0.12,0.239,0.545,0.18,1997-98\n506,Jamal Mashburn,MIA,25.0,203.2,113.398,Kentucky,USA,1993,1,4,48,15.1,4.9,2.8,4.4,0.051,0.107,0.212,0.5329999999999999,0.134,1997-98\n507,James Collins,LAC,24.0,193.04,88.904032,Florida State,USA,1997,2,36,23,2.6,0.6,0.1,-13.0,0.057999999999999996,0.067,0.251,0.48200000000000004,0.055999999999999994,1997-98\n508,James Cotton,SEA,22.0,195.58,99.79024,Long Beach State,USA,1997,2,32,9,2.7,0.7,0.0,-36.2,0.061,0.121,0.332,0.48100000000000004,0.0,1997-98\n509,James Robinson,LAC,27.0,187.96,81.64656,Alabama,USA,1993,1,21,70,7.7,1.6,1.9,-11.6,0.033,0.07200000000000001,0.22699999999999998,0.494,0.19399999999999998,1997-98\n510,Jamie Feick,MIL,23.0,203.2,115.66596000000001,Michigan State,USA,1996,2,48,45,2.3,2.8,0.4,0.3,0.113,0.218,0.125,0.47200000000000003,0.054000000000000006,1997-98\n511,Jaren Jackson,SAS,30.0,198.12,97.52228000000001,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,8.8,2.6,1.9,9.0,0.03,0.076,0.171,0.511,0.11599999999999999,1997-98\n512,Jason Caffey,GSW,25.0,203.2,116.119552,Alabama,USA,1995,1,20,80,7.3,4.3,0.8,-3.4,0.122,0.146,0.207,0.526,0.08800000000000001,1997-98\n513,Jason Kidd,PHX,25.0,193.04,96.16150400000001,California,USA,1994,1,2,82,11.6,6.2,9.1,5.1,0.040999999999999995,0.149,0.17600000000000002,0.502,0.35600000000000004,1997-98\n514,Jason Lawson,ORL,23.0,210.82,108.86208,Villanova,USA,1997,2,41,17,1.5,1.6,0.3,7.4,0.10400000000000001,0.345,0.111,0.67,0.083,1997-98\n515,Jayson Williams,NJN,30.0,208.28,111.13004,St. John's (NY),USA,1990,1,21,65,12.9,13.6,1.0,3.3,0.203,0.23,0.161,0.541,0.045,1997-98\n516,Jeff Grayer,GSW,32.0,195.58,95.25432,Iowa State,USA,1988,1,13,5,2.0,0.8,0.4,-7.3,0.0,0.1,0.19,0.455,0.11800000000000001,1997-98\n517,Jeff Hornacek,UTA,35.0,193.04,86.18248,Iowa State,USA,1986,2,46,80,14.2,3.4,4.4,9.4,0.035,0.095,0.204,0.5870000000000001,0.22899999999999998,1997-98\n518,Darrell Armstrong,ORL,30.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,9.2,3.3,4.9,-2.7,0.061,0.096,0.203,0.509,0.34600000000000003,1997-98\n519,Horacio Llamas,PHX,24.0,210.82,129.27372,Grand Canyon,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,3.0,2.3,0.1,20.3,0.10800000000000001,0.226,0.331,0.47200000000000003,0.034,1997-98\n520,Horace Grant,ORL,32.0,208.28,111.13004,Clemson,USA,1987,1,10,76,12.1,8.1,2.3,-1.5,0.09300000000000001,0.166,0.16899999999999998,0.488,0.11,1997-98\n521,Hersey Hawkins,SEA,31.0,190.5,90.7184,Bradley,USA,1988,1,6,82,10.5,4.1,2.7,10.0,0.033,0.11599999999999999,0.146,0.594,0.125,1997-98\n522,Herb Williams,NYK,40.0,208.28,109.769264,Ohio State,USA,1981,1,14,27,1.4,1.1,0.1,-8.0,0.042,0.16,0.14300000000000002,0.39799999999999996,0.040999999999999995,1997-98\n523,Felton Spencer,GSW,30.0,213.36,120.20188,Louisville,USA,1990,1,6,68,2.4,3.3,0.3,-11.3,0.12,0.187,0.114,0.495,0.033,1997-98\n524,Fred Hoiberg,IND,25.0,193.04,92.079176,Iowa State,USA,1995,2,52,65,4.0,1.9,0.7,1.5,0.02,0.142,0.15,0.517,0.08900000000000001,1997-98\n525,Gary Grant,POR,33.0,190.5,83.91452,Michigan,USA,1988,1,15,22,4.8,2.2,3.8,0.0,0.024,0.127,0.154,0.529,0.389,1997-98\n526,Gary Payton,SEA,29.0,193.04,81.64656,Oregon State,USA,1990,1,2,82,19.2,4.6,8.3,10.4,0.03,0.113,0.24600000000000002,0.544,0.361,1997-98\n527,Jeff Nordgaard,MIL,25.0,200.66,102.0582,Wisconsin-Green Bay,USA,1996,2,53,13,1.4,1.1,0.2,4.4,0.071,0.22699999999999998,0.19899999999999998,0.41,0.086,1997-98\n528,George Lynch,VAN,27.0,203.2,103.418976,North Carolina,USA,1993,1,12,82,7.5,4.4,1.5,-3.3,0.115,0.17,0.207,0.526,0.146,1997-98\n529,George McCloud,PHX,31.0,203.2,102.0582,Florida State,USA,1989,1,7,63,7.2,3.5,1.3,3.5,0.042,0.16699999999999998,0.18899999999999997,0.507,0.105,1997-98\n530,George Zidek,SEA,24.0,213.36,113.398,UCLA,USA,1995,1,22,12,2.4,1.4,0.2,-12.3,0.069,0.18600000000000003,0.266,0.402,0.061,1997-98\n531,Gerald Madkins,GSW,29.0,193.04,90.7184,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.9,0.8,2.4,-2.8,0.009000000000000001,0.063,0.094,0.499,0.313,1997-98\n532,Gerald Wilkins,ORL,34.0,198.12,102.0582,Tennessee-Chattanooga,USA,1985,2,47,72,5.3,1.3,1.1,-7.6,0.013999999999999999,0.075,0.20600000000000002,0.39799999999999996,0.11199999999999999,1997-98\n533,Glen Rice,CHH,31.0,203.2,99.79024,Michigan,USA,1989,1,4,82,22.3,4.3,2.2,2.0,0.033,0.09699999999999999,0.253,0.568,0.099,1997-98\n534,Ervin Johnson,MIL,30.0,210.82,111.13004,New Orleans,USA,1993,1,23,81,8.0,8.5,0.7,-1.3,0.131,0.24100000000000002,0.141,0.564,0.04,1997-98\n535,Glenn Robinson,MIL,25.0,200.66,104.32616,Purdue,USA,1994,1,1,56,23.4,5.5,2.8,0.9,0.045,0.11900000000000001,0.289,0.522,0.132,1997-98\n536,Grant Hill,DET,25.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,81,21.1,7.7,6.8,3.2,0.033,0.192,0.272,0.52,0.309,1997-98\n537,Grant Long,DET,32.0,205.74,112.490816,Eastern Michigan,USA,1988,2,33,40,3.5,3.8,0.6,1.4,0.08900000000000001,0.154,0.105,0.496,0.055999999999999994,1997-98\n538,Greg Anderson,ATL,34.0,208.28,113.398,Houston,USA,1987,1,23,50,1.8,2.4,0.3,-6.9,0.11,0.231,0.126,0.444,0.055999999999999994,1997-98\n539,Greg Anthony,SEA,30.0,185.42,81.64656,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,12,80,5.2,1.4,2.6,0.4,0.022000000000000002,0.106,0.218,0.545,0.344,1997-98\n540,Greg Foster,UTA,29.0,210.82,113.398,Texas-El Paso,USA,1990,2,35,78,5.7,3.5,0.7,3.0,0.08,0.157,0.17,0.483,0.054000000000000006,1997-98\n541,Greg Graham,CLE,27.0,193.04,78.92500799999999,Indiana,USA,1993,1,17,6,2.7,0.2,1.0,-16.7,0.0,0.024,0.191,0.621,0.2,1997-98\n542,Greg Minor,BOS,26.0,198.12,104.32616,Louisville,USA,1994,1,25,69,5.0,2.2,1.3,-0.2,0.055,0.10800000000000001,0.153,0.48100000000000004,0.11800000000000001,1997-98\n543,Greg Ostertag,UTA,25.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,63,4.7,5.9,0.4,7.0,0.131,0.21,0.133,0.494,0.028999999999999998,1997-98\n544,Hakeem Olajuwon,HOU,35.0,213.36,115.66596000000001,Houston,Nigeria,1984,1,1,47,16.4,9.8,3.0,1.8,0.086,0.22899999999999998,0.23800000000000002,0.531,0.159,1997-98\n545,Harold Ellis,DEN,27.0,195.58,99.79024,Morehouse,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,6.1,1.9,0.7,-9.4,0.08900000000000001,0.092,0.204,0.591,0.105,1997-98\n546,Henry James,CLE,32.0,203.2,99.79024,St. Mary's (TX),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,2.9,0.5,0.2,-0.5,0.013000000000000001,0.102,0.22399999999999998,0.5820000000000001,0.055,1997-98\n547,God Shammgod,WAS,22.0,182.88,76.657048,Providence,USA,1997,2,45,20,3.1,0.4,1.8,-5.9,0.013000000000000001,0.036000000000000004,0.256,0.428,0.419,1997-98\n548,Danny Manning,PHX,32.0,208.28,106.140528,Kansas,USA,1988,1,1,70,13.5,5.6,2.0,8.0,0.073,0.17800000000000002,0.24100000000000002,0.5539999999999999,0.138,1997-98\n549,A.C. Green,DAL,34.0,205.74,102.0582,Oregon State,USA,1985,1,23,82,7.3,8.1,1.5,-7.2,0.09,0.196,0.11800000000000001,0.496,0.07400000000000001,1997-98\n550,Dana Barros,BOS,31.0,180.34,73.935496,Boston College,USA,1989,1,16,80,9.8,1.9,3.6,-2.2,0.018000000000000002,0.094,0.201,0.583,0.282,1997-98\n551,Armen Gilliam,MIL,34.0,205.74,117.93392,Nevada-Las Vegas,USA,1987,1,2,82,11.2,5.4,1.3,-3.2,0.083,0.168,0.209,0.56,0.087,1997-98\n552,Arvydas Sabonis,POR,33.0,220.98,132.448864,None,Lithuania,1986,1,24,73,16.0,10.0,3.0,4.6,0.079,0.284,0.231,0.581,0.161,1997-98\n553,Austin Croshere,IND,23.0,205.74,106.59411999999999,Providence,USA,1997,1,12,26,2.9,1.7,0.3,-3.1,0.047,0.16899999999999998,0.19399999999999998,0.41200000000000003,0.052000000000000005,1997-98\n554,Avery Johnson,SAS,33.0,180.34,81.64656,Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,10.2,2.0,7.9,5.6,0.013999999999999999,0.048,0.158,0.514,0.35100000000000003,1997-98\n555,B.J. Armstrong,CHH,30.0,187.96,83.91452,Iowa,USA,1989,1,18,66,4.0,1.2,2.3,-1.8,0.021,0.084,0.147,0.555,0.278,1997-98\n556,Ben Davis,NYK,25.0,205.74,108.86208,Arizona,USA,1996,2,43,7,0.6,0.9,0.0,-29.9,0.316,0.0,0.256,0.2,0.0,1997-98\n557,Ben Wallace,WAS,23.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,3.1,4.8,0.3,8.7,0.111,0.207,0.09300000000000001,0.495,0.023,1997-98\n558,Benoit Benjamin,PHI,33.0,213.36,120.20188,Creighton,USA,1985,1,3,14,4.5,3.8,0.2,2.5,0.106,0.24600000000000002,0.147,0.581,0.024,1997-98\n559,Bill Curley,MIN,26.0,205.74,111.13004,Boston College,USA,1994,1,22,11,3.1,2.5,0.4,6.6,0.08900000000000001,0.145,0.11599999999999999,0.495,0.037000000000000005,1997-98\n560,Bill Wennington,CHI,35.0,213.36,125.64498400000001,St. John's (NY),USA,1985,1,16,48,3.5,1.7,0.4,3.7,0.073,0.114,0.193,0.461,0.07200000000000001,1997-98\n561,Billy Owens,SAC,29.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1991,1,3,78,10.5,7.5,2.8,-5.2,0.079,0.2,0.183,0.502,0.151,1997-98\n562,Bimbo Coles,GSW,30.0,187.96,82.553744,Virginia Tech,USA,1990,2,40,53,8.0,2.3,4.7,-12.2,0.012,0.078,0.166,0.444,0.28,1997-98\n563,Bison Dele,DET,29.0,210.82,117.93392,Arizona,USA,1991,1,10,78,16.2,8.9,1.2,0.4,0.10099999999999999,0.22,0.24100000000000002,0.542,0.068,1997-98\n564,Blue Edwards,VAN,32.0,193.04,103.872568,East Carolina,USA,1989,1,21,81,10.8,2.7,2.5,-5.0,0.037000000000000005,0.09300000000000001,0.221,0.521,0.17,1997-98\n565,Bo Outlaw,ORL,27.0,203.2,95.25432,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,9.5,7.8,2.6,-0.4,0.10099999999999999,0.154,0.135,0.575,0.122,1997-98\n566,Bob McCann,TOR,34.0,198.12,110.676448,Morehead State,USA,1987,2,32,1,0.0,1.0,0.0,-27.5,0.0,0.2,0.08800000000000001,0.0,0.0,1997-98\n567,Bob Sura,CLE,25.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,1995,1,17,46,5.8,2.0,3.7,-0.3,0.033,0.092,0.187,0.46299999999999997,0.305,1997-98\n568,Bobby Hurley,VAN,27.0,182.88,74.84268,Duke,USA,1993,1,7,61,4.1,1.1,2.9,-8.0,0.016,0.07400000000000001,0.18100000000000002,0.461,0.33,1997-98\n569,Bobby Jackson,DEN,25.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,68,11.6,4.4,4.7,-12.5,0.043,0.128,0.23199999999999998,0.45299999999999996,0.28800000000000003,1997-98\n570,Bobby Phills,CHH,28.0,195.58,102.511792,Southern,USA,1991,2,45,62,10.4,3.5,3.0,3.6,0.039,0.1,0.17800000000000002,0.523,0.155,1997-98\n571,Brad Lohaus,SAS,33.0,210.82,104.32616,Iowa,USA,1987,2,45,9,2.1,1.3,0.6,-17.0,0.031,0.10800000000000001,0.122,0.426,0.08800000000000001,1997-98\n572,Brandon Williams,GSW,23.0,198.12,97.52228000000001,Davidson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,4.1,1.7,0.3,-2.4,0.031,0.07200000000000001,0.182,0.35700000000000004,0.031,1997-98\n573,Brent Barry,MIA,26.0,198.12,88.45044,Oregon State,USA,1995,1,15,58,10.9,2.9,2.6,-6.5,0.021,0.102,0.184,0.5579999999999999,0.153,1997-98\n574,Antonio McDyess,PHX,23.0,205.74,99.79024,Alabama,USA,1995,1,2,81,15.1,7.6,1.3,4.1,0.102,0.188,0.22699999999999998,0.5710000000000001,0.076,1997-98\n575,Antonio Lang,MIA,26.0,203.2,92.98635999999999,Duke,USA,1994,2,29,6,2.0,0.8,0.2,-12.6,0.083,0.081,0.174,0.7040000000000001,0.063,1997-98\n576,Antonio Davis,IND,29.0,205.74,104.32616,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,82,9.6,6.8,0.7,5.8,0.111,0.19699999999999998,0.177,0.5579999999999999,0.049,1997-98\n577,Antonio Daniels,VAN,23.0,193.04,88.45044,Bowling Green,USA,1997,1,4,74,7.8,1.9,4.5,-12.8,0.013000000000000001,0.069,0.17800000000000002,0.465,0.268,1997-98\n578,Jerald Honeycutt,MIL,23.0,205.74,115.212368,Tulane,USA,1997,2,38,38,6.4,2.4,0.9,2.1,0.057999999999999996,0.149,0.245,0.49700000000000005,0.111,1997-98\n579,Aaron McKie,PHI,25.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,81,4.1,2.9,2.2,1.6,0.036000000000000004,0.113,0.121,0.41,0.159,1997-98\n580,Aaron Williams,SEA,26.0,205.74,102.0582,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,4.6,2.3,0.2,5.5,0.084,0.147,0.18600000000000003,0.5770000000000001,0.028999999999999998,1997-98\n581,Adam Keefe,UTA,28.0,205.74,104.32616,Stanford,USA,1992,1,10,80,7.8,5.5,1.1,9.7,0.11900000000000001,0.147,0.131,0.605,0.063,1997-98\n582,Adonal Foyle,GSW,23.0,208.28,113.398,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,55,3.0,3.3,0.3,-11.8,0.11199999999999999,0.182,0.162,0.418,0.037000000000000005,1997-98\n583,Adrian Caldwell,DAL,31.0,203.2,120.20188,Lamar,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,18.5,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1997-98\n584,Alan Henderson,ATL,25.0,205.74,106.59411999999999,Indiana,USA,1995,1,16,69,14.3,6.4,1.1,3.4,0.11599999999999999,0.134,0.23399999999999999,0.534,0.068,1997-98\n585,Allan Houston,NYK,27.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,1993,1,11,82,18.4,3.3,2.6,2.8,0.018000000000000002,0.096,0.266,0.53,0.14,1997-98\n586,Allen Iverson,PHI,23.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,80,22.0,3.7,6.2,-2.8,0.031,0.076,0.267,0.535,0.294,1997-98\n587,Alonzo Mourning,MIA,28.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,58,19.3,9.6,0.9,12.0,0.124,0.212,0.273,0.596,0.052000000000000005,1997-98\n588,Alton Lister,POR,39.0,213.36,111.13004,Arizona State,USA,1981,1,21,7,0.9,1.6,0.1,-8.6,0.054000000000000006,0.22,0.105,0.375,0.04,1997-98\n589,Brent Price,HOU,29.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1992,2,32,72,5.6,1.5,2.7,-0.2,0.034,0.06,0.156,0.575,0.22899999999999998,1997-98\n590,Alvin Williams,TOR,23.0,195.58,83.91452,Villanova,USA,1997,2,47,54,6.0,1.5,1.9,1.1,0.027000000000000003,0.055999999999999994,0.158,0.504,0.156,1997-98\n591,Andrew Lang,MIL,32.0,210.82,122.46983999999999,Arkansas,USA,1988,2,28,57,2.7,2.7,0.3,-12.0,0.09300000000000001,0.175,0.132,0.452,0.04,1997-98\n592,Anfernee Hardaway,ORL,26.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,19,16.4,4.0,3.6,-5.3,0.015,0.12300000000000001,0.273,0.479,0.21600000000000003,1997-98\n593,Anthony Bowie,NYK,34.0,198.12,90.7184,Oklahoma,USA,1986,3,66,27,2.8,1.0,0.4,-2.2,0.049,0.094,0.151,0.586,0.078,1997-98\n594,Anthony Goldwire,DEN,26.0,187.96,82.553744,Houston,USA,1994,2,52,82,9.2,1.8,3.4,-13.0,0.021,0.06,0.166,0.524,0.226,1997-98\n595,Anthony Johnson,SAC,23.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,1997,2,39,77,7.5,2.2,4.3,-7.7,0.025,0.061,0.154,0.43700000000000006,0.222,1997-98\n596,Anthony Mason,CHH,31.0,203.2,113.398,Tennessee State,USA,1988,3,53,81,12.8,10.2,4.2,2.5,0.07,0.247,0.162,0.552,0.174,1997-98\n597,Anthony Miller,ATL,26.0,205.74,115.66596000000001,Michigan State,USA,1994,2,39,37,2.1,1.9,0.1,-2.8,0.145,0.205,0.15,0.5710000000000001,0.02,1997-98\n598,Anthony Parker,PHI,23.0,198.12,97.52228000000001,Bradley,USA,1997,1,21,37,1.9,0.7,0.5,-5.0,0.040999999999999995,0.106,0.17800000000000002,0.501,0.179,1997-98\n599,Anthony Peeler,MIN,28.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,38,12.3,3.2,3.6,1.0,0.035,0.08199999999999999,0.184,0.532,0.17,1997-98\n600,Antoine Carr,UTA,36.0,205.74,122.46983999999999,Wichita State,USA,1983,1,8,66,5.7,2.0,0.7,4.5,0.05,0.098,0.18100000000000002,0.513,0.075,1997-98\n601,Antoine Walker,BOS,21.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,82,22.4,10.2,3.3,-4.9,0.08900000000000001,0.22399999999999998,0.293,0.48100000000000004,0.154,1997-98\n602,Andrew DeClercq,BOS,25.0,208.28,104.32616,Florida,USA,1995,2,34,81,5.4,4.8,0.7,-3.4,0.126,0.179,0.14300000000000002,0.53,0.061,1997-98\n603,Brevin Knight,CLE,22.0,177.8,78.471416,Stanford,USA,1997,1,16,80,9.0,3.2,8.2,6.4,0.033,0.08800000000000001,0.166,0.515,0.418,1997-98\n604,Brian Evans,NJN,24.0,203.2,99.79024,Indiana,USA,1996,1,27,72,4.5,1.9,0.8,-4.0,0.061,0.124,0.185,0.47600000000000003,0.105,1997-98\n605,Brian Grant,POR,26.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,61,12.1,9.1,1.4,2.7,0.12300000000000001,0.213,0.18100000000000002,0.561,0.077,1997-98\n606,Chris Garner,TOR,23.0,177.8,70.760352,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,1.4,0.6,1.2,-15.1,0.025,0.073,0.14400000000000002,0.363,0.24100000000000002,1997-98\n607,Chris Gatling,NJN,30.0,208.28,104.32616,Old Dominion,USA,1991,1,16,57,11.5,5.9,0.9,-0.7,0.096,0.2,0.24100000000000002,0.496,0.066,1997-98\n608,Chris Mills,NYK,28.0,200.66,97.975872,Arizona,USA,1993,1,22,80,9.7,5.1,1.7,5.3,0.065,0.157,0.18600000000000003,0.512,0.10400000000000001,1997-98\n609,Chris Morris,UTA,32.0,203.2,103.418976,Auburn,USA,1988,1,4,54,4.3,2.1,0.4,0.8,0.076,0.16399999999999998,0.226,0.498,0.08,1997-98\n610,Chris Mullin,IND,34.0,200.66,97.52228000000001,St. John's (NY),USA,1985,1,7,82,11.3,3.0,2.3,10.6,0.022000000000000002,0.107,0.18899999999999997,0.607,0.135,1997-98\n611,Chris Robinson,SAC,24.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,1996,2,51,35,4.6,1.3,1.1,-8.9,0.022000000000000002,0.098,0.225,0.447,0.16699999999999998,1997-98\n612,Chris Webber,WAS,25.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,71,21.9,9.5,3.8,0.9,0.071,0.209,0.268,0.523,0.17600000000000002,1997-98\n613,Chris Whitney,WAS,26.0,182.88,77.11064,Clemson,USA,1993,2,47,82,5.1,1.4,2.4,0.9,0.017,0.10800000000000001,0.2,0.512,0.293,1997-98\n614,Christian Laettner,ATL,28.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,74,13.8,6.6,2.6,4.0,0.08,0.174,0.22,0.5760000000000001,0.14800000000000002,1997-98\n615,Chuck Person,SAS,34.0,203.2,106.59411999999999,Auburn,USA,1986,1,4,61,6.7,3.3,1.4,5.6,0.013999999999999999,0.14,0.155,0.494,0.095,1997-98\n616,Chucky Brown,ATL,30.0,203.2,97.52228000000001,North Carolina State,USA,1989,2,43,77,5.0,2.4,0.7,2.8,0.057999999999999996,0.11900000000000001,0.177,0.47200000000000003,0.077,1997-98\n617,Chris Dudley,NYK,33.0,210.82,108.86208,Yale,USA,1987,4,75,51,3.1,5.4,0.4,8.2,0.153,0.221,0.124,0.428,0.039,1997-98\n618,Clar. Weatherspoon,GSW,27.0,200.66,108.86208,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,79,9.3,7.5,1.1,-4.0,0.096,0.19399999999999998,0.16399999999999998,0.504,0.065,1997-98\n619,Clifford Rozier,MIN,25.0,210.82,111.13004,Louisville,USA,1994,1,16,6,1.0,1.0,0.0,-21.5,0.094,0.214,0.145,0.466,0.0,1997-98\n620,Clyde Drexler,HOU,36.0,200.66,100.697424,Houston,USA,1983,1,14,70,18.4,4.9,5.5,1.1,0.05,0.113,0.256,0.531,0.268,1997-98\n621,Corey Beck,CHH,27.0,190.5,90.7184,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,3.2,1.5,1.7,2.4,0.045,0.10400000000000001,0.16,0.516,0.21,1997-98\n622,Corie Blount,LAL,29.0,208.28,109.769264,Cincinnati,USA,1993,1,25,70,3.6,4.3,0.5,5.1,0.126,0.201,0.115,0.5720000000000001,0.053,1997-98\n623,Corliss Williamson,SAC,24.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,79,17.7,5.6,2.9,-4.6,0.063,0.114,0.243,0.527,0.147,1997-98\n624,Cory Alexander,DEN,25.0,185.42,86.18248,Virginia,USA,1995,1,29,60,8.1,2.4,3.5,-6.3,0.016,0.11699999999999999,0.2,0.5479999999999999,0.28600000000000003,1997-98\n625,Dale Davis,IND,29.0,210.82,104.32616,Clemson,USA,1991,1,13,78,8.0,7.8,0.9,10.1,0.134,0.193,0.14,0.546,0.049,1997-98\n626,Dale Ellis,SEA,37.0,200.66,97.52228000000001,Tennessee,USA,1983,1,9,79,11.8,2.3,1.1,8.4,0.034,0.084,0.205,0.611,0.081,1997-98\n627,Damon Stoudamire,POR,24.0,177.8,77.56423199999999,Arizona,USA,1995,1,7,71,17.2,4.2,8.2,-4.6,0.035,0.08900000000000001,0.226,0.502,0.34,1997-98\n628,Dan Majerle,MIA,32.0,198.12,99.79024,Central Michigan,USA,1988,1,14,72,7.2,3.7,2.2,8.3,0.031,0.128,0.131,0.562,0.135,1997-98\n629,Dan Schayes,ORL,39.0,210.82,117.93392,Syracuse,USA,1981,1,13,74,5.5,3.3,0.6,-0.6,0.08900000000000001,0.146,0.17800000000000002,0.479,0.059000000000000004,1997-98\n630,Clifford Robinson,PHX,31.0,208.28,102.0582,Connecticut,USA,1989,2,36,80,14.2,5.1,2.1,5.2,0.079,0.129,0.23,0.5379999999999999,0.11699999999999999,1997-98\n631,Danny Fortson,DEN,22.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,80,10.2,5.6,1.0,-13.2,0.12,0.182,0.23,0.537,0.081,1997-98\n632,Chris Crawford,ATL,23.0,205.74,106.59411999999999,Marquette,USA,1997,2,50,40,3.8,1.0,0.2,-7.1,0.081,0.084,0.252,0.536,0.062,1997-98\n633,Chris Carr,MIN,24.0,198.12,99.79024,Southern Illinois,USA,1995,2,56,51,9.9,3.0,1.7,-0.7,0.043,0.105,0.212,0.509,0.11199999999999999,1997-98\n634,Brian Oliver,ATL,30.0,193.04,95.25432,Georgia Tech,USA,1990,2,32,5,3.0,1.8,0.4,-1.8,0.05,0.115,0.14400000000000002,0.361,0.047,1997-98\n635,Brian Shaw,PHI,32.0,198.12,90.7184,California-Santa Barbara,USA,1988,1,24,59,6.3,3.6,4.4,-8.2,0.026000000000000002,0.13,0.16399999999999998,0.397,0.273,1997-98\n636,Brooks Thompson,NYK,27.0,193.04,87.543256,Oklahoma State,USA,1994,1,27,30,2.0,0.5,0.9,-8.3,0.006999999999999999,0.098,0.201,0.496,0.245,1997-98\n637,Bruce Bowen,BOS,27.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,5.6,2.9,1.3,0.4,0.067,0.09300000000000001,0.133,0.483,0.096,1997-98\n638,Bryant Reeves,VAN,25.0,213.36,124.7378,Oklahoma State,USA,1995,1,6,74,16.3,7.9,2.1,-8.0,0.09,0.174,0.22,0.5589999999999999,0.10800000000000001,1997-98\n639,Bryant Stith,DEN,27.0,195.58,94.34713599999999,Virginia,USA,1992,1,13,31,7.6,2.1,1.6,-14.5,0.024,0.08900000000000001,0.19,0.447,0.122,1997-98\n640,Bryon Russell,UTA,27.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,82,9.0,4.0,1.2,5.6,0.046,0.131,0.153,0.57,0.075,1997-98\n641,Bubba Wells,DAL,23.0,195.58,104.32616,Austin Peay,USA,1997,2,34,39,3.3,1.7,0.9,-14.0,0.057,0.138,0.185,0.474,0.142,1997-98\n642,Buck Williams,NYK,38.0,203.2,102.0582,Maryland,USA,1981,1,3,41,4.9,4.5,0.5,2.7,0.128,0.172,0.138,0.56,0.046,1997-98\n643,Calbert Cheaney,WAS,26.0,200.66,97.52228000000001,Indiana,USA,1993,1,6,82,12.8,4.0,2.1,0.2,0.032,0.10300000000000001,0.185,0.488,0.096,1997-98\n644,Carl Herrera,SAS,31.0,205.74,102.0582,Houston,USA,1990,2,30,58,2.9,1.6,0.4,-5.3,0.055999999999999994,0.145,0.21600000000000003,0.43700000000000006,0.083,1997-98\n645,Chris Childs,NYK,30.0,190.5,88.45044,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,6.3,2.4,3.9,-0.1,0.022000000000000002,0.10300000000000001,0.152,0.524,0.285,1997-98\n646,Carl Thomas,CLE,28.0,193.04,88.45044,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,3.4,1.1,0.4,-5.1,0.026000000000000002,0.102,0.179,0.49,0.086,1997-98\n647,Cedric Ceballos,DAL,28.0,200.66,99.79024,Cal State-Fullerton,USA,1990,2,48,47,11.4,4.7,1.3,0.6,0.085,0.165,0.249,0.56,0.111,1997-98\n648,Cedric Henderson,CLE,23.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1997,2,44,82,10.1,4.0,2.0,3.1,0.036000000000000004,0.121,0.17800000000000002,0.514,0.113,1997-98\n649,Charles Barkley,HOU,35.0,198.12,114.30518400000001,Auburn,USA,1984,1,5,68,15.2,11.7,3.2,2.4,0.131,0.297,0.218,0.564,0.162,1997-98\n650,Charles Jones,HOU,41.0,205.74,97.52228000000001,Albany State (GA),USA,1979,8,165,24,0.6,1.0,0.2,-6.2,0.098,0.111,0.049,0.6890000000000001,0.055,1997-98\n651,Charles O'Bannon,DET,23.0,195.58,94.800728,UCLA,USA,1997,2,31,30,2.1,1.1,0.6,4.0,0.065,0.11,0.152,0.423,0.11199999999999999,1997-98\n652,Charles Oakley,NYK,34.0,205.74,111.13004,Virginia Union,USA,1985,1,9,79,9.0,9.2,2.5,2.7,0.094,0.228,0.149,0.475,0.12,1997-98\n653,Charles Smith,LAC,22.0,193.04,87.996848,New Mexico,USA,1997,1,26,34,3.5,0.8,0.6,-7.5,0.05,0.052000000000000005,0.233,0.45799999999999996,0.128,1997-98\n654,Charlie Ward,NYK,27.0,187.96,86.18248,Florida State,USA,1994,1,26,82,7.8,3.3,5.7,6.7,0.016,0.122,0.14800000000000002,0.5670000000000001,0.306,1997-98\n655,Chauncey Billups,TOR,21.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,80,11.2,2.4,3.9,-10.6,0.028999999999999998,0.07200000000000001,0.203,0.516,0.242,1997-98\n656,Cherokee Parks,MIN,25.0,210.82,108.86208,Duke,USA,1995,1,12,79,7.1,5.5,0.7,-0.5,0.095,0.191,0.154,0.5329999999999999,0.046,1997-98\n657,Chris Anstey,DAL,23.0,213.36,112.94440800000001,None,USA,1997,1,18,41,5.9,3.8,0.9,-9.8,0.08199999999999999,0.174,0.201,0.455,0.094,1997-98\n658,Carlos Rogers,POR,27.0,210.82,99.79024,Tennessee State,USA,1994,1,11,21,5.3,3.2,0.9,-12.0,0.092,0.106,0.14,0.5329999999999999,0.08,1997-98\n659,Jermaine O'Neal,POR,19.0,210.82,102.511792,None,USA,1996,1,17,60,4.5,3.4,0.3,-0.1,0.11699999999999999,0.165,0.18100000000000002,0.498,0.037000000000000005,1997-98\n660,Danny Ferry,CLE,31.0,208.28,106.59411999999999,Duke,USA,1989,1,2,69,4.2,1.7,0.9,-0.5,0.028999999999999998,0.111,0.163,0.479,0.102,1997-98\n661,Jerome Williams,DET,25.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,77,5.3,4.9,0.6,6.6,0.155,0.185,0.147,0.568,0.061,1997-98\n662,Scott Williams,PHI,30.0,208.28,104.32616,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,4.1,3.6,0.5,-3.0,0.121,0.18600000000000003,0.153,0.49200000000000005,0.061,1997-98\n663,Scottie Pippen,CHI,32.0,200.66,103.418976,Central Arkansas,USA,1987,1,5,44,19.2,5.2,5.8,8.9,0.038,0.12300000000000001,0.243,0.534,0.244,1997-98\n664,Sean Elliott,SAS,30.0,203.2,92.98635999999999,Arizona,USA,1989,1,3,36,9.3,3.4,1.7,3.4,0.02,0.11,0.183,0.495,0.1,1997-98\n665,Sean Higgins,POR,29.0,205.74,92.98635999999999,Michigan,USA,1990,2,54,2,0.0,0.0,0.0,-49.8,0.0,0.0,0.18100000000000002,0.0,0.0,1997-98\n666,Sean Rooks,LAL,28.0,208.28,117.93392,Arizona,USA,1992,2,30,41,3.4,2.9,0.6,1.6,0.11699999999999999,0.17300000000000001,0.155,0.512,0.085,1997-98\n667,Shandon Anderson,UTA,24.0,198.12,95.25432,Georgia,USA,1996,2,54,82,8.3,2.8,1.1,3.7,0.073,0.10800000000000001,0.198,0.586,0.099,1997-98\n668,Shaquille O'Neal,LAL,26.0,215.9,142.88148,Louisiana State,USA,1992,1,1,60,28.3,11.4,2.4,15.6,0.114,0.23600000000000002,0.331,0.5870000000000001,0.125,1997-98\n669,Shareef Abdur-Rahim,VAN,21.0,205.74,104.32616,California,USA,1996,1,3,82,22.3,7.1,2.6,-8.4,0.08800000000000001,0.135,0.282,0.561,0.131,1997-98\n670,Sharone Wright,TOR,25.0,210.82,117.93392,Clemson,USA,1994,1,6,7,2.3,1.3,0.6,1.2,0.027999999999999997,0.182,0.187,0.508,0.14800000000000002,1997-98\n671,Shawn Bradley,DAL,26.0,228.6,112.490816,Brigham Young,USA,1993,1,2,64,11.4,8.1,0.9,-2.8,0.098,0.21,0.223,0.46299999999999997,0.057999999999999996,1997-98\n672,Shawn Kemp,CLE,28.0,208.28,116.119552,Trinity Valley Community College,USA,1989,1,17,80,18.0,9.3,2.5,5.3,0.098,0.22899999999999998,0.278,0.512,0.132,1997-98\n673,Shawn Respert,DAL,26.0,187.96,88.45044,Michigan State,USA,1995,1,8,57,5.9,1.8,1.1,-11.9,0.043,0.085,0.179,0.53,0.109,1997-98\n674,Shawnelle Scott,CLE,26.0,210.82,113.398,St. John's (NY),USA,1994,2,43,41,1.1,1.4,0.2,6.2,0.135,0.247,0.133,0.501,0.071,1997-98\n675,Shea Seals,LAL,22.0,195.58,95.25432,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.0,1.0,0.0,-13.1,0.158,0.1,0.355,0.205,0.0,1997-98\n676,Sherman Douglas,NJN,31.0,185.42,88.45044,Syracuse,USA,1989,2,28,80,8.0,1.7,4.0,1.6,0.034,0.061,0.184,0.541,0.327,1997-98\n677,Spud Webb,ORL,34.0,167.64,60.327736,North Carolina State,USA,1985,4,87,4,3.0,0.8,1.3,-24.6,0.067,0.038,0.252,0.466,0.294,1997-98\n678,Stacey Augmon,POR,29.0,203.2,92.98635999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,71,5.7,3.3,1.2,0.2,0.086,0.10099999999999999,0.16399999999999998,0.457,0.099,1997-98\n679,Stanley Roberts,MIN,28.0,213.36,131.54168,Louisiana State,USA,1991,1,23,74,6.2,4.9,0.4,-0.3,0.092,0.212,0.177,0.503,0.032,1997-98\n680,Stephen Howard,SEA,27.0,205.74,102.0582,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,1.9,0.9,0.2,-16.2,0.115,0.113,0.248,0.43200000000000005,0.094,1997-98\n681,Stephon Marbury,MIN,21.0,187.96,81.64656,Georgia Tech,USA,1996,1,4,82,17.7,2.8,8.6,0.9,0.021,0.062,0.24100000000000002,0.505,0.359,1997-98\n682,Steve Henson,DET,30.0,185.42,81.64656,Kansas State,USA,1990,2,44,23,1.6,0.1,0.2,10.2,0.0,0.040999999999999995,0.249,0.619,0.105,1997-98\n683,Steve Kerr,CHI,32.0,190.5,82.10015200000001,Arizona,USA,1988,2,50,50,7.5,1.5,1.9,5.5,0.013999999999999999,0.065,0.141,0.581,0.14800000000000002,1997-98\n684,Steve Nash,PHX,24.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,76,9.1,2.1,3.4,8.1,0.023,0.08900000000000001,0.195,0.556,0.249,1997-98\n685,Scott Burrell,CHI,27.0,200.66,98.88305600000001,Connecticut,USA,1993,1,20,80,5.2,2.5,0.8,7.2,0.079,0.126,0.183,0.516,0.102,1997-98\n686,Scott Brooks,CLE,32.0,180.34,74.84268,California-Irvine,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,1.8,0.7,1.1,-5.0,0.021,0.09300000000000001,0.128,0.528,0.275,1997-98\n687,Scot Pollard,DET,23.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,33,2.7,2.2,0.3,0.8,0.133,0.15,0.136,0.555,0.05,1997-98\n688,Samaki Walker,DAL,22.0,205.74,108.86208,Louisville,USA,1996,1,9,41,8.9,7.4,0.6,-11.2,0.1,0.226,0.191,0.503,0.043,1997-98\n689,Reggie Jordan,MIN,30.0,193.04,88.45044,New Mexico State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,2.6,1.7,0.9,6.8,0.135,0.098,0.156,0.515,0.147,1997-98\n690,Reggie Miller,IND,32.0,200.66,83.91452,UCLA,USA,1987,1,11,81,19.5,2.9,2.1,10.5,0.021,0.075,0.237,0.619,0.106,1997-98\n691,Reggie Slater,TOR,27.0,200.66,115.66596000000001,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,8.0,3.9,0.9,-7.2,0.091,0.12,0.188,0.52,0.073,1997-98\n692,Rex Chapman,PHX,30.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,1988,1,8,68,15.9,2.5,3.0,3.2,0.015,0.07200000000000001,0.22899999999999998,0.521,0.149,1997-98\n693,Rex Walters,MIA,28.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,1993,1,16,38,2.1,0.6,0.9,-9.9,0.025,0.085,0.17,0.612,0.25,1997-98\n694,Rick Brunson,POR,26.0,193.04,88.45044,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,4.3,1.5,2.6,-1.4,0.027999999999999997,0.076,0.161,0.48100000000000004,0.253,1997-98\n695,Rick Fox,LAL,28.0,200.66,109.769264,North Carolina,Canada,1991,1,24,82,12.0,4.4,3.4,7.8,0.034,0.11199999999999999,0.177,0.564,0.155,1997-98\n696,Rick Mahorn,DET,39.0,208.28,117.93392,Hampton,USA,1980,2,35,59,2.4,3.3,0.3,5.5,0.10800000000000001,0.207,0.11800000000000001,0.49,0.034,1997-98\n697,Ricky Pierce,MIL,38.0,193.04,97.52228000000001,Rice,USA,1982,1,18,39,3.9,1.2,0.9,-12.5,0.049,0.078,0.195,0.455,0.155,1997-98\n698,Rik Smits,IND,31.0,223.52,120.20188,Marist,USA,1988,1,2,73,16.7,6.9,1.4,10.7,0.079,0.203,0.292,0.532,0.091,1997-98\n699,Robert Horry,LAL,27.0,208.28,99.79024,Alabama,USA,1992,1,11,72,7.4,7.5,2.3,11.6,0.1,0.179,0.121,0.542,0.10400000000000001,1997-98\n700,Steven Smith,ATL,29.0,203.2,100.243832,Michigan State,USA,1991,1,5,73,20.1,4.2,4.0,4.4,0.057,0.07,0.242,0.563,0.187,1997-98\n701,Robert Pack,DAL,29.0,187.96,86.18248,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,7.8,2.8,3.5,-19.7,0.03,0.102,0.235,0.413,0.243,1997-98\n702,Rodney Rogers,LAC,27.0,200.66,115.66596000000001,Wake Forest,USA,1993,1,9,76,15.1,5.6,2.7,-10.0,0.07,0.127,0.22699999999999998,0.532,0.139,1997-98\n703,Rodrick Rhodes,HOU,24.0,198.12,102.0582,Southern California,USA,1997,1,24,58,5.8,1.2,1.9,-4.2,0.03,0.047,0.2,0.439,0.175,1997-98\n704,Ron Harper,CHI,34.0,198.12,97.975872,Miami (OH),USA,1986,1,8,82,9.3,3.5,2.9,10.5,0.054000000000000006,0.091,0.16699999999999998,0.503,0.157,1997-98\n705,Ron Mercer,BOS,22.0,200.66,95.25432,Kentucky,USA,1997,1,6,80,15.3,3.5,2.2,-2.8,0.044000000000000004,0.084,0.22399999999999998,0.491,0.114,1997-98\n706,Rony Seikaly,NJN,33.0,210.82,114.758776,Syracuse,USA,1988,1,9,56,13.3,7.0,1.4,-7.5,0.102,0.179,0.243,0.514,0.08900000000000001,1997-98\n707,Roy Rogers,TOR,24.0,208.28,106.59411999999999,Alabama,USA,1996,1,22,15,1.3,1.1,0.1,-21.7,0.083,0.092,0.133,0.36200000000000004,0.032,1997-98\n708,Rusty LaRue,CHI,24.0,190.5,83.91452,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,3.5,0.6,0.4,9.9,0.009000000000000001,0.055999999999999994,0.191,0.466,0.054000000000000006,1997-98\n709,Sam Cassell,NJN,28.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,75,19.6,3.0,8.0,2.1,0.03,0.07400000000000001,0.272,0.5329999999999999,0.38799999999999996,1997-98\n710,Sam Mack,VAN,28.0,200.66,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,10.8,2.3,1.8,-10.5,0.024,0.081,0.207,0.519,0.11800000000000001,1997-98\n711,Sam Mitchell,MIN,34.0,200.66,97.52228000000001,Mercer,USA,1985,3,54,81,12.3,4.8,1.3,1.8,0.059000000000000004,0.135,0.198,0.539,0.078,1997-98\n712,Sam Perkins,SEA,37.0,205.74,117.93392,North Carolina,USA,1984,1,4,81,7.2,3.1,1.4,10.8,0.039,0.147,0.168,0.55,0.107,1997-98\n713,Rod Strickland,WAS,31.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,76,17.8,5.3,10.5,1.3,0.04,0.115,0.235,0.501,0.41700000000000004,1997-98\n714,Reggie Hanson,BOS,29.0,203.2,88.45044,Kentucky,USA,1998,Undrafted,Undrafted,8,0.8,0.8,0.1,7.3,0.16699999999999998,0.188,0.161,0.5,0.055999999999999994,1997-98\n715,Stojko Vrankovic,LAC,34.0,218.44,117.93392,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,3.0,4.0,0.6,-6.9,0.081,0.21,0.11699999999999999,0.45399999999999996,0.053,1997-98\n716,Terrell Brandon,MIL,28.0,180.34,78.471416,Oregon,USA,1991,1,11,50,16.8,3.5,7.7,2.5,0.016,0.106,0.237,0.526,0.363,1997-98\n717,Travis Williams,CHH,29.0,200.66,113.398,South Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,3.5,2.4,0.5,-5.4,0.162,0.134,0.205,0.488,0.094,1997-98\n718,Troy Hudson,UTA,22.0,185.42,80.73937600000001,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.5,0.3,0.5,-6.4,0.053,0.048,0.302,0.429,0.444,1997-98\n719,Tyrone Corbin,ATL,35.0,198.12,102.0582,DePaul,USA,1985,2,35,79,10.2,4.6,2.2,7.0,0.036000000000000004,0.11900000000000001,0.155,0.502,0.105,1997-98\n720,Tyrone Hill,MIL,30.0,205.74,113.398,Xavier,USA,1990,1,11,57,10.0,10.7,1.5,1.1,0.127,0.242,0.142,0.5379999999999999,0.067,1997-98\n721,Tyus Edney,BOS,25.0,177.8,68.945984,UCLA,USA,1995,2,47,52,5.3,1.1,2.7,0.2,0.034,0.068,0.217,0.523,0.33399999999999996,1997-98\n722,Vernon Maxwell,CHH,32.0,193.04,81.64656,Florida,USA,1988,2,47,42,6.9,1.4,1.2,2.9,0.024,0.081,0.22899999999999998,0.512,0.154,1997-98\n723,Vin Baker,SEA,26.0,210.82,113.398,Hartford,USA,1993,1,8,82,19.2,8.0,1.9,7.7,0.11699999999999999,0.14800000000000002,0.247,0.564,0.092,1997-98\n724,Vincent Askew,POR,32.0,198.12,95.25432,Memphis,USA,1987,2,39,30,2.2,2.3,1.3,0.0,0.057999999999999996,0.11800000000000001,0.106,0.46399999999999997,0.134,1997-98\n725,Vinny Del Negro,SAS,31.0,193.04,90.7184,North Carolina State,USA,1988,2,29,54,9.5,2.8,3.4,4.0,0.009000000000000001,0.09,0.158,0.493,0.172,1997-98\n726,Vitaly Potapenko,CLE,23.0,208.28,127.00576000000001,Wright State,Ukraine,1996,1,12,80,7.1,3.9,0.7,0.1,0.09699999999999999,0.177,0.22899999999999998,0.517,0.083,1997-98\n727,Vlade Divac,CHH,30.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,64,10.4,8.1,2.7,5.5,0.125,0.22,0.188,0.539,0.154,1997-98\n728,Voshon Lenard,MIA,25.0,193.04,92.98635999999999,Minnesota,USA,1994,2,46,81,12.6,3.6,2.2,7.4,0.033,0.094,0.182,0.547,0.115,1997-98\n729,Walt Williams,POR,28.0,203.2,104.32616,Maryland,USA,1992,1,7,59,10.3,3.4,2.1,-7.5,0.038,0.124,0.209,0.508,0.149,1997-98\n730,Walter McCarty,BOS,24.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,82,9.6,4.4,2.2,-4.5,0.066,0.122,0.179,0.483,0.11900000000000001,1997-98\n731,Wesley Person,CLE,27.0,198.12,88.45044,Auburn,USA,1994,1,23,82,14.7,4.4,2.3,3.5,0.025,0.111,0.16399999999999998,0.583,0.102,1997-98\n732,Will Perdue,SAS,32.0,213.36,108.86208,Vanderbilt,USA,1988,1,11,79,5.0,6.8,0.7,7.1,0.14300000000000002,0.264,0.136,0.557,0.059000000000000004,1997-98\n733,William Cunningham,PHI,24.0,210.82,113.398,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.1,1.4,0.1,27.4,0.138,0.14,0.11199999999999999,0.444,0.042,1997-98\n734,Willie Burton,SAS,30.0,203.2,95.25432,Minnesota,USA,1990,1,9,13,2.1,0.7,0.1,-6.8,0.068,0.154,0.276,0.514,0.043,1997-98\n735,Xavier McDaniel,NJN,35.0,200.66,92.98635999999999,Wichita State,USA,1985,1,4,20,1.3,1.6,0.5,-2.1,0.069,0.135,0.102,0.373,0.083,1997-98\n736,Yinka Dare,NJN,25.0,213.36,120.20188,George Washington,USA,1994,1,14,10,1.2,1.7,0.1,-15.9,0.135,0.163,0.162,0.27899999999999997,0.026000000000000002,1997-98\n737,Zan Tabak,BOS,28.0,213.36,111.13004,None,USA,1991,2,51,57,5.4,3.7,0.8,-11.4,0.094,0.17,0.18,0.46399999999999997,0.083,1997-98\n738,Zydrunas Ilgauskas,CLE,23.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,82,13.9,8.8,0.9,4.4,0.147,0.222,0.223,0.564,0.054000000000000006,1997-98\n739,Jerome Kersey,SEA,36.0,200.66,102.0582,Longwood,USA,1984,2,46,37,6.3,3.6,1.2,8.7,0.09300000000000001,0.141,0.188,0.447,0.095,1997-98\n740,Travis Knight,BOS,23.0,213.36,106.59411999999999,Connecticut,USA,1996,1,29,74,6.5,4.9,1.4,-4.9,0.10400000000000001,0.188,0.162,0.499,0.10800000000000001,1997-98\n741,Travis Best,IND,25.0,180.34,82.553744,Georgia Tech,USA,1995,1,23,82,6.5,1.5,3.4,2.2,0.023,0.07400000000000001,0.204,0.498,0.331,1997-98\n742,Tracy Murray,WAS,26.0,200.66,103.418976,UCLA,USA,1992,1,18,82,15.1,3.4,1.0,-0.2,0.037000000000000005,0.106,0.235,0.563,0.065,1997-98\n743,Tracy McGrady,TOR,19.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,64,7.0,4.2,1.5,-9.5,0.095,0.155,0.187,0.505,0.136,1997-98\n744,Terry Cummings,NYK,37.0,205.74,113.398,DePaul,USA,1982,1,2,74,6.2,3.8,0.6,1.1,0.098,0.195,0.207,0.495,0.07,1997-98\n745,Terry Davis,WAS,31.0,208.28,113.398,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,4.4,6.5,0.4,-1.2,0.129,0.19399999999999998,0.095,0.524,0.025,1997-98\n746,Terry Dehere,SAC,26.0,193.04,86.18248,Seton Hall,USA,1993,1,13,77,6.4,1.4,2.5,-7.2,0.017,0.07,0.18899999999999997,0.494,0.233,1997-98\n747,Terry Mills,MIA,30.0,208.28,113.398,Michigan,USA,1990,1,16,50,4.2,3.0,0.8,2.3,0.053,0.175,0.159,0.48100000000000004,0.08199999999999999,1997-98\n748,Terry Porter,MIN,35.0,190.5,88.45044,Wisconsin-Stevens Point,USA,1985,1,24,82,9.5,2.0,3.3,3.1,0.025,0.085,0.19,0.586,0.23600000000000002,1997-98\n749,Theo Ratliff,PHI,25.0,208.28,102.0582,Wyoming,USA,1995,1,18,82,9.9,6.7,0.7,-0.4,0.105,0.153,0.156,0.562,0.039,1997-98\n750,Tim Breaux,MIL,27.0,200.66,97.52228000000001,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.7,0.3,0.3,1.2,0.0,0.069,0.209,0.42100000000000004,0.154,1997-98\n751,Tim Duncan,SAS,22.0,213.36,112.490816,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,82,21.1,11.9,2.7,8.0,0.10800000000000001,0.23800000000000002,0.262,0.5770000000000001,0.131,1997-98\n752,Tim Hardaway,MIA,31.0,182.88,88.45044,Texas-El Paso,USA,1989,1,14,81,18.9,3.7,8.3,8.1,0.019,0.094,0.254,0.53,0.401,1997-98\n753,Tim Kempton,TOR,34.0,208.28,111.13004,Notre Dame,USA,1986,6,124,8,0.5,0.8,0.4,-12.7,0.10800000000000001,0.045,0.128,0.222,0.094,1997-98\n754,Tim Legler,WAS,31.0,193.04,90.7184,La Salle,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.1,0.5,0.4,-5.6,0.026000000000000002,0.036000000000000004,0.14400000000000002,0.217,0.057999999999999996,1997-98\n755,Tariq Abdul-Wahad,SAC,23.0,198.12,101.151016,San Jose State,France,1997,1,11,59,6.4,2.0,0.9,-7.0,0.048,0.085,0.217,0.456,0.087,1997-98\n756,Tim Thomas,PHI,21.0,208.28,104.32616,Villanova,USA,1997,1,7,77,11.0,3.7,1.2,-4.9,0.069,0.11800000000000001,0.22699999999999998,0.5379999999999999,0.092,1997-98\n757,Todd Fuller,GSW,23.0,210.82,115.66596000000001,North Carolina State,USA,1996,1,11,57,4.0,3.4,0.2,-4.6,0.099,0.233,0.187,0.473,0.027000000000000003,1997-98\n758,Tom Chambers,PHI,39.0,208.28,99.79024,Utah,USA,1981,1,8,1,6.0,2.0,0.0,-17.8,0.0,0.16699999999999998,0.157,1.042,0.0,1997-98\n759,Tom Gugliotta,MIN,28.0,208.28,108.86208,North Carolina State,USA,1992,1,6,41,20.1,8.7,4.1,3.2,0.078,0.17600000000000002,0.23600000000000002,0.561,0.177,1997-98\n760,Tom Hammonds,MIN,31.0,205.74,102.0582,Georgia Tech,USA,1989,1,9,57,6.1,4.8,0.6,-2.3,0.1,0.17800000000000002,0.13699999999999998,0.569,0.048,1997-98\n761,Toni Kukoc,CHI,29.0,210.82,105.23334399999999,None,Croatia,1990,2,29,74,13.3,4.4,4.2,10.2,0.062,0.10400000000000001,0.218,0.524,0.231,1997-98\n762,Tony Battie,DEN,22.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,65,8.4,5.4,0.9,-15.6,0.10099999999999999,0.16699999999999998,0.20199999999999999,0.47700000000000004,0.075,1997-98\n763,Tony Delk,GSW,24.0,187.96,87.089664,Kentucky,USA,1996,1,16,77,10.1,2.2,2.2,-9.3,0.024,0.086,0.254,0.452,0.19399999999999998,1997-98\n764,Tony Dumas,CLE,25.0,198.12,86.18248,Missouri-Kansas City,USA,1994,1,19,7,2.0,0.7,0.7,11.0,0.031,0.10800000000000001,0.20199999999999999,0.526,0.179,1997-98\n765,Tony Farmer,CHH,28.0,205.74,111.13004,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,2.5,1.2,0.2,-6.4,0.10300000000000001,0.10800000000000001,0.198,0.47700000000000004,0.046,1997-98\n766,Tony Massenburg,VAN,30.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,61,6.5,3.8,0.3,-10.5,0.10400000000000001,0.19699999999999998,0.214,0.536,0.04,1997-98\n767,Tony Smith,MIL,30.0,190.5,83.91452,Marquette,USA,1990,2,51,7,2.7,1.0,1.4,-13.7,0.052000000000000005,0.057,0.195,0.369,0.23800000000000002,1997-98\n768,Todd Day,MIA,28.0,198.12,85.275296,Arkansas,USA,1992,1,8,5,6.0,1.2,1.4,9.7,0.062,0.042,0.22399999999999998,0.429,0.132,1997-98\n769,Reggie Geary,SAS,24.0,187.96,84.821704,Arizona,USA,1996,2,56,62,2.5,1.1,1.2,7.5,0.034,0.078,0.16399999999999998,0.392,0.175,1997-98\n770,Gary Trent,TOR,23.0,203.2,113.398,Ohio,USA,1995,1,11,54,11.7,6.3,1.3,-5.6,0.106,0.17800000000000002,0.228,0.527,0.1,1997-98\n771,Rasheed Wallace,POR,23.0,210.82,102.0582,North Carolina,USA,1995,1,4,77,14.6,6.2,2.5,4.5,0.057,0.134,0.184,0.564,0.114,1997-98\n772,Kevin Edwards,ORL,32.0,190.5,86.18248,DePaul,USA,1988,1,20,39,3.8,1.4,1.0,-2.7,0.04,0.087,0.18100000000000002,0.41600000000000004,0.125,1997-98\n773,Kevin Garnett,MIN,22.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,82,18.5,9.6,4.2,2.5,0.08,0.19699999999999998,0.225,0.527,0.17800000000000002,1997-98\n774,Kevin Johnson,PHX,32.0,185.42,86.18248,California,USA,1987,1,7,50,9.5,3.3,4.9,6.8,0.034,0.114,0.18899999999999997,0.555,0.28800000000000003,1997-98\n775,Kevin Ollie,ORL,25.0,193.04,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,3.5,1.1,1.9,-1.9,0.023,0.078,0.18600000000000003,0.47700000000000004,0.263,1997-98\n776,Kevin Salvadori,SAC,27.0,213.36,104.779752,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,0.3,1.3,0.2,-9.4,0.055999999999999994,0.156,0.106,0.16,0.051,1997-98\n777,Kevin Willis,HOU,35.0,213.36,111.13004,Michigan State,USA,1984,1,11,81,16.1,8.4,1.0,-1.9,0.109,0.209,0.244,0.555,0.057999999999999996,1997-98\n778,Khalid Reeves,DAL,25.0,190.5,91.171992,Arizona,USA,1994,1,12,82,8.7,2.3,2.8,-4.5,0.031,0.075,0.195,0.522,0.196,1997-98\n779,Kiwane Garris,DEN,23.0,187.96,83.007336,Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,2.4,0.7,1.0,-17.4,0.016,0.08199999999999999,0.179,0.447,0.214,1997-98\n780,Kobe Bryant,LAL,19.0,200.66,95.25432,None,USA,1996,1,13,79,15.4,3.1,2.5,6.9,0.044000000000000004,0.08800000000000001,0.268,0.5479999999999999,0.165,1997-98\n781,Kurt Thomas,DAL,25.0,205.74,104.32616,Texas Christian,USA,1995,1,10,5,7.4,4.8,0.6,-5.5,0.11599999999999999,0.25,0.34700000000000003,0.39899999999999997,0.077,1997-98\n782,LaPhonso Ellis,DEN,28.0,203.2,108.86208,Notre Dame,USA,1992,1,5,76,14.3,7.2,2.8,-13.2,0.065,0.187,0.22899999999999998,0.484,0.158,1997-98\n783,Lamond Murray,LAC,25.0,200.66,107.047712,California,USA,1994,1,7,79,15.4,6.1,1.8,-8.2,0.077,0.14,0.223,0.5479999999999999,0.099,1997-98\n784,Larry Johnson,NYK,29.0,200.66,119.294696,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,1,70,15.5,5.7,2.1,2.3,0.087,0.11599999999999999,0.22399999999999998,0.539,0.11199999999999999,1997-98\n785,Larry Robinson,VAN,30.0,190.5,81.64656,Centenary (LA),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,2.8,2.0,0.2,-2.8,0.043,0.233,0.221,0.428,0.043,1997-98\n786,Latrell Sprewell,GSW,27.0,195.58,86.18248,Alabama,USA,1992,1,24,14,21.4,3.6,4.9,-16.7,0.012,0.091,0.273,0.47,0.22699999999999998,1997-98\n787,Lawrence Funderburke,SAC,27.0,205.74,104.32616,Ohio State,USA,1994,2,51,52,9.5,4.5,1.2,-7.0,0.081,0.168,0.212,0.534,0.102,1997-98\n788,Lawrence Moten,WAS,26.0,195.58,83.91452,Syracuse,USA,1995,2,36,8,1.1,0.1,0.4,-29.5,0.034,0.0,0.253,0.305,0.214,1997-98\n789,Ledell Eackles,WAS,31.0,195.58,104.779752,New Orleans,USA,1988,2,36,42,5.2,1.8,0.4,0.4,0.05,0.102,0.184,0.542,0.054000000000000006,1997-98\n790,Lee Mayberry,VAN,28.0,185.42,81.64656,Arkansas,USA,1992,1,23,79,4.6,1.4,4.4,-3.5,0.012,0.06,0.11699999999999999,0.489,0.271,1997-98\n791,Lindsey Hunter,DET,27.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,71,12.1,3.5,3.2,-0.3,0.028999999999999998,0.08800000000000001,0.191,0.47200000000000003,0.15,1997-98\n792,Litterial Green,MIL,28.0,185.42,88.45044,Georgia,USA,1992,2,39,21,1.2,0.3,0.8,-1.0,0.009000000000000001,0.054000000000000006,0.142,0.39299999999999996,0.21100000000000002,1997-98\n793,Lloyd Daniels,TOR,30.0,200.66,92.98635999999999,Mt. San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,5.7,1.2,0.7,-16.9,0.057999999999999996,0.045,0.201,0.509,0.08900000000000001,1997-98\n794,Lorenzen Wright,LAC,22.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,69,9.0,8.8,0.8,-5.5,0.099,0.233,0.156,0.49,0.044000000000000004,1997-98\n795,Kerry Kittles,NJN,24.0,195.58,81.19296800000001,Villanova,USA,1996,1,8,77,17.2,4.7,2.3,1.9,0.051,0.1,0.21,0.525,0.10400000000000001,1997-98\n796,Kenny Anderson,BOS,27.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,61,12.2,2.8,5.7,-0.5,0.024,0.081,0.21600000000000003,0.491,0.311,1997-98\n797,Kendall Gill,NJN,30.0,195.58,97.975872,Illinois,USA,1990,1,5,81,13.4,4.8,2.5,1.1,0.044000000000000004,0.128,0.19899999999999998,0.486,0.12,1997-98\n798,Kelvin Cato,POR,23.0,210.82,115.66596000000001,Iowa State,USA,1997,1,15,74,3.8,3.4,0.3,-2.3,0.10300000000000001,0.17300000000000001,0.147,0.496,0.038,1997-98\n799,Jerry Stackhouse,DET,23.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,79,15.8,3.4,3.1,-0.6,0.049,0.07400000000000001,0.25,0.532,0.17,1997-98\n800,Jim McIlvaine,SEA,25.0,215.9,119.74828799999999,Marquette,USA,1994,2,32,78,3.2,3.3,0.2,7.0,0.09300000000000001,0.151,0.11699999999999999,0.47700000000000004,0.021,1997-98\n801,Jimmy Oliver,WAS,28.0,195.58,92.98635999999999,Purdue,USA,1991,2,39,1,5.0,2.0,1.0,4.2,0.0,0.222,0.18600000000000003,0.625,0.25,1997-98\n802,Joe Dumars,DET,35.0,190.5,88.45044,McNeese State,USA,1985,1,18,72,13.1,1.4,3.5,0.8,0.006999999999999999,0.047,0.191,0.5489999999999999,0.187,1997-98\n803,Joe Kleine,CHI,36.0,210.82,115.66596000000001,Arkansas,USA,1985,1,6,46,2.0,1.7,0.7,-4.0,0.076,0.14300000000000002,0.162,0.408,0.12300000000000001,1997-98\n804,Joe Smith,PHI,22.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,79,14.6,6.0,1.2,-9.9,0.087,0.131,0.251,0.48200000000000004,0.077,1997-98\n805,Joe Stephens,HOU,25.0,200.66,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.9,0.9,0.1,-24.2,0.071,0.09699999999999999,0.316,0.441,0.063,1997-98\n806,Joe Wolf,DEN,33.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1987,1,13,57,1.5,2.2,0.5,-9.3,0.067,0.179,0.11,0.34700000000000003,0.08,1997-98\n807,John Crotty,POR,28.0,185.42,83.91452,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,3.7,1.2,2.4,-5.5,0.012,0.08800000000000001,0.171,0.457,0.276,1997-98\n808,John Starks,NYK,32.0,195.58,83.91452,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,12.9,2.8,2.7,2.4,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.255,0.505,0.188,1997-98\n809,John Stockton,UTA,36.0,185.42,79.3786,Gonzaga,USA,1984,1,16,64,12.0,2.6,8.5,13.4,0.026000000000000002,0.084,0.19399999999999998,0.628,0.447,1997-98\n810,Lorenzo Williams,WAS,28.0,205.74,90.7184,Stetson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.9,1.9,0.2,-18.2,0.152,0.11,0.076,0.727,0.039,1997-98\n811,John Thomas,TOR,22.0,205.74,120.20188,Minnesota,USA,1997,1,25,54,2.8,2.0,0.3,-2.6,0.099,0.133,0.145,0.552,0.05,1997-98\n812,Johnny Newman,DEN,34.0,200.66,92.98635999999999,Richmond,USA,1986,2,29,74,14.7,1.9,1.9,-12.0,0.027000000000000003,0.05,0.24,0.547,0.126,1997-98\n813,Johnny Taylor,ORL,24.0,205.74,99.79024,Tennessee-Chattanooga,USA,1997,1,17,12,3.2,1.1,0.1,4.8,0.043,0.127,0.215,0.431,0.013999999999999999,1997-98\n814,Jon Barry,LAL,28.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,49,2.5,0.8,1.0,4.7,0.021,0.077,0.151,0.518,0.19399999999999998,1997-98\n815,Jud Buechler,CHI,30.0,198.12,103.418976,Arizona,USA,1990,2,38,74,2.7,1.0,0.7,-0.9,0.043,0.102,0.142,0.5539999999999999,0.134,1997-98\n816,Juwan Howard,WAS,25.0,205.74,108.86208,Michigan,USA,1994,1,5,64,18.5,7.0,3.3,-0.6,0.07,0.13699999999999998,0.233,0.515,0.135,1997-98\n817,Karl Malone,UTA,34.0,205.74,116.119552,Louisiana Tech,USA,1985,1,13,81,27.0,10.3,3.9,9.8,0.085,0.24600000000000002,0.318,0.597,0.204,1997-98\n818,Kebu Stewart,PHI,24.0,203.2,108.40848799999999,Cal State-Bakersfield,USA,1997,2,35,15,2.7,2.1,0.1,11.7,0.087,0.212,0.17300000000000001,0.541,0.03,1997-98\n819,Keith Askins,MIA,30.0,203.2,101.604608,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,2.4,2.2,0.6,5.5,0.051,0.13,0.10800000000000001,0.426,0.065,1997-98\n820,Keith Booth,CHI,23.0,198.12,102.511792,Maryland,USA,1997,1,28,6,1.7,0.7,0.2,-10.0,0.1,0.125,0.23600000000000002,0.579,0.077,1997-98\n821,Keith Closs,LAC,22.0,220.98,96.16150400000001,Central Connecticut State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,4.0,2.9,0.3,-8.0,0.092,0.155,0.162,0.48200000000000004,0.040999999999999995,1997-98\n822,Keith Van Horn,NJN,22.0,208.28,99.79024,Utah,USA,1997,1,2,62,19.7,6.6,1.7,2.9,0.068,0.139,0.251,0.516,0.075,1997-98\n823,John Wallace,TOR,24.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1996,1,18,82,14.0,4.5,1.3,-10.4,0.054000000000000006,0.12300000000000001,0.235,0.518,0.083,1997-98\n824,Loy Vaught,LAC,30.0,205.74,104.32616,Michigan,USA,1990,1,13,10,7.5,6.5,0.7,-16.6,0.062,0.228,0.168,0.428,0.045,1997-98\n825,Jim Jackson,GSW,27.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,79,15.7,5.1,4.8,-6.1,0.048,0.1,0.21899999999999997,0.505,0.222,1997-98\n826,Lucious Harris,NJN,27.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,50,3.8,1.0,0.8,2.0,0.036000000000000004,0.057,0.14800000000000002,0.475,0.098,1997-98\n827,Micheal Williams,MIN,31.0,187.96,79.3786,Baylor,USA,1988,2,48,25,2.6,0.6,1.3,0.4,0.015,0.077,0.209,0.512,0.299,1997-98\n828,Mitch Richmond,SAC,33.0,195.58,97.52228000000001,Kansas State,USA,1988,1,5,70,23.2,3.3,4.0,-2.6,0.021,0.079,0.276,0.569,0.19899999999999998,1997-98\n829,Mitchell Butler,CLE,27.0,195.58,95.25432,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,2.1,1.2,1.0,2.0,0.036000000000000004,0.08900000000000001,0.129,0.36,0.15,1997-98\n830,Monty Williams,SAS,26.0,203.2,102.0582,Notre Dame,USA,1994,1,24,72,6.3,2.5,1.2,0.7,0.064,0.091,0.188,0.505,0.115,1997-98\n831,Mookie Blaylock,ATL,31.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1989,1,12,70,13.2,4.9,6.7,8.4,0.037000000000000005,0.11,0.20199999999999999,0.462,0.28800000000000003,1997-98\n832,Muggsy Bogues,GSW,33.0,160.02,63.956472,Wake Forest,USA,1987,1,12,61,5.7,2.2,5.4,-8.4,0.02,0.07400000000000001,0.129,0.49200000000000005,0.344,1997-98\n833,Nate McMillan,SEA,33.0,195.58,95.25432,North Carolina State,USA,1986,2,30,18,3.4,2.2,3.1,10.4,0.055,0.13699999999999998,0.136,0.46,0.29600000000000004,1997-98\n834,Nick Anderson,ORL,30.0,198.12,103.418976,Illinois,USA,1989,1,11,58,15.3,5.1,2.1,0.1,0.066,0.13699999999999998,0.249,0.529,0.135,1997-98\n835,Nick Van Exel,LAL,26.0,185.42,86.18248,Cincinnati,USA,1993,2,37,64,13.8,3.0,6.9,8.1,0.017,0.08800000000000001,0.198,0.5379999999999999,0.335,1997-98\n836,Luc Longley,CHI,29.0,218.44,132.448864,New Mexico,USA,1991,1,7,58,11.4,5.9,2.8,7.5,0.075,0.151,0.212,0.49200000000000005,0.151,1997-98\n837,Oliver Miller,TOR,28.0,205.74,147.4174,Arkansas,USA,1992,1,22,64,6.3,6.3,3.1,-9.9,0.099,0.177,0.149,0.485,0.187,1997-98\n838,Michael Stewart,SAC,23.0,208.28,104.32616,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,4.6,6.6,0.8,-3.0,0.125,0.21100000000000002,0.12,0.486,0.054000000000000006,1997-98\n839,Othella Harrington,HOU,24.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,58,6.0,3.6,0.4,-7.3,0.099,0.183,0.182,0.547,0.047,1997-98\n840,P.J. Brown,MIA,28.0,210.82,108.86208,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,74,9.6,8.6,1.4,8.0,0.121,0.193,0.154,0.522,0.071,1997-98\n841,Patrick Ewing,NYK,35.0,213.36,115.66596000000001,Georgetown,Jamaica,1985,1,1,26,20.8,10.2,1.1,6.6,0.083,0.278,0.303,0.557,0.065,1997-98\n842,Pervis Ellison,BOS,31.0,205.74,95.25432,Louisville,USA,1989,1,1,33,3.0,3.3,0.9,0.8,0.131,0.163,0.11,0.589,0.102,1997-98\n843,Pete Chilcutt,VAN,29.0,208.28,108.86208,North Carolina,USA,1991,1,27,82,4.9,3.7,1.3,-8.3,0.063,0.191,0.138,0.526,0.11199999999999999,1997-98\n844,Pete Myers,NYK,34.0,198.12,81.64656,Arkansas-Little Rock,USA,1986,6,120,9,1.6,1.1,0.3,6.8,0.14300000000000002,0.14300000000000002,0.198,0.5539999999999999,0.158,1997-98\n845,Pooh Richardson,LAC,32.0,185.42,81.64656,UCLA,USA,1989,1,10,69,4.2,1.4,3.3,-12.8,0.015,0.07200000000000001,0.14400000000000002,0.41100000000000003,0.28,1997-98\n846,Popeye Jones,TOR,28.0,203.2,120.20188,Murray State,USA,1992,2,41,14,8.6,7.3,1.3,-1.4,0.151,0.183,0.184,0.44299999999999995,0.08199999999999999,1997-98\n847,Priest Lauderdale,DEN,24.0,223.52,147.4174,Central State (OH),USA,1996,1,28,39,3.7,2.6,0.5,-6.2,0.09300000000000001,0.251,0.268,0.46,0.121,1997-98\n848,Randy Brown,CHI,30.0,187.96,86.636072,New Mexico State,USA,1991,2,31,71,4.1,1.3,2.1,3.0,0.033,0.061,0.157,0.428,0.207,1997-98\n849,Ray Allen,MIL,22.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,82,19.5,4.9,4.3,-0.9,0.047,0.10400000000000001,0.243,0.539,0.18899999999999997,1997-98\n850,Randy Livingston,ATL,23.0,193.04,95.25432,Louisiana State,USA,1996,2,42,12,0.8,0.5,0.4,-5.0,0.013000000000000001,0.063,0.10400000000000001,0.35200000000000004,0.10400000000000001,1997-98\n851,Otis Thorpe,SAC,35.0,208.28,111.58363200000001,Providence,USA,1984,1,9,74,10.2,7.3,3.0,-12.5,0.079,0.19899999999999998,0.18100000000000002,0.515,0.168,1997-98\n852,Michael Smith,VAN,26.0,203.2,104.32616,Providence,USA,1994,2,35,48,5.2,6.4,1.8,-6.6,0.129,0.20600000000000002,0.12300000000000001,0.524,0.121,1997-98\n853,Olden Polynice,SAC,33.0,213.36,113.398,Virginia,USA,1987,1,8,70,7.9,6.3,1.5,-5.9,0.126,0.218,0.207,0.46399999999999997,0.122,1997-98\n854,Michael Jordan,CHI,35.0,198.12,97.975872,North Carolina,USA,1984,1,3,82,28.7,5.8,3.5,8.5,0.047,0.125,0.336,0.5329999999999999,0.174,1997-98\n855,Michael McDonald,CHH,29.0,208.28,105.23334399999999,New Orleans,USA,1995,2,55,1,0.0,1.0,0.0,-71.4,0.25,0.0,0.25,0.0,0.0,1997-98\n856,Malik Rose,SAS,23.0,200.66,113.398,Drexel,USA,1996,2,44,53,3.0,1.7,0.4,-6.8,0.10400000000000001,0.131,0.212,0.485,0.086,1997-98\n857,Malik Sealy,DET,28.0,203.2,90.7184,St. John's (NY),USA,1992,1,14,77,7.7,2.8,1.3,4.2,0.035,0.126,0.187,0.505,0.10800000000000001,1997-98\n858,Marcus Camby,TOR,24.0,210.82,99.79024,Massachusetts,USA,1996,1,2,63,12.1,7.4,1.8,-7.5,0.106,0.151,0.217,0.44799999999999995,0.095,1997-98\n859,Mario Bennett,LAL,24.0,205.74,106.59411999999999,Arizona State,USA,1995,1,27,45,3.9,2.8,0.4,5.0,0.16399999999999998,0.207,0.201,0.573,0.084,1997-98\n860,Mario Elie,HOU,34.0,195.58,95.25432,American International,USA,1985,7,160,73,8.4,2.1,3.0,-0.6,0.024,0.069,0.145,0.575,0.17300000000000001,1997-98\n861,Mark Bryant,PHX,33.0,205.74,111.13004,Seton Hall,USA,1988,1,21,70,4.2,3.5,0.7,6.5,0.106,0.16,0.134,0.545,0.059000000000000004,1997-98\n862,Mark Davis,PHI,25.0,200.66,95.25432,Texas Tech,USA,1995,2,48,71,4.0,2.2,1.0,-4.4,0.079,0.11699999999999999,0.185,0.489,0.141,1997-98\n863,Mark Hendrickson,SAC,24.0,205.74,99.79024,Washington State,USA,1996,2,31,48,3.4,3.0,0.9,-7.6,0.049,0.16399999999999998,0.125,0.46799999999999997,0.086,1997-98\n864,Mark Jackson,IND,33.0,190.5,83.91452,St. John's (NY),USA,1987,1,18,82,8.3,3.9,8.7,10.2,0.035,0.11599999999999999,0.166,0.501,0.44299999999999995,1997-98\n865,Mark Pope,IND,25.0,208.28,106.59411999999999,Kentucky,USA,1996,2,52,28,1.4,0.9,0.3,-0.2,0.055999999999999994,0.115,0.145,0.402,0.062,1997-98\n866,Mark Price,ORL,34.0,182.88,81.64656,Georgia Tech,USA,1986,2,25,63,9.5,2.0,4.7,-3.1,0.019,0.086,0.23,0.518,0.363,1997-98\n867,Mahmoud Abdul-Rauf,SAC,29.0,185.42,73.481904,Louisiana State,USA,1990,1,3,31,7.3,1.2,1.9,-6.4,0.012,0.067,0.24600000000000002,0.405,0.195,1997-98\n868,Mark West,IND,37.0,208.28,111.58363200000001,Old Dominion,USA,1983,2,30,15,1.5,1.0,0.1,-4.5,0.067,0.10300000000000001,0.135,0.486,0.036000000000000004,1997-98\n869,Marko Milic,PHX,21.0,198.12,106.59411999999999,None,Slovenia,1997,2,33,33,2.8,0.8,0.4,7.4,0.076,0.099,0.245,0.644,0.113,1997-98\n870,Martin Muursepp,DAL,23.0,205.74,106.59411999999999,None,USA,1996,1,25,41,5.7,2.8,0.7,-3.7,0.085,0.133,0.179,0.528,0.079,1997-98\n871,Marty Conlon,MIA,30.0,210.82,111.13004,Providence,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,4.9,2.6,0.7,4.4,0.083,0.162,0.191,0.541,0.10099999999999999,1997-98\n872,Matt Bullard,HOU,31.0,208.28,106.59411999999999,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,7.0,2.2,0.9,-3.1,0.024,0.11800000000000001,0.16699999999999998,0.581,0.08199999999999999,1997-98\n873,Matt Geiger,CHH,28.0,215.9,111.13004,Georgia Tech,USA,1992,2,42,78,11.3,6.7,1.0,-1.1,0.128,0.214,0.231,0.544,0.076,1997-98\n874,Matt Maloney,HOU,26.0,190.5,90.7184,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,8.6,1.8,2.8,-1.9,0.009000000000000001,0.065,0.151,0.539,0.151,1997-98\n875,Maurice Taylor,LAC,21.0,205.74,117.93392,Michigan,USA,1997,1,14,71,11.5,4.2,0.7,-9.5,0.08900000000000001,0.136,0.262,0.521,0.069,1997-98\n876,Michael Cage,NJN,36.0,205.74,112.490816,San Diego State,USA,1984,1,14,79,1.3,3.9,0.4,2.4,0.106,0.203,0.046,0.531,0.038,1997-98\n877,Michael Curry,MIL,29.0,195.58,102.965384,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,6.6,1.2,1.7,-3.9,0.016,0.045,0.134,0.5479999999999999,0.11699999999999999,1997-98\n878,Michael Finley,DAL,25.0,200.66,97.52228000000001,Wisconsin,USA,1995,1,21,82,21.5,5.3,4.9,-6.7,0.048,0.096,0.256,0.522,0.222,1997-98\n879,Mark Strickland,MIA,27.0,208.28,99.79024,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,6.8,4.2,0.5,1.3,0.10800000000000001,0.17800000000000002,0.18899999999999997,0.5710000000000001,0.052000000000000005,1997-98\n880,Dana Barros,BOS,32.0,180.34,73.935496,Boston College,USA,1989,1,16,50,9.3,2.1,4.2,0.3,0.016,0.09,0.192,0.5760000000000001,0.3,1998-99\n881,Dan Schayes,ORL,40.0,210.82,117.93392,Syracuse,USA,1981,1,13,19,1.5,0.7,0.2,7.2,0.026000000000000002,0.098,0.131,0.431,0.044000000000000004,1998-99\n882,Dan Majerle,MIA,33.0,198.12,99.79024,Central Michigan,USA,1988,1,14,48,7.0,4.3,3.1,8.1,0.017,0.13,0.113,0.529,0.151,1998-99\n883,Damon Stoudamire,POR,25.0,177.8,77.56423199999999,Arizona,USA,1995,1,7,50,12.6,3.3,6.2,2.0,0.028999999999999998,0.084,0.215,0.462,0.322,1998-99\n884,Cory Carr,CHI,23.0,193.04,95.25432,Texas Tech,USA,1998,2,49,42,4.1,1.2,1.6,-14.0,0.015,0.08199999999999999,0.21,0.37200000000000005,0.20600000000000002,1998-99\n885,Dale Ellis,SEA,38.0,200.66,92.98635999999999,Tennessee,USA,1983,1,9,48,10.3,2.4,0.8,-0.7,0.024,0.085,0.175,0.581,0.055,1998-99\n886,Dale Davis,IND,30.0,210.82,104.32616,Clemson,USA,1991,1,13,50,8.0,8.3,0.4,6.9,0.13699999999999998,0.205,0.138,0.5589999999999999,0.025,1998-99\n887,Cuttino Mobley,HOU,23.0,193.04,86.18248,Rhode Island,USA,1998,2,41,49,9.9,2.3,2.5,3.7,0.019,0.067,0.174,0.537,0.13699999999999998,1998-99\n888,Danny Ferry,CLE,32.0,208.28,106.59411999999999,Duke,USA,1989,1,2,50,7.0,2.0,1.1,-0.9,0.021,0.105,0.16899999999999998,0.562,0.10099999999999999,1998-99\n889,Damon Jones,BOS,22.0,190.5,83.91452,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,5.2,1.8,1.8,-3.0,0.018000000000000002,0.12,0.183,0.494,0.209,1998-99\n890,Danny Fortson,DEN,23.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,50,11.0,11.6,0.6,-7.1,0.16699999999999998,0.312,0.179,0.564,0.038,1998-99\n891,David Wesley,CHH,28.0,185.42,91.625584,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,14.1,3.2,6.4,2.2,0.015,0.085,0.198,0.561,0.312,1998-99\n892,Darrell Armstrong,ORL,31.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,13.8,3.6,6.7,4.7,0.04,0.10099999999999999,0.225,0.575,0.401,1998-99\n893,Darrick Martin,LAC,28.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,8.0,1.3,3.9,-11.2,0.006,0.057,0.184,0.475,0.257,1998-99\n894,David Robinson,SAS,33.0,215.9,113.398,Navy,USA,1987,1,1,49,15.8,10.0,2.1,11.2,0.113,0.235,0.24,0.564,0.12,1998-99\n895,David Vaughn,NJN,26.0,205.74,108.86208,Memphis,USA,1995,1,25,10,3.4,3.4,0.1,3.3,0.155,0.196,0.174,0.599,0.015,1998-99\n896,David Wingate,NYK,35.0,195.58,84.821704,Georgetown,USA,1986,2,44,20,0.7,0.4,0.3,14.4,0.038,0.07200000000000001,0.11,0.43799999999999994,0.086,1998-99\n897,DeJuan Wheat,VAN,25.0,182.88,74.84268,Louisville,USA,1997,2,51,46,4.5,1.0,2.2,-9.9,0.021,0.073,0.20600000000000002,0.479,0.32899999999999996,1998-99\n898,Dean Garrett,MIN,32.0,210.82,113.398,Indiana,USA,1988,2,38,49,5.5,5.2,0.6,-3.3,0.099,0.185,0.12,0.5329999999999999,0.04,1998-99\n899,Dee Brown,TOR,30.0,187.96,83.91452,Jacksonville,USA,1990,1,19,49,11.2,2.1,2.9,-1.0,0.013000000000000001,0.075,0.19399999999999998,0.529,0.187,1998-99\n900,Dell Curry,MIL,35.0,195.58,92.98635999999999,Virginia Tech,USA,1986,1,15,42,10.1,2.0,1.1,2.2,0.026000000000000002,0.08800000000000001,0.222,0.603,0.105,1998-99\n901,Dennis Rodman,LAL,38.0,200.66,95.25432,Southeastern Oklahoma State,USA,1986,2,27,23,2.1,11.2,1.3,-1.4,0.114,0.348,0.065,0.38799999999999996,0.063,1998-99\n902,Danny Manning,PHX,33.0,208.28,110.676448,Kansas,USA,1988,1,1,50,9.1,4.4,2.3,3.9,0.064,0.16,0.2,0.52,0.168,1998-99\n903,Cory Alexander,DEN,26.0,185.42,86.18248,Virginia,USA,1995,1,29,36,7.3,2.1,3.3,-1.1,0.01,0.102,0.2,0.467,0.275,1998-99\n904,Charles R. Jones,CHI,23.0,190.5,81.64656,Long Island-Brooklyn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,3.7,1.4,1.4,-12.2,0.022000000000000002,0.087,0.163,0.40700000000000003,0.156,1998-99\n905,Corie Blount,CLE,30.0,208.28,109.769264,Cincinnati,USA,1993,1,25,34,2.9,4.4,0.4,2.7,0.127,0.196,0.126,0.40399999999999997,0.037000000000000005,1998-99\n906,Charles Shackleford,CHH,33.0,210.82,111.13004,North Carolina State,USA,1988,2,32,32,3.3,4.0,0.4,-5.4,0.142,0.264,0.16899999999999998,0.521,0.07,1998-99\n907,Charles Smith,LAC,23.0,193.04,87.996848,New Mexico,USA,1997,1,26,23,3.7,1.0,0.6,-15.4,0.025,0.069,0.17800000000000002,0.40399999999999997,0.071,1998-99\n908,Charlie Ward,NYK,28.0,187.96,86.18248,Florida State,USA,1994,1,26,50,7.6,3.4,5.4,2.6,0.018000000000000002,0.10800000000000001,0.152,0.513,0.289,1998-99\n909,Chauncey Billups,DEN,22.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,45,13.9,2.1,3.8,-6.0,0.019,0.059000000000000004,0.203,0.547,0.192,1998-99\n910,Cherokee Parks,VAN,26.0,210.82,108.86208,Duke,USA,1995,1,12,48,5.5,5.1,0.8,-12.4,0.076,0.18,0.14400000000000002,0.445,0.057,1998-99\n911,Chris Anstey,DAL,24.0,213.36,112.94440800000001,None,USA,1997,1,18,41,3.3,2.4,0.7,-5.4,0.083,0.155,0.18,0.418,0.09300000000000001,1998-99\n912,Chris Carr,NJN,25.0,198.12,99.79024,Southern Illinois,USA,1995,2,56,39,5.3,1.8,0.6,-6.4,0.054000000000000006,0.129,0.247,0.465,0.102,1998-99\n913,Chris Childs,NYK,31.0,190.5,88.45044,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,6.8,2.8,4.0,1.6,0.017,0.102,0.145,0.544,0.267,1998-99\n914,Chris Crawford,ATL,24.0,205.74,106.59411999999999,Marquette,USA,1997,2,50,42,6.9,2.1,0.6,0.5,0.055999999999999994,0.077,0.205,0.504,0.059000000000000004,1998-99\n915,Chris Dudley,NYK,34.0,210.82,117.93392,Yale,USA,1987,4,75,46,2.5,4.2,0.2,7.5,0.145,0.198,0.107,0.45399999999999996,0.017,1998-99\n916,Chris Gatling,MIL,31.0,208.28,104.32616,Old Dominion,USA,1991,1,16,48,5.7,3.7,0.7,-3.1,0.08,0.195,0.223,0.445,0.077,1998-99\n917,Corliss Williamson,SAC,25.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,50,13.2,4.1,1.3,-1.5,0.064,0.08900000000000001,0.217,0.517,0.076,1998-99\n918,Chris King,UTA,29.0,203.2,97.52228000000001,Wake Forest,USA,1992,2,45,8,0.5,1.4,0.1,-16.3,0.026000000000000002,0.25,0.14,0.228,0.048,1998-99\n919,Chris Morris,PHX,33.0,203.2,103.418976,Auburn,USA,1988,1,4,44,4.2,2.8,0.5,4.0,0.111,0.15,0.161,0.544,0.073,1998-99\n920,Chris Mullin,IND,35.0,200.66,97.52228000000001,St. John's (NY),USA,1985,1,7,50,10.1,3.2,1.6,6.2,0.027000000000000003,0.127,0.19399999999999998,0.616,0.11199999999999999,1998-99\n921,Chris Webber,SAC,26.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,42,20.0,13.0,4.1,1.3,0.09300000000000001,0.237,0.249,0.491,0.171,1998-99\n922,Chris Whitney,WAS,27.0,182.88,79.3786,Clemson,USA,1993,2,47,39,4.8,1.2,1.8,0.7,0.02,0.102,0.214,0.551,0.276,1998-99\n923,Christian Laettner,DET,29.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,16,7.6,3.4,1.5,3.1,0.07200000000000001,0.132,0.207,0.462,0.14,1998-99\n924,Chuck Person,CHH,35.0,203.2,106.59411999999999,Auburn,USA,1986,1,4,50,6.1,2.6,1.2,-1.3,0.021,0.127,0.163,0.5,0.107,1998-99\n925,Chucky Brown,CHH,31.0,203.2,97.52228000000001,North Carolina State,USA,1989,2,43,48,8.5,3.6,1.2,1.3,0.037000000000000005,0.133,0.175,0.51,0.086,1998-99\n926,Clar. Weatherspoon,MIA,28.0,200.66,120.20188,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,49,8.1,5.0,0.7,2.9,0.094,0.191,0.19,0.607,0.065,1998-99\n927,Clifford Robinson,PHX,32.0,208.28,102.0582,Connecticut,USA,1989,2,36,50,16.4,4.5,2.6,6.2,0.045,0.10800000000000001,0.218,0.5589999999999999,0.128,1998-99\n928,Corey Beck,CHH,28.0,190.5,90.7184,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,1.9,1.2,0.8,4.9,0.042,0.142,0.158,0.493,0.183,1998-99\n929,Corey Benjamin,CHI,21.0,198.12,90.7184,Oregon State,USA,1998,1,28,30,3.9,1.3,0.3,-16.4,0.057999999999999996,0.095,0.22699999999999998,0.43799999999999994,0.065,1998-99\n930,Chris Mills,GSW,29.0,200.66,97.975872,Arizona,USA,1993,1,22,47,10.3,5.0,2.2,-4.3,0.039,0.146,0.18,0.488,0.13,1998-99\n931,Dennis Scott,MIN,30.0,203.2,103.872568,Georgia Tech,USA,1990,1,4,36,6.5,1.6,1.1,-0.1,0.013000000000000001,0.084,0.157,0.516,0.091,1998-99\n932,Elden Campbell,CHH,30.0,213.36,115.66596000000001,Clemson,USA,1990,1,27,49,12.6,8.1,1.4,1.3,0.10400000000000001,0.214,0.214,0.528,0.091,1998-99\n933,Derek Fisher,LAL,24.0,185.42,90.7184,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,50,5.9,1.8,3.9,8.9,0.023,0.07400000000000001,0.149,0.49700000000000005,0.256,1998-99\n934,Eric Riley,BOS,29.0,213.36,111.13004,Michigan,USA,1993,2,33,35,2.2,2.8,0.4,2.8,0.121,0.201,0.126,0.5770000000000001,0.06,1998-99\n935,Eric Snow,PHI,26.0,190.5,92.532768,Michigan State,USA,1995,2,43,48,8.6,3.4,6.3,3.7,0.017,0.096,0.14,0.499,0.29600000000000004,1998-99\n936,Eric Washington,DEN,25.0,193.04,86.18248,Alabama,USA,1997,2,46,38,5.4,2.3,0.8,-6.3,0.05,0.083,0.139,0.517,0.069,1998-99\n937,Eric Williams,DEN,26.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,38,7.3,2.1,1.0,-9.8,0.049,0.073,0.196,0.494,0.094,1998-99\n938,Erick Dampier,GSW,23.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,50,8.8,7.6,1.1,-3.5,0.12300000000000001,0.171,0.193,0.439,0.064,1998-99\n939,Erick Strickland,DAL,25.0,190.5,95.25432,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,7.5,2.5,1.9,-3.0,0.023,0.14300000000000002,0.221,0.499,0.2,1998-99\n940,Ervin Johnson,MIL,31.0,210.82,111.13004,New Orleans,USA,1993,1,23,50,5.1,6.4,0.4,-0.6,0.138,0.226,0.13,0.544,0.031,1998-99\n941,Etdrick Bohannon,WAS,26.0,205.74,99.79024,Auburn-Montgomery,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.0,0.0,-14.7,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1998-99\n942,Felipe Lopez,VAN,24.0,198.12,88.45044,St. John's (NY),Dominican Republic,1998,1,24,47,9.3,3.5,1.3,-9.1,0.065,0.09699999999999999,0.196,0.498,0.09300000000000001,1998-99\n943,Felton Spencer,GSW,31.0,213.36,120.20188,Louisville,USA,1990,1,6,26,1.6,1.8,0.0,-3.4,0.113,0.17800000000000002,0.139,0.473,0.0,1998-99\n944,Fred Hoiberg,IND,26.0,193.04,92.079176,Iowa State,USA,1995,2,52,12,1.6,0.9,0.3,0.1,0.027000000000000003,0.136,0.14400000000000002,0.402,0.077,1998-99\n945,Gary Grant,POR,34.0,190.5,83.91452,Michigan,USA,1988,1,15,2,0.0,0.0,1.5,66.6,0.0,0.0,0.073,0.0,0.5,1998-99\n946,Gary Payton,SEA,30.0,193.04,81.64656,Oregon State,USA,1990,1,2,50,21.7,4.9,8.7,-0.1,0.035,0.10800000000000001,0.26899999999999996,0.519,0.39799999999999996,1998-99\n947,Gary Trent,DAL,24.0,203.2,113.398,Ohio,USA,1995,1,11,45,16.0,7.8,1.7,-1.5,0.106,0.18600000000000003,0.261,0.51,0.106,1998-99\n948,George Lynch,PHI,28.0,203.2,103.418976,North Carolina,USA,1993,1,12,43,8.3,6.5,1.8,5.1,0.095,0.15,0.16,0.461,0.1,1998-99\n949,George McCloud,PHX,32.0,203.2,102.0582,Florida State,USA,1989,1,7,48,8.9,3.4,1.6,1.4,0.032,0.125,0.153,0.591,0.10099999999999999,1998-99\n950,Gerald Brown,PHX,23.0,193.04,95.25432,Pepperdine,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,2.4,0.7,0.9,-12.1,0.022000000000000002,0.078,0.226,0.42,0.23,1998-99\n951,Gerald Wilkins,ORL,35.0,198.12,83.91452,Tennessee-Chattanooga,USA,1985,2,47,3,0.7,0.3,0.3,-2.0,0.0,0.053,0.192,0.10099999999999999,0.067,1998-99\n952,Gerard King,SAS,26.0,205.74,104.32616,Nicholls State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.2,0.7,0.2,5.7,0.102,0.11599999999999999,0.174,0.525,0.10300000000000001,1998-99\n953,Gheorghe Muresan,NJN,28.0,231.14,137.438376,None,USA,1993,2,30,1,0.0,0.0,0.0,-200.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,1998-99\n954,Glen Rice,LAL,32.0,203.2,99.79024,Michigan,USA,1989,1,4,27,17.5,3.7,2.6,4.2,0.011000000000000001,0.10800000000000001,0.22399999999999998,0.542,0.11800000000000001,1998-99\n955,Glenn Robinson,MIL,26.0,200.66,104.32616,Purdue,USA,1994,1,1,47,18.4,5.9,2.1,5.7,0.057999999999999996,0.153,0.28300000000000003,0.523,0.11800000000000001,1998-99\n956,Charles Oakley,TOR,35.0,205.74,111.13004,Virginia Union,USA,1985,1,9,50,7.0,7.5,3.4,-0.4,0.068,0.204,0.129,0.479,0.171,1998-99\n957,Eric Piatkowski,LAC,28.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,49,10.5,2.9,1.1,-9.0,0.035,0.098,0.188,0.555,0.07400000000000001,1998-99\n958,Eric Murdock,NJN,31.0,185.42,86.18248,Providence,USA,1991,1,21,15,7.9,2.3,4.4,-3.3,0.008,0.08900000000000001,0.171,0.474,0.289,1998-99\n959,Eric Montross,DET,27.0,213.36,122.46983999999999,North Carolina,USA,1994,1,9,46,2.1,3.0,0.3,2.2,0.098,0.201,0.094,0.505,0.042,1998-99\n960,Elliot Perry,NJN,30.0,182.88,68.945984,Memphis,USA,1991,2,37,35,2.8,1.0,1.3,-7.5,0.024,0.096,0.21100000000000002,0.449,0.305,1998-99\n961,Derek Harper,LAL,37.0,193.04,93.439952,Illinois,USA,1983,1,11,45,6.9,1.5,4.2,-2.6,0.013999999999999999,0.052000000000000005,0.14300000000000002,0.506,0.255,1998-99\n962,Derek Strong,ORL,31.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,1990,2,47,44,5.1,3.7,0.4,2.4,0.107,0.18100000000000002,0.165,0.499,0.042,1998-99\n963,Derrick Coleman,CHH,32.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,1990,1,1,37,13.1,8.9,2.1,-4.1,0.078,0.242,0.23399999999999999,0.496,0.128,1998-99\n964,Derrick McKey,IND,32.0,208.28,102.0582,Alabama,USA,1987,1,9,13,4.6,3.2,1.0,12.8,0.09,0.13,0.14800000000000002,0.504,0.094,1998-99\n965,Detlef Schrempf,SEA,36.0,208.28,106.59411999999999,Washington,USA,1985,1,8,50,15.0,7.4,3.7,2.3,0.05,0.193,0.196,0.573,0.177,1998-99\n966,Dickey Simpkins,CHI,27.0,205.74,119.74828799999999,Providence,USA,1994,1,21,50,9.1,6.8,1.3,-10.0,0.086,0.2,0.162,0.528,0.08199999999999999,1998-99\n967,Dikembe Mutombo,ATL,33.0,218.44,118.38751200000002,Georgetown,Congo,1991,1,4,50,10.8,12.2,1.1,6.0,0.127,0.265,0.14400000000000002,0.584,0.055999999999999994,1998-99\n968,Dirk Nowitzki,DAL,21.0,213.36,107.501304,None,Germany,1998,1,9,47,8.2,3.4,1.0,-1.5,0.052000000000000005,0.139,0.223,0.49200000000000005,0.08199999999999999,1998-99\n969,Dominique Wilkins,ORL,39.0,203.2,104.32616,Georgia,USA,1982,1,3,27,5.0,2.6,0.6,-1.6,0.133,0.182,0.301,0.445,0.131,1998-99\n970,Don MacLean,SEA,29.0,208.28,106.59411999999999,UCLA,USA,1992,1,19,17,10.9,3.8,0.9,-8.6,0.057999999999999996,0.14400000000000002,0.271,0.47600000000000003,0.078,1998-99\n971,Don Reid,DET,25.0,203.2,113.398,Georgetown,USA,1995,2,58,47,5.1,3.6,0.7,5.5,0.084,0.135,0.12300000000000001,0.58,0.057,1998-99\n972,Derek Anderson,CLE,24.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,38,10.8,2.9,3.8,-1.5,0.027000000000000003,0.12,0.23600000000000002,0.529,0.305,1998-99\n973,Donyell Marshall,GSW,26.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,48,11.0,7.1,1.4,-1.2,0.095,0.195,0.218,0.484,0.094,1998-99\n974,Doug Overton,PHI,29.0,190.5,86.18248,La Salle,USA,1991,2,40,24,3.8,0.9,1.0,-5.1,0.027999999999999997,0.065,0.198,0.496,0.174,1998-99\n975,Doug West,VAN,32.0,198.12,90.7184,Villanova,USA,1989,2,38,14,5.8,1.8,1.4,-6.7,0.021,0.085,0.136,0.5329999999999999,0.109,1998-99\n976,Drew Barry,SEA,26.0,195.58,86.636072,Georgia Tech,USA,1996,2,57,17,2.2,1.2,1.7,0.4,0.02,0.09300000000000001,0.12,0.49,0.23800000000000002,1998-99\n977,Duane Causwell,MIA,31.0,213.36,115.66596000000001,Temple,USA,1990,1,18,19,2.3,1.8,0.1,-20.5,0.12300000000000001,0.16899999999999998,0.2,0.546,0.028999999999999998,1998-99\n978,Duane Ferrell,GSW,34.0,200.66,97.52228000000001,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,0.6,0.8,0.0,21.3,0.102,0.024,0.149,0.159,0.0,1998-99\n979,Dwayne Schintzius,BOS,30.0,218.44,129.27372,Florida,USA,1990,1,24,16,0.7,1.2,0.5,-29.2,0.10099999999999999,0.17600000000000002,0.175,0.31,0.2,1998-99\n980,Earl Boykins,CLE,23.0,165.1,65.77083999999999,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,3.0,0.8,1.5,-10.8,0.037000000000000005,0.057999999999999996,0.22,0.405,0.303,1998-99\n981,Ed Gray,ATL,23.0,190.5,95.25432,California,USA,1997,1,22,30,4.9,0.9,0.4,-12.5,0.022000000000000002,0.079,0.304,0.368,0.083,1998-99\n982,Eddie Johnson,HOU,40.0,200.66,97.52228000000001,Illinois,USA,1981,2,29,3,4.0,0.7,0.3,-20.8,0.0,0.154,0.292,0.462,0.063,1998-99\n983,Eddie Jones,CHH,27.0,198.12,90.7184,Temple,USA,1994,1,10,50,15.6,3.9,3.7,5.8,0.032,0.086,0.19899999999999998,0.546,0.17,1998-99\n984,Eldridge Recasner,CHH,31.0,193.04,86.18248,Washington,USA,1992,Undrafted,Undrafted,44,5.0,1.8,2.1,-3.8,0.035,0.095,0.172,0.552,0.23199999999999998,1998-99\n985,Doug Christie,TOR,29.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,50,15.2,4.1,3.7,-3.3,0.038,0.1,0.226,0.501,0.198,1998-99\n986,Charles O'Bannon,DET,24.0,195.58,94.800728,UCLA,USA,1997,2,31,18,3.1,1.9,0.7,11.4,0.11699999999999999,0.10099999999999999,0.191,0.47,0.126,1998-99\n987,Anfernee Hardaway,ORL,27.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,50,15.8,5.7,5.3,1.9,0.044000000000000004,0.127,0.22399999999999998,0.488,0.248,1998-99\n988,Cedric Henderson,CLE,24.0,200.66,102.0582,Memphis,USA,1997,2,44,50,9.1,3.9,2.3,-3.2,0.037000000000000005,0.121,0.18600000000000003,0.46,0.13699999999999998,1998-99\n989,Tony Delk,GSW,25.0,187.96,87.089664,Kentucky,USA,1996,1,16,36,6.8,1.5,2.6,-10.9,0.017,0.07,0.22699999999999998,0.433,0.276,1998-99\n990,Tony Battie,BOS,23.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,50,6.7,6.0,1.1,1.2,0.096,0.209,0.14300000000000002,0.541,0.077,1998-99\n991,Toni Kukoc,CHI,30.0,210.82,105.23334399999999,None,Croatia,1990,2,29,44,18.8,7.0,5.3,-5.1,0.044000000000000004,0.179,0.275,0.491,0.305,1998-99\n992,Tom Hammonds,MIN,32.0,205.74,102.0582,Georgia Tech,USA,1989,1,9,49,4.3,2.8,0.4,-1.2,0.083,0.142,0.154,0.5,0.047,1998-99\n993,Tom Gugliotta,PHX,29.0,208.28,108.86208,North Carolina State,USA,1992,1,6,43,17.0,8.9,2.8,4.9,0.095,0.188,0.222,0.545,0.134,1998-99\n994,Todd Fuller,UTA,24.0,210.82,115.66596000000001,North Carolina State,USA,1996,1,11,42,3.4,2.4,0.1,-1.5,0.077,0.183,0.175,0.486,0.023,1998-99\n995,Toby Bailey,PHX,23.0,198.12,96.615096,UCLA,USA,1998,2,45,27,2.9,2.0,0.5,-7.3,0.10099999999999999,0.146,0.185,0.425,0.083,1998-99\n996,Tim Thomas,MIL,22.0,208.28,104.32616,Villanova,USA,1997,1,7,50,7.2,2.5,0.9,-3.4,0.07400000000000001,0.11800000000000001,0.212,0.545,0.1,1998-99\n997,Tim Legler,WAS,32.0,193.04,99.79024,La Salle,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,4.0,1.3,0.7,-4.2,0.023,0.095,0.154,0.506,0.091,1998-99\n998,Tim Hardaway,MIA,32.0,182.88,88.45044,Texas-El Paso,USA,1989,1,14,48,17.4,3.2,7.3,7.2,0.011000000000000001,0.08800000000000001,0.263,0.511,0.38299999999999995,1998-99\n999,Tim Duncan,SAS,23.0,213.36,112.490816,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,50,21.7,11.4,2.4,10.1,0.098,0.221,0.27399999999999997,0.541,0.11699999999999999,1998-99\n1000,Tony Massenburg,VAN,31.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,43,11.2,6.0,0.5,-9.8,0.086,0.184,0.20800000000000002,0.527,0.039,1998-99\n1001,A.C. Green,DAL,35.0,205.74,102.0582,Oregon State,USA,1985,1,23,50,4.9,4.6,0.5,-5.6,0.09699999999999999,0.179,0.14800000000000002,0.441,0.043,1998-99\n1002,Aaron Williams,SEA,27.0,205.74,102.0582,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,4.0,3.2,0.6,-11.2,0.129,0.191,0.18,0.508,0.094,1998-99\n1003,Adam Keefe,UTA,29.0,205.74,104.32616,Stanford,USA,1992,1,10,44,4.0,3.2,0.6,4.2,0.10300000000000001,0.16,0.142,0.5329999999999999,0.07400000000000001,1998-99\n1004,Adonal Foyle,GSW,24.0,208.28,113.398,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,44,2.9,4.4,0.4,-3.9,0.14,0.20199999999999999,0.126,0.45,0.049,1998-99\n1005,Adonis Jordan,MIL,28.0,180.34,77.11064,Kansas,USA,1993,2,42,4,1.5,0.0,0.8,-36.4,0.0,0.0,0.185,0.521,0.273,1998-99\n1006,Al Harrington,IND,19.0,205.74,104.32616,None,USA,1998,1,25,21,2.1,1.9,0.2,-8.3,0.132,0.14800000000000002,0.21,0.359,0.06,1998-99\n1007,Alan Henderson,ATL,26.0,205.74,106.59411999999999,Indiana,USA,1995,1,16,38,12.5,6.6,0.7,-3.1,0.102,0.152,0.22399999999999998,0.485,0.048,1998-99\n1008,Allan Houston,NYK,28.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,1993,1,11,50,16.3,3.0,2.7,1.8,0.013000000000000001,0.08,0.24100000000000002,0.515,0.152,1998-99\n1009,Allen Iverson,PHI,24.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,48,26.8,4.9,4.6,3.6,0.038,0.10099999999999999,0.32299999999999995,0.508,0.23399999999999999,1998-99\n1010,Alonzo Mourning,MIA,29.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,46,20.1,11.0,1.6,10.6,0.125,0.21600000000000003,0.27,0.564,0.086,1998-99\n1011,Alvin Sims,PHX,24.0,193.04,106.59411999999999,Louisville,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.8,1.0,1.3,-30.0,0.14300000000000002,0.045,0.272,0.451,0.33299999999999996,1998-99\n1012,Alvin Williams,TOR,24.0,195.58,83.91452,Villanova,USA,1997,2,47,50,5.0,1.6,2.6,-3.1,0.02,0.067,0.13699999999999998,0.47700000000000004,0.207,1998-99\n1013,Aaron McKie,PHI,26.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,50,4.8,2.8,2.0,-1.9,0.033,0.139,0.152,0.45399999999999996,0.183,1998-99\n1014,Andrae Patterson,MIN,23.0,205.74,107.95489599999999,Indiana,USA,1998,2,46,35,3.3,1.9,0.4,-1.6,0.10400000000000001,0.14400000000000002,0.20600000000000002,0.505,0.094,1998-99\n1015,Tracy McGrady,TOR,20.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,49,9.3,5.7,2.3,-1.5,0.12300000000000001,0.16899999999999998,0.214,0.504,0.187,1998-99\n1016,Travis Best,IND,26.0,180.34,82.553744,Georgia Tech,USA,1995,1,23,49,7.1,1.6,3.4,2.2,0.022000000000000002,0.073,0.188,0.507,0.308,1998-99\n1017,Zydrunas Ilgauskas,CLE,24.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,5,15.2,8.8,0.8,-4.6,0.127,0.21600000000000003,0.218,0.541,0.05,1998-99\n1018,Willie Burton,CHH,31.0,203.2,95.25432,Minnesota,USA,1990,1,9,3,1.3,2.0,0.0,7.2,0.308,0.133,0.231,0.228,0.0,1998-99\n1019,William Cunningham,NJN,25.0,210.82,108.86208,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,0.4,1.8,0.1,-14.3,0.08,0.10400000000000001,0.067,0.159,0.009000000000000001,1998-99\n1020,Will Perdue,SAS,33.0,213.36,108.86208,Vanderbilt,USA,1988,1,11,37,2.4,3.7,0.5,5.6,0.096,0.245,0.098,0.63,0.064,1998-99\n1021,Wesley Person,CLE,28.0,198.12,88.45044,Auburn,USA,1994,1,23,45,11.2,3.2,1.8,-3.7,0.018000000000000002,0.115,0.17800000000000002,0.546,0.111,1998-99\n1022,Walter McCarty,BOS,25.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,32,5.7,3.6,1.3,1.2,0.059000000000000004,0.133,0.161,0.44799999999999995,0.09300000000000001,1998-99\n1023,Walt Williams,POR,29.0,203.2,104.32616,Maryland,USA,1992,1,7,48,9.3,3.0,1.7,9.8,0.040999999999999995,0.113,0.196,0.5660000000000001,0.132,1998-99\n1024,Voshon Lenard,MIA,26.0,193.04,92.98635999999999,Minnesota,USA,1994,2,46,12,6.8,1.3,0.8,-13.5,0.027000000000000003,0.08800000000000001,0.24100000000000002,0.489,0.115,1998-99\n1025,Vladimir Stepania,SEA,23.0,213.36,107.047712,None,Georgia,1998,1,27,23,5.5,3.3,0.5,-6.2,0.10099999999999999,0.166,0.244,0.445,0.065,1998-99\n1026,Vlade Divac,SAC,31.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,50,14.3,10.0,4.3,1.2,0.08199999999999999,0.21,0.19399999999999998,0.5329999999999999,0.19,1998-99\n1027,Vitaly Potapenko,BOS,24.0,208.28,127.00576000000001,Wright State,Ukraine,1996,1,12,50,10.0,6.6,1.5,-0.4,0.099,0.191,0.195,0.52,0.095,1998-99\n1028,Tracy Murray,WAS,27.0,200.66,103.418976,UCLA,USA,1992,1,18,36,6.5,2.3,0.8,-5.9,0.028999999999999998,0.12,0.19699999999999998,0.456,0.07,1998-99\n1029,Vinny Del Negro,MIL,32.0,193.04,83.91452,North Carolina State,USA,1988,2,29,48,5.9,2.1,3.6,-0.2,0.015,0.098,0.154,0.48100000000000004,0.26899999999999996,1998-99\n1030,Vin Baker,SEA,27.0,210.82,113.398,Hartford,USA,1993,1,8,34,13.8,6.2,1.6,2.4,0.08800000000000001,0.125,0.233,0.461,0.086,1998-99\n1031,Vernon Maxwell,SAC,33.0,193.04,86.18248,Florida,USA,1988,2,47,46,10.7,1.8,1.7,2.8,0.013999999999999999,0.078,0.23399999999999999,0.522,0.129,1998-99\n1032,Tyson Wheeler,DEN,23.0,177.8,74.84268,Rhode Island,USA,1998,2,47,1,4.0,0.0,2.0,62.2,0.0,0.0,0.32,1.064,0.667,1998-99\n1033,Tyronn Lue,LAL,22.0,182.88,79.3786,Nebraska,USA,1998,1,23,15,5.0,0.3,1.7,1.7,0.006,0.025,0.19899999999999998,0.505,0.207,1998-99\n1034,Tyrone Nesby,LAC,23.0,198.12,102.0582,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,10.1,3.5,1.6,-6.4,0.049,0.115,0.183,0.5429999999999999,0.109,1998-99\n1035,Tyrone Hill,PHI,31.0,205.74,113.398,Xavier,USA,1990,1,11,38,8.6,7.6,0.9,0.0,0.11599999999999999,0.188,0.165,0.48700000000000004,0.055999999999999994,1998-99\n1036,Tyrone Corbin,ATL,36.0,198.12,102.0582,DePaul,USA,1985,2,35,47,7.5,3.1,0.9,3.6,0.04,0.12,0.179,0.47700000000000004,0.08,1998-99\n1037,Troy Hudson,LAC,23.0,185.42,77.11064,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,6.8,2.2,3.7,-7.4,0.032,0.094,0.17600000000000002,0.507,0.28600000000000003,1998-99\n1038,Trevor Winter,MIN,25.0,213.36,124.7378,Minnesota,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,3.0,0.0,-21.3,0.1,0.5,0.0,0.0,0.0,1998-99\n1039,Travis Williams,CHH,30.0,198.12,97.52228000000001,South Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.9,2.4,0.3,-21.5,0.095,0.217,0.14800000000000002,0.508,0.071,1998-99\n1040,Travis Knight,LAL,24.0,213.36,106.59411999999999,Connecticut,USA,1996,1,29,37,4.2,3.5,0.8,0.9,0.077,0.195,0.15,0.546,0.087,1998-99\n1041,Vince Carter,TOR,22.0,200.66,97.52228000000001,North Carolina,USA,1998,1,5,50,18.3,5.7,3.0,1.2,0.061,0.127,0.257,0.516,0.16399999999999998,1998-99\n1042,Charles Barkley,HOU,36.0,198.12,114.30518400000001,Auburn,USA,1984,1,5,42,16.1,12.3,4.6,4.7,0.14,0.261,0.225,0.546,0.21600000000000003,1998-99\n1043,Andrew DeClercq,CLE,26.0,208.28,104.32616,Florida,USA,1995,2,34,47,7.9,5.4,0.7,-2.6,0.11,0.172,0.166,0.5489999999999999,0.049,1998-99\n1044,Andrew Lang,CHI,33.0,210.82,111.13004,Arkansas,USA,1988,2,28,21,3.8,4.4,0.6,-7.1,0.096,0.196,0.155,0.36700000000000005,0.057999999999999996,1998-99\n1045,Bob Sura,CLE,26.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,1995,1,17,50,4.3,2.0,3.0,-4.0,0.032,0.124,0.19399999999999998,0.419,0.361,1998-99\n1046,Bobby Jackson,MIN,26.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,50,7.1,2.7,3.3,-1.7,0.048,0.11699999999999999,0.217,0.461,0.305,1998-99\n1047,Bobby Phills,CHH,29.0,195.58,102.511792,Southern,USA,1991,2,45,43,14.3,4.0,3.5,3.4,0.031,0.095,0.2,0.537,0.168,1998-99\n1048,Bonzi Wells,POR,22.0,195.58,95.25432,Ball State,USA,1998,1,11,7,4.4,1.3,0.4,-8.0,0.125,0.125,0.389,0.555,0.231,1998-99\n1049,Brad Miller,CHH,23.0,210.82,113.398,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,6.3,3.1,0.6,6.6,0.098,0.19699999999999998,0.214,0.6509999999999999,0.081,1998-99\n1050,Brandon Williams,SAS,24.0,198.12,97.52228000000001,Davidson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,0.3,0.0,-38.9,0.33299999999999996,0.0,0.187,0.568,0.0,1998-99\n1051,Brent Barry,CHI,27.0,198.12,88.45044,Oregon State,USA,1995,1,15,37,11.1,3.9,3.1,-11.2,0.036000000000000004,0.111,0.18600000000000003,0.514,0.193,1998-99\n1052,Brent Price,HOU,30.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1992,2,32,40,7.3,2.0,2.8,1.6,0.028999999999999998,0.08199999999999999,0.17,0.624,0.22699999999999998,1998-99\n1053,Brevin Knight,CLE,23.0,177.8,78.471416,Stanford,USA,1997,1,16,39,9.6,3.4,7.7,1.1,0.017,0.11800000000000001,0.19,0.495,0.442,1998-99\n1054,Brian Evans,MIN,25.0,203.2,99.79024,Indiana,USA,1996,1,27,16,2.1,1.2,0.9,-2.5,0.043,0.107,0.135,0.37200000000000005,0.188,1998-99\n1055,Brian Grant,POR,27.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,48,11.5,9.8,1.4,8.4,0.138,0.222,0.174,0.5710000000000001,0.073,1998-99\n1056,Bo Outlaw,ORL,28.0,203.2,95.25432,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,6.5,5.4,1.8,-0.5,0.073,0.155,0.136,0.535,0.111,1998-99\n1057,Brian Shaw,POR,33.0,198.12,90.7184,California-Santa Barbara,USA,1988,1,24,1,0.0,1.0,1.0,-31.2,0.0,0.25,0.154,0.0,0.33299999999999996,1998-99\n1058,Bruce Bowen,BOS,28.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,2.3,1.7,0.9,-3.9,0.032,0.086,0.10400000000000001,0.33799999999999997,0.092,1998-99\n1059,Bruno Sundov,DAL,19.0,218.44,99.79024,None,Croatia,1998,2,35,3,1.3,0.0,0.3,-64.9,0.0,0.0,0.287,0.28600000000000003,0.14300000000000002,1998-99\n1060,Bryant Reeves,VAN,26.0,213.36,124.7378,Oklahoma State,USA,1995,1,6,25,10.8,5.5,1.5,-12.1,0.08199999999999999,0.149,0.228,0.449,0.099,1998-99\n1061,Bryant Stith,DEN,28.0,195.58,94.34713599999999,Virginia,USA,1992,1,13,46,7.0,2.3,1.8,-9.3,0.027999999999999997,0.077,0.139,0.498,0.113,1998-99\n1062,Bryce Drew,HOU,24.0,190.5,83.91452,Valparaiso,USA,1998,1,16,34,3.5,0.9,1.5,-1.2,0.008,0.073,0.171,0.445,0.193,1998-99\n1063,Bryon Russell,UTA,28.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,50,12.4,5.3,1.5,9.5,0.049,0.13,0.17,0.5720000000000001,0.07200000000000001,1998-99\n1064,Calbert Cheaney,WAS,27.0,200.66,97.52228000000001,Indiana,USA,1993,1,6,50,7.7,2.8,1.5,-1.2,0.03,0.10400000000000001,0.179,0.433,0.096,1998-99\n1065,Carl Herrera,DEN,32.0,205.74,102.0582,Houston,USA,1990,2,30,28,2.3,2.2,0.1,-7.8,0.085,0.147,0.14300000000000002,0.402,0.025,1998-99\n1066,Carlos Rogers,POR,28.0,210.82,99.79024,Tennessee State,USA,1994,1,11,2,2.5,0.5,0.5,24.9,0.0,0.091,0.22899999999999998,0.665,0.2,1998-99\n1067,Casey Shaw,PHI,23.0,210.82,117.93392,Toledo,USA,1998,2,37,9,0.2,0.3,0.0,-10.7,0.16699999999999998,0.0,0.28600000000000003,0.125,0.0,1998-99\n1068,Cedric Ceballos,DAL,29.0,198.12,86.18248,Cal State-Fullerton,USA,1990,2,48,13,12.5,6.5,0.9,-8.5,0.066,0.193,0.244,0.504,0.07400000000000001,1998-99\n1069,Brian Skinner,LAC,23.0,205.74,115.66596000000001,Baylor,USA,1998,1,22,21,4.1,2.5,0.0,0.5,0.085,0.152,0.182,0.503,0.006999999999999999,1998-99\n1070,Andrew Gaze,SAS,33.0,200.66,92.98635999999999,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.1,0.3,0.3,27.4,0.038,0.048,0.20600000000000002,0.42,0.182,1998-99\n1071,Blue Edwards,MIA,33.0,193.04,90.7184,East Carolina,USA,1989,1,21,24,3.2,1.4,1.3,-1.1,0.031,0.096,0.168,0.495,0.19,1998-99\n1072,Bimbo Coles,GSW,31.0,187.96,82.553744,Virginia Tech,USA,1990,2,40,48,9.5,2.4,4.6,-2.7,0.017,0.08199999999999999,0.187,0.496,0.28600000000000003,1998-99\n1073,Grant Hill,DET,26.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,50,21.1,7.1,6.0,4.4,0.044000000000000004,0.193,0.295,0.5429999999999999,0.324,1998-99\n1074,Antawn Jamison,GSW,23.0,205.74,101.151016,North Carolina,USA,1998,1,4,47,9.6,6.4,0.7,-3.0,0.12,0.17300000000000001,0.21600000000000003,0.48700000000000004,0.057999999999999996,1998-99\n1075,Anthony Avent,UTA,29.0,205.74,106.59411999999999,Seton Hall,USA,1991,1,15,5,1.8,2.4,0.2,5.4,0.17800000000000002,0.1,0.20199999999999999,0.324,0.043,1998-99\n1076,Anthony Johnson,ATL,24.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,1997,2,39,49,5.0,1.5,2.2,-1.8,0.022000000000000002,0.077,0.177,0.467,0.249,1998-99\n1077,Anthony Miller,HOU,27.0,205.74,115.66596000000001,Michigan State,USA,1994,2,39,29,2.4,2.3,0.2,7.2,0.136,0.177,0.142,0.502,0.044000000000000004,1998-99\n1078,Anthony Parker,PHI,24.0,198.12,97.52228000000001,Bradley,USA,1997,1,21,2,1.0,0.0,0.0,38.3,0.0,0.0,0.177,1.0,0.0,1998-99\n1079,Anthony Peeler,MIN,29.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,28,9.6,3.0,2.8,3.4,0.037000000000000005,0.081,0.172,0.465,0.139,1998-99\n1080,Antoine Carr,HOU,37.0,205.74,122.46983999999999,Wichita State,USA,1983,1,8,18,2.6,1.7,0.5,-6.4,0.065,0.151,0.198,0.42700000000000005,0.107,1998-99\n1081,Antoine Walker,BOS,22.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,42,18.7,8.5,3.1,-6.2,0.073,0.19399999999999998,0.273,0.47600000000000003,0.152,1998-99\n1082,Antonio Daniels,SAS,24.0,193.04,90.7184,Bowling Green,USA,1997,1,4,47,4.7,1.1,2.3,10.1,0.025,0.07,0.192,0.52,0.31,1998-99\n1083,Antonio Davis,IND,30.0,205.74,104.32616,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,49,9.4,7.0,0.7,1.2,0.10800000000000001,0.22,0.18100000000000002,0.535,0.049,1998-99\n1084,Bison Dele,DET,30.0,210.82,117.93392,Arizona,USA,1991,1,10,49,10.5,5.6,1.4,2.1,0.099,0.187,0.243,0.531,0.115,1998-99\n1085,Antonio Lang,CLE,27.0,203.2,92.98635999999999,Duke,USA,1994,2,29,10,1.3,1.6,0.1,-23.9,0.15,0.20800000000000002,0.113,0.653,0.028999999999999998,1998-99\n1086,Armen Gilliam,MIL,35.0,205.74,117.93392,Nevada-Las Vegas,USA,1987,1,2,34,8.3,3.7,0.6,-1.3,0.061,0.166,0.222,0.525,0.053,1998-99\n1087,Arvydas Sabonis,POR,34.0,220.98,132.448864,None,Lithuania,1986,1,24,50,12.1,7.9,2.4,4.4,0.078,0.254,0.21899999999999997,0.546,0.156,1998-99\n1088,Austin Croshere,IND,24.0,205.74,106.59411999999999,Providence,USA,1997,1,12,27,3.4,1.7,0.4,-12.5,0.071,0.152,0.20800000000000002,0.54,0.075,1998-99\n1089,Avery Johnson,SAS,34.0,180.34,81.64656,Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,9.7,2.4,7.4,9.7,0.016,0.061,0.171,0.48700000000000004,0.36200000000000004,1998-99\n1090,B.J. Armstrong,ORL,31.0,187.96,83.91452,Iowa,USA,1989,1,18,32,3.3,1.2,1.9,-5.2,0.006999999999999999,0.111,0.16,0.54,0.305,1998-99\n1091,Ben Davis,NYK,26.0,205.74,108.86208,Arizona,USA,1996,2,43,8,2.1,1.4,0.4,16.6,0.3,0.154,0.341,0.433,0.25,1998-99\n1092,Ben Wallace,WAS,24.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,6.0,8.3,0.4,1.8,0.128,0.23199999999999998,0.11,0.537,0.023,1998-99\n1093,Benoit Benjamin,PHI,34.0,213.36,113.398,Creighton,USA,1985,1,3,6,0.7,1.3,0.2,-1.8,0.1,0.217,0.132,0.28600000000000003,0.043,1998-99\n1094,Bill Curley,MIN,27.0,205.74,99.79024,Boston College,USA,1994,1,22,35,2.2,1.5,0.4,5.9,0.057999999999999996,0.10300000000000001,0.107,0.47700000000000004,0.05,1998-99\n1095,Bill Wennington,CHI,36.0,213.36,125.64498400000001,St. John's (NY),USA,1985,1,16,38,3.8,2.1,0.5,-7.7,0.048,0.159,0.218,0.381,0.085,1998-99\n1096,Billy Owens,SEA,30.0,203.2,99.79024,Syracuse,USA,1991,1,3,21,7.8,3.8,1.8,-2.3,0.087,0.128,0.21,0.452,0.133,1998-99\n1097,Antonio McDyess,DEN,24.0,205.74,99.79024,Alabama,USA,1995,1,2,50,21.2,10.7,1.6,-5.9,0.09699999999999999,0.22899999999999998,0.273,0.515,0.085,1998-99\n1098,Grant Long,ATL,33.0,205.74,112.490816,Eastern Michigan,USA,1988,2,33,50,9.8,5.9,1.1,8.2,0.08800000000000001,0.168,0.18600000000000003,0.529,0.078,1998-99\n1099,Greg Minor,BOS,27.0,198.12,95.25432,Louisville,USA,1994,1,25,44,4.9,2.7,1.1,6.9,0.044000000000000004,0.129,0.152,0.475,0.10099999999999999,1998-99\n1100,Greg Foster,UTA,30.0,210.82,113.398,Texas-El Paso,USA,1990,2,35,42,2.8,2.0,0.6,-6.6,0.076,0.14,0.18,0.401,0.10300000000000001,1998-99\n1101,Pat Garrity,PHX,22.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,39,5.6,1.9,0.5,3.2,0.057999999999999996,0.107,0.185,0.557,0.055,1998-99\n1102,Patrick Ewing,NYK,36.0,213.36,115.66596000000001,Georgetown,Jamaica,1985,1,1,38,17.3,9.9,1.1,1.8,0.068,0.24600000000000002,0.28,0.491,0.068,1998-99\n1103,Paul Grant,MIL,25.0,213.36,111.13004,Wisconsin,USA,1997,1,20,6,0.7,0.2,0.0,-28.8,0.067,0.0,0.23,0.33299999999999996,0.0,1998-99\n1104,Paul Pierce,BOS,21.0,200.66,99.79024,Kansas,USA,1998,1,10,48,16.5,6.4,2.4,-2.0,0.079,0.134,0.23199999999999998,0.54,0.121,1998-99\n1105,Peja Stojakovic,SAC,22.0,205.74,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,48,8.4,3.0,1.5,1.3,0.045,0.10800000000000001,0.195,0.496,0.115,1998-99\n1106,Pete Chilcutt,VAN,30.0,208.28,108.86208,North Carolina,USA,1991,1,27,46,3.6,2.5,0.7,-6.3,0.049,0.14800000000000002,0.138,0.462,0.07200000000000001,1998-99\n1107,Peter Aluma,SAC,26.0,208.28,117.93392,Liberty,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,1.0,0.0,-65.1,0.125,0.125,0.218,0.5,0.0,1998-99\n1108,Pooh Richardson,LAC,33.0,185.42,81.64656,UCLA,USA,1989,1,10,11,2.5,1.2,2.7,-14.1,0.008,0.114,0.155,0.371,0.395,1998-99\n1109,Popeye Jones,BOS,29.0,203.2,110.22285600000001,Murray State,USA,1992,2,41,18,3.0,2.9,0.8,5.0,0.145,0.14,0.134,0.462,0.105,1998-99\n1110,Raef LaFrentz,DEN,23.0,210.82,108.86208,Kansas,USA,1998,1,3,12,13.8,7.6,0.7,-7.9,0.09300000000000001,0.184,0.182,0.5529999999999999,0.038,1998-99\n1111,Randell Jackson,WAS,23.0,210.82,97.52228000000001,Florida State,USA,1999,Undrafted,Undrafted,27,4.2,2.0,0.3,-9.6,0.11599999999999999,0.10099999999999999,0.23800000000000002,0.467,0.055999999999999994,1998-99\n1112,Randy Brown,CHI,31.0,187.96,86.636072,New Mexico State,USA,1991,2,31,39,8.8,3.4,3.8,-9.6,0.025,0.111,0.182,0.47100000000000003,0.256,1998-99\n1113,Randy Livingston,PHX,24.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,1,12.0,2.0,3.0,16.8,0.0,0.095,0.22,0.6759999999999999,0.25,1998-99\n1114,Rashard Lewis,SEA,19.0,208.28,97.52228000000001,None,USA,1998,2,32,20,2.4,1.3,0.2,-13.5,0.085,0.085,0.22,0.40399999999999997,0.047,1998-99\n1115,Rasheed Wallace,POR,24.0,210.82,102.0582,North Carolina,USA,1995,1,4,49,12.8,4.9,1.2,10.6,0.05,0.145,0.20600000000000002,0.5660000000000001,0.076,1998-99\n1116,Rasho Nesterovic,MIN,23.0,213.36,112.490816,None,Slovenia,1998,1,17,2,4.0,4.0,0.5,2.9,0.086,0.25,0.187,0.311,0.045,1998-99\n1117,Ray Allen,MIL,23.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,50,17.1,4.2,3.6,4.4,0.04,0.109,0.24100000000000002,0.564,0.183,1998-99\n1118,Reggie Jordan,MIN,31.0,193.04,88.45044,New Mexico State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,1.9,2.2,1.5,3.0,0.09,0.14,0.124,0.361,0.19399999999999998,1998-99\n1119,Reggie Miller,IND,33.0,200.66,83.91452,UCLA,USA,1987,1,11,50,18.4,2.7,2.2,6.0,0.017,0.069,0.228,0.59,0.109,1998-99\n1120,Reggie Slater,TOR,28.0,200.66,115.66596000000001,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,3.8,2.3,0.2,-7.2,0.14300000000000002,0.155,0.235,0.486,0.037000000000000005,1998-99\n1121,Rex Chapman,PHX,31.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,1988,1,8,38,12.1,2.7,2.9,4.3,0.011000000000000001,0.091,0.215,0.46,0.149,1998-99\n1122,Greg Anthony,POR,31.0,185.42,81.64656,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,12,50,6.4,1.3,2.0,12.7,0.021,0.068,0.19899999999999998,0.55,0.223,1998-99\n1123,Rick Brunson,NYK,27.0,193.04,86.18248,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,1.0,0.6,1.1,13.5,0.034,0.111,0.2,0.294,0.33299999999999996,1998-99\n1124,P.J. Brown,MIA,29.0,210.82,108.86208,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,50,11.4,6.9,1.3,8.3,0.092,0.162,0.187,0.527,0.075,1998-99\n1125,Otis Thorpe,WAS,36.0,208.28,111.58363200000001,Providence,USA,1984,1,9,49,11.3,6.8,2.1,-3.8,0.07400000000000001,0.18600000000000003,0.175,0.569,0.111,1998-99\n1126,Othella Harrington,HOU,25.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,41,9.8,6.0,0.4,3.0,0.10400000000000001,0.205,0.218,0.5589999999999999,0.031,1998-99\n1127,Oliver Miller,SAC,29.0,205.74,147.4174,Arkansas,USA,1992,1,22,4,2.5,2.0,0.0,-18.8,0.19399999999999998,0.038,0.177,0.455,0.0,1998-99\n1128,Maurice Taylor,LAC,22.0,205.74,117.93392,Michigan,USA,1997,1,14,46,16.8,5.3,1.5,-12.2,0.075,0.11900000000000001,0.27,0.505,0.087,1998-99\n1129,Michael Curry,MIL,30.0,195.58,102.965384,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,4.9,2.2,1.6,1.9,0.021,0.09,0.12,0.507,0.113,1998-99\n1130,Michael Dickerson,HOU,24.0,195.58,86.18248,Arizona,USA,1998,1,14,50,10.9,1.7,1.9,4.4,0.021,0.039,0.16899999999999998,0.5539999999999999,0.10099999999999999,1998-99\n1131,Michael Doleac,ORL,22.0,210.82,118.841104,Utah,USA,1998,1,12,49,6.2,3.0,0.4,5.5,0.09699999999999999,0.13,0.18600000000000003,0.503,0.044000000000000004,1998-99\n1132,Michael Finley,DAL,26.0,200.66,97.52228000000001,Wisconsin,USA,1995,1,21,50,20.2,5.3,4.4,-2.4,0.037000000000000005,0.106,0.242,0.517,0.193,1998-99\n1133,Michael Hawkins,SAC,26.0,182.88,80.73937600000001,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,1.5,1.0,1.1,-0.4,0.057,0.087,0.12300000000000001,0.436,0.203,1998-99\n1134,Michael Olowokandi,LAC,24.0,213.36,122.016248,Pacific,Nigeria,1998,1,1,45,8.9,7.9,0.6,-12.1,0.107,0.24,0.19399999999999998,0.445,0.034,1998-99\n1135,Michael Smith,VAN,27.0,203.2,104.32616,Providence,USA,1994,2,35,48,4.8,7.3,1.0,-6.8,0.14300000000000002,0.235,0.11,0.574,0.07400000000000001,1998-99\n1136,Michael Stewart,TOR,24.0,208.28,104.32616,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,1.5,2.4,0.1,-2.4,0.121,0.17300000000000001,0.085,0.47700000000000004,0.021,1998-99\n1137,Micheal Williams,TOR,32.0,187.96,79.3786,Baylor,USA,1988,2,48,2,1.0,0.5,0.0,-20.4,0.1,0.0,0.20199999999999999,0.2,0.0,1998-99\n1138,Mike Bibby,VAN,21.0,187.96,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,50,13.2,2.7,6.5,-9.6,0.02,0.07200000000000001,0.215,0.48700000000000004,0.34299999999999997,1998-99\n1139,Rick Fox,LAL,29.0,200.66,109.769264,North Carolina,Canada,1991,1,24,44,9.0,2.0,2.0,4.2,0.033,0.078,0.20199999999999999,0.534,0.16,1998-99\n1140,Mikki Moore,DET,23.0,213.36,104.32616,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.0,0.5,0.0,89.7,0.0,0.16699999999999998,0.158,1.064,0.0,1998-99\n1141,Mitch Richmond,WAS,33.0,195.58,99.79024,Kansas State,USA,1988,1,5,50,19.7,3.4,2.4,-2.7,0.018000000000000002,0.08900000000000001,0.258,0.527,0.114,1998-99\n1142,Mitchell Butler,CLE,28.0,195.58,102.965384,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,5.4,1.4,0.7,-0.9,0.042,0.092,0.221,0.5489999999999999,0.11599999999999999,1998-99\n1143,Monty Williams,DEN,27.0,203.2,102.0582,Notre Dame,USA,1994,1,24,1,1.0,0.0,0.0,-21.6,0.0,0.0,0.201,0.174,0.0,1998-99\n1144,Moochie Norris,SEA,25.0,187.96,85.275296,West Florida,USA,1996,2,33,12,3.2,1.7,2.0,-9.7,0.03,0.13699999999999998,0.201,0.40399999999999997,0.316,1998-99\n1145,Mookie Blaylock,ATL,32.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1989,1,12,48,13.3,4.7,5.8,6.2,0.03,0.11800000000000001,0.214,0.46299999999999997,0.308,1998-99\n1146,Muggsy Bogues,GSW,34.0,160.02,63.956472,Wake Forest,USA,1987,1,12,36,5.1,2.0,3.7,-2.1,0.025,0.091,0.138,0.539,0.33799999999999997,1998-99\n1147,Nazr Mohammed,PHI,21.0,208.28,108.86208,Kentucky,USA,1998,1,29,26,1.6,1.4,0.1,15.9,0.175,0.165,0.22699999999999998,0.41,0.031,1998-99\n1148,Negele Knight,TOR,32.0,185.42,79.3786,Dayton,USA,1990,2,31,6,1.3,1.0,1.3,-11.6,0.02,0.125,0.138,0.41,0.25,1998-99\n1149,Nick Anderson,ORL,31.0,198.12,103.418976,Illinois,USA,1989,1,11,47,14.9,5.9,1.9,2.1,0.037000000000000005,0.162,0.23,0.493,0.107,1998-99\n1150,Nick Van Exel,DEN,27.0,185.42,86.18248,Cincinnati,USA,1993,2,37,50,16.5,2.3,7.4,-8.4,0.009000000000000001,0.065,0.242,0.488,0.375,1998-99\n1151,Olden Polynice,SEA,34.0,213.36,113.398,Virginia,USA,1987,1,8,48,7.7,8.9,0.9,-3.0,0.13699999999999998,0.196,0.139,0.461,0.047,1998-99\n1152,Miles Simon,ORL,23.0,190.5,91.625584,Arizona,USA,1998,2,42,5,0.4,0.4,0.0,-29.2,0.071,0.059000000000000004,0.20800000000000002,0.2,0.0,1998-99\n1153,Matt Maloney,HOU,27.0,190.5,87.089664,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,1.4,0.7,1.4,-3.6,0.012,0.047,0.11199999999999999,0.32,0.159,1998-99\n1154,Rick Mahorn,PHI,40.0,208.28,117.93392,Hampton,USA,1980,2,35,16,0.8,1.4,0.1,-12.2,0.061,0.17,0.099,0.302,0.024,1998-99\n1155,Rik Smits,IND,32.0,223.52,120.20188,Marist,USA,1988,1,2,49,14.9,5.6,1.1,6.6,0.07200000000000001,0.179,0.28800000000000003,0.527,0.077,1998-99\n1156,Shaquille O'Neal,LAL,27.0,215.9,142.88148,Louisiana State,USA,1992,1,1,49,26.3,10.7,2.3,6.4,0.135,0.22699999999999998,0.325,0.584,0.132,1998-99\n1157,Shareef Abdur-Rahim,VAN,22.0,205.74,104.32616,California,USA,1996,1,3,50,23.0,7.5,3.4,-9.7,0.066,0.154,0.28800000000000003,0.53,0.174,1998-99\n1158,Shawn Bradley,DAL,27.0,228.6,119.294696,Brigham Young,USA,1993,1,2,49,8.6,8.0,0.8,5.4,0.114,0.226,0.16399999999999998,0.527,0.051,1998-99\n1159,Shawn Kemp,CLE,29.0,208.28,127.00576000000001,Trinity Valley Community College,USA,1989,1,17,42,20.5,9.2,2.4,0.5,0.114,0.218,0.281,0.578,0.14,1998-99\n1160,Shawn Respert,PHX,27.0,185.42,88.45044,Michigan State,USA,1995,1,8,12,3.1,1.1,0.7,-1.4,0.023,0.11599999999999999,0.218,0.45799999999999996,0.17,1998-99\n1161,Sherman Douglas,LAC,32.0,185.42,88.45044,Syracuse,USA,1989,2,28,30,8.2,1.9,4.1,-10.4,0.021,0.064,0.171,0.48,0.248,1998-99\n1162,Stacey Augmon,POR,30.0,203.2,92.98635999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,48,4.3,2.6,1.2,8.6,0.066,0.10099999999999999,0.128,0.501,0.109,1998-99\n1163,Stanley Roberts,HOU,29.0,213.36,131.54168,Louisiana State,USA,1991,1,23,6,2.3,1.8,0.0,26.5,0.16699999999999998,0.212,0.304,0.424,0.0,1998-99\n1164,Stephon Marbury,NJN,22.0,187.96,81.64656,Georgia Tech,USA,1996,1,4,49,21.3,2.9,8.9,2.4,0.02,0.067,0.271,0.519,0.41100000000000003,1998-99\n1165,Steve Henson,DET,31.0,180.34,80.28578399999998,Kansas State,USA,1990,2,44,4,1.0,0.0,0.8,1.0,0.0,0.0,0.111,0.6940000000000001,0.3,1998-99\n1166,Steve Kerr,SAS,33.0,190.5,82.10015200000001,Arizona,USA,1988,2,50,44,4.4,1.0,1.1,6.3,0.01,0.055,0.134,0.507,0.111,1998-99\n1167,Steve Nash,DAL,25.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,40,7.9,2.9,5.5,-1.0,0.027999999999999997,0.073,0.151,0.47100000000000003,0.26899999999999996,1998-99\n1168,Steven Smith,ATL,30.0,203.2,97.52228000000001,Michigan State,USA,1991,1,5,36,18.7,4.2,3.3,9.8,0.047,0.086,0.265,0.526,0.17800000000000002,1998-99\n1169,Stojko Vrankovic,LAC,35.0,218.44,117.93392,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,3.0,0.0,-56.2,0.267,0.222,0.14,0.25,0.0,1998-99\n1170,Tariq Abdul-Wahad,SAC,24.0,198.12,101.151016,San Jose State,France,1997,1,11,49,9.3,3.8,1.0,-2.7,0.062,0.098,0.188,0.486,0.062,1998-99\n1171,Terrell Brandon,MIN,29.0,180.34,78.471416,Oregon,USA,1991,1,11,36,13.9,3.7,8.6,1.3,0.024,0.109,0.22899999999999998,0.46299999999999997,0.41100000000000003,1998-99\n1172,Terry Cummings,GSW,38.0,205.74,113.398,DePaul,USA,1982,1,2,50,9.1,5.1,1.2,-4.6,0.099,0.179,0.231,0.479,0.107,1998-99\n1173,Terry Davis,WAS,32.0,205.74,102.0582,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,3.4,3.8,0.3,-1.4,0.10099999999999999,0.19899999999999998,0.102,0.579,0.026000000000000002,1998-99\n1174,Terry Dehere,VAN,27.0,193.04,86.18248,Seton Hall,USA,1993,1,13,26,3.2,0.9,1.0,-12.6,0.027000000000000003,0.067,0.165,0.47100000000000003,0.171,1998-99\n1175,Terry Mills,MIA,31.0,208.28,104.32616,Michigan,USA,1990,1,16,1,9.0,4.0,0.0,-13.9,0.158,0.053,0.191,0.507,0.0,1998-99\n1176,Thurl Bailey,UTA,38.0,210.82,112.037224,North Carolina State,USA,1983,1,7,43,4.2,2.2,0.6,2.7,0.085,0.132,0.19,0.47600000000000003,0.09300000000000001,1998-99\n1177,Theo Ratliff,PHI,26.0,208.28,102.0582,Wyoming,USA,1995,1,18,50,11.2,8.1,0.6,2.0,0.098,0.19699999999999998,0.174,0.539,0.033,1998-99\n1178,Terry Porter,MIA,36.0,190.5,88.45044,Wisconsin-Stevens Point,USA,1985,1,24,50,10.5,2.8,2.9,4.4,0.013000000000000001,0.106,0.187,0.603,0.212,1998-99\n1179,Shandon Anderson,UTA,25.0,198.12,95.25432,Georgia,USA,1996,2,54,50,8.5,2.6,1.1,2.0,0.059000000000000004,0.09,0.215,0.511,0.105,1998-99\n1180,Shammond Williams,ATL,24.0,185.42,91.171992,North Carolina,USA,1998,2,34,2,1.5,0.0,0.5,-42.9,0.0,0.0,0.294,0.5429999999999999,1.0,1998-99\n1181,Sean Rooks,LAL,29.0,208.28,117.93392,Arizona,USA,1992,2,30,36,2.7,2.0,0.3,-7.6,0.111,0.156,0.172,0.489,0.051,1998-99\n1182,Sean Marks,TOR,23.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,8,1.4,0.1,0.0,-42.6,0.0,0.055999999999999994,0.204,0.619,0.0,1998-99\n1183,Robert Horry,LAL,28.0,208.28,106.59411999999999,Alabama,USA,1992,1,11,38,4.9,4.0,1.5,9.0,0.091,0.14800000000000002,0.13,0.565,0.11199999999999999,1998-99\n1184,Robert Pack,DAL,30.0,187.96,86.18248,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,8.9,1.4,3.2,-8.5,0.021,0.062,0.252,0.522,0.33299999999999996,1998-99\n1185,Robert Traylor,MIL,22.0,203.2,128.820128,Michigan,USA,1998,1,6,49,5.3,3.7,0.8,6.9,0.129,0.158,0.16699999999999998,0.5479999999999999,0.07200000000000001,1998-99\n1186,Rod Strickland,WAS,32.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,44,15.7,4.8,9.9,-1.5,0.039,0.11199999999999999,0.23600000000000002,0.488,0.43799999999999994,1998-99\n1187,Rodney Rogers,LAC,28.0,200.66,115.66596000000001,Wake Forest,USA,1993,1,9,47,7.4,3.8,1.6,-11.5,0.073,0.14800000000000002,0.192,0.51,0.14800000000000002,1998-99\n1188,Rodrick Rhodes,VAN,25.0,198.12,102.0582,Southern California,USA,1997,1,24,13,3.3,1.3,0.8,-28.3,0.06,0.06,0.235,0.341,0.16399999999999998,1998-99\n1189,Ron Harper,CHI,35.0,198.12,97.975872,Miami (OH),USA,1986,1,8,35,11.2,5.1,3.3,-4.8,0.05,0.149,0.214,0.451,0.19699999999999998,1998-99\n1190,Ron Mercer,BOS,23.0,200.66,95.25432,Kentucky,USA,1997,1,6,41,17.0,3.8,2.5,-5.9,0.026000000000000002,0.091,0.24600000000000002,0.46299999999999997,0.12,1998-99\n1191,Rony Seikaly,NJN,34.0,210.82,114.758776,Syracuse,USA,1988,1,9,9,1.7,2.3,0.2,-26.5,0.055,0.242,0.18899999999999997,0.26899999999999996,0.049,1998-99\n1192,Roshown McLeod,ATL,23.0,203.2,99.79024,Duke,USA,1998,1,20,34,4.8,1.5,0.4,-5.9,0.042,0.131,0.276,0.44299999999999995,0.09,1998-99\n1193,Ruben Patterson,LAL,23.0,198.12,102.965384,Cincinnati,USA,1998,2,31,24,2.7,1.3,0.1,-4.0,0.13,0.107,0.22899999999999998,0.503,0.024,1998-99\n1194,Ricky Davis,CHH,19.0,200.66,88.45044,Iowa,USA,1998,1,21,46,4.5,1.8,1.3,0.2,0.09,0.091,0.233,0.462,0.18600000000000003,1998-99\n1195,Rusty LaRue,CHI,25.0,190.5,86.18248,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,4.7,1.3,1.5,-10.1,0.013999999999999999,0.081,0.168,0.452,0.157,1998-99\n1196,Sam Cassell,MIL,29.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,8,15.9,1.9,4.5,9.7,0.027999999999999997,0.057,0.29600000000000004,0.552,0.33,1998-99\n1197,Sam Jacobson,LAL,23.0,193.04,97.52228000000001,Minnesota,USA,1998,1,26,2,4.0,1.5,0.0,26.0,0.0,0.214,0.24,0.68,0.0,1998-99\n1198,Sam Mack,HOU,29.0,200.66,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,10.7,2.2,1.3,-2.8,0.015,0.086,0.19,0.5760000000000001,0.094,1998-99\n1199,Sam Mitchell,MIN,35.0,200.66,97.52228000000001,Mercer,USA,1985,3,54,50,11.2,3.6,2.0,-0.5,0.042,0.115,0.20800000000000002,0.47200000000000003,0.124,1998-99\n1200,Sam Perkins,IND,38.0,205.74,117.93392,North Carolina,USA,1984,1,4,48,5.0,2.9,0.5,2.3,0.054000000000000006,0.16699999999999998,0.154,0.526,0.057,1998-99\n1201,Samaki Walker,DAL,23.0,205.74,117.02673600000001,Louisville,USA,1996,1,9,39,5.9,3.7,0.2,-12.4,0.08800000000000001,0.188,0.221,0.491,0.021,1998-99\n1202,Scot Pollard,SAC,24.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,16,5.1,5.1,0.3,11.0,0.152,0.183,0.12300000000000001,0.5760000000000001,0.024,1998-99\n1203,Scott Burrell,NJN,28.0,200.66,98.88305600000001,Connecticut,USA,1993,1,20,32,6.6,3.7,1.4,-1.4,0.048,0.145,0.155,0.46799999999999997,0.111,1998-99\n1204,Scott Williams,MIL,31.0,208.28,104.32616,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,2.0,2.0,0.1,-16.1,0.065,0.21600000000000003,0.243,0.349,0.048,1998-99\n1205,Scottie Pippen,HOU,33.0,200.66,103.418976,Central Arkansas,USA,1987,1,5,50,14.5,6.5,5.9,1.6,0.04,0.141,0.19899999999999998,0.53,0.248,1998-99\n1206,Sean Elliott,SAS,31.0,203.2,99.79024,Arizona,USA,1989,1,3,50,11.2,4.3,2.3,6.2,0.027000000000000003,0.124,0.198,0.493,0.132,1998-99\n1207,Ryan Stack,CLE,23.0,210.82,97.52228000000001,South Carolina,USA,1998,2,48,18,2.6,1.9,0.3,-19.4,0.11699999999999999,0.094,0.14,0.513,0.045,1998-99\n1208,Matt Harpring,ORL,23.0,200.66,104.779752,Georgia Tech,USA,1998,1,15,50,8.2,4.3,0.9,-0.3,0.09,0.14,0.184,0.5329999999999999,0.07200000000000001,1998-99\n1209,Rex Walters,MIA,29.0,193.04,88.45044,Kansas,USA,1993,1,16,33,3.1,1.5,1.8,3.4,0.026000000000000002,0.086,0.134,0.47600000000000003,0.191,1998-99\n1210,Matt Bullard,HOU,32.0,208.28,106.59411999999999,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,2.9,1.0,0.4,-1.6,0.026000000000000002,0.09,0.149,0.494,0.067,1998-99\n1211,Jeff Hornacek,UTA,36.0,193.04,86.18248,Iowa State,USA,1986,2,46,48,12.2,3.3,4.0,11.6,0.03,0.099,0.196,0.575,0.231,1998-99\n1212,Jeff McInnis,WAS,24.0,193.04,86.18248,North Carolina,USA,1996,2,37,35,3.7,0.6,2.1,-8.5,0.023,0.035,0.193,0.444,0.317,1998-99\n1213,Jeff Sheppard,ATL,24.0,190.5,86.18248,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,2.4,1.3,0.9,-2.9,0.036000000000000004,0.098,0.13,0.447,0.157,1998-99\n1214,Jelani McCoy,SEA,21.0,208.28,111.13004,UCLA,USA,1998,2,33,26,5.1,3.0,0.2,-6.6,0.096,0.171,0.147,0.7040000000000001,0.023,1998-99\n1215,Jerald Honeycutt,PHI,24.0,205.74,115.212368,Tulane,USA,1997,2,38,16,1.9,0.8,0.2,-10.6,0.028999999999999998,0.11,0.2,0.41200000000000003,0.067,1998-99\n1216,Jermaine O'Neal,POR,20.0,210.82,102.511792,None,USA,1996,1,17,36,2.5,2.7,0.4,-7.7,0.14800000000000002,0.188,0.16399999999999998,0.457,0.07,1998-99\n1217,Jerome James,SAC,23.0,215.9,136.0776,Florida A&M,USA,1998,2,36,16,1.5,1.1,0.1,-20.5,0.11800000000000001,0.268,0.33799999999999997,0.41,0.053,1998-99\n1218,Jerome Kersey,SAS,37.0,200.66,102.0582,Longwood,USA,1984,2,46,45,3.2,2.9,0.9,7.6,0.07,0.139,0.157,0.35200000000000004,0.099,1998-99\n1219,Jerome Williams,DET,26.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,50,7.1,7.0,0.5,3.0,0.16699999999999998,0.21,0.149,0.5579999999999999,0.036000000000000004,1998-99\n1220,Jerry Stackhouse,DET,24.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,42,14.5,2.5,2.8,0.6,0.026000000000000002,0.083,0.27899999999999997,0.509,0.198,1998-99\n1221,Matt Geiger,PHI,29.0,215.9,112.490816,Georgia Tech,USA,1992,2,42,50,13.5,7.2,1.2,4.9,0.10300000000000001,0.17300000000000001,0.217,0.532,0.071,1998-99\n1222,Jim Jackson,POR,28.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,49,8.4,3.2,2.6,9.7,0.037000000000000005,0.11800000000000001,0.192,0.499,0.188,1998-99\n1223,Jim McIlvaine,NJN,26.0,215.9,108.86208,Marquette,USA,1994,2,32,22,2.2,2.5,0.1,-3.8,0.11800000000000001,0.099,0.107,0.447,0.013000000000000001,1998-99\n1224,Jimmy Oliver,PHX,29.0,195.58,92.98635999999999,Purdue,USA,1991,2,39,2,1.5,0.0,0.0,2.1,0.0,0.0,0.131,0.5,0.0,1998-99\n1225,Joe Dumars,DET,36.0,190.5,88.45044,McNeese State,USA,1985,1,18,38,11.3,1.8,3.5,3.9,0.013000000000000001,0.063,0.18600000000000003,0.568,0.2,1998-99\n1226,Joe Kleine,PHX,37.0,213.36,122.923432,Arkansas,USA,1985,1,6,31,2.2,2.2,0.4,-7.6,0.084,0.135,0.113,0.429,0.05,1998-99\n1227,Joe Smith,MIN,23.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,43,13.7,8.2,1.6,1.0,0.109,0.16699999999999998,0.20600000000000002,0.486,0.079,1998-99\n1228,Joe Wolf,CHH,34.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1987,1,13,3,0.0,0.3,0.0,-49.0,0.0,0.111,0.08800000000000001,0.0,0.0,1998-99\n1229,John Coker,WAS,27.0,213.36,114.758776,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,2.2,1.6,0.0,-25.5,0.061,0.19,0.15,0.461,0.0,1998-99\n1230,John Crotty,SEA,29.0,187.96,87.996848,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,5.9,1.1,2.3,-7.8,0.026000000000000002,0.068,0.212,0.545,0.28300000000000003,1998-99\n1231,John Starks,GSW,33.0,195.58,83.91452,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,13.8,3.3,4.7,-2.9,0.02,0.086,0.225,0.447,0.245,1998-99\n1232,John Stockton,UTA,37.0,185.42,79.3786,Gonzaga,USA,1984,1,16,50,11.1,2.9,7.5,11.2,0.028999999999999998,0.092,0.20199999999999999,0.5710000000000001,0.457,1998-99\n1233,John Thomas,TOR,23.0,205.74,120.20188,Minnesota,USA,1997,1,25,39,4.3,3.4,0.4,6.0,0.133,0.13,0.127,0.586,0.042,1998-99\n1234,Jayson Williams,NJN,31.0,205.74,108.86208,St. John's (NY),USA,1990,1,21,30,8.1,12.0,1.1,-5.7,0.15,0.239,0.13,0.474,0.054000000000000006,1998-99\n1235,Jason Williams,SAC,23.0,185.42,86.18248,Florida,USA,1998,1,7,50,12.8,3.1,6.0,-1.4,0.008,0.08,0.18600000000000003,0.483,0.243,1998-99\n1236,Jason Sasser,VAN,25.0,200.66,102.0582,Texas Tech,USA,1996,2,41,6,1.8,1.2,0.3,-10.4,0.061,0.192,0.177,0.46299999999999997,0.1,1998-99\n1237,Jason Kidd,PHX,26.0,193.04,96.16150400000001,California,USA,1994,1,2,50,16.9,6.8,10.8,6.5,0.048,0.146,0.213,0.527,0.431,1998-99\n1238,Greg Ostertag,UTA,26.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,48,5.7,7.3,0.5,12.6,0.105,0.198,0.11,0.523,0.027000000000000003,1998-99\n1239,Hakeem Olajuwon,HOU,36.0,213.36,115.66596000000001,Houston,Nigeria,1984,1,1,50,18.9,9.6,1.8,1.9,0.07400000000000001,0.226,0.262,0.5589999999999999,0.09699999999999999,1998-99\n1240,Harvey Grant,PHI,33.0,205.74,102.0582,Oklahoma,USA,1988,1,12,47,3.1,2.3,0.5,3.5,0.052000000000000005,0.113,0.11699999999999999,0.40399999999999997,0.048,1998-99\n1241,Haywoode Workman,MIL,33.0,190.5,81.64656,Oral Roberts,USA,1989,2,49,29,6.9,3.5,5.9,4.2,0.022000000000000002,0.129,0.147,0.524,0.32299999999999995,1998-99\n1242,Herb Williams,NYK,41.0,210.82,117.93392,Ohio State,USA,1981,1,14,6,1.7,1.0,0.0,0.9,0.08800000000000001,0.10300000000000001,0.138,0.563,0.0,1998-99\n1243,Hersey Hawkins,SEA,32.0,190.5,90.7184,Bradley,USA,1988,1,6,50,10.3,4.0,2.5,1.8,0.036000000000000004,0.107,0.15,0.5539999999999999,0.11900000000000001,1998-99\n1244,Horace Grant,ORL,33.0,208.28,111.13004,Clemson,USA,1987,1,10,50,8.9,7.0,1.8,0.4,0.081,0.16399999999999998,0.147,0.455,0.095,1998-99\n1245,Hot Rod Williams,DAL,36.0,210.82,111.13004,Tulane,USA,1985,2,45,25,1.2,3.3,0.6,-11.8,0.09699999999999999,0.131,0.057,0.38799999999999996,0.057,1998-99\n1246,Howard Eisley,UTA,26.0,187.96,81.64656,Boston College,USA,1994,2,30,50,7.4,1.9,3.7,2.5,0.015,0.091,0.213,0.527,0.35,1998-99\n1247,Hubert Davis,DAL,29.0,195.58,83.007336,North Carolina,USA,1992,1,20,50,9.1,1.7,1.8,-1.9,0.002,0.07200000000000001,0.162,0.545,0.10800000000000001,1998-99\n1248,Ike Austin,ORL,29.0,208.28,122.46983999999999,Arizona State,USA,1991,2,48,49,9.7,4.8,1.8,-1.6,0.07400000000000001,0.13699999999999998,0.233,0.457,0.128,1998-99\n1249,John Wallace,TOR,25.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1996,1,18,48,8.6,3.6,1.0,-4.3,0.078,0.16,0.276,0.489,0.113,1998-99\n1250,Isaiah Rider,POR,28.0,195.58,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1993,1,5,47,13.9,4.2,2.2,0.5,0.05,0.11,0.253,0.486,0.141,1998-99\n1251,J.R. Reid,LAL,31.0,208.28,112.037224,North Carolina,USA,1989,1,5,41,9.0,5.2,1.2,-0.7,0.055,0.18100000000000002,0.18,0.547,0.081,1998-99\n1252,Jacque Vaughn,UTA,24.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,19,2.3,0.6,0.6,-20.1,0.012,0.133,0.276,0.542,0.316,1998-99\n1253,Jahidi White,WAS,23.0,205.74,131.54168,Georgetown,USA,1998,2,43,20,2.5,2.9,0.1,-4.7,0.139,0.191,0.147,0.517,0.008,1998-99\n1254,Jalen Rose,IND,26.0,203.2,95.25432,Michigan,USA,1994,1,13,49,11.1,3.1,1.9,4.8,0.033,0.11800000000000001,0.244,0.479,0.147,1998-99\n1255,Jamal Mashburn,MIA,26.0,203.2,109.315672,Kentucky,USA,1993,1,4,24,14.8,6.1,3.1,7.0,0.037000000000000005,0.162,0.23399999999999999,0.519,0.16399999999999998,1998-99\n1256,James Cotton,SEA,23.0,195.58,99.79024,Long Beach State,USA,1997,2,32,10,2.5,1.0,0.0,-34.0,0.033,0.129,0.214,0.48200000000000004,0.0,1998-99\n1257,James Robinson,MIN,28.0,187.96,81.64656,Alabama,USA,1993,1,21,31,5.9,2.0,1.8,-9.5,0.037000000000000005,0.115,0.213,0.451,0.204,1998-99\n1258,Jamie Feick,NJN,24.0,203.2,115.66596000000001,Michigan State,USA,1996,2,48,28,6.3,10.3,0.9,-0.5,0.139,0.253,0.10099999999999999,0.552,0.042,1998-99\n1259,Jamie Watson,MIA,27.0,200.66,86.18248,South Carolina,USA,1994,2,47,3,0.7,0.3,0.3,32.6,0.0,0.045,0.09,0.5,0.111,1998-99\n1260,Jaren Jackson,SAS,31.0,198.12,97.52228000000001,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,6.4,2.1,1.0,12.3,0.028999999999999998,0.09699999999999999,0.18100000000000002,0.5,0.099,1998-99\n1261,Jason Caffey,GSW,26.0,203.2,116.119552,Alabama,USA,1995,1,20,35,8.8,5.9,0.5,-5.1,0.096,0.162,0.20800000000000002,0.48100000000000004,0.037000000000000005,1998-99\n1262,J.R. Henderson,VAN,22.0,203.2,105.68693600000002,UCLA,USA,1998,2,56,30,3.2,1.6,0.7,-6.9,0.069,0.09699999999999999,0.18899999999999997,0.419,0.128,1998-99\n1263,Johnny Newman,CLE,35.0,200.66,95.25432,Richmond,USA,1986,2,29,50,6.1,1.5,0.8,-1.2,0.022000000000000002,0.084,0.17600000000000002,0.526,0.087,1998-99\n1264,Jonathan Kerner,ORL,25.0,210.82,111.13004,East Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,1.3,0.0,0.0,0.09300000000000001,0.0,0.0,1998-99\n1265,Jon Barry,SAC,29.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,43,5.0,2.2,2.6,6.0,0.038,0.099,0.133,0.609,0.226,1998-99\n1266,Malik Sealy,MIN,29.0,203.2,90.7184,St. John's (NY),USA,1992,1,14,31,8.1,3.0,1.2,-2.9,0.032,0.11199999999999999,0.17600000000000002,0.48700000000000004,0.084,1998-99\n1267,Malik Rose,SAS,24.0,200.66,113.398,Drexel,USA,1996,2,44,47,6.0,3.9,0.6,7.0,0.174,0.16699999999999998,0.24,0.535,0.091,1998-99\n1268,Lucious Harris,NJN,28.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,36,5.4,1.9,0.9,4.9,0.039,0.08900000000000001,0.16699999999999998,0.47700000000000004,0.091,1998-99\n1269,Luc Longley,PHX,30.0,218.44,117.93392,New Mexico,USA,1991,1,7,39,8.7,5.7,1.2,4.8,0.07200000000000001,0.20199999999999999,0.188,0.524,0.08199999999999999,1998-99\n1270,Loy Vaught,DET,31.0,205.74,108.86208,Michigan,USA,1990,1,13,37,3.4,3.9,0.3,-0.6,0.09,0.259,0.18100000000000002,0.39399999999999996,0.043,1998-99\n1271,Lorenzen Wright,LAC,23.0,210.82,118.841104,Memphis,USA,1996,1,7,48,6.6,7.5,0.7,-8.0,0.141,0.237,0.14300000000000002,0.512,0.049,1998-99\n1272,Loren Meyer,DEN,26.0,208.28,117.93392,Iowa State,USA,1995,1,24,14,1.1,1.1,0.1,-4.3,0.059000000000000004,0.14800000000000002,0.195,0.27699999999999997,0.026000000000000002,1998-99\n1273,Litterial Green,CLE,29.0,185.42,83.91452,Georgia,USA,1992,2,39,1,0.0,0.0,0.0,-42.0,0.0,0.0,0.33299999999999996,0.0,0.0,1998-99\n1274,Lindsey Hunter,DET,28.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,49,11.9,3.4,3.9,5.0,0.018000000000000002,0.1,0.179,0.517,0.191,1998-99\n1275,Lee Mayberry,VAN,29.0,185.42,78.017824,Arkansas,USA,1992,1,23,9,2.2,0.3,2.6,-10.1,0.0,0.027000000000000003,0.115,0.47200000000000003,0.28,1998-99\n1276,Lawrence Funderburke,SAC,28.0,205.74,104.32616,Ohio State,USA,1994,2,51,47,8.9,4.7,0.6,-5.8,0.11900000000000001,0.147,0.18899999999999997,0.597,0.057,1998-99\n1277,Marcus Camby,NYK,25.0,210.82,102.0582,Massachusetts,USA,1996,1,2,46,7.2,5.5,0.3,0.6,0.136,0.19,0.18100000000000002,0.537,0.025,1998-99\n1278,Latrell Sprewell,NYK,28.0,195.58,86.18248,Alabama,USA,1992,1,24,37,16.4,4.2,2.5,-1.5,0.04,0.11,0.263,0.503,0.14800000000000002,1998-99\n1279,Lamond Murray,LAC,26.0,200.66,107.047712,California,USA,1994,1,7,50,12.2,3.9,1.2,-13.3,0.049,0.13,0.254,0.473,0.08900000000000001,1998-99\n1280,LaPhonso Ellis,ATL,29.0,203.2,108.86208,Notre Dame,USA,1992,1,5,20,10.2,5.5,0.9,1.2,0.053,0.18,0.21600000000000003,0.47,0.065,1998-99\n1281,Kurt Thomas,NYK,26.0,205.74,104.32616,Texas Christian,USA,1995,1,10,50,8.1,5.7,1.1,-0.6,0.087,0.19899999999999998,0.2,0.489,0.091,1998-99\n1282,Kornel David,CHI,27.0,205.74,106.59411999999999,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,6.2,3.5,0.8,-15.2,0.08800000000000001,0.142,0.175,0.528,0.087,1998-99\n1283,Korleone Young,DET,20.0,200.66,96.615096,None,USA,1998,2,40,3,4.3,1.3,0.3,26.9,0.14300000000000002,0.154,0.341,0.597,0.125,1998-99\n1284,Kobe Bryant,LAL,20.0,200.66,97.52228000000001,None,USA,1996,1,13,50,19.9,5.3,3.8,2.8,0.033,0.128,0.254,0.5489999999999999,0.17600000000000002,1998-99\n1285,Kevin Garnett,MIN,23.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,47,20.8,10.4,4.3,2.3,0.09699999999999999,0.21899999999999997,0.278,0.493,0.20600000000000002,1998-99\n1286,Khalid Reeves,DET,26.0,190.5,90.264808,Arizona,USA,1994,1,12,11,2.3,0.6,1.0,0.3,0.027000000000000003,0.047,0.13699999999999998,0.46,0.18,1998-99\n1287,Kevin Willis,TOR,36.0,213.36,111.13004,Michigan State,USA,1984,1,11,42,12.0,8.3,1.6,-3.6,0.102,0.231,0.228,0.489,0.107,1998-99\n1288,Kevin Ollie,ORL,26.0,193.04,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.6,0.9,0.4,-8.6,0.0,0.111,0.12,0.381,0.065,1998-99\n1289,Johnny Taylor,DEN,25.0,205.74,99.79024,Tennessee-Chattanooga,USA,1997,1,17,36,5.8,2.8,0.7,-4.0,0.046,0.11699999999999999,0.154,0.49700000000000005,0.055,1998-99\n1290,Larry Hughes,PHI,20.0,195.58,83.91452,Saint Louis,USA,1998,1,8,50,9.1,3.8,1.5,1.1,0.09300000000000001,0.126,0.24600000000000002,0.474,0.15,1998-99\n1291,Mario Bennett,CHI,25.0,198.12,106.59411999999999,Arizona State,USA,1995,1,27,3,2.3,1.7,0.0,-33.1,0.083,0.2,0.192,0.451,0.0,1998-99\n1292,Larry Johnson,NYK,30.0,200.66,106.59411999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,1,49,12.0,5.8,2.4,4.0,0.07,0.131,0.182,0.5539999999999999,0.135,1998-99\n1293,Mark Baker,TOR,29.0,185.42,79.3786,Ohio State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,-64.2,0.0,0.0,0.4,0.0,0.0,1998-99\n1294,Jud Buechler,DET,31.0,198.12,103.418976,Arizona,USA,1990,2,38,50,5.5,2.7,1.1,1.9,0.032,0.122,0.11900000000000001,0.5529999999999999,0.09699999999999999,1998-99\n1295,Mario Elie,SAS,35.0,195.58,95.25432,American International,USA,1985,7,160,47,9.7,2.9,1.9,10.1,0.034,0.08199999999999999,0.161,0.593,0.11199999999999999,1998-99\n1296,Juwan Howard,WAS,26.0,205.74,113.398,Michigan,USA,1994,1,5,36,19.0,8.2,3.0,-2.5,0.07400000000000001,0.17,0.248,0.511,0.14400000000000002,1998-99\n1297,Karl Malone,UTA,35.0,205.74,116.119552,Louisiana Tech,USA,1985,1,13,49,23.8,9.4,4.1,9.9,0.079,0.218,0.305,0.5770000000000001,0.22,1998-99\n1298,Keith Askins,MIA,31.0,203.2,97.52228000000001,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,1.6,1.3,0.3,9.6,0.028999999999999998,0.09,0.092,0.40399999999999997,0.038,1998-99\n1299,Keith Booth,CHI,24.0,198.12,102.511792,Maryland,USA,1997,1,28,39,3.1,2.4,1.0,-18.3,0.067,0.19399999999999998,0.22699999999999998,0.354,0.172,1998-99\n1300,Keith Closs,LAC,23.0,220.98,96.16150400000001,Central Connecticut State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.1,1.7,0.0,-9.8,0.067,0.29,0.17,0.584,0.0,1998-99\n1301,Keith Van Horn,NJN,23.0,208.28,113.398,Utah,USA,1997,1,2,42,21.8,8.5,1.5,-4.1,0.076,0.18,0.28300000000000003,0.519,0.08199999999999999,1998-99\n1302,Kelvin Cato,POR,24.0,210.82,115.66596000000001,Iowa State,USA,1997,1,15,43,3.5,3.5,0.4,8.6,0.10400000000000001,0.195,0.154,0.47600000000000003,0.059000000000000004,1998-99\n1303,Kendall Gill,NJN,31.0,195.58,97.975872,Illinois,USA,1990,1,5,50,11.7,4.9,2.4,-5.3,0.039,0.132,0.2,0.441,0.135,1998-99\n1304,Kenny Anderson,BOS,28.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,34,12.1,3.0,5.7,-6.4,0.025,0.092,0.205,0.513,0.316,1998-99\n1305,Keon Clark,DEN,24.0,210.82,99.79024,Nevada-Las Vegas,USA,1998,1,13,28,3.3,3.4,0.4,-3.0,0.106,0.18100000000000002,0.133,0.483,0.044000000000000004,1998-99\n1306,Kelly McCarty,DEN,23.0,200.66,90.7184,Southern Mississippi,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.0,1.5,0.0,6.4,0.33299999999999996,0.071,0.38799999999999996,0.667,0.0,1998-99\n1307,Mark Pope,IND,26.0,208.28,106.59411999999999,Kentucky,USA,1996,2,52,4,0.5,1.0,0.0,-6.3,0.071,0.105,0.14300000000000002,0.134,0.0,1998-99\n1308,Mark Bryant,CHI,34.0,205.74,111.13004,Seton Hall,USA,1988,1,21,45,9.0,5.2,1.1,-12.8,0.08800000000000001,0.14800000000000002,0.184,0.513,0.085,1998-99\n1309,Marty Conlon,MIA,31.0,208.28,101.604608,Providence,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.1,0.7,0.1,-10.7,0.033,0.125,0.204,0.28800000000000003,0.045,1998-99\n1310,Marlon Garnett,BOS,23.0,187.96,84.368112,Santa Clara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.1,0.9,0.8,-9.5,0.013999999999999999,0.08800000000000001,0.15,0.426,0.171,1998-99\n1311,Marko Milic,PHX,22.0,198.12,106.59411999999999,None,Slovenia,1997,2,33,11,1.5,0.5,0.2,-19.5,0.061,0.044000000000000004,0.21899999999999997,0.4,0.07400000000000001,1998-99\n1312,Mark Davis,MIA,26.0,200.66,95.25432,Texas Tech,USA,1995,2,48,4,2.3,1.8,0.3,-4.4,0.065,0.125,0.205,0.521,0.059000000000000004,1998-99\n1313,Mark West,ATL,38.0,208.28,111.58363200000001,Old Dominion,USA,1983,2,30,49,1.2,2.6,0.3,-6.3,0.106,0.17600000000000002,0.09,0.381,0.046,1998-99\n1314,Mark Strickland,MIA,28.0,208.28,99.79024,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,3.7,2.4,0.3,0.7,0.08900000000000001,0.16699999999999998,0.172,0.529,0.048,1998-99\n1315,Mark Macon,DET,30.0,193.04,83.91452,Temple,USA,1991,1,8,7,1.3,0.7,0.6,6.4,0.048,0.036000000000000004,0.165,0.225,0.078,1998-99\n1316,Mark Jackson,IND,34.0,190.5,83.91452,St. John's (NY),USA,1987,1,18,49,7.6,3.8,7.9,6.8,0.028999999999999998,0.121,0.159,0.513,0.423,1998-99\n1317,Mark Hendrickson,NJN,25.0,205.74,99.79024,Washington State,USA,1996,2,31,22,5.5,3.1,0.6,-3.7,0.077,0.128,0.14300000000000002,0.545,0.053,1998-99\n1318,Kerry Kittles,NJN,25.0,195.58,81.19296800000001,Villanova,USA,1996,1,8,46,12.9,4.2,2.5,-8.7,0.034,0.10400000000000001,0.203,0.446,0.13,1998-99\n1319,Michael Stewart,TOR,25.0,208.28,104.32616,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,1.4,2.2,0.1,-7.5,0.086,0.2,0.094,0.43200000000000005,0.024,1999-00\n1320,Michael Curry,DET,31.0,195.58,102.965384,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,6.2,1.3,1.1,-0.7,0.016,0.06,0.146,0.56,0.091,1999-00\n1321,Mike Bibby,VAN,22.0,187.96,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,82,14.5,3.7,8.1,-6.4,0.027999999999999997,0.08900000000000001,0.2,0.521,0.35,1999-00\n1322,Mikki Moore,DET,24.0,213.36,102.0582,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,7.9,3.9,0.6,14.4,0.122,0.152,0.18100000000000002,0.6709999999999999,0.057,1999-00\n1323,Michael Smith,WAS,28.0,203.2,108.86208,Providence,USA,1994,2,35,46,6.3,7.2,1.2,-6.0,0.11900000000000001,0.20800000000000002,0.10800000000000001,0.611,0.07400000000000001,1999-00\n1324,Michael Ruffin,CHI,23.0,205.74,111.58363200000001,Tulsa,USA,1999,2,32,71,2.2,3.5,0.6,-8.1,0.142,0.168,0.111,0.45,0.08199999999999999,1999-00\n1325,Michael Dickerson,VAN,25.0,195.58,86.18248,Arizona,USA,1998,1,14,82,18.2,3.4,2.5,-6.1,0.03,0.077,0.23,0.53,0.121,1999-00\n1326,Michael Hawkins,CHH,27.0,182.88,80.73937600000001,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,0.7,0.6,1.1,9.6,0.0,0.159,0.16899999999999998,0.28800000000000003,0.39399999999999996,1999-00\n1327,Michael Finley,DAL,27.0,200.66,97.52228000000001,Wisconsin,USA,1995,1,21,82,22.6,6.3,5.3,0.0,0.038,0.121,0.252,0.522,0.213,1999-00\n1328,Michael Doleac,ORL,23.0,210.82,118.841104,Utah,USA,1998,1,12,81,7.0,4.1,0.8,1.2,0.071,0.19899999999999998,0.201,0.49,0.075,1999-00\n1329,Milt Palacio,VAN,22.0,190.5,88.45044,Colorado State,Belize,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,2.0,1.0,0.9,-4.4,0.05,0.10800000000000001,0.185,0.473,0.239,1999-00\n1330,Michael Cage,NJN,38.0,205.74,101.604608,San Diego State,USA,1984,1,14,20,1.4,4.1,0.5,-4.2,0.14,0.23399999999999999,0.054000000000000006,0.5329999999999999,0.059000000000000004,1999-00\n1331,Michael Olowokandi,LAC,25.0,213.36,122.016248,Pacific,Nigeria,1998,1,1,80,9.8,8.2,0.5,-14.1,0.083,0.214,0.183,0.467,0.026000000000000002,1999-00\n1332,Mirsad Turkcan,MIL,24.0,205.74,97.975872,None,USA,1998,1,18,17,1.9,1.9,0.3,-23.8,0.14,0.299,0.23800000000000002,0.397,0.11900000000000001,1999-00\n1333,Othella Harrington,VAN,26.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,82,13.1,6.9,1.2,-7.5,0.087,0.162,0.201,0.56,0.063,1999-00\n1334,Monty Williams,ORL,28.0,203.2,102.0582,Notre Dame,USA,1994,1,24,75,8.7,3.3,1.4,-3.9,0.071,0.115,0.19899999999999998,0.5329999999999999,0.111,1999-00\n1335,Moochie Norris,HOU,26.0,185.42,79.3786,West Florida,USA,1996,2,33,30,6.9,2.3,3.1,7.4,0.038,0.111,0.195,0.542,0.29600000000000004,1999-00\n1336,Mookie Blaylock,GSW,33.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1989,1,12,73,11.3,3.7,6.7,-9.9,0.022000000000000002,0.09699999999999999,0.175,0.46799999999999997,0.317,1999-00\n1337,Muggsy Bogues,TOR,35.0,160.02,63.956472,Wake Forest,USA,1987,1,12,80,5.1,1.7,3.7,0.4,0.016,0.076,0.11699999999999999,0.517,0.266,1999-00\n1338,Nazr Mohammed,PHI,22.0,208.28,100.243832,Kentucky,USA,1998,1,29,28,1.9,1.8,0.1,-7.6,0.083,0.187,0.183,0.424,0.018000000000000002,1999-00\n1339,Nick Anderson,SAC,32.0,198.12,103.418976,Illinois,USA,1989,1,11,72,10.8,4.7,1.7,-0.1,0.04,0.124,0.17600000000000002,0.479,0.08199999999999999,1999-00\n1340,Nick Van Exel,DEN,28.0,185.42,86.18248,Cincinnati,USA,1993,2,37,79,16.1,3.9,9.0,-0.9,0.012,0.10300000000000001,0.22699999999999998,0.483,0.38,1999-00\n1341,Obinna Ekezie,VAN,24.0,205.74,122.46983999999999,Maryland,Nigeria,1999,2,37,39,3.2,2.4,0.2,-2.6,0.125,0.214,0.18899999999999997,0.5379999999999999,0.039,1999-00\n1342,Olden Polynice,UTA,35.0,213.36,113.398,Virginia,USA,1987,1,8,82,5.3,5.5,0.5,4.3,0.11199999999999999,0.19399999999999998,0.129,0.49700000000000005,0.03,1999-00\n1343,Oliver Miller,PHX,30.0,205.74,142.88148,Arkansas,USA,1992,1,22,51,6.3,5.1,1.3,6.0,0.09300000000000001,0.16699999999999998,0.13699999999999998,0.609,0.095,1999-00\n1344,Otis Thorpe,MIA,37.0,208.28,111.58363200000001,Providence,USA,1984,1,9,51,5.5,3.3,0.6,-3.3,0.091,0.17300000000000001,0.198,0.528,0.077,1999-00\n1345,P.J. Brown,MIA,30.0,210.82,108.86208,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,80,9.6,7.5,1.8,9.3,0.115,0.18100000000000002,0.17,0.516,0.098,1999-00\n1346,Metta World Peace,CHI,20.0,198.12,110.676448,St. John's (NY),USA,1999,1,16,72,12.0,4.3,2.7,-8.6,0.031,0.129,0.215,0.491,0.171,1999-00\n1347,Jerome Williams,DET,27.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,82,8.4,9.6,0.8,4.0,0.153,0.278,0.142,0.593,0.053,1999-00\n1348,Mitch Richmond,WAS,35.0,195.58,99.79024,Kansas State,USA,1988,1,5,74,17.4,2.9,2.5,-2.4,0.018000000000000002,0.085,0.251,0.536,0.136,1999-00\n1349,Maurice Taylor,LAC,23.0,205.74,117.93392,Michigan,USA,1997,1,14,62,17.1,6.5,1.6,-13.4,0.047,0.156,0.25,0.49200000000000005,0.085,1999-00\n1350,Mark Jackson,IND,35.0,190.5,83.91452,St. John's (NY),USA,1987,1,18,81,8.1,3.7,8.0,3.0,0.033,0.11199999999999999,0.161,0.5379999999999999,0.429,1999-00\n1351,Matt Harpring,ORL,24.0,200.66,104.779752,Georgia Tech,USA,1998,1,15,4,4.0,3.0,2.0,0.3,0.081,0.11699999999999999,0.131,0.39799999999999996,0.17800000000000002,1999-00\n1352,Jud Buechler,DET,32.0,198.12,103.418976,Arizona,USA,1990,2,38,58,2.2,1.6,0.6,2.6,0.05,0.107,0.115,0.409,0.077,1999-00\n1353,Jumaine Jones,PHI,21.0,203.2,98.88305600000001,Georgia,USA,1999,1,27,33,1.7,1.2,0.2,1.2,0.109,0.152,0.24600000000000002,0.43200000000000005,0.07400000000000001,1999-00\n1354,Juwan Howard,WAS,27.0,205.74,113.398,Michigan,USA,1994,1,5,82,14.9,5.7,3.0,-4.3,0.052000000000000005,0.13699999999999998,0.222,0.496,0.14300000000000002,1999-00\n1355,Karl Malone,UTA,36.0,205.74,116.119552,Louisiana Tech,USA,1985,1,13,82,25.5,9.5,3.7,7.8,0.07400000000000001,0.251,0.318,0.5820000000000001,0.19699999999999998,1999-00\n1356,Keith Closs,LAC,24.0,220.98,96.16150400000001,Central Connecticut State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,4.2,3.1,0.4,-11.4,0.087,0.156,0.141,0.514,0.048,1999-00\n1357,Keith Van Horn,NJN,24.0,208.28,113.398,Utah,USA,1997,1,2,80,19.2,8.5,2.0,-4.5,0.076,0.198,0.265,0.537,0.102,1999-00\n1358,Jonathan Bender,IND,19.0,210.82,91.625584,None,USA,1999,1,5,24,2.7,0.9,0.1,-0.3,0.033,0.126,0.27699999999999997,0.397,0.036000000000000004,1999-00\n1359,Kelvin Cato,HOU,25.0,210.82,115.66596000000001,Iowa State,USA,1997,1,15,65,8.7,6.0,0.4,0.2,0.078,0.191,0.16,0.574,0.027000000000000003,1999-00\n1360,Kenny Anderson,BOS,29.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,82,14.0,2.7,5.1,1.4,0.023,0.079,0.204,0.524,0.253,1999-00\n1361,Kenny Thomas,HOU,22.0,203.2,117.93392,New Mexico,USA,1999,1,22,72,8.3,6.1,1.6,0.9,0.094,0.17800000000000002,0.18,0.47700000000000004,0.099,1999-00\n1362,Keon Clark,DEN,25.0,210.82,99.79024,Nevada-Las Vegas,USA,1998,1,13,81,8.6,6.2,0.9,-0.8,0.095,0.19899999999999998,0.172,0.573,0.063,1999-00\n1363,Kerry Kittles,NJN,26.0,195.58,81.64656,Villanova,USA,1996,1,8,62,13.0,3.6,2.3,1.0,0.027000000000000003,0.107,0.19,0.535,0.122,1999-00\n1364,Kevin Garnett,MIN,24.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,81,22.9,11.8,5.0,5.7,0.08,0.267,0.276,0.545,0.21100000000000002,1999-00\n1365,Kevin Johnson,PHX,34.0,185.42,86.18248,California,USA,1987,1,7,6,6.7,2.7,4.0,21.3,0.0,0.131,0.16,0.644,0.324,1999-00\n1366,Kendall Gill,NJN,32.0,195.58,97.975872,Illinois,USA,1990,1,5,76,13.1,3.7,2.8,-1.5,0.036000000000000004,0.09699999999999999,0.21600000000000003,0.465,0.145,1999-00\n1367,Kevin Ollie,PHI,27.0,193.04,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,1.8,0.8,1.2,0.9,0.015,0.10400000000000001,0.121,0.551,0.256,1999-00\n1368,Jon Barry,SAC,30.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,62,8.0,2.6,2.4,6.9,0.032,0.1,0.163,0.623,0.177,1999-00\n1369,Johnny Newman,NJN,36.0,200.66,95.25432,Richmond,USA,1986,2,29,82,10.0,1.9,0.8,0.2,0.025,0.078,0.212,0.5660000000000001,0.067,1999-00\n1370,Jerry Stackhouse,DET,25.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,82,23.6,3.8,4.5,0.0,0.043,0.07200000000000001,0.289,0.545,0.2,1999-00\n1371,Jim Jackson,ATL,29.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,79,16.7,5.0,2.9,-5.5,0.04,0.11599999999999999,0.243,0.496,0.142,1999-00\n1372,Jim McIlvaine,NJN,27.0,215.9,119.74828799999999,Marquette,USA,1994,2,32,66,2.4,3.5,0.5,-0.5,0.109,0.131,0.092,0.439,0.048,1999-00\n1373,Joe Kleine,POR,38.0,210.82,115.66596000000001,Arkansas,USA,1985,1,6,7,1.6,0.9,0.3,23.7,0.0,0.16699999999999998,0.214,0.446,0.1,1999-00\n1374,Joe Smith,MIN,24.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,78,9.9,6.2,1.1,3.0,0.109,0.183,0.19399999999999998,0.525,0.07,1999-00\n1375,Joe Stephens,VAN,27.0,200.66,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,3.2,2.8,0.8,7.1,0.087,0.146,0.14300000000000002,0.389,0.087,1999-00\n1376,Johnny Taylor,ORL,26.0,205.74,99.79024,Tennessee-Chattanooga,USA,1997,1,17,6,1.8,1.0,0.2,16.5,0.059000000000000004,0.1,0.187,0.39299999999999996,0.042,1999-00\n1377,John Amaechi,ORL,29.0,208.28,122.46983999999999,Penn State,England,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,10.5,3.3,1.2,0.8,0.040999999999999995,0.132,0.247,0.505,0.092,1999-00\n1378,John Crotty,DET,30.0,187.96,87.996848,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,4.7,1.1,1.9,4.6,0.021,0.07,0.16399999999999998,0.557,0.21899999999999997,1999-00\n1379,John Salley,LAL,36.0,210.82,115.66596000000001,Georgia Tech,USA,1986,1,11,45,1.6,1.4,0.6,0.7,0.068,0.156,0.14800000000000002,0.43700000000000006,0.146,1999-00\n1380,John Starks,CHI,34.0,190.5,81.64656,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,13.9,2.7,4.9,-3.7,0.009000000000000001,0.083,0.22699999999999998,0.45299999999999996,0.242,1999-00\n1381,John Stockton,UTA,38.0,185.42,79.3786,Gonzaga,USA,1984,1,16,82,12.1,2.6,8.6,10.0,0.024,0.084,0.192,0.591,0.456,1999-00\n1382,John Thomas,TOR,24.0,205.74,120.20188,Minnesota,USA,1997,1,25,55,2.1,1.4,0.2,-4.4,0.079,0.09699999999999999,0.126,0.456,0.028999999999999998,1999-00\n1383,John Wallace,NYK,26.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1996,1,18,60,6.5,2.3,0.4,-6.0,0.064,0.13699999999999998,0.26,0.52,0.055,1999-00\n1384,John Celestand,LAL,23.0,193.04,80.73937600000001,Villanova,USA,1999,2,30,16,2.3,0.7,1.3,-3.1,0.006,0.055999999999999994,0.14800000000000002,0.38799999999999996,0.165,1999-00\n1385,Matt Maloney,CHI,28.0,190.5,90.7184,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,6.4,1.3,2.7,-4.4,0.01,0.052000000000000005,0.157,0.484,0.218,1999-00\n1386,Kevin Willis,TOR,37.0,213.36,111.13004,Michigan State,USA,1984,1,11,79,7.6,6.1,0.6,-2.1,0.129,0.19699999999999998,0.19699999999999998,0.47100000000000003,0.05,1999-00\n1387,Kiwane Garris,ORL,25.0,187.96,83.007336,Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.3,0.3,0.7,14.0,0.0,0.059000000000000004,0.203,0.2,0.1,1999-00\n1388,Malik Rose,SAS,25.0,200.66,115.66596000000001,Drexel,USA,1996,2,44,74,6.7,4.5,0.6,4.1,0.115,0.162,0.19399999999999998,0.525,0.061,1999-00\n1389,Malik Sealy,MIN,30.0,203.2,90.7184,St. John's (NY),USA,1992,1,14,82,11.3,4.3,2.4,8.3,0.059000000000000004,0.115,0.18600000000000003,0.53,0.12,1999-00\n1390,Marcus Brown,DET,26.0,190.5,83.91452,Murray State,USA,1996,2,46,6,1.7,1.2,0.5,-36.1,0.061,0.11800000000000001,0.17300000000000001,0.336,0.15,1999-00\n1391,Marcus Camby,NYK,26.0,210.82,102.0582,Massachusetts,USA,1996,1,2,59,10.2,7.8,0.8,4.8,0.136,0.209,0.193,0.529,0.053,1999-00\n1392,Mario Bennett,LAC,26.0,198.12,106.59411999999999,Arizona State,USA,1995,1,27,1,0.0,2.0,0.0,32.7,0.14300000000000002,0.25,0.276,0.0,0.0,1999-00\n1393,Mario Elie,SAS,36.0,195.58,102.0582,American International,USA,1985,7,160,79,7.5,3.2,2.4,6.6,0.026000000000000002,0.098,0.136,0.565,0.13,1999-00\n1394,Lucious Harris,NJN,29.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,77,6.7,2.4,1.3,-0.3,0.038,0.10300000000000001,0.16399999999999998,0.506,0.11,1999-00\n1395,Mark Bryant,CLE,35.0,205.74,111.13004,Seton Hall,USA,1988,1,21,75,5.7,4.7,0.8,-3.1,0.083,0.152,0.124,0.547,0.057,1999-00\n1396,Mark Hendrickson,NJN,26.0,205.74,99.79024,Washington State,USA,1996,2,31,15,0.9,0.9,0.4,-18.7,0.049,0.16699999999999998,0.083,0.6659999999999999,0.182,1999-00\n1397,Mark Strickland,MIA,29.0,208.28,99.79024,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,4.9,2.4,0.4,-5.2,0.076,0.153,0.187,0.5710000000000001,0.06,1999-00\n1398,Mark West,PHX,39.0,208.28,104.32616,Old Dominion,USA,1983,2,30,22,0.7,1.4,0.1,-4.1,0.048,0.217,0.075,0.483,0.023,1999-00\n1399,Marty Conlon,LAC,32.0,208.28,101.604608,Providence,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,0.7,0.0,-29.7,0.083,0.083,0.087,0.5,0.0,1999-00\n1400,Matt Bullard,HOU,33.0,208.28,106.59411999999999,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,6.8,2.5,1.1,-2.5,0.013999999999999999,0.135,0.165,0.541,0.09699999999999999,1999-00\n1401,Matt Geiger,PHI,30.0,215.9,112.490816,Georgia Tech,USA,1992,2,42,65,9.7,6.0,0.6,-2.0,0.12,0.192,0.233,0.483,0.048,1999-00\n1402,Mark Davis,GSW,27.0,200.66,92.98635999999999,Texas Tech,USA,1995,2,48,23,6.2,3.7,1.7,-4.8,0.066,0.131,0.177,0.45299999999999996,0.129,1999-00\n1403,Khalid Reeves,CHI,27.0,190.5,90.264808,Arizona,USA,1994,1,12,3,3.7,1.3,4.3,14.9,0.053,0.057,0.188,0.387,0.419,1999-00\n1404,Luc Longley,PHX,31.0,218.44,117.93392,New Mexico,USA,1991,1,7,72,6.3,4.5,1.1,0.5,0.078,0.171,0.182,0.512,0.086,1999-00\n1405,Lorenzo Williams,WAS,30.0,205.74,90.7184,Stetson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.8,3.1,0.1,-10.4,0.17600000000000002,0.16699999999999998,0.067,0.778,0.019,1999-00\n1406,Kornel David,CLE,28.0,205.74,106.59411999999999,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,5.6,2.5,0.5,-15.3,0.06,0.149,0.19899999999999998,0.493,0.065,1999-00\n1407,Kurt Thomas,NYK,27.0,205.74,104.32616,Texas Christian,USA,1995,1,10,80,8.0,6.3,1.0,2.9,0.09300000000000001,0.209,0.17,0.542,0.07,1999-00\n1408,LaPhonso Ellis,ATL,30.0,203.2,108.86208,Notre Dame,USA,1992,1,5,58,8.4,5.0,1.0,-6.4,0.083,0.162,0.193,0.48100000000000004,0.08,1999-00\n1409,Lamar Odom,LAC,20.0,208.28,99.79024,Rhode Island,USA,1999,1,4,76,16.6,7.8,4.2,-8.2,0.063,0.18,0.23399999999999999,0.521,0.19899999999999998,1999-00\n1410,Lamond Murray,CLE,27.0,200.66,107.047712,California,USA,1994,1,7,74,15.9,5.7,1.8,-3.7,0.057999999999999996,0.139,0.242,0.517,0.10099999999999999,1999-00\n1411,Lari Ketner,CLE,23.0,208.28,129.27372,Massachusetts,USA,1999,2,49,22,1.5,1.5,0.0,-27.2,0.08900000000000001,0.20800000000000002,0.152,0.456,0.015,1999-00\n1412,Loy Vaught,DET,32.0,205.74,108.86208,Michigan,USA,1990,1,13,43,1.7,2.1,0.3,-1.5,0.096,0.257,0.157,0.39,0.064,1999-00\n1413,Laron Profit,WAS,22.0,195.58,92.532768,Maryland,USA,1999,2,38,33,1.5,0.8,0.8,-1.5,0.01,0.111,0.159,0.386,0.185,1999-00\n1414,Larry Johnson,NYK,31.0,200.66,106.59411999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,1,70,10.7,5.4,2.5,2.0,0.046,0.151,0.17300000000000001,0.517,0.127,1999-00\n1415,Latrell Sprewell,NYK,29.0,195.58,86.18248,Alabama,USA,1992,1,24,82,18.6,4.3,4.0,2.9,0.018000000000000002,0.10400000000000001,0.24600000000000002,0.515,0.18,1999-00\n1416,Lawrence Funderburke,SAC,29.0,205.74,104.32616,Ohio State,USA,1994,2,51,75,6.4,3.1,0.4,3.5,0.1,0.14400000000000002,0.192,0.569,0.053,1999-00\n1417,Lazaro Borrell,SEA,27.0,203.2,99.79024,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,3.6,2.4,0.6,9.7,0.08900000000000001,0.188,0.191,0.457,0.079,1999-00\n1418,Lindsey Hunter,DET,29.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,82,12.7,3.0,4.0,1.9,0.013999999999999999,0.085,0.165,0.5429999999999999,0.171,1999-00\n1419,Lorenzen Wright,ATL,24.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,75,6.0,4.1,0.3,-9.0,0.10300000000000001,0.17300000000000001,0.175,0.5329999999999999,0.028999999999999998,1999-00\n1420,Larry Hughes,GSW,21.0,195.58,83.91452,Saint Louis,USA,1998,1,8,82,15.0,4.3,2.5,-8.6,0.049,0.11599999999999999,0.27399999999999997,0.467,0.162,1999-00\n1421,Kobe Bryant,LAL,21.0,200.66,95.25432,None,USA,1996,1,13,66,22.5,6.3,4.9,10.4,0.046,0.128,0.266,0.546,0.215,1999-00\n1422,Jermaine Jackson,DET,24.0,195.58,92.532768,Detroit Mercy,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.0,1.6,0.6,3.6,0.019,0.154,0.132,0.24100000000000002,0.083,1999-00\n1423,Patrick Ewing,NYK,37.0,213.36,115.66596000000001,Georgetown,Jamaica,1985,1,1,62,15.0,9.7,0.9,2.9,0.085,0.265,0.243,0.516,0.051,1999-00\n1424,Tony Battie,BOS,24.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,82,6.6,5.0,0.8,-0.3,0.11199999999999999,0.20800000000000002,0.171,0.515,0.069,1999-00\n1425,Toni Kukoc,PHI,31.0,210.82,106.59411999999999,None,Croatia,1990,2,29,56,14.8,4.9,4.7,0.0,0.048,0.131,0.251,0.491,0.268,1999-00\n1426,Tom Hammonds,MIN,33.0,205.74,102.0582,Georgia Tech,USA,1989,1,9,56,2.1,1.8,0.2,-14.5,0.095,0.18899999999999997,0.166,0.48100000000000004,0.044000000000000004,1999-00\n1427,Tom Gugliotta,PHX,30.0,208.28,108.86208,North Carolina State,USA,1992,1,6,54,13.7,7.9,2.3,7.3,0.092,0.18,0.205,0.519,0.113,1999-00\n1428,Todd Fuller,CHH,25.0,210.82,115.66596000000001,North Carolina State,USA,1996,1,11,41,3.3,2.7,0.1,-1.9,0.1,0.187,0.184,0.461,0.019,1999-00\n1429,Todd Day,PHX,30.0,198.12,85.275296,Arkansas,USA,1992,1,8,58,6.8,2.2,1.1,9.5,0.038,0.115,0.19699999999999998,0.524,0.105,1999-00\n1430,Toby Bailey,PHX,24.0,198.12,96.615096,UCLA,USA,1998,2,45,46,3.5,1.6,0.7,3.5,0.063,0.11199999999999999,0.18,0.483,0.099,1999-00\n1431,Tim Young,GSW,24.0,218.44,122.46983999999999,Stanford,USA,1999,2,56,25,2.2,1.4,0.2,-4.6,0.086,0.19,0.18100000000000002,0.49200000000000005,0.057,1999-00\n1432,Tim Thomas,MIL,23.0,208.28,104.32616,Villanova,USA,1997,1,7,80,11.8,4.2,1.4,-3.8,0.055999999999999994,0.129,0.21100000000000002,0.5489999999999999,0.092,1999-00\n1433,Tim Legler,GSW,33.0,193.04,90.7184,La Salle,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,3.3,1.0,1.0,-16.6,0.013000000000000001,0.077,0.13699999999999998,0.44799999999999995,0.134,1999-00\n1434,Tim James,MIA,23.0,200.66,96.16150400000001,Miami (FL),USA,1999,1,25,4,2.8,1.0,0.5,38.9,0.13,0.042,0.319,0.359,0.14300000000000002,1999-00\n1435,Tim Hardaway,MIA,33.0,182.88,88.45044,Texas-El Paso,USA,1989,1,14,52,13.4,2.9,7.4,7.4,0.018000000000000002,0.083,0.22699999999999998,0.5,0.368,1999-00\n1436,Tim Duncan,SAS,24.0,213.36,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,74,23.2,12.4,3.2,9.5,0.109,0.244,0.28600000000000003,0.555,0.152,1999-00\n1437,Thomas Hamilton,HOU,25.0,218.44,149.68536,Pittsburgh,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,3.7,4.1,0.7,-8.0,0.129,0.27399999999999997,0.187,0.46,0.087,1999-00\n1438,Theo Ratliff,PHI,27.0,208.28,102.0582,Wyoming,USA,1995,1,18,57,11.9,7.6,0.6,3.3,0.08800000000000001,0.179,0.175,0.568,0.032,1999-00\n1439,Terry Porter,SAS,37.0,190.5,92.98635999999999,Wisconsin-Stevens Point,USA,1985,1,24,68,9.4,2.8,3.3,13.0,0.018000000000000002,0.111,0.183,0.596,0.22699999999999998,1999-00\n1440,Terry Mills,DET,32.0,208.28,113.398,Michigan,USA,1990,1,16,82,6.7,4.8,1.0,-0.1,0.031,0.213,0.132,0.545,0.068,1999-00\n1441,Terry Cummings,GSW,39.0,205.74,99.79024,DePaul,USA,1982,1,2,22,8.4,4.9,1.0,-7.6,0.10800000000000001,0.16899999999999998,0.22899999999999998,0.474,0.094,1999-00\n1442,Terrell Brandon,MIN,30.0,180.34,78.471416,Oregon,USA,1991,1,11,71,17.1,3.4,8.9,6.9,0.02,0.08800000000000001,0.22899999999999998,0.535,0.375,1999-00\n1443,Tariq Abdul-Wahad,DEN,25.0,198.12,101.151016,San Jose State,France,1997,1,11,61,11.4,4.8,1.6,-1.6,0.067,0.126,0.218,0.47700000000000004,0.098,1999-00\n1444,Steven Smith,POR,31.0,203.2,97.52228000000001,Michigan State,USA,1991,1,5,82,14.9,3.8,2.5,9.1,0.055999999999999994,0.078,0.2,0.584,0.124,1999-00\n1445,Steve Nash,DAL,26.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,56,8.6,2.2,4.9,3.9,0.025,0.062,0.14800000000000002,0.601,0.252,1999-00\n1446,Steve Kerr,SAS,34.0,190.5,81.64656,Arizona,USA,1988,2,50,32,2.8,0.6,0.4,0.8,0.012,0.062,0.14400000000000002,0.564,0.078,1999-00\n1447,Steve Francis,HOU,23.0,190.5,87.543256,Maryland,USA,1999,1,2,77,18.0,5.3,6.6,-3.7,0.062,0.102,0.249,0.5429999999999999,0.315,1999-00\n1448,Stephon Marbury,NJN,23.0,187.96,81.64656,Georgia Tech,USA,1996,1,4,74,22.2,3.2,8.4,0.0,0.022000000000000002,0.071,0.27699999999999997,0.528,0.38,1999-00\n1449,Stanley Roberts,PHI,30.0,213.36,131.54168,Louisiana State,USA,1991,1,23,5,2.0,3.0,0.6,-16.3,0.115,0.2,0.16399999999999998,0.289,0.107,1999-00\n1450,Stacey Augmon,POR,31.0,203.2,92.98635999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,59,3.4,2.0,0.9,-3.6,0.07200000000000001,0.12300000000000001,0.158,0.51,0.131,1999-00\n1451,Tony Delk,SAC,26.0,187.96,87.089664,Kentucky,USA,1996,1,16,46,6.4,1.9,1.2,12.0,0.057,0.08800000000000001,0.21,0.485,0.122,1999-00\n1452,Sherman Douglas,NJN,33.0,185.42,88.45044,Syracuse,USA,1989,2,28,20,6.0,1.5,1.7,-11.5,0.040999999999999995,0.063,0.18100000000000002,0.586,0.215,1999-00\n1453,Tony Farmer,GSW,30.0,205.74,110.676448,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,6.3,4.0,1.0,-4.6,0.1,0.17600000000000002,0.177,0.542,0.094,1999-00\n1454,Tracy McGrady,TOR,21.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,79,15.4,6.3,3.3,0.4,0.084,0.146,0.24600000000000002,0.509,0.192,1999-00\n1455,Jerome Kersey,SAS,38.0,200.66,111.13004,Longwood,USA,1984,2,46,72,4.5,3.1,1.0,6.4,0.051,0.138,0.149,0.431,0.086,1999-00\n1456,Zan Tabak,IND,30.0,213.36,111.13004,None,USA,1991,2,51,18,2.1,1.8,0.2,4.2,0.15,0.138,0.175,0.493,0.057,1999-00\n1457,William Avery,MIN,20.0,187.96,81.64656,Duke,USA,1999,1,14,59,2.6,0.7,1.5,-11.2,0.017,0.081,0.22,0.391,0.289,1999-00\n1458,Will Perdue,CHI,34.0,213.36,108.86208,Vanderbilt,USA,1988,1,11,67,2.5,3.9,0.9,-12.8,0.102,0.205,0.132,0.392,0.106,1999-00\n1459,Wesley Person,CLE,29.0,198.12,88.45044,Auburn,USA,1994,1,23,79,9.2,3.4,1.8,-2.1,0.023,0.124,0.158,0.528,0.114,1999-00\n1460,Wayne Turner,BOS,24.0,187.96,86.18248,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.3,1.0,1.7,-1.2,0.026000000000000002,0.053,0.124,0.231,0.192,1999-00\n1461,Walter McCarty,BOS,26.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,61,3.8,1.8,1.1,-4.6,0.042,0.10300000000000001,0.161,0.451,0.122,1999-00\n1462,Walt Williams,HOU,30.0,203.2,104.32616,Maryland,USA,1992,1,7,76,10.9,4.0,2.1,1.6,0.042,0.141,0.201,0.562,0.138,1999-00\n1463,Wally Szczerbiak,MIN,23.0,200.66,110.22285600000001,Miami (OH),USA,1999,1,6,73,11.6,3.7,2.8,5.0,0.048,0.1,0.171,0.5710000000000001,0.136,1999-00\n1464,Voshon Lenard,MIA,27.0,193.04,97.52228000000001,Minnesota,USA,1994,2,46,53,11.9,2.9,2.6,4.3,0.03,0.087,0.21899999999999997,0.518,0.16399999999999998,1999-00\n1465,Vonteego Cummings,GSW,24.0,190.5,86.18248,Pittsburgh,USA,1999,1,26,75,9.4,2.5,3.3,-7.6,0.032,0.08199999999999999,0.204,0.484,0.23199999999999998,1999-00\n1466,Vladimir Stepania,SEA,24.0,213.36,107.047712,None,Georgia,1998,1,27,30,2.5,1.6,0.1,-10.9,0.09699999999999999,0.14400000000000002,0.235,0.395,0.026000000000000002,1999-00\n1467,Vlade Divac,SAC,32.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,82,12.3,8.0,3.0,2.5,0.075,0.205,0.19,0.552,0.14800000000000002,1999-00\n1468,Vitaly Potapenko,BOS,25.0,208.28,127.00576000000001,Wright State,Ukraine,1996,1,12,79,9.2,6.3,1.0,-0.4,0.109,0.207,0.20199999999999999,0.527,0.068,1999-00\n1469,Vinny Del Negro,MIL,33.0,193.04,90.7184,North Carolina State,USA,1988,2,29,67,5.2,1.6,2.4,-6.8,0.009000000000000001,0.096,0.146,0.51,0.20600000000000002,1999-00\n1470,Vince Carter,TOR,23.0,200.66,97.52228000000001,North Carolina,USA,1998,1,5,82,25.7,5.8,3.9,3.6,0.052000000000000005,0.12,0.299,0.5429999999999999,0.195,1999-00\n1471,Vin Baker,SEA,28.0,210.82,113.398,Hartford,USA,1993,1,8,79,16.6,7.7,1.9,0.4,0.087,0.14800000000000002,0.23800000000000002,0.5,0.086,1999-00\n1472,Vernon Maxwell,SEA,34.0,193.04,81.64656,Florida,USA,1988,2,47,47,10.9,1.7,1.6,-3.7,0.015,0.073,0.27,0.462,0.134,1999-00\n1473,Tyronn Lue,LAL,23.0,182.88,79.3786,Nebraska,USA,1998,1,23,8,6.0,1.5,2.1,-10.3,0.013999999999999999,0.078,0.149,0.564,0.185,1999-00\n1474,Tyrone Nesby,LAC,24.0,198.12,102.0582,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,13.3,3.8,1.7,-13.3,0.037000000000000005,0.098,0.212,0.48700000000000004,0.094,1999-00\n1475,Tyrone Hill,PHI,32.0,205.74,113.398,Xavier,USA,1990,1,11,68,12.0,9.2,0.8,1.5,0.111,0.213,0.183,0.529,0.039,1999-00\n1476,Tyrone Corbin,SAC,37.0,198.12,102.0582,DePaul,USA,1985,2,35,54,4.1,3.1,1.1,0.6,0.042,0.14,0.13,0.415,0.092,1999-00\n1477,Troy Hudson,LAC,24.0,185.42,80.73937600000001,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,8.8,2.4,3.9,-11.4,0.02,0.085,0.192,0.46799999999999997,0.24100000000000002,1999-00\n1478,Travis Knight,LAL,25.0,213.36,106.59411999999999,Connecticut,USA,1996,1,29,63,1.7,2.0,0.4,3.7,0.124,0.22,0.16699999999999998,0.418,0.092,1999-00\n1479,Travis Best,IND,27.0,180.34,82.553744,Georgia Tech,USA,1995,1,23,82,8.9,1.7,3.3,8.6,0.011000000000000001,0.084,0.207,0.569,0.285,1999-00\n1480,Trajan Langdon,CLE,24.0,190.5,88.45044,Duke,USA,1999,1,11,10,4.9,1.5,1.1,18.8,0.031,0.079,0.147,0.546,0.10400000000000001,1999-00\n1481,Tracy Murray,WAS,28.0,200.66,103.418976,UCLA,USA,1992,1,18,80,10.1,3.4,0.9,-3.5,0.039,0.134,0.19699999999999998,0.555,0.067,1999-00\n1482,Tony Massenburg,HOU,32.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,10,4.6,2.7,0.3,-3.4,0.07400000000000001,0.2,0.2,0.534,0.047,1999-00\n1483,Shawn Marion,PHX,22.0,200.66,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,51,10.2,6.5,1.4,5.5,0.094,0.195,0.19399999999999998,0.511,0.08900000000000001,1999-00\n1484,Shawn Kemp,CLE,30.0,208.28,127.00576000000001,Trinity Valley Community College,USA,1989,1,17,82,17.8,8.8,1.7,-2.3,0.10099999999999999,0.22399999999999998,0.298,0.508,0.098,1999-00\n1485,Shawn Bradley,DAL,28.0,228.6,119.294696,Brigham Young,USA,1993,1,2,77,8.4,6.5,0.8,2.6,0.09300000000000001,0.179,0.165,0.521,0.049,1999-00\n1486,Robert Pack,DAL,31.0,187.96,86.18248,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,8.9,1.4,5.8,-7.6,0.011000000000000001,0.055,0.217,0.49,0.36700000000000005,1999-00\n1487,Robert Horry,LAL,29.0,208.28,106.59411999999999,Alabama,USA,1992,1,11,76,5.7,4.8,1.6,12.3,0.08800000000000001,0.14300000000000002,0.126,0.528,0.10300000000000001,1999-00\n1488,Rik Smits,IND,33.0,223.52,120.20188,Marist,USA,1988,1,2,79,12.9,5.1,1.1,1.0,0.057,0.17800000000000002,0.265,0.518,0.079,1999-00\n1489,Ricky Davis,CHH,20.0,200.66,89.357624,Iowa,USA,1998,1,21,48,4.7,1.7,1.3,-6.7,0.057999999999999996,0.10400000000000001,0.193,0.542,0.17600000000000002,1999-00\n1490,Rick Hughes,DAL,26.0,205.74,106.59411999999999,Thomas More,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,3.9,2.3,0.4,2.2,0.106,0.122,0.17800000000000002,0.491,0.057999999999999996,1999-00\n1491,Rick Fox,LAL,30.0,200.66,109.769264,North Carolina,Canada,1991,1,24,82,6.5,2.4,1.7,8.3,0.046,0.098,0.183,0.502,0.14400000000000002,1999-00\n1492,Rick Brunson,NYK,28.0,193.04,86.18248,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,1.9,0.7,1.3,-9.3,0.013000000000000001,0.09300000000000001,0.17300000000000001,0.456,0.292,1999-00\n1493,Richard Hamilton,WAS,22.0,198.12,83.91452,Connecticut,USA,1999,1,7,71,9.0,1.8,1.5,-3.9,0.031,0.079,0.243,0.48200000000000004,0.131,1999-00\n1494,Rex Walters,MIA,30.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,1993,1,16,33,2.8,1.1,2.0,-0.8,0.025,0.073,0.152,0.474,0.265,1999-00\n1495,Rex Chapman,PHX,32.0,193.04,83.91452,Kentucky,USA,1988,1,8,53,6.6,1.5,1.2,-0.8,0.012,0.081,0.182,0.491,0.099,1999-00\n1496,Reggie Miller,IND,34.0,200.66,83.91452,UCLA,USA,1987,1,11,81,18.1,3.0,2.3,4.6,0.019,0.068,0.205,0.603,0.099,1999-00\n1497,Reggie Jordan,WAS,32.0,193.04,88.45044,New Mexico State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,1.1,1.1,0.9,4.7,0.076,0.102,0.14,0.349,0.213,1999-00\n1498,Ray Allen,MIL,24.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,82,22.1,4.4,3.8,1.7,0.032,0.10400000000000001,0.254,0.57,0.166,1999-00\n1499,Rasho Nesterovic,MIN,24.0,213.36,112.490816,None,Slovenia,1998,1,17,82,5.7,4.6,1.1,5.0,0.08900000000000001,0.16399999999999998,0.145,0.49200000000000005,0.075,1999-00\n1500,Rasheed Wallace,POR,25.0,210.82,102.0582,North Carolina,USA,1995,1,4,81,16.4,7.0,1.8,9.5,0.057,0.172,0.21899999999999997,0.556,0.085,1999-00\n1501,Rashard Lewis,SEA,20.0,208.28,97.52228000000001,None,USA,1998,2,32,82,8.2,4.1,0.9,1.6,0.086,0.146,0.192,0.5429999999999999,0.071,1999-00\n1502,Randy Livingston,PHX,25.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,79,4.8,1.6,2.2,1.4,0.026000000000000002,0.109,0.203,0.47600000000000003,0.254,1999-00\n1503,Randy Brown,CHI,32.0,187.96,86.636072,New Mexico State,USA,1991,2,31,59,6.4,2.4,3.4,-17.5,0.016,0.09300000000000001,0.163,0.402,0.22699999999999998,1999-00\n1504,Randell Jackson,DAL,24.0,210.82,97.52228000000001,Florida State,USA,1999,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,60.4,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,1999-00\n1505,Rafer Alston,MIL,23.0,187.96,77.56423199999999,Fresno State,USA,1998,2,39,27,2.2,0.9,2.6,-14.5,0.016,0.065,0.159,0.31,0.321,1999-00\n1506,Raef LaFrentz,DEN,24.0,210.82,108.86208,Kansas,USA,1998,1,3,81,12.4,7.9,1.2,-2.4,0.075,0.21100000000000002,0.195,0.512,0.065,1999-00\n1507,Quincy Lewis,UTA,23.0,200.66,97.52228000000001,Minnesota,USA,1999,1,19,74,3.8,1.5,0.5,-5.7,0.059000000000000004,0.087,0.187,0.441,0.08,1999-00\n1508,Popeye Jones,DEN,30.0,203.2,113.398,Murray State,USA,1992,2,41,40,2.6,2.6,0.5,2.3,0.129,0.201,0.156,0.46299999999999997,0.087,1999-00\n1509,Pete Chilcutt,LAC,31.0,208.28,111.13004,North Carolina,USA,1991,1,27,56,2.1,2.3,0.5,-13.7,0.081,0.159,0.111,0.46,0.07200000000000001,1999-00\n1510,Pervis Ellison,BOS,33.0,205.74,95.25432,Louisville,USA,1989,1,1,30,1.8,2.2,0.4,-21.5,0.113,0.184,0.109,0.507,0.077,1999-00\n1511,Peja Stojakovic,SAC,23.0,205.74,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,74,11.9,3.7,1.4,3.3,0.046,0.124,0.213,0.56,0.099,1999-00\n1512,Paul Pierce,BOS,22.0,200.66,99.79024,Kansas,USA,1998,1,10,73,19.5,5.4,3.0,3.5,0.035,0.142,0.247,0.55,0.142,1999-00\n1513,Robert Traylor,MIL,23.0,203.2,128.820128,Michigan,USA,1998,1,6,44,3.6,2.6,0.5,-5.2,0.129,0.179,0.17300000000000001,0.517,0.063,1999-00\n1514,Rod Strickland,WAS,33.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,69,12.6,3.8,7.5,-6.2,0.038,0.098,0.218,0.485,0.377,1999-00\n1515,Rodney Buford,MIA,22.0,195.58,85.728888,Creighton,USA,1999,2,53,34,4.3,1.4,0.6,-3.5,0.031,0.11699999999999999,0.20199999999999999,0.457,0.094,1999-00\n1516,Rodney Rogers,PHX,29.0,200.66,115.66596000000001,Wake Forest,USA,1993,1,9,82,13.8,5.5,2.1,9.6,0.07,0.146,0.222,0.57,0.128,1999-00\n1517,Shareef Abdur-Rahim,VAN,23.0,205.74,104.32616,California,USA,1996,1,3,82,20.3,10.1,3.3,-5.3,0.081,0.226,0.249,0.547,0.152,1999-00\n1518,Shaquille O'Neal,LAL,28.0,215.9,142.88148,Louisiana State,USA,1992,1,1,79,29.7,13.6,3.8,11.0,0.11599999999999999,0.24600000000000002,0.313,0.578,0.184,1999-00\n1519,Shandon Anderson,HOU,26.0,198.12,95.25432,Georgia,USA,1996,2,54,82,12.3,4.7,2.9,-2.3,0.039,0.11900000000000001,0.17600000000000002,0.5670000000000001,0.139,1999-00\n1520,Shammond Williams,SEA,25.0,185.42,91.171992,North Carolina,USA,1998,2,34,43,5.2,1.2,1.8,-2.8,0.024,0.083,0.23600000000000002,0.455,0.24100000000000002,1999-00\n1521,Sean Rooks,DAL,30.0,208.28,122.46983999999999,Arizona,USA,1992,2,30,71,4.4,3.5,1.0,-3.0,0.08800000000000001,0.179,0.172,0.48,0.099,1999-00\n1522,Sean Marks,TOR,24.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,5,1.6,0.4,0.0,-21.0,0.0,0.33299999999999996,0.293,0.515,0.0,1999-00\n1523,Sean Elliott,SAS,32.0,203.2,99.79024,Arizona,USA,1989,1,3,19,6.0,2.5,1.5,10.6,0.02,0.11599999999999999,0.171,0.475,0.111,1999-00\n1524,Scottie Pippen,POR,34.0,200.66,103.418976,Central Arkansas,USA,1987,1,5,82,12.5,6.3,5.0,7.5,0.051,0.162,0.195,0.5329999999999999,0.233,1999-00\n1525,Scott Williams,MIL,32.0,208.28,104.32616,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,7.6,6.6,0.4,0.0,0.138,0.218,0.163,0.539,0.027999999999999997,1999-00\n1526,Scott Padgett,UTA,24.0,205.74,108.86208,Kentucky,USA,1999,1,28,47,2.6,1.9,0.5,-3.8,0.068,0.16899999999999998,0.184,0.395,0.092,1999-00\n1527,Scott Burrell,NJN,29.0,200.66,98.88305600000001,Connecticut,USA,1993,1,20,74,6.1,3.5,1.0,3.1,0.053,0.168,0.163,0.511,0.08800000000000001,1999-00\n1528,Scot Pollard,SAC,25.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,76,5.4,5.3,0.6,3.4,0.134,0.19699999999999998,0.128,0.584,0.048,1999-00\n1529,Samaki Walker,SAS,24.0,205.74,117.93392,Louisville,USA,1996,1,9,71,5.1,3.8,0.5,2.5,0.09,0.218,0.19899999999999998,0.499,0.064,1999-00\n1530,Pat Garrity,ORL,23.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,82,8.2,2.6,0.7,-1.7,0.033,0.129,0.205,0.532,0.063,1999-00\n1531,Sam Perkins,IND,39.0,205.74,117.93392,North Carolina,USA,1984,1,4,81,6.6,3.6,0.8,9.0,0.047,0.156,0.157,0.555,0.07,1999-00\n1532,Sam Mack,GSW,30.0,200.66,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,5.0,1.7,1.0,-9.7,0.021,0.11,0.184,0.436,0.11599999999999999,1999-00\n1533,Sam Jacobson,GSW,24.0,193.04,99.336648,Minnesota,USA,1998,1,26,52,4.9,1.4,0.6,-8.8,0.039,0.08199999999999999,0.16399999999999998,0.5539999999999999,0.077,1999-00\n1534,Sam Cassell,MIL,30.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,81,18.6,3.7,9.0,2.4,0.027999999999999997,0.091,0.247,0.551,0.39899999999999997,1999-00\n1535,Ryan Stack,CLE,24.0,210.82,97.52228000000001,South Carolina,USA,1998,2,48,25,2.1,1.8,0.2,-8.3,0.079,0.175,0.17,0.413,0.040999999999999995,1999-00\n1536,Ryan Robertson,SAC,23.0,195.58,86.18248,Kansas,USA,1999,2,45,1,5.0,0.0,0.0,-33.4,0.0,0.0,0.11900000000000001,0.38799999999999996,0.0,1999-00\n1537,Ryan Bowen,DEN,24.0,200.66,97.52228000000001,Iowa,USA,1998,2,55,52,2.5,2.2,0.4,-1.5,0.126,0.076,0.11,0.467,0.052000000000000005,1999-00\n1538,Rusty LaRue,CHI,26.0,190.5,86.18248,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,9.3,2.5,2.8,-20.1,0.008,0.083,0.19,0.401,0.172,1999-00\n1539,Ruben Patterson,SEA,24.0,198.12,102.965384,Cincinnati,USA,1998,2,31,81,11.6,5.4,1.6,1.9,0.115,0.114,0.2,0.5870000000000001,0.095,1999-00\n1540,Roy Rogers,DEN,26.0,208.28,106.59411999999999,Alabama,USA,1996,1,22,40,2.2,2.0,0.2,-0.1,0.102,0.147,0.138,0.42,0.04,1999-00\n1541,Roshown McLeod,ATL,24.0,203.2,100.243832,Duke,USA,1998,1,20,44,7.2,3.1,1.2,-8.5,0.052000000000000005,0.12,0.214,0.43799999999999994,0.102,1999-00\n1542,Ron Mercer,ORL,24.0,200.66,95.25432,Kentucky,USA,1997,1,6,68,16.9,3.7,2.3,0.4,0.03,0.086,0.247,0.479,0.11,1999-00\n1543,Ron Harper,LAL,36.0,198.12,97.52228000000001,Miami (OH),USA,1986,1,8,80,7.0,4.2,3.4,7.6,0.051,0.128,0.157,0.46799999999999997,0.18899999999999997,1999-00\n1544,Rodrick Rhodes,DAL,26.0,198.12,102.0582,Southern California,USA,1997,1,24,1,0.0,1.0,0.0,-91.2,0.091,0.0,0.23800000000000002,0.0,0.0,1999-00\n1545,Sam Mitchell,MIN,36.0,200.66,97.52228000000001,Mercer,USA,1985,3,54,66,6.5,2.1,1.7,-2.6,0.026000000000000002,0.105,0.171,0.513,0.141,1999-00\n1546,Jermaine O'Neal,POR,21.0,210.82,102.511792,None,USA,1996,1,17,70,3.9,3.3,0.3,2.9,0.13699999999999998,0.17300000000000001,0.16699999999999998,0.515,0.036000000000000004,1999-00\n1547,Todd MacCulloch,PHI,24.0,213.36,127.00576000000001,Washington,Canada,1999,2,47,56,3.7,2.6,0.2,0.0,0.099,0.201,0.168,0.557,0.04,1999-00\n1548,Jason Williams,SAC,24.0,185.42,86.18248,Florida,USA,1998,1,7,81,12.3,2.8,7.3,0.4,0.008,0.077,0.19899999999999998,0.47700000000000004,0.297,1999-00\n1549,Derek Fisher,LAL,25.0,185.42,90.7184,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,78,6.3,1.8,2.8,13.4,0.013000000000000001,0.07,0.153,0.449,0.17600000000000002,1999-00\n1550,Derek Hood,CHH,23.0,203.2,104.32616,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.5,0.0,-87.9,0.0,0.5,0.244,0.0,0.0,1999-00\n1551,Derek Strong,ORL,32.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,1990,2,47,20,2.7,2.2,0.2,-8.3,0.076,0.23600000000000002,0.177,0.499,0.04,1999-00\n1552,Derrick Coleman,CHH,33.0,208.28,122.46983999999999,Syracuse,USA,1990,1,1,74,16.7,8.5,2.4,1.2,0.061,0.233,0.253,0.541,0.13699999999999998,1999-00\n1553,Derrick Dial,SAS,24.0,193.04,83.46092800000001,Eastern Michigan,USA,1998,2,52,8,5.0,3.3,0.6,10.3,0.156,0.15,0.256,0.415,0.08900000000000001,1999-00\n1554,Derrick McKey,IND,33.0,208.28,109.315672,Alabama,USA,1987,1,9,32,4.3,4.2,1.1,6.0,0.057999999999999996,0.17800000000000002,0.115,0.524,0.09,1999-00\n1555,Detlef Schrempf,POR,37.0,208.28,106.59411999999999,Washington,USA,1985,1,8,77,7.5,4.3,2.6,7.0,0.061,0.168,0.17600000000000002,0.544,0.192,1999-00\n1556,Devean George,LAL,22.0,203.2,99.79024,Augsburg,USA,1999,1,23,49,3.2,1.5,0.2,4.1,0.08800000000000001,0.135,0.22699999999999998,0.478,0.061,1999-00\n1557,Devin Gray,HOU,28.0,200.66,108.86208,Clemson,USA,1995,Undrafted,Undrafted,21,2.3,1.2,0.2,-7.1,0.096,0.132,0.18,0.49200000000000005,0.069,1999-00\n1558,Dickey Simpkins,CHI,28.0,205.74,115.66596000000001,Providence,USA,1994,1,21,69,4.2,5.4,1.4,-12.1,0.085,0.177,0.128,0.439,0.105,1999-00\n1559,Dikembe Mutombo,ATL,34.0,218.44,118.38751200000002,Georgetown,Congo,1991,1,4,82,11.5,14.1,1.3,-2.5,0.114,0.308,0.141,0.621,0.054000000000000006,1999-00\n1560,Dion Glover,ATL,21.0,195.58,103.418976,Georgia Tech,USA,1999,1,20,30,6.5,1.3,0.9,-13.9,0.037000000000000005,0.059000000000000004,0.22399999999999998,0.483,0.10800000000000001,1999-00\n1561,Dirk Nowitzki,DAL,22.0,213.36,107.501304,None,Germany,1998,1,9,82,17.5,6.5,2.5,0.5,0.038,0.156,0.212,0.564,0.107,1999-00\n1562,Don MacLean,PHX,30.0,208.28,106.59411999999999,UCLA,USA,1992,1,19,16,2.6,1.4,0.5,-8.5,0.043,0.138,0.179,0.40700000000000003,0.1,1999-00\n1563,Don Reid,WAS,26.0,203.2,113.398,Georgetown,USA,1995,2,58,38,3.8,2.7,0.3,0.1,0.068,0.17300000000000001,0.135,0.5670000000000001,0.034,1999-00\n1564,Donny Marshall,CLE,27.0,200.66,104.32616,Connecticut,USA,1995,2,39,6,1.8,0.2,0.0,1.6,0.0,0.028999999999999998,0.203,0.40299999999999997,0.0,1999-00\n1565,Donyell Marshall,GSW,27.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,64,14.2,10.0,2.6,-10.4,0.09,0.231,0.22,0.478,0.13699999999999998,1999-00\n1566,Doug Christie,TOR,30.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,73,12.4,3.9,4.4,0.3,0.03,0.11199999999999999,0.19399999999999998,0.526,0.22699999999999998,1999-00\n1567,Doug Overton,BOS,30.0,190.5,86.18248,La Salle,USA,1991,2,40,48,3.2,0.7,1.1,-2.9,0.035,0.05,0.185,0.466,0.205,1999-00\n1568,Doug West,VAN,33.0,198.12,99.79024,Villanova,USA,1989,2,38,38,4.0,1.9,1.1,3.2,0.038,0.109,0.14400000000000002,0.467,0.12300000000000001,1999-00\n1569,Drew Barry,ATL,27.0,195.58,86.636072,Georgia Tech,USA,1996,2,57,16,2.6,0.8,2.1,-9.6,0.0,0.078,0.132,0.5820000000000001,0.33,1999-00\n1570,Duane Causwell,MIA,32.0,213.36,115.66596000000001,Temple,USA,1990,1,18,25,2.6,1.9,0.1,-14.9,0.064,0.2,0.154,0.614,0.017,1999-00\n1571,Earl Boykins,CLE,24.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,5.3,1.0,1.8,-11.8,0.046,0.076,0.245,0.547,0.345,1999-00\n1572,Eddie Jones,CHH,28.0,198.12,90.7184,Temple,USA,1994,1,10,72,20.1,4.8,4.2,6.3,0.033,0.10300000000000001,0.23600000000000002,0.555,0.191,1999-00\n1573,Eddie Robinson,CHH,24.0,205.74,95.25432,Central Oklahoma,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,7.0,2.7,0.5,6.1,0.059000000000000004,0.127,0.18100000000000002,0.569,0.048,1999-00\n1574,Derek Anderson,LAC,25.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,64,16.9,4.0,3.4,-13.3,0.04,0.098,0.235,0.542,0.179,1999-00\n1575,Dennis Scott,VAN,31.0,203.2,103.872568,Georgia Tech,USA,1990,1,4,66,5.6,1.6,1.0,-6.5,0.015,0.091,0.14,0.515,0.08900000000000001,1999-00\n1576,Dennis Rodman,DAL,39.0,200.66,95.25432,Southeastern Oklahoma State,USA,1986,2,27,12,2.8,14.3,1.2,-7.1,0.136,0.35100000000000003,0.064,0.457,0.046,1999-00\n1577,Dell Curry,TOR,36.0,195.58,92.98635999999999,Virginia Tech,USA,1986,1,15,67,7.6,1.5,1.3,-1.3,0.011000000000000001,0.099,0.207,0.542,0.141,1999-00\n1578,Clifford Robinson,PHX,33.0,208.28,102.0582,Connecticut,USA,1989,2,36,80,18.5,4.5,2.8,4.6,0.042,0.096,0.22899999999999998,0.564,0.134,1999-00\n1579,Corey Benjamin,CHI,22.0,198.12,92.98635999999999,Oregon State,USA,1998,1,28,48,7.7,1.8,1.1,-11.2,0.027999999999999997,0.094,0.245,0.479,0.129,1999-00\n1580,Corey Maggette,ORL,20.0,198.12,98.88305600000001,Duke,USA,1999,1,13,77,8.4,3.9,0.8,-1.6,0.10099999999999999,0.14400000000000002,0.22399999999999998,0.5529999999999999,0.071,1999-00\n1581,Corie Blount,PHX,31.0,208.28,109.769264,Cincinnati,USA,1993,1,25,38,2.8,3.0,0.3,5.8,0.129,0.161,0.129,0.517,0.032,1999-00\n1582,Corliss Williamson,SAC,26.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,76,10.3,3.8,1.1,-1.4,0.073,0.10099999999999999,0.19699999999999998,0.5489999999999999,0.069,1999-00\n1583,Cory Alexander,DEN,27.0,185.42,86.18248,Virginia,USA,1995,1,29,29,2.8,1.4,2.0,-3.9,0.026000000000000002,0.111,0.183,0.381,0.305,1999-00\n1584,Cuttino Mobley,HOU,24.0,193.04,86.18248,Rhode Island,USA,1998,2,41,81,15.8,3.6,2.6,-1.6,0.027999999999999997,0.099,0.24,0.545,0.14800000000000002,1999-00\n1585,Dale Davis,IND,31.0,210.82,104.32616,Clemson,USA,1991,1,13,74,10.0,9.9,0.9,4.7,0.138,0.235,0.166,0.537,0.046,1999-00\n1586,Dale Ellis,CHH,39.0,200.66,92.98635999999999,Tennessee,USA,1983,1,9,42,4.2,1.3,0.3,4.8,0.027000000000000003,0.091,0.14800000000000002,0.54,0.038,1999-00\n1587,Damon Jones,DAL,23.0,190.5,83.91452,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,4.2,1.0,1.7,-7.8,0.019,0.079,0.18600000000000003,0.508,0.242,1999-00\n1588,Damon Stoudamire,POR,26.0,177.8,77.56423199999999,Arizona,USA,1995,1,7,78,12.5,3.1,5.2,7.4,0.031,0.085,0.212,0.508,0.26899999999999996,1999-00\n1589,Dan Majerle,MIA,34.0,198.12,100.697424,Central Michigan,USA,1988,1,14,69,7.3,4.8,3.0,5.6,0.013999999999999999,0.146,0.10400000000000001,0.5589999999999999,0.131,1999-00\n1590,Elden Campbell,CHH,31.0,213.36,115.66596000000001,Clemson,USA,1990,1,27,78,12.7,7.6,1.7,2.7,0.076,0.187,0.2,0.5,0.087,1999-00\n1591,Dana Barros,BOS,33.0,180.34,73.935496,Boston College,USA,1989,1,16,72,7.2,1.4,1.8,-6.0,0.013000000000000001,0.092,0.20199999999999999,0.552,0.203,1999-00\n1592,Danny Fortson,BOS,24.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,55,7.6,6.7,0.5,-1.7,0.17600000000000002,0.33899999999999997,0.20199999999999999,0.602,0.057999999999999996,1999-00\n1593,Danny Manning,MIL,34.0,208.28,110.676448,Kansas,USA,1988,1,1,72,4.6,2.9,1.0,-2.0,0.051,0.157,0.162,0.46,0.096,1999-00\n1594,Darrell Armstrong,ORL,32.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,16.2,3.3,6.1,0.4,0.027000000000000003,0.085,0.235,0.542,0.309,1999-00\n1595,Darrick Martin,SAC,29.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,5.7,0.6,1.7,1.9,0.009000000000000001,0.045,0.228,0.5,0.225,1999-00\n1596,Darvin Ham,MIL,26.0,200.66,104.32616,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,5.1,4.9,1.2,4.9,0.12300000000000001,0.126,0.106,0.545,0.07400000000000001,1999-00\n1597,David Robinson,SAS,34.0,215.9,113.398,Navy,USA,1987,1,1,80,17.8,9.6,1.8,8.5,0.091,0.251,0.26,0.568,0.10099999999999999,1999-00\n1598,David Wesley,CHH,29.0,185.42,91.625584,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,13.6,2.7,5.6,1.8,0.016,0.073,0.20199999999999999,0.519,0.284,1999-00\n1599,David Wingate,NYK,36.0,195.58,83.91452,Georgetown,USA,1986,2,44,7,0.3,0.3,0.4,-29.0,0.033,0.031,0.145,0.111,0.188,1999-00\n1600,DeMarco Johnson,NYK,24.0,205.74,111.13004,North Carolina-Charlotte,USA,1998,2,38,5,1.2,1.4,0.0,-0.3,0.09699999999999999,0.105,0.154,0.33299999999999996,0.0,1999-00\n1601,Dean Garrett,MIN,33.0,210.82,113.398,Indiana,USA,1988,2,38,56,2.0,2.5,0.3,3.1,0.077,0.183,0.105,0.47700000000000004,0.043,1999-00\n1602,Dedric Willoughby,CHI,26.0,190.5,81.64656,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,7.6,2.0,2.6,-6.0,0.024,0.09699999999999999,0.204,0.47200000000000003,0.225,1999-00\n1603,Dee Brown,TOR,31.0,187.96,92.98635999999999,Jacksonville,USA,1990,1,19,38,6.9,1.4,2.3,-1.2,0.013999999999999999,0.075,0.19699999999999998,0.498,0.214,1999-00\n1604,Danny Ferry,CLE,33.0,208.28,106.59411999999999,Duke,USA,1989,1,2,63,7.3,3.8,1.1,-0.6,0.048,0.156,0.153,0.5710000000000001,0.081,1999-00\n1605,Clar. Weatherspoon,MIA,29.0,200.66,120.20188,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,78,7.2,5.8,1.2,3.3,0.1,0.223,0.177,0.5660000000000001,0.1,1999-00\n1606,Eldridge Recasner,CHH,32.0,193.04,86.18248,Washington,USA,1992,Undrafted,Undrafted,7,1.0,0.6,0.7,-13.6,0.0,0.11800000000000001,0.10300000000000001,0.5,0.278,1999-00\n1607,Elton Brand,CHI,21.0,203.2,117.93392,Duke,USA,1999,1,1,81,20.1,10.0,1.9,-12.8,0.131,0.184,0.26899999999999996,0.528,0.11800000000000001,1999-00\n1608,Harold Jamison,MIA,23.0,203.2,117.93392,Clemson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.5,1.8,0.3,-14.6,0.203,0.081,0.18600000000000003,0.322,0.1,1999-00\n1609,Haywoode Workman,TOR,34.0,187.96,81.64656,Oral Roberts,USA,1989,2,49,36,2.4,0.7,1.7,-9.0,0.003,0.086,0.147,0.445,0.272,1999-00\n1610,Hersey Hawkins,CHI,33.0,190.5,90.7184,Bradley,USA,1988,1,6,61,7.9,2.9,2.2,-14.3,0.022000000000000002,0.10300000000000001,0.15,0.562,0.154,1999-00\n1611,Horace Grant,SEA,34.0,208.28,111.13004,Clemson,USA,1987,1,10,76,8.1,7.8,2.5,1.8,0.068,0.175,0.11699999999999999,0.47200000000000003,0.10099999999999999,1999-00\n1612,Howard Eisley,UTA,27.0,187.96,81.64656,Boston College,USA,1994,2,30,82,8.6,2.1,4.2,-1.0,0.013999999999999999,0.083,0.19,0.49200000000000005,0.28600000000000003,1999-00\n1613,Hubert Davis,DAL,30.0,195.58,83.007336,North Carolina,USA,1992,1,20,79,7.4,1.7,1.8,-4.3,0.01,0.071,0.138,0.585,0.113,1999-00\n1614,Ike Austin,WAS,30.0,208.28,122.46983999999999,Arizona State,USA,1991,2,48,59,6.7,4.8,1.3,-8.2,0.062,0.21600000000000003,0.19899999999999998,0.48100000000000004,0.10400000000000001,1999-00\n1615,Ira Bowman,PHI,27.0,195.58,88.45044,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,0.5,0.2,0.1,-32.1,0.0,0.095,0.109,0.868,0.125,1999-00\n1616,Isaiah Rider,ATL,29.0,195.58,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1993,1,5,60,19.3,4.3,3.7,-1.3,0.033,0.099,0.289,0.488,0.18600000000000003,1999-00\n1617,J.R. Reid,MIL,32.0,205.74,112.037224,North Carolina,USA,1989,1,5,34,4.4,3.4,0.5,-3.8,0.057,0.17,0.131,0.495,0.044000000000000004,1999-00\n1618,Jacque Vaughn,UTA,25.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,78,3.7,0.8,1.6,-5.1,0.015,0.07400000000000001,0.201,0.489,0.247,1999-00\n1619,Jahidi White,WAS,24.0,205.74,131.54168,Georgetown,USA,1998,2,43,80,7.1,6.9,0.2,-3.4,0.152,0.261,0.184,0.524,0.015,1999-00\n1620,Jalen Rose,IND,27.0,203.2,95.25432,Michigan,USA,1994,1,13,80,18.2,4.8,4.0,4.5,0.016,0.12300000000000001,0.23199999999999998,0.547,0.18,1999-00\n1621,Jamal Mashburn,MIA,27.0,203.2,109.315672,Kentucky,USA,1993,1,4,76,17.5,5.0,3.9,6.6,0.027999999999999997,0.125,0.23800000000000002,0.526,0.17800000000000002,1999-00\n1622,James Posey,DEN,23.0,203.2,97.52228000000001,Xavier,USA,1999,1,18,81,8.2,3.9,1.8,-1.6,0.045,0.125,0.14800000000000002,0.55,0.106,1999-00\n1623,Jamie Feick,NJN,25.0,203.2,115.66596000000001,Michigan State,USA,1996,2,48,81,5.7,9.3,0.8,-1.1,0.126,0.256,0.107,0.47700000000000004,0.046,1999-00\n1624,Jaren Jackson,SAS,32.0,198.12,102.0582,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,6.3,2.2,1.5,4.3,0.023,0.098,0.155,0.503,0.11199999999999999,1999-00\n1625,Jason Caffey,GSW,27.0,203.2,116.119552,Alabama,USA,1995,1,20,71,12.0,6.8,1.7,-10.1,0.08800000000000001,0.156,0.195,0.515,0.09,1999-00\n1626,Jason Kidd,PHX,27.0,193.04,96.16150400000001,California,USA,1994,1,2,67,14.3,7.2,10.1,5.8,0.040999999999999995,0.16399999999999998,0.19899999999999998,0.498,0.395,1999-00\n1627,Jason Miskiri,CHH,24.0,187.96,83.91452,George Mason,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,1.0,-158.3,0.0,0.0,0.125,0.0,0.5,1999-00\n1628,Jason Terry,ATL,22.0,187.96,78.017824,Arizona,USA,1999,1,10,81,8.1,2.0,4.3,-7.0,0.013999999999999999,0.083,0.191,0.49700000000000005,0.3,1999-00\n1629,Jeff Foster,IND,23.0,210.82,107.95489599999999,Texas State,USA,1999,1,21,19,2.3,1.7,0.3,-6.3,0.15,0.247,0.16699999999999998,0.632,0.08800000000000001,1999-00\n1630,Jeff Hornacek,UTA,37.0,193.04,86.18248,Iowa State,USA,1986,2,46,77,12.4,2.4,2.6,7.3,0.027999999999999997,0.07400000000000001,0.196,0.59,0.151,1999-00\n1631,Jeff McInnis,LAC,25.0,193.04,86.18248,North Carolina,USA,1996,2,37,25,7.2,2.9,3.6,-15.0,0.031,0.107,0.162,0.465,0.245,1999-00\n1632,Jelani McCoy,SEA,22.0,208.28,111.13004,UCLA,USA,1998,2,33,58,4.3,3.1,0.4,0.3,0.08,0.18,0.156,0.574,0.051,1999-00\n1633,Hakeem Olajuwon,HOU,37.0,213.36,115.66596000000001,Houston,Nigeria,1984,1,1,44,10.3,6.2,1.4,-3.2,0.071,0.226,0.228,0.484,0.102,1999-00\n1634,Greg Ostertag,UTA,27.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,81,4.5,6.0,0.2,4.6,0.13699999999999998,0.22,0.125,0.525,0.018000000000000002,1999-00\n1635,Greg Foster,SEA,31.0,210.82,113.398,Texas-El Paso,USA,1990,2,35,60,3.4,1.8,0.7,-0.3,0.025,0.13699999999999998,0.168,0.43,0.091,1999-00\n1636,Greg Buckner,DAL,23.0,193.04,95.25432,Clemson,USA,1998,2,53,48,5.7,3.6,1.1,3.3,0.068,0.141,0.146,0.527,0.08800000000000001,1999-00\n1637,Emanual Davis,SEA,31.0,195.58,88.45044,Delaware State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.0,1.9,1.3,-2.0,0.023,0.131,0.17600000000000002,0.45799999999999996,0.162,1999-00\n1638,Eric Montross,DET,28.0,213.36,122.46983999999999,North Carolina,USA,1994,1,9,51,0.8,1.4,0.1,-4.6,0.062,0.19,0.111,0.332,0.032,1999-00\n1639,Eric Murdock,LAC,32.0,185.42,86.18248,Providence,USA,1991,1,21,40,5.6,1.9,2.7,-9.9,0.023,0.1,0.19,0.46799999999999997,0.26,1999-00\n1640,Eric Piatkowski,LAC,29.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,75,8.7,3.0,1.1,-13.9,0.045,0.1,0.17300000000000001,0.53,0.079,1999-00\n1641,Eric Snow,PHI,27.0,190.5,92.532768,Michigan State,USA,1995,2,43,82,7.9,3.2,7.6,1.0,0.016,0.086,0.129,0.48200000000000004,0.327,1999-00\n1642,Eric Williams,BOS,27.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,68,7.2,2.3,1.4,-2.9,0.044000000000000004,0.08900000000000001,0.166,0.531,0.105,1999-00\n1643,Erick Dampier,GSW,24.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,21,8.0,6.4,0.9,-10.1,0.09300000000000001,0.182,0.19,0.42700000000000005,0.064,1999-00\n1644,Erick Strickland,DAL,26.0,190.5,95.25432,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,12.8,4.8,3.1,1.1,0.036000000000000004,0.131,0.196,0.531,0.155,1999-00\n1645,Ervin Johnson,MIL,32.0,210.82,111.13004,New Orleans,USA,1993,1,23,80,4.8,8.1,0.6,3.1,0.128,0.22,0.08900000000000001,0.55,0.027999999999999997,1999-00\n1646,Etdrick Bohannon,LAC,27.0,205.74,106.59411999999999,Auburn-Montgomery,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,2.2,2.4,0.4,-9.3,0.13699999999999998,0.20199999999999999,0.131,0.615,0.068,1999-00\n1647,Evan Eschmeyer,NJN,25.0,210.82,115.66596000000001,Northwestern,USA,1999,2,34,31,2.9,3.5,0.7,-2.8,0.11800000000000001,0.218,0.128,0.534,0.08800000000000001,1999-00\n1648,Felipe Lopez,VAN,25.0,198.12,88.45044,St. John's (NY),Dominican Republic,1998,1,24,65,4.5,1.9,0.7,-6.0,0.09,0.102,0.21,0.473,0.1,1999-00\n1649,Elliot Perry,NJN,31.0,182.88,68.945984,Memphis,USA,1991,2,37,60,5.3,1.0,2.3,-2.5,0.018000000000000002,0.068,0.21899999999999997,0.493,0.307,1999-00\n1650,Felton Spencer,SAS,32.0,213.36,120.20188,Louisville,USA,1990,1,6,26,1.9,1.5,0.1,-0.5,0.11599999999999999,0.185,0.16899999999999998,0.541,0.035,1999-00\n1651,Gary Grant,POR,35.0,190.5,83.91452,Michigan,USA,1988,1,15,3,4.0,1.0,0.3,-25.7,0.0,0.111,0.295,0.429,0.1,1999-00\n1652,Gary Payton,SEA,31.0,193.04,81.64656,Oregon State,USA,1990,1,2,82,24.2,6.5,8.9,2.9,0.032,0.139,0.268,0.535,0.368,1999-00\n1653,Gary Trent,DAL,25.0,203.2,113.398,Ohio,USA,1995,1,11,11,13.7,4.7,2.0,-9.4,0.067,0.132,0.261,0.499,0.124,1999-00\n1654,George Lynch,PHI,29.0,203.2,103.418976,North Carolina,USA,1993,1,12,75,9.6,7.8,1.8,2.6,0.09699999999999999,0.16899999999999998,0.154,0.498,0.08900000000000001,1999-00\n1655,George McCloud,DEN,33.0,203.2,102.0582,Florida State,USA,1989,1,7,78,10.1,3.7,3.2,-2.4,0.038,0.11199999999999999,0.17600000000000002,0.5479999999999999,0.182,1999-00\n1656,Gerard King,WAS,27.0,205.74,113.398,Nicholls State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,5.3,4.0,0.8,-1.3,0.087,0.188,0.146,0.534,0.075,1999-00\n1657,Gheorghe Muresan,NJN,29.0,231.14,137.438376,None,USA,1993,2,30,30,3.5,2.3,0.3,4.8,0.10300000000000001,0.163,0.20199999999999999,0.49200000000000005,0.055999999999999994,1999-00\n1658,Glen Rice,LAL,33.0,203.2,99.79024,Michigan,USA,1989,1,4,80,15.9,4.1,2.2,7.9,0.024,0.114,0.221,0.551,0.11,1999-00\n1659,Glenn Robinson,MIL,27.0,200.66,104.32616,Purdue,USA,1994,1,1,81,20.9,6.0,2.4,1.8,0.043,0.149,0.273,0.534,0.11199999999999999,1999-00\n1660,Grant Hill,DET,27.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,74,25.8,6.6,5.2,3.7,0.040999999999999995,0.16399999999999998,0.304,0.565,0.253,1999-00\n1661,Grant Long,VAN,34.0,205.74,112.490816,Eastern Michigan,USA,1988,2,33,42,4.8,5.6,1.0,-1.1,0.111,0.19699999999999998,0.12300000000000001,0.512,0.076,1999-00\n1662,Greg Anthony,POR,32.0,185.42,81.64656,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,12,82,6.3,1.6,2.5,9.1,0.013999999999999999,0.085,0.168,0.551,0.218,1999-00\n1663,Fred Hoiberg,CHI,27.0,193.04,92.079176,Iowa State,USA,1995,2,52,31,9.0,3.5,2.7,-10.2,0.01,0.146,0.16699999999999998,0.53,0.19399999999999998,1999-00\n1664,Chucky Brown,CHH,32.0,203.2,97.52228000000001,North Carolina State,USA,1989,2,43,63,5.3,2.7,1.0,1.2,0.037000000000000005,0.124,0.16699999999999998,0.47600000000000003,0.099,1999-00\n1665,Fred Vinson,SEA,29.0,193.04,86.18248,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.6,0.1,0.0,22.6,0.0,0.021,0.22899999999999998,0.364,0.0,1999-00\n1666,Chuck Person,SEA,36.0,203.2,109.315672,Auburn,USA,1986,1,4,37,2.8,1.4,0.6,-5.3,0.018000000000000002,0.157,0.18,0.40299999999999997,0.106,1999-00\n1667,Anthony Mason,CHH,33.0,203.2,122.46983999999999,Tennessee State,USA,1988,3,53,82,11.6,8.5,4.5,3.2,0.053,0.196,0.145,0.56,0.184,1999-00\n1668,Anthony Miller,HOU,28.0,205.74,115.66596000000001,Michigan State,USA,1994,2,39,35,3.7,4.7,0.5,7.4,0.111,0.245,0.125,0.544,0.05,1999-00\n1669,Anthony Parker,ORL,25.0,198.12,97.52228000000001,Bradley,USA,1997,1,21,16,3.6,1.7,0.6,-7.3,0.03,0.11900000000000001,0.162,0.461,0.083,1999-00\n1670,Anthony Peeler,MIN,30.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,82,9.8,2.8,2.4,-1.4,0.032,0.099,0.18600000000000003,0.52,0.152,1999-00\n1671,Antoine Carr,VAN,38.0,205.74,102.0582,Wichita State,USA,1983,1,8,21,3.2,1.5,0.3,-18.8,0.047,0.129,0.168,0.47700000000000004,0.063,1999-00\n1672,Antoine Walker,BOS,23.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,82,20.5,8.0,3.7,-0.2,0.071,0.18,0.28300000000000003,0.494,0.17800000000000002,1999-00\n1673,Antonio Daniels,SAS,25.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,68,6.2,1.3,2.6,8.7,0.016,0.066,0.174,0.541,0.247,1999-00\n1674,Antonio Davis,TOR,31.0,205.74,104.32616,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,79,11.5,8.8,1.3,0.6,0.106,0.213,0.179,0.52,0.066,1999-00\n1675,Antonio Harvey,POR,29.0,210.82,102.0582,Pfeiffer,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.2,1.7,0.3,13.1,0.08,0.16899999999999998,0.168,0.581,0.057,1999-00\n1676,Antonio Lang,PHI,28.0,203.2,92.98635999999999,Duke,USA,1994,2,29,10,0.6,0.5,0.2,-13.4,0.0,0.172,0.111,0.366,0.091,1999-00\n1677,Antonio McDyess,DEN,25.0,205.74,99.79024,Alabama,USA,1995,1,2,81,19.1,8.5,2.0,-3.6,0.095,0.183,0.271,0.539,0.10800000000000001,1999-00\n1678,Armen Gilliam,UTA,36.0,205.74,117.93392,Nevada-Las Vegas,USA,1987,1,2,50,6.7,4.2,0.8,-4.7,0.10400000000000001,0.203,0.23399999999999999,0.486,0.106,1999-00\n1679,Arvydas Sabonis,POR,35.0,220.98,132.448864,None,Lithuania,1986,1,24,66,11.8,7.8,1.8,9.0,0.071,0.27,0.215,0.568,0.113,1999-00\n1680,Austin Croshere,IND,25.0,205.74,106.59411999999999,Providence,USA,1997,1,12,81,10.3,6.4,1.1,8.2,0.087,0.222,0.212,0.5529999999999999,0.078,1999-00\n1681,Avery Johnson,SAS,35.0,180.34,81.64656,Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,11.2,1.9,6.0,6.3,0.015,0.053,0.192,0.5,0.319,1999-00\n1682,B.J. Armstrong,CHI,32.0,187.96,83.91452,Iowa,USA,1989,1,18,27,7.4,1.7,2.9,-12.9,0.004,0.09,0.19,0.51,0.26,1999-00\n1683,Baron Davis,CHH,21.0,190.5,95.25432,UCLA,USA,1999,1,3,82,5.9,2.0,3.8,1.7,0.037000000000000005,0.086,0.188,0.486,0.33399999999999996,1999-00\n1684,Ben Davis,PHX,27.0,205.74,111.13004,Arizona,USA,1996,2,43,5,0.8,1.8,0.4,-30.9,0.125,0.375,0.188,0.33299999999999996,0.16699999999999998,1999-00\n1685,Ben Wallace,ORL,25.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,4.8,8.2,0.8,1.9,0.11599999999999999,0.24600000000000002,0.09699999999999999,0.508,0.047,1999-00\n1686,Anthony Johnson,ORL,25.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,1997,2,39,56,2.8,0.9,1.3,-3.5,0.036000000000000004,0.051,0.14300000000000002,0.425,0.16699999999999998,1999-00\n1687,Benoit Benjamin,CLE,35.0,213.36,113.398,Creighton,USA,1985,1,3,3,0.7,0.3,0.0,46.4,0.0,0.1,0.18899999999999997,0.33299999999999996,0.0,1999-00\n1688,Anthony Carter,MIA,25.0,185.42,86.18248,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,6.3,2.5,4.8,1.8,0.032,0.091,0.185,0.442,0.321,1999-00\n1689,Antawn Jamison,GSW,24.0,205.74,101.151016,North Carolina,USA,1998,1,4,43,19.6,8.3,2.1,-8.3,0.10800000000000001,0.131,0.257,0.496,0.102,1999-00\n1690,Chucky Atkins,ORL,25.0,180.34,72.57472,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,9.5,1.5,3.7,-1.2,0.013999999999999999,0.07200000000000001,0.24600000000000002,0.489,0.319,1999-00\n1691,A.C. Green,LAL,36.0,205.74,102.0582,Oregon State,USA,1985,1,23,82,5.0,5.9,1.0,8.1,0.08900000000000001,0.179,0.111,0.48200000000000004,0.057999999999999996,1999-00\n1692,Aaron McKie,PHI,27.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,82,8.0,3.0,2.9,0.1,0.026000000000000002,0.115,0.172,0.49700000000000005,0.20199999999999999,1999-00\n1693,Aaron Williams,WAS,28.0,205.74,102.0582,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,7.6,5.0,0.7,2.2,0.122,0.18600000000000003,0.18,0.5720000000000001,0.062,1999-00\n1694,Adam Keefe,UTA,30.0,205.74,104.32616,Stanford,USA,1992,1,10,62,2.2,2.2,0.5,-3.3,0.09699999999999999,0.187,0.149,0.46299999999999997,0.09300000000000001,1999-00\n1695,Adonal Foyle,GSW,25.0,208.28,113.398,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,76,5.5,5.6,0.6,-9.8,0.10400000000000001,0.163,0.127,0.5,0.04,1999-00\n1696,Adrian Griffin,BOS,25.0,195.58,97.52228000000001,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,6.7,5.2,2.5,-1.1,0.071,0.156,0.129,0.503,0.135,1999-00\n1697,Al Harrington,IND,20.0,205.74,115.212368,None,USA,1998,1,25,50,6.6,3.2,0.8,6.0,0.066,0.151,0.201,0.524,0.073,1999-00\n1698,Alan Henderson,ATL,27.0,205.74,106.59411999999999,Indiana,USA,1995,1,16,82,13.2,7.0,0.9,-6.7,0.10400000000000001,0.12300000000000001,0.19399999999999998,0.503,0.045,1999-00\n1699,Aleksandar Radojevic,TOR,23.0,220.98,111.13004,Barton Community College,USA,1999,1,12,3,2.3,2.7,0.3,-22.1,0.061,0.231,0.228,0.363,0.077,1999-00\n1700,Allan Houston,NYK,29.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,1993,1,11,82,19.7,3.3,2.7,2.6,0.015,0.085,0.24,0.569,0.13,1999-00\n1701,Allen Iverson,PHI,25.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,70,28.4,3.8,4.7,1.2,0.027000000000000003,0.078,0.33899999999999997,0.496,0.22,1999-00\n1702,Alonzo Mourning,MIA,30.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,79,21.7,9.5,1.6,5.8,0.096,0.212,0.282,0.596,0.086,1999-00\n1703,Alvin Williams,TOR,25.0,195.58,83.91452,Villanova,USA,1997,2,47,55,5.3,1.5,2.3,-4.8,0.035,0.083,0.198,0.46299999999999997,0.258,1999-00\n1704,Andrae Patterson,MIN,24.0,205.74,107.95489599999999,Indiana,USA,1998,2,46,5,1.2,0.4,0.2,-9.8,0.053,0.083,0.099,0.75,0.063,1999-00\n1705,Andre Miller,CLE,24.0,187.96,92.079176,Utah,USA,1999,1,8,82,11.1,3.4,5.8,-1.6,0.046,0.105,0.222,0.517,0.386,1999-00\n1706,Andrew DeClercq,CLE,27.0,208.28,104.32616,Florida,USA,1995,2,34,82,6.6,5.4,0.7,-2.6,0.095,0.17300000000000001,0.149,0.53,0.05,1999-00\n1707,Andrew Lang,NYK,34.0,210.82,124.7378,Arkansas,USA,1988,2,28,19,3.1,3.2,0.2,0.7,0.076,0.198,0.14,0.44,0.021,1999-00\n1708,Anfernee Hardaway,PHX,28.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,60,16.9,5.8,5.3,8.8,0.047,0.121,0.212,0.5489999999999999,0.23,1999-00\n1709,Anthony Avent,LAC,30.0,205.74,108.86208,Seton Hall,USA,1991,1,15,49,1.7,1.5,0.2,-11.9,0.062,0.155,0.154,0.368,0.046,1999-00\n1710,Bill Curley,GSW,28.0,205.74,111.13004,Boston College,USA,1994,1,22,28,2.7,1.8,0.5,-14.1,0.062,0.133,0.141,0.48100000000000004,0.073,1999-00\n1711,A.J. Bramlett,CLE,23.0,208.28,102.965384,Arizona,USA,1999,2,39,8,1.0,2.8,0.0,-32.6,0.158,0.20800000000000002,0.146,0.19,0.0,1999-00\n1712,Billy Owens,GSW,31.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1991,1,3,62,6.0,4.9,1.6,-2.7,0.079,0.17,0.162,0.462,0.122,1999-00\n1713,Cedric Henderson,CLE,25.0,200.66,102.0582,Memphis,USA,1997,2,44,61,5.4,2.3,0.9,-6.3,0.035,0.111,0.17600000000000002,0.441,0.083,1999-00\n1714,Charles Barkley,HOU,37.0,198.12,114.30518400000001,Auburn,USA,1984,1,5,20,14.5,10.5,3.2,-2.4,0.125,0.252,0.21600000000000003,0.534,0.165,1999-00\n1715,Charles Oakley,TOR,36.0,205.74,111.13004,Virginia Union,USA,1985,1,9,80,6.9,6.8,3.2,0.9,0.052000000000000005,0.19899999999999998,0.13699999999999998,0.45899999999999996,0.157,1999-00\n1716,Charles R. Jones,LAC,24.0,190.5,81.64656,Long Island-Brooklyn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,3.4,1.1,1.7,-14.6,0.026000000000000002,0.078,0.159,0.445,0.233,1999-00\n1717,Charlie Ward,NYK,29.0,187.96,86.18248,Florida State,USA,1994,1,26,72,7.3,3.2,4.2,4.4,0.013999999999999999,0.11699999999999999,0.135,0.5589999999999999,0.22399999999999998,1999-00\n1718,Chauncey Billups,DEN,23.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,13,8.6,2.6,3.0,-3.8,0.025,0.095,0.207,0.465,0.214,1999-00\n1719,Cherokee Parks,VAN,27.0,210.82,108.86208,Duke,USA,1995,1,12,56,3.0,3.3,0.6,-6.2,0.079,0.191,0.107,0.521,0.068,1999-00\n1720,Chris Anstey,CHI,25.0,213.36,112.94440800000001,None,USA,1997,1,18,73,6.0,3.8,0.9,-6.5,0.106,0.221,0.22899999999999998,0.512,0.126,1999-00\n1721,Chris Carr,CHI,26.0,198.12,99.79024,Southern Illinois,USA,1995,2,56,57,9.3,3.0,1.5,-11.3,0.040999999999999995,0.133,0.257,0.48200000000000004,0.147,1999-00\n1722,Chris Childs,NYK,32.0,190.5,88.45044,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,5.3,2.1,4.0,-0.8,0.012,0.092,0.14,0.491,0.284,1999-00\n1723,Chris Crawford,ATL,25.0,205.74,106.59411999999999,Marquette,USA,1997,2,50,55,4.6,1.8,0.6,-4.6,0.083,0.079,0.2,0.47600000000000003,0.084,1999-00\n1724,Chris Dudley,NYK,35.0,210.82,117.93392,Yale,USA,1987,4,75,47,1.2,2.9,0.1,-9.1,0.161,0.19,0.096,0.349,0.017,1999-00\n1725,Chris Gatling,DEN,32.0,208.28,99.79024,Old Dominion,USA,1991,1,16,85,11.9,5.9,0.8,-1.9,0.091,0.209,0.263,0.525,0.068,1999-00\n1726,Chris Herren,DEN,24.0,187.96,86.18248,Fresno State,USA,1999,2,33,45,3.1,1.2,2.5,-5.5,0.023,0.075,0.136,0.498,0.297,1999-00\n1727,Chris Mills,GSW,30.0,200.66,97.975872,Arizona,USA,1993,1,22,20,16.1,6.2,2.4,-6.3,0.071,0.138,0.22899999999999998,0.489,0.121,1999-00\n1728,Chris Mullin,IND,36.0,200.66,97.52228000000001,St. John's (NY),USA,1985,1,7,47,5.1,1.6,0.8,6.5,0.027000000000000003,0.11800000000000001,0.179,0.59,0.10800000000000001,1999-00\n1729,Chris Webber,SAC,27.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,75,24.5,10.5,4.6,1.3,0.069,0.21600000000000003,0.282,0.53,0.207,1999-00\n1730,Chris Whitney,WAS,28.0,182.88,79.3786,Clemson,USA,1993,2,47,82,7.8,1.6,3.8,-1.8,0.013999999999999999,0.084,0.187,0.5539999999999999,0.319,1999-00\n1731,Bill Wennington,SAC,37.0,213.36,111.13004,St. John's (NY),USA,1985,1,16,7,2.0,2.7,0.1,-7.8,0.091,0.28600000000000003,0.16899999999999998,0.335,0.028999999999999998,1999-00\n1732,Cedric Ceballos,DAL,30.0,200.66,99.79024,Cal State-Fullerton,USA,1990,2,48,69,16.6,6.7,1.3,-2.4,0.08800000000000001,0.147,0.263,0.516,0.07400000000000001,1999-00\n1733,Carlos Rogers,HOU,29.0,210.82,105.23334399999999,Tennessee State,USA,1994,1,11,53,8.0,5.2,0.8,-10.7,0.1,0.17800000000000002,0.179,0.5489999999999999,0.068,1999-00\n1734,Christian Laettner,DET,30.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,82,12.2,6.7,2.3,-0.8,0.083,0.183,0.201,0.539,0.121,1999-00\n1735,Calbert Cheaney,BOS,28.0,200.66,97.52228000000001,Indiana,USA,1993,1,6,67,4.0,2.1,1.2,-3.7,0.019,0.109,0.11199999999999999,0.473,0.09300000000000001,1999-00\n1736,Bo Outlaw,ORL,29.0,203.2,95.25432,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,6.0,6.4,3.0,6.0,0.09699999999999999,0.14800000000000002,0.1,0.597,0.14800000000000002,1999-00\n1737,Bimbo Coles,ATL,32.0,187.96,82.553744,Virginia Tech,USA,1990,2,40,80,8.1,2.2,3.6,-5.5,0.017,0.081,0.175,0.494,0.239,1999-00\n1738,Bob Sura,CLE,27.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,1995,1,17,73,13.8,3.9,3.9,-3.6,0.025,0.12,0.20800000000000002,0.545,0.215,1999-00\n1739,Bobby Jackson,MIN,27.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,73,5.1,2.1,2.4,-2.4,0.054000000000000006,0.113,0.195,0.474,0.262,1999-00\n1740,Bobby Phills,CHH,30.0,195.58,95.25432,Southern,USA,1991,2,45,28,13.6,2.5,2.8,0.8,0.024,0.077,0.21899999999999997,0.524,0.175,1999-00\n1741,Bonzi Wells,POR,23.0,195.58,95.25432,Ball State,USA,1998,1,11,66,8.8,2.8,1.5,6.2,0.08900000000000001,0.102,0.252,0.54,0.153,1999-00\n1742,Brad Miller,CHH,24.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,7.7,5.3,0.8,9.9,0.136,0.198,0.19,0.5579999999999999,0.076,1999-00\n1743,Calvin Booth,WAS,24.0,210.82,109.315672,Penn State,USA,1999,2,35,11,3.8,2.9,0.6,-2.7,0.12300000000000001,0.157,0.184,0.40299999999999997,0.073,1999-00\n1744,Brent Price,VAN,31.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1992,2,32,41,3.4,0.9,1.7,-3.7,0.022000000000000002,0.083,0.19399999999999998,0.518,0.271,1999-00\n1745,Brevin Knight,CLE,24.0,177.8,77.11064,Stanford,USA,1997,1,16,65,9.3,3.0,7.0,-2.6,0.023,0.098,0.191,0.47100000000000003,0.41700000000000004,1999-00\n1746,Brent Barry,SEA,28.0,198.12,88.45044,Oregon State,USA,1995,1,15,80,11.8,4.7,3.6,0.6,0.02,0.133,0.15,0.609,0.157,1999-00\n1747,Brian Shaw,LAL,34.0,198.12,90.7184,California-Santa Barbara,USA,1988,1,24,74,4.1,2.9,2.7,5.6,0.039,0.14400000000000002,0.147,0.441,0.239,1999-00\n1748,Cal Bowdler,ATL,23.0,208.28,111.13004,Old Dominion,USA,1999,1,17,46,2.7,1.8,0.3,-13.0,0.055,0.16899999999999998,0.156,0.46299999999999997,0.055999999999999994,1999-00\n1749,Brian Grant,POR,28.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,63,7.3,5.5,1.0,4.9,0.114,0.2,0.17800000000000002,0.54,0.08,1999-00\n1750,Bryce Drew,HOU,25.0,190.5,83.91452,Valparaiso,USA,1998,1,16,72,5.8,1.4,2.3,1.4,0.02,0.068,0.17,0.48100000000000004,0.19699999999999998,1999-00\n1751,Bryant Stith,DEN,29.0,195.58,94.34713599999999,Virginia,USA,1992,1,13,45,5.6,1.9,1.4,1.7,0.036000000000000004,0.09699999999999999,0.162,0.568,0.138,1999-00\n1752,Bryon Russell,UTA,29.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,82,14.1,5.2,1.9,8.9,0.043,0.136,0.184,0.55,0.087,1999-00\n1753,Bruno Sundov,DAL,20.0,218.44,99.79024,None,Croatia,1998,2,35,14,1.9,0.9,0.1,-10.3,0.086,0.135,0.242,0.408,0.051,1999-00\n1754,Bruce Bowen,MIA,29.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,2.8,1.4,0.5,3.0,0.036000000000000004,0.09300000000000001,0.125,0.46,0.066,1999-00\n1755,Brian Skinner,LAC,24.0,205.74,115.66596000000001,Baylor,USA,1998,1,22,33,5.4,6.1,0.3,-6.9,0.09300000000000001,0.2,0.115,0.55,0.024,1999-00\n1756,Bryant Reeves,VAN,27.0,213.36,124.7378,Oklahoma State,USA,1995,1,6,69,8.9,5.7,1.2,-5.8,0.08199999999999999,0.179,0.193,0.48100000000000004,0.075,1999-00\n1757,Mike Miller,ORL,21.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,82,11.9,4.0,1.7,2.6,0.03,0.122,0.183,0.541,0.095,2000-01\n1758,Mike Penberthy,LAL,26.0,190.5,81.64656,Master's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,5.0,1.2,1.3,-0.6,0.013000000000000001,0.067,0.141,0.5670000000000001,0.129,2000-01\n1759,Mike Smith,WAS,25.0,203.2,88.45044,Louisiana-Monroe,USA,2000,2,35,17,3.0,1.3,0.6,-8.5,0.061,0.084,0.177,0.386,0.09300000000000001,2000-01\n1760,Mikki Moore,DET,25.0,213.36,104.32616,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,4.4,3.9,0.4,-2.8,0.114,0.187,0.151,0.552,0.049,2000-01\n1761,Milt Palacio,BOS,23.0,190.5,88.45044,Colorado State,Belize,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,5.9,1.8,2.6,-0.8,0.024,0.08,0.155,0.556,0.23399999999999999,2000-01\n1762,Mitch Richmond,WAS,36.0,195.58,97.52228000000001,Kansas State,USA,1988,1,5,37,16.2,2.9,3.0,-2.4,0.013999999999999999,0.09300000000000001,0.24,0.521,0.16,2000-01\n1763,Monty Williams,ORL,29.0,203.2,102.0582,Notre Dame,USA,1994,1,24,82,5.0,3.0,1.0,-6.6,0.08,0.145,0.191,0.485,0.122,2000-01\n1764,Moochie Norris,HOU,27.0,185.42,79.3786,West Florida,USA,1996,2,33,82,6.6,2.4,3.5,3.2,0.031,0.106,0.16899999999999998,0.546,0.284,2000-01\n1765,Olumide Oyedeji,SEA,20.0,208.28,108.86208,None,Nigeria,2000,2,42,30,1.5,2.2,0.1,11.6,0.13699999999999998,0.21899999999999997,0.114,0.532,0.013999999999999999,2000-01\n1766,Morris Peterson,TOR,23.0,200.66,98.88305600000001,Michigan State,USA,2000,1,21,80,9.3,3.2,1.3,2.5,0.068,0.094,0.20199999999999999,0.507,0.09300000000000001,2000-01\n1767,Muggsy Bogues,TOR,36.0,160.02,61.688512,Wake Forest,USA,1987,1,12,3,0.0,1.0,1.7,-27.4,0.0,0.12,0.078,0.0,0.294,2000-01\n1768,Nazr Mohammed,ATL,23.0,208.28,108.86208,Kentucky,USA,1998,1,29,58,7.6,5.3,0.3,-2.0,0.135,0.233,0.23,0.52,0.034,2000-01\n1769,Nick Anderson,SAC,33.0,198.12,103.418976,Illinois,USA,1989,1,11,21,1.8,1.2,0.6,0.9,0.019,0.136,0.171,0.33299999999999996,0.125,2000-01\n1770,Nick Van Exel,DEN,29.0,185.42,86.18248,Cincinnati,USA,1993,2,37,71,17.7,3.4,8.5,-0.4,0.018000000000000002,0.08,0.23399999999999999,0.515,0.38299999999999995,2000-01\n1771,Obinna Ekezie,DAL,25.0,205.74,117.93392,Maryland,Nigeria,1999,2,37,33,3.1,2.4,0.3,-11.1,0.133,0.201,0.193,0.484,0.06,2000-01\n1772,Olden Polynice,UTA,36.0,213.36,113.398,Virginia,USA,1987,1,8,81,5.3,4.7,0.4,3.2,0.122,0.165,0.15,0.484,0.028999999999999998,2000-01\n1773,Othella Harrington,NYK,27.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,74,9.0,5.2,0.8,-2.3,0.09300000000000001,0.155,0.192,0.5489999999999999,0.052000000000000005,2000-01\n1774,Mookie Blaylock,GSW,34.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1989,1,12,69,11.0,3.9,6.7,-8.0,0.03,0.09699999999999999,0.174,0.455,0.32,2000-01\n1775,Mike Bibby,VAN,23.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,82,15.9,3.7,8.4,-6.8,0.017,0.091,0.21100000000000002,0.525,0.376,2000-01\n1776,Metta World Peace,CHI,21.0,200.66,111.58363200000001,St. John's (NY),USA,1999,1,16,76,11.9,3.9,3.0,-8.4,0.028999999999999998,0.124,0.217,0.483,0.171,2000-01\n1777,Michael Smith,WAS,29.0,203.2,108.86208,Providence,USA,1994,2,35,79,3.8,7.1,1.3,-11.7,0.11900000000000001,0.29,0.095,0.527,0.099,2000-01\n1778,Mark Bryant,DAL,36.0,205.74,113.398,Seton Hall,USA,1988,1,21,18,1.1,1.2,0.2,-9.6,0.044000000000000004,0.191,0.121,0.428,0.042,2000-01\n1779,Otis Thorpe,CHH,38.0,208.28,112.490816,Providence,USA,1984,1,9,49,2.8,3.0,0.6,-0.7,0.095,0.174,0.126,0.48700000000000004,0.077,2000-01\n1780,Mark Madsen,LAL,25.0,205.74,108.86208,Stanford,USA,2000,1,29,70,2.0,2.2,0.3,-5.1,0.127,0.13699999999999998,0.10800000000000001,0.53,0.06,2000-01\n1781,Mark Pope,MIL,28.0,208.28,106.59411999999999,Kentucky,USA,1996,2,52,63,2.4,2.3,0.6,6.4,0.066,0.105,0.083,0.48,0.052000000000000005,2000-01\n1782,Mark Strickland,NJN,30.0,208.28,99.79024,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,4.5,2.9,0.4,-8.3,0.078,0.17300000000000001,0.183,0.465,0.059000000000000004,2000-01\n1783,Mateen Cleaves,DET,23.0,187.96,92.98635999999999,Michigan State,USA,2000,1,14,78,5.4,1.7,2.7,-2.4,0.022000000000000002,0.091,0.205,0.45799999999999996,0.281,2000-01\n1784,Matt Bullard,HOU,34.0,208.28,106.59411999999999,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,5.8,2.1,0.7,7.9,0.027000000000000003,0.11800000000000001,0.151,0.569,0.067,2000-01\n1785,Matt Geiger,PHI,31.0,215.9,112.490816,Georgia Tech,USA,1992,2,42,35,6.1,4.0,0.4,4.0,0.1,0.191,0.22699999999999998,0.43,0.047,2000-01\n1786,Matt Harpring,CLE,25.0,200.66,104.779752,Georgia Tech,USA,1998,1,15,56,11.1,4.3,1.8,-4.9,0.065,0.105,0.191,0.522,0.11,2000-01\n1787,Matt Maloney,ATL,29.0,190.5,90.7184,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,6.7,2.1,2.8,-2.8,0.011000000000000001,0.081,0.14,0.508,0.187,2000-01\n1788,Maurice Taylor,HOU,24.0,205.74,117.93392,Michigan,USA,1997,1,14,69,13.0,5.5,1.5,-3.5,0.065,0.16,0.231,0.518,0.096,2000-01\n1789,Michael Curry,DET,32.0,195.58,95.25432,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,5.2,1.8,1.9,-3.6,0.015,0.077,0.124,0.507,0.138,2000-01\n1790,Michael Dickerson,VAN,26.0,193.04,86.18248,Arizona,USA,1998,1,14,70,16.3,3.3,3.3,-5.9,0.032,0.069,0.226,0.501,0.157,2000-01\n1791,Michael Doleac,ORL,24.0,210.82,118.841104,Utah,USA,1998,1,12,77,6.4,3.5,0.8,3.4,0.055,0.171,0.196,0.44299999999999995,0.077,2000-01\n1792,Michael Finley,DAL,28.0,200.66,97.52228000000001,Wisconsin,USA,1995,1,21,82,21.5,5.2,4.4,5.5,0.036000000000000004,0.1,0.249,0.521,0.18,2000-01\n1793,Michael Hawkins,CLE,28.0,182.88,80.73937600000001,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,0.8,0.5,1.3,-20.8,0.028999999999999998,0.054000000000000006,0.094,0.444,0.271,2000-01\n1794,Michael Olowokandi,LAC,26.0,213.36,131.995272,Pacific,Nigeria,1998,1,1,82,8.5,6.4,0.6,-6.9,0.09300000000000001,0.192,0.209,0.451,0.038,2000-01\n1795,Michael Redd,MIL,21.0,198.12,97.068688,Ohio State,USA,2000,2,43,6,2.2,0.7,0.2,-13.3,0.073,0.038,0.28300000000000003,0.3,0.055999999999999994,2000-01\n1796,Michael Ruffin,CHI,24.0,203.2,112.490816,Tulsa,USA,1999,2,32,45,2.6,5.8,0.9,-7.0,0.134,0.225,0.091,0.48,0.07,2000-01\n1797,Michael Stewart,TOR,26.0,208.28,104.32616,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,1.3,1.1,0.1,-21.2,0.131,0.14800000000000002,0.16699999999999998,0.39399999999999996,0.03,2000-01\n1798,Mark Jackson,NYK,36.0,190.5,92.98635999999999,St. John's (NY),USA,1987,1,18,83,7.6,3.7,8.0,0.4,0.027999999999999997,0.107,0.14300000000000002,0.505,0.396,2000-01\n1799,Reggie Slater,MIN,30.0,200.66,115.66596000000001,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,4.6,3.4,0.5,3.5,0.133,0.17300000000000001,0.174,0.568,0.055,2000-01\n1800,Pat Garrity,ORL,24.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,76,8.3,2.8,0.7,-1.6,0.034,0.11900000000000001,0.192,0.507,0.055999999999999994,2000-01\n1801,Robert Horry,LAL,30.0,208.28,106.59411999999999,Alabama,USA,1992,1,11,79,5.2,3.7,1.6,2.1,0.068,0.149,0.141,0.489,0.124,2000-01\n1802,Robert Pack,DEN,32.0,187.96,86.18248,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,6.5,1.9,4.0,-4.4,0.025,0.094,0.213,0.493,0.375,2000-01\n1803,Robert Traylor,CLE,24.0,203.2,131.088088,Michigan,USA,1998,1,6,70,5.7,4.3,0.9,-3.7,0.12,0.175,0.18100000000000002,0.521,0.08800000000000001,2000-01\n1804,Rod Strickland,POR,34.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,54,9.2,2.6,5.6,-6.2,0.031,0.08900000000000001,0.204,0.493,0.385,2000-01\n1805,Rodney Buford,PHI,23.0,195.58,85.728888,Creighton,USA,1999,2,53,47,5.3,1.6,0.4,-0.3,0.031,0.11699999999999999,0.22399999999999998,0.489,0.055,2000-01\n1806,Rodney Rogers,PHX,30.0,200.66,115.66596000000001,Wake Forest,USA,1993,1,9,82,12.2,4.4,2.2,1.3,0.049,0.14400000000000002,0.23199999999999998,0.507,0.145,2000-01\n1807,Ron Harper,LAL,37.0,198.12,97.52228000000001,Miami (OH),USA,1986,1,8,47,6.5,3.5,2.4,4.2,0.046,0.11599999999999999,0.139,0.525,0.14400000000000002,2000-01\n1808,Ron Mercer,CHI,25.0,200.66,95.25432,Kentucky,USA,1997,1,6,61,19.7,3.9,3.3,-11.0,0.033,0.08,0.248,0.49200000000000005,0.16,2000-01\n1809,Roshown McLeod,PHI,25.0,203.2,100.243832,Duke,USA,1998,1,20,35,9.6,3.4,1.7,-2.6,0.046,0.1,0.205,0.475,0.11199999999999999,2000-01\n1810,Ruben Garces,GSW,27.0,205.74,111.13004,Providence,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,1.2,2.2,0.4,11.3,0.172,0.16699999999999998,0.149,0.313,0.08800000000000001,2000-01\n1811,Ruben Patterson,SEA,25.0,195.58,101.604608,Cincinnati,USA,1998,2,31,76,13.0,5.0,2.1,3.1,0.106,0.11,0.23199999999999998,0.544,0.13,2000-01\n1812,Ruben Wolkowyski,SEA,27.0,208.28,122.46983999999999,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,2.2,1.4,0.1,0.9,0.043,0.113,0.153,0.39899999999999997,0.015,2000-01\n1813,Ryan Bowen,DEN,25.0,200.66,99.79024,Iowa,USA,1998,2,55,57,3.4,2.0,0.5,-2.4,0.09300000000000001,0.083,0.11699999999999999,0.585,0.068,2000-01\n1814,Sam Cassell,MIL,31.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,76,18.2,3.8,7.6,4.7,0.019,0.098,0.24600000000000002,0.542,0.34600000000000003,2000-01\n1815,Sam Jacobson,MIN,25.0,193.04,97.52228000000001,Minnesota,USA,1998,1,26,14,1.4,0.4,0.3,2.5,0.055999999999999994,0.067,0.14400000000000002,0.518,0.08199999999999999,2000-01\n1816,Sam Mitchell,MIN,37.0,200.66,97.52228000000001,Mercer,USA,1985,3,54,82,3.5,1.5,0.7,-4.7,0.031,0.122,0.161,0.455,0.08900000000000001,2000-01\n1817,Sam Perkins,IND,40.0,205.74,117.93392,North Carolina,USA,1984,1,4,64,3.8,2.6,0.6,0.1,0.037000000000000005,0.159,0.12300000000000001,0.499,0.066,2000-01\n1818,Mark Blount,BOS,25.0,213.36,104.32616,Pittsburgh,USA,1997,2,54,64,3.9,3.6,0.5,-2.0,0.1,0.147,0.12300000000000001,0.541,0.049,2000-01\n1819,Samaki Walker,SAS,25.0,205.74,117.93392,Louisville,USA,1996,1,9,61,5.3,4.0,0.5,-0.6,0.083,0.209,0.185,0.524,0.053,2000-01\n1820,Ricky Davis,MIA,21.0,200.66,89.357624,Iowa,USA,1998,1,21,7,4.6,1.0,1.6,21.1,0.015,0.083,0.22899999999999998,0.49200000000000005,0.23399999999999999,2000-01\n1821,P.J. Brown,CHH,31.0,210.82,108.86208,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,80,8.5,9.3,1.6,5.3,0.10400000000000001,0.19899999999999998,0.124,0.518,0.071,2000-01\n1822,Rick Fox,LAL,31.0,200.66,109.769264,North Carolina,Canada,1991,1,24,82,9.6,4.0,3.2,6.1,0.04,0.11599999999999999,0.162,0.562,0.168,2000-01\n1823,Richard Hamilton,WAS,23.0,198.12,83.91452,Connecticut,USA,1999,1,7,78,18.1,3.1,2.9,-7.2,0.034,0.076,0.281,0.508,0.172,2000-01\n1824,Patrick Ewing,SEA,38.0,213.36,115.66596000000001,Georgetown,Jamaica,1985,1,1,79,9.6,7.4,1.2,-4.2,0.066,0.248,0.20199999999999999,0.478,0.071,2000-01\n1825,Paul McPherson,GSW,22.0,193.04,95.25432,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,4.8,1.4,0.7,-2.5,0.069,0.078,0.204,0.542,0.105,2000-01\n1826,Paul Pierce,BOS,23.0,198.12,104.32616,Kansas,USA,1998,1,10,82,25.3,6.4,3.1,-1.3,0.034,0.16699999999999998,0.306,0.563,0.166,2000-01\n1827,Peja Stojakovic,SAC,24.0,205.74,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,75,20.4,5.8,2.2,5.7,0.036000000000000004,0.124,0.223,0.5760000000000001,0.094,2000-01\n1828,Pepe Sanchez,PHI,24.0,193.04,88.45044,Temple,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,0.7,0.5,1.4,-1.4,0.023,0.08900000000000001,0.107,0.34600000000000003,0.402,2000-01\n1829,Pervis Ellison,SEA,34.0,205.74,95.25432,Louisville,USA,1989,1,1,9,0.7,1.3,0.3,6.8,0.065,0.23800000000000002,0.115,0.381,0.125,2000-01\n1830,Popeye Jones,WAS,31.0,203.2,113.398,Murray State,USA,1992,2,41,45,3.6,4.9,0.7,-3.1,0.141,0.267,0.134,0.457,0.075,2000-01\n1831,Quentin Richardson,LAC,21.0,198.12,101.151016,DePaul,USA,2000,1,18,76,8.1,3.4,0.8,-5.6,0.08800000000000001,0.127,0.218,0.516,0.08199999999999999,2000-01\n1832,Quincy Lewis,UTA,24.0,200.66,97.52228000000001,Minnesota,USA,1999,1,19,35,3.5,1.3,0.5,6.1,0.046,0.1,0.172,0.469,0.077,2000-01\n1833,Raef LaFrentz,DEN,25.0,210.82,108.86208,Kansas,USA,1998,1,3,78,12.9,7.8,1.4,-0.6,0.075,0.191,0.18600000000000003,0.544,0.073,2000-01\n1834,Rafer Alston,MIL,24.0,187.96,78.471416,Fresno State,USA,1998,2,39,37,2.1,0.8,1.8,-5.9,0.015,0.114,0.17800000000000002,0.429,0.386,2000-01\n1835,Raja Bell,PHI,24.0,195.58,92.532768,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.0,0.2,0.0,11.7,0.0,0.038,0.138,0.35700000000000004,0.0,2000-01\n1836,Randy Brown,BOS,33.0,187.96,86.18248,New Mexico State,USA,1991,2,31,54,4.1,1.8,2.9,-1.5,0.021,0.078,0.115,0.43799999999999994,0.19699999999999998,2000-01\n1837,Randy Livingston,GSW,26.0,193.04,95.25432,Louisiana State,USA,1996,2,42,2,0.0,0.5,0.5,-25.6,0.0,0.16699999999999998,0.13,0.0,0.33299999999999996,2000-01\n1838,Rashard Lewis,SEA,21.0,208.28,97.52228000000001,None,USA,1998,2,32,78,14.8,6.9,1.6,1.5,0.06,0.165,0.182,0.5870000000000001,0.073,2000-01\n1839,Rasheed Wallace,POR,26.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1995,1,4,77,19.2,7.8,2.8,6.3,0.063,0.177,0.23399999999999999,0.56,0.128,2000-01\n1840,Rasho Nesterovic,MIN,25.0,213.36,113.398,None,Slovenia,1998,1,17,73,4.5,3.9,0.6,0.6,0.08800000000000001,0.171,0.147,0.47200000000000003,0.053,2000-01\n1841,Ray Allen,MIL,25.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,82,22.0,5.2,4.6,6.6,0.037000000000000005,0.11599999999999999,0.242,0.61,0.19899999999999998,2000-01\n1842,Reggie Miller,IND,35.0,200.66,91.625584,UCLA,USA,1987,1,11,81,18.9,3.5,3.2,0.8,0.013999999999999999,0.086,0.215,0.574,0.145,2000-01\n1843,Rick Brunson,NYK,29.0,193.04,86.18248,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,2.1,1.0,1.4,-3.0,0.026000000000000002,0.091,0.166,0.38,0.287,2000-01\n1844,Mario Elie,PHX,37.0,195.58,102.0582,American International,USA,1985,7,160,68,4.4,2.3,1.9,2.4,0.027999999999999997,0.09,0.10099999999999999,0.541,0.133,2000-01\n1845,Johnny Newman,NJN,37.0,200.66,95.25432,Richmond,USA,1986,2,29,82,10.9,2.1,1.4,-8.6,0.019,0.08199999999999999,0.20800000000000002,0.542,0.105,2000-01\n1846,Marcus Camby,NYK,27.0,210.82,102.0582,Massachusetts,USA,1996,1,2,63,12.0,11.5,0.8,2.3,0.115,0.29,0.171,0.5589999999999999,0.043,2000-01\n1847,Hubert Davis,WAS,31.0,195.58,83.007336,North Carolina,USA,1992,1,20,66,7.9,2.1,1.7,-0.1,0.019,0.073,0.14400000000000002,0.569,0.10400000000000001,2000-01\n1848,Jabari Smith,SAC,24.0,210.82,113.398,Louisiana State,USA,2000,2,45,9,2.9,0.9,0.7,2.6,0.019,0.106,0.2,0.528,0.15,2000-01\n1849,J.R. Reid,CLE,33.0,205.74,112.037224,North Carolina,USA,1989,1,5,6,1.7,1.3,0.2,-22.4,0.128,0.081,0.109,0.5870000000000001,0.042,2000-01\n1850,Isaiah Rider,LAL,30.0,195.58,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1993,1,5,67,7.6,2.3,1.7,0.0,0.040999999999999995,0.107,0.226,0.499,0.155,2000-01\n1851,Ira Newble,SAS,26.0,200.66,97.52228000000001,Miami (OH),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,2.0,1.3,0.2,-15.1,0.07400000000000001,0.142,0.171,0.435,0.063,2000-01\n1852,Jelani McCoy,SEA,23.0,208.28,111.13004,UCLA,USA,1998,2,33,70,4.5,3.6,0.8,-4.2,0.091,0.153,0.155,0.52,0.08199999999999999,2000-01\n1853,Jermaine O'Neal,IND,22.0,210.82,102.511792,None,USA,1996,1,17,81,12.9,9.8,1.2,0.7,0.111,0.22,0.214,0.501,0.066,2000-01\n1854,Jerome Kersey,MIL,39.0,200.66,97.52228000000001,Longwood,USA,1984,2,46,22,3.3,2.0,0.7,1.3,0.036000000000000004,0.196,0.15,0.473,0.098,2000-01\n1855,Jacque Vaughn,UTA,26.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,82,6.1,1.8,3.9,-6.3,0.013999999999999999,0.1,0.171,0.535,0.34299999999999997,2000-01\n1856,Jerome Moiso,BOS,23.0,208.28,105.23334399999999,UCLA,France,2000,1,11,24,1.5,1.8,0.1,-2.2,0.091,0.273,0.187,0.42200000000000004,0.043,2000-01\n1857,Jerry Stackhouse,DET,26.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,80,29.8,3.9,5.1,-1.2,0.032,0.073,0.348,0.521,0.258,2000-01\n1858,Jim Jackson,CLE,30.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,56,11.5,4.0,2.9,-8.9,0.035,0.11900000000000001,0.22399999999999998,0.455,0.17600000000000002,2000-01\n1859,Jim McIlvaine,NJN,28.0,215.9,108.86208,Marquette,USA,1994,2,32,18,1.6,1.9,0.2,-11.7,0.048,0.179,0.099,0.42100000000000004,0.038,2000-01\n1860,Joe Smith,DET,25.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,69,12.3,7.1,1.1,-0.1,0.086,0.188,0.22,0.475,0.069,2000-01\n1861,Joel Przybilla,MIL,21.0,215.9,115.66596000000001,Minnesota,USA,2000,1,9,33,0.8,2.2,0.1,-9.5,0.115,0.161,0.09,0.33899999999999997,0.011000000000000001,2000-01\n1862,John Amaechi,ORL,30.0,208.28,122.46983999999999,Penn State,England,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.9,3.3,0.9,-5.3,0.048,0.128,0.21899999999999997,0.455,0.07400000000000001,2000-01\n1863,John Coker,GSW,29.0,213.36,114.758776,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,0.3,0.8,0.3,-0.1,0.115,0.087,0.13699999999999998,0.125,0.083,2000-01\n1864,John Crotty,UTA,31.0,187.96,87.996848,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,2.1,0.9,1.1,0.7,0.057999999999999996,0.07,0.159,0.44299999999999995,0.21100000000000002,2000-01\n1865,Jerome Williams,TOR,28.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,59,6.3,6.5,0.8,0.1,0.121,0.239,0.153,0.526,0.062,2000-01\n1866,Jahidi White,WAS,25.0,205.74,131.54168,Georgetown,USA,1998,2,43,68,8.6,7.7,0.3,-7.3,0.131,0.255,0.192,0.535,0.021,2000-01\n1867,Jake Tsakalidis,PHX,22.0,218.44,129.27372,None,Greece,2000,1,25,57,4.5,4.2,0.3,-3.1,0.09699999999999999,0.187,0.155,0.502,0.033,2000-01\n1868,Jake Voskuhl,CHI,23.0,210.82,111.13004,Connecticut,USA,2000,2,33,16,1.9,2.1,0.3,-24.7,0.098,0.2,0.141,0.48100000000000004,0.068,2000-01\n1869,Scot Pollard,SAC,26.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,77,6.5,6.0,0.6,9.1,0.11699999999999999,0.184,0.146,0.53,0.046,2000-01\n1870,Jeff McInnis,LAC,26.0,193.04,80.73937600000001,North Carolina,USA,1996,2,37,81,12.9,2.7,5.5,-5.5,0.017,0.071,0.183,0.521,0.27,2000-01\n1871,Jeff Foster,IND,24.0,210.82,109.769264,Texas State,USA,1999,1,21,71,3.5,5.5,0.5,4.1,0.14400000000000002,0.23600000000000002,0.121,0.49200000000000005,0.047,2000-01\n1872,Jason Williams,SAC,25.0,185.42,86.18248,Florida,USA,1998,1,7,77,9.4,2.4,5.4,5.4,0.009000000000000001,0.075,0.16699999999999998,0.498,0.256,2000-01\n1873,Jason Terry,ATL,23.0,187.96,78.017824,Arizona,USA,1999,1,10,82,19.7,3.3,4.9,-5.8,0.015,0.081,0.252,0.531,0.23600000000000002,2000-01\n1874,Jason Kidd,PHX,28.0,193.04,96.16150400000001,California,USA,1994,1,2,77,16.9,6.4,9.8,2.0,0.033,0.151,0.22699999999999998,0.51,0.419,2000-01\n1875,Jason Hart,MIL,23.0,187.96,82.10015200000001,Syracuse,USA,2000,2,49,1,2.0,0.0,1.0,-7.3,0.0,0.0,0.126,1.0,0.25,2000-01\n1876,Jason Collier,HOU,23.0,213.36,117.93392,Georgia Tech,USA,2000,1,15,23,3.1,1.6,0.3,-12.5,0.059000000000000004,0.16,0.19399999999999998,0.435,0.05,2000-01\n1877,Jason Caffey,MIL,28.0,203.2,116.119552,Alabama,USA,1995,1,20,70,7.1,5.0,0.8,-1.2,0.106,0.16899999999999998,0.168,0.544,0.057,2000-01\n1878,Jaren Jackson,SAS,33.0,193.04,86.18248,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,2.4,0.8,0.4,-4.5,0.011000000000000001,0.10099999999999999,0.18100000000000002,0.47700000000000004,0.095,2000-01\n1879,Jamie Feick,NJN,26.0,205.74,115.66596000000001,Michigan State,USA,1996,2,48,6,3.7,9.3,0.8,-4.3,0.091,0.319,0.105,0.389,0.053,2000-01\n1880,James Robinson,ORL,30.0,187.96,81.64656,Alabama,USA,1993,1,21,6,1.7,1.3,0.0,1.3,0.0,0.21100000000000002,0.13699999999999998,0.455,0.0,2000-01\n1881,James Posey,DEN,24.0,203.2,97.52228000000001,Xavier,USA,1999,1,18,82,8.1,5.3,2.0,1.3,0.057999999999999996,0.146,0.149,0.511,0.11,2000-01\n1882,Jamel Thomas,NJN,24.0,198.12,99.336648,Providence,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,2.6,1.8,0.0,-16.2,0.068,0.10400000000000001,0.19399999999999998,0.342,0.0,2000-01\n1883,Jamal Robinson,MIA,27.0,200.66,96.16150400000001,Virginia,USA,1997,Undrafted,Undrafted,6,1.0,1.8,0.3,-4.8,0.042,0.145,0.161,0.136,0.051,2000-01\n1884,Jamal Mashburn,CHH,28.0,203.2,109.315672,Kentucky,USA,1993,1,4,76,20.1,7.6,5.4,3.7,0.034,0.184,0.268,0.493,0.262,2000-01\n1885,Jamal Crawford,CHI,21.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,61,4.6,1.5,2.3,-14.1,0.01,0.092,0.17800000000000002,0.442,0.235,2000-01\n1886,Jamaal Magloire,CHH,23.0,208.28,117.93392,Kentucky,Canada,2000,1,19,74,4.6,4.0,0.4,3.2,0.111,0.195,0.16399999999999998,0.506,0.042,2000-01\n1887,Jalen Rose,IND,28.0,203.2,102.0582,Michigan,USA,1994,1,13,72,20.5,5.0,6.0,-0.3,0.015,0.11900000000000001,0.257,0.53,0.28800000000000003,2000-01\n1888,John Starks,UTA,35.0,195.58,86.18248,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,9.3,2.1,2.4,3.8,0.017,0.073,0.18100000000000002,0.47600000000000003,0.13,2000-01\n1889,John Stockton,UTA,39.0,185.42,79.3786,Gonzaga,USA,1984,1,16,82,11.5,2.8,8.7,11.4,0.028999999999999998,0.087,0.18600000000000003,0.61,0.452,2000-01\n1890,John Wallace,DET,27.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1996,1,18,40,5.9,2.1,0.6,-8.8,0.049,0.121,0.23399999999999999,0.46299999999999997,0.08199999999999999,2000-01\n1891,Jon Barry,SAC,31.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,62,5.1,1.5,2.1,4.7,0.017,0.081,0.151,0.55,0.207,2000-01\n1892,Lamond Murray,CLE,28.0,200.66,107.047712,California,USA,1994,1,7,78,12.8,4.4,1.6,-4.9,0.054000000000000006,0.124,0.233,0.49,0.099,2000-01\n1893,Lari Ketner,IND,24.0,205.74,125.64498400000001,Massachusetts,USA,1999,2,49,3,0.0,0.0,0.3,-19.7,0.0,0.0,0.155,0.0,0.2,2000-01\n1894,Laron Profit,WAS,23.0,195.58,92.532768,Maryland,USA,1999,2,38,35,4.3,1.8,2.5,-5.9,0.035,0.08800000000000001,0.151,0.47,0.22399999999999998,2000-01\n1895,Larry Hughes,GSW,22.0,195.58,83.46092800000001,Saint Louis,USA,1998,1,8,50,16.5,5.5,4.5,-7.5,0.042,0.122,0.24600000000000002,0.449,0.2,2000-01\n1896,Larry Johnson,NYK,32.0,200.66,106.59411999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,1,65,9.9,5.6,2.0,0.0,0.053,0.156,0.17600000000000002,0.493,0.10800000000000001,2000-01\n1897,Larry Robinson,ATL,33.0,190.5,81.64656,Centenary (LA),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,5.9,2.6,1.1,-6.4,0.043,0.122,0.157,0.511,0.1,2000-01\n1898,Latrell Sprewell,NYK,30.0,195.58,86.18248,Alabama,USA,1992,1,24,77,17.7,4.5,3.5,2.1,0.02,0.11599999999999999,0.258,0.49700000000000005,0.172,2000-01\n1899,Lavor Postell,NYK,23.0,195.58,92.98635999999999,St. John's (NY),USA,2000,2,39,26,2.3,1.0,0.2,4.1,0.057999999999999996,0.10099999999999999,0.233,0.44799999999999995,0.057999999999999996,2000-01\n1900,Lawrence Funderburke,SAC,30.0,205.74,104.32616,Ohio State,USA,1994,2,51,59,4.9,3.3,0.3,0.2,0.11599999999999999,0.188,0.196,0.522,0.043,2000-01\n1901,Lee Nailon,CHH,26.0,203.2,109.315672,Texas Christian,USA,1999,2,43,42,3.9,2.2,0.6,2.6,0.076,0.147,0.182,0.529,0.102,2000-01\n1902,Lindsey Hunter,MIL,30.0,187.96,90.7184,Jackson State,USA,1993,1,10,82,10.1,2.1,2.7,5.1,0.018000000000000002,0.08199999999999999,0.204,0.5,0.191,2000-01\n1903,Lorenzen Wright,ATL,25.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,71,12.4,7.5,1.2,-7.6,0.10099999999999999,0.19699999999999998,0.233,0.486,0.079,2000-01\n1904,Loy Vaught,WAS,33.0,205.74,108.86208,Michigan,USA,1990,1,13,51,3.3,3.4,0.5,-6.0,0.107,0.263,0.165,0.484,0.068,2000-01\n1905,Luc Longley,NYK,32.0,218.44,120.20188,New Mexico,USA,1991,1,7,25,2.0,2.6,0.3,6.6,0.10300000000000001,0.145,0.136,0.39899999999999997,0.04,2000-01\n1906,Lucious Harris,NJN,30.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,73,9.4,3.9,1.8,-5.8,0.038,0.127,0.16399999999999998,0.498,0.109,2000-01\n1907,Mahmoud Abdul-Rauf,VAN,32.0,185.42,73.481904,Louisiana State,USA,1990,1,3,41,6.5,0.6,1.9,-1.6,0.012,0.048,0.26899999999999996,0.514,0.285,2000-01\n1908,Malik Rose,SAS,26.0,200.66,115.66596000000001,Drexel,USA,1996,2,44,57,7.7,5.4,0.8,9.6,0.094,0.187,0.19699999999999998,0.498,0.067,2000-01\n1909,Mamadou N'diaye,TOR,26.0,213.36,115.66596000000001,Auburn,Senegal,2000,1,26,3,1.3,0.7,0.0,-10.8,0.14300000000000002,0.14300000000000002,0.21100000000000002,0.41,0.0,2000-01\n1910,Marc Jackson,GSW,26.0,208.28,122.46983999999999,Temple,USA,1997,2,37,48,13.2,7.5,1.2,-10.2,0.086,0.19899999999999998,0.20800000000000002,0.534,0.071,2000-01\n1911,Lamar Odom,LAC,21.0,208.28,96.615096,Rhode Island,USA,1999,1,4,76,17.2,7.8,5.2,-2.9,0.047,0.19,0.243,0.536,0.24600000000000002,2000-01\n1912,Marcus Fizer,CHI,22.0,205.74,118.841104,Iowa State,USA,2000,1,4,72,9.5,4.3,1.1,-14.2,0.055,0.19,0.247,0.47600000000000003,0.09699999999999999,2000-01\n1913,LaPhonso Ellis,MIN,31.0,203.2,108.86208,Notre Dame,USA,1992,1,5,82,9.4,6.0,1.1,1.2,0.11699999999999999,0.182,0.196,0.524,0.079,2000-01\n1914,Kornel David,DET,29.0,205.74,104.32616,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,2.3,1.9,0.3,-9.1,0.077,0.2,0.142,0.547,0.057,2000-01\n1915,Jonathan Bender,IND,20.0,210.82,89.811216,None,USA,1999,1,5,59,3.3,1.3,0.5,-8.4,0.027999999999999997,0.11,0.203,0.447,0.111,2000-01\n1916,Jud Buechler,DET,33.0,198.12,103.418976,Arizona,USA,1990,2,38,57,3.4,1.6,0.7,0.0,0.028999999999999998,0.111,0.114,0.568,0.083,2000-01\n1917,Jumaine Jones,PHI,22.0,203.2,98.88305600000001,Georgia,USA,1999,1,27,65,4.7,2.9,0.5,-0.7,0.079,0.166,0.17300000000000001,0.51,0.064,2000-01\n1918,Juwan Howard,DAL,28.0,205.74,113.398,Michigan,USA,1994,1,5,81,18.0,7.1,2.8,-1.4,0.067,0.156,0.24600000000000002,0.527,0.135,2000-01\n1919,Karl Malone,UTA,37.0,205.74,116.119552,Louisiana Tech,USA,1985,1,13,81,23.2,8.3,4.5,5.8,0.05,0.23600000000000002,0.299,0.5720000000000001,0.23399999999999999,2000-01\n1920,Keith Van Horn,NJN,25.0,208.28,115.66596000000001,Utah,USA,1997,1,2,49,17.0,7.1,1.7,-4.0,0.052000000000000005,0.182,0.23399999999999999,0.526,0.08199999999999999,2000-01\n1921,Kelvin Cato,HOU,26.0,210.82,115.66596000000001,Iowa State,USA,1997,1,15,35,4.7,4.0,0.3,8.8,0.09300000000000001,0.162,0.12,0.606,0.027999999999999997,2000-01\n1922,Kendall Gill,NJN,33.0,195.58,97.975872,Illinois,USA,1990,1,5,31,9.1,4.2,2.8,-5.4,0.039,0.128,0.207,0.39,0.17,2000-01\n1923,Kenny Anderson,BOS,30.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,33,7.5,2.2,4.1,-3.3,0.021,0.08199999999999999,0.16399999999999998,0.47600000000000003,0.261,2000-01\n1924,Kenny Thomas,HOU,23.0,203.2,117.93392,New Mexico,USA,1999,1,22,74,7.1,5.6,1.0,3.6,0.081,0.18100000000000002,0.162,0.507,0.068,2000-01\n1925,Kenyon Martin,NJN,23.0,205.74,104.32616,Cincinnati,USA,2000,1,1,68,12.0,7.4,1.9,-6.4,0.066,0.191,0.2,0.47200000000000003,0.10300000000000001,2000-01\n1926,Keon Clark,TOR,26.0,210.82,100.243832,Nevada-Las Vegas,USA,1998,1,13,81,7.9,5.4,0.9,1.4,0.087,0.192,0.185,0.512,0.068,2000-01\n1927,Kevin Edwards,VAN,35.0,190.5,95.25432,DePaul,USA,1988,1,20,46,3.5,1.8,1.1,-3.2,0.040999999999999995,0.102,0.162,0.414,0.126,2000-01\n1928,Kevin Garnett,MIN,25.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,81,22.0,11.4,5.0,3.7,0.078,0.252,0.271,0.531,0.215,2000-01\n1929,Kevin Ollie,PHI,28.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,3.1,1.4,2.1,1.1,0.02,0.099,0.142,0.467,0.268,2000-01\n1930,Kevin Willis,DEN,38.0,213.36,111.13004,Michigan State,USA,1984,1,11,78,9.3,6.8,0.6,-6.6,0.10400000000000001,0.217,0.207,0.478,0.048,2000-01\n1931,Keyon Dooling,LAC,21.0,195.58,87.543256,Missouri,USA,2000,1,10,76,5.9,1.2,2.3,-0.4,0.008,0.07,0.19899999999999998,0.509,0.253,2000-01\n1932,Khalid El-Amin,CHI,22.0,177.8,90.7184,Connecticut,USA,2000,2,34,50,6.3,1.6,2.9,-10.7,0.023,0.08,0.193,0.45799999999999996,0.28800000000000003,2000-01\n1933,Kobe Bryant,LAL,22.0,200.66,95.25432,None,USA,1996,1,13,68,28.5,5.9,5.0,6.3,0.042,0.11699999999999999,0.315,0.552,0.22,2000-01\n1934,Kurt Thomas,NYK,28.0,205.74,104.32616,Texas Christian,USA,1995,1,10,77,10.4,6.7,0.8,7.4,0.105,0.191,0.184,0.5660000000000001,0.052000000000000005,2000-01\n1935,Ira Bowman,ATL,28.0,195.58,88.45044,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.0,0.7,2.3,-15.3,0.077,0.091,0.085,0.0,0.636,2000-01\n1936,Scott Burrell,CHH,30.0,200.66,98.88305600000001,Connecticut,USA,1993,1,20,4,4.3,0.8,0.3,-10.3,0.032,0.055999999999999994,0.196,0.507,0.048,2000-01\n1937,Scott Williams,MIL,33.0,208.28,104.32616,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,6.1,5.5,0.5,12.2,0.08800000000000001,0.239,0.153,0.514,0.04,2000-01\n1938,Tyrone Hill,PHI,33.0,205.74,113.398,Xavier,USA,1990,1,11,76,9.6,9.0,0.6,3.8,0.11599999999999999,0.21,0.16,0.515,0.033,2000-01\n1939,Tyrone Nesby,WAS,25.0,198.12,111.13004,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,8.3,2.8,1.2,-6.5,0.037000000000000005,0.09300000000000001,0.184,0.444,0.08199999999999999,2000-01\n1940,Tyronn Lue,LAL,24.0,182.88,80.73937600000001,Nebraska,USA,1998,1,23,38,3.4,0.8,1.2,-5.2,0.012,0.066,0.14800000000000002,0.51,0.157,2000-01\n1941,Tyus Edney,IND,28.0,177.8,75.296272,UCLA,USA,1995,2,47,24,4.4,1.0,2.3,-8.1,0.021,0.08199999999999999,0.225,0.49,0.37799999999999995,2000-01\n1942,Vernon Maxwell,DAL,35.0,193.04,86.18248,Florida,USA,1988,2,47,43,4.7,1.5,1.1,0.1,0.006999999999999999,0.1,0.187,0.424,0.12,2000-01\n1943,Vin Baker,SEA,29.0,210.82,113.398,Hartford,USA,1993,1,8,76,12.2,5.7,1.2,-0.8,0.098,0.139,0.23800000000000002,0.48100000000000004,0.07200000000000001,2000-01\n1944,Vince Carter,TOR,24.0,198.12,102.0582,North Carolina,USA,1998,1,5,75,27.6,5.5,3.9,5.1,0.065,0.09300000000000001,0.305,0.551,0.187,2000-01\n1945,Vinny Del Negro,PHX,34.0,193.04,90.7184,North Carolina State,USA,1988,2,29,65,3.9,1.3,1.9,-2.1,0.013999999999999999,0.091,0.13699999999999998,0.501,0.213,2000-01\n1946,Vitaly Potapenko,BOS,26.0,208.28,129.27372,Wright State,Ukraine,1996,1,12,82,7.5,6.0,0.8,-2.2,0.121,0.192,0.166,0.517,0.059000000000000004,2000-01\n1947,Vlade Divac,SAC,33.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,81,12.0,8.3,2.9,5.4,0.096,0.205,0.2,0.536,0.14300000000000002,2000-01\n1948,Vladimir Stepania,NJN,25.0,213.36,107.047712,None,Georgia,1998,1,27,29,2.8,3.8,0.6,-1.9,0.125,0.303,0.191,0.39799999999999996,0.107,2000-01\n1949,Vonteego Cummings,GSW,25.0,190.5,86.18248,Pittsburgh,USA,1999,1,26,66,7.3,2.1,3.4,-14.9,0.03,0.073,0.183,0.425,0.253,2000-01\n1950,Voshon Lenard,DEN,28.0,193.04,92.98635999999999,Minnesota,USA,1994,2,46,80,12.2,2.9,2.4,-2.1,0.021,0.087,0.198,0.522,0.134,2000-01\n1951,Tyrone Corbin,TOR,38.0,198.12,95.25432,DePaul,USA,1985,2,35,15,1.3,0.9,0.3,-19.0,0.027000000000000003,0.10400000000000001,0.16,0.252,0.059000000000000004,2000-01\n1952,Wally Szczerbiak,MIN,24.0,200.66,110.676448,Miami (OH),USA,1999,1,6,82,14.0,5.5,3.2,4.7,0.053,0.125,0.182,0.5660000000000001,0.141,2000-01\n1953,Walter McCarty,BOS,27.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,60,2.2,1.4,0.7,-2.7,0.057,0.141,0.147,0.474,0.136,2000-01\n1954,Chris Garner,GSW,26.0,177.8,70.760352,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,2.4,1.5,2.3,-8.4,0.013000000000000001,0.079,0.139,0.24,0.17800000000000002,2000-01\n1955,Wang Zhi-zhi,DAL,23.0,215.9,99.79024,None,China,1999,2,36,5,4.8,1.4,0.0,-38.0,0.028999999999999998,0.17600000000000002,0.285,0.513,0.0,2000-01\n1956,Wesley Person,CLE,30.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,1994,1,23,44,7.1,3.0,1.5,-1.9,0.013999999999999999,0.14400000000000002,0.163,0.514,0.109,2000-01\n1957,Will Perdue,POR,35.0,213.36,108.86208,Vanderbilt,USA,1988,1,11,13,1.1,1.4,0.2,3.7,0.14,0.293,0.085,0.6509999999999999,0.053,2000-01\n1958,William Avery,MIN,21.0,187.96,89.357624,Duke,USA,1999,1,14,55,2.8,0.5,1.4,-6.1,0.013000000000000001,0.057,0.2,0.48200000000000004,0.28600000000000003,2000-01\n1959,Zan Tabak,IND,31.0,213.36,116.573144,None,USA,1991,2,51,55,3.9,3.9,0.6,1.4,0.10400000000000001,0.203,0.161,0.523,0.07,2000-01\n1960,Zendon Hamilton,LAC,26.0,210.82,115.212368,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,3.0,2.7,0.0,-23.7,0.14300000000000002,0.294,0.306,0.359,0.0,2000-01\n1961,Zydrunas Ilgauskas,CLE,26.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,24,11.7,6.7,0.8,-0.4,0.129,0.171,0.245,0.524,0.057,2000-01\n1962,Chris Dudley,PHX,36.0,210.82,117.93392,Yale,USA,1987,4,75,53,1.4,3.5,0.3,1.5,0.114,0.22399999999999998,0.084,0.405,0.04,2000-01\n1963,Chris Crawford,ATL,26.0,205.74,106.59411999999999,Marquette,USA,1997,2,50,47,6.8,2.3,0.8,-8.5,0.034,0.106,0.18100000000000002,0.519,0.07,2000-01\n1964,Chris Childs,TOR,33.0,190.5,88.45044,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,4.7,2.6,4.6,1.6,0.016,0.11,0.135,0.494,0.32,2000-01\n1965,Chris Carr,BOS,27.0,198.12,99.79024,Southern Illinois,USA,1995,2,56,35,4.8,1.3,0.3,-11.4,0.038,0.11699999999999999,0.226,0.611,0.07200000000000001,2000-01\n1966,Walt Williams,HOU,31.0,203.2,104.32616,Maryland,USA,1992,1,7,72,8.3,3.4,1.3,2.4,0.023,0.151,0.187,0.527,0.102,2000-01\n1967,Troy Hudson,ORL,25.0,185.42,77.11064,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,4.8,1.4,2.2,-5.1,0.040999999999999995,0.075,0.22,0.42700000000000005,0.26899999999999996,2000-01\n1968,Travis Knight,NYK,26.0,213.36,106.59411999999999,Connecticut,USA,1996,1,29,45,0.6,1.2,0.1,-1.1,0.08800000000000001,0.15,0.135,0.23800000000000002,0.038,2000-01\n1969,Travis Best,IND,28.0,180.34,83.46092800000001,Georgia Tech,USA,1995,1,23,77,11.9,2.9,6.1,2.1,0.018000000000000002,0.083,0.193,0.517,0.34,2000-01\n1970,Corey Maggette,LAC,21.0,198.12,98.88305600000001,Duke,USA,1999,1,13,69,10.0,4.2,1.2,-2.4,0.075,0.162,0.242,0.562,0.11199999999999999,2000-01\n1971,Corey Benjamin,CHI,23.0,198.12,92.98635999999999,Oregon State,USA,1998,1,28,65,4.7,1.5,1.1,-12.5,0.049,0.08900000000000001,0.217,0.45299999999999996,0.14800000000000002,2000-01\n1972,Clifford Robinson,PHX,34.0,208.28,102.0582,Connecticut,USA,1989,2,36,82,16.4,4.1,2.9,2.2,0.043,0.095,0.251,0.501,0.155,2000-01\n1973,Clar. Weatherspoon,CLE,30.0,200.66,120.20188,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,82,11.3,9.7,1.3,-5.1,0.092,0.231,0.151,0.563,0.061,2000-01\n1974,Chucky Brown,CLE,33.0,203.2,99.79024,North Carolina State,USA,1989,2,43,26,3.9,2.1,0.4,-6.4,0.027000000000000003,0.16399999999999998,0.157,0.46399999999999997,0.054000000000000006,2000-01\n1975,Chucky Atkins,DET,26.0,180.34,72.57472,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,12.0,2.1,4.1,-1.2,0.013000000000000001,0.067,0.213,0.48100000000000004,0.23399999999999999,2000-01\n1976,Christian Laettner,WAS,31.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,78,9.3,4.7,1.6,-2.4,0.085,0.17300000000000001,0.21100000000000002,0.568,0.126,2000-01\n1977,Chris Whitney,WAS,29.0,182.88,79.3786,Clemson,USA,1993,2,47,59,9.5,1.8,4.2,-7.7,0.009000000000000001,0.075,0.182,0.537,0.273,2000-01\n1978,Chris Webber,SAC,28.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,70,27.1,11.1,4.2,6.3,0.069,0.22,0.313,0.516,0.20199999999999999,2000-01\n1979,Chris Porter,GSW,23.0,200.66,98.88305600000001,Auburn,USA,2000,2,55,51,8.6,3.7,1.2,-13.4,0.071,0.10300000000000001,0.204,0.434,0.08800000000000001,2000-01\n1980,Chris Mullin,GSW,37.0,198.12,90.7184,St. John's (NY),USA,1985,1,7,20,5.8,2.1,1.0,-9.2,0.025,0.095,0.158,0.486,0.08800000000000001,2000-01\n1981,Chris Mills,GSW,31.0,200.66,97.975872,Arizona,USA,1993,1,22,15,12.0,6.2,1.2,-4.3,0.049,0.147,0.195,0.435,0.061,2000-01\n1982,Chris Mihm,CLE,21.0,215.9,120.20188,Texas,USA,2000,1,7,59,7.6,4.7,0.3,-3.8,0.106,0.16699999999999998,0.203,0.5,0.024,2000-01\n1983,Chris Herren,BOS,25.0,187.96,86.18248,Fresno State,USA,1999,2,33,25,3.3,0.8,2.2,2.2,0.011000000000000001,0.049,0.133,0.41,0.204,2000-01\n1984,Chris Gatling,CLE,33.0,208.28,104.32616,Old Dominion,USA,1991,1,16,74,11.4,5.3,0.8,-6.6,0.068,0.215,0.258,0.505,0.067,2000-01\n1985,Tim Thomas,MIL,24.0,208.28,104.32616,Villanova,USA,1997,1,7,76,12.6,4.1,1.8,7.0,0.044000000000000004,0.128,0.214,0.5489999999999999,0.10800000000000001,2000-01\n1986,Todd Day,MIN,31.0,198.12,85.275296,Arkansas,USA,1992,1,8,31,4.3,1.2,0.9,0.1,0.035,0.094,0.203,0.515,0.131,2000-01\n1987,Todd Fuller,MIA,26.0,210.82,115.66596000000001,North Carolina State,USA,1996,1,11,10,2.8,1.8,0.1,-4.4,0.092,0.2,0.256,0.363,0.027000000000000003,2000-01\n1988,Todd MacCulloch,PHI,25.0,213.36,115.66596000000001,Washington,Canada,1999,2,47,63,4.1,2.7,0.2,0.1,0.135,0.182,0.18100000000000002,0.607,0.03,2000-01\n1989,Tom Gugliotta,PHX,31.0,208.28,108.86208,North Carolina State,USA,1992,1,6,57,6.4,4.5,1.0,2.1,0.071,0.17800000000000002,0.179,0.43700000000000006,0.078,2000-01\n1990,Tom Hammonds,MIN,34.0,205.74,97.52228000000001,Georgia Tech,USA,1989,1,9,7,1.0,0.6,0.1,22.5,0.071,0.08,0.198,0.322,0.04,2000-01\n1991,Toni Kukoc,ATL,32.0,210.82,106.59411999999999,None,Croatia,1990,2,29,65,11.1,4.0,3.1,4.5,0.05,0.13699999999999998,0.21600000000000003,0.5529999999999999,0.207,2000-01\n1992,Tony Battie,BOS,25.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,40,6.5,5.8,0.4,-2.1,0.096,0.21600000000000003,0.14400000000000002,0.562,0.034,2000-01\n1993,Tony Delk,PHX,27.0,187.96,85.728888,Kentucky,USA,1996,1,16,82,12.3,3.2,2.0,2.0,0.038,0.09300000000000001,0.217,0.49,0.11800000000000001,2000-01\n1994,Tony Massenburg,VAN,33.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,52,4.5,4.0,0.2,-7.0,0.10400000000000001,0.184,0.158,0.507,0.018000000000000002,2000-01\n1995,Tony Smith,ATL,33.0,190.5,83.91452,Marquette,USA,1990,2,51,6,2.8,0.5,1.7,-14.8,0.033,0.016,0.191,0.35600000000000004,0.204,2000-01\n1996,Tracy McGrady,ORL,22.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,77,26.8,7.5,4.6,4.5,0.067,0.142,0.311,0.521,0.218,2000-01\n1997,Tracy Murray,TOR,29.0,200.66,103.418976,UCLA,USA,1992,1,18,51,5.0,1.6,0.5,-5.0,0.04,0.11800000000000001,0.217,0.48200000000000004,0.068,2000-01\n1998,Trajan Langdon,CLE,25.0,190.5,89.357624,Duke,USA,1999,1,11,65,6.0,1.4,1.2,-2.4,0.013000000000000001,0.081,0.161,0.561,0.11900000000000001,2000-01\n1999,Scott Padgett,UTA,25.0,205.74,108.86208,Kentucky,USA,1999,1,28,27,2.1,1.4,0.2,-2.9,0.17800000000000002,0.192,0.214,0.541,0.076,2000-01\n2000,Chauncey Billups,MIN,24.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,77,9.3,2.1,3.4,2.3,0.021,0.084,0.198,0.5379999999999999,0.22899999999999998,2000-01\n2001,Charlie Ward,NYK,30.0,187.96,86.18248,Florida State,USA,1994,1,26,61,7.1,2.6,4.5,6.3,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.16699999999999998,0.536,0.297,2000-01\n2002,Charles Oakley,TOR,37.0,205.74,111.13004,Virginia Union,USA,1985,1,9,78,9.6,9.5,3.4,4.6,0.057,0.249,0.161,0.439,0.14400000000000002,2000-01\n2003,Antonio McDyess,DEN,26.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,70,20.8,12.1,2.1,0.6,0.10400000000000001,0.254,0.26899999999999996,0.5379999999999999,0.106,2000-01\n2004,Antonio Harvey,POR,30.0,210.82,113.398,Pfeiffer,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,2.6,1.2,0.3,-14.3,0.071,0.129,0.21100000000000002,0.506,0.10300000000000001,2000-01\n2005,Antonio Davis,TOR,32.0,205.74,104.32616,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,78,13.7,10.1,1.4,4.2,0.111,0.21600000000000003,0.196,0.508,0.062,2000-01\n2006,Antonio Daniels,SAS,26.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,79,9.4,2.1,3.8,6.6,0.015,0.07400000000000001,0.175,0.5670000000000001,0.24600000000000002,2000-01\n2007,Antoine Walker,BOS,24.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,81,23.4,8.9,5.5,-1.9,0.05,0.204,0.292,0.505,0.261,2000-01\n2008,Anthony Peeler,MIN,31.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,75,10.5,2.6,2.6,2.3,0.023,0.078,0.18600000000000003,0.513,0.138,2000-01\n2009,Anthony Miller,PHI,29.0,205.74,115.66596000000001,Michigan State,USA,1994,2,39,4,0.5,0.5,0.0,-45.9,0.0,0.28600000000000003,0.133,0.5,0.0,2000-01\n2010,Anthony Mason,MIA,34.0,203.2,115.66596000000001,Tennessee State,USA,1988,3,53,80,16.1,9.6,3.1,2.2,0.062,0.223,0.201,0.555,0.14400000000000002,2000-01\n2011,Anthony Johnson,CLE,26.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,1997,2,39,53,2.5,0.8,1.5,-10.8,0.021,0.084,0.17600000000000002,0.39,0.266,2000-01\n2012,Anthony Goldwire,DEN,29.0,187.96,82.553744,Houston,USA,1994,2,52,20,4.1,0.6,1.7,-7.0,0.005,0.064,0.21899999999999997,0.469,0.276,2000-01\n2013,Anthony Carter,MIA,26.0,185.42,86.18248,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,6.4,2.5,3.7,2.6,0.034,0.094,0.19,0.439,0.305,2000-01\n2014,Antawn Jamison,GSW,25.0,205.74,101.151016,North Carolina,USA,1998,1,4,82,24.9,8.7,2.0,-9.3,0.081,0.14800000000000002,0.27899999999999997,0.499,0.094,2000-01\n2015,Anfernee Hardaway,PHX,29.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,4,9.8,4.5,3.8,-3.1,0.045,0.13,0.17300000000000001,0.47700000000000004,0.22399999999999998,2000-01\n2016,Andy Panko,ATL,23.0,205.74,111.13004,Lebanon Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2000-01\n2017,Andrew DeClercq,ORL,28.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,1995,2,34,67,3.9,3.5,0.5,7.4,0.111,0.179,0.13699999999999998,0.57,0.049,2000-01\n2018,Andre Miller,CLE,25.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,82,15.8,4.4,8.0,-1.3,0.039,0.105,0.23,0.541,0.389,2000-01\n2019,Alvin Williams,TOR,26.0,195.58,83.91452,Villanova,USA,1997,2,47,82,9.8,2.6,5.0,3.1,0.023,0.078,0.175,0.483,0.267,2000-01\n2020,Alonzo Mourning,MIA,31.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,13,13.6,7.8,0.9,5.9,0.142,0.23199999999999998,0.301,0.536,0.079,2000-01\n2021,Allen Iverson,PHI,26.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,71,31.1,3.8,4.6,5.7,0.019,0.081,0.354,0.518,0.226,2000-01\n2022,Allan Houston,NYK,30.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,1993,1,11,78,18.7,3.6,2.2,2.2,0.009000000000000001,0.107,0.256,0.5429999999999999,0.11900000000000001,2000-01\n2023,Alan Henderson,ATL,28.0,205.74,106.59411999999999,Indiana,USA,1995,1,16,73,10.5,5.6,0.7,-8.8,0.109,0.147,0.22399999999999998,0.48700000000000004,0.05,2000-01\n2024,Al Harrington,IND,21.0,205.74,115.212368,None,USA,1998,1,25,78,7.5,4.9,1.7,0.5,0.07400000000000001,0.151,0.187,0.479,0.11599999999999999,2000-01\n2025,Adrian Griffin,BOS,26.0,195.58,97.52228000000001,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,2.1,2.0,0.6,-4.9,0.077,0.20199999999999999,0.149,0.43200000000000005,0.125,2000-01\n2026,Adonal Foyle,GSW,26.0,208.28,113.398,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,58,5.9,7.0,0.8,-11.7,0.10099999999999999,0.18899999999999997,0.139,0.42200000000000004,0.052000000000000005,2000-01\n2027,Adam Keefe,GSW,31.0,205.74,104.32616,Stanford,USA,1992,1,10,67,2.5,3.1,0.5,-9.2,0.105,0.175,0.11599999999999999,0.45,0.066,2000-01\n2028,Aaron Williams,NJN,29.0,205.74,102.0582,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,10.2,7.2,1.1,-9.1,0.102,0.2,0.18,0.5329999999999999,0.068,2000-01\n2029,Aaron McKie,PHI,28.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,76,11.6,4.1,5.0,6.8,0.016,0.13,0.19,0.5489999999999999,0.264,2000-01\n2030,A.J. Guyton,CHI,23.0,185.42,81.64656,Indiana,USA,2000,2,32,33,6.0,1.1,1.9,-12.4,0.018000000000000002,0.053,0.16899999999999998,0.495,0.198,2000-01\n2031,A.C. Green,MIA,37.0,205.74,102.0582,Oregon State,USA,1985,1,23,82,4.5,3.8,0.5,3.3,0.08900000000000001,0.171,0.141,0.49200000000000005,0.05,2000-01\n2032,Art Long,SAC,28.0,205.74,108.86208,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,0.0,0.9,0.1,-8.3,0.1,0.25,0.155,0.0,0.083,2000-01\n2033,Corie Blount,GSW,32.0,208.28,109.769264,Cincinnati,USA,1993,1,25,68,4.6,5.9,0.9,-11.9,0.135,0.193,0.131,0.473,0.07400000000000001,2000-01\n2034,Arvydas Sabonis,POR,36.0,220.98,132.448864,None,Lithuania,1986,1,24,61,10.1,5.4,1.5,8.5,0.049,0.239,0.24100000000000002,0.527,0.121,2000-01\n2035,Avery Johnson,SAS,36.0,180.34,81.64656,Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,5.6,1.5,4.3,8.1,0.02,0.054000000000000006,0.14400000000000002,0.475,0.302,2000-01\n2036,Cedric Henderson,CLE,26.0,200.66,102.0582,Memphis,USA,1997,2,44,55,4.3,1.6,1.4,-6.6,0.023,0.086,0.165,0.41600000000000004,0.134,2000-01\n2037,Cedric Ceballos,MIA,31.0,200.66,99.79024,Cal State-Fullerton,USA,1990,2,48,40,6.5,2.7,0.5,-3.6,0.07200000000000001,0.14800000000000002,0.228,0.526,0.067,2000-01\n2038,Carlos Rogers,HOU,30.0,210.82,105.23334399999999,Tennessee State,USA,1994,1,11,39,4.6,3.6,0.2,2.8,0.106,0.184,0.128,0.674,0.027000000000000003,2000-01\n2039,Calvin Booth,DAL,25.0,210.82,109.315672,Penn State,USA,1999,2,35,55,5.3,4.5,0.8,-7.0,0.091,0.196,0.163,0.512,0.07400000000000001,2000-01\n2040,Calbert Cheaney,DEN,29.0,200.66,98.429464,Indiana,USA,1993,1,6,9,2.3,2.2,1.0,10.6,0.034,0.109,0.10400000000000001,0.34,0.076,2000-01\n2041,Cal Bowdler,ATL,24.0,208.28,111.13004,Old Dominion,USA,1999,1,17,44,3.2,1.8,0.1,1.3,0.091,0.142,0.168,0.532,0.016,2000-01\n2042,Bryon Russell,UTA,30.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,78,12.0,4.2,2.1,4.7,0.048,0.11800000000000001,0.175,0.565,0.105,2000-01\n2043,Bryce Drew,CHI,26.0,190.5,83.91452,Valparaiso,USA,1998,1,16,48,6.3,1.4,3.9,-7.4,0.011000000000000001,0.052000000000000005,0.14300000000000002,0.45,0.231,2000-01\n2044,Bryant Stith,BOS,30.0,195.58,95.25432,Virginia,USA,1992,1,13,78,9.7,3.6,2.2,-2.3,0.028999999999999998,0.106,0.145,0.5379999999999999,0.111,2000-01\n2045,Bryant Reeves,VAN,28.0,213.36,131.54168,Oklahoma State,USA,1995,1,6,75,8.3,6.0,1.1,-5.6,0.083,0.198,0.175,0.506,0.073,2000-01\n2046,Bruno Sundov,IND,21.0,218.44,108.40848799999999,None,Croatia,1998,2,35,11,3.9,2.1,0.2,-12.5,0.037000000000000005,0.15,0.175,0.498,0.03,2000-01\n2047,Bruce Bowen,MIA,30.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.6,3.0,1.6,3.1,0.02,0.08900000000000001,0.132,0.478,0.08199999999999999,2000-01\n2048,Brian Skinner,LAC,25.0,205.74,120.20188,Baylor,USA,1998,1,22,39,4.1,4.3,0.5,-8.4,0.107,0.215,0.172,0.428,0.054000000000000006,2000-01\n2049,Brian Shaw,LAL,35.0,198.12,90.7184,California-Santa Barbara,USA,1988,1,24,80,5.3,3.8,3.2,2.2,0.03,0.158,0.131,0.479,0.20600000000000002,2000-01\n2050,Brian Grant,MIA,29.0,205.74,113.398,Xavier,USA,1994,1,8,82,15.2,8.8,1.2,3.7,0.09300000000000001,0.214,0.23600000000000002,0.536,0.07200000000000001,2000-01\n2051,Brian Cardinal,DET,24.0,203.2,111.13004,Purdue,USA,2000,2,44,15,2.1,1.5,0.2,-14.2,0.068,0.14,0.162,0.39799999999999996,0.052000000000000005,2000-01\n2052,Brevin Knight,ATL,25.0,177.8,77.11064,Stanford,USA,1997,1,16,53,6.3,3.2,5.9,-8.4,0.017,0.109,0.147,0.41600000000000004,0.32,2000-01\n2053,Brent Price,VAN,32.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1992,2,32,6,2.2,0.7,0.8,-17.0,0.034,0.091,0.265,0.462,0.263,2000-01\n2054,Brent Barry,SEA,29.0,198.12,97.52228000000001,Oregon State,USA,1995,1,15,67,8.8,3.1,3.4,2.1,0.023,0.113,0.135,0.66,0.19,2000-01\n2055,Brad Miller,CHI,25.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,8.9,7.4,1.9,-9.1,0.114,0.22899999999999998,0.18100000000000002,0.52,0.13,2000-01\n2056,Bonzi Wells,POR,24.0,195.58,95.25432,Ball State,USA,1998,1,11,75,12.6,4.9,2.8,4.4,0.077,0.14300000000000002,0.233,0.5710000000000001,0.179,2000-01\n2057,Bobby Jackson,SAC,28.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,79,7.2,3.1,2.0,7.2,0.05,0.111,0.182,0.501,0.166,2000-01\n2058,Bob Sura,GSW,28.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,1995,1,17,53,11.1,4.3,4.6,-11.4,0.032,0.121,0.193,0.48700000000000004,0.23199999999999998,2000-01\n2059,Bo Outlaw,ORL,30.0,203.2,95.25432,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,7.3,7.7,2.8,4.1,0.092,0.183,0.107,0.623,0.128,2000-01\n2060,Bimbo Coles,CLE,33.0,187.96,82.553744,Virginia Tech,USA,1990,2,40,47,4.9,1.0,2.9,-10.0,0.013999999999999999,0.06,0.187,0.44,0.309,2000-01\n2061,Billy Owens,DET,32.0,203.2,99.79024,Syracuse,USA,1991,1,3,45,4.4,4.6,1.2,-1.1,0.10400000000000001,0.158,0.151,0.4,0.10800000000000001,2000-01\n2062,Bill Curley,GSW,29.0,205.74,99.79024,Boston College,USA,1994,1,22,20,3.2,1.9,0.2,-6.8,0.11800000000000001,0.1,0.159,0.569,0.027999999999999997,2000-01\n2063,Ben Wallace,DET,26.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,6.4,13.2,1.5,1.0,0.11599999999999999,0.293,0.105,0.47100000000000003,0.067,2000-01\n2064,Baron Davis,CHH,22.0,190.5,96.16150400000001,UCLA,USA,1999,1,3,82,13.8,5.0,7.3,4.9,0.046,0.099,0.192,0.512,0.319,2000-01\n2065,Austin Croshere,IND,26.0,205.74,109.769264,Providence,USA,1997,1,12,81,10.1,4.8,1.1,0.2,0.077,0.159,0.23,0.512,0.087,2000-01\n2066,Corliss Williamson,DET,27.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,69,11.6,4.7,0.9,2.6,0.068,0.133,0.222,0.5329999999999999,0.066,2000-01\n2067,Cherokee Parks,LAC,28.0,210.82,108.86208,Duke,USA,1995,1,12,65,4.6,3.5,0.7,-6.5,0.078,0.179,0.149,0.51,0.071,2000-01\n2068,Courtney Alexander,WAS,24.0,195.58,92.98635999999999,Fresno State,USA,2000,1,13,65,9.5,2.2,1.0,-10.1,0.036000000000000004,0.085,0.23199999999999998,0.484,0.083,2000-01\n2069,Tim Hardaway,MIA,34.0,182.88,88.45044,Texas-El Paso,USA,1989,1,14,77,14.9,2.6,6.3,4.7,0.012,0.081,0.244,0.513,0.344,2000-01\n2070,Tim James,CHH,24.0,200.66,96.16150400000001,Miami (FL),USA,1999,1,25,30,1.5,1.2,0.3,0.2,0.099,0.11,0.154,0.387,0.065,2000-01\n2071,Howard Eisley,DAL,28.0,187.96,81.64656,Boston College,USA,1994,2,30,82,9.0,2.4,3.6,3.4,0.011000000000000001,0.08,0.155,0.507,0.183,2000-01\n2072,Horace Grant,LAL,35.0,208.28,111.13004,Clemson,USA,1987,1,10,77,8.5,7.1,1.6,7.1,0.106,0.149,0.13,0.511,0.073,2000-01\n2073,Hersey Hawkins,CHH,34.0,190.5,90.7184,Bradley,USA,1988,1,6,59,3.1,1.4,1.2,-0.3,0.03,0.10800000000000001,0.128,0.555,0.19399999999999998,2000-01\n2074,Hedo Turkoglu,SAC,22.0,203.2,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,74,5.3,2.8,0.9,5.7,0.044000000000000004,0.129,0.156,0.509,0.08800000000000001,2000-01\n2075,Hanno Mottola,ATL,24.0,210.82,112.037224,Utah,Finland,2000,2,40,73,4.4,2.4,0.3,-12.8,0.055,0.145,0.175,0.504,0.044000000000000004,2000-01\n2076,Hakeem Olajuwon,HOU,38.0,213.36,115.66596000000001,Houston,Nigeria,1984,1,1,58,11.9,7.4,1.2,1.1,0.094,0.226,0.21600000000000003,0.526,0.08199999999999999,2000-01\n2077,Greg Ostertag,UTA,28.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,81,4.5,5.1,0.3,0.9,0.139,0.201,0.128,0.522,0.025,2000-01\n2078,Greg Foster,LAL,32.0,210.82,113.398,Texas-El Paso,USA,1990,2,35,62,2.0,1.8,0.5,-11.2,0.071,0.22,0.171,0.449,0.125,2000-01\n2079,Greg Buckner,DAL,24.0,193.04,95.25432,Clemson,USA,1998,2,53,37,6.2,4.2,1.3,5.0,0.086,0.135,0.145,0.503,0.08900000000000001,2000-01\n2080,Greg Anthony,POR,33.0,185.42,81.64656,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,12,58,4.9,1.1,1.4,0.0,0.032,0.055999999999999994,0.171,0.527,0.162,2000-01\n2081,Grant Long,VAN,35.0,205.74,113.398,Eastern Michigan,USA,1988,2,33,66,6.0,4.2,1.3,-7.8,0.057999999999999996,0.149,0.13699999999999998,0.51,0.092,2000-01\n2082,Grant Hill,ORL,28.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,4,13.8,6.3,6.3,-5.5,0.061,0.147,0.21600000000000003,0.505,0.32899999999999996,2000-01\n2083,Glenn Robinson,MIL,28.0,200.66,104.32616,Purdue,USA,1994,1,1,76,22.0,6.9,3.3,4.6,0.051,0.156,0.28800000000000003,0.525,0.157,2000-01\n2084,Glen Rice,NYK,34.0,203.2,99.79024,Michigan,USA,1989,1,4,75,12.0,4.1,1.2,4.5,0.035,0.135,0.20600000000000002,0.54,0.07400000000000001,2000-01\n2085,Gerard King,WAS,28.0,205.74,104.32616,Nicholls State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,4.8,2.9,0.7,-8.9,0.062,0.16399999999999998,0.153,0.552,0.08,2000-01\n2086,George McCloud,DEN,34.0,203.2,102.0582,Florida State,USA,1989,1,7,76,9.6,2.9,3.7,-5.1,0.031,0.096,0.19,0.496,0.223,2000-01\n2087,George Lynch,PHI,30.0,203.2,103.418976,North Carolina,USA,1993,1,12,82,8.4,7.2,1.7,4.1,0.087,0.163,0.138,0.496,0.084,2000-01\n2088,Gary Trent,DAL,26.0,203.2,113.398,Ohio,USA,1995,1,11,33,4.0,2.8,0.3,-9.9,0.128,0.183,0.23600000000000002,0.456,0.055999999999999994,2000-01\n2089,Gary Payton,SEA,32.0,193.04,81.64656,Oregon State,USA,1990,1,2,79,23.1,4.6,8.1,-0.6,0.025,0.10099999999999999,0.27,0.522,0.364,2000-01\n2090,Gary Grant,POR,36.0,190.5,83.91452,Michigan,USA,1988,1,15,4,2.5,0.0,0.3,14.9,0.0,0.0,0.20199999999999999,0.7140000000000001,0.1,2000-01\n2091,Garth Joseph,DEN,27.0,218.44,138.799152,Saint Rose,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.5,0.5,0.3,-35.0,0.111,0.0,0.21100000000000002,0.17,0.1,2000-01\n2092,Fred Hoiberg,CHI,28.0,195.58,95.25432,Iowa State,USA,1995,2,52,74,9.1,4.2,3.6,-10.2,0.011000000000000001,0.159,0.132,0.598,0.2,2000-01\n2093,Felton Spencer,NYK,33.0,213.36,120.20188,Louisville,USA,1990,1,6,18,2.2,1.9,0.1,7.3,0.152,0.21600000000000003,0.174,0.629,0.031,2000-01\n2094,Felipe Lopez,MIN,26.0,195.58,88.45044,St. John's (NY),Dominican Republic,1998,1,24,70,7.9,3.3,1.5,-4.7,0.04,0.131,0.18,0.503,0.114,2000-01\n2095,Evan Eschmeyer,NJN,26.0,210.82,115.66596000000001,Northwestern,USA,1999,2,34,74,3.4,4.9,0.5,1.2,0.115,0.195,0.10099999999999999,0.512,0.044000000000000004,2000-01\n2096,Etdrick Bohannon,CLE,28.0,205.74,99.79024,Auburn-Montgomery,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.3,1.2,0.0,20.9,0.214,0.235,0.16399999999999998,0.6940000000000001,0.0,2000-01\n2097,Ervin Johnson,MIL,33.0,210.82,115.66596000000001,New Orleans,USA,1993,1,23,82,3.2,7.5,0.5,6.9,0.121,0.237,0.067,0.557,0.027999999999999997,2000-01\n2098,Tim Duncan,SAS,25.0,213.36,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,82,22.2,12.2,3.0,12.3,0.09699999999999999,0.24600000000000002,0.287,0.536,0.15,2000-01\n2099,Erick Strickland,VAN,27.0,190.5,95.25432,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,5.2,2.6,1.9,3.7,0.026000000000000002,0.153,0.19899999999999998,0.431,0.203,2000-01\n2100,Theo Ratliff,PHI,28.0,208.28,102.0582,Wyoming,USA,1995,1,18,50,12.4,8.3,1.2,5.8,0.08199999999999999,0.172,0.172,0.562,0.054000000000000006,2000-01\n2101,Terry Mills,IND,33.0,208.28,104.32616,Michigan,USA,1990,1,16,14,1.8,1.5,0.4,-15.9,0.037000000000000005,0.168,0.174,0.368,0.08199999999999999,2000-01\n2102,Cory Alexander,ORL,28.0,185.42,86.18248,Virginia,USA,1995,1,29,26,2.0,1.0,1.4,-6.6,0.0,0.13699999999999998,0.17800000000000002,0.40700000000000003,0.273,2000-01\n2103,Scottie Pippen,POR,35.0,200.66,103.418976,Central Arkansas,USA,1987,1,5,64,11.3,5.2,4.6,5.8,0.04,0.14400000000000002,0.17800000000000002,0.541,0.212,2000-01\n2104,Sean Colson,HOU,25.0,182.88,79.3786,North Carolina-Charlotte,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,1.2,0.5,0.8,-35.2,0.04,0.111,0.264,0.29100000000000004,0.455,2000-01\n2105,Sean Elliott,SAS,33.0,203.2,99.79024,Arizona,USA,1989,1,3,52,7.9,3.3,1.6,8.5,0.016,0.129,0.16399999999999998,0.544,0.115,2000-01\n2106,Sean Rooks,LAC,31.0,208.28,117.93392,Arizona,USA,1992,2,30,82,5.4,3.7,0.9,0.9,0.071,0.146,0.157,0.48700000000000004,0.081,2000-01\n2107,Shammond Williams,SEA,26.0,185.42,91.171992,North Carolina,USA,1998,2,34,69,6.8,1.9,2.8,-0.1,0.031,0.091,0.18,0.569,0.242,2000-01\n2108,Shandon Anderson,HOU,27.0,198.12,95.25432,Georgia,USA,1996,2,54,82,8.7,4.1,2.3,-0.3,0.036000000000000004,0.12300000000000001,0.154,0.528,0.12300000000000001,2000-01\n2109,Shaquille O'Neal,LAL,29.0,215.9,142.88148,Louisiana State,USA,1992,1,1,74,28.7,12.7,3.7,7.9,0.11599999999999999,0.247,0.318,0.574,0.177,2000-01\n2110,Shareef Abdur-Rahim,VAN,24.0,205.74,104.32616,California,USA,1996,1,3,81,20.5,9.1,3.1,-7.3,0.063,0.195,0.245,0.5489999999999999,0.142,2000-01\n2111,Shawn Bradley,DAL,29.0,228.6,120.20188,Brigham Young,USA,1993,1,2,82,7.1,7.4,0.5,10.4,0.092,0.228,0.14300000000000002,0.551,0.028999999999999998,2000-01\n2112,Shawn Kemp,POR,31.0,208.28,127.00576000000001,Trinity Valley Community College,USA,1989,1,17,68,6.5,3.8,1.0,-1.5,0.071,0.221,0.243,0.469,0.106,2000-01\n2113,Shawn Marion,PHX,23.0,200.66,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,79,17.3,10.7,2.0,4.8,0.086,0.254,0.222,0.532,0.102,2000-01\n2114,Shawnelle Scott,SAS,29.0,210.82,113.398,St. John's (NY),USA,1994,2,43,27,1.6,1.9,0.1,-15.5,0.185,0.235,0.21100000000000002,0.424,0.051,2000-01\n2115,Sherman Douglas,NJN,34.0,182.88,81.64656,Syracuse,USA,1989,2,28,59,5.7,1.3,2.4,-6.2,0.023,0.06,0.185,0.478,0.243,2000-01\n2116,Slava Medvedenko,LAL,22.0,208.28,113.398,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,4.6,1.3,0.3,3.3,0.026000000000000002,0.16,0.337,0.528,0.087,2000-01\n2117,Soumaila Samake,NJN,23.0,213.36,101.604608,None,Mali,2000,2,36,34,1.4,1.6,0.0,-9.0,0.10400000000000001,0.161,0.12300000000000001,0.39299999999999996,0.008,2000-01\n2118,Stacey Augmon,POR,32.0,203.2,92.98635999999999,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,66,4.7,2.4,1.5,2.8,0.062,0.09300000000000001,0.139,0.511,0.131,2000-01\n2119,Stephen Jackson,NJN,23.0,203.2,98.88305600000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,77,8.2,2.7,1.8,-5.1,0.027000000000000003,0.11699999999999999,0.20600000000000002,0.503,0.15,2000-01\n2120,Stephon Marbury,NJN,24.0,187.96,81.64656,Georgia Tech,USA,1996,1,4,67,23.9,3.1,7.6,-5.7,0.023,0.069,0.293,0.54,0.389,2000-01\n2121,Steve Francis,HOU,24.0,190.5,87.543256,Maryland,USA,1999,1,2,80,19.9,6.9,6.5,2.6,0.071,0.129,0.24100000000000002,0.563,0.278,2000-01\n2122,Steve Goodrich,CHI,25.0,208.28,99.79024,Princeton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.6,1.8,0.5,-8.2,0.068,0.128,0.10400000000000001,0.451,0.075,2000-01\n2123,Steve Kerr,SAS,35.0,190.5,81.64656,Arizona,USA,1988,2,50,55,3.3,0.6,1.0,2.4,0.011000000000000001,0.051,0.135,0.546,0.14300000000000002,2000-01\n2124,Steve Nash,DAL,27.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,70,15.6,3.2,7.3,6.5,0.023,0.078,0.21100000000000002,0.603,0.335,2000-01\n2125,Steven Smith,POR,32.0,203.2,100.243832,Michigan State,USA,1991,1,5,81,13.6,3.4,2.6,5.6,0.042,0.086,0.19699999999999998,0.5870000000000001,0.139,2000-01\n2126,Stromile Swift,VAN,21.0,205.74,102.0582,Louisiana State,USA,2000,1,2,80,4.9,3.6,0.4,-5.1,0.099,0.154,0.165,0.48700000000000004,0.035,2000-01\n2127,Tariq Abdul-Wahad,DEN,26.0,198.12,101.151016,San Jose State,France,1997,1,11,29,3.8,2.0,0.8,-7.9,0.035,0.11900000000000001,0.17,0.43799999999999994,0.087,2000-01\n2128,Terrance Roberson,CHH,24.0,200.66,97.52228000000001,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.0,0.3,0.3,-15.6,0.0,0.077,0.134,0.0,0.111,2000-01\n2129,Terrell Brandon,MIN,31.0,180.34,78.471416,Oregon,USA,1991,1,11,78,16.0,3.8,7.5,2.6,0.024,0.098,0.221,0.507,0.326,2000-01\n2130,Terry Davis,DEN,34.0,208.28,122.46983999999999,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.7,2.8,0.4,-8.5,0.102,0.174,0.07400000000000001,0.47600000000000003,0.05,2000-01\n2131,Terry Porter,SAS,38.0,190.5,92.98635999999999,Wisconsin-Stevens Point,USA,1985,1,24,80,7.2,2.5,3.1,13.3,0.017,0.11199999999999999,0.16699999999999998,0.583,0.248,2000-01\n2132,Erick Dampier,GSW,25.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,43,7.4,5.8,1.4,-14.1,0.09,0.17600000000000002,0.183,0.43200000000000005,0.096,2000-01\n2133,Ike Austin,VAN,31.0,208.28,122.46983999999999,Arizona State,USA,1991,2,48,52,4.3,4.3,1.1,-5.4,0.066,0.244,0.185,0.39299999999999996,0.114,2000-01\n2134,Eric Williams,BOS,28.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,81,6.6,2.6,1.4,0.6,0.04,0.10300000000000001,0.162,0.48700000000000004,0.109,2000-01\n2135,Derek Fisher,LAL,26.0,185.42,90.7184,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,20,11.5,3.0,4.4,11.1,0.008,0.08900000000000001,0.153,0.534,0.18100000000000002,2000-01\n2136,Derek Anderson,SAS,26.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,82,15.5,4.4,3.7,12.7,0.031,0.107,0.218,0.542,0.177,2000-01\n2137,DerMarr Johnson,ATL,21.0,205.74,91.171992,Cincinnati,USA,2000,1,6,78,5.1,2.3,0.8,-7.4,0.046,0.105,0.177,0.46299999999999997,0.079,2000-01\n2138,Dell Curry,TOR,37.0,195.58,92.98635999999999,Virginia Tech,USA,1986,1,15,71,6.0,1.2,1.1,-3.7,0.018000000000000002,0.087,0.20600000000000002,0.53,0.135,2000-01\n2139,Dee Brown,ORL,32.0,187.96,92.98635999999999,Jacksonville,USA,1990,1,19,7,6.9,1.6,1.7,-10.3,0.0,0.083,0.153,0.519,0.152,2000-01\n2140,Dean Garrett,MIN,34.0,210.82,113.398,Indiana,USA,1988,2,38,70,2.5,3.1,0.3,-4.1,0.085,0.21,0.109,0.511,0.042,2000-01\n2141,DeShawn Stevenson,UTA,20.0,195.58,95.25432,None,USA,2000,1,23,40,2.2,0.7,0.5,-3.0,0.037000000000000005,0.073,0.20199999999999999,0.413,0.105,2000-01\n2142,David Wingate,SEA,37.0,195.58,84.821704,Georgetown,USA,1986,2,44,1,6.0,0.0,2.0,70.6,0.0,0.0,0.14,1.0,0.28600000000000003,2000-01\n2143,David Wesley,CHH,30.0,185.42,95.707912,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,17.2,2.7,4.4,2.6,0.023,0.059000000000000004,0.23,0.509,0.214,2000-01\n2144,David Vanterpool,WAS,28.0,195.58,90.7184,St. Bonaventure,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,5.5,1.7,3.0,-1.3,0.043,0.064,0.18100000000000002,0.462,0.254,2000-01\n2145,David Robinson,SAS,35.0,215.9,113.398,Navy,USA,1987,1,1,80,14.4,8.6,1.5,13.2,0.102,0.21600000000000003,0.22699999999999998,0.5589999999999999,0.087,2000-01\n2146,David Benoit,UTA,33.0,203.2,99.79024,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,3.6,1.7,0.4,-2.0,0.059000000000000004,0.172,0.201,0.542,0.087,2000-01\n2147,Darvin Ham,MIL,27.0,200.66,104.32616,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,3.8,4.2,0.9,0.3,0.115,0.136,0.115,0.537,0.07,2000-01\n2148,Darrick Martin,SAC,30.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,3.3,0.5,0.5,1.8,0.012,0.073,0.263,0.563,0.152,2000-01\n2149,Darrell Armstrong,ORL,33.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,15.8,4.6,7.0,3.8,0.036000000000000004,0.102,0.20800000000000002,0.535,0.299,2000-01\n2150,Darius Miles,LAC,19.0,205.74,91.625584,None,USA,2000,1,3,81,9.4,5.9,1.2,1.7,0.07200000000000001,0.17300000000000001,0.191,0.518,0.08,2000-01\n2151,Danny Manning,UTA,35.0,208.28,110.676448,Kansas,USA,1988,1,1,82,7.4,2.6,1.1,3.5,0.065,0.136,0.23199999999999998,0.537,0.135,2000-01\n2152,Danny Fortson,GSW,25.0,203.2,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,6,16.7,16.3,0.8,-9.6,0.152,0.371,0.166,0.6779999999999999,0.042,2000-01\n2153,Danny Ferry,SAS,34.0,208.28,106.59411999999999,Duke,USA,1989,1,2,80,5.6,2.8,0.9,12.9,0.04,0.107,0.122,0.5770000000000001,0.066,2000-01\n2154,Daniel Santiago,PHX,25.0,215.9,116.119552,Saint Vincent,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,3.1,1.9,0.2,0.4,0.068,0.132,0.156,0.528,0.03,2000-01\n2155,Dana Barros,DET,34.0,180.34,73.935496,Boston College,USA,1989,1,16,60,8.0,1.6,1.8,-3.6,0.006,0.091,0.20199999999999999,0.534,0.187,2000-01\n2156,Dan McClintock,DEN,24.0,213.36,122.46983999999999,Northern Arizona,USA,2000,2,53,6,3.0,2.8,0.2,-24.2,0.149,0.171,0.158,0.446,0.025,2000-01\n2157,Dan Majerle,MIA,35.0,198.12,100.697424,Central Michigan,USA,1988,1,14,53,5.0,3.1,1.7,4.4,0.018000000000000002,0.135,0.11599999999999999,0.48,0.10800000000000001,2000-01\n2158,Dan Langhi,HOU,23.0,210.82,99.79024,Vanderbilt,USA,2000,2,31,33,2.7,1.2,0.1,-11.3,0.057,0.126,0.222,0.40299999999999997,0.031,2000-01\n2159,Damon Stoudamire,POR,27.0,177.8,77.56423199999999,Arizona,USA,1995,1,7,82,13.0,3.7,5.7,6.8,0.032,0.1,0.21,0.519,0.275,2000-01\n2160,Damon Jones,VAN,24.0,190.5,83.91452,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,6.5,1.7,3.2,-8.0,0.013000000000000001,0.085,0.168,0.525,0.276,2000-01\n2161,Dalibor Bagaric,CHI,20.0,215.9,125.64498400000001,None,Croatia,2000,1,24,35,1.3,1.6,0.3,-15.3,0.091,0.158,0.174,0.304,0.065,2000-01\n2162,Dale Davis,POR,32.0,210.82,114.30518400000001,Clemson,USA,1991,1,13,81,7.2,7.5,1.3,4.7,0.132,0.19699999999999998,0.134,0.524,0.073,2000-01\n2163,Erick Barkley,POR,23.0,185.42,80.28578399999998,St. John's (NY),USA,2000,1,28,8,2.4,0.4,0.8,-10.5,0.0,0.086,0.304,0.43200000000000005,0.25,2000-01\n2164,Derek Strong,LAC,33.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,1990,2,47,28,4.2,3.9,0.3,-3.4,0.08,0.18,0.14800000000000002,0.44299999999999995,0.023,2000-01\n2165,Derrick Coleman,CHH,34.0,208.28,122.46983999999999,Syracuse,USA,1990,1,1,34,8.1,5.4,1.1,-8.6,0.073,0.23,0.22899999999999998,0.469,0.113,2000-01\n2166,Cuttino Mobley,HOU,25.0,193.04,86.18248,Rhode Island,USA,1998,2,41,79,19.5,5.0,2.5,3.8,0.033,0.11800000000000001,0.244,0.541,0.114,2000-01\n2167,Derrick McKey,IND,34.0,208.28,109.315672,Alabama,USA,1987,1,9,66,2.2,2.7,1.1,-1.2,0.059000000000000004,0.14300000000000002,0.094,0.49,0.12300000000000001,2000-01\n2168,Derrick Dial,SAS,25.0,193.04,83.91452,Eastern Michigan,USA,1998,2,52,33,2.6,1.2,0.6,9.8,0.076,0.146,0.24,0.466,0.154,2000-01\n2169,Eric Snow,PHI,28.0,190.5,92.532768,Michigan State,USA,1995,2,43,50,9.8,3.3,7.4,5.2,0.018000000000000002,0.08900000000000001,0.16,0.488,0.337,2000-01\n2170,Eric Piatkowski,LAC,30.0,198.12,98.429464,Nebraska,USA,1994,1,15,81,10.6,3.0,1.2,-2.3,0.03,0.098,0.179,0.5720000000000001,0.07400000000000001,2000-01\n2171,Eric Montross,TOR,29.0,213.36,122.46983999999999,North Carolina,USA,1994,1,9,54,2.2,3.2,0.4,-11.1,0.085,0.212,0.128,0.396,0.045,2000-01\n2172,Emanual Davis,SEA,32.0,195.58,88.45044,Delaware State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,5.8,2.5,2.2,0.6,0.026000000000000002,0.11599999999999999,0.15,0.527,0.162,2000-01\n2173,Elton Brand,CHI,22.0,203.2,117.93392,Duke,USA,1999,1,1,74,20.1,10.1,3.2,-8.8,0.113,0.196,0.262,0.523,0.16399999999999998,2000-01\n2174,Elliot Perry,PHX,32.0,182.88,68.945984,Memphis,USA,1991,2,37,49,3.0,0.9,1.6,3.3,0.02,0.083,0.166,0.491,0.248,2000-01\n2175,Eldridge Recasner,CHH,33.0,193.04,87.089664,Washington,USA,1992,Undrafted,Undrafted,43,2.4,1.2,0.9,-1.5,0.04,0.099,0.174,0.42200000000000004,0.172,2000-01\n2176,Elden Campbell,CHH,32.0,213.36,124.7378,Clemson,USA,1990,1,27,78,13.1,7.8,1.3,4.3,0.076,0.218,0.23,0.505,0.08,2000-01\n2177,Eddie Robinson,CHH,25.0,205.74,92.98635999999999,Central Oklahoma,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,7.4,3.0,0.9,2.6,0.06,0.129,0.19,0.5589999999999999,0.094,2000-01\n2178,Eddie Jones,MIA,29.0,200.66,87.996848,Temple,USA,1994,1,10,63,17.4,4.6,2.7,3.6,0.04,0.115,0.24100000000000002,0.5529999999999999,0.15,2000-01\n2179,Eddie House,MIA,23.0,185.42,81.64656,Arizona State,USA,2000,2,37,50,5.0,0.8,1.0,-0.6,0.01,0.078,0.256,0.478,0.192,2000-01\n2180,Eddie Gill,NJN,22.0,182.88,86.18248,Weber State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,4.9,1.1,3.0,-15.9,0.0,0.07400000000000001,0.157,0.451,0.324,2000-01\n2181,Earl Boykins,LAC,25.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,6.5,1.1,3.2,-6.4,0.028999999999999998,0.055,0.235,0.461,0.405,2000-01\n2182,Eduardo Najera,DAL,24.0,203.2,106.140528,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,40,3.3,2.4,0.7,-4.9,0.107,0.142,0.146,0.522,0.09300000000000001,2000-01\n2183,Dragan Tarlac,CHI,28.0,210.82,122.46983999999999,None,USA,1995,2,31,43,2.4,2.8,0.7,-17.5,0.07200000000000001,0.177,0.11800000000000001,0.45399999999999996,0.087,2000-01\n2184,Desmond Mason,SEA,23.0,195.58,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,2000,1,17,78,5.9,3.2,0.8,-2.0,0.055,0.138,0.157,0.483,0.066,2000-01\n2185,Duane Causwell,MIA,33.0,213.36,115.66596000000001,Temple,USA,1990,1,18,31,2.5,2.7,0.2,-8.7,0.07200000000000001,0.19899999999999998,0.154,0.396,0.023,2000-01\n2186,Devean George,LAL,23.0,203.2,99.79024,Augsburg,USA,1999,1,23,59,3.1,1.9,0.3,-6.0,0.065,0.145,0.201,0.39399999999999996,0.055,2000-01\n2187,Dikembe Mutombo,PHI,35.0,218.44,120.20188,Georgetown,Congo,1991,1,4,75,10.0,13.5,1.0,0.6,0.135,0.294,0.146,0.547,0.048,2000-01\n2188,Dion Glover,ATL,22.0,195.58,103.418976,Georgia Tech,USA,1999,1,20,57,5.9,2.3,1.2,-3.8,0.047,0.106,0.2,0.461,0.12300000000000001,2000-01\n2189,Dirk Nowitzki,DAL,23.0,210.82,107.501304,None,Germany,1998,1,9,82,21.8,9.2,2.1,7.8,0.044000000000000004,0.22,0.237,0.601,0.092,2000-01\n2190,Don MacLean,MIA,31.0,208.28,106.59411999999999,UCLA,USA,1992,1,19,8,3.9,2.3,0.5,-3.4,0.096,0.157,0.203,0.613,0.095,2000-01\n2191,Detlef Schrempf,POR,38.0,208.28,106.59411999999999,Washington,USA,1985,1,8,26,4.0,3.0,1.7,-2.0,0.053,0.185,0.161,0.48700000000000004,0.182,2000-01\n2192,Donnell Harvey,DAL,20.0,203.2,99.79024,Florida,USA,2000,1,22,18,1.2,1.1,0.1,-5.7,0.094,0.20600000000000002,0.187,0.523,0.059000000000000004,2000-01\n2193,Doug West,VAN,34.0,198.12,90.7184,Villanova,USA,1989,2,38,15,1.9,1.0,0.9,-16.5,0.023,0.071,0.11599999999999999,0.341,0.14,2000-01\n2194,Donyell Marshall,UTA,28.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,81,13.6,7.0,1.6,6.6,0.094,0.2,0.215,0.568,0.099,2000-01\n2195,Doug Christie,SAC,31.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,81,12.3,4.4,3.6,6.0,0.035,0.094,0.161,0.5379999999999999,0.142,2000-01\n2196,Doug Overton,NJN,31.0,190.5,86.18248,La Salle,USA,1991,2,40,21,6.0,1.9,3.4,-9.5,0.009000000000000001,0.08199999999999999,0.168,0.428,0.24600000000000002,2000-01\n2197,Don Reid,ORL,27.0,203.2,113.398,Georgetown,USA,1995,2,58,64,3.3,3.8,0.3,-0.3,0.12,0.22899999999999998,0.129,0.59,0.044000000000000004,2000-01\n2198,Tim Duncan,SAS,26.0,213.36,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,82,25.5,12.7,3.7,8.7,0.09699999999999999,0.257,0.29100000000000004,0.5760000000000001,0.182,2001-02\n2199,Tim Hardaway,DEN,35.0,182.88,88.45044,Texas-El Paso,USA,1989,1,14,68,9.6,1.8,4.1,-1.7,0.01,0.077,0.217,0.49200000000000005,0.28300000000000003,2001-02\n2200,Tim James,PHI,25.0,200.66,96.16150400000001,Miami (FL),USA,1999,1,25,9,1.3,0.8,0.1,-22.5,0.11900000000000001,0.07400000000000001,0.19699999999999998,0.384,0.048,2001-02\n2201,Tim Thomas,MIL,25.0,208.28,108.86208,Villanova,USA,1997,1,7,74,11.7,4.1,1.4,1.2,0.039,0.132,0.225,0.522,0.091,2001-02\n2202,Todd MacCulloch,NJN,26.0,213.36,127.00576000000001,Washington,Canada,1999,2,47,62,9.7,6.1,1.3,6.3,0.114,0.158,0.175,0.562,0.078,2001-02\n2203,Toni Kukoc,ATL,33.0,210.82,106.59411999999999,None,Croatia,1990,2,29,59,9.9,3.7,3.5,-1.8,0.033,0.13699999999999998,0.20600000000000002,0.511,0.23399999999999999,2001-02\n2204,Tony Battie,BOS,26.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,74,6.9,6.5,0.5,5.1,0.109,0.17800000000000002,0.126,0.57,0.031,2001-02\n2205,Tony Delk,BOS,28.0,187.96,85.728888,Kentucky,USA,1996,1,16,63,9.5,3.2,2.1,4.2,0.042,0.114,0.21,0.473,0.146,2001-02\n2206,Tony Massenburg,MEM,34.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,73,5.5,4.4,0.4,-13.5,0.092,0.21100000000000002,0.17300000000000001,0.503,0.036000000000000004,2001-02\n2207,Tony Parker,SAS,20.0,187.96,80.28578399999998,None,France,2001,1,28,77,9.2,2.6,4.3,5.8,0.017,0.08199999999999999,0.177,0.49700000000000005,0.237,2001-02\n2208,Tierre Brown,HOU,23.0,187.96,85.728888,McNeese State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,3.1,1.1,1.8,-18.9,0.03,0.091,0.188,0.483,0.341,2001-02\n2209,Tom Gugliotta,PHX,32.0,208.28,108.86208,North Carolina State,USA,1992,1,6,44,6.5,5.0,1.8,-1.2,0.057,0.161,0.15,0.449,0.1,2001-02\n2210,Theo Ratliff,ATL,29.0,208.28,104.32616,Wyoming,USA,1995,1,18,3,8.7,5.3,0.3,-11.2,0.075,0.141,0.183,0.523,0.024,2001-02\n2211,Stacey Augmon,CHH,33.0,203.2,96.615096,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,77,4.7,2.9,1.3,5.3,0.053,0.139,0.149,0.48100000000000004,0.128,2001-02\n2212,Terrell Brandon,MIN,32.0,180.34,78.471416,Oregon,USA,1991,1,11,32,12.4,2.9,8.3,7.2,0.02,0.085,0.201,0.494,0.387,2001-02\n2213,Terence Morris,HOU,23.0,205.74,100.243832,Maryland,USA,2001,2,33,68,3.8,3.1,0.9,-11.0,0.076,0.14,0.142,0.423,0.096,2001-02\n2214,Tariq Abdul-Wahad,DAL,27.0,198.12,101.151016,San Jose State,France,1997,1,11,24,5.6,3.5,1.0,-7.8,0.09699999999999999,0.115,0.19,0.418,0.09,2001-02\n2215,Tang Hamilton,MIA,24.0,203.2,99.79024,Mississippi State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,2.2,2.0,0.6,-0.5,0.065,0.145,0.10300000000000001,0.514,0.08800000000000001,2001-02\n2216,Stromile Swift,MEM,22.0,205.74,102.0582,Louisiana State,USA,2000,1,2,68,11.8,6.3,0.7,-9.1,0.10300000000000001,0.158,0.21899999999999997,0.539,0.052000000000000005,2001-02\n2217,Steven Smith,SAS,33.0,203.2,100.243832,Michigan State,USA,1991,1,5,77,11.6,2.5,2.0,6.6,0.024,0.075,0.183,0.588,0.113,2001-02\n2218,Steven Hunter,ORL,20.0,208.28,101.604608,DePaul,USA,2001,1,15,53,3.6,1.8,0.1,-7.1,0.08199999999999999,0.11199999999999999,0.17600000000000002,0.502,0.016,2001-02\n2219,Steve Nash,DAL,28.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,82,17.9,3.1,7.7,5.2,0.02,0.077,0.23,0.602,0.355,2001-02\n2220,Steve Kerr,POR,36.0,190.5,81.64656,Arizona,USA,1988,2,50,65,4.1,0.9,1.0,3.3,0.009000000000000001,0.081,0.154,0.573,0.134,2001-02\n2221,Steve Goodrich,NJN,26.0,208.28,99.79024,Princeton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,0.6,0.6,0.6,-5.8,0.019,0.091,0.134,0.23,0.16699999999999998,2001-02\n2222,Steve Francis,HOU,25.0,190.5,88.45044,Maryland,USA,1999,1,2,57,21.6,7.0,6.4,-1.6,0.051,0.142,0.281,0.517,0.281,2001-02\n2223,Stephon Marbury,PHX,25.0,187.96,81.64656,Georgia Tech,USA,1996,1,4,82,20.4,3.2,8.1,-1.7,0.026000000000000002,0.069,0.265,0.519,0.355,2001-02\n2224,Stephen Jackson,SAS,24.0,203.2,98.88305600000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,23,3.9,1.1,0.5,-3.0,0.015,0.111,0.245,0.452,0.098,2001-02\n2225,Terry Porter,SAS,39.0,190.5,92.98635999999999,Wisconsin-Stevens Point,USA,1985,1,24,72,5.5,2.3,2.8,14.0,0.011000000000000001,0.125,0.156,0.5579999999999999,0.25,2001-02\n2226,Tracy McGrady,ORL,23.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,76,25.6,7.8,5.3,4.6,0.057,0.171,0.311,0.532,0.25,2001-02\n2227,Vince Carter,TOR,25.0,198.12,102.0582,North Carolina,USA,1998,1,5,60,24.7,5.2,4.0,1.5,0.063,0.085,0.302,0.515,0.19,2001-02\n2228,Trajan Langdon,CLE,26.0,190.5,89.357624,Duke,USA,1999,1,11,44,4.8,1.3,1.4,-0.1,0.03,0.1,0.218,0.5329999999999999,0.221,2001-02\n2229,Speedy Claxton,PHI,24.0,180.34,75.296272,Hofstra,USA,2000,1,20,67,7.2,2.4,3.0,-1.5,0.034,0.086,0.18100000000000002,0.469,0.22699999999999998,2001-02\n2230,Zeljko Rebraca,DET,30.0,213.36,116.573144,None,Yugoslavia,1994,2,54,74,6.9,3.9,0.5,3.4,0.094,0.198,0.217,0.569,0.055999999999999994,2001-02\n2231,Zach Randolph,POR,20.0,205.74,122.46983999999999,Michigan State,USA,2001,1,19,41,2.8,1.7,0.3,-3.7,0.14400000000000002,0.193,0.253,0.479,0.10300000000000001,2001-02\n2232,William Avery,MIN,22.0,187.96,89.357624,Duke,USA,1999,1,14,28,2.5,0.9,1.3,-1.9,0.018000000000000002,0.087,0.205,0.361,0.217,2001-02\n2233,Will Solomon,MEM,23.0,185.42,83.91452,Clemson,USA,2001,2,32,62,5.2,1.1,1.5,-6.8,0.013999999999999999,0.07,0.215,0.442,0.18899999999999997,2001-02\n2234,Wesley Person,CLE,31.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,1994,1,23,78,15.1,3.8,2.2,-0.5,0.021,0.10099999999999999,0.17600000000000002,0.589,0.10300000000000001,2001-02\n2235,Wang Zhi-zhi,DAL,24.0,215.9,99.79024,None,China,1999,2,36,55,5.6,2.0,0.4,5.8,0.034,0.17300000000000001,0.22399999999999998,0.564,0.063,2001-02\n2236,Walter McCarty,BOS,28.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,56,3.8,2.3,0.7,0.4,0.05,0.154,0.135,0.563,0.09699999999999999,2001-02\n2237,Walt Williams,HOU,32.0,203.2,104.32616,Maryland,USA,1992,1,7,48,9.4,3.4,1.4,-4.1,0.038,0.129,0.195,0.5379999999999999,0.107,2001-02\n2238,Wally Szczerbiak,MIN,25.0,200.66,110.676448,Miami (OH),USA,1999,1,6,82,18.7,4.8,3.1,5.0,0.045,0.098,0.217,0.58,0.133,2001-02\n2239,Voshon Lenard,DEN,29.0,193.04,92.98635999999999,Minnesota,USA,1994,2,46,71,11.5,2.6,1.8,-7.2,0.025,0.107,0.24600000000000002,0.495,0.14400000000000002,2001-02\n2240,Vonteego Cummings,PHI,26.0,190.5,86.18248,Pittsburgh,USA,1999,1,26,58,3.3,0.9,1.0,-12.4,0.031,0.092,0.215,0.47700000000000004,0.23,2001-02\n2241,Vladimir Stepania,MIA,26.0,213.36,107.047712,None,Georgia,1998,1,27,67,4.3,4.0,0.2,-4.5,0.13,0.239,0.185,0.483,0.033,2001-02\n2242,Vladimir Radmanovic,SEA,21.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2001,1,12,61,6.7,3.8,1.3,3.3,0.044000000000000004,0.175,0.172,0.528,0.1,2001-02\n2243,Vlade Divac,SAC,34.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,80,11.1,8.4,3.7,9.2,0.09300000000000001,0.19899999999999998,0.18600000000000003,0.513,0.177,2001-02\n2244,Vitaly Potapenko,BOS,27.0,208.28,129.27372,Wright State,Ukraine,1996,1,12,79,4.6,4.4,0.4,-1.0,0.132,0.154,0.141,0.513,0.038,2001-02\n2245,Vinny Del Negro,PHX,35.0,193.04,83.91452,North Carolina State,USA,1988,2,29,2,1.0,0.0,1.0,-3.1,0.0,0.0,0.405,0.25,0.667,2001-02\n2246,Vin Baker,SEA,30.0,210.82,113.398,Hartford,USA,1993,1,8,55,14.1,6.4,1.3,-1.5,0.11699999999999999,0.126,0.235,0.517,0.071,2001-02\n2247,Victor Alexander,DET,32.0,208.28,120.20188,Iowa State,USA,1991,1,17,14,2.9,2.1,0.4,5.1,0.075,0.237,0.28,0.36700000000000005,0.105,2001-02\n2248,Tyson Chandler,CHI,19.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,71,6.1,4.8,0.8,-7.1,0.09699999999999999,0.18600000000000003,0.16399999999999998,0.5429999999999999,0.063,2001-02\n2249,Tyronn Lue,WAS,25.0,182.88,80.73937600000001,Nebraska,USA,1998,1,23,71,7.8,1.7,3.5,-0.8,0.011000000000000001,0.08199999999999999,0.205,0.507,0.293,2001-02\n2250,Tyrone Nesby,WAS,26.0,198.12,111.13004,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,6.3,4.5,1.3,-0.5,0.079,0.171,0.157,0.48100000000000004,0.099,2001-02\n2251,Tyrone Hill,CLE,34.0,205.74,113.398,Xavier,USA,1990,1,11,26,8.0,10.5,0.9,-1.5,0.11199999999999999,0.29100000000000004,0.153,0.46,0.043,2001-02\n2252,Troy Murphy,GSW,22.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,82,5.9,3.9,0.9,-8.2,0.075,0.18100000000000002,0.172,0.488,0.08,2001-02\n2253,Troy Hudson,ORL,26.0,185.42,77.11064,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,11.7,1.8,3.1,-1.4,0.019,0.069,0.258,0.526,0.23600000000000002,2001-02\n2254,Trenton Hassell,CHI,23.0,195.58,90.7184,Austin Peay,USA,2001,2,29,78,8.7,3.3,2.2,-10.3,0.033,0.10300000000000001,0.161,0.502,0.13,2001-02\n2255,Tremaine Fowlkes,LAC,26.0,203.2,99.79024,Fresno State,USA,1998,2,54,22,3.4,2.9,0.8,-9.0,0.1,0.113,0.11900000000000001,0.47700000000000004,0.076,2001-02\n2256,Travis Knight,NYK,27.0,213.36,106.59411999999999,Connecticut,USA,1996,1,29,49,2.0,2.1,0.2,-10.5,0.121,0.15,0.162,0.401,0.034,2001-02\n2257,Travis Best,CHI,29.0,180.34,82.10015200000001,Georgia Tech,USA,1995,1,23,74,7.9,2.0,4.4,-4.7,0.013000000000000001,0.087,0.177,0.511,0.301,2001-02\n2258,Tracy Murray,TOR,30.0,200.66,103.418976,UCLA,USA,1992,1,18,40,5.7,1.3,0.5,-7.8,0.040999999999999995,0.09300000000000001,0.231,0.525,0.07400000000000001,2001-02\n2259,Slava Medvedenko,LAL,23.0,208.28,113.398,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,4.7,2.3,0.6,6.9,0.127,0.113,0.228,0.501,0.099,2001-02\n2260,Robert Horry,LAL,31.0,208.28,106.59411999999999,Alabama,USA,1992,1,11,81,6.8,5.9,2.9,8.3,0.068,0.17800000000000002,0.128,0.528,0.158,2001-02\n2261,Shawn Marion,PHX,24.0,200.66,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,81,19.1,9.9,2.0,0.0,0.075,0.217,0.235,0.518,0.091,2001-02\n2262,Richard Hamilton,WAS,24.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,63,20.0,3.4,2.7,-1.0,0.038,0.077,0.28600000000000003,0.511,0.14300000000000002,2001-02\n2263,Reggie Slater,ATL,31.0,200.66,115.66596000000001,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,2.6,1.1,0.1,-14.2,0.096,0.11800000000000001,0.182,0.541,0.038,2001-02\n2264,Reggie Miller,IND,36.0,200.66,88.45044,UCLA,USA,1987,1,11,79,16.5,2.8,3.2,-0.7,0.009000000000000001,0.075,0.184,0.617,0.14400000000000002,2001-02\n2265,Ray Allen,MIL,26.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,69,21.8,4.5,3.9,1.2,0.039,0.10099999999999999,0.262,0.598,0.193,2001-02\n2266,Ratko Varda,DET,23.0,215.9,117.93392,None,Yugoslavia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,5.0,1.0,0.0,-41.6,0.0,0.5,0.31,0.727,0.0,2001-02\n2267,Rasho Nesterovic,MIN,26.0,213.36,112.490816,None,Slovenia,1998,1,17,82,8.4,6.5,0.9,6.1,0.105,0.171,0.159,0.499,0.049,2001-02\n2268,Rasheed Wallace,POR,27.0,210.82,102.0582,North Carolina,USA,1995,1,4,79,19.3,8.2,1.9,6.4,0.054000000000000006,0.20199999999999999,0.237,0.54,0.09,2001-02\n2269,Rashard Lewis,SEA,22.0,208.28,97.52228000000001,None,USA,1998,2,32,71,16.8,7.0,1.7,5.4,0.064,0.157,0.207,0.564,0.076,2001-02\n2270,Randy Livingston,SEA,27.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,13,3.2,1.9,2.0,14.3,0.06,0.105,0.159,0.348,0.205,2001-02\n2271,Randy Brown,BOS,34.0,187.96,86.18248,New Mexico State,USA,1991,2,31,1,0.0,0.0,2.0,-29.9,0.0,0.0,0.071,0.0,1.0,2001-02\n2272,Raja Bell,PHI,25.0,195.58,92.532768,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,3.4,1.5,1.0,-5.0,0.04,0.1,0.159,0.486,0.141,2001-02\n2273,Rafer Alston,MIL,25.0,187.96,77.56423199999999,Fresno State,USA,1998,2,39,50,3.5,1.4,2.9,-4.1,0.02,0.113,0.19699999999999998,0.434,0.41,2001-02\n2274,Raef LaFrentz,DAL,26.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,1998,1,3,78,13.5,7.4,1.1,-1.9,0.078,0.185,0.19899999999999998,0.5329999999999999,0.059000000000000004,2001-02\n2275,Richard Jefferson,NJN,22.0,200.66,100.697424,Arizona,USA,2001,1,13,79,9.4,3.7,1.8,2.7,0.049,0.125,0.193,0.524,0.125,2001-02\n2276,Quincy Lewis,UTA,25.0,200.66,97.52228000000001,Minnesota,USA,1999,1,19,36,4.0,1.2,1.0,-3.1,0.026000000000000002,0.077,0.16899999999999998,0.474,0.12,2001-02\n2277,Primoz Brezec,IND,22.0,215.9,110.22285600000001,None,Slovenia,2000,1,27,22,2.0,1.3,0.3,-7.0,0.1,0.083,0.125,0.5379999999999999,0.065,2001-02\n2278,Predrag Drobnjak,SEA,26.0,210.82,123.377024,None,Yugoslavia,1997,2,48,64,6.8,3.4,0.8,4.3,0.078,0.146,0.2,0.49,0.069,2001-02\n2279,Popeye Jones,WAS,32.0,203.2,113.398,Murray State,USA,1992,2,41,79,7.0,7.3,1.6,1.5,0.13699999999999998,0.21100000000000002,0.156,0.49,0.10300000000000001,2001-02\n2280,Peja Stojakovic,SAC,25.0,205.74,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,71,21.2,5.3,2.5,7.5,0.03,0.12,0.23399999999999999,0.5920000000000001,0.106,2001-02\n2281,Paul Pierce,BOS,24.0,198.12,104.32616,Kansas,USA,1998,1,10,82,26.1,6.9,3.2,5.3,0.026000000000000002,0.166,0.293,0.57,0.153,2001-02\n2282,Pau Gasol,MEM,21.0,213.36,102.965384,None,Spain,2001,1,3,82,17.6,8.9,2.7,-6.2,0.08900000000000001,0.182,0.226,0.5660000000000001,0.133,2001-02\n2283,Patrick Ewing,ORL,39.0,213.36,115.66596000000001,Georgetown,Jamaica,1985,1,1,65,6.0,4.0,0.5,-1.9,0.07200000000000001,0.253,0.226,0.49700000000000005,0.066,2001-02\n2284,Pat Garrity,ORL,25.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,80,11.1,4.2,1.2,4.0,0.036000000000000004,0.124,0.16399999999999998,0.5529999999999999,0.063,2001-02\n2285,P.J. Brown,CHH,32.0,210.82,108.40848799999999,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,80,8.4,9.8,1.3,3.1,0.122,0.23,0.124,0.545,0.064,2001-02\n2286,Othella Harrington,NYK,28.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,77,7.7,4.5,0.5,1.5,0.10099999999999999,0.16399999999999998,0.188,0.5670000000000001,0.042,2001-02\n2287,Oscar Torres,HOU,25.0,198.12,95.25432,Venezuela,Venezuela,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,6.0,1.9,0.6,-9.2,0.047,0.083,0.185,0.502,0.065,2001-02\n2288,Olumide Oyedeji,SEA,21.0,208.28,115.66596000000001,None,Nigeria,2000,2,42,36,1.5,2.2,0.1,5.0,0.14400000000000002,0.245,0.13,0.562,0.026000000000000002,2001-02\n2289,Obinna Ekezie,LAC,26.0,205.74,122.46983999999999,Maryland,Nigeria,1999,2,37,29,1.9,1.2,0.1,1.0,0.092,0.162,0.198,0.47700000000000004,0.032,2001-02\n2290,Quentin Richardson,LAC,22.0,198.12,101.151016,DePaul,USA,2000,1,18,81,13.3,4.1,1.6,1.3,0.06,0.11599999999999999,0.23199999999999998,0.534,0.105,2001-02\n2291,Rick Brunson,POR,30.0,193.04,86.18248,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,2.1,1.2,1.9,-1.0,0.055999999999999994,0.10300000000000001,0.158,0.48100000000000004,0.336,2001-02\n2292,Rick Fox,LAL,32.0,200.66,109.769264,North Carolina,Canada,1991,1,24,82,7.9,4.7,3.5,6.1,0.044000000000000004,0.14300000000000002,0.152,0.502,0.174,2001-02\n2293,Ricky Davis,CLE,22.0,200.66,89.357624,Iowa,USA,1998,1,21,82,11.7,3.0,2.2,-4.3,0.039,0.10800000000000001,0.24100000000000002,0.539,0.168,2001-02\n2294,Shawn Kemp,POR,32.0,208.28,127.00576000000001,Trinity Valley Community College,USA,1989,1,17,75,6.1,3.8,0.7,-1.7,0.085,0.203,0.20199999999999999,0.489,0.071,2001-02\n2295,Shawn Bradley,DAL,30.0,228.6,120.20188,Brigham Young,USA,1993,1,2,53,4.1,3.3,0.4,6.2,0.084,0.17600000000000002,0.136,0.562,0.04,2001-02\n2296,Shareef Abdur-Rahim,ATL,25.0,205.74,104.32616,California,USA,1996,1,3,77,21.2,9.0,3.1,-4.4,0.075,0.191,0.27,0.536,0.152,2001-02\n2297,Shaquille O'Neal,LAL,30.0,215.9,142.88148,Louisiana State,USA,1992,1,1,67,27.2,10.7,3.0,11.5,0.11,0.21100000000000002,0.318,0.59,0.157,2001-02\n2298,Shane Battier,MEM,23.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,78,14.4,5.4,2.8,-5.6,0.064,0.086,0.18100000000000002,0.518,0.11599999999999999,2001-02\n2299,Shandon Anderson,NYK,28.0,198.12,95.25432,Georgia,USA,1996,2,54,82,5.0,3.0,0.9,-3.6,0.043,0.138,0.153,0.489,0.083,2001-02\n2300,Shammond Williams,SEA,27.0,185.42,91.171992,North Carolina,USA,1998,2,34,50,4.4,1.3,1.7,0.2,0.033,0.094,0.192,0.526,0.225,2001-02\n2301,Sean Rooks,LAC,32.0,208.28,117.93392,Arizona,USA,1992,2,30,61,3.0,2.0,0.4,-0.3,0.051,0.14400000000000002,0.14300000000000002,0.44299999999999995,0.055,2001-02\n2302,Sean Marks,MIA,26.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,21,4.6,3.6,0.4,-6.1,0.067,0.201,0.182,0.466,0.046,2001-02\n2303,Scottie Pippen,POR,36.0,200.66,103.418976,Central Arkansas,USA,1987,1,5,62,10.6,5.2,5.9,2.8,0.043,0.147,0.188,0.49700000000000005,0.28300000000000003,2001-02\n2304,Scott Williams,DEN,34.0,208.28,111.13004,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,4.9,5.1,0.3,-12.2,0.11699999999999999,0.2,0.16699999999999998,0.43,0.028999999999999998,2001-02\n2305,Scott Padgett,UTA,26.0,205.74,108.86208,Kentucky,USA,1999,1,28,75,6.7,3.8,1.1,2.4,0.10300000000000001,0.156,0.17800000000000002,0.568,0.109,2001-02\n2306,Scot Pollard,SAC,27.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,80,6.4,7.1,0.7,7.2,0.107,0.214,0.115,0.59,0.039,2001-02\n2307,Samuel Dalembert,PHI,22.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,34,1.5,2.0,0.1,-4.5,0.153,0.285,0.172,0.44,0.047,2001-02\n2308,Samaki Walker,LAL,26.0,205.74,117.93392,Louisville,USA,1996,1,9,69,6.7,7.0,0.9,3.1,0.087,0.231,0.131,0.545,0.057,2001-02\n2309,Sam Mitchell,MIN,38.0,200.66,97.52228000000001,Mercer,USA,1985,3,54,74,3.3,1.1,0.6,1.9,0.027999999999999997,0.105,0.171,0.491,0.096,2001-02\n2310,Sam Mack,MIA,32.0,200.66,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,3.3,1.2,0.3,1.0,0.013999999999999999,0.083,0.16899999999999998,0.384,0.04,2001-02\n2311,Sam Cassell,MIL,32.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,74,19.7,4.2,6.7,3.1,0.025,0.10800000000000001,0.26899999999999996,0.545,0.324,2001-02\n2312,Ryan Bowen,DEN,26.0,205.74,102.965384,Iowa,USA,1998,2,55,75,4.9,4.0,0.7,1.0,0.08900000000000001,0.11599999999999999,0.10300000000000001,0.524,0.046,2001-02\n2313,Rusty LaRue,UTA,28.0,190.5,83.91452,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,5.8,1.5,2.2,-5.9,0.024,0.08199999999999999,0.20199999999999999,0.48200000000000004,0.23399999999999999,2001-02\n2314,Ruben Patterson,POR,26.0,195.58,101.604608,Cincinnati,USA,1998,2,31,75,11.2,4.0,1.4,2.6,0.10300000000000001,0.098,0.222,0.5670000000000001,0.109,2001-02\n2315,Ruben Boumtje-Boumtje,POR,24.0,213.36,111.13004,Georgetown,USA,2001,2,49,33,1.2,1.7,0.1,-12.8,0.094,0.165,0.11,0.45299999999999996,0.027999999999999997,2001-02\n2316,Ron Mercer,IND,26.0,200.66,95.25432,Kentucky,USA,1997,1,6,53,13.9,3.4,2.4,-11.1,0.032,0.09,0.245,0.439,0.154,2001-02\n2317,Rodney White,DET,22.0,205.74,107.95489599999999,North Carolina-Charlotte,USA,2001,1,9,16,3.5,1.1,0.8,6.6,0.02,0.13699999999999998,0.287,0.423,0.138,2001-02\n2318,Rodney Rogers,BOS,31.0,200.66,115.66596000000001,Wake Forest,USA,1993,1,9,77,11.9,4.5,1.4,4.0,0.075,0.134,0.21899999999999997,0.5579999999999999,0.10099999999999999,2001-02\n2319,Rodney Buford,MEM,24.0,195.58,85.728888,Creighton,USA,1999,2,53,63,9.4,4.3,1.1,-9.5,0.033,0.13699999999999998,0.179,0.47,0.068,2001-02\n2320,Rod Strickland,MIA,35.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,76,10.4,3.1,6.1,1.9,0.026000000000000002,0.091,0.2,0.495,0.34700000000000003,2001-02\n2321,Robert Traylor,CHH,25.0,203.2,128.820128,Michigan,USA,1998,1,6,61,3.7,3.1,0.6,-3.1,0.115,0.19699999999999998,0.193,0.473,0.09300000000000001,2001-02\n2322,Robert Pack,MIN,33.0,187.96,86.18248,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,3.9,1.4,3.1,-6.3,0.031,0.07200000000000001,0.17,0.41600000000000004,0.316,2001-02\n2323,Shawnelle Scott,DEN,30.0,208.28,113.398,St. John's (NY),USA,1994,2,43,21,3.9,4.9,0.4,-5.8,0.19399999999999998,0.22699999999999998,0.16699999999999998,0.489,0.055999999999999994,2001-02\n2324,Norman Richardson,CHI,24.0,195.58,90.7184,Hofstra,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,2.7,0.7,0.2,-17.1,0.047,0.085,0.221,0.501,0.057,2001-02\n2325,Nick Van Exel,DAL,30.0,185.42,88.45044,Cincinnati,USA,1993,2,37,72,18.4,3.5,6.6,-3.3,0.012,0.10300000000000001,0.268,0.495,0.33899999999999997,2001-02\n2326,Dell Curry,TOR,38.0,195.58,92.98635999999999,Virginia Tech,USA,1986,1,15,56,6.4,1.4,1.1,-0.6,0.028999999999999998,0.081,0.209,0.495,0.12,2001-02\n2327,Jermaine Jackson,TOR,26.0,195.58,92.532768,Detroit Mercy,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.4,1.1,2.4,-3.0,0.012,0.10300000000000001,0.113,0.542,0.32799999999999996,2001-02\n2328,Jelani McCoy,LAL,24.0,208.28,111.13004,UCLA,USA,1998,2,33,21,1.2,1.2,0.3,-14.8,0.092,0.185,0.14800000000000002,0.53,0.109,2001-02\n2329,Jeff Trepagnier,CLE,22.0,193.04,90.7184,Southern California,USA,2001,2,35,12,1.5,1.0,1.0,3.6,0.046,0.127,0.203,0.345,0.255,2001-02\n2330,Jeff McInnis,LAC,27.0,193.04,81.19296800000001,North Carolina,USA,1996,2,37,81,14.6,2.6,6.2,-2.1,0.017,0.061,0.204,0.486,0.27699999999999997,2001-02\n2331,Jeff Foster,IND,25.0,210.82,109.769264,Texas State,USA,1999,1,21,82,5.7,6.8,0.9,0.3,0.131,0.21600000000000003,0.14,0.493,0.062,2001-02\n2332,Jason Williams,MEM,26.0,185.42,86.18248,Florida,USA,1998,1,7,65,14.8,3.0,8.0,-7.6,0.011000000000000001,0.085,0.25,0.466,0.39299999999999996,2001-02\n2333,Jason Terry,ATL,24.0,187.96,79.83219199999998,Arizona,USA,1999,1,10,78,19.3,3.5,5.7,-3.8,0.015,0.08800000000000001,0.23600000000000002,0.5489999999999999,0.261,2001-02\n2334,Jason Richardson,GSW,21.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,2001,1,5,80,14.4,4.3,3.0,-6.0,0.049,0.08900000000000001,0.213,0.48700000000000004,0.149,2001-02\n2335,Jason Kidd,NJN,29.0,193.04,96.16150400000001,California,USA,1994,1,2,82,14.7,7.3,9.9,5.7,0.047,0.16899999999999998,0.221,0.484,0.40700000000000003,2001-02\n2336,Jason Hart,SAS,24.0,187.96,82.10015200000001,Syracuse,USA,2000,2,49,10,2.6,1.3,1.2,5.0,0.057999999999999996,0.12300000000000001,0.161,0.601,0.231,2001-02\n2337,Jason Collins,NJN,23.0,213.36,117.93392,Stanford,USA,2001,1,18,77,4.5,3.9,1.1,3.5,0.107,0.142,0.138,0.5,0.094,2001-02\n2338,Jason Collier,HOU,24.0,213.36,117.93392,Georgia Tech,USA,2000,1,15,25,4.2,3.3,0.4,-17.4,0.091,0.166,0.152,0.486,0.042,2001-02\n2339,Jason Caffey,MIL,29.0,203.2,116.119552,Alabama,USA,1995,1,20,23,4.3,2.2,0.5,-2.9,0.096,0.092,0.179,0.544,0.073,2001-02\n2340,Jarron Collins,UTA,23.0,210.82,114.30518400000001,Stanford,USA,2001,2,52,70,6.4,4.2,0.8,2.4,0.113,0.14,0.152,0.532,0.065,2001-02\n2341,Jaren Jackson,ORL,34.0,198.12,102.0582,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,4.3,1.9,0.9,-13.9,0.008,0.136,0.145,0.503,0.09,2001-02\n2342,Jermaine O'Neal,IND,23.0,210.82,109.769264,None,USA,1996,1,17,72,19.0,10.5,1.6,1.7,0.08199999999999999,0.225,0.251,0.521,0.079,2001-02\n2343,Jerome James,SEA,26.0,215.9,123.377024,Florida A&M,USA,1998,2,36,56,5.3,4.1,0.4,9.7,0.11599999999999999,0.161,0.183,0.498,0.036000000000000004,2001-02\n2344,Jerome Moiso,CHH,24.0,208.28,105.23334399999999,UCLA,France,2000,1,11,15,1.1,1.7,0.3,0.8,0.061,0.3,0.171,0.4,0.085,2001-02\n2345,Jerome Williams,TOR,29.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,68,7.6,5.7,1.1,2.9,0.113,0.16399999999999998,0.152,0.542,0.07400000000000001,2001-02\n2346,Joseph Forte,BOS,21.0,193.04,87.996848,North Carolina,USA,2001,1,21,8,0.8,0.8,0.8,-25.6,0.027000000000000003,0.14300000000000002,0.19,0.218,0.273,2001-02\n2347,Jonathan Bender,IND,21.0,213.36,99.336648,None,USA,1999,1,5,78,7.4,3.1,0.8,-1.6,0.045,0.11900000000000001,0.17600000000000002,0.5379999999999999,0.064,2001-02\n2348,Jon Barry,DET,32.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,82,9.0,2.9,3.3,4.6,0.026000000000000002,0.113,0.162,0.644,0.233,2001-02\n2349,Johnny Newman,DAL,38.0,200.66,95.25432,Richmond,USA,1986,2,29,47,4.2,1.0,0.3,2.4,0.013999999999999999,0.059000000000000004,0.122,0.5710000000000001,0.027999999999999997,2001-02\n2350,John Wallace,PHX,28.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1996,1,18,46,5.0,1.8,0.6,-6.9,0.064,0.136,0.24,0.493,0.099,2001-02\n2351,John Stockton,UTA,40.0,185.42,79.3786,Gonzaga,USA,1984,1,16,82,13.4,3.2,8.2,3.1,0.027999999999999997,0.099,0.19699999999999998,0.601,0.442,2001-02\n2352,John Starks,UTA,36.0,195.58,86.18248,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,4.4,1.0,1.1,-1.1,0.019,0.069,0.184,0.442,0.132,2001-02\n2353,Jamison Brewer,IND,21.0,187.96,80.73937600000001,Auburn,USA,2001,2,40,13,0.3,0.6,0.7,3.8,0.044000000000000004,0.15,0.083,0.4,0.321,2001-02\n2354,John Crotty,UTA,32.0,185.42,83.91452,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,6.9,1.8,3.4,2.6,0.024,0.085,0.163,0.599,0.313,2001-02\n2355,Joel Przybilla,MIL,22.0,215.9,115.66596000000001,Minnesota,USA,2000,1,9,71,2.7,4.0,0.3,-2.4,0.08199999999999999,0.192,0.09300000000000001,0.523,0.026000000000000002,2001-02\n2356,Joe Smith,MIN,26.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,72,10.7,6.3,1.1,9.3,0.09699999999999999,0.174,0.17800000000000002,0.5710000000000001,0.063,2001-02\n2357,Joe Johnson,PHX,21.0,200.66,102.0582,Arkansas,USA,2001,1,10,77,7.5,3.3,2.3,-0.4,0.042,0.106,0.162,0.478,0.151,2001-02\n2358,Joe Crispin,PHX,22.0,182.88,83.91452,Penn State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,3.8,0.5,1.2,-5.3,0.013999999999999999,0.068,0.239,0.536,0.27699999999999997,2001-02\n2359,Jim Jackson,MIA,31.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,55,10.7,5.3,2.5,0.0,0.036000000000000004,0.151,0.17800000000000002,0.511,0.134,2001-02\n2360,Jeryl Sasser,ORL,23.0,198.12,90.7184,Southern Methodist,USA,2001,1,22,7,1.4,1.0,0.3,-26.5,0.1,0.133,0.23199999999999998,0.309,0.087,2001-02\n2361,Jerry Stackhouse,DET,27.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,76,21.4,4.1,5.3,2.7,0.033,0.10300000000000001,0.321,0.518,0.28800000000000003,2001-02\n2362,John Amaechi,UTA,31.0,208.28,122.46983999999999,Penn State,England,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,3.2,2.0,0.5,-12.3,0.099,0.11900000000000001,0.204,0.41200000000000003,0.091,2001-02\n2363,Jud Buechler,ORL,34.0,198.12,103.418976,Arizona,USA,1990,2,38,66,1.7,1.8,0.5,-7.5,0.047,0.149,0.08900000000000001,0.46299999999999997,0.069,2001-02\n2364,James Posey,DEN,25.0,203.2,97.52228000000001,Xavier,USA,1999,1,18,73,10.7,5.9,2.5,-6.4,0.052000000000000005,0.175,0.18899999999999997,0.474,0.129,2001-02\n2365,Jamal Crawford,CHI,22.0,195.58,79.3786,Michigan,USA,2000,1,8,23,9.3,1.5,2.4,-11.6,0.012,0.07200000000000001,0.21899999999999997,0.555,0.204,2001-02\n2366,Greg Ostertag,UTA,29.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,74,3.3,4.2,0.7,2.2,0.14,0.193,0.126,0.474,0.068,2001-02\n2367,Greg Foster,MIL,33.0,210.82,108.86208,Texas-El Paso,USA,1990,2,35,6,1.2,1.3,0.2,-16.6,0.0,0.364,0.196,0.325,0.083,2001-02\n2368,Greg Buckner,DAL,25.0,193.04,95.25432,Clemson,USA,1998,2,53,44,5.8,3.9,1.1,0.9,0.086,0.136,0.127,0.5660000000000001,0.077,2001-02\n2369,Greg Anthony,MIL,34.0,185.42,81.64656,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,12,60,7.9,2.2,4.7,-9.1,0.017,0.086,0.185,0.46,0.31,2001-02\n2370,Grant Long,MEM,36.0,205.74,113.398,Eastern Michigan,USA,1988,2,33,66,6.3,3.5,2.1,-10.1,0.019,0.11699999999999999,0.133,0.475,0.11699999999999999,2001-02\n2371,Grant Hill,ORL,29.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,14,16.8,8.9,4.6,1.3,0.057,0.21,0.225,0.51,0.20600000000000002,2001-02\n2372,Glenn Robinson,MIL,29.0,200.66,104.32616,Purdue,USA,1994,1,1,66,20.7,6.2,2.5,-1.5,0.037000000000000005,0.158,0.287,0.537,0.13,2001-02\n2373,Glen Rice,HOU,35.0,203.2,99.79024,Michigan,USA,1989,1,4,20,8.6,2.4,1.6,-2.7,0.01,0.08199999999999999,0.162,0.47700000000000004,0.084,2001-02\n2374,Gilbert Arenas,GSW,20.0,190.5,86.636072,Arizona,USA,2001,2,30,47,10.9,2.8,3.7,-6.5,0.036000000000000004,0.083,0.19699999999999998,0.562,0.24100000000000002,2001-02\n2375,Gerald Wallace,SAC,19.0,200.66,97.52228000000001,Alabama,USA,2001,1,25,54,3.2,1.6,0.5,1.6,0.11199999999999999,0.086,0.205,0.44299999999999995,0.094,2001-02\n2376,George McCloud,DEN,35.0,203.2,102.0582,Florida State,USA,1989,1,7,69,8.8,3.6,3.0,-10.4,0.04,0.12300000000000001,0.192,0.466,0.187,2001-02\n2377,George Lynch,CHH,31.0,203.2,103.418976,North Carolina,USA,1993,1,12,45,3.8,4.1,1.2,0.2,0.085,0.146,0.131,0.39899999999999997,0.1,2001-02\n2378,Gary Trent,MIN,27.0,203.2,113.398,Ohio,USA,1995,1,11,64,7.5,4.2,0.9,-2.7,0.10800000000000001,0.172,0.203,0.5379999999999999,0.087,2001-02\n2379,Gary Payton,SEA,33.0,193.04,81.64656,Oregon State,USA,1990,1,2,82,22.1,4.8,9.0,3.2,0.028999999999999998,0.11,0.271,0.526,0.391,2001-02\n2380,Fred Hoiberg,CHI,29.0,195.58,95.25432,Iowa State,USA,1995,2,52,79,4.4,2.7,1.7,-7.8,0.015,0.16399999999999998,0.121,0.519,0.158,2001-02\n2381,Hakeem Olajuwon,TOR,39.0,213.36,115.66596000000001,Houston,Nigeria,1984,1,1,61,7.1,6.0,1.1,0.5,0.079,0.221,0.184,0.478,0.076,2001-02\n2382,Hanno Mottola,ATL,25.0,210.82,112.037224,Utah,Finland,2000,2,40,82,4.8,3.3,0.6,-5.7,0.069,0.161,0.163,0.474,0.06,2001-02\n2383,Harold Jamison,LAC,25.0,205.74,122.016248,Clemson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,2.2,1.6,0.2,-6.0,0.14,0.1,0.131,0.544,0.051,2001-02\n2384,Hedo Turkoglu,SAC,23.0,203.2,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,80,10.1,4.5,2.0,10.7,0.035,0.163,0.193,0.514,0.126,2001-02\n2385,Jamaal Tinsley,IND,24.0,190.5,88.45044,Iowa State,USA,2001,1,27,80,9.4,3.7,8.1,0.7,0.036000000000000004,0.099,0.20199999999999999,0.446,0.409,2001-02\n2386,Jamaal Magloire,CHH,24.0,210.82,117.480328,Kentucky,Canada,2000,1,19,82,8.5,5.6,0.4,3.7,0.11599999999999999,0.221,0.19899999999999998,0.623,0.035,2001-02\n2387,Jalen Rose,CHI,29.0,203.2,98.429464,Michigan,USA,1994,1,13,83,20.4,4.5,4.3,-2.1,0.016,0.11699999999999999,0.26,0.528,0.203,2001-02\n2388,Jake Voskuhl,PHX,24.0,210.82,111.13004,Connecticut,USA,2000,2,33,59,5.0,4.2,0.3,-4.2,0.127,0.193,0.14400000000000002,0.614,0.031,2001-02\n2389,Jake Tsakalidis,PHX,23.0,218.44,129.27372,None,Greece,2000,1,25,67,7.3,5.6,0.3,1.1,0.09,0.171,0.156,0.522,0.022000000000000002,2001-02\n2390,Jahidi White,WAS,26.0,205.74,131.54168,Georgetown,USA,1998,2,43,71,5.4,6.3,0.2,-3.5,0.13699999999999998,0.257,0.142,0.552,0.019,2001-02\n2391,Jacque Vaughn,ATL,27.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,82,6.6,2.0,4.3,-6.8,0.011000000000000001,0.096,0.149,0.547,0.316,2001-02\n2392,Jamal Mashburn,CHH,29.0,203.2,112.037224,Kentucky,USA,1993,1,4,40,21.5,6.1,4.3,1.8,0.022000000000000002,0.149,0.276,0.505,0.20199999999999999,2001-02\n2393,Jabari Smith,PHI,25.0,210.82,113.398,Louisiana State,USA,2000,2,45,23,3.2,1.2,0.5,4.7,0.048,0.106,0.191,0.474,0.095,2001-02\n2394,Ira Newble,ATL,27.0,200.66,97.52228000000001,Miami (OH),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,8.0,5.3,1.1,-0.8,0.073,0.126,0.125,0.56,0.055,2001-02\n2395,Ira Bowman,PHI,29.0,195.58,88.45044,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,3.3,0.3,0.3,-10.8,0.0,0.033,0.113,0.7140000000000001,0.063,2001-02\n2396,Ike Fontaine,MEM,27.0,193.04,95.25432,Washington State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.8,0.8,0.7,-39.0,0.0,0.08800000000000001,0.124,0.331,0.09300000000000001,2001-02\n2397,Ike Austin,MEM,32.0,208.28,130.63449599999998,Arizona State,USA,1991,2,48,21,3.6,3.4,0.6,-13.4,0.038,0.22399999999999998,0.157,0.405,0.07200000000000001,2001-02\n2398,Hubert Davis,WAS,32.0,195.58,83.007336,North Carolina,USA,1992,1,20,51,7.2,1.5,2.1,-1.6,0.006999999999999999,0.065,0.14300000000000002,0.544,0.14400000000000002,2001-02\n2399,Howard Eisley,NYK,29.0,187.96,81.64656,Boston College,USA,1994,2,30,39,4.4,1.3,2.6,-0.1,0.018000000000000002,0.07400000000000001,0.19399999999999998,0.435,0.292,2001-02\n2400,Horace Grant,ORL,36.0,208.28,111.13004,Clemson,USA,1987,1,10,76,8.0,6.3,1.4,6.2,0.08,0.166,0.126,0.539,0.069,2001-02\n2401,Isaiah Rider,DEN,31.0,195.58,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1993,1,5,10,9.3,3.3,1.2,9.0,0.068,0.149,0.27,0.526,0.12,2001-02\n2402,Felton Spencer,NYK,34.0,213.36,131.54168,Louisville,USA,1990,1,6,32,0.9,1.6,0.1,-4.6,0.075,0.151,0.098,0.358,0.019,2001-02\n2403,Jumaine Jones,CLE,23.0,203.2,98.88305600000001,Georgia,USA,1999,1,27,81,8.3,6.0,1.4,-2.2,0.07,0.2,0.162,0.501,0.085,2001-02\n2404,Karl Malone,UTA,38.0,205.74,116.119552,Louisiana Tech,USA,1985,1,13,80,22.4,8.6,4.3,0.8,0.057,0.218,0.28800000000000003,0.532,0.21600000000000003,2001-02\n2405,Michael Dickerson,MEM,27.0,195.58,86.18248,Arizona,USA,1998,1,14,4,10.8,3.0,2.3,-4.8,0.023,0.092,0.193,0.425,0.113,2001-02\n2406,Michael Curry,DET,33.0,195.58,95.25432,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,4.0,2.0,1.5,0.1,0.009000000000000001,0.096,0.094,0.521,0.10400000000000001,2001-02\n2407,Michael Bradley,TOR,23.0,205.74,102.965384,Villanova,USA,2001,1,17,26,1.2,0.9,0.1,-23.1,0.071,0.175,0.133,0.526,0.042,2001-02\n2408,Metta World Peace,IND,22.0,200.66,111.58363200000001,St. John's (NY),USA,1999,1,16,55,13.2,4.9,2.3,-1.2,0.05,0.141,0.23199999999999998,0.501,0.142,2001-02\n2409,Mengke Bateer,DEN,26.0,210.82,131.54168,None,China,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,5.1,3.6,0.8,-7.6,0.084,0.195,0.198,0.469,0.096,2001-02\n2410,Maurice Evans,MIN,23.0,195.58,99.79024,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,2.1,0.4,0.4,-6.1,0.06,0.026000000000000002,0.198,0.506,0.154,2001-02\n2411,Matt Harpring,PHI,26.0,200.66,104.779752,Georgia Tech,USA,1998,1,15,81,11.8,7.1,1.3,3.8,0.091,0.16399999999999998,0.191,0.512,0.073,2001-02\n2412,Matt Geiger,PHI,32.0,205.74,110.22285600000001,Georgia Tech,USA,1992,2,42,4,0.8,1.5,0.0,-42.0,0.091,0.09699999999999999,0.149,0.16899999999999998,0.0,2001-02\n2413,Matt Bullard,CHH,35.0,208.28,97.52228000000001,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,3.4,1.5,0.5,-6.3,0.03,0.12,0.172,0.436,0.077,2001-02\n2414,Mateen Cleaves,SAC,24.0,187.96,92.98635999999999,Michigan State,USA,2000,1,14,32,2.2,0.3,0.8,-11.1,0.006999999999999999,0.043,0.262,0.486,0.253,2001-02\n2415,Mark Strickland,ATL,31.0,208.28,99.79024,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,4.5,2.8,0.4,-7.0,0.069,0.162,0.171,0.466,0.051,2001-02\n2416,Mark Pope,MIL,29.0,208.28,106.59411999999999,Kentucky,USA,1996,2,52,45,1.9,1.6,0.4,-4.5,0.055,0.136,0.127,0.434,0.06,2001-02\n2417,Mark Madsen,LAL,26.0,205.74,107.047712,Stanford,USA,2000,1,29,59,2.8,2.7,0.7,5.7,0.14300000000000002,0.13699999999999998,0.129,0.49200000000000005,0.096,2001-02\n2418,Mark Jackson,NYK,37.0,190.5,88.45044,St. John's (NY),USA,1987,1,18,82,8.4,3.8,7.4,-6.7,0.027000000000000003,0.126,0.154,0.536,0.405,2001-02\n2419,Mark Bryant,SAS,37.0,205.74,113.398,Seton Hall,USA,1988,1,21,30,1.9,1.5,0.3,-4.0,0.13,0.107,0.14400000000000002,0.478,0.078,2001-02\n2420,Michael Doleac,CLE,25.0,210.82,118.841104,Utah,USA,1998,1,12,42,4.6,4.0,0.6,-8.7,0.08,0.20800000000000002,0.158,0.46799999999999997,0.055999999999999994,2001-02\n2421,Michael Finley,DAL,29.0,200.66,97.52228000000001,Wisconsin,USA,1995,1,21,69,20.6,5.2,3.3,3.9,0.036000000000000004,0.109,0.239,0.532,0.138,2001-02\n2422,Michael Jordan,WAS,39.0,198.12,97.975872,North Carolina,USA,1984,1,3,60,22.9,5.7,5.2,-0.3,0.027000000000000003,0.163,0.361,0.46799999999999997,0.295,2001-02\n2423,Michael Olowokandi,LAC,27.0,213.36,122.46983999999999,Pacific,Nigeria,1998,1,1,80,11.1,8.9,1.1,-2.3,0.073,0.239,0.203,0.457,0.059000000000000004,2001-02\n2424,Nazr Mohammed,ATL,24.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,82,9.7,7.9,0.4,-6.3,0.127,0.215,0.19399999999999998,0.49,0.026000000000000002,2001-02\n2425,Morris Peterson,TOR,24.0,200.66,98.88305600000001,Michigan State,USA,2000,1,21,63,14.0,3.5,2.4,-0.7,0.05,0.079,0.21,0.524,0.131,2001-02\n2426,Mookie Blaylock,GSW,35.0,182.88,81.64656,Oklahoma,USA,1989,1,12,35,3.4,1.5,3.3,-8.7,0.015,0.086,0.138,0.39799999999999996,0.33,2001-02\n2427,Moochie Norris,HOU,28.0,185.42,79.3786,West Florida,USA,1996,2,33,82,8.1,3.0,4.9,-6.1,0.037000000000000005,0.091,0.17800000000000002,0.47100000000000003,0.302,2001-02\n2428,Monty Williams,ORL,30.0,203.2,102.0582,Notre Dame,USA,1994,1,24,68,7.1,3.5,1.4,-2.9,0.07200000000000001,0.14,0.179,0.575,0.126,2001-02\n2429,Mitchell Butler,POR,31.0,195.58,97.975872,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,2.6,1.3,0.5,-9.4,0.076,0.11,0.17800000000000002,0.513,0.098,2001-02\n2430,Mitch Richmond,LAL,37.0,195.58,99.79024,Kansas State,USA,1988,1,5,64,4.1,1.5,0.9,9.8,0.021,0.114,0.19399999999999998,0.488,0.131,2001-02\n2431,Mark Blount,BOS,26.0,213.36,113.398,Pittsburgh,USA,1997,2,54,44,2.1,1.9,0.2,-6.5,0.065,0.166,0.125,0.509,0.039,2001-02\n2432,Milt Palacio,PHX,24.0,190.5,88.45044,Colorado State,Belize,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,3.3,1.1,1.2,-4.5,0.015,0.095,0.17,0.46799999999999997,0.18899999999999997,2001-02\n2433,Mike Penberthy,LAL,27.0,190.5,81.64656,Master's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.7,0.7,0.7,-10.9,0.0,0.154,0.132,0.665,0.25,2001-02\n2434,Mike Miller,ORL,22.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,63,15.2,4.3,3.1,3.6,0.026000000000000002,0.11699999999999999,0.209,0.542,0.149,2001-02\n2435,Mike James,MIA,27.0,187.96,86.18248,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.8,0.9,1.3,-17.2,0.019,0.14300000000000002,0.237,0.456,0.306,2001-02\n2436,Mike Bibby,SAC,24.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,80,13.7,2.8,5.0,7.3,0.015,0.071,0.19699999999999998,0.513,0.22699999999999998,2001-02\n2437,Michael Stewart,TOR,27.0,208.28,104.32616,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,2.0,2.3,0.3,-0.5,0.136,0.188,0.163,0.395,0.068,2001-02\n2438,Michael Ruffin,PHI,25.0,203.2,112.490816,Tulsa,USA,1999,2,32,15,1.1,3.4,0.3,-11.0,0.147,0.184,0.10800000000000001,0.271,0.048,2001-02\n2439,Michael Redd,MIL,22.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,2000,2,43,67,11.4,3.3,1.4,2.0,0.065,0.115,0.235,0.581,0.11599999999999999,2001-02\n2440,Mikki Moore,DET,26.0,213.36,104.32616,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,2.6,1.7,0.4,1.1,0.126,0.175,0.183,0.545,0.087,2001-02\n2441,Juwan Howard,DEN,29.0,205.74,113.398,Michigan,USA,1994,1,5,81,14.6,7.6,2.1,-2.3,0.096,0.17,0.22399999999999998,0.513,0.109,2001-02\n2442,Marcus Fizer,CHI,23.0,205.74,118.841104,Iowa State,USA,2000,1,4,76,12.3,5.6,1.6,-8.2,0.075,0.187,0.26,0.48200000000000004,0.11599999999999999,2001-02\n2443,Marc Jackson,MIN,27.0,208.28,122.46983999999999,Temple,USA,1997,2,37,39,4.8,3.3,0.4,-3.5,0.107,0.184,0.205,0.467,0.05,2001-02\n2444,Kirk Haston,CHH,23.0,205.74,109.769264,Indiana,USA,2001,1,16,15,1.7,1.3,0.3,-9.3,0.07200000000000001,0.188,0.249,0.306,0.114,2001-02\n2445,Keyon Dooling,LAC,22.0,190.5,88.904032,Missouri,USA,2000,1,10,14,4.1,0.2,0.9,10.4,0.0,0.02,0.19899999999999998,0.466,0.11900000000000001,2001-02\n2446,Kevin Willis,HOU,39.0,213.36,111.13004,Michigan State,USA,1984,1,11,52,6.1,5.8,0.3,-6.7,0.129,0.264,0.193,0.489,0.031,2001-02\n2447,Kevin Ollie,IND,29.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,5.7,2.3,3.6,-4.9,0.017,0.107,0.151,0.51,0.293,2001-02\n2448,Kevin Garnett,MIN,26.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,81,21.2,12.1,5.2,5.8,0.091,0.264,0.261,0.536,0.22,2001-02\n2449,Kerry Kittles,NJN,28.0,195.58,81.64656,Villanova,USA,1996,1,8,82,13.4,3.4,2.6,4.3,0.028999999999999998,0.08900000000000001,0.191,0.542,0.131,2001-02\n2450,Keon Clark,TOR,27.0,210.82,100.243832,Nevada-Las Vegas,USA,1998,1,13,81,11.3,7.4,1.1,-0.8,0.095,0.23199999999999998,0.214,0.522,0.071,2001-02\n2451,Kenyon Martin,NJN,24.0,205.74,106.140528,Cincinnati,USA,2000,1,1,73,14.9,5.3,2.6,6.2,0.051,0.122,0.222,0.503,0.12300000000000001,2001-02\n2452,Kenny Thomas,HOU,24.0,200.66,111.13004,New Mexico,USA,1999,1,22,72,14.1,7.2,1.9,-6.5,0.073,0.16899999999999998,0.212,0.52,0.10099999999999999,2001-02\n2453,Kenny Satterfield,DEN,21.0,185.42,79.83219199999998,Cincinnati,USA,2001,2,53,36,5.3,1.4,3.0,-5.0,0.032,0.084,0.218,0.431,0.335,2001-02\n2454,Kenny Anderson,BOS,31.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,76,9.6,3.6,5.3,5.4,0.025,0.1,0.168,0.47200000000000003,0.267,2001-02\n2455,Kendall Gill,MIA,34.0,195.58,97.52228000000001,Illinois,USA,1990,1,5,65,5.7,2.8,1.5,-2.6,0.024,0.126,0.171,0.414,0.11800000000000001,2001-02\n2456,Kelvin Cato,HOU,27.0,210.82,115.66596000000001,Iowa State,USA,1997,1,15,75,6.6,7.0,0.4,-5.0,0.106,0.21100000000000002,0.11199999999999999,0.599,0.024,2001-02\n2457,Keith Van Horn,NJN,26.0,208.28,115.66596000000001,Utah,USA,1997,1,2,81,14.8,7.5,2.0,4.8,0.061,0.213,0.237,0.51,0.11,2001-02\n2458,Kedrick Brown,BOS,21.0,200.66,100.697424,Northwest Florida State,USA,2001,1,11,29,2.2,1.7,0.5,-0.2,0.046,0.168,0.159,0.4,0.102,2001-02\n2459,Kobe Bryant,LAL,23.0,200.66,95.25432,None,USA,1996,1,13,80,25.2,5.5,5.5,7.6,0.040999999999999995,0.11800000000000001,0.304,0.544,0.254,2001-02\n2460,Kurt Thomas,NYK,29.0,205.74,106.59411999999999,Texas Christian,USA,1995,1,10,82,13.9,9.1,1.1,-5.5,0.08800000000000001,0.223,0.20199999999999999,0.542,0.057,2001-02\n2461,Kwame Brown,WAS,20.0,210.82,110.22285600000001,None,USA,2001,1,1,57,4.5,3.5,0.8,-4.6,0.08900000000000001,0.198,0.184,0.45,0.09,2001-02\n2462,LaPhonso Ellis,MIA,32.0,203.2,108.86208,Notre Dame,USA,1992,1,5,66,7.1,4.3,0.8,-5.3,0.073,0.126,0.16,0.48,0.059000000000000004,2001-02\n2463,Mamadou N'diaye,TOR,27.0,213.36,115.66596000000001,Auburn,Senegal,2000,1,26,5,4.0,2.2,0.0,-3.1,0.113,0.122,0.149,0.6940000000000001,0.0,2001-02\n2464,Malik Rose,SAS,27.0,200.66,115.66596000000001,Drexel,USA,1996,2,44,82,9.4,6.0,0.7,8.7,0.12,0.205,0.23800000000000002,0.517,0.064,2001-02\n2465,Malik Allen,MIA,24.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,4.3,3.2,0.4,-5.8,0.10300000000000001,0.15,0.16399999999999998,0.469,0.055,2001-02\n2466,Lucious Harris,NJN,31.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,74,9.1,2.8,1.6,4.0,0.036000000000000004,0.11900000000000001,0.198,0.556,0.136,2001-02\n2467,Lorenzen Wright,MEM,26.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,43,12.0,9.4,1.0,-6.3,0.11199999999999999,0.258,0.221,0.478,0.063,2001-02\n2468,Loren Woods,MIN,24.0,215.9,111.58363200000001,Arizona,USA,2001,2,45,60,1.8,2.0,0.4,-4.1,0.098,0.168,0.139,0.449,0.063,2001-02\n2469,Lindsey Hunter,LAL,31.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,82,5.8,1.5,1.6,4.6,0.012,0.07,0.158,0.466,0.11900000000000001,2001-02\n2470,Marcus Camby,NYK,28.0,210.82,106.59411999999999,Massachusetts,USA,1996,1,2,29,11.1,11.1,1.1,-5.1,0.10300000000000001,0.26899999999999996,0.174,0.483,0.055,2001-02\n2471,Leon Smith,ATL,21.0,208.28,106.59411999999999,None,USA,1999,1,29,14,2.2,2.2,0.2,0.5,0.109,0.253,0.158,0.46299999999999997,0.046,2001-02\n2472,Lawrence Funderburke,SAC,31.0,205.74,104.32616,Ohio State,USA,1994,2,51,56,4.7,3.5,0.6,4.0,0.113,0.17800000000000002,0.18100000000000002,0.49,0.069,2001-02\n2473,Lavor Postell,NYK,24.0,195.58,97.52228000000001,St. John's (NY),USA,2000,2,39,23,4.0,0.7,0.2,4.2,0.013000000000000001,0.08900000000000001,0.298,0.456,0.062,2001-02\n2474,Latrell Sprewell,NYK,31.0,195.58,88.45044,Alabama,USA,1992,1,24,81,19.4,3.7,3.9,-3.9,0.02,0.083,0.25,0.501,0.171,2001-02\n2475,Larry Robinson,NYK,34.0,190.5,81.64656,Centenary (LA),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.5,1.0,0.0,9.5,0.0,0.25,0.162,0.375,0.0,2001-02\n2476,Larry Hughes,GSW,23.0,195.58,83.46092800000001,Saint Louis,USA,1998,1,8,73,12.3,3.4,4.3,-6.1,0.040999999999999995,0.086,0.22,0.484,0.251,2001-02\n2477,Lamond Murray,CLE,29.0,200.66,107.047712,California,USA,1994,1,7,71,16.6,5.2,2.2,-2.3,0.040999999999999995,0.146,0.24600000000000002,0.534,0.11900000000000001,2001-02\n2478,Lamar Odom,LAC,22.0,208.28,100.243832,Rhode Island,USA,1999,1,4,29,13.1,6.1,5.9,-0.7,0.036000000000000004,0.147,0.228,0.473,0.294,2001-02\n2479,Lee Nailon,CHH,27.0,205.74,107.95489599999999,Texas Christian,USA,1999,2,43,79,10.8,3.7,1.2,0.2,0.062,0.114,0.22,0.513,0.08900000000000001,2001-02\n2480,Felipe Lopez,MIN,27.0,195.58,88.45044,St. John's (NY),Dominican Republic,1998,1,24,67,2.5,1.2,0.6,-2.5,0.057999999999999996,0.10099999999999999,0.172,0.469,0.10800000000000001,2001-02\n2481,Evan Eschmeyer,DAL,27.0,210.82,115.66596000000001,Northwestern,USA,1999,2,34,31,2.0,3.2,0.3,3.4,0.122,0.214,0.12,0.48,0.043,2001-02\n2482,Etan Thomas,WAS,24.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,2000,1,12,47,4.3,3.9,0.1,-0.1,0.10400000000000001,0.23,0.154,0.5529999999999999,0.015,2001-02\n2483,Cal Bowdler,ATL,25.0,208.28,114.758776,Old Dominion,USA,1999,1,17,52,3.1,2.1,0.2,-1.1,0.076,0.14300000000000002,0.159,0.41600000000000004,0.03,2001-02\n2484,Calbert Cheaney,DEN,30.0,200.66,98.429464,Indiana,USA,1993,1,6,68,7.3,3.5,1.6,-10.2,0.039,0.133,0.158,0.499,0.11199999999999999,2001-02\n2485,Calvin Booth,SEA,26.0,210.82,104.779752,Penn State,USA,1999,2,35,15,6.2,3.6,1.1,-8.3,0.08,0.133,0.17800000000000002,0.502,0.092,2001-02\n2486,Carlos Arroyo,DEN,22.0,187.96,91.625584,Florida International,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,3.0,1.1,1.9,-6.3,0.034,0.09,0.168,0.467,0.32299999999999995,2001-02\n2487,Carlos Rogers,IND,31.0,210.82,105.23334399999999,Tennessee State,USA,1994,1,11,22,2.7,1.7,0.1,-5.9,0.09699999999999999,0.153,0.16,0.574,0.03,2001-02\n2488,Cedric Henderson,GSW,27.0,200.66,102.0582,Memphis,USA,1997,2,44,12,3.0,0.3,0.3,12.9,0.013000000000000001,0.032,0.242,0.528,0.1,2001-02\n2489,Charles Oakley,CHI,38.0,205.74,111.13004,Virginia Union,USA,1985,1,9,57,3.8,6.0,2.0,-12.2,0.057999999999999996,0.24100000000000002,0.122,0.392,0.134,2001-02\n2490,Charles Smith,SAS,26.0,193.04,87.996848,New Mexico,USA,1997,1,26,60,7.4,2.2,1.3,-0.2,0.034,0.098,0.20600000000000002,0.483,0.121,2001-02\n2491,Charlie Bell,DAL,23.0,190.5,90.7184,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.1,0.7,0.3,-20.7,0.063,0.075,0.188,0.337,0.07400000000000001,2001-02\n2492,Charlie Ward,NYK,31.0,187.96,83.91452,Florida State,USA,1994,1,26,63,5.2,2.0,3.2,-0.9,0.017,0.11900000000000001,0.18,0.496,0.33899999999999997,2001-02\n2493,Chauncey Billups,MIN,25.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,82,12.5,2.8,5.5,3.6,0.017,0.094,0.207,0.555,0.29600000000000004,2001-02\n2494,Cherokee Parks,SAS,29.0,210.82,108.86208,Duke,USA,1995,1,12,42,1.5,1.4,0.2,-11.2,0.109,0.183,0.188,0.364,0.07,2001-02\n2495,Chris Andersen,DEN,23.0,208.28,104.32616,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,3.0,3.2,0.3,5.4,0.15,0.162,0.16399999999999998,0.41700000000000004,0.039,2001-02\n2496,Chris Childs,TOR,34.0,190.5,88.45044,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,4.1,2.2,5.1,-0.7,0.013000000000000001,0.105,0.133,0.435,0.35200000000000004,2001-02\n2497,Chris Crawford,ATL,27.0,205.74,106.59411999999999,Marquette,USA,1997,2,50,7,7.6,3.6,0.7,-12.4,0.07,0.14400000000000002,0.212,0.514,0.071,2001-02\n2498,Bryon Russell,UTA,31.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,66,9.6,4.5,2.1,3.9,0.048,0.134,0.171,0.493,0.111,2001-02\n2499,Bryce Drew,CHH,27.0,190.5,83.46092800000001,Valparaiso,USA,1998,1,16,61,3.4,1.2,1.7,2.7,0.021,0.086,0.139,0.539,0.209,2001-02\n2500,Bryant Stith,CLE,31.0,195.58,95.25432,Virginia,USA,1992,1,13,50,4.2,1.7,0.8,-8.7,0.035,0.114,0.168,0.493,0.11199999999999999,2001-02\n2501,Bruno Sundov,IND,22.0,218.44,111.58363200000001,None,Croatia,1998,2,35,22,1.5,1.0,0.1,-0.4,0.081,0.19399999999999998,0.221,0.391,0.057999999999999996,2001-02\n2502,Bob Sura,GSW,29.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,1995,1,17,78,10.0,3.3,3.5,-4.8,0.053,0.106,0.209,0.53,0.263,2001-02\n2503,Bobby Jackson,SAC,29.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,81,11.1,3.1,2.0,8.6,0.05,0.105,0.23199999999999998,0.537,0.157,2001-02\n2504,Bobby Simmons,WAS,22.0,198.12,106.59411999999999,DePaul,USA,2001,2,41,30,3.7,1.7,0.6,0.5,0.087,0.095,0.166,0.518,0.085,2001-02\n2505,Bonzi Wells,POR,25.0,195.58,96.615096,Ball State,USA,1998,1,11,74,17.0,6.0,2.8,4.2,0.06,0.163,0.263,0.5379999999999999,0.152,2001-02\n2506,Brad Miller,IND,26.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,13.6,8.2,2.0,-5.3,0.128,0.193,0.204,0.5720000000000001,0.124,2001-02\n2507,Brandon Armstrong,NJN,22.0,195.58,85.275296,Pepperdine,USA,2001,1,23,35,1.8,0.5,0.2,-8.9,0.051,0.034,0.226,0.358,0.079,2001-02\n2508,Brendan Haywood,WAS,22.0,213.36,120.655472,North Carolina,USA,2001,1,20,62,5.1,5.2,0.5,-1.3,0.126,0.159,0.126,0.54,0.038,2001-02\n2509,Chris Dudley,POR,37.0,210.82,117.93392,Yale,USA,1987,4,75,43,1.1,1.9,0.3,2.5,0.096,0.196,0.098,0.424,0.057999999999999996,2001-02\n2510,Brent Barry,SEA,30.0,198.12,92.079176,Oregon State,USA,1995,1,15,81,14.4,5.4,5.3,3.3,0.023,0.146,0.161,0.652,0.209,2001-02\n2511,Brevin Knight,MEM,26.0,177.8,77.11064,Stanford,USA,1997,1,16,53,7.0,2.1,5.7,-6.6,0.011000000000000001,0.09699999999999999,0.198,0.48200000000000004,0.447,2001-02\n2512,Brian Cardinal,DET,25.0,203.2,111.13004,Purdue,USA,2000,2,44,8,2.1,0.8,0.3,24.5,0.053,0.11800000000000001,0.154,0.612,0.069,2001-02\n2513,Brian Grant,MIA,30.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,72,9.3,8.0,1.9,-1.4,0.09,0.212,0.168,0.508,0.10300000000000001,2001-02\n2514,Brian Scalabrine,NJN,24.0,205.74,108.86208,Southern California,USA,2001,2,34,28,2.1,1.8,0.8,2.4,0.047,0.171,0.153,0.408,0.113,2001-02\n2515,Brian Shaw,LAL,36.0,198.12,90.7184,California-Santa Barbara,USA,1988,1,24,58,2.9,1.9,1.5,8.0,0.033,0.16399999999999998,0.153,0.45799999999999996,0.207,2001-02\n2516,Brian Skinner,CLE,26.0,205.74,120.20188,Baylor,USA,1998,1,22,65,3.4,4.3,0.3,-1.4,0.10400000000000001,0.19,0.1,0.569,0.024,2001-02\n2517,Bruce Bowen,SAS,31.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,7.0,2.7,1.5,11.3,0.03,0.08,0.141,0.46799999999999997,0.079,2001-02\n2518,Brent Price,SAC,33.0,185.42,83.91452,Oklahoma,USA,1992,2,32,20,1.6,0.4,0.5,-19.4,0.04,0.039,0.187,0.474,0.16399999999999998,2001-02\n2519,Bo Outlaw,PHX,31.0,203.2,95.25432,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,83,4.5,4.4,1.5,2.1,0.08800000000000001,0.128,0.10400000000000001,0.547,0.09699999999999999,2001-02\n2520,Chris Gatling,MIA,34.0,208.28,99.79024,Old Dominion,USA,1991,1,16,54,6.4,3.8,0.5,-4.1,0.102,0.19699999999999998,0.23600000000000002,0.501,0.061,2001-02\n2521,Chris Mills,GSW,32.0,200.66,99.79024,Arizona,USA,1993,1,22,66,7.4,2.9,1.1,-6.7,0.044000000000000004,0.134,0.185,0.516,0.099,2001-02\n2522,Daniel Santiago,PHX,26.0,215.9,116.119552,Saint Vincent,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.7,2.3,0.7,-21.1,0.0,0.292,0.185,0.5,0.2,2001-02\n2523,Danny Ferry,SAS,35.0,208.28,106.59411999999999,Duke,USA,1989,1,2,50,4.6,1.8,1.0,9.5,0.023,0.10099999999999999,0.127,0.594,0.099,2001-02\n2524,Danny Fortson,GSW,26.0,203.2,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,77,11.2,11.7,1.6,-4.8,0.133,0.299,0.18899999999999997,0.504,0.08900000000000001,2001-02\n2525,Danny Manning,DAL,36.0,208.28,106.140528,Kansas,USA,1988,1,1,41,4.0,2.6,0.7,-2.1,0.05,0.158,0.156,0.505,0.084,2001-02\n2526,Darius Miles,LAC,20.0,205.74,95.25432,None,USA,2000,1,3,82,9.5,5.5,2.2,-0.1,0.057,0.172,0.185,0.516,0.13699999999999998,2001-02\n2527,Darrell Armstrong,ORL,34.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,12.4,3.9,5.5,3.2,0.033,0.09699999999999999,0.17800000000000002,0.5529999999999999,0.249,2001-02\n2528,Darrick Martin,DAL,31.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.3,0.3,1.0,-54.6,0.0,0.055999999999999994,0.235,0.046,0.25,2001-02\n2529,Darvin Ham,MIL,28.0,200.66,104.32616,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,4.3,2.9,1.0,1.3,0.091,0.10099999999999999,0.134,0.5710000000000001,0.094,2001-02\n2530,David Robinson,SAS,36.0,215.9,113.398,Navy,USA,1987,1,1,78,12.2,8.3,1.2,9.9,0.1,0.22,0.193,0.562,0.068,2001-02\n2531,David Wesley,CHH,31.0,185.42,92.079176,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,14.2,2.1,3.5,-1.0,0.02,0.045,0.204,0.479,0.163,2001-02\n2532,DeSagana Diop,CLE,20.0,213.36,136.0776,None,Senegal,2001,1,8,18,1.4,0.9,0.3,-1.4,0.057,0.11800000000000001,0.182,0.401,0.069,2001-02\n2533,DeShawn Stevenson,UTA,21.0,195.58,95.25432,None,USA,2000,1,23,67,4.9,2.0,1.7,-5.6,0.045,0.094,0.184,0.41200000000000003,0.171,2001-02\n2534,Dean Garrett,GSW,35.0,210.82,113.398,Indiana,USA,1988,2,38,34,1.1,1.7,0.1,0.0,0.086,0.22399999999999998,0.153,0.32,0.038,2001-02\n2535,Dean Oliver,GSW,23.0,180.34,79.3786,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,2.1,0.4,1.1,-16.8,0.0,0.064,0.185,0.42,0.25,2001-02\n2536,Dee Brown,ORL,33.0,185.42,72.57472,Jacksonville,USA,1990,1,19,7,1.0,1.3,0.3,-4.4,0.0,0.138,0.163,0.175,0.043,2001-02\n2537,Dana Barros,DET,35.0,180.34,74.84268,Boston College,USA,1989,1,16,29,6.7,2.0,2.7,0.8,0.002,0.109,0.192,0.473,0.221,2001-02\n2538,Dan Majerle,PHX,36.0,198.12,100.697424,Central Michigan,USA,1988,1,14,65,4.6,2.7,1.4,1.9,0.026000000000000002,0.142,0.129,0.49,0.11199999999999999,2001-02\n2539,Dan Langhi,HOU,24.0,210.82,99.79024,Vanderbilt,USA,2000,2,31,34,3.1,2.0,0.4,-21.4,0.053,0.122,0.146,0.41200000000000003,0.057999999999999996,2001-02\n2540,Damone Brown,PHI,23.0,203.2,91.625584,Syracuse,USA,2001,2,36,17,1.4,0.2,0.1,-10.1,0.037000000000000005,0.042,0.22899999999999998,0.469,0.051,2001-02\n2541,Chris Webber,SAC,29.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,54,24.5,10.1,4.8,9.4,0.081,0.201,0.29,0.54,0.21,2001-02\n2542,Chris Whitney,WAS,30.0,182.88,79.3786,Clemson,USA,1993,2,47,82,10.2,1.9,3.8,-2.2,0.006,0.079,0.172,0.568,0.22899999999999998,2001-02\n2543,Christian Laettner,WAS,32.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,57,7.1,5.3,2.6,-5.1,0.06,0.187,0.155,0.511,0.166,2001-02\n2544,Chucky Atkins,DET,27.0,180.34,72.57472,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,12.1,2.0,3.3,1.4,0.016,0.067,0.19899999999999998,0.568,0.204,2001-02\n2545,Chucky Brown,SAC,34.0,203.2,99.79024,North Carolina State,USA,1989,2,43,18,1.2,1.8,0.3,-9.1,0.098,0.223,0.147,0.377,0.094,2001-02\n2546,Clar. Weatherspoon,NYK,31.0,200.66,122.46983999999999,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,56,8.8,8.2,1.1,-5.9,0.09699999999999999,0.214,0.152,0.478,0.057999999999999996,2001-02\n2547,Clifford Robinson,DET,35.0,208.28,102.0582,Connecticut,USA,1989,2,36,80,14.6,4.8,2.5,2.9,0.032,0.127,0.217,0.503,0.125,2001-02\n2548,Chris Mihm,CLE,22.0,213.36,120.20188,Texas,USA,2000,1,7,74,7.7,5.3,0.3,-7.7,0.09300000000000001,0.175,0.196,0.47,0.025,2001-02\n2549,Corey Maggette,LAC,22.0,198.12,103.418976,Duke,USA,1999,1,13,63,11.4,3.7,1.8,-3.1,0.038,0.12300000000000001,0.21100000000000002,0.56,0.114,2001-02\n2550,Corliss Williamson,DET,28.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,78,13.6,4.1,1.2,5.8,0.084,0.139,0.295,0.5670000000000001,0.113,2001-02\n2551,Courtney Alexander,WAS,25.0,198.12,92.98635999999999,Fresno State,USA,2000,1,13,56,9.8,2.6,1.5,-6.4,0.037000000000000005,0.094,0.204,0.521,0.114,2001-02\n2552,Cuttino Mobley,HOU,26.0,193.04,95.25432,Rhode Island,USA,1998,2,41,74,21.7,4.1,2.5,-3.9,0.023,0.08800000000000001,0.251,0.537,0.11199999999999999,2001-02\n2553,Dale Davis,POR,33.0,210.82,114.30518400000001,Clemson,USA,1991,1,13,78,9.5,8.8,1.2,5.1,0.124,0.20199999999999999,0.138,0.551,0.06,2001-02\n2554,Dalibor Bagaric,CHI,21.0,215.9,122.46983999999999,None,Croatia,2000,1,24,50,3.7,3.2,0.5,-11.9,0.1,0.201,0.188,0.44299999999999995,0.059000000000000004,2001-02\n2555,Damon Jones,DET,25.0,190.5,83.91452,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,5.1,1.5,2.1,7.6,0.013999999999999999,0.09300000000000001,0.162,0.5479999999999999,0.21,2001-02\n2556,Damon Stoudamire,POR,28.0,177.8,77.56423199999999,Arizona,USA,1995,1,7,75,13.5,3.9,6.5,3.5,0.032,0.08900000000000001,0.18899999999999997,0.506,0.28,2001-02\n2557,Corie Blount,PHI,33.0,208.28,109.769264,Cincinnati,USA,1993,1,25,72,3.6,5.1,0.6,-3.7,0.114,0.17800000000000002,0.10400000000000001,0.478,0.051,2001-02\n2558,Bimbo Coles,CLE,34.0,187.96,82.553744,Virginia Tech,USA,1990,2,40,47,3.2,1.2,2.3,-14.8,0.021,0.075,0.132,0.45899999999999996,0.26899999999999996,2001-02\n2559,Ben Wallace,DET,27.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,7.6,13.0,1.4,3.7,0.127,0.292,0.106,0.522,0.062,2001-02\n2560,Baron Davis,CHH,23.0,190.5,101.151016,UCLA,USA,1999,1,3,82,18.1,4.3,8.5,2.4,0.032,0.08900000000000001,0.237,0.498,0.364,2001-02\n2561,Eddie Gill,MEM,23.0,182.88,86.18248,Weber State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,5.0,1.2,2.1,-20.5,0.021,0.067,0.179,0.531,0.262,2001-02\n2562,Earl Watson,SEA,23.0,185.42,86.18248,UCLA,USA,2001,2,39,64,3.6,1.3,2.0,3.8,0.040999999999999995,0.067,0.139,0.507,0.196,2001-02\n2563,Earl Boykins,LAC,26.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,4.1,0.8,2.1,-0.5,0.04,0.040999999999999995,0.20199999999999999,0.46399999999999997,0.309,2001-02\n2564,Doug Overton,LAC,32.0,190.5,86.18248,La Salle,USA,1991,2,40,18,2.2,0.7,0.7,-1.0,0.009000000000000001,0.099,0.207,0.414,0.16699999999999998,2001-02\n2565,Doug Christie,SAC,32.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,81,12.0,4.6,4.2,8.2,0.028999999999999998,0.114,0.157,0.578,0.16899999999999998,2001-02\n2566,Donyell Marshall,UTA,29.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,58,14.8,7.6,1.7,-5.7,0.10800000000000001,0.19399999999999998,0.226,0.565,0.111,2001-02\n2567,Donny Marshall,NJN,29.0,200.66,104.32616,Connecticut,USA,1995,2,39,20,1.5,1.1,0.3,-5.0,0.068,0.11599999999999999,0.153,0.406,0.078,2001-02\n2568,Donnell Harvey,DEN,21.0,203.2,99.79024,Florida,USA,2000,1,22,47,5.7,4.8,0.8,-0.9,0.109,0.20600000000000002,0.154,0.526,0.073,2001-02\n2569,Don Reid,ORL,28.0,203.2,113.398,Georgetown,USA,1995,2,58,68,3.3,2.6,0.4,-3.4,0.1,0.168,0.16699999999999998,0.509,0.061,2001-02\n2570,Dirk Nowitzki,DAL,24.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,76,23.4,9.9,2.4,6.6,0.048,0.24,0.254,0.599,0.105,2001-02\n2571,Dion Glover,ATL,23.0,195.58,103.418976,Georgia Tech,USA,1999,1,20,55,8.9,3.1,1.5,-9.9,0.036000000000000004,0.128,0.225,0.491,0.127,2001-02\n2572,Dikembe Mutombo,PHI,36.0,218.44,120.20188,Georgetown,Congo,1991,1,4,80,11.5,10.8,1.0,4.5,0.10300000000000001,0.23,0.153,0.574,0.048,2001-02\n2573,Dickey Simpkins,ATL,30.0,205.74,112.490816,Providence,USA,1994,1,21,1,0.0,0.0,1.0,-16.7,0.0,0.0,0.0,0.0,0.5,2001-02\n2574,Devean George,LAL,24.0,203.2,99.79024,Augsburg,USA,1999,1,23,82,7.1,3.7,1.4,12.2,0.049,0.138,0.163,0.502,0.09699999999999999,2001-02\n2575,Desmond Mason,SEA,24.0,195.58,100.697424,Oklahoma State,USA,2000,1,17,75,12.4,4.7,1.4,5.4,0.046,0.124,0.188,0.5329999999999999,0.068,2001-02\n2576,Eddie Griffin,HOU,20.0,208.28,99.79024,Seton Hall,USA,2001,1,7,73,8.8,5.7,0.7,-5.2,0.069,0.175,0.183,0.456,0.049,2001-02\n2577,Eddie House,MIA,24.0,185.42,81.64656,Arizona State,USA,2000,2,37,64,8.0,1.7,1.9,-3.3,0.016,0.092,0.239,0.47100000000000003,0.18600000000000003,2001-02\n2578,Eddie Jones,MIA,30.0,198.12,90.7184,Temple,USA,1994,1,10,81,18.3,4.7,3.2,1.0,0.023,0.115,0.22699999999999998,0.546,0.152,2001-02\n2579,Eddie Robinson,CHI,26.0,205.74,92.98635999999999,Central Oklahoma,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,9.0,2.7,1.3,-11.7,0.043,0.10400000000000001,0.212,0.489,0.09699999999999999,2001-02\n2580,Ervin Johnson,MIL,34.0,210.82,115.66596000000001,New Orleans,USA,1993,1,23,81,2.6,5.8,0.3,1.7,0.10400000000000001,0.21899999999999997,0.079,0.46799999999999997,0.024,2001-02\n2581,Ernest Brown,MIA,23.0,213.36,110.676448,Indian Hills Community College,USA,2000,2,52,3,1.0,2.0,0.0,-62.2,0.05,0.294,0.22899999999999998,0.193,0.0,2001-02\n2582,Erick Strickland,BOS,28.0,190.5,98.88305600000001,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,7.7,2.7,2.3,-1.1,0.013999999999999999,0.132,0.18100000000000002,0.545,0.198,2001-02\n2583,Erick Dampier,GSW,26.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,73,7.6,5.3,1.2,-6.3,0.10400000000000001,0.13699999999999998,0.17800000000000002,0.484,0.078,2001-02\n2584,Erick Barkley,POR,24.0,185.42,80.28578399999998,St. John's (NY),USA,2000,1,28,19,3.1,0.9,1.8,1.2,0.026000000000000002,0.067,0.175,0.401,0.23800000000000002,2001-02\n2585,Eric Williams,BOS,29.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,74,6.4,3.0,1.5,5.4,0.036000000000000004,0.105,0.149,0.49,0.099,2001-02\n2586,Eric Snow,PHI,29.0,190.5,92.532768,Michigan State,USA,1995,2,43,61,12.1,3.5,6.6,5.1,0.017,0.09,0.17800000000000002,0.51,0.301,2001-02\n2587,Derrick McKey,PHI,35.0,208.28,109.315672,Alabama,USA,1987,1,9,41,2.9,3.1,1.1,0.6,0.073,0.121,0.091,0.46399999999999997,0.09300000000000001,2001-02\n2588,Eric Piatkowski,LAC,31.0,198.12,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,71,8.8,2.6,1.6,-2.4,0.027999999999999997,0.09300000000000001,0.152,0.601,0.10099999999999999,2001-02\n2589,Emanual Davis,ATL,33.0,195.58,88.45044,Delaware State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,6.6,2.6,2.4,-8.4,0.027999999999999997,0.076,0.151,0.449,0.145,2001-02\n2590,Elton Brand,LAC,23.0,203.2,120.20188,Duke,USA,1999,1,1,80,18.2,11.6,2.4,-0.2,0.152,0.198,0.212,0.586,0.109,2001-02\n2591,Elliot Perry,MEM,33.0,182.88,68.0388,Memphis,USA,1991,2,37,2,5.5,2.0,3.5,-42.0,0.0,0.11800000000000001,0.18100000000000002,0.506,0.389,2001-02\n2592,Eldridge Recasner,LAC,34.0,190.5,86.18248,Washington,USA,1992,Undrafted,Undrafted,6,0.8,0.0,0.8,-0.3,0.0,0.0,0.106,0.38799999999999996,0.313,2001-02\n2593,Elden Campbell,CHH,33.0,213.36,126.552168,Clemson,USA,1990,1,27,77,13.9,6.9,1.3,0.5,0.07,0.215,0.235,0.5579999999999999,0.084,2001-02\n2594,Eduardo Najera,DAL,25.0,203.2,106.140528,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,62,6.5,5.5,0.6,12.1,0.12300000000000001,0.159,0.132,0.5479999999999999,0.039,2001-02\n2595,Eddy Curry,CHI,19.0,210.82,129.27372,None,USA,2001,1,4,72,6.7,3.8,0.3,-11.1,0.113,0.162,0.207,0.54,0.039,2001-02\n2596,Eric Montross,TOR,30.0,213.36,122.46983999999999,North Carolina,USA,1994,1,9,49,2.4,2.9,0.3,-9.1,0.062,0.19,0.121,0.39799999999999996,0.039,2001-02\n2597,Derrick Dial,TOR,26.0,193.04,83.46092800000001,Eastern Michigan,USA,1998,2,52,32,3.2,1.8,1.1,4.2,0.048,0.158,0.226,0.387,0.21100000000000002,2001-02\n2598,Derrick Coleman,PHI,35.0,208.28,122.46983999999999,Syracuse,USA,1990,1,1,58,15.1,8.8,1.7,1.8,0.095,0.18600000000000003,0.212,0.524,0.084,2001-02\n2599,Derek Fisher,LAL,27.0,185.42,90.7184,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,70,11.2,2.1,2.6,9.4,0.008,0.073,0.175,0.55,0.13699999999999998,2001-02\n2600,Anfernee Hardaway,PHX,30.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,80,12.0,4.4,4.1,-1.9,0.044000000000000004,0.11900000000000001,0.218,0.47200000000000003,0.21100000000000002,2001-02\n2601,Ansu Sesay,SEA,25.0,205.74,102.0582,Mississippi,USA,1998,2,30,9,6.4,2.2,0.9,-7.5,0.066,0.124,0.18600000000000003,0.5489999999999999,0.091,2001-02\n2602,Antawn Jamison,GSW,26.0,205.74,101.151016,North Carolina,USA,1998,1,4,82,19.7,6.8,2.0,-6.8,0.07200000000000001,0.12300000000000001,0.237,0.516,0.09300000000000001,2001-02\n2603,Anthony Carter,MIA,27.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,4.3,2.5,4.7,-8.8,0.021,0.109,0.159,0.359,0.34700000000000003,2001-02\n2604,Anthony Johnson,NJN,27.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,1997,2,39,34,2.8,0.9,1.4,4.2,0.034,0.064,0.159,0.465,0.223,2001-02\n2605,Anthony Mason,MIL,35.0,203.2,115.66596000000001,Tennessee State,USA,1988,3,53,82,9.6,7.9,4.2,0.5,0.049,0.185,0.127,0.544,0.162,2001-02\n2606,Anthony Peeler,MIN,32.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,82,9.0,2.5,2.2,-0.1,0.021,0.09699999999999999,0.17300000000000001,0.519,0.135,2001-02\n2607,Andrew DeClercq,ORL,29.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,1995,2,34,61,2.7,2.7,0.4,-0.3,0.127,0.163,0.14300000000000002,0.474,0.055,2001-02\n2608,Antoine Walker,BOS,25.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,81,22.1,8.8,5.0,3.7,0.047,0.18600000000000003,0.27699999999999997,0.49,0.22399999999999998,2001-02\n2609,Antonio Davis,TOR,33.0,205.74,104.32616,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,77,14.5,9.6,2.0,-0.3,0.095,0.192,0.196,0.49700000000000005,0.087,2001-02\n2610,Antonio Harvey,SEA,31.0,210.82,102.0582,Pfeiffer,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.8,1.8,1.0,-12.6,0.109,0.087,0.149,0.349,0.14300000000000002,2001-02\n2611,Antonio McDyess,DEN,27.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,10,11.3,5.5,1.8,-15.9,0.09699999999999999,0.21100000000000002,0.209,0.631,0.136,2001-02\n2612,Antonis Fotsis,MEM,21.0,208.28,99.336648,None,Greece,2001,2,47,28,3.9,2.2,0.4,-6.1,0.08800000000000001,0.121,0.19,0.479,0.057,2001-02\n2613,Art Long,SEA,29.0,205.74,114.758776,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,4.5,4.0,0.7,-0.1,0.132,0.17300000000000001,0.163,0.506,0.063,2001-02\n2614,Austin Croshere,IND,27.0,208.28,109.769264,Providence,USA,1997,1,12,76,6.8,3.9,1.0,0.3,0.065,0.19,0.198,0.518,0.10400000000000001,2001-02\n2615,Avery Johnson,DAL,37.0,180.34,81.64656,Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,7.9,1.0,4.2,-7.1,0.012,0.047,0.19699999999999998,0.531,0.35600000000000004,2001-02\n2616,Antonio Daniels,SAS,27.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,82,9.2,2.1,2.8,7.0,0.013000000000000001,0.078,0.166,0.534,0.17600000000000002,2001-02\n2617,Zendon Hamilton,DEN,27.0,210.82,115.212368,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,6.0,4.7,0.3,-14.6,0.141,0.213,0.19899999999999998,0.499,0.028999999999999998,2001-02\n2618,Andrei Kirilenko,UTA,21.0,205.74,95.25432,None,Russia,1999,1,24,82,10.7,4.9,1.1,7.6,0.084,0.14400000000000002,0.188,0.5529999999999999,0.073,2001-02\n2619,Amal McCaskill,SAS,28.0,210.82,111.13004,Marquette,USA,1996,2,49,27,1.9,1.3,0.1,-10.3,0.11199999999999999,0.14,0.223,0.43,0.051,2001-02\n2620,Derek Anderson,POR,27.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,70,10.8,2.7,3.1,5.0,0.03,0.092,0.195,0.537,0.188,2001-02\n2621,DerMarr Johnson,ATL,22.0,205.74,91.171992,Cincinnati,USA,2000,1,6,72,8.4,3.4,1.1,-1.9,0.038,0.127,0.179,0.513,0.076,2001-02\n2622,Nick Anderson,MEM,34.0,198.12,92.98635999999999,Illinois,USA,1989,1,11,15,4.0,2.2,0.9,-14.8,0.005,0.17,0.198,0.375,0.127,2001-02\n2623,A.J. Guyton,CHI,24.0,185.42,81.64656,Indiana,USA,2000,2,32,45,5.4,1.0,1.8,-3.8,0.022000000000000002,0.067,0.221,0.47700000000000004,0.248,2001-02\n2624,Aaron McKie,PHI,29.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,48,12.2,4.0,3.7,3.4,0.02,0.125,0.19899999999999998,0.54,0.22,2001-02\n2625,Aaron Williams,NJN,30.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.2,4.1,0.9,4.8,0.087,0.165,0.179,0.568,0.084,2001-02\n2626,Adonal Foyle,GSW,27.0,208.28,120.20188,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,79,4.8,4.9,0.5,-7.2,0.105,0.171,0.145,0.445,0.044000000000000004,2001-02\n2627,Andre Miller,CLE,26.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,81,16.5,4.7,10.9,-1.1,0.043,0.10400000000000001,0.22699999999999998,0.5379999999999999,0.484,2001-02\n2628,Adrian Griffin,DAL,27.0,195.58,97.52228000000001,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,7.2,3.9,1.8,6.3,0.055999999999999994,0.129,0.13699999999999998,0.545,0.10800000000000001,2001-02\n2629,Alan Henderson,ATL,29.0,205.74,108.86208,Indiana,USA,1995,1,16,26,5.5,3.7,0.4,1.7,0.087,0.171,0.17,0.527,0.043,2001-02\n2630,Allan Houston,NYK,31.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,1993,1,11,77,20.4,3.3,2.5,-6.3,0.015,0.086,0.258,0.54,0.12300000000000001,2001-02\n2631,Allen Iverson,PHI,27.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,60,31.4,4.5,5.5,5.1,0.019,0.09300000000000001,0.371,0.489,0.266,2001-02\n2632,Alonzo Mourning,MIA,32.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,75,15.7,8.4,1.2,1.1,0.08800000000000001,0.20600000000000002,0.243,0.5579999999999999,0.067,2001-02\n2633,Alton Ford,PHX,21.0,205.74,124.7378,Houston,USA,2001,2,50,53,3.1,2.0,0.1,-8.7,0.085,0.193,0.175,0.573,0.027000000000000003,2001-02\n2634,Alvin Jones,PHI,23.0,210.82,120.20188,Georgia Tech,USA,2001,2,56,23,1.1,1.6,0.1,-3.8,0.13,0.235,0.14400000000000002,0.451,0.036000000000000004,2001-02\n2635,Alvin Williams,TOR,27.0,195.58,83.91452,Villanova,USA,1997,2,47,82,11.8,3.4,5.7,-0.9,0.022000000000000002,0.08900000000000001,0.183,0.47,0.262,2001-02\n2636,Al Harrington,IND,22.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,44,13.1,6.3,1.2,-1.3,0.084,0.151,0.218,0.526,0.073,2001-02\n2637,Zydrunas Ilgauskas,CLE,27.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,62,11.1,5.4,1.1,-4.1,0.125,0.18100000000000002,0.272,0.501,0.096,2001-02\n2638,Alvin Williams,TOR,28.0,195.58,83.91452,Villanova,USA,1997,2,47,78,13.2,3.1,5.3,-5.7,0.023,0.087,0.19699999999999998,0.508,0.266,2002-03\n2639,Joseph Forte,SEA,22.0,193.04,87.996848,North Carolina,USA,2001,1,21,17,1.4,0.6,0.6,-5.8,0.049,0.1,0.262,0.319,0.256,2002-03\n2640,Mike Wilks,MIN,24.0,177.8,83.91452,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,3.2,1.5,2.0,-1.5,0.036000000000000004,0.086,0.13699999999999998,0.436,0.22,2002-03\n2641,Mike Miller,MEM,23.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,65,15.6,5.2,2.6,2.2,0.023,0.157,0.21899999999999997,0.537,0.131,2002-03\n2642,Mike James,MIA,28.0,187.96,86.18248,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,7.8,1.9,3.2,-3.0,0.017,0.086,0.207,0.469,0.266,2002-03\n2643,Mike Dunleavy,GSW,22.0,205.74,100.243832,Duke,USA,2002,1,3,82,5.7,2.6,1.3,2.5,0.055,0.12300000000000001,0.17600000000000002,0.505,0.125,2002-03\n2644,Mike Bibby,SAC,25.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,55,15.9,2.7,5.2,8.6,0.022000000000000002,0.061,0.217,0.5589999999999999,0.231,2002-03\n2645,Mike Batiste,MEM,25.0,203.2,102.0582,Arizona State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,6.4,3.4,0.7,-6.2,0.077,0.165,0.21100000000000002,0.47600000000000003,0.07400000000000001,2002-03\n2646,Michael Stewart,CLE,28.0,208.28,104.32616,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,0.8,1.2,0.1,-12.0,0.083,0.156,0.094,0.426,0.044000000000000004,2002-03\n2647,Michael Redd,MIL,23.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,2000,2,43,82,15.1,4.5,1.4,2.6,0.05,0.14,0.22399999999999998,0.59,0.08900000000000001,2002-03\n2648,Michael Olowokandi,LAC,28.0,213.36,122.46983999999999,Pacific,Nigeria,1998,1,1,36,12.3,9.1,1.3,-4.8,0.047,0.215,0.193,0.457,0.064,2002-03\n2649,Michael Jordan,WAS,40.0,198.12,97.975872,North Carolina,USA,1984,1,3,82,20.0,6.1,3.8,0.0,0.027999999999999997,0.16699999999999998,0.28800000000000003,0.491,0.207,2002-03\n2650,Mikki Moore,ATL,27.0,213.36,102.0582,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,2.3,1.0,0.4,-18.0,0.158,0.044000000000000004,0.204,0.517,0.136,2002-03\n2651,Michael Finley,DAL,30.0,200.66,102.0582,Wisconsin,USA,1995,1,21,69,19.3,5.8,3.0,12.6,0.044000000000000004,0.122,0.24,0.514,0.124,2002-03\n2652,Michael Dickerson,MEM,28.0,195.58,86.18248,Arizona,USA,1998,1,14,6,4.8,1.0,1.3,-6.9,0.019,0.063,0.179,0.5529999999999999,0.131,2002-03\n2653,Michael Curry,DET,34.0,195.58,95.25432,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,3.0,1.6,1.3,-1.2,0.012,0.08800000000000001,0.094,0.474,0.113,2002-03\n2654,Michael Bradley,TOR,24.0,208.28,102.0582,Villanova,USA,2001,1,17,67,5.0,6.1,1.0,-8.9,0.136,0.233,0.146,0.49200000000000005,0.083,2002-03\n2655,Metta World Peace,IND,23.0,200.66,111.58363200000001,St. John's (NY),USA,1999,1,16,69,15.5,5.2,2.9,7.6,0.051,0.122,0.223,0.529,0.14400000000000002,2002-03\n2656,Mengke Bateer,SAS,27.0,210.82,131.54168,None,China,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,0.8,0.8,0.3,-18.5,0.059000000000000004,0.157,0.24600000000000002,0.252,0.16699999999999998,2002-03\n2657,Melvin Ely,LAC,25.0,208.28,117.93392,Fresno State,USA,2002,1,12,52,4.5,3.3,0.3,3.4,0.094,0.154,0.153,0.54,0.03,2002-03\n2658,Mehmet Okur,DET,24.0,210.82,112.94440800000001,None,Turkey,2001,2,37,72,6.9,4.7,1.0,4.3,0.099,0.19399999999999998,0.19,0.514,0.094,2002-03\n2659,Maurice Taylor,HOU,26.0,205.74,117.93392,Michigan,USA,1997,1,14,67,8.4,3.6,1.0,-0.1,0.086,0.124,0.237,0.47200000000000003,0.091,2002-03\n2660,Matt Maloney,ATL,31.0,190.5,87.089664,Pennsylvania,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.7,0.5,1.2,11.9,0.012,0.075,0.146,0.441,0.254,2002-03\n2661,Matt Harpring,UTA,27.0,200.66,104.779752,Georgia Tech,USA,1998,1,15,78,17.6,6.6,1.7,5.2,0.095,0.14400000000000002,0.237,0.588,0.095,2002-03\n2662,Michael Doleac,NYK,26.0,210.82,118.841104,Utah,USA,1998,1,12,75,4.4,2.9,0.6,-5.3,0.076,0.17300000000000001,0.187,0.451,0.068,2002-03\n2663,Milt Palacio,CLE,25.0,190.5,88.45044,Colorado State,Belize,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,5.0,2.9,3.2,-11.5,0.026000000000000002,0.11,0.124,0.466,0.21100000000000002,2002-03\n2664,Monty Williams,PHI,31.0,203.2,102.0582,Notre Dame,USA,1994,1,24,21,4.4,2.1,1.2,8.6,0.053,0.138,0.17600000000000002,0.489,0.14300000000000002,2002-03\n2665,Moochie Norris,HOU,29.0,187.96,83.91452,West Florida,USA,1996,2,33,82,4.4,1.9,2.4,-0.1,0.032,0.10099999999999999,0.159,0.47,0.239,2002-03\n2666,Qyntel Woods,POR,22.0,203.2,100.243832,Northeast Mississippi Community College,USA,2002,1,21,53,2.4,1.0,0.2,-8.6,0.051,0.146,0.20800000000000002,0.505,0.064,2002-03\n2667,Quentin Richardson,LAC,23.0,198.12,107.047712,DePaul,USA,2000,1,18,59,9.4,4.8,0.9,-5.9,0.079,0.151,0.22,0.46,0.07200000000000001,2002-03\n2668,Primoz Brezec,IND,23.0,215.9,114.30518400000001,None,Slovenia,2000,1,27,22,1.9,1.0,0.2,11.5,0.141,0.09300000000000001,0.22399999999999998,0.449,0.057999999999999996,2002-03\n2669,Predrag Savovic,DEN,27.0,198.12,102.0582,Hawaii,Yugoslavia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,3.1,0.9,0.8,-9.8,0.038,0.077,0.205,0.392,0.16899999999999998,2002-03\n2670,Predrag Drobnjak,SEA,27.0,210.82,123.377024,None,Yugoslavia,1997,2,48,82,9.4,3.9,1.0,-3.0,0.063,0.13,0.21100000000000002,0.45899999999999996,0.07400000000000001,2002-03\n2671,Popeye Jones,DAL,33.0,203.2,113.398,Murray State,USA,1992,2,41,26,2.0,2.3,0.3,-8.8,0.13699999999999998,0.16,0.16699999999999998,0.396,0.059000000000000004,2002-03\n2672,Pepe Sanchez,DET,26.0,193.04,88.45044,Temple,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,0.0,0.7,0.9,1.2,0.095,0.08,0.084,0.0,0.364,2002-03\n2673,Peja Stojakovic,SAC,26.0,208.28,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,72,19.2,5.5,2.0,8.2,0.027999999999999997,0.13699999999999998,0.223,0.6,0.08900000000000001,2002-03\n2674,Paul Shirley,ATL,25.0,208.28,104.32616,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.5,0.0,66.5,0.0,0.14300000000000002,0.252,0.0,0.0,2002-03\n2675,Paul Pierce,BOS,25.0,198.12,104.32616,Kansas,USA,1998,1,10,79,25.9,7.3,4.4,2.7,0.038,0.179,0.32899999999999996,0.532,0.23600000000000002,2002-03\n2676,Pau Gasol,MEM,22.0,213.36,102.965384,None,Spain,2001,1,3,82,19.0,8.8,2.8,-2.6,0.07400000000000001,0.19699999999999998,0.239,0.57,0.131,2002-03\n2677,Pat Garrity,ORL,26.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,81,10.7,3.8,1.5,2.2,0.031,0.107,0.151,0.551,0.073,2002-03\n2678,Pat Burke,ORL,29.0,210.82,113.398,Auburn,Ireland,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,4.3,2.4,0.4,-11.9,0.076,0.135,0.20800000000000002,0.415,0.055999999999999994,2002-03\n2679,P.J. Brown,NOH,33.0,210.82,108.40848799999999,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,78,10.7,9.0,1.9,2.4,0.107,0.209,0.139,0.5920000000000001,0.09,2002-03\n2680,Othella Harrington,NYK,29.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,74,7.7,6.4,0.8,-1.6,0.10400000000000001,0.207,0.151,0.563,0.053,2002-03\n2681,Oscar Torres,GSW,26.0,198.12,95.25432,Venezuela,Venezuela,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,3.1,0.7,0.2,7.1,0.039,0.091,0.226,0.5920000000000001,0.055999999999999994,2002-03\n2682,Olumide Oyedeji,ORL,22.0,208.28,108.86208,None,Nigeria,2000,2,42,27,1.0,1.9,0.2,-7.9,0.076,0.308,0.10400000000000001,0.485,0.062,2002-03\n2683,Nikoloz Tskitishvili,DEN,20.0,213.36,102.0582,None,Georgia,2002,1,5,81,3.9,2.2,1.1,-9.8,0.053,0.107,0.16699999999999998,0.374,0.113,2002-03\n2684,Nick Van Exel,DAL,31.0,185.42,88.45044,Cincinnati,USA,1993,2,37,73,12.5,2.8,4.3,6.0,0.019,0.095,0.22899999999999998,0.509,0.252,2002-03\n2685,Nene,DEN,20.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2002,1,7,80,10.5,6.1,1.9,-7.0,0.10800000000000001,0.156,0.191,0.545,0.11900000000000001,2002-03\n2686,Nazr Mohammed,ATL,25.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,35,4.6,3.7,0.2,-12.3,0.111,0.20199999999999999,0.201,0.452,0.024,2002-03\n2687,Nate Huffman,TOR,28.0,215.9,111.13004,Central Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.3,3.3,0.7,0.7,0.134,0.24100000000000002,0.175,0.40299999999999997,0.1,2002-03\n2688,Morris Peterson,TOR,25.0,200.66,97.52228000000001,Michigan State,USA,2000,1,21,82,14.1,4.4,2.3,-6.0,0.036000000000000004,0.10800000000000001,0.203,0.488,0.11,2002-03\n2689,Mateen Cleaves,SAC,25.0,187.96,92.98635999999999,Michigan State,USA,2000,1,14,12,1.3,0.7,0.8,1.1,0.019,0.106,0.303,0.32299999999999995,0.28600000000000003,2002-03\n2690,Marko 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Ollie,SEA,30.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,6.5,2.2,3.5,5.2,0.016,0.09699999999999999,0.15,0.514,0.252,2002-03\n2697,Kevin Garnett,MIN,27.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,82,23.0,13.4,6.0,6.8,0.086,0.282,0.262,0.5529999999999999,0.249,2002-03\n2698,Kerry Kittles,NJN,29.0,195.58,81.64656,Villanova,USA,1996,1,8,65,13.0,3.9,2.6,5.4,0.03,0.11699999999999999,0.191,0.55,0.15,2002-03\n2699,Keon Clark,SAC,28.0,210.82,100.243832,Nevada-Las Vegas,USA,1998,1,13,80,6.7,5.6,1.0,6.2,0.08800000000000001,0.17600000000000002,0.152,0.528,0.07,2002-03\n2700,Kenyon Martin,NJN,25.0,205.74,106.140528,Cincinnati,USA,2000,1,1,77,16.7,8.3,2.4,7.3,0.073,0.20800000000000002,0.247,0.511,0.126,2002-03\n2701,Kenny Thomas,PHI,25.0,200.66,111.13004,New Mexico,USA,1999,1,22,66,10.1,8.0,1.7,2.3,0.10800000000000001,0.205,0.172,0.517,0.091,2002-03\n2702,Kenny Satterfield,PHI,22.0,187.96,77.11064,Cincinnati,USA,2001,2,53,39,3.4,1.1,1.7,-10.4,0.034,0.073,0.209,0.34,0.256,2002-03\n2703,Kenny Anderson,NOH,32.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,61,6.1,2.2,3.2,-2.3,0.031,0.106,0.195,0.457,0.3,2002-03\n2704,Kendall Gill,MIN,35.0,195.58,97.52228000000001,Illinois,USA,1990,1,5,82,8.7,3.0,1.9,0.7,0.027999999999999997,0.10800000000000001,0.187,0.47700000000000004,0.12,2002-03\n2705,Ken Johnson,MIA,25.0,208.28,108.86208,Ohio State,USA,2001,2,48,16,2.0,2.0,0.0,-5.9,0.031,0.187,0.139,0.40399999999999997,0.0,2002-03\n2706,Kelvin Cato,HOU,28.0,210.82,124.7378,Iowa State,USA,1997,1,15,73,4.5,5.9,0.3,0.1,0.122,0.272,0.134,0.535,0.027000000000000003,2002-03\n2707,Keith Van Horn,PHI,27.0,208.28,115.66596000000001,Utah,USA,1997,1,2,74,15.9,7.1,1.3,1.9,0.079,0.188,0.23199999999999998,0.556,0.068,2002-03\n2708,Kedrick Brown,BOS,22.0,200.66,100.697424,Northwest Florida State,USA,2001,1,11,51,2.8,2.7,0.4,-3.9,0.07200000000000001,0.162,0.147,0.392,0.052000000000000005,2002-03\n2709,Karl Malone,UTA,39.0,205.74,116.119552,Louisiana Tech,USA,1985,1,13,81,20.6,7.8,4.7,3.0,0.049,0.203,0.276,0.534,0.23600000000000002,2002-03\n2710,Kareem Rush,LAL,22.0,198.12,97.52228000000001,Missouri,USA,2002,1,20,76,3.0,1.2,0.9,-3.5,0.033,0.08800000000000001,0.162,0.447,0.11900000000000001,2002-03\n2711,Juwan Howard,DEN,30.0,205.74,117.93392,Michigan,USA,1994,1,5,77,18.4,7.6,3.0,-11.2,0.073,0.187,0.262,0.501,0.175,2002-03\n2712,Junior Harrington,DEN,22.0,193.04,86.18248,Wingate,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,5.1,3.0,3.4,-8.8,0.025,0.129,0.152,0.405,0.23399999999999999,2002-03\n2713,Jumaine Jones,CLE,24.0,203.2,98.88305600000001,Georgia,USA,1999,1,27,80,9.8,5.1,1.4,-9.8,0.054000000000000006,0.156,0.16899999999999998,0.525,0.08900000000000001,2002-03\n2714,Juaquin Hawkins,HOU,29.0,200.66,92.98635999999999,Long Beach State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,2.3,1.3,0.8,2.0,0.03,0.099,0.128,0.42700000000000005,0.107,2002-03\n2715,Juan Dixon,WAS,24.0,190.5,74.389088,Maryland,USA,2002,1,17,42,6.4,1.7,1.0,-2.4,0.024,0.10800000000000001,0.23800000000000002,0.46399999999999997,0.11800000000000001,2002-03\n2716,Kobe Bryant,LAL,24.0,200.66,97.52228000000001,None,USA,1996,1,13,82,30.0,6.9,5.9,3.7,0.035,0.152,0.32899999999999996,0.55,0.268,2002-03\n2717,Raef LaFrentz,DAL,27.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,1998,1,3,69,9.3,4.8,0.8,7.7,0.085,0.142,0.168,0.578,0.05,2002-03\n2718,Kurt Thomas,NYK,30.0,205.74,106.59411999999999,Texas Christian,USA,1995,1,10,81,14.0,7.9,2.0,-1.1,0.071,0.22399999999999998,0.22399999999999998,0.511,0.11,2002-03\n2719,LaPhonso Ellis,MIA,33.0,203.2,108.86208,Notre Dame,USA,1992,1,5,55,5.0,2.9,0.3,0.8,0.065,0.165,0.195,0.47600000000000003,0.036000000000000004,2002-03\n2720,Mark Jackson,UTA,38.0,190.5,88.45044,St. John's (NY),USA,1987,1,18,82,4.7,2.1,4.6,-0.4,0.028999999999999998,0.11,0.17600000000000002,0.473,0.43700000000000006,2002-03\n2721,Mark Bryant,BOS,38.0,205.74,113.398,Seton Hall,USA,1988,1,21,16,0.8,1.3,0.3,-9.6,0.095,0.158,0.127,0.313,0.08,2002-03\n2722,Mark Blount,BOS,27.0,213.36,113.398,Pittsburgh,USA,1997,2,54,81,5.0,3.8,0.7,-11.4,0.08900000000000001,0.16699999999999998,0.166,0.491,0.07400000000000001,2002-03\n2723,Marcus Haislip,MIL,22.0,208.28,104.32616,Tennessee,USA,2002,1,13,39,4.1,1.4,0.2,-3.8,0.054000000000000006,0.087,0.19899999999999998,0.474,0.036000000000000004,2002-03\n2724,Marcus Fizer,CHI,24.0,203.2,117.93392,Iowa State,USA,2000,1,4,38,11.7,5.7,1.3,-4.0,0.107,0.18600000000000003,0.276,0.503,0.11800000000000001,2002-03\n2725,Marcus Camby,DEN,29.0,210.82,102.0582,Massachusetts,USA,1996,1,2,29,7.6,7.2,1.6,-12.6,0.122,0.252,0.193,0.444,0.138,2002-03\n2726,Marc Jackson,MIN,28.0,208.28,122.46983999999999,Temple,USA,1997,2,37,77,5.5,2.9,0.5,2.9,0.099,0.151,0.209,0.508,0.057999999999999996,2002-03\n2727,Manu Ginobili,SAS,25.0,198.12,95.25432,None,Argentina,1999,2,57,69,7.6,2.3,2.0,6.8,0.039,0.091,0.182,0.556,0.163,2002-03\n2728,Mamadou N'diaye,TOR,28.0,213.36,115.66596000000001,Auburn,Senegal,2000,1,26,22,5.5,3.7,0.3,-3.2,0.084,0.16699999999999998,0.16399999999999998,0.514,0.031,2002-03\n2729,Malik Rose,SAS,28.0,200.66,115.66596000000001,Drexel,USA,1996,2,44,79,10.4,6.4,1.6,6.3,0.095,0.21,0.223,0.5379999999999999,0.11199999999999999,2002-03\n2730,Malik Allen,MIA,25.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,9.6,5.3,0.7,-8.3,0.065,0.151,0.198,0.455,0.042,2002-03\n2731,Maceo Baston,TOR,27.0,205.74,97.52228000000001,Michigan,USA,1998,2,58,16,2.5,1.4,0.0,-14.9,0.048,0.17800000000000002,0.161,0.6609999999999999,0.0,2002-03\n2732,Lucious Harris,NJN,32.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,77,10.3,3.0,2.0,2.8,0.036000000000000004,0.099,0.2,0.494,0.139,2002-03\n2733,Lorenzen Wright,MEM,27.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,70,11.4,7.5,1.1,-5.5,0.095,0.207,0.21,0.489,0.069,2002-03\n2734,Loren Woods,MIN,25.0,215.9,111.58363200000001,Arizona,USA,2001,2,45,38,2.1,2.5,0.5,0.9,0.087,0.191,0.141,0.455,0.078,2002-03\n2735,Lonny Baxter,CHI,24.0,203.2,117.93392,Maryland,USA,2002,2,43,55,4.8,3.0,0.3,-4.0,0.10300000000000001,0.159,0.18899999999999997,0.521,0.04,2002-03\n2736,Lindsey Hunter,TOR,32.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,29,9.7,2.0,2.4,-13.2,0.024,0.079,0.26,0.434,0.217,2002-03\n2737,Lee Nailon,NYK,28.0,205.74,107.95489599999999,Texas Christian,USA,1999,2,43,38,5.5,1.8,0.7,-5.6,0.091,0.12,0.272,0.494,0.12300000000000001,2002-03\n2738,Lawrence Funderburke,SAC,32.0,205.74,104.32616,Ohio State,USA,1994,2,51,27,2.7,2.0,0.3,-1.6,0.083,0.159,0.16399999999999998,0.466,0.055,2002-03\n2739,Lavor Postell,NYK,25.0,195.58,97.52228000000001,St. John's (NY),USA,2000,2,39,12,3.6,0.3,0.3,-0.1,0.011000000000000001,0.036000000000000004,0.23600000000000002,0.48200000000000004,0.057,2002-03\n2740,Latrell Sprewell,NYK,32.0,195.58,88.45044,Alabama,USA,1992,1,24,74,16.4,3.9,4.5,-2.8,0.018000000000000002,0.10099999999999999,0.22699999999999998,0.49700000000000005,0.196,2002-03\n2741,Larry Hughes,WAS,24.0,195.58,83.46092800000001,Saint Louis,USA,1998,1,8,67,12.8,4.6,3.1,-0.9,0.037000000000000005,0.132,0.209,0.521,0.174,2002-03\n2742,Lamar Odom,LAC,23.0,208.28,100.243832,Rhode Island,USA,1999,1,4,49,14.6,6.7,3.6,-6.7,0.039,0.18,0.22,0.519,0.184,2002-03\n2743,Kwame Brown,WAS,21.0,210.82,112.490816,None,USA,2001,1,1,80,7.4,5.3,0.7,-2.6,0.085,0.19699999999999998,0.18899999999999997,0.496,0.057,2002-03\n2744,Jonathan Bender,IND,22.0,213.36,99.336648,None,USA,1999,1,5,46,6.6,2.9,0.9,-1.0,0.057,0.122,0.183,0.521,0.08900000000000001,2002-03\n2745,Rafer Alston,TOR,26.0,187.96,79.3786,Fresno State,USA,1998,2,39,47,7.8,2.3,4.1,-7.4,0.024,0.099,0.20600000000000002,0.51,0.348,2002-03\n2746,Randy Brown,PHX,35.0,187.96,86.18248,New Mexico State,USA,1991,2,31,32,1.3,0.8,1.1,-1.2,0.013999999999999999,0.107,0.11800000000000001,0.425,0.21600000000000003,2002-03\n2747,Tracy McGrady,ORL,24.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,75,32.1,6.5,5.5,3.5,0.046,0.147,0.35,0.564,0.282,2002-03\n2748,Tony Parker,SAS,21.0,187.96,81.64656,None,France,2001,1,28,82,15.5,2.6,5.3,8.9,0.015,0.071,0.228,0.542,0.268,2002-03\n2749,Tony Massenburg,UTA,35.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,58,4.7,2.7,0.3,-5.0,0.095,0.154,0.18899999999999997,0.508,0.037000000000000005,2002-03\n2750,Tony Delk,BOS,29.0,187.96,85.728888,Kentucky,USA,1996,1,16,67,9.8,3.5,2.2,-0.7,0.024,0.11699999999999999,0.165,0.547,0.141,2002-03\n2751,Tony Battie,BOS,27.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,67,7.3,6.5,0.7,5.4,0.09699999999999999,0.19,0.13,0.578,0.049,2002-03\n2752,Toni Kukoc,MIL,34.0,210.82,106.59411999999999,None,Croatia,1990,2,29,63,11.6,4.2,3.7,7.9,0.046,0.138,0.214,0.551,0.225,2002-03\n2753,Tom Gugliotta,PHX,33.0,208.28,113.398,North Carolina State,USA,1992,1,6,27,4.8,3.7,1.1,-8.3,0.065,0.191,0.171,0.474,0.114,2002-03\n2754,Todd MacCulloch,PHI,27.0,213.36,115.66596000000001,Washington,Canada,1999,2,47,42,7.1,4.7,0.5,-4.4,0.094,0.185,0.172,0.5479999999999999,0.04,2002-03\n2755,Tito Maddox,HOU,22.0,193.04,86.18248,Fresno State,USA,2002,2,37,9,1.2,0.8,0.6,-5.3,0.031,0.162,0.237,0.354,0.217,2002-03\n2756,Tim Thomas,MIL,26.0,208.28,108.86208,Villanova,USA,1997,1,7,80,13.3,4.9,1.3,-0.4,0.048,0.14300000000000002,0.225,0.527,0.071,2002-03\n2757,Tracy Murray,LAL,31.0,200.66,103.418976,UCLA,USA,1992,1,18,31,2.0,0.7,0.4,-15.9,0.028999999999999998,0.114,0.19899999999999998,0.40700000000000003,0.10300000000000001,2002-03\n2758,Tim Hardaway,IND,36.0,182.88,88.45044,Texas-El Paso,USA,1989,1,14,10,4.9,1.5,2.4,15.5,0.009000000000000001,0.115,0.21,0.483,0.27899999999999997,2002-03\n2759,Tierre Brown,CLE,24.0,187.96,85.728888,McNeese State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,4.3,2.0,2.6,3.3,0.055,0.136,0.22399999999999998,0.499,0.355,2002-03\n2760,Theo Ratliff,ATL,30.0,208.28,104.32616,Wyoming,USA,1995,1,18,81,8.7,7.5,0.9,-0.7,0.075,0.193,0.153,0.512,0.047,2002-03\n2761,Terence Morris,HOU,24.0,205.74,100.243832,Maryland,USA,2001,2,33,49,3.7,2.6,0.5,-4.3,0.07400000000000001,0.157,0.154,0.5,0.068,2002-03\n2762,Tayshaun Prince,DET,23.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,42,3.3,1.1,0.6,-3.8,0.013000000000000001,0.10800000000000001,0.16399999999999998,0.546,0.10400000000000001,2002-03\n2763,Tariq Abdul-Wahad,DAL,28.0,198.12,102.0582,San Jose State,France,1997,1,11,14,4.1,2.9,1.5,8.5,0.075,0.13699999999999998,0.15,0.47,0.147,2002-03\n2764,Tamar Slay,NJN,23.0,203.2,97.52228000000001,Marshall,USA,2002,2,53,36,2.6,0.9,0.4,-0.8,0.033,0.10099999999999999,0.213,0.428,0.086,2002-03\n2765,Stromile Swift,MEM,23.0,205.74,102.0582,Louisiana State,USA,2000,1,2,67,9.7,5.7,0.7,-2.5,0.092,0.19699999999999998,0.214,0.542,0.051,2002-03\n2766,Steven Smith,SAS,34.0,203.2,100.243832,Michigan State,USA,1991,1,5,53,6.8,1.9,1.3,1.9,0.024,0.081,0.17300000000000001,0.528,0.114,2002-03\n2767,Steven Hunter,ORL,21.0,213.36,99.79024,DePaul,USA,2001,1,15,33,3.9,2.8,0.2,3.1,0.09699999999999999,0.125,0.139,0.531,0.022000000000000002,2002-03\n2768,Steve Nash,DAL,29.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,82,17.8,2.9,7.3,10.3,0.026000000000000002,0.07,0.242,0.5760000000000001,0.35100000000000003,2002-03\n2769,Tim Duncan,SAS,27.0,213.36,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,81,23.3,12.9,3.9,9.1,0.1,0.268,0.27899999999999997,0.564,0.191,2002-03\n2770,Travis Best,MIA,30.0,180.34,83.46092800000001,Georgia Tech,USA,1995,1,23,72,8.4,2.0,3.5,-7.4,0.016,0.08,0.193,0.473,0.253,2002-03\n2771,Travis Knight,NYK,28.0,213.36,106.59411999999999,Connecticut,USA,1996,1,29,32,1.9,1.9,0.4,-3.4,0.069,0.18,0.127,0.424,0.08,2002-03\n2772,Tremaine Fowlkes,LAC,27.0,203.2,99.79024,Fresno State,USA,1998,2,54,37,4.4,2.8,0.6,9.2,0.086,0.128,0.13699999999999998,0.5329999999999999,0.06,2002-03\n2773,Zendon Hamilton,TOR,28.0,210.82,115.212368,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.0,1.3,0.0,2.8,0.071,0.3,0.258,0.51,0.0,2002-03\n2774,Zeljko Rebraca,DET,31.0,213.36,116.573144,None,Yugoslavia,1994,2,54,30,6.6,3.1,0.3,5.5,0.073,0.16399999999999998,0.19899999999999998,0.596,0.036000000000000004,2002-03\n2775,Zach Randolph,POR,21.0,205.74,114.758776,Michigan State,USA,2001,1,19,77,8.4,4.5,0.5,-4.0,0.124,0.196,0.228,0.555,0.057999999999999996,2002-03\n2776,Yao Ming,HOU,22.0,226.06,134.26323200000002,None,China,2002,1,1,82,13.5,8.2,1.7,2.2,0.099,0.223,0.222,0.57,0.10400000000000001,2002-03\n2777,Wesley Person,MEM,32.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,1994,1,23,66,11.0,2.9,1.7,-1.2,0.013999999999999999,0.095,0.163,0.565,0.08900000000000001,2002-03\n2778,Wang Zhi-zhi,LAC,25.0,215.9,124.7378,None,China,1999,2,36,41,4.4,1.9,0.2,-3.5,0.075,0.147,0.239,0.485,0.040999999999999995,2002-03\n2779,Walter McCarty,BOS,29.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,82,6.1,3.5,1.3,-0.3,0.036000000000000004,0.133,0.127,0.54,0.095,2002-03\n2780,Walt Williams,DAL,33.0,203.2,104.32616,Maryland,USA,1992,1,7,66,5.5,3.1,0.9,4.1,0.049,0.14400000000000002,0.155,0.5,0.077,2002-03\n2781,Wally Szczerbiak,MIN,26.0,200.66,110.676448,Miami (OH),USA,1999,1,6,52,17.6,4.6,2.6,4.2,0.035,0.11199999999999999,0.221,0.5670000000000001,0.11599999999999999,2002-03\n2782,Voshon Lenard,TOR,30.0,193.04,92.98635999999999,Minnesota,USA,1994,2,46,63,14.3,3.4,2.3,-9.0,0.027000000000000003,0.1,0.23399999999999999,0.502,0.138,2002-03\n2783,Vladimir Stepania,MIA,27.0,215.9,115.66596000000001,None,Georgia,1998,1,27,79,5.6,7.0,0.3,-6.3,0.145,0.254,0.16399999999999998,0.45399999999999996,0.03,2002-03\n2784,Vladimir Radmanovic,SEA,22.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2001,1,12,72,10.1,4.5,1.3,4.7,0.046,0.151,0.19899999999999998,0.508,0.086,2002-03\n2785,Vlade Divac,SAC,35.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,80,9.9,7.2,3.4,9.5,0.076,0.17800000000000002,0.171,0.519,0.16,2002-03\n2786,Vitaly Potapenko,SEA,28.0,208.28,129.27372,Wright State,Ukraine,1996,1,12,26,4.0,3.4,0.2,-6.4,0.071,0.20600000000000002,0.156,0.49200000000000005,0.017,2002-03\n2787,Vincent Yarbrough,DEN,22.0,200.66,95.25432,Tennessee,USA,2002,2,32,59,6.9,2.7,2.2,-7.6,0.028999999999999998,0.115,0.174,0.446,0.16,2002-03\n2788,Vince Carter,TOR,26.0,198.12,102.0582,North Carolina,USA,1998,1,5,43,20.6,4.4,3.3,-1.2,0.045,0.10099999999999999,0.27899999999999997,0.532,0.18100000000000002,2002-03\n2789,Vin Baker,BOS,31.0,210.82,113.398,Hartford,USA,1993,1,8,52,5.2,3.8,0.6,-2.2,0.10800000000000001,0.138,0.154,0.531,0.053,2002-03\n2790,Tyson Chandler,CHI,20.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,75,9.2,6.9,1.0,-8.6,0.105,0.203,0.182,0.565,0.068,2002-03\n2791,Tyronn Lue,WAS,26.0,182.88,80.73937600000001,Nebraska,USA,1998,1,23,75,8.6,2.0,3.5,-0.9,0.013000000000000001,0.077,0.16699999999999998,0.523,0.223,2002-03\n2792,Tyrone Hill,PHI,35.0,205.74,113.398,Xavier,USA,1990,1,11,56,5.6,7.0,0.7,-7.3,0.102,0.24,0.133,0.457,0.049,2002-03\n2793,Troy Murphy,GSW,23.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,79,11.7,10.2,1.3,-2.7,0.09699999999999999,0.24,0.166,0.526,0.066,2002-03\n2794,Troy Hudson,MIN,27.0,185.42,77.11064,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,14.2,2.3,5.7,2.7,0.018000000000000002,0.059000000000000004,0.213,0.531,0.261,2002-03\n2795,Trenton Hassell,CHI,24.0,195.58,90.7184,Austin Peay,USA,2001,2,29,82,4.2,3.1,1.8,-10.2,0.02,0.11699999999999999,0.11199999999999999,0.41100000000000003,0.11800000000000001,2002-03\n2796,Steve Kerr,SAS,37.0,185.42,81.64656,Arizona,USA,1988,2,50,75,4.0,0.8,0.9,1.7,0.015,0.055999999999999994,0.14800000000000002,0.552,0.128,2002-03\n2797,Steve Francis,HOU,26.0,190.5,88.45044,Maryland,USA,1999,1,2,81,21.0,6.2,6.2,2.4,0.057,0.115,0.259,0.541,0.278,2002-03\n2798,Stephon Marbury,PHX,26.0,187.96,92.98635999999999,Georgia Tech,USA,1996,1,4,81,22.3,3.2,8.1,1.5,0.018000000000000002,0.07400000000000001,0.27399999999999997,0.52,0.35700000000000004,2002-03\n2799,Stephen Jackson,SAS,25.0,203.2,99.79024,Butler Community College,USA,1997,2,42,80,11.8,3.6,2.3,5.2,0.036000000000000004,0.11,0.22,0.526,0.136,2002-03\n2800,Ron Mercer,IND,27.0,200.66,95.25432,Kentucky,USA,1997,1,6,72,7.7,2.1,1.6,2.0,0.023,0.081,0.18899999999999997,0.439,0.11699999999999999,2002-03\n2801,Roger Mason Jr.,CHI,22.0,195.58,90.7184,Virginia,USA,2002,2,30,17,1.8,0.7,0.7,-6.2,0.02,0.09300000000000001,0.14800000000000002,0.47100000000000003,0.16399999999999998,2002-03\n2802,Rodney White,DEN,23.0,205.74,104.32616,North Carolina-Charlotte,USA,2001,1,9,72,9.0,3.0,1.7,-11.3,0.03,0.127,0.24,0.469,0.156,2002-03\n2803,Rodney Rogers,NJN,32.0,200.66,115.66596000000001,Wake Forest,USA,1993,1,9,68,7.0,3.9,1.6,2.7,0.052000000000000005,0.171,0.203,0.483,0.146,2002-03\n2804,Rod Strickland,MIN,36.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,47,6.8,2.0,4.6,2.5,0.025,0.09,0.191,0.49200000000000005,0.35100000000000003,2002-03\n2805,Robert Traylor,NOH,26.0,203.2,128.820128,Michigan,USA,1998,1,6,69,3.9,3.8,0.7,0.3,0.138,0.21600000000000003,0.17,0.486,0.096,2002-03\n2806,Robert Pack,NOH,34.0,187.96,86.18248,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,5.2,1.8,2.9,-10.1,0.03,0.10300000000000001,0.20199999999999999,0.473,0.33299999999999996,2002-03\n2807,Robert Horry,LAL,32.0,208.28,107.95489599999999,Alabama,USA,1992,1,11,80,6.5,6.4,2.9,4.4,0.08800000000000001,0.163,0.12300000000000001,0.488,0.14800000000000002,2002-03\n2808,Robert Archibald,MEM,23.0,210.82,113.398,Illinois,Scotland,2002,2,31,12,1.6,1.4,0.3,-7.2,0.08800000000000001,0.162,0.225,0.34,0.071,2002-03\n2809,Ricky Davis,CLE,23.0,200.66,89.357624,Iowa,USA,1998,1,21,79,20.6,4.9,5.5,-10.3,0.034,0.106,0.26899999999999996,0.485,0.258,2002-03\n2810,Rick Fox,LAL,33.0,200.66,106.59411999999999,North Carolina,Canada,1991,1,24,76,9.0,4.3,3.3,2.8,0.032,0.131,0.157,0.523,0.171,2002-03\n2811,Rick Brunson,CHI,31.0,193.04,86.18248,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,3.5,1.1,2.1,2.3,0.027000000000000003,0.09,0.17300000000000001,0.5429999999999999,0.28600000000000003,2002-03\n2812,Richard Jefferson,NJN,23.0,200.66,100.697424,Arizona,USA,2001,1,13,80,15.5,6.4,2.5,6.4,0.06,0.14300000000000002,0.19699999999999998,0.563,0.11900000000000001,2002-03\n2813,Richard Hamilton,DET,25.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,82,19.7,3.9,2.5,3.2,0.04,0.105,0.314,0.531,0.171,2002-03\n2814,Reggie Slater,MIN,32.0,200.66,115.66596000000001,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,3.1,1.2,0.2,0.6,0.133,0.099,0.237,0.58,0.051,2002-03\n2815,Reggie Miller,IND,37.0,200.66,88.45044,UCLA,USA,1987,1,11,70,12.6,2.5,2.4,3.7,0.011000000000000001,0.079,0.17,0.597,0.135,2002-03\n2816,Reggie Evans,SEA,23.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,3.2,6.6,0.5,-0.4,0.141,0.252,0.08900000000000001,0.51,0.037000000000000005,2002-03\n2817,Ray Allen,SEA,27.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,76,22.5,5.0,4.4,2.6,0.039,0.11800000000000001,0.28,0.565,0.217,2002-03\n2818,Rasual Butler,MIA,24.0,200.66,92.98635999999999,La Salle,USA,2002,2,52,72,7.5,2.6,1.3,-8.0,0.021,0.11800000000000001,0.215,0.43700000000000006,0.11599999999999999,2002-03\n2819,Rasho Nesterovic,MIN,27.0,213.36,112.490816,None,Slovenia,1998,1,17,77,11.2,6.5,1.5,2.3,0.073,0.16899999999999998,0.17600000000000002,0.536,0.07400000000000001,2002-03\n2820,Rasheed Wallace,POR,28.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1995,1,4,74,18.1,7.4,2.1,5.7,0.051,0.19399999999999998,0.233,0.552,0.10099999999999999,2002-03\n2821,Rashard Lewis,SEA,23.0,208.28,97.52228000000001,None,USA,1998,2,32,77,18.1,6.5,1.7,-1.6,0.057999999999999996,0.14,0.223,0.537,0.078,2002-03\n2822,Randy Livingston,NOH,28.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,2,3.0,0.0,0.5,0.7,0.0,0.0,0.198,0.615,0.2,2002-03\n2823,Ruben Boumtje-Boumtje,POR,25.0,213.36,116.573144,Georgetown,USA,2001,2,49,2,0.0,0.5,0.5,27.3,0.25,0.0,0.10400000000000001,0.0,0.33299999999999996,2002-03\n2824,Raja Bell,DAL,26.0,195.58,92.98635999999999,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,3.1,1.9,0.8,4.3,0.043,0.09300000000000001,0.105,0.509,0.071,2002-03\n2825,Ruben Patterson,POR,27.0,195.58,101.604608,Cincinnati,USA,1998,2,31,78,8.3,3.4,1.3,4.0,0.08800000000000001,0.10400000000000001,0.204,0.53,0.10300000000000001,2002-03\n2826,Ryan Bowen,DEN,27.0,205.74,99.79024,Iowa,USA,1998,2,55,62,3.6,2.5,0.9,-3.8,0.086,0.098,0.11599999999999999,0.519,0.09,2002-03\n2827,Stacey Augmon,NOH,34.0,203.2,96.615096,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,70,3.0,1.7,1.0,5.4,0.035,0.126,0.14,0.474,0.125,2002-03\n2828,Speedy Claxton,SAS,25.0,180.34,75.296272,Hofstra,USA,2000,1,20,30,5.8,1.9,2.5,1.7,0.055,0.086,0.203,0.509,0.292,2002-03\n2829,Soumaila Samake,LAL,25.0,208.28,108.86208,None,Mali,2000,2,36,13,1.7,1.8,0.3,-10.0,0.14300000000000002,0.203,0.15,0.442,0.087,2002-03\n2830,Smush Parker,CLE,22.0,193.04,81.64656,Fordham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,6.2,1.8,2.5,-9.6,0.028999999999999998,0.095,0.20199999999999999,0.523,0.239,2002-03\n2831,Slava Medvedenko,LAL,24.0,208.28,115.66596000000001,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,4.4,2.4,0.3,-5.3,0.111,0.134,0.22,0.46,0.05,2002-03\n2832,Shawn Marion,PHX,25.0,200.66,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,81,21.2,9.5,2.4,0.8,0.066,0.19399999999999998,0.23199999999999998,0.5379999999999999,0.10400000000000001,2002-03\n2833,Shawn Kemp,ORL,33.0,208.28,127.00576000000001,Trinity Valley Community College,USA,1989,1,17,79,6.8,5.7,0.7,-2.3,0.099,0.22399999999999998,0.187,0.46799999999999997,0.055,2002-03\n2834,Shawn Bradley,DAL,31.0,228.6,124.7378,Brigham Young,USA,1993,1,2,81,6.7,5.9,0.7,10.0,0.098,0.204,0.138,0.601,0.047,2002-03\n2835,Shareef Abdur-Rahim,ATL,26.0,205.74,108.86208,California,USA,1996,1,3,81,19.9,8.4,3.0,-2.6,0.069,0.18,0.245,0.5660000000000001,0.145,2002-03\n2836,Shaquille O'Neal,LAL,31.0,215.9,151.95332,Louisiana State,USA,1992,1,1,67,27.5,11.1,3.1,6.9,0.12,0.214,0.303,0.602,0.15,2002-03\n2837,Shane Battier,MEM,24.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,78,9.7,4.4,1.3,-2.2,0.059000000000000004,0.098,0.131,0.597,0.067,2002-03\n2838,Shandon Anderson,NYK,29.0,198.12,95.25432,Georgia,USA,1996,2,54,82,8.4,3.1,1.1,-1.2,0.043,0.13,0.19699999999999998,0.5529999999999999,0.086,2002-03\n2839,Shammond Williams,DEN,28.0,185.42,91.171992,North Carolina,USA,1998,2,34,78,8.0,2.2,3.4,-3.2,0.013999999999999999,0.09,0.177,0.503,0.252,2002-03\n2840,Sean Rooks,LAC,33.0,208.28,117.93392,Arizona,USA,1992,2,30,70,4.2,3.1,1.0,-10.7,0.044000000000000004,0.14400000000000002,0.132,0.46,0.085,2002-03\n2841,Sean Marks,MIA,27.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,23,2.3,1.5,0.1,-1.7,0.042,0.14800000000000002,0.16699999999999998,0.41200000000000003,0.023,2002-03\n2842,Sean Lampley,MIA,23.0,200.66,102.965384,California,USA,2001,2,44,35,4.8,2.4,0.9,-3.3,0.061,0.132,0.182,0.512,0.12,2002-03\n2843,Scottie Pippen,POR,37.0,203.2,103.418976,Central Arkansas,USA,1987,1,5,64,10.8,4.3,4.5,8.2,0.037000000000000005,0.135,0.19899999999999998,0.52,0.23399999999999999,2002-03\n2844,Scott Williams,PHX,35.0,208.28,117.93392,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,4.0,2.8,0.3,-4.8,0.091,0.163,0.177,0.44,0.040999999999999995,2002-03\n2845,Scott Padgett,UTA,27.0,205.74,108.86208,Kentucky,USA,1999,1,28,82,5.7,3.3,1.0,1.9,0.076,0.16699999999999998,0.187,0.496,0.113,2002-03\n2846,Scot Pollard,SAC,28.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,23,4.5,4.6,0.3,15.1,0.154,0.183,0.156,0.49700000000000005,0.027999999999999997,2002-03\n2847,Samaki Walker,LAL,27.0,205.74,115.66596000000001,Louisville,USA,1996,1,9,67,4.4,5.5,1.0,-2.7,0.1,0.22399999999999998,0.13699999999999998,0.465,0.08,2002-03\n2848,Sam Cassell,MIL,33.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,78,19.7,4.4,5.8,-1.2,0.024,0.124,0.262,0.565,0.293,2002-03\n2849,Ryan Humphrey,MEM,23.0,203.2,106.59411999999999,Notre Dame,USA,2002,1,19,48,1.9,2.1,0.2,-5.6,0.08,0.16399999999999998,0.159,0.33899999999999997,0.043,2002-03\n2850,Ruben Wolkowyski,BOS,29.0,208.28,124.7378,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,0.7,0.1,0.1,-61.3,0.0,0.059000000000000004,0.145,0.434,0.125,2002-03\n2851,Zydrunas Ilgauskas,CLE,28.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,81,17.2,7.5,1.6,-7.9,0.10800000000000001,0.172,0.27899999999999997,0.516,0.10099999999999999,2002-03\n2852,Jon Barry,DET,33.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,80,6.9,2.3,2.6,9.6,0.026000000000000002,0.11900000000000001,0.175,0.593,0.242,2002-03\n2853,John Salmons,PHI,23.0,200.66,95.25432,Miami (FL),USA,2002,1,26,64,2.1,0.9,0.7,2.5,0.039,0.102,0.145,0.502,0.153,2002-03\n2854,Chris Webber,SAC,30.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,67,23.0,10.5,5.4,7.5,0.07,0.215,0.303,0.485,0.23800000000000002,2002-03\n2855,Chris Owens,MEM,24.0,200.66,111.13004,Texas,USA,2002,2,47,1,4.0,1.0,0.0,39.1,0.33299999999999996,0.0,0.28800000000000003,0.667,0.0,2002-03\n2856,Chris Mills,GSW,33.0,200.66,99.79024,Arizona,USA,1993,1,22,21,4.8,2.4,1.0,3.7,0.078,0.14300000000000002,0.20800000000000002,0.44299999999999995,0.138,2002-03\n2857,Chris Mihm,CLE,23.0,213.36,120.20188,Texas,USA,2000,1,7,52,5.9,4.4,0.5,-8.2,0.13,0.191,0.203,0.462,0.06,2002-03\n2858,Chris Jefferies,TOR,23.0,203.2,97.52228000000001,Fresno State,USA,2002,1,27,51,3.9,1.2,0.4,-7.4,0.025,0.081,0.17600000000000002,0.46299999999999997,0.057,2002-03\n2859,Chris Dudley,POR,38.0,210.82,117.93392,Yale,USA,1987,4,75,3,0.0,0.7,0.0,-65.5,0.16699999999999998,0.0,0.045,0.0,0.0,2002-03\n2860,Chris Crawford,ATL,28.0,205.74,106.59411999999999,Marquette,USA,1997,2,50,5,4.8,1.4,0.2,-1.1,0.107,0.111,0.23800000000000002,0.726,0.053,2002-03\n2861,Chris Childs,NJN,35.0,190.5,88.45044,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.3,0.4,1.3,-3.0,0.03,0.023,0.11599999999999999,0.35200000000000004,0.242,2002-03\n2862,Chris Andersen,DEN,24.0,208.28,99.79024,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,5.2,4.6,0.5,-7.3,0.129,0.214,0.19399999999999998,0.44,0.066,2002-03\n2863,Cherokee Parks,LAC,30.0,210.82,108.86208,Duke,USA,1995,1,12,30,6.3,4.4,0.7,-15.3,0.08199999999999999,0.165,0.141,0.523,0.055,2002-03\n2864,Chauncey Billups,DET,26.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,74,16.2,3.7,3.9,4.0,0.019,0.124,0.24,0.5820000000000001,0.23800000000000002,2002-03\n2865,Charlie Ward,NYK,32.0,187.96,83.91452,Florida State,USA,1994,1,26,66,7.2,2.7,4.6,1.8,0.019,0.122,0.165,0.54,0.326,2002-03\n2866,Charles Smith,POR,27.0,193.04,90.7184,New Mexico,USA,1997,1,26,3,1.7,0.0,0.3,19.1,0.0,0.0,0.192,0.434,0.083,2002-03\n2867,Charles Oakley,WAS,39.0,205.74,112.490816,Virginia Union,USA,1985,1,9,42,1.8,2.5,1.0,1.6,0.083,0.18,0.085,0.529,0.127,2002-03\n2868,Cezary Trybanski,MEM,23.0,218.44,108.86208,None,Poland,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,0.9,0.9,0.1,-11.1,0.073,0.099,0.163,0.287,0.021,2002-03\n2869,Casey Jacobsen,PHX,22.0,198.12,97.52228000000001,Stanford,USA,2002,1,22,72,5.1,1.2,1.0,4.3,0.027999999999999997,0.054000000000000006,0.166,0.493,0.10099999999999999,2002-03\n2870,Caron Butler,MIA,23.0,200.66,98.429464,Connecticut,USA,2002,1,10,78,15.4,5.1,2.7,-7.6,0.053,0.11,0.22899999999999998,0.502,0.14,2002-03\n2871,Carlos Boozer,CLE,21.0,205.74,127.00576000000001,Duke,USA,2002,2,34,81,10.0,7.5,1.3,-11.9,0.10800000000000001,0.231,0.17,0.5770000000000001,0.09,2002-03\n2872,Carlos Arroyo,UTA,23.0,187.96,91.625584,Florida International,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,2.8,0.6,1.2,-2.3,0.045,0.062,0.239,0.51,0.319,2002-03\n2873,Calvin Booth,SEA,27.0,210.82,104.779752,Penn State,USA,1999,2,35,47,2.9,2.3,0.3,3.5,0.066,0.151,0.134,0.494,0.033,2002-03\n2874,Calbert Cheaney,UTA,31.0,200.66,98.429464,Indiana,USA,1993,1,6,81,8.6,3.5,2.0,4.9,0.04,0.106,0.158,0.514,0.113,2002-03\n2875,Bryon Russell,WAS,32.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,70,4.5,3.0,1.0,-3.2,0.036000000000000004,0.146,0.134,0.46799999999999997,0.08900000000000001,2002-03\n2876,Bryce Drew,NOH,28.0,190.5,83.46092800000001,Valparaiso,USA,1998,1,16,13,1.5,1.0,0.8,6.4,0.049,0.122,0.165,0.35200000000000004,0.22,2002-03\n2877,Chris Whitney,ORL,31.0,182.88,79.3786,Clemson,USA,1993,2,47,51,7.0,1.3,2.8,-12.1,0.003,0.075,0.19,0.46799999999999997,0.245,2002-03\n2878,Bruno Sundov,BOS,23.0,218.44,111.58363200000001,None,Croatia,1998,2,35,26,1.2,1.1,0.3,-32.4,0.055999999999999994,0.174,0.222,0.281,0.09699999999999999,2002-03\n2879,Chris Wilcox,LAC,20.0,208.28,100.243832,Maryland,USA,2002,1,8,46,3.7,2.3,0.5,3.2,0.08,0.16,0.18,0.528,0.076,2002-03\n2880,Chucky Atkins,DET,28.0,180.34,72.57472,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,7.1,1.5,2.7,4.6,0.017,0.064,0.191,0.475,0.22,2002-03\n2881,Darvin Ham,ATL,29.0,200.66,104.32616,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,2.4,2.0,0.5,-0.8,0.092,0.09699999999999999,0.129,0.46399999999999997,0.069,2002-03\n2882,Darrell Armstrong,ORL,35.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,9.4,3.6,3.9,0.9,0.043,0.102,0.16699999999999998,0.53,0.21899999999999997,2002-03\n2883,Darius Miles,CLE,21.0,205.74,95.25432,None,USA,2000,1,3,67,9.2,5.4,2.6,-9.9,0.062,0.138,0.191,0.435,0.14800000000000002,2002-03\n2884,Danny Manning,DET,37.0,208.28,106.140528,Kansas,USA,1988,1,1,13,2.6,1.4,0.5,-0.7,0.079,0.155,0.21600000000000003,0.491,0.152,2002-03\n2885,Danny Fortson,GSW,27.0,203.2,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,17,3.5,4.3,0.7,-6.2,0.146,0.231,0.159,0.442,0.087,2002-03\n2886,Danny Ferry,SAS,36.0,208.28,106.59411999999999,Duke,USA,1989,1,2,64,1.9,1.2,0.3,2.5,0.039,0.107,0.11900000000000001,0.45899999999999996,0.055,2002-03\n2887,Dan Langhi,PHX,25.0,210.82,99.79024,Vanderbilt,USA,2000,2,31,60,3.1,1.5,0.4,11.1,0.039,0.14800000000000002,0.192,0.434,0.061,2002-03\n2888,Dan Gadzuric,MIL,25.0,210.82,108.86208,UCLA,Netherlands,2002,2,33,49,3.4,4.0,0.2,-2.3,0.099,0.198,0.11900000000000001,0.498,0.018000000000000002,2002-03\n2889,Dan Dickau,ATL,24.0,182.88,86.18248,Gonzaga,USA,2002,1,28,50,3.7,0.9,1.7,-14.5,0.019,0.078,0.201,0.504,0.292,2002-03\n2890,Damone Brown,TOR,24.0,203.2,91.625584,Syracuse,USA,2001,2,36,5,5.6,3.0,0.6,-5.3,0.028999999999999998,0.09699999999999999,0.177,0.363,0.051,2002-03\n2891,Damon Stoudamire,POR,29.0,177.8,77.56423199999999,Arizona,USA,1995,1,7,59,6.9,2.6,3.5,4.4,0.036000000000000004,0.106,0.187,0.46,0.24600000000000002,2002-03\n2892,Damon Jones,SAC,26.0,190.5,83.91452,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,4.6,1.4,1.6,3.0,0.017,0.086,0.155,0.505,0.166,2002-03\n2893,Dalibor Bagaric,CHI,22.0,215.9,131.54168,None,Croatia,2000,1,24,10,1.9,2.0,0.4,1.8,0.086,0.2,0.18600000000000003,0.342,0.10300000000000001,2002-03\n2894,Dale Davis,POR,34.0,210.82,114.30518400000001,Clemson,USA,1991,1,13,78,7.4,7.2,1.2,3.1,0.125,0.175,0.12,0.5660000000000001,0.064,2002-03\n2895,Dajuan Wagner,CLE,20.0,190.5,90.7184,Memphis,USA,2002,1,6,47,13.4,1.7,2.8,-9.5,0.016,0.051,0.23800000000000002,0.466,0.16899999999999998,2002-03\n2896,Cuttino Mobley,HOU,27.0,193.04,95.25432,Rhode Island,USA,1998,2,41,73,17.5,4.2,2.8,1.6,0.027000000000000003,0.087,0.205,0.537,0.121,2002-03\n2897,Courtney Alexander,NOH,26.0,195.58,92.98635999999999,Fresno State,USA,2000,1,13,66,7.9,1.8,1.2,-0.3,0.033,0.068,0.214,0.45899999999999996,0.105,2002-03\n2898,Corliss Williamson,DET,29.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,82,12.0,4.4,1.3,8.1,0.08199999999999999,0.121,0.249,0.515,0.099,2002-03\n2899,Corie Blount,CHI,34.0,208.28,109.769264,Cincinnati,USA,1993,1,25,50,3.0,4.1,1.0,0.1,0.095,0.187,0.10400000000000001,0.502,0.087,2002-03\n2900,Corey Maggette,LAC,23.0,198.12,103.418976,Duke,USA,1999,1,13,64,16.8,5.0,1.9,-6.7,0.043,0.13699999999999998,0.244,0.564,0.11199999999999999,2002-03\n2901,Corey Benjamin,ATL,25.0,198.12,90.7184,Oregon State,USA,1998,1,28,9,4.4,3.4,1.1,-2.9,0.068,0.152,0.16399999999999998,0.4,0.122,2002-03\n2902,Clifford Robinson,DET,36.0,208.28,102.0582,Connecticut,USA,1989,2,36,81,12.2,3.9,3.3,3.2,0.033,0.102,0.205,0.47700000000000004,0.175,2002-03\n2903,Clar. Weatherspoon,NYK,32.0,200.66,122.46983999999999,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,79,6.6,7.6,0.9,-2.8,0.11699999999999999,0.22399999999999998,0.128,0.522,0.053,2002-03\n2904,Christian Laettner,WAS,33.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,76,8.3,6.6,3.1,-0.4,0.062,0.20600000000000002,0.14300000000000002,0.545,0.175,2002-03\n2905,David Robinson,SAS,37.0,215.9,113.398,Navy,USA,1987,1,1,64,8.5,7.9,1.0,11.2,0.11800000000000001,0.22,0.16699999999999998,0.531,0.057,2002-03\n2906,Bruce Bowen,SAS,32.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.1,2.9,1.4,8.9,0.028999999999999998,0.076,0.10800000000000001,0.563,0.068,2002-03\n2907,Brian Shaw,LAL,37.0,198.12,90.7184,California-Santa Barbara,USA,1988,1,24,72,3.5,1.7,1.4,-5.4,0.024,0.128,0.158,0.467,0.18899999999999997,2002-03\n2908,Anthony Peeler,MIN,33.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,82,7.7,2.9,3.0,1.7,0.021,0.098,0.145,0.499,0.158,2002-03\n2909,Anthony Mason,MIL,36.0,203.2,115.66596000000001,Tennessee State,USA,1988,3,53,65,7.2,6.4,3.2,-3.3,0.05,0.183,0.11699999999999999,0.524,0.15,2002-03\n2910,Anthony Johnson,NJN,28.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,1997,2,39,66,4.1,1.2,1.3,1.4,0.018000000000000002,0.08900000000000001,0.171,0.512,0.183,2002-03\n2911,Anthony Goldwire,WAS,31.0,187.96,82.553744,Houston,USA,1994,2,52,15,1.7,0.4,0.3,-20.8,0.0,0.077,0.184,0.445,0.1,2002-03\n2912,Anthony Carter,MIA,28.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,4.1,1.7,4.1,-7.2,0.015,0.09,0.171,0.39,0.366,2002-03\n2913,Antawn Jamison,GSW,27.0,205.74,101.151016,North Carolina,USA,1998,1,4,82,22.2,7.0,1.9,-2.3,0.064,0.125,0.244,0.542,0.085,2002-03\n2914,Ansu Sesay,SEA,26.0,205.74,102.0582,Mississippi,USA,1998,2,30,45,2.1,1.6,0.5,-7.7,0.08199999999999999,0.094,0.149,0.40399999999999997,0.09699999999999999,2002-03\n2915,Anfernee Hardaway,PHX,31.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,58,10.6,4.4,4.1,0.5,0.043,0.12300000000000001,0.192,0.499,0.21,2002-03\n2916,Andrew DeClercq,ORL,30.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,1995,2,34,77,4.7,4.4,0.7,4.5,0.122,0.179,0.13699999999999998,0.562,0.061,2002-03\n2917,Andrei Kirilenko,UTA,22.0,205.74,102.0582,None,Russia,1999,1,24,80,12.0,5.3,1.7,2.1,0.083,0.145,0.19399999999999998,0.598,0.11,2002-03\n2918,Andre Miller,LAC,27.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,80,13.6,4.0,6.7,-5.3,0.033,0.08900000000000001,0.201,0.495,0.309,2002-03\n2919,Amar'e Stoudemire,PHX,20.0,208.28,111.13004,None,USA,2002,1,9,82,13.5,8.8,1.0,-0.8,0.109,0.20600000000000002,0.214,0.53,0.05,2002-03\n2920,A.J. Guyton,GSW,25.0,185.42,81.64656,Indiana,USA,2000,2,32,2,0.0,0.0,1.0,-3.9,0.0,0.0,0.282,0.0,0.4,2002-03\n2921,Aaron McKie,PHI,30.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,80,9.0,4.4,3.5,3.9,0.03,0.14300000000000002,0.158,0.49700000000000005,0.185,2002-03\n2922,Aaron Williams,NJN,31.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,6.2,4.1,1.1,1.0,0.099,0.136,0.165,0.504,0.092,2002-03\n2923,Adam Harrington,DEN,22.0,195.58,90.7184,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.6,0.4,0.6,-15.7,0.01,0.08800000000000001,0.16699999999999998,0.387,0.179,2002-03\n2924,Adonal Foyle,GSW,28.0,208.28,120.20188,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,82,5.4,6.0,0.5,3.7,0.109,0.182,0.113,0.563,0.032,2002-03\n2925,Adrian Griffin,DAL,28.0,195.58,104.32616,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,4.4,3.6,1.4,8.1,0.07,0.145,0.131,0.46299999999999997,0.111,2002-03\n2926,Al Harrington,IND,23.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,82,12.2,6.2,1.5,2.8,0.075,0.162,0.218,0.493,0.08900000000000001,2002-03\n2927,Alan Henderson,ATL,30.0,205.74,108.86208,Indiana,USA,1995,1,16,82,4.8,4.9,0.5,-7.2,0.12,0.182,0.135,0.508,0.046,2002-03\n2928,Allan Houston,NYK,32.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,1993,1,11,82,22.5,2.8,2.7,-1.6,0.01,0.079,0.26899999999999996,0.563,0.129,2002-03\n2929,Allen Iverson,PHI,28.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,82,27.6,4.2,5.5,1.8,0.022000000000000002,0.095,0.327,0.5,0.248,2002-03\n2930,Alton Ford,PHX,22.0,205.74,127.00576000000001,Houston,USA,2001,2,50,11,0.6,0.5,0.1,-16.7,0.0,0.207,0.183,0.33899999999999997,0.071,2002-03\n2931,Antoine Rigaudeau,DAL,31.0,200.66,95.25432,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,1.5,0.7,0.5,-33.7,0.044000000000000004,0.055,0.21100000000000002,0.243,0.128,2002-03\n2932,Brian Skinner,PHI,27.0,205.74,120.20188,Baylor,USA,1998,1,22,77,6.0,4.8,0.2,-0.9,0.115,0.204,0.151,0.574,0.024,2002-03\n2933,Antoine Walker,BOS,26.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,78,20.1,7.2,4.8,1.5,0.033,0.168,0.27699999999999997,0.467,0.226,2002-03\n2934,Antonio Davis,TOR,34.0,205.74,104.32616,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,53,13.9,8.2,2.5,-3.7,0.077,0.188,0.214,0.483,0.115,2002-03\n2935,Brian Scalabrine,NJN,25.0,205.74,108.86208,Southern California,USA,2001,2,34,59,3.1,2.4,0.8,0.5,0.061,0.16699999999999998,0.146,0.48700000000000004,0.10300000000000001,2002-03\n2936,Brian Grant,MIA,31.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,82,10.3,10.2,1.3,-6.0,0.10400000000000001,0.275,0.16,0.552,0.07,2002-03\n2937,Brian Cardinal,WAS,26.0,203.2,111.13004,Purdue,USA,2000,2,44,5,0.8,1.0,0.2,41.9,0.3,0.11800000000000001,0.172,0.41,0.1,2002-03\n2938,Brevin Knight,MEM,27.0,177.8,77.11064,Stanford,USA,1997,1,16,55,3.9,1.5,4.2,-4.7,0.019,0.08199999999999999,0.165,0.442,0.40299999999999997,2002-03\n2939,Brent Barry,SEA,31.0,198.12,92.079176,Oregon State,USA,1995,1,15,75,10.3,4.0,5.1,-0.5,0.022000000000000002,0.124,0.149,0.597,0.24100000000000002,2002-03\n2940,Brendan Haywood,WAS,23.0,213.36,121.562656,North Carolina,USA,2001,1,20,81,6.2,5.0,0.4,0.3,0.121,0.128,0.126,0.561,0.024,2002-03\n2941,Brandon Williams,ATL,28.0,198.12,97.52228000000001,Davidson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,0.3,0.3,0.0,-15.2,0.091,0.0,0.21,0.14300000000000002,0.0,2002-03\n2942,Brandon Armstrong,NJN,23.0,195.58,83.91452,Pepperdine,USA,2001,1,23,17,1.4,0.2,0.1,-9.7,0.0,0.069,0.226,0.405,0.061,2002-03\n2943,Brad Miller,IND,27.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,13.1,8.3,2.6,6.0,0.09699999999999999,0.198,0.187,0.579,0.14,2002-03\n2944,Bostjan Nachbar,HOU,22.0,205.74,100.243832,None,Slovenia,2002,1,15,14,2.1,0.8,0.2,-12.2,0.042,0.10800000000000001,0.23199999999999998,0.41,0.079,2002-03\n2945,Bonzi Wells,POR,26.0,195.58,95.25432,Ball State,USA,1998,1,11,75,15.2,5.3,3.3,2.6,0.05,0.146,0.257,0.505,0.18100000000000002,2002-03\n2946,Bobby Simmons,WAS,23.0,198.12,106.59411999999999,DePaul,USA,2001,2,41,36,3.3,2.1,0.6,-2.4,0.105,0.147,0.166,0.47100000000000003,0.083,2002-03\n2947,Bobby Jackson,SAC,30.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,59,15.2,3.7,3.1,5.5,0.038,0.102,0.237,0.561,0.187,2002-03\n2948,Bob Sura,GSW,30.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,1995,1,17,55,7.3,3.0,3.2,2.2,0.057,0.105,0.184,0.51,0.247,2002-03\n2949,Bo Outlaw,PHX,32.0,203.2,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,4.7,4.6,1.4,5.9,0.086,0.145,0.10300000000000001,0.574,0.094,2002-03\n2950,Bimbo Coles,BOS,35.0,187.96,82.553744,Virginia Tech,USA,1990,2,40,35,4.4,1.7,2.1,-8.7,0.017,0.08199999999999999,0.14300000000000002,0.413,0.18100000000000002,2002-03\n2951,Ben Wallace,DET,28.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,6.9,15.4,1.6,5.0,0.12,0.345,0.10300000000000001,0.486,0.069,2002-03\n2952,Baron Davis,NOH,24.0,190.5,101.151016,UCLA,USA,1999,1,3,50,17.1,3.7,6.4,4.7,0.034,0.081,0.243,0.5,0.302,2002-03\n2953,Avery Johnson,DAL,38.0,180.34,81.64656,Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,3.3,0.6,1.3,-4.3,0.025,0.052000000000000005,0.213,0.467,0.264,2002-03\n2954,Austin Croshere,IND,28.0,208.28,109.769264,Providence,USA,1997,1,12,49,5.1,3.2,1.1,3.5,0.067,0.198,0.193,0.53,0.156,2002-03\n2955,Arvydas Sabonis,POR,38.0,220.98,132.448864,None,Lithuania,1986,1,24,78,6.1,4.3,1.8,8.1,0.09,0.251,0.195,0.5489999999999999,0.185,2002-03\n2956,Art Long,TOR,30.0,205.74,113.398,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,2.3,2.3,0.2,-15.3,0.107,0.20199999999999999,0.204,0.37799999999999995,0.055999999999999994,2002-03\n2957,Antonio Harvey,ATL,32.0,210.82,113.398,Pfeiffer,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.0,1.5,0.0,-8.5,0.045,0.179,0.098,0.4,0.0,2002-03\n2958,Antonio Daniels,POR,28.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,67,3.7,1.1,1.3,0.7,0.015,0.087,0.135,0.5720000000000001,0.155,2002-03\n2959,John Stockton,UTA,41.0,185.42,79.3786,Gonzaga,USA,1984,1,16,82,10.8,2.5,7.7,5.2,0.027999999999999997,0.078,0.191,0.5770000000000001,0.445,2002-03\n2960,David Wesley,NOH,32.0,185.42,92.079176,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,16.7,2.4,3.4,2.4,0.016,0.06,0.213,0.5329999999999999,0.159,2002-03\n2961,DeShawn Stevenson,UTA,22.0,195.58,95.25432,None,USA,2000,1,23,61,4.6,1.4,0.7,-9.8,0.032,0.099,0.21600000000000003,0.444,0.099,2002-03\n2962,Jarron Collins,UTA,24.0,210.82,114.30518400000001,Stanford,USA,2001,2,52,22,5.5,2.7,0.6,-4.2,0.09300000000000001,0.085,0.142,0.53,0.06,2002-03\n2963,Jared Jeffries,WAS,21.0,210.82,104.32616,Indiana,USA,2002,1,11,20,4.0,2.9,0.8,6.6,0.11,0.131,0.156,0.521,0.091,2002-03\n2964,Jannero Pargo,LAL,23.0,187.96,77.11064,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,2.5,1.1,1.1,-0.1,0.027000000000000003,0.10099999999999999,0.15,0.449,0.168,2002-03\n2965,Jamison Brewer,IND,22.0,193.04,83.46092800000001,Auburn,USA,2001,2,40,10,2.2,0.9,1.8,6.8,0.07,0.062,0.14800000000000002,0.525,0.36,2002-03\n2966,James Posey,HOU,26.0,203.2,97.52228000000001,Xavier,USA,1999,1,18,83,10.8,5.1,2.2,-3.9,0.040999999999999995,0.157,0.18,0.519,0.126,2002-03\n2967,Jamal Sampson,MIL,20.0,210.82,106.59411999999999,California,USA,2002,2,46,5,0.0,0.4,0.2,12.3,0.125,0.125,0.11800000000000001,0.0,0.33299999999999996,2002-03\n2968,Jamal Mashburn,NOH,30.0,203.2,112.037224,Kentucky,USA,1993,1,4,82,21.6,6.1,5.6,2.6,0.023,0.154,0.271,0.507,0.259,2002-03\n2969,Jamal Crawford,CHI,23.0,195.58,86.18248,Michigan,USA,2000,1,8,80,10.7,2.3,4.2,-1.9,0.012,0.09,0.221,0.496,0.28,2002-03\n2970,Jamaal Tinsley,IND,25.0,190.5,88.45044,Iowa State,USA,2001,1,27,73,7.8,3.6,7.5,3.1,0.03,0.099,0.158,0.46799999999999997,0.37799999999999995,2002-03\n2971,Jamaal Magloire,NOH,25.0,210.82,117.480328,Kentucky,Canada,2000,1,19,82,10.3,8.8,1.1,2.4,0.12300000000000001,0.223,0.174,0.541,0.057999999999999996,2002-03\n2972,Jason Caffey,MIL,30.0,203.2,116.119552,Alabama,USA,1995,1,20,51,5.8,3.5,0.7,-2.3,0.09,0.134,0.184,0.501,0.069,2002-03\n2973,Jalen Rose,CHI,30.0,203.2,98.429464,Michigan,USA,1994,1,13,82,22.1,4.3,4.8,-6.4,0.023,0.092,0.27399999999999997,0.508,0.209,2002-03\n2974,Jake Tsakalidis,PHX,24.0,218.44,131.54168,None,Greece,2000,1,25,33,4.9,3.7,0.4,-6.4,0.091,0.16,0.153,0.501,0.038,2002-03\n2975,Jahidi White,WAS,27.0,205.74,131.54168,Georgetown,USA,1998,2,43,16,4.2,4.6,0.1,-4.9,0.16899999999999998,0.187,0.149,0.523,0.013000000000000001,2002-03\n2976,Jacque Vaughn,ORL,28.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,80,5.9,1.5,2.9,0.0,0.018000000000000002,0.065,0.151,0.508,0.213,2002-03\n2977,J.R. Bremer,BOS,22.0,187.96,83.91452,St. Bonaventure,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,8.3,2.3,2.6,-2.1,0.013000000000000001,0.1,0.18,0.515,0.19,2002-03\n2978,Ira Newble,ATL,28.0,200.66,99.79024,Miami (OH),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,7.7,3.7,1.4,-6.1,0.052000000000000005,0.106,0.13699999999999998,0.557,0.086,2002-03\n2979,Igor Rakocevic,MIN,25.0,187.96,83.46092800000001,None,Serbia and Montenegro,2000,2,51,42,1.9,0.4,0.8,10.2,0.021,0.059000000000000004,0.182,0.528,0.20199999999999999,2002-03\n2980,Hubert Davis,DET,33.0,195.58,83.007336,North Carolina,USA,1992,1,20,43,1.8,0.8,0.7,-1.3,0.021,0.109,0.14,0.484,0.163,2002-03\n2981,Howard Eisley,NYK,30.0,187.96,81.64656,Boston College,USA,1994,2,30,82,9.1,2.3,5.4,-2.8,0.012,0.087,0.171,0.552,0.308,2002-03\n2982,Horace Grant,ORL,37.0,208.28,111.13004,Clemson,USA,1987,1,10,5,5.2,1.6,1.4,-7.1,0.027000000000000003,0.09,0.142,0.52,0.132,2002-03\n2983,Hedo Turkoglu,SAC,24.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,67,6.7,2.8,1.3,-1.6,0.032,0.134,0.185,0.509,0.121,2002-03\n2984,Jake Voskuhl,PHX,25.0,210.82,111.13004,Connecticut,USA,2000,2,33,65,3.8,3.5,0.6,5.8,0.111,0.16,0.11800000000000001,0.604,0.055999999999999994,2002-03\n2985,Jason Collier,HOU,25.0,213.36,117.93392,Georgia Tech,USA,2000,1,15,13,2.8,2.2,0.1,-5.4,0.11800000000000001,0.183,0.16899999999999998,0.488,0.018000000000000002,2002-03\n2986,Jason Collins,NJN,24.0,213.36,117.93392,Stanford,USA,2001,1,18,81,5.7,4.5,1.1,7.6,0.08199999999999999,0.145,0.126,0.521,0.07,2002-03\n2987,Jason Kidd,NJN,30.0,193.04,96.16150400000001,California,USA,1994,1,2,80,18.7,6.3,8.9,7.6,0.042,0.14800000000000002,0.255,0.526,0.40700000000000003,2002-03\n2988,John Crotty,DEN,33.0,185.42,83.91452,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,3.4,1.3,2.4,-13.7,0.006999999999999999,0.08199999999999999,0.15,0.431,0.322,2002-03\n2989,Amal McCaskill,ATL,29.0,210.82,111.13004,Marquette,USA,1996,2,49,11,1.0,2.0,0.5,-9.2,0.10400000000000001,0.231,0.135,0.293,0.11900000000000001,2002-03\n2990,John Amaechi,UTA,32.0,208.28,122.46983999999999,Penn State,England,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,2.0,1.5,0.4,-2.6,0.066,0.132,0.16899999999999998,0.35100000000000003,0.073,2002-03\n2991,Joel Przybilla,MIL,23.0,215.9,115.66596000000001,Minnesota,USA,2000,1,9,32,1.5,4.5,0.4,1.4,0.102,0.214,0.065,0.424,0.03,2002-03\n2992,Joe Smith,MIN,27.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,54,7.5,5.0,0.7,3.6,0.11699999999999999,0.166,0.172,0.524,0.051,2002-03\n2993,Joe Johnson,PHX,22.0,200.66,106.59411999999999,Arkansas,USA,2001,1,10,82,9.8,3.2,2.6,1.4,0.027999999999999997,0.10400000000000001,0.191,0.47200000000000003,0.151,2002-03\n2994,Jiri Welsch,GSW,23.0,200.66,94.34713599999999,None,Czech Republic,2002,1,16,37,1.6,0.8,0.7,-0.4,0.055999999999999994,0.067,0.192,0.348,0.171,2002-03\n2995,Jim Jackson,SAC,32.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,63,7.7,4.2,1.9,2.4,0.071,0.139,0.19399999999999998,0.501,0.14800000000000002,2002-03\n2996,Jeryl Sasser,ORL,24.0,198.12,90.7184,Southern Methodist,USA,2001,1,22,75,2.6,2.5,0.9,-11.2,0.067,0.14300000000000002,0.124,0.402,0.107,2002-03\n2997,Jerry Stackhouse,WAS,28.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,70,21.5,3.7,4.5,0.1,0.027000000000000003,0.084,0.278,0.528,0.21600000000000003,2002-03\n2998,Jerome Williams,TOR,30.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,71,9.7,9.2,1.3,-4.5,0.107,0.212,0.147,0.525,0.067,2002-03\n2999,Jerome Moiso,NOH,25.0,208.28,105.23334399999999,UCLA,France,2000,1,11,51,4.0,3.5,0.4,1.1,0.107,0.21600000000000003,0.17,0.542,0.063,2002-03\n3000,Jerome James,SEA,27.0,215.9,123.377024,Florida A&M,USA,1998,2,36,51,5.4,4.2,0.5,2.1,0.124,0.20800000000000002,0.21600000000000003,0.506,0.064,2002-03\n3001,Jermaine O'Neal,IND,24.0,210.82,109.769264,None,USA,1996,1,17,77,20.8,10.3,2.0,3.1,0.08199999999999999,0.225,0.264,0.539,0.105,2002-03\n3002,Jermaine Jackson,ATL,27.0,195.58,92.532768,Detroit Mercy,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,2.3,1.1,1.4,-11.2,0.04,0.081,0.14300000000000002,0.451,0.228,2002-03\n3003,Jelani McCoy,TOR,25.0,208.28,115.66596000000001,UCLA,USA,1998,2,33,67,6.8,5.3,0.6,-12.5,0.076,0.225,0.185,0.507,0.057999999999999996,2002-03\n3004,Jeff Trepagnier,DEN,23.0,193.04,90.7184,Southern California,USA,2001,2,35,8,5.6,2.0,0.8,-3.9,0.08199999999999999,0.094,0.218,0.522,0.105,2002-03\n3005,Jeff McInnis,POR,28.0,193.04,81.19296800000001,North Carolina,USA,1996,2,37,75,5.8,1.3,2.3,-5.8,0.019,0.07200000000000001,0.183,0.47700000000000004,0.222,2002-03\n3006,Jeff Foster,IND,26.0,210.82,109.769264,Texas State,USA,1999,1,21,77,2.1,3.6,0.7,0.9,0.157,0.237,0.133,0.39399999999999996,0.10099999999999999,2002-03\n3007,Jay Williams,CHI,21.0,187.96,88.45044,Duke,USA,2002,1,2,75,9.5,2.6,4.7,-9.8,0.016,0.09300000000000001,0.209,0.47200000000000003,0.297,2002-03\n3008,Jason Williams,MEM,27.0,185.42,86.18248,Florida,USA,1998,1,7,76,12.1,2.8,8.3,-3.6,0.012,0.085,0.201,0.501,0.39799999999999996,2002-03\n3009,Jason Terry,ATL,25.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,81,17.2,3.4,7.4,-2.2,0.013999999999999999,0.085,0.22399999999999998,0.5489999999999999,0.33799999999999997,2002-03\n3010,Jason Richardson,GSW,22.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,2001,1,5,82,15.6,4.6,3.0,-3.1,0.044000000000000004,0.10300000000000001,0.228,0.501,0.149,2002-03\n3011,Guy Rucker,GSW,25.0,205.74,122.46983999999999,Iowa,USA,1999,Undrafted,Undrafted,3,0.0,0.3,0.3,-53.6,0.0,0.33299999999999996,0.0,0.0,0.5,2002-03\n3012,DeSagana Diop,CLE,21.0,213.36,136.0776,None,Senegal,2001,1,8,80,1.5,2.7,0.5,-14.0,0.07200000000000001,0.185,0.10300000000000001,0.35600000000000004,0.069,2002-03\n3013,Greg Ostertag,UTA,30.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,81,5.4,6.2,0.7,8.3,0.121,0.185,0.125,0.531,0.042,2002-03\n3014,Greg Buckner,PHI,26.0,193.04,95.25432,Clemson,USA,1998,2,53,75,6.0,2.9,1.3,3.5,0.055,0.11199999999999999,0.14800000000000002,0.519,0.10300000000000001,2002-03\n3015,Eddy Curry,CHI,20.0,210.82,129.27372,None,USA,2001,1,4,81,10.5,4.4,0.5,-6.3,0.087,0.166,0.23600000000000002,0.607,0.040999999999999995,2002-03\n3016,Eddie Robinson,CHI,27.0,205.74,95.25432,Central Oklahoma,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,5.7,3.1,1.0,-4.1,0.063,0.10099999999999999,0.128,0.531,0.075,2002-03\n3017,Eddie Jones,MIA,31.0,198.12,95.25432,Temple,USA,1994,1,10,47,18.5,4.8,3.7,-2.5,0.022000000000000002,0.129,0.23199999999999998,0.551,0.184,2002-03\n3018,Eddie House,MIA,25.0,185.42,81.64656,Arizona State,USA,2000,2,37,55,7.5,1.8,1.6,-7.7,0.017,0.098,0.22699999999999998,0.447,0.168,2002-03\n3019,Eddie Griffin,HOU,21.0,208.28,105.23334399999999,Seton Hall,USA,2001,1,7,77,8.6,6.0,1.1,4.1,0.084,0.187,0.195,0.462,0.077,2002-03\n3020,Earl Watson,MEM,24.0,185.42,86.18248,UCLA,USA,2001,2,39,79,5.5,2.1,2.8,-1.3,0.039,0.098,0.17300000000000001,0.505,0.27699999999999997,2002-03\n3021,Earl Boykins,GSW,27.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,8.8,1.3,3.3,3.1,0.028999999999999998,0.044000000000000004,0.20600000000000002,0.5429999999999999,0.278,2002-03\n3022,Drew Gooden,ORL,21.0,208.28,104.32616,Kansas,USA,2002,1,4,70,12.5,6.5,1.2,-3.7,0.1,0.17800000000000002,0.243,0.503,0.076,2002-03\n3023,Doug Christie,SAC,33.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,80,9.4,4.3,4.7,9.4,0.026000000000000002,0.107,0.126,0.59,0.185,2002-03\n3024,Donyell Marshall,CHI,30.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,78,13.4,9.0,1.8,-5.6,0.10800000000000001,0.21,0.213,0.513,0.099,2002-03\n3025,Donny Marshall,NJN,30.0,200.66,104.32616,Connecticut,USA,1995,2,39,3,0.0,1.0,0.0,-64.4,0.0,0.429,0.3,0.0,0.0,2002-03\n3026,Donnell Harvey,DEN,22.0,203.2,99.79024,Florida,USA,2000,1,22,77,7.9,5.3,1.3,-11.7,0.08900000000000001,0.212,0.21100000000000002,0.486,0.125,2002-03\n3027,Don Reid,DET,29.0,203.2,113.398,Georgetown,USA,1995,2,58,1,1.0,0.0,0.0,-38.6,0.0,0.0,0.17,0.129,0.0,2002-03\n3028,Dirk Nowitzki,DAL,25.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,80,25.1,9.9,3.0,12.9,0.028999999999999998,0.249,0.273,0.581,0.129,2002-03\n3029,Dion Glover,ATL,24.0,195.58,103.418976,Georgia Tech,USA,1999,1,20,76,9.7,3.7,1.9,1.0,0.04,0.124,0.203,0.512,0.127,2002-03\n3030,Dikembe Mutombo,NJN,37.0,218.44,120.20188,Georgetown,Congo,1991,1,4,24,5.8,6.4,0.8,9.7,0.121,0.205,0.163,0.445,0.055,2002-03\n3031,Devin Brown,DEN,24.0,195.58,106.59411999999999,Texas-San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,3.0,1.8,0.7,-8.4,0.083,0.111,0.212,0.389,0.135,2002-03\n3032,Devean George,LAL,25.0,203.2,102.0582,Augsburg,USA,1999,1,23,71,6.9,4.0,1.3,2.7,0.063,0.14300000000000002,0.158,0.485,0.092,2002-03\n3033,Desmond Mason,MIL,25.0,195.58,100.697424,Oklahoma State,USA,2000,1,17,80,14.3,6.5,2.0,0.4,0.064,0.157,0.21100000000000002,0.502,0.099,2002-03\n3034,Derrick Coleman,PHI,36.0,208.28,122.46983999999999,Syracuse,USA,1990,1,1,64,9.4,7.0,1.4,6.3,0.099,0.198,0.17300000000000001,0.525,0.08199999999999999,2002-03\n3035,Derek Fisher,LAL,28.0,185.42,92.98635999999999,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,82,10.5,2.9,3.6,4.4,0.016,0.079,0.145,0.52,0.157,2002-03\n3036,Derek Anderson,POR,28.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,76,13.9,3.5,4.3,4.4,0.025,0.099,0.19399999999999998,0.556,0.204,2002-03\n3037,Dean Oliver,GSW,24.0,180.34,79.3786,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,1.5,1.1,1.5,-9.1,0.08800000000000001,0.08800000000000001,0.184,0.33799999999999997,0.418,2002-03\n3038,Eduardo Najera,DAL,26.0,203.2,106.59411999999999,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,48,6.7,4.6,1.0,13.9,0.092,0.13,0.121,0.59,0.06,2002-03\n3039,Greg Foster,TOR,34.0,210.82,108.86208,Texas-El Paso,USA,1990,2,35,29,4.2,3.5,0.4,-11.7,0.057999999999999996,0.174,0.14400000000000002,0.445,0.043,2002-03\n3040,Efthimios Rentzias,PHI,27.0,210.82,113.398,None,Greece,1996,1,23,35,1.5,0.7,0.2,-12.0,0.07400000000000001,0.152,0.2,0.413,0.086,2002-03\n3041,Elton Brand,LAC,24.0,203.2,120.20188,Duke,USA,1999,1,1,62,18.5,11.3,2.5,-2.7,0.131,0.187,0.223,0.5429999999999999,0.11900000000000001,2002-03\n3042,Grant Long,BOS,37.0,205.74,108.86208,Eastern Michigan,USA,1988,2,33,41,1.8,2.0,0.6,-4.2,0.057999999999999996,0.138,0.098,0.449,0.08900000000000001,2002-03\n3043,Grant Hill,ORL,30.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,29,14.5,7.1,4.2,4.6,0.055,0.226,0.242,0.568,0.24100000000000002,2002-03\n3044,Gordan Giricek,ORL,26.0,198.12,97.975872,None,Croatia,1999,2,40,76,12.3,3.1,1.8,-3.6,0.019,0.105,0.212,0.529,0.10800000000000001,2002-03\n3045,Glenn Robinson,ATL,30.0,200.66,104.32616,Purdue,USA,1994,1,1,69,20.8,6.6,3.0,-3.8,0.04,0.156,0.285,0.519,0.15,2002-03\n3046,Glen Rice,HOU,36.0,203.2,99.79024,Michigan,USA,1989,1,4,62,9.0,2.5,1.0,-1.1,0.021,0.092,0.166,0.563,0.075,2002-03\n3047,Gilbert Arenas,GSW,21.0,190.5,86.636072,Arizona,USA,2001,2,30,82,18.3,4.7,6.3,-1.8,0.036000000000000004,0.105,0.245,0.54,0.294,2002-03\n3048,Gerald Wallace,SAC,20.0,200.66,97.52228000000001,Alabama,USA,2001,1,25,47,4.7,2.7,0.5,3.7,0.07200000000000001,0.162,0.198,0.51,0.065,2002-03\n3049,George Lynch,NOH,32.0,203.2,106.59411999999999,North Carolina,USA,1993,1,12,81,4.5,4.4,1.3,4.8,0.105,0.166,0.133,0.46399999999999997,0.109,2002-03\n3050,Gary Trent,MIN,28.0,203.2,113.398,Ohio,USA,1995,1,11,80,6.0,3.6,1.0,-2.7,0.1,0.165,0.185,0.5489999999999999,0.105,2002-03\n3051,Gary Payton,MIL,34.0,193.04,81.64656,Oregon State,USA,1990,1,2,80,20.4,4.2,8.3,-1.0,0.027999999999999997,0.095,0.259,0.504,0.366,2002-03\n3052,Elden Campbell,SEA,34.0,213.36,126.552168,Clemson,USA,1990,1,27,56,6.1,3.2,0.9,4.9,0.065,0.18,0.228,0.483,0.111,2002-03\n3053,Fred Jones,IND,24.0,187.96,98.88305600000001,Oregon,USA,2002,1,14,19,1.2,0.5,0.3,-4.6,0.039,0.044000000000000004,0.128,0.446,0.078,2002-03\n3054,Frank Williams,NYK,23.0,190.5,92.98635999999999,Illinois,USA,2002,1,25,21,1.3,0.9,1.6,-29.2,0.02,0.11900000000000001,0.146,0.39299999999999996,0.374,2002-03\n3055,Flip Murray,SEA,23.0,193.04,86.18248,Shaw,USA,2002,2,41,14,1.9,0.3,0.4,-4.1,0.0,0.068,0.316,0.391,0.14300000000000002,2002-03\n3056,Evan Eschmeyer,DAL,28.0,210.82,115.66596000000001,Northwestern,USA,1999,2,34,17,1.0,1.7,0.4,-6.1,0.073,0.14300000000000002,0.08900000000000001,0.409,0.07400000000000001,2002-03\n3057,Etan Thomas,WAS,25.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,2000,1,12,38,4.8,4.3,0.1,0.6,0.14400000000000002,0.21899999999999997,0.17600000000000002,0.55,0.01,2002-03\n3058,Ervin Johnson,MIL,35.0,210.82,115.66596000000001,New Orleans,USA,1993,1,23,69,2.2,4.3,0.3,2.2,0.11599999999999999,0.174,0.077,0.49200000000000005,0.03,2002-03\n3059,Erick Strickland,IND,29.0,190.5,95.25432,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,6.5,2.0,2.9,2.5,0.021,0.102,0.18600000000000003,0.547,0.27899999999999997,2002-03\n3060,Erick Dampier,GSW,27.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,82,8.2,6.6,0.7,-4.3,0.133,0.156,0.158,0.5429999999999999,0.045,2002-03\n3061,Eric Williams,BOS,30.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,82,9.1,4.7,1.7,1.9,0.067,0.11800000000000001,0.155,0.5379999999999999,0.10300000000000001,2002-03\n3062,Eric Snow,PHI,30.0,190.5,92.532768,Michigan State,USA,1995,2,43,82,12.9,3.7,6.6,1.0,0.026000000000000002,0.08900000000000001,0.168,0.546,0.278,2002-03\n3063,Eric Piatkowski,LAC,32.0,198.12,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,62,9.7,2.5,1.1,0.2,0.038,0.091,0.184,0.601,0.087,2002-03\n3064,Emanual Davis,ATL,34.0,195.58,88.45044,Delaware State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,3.7,1.8,1.5,-6.0,0.018000000000000002,0.12300000000000001,0.16699999999999998,0.45,0.188,2002-03\n3065,Fred Hoiberg,CHI,30.0,195.58,95.25432,Iowa State,USA,1995,2,52,63,2.3,2.2,1.1,0.1,0.016,0.17600000000000002,0.098,0.486,0.131,2002-03\n3066,Adrian Griffin,HOU,29.0,195.58,104.32616,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,0.6,1.0,0.5,-8.4,0.01,0.16699999999999998,0.09300000000000001,0.278,0.132,2003-04\n3067,Adonal Foyle,GSW,29.0,208.28,120.20188,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,44,3.1,3.8,0.4,-5.2,0.10400000000000001,0.222,0.135,0.47100000000000003,0.05,2003-04\n3068,Richard Jefferson,NJN,24.0,200.66,100.697424,Arizona,USA,2001,1,13,82,18.5,5.7,3.8,4.8,0.040999999999999995,0.134,0.22699999999999998,0.573,0.18,2003-04\n3069,Aaron McKie,PHI,31.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,75,9.2,3.4,2.6,-1.7,0.025,0.11800000000000001,0.163,0.55,0.16899999999999998,2003-04\n3070,Al Harrington,IND,24.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,79,13.3,6.4,1.7,1.8,0.078,0.175,0.231,0.514,0.107,2003-04\n3071,Aaron Williams,NJN,32.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,6.3,4.1,1.1,-2.7,0.08800000000000001,0.171,0.175,0.5489999999999999,0.109,2003-04\n3072,Alan Henderson,ATL,31.0,205.74,108.86208,Indiana,USA,1995,1,16,6,4.0,3.5,0.3,-19.6,0.196,0.175,0.188,0.508,0.055999999999999994,2003-04\n3073,Alex Garcia,SAS,24.0,190.5,88.45044,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.5,0.0,0.0,11.9,0.0,0.0,0.282,0.19,0.0,2003-04\n3074,Allan Houston,NYK,33.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,1993,1,11,50,18.5,2.4,2.0,-0.1,0.013000000000000001,0.064,0.25,0.539,0.10099999999999999,2003-04\n3075,Mo Williams,UTA,21.0,185.42,83.91452,Alabama,USA,2003,2,47,57,5.0,1.3,1.3,-6.6,0.035,0.08,0.22399999999999998,0.433,0.196,2003-04\n3076,Mitchell Butler,WAS,33.0,195.58,95.25432,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,3.3,1.7,0.8,1.7,0.048,0.092,0.126,0.498,0.09300000000000001,2003-04\n3077,Milt Palacio,TOR,26.0,190.5,88.45044,Colorado State,Belize,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,4.4,1.7,3.1,-7.2,0.015,0.084,0.16899999999999998,0.392,0.285,2003-04\n3078,Mikki Moore,UTA,28.0,213.36,102.0582,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,4.1,2.6,0.6,-3.0,0.09,0.179,0.161,0.568,0.09699999999999999,2003-04\n3079,Mike Wilks,HOU,25.0,180.34,81.64656,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,1.9,0.6,0.7,6.1,0.031,0.086,0.17600000000000002,0.606,0.22399999999999998,2003-04\n3080,Mike Miller,MEM,24.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,65,11.1,3.3,3.6,3.5,0.027000000000000003,0.114,0.19899999999999998,0.532,0.21,2003-04\n3081,Mike James,DET,29.0,187.96,85.275296,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,9.3,2.9,4.2,2.5,0.015,0.107,0.175,0.528,0.254,2003-04\n3082,Mike Dunleavy,GSW,23.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,75,11.7,5.9,2.9,-3.9,0.040999999999999995,0.17,0.183,0.547,0.161,2003-04\n3083,Mike Bibby,SAC,26.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,82,18.4,3.4,5.4,5.5,0.026000000000000002,0.077,0.22899999999999998,0.564,0.24100000000000002,2003-04\n3084,Mickael Pietrus,GSW,22.0,198.12,95.25432,None,France,2003,1,11,53,5.3,2.2,0.5,6.4,0.069,0.105,0.184,0.528,0.06,2003-04\n3085,Michael Sweetney,NYK,21.0,203.2,117.93392,Georgetown,USA,2003,1,9,42,4.3,3.7,0.3,3.2,0.16899999999999998,0.212,0.184,0.544,0.049,2003-04\n3086,Michael Stewart,BOS,29.0,208.28,104.32616,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,0.5,1.2,0.0,-15.9,0.057999999999999996,0.168,0.05,0.47200000000000003,0.0,2003-04\n3087,Michael Ruffin,UTA,27.0,203.2,111.58363200000001,Tulsa,USA,1999,2,32,41,2.2,5.0,1.0,-5.7,0.127,0.235,0.11199999999999999,0.344,0.092,2003-04\n3088,Michael Redd,MIL,24.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,2000,2,43,82,21.7,5.0,2.3,-1.3,0.044000000000000004,0.10800000000000001,0.26,0.544,0.11199999999999999,2003-04\n3089,Michael Olowokandi,MIN,29.0,213.36,122.46983999999999,Pacific,Nigeria,1998,1,1,43,6.5,5.7,0.6,10.3,0.10400000000000001,0.18,0.192,0.446,0.040999999999999995,2003-04\n3090,Michael Finley,DAL,31.0,200.66,102.0582,Wisconsin,USA,1995,1,21,72,18.6,4.5,2.9,5.2,0.03,0.098,0.21100000000000002,0.539,0.11699999999999999,2003-04\n3091,Michael Doleac,DEN,27.0,210.82,118.841104,Utah,USA,1998,1,12,72,4.5,3.7,0.6,-4.8,0.094,0.201,0.17600000000000002,0.47100000000000003,0.078,2003-04\n3092,Michael Curry,TOR,35.0,195.58,95.25432,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,2.9,1.2,0.8,-6.0,0.021,0.06,0.111,0.46,0.083,2003-04\n3093,Michael Bradley,ATL,25.0,208.28,102.0582,Villanova,USA,2001,1,17,16,0.9,1.4,0.1,-7.5,0.071,0.207,0.114,0.47200000000000003,0.019,2003-04\n3094,Metta World Peace,IND,24.0,200.66,111.58363200000001,St. John's (NY),USA,1999,1,16,73,18.3,5.3,3.7,8.4,0.043,0.125,0.26,0.511,0.184,2003-04\n3095,Mengke Bateer,TOR,28.0,210.82,131.54168,None,China,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.1,1.1,0.1,-9.8,0.152,0.094,0.111,0.5710000000000001,0.045,2003-04\n3096,Melvin Ely,LAC,26.0,208.28,118.38751200000002,Fresno State,USA,2002,1,12,42,3.7,2.4,0.5,-1.0,0.106,0.11900000000000001,0.17,0.45799999999999996,0.075,2003-04\n3097,Mehmet Okur,DET,25.0,210.82,112.94440800000001,None,Turkey,2001,2,37,71,9.6,5.9,1.0,7.8,0.11599999999999999,0.19,0.214,0.5379999999999999,0.081,2003-04\n3098,Moochie Norris,NYK,30.0,187.96,85.275296,West Florida,USA,1996,2,33,66,3.5,1.0,1.8,-1.9,0.015,0.08199999999999999,0.17800000000000002,0.47100000000000003,0.258,2003-04\n3099,Maurice Taylor,HOU,27.0,205.74,115.66596000000001,Michigan,USA,1997,1,14,75,11.5,5.1,1.4,-1.3,0.079,0.142,0.231,0.512,0.105,2003-04\n3100,Morris Peterson,TOR,26.0,200.66,97.52228000000001,Michigan State,USA,2000,1,21,82,8.3,3.2,1.4,-1.5,0.019,0.122,0.158,0.539,0.095,2003-04\n3101,Ndudi Ebi,MIN,20.0,205.74,90.7184,None,USA,2003,1,26,17,0.8,0.2,0.2,-12.8,0.07400000000000001,0.027999999999999997,0.298,0.41200000000000003,0.2,2003-04\n3102,Raja Bell,UTA,27.0,195.58,95.25432,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,11.2,2.9,1.3,-3.1,0.037000000000000005,0.113,0.23600000000000002,0.5,0.107,2003-04\n3103,Rafer Alston,MIA,27.0,187.96,79.3786,Fresno State,USA,1998,2,39,82,10.2,2.8,4.5,1.3,0.012,0.092,0.174,0.509,0.252,2003-04\n3104,Raef LaFrentz,BOS,28.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,1998,1,3,17,7.8,4.6,1.4,10.7,0.1,0.161,0.19,0.509,0.115,2003-04\n3105,Qyntel Woods,POR,23.0,203.2,100.243832,Northeast Mississippi Community College,USA,2002,1,21,62,3.6,2.2,0.7,-7.1,0.081,0.16399999999999998,0.22,0.425,0.121,2003-04\n3106,Quincy Lewis,MIN,27.0,200.66,97.52228000000001,Minnesota,USA,1999,1,19,14,1.1,0.5,0.1,-28.4,0.018000000000000002,0.105,0.175,0.4,0.067,2003-04\n3107,Quentin Richardson,LAC,24.0,195.58,107.95489599999999,DePaul,USA,2000,1,18,65,17.2,6.4,2.1,-4.8,0.068,0.131,0.24,0.484,0.10800000000000001,2003-04\n3108,Primoz Brezec,IND,24.0,215.9,114.30518400000001,None,Slovenia,2000,1,27,18,1.6,0.8,0.2,-10.8,0.09300000000000001,0.16399999999999998,0.24600000000000002,0.489,0.1,2003-04\n3109,Predrag Drobnjak,LAC,28.0,210.82,123.377024,None,Yugoslavia,1997,2,48,61,6.3,3.2,0.6,-13.3,0.061,0.175,0.217,0.45799999999999996,0.078,2003-04\n3110,Popeye Jones,GSW,34.0,203.2,120.20188,Murray State,USA,1992,2,41,5,0.0,0.2,0.0,-34.0,0.1,0.0,0.08800000000000001,0.0,0.0,2003-04\n3111,Peja Stojakovic,SAC,27.0,208.28,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,81,24.2,6.3,2.1,6.1,0.033,0.141,0.24,0.624,0.09,2003-04\n3112,Paul Shirley,CHI,26.0,208.28,104.32616,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.0,2.3,0.6,-13.8,0.10400000000000001,0.121,0.179,0.43200000000000005,0.098,2003-04\n3113,Paul Pierce,BOS,26.0,198.12,104.32616,Kansas,USA,1998,1,10,80,23.0,6.5,5.1,-0.1,0.026000000000000002,0.163,0.304,0.517,0.249,2003-04\n3114,Paul Grant,UTA,30.0,213.36,111.13004,Wisconsin,USA,1997,1,20,10,2.5,1.7,0.3,-14.5,0.083,0.13,0.165,0.47100000000000003,0.063,2003-04\n3115,Pau Gasol,MEM,23.0,213.36,108.86208,None,Spain,2001,1,3,78,17.7,7.7,2.5,2.3,0.095,0.18,0.267,0.542,0.14300000000000002,2003-04\n3116,Pat Garrity,ORL,27.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,2,1.0,0.0,0.5,-38.7,0.0,0.0,0.067,0.33299999999999996,0.083,2003-04\n3117,P.J. Brown,NOH,34.0,210.82,108.40848799999999,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,80,10.5,8.6,1.9,1.4,0.09699999999999999,0.18600000000000003,0.149,0.527,0.09699999999999999,2003-04\n3118,Othella Harrington,NYK,30.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,56,4.6,3.2,0.5,-4.4,0.079,0.16399999999999998,0.163,0.546,0.059000000000000004,2003-04\n3119,Omar Cook,POR,22.0,185.42,86.18248,St. John's (NY),USA,2001,2,31,17,0.8,0.4,1.4,-8.5,0.024,0.027000000000000003,0.12300000000000001,0.259,0.282,2003-04\n3120,Oliver Miller,MIN,34.0,205.74,142.88148,Arkansas,USA,1992,1,22,48,2.5,2.7,0.8,0.6,0.115,0.18,0.135,0.5489999999999999,0.115,2003-04\n3121,Olden Polynice,LAC,39.0,208.28,113.398,Virginia,USA,1987,1,8,2,0.0,1.0,0.5,1.8,0.111,0.1,0.172,0.0,0.14300000000000002,2003-04\n3122,Nikoloz Tskitishvili,DEN,21.0,213.36,102.0582,None,Georgia,2002,1,5,39,2.7,1.6,0.3,-6.6,0.075,0.149,0.215,0.39299999999999996,0.057,2003-04\n3123,Nick Van Exel,GSW,32.0,185.42,88.45044,Cincinnati,USA,1993,2,37,39,12.6,2.7,5.3,-7.1,0.013999999999999999,0.079,0.21899999999999997,0.469,0.281,2003-04\n3124,Nene,DEN,21.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2002,1,7,77,11.8,6.5,2.2,4.9,0.07200000000000001,0.161,0.171,0.578,0.10400000000000001,2003-04\n3125,Nazr Mohammed,NYK,26.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,80,7.4,5.9,0.5,-6.4,0.126,0.21600000000000003,0.182,0.542,0.039,2003-04\n3126,Randy Livingston,LAC,29.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,4,2.0,1.8,1.0,-29.2,0.037000000000000005,0.09300000000000001,0.157,0.316,0.182,2003-04\n3127,Maurice Carter,NOH,27.0,195.58,95.25432,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,4.2,1.1,0.4,1.8,0.022000000000000002,0.08900000000000001,0.222,0.479,0.07,2003-04\n3128,Matt Carroll,SAS,23.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.2,0.4,0.1,-13.7,0.015,0.078,0.156,0.51,0.05,2003-04\n3129,Lee Nailon,CLE,29.0,205.74,107.95489599999999,Texas Christian,USA,1999,2,43,57,6.0,2.5,0.7,-14.7,0.09300000000000001,0.122,0.22699999999999998,0.484,0.09,2003-04\n3130,Leandro Barbosa,PHX,21.0,190.5,79.83219199999998,None,Brazil,2003,1,28,70,7.9,1.8,2.4,-4.0,0.018000000000000002,0.075,0.183,0.5529999999999999,0.175,2003-04\n3131,LeBron James,CLE,19.0,203.2,108.86208,None,USA,2003,1,1,79,20.9,5.5,5.9,-2.6,0.035,0.11699999999999999,0.28,0.488,0.268,2003-04\n3132,Latrell Sprewell,MIN,33.0,195.58,88.45044,Alabama,USA,1992,1,24,82,16.8,3.8,3.5,7.7,0.022000000000000002,0.08900000000000001,0.235,0.493,0.152,2003-04\n3133,Larry Hughes,WAS,25.0,195.58,83.46092800000001,Saint Louis,USA,1998,1,8,61,18.8,5.3,2.4,-5.5,0.049,0.127,0.27699999999999997,0.496,0.14400000000000002,2003-04\n3134,Lamond Murray,TOR,31.0,200.66,107.047712,California,USA,1994,1,7,33,6.0,2.7,0.8,-8.9,0.031,0.17600000000000002,0.25,0.428,0.121,2003-04\n3135,Lamar Odom,MIA,24.0,208.28,102.0582,Rhode Island,USA,1999,1,4,80,17.1,9.7,4.1,0.5,0.062,0.24,0.24600000000000002,0.516,0.203,2003-04\n3136,Kyle Korver,PHI,23.0,200.66,95.25432,Creighton,USA,2003,2,51,74,4.5,1.5,0.5,-1.9,0.039,0.109,0.201,0.489,0.08800000000000001,2003-04\n3137,Kwame Brown,WAS,22.0,210.82,112.490816,None,USA,2001,1,1,74,10.9,7.4,1.5,-4.2,0.091,0.19,0.175,0.547,0.087,2003-04\n3138,Kurt Thomas,NYK,31.0,205.74,106.59411999999999,Texas Christian,USA,1995,1,10,80,11.1,8.3,1.9,-0.4,0.067,0.22699999999999998,0.185,0.503,0.098,2003-04\n3139,Kobe Bryant,LAL,25.0,198.12,99.79024,None,USA,1996,1,13,65,24.0,5.5,5.1,6.2,0.047,0.11900000000000001,0.28600000000000003,0.551,0.237,2003-04\n3140,Kirk Penney,MIA,23.0,195.58,99.79024,Wisconsin,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.5,0.5,0.5,-9.0,0.0,0.059000000000000004,0.218,0.25,0.083,2003-04\n3141,Kirk Hinrich,CHI,23.0,190.5,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,76,12.0,3.4,6.8,-4.6,0.017,0.08900000000000001,0.183,0.51,0.32,2003-04\n3142,Keyon 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Mexico,USA,1999,1,22,74,13.6,10.1,1.5,-3.3,0.11699999999999999,0.213,0.19699999999999998,0.527,0.077,2003-04\n3149,Kenny Anderson,IND,33.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,44,6.0,1.8,2.8,2.9,0.024,0.081,0.166,0.473,0.22899999999999998,2003-04\n3150,Kendrick Perkins,BOS,19.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2003,1,27,10,2.2,1.4,0.3,21.3,0.156,0.29,0.281,0.58,0.115,2003-04\n3151,Kendall Gill,CHI,36.0,195.58,97.975872,Illinois,USA,1990,1,5,56,9.6,3.4,1.6,-9.8,0.046,0.1,0.21899999999999997,0.44299999999999995,0.122,2003-04\n3152,Leon Smith,SEA,23.0,208.28,106.59411999999999,None,USA,1999,1,29,1,2.0,2.0,0.0,16.7,0.25,0.25,0.28600000000000003,0.5,0.0,2003-04\n3153,Matt Harpring,UTA,28.0,200.66,104.779752,Georgia Tech,USA,1998,1,15,31,16.2,8.0,2.0,1.1,0.1,0.171,0.223,0.524,0.102,2003-04\n3154,Lindsey Hunter,DET,33.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,33,3.5,2.0,2.6,10.3,0.024,0.09300000000000001,0.13,0.39899999999999997,0.21600000000000003,2003-04\n3155,Lonny Baxter,WAS,25.0,203.2,117.93392,Maryland,USA,2002,2,43,62,4.0,3.0,0.3,-7.1,0.099,0.179,0.174,0.518,0.05,2003-04\n3156,Matt Barnes,LAC,24.0,200.66,106.59411999999999,UCLA,USA,2002,2,45,38,4.5,4.0,1.3,-13.4,0.08199999999999999,0.161,0.129,0.519,0.11599999999999999,2003-04\n3157,Mateen Cleaves,CLE,26.0,187.96,95.25432,Michigan State,USA,2000,1,14,4,3.8,1.8,4.8,-11.5,0.012,0.08,0.13699999999999998,0.314,0.257,2003-04\n3158,Marquis Daniels,DAL,23.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,8.5,2.6,2.1,2.5,0.071,0.086,0.20800000000000002,0.536,0.168,2003-04\n3159,Marko Jaric,LAC,25.0,195.58,98.429464,None,Serbia,2000,2,30,58,8.5,3.0,4.8,-4.6,0.028999999999999998,0.087,0.159,0.475,0.258,2003-04\n3160,Mark Pope,DEN,31.0,208.28,106.59411999999999,Kentucky,USA,1996,2,52,4,0.5,0.8,0.0,-51.9,0.0,0.14300000000000002,0.11900000000000001,0.41,0.0,2003-04\n3161,Mark Madsen,MIN,28.0,205.74,111.13004,Stanford,USA,2000,1,29,72,3.6,3.8,0.4,6.8,0.125,0.128,0.113,0.506,0.034,2003-04\n3162,Mark Jackson,HOU,39.0,190.5,88.45044,St. John's (NY),USA,1987,1,18,42,2.5,1.7,2.8,-0.2,0.021,0.12300000000000001,0.142,0.44,0.336,2003-04\n3163,Mark Blount,BOS,28.0,213.36,113.398,Pittsburgh,USA,1997,2,54,82,10.3,7.2,0.9,0.4,0.1,0.17800000000000002,0.161,0.601,0.053,2003-04\n3164,Marcus Haislip,MIL,23.0,208.28,104.32616,Tennessee,USA,2002,1,13,31,3.0,1.7,0.1,2.2,0.08900000000000001,0.128,0.16,0.539,0.024,2003-04\n3165,Marcus Fizer,CHI,25.0,203.2,117.93392,Iowa State,USA,2000,1,4,46,7.8,4.4,0.9,-6.5,0.083,0.225,0.266,0.447,0.106,2003-04\n3166,Marcus Camby,DEN,30.0,210.82,102.0582,Massachusetts,USA,1996,1,2,72,8.6,10.1,1.8,1.8,0.109,0.276,0.14300000000000002,0.511,0.092,2003-04\n3167,Marcus Banks,BOS,22.0,187.96,90.7184,Nevada-Las Vegas,USA,2003,1,13,81,5.9,1.6,2.2,-2.8,0.026000000000000002,0.085,0.20600000000000002,0.48,0.226,2003-04\n3168,Marc Jackson,PHI,29.0,208.28,114.758776,Temple,USA,1997,2,37,22,9.4,5.7,0.8,-4.1,0.085,0.165,0.182,0.498,0.054000000000000006,2003-04\n3169,Manu Ginobili,SAS,26.0,198.12,95.25432,None,Argentina,1999,2,57,77,12.8,4.5,3.8,8.7,0.043,0.128,0.217,0.536,0.218,2003-04\n3170,Mamadou N'diaye,ATL,29.0,213.36,115.66596000000001,Auburn,Senegal,2000,1,26,28,3.5,4.0,0.0,-3.2,0.125,0.214,0.13699999999999998,0.516,0.0,2003-04\n3171,Malik Rose,SAS,29.0,200.66,115.66596000000001,Drexel,USA,1996,2,44,67,7.9,4.8,1.0,5.3,0.10099999999999999,0.185,0.22399999999999998,0.526,0.1,2003-04\n3172,Malik Allen,MIA,26.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,4.2,2.6,0.4,-3.6,0.08,0.14400000000000002,0.187,0.449,0.049,2003-04\n3173,Maciej Lampe,PHX,19.0,210.82,108.86208,None,Poland,2003,2,30,21,4.6,2.1,0.4,-11.8,0.048,0.16699999999999998,0.218,0.512,0.069,2003-04\n3174,Luke Walton,LAL,24.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2003,2,32,72,2.4,1.8,1.6,1.4,0.061,0.15,0.139,0.505,0.24600000000000002,2003-04\n3175,Luke Ridnour,SEA,23.0,187.96,79.3786,Oregon,USA,2003,1,14,69,5.5,1.6,2.4,-7.1,0.036000000000000004,0.081,0.193,0.496,0.266,2003-04\n3176,Lucious Harris,NJN,33.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,69,6.9,2.0,2.0,3.0,0.032,0.078,0.175,0.48100000000000004,0.154,2003-04\n3177,Lorenzen Wright,MEM,28.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,65,9.4,6.8,1.1,0.8,0.095,0.209,0.19699999999999998,0.474,0.07200000000000001,2003-04\n3178,Loren Woods,MIA,26.0,218.44,118.38751200000002,Arizona,USA,2001,2,45,38,3.2,3.5,0.3,-3.8,0.14800000000000002,0.17300000000000001,0.139,0.503,0.036000000000000004,2003-04\n3179,Linton Johnson,CHI,24.0,203.2,92.98635999999999,Tulane,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,4.2,4.5,0.7,-10.3,0.079,0.188,0.153,0.39399999999999996,0.065,2003-04\n3180,Rashard Lewis,SEA,24.0,208.28,97.52228000000001,None,USA,1998,2,32,80,17.8,6.5,2.2,-0.2,0.053,0.151,0.233,0.527,0.105,2003-04\n3181,Rasheed Wallace,DET,29.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1995,1,4,68,16.0,6.8,2.3,3.9,0.051,0.17300000000000001,0.23399999999999999,0.51,0.115,2003-04\n3182,Rasho Nesterovic,SAS,28.0,213.36,112.490816,None,Slovenia,1998,1,17,82,8.7,7.7,1.4,6.7,0.124,0.17600000000000002,0.17,0.473,0.08199999999999999,2003-04\n3183,Scottie Pippen,CHI,38.0,203.2,103.418976,Central Arkansas,USA,1987,1,5,23,5.9,3.0,2.2,-22.0,0.05,0.14,0.195,0.44799999999999995,0.226,2003-04\n3184,Sean Lampley,GSW,24.0,198.12,96.615096,California,USA,2001,2,44,10,3.4,1.1,0.2,21.8,0.045,0.14800000000000002,0.213,0.672,0.043,2003-04\n3185,Sean Rooks,ORL,34.0,208.28,117.93392,Arizona,USA,1992,2,30,55,2.6,1.8,0.5,-4.9,0.045,0.14800000000000002,0.142,0.42100000000000004,0.076,2003-04\n3186,Shammond Williams,NOH,29.0,185.42,91.171992,North Carolina,USA,1998,2,34,53,4.8,1.1,2.2,-8.1,0.013000000000000001,0.079,0.185,0.495,0.27899999999999997,2003-04\n3187,Shandon Anderson,NYK,30.0,198.12,95.25432,Georgia,USA,1996,2,54,80,7.9,2.8,1.5,-4.3,0.032,0.096,0.177,0.5,0.10300000000000001,2003-04\n3188,Shane Battier,MEM,25.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,79,8.5,3.8,1.3,4.2,0.057999999999999996,0.114,0.152,0.544,0.085,2003-04\n3189,Shane Heal,SAS,33.0,182.88,81.64656,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,3.7,0.7,0.8,11.9,0.015,0.042,0.198,0.42,0.139,2003-04\n3190,Shaquille O'Neal,LAL,32.0,215.9,154.22128,Louisiana State,USA,1992,1,1,67,21.5,11.5,2.9,8.3,0.114,0.23199999999999998,0.26,0.578,0.14,2003-04\n3191,Shareef Abdur-Rahim,POR,27.0,205.74,111.13004,California,USA,1996,1,3,85,16.3,7.5,2.0,-2.2,0.08199999999999999,0.183,0.248,0.557,0.126,2003-04\n3192,Shawn Bradley,DAL,32.0,228.6,124.7378,Brigham Young,USA,1993,1,2,66,3.3,2.6,0.3,5.1,0.1,0.14800000000000002,0.134,0.523,0.038,2003-04\n3193,Shawn Marion,PHX,26.0,200.66,97.52228000000001,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,79,19.0,9.3,2.7,-2.9,0.07400000000000001,0.18899999999999997,0.22699999999999998,0.513,0.11599999999999999,2003-04\n3194,Slava Medvedenko,LAL,25.0,208.28,113.398,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,8.3,5.0,0.8,-0.8,0.113,0.16,0.203,0.479,0.068,2003-04\n3195,Slavko Vranes,POR,21.0,226.06,124.7378,None,USA,2003,2,39,1,0.0,0.0,0.0,-10.0,0.0,0.0,0.145,0.0,0.0,2003-04\n3196,Speedy Claxton,GSW,26.0,180.34,77.11064,Hofstra,USA,2000,1,20,60,10.6,2.6,4.5,3.0,0.027000000000000003,0.086,0.209,0.509,0.28,2003-04\n3197,Stacey Augmon,NOH,35.0,203.2,96.615096,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,69,5.8,2.5,1.2,-0.9,0.043,0.1,0.158,0.486,0.106,2003-04\n3198,Stephen Jackson,ATL,26.0,203.2,98.88305600000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,80,18.1,4.6,3.1,-3.8,0.038,0.102,0.249,0.521,0.155,2003-04\n3199,Stephon Marbury,NYK,27.0,187.96,92.98635999999999,Georgia Tech,USA,1996,1,4,81,20.2,3.2,8.9,-0.9,0.02,0.07200000000000001,0.255,0.519,0.385,2003-04\n3200,Steve Blake,WAS,24.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,75,5.9,1.6,2.8,-4.4,0.013999999999999999,0.083,0.182,0.509,0.26,2003-04\n3201,Steve Francis,HOU,27.0,190.5,90.7184,Maryland,USA,1999,1,2,79,16.6,5.5,6.2,3.0,0.045,0.111,0.237,0.501,0.276,2003-04\n3202,Steve Nash,DAL,30.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,78,14.5,3.0,8.8,4.7,0.024,0.073,0.193,0.59,0.37,2003-04\n3203,Steven Hunter,ORL,22.0,213.36,108.86208,DePaul,USA,2001,1,15,59,3.2,2.9,0.2,-12.6,0.075,0.161,0.125,0.504,0.025,2003-04\n3204,Steven Smith,NOH,35.0,203.2,100.243832,Michigan State,USA,1991,1,5,71,5.0,1.1,0.8,-3.7,0.033,0.076,0.183,0.5429999999999999,0.109,2003-04\n3205,Stromile Swift,MEM,24.0,205.74,104.32616,Louisiana State,USA,2000,1,2,77,9.4,4.9,0.5,2.5,0.10099999999999999,0.175,0.223,0.53,0.043,2003-04\n3206,Scott Williams,DAL,36.0,208.28,117.93392,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,4.6,3.1,0.4,3.5,0.079,0.20600000000000002,0.18,0.5,0.047,2003-04\n3207,T.J. Ford,MIL,21.0,182.88,74.84268,Texas,USA,2003,1,8,55,7.1,3.2,6.5,-0.2,0.027000000000000003,0.105,0.17600000000000002,0.44299999999999995,0.375,2003-04\n3208,Scott Padgett,HOU,28.0,205.74,108.86208,Kentucky,USA,1999,1,28,58,3.4,2.4,0.4,5.5,0.099,0.17600000000000002,0.172,0.552,0.075,2003-04\n3209,Sasha Pavlovic,UTA,20.0,200.66,95.25432,None,Montenegro,2003,1,19,79,4.8,2.0,0.8,-4.9,0.048,0.129,0.198,0.46299999999999997,0.098,2003-04\n3210,Richie Frahm,SEA,26.0,195.58,95.25432,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,3.4,1.0,0.4,7.2,0.031,0.114,0.155,0.608,0.081,2003-04\n3211,Rick Brunson,CHI,32.0,193.04,86.18248,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,3.0,0.9,2.1,-8.1,0.024,0.08900000000000001,0.16399999999999998,0.49700000000000005,0.331,2003-04\n3212,Rick Fox,LAL,34.0,200.66,106.59411999999999,North Carolina,Canada,1991,1,24,38,4.8,2.7,2.6,5.2,0.039,0.096,0.133,0.45899999999999996,0.161,2003-04\n3213,Ricky Davis,BOS,24.0,200.66,88.45044,Iowa,USA,1998,1,21,79,14.4,4.5,3.3,-2.9,0.036000000000000004,0.127,0.228,0.5329999999999999,0.188,2003-04\n3214,Robert Archibald,TOR,24.0,210.82,113.398,Illinois,Scotland,2002,2,31,32,1.0,1.6,0.4,-2.4,0.08800000000000001,0.149,0.10300000000000001,0.34299999999999997,0.08900000000000001,2003-04\n3215,Robert Horry,SAS,33.0,208.28,94.34713599999999,Alabama,USA,1992,1,11,81,4.8,3.4,1.2,8.4,0.092,0.14400000000000002,0.159,0.496,0.13,2003-04\n3216,Robert Pack,NJN,35.0,187.96,86.18248,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,1.9,0.7,1.0,-16.0,0.022000000000000002,0.079,0.159,0.44799999999999995,0.262,2003-04\n3217,Robert Traylor,NOH,27.0,203.2,128.820128,Michigan,USA,1998,1,6,71,5.1,3.7,0.6,1.4,0.124,0.19899999999999998,0.196,0.527,0.08199999999999999,2003-04\n3218,Rod Strickland,TOR,37.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,61,6.3,2.5,4.0,-6.6,0.032,0.11900000000000001,0.183,0.48200000000000004,0.326,2003-04\n3219,Rodney Buford,SAC,26.0,195.58,88.45044,Creighton,USA,1999,2,53,22,1.9,0.7,0.3,-26.2,0.043,0.071,0.201,0.35,0.09699999999999999,2003-04\n3220,Rodney Rogers,NJN,33.0,200.66,115.66596000000001,Wake Forest,USA,1993,1,9,69,7.8,4.4,2.0,2.6,0.083,0.17600000000000002,0.212,0.49200000000000005,0.17300000000000001,2003-04\n3221,Rodney White,DEN,24.0,205.74,104.32616,North Carolina-Charlotte,USA,2001,1,9,72,7.5,2.3,0.8,0.6,0.049,0.136,0.261,0.528,0.115,2003-04\n3222,Roger Mason Jr.,TOR,23.0,195.58,90.7184,Virginia,USA,2002,2,30,26,3.7,1.2,1.0,-9.6,0.003,0.114,0.191,0.446,0.16399999999999998,2003-04\n3223,Ron Mercer,SAS,28.0,200.66,95.25432,Kentucky,USA,1997,1,6,39,5.0,1.3,0.6,-1.0,0.02,0.077,0.21600000000000003,0.446,0.09300000000000001,2003-04\n3224,Ronald Dupree,CHI,23.0,200.66,94.800728,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,6.2,3.6,1.2,-6.6,0.062,0.14,0.183,0.445,0.10300000000000001,2003-04\n3225,Ruben Boumtje-Boumtje,POR,26.0,213.36,116.573144,Georgetown,USA,2001,2,49,9,0.4,0.1,0.1,-46.1,0.0,0.067,0.10800000000000001,0.34,0.063,2003-04\n3226,Ruben Patterson,POR,28.0,195.58,101.604608,Cincinnati,USA,1998,2,31,73,6.9,3.7,1.9,-0.6,0.094,0.099,0.16699999999999998,0.53,0.14800000000000002,2003-04\n3227,Rusty LaRue,GSW,30.0,190.5,83.91452,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.0,0.8,0.5,-40.5,0.0,0.2,0.18,0.515,0.154,2003-04\n3228,Ryan Bowen,DEN,28.0,205.74,99.79024,Iowa,USA,1998,2,55,52,0.9,1.7,0.3,0.0,0.095,0.139,0.073,0.395,0.075,2003-04\n3229,Ryan Humphrey,MEM,24.0,203.2,106.59411999999999,Notre Dame,USA,2002,1,19,2,1.0,1.5,0.5,94.8,0.28600000000000003,0.111,0.226,0.25,0.083,2003-04\n3230,Sam Cassell,MIN,34.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,81,19.8,3.3,7.3,10.2,0.019,0.086,0.26899999999999996,0.5660000000000001,0.354,2003-04\n3231,Samaki Walker,MIA,28.0,205.74,117.93392,Louisville,USA,1996,1,9,33,3.2,3.4,0.2,-3.1,0.11199999999999999,0.184,0.15,0.444,0.028999999999999998,2003-04\n3232,Samuel Dalembert,PHI,24.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,82,8.0,7.6,0.3,-1.2,0.10400000000000001,0.22,0.142,0.5660000000000001,0.017,2003-04\n3233,Scot Pollard,IND,29.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,61,1.7,2.7,0.2,-6.9,0.11599999999999999,0.17800000000000002,0.10300000000000001,0.43,0.027000000000000003,2003-04\n3234,Tamar Slay,NJN,24.0,203.2,97.52228000000001,Marshall,USA,2002,2,53,22,2.4,1.1,0.6,-14.2,0.075,0.125,0.223,0.401,0.16899999999999998,2003-04\n3235,Tayshaun Prince,DET,24.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,82,10.3,4.8,2.3,7.3,0.04,0.124,0.156,0.536,0.122,2003-04\n3236,Theo Ratliff,POR,31.0,208.28,106.59411999999999,Wyoming,USA,1995,1,18,85,7.9,7.2,0.8,-0.4,0.08800000000000001,0.168,0.136,0.521,0.043,2003-04\n3237,Vlade Divac,SAC,36.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,81,9.9,5.7,5.3,7.1,0.07,0.16,0.188,0.511,0.273,2003-04\n3238,Vladimir Radmanovic,SEA,23.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2001,1,12,77,12.0,5.3,1.8,0.3,0.053,0.15,0.19399999999999998,0.5329999999999999,0.102,2003-04\n3239,Vladimir Stepania,POR,28.0,215.9,115.66596000000001,None,Georgia,1998,1,27,42,2.6,3.0,0.5,5.2,0.128,0.19899999999999998,0.142,0.45399999999999996,0.08199999999999999,2003-04\n3240,Voshon Lenard,DEN,31.0,193.04,92.98635999999999,Minnesota,USA,1994,2,46,73,14.2,2.7,2.1,1.0,0.023,0.08,0.218,0.512,0.111,2003-04\n3241,Wally Szczerbiak,MIN,27.0,200.66,106.59411999999999,Miami (OH),USA,1999,1,6,28,10.2,3.1,1.2,9.1,0.045,0.105,0.218,0.539,0.1,2003-04\n3242,Walter McCarty,BOS,30.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,77,7.9,3.1,1.6,-1.1,0.018000000000000002,0.126,0.157,0.541,0.109,2003-04\n3243,Wang Zhi-zhi,MIA,26.0,215.9,128.820128,None,China,1999,2,36,16,2.9,1.1,0.1,6.8,0.045,0.124,0.24,0.466,0.033,2003-04\n3244,Wesley Person,ATL,33.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,1994,1,23,58,5.8,2.0,1.1,-8.0,0.017,0.12,0.165,0.51,0.11,2003-04\n3245,Willie Green,PHI,22.0,193.04,90.7184,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,53,6.9,1.2,1.0,-4.0,0.024,0.07400000000000001,0.275,0.46399999999999997,0.151,2003-04\n3246,Yao Ming,HOU,23.0,228.6,140.61352,None,China,2002,1,1,82,17.5,9.0,1.5,3.6,0.09300000000000001,0.22,0.252,0.586,0.09,2003-04\n3247,Zach Randolph,POR,22.0,205.74,122.46983999999999,Michigan State,USA,2001,1,19,81,20.1,10.5,2.0,-1.6,0.09699999999999999,0.23600000000000002,0.276,0.528,0.10099999999999999,2003-04\n3248,Zarko Cabarkapa,PHX,23.0,210.82,106.59411999999999,None,Serbia and Montenegro,2003,1,17,49,4.1,2.0,0.8,-11.7,0.052000000000000005,0.146,0.213,0.461,0.12,2003-04\n3249,Zaza Pachulia,ORL,20.0,210.82,108.86208,None,Georgia,2003,2,42,59,3.3,2.9,0.2,-6.2,0.11599999999999999,0.18600000000000003,0.168,0.452,0.033,2003-04\n3250,Zeljko Rebraca,ATL,32.0,213.36,116.573144,None,Yugoslavia,1994,2,54,24,3.8,2.4,0.3,-8.7,0.1,0.154,0.18600000000000003,0.504,0.04,2003-04\n3251,Zendon Hamilton,PHI,29.0,210.82,108.86208,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,3.8,3.2,0.3,-7.4,0.129,0.24100000000000002,0.16,0.616,0.049,2003-04\n3252,Zoran Planinic,NJN,21.0,200.66,88.45044,None,Croatia,2003,1,22,49,3.1,1.1,1.4,-9.4,0.036000000000000004,0.109,0.19699999999999998,0.49200000000000005,0.27399999999999997,2003-04\n3253,Zydrunas Ilgauskas,CLE,29.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,81,15.3,8.1,1.3,-3.7,0.122,0.163,0.22899999999999998,0.541,0.07400000000000001,2003-04\n3254,Reggie Miller,IND,38.0,200.66,88.45044,UCLA,USA,1987,1,11,80,10.0,2.4,3.1,10.2,0.009000000000000001,0.087,0.15,0.6,0.18100000000000002,2003-04\n3255,Reggie Evans,SEA,24.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,2.9,5.4,0.4,-3.6,0.145,0.25,0.107,0.47100000000000003,0.04,2003-04\n3256,Reece Gaines,ORL,23.0,198.12,92.98635999999999,Louisville,USA,2003,1,15,38,1.8,1.0,1.1,-3.0,0.025,0.10400000000000001,0.15,0.35600000000000004,0.185,2003-04\n3257,Ray Allen,SEA,28.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,56,23.0,5.1,4.8,1.5,0.038,0.11800000000000001,0.278,0.5660000000000001,0.223,2003-04\n3258,Raul Lopez,UTA,24.0,182.88,72.57472,None,Spain,2001,1,24,82,7.0,1.9,3.7,-2.2,0.019,0.1,0.215,0.503,0.364,2003-04\n3259,Rasual Butler,MIA,25.0,200.66,92.98635999999999,La Salle,USA,2002,2,52,45,6.8,1.4,0.5,3.4,0.006999999999999999,0.094,0.203,0.586,0.066,2003-04\n3260,Vitaly Potapenko,SEA,29.0,208.28,129.27372,Wright State,Ukraine,1996,1,12,65,7.1,4.4,0.8,-3.5,0.086,0.163,0.174,0.511,0.061,2003-04\n3261,Vince Carter,TOR,27.0,198.12,102.0582,North Carolina,USA,1998,1,5,73,22.5,4.8,4.8,0.4,0.038,0.10400000000000001,0.321,0.501,0.262,2003-04\n3262,Vin Baker,NYK,32.0,210.82,113.398,Hartford,USA,1993,1,8,54,9.8,5.2,1.2,-1.7,0.10099999999999999,0.14400000000000002,0.204,0.53,0.09,2003-04\n3263,Udonis Haslem,MIA,24.0,203.2,103.418976,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,7.3,6.3,0.7,0.0,0.12300000000000001,0.188,0.157,0.521,0.049,2003-04\n3264,Theron Smith,MEM,23.0,203.2,102.0582,Ball State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,2.2,2.1,0.4,0.7,0.083,0.177,0.153,0.473,0.065,2003-04\n3265,Tierre Brown,NOH,25.0,187.96,85.728888,McNeese State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.0,0.3,0.7,-66.7,0.0,0.071,0.37799999999999995,0.521,0.4,2003-04\n3266,Tim Duncan,SAS,28.0,213.36,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,69,22.3,12.4,3.1,11.3,0.10300000000000001,0.276,0.3,0.534,0.17,2003-04\n3267,Tim Thomas,NYK,27.0,208.28,108.86208,Villanova,USA,1997,1,7,66,14.7,4.8,1.9,0.7,0.034,0.14,0.22399999999999998,0.534,0.102,2003-04\n3268,Tom Gugliotta,UTA,34.0,208.28,113.398,North Carolina State,USA,1992,1,6,55,2.9,3.4,1.1,-7.9,0.092,0.192,0.146,0.374,0.132,2003-04\n3269,Toni Kukoc,MIL,35.0,210.82,106.59411999999999,None,Croatia,1990,2,29,73,8.4,3.7,2.7,1.3,0.046,0.158,0.214,0.519,0.23,2003-04\n3270,Tony Battie,CLE,28.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,73,5.6,4.9,0.8,-2.7,0.09,0.18,0.151,0.48200000000000004,0.068,2003-04\n3271,Tony Delk,DAL,30.0,187.96,85.728888,Kentucky,USA,1996,1,16,33,6.0,1.8,0.8,-2.9,0.03,0.09699999999999999,0.188,0.484,0.08800000000000001,2003-04\n3272,Tony Massenburg,SAC,36.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,59,4.3,3.2,0.5,-8.5,0.08,0.18899999999999997,0.171,0.509,0.066,2003-04\n3273,Tony Parker,SAS,22.0,187.96,81.64656,None,France,2001,1,28,75,14.7,3.2,5.5,8.4,0.019,0.085,0.22399999999999998,0.516,0.278,2003-04\n3274,Torraye Braggs,WAS,28.0,203.2,111.13004,Xavier,USA,1998,2,57,15,2.7,2.6,0.5,9.1,0.157,0.17600000000000002,0.16,0.522,0.083,2003-04\n3275,Kelvin Cato,HOU,29.0,210.82,124.7378,Iowa State,USA,1997,1,15,69,6.1,6.8,1.0,3.1,0.10800000000000001,0.20199999999999999,0.139,0.495,0.069,2003-04\n3276,Tracy McGrady,ORL,25.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,67,28.0,6.0,5.5,-7.1,0.039,0.131,0.33,0.526,0.272,2003-04\n3277,Travis Best,DAL,31.0,180.34,83.91452,Georgia Tech,USA,1995,1,23,61,2.8,1.1,1.8,9.1,0.023,0.076,0.131,0.445,0.209,2003-04\n3278,Travis Hansen,ATL,26.0,198.12,92.98635999999999,Brigham Young,USA,2003,2,37,41,3.0,1.7,0.5,-0.9,0.068,0.09,0.139,0.433,0.059000000000000004,2003-04\n3279,Travis Outlaw,POR,19.0,205.74,95.25432,None,USA,2003,1,23,8,1.0,0.5,0.1,-61.0,0.111,0.154,0.24600000000000002,0.457,0.14300000000000002,2003-04\n3280,Tremaine Fowlkes,DET,28.0,198.12,96.16150400000001,Fresno State,USA,1998,2,54,36,1.2,1.5,0.4,-6.0,0.085,0.154,0.131,0.39299999999999996,0.109,2003-04\n3281,Trenton Hassell,MIN,25.0,195.58,90.7184,Austin Peay,USA,2001,2,29,81,5.0,3.2,1.6,7.7,0.036000000000000004,0.08900000000000001,0.095,0.498,0.08199999999999999,2003-04\n3282,Troy Bell,MEM,23.0,185.42,81.64656,Boston College,USA,2003,1,16,6,1.8,0.7,0.7,8.0,0.09699999999999999,0.03,0.293,0.285,0.182,2003-04\n3283,Troy Hudson,MIN,28.0,185.42,77.11064,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,7.5,1.2,2.4,-4.7,0.01,0.069,0.24100000000000002,0.49200000000000005,0.252,2003-04\n3284,Troy Murphy,GSW,24.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,28,10.0,6.2,0.7,-2.6,0.08900000000000001,0.233,0.235,0.501,0.06,2003-04\n3285,Tyrone Hill,MIA,36.0,205.74,113.398,Xavier,USA,1990,1,11,5,1.8,1.6,0.0,-27.9,0.152,0.10300000000000001,0.10099999999999999,0.6659999999999999,0.0,2003-04\n3286,Tyronn Lue,ORL,27.0,182.88,80.73937600000001,Nebraska,USA,1998,1,23,76,10.5,2.5,4.2,-10.2,0.012,0.08,0.174,0.518,0.225,2003-04\n3287,Tyson Chandler,CHI,21.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,35,6.1,7.7,0.7,-9.4,0.109,0.267,0.141,0.507,0.052000000000000005,2003-04\n3288,Tracy Murray,POR,32.0,200.66,104.32616,UCLA,USA,1992,1,18,7,1.1,0.7,0.1,-10.9,0.1,0.053,0.196,0.322,0.045,2003-04\n3289,Keith Van Horn,MIL,28.0,208.28,108.86208,Utah,USA,1997,1,2,72,16.1,7.0,1.7,0.4,0.075,0.168,0.237,0.564,0.091,2003-04\n3290,Keith McLeod,MIN,24.0,187.96,86.18248,Bowling Green,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,2.7,1.0,1.8,-6.4,0.017,0.083,0.16399999999999998,0.436,0.258,2003-04\n3291,Keith Bogans,ORL,24.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,73,6.8,4.3,1.3,-10.2,0.066,0.139,0.145,0.499,0.087,2003-04\n3292,Curtis Borchardt,UTA,23.0,213.36,108.86208,Stanford,USA,2002,1,18,16,3.6,3.4,0.9,-6.2,0.066,0.203,0.149,0.45399999999999996,0.09699999999999999,2003-04\n3293,Corliss Williamson,DET,30.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,79,9.5,3.2,0.7,5.8,0.071,0.124,0.24,0.546,0.07200000000000001,2003-04\n3294,Corie Blount,TOR,35.0,208.28,109.769264,Cincinnati,USA,1993,1,25,62,4.0,4.4,0.9,-0.3,0.107,0.18899999999999997,0.136,0.462,0.084,2003-04\n3295,Corey Maggette,LAC,24.0,198.12,103.418976,Duke,USA,1999,1,13,73,20.7,5.9,3.1,-4.3,0.040999999999999995,0.146,0.251,0.586,0.154,2003-04\n3296,Clifford Robinson,GSW,37.0,208.28,108.86208,Connecticut,USA,1989,2,36,82,11.8,3.9,3.3,-2.0,0.021,0.106,0.19399999999999998,0.473,0.16,2003-04\n3297,Clar. Weatherspoon,HOU,33.0,200.66,122.46983999999999,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,52,5.0,3.9,0.6,-5.0,0.10400000000000001,0.175,0.152,0.5379999999999999,0.063,2003-04\n3298,Chucky Atkins,BOS,29.0,180.34,72.57472,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,8.4,1.5,3.5,2.1,0.006999999999999999,0.061,0.185,0.511,0.248,2003-04\n3299,Christian Laettner,WAS,34.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,48,5.9,4.8,1.9,-8.8,0.055,0.21100000000000002,0.147,0.511,0.155,2003-04\n3300,Chris Wilcox,LAC,21.0,208.28,103.872568,Maryland,USA,2002,1,8,65,8.6,4.7,0.8,-4.7,0.102,0.159,0.192,0.557,0.067,2003-04\n3301,Chris Whitney,WAS,32.0,182.88,79.3786,Clemson,USA,1993,2,47,16,2.9,0.9,0.9,-16.0,0.016,0.077,0.128,0.498,0.146,2003-04\n3302,Chris Webber,SAC,31.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,23,18.7,8.7,4.6,-0.7,0.065,0.198,0.289,0.456,0.22699999999999998,2003-04\n3303,Chris Mihm,BOS,24.0,213.36,120.20188,Texas,USA,2000,1,7,76,6.3,5.4,0.3,-2.5,0.136,0.214,0.184,0.531,0.028999999999999998,2003-04\n3304,Chris Kaman,LAC,22.0,213.36,121.562656,Central Michigan,USA,2003,1,6,82,6.1,5.6,1.0,-7.5,0.08,0.20199999999999999,0.16,0.502,0.078,2003-04\n3305,Chris Jefferies,CHI,24.0,203.2,104.32616,Fresno State,USA,2002,1,27,21,4.0,1.4,0.3,5.6,0.027000000000000003,0.136,0.21899999999999997,0.52,0.057999999999999996,2003-04\n3306,Chris Crawford,ATL,29.0,205.74,106.59411999999999,Marquette,USA,1997,2,50,56,10.2,3.1,0.8,-5.2,0.054000000000000006,0.11699999999999999,0.214,0.544,0.068,2003-04\n3307,Chris Bosh,TOR,20.0,208.28,95.25432,Georgia Tech,USA,2003,1,4,75,11.5,7.4,1.0,-3.4,0.087,0.171,0.182,0.513,0.055999999999999994,2003-04\n3308,Chris Andersen,DEN,25.0,208.28,99.79024,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,3.4,4.2,0.5,0.5,0.096,0.21899999999999997,0.128,0.486,0.053,2003-04\n3309,Cherokee Parks,GSW,31.0,210.82,108.86208,Duke,USA,1995,1,12,12,1.0,0.8,0.1,-12.6,0.08,0.13,0.12,0.475,0.03,2003-04\n3310,Chauncey Billups,DET,27.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,78,16.9,3.5,5.7,7.5,0.015,0.098,0.233,0.55,0.289,2003-04\n3311,Charlie Ward,SAS,33.0,187.96,83.91452,Florida State,USA,1994,1,26,71,6.0,2.0,3.0,-2.5,0.011000000000000001,0.11900000000000001,0.184,0.528,0.303,2003-04\n3312,Charles Oakley,HOU,40.0,205.74,111.13004,Virginia Union,USA,1985,1,9,7,1.3,0.7,0.3,-7.9,0.0,0.217,0.165,0.521,0.1,2003-04\n3313,Cezary Trybanski,NYK,24.0,218.44,108.86208,None,Poland,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,0.1,0.1,0.0,-53.8,0.0,0.125,0.258,0.102,0.0,2003-04\n3314,Casey Jacobsen,PHX,23.0,198.12,97.52228000000001,Stanford,USA,2002,1,22,78,6.0,2.6,1.3,-3.1,0.026000000000000002,0.099,0.11800000000000001,0.57,0.084,2003-04\n3315,Cuttino Mobley,HOU,28.0,193.04,97.52228000000001,Rhode Island,USA,1998,2,41,80,15.8,4.5,3.2,1.8,0.015,0.11199999999999999,0.2,0.535,0.14400000000000002,2003-04\n3316,Caron Butler,MIA,24.0,200.66,98.429464,Connecticut,USA,2002,1,10,68,9.2,4.8,1.9,1.9,0.052000000000000005,0.138,0.185,0.44,0.106,2003-04\n3317,Dahntay Jones,MEM,23.0,198.12,95.25432,Duke,USA,2003,1,20,20,1.8,1.2,0.6,-11.2,0.052000000000000005,0.122,0.21,0.311,0.138,2003-04\n3318,Dale Davis,POR,35.0,210.82,114.30518400000001,Clemson,USA,1991,1,13,76,4.4,5.2,0.9,-4.9,0.11,0.171,0.10300000000000001,0.505,0.067,2003-04\n3319,Derrick Coleman,PHI,37.0,208.28,122.46983999999999,Syracuse,USA,1990,1,1,34,8.0,5.6,1.4,-5.4,0.066,0.21600000000000003,0.192,0.47100000000000003,0.095,2003-04\n3320,Derek Fisher,LAL,29.0,185.42,92.98635999999999,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,82,7.1,1.9,2.3,2.4,0.019,0.084,0.18600000000000003,0.451,0.175,2003-04\n3321,Derek Anderson,POR,29.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,51,13.6,3.6,4.5,2.2,0.018000000000000002,0.098,0.20600000000000002,0.499,0.21100000000000002,2003-04\n3322,DerMarr Johnson,NYK,24.0,205.74,91.171992,Cincinnati,USA,2000,1,6,21,5.4,1.9,0.5,-6.4,0.021,0.145,0.207,0.511,0.071,2003-04\n3323,DeShawn Stevenson,ORL,23.0,195.58,95.25432,None,USA,2000,1,23,80,11.4,3.7,2.0,-5.7,0.038,0.107,0.20199999999999999,0.473,0.114,2003-04\n3324,DeSagana Diop,CLE,22.0,213.36,136.0776,None,Senegal,2001,1,8,56,2.3,3.6,0.6,-4.3,0.10800000000000001,0.192,0.11800000000000001,0.40399999999999997,0.078,2003-04\n3325,David West,NOH,23.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,2003,1,18,71,3.8,4.2,0.8,-5.1,0.135,0.242,0.151,0.519,0.12,2003-04\n3326,David Wesley,NOH,33.0,185.42,92.079176,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,14.0,2.2,2.9,-1.4,0.015,0.062,0.222,0.483,0.159,2003-04\n3327,Darvin Ham,DET,30.0,200.66,108.86208,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,1.8,1.7,0.3,2.5,0.115,0.111,0.121,0.531,0.062,2003-04\n3328,Darrick Martin,MIN,33.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,3.4,0.4,1.4,5.2,0.013000000000000001,0.032,0.205,0.38799999999999996,0.258,2003-04\n3329,Darrell Armstrong,NOH,36.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,10.6,2.9,3.9,1.6,0.031,0.086,0.191,0.525,0.244,2003-04\n3330,Darko Milicic,DET,19.0,213.36,111.13004,None,Serbia,2003,1,2,34,1.4,1.3,0.2,-12.6,0.08,0.212,0.271,0.318,0.095,2003-04\n3331,Darius Songaila,SAC,26.0,205.74,112.490816,Wake Forest,Lithuania,2002,2,49,73,4.6,3.1,0.7,7.0,0.107,0.156,0.16399999999999998,0.541,0.077,2003-04\n3332,Darius Miles,POR,22.0,205.74,95.25432,None,USA,2000,1,3,79,10.9,4.5,2.1,-2.8,0.064,0.129,0.21899999999999997,0.514,0.142,2003-04\n3333,Danny Fortson,DAL,28.0,203.2,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,56,3.9,4.5,0.2,6.2,0.19699999999999998,0.254,0.15,0.605,0.02,2003-04\n3334,Daniel Santiago,MIL,28.0,215.9,117.93392,Saint Vincent,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.0,2.4,0.4,2.9,0.055999999999999994,0.156,0.153,0.536,0.052000000000000005,2003-04\n3335,Dana Barros,BOS,37.0,180.34,74.84268,Boston College,USA,1989,1,16,1,6.0,0.0,0.0,-58.2,0.0,0.0,0.146,0.773,0.0,2003-04\n3336,Dan Langhi,MIL,26.0,210.82,99.79024,Vanderbilt,USA,2000,2,31,6,2.2,0.7,0.0,15.7,0.0,0.154,0.22399999999999998,0.43700000000000006,0.0,2003-04\n3337,Dan Gadzuric,MIL,26.0,210.82,108.86208,UCLA,Netherlands,2002,2,33,75,5.7,4.6,0.4,2.1,0.11599999999999999,0.205,0.16,0.529,0.037000000000000005,2003-04\n3338,Dan Dickau,POR,25.0,182.88,86.18248,Gonzaga,USA,2002,1,28,43,2.2,0.6,0.9,-5.6,0.026000000000000002,0.075,0.198,0.456,0.226,2003-04\n3339,Damone Brown,NJN,25.0,203.2,91.625584,Syracuse,USA,2001,2,36,3,1.0,1.7,0.0,-90.2,0.14300000000000002,0.16699999999999998,0.325,0.138,0.0,2003-04\n3340,Damon 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Davis,NOH,25.0,190.5,101.151016,UCLA,USA,1999,1,3,67,22.9,4.3,7.5,2.7,0.027000000000000003,0.095,0.298,0.49200000000000005,0.363,2003-04\n3347,Avery Johnson,GSW,39.0,180.34,83.91452,Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,4.6,0.7,2.4,-2.7,0.006,0.055,0.213,0.45399999999999996,0.311,2003-04\n3348,Austin Croshere,IND,29.0,208.28,109.769264,Providence,USA,1997,1,12,77,5.0,3.2,0.7,2.8,0.07200000000000001,0.213,0.191,0.5489999999999999,0.096,2003-04\n3349,Antonio McDyess,PHX,29.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,42,6.9,6.1,0.9,-0.3,0.09,0.222,0.17600000000000002,0.486,0.066,2003-04\n3350,Antonio Davis,CHI,35.0,205.74,104.32616,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,80,8.9,8.4,1.7,-6.3,0.086,0.203,0.155,0.465,0.09300000000000001,2003-04\n3351,Antonio Daniels,SEA,29.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,71,8.0,2.0,4.2,1.6,0.019,0.09,0.166,0.596,0.324,2003-04\n3352,Antoine Walker,DAL,27.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,82,14.0,8.3,4.5,2.6,0.07200000000000001,0.19,0.217,0.475,0.195,2003-04\n3353,Anthony Peeler,SAC,34.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,75,5.7,2.0,1.6,4.9,0.025,0.095,0.147,0.575,0.139,2003-04\n3354,Anthony Johnson,IND,29.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,1997,2,39,73,6.2,1.8,2.8,-0.6,0.021,0.079,0.158,0.49700000000000005,0.231,2003-04\n3355,Anthony Goldwire,NJN,32.0,187.96,82.553744,Houston,USA,1994,2,52,11,1.5,0.6,1.0,5.6,0.013000000000000001,0.08800000000000001,0.146,0.379,0.21600000000000003,2003-04\n3356,Anthony Carter,SAS,29.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,4.4,2.2,2.4,3.8,0.026000000000000002,0.102,0.253,0.297,0.27899999999999997,2003-04\n3357,Antawn Jamison,DAL,28.0,205.74,102.0582,North Carolina,USA,1998,1,4,82,14.8,6.3,0.9,6.1,0.10400000000000001,0.135,0.20600000000000002,0.581,0.047,2003-04\n3358,Ansu 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Drew,NOH,29.0,190.5,83.46092800000001,Valparaiso,USA,1998,1,16,15,0.8,0.4,0.9,-14.1,0.0,0.098,0.16,0.311,0.26,2003-04\n3377,Bruno Sundov,NYK,24.0,218.44,111.58363200000001,None,Croatia,1998,2,35,5,2.2,2.0,0.2,-9.9,0.063,0.267,0.24,0.435,0.091,2003-04\n3378,Bruce Bowen,SAS,33.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,6.9,3.1,1.4,8.7,0.02,0.086,0.115,0.512,0.068,2003-04\n3379,Britton Johnsen,ORL,24.0,208.28,95.25432,Utah,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,2.1,2.3,0.6,-16.4,0.053,0.127,0.126,0.318,0.07200000000000001,2003-04\n3380,Brian Skinner,MIL,28.0,205.74,120.20188,Baylor,USA,1998,1,22,56,10.5,7.3,0.9,-1.9,0.085,0.20800000000000002,0.18899999999999997,0.513,0.052000000000000005,2003-04\n3381,Brian Scalabrine,NJN,26.0,205.74,108.86208,Southern California,USA,2001,2,34,69,3.5,2.5,0.9,-0.7,0.054000000000000006,0.168,0.152,0.48200000000000004,0.12300000000000001,2003-04\n3382,Brian Grant,MIA,32.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,76,8.7,6.9,0.9,0.2,0.086,0.183,0.151,0.502,0.051,2003-04\n3383,Brian Cook,LAL,23.0,205.74,106.140528,Illinois,USA,2003,1,24,35,4.4,2.9,0.6,-2.5,0.071,0.19,0.172,0.505,0.079,2003-04\n3384,Derrick Dial,ORL,28.0,193.04,83.46092800000001,Eastern Michigan,USA,1998,2,52,9,2.9,1.4,0.2,8.4,0.06,0.09300000000000001,0.174,0.41200000000000003,0.042,2003-04\n3385,Brian Cardinal,GSW,27.0,203.2,111.13004,Purdue,USA,2000,2,44,76,9.6,4.2,1.4,3.7,0.07,0.156,0.18899999999999997,0.626,0.106,2003-04\n3386,Brent Barry,SEA,32.0,198.12,92.079176,Oregon State,USA,1995,1,15,59,10.8,3.5,5.8,1.2,0.013999999999999999,0.11800000000000001,0.156,0.6679999999999999,0.29,2003-04\n3387,Brendan Haywood,WAS,24.0,213.36,121.562656,North Carolina,USA,2001,1,20,77,7.0,5.0,0.6,-2.7,0.133,0.159,0.17,0.547,0.051,2003-04\n3388,Brandon Hunter,BOS,23.0,200.66,117.93392,Ohio,USA,2003,2,56,36,3.5,3.3,0.5,-0.8,0.134,0.185,0.168,0.46299999999999997,0.077,2003-04\n3389,Brandon Armstrong,NJN,24.0,195.58,83.91452,Pepperdine,USA,2001,1,23,56,2.7,0.8,0.3,-14.0,0.035,0.092,0.22899999999999998,0.42700000000000005,0.065,2003-04\n3390,Brad Miller,SAC,28.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,14.1,10.3,4.3,8.9,0.087,0.228,0.17600000000000002,0.579,0.179,2003-04\n3391,Bostjan Nachbar,HOU,23.0,205.74,100.243832,None,Slovenia,2002,1,15,45,3.1,1.6,0.7,2.0,0.021,0.136,0.159,0.47700000000000004,0.10300000000000001,2003-04\n3392,Boris Diaw,ATL,22.0,203.2,97.52228000000001,None,France,2003,1,21,76,4.5,4.5,2.4,-5.9,0.068,0.138,0.114,0.483,0.154,2003-04\n3393,Bonzi Wells,MEM,27.0,195.58,95.25432,Ball State,USA,1998,1,11,72,12.3,3.6,1.9,0.1,0.047,0.11199999999999999,0.263,0.47600000000000003,0.136,2003-04\n3394,Bobby Simmons,LAC,24.0,198.12,106.59411999999999,DePaul,USA,2001,2,41,56,7.8,4.7,1.7,-3.6,0.096,0.125,0.168,0.488,0.11699999999999999,2003-04\n3395,Bobby Jackson,SAC,31.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,50,13.8,3.5,2.1,4.7,0.052000000000000005,0.111,0.265,0.5379999999999999,0.171,2003-04\n3396,Bob Sura,ATL,31.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,1995,1,17,80,7.5,4.1,2.9,0.8,0.071,0.158,0.191,0.51,0.24,2003-04\n3397,Brevin Knight,MIL,28.0,177.8,77.11064,Stanford,USA,1997,1,16,56,4.7,2.0,3.6,-4.4,0.016,0.115,0.156,0.475,0.34299999999999997,2003-04\n3398,Richard Hamilton,DET,26.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,78,17.6,3.6,4.0,6.9,0.033,0.08199999999999999,0.253,0.522,0.212,2003-04\n3399,Desmond Ferguson,POR,26.0,200.66,95.25432,Detroit Mercy,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.9,0.6,0.1,20.5,0.0,0.133,0.239,0.505,0.071,2003-04\n3400,Desmond Penigar,ORL,22.0,200.66,111.13004,Utah State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,3.2,2.4,0.3,7.8,0.077,0.247,0.183,0.5379999999999999,0.053,2003-04\n3401,Jeff Foster,IND,27.0,210.82,109.769264,Texas State,USA,1999,1,21,82,6.1,7.4,0.8,12.6,0.146,0.215,0.11699999999999999,0.578,0.051,2003-04\n3402,Jason Williams,MEM,28.0,185.42,86.18248,Florida,USA,1998,1,7,72,10.9,2.0,6.8,-0.2,0.013000000000000001,0.065,0.187,0.517,0.365,2003-04\n3403,Jason Terry,ATL,26.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,81,16.8,4.1,5.4,-4.0,0.019,0.106,0.231,0.519,0.261,2003-04\n3404,Jason Richardson,GSW,23.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,78,18.7,6.7,2.9,-0.3,0.047,0.151,0.256,0.504,0.14300000000000002,2003-04\n3405,Jason Kidd,NJN,31.0,193.04,96.16150400000001,California,USA,1994,1,2,67,15.5,6.4,9.2,7.8,0.04,0.16399999999999998,0.24,0.485,0.42200000000000004,2003-04\n3406,Jason Kapono,CLE,23.0,203.2,96.615096,UCLA,USA,2003,2,31,41,3.5,1.3,0.3,-7.6,0.048,0.094,0.17,0.519,0.06,2003-04\n3407,Jason Hart,SAS,26.0,190.5,83.91452,Syracuse,USA,2000,2,49,53,3.3,1.5,1.5,11.1,0.018000000000000002,0.106,0.147,0.49700000000000005,0.21100000000000002,2003-04\n3408,Jason Collins,NJN,25.0,213.36,117.93392,Stanford,USA,2001,1,18,78,5.9,5.1,2.0,6.8,0.077,0.13699999999999998,0.12,0.49700000000000005,0.105,2003-04\n3409,Jason Collier,ATL,26.0,213.36,117.93392,Georgia Tech,USA,2000,1,15,20,11.3,5.6,0.9,2.2,0.077,0.156,0.192,0.5579999999999999,0.051,2003-04\n3410,Jarvis Hayes,WAS,22.0,200.66,99.79024,Georgia,USA,2003,1,10,70,9.6,3.8,1.5,-7.2,0.037000000000000005,0.10800000000000001,0.18600000000000003,0.456,0.092,2003-04\n3411,Jarron Collins,UTA,25.0,210.82,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,2,52,81,6.0,3.9,1.0,-4.6,0.08199999999999999,0.152,0.132,0.5870000000000001,0.078,2003-04\n3412,Jared Jeffries,WAS,22.0,210.82,104.32616,Indiana,USA,2002,1,11,82,5.7,5.2,1.1,-4.1,0.1,0.147,0.149,0.428,0.083,2003-04\n3413,Jannero Pargo,CHI,24.0,185.42,79.3786,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,6.7,1.2,2.3,-7.6,0.018000000000000002,0.07,0.237,0.491,0.268,2003-04\n3414,Jamison Brewer,IND,23.0,193.04,83.46092800000001,Auburn,USA,2001,2,40,13,2.5,0.8,1.3,8.7,0.015,0.068,0.141,0.425,0.179,2003-04\n3415,James Posey,MEM,27.0,203.2,97.52228000000001,Xavier,USA,1999,1,18,82,13.7,4.9,1.5,3.8,0.042,0.147,0.192,0.614,0.083,2003-04\n3416,James Jones,IND,23.0,203.2,97.52228000000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,6,1.2,0.3,0.0,-10.0,0.0,0.095,0.19399999999999998,0.354,0.0,2003-04\n3417,Jamal Sampson,LAL,21.0,210.82,106.59411999999999,California,USA,2002,2,46,10,2.9,5.2,0.7,-7.2,0.161,0.266,0.11599999999999999,0.513,0.09300000000000001,2003-04\n3418,Jamal Mashburn,NOH,31.0,203.2,112.037224,Kentucky,USA,1993,1,4,19,20.8,6.2,2.5,0.9,0.028999999999999998,0.145,0.293,0.457,0.12300000000000001,2003-04\n3419,Jamal Crawford,CHI,24.0,195.58,86.18248,Michigan,USA,2000,1,8,80,17.3,3.5,5.1,-5.8,0.017,0.094,0.257,0.486,0.27,2003-04\n3420,Jamaal Tinsley,IND,26.0,190.5,88.45044,Iowa State,USA,2001,1,27,52,8.3,2.6,5.8,13.5,0.024,0.09,0.172,0.541,0.35600000000000004,2003-04\n3421,Jamaal Magloire,NOH,26.0,210.82,117.480328,Kentucky,Canada,2000,1,19,82,13.6,10.3,1.0,-1.5,0.10800000000000001,0.24100000000000002,0.201,0.551,0.055,2003-04\n3422,Jalen Rose,TOR,31.0,203.2,98.429464,Michigan,USA,1994,1,13,66,15.5,4.0,5.0,-2.5,0.015,0.105,0.235,0.485,0.23600000000000002,2003-04\n3423,Jake Voskuhl,PHX,26.0,210.82,111.13004,Connecticut,USA,2000,2,33,66,6.6,5.2,0.9,-1.0,0.086,0.16399999999999998,0.129,0.5770000000000001,0.053,2003-04\n3424,Jeff McInnis,CLE,29.0,193.04,81.19296800000001,North Carolina,USA,1996,2,37,70,11.8,2.5,6.1,-0.4,0.016,0.069,0.179,0.511,0.29,2003-04\n3425,Jake Tsakalidis,MEM,25.0,218.44,131.54168,None,Greece,2000,1,25,40,4.3,3.2,0.5,-2.3,0.078,0.204,0.155,0.532,0.054000000000000006,2003-04\n3426,Jeff Trepagnier,DEN,24.0,193.04,90.7184,Southern California,USA,2001,2,35,11,2.3,1.4,0.4,-13.9,0.065,0.106,0.215,0.308,0.075,2003-04\n3427,Jermaine O'Neal,IND,25.0,210.82,109.769264,None,USA,1996,1,17,78,20.1,10.0,2.1,8.3,0.08,0.247,0.3,0.489,0.11900000000000001,2003-04\n3428,Kedrick Brown,CLE,23.0,200.66,100.697424,Northwest Florida State,USA,2001,1,11,55,5.3,2.7,1.2,3.3,0.049,0.122,0.139,0.5429999999999999,0.106,2003-04\n3429,Karl Malone,LAL,40.0,205.74,117.480328,Louisiana Tech,USA,1985,1,13,42,13.2,8.7,3.9,8.1,0.051,0.237,0.193,0.555,0.185,2003-04\n3430,Kareem Rush,LAL,23.0,198.12,97.52228000000001,Missouri,USA,2002,1,20,72,6.4,1.3,0.8,-1.1,0.018000000000000002,0.076,0.185,0.505,0.08,2003-04\n3431,Kaniel Dickens,POR,25.0,203.2,97.52228000000001,Idaho,USA,2000,2,50,3,2.3,0.7,0.0,-23.2,0.16699999999999998,0.0,0.151,0.902,0.0,2003-04\n3432,Juwan Howard,ORL,31.0,205.74,104.32616,Michigan,USA,1994,1,5,81,17.0,7.0,2.0,-7.0,0.067,0.161,0.239,0.513,0.098,2003-04\n3433,Jumaine Jones,BOS,25.0,203.2,98.88305600000001,Georgia,USA,1999,1,27,42,2.2,1.6,0.3,-5.0,0.071,0.133,0.15,0.43799999999999994,0.065,2003-04\n3434,Juan Dixon,WAS,25.0,190.5,74.389088,Maryland,USA,2002,1,17,71,9.4,2.1,1.9,-7.2,0.023,0.096,0.242,0.47600000000000003,0.17600000000000002,2003-04\n3435,Josh Howard,DAL,24.0,200.66,95.25432,Wake Forest,USA,2003,1,29,67,8.6,5.5,1.4,8.2,0.10099999999999999,0.157,0.18100000000000002,0.485,0.085,2003-04\n3436,Josh Davis,ATL,23.0,203.2,108.86208,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.3,1.3,0.0,-24.3,0.048,0.222,0.135,0.46,0.0,2003-04\n3437,Jonathan Bender,IND,23.0,213.36,99.336648,None,USA,1999,1,5,21,7.0,1.9,0.4,-1.6,0.045,0.13699999999999998,0.28800000000000003,0.584,0.076,2003-04\n3438,Jon Barry,DEN,34.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,57,6.2,2.2,2.6,0.3,0.024,0.10099999999999999,0.152,0.535,0.217,2003-04\n3439,John Wallace,MIA,30.0,205.74,102.0582,Syracuse,USA,1996,1,18,37,4.3,1.6,0.4,-9.3,0.036000000000000004,0.153,0.24,0.486,0.083,2003-04\n3440,John Salmons,PHI,24.0,200.66,95.25432,Miami (FL),USA,2002,1,26,77,5.8,2.5,1.7,-2.3,0.027999999999999997,0.11800000000000001,0.161,0.485,0.155,2003-04\n3441,Joel Przybilla,ATL,24.0,215.9,115.66596000000001,Minnesota,USA,2000,1,9,17,2.9,6.5,0.4,-10.3,0.096,0.26,0.105,0.385,0.032,2003-04\n3442,Joe Smith,MIL,28.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,76,10.9,8.5,1.0,1.1,0.114,0.20600000000000002,0.179,0.51,0.055,2003-04\n3443,Joe Johnson,PHX,23.0,200.66,106.59411999999999,Arkansas,USA,2001,1,10,82,16.7,4.7,4.4,-2.9,0.027000000000000003,0.10300000000000001,0.21600000000000003,0.491,0.187,2003-04\n3444,Jiri Welsch,BOS,24.0,200.66,94.34713599999999,None,Czech Republic,2002,1,16,81,9.2,3.7,2.3,-1.3,0.032,0.12300000000000001,0.17300000000000001,0.531,0.14,2003-04\n3445,Jim Jackson,HOU,33.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,80,12.9,6.1,2.8,2.5,0.02,0.154,0.171,0.54,0.126,2003-04\n3446,Jerry Stackhouse,WAS,29.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,26,13.9,3.6,4.0,-9.4,0.023,0.11699999999999999,0.256,0.494,0.24,2003-04\n3447,Jerome Williams,CHI,31.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,68,6.2,7.0,1.1,-6.7,0.11699999999999999,0.22,0.135,0.522,0.076,2003-04\n3448,Jerome Moiso,TOR,26.0,208.28,106.59411999999999,UCLA,France,2000,1,11,35,2.9,3.2,0.2,-3.3,0.11199999999999999,0.198,0.15,0.506,0.037000000000000005,2003-04\n3449,Jerome James,SEA,28.0,215.9,123.377024,Florida A&M,USA,1998,2,36,65,5.0,3.5,0.5,3.2,0.09699999999999999,0.17,0.184,0.535,0.053,2003-04\n3450,Jerome Beasley,MIA,24.0,205.74,107.501304,North Dakota,USA,2003,2,33,2,1.0,0.5,0.0,40.4,0.0,0.14300000000000002,0.27899999999999997,0.33299999999999996,0.0,2003-04\n3451,Jelani McCoy,CLE,26.0,208.28,111.13004,UCLA,USA,1998,2,33,2,0.0,2.0,0.0,-38.3,0.111,0.25,0.03,0.0,0.0,2003-04\n3452,Jahidi White,PHX,28.0,205.74,131.54168,Georgetown,USA,1998,2,43,62,4.2,4.2,0.1,-5.4,0.129,0.209,0.161,0.532,0.013000000000000001,2003-04\n3453,Jacque Vaughn,ATL,29.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,71,3.8,1.6,2.7,-9.8,0.011000000000000001,0.094,0.14300000000000002,0.44,0.256,2003-04\n3454,Jabari Smith,SAC,27.0,210.82,108.86208,Louisiana State,USA,2000,2,45,31,2.1,1.0,0.4,-12.6,0.065,0.127,0.22399999999999998,0.406,0.133,2003-04\n3455,Eric Snow,PHI,31.0,190.5,92.532768,Michigan State,USA,1995,2,43,82,10.3,3.4,6.9,-2.8,0.025,0.087,0.165,0.494,0.32299999999999995,2003-04\n3456,Eric Piatkowski,HOU,33.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,49,4.1,1.5,0.5,-1.3,0.017,0.102,0.156,0.507,0.069,2003-04\n3457,Elton Brand,LAC,25.0,203.2,120.20188,Duke,USA,1999,1,1,69,20.0,10.3,3.3,-5.5,0.115,0.19,0.23199999999999998,0.5670000000000001,0.157,2003-04\n3458,Elden Campbell,DET,35.0,213.36,126.552168,Clemson,USA,1990,1,27,65,5.6,3.2,0.7,5.1,0.07200000000000001,0.204,0.228,0.49,0.08900000000000001,2003-04\n3459,Eduardo Najera,DAL,27.0,203.2,106.59411999999999,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,58,3.0,2.7,0.4,5.4,0.095,0.135,0.129,0.483,0.051,2003-04\n3460,Eddy Curry,CHI,21.0,210.82,129.27372,None,USA,2001,1,4,73,14.7,6.2,0.9,-6.3,0.07400000000000001,0.157,0.24600000000000002,0.5379999999999999,0.061,2003-04\n3461,Eddie Robinson,CHI,28.0,205.74,95.25432,Central Oklahoma,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,6.7,2.0,1.1,-3.2,0.028999999999999998,0.085,0.171,0.49700000000000005,0.09699999999999999,2003-04\n3462,Eddie Jones,MIA,32.0,198.12,90.7184,Temple,USA,1994,1,10,81,17.3,3.8,3.2,1.3,0.015,0.107,0.225,0.5379999999999999,0.16,2003-04\n3463,Eddie House,LAC,26.0,185.42,79.3786,Arizona State,USA,2000,2,37,60,6.8,2.3,2.5,-9.5,0.026000000000000002,0.111,0.20199999999999999,0.436,0.228,2003-04\n3464,Eddie Gill,POR,25.0,182.88,86.18248,Weber State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,2.3,0.8,0.7,-3.4,0.034,0.10800000000000001,0.191,0.5579999999999999,0.21899999999999997,2003-04\n3465,Earl Watson,MEM,25.0,185.42,86.18248,UCLA,USA,2001,2,39,81,5.7,2.2,5.0,6.6,0.033,0.09,0.185,0.43799999999999994,0.39299999999999996,2003-04\n3466,Earl Boykins,DEN,28.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,10.2,1.7,3.6,-0.1,0.025,0.063,0.22399999999999998,0.501,0.285,2003-04\n3467,Dwyane Wade,MIA,22.0,193.04,96.16150400000001,Marquette,USA,2003,1,5,61,16.2,4.0,4.5,1.9,0.046,0.08800000000000001,0.24600000000000002,0.53,0.24100000000000002,2003-04\n3468,Drew Gooden,ORL,22.0,208.28,109.769264,Kansas,USA,2002,1,4,79,11.6,6.5,1.1,-12.8,0.083,0.2,0.226,0.484,0.076,2003-04\n3469,Doug Overton,LAC,34.0,190.5,86.18248,La Salle,USA,1991,2,40,61,3.7,1.4,2.3,-5.9,0.019,0.075,0.139,0.433,0.215,2003-04\n3470,Doug Christie,SAC,34.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,82,10.1,4.0,4.2,6.7,0.028999999999999998,0.10400000000000001,0.149,0.544,0.17800000000000002,2003-04\n3471,Donyell Marshall,TOR,31.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,82,14.7,9.9,1.5,-2.3,0.08,0.23,0.195,0.5479999999999999,0.075,2003-04\n3472,Donnell Harvey,PHX,23.0,203.2,99.79024,Florida,USA,2000,1,22,60,4.0,2.7,0.4,-6.2,0.071,0.16699999999999998,0.162,0.503,0.045,2003-04\n3473,Dirk Nowitzki,DAL,26.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,77,21.8,8.7,2.7,7.2,0.033,0.221,0.24600000000000002,0.561,0.11,2003-04\n3474,Dion Glover,TOR,25.0,195.58,102.0582,Georgia Tech,USA,1999,1,20,69,9.0,3.9,1.9,-4.9,0.04,0.14,0.212,0.47100000000000003,0.138,2003-04\n3475,Dikembe Mutombo,NYK,38.0,218.44,120.20188,Georgetown,Congo,1991,1,4,65,5.6,6.7,0.4,-1.4,0.114,0.21600000000000003,0.124,0.523,0.026000000000000002,2003-04\n3476,Devin Brown,SAS,25.0,195.58,106.59411999999999,Texas-San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,4.0,2.2,0.6,2.0,0.067,0.16699999999999998,0.195,0.512,0.095,2003-04\n3477,Devean George,LAL,26.0,203.2,108.86208,Augsburg,USA,1999,1,23,82,7.4,4.0,1.4,4.7,0.05,0.14300000000000002,0.16,0.49200000000000005,0.08900000000000001,2003-04\n3478,Eric Williams,CLE,31.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,71,10.0,4.0,1.7,2.8,0.038,0.128,0.19399999999999998,0.493,0.105,2003-04\n3479,Erick Dampier,GSW,28.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,74,12.3,12.0,0.8,-0.5,0.159,0.247,0.17800000000000002,0.573,0.044000000000000004,2003-04\n3480,Erick Strickland,MIL,30.0,190.5,95.25432,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,5.4,1.7,2.1,4.3,0.026000000000000002,0.11599999999999999,0.215,0.529,0.248,2003-04\n3481,Ervin Johnson,MIN,36.0,210.82,115.66596000000001,New Orleans,USA,1993,1,23,66,1.9,3.5,0.4,7.1,0.078,0.18899999999999997,0.07200000000000001,0.551,0.033,2003-04\n3482,J.R. Bremer,GSW,23.0,187.96,83.91452,St. Bonaventure,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,3.3,1.0,1.4,-9.6,0.022000000000000002,0.071,0.191,0.354,0.193,2003-04\n3483,Ira Newble,CLE,29.0,200.66,99.79024,Miami (OH),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,4.0,2.4,1.1,-4.7,0.059000000000000004,0.083,0.127,0.429,0.09,2003-04\n3484,Ime Udoka,LAL,26.0,195.58,97.52228000000001,Portland State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.0,1.3,0.5,-17.6,0.043,0.154,0.245,0.37200000000000005,0.154,2003-04\n3485,Hubert Davis,NJN,34.0,195.58,83.007336,North Carolina,USA,1992,1,20,17,0.2,0.5,0.2,4.6,0.032,0.086,0.09699999999999999,0.168,0.083,2003-04\n3486,Howard Eisley,PHX,31.0,187.96,81.64656,Boston College,USA,1994,2,30,67,6.9,1.9,4.1,-5.8,0.016,0.087,0.187,0.469,0.31,2003-04\n3487,Horace Grant,LAL,38.0,208.28,111.13004,Clemson,USA,1987,1,10,55,4.1,4.2,1.3,1.6,0.078,0.175,0.115,0.45,0.098,2003-04\n3488,Hiram Fuller,ATL,23.0,205.74,108.86208,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.0,2.8,0.5,3.0,0.08199999999999999,0.149,0.147,0.376,0.095,2003-04\n3489,Hedo Turkoglu,SAS,25.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,80,9.2,4.5,1.9,12.7,0.028999999999999998,0.165,0.18100000000000002,0.516,0.122,2003-04\n3490,Greg Ostertag,UTA,31.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,78,6.8,7.4,1.6,-0.6,0.126,0.2,0.134,0.506,0.096,2003-04\n3491,Greg Buckner,PHI,27.0,193.04,95.25432,Clemson,USA,1998,2,53,53,3.1,1.9,0.8,-2.1,0.047,0.124,0.15,0.439,0.115,2003-04\n3492,Gordan Giricek,UTA,27.0,195.58,95.25432,None,Croatia,1999,2,40,73,11.3,3.1,1.7,-2.2,0.028999999999999998,0.10099999999999999,0.201,0.521,0.10400000000000001,2003-04\n3493,Desmond Mason,MIL,26.0,195.58,100.697424,Oklahoma State,USA,2000,1,17,82,14.4,4.4,1.9,3.1,0.043,0.12,0.218,0.552,0.10300000000000001,2003-04\n3494,Glenn Robinson,PHI,31.0,200.66,108.86208,Purdue,USA,1994,1,1,42,16.6,4.5,1.4,-6.2,0.040999999999999995,0.121,0.267,0.518,0.085,2003-04\n3495,Gilbert Arenas,WAS,22.0,190.5,86.636072,Arizona,USA,2001,2,30,55,19.6,4.6,5.0,-5.5,0.028999999999999998,0.109,0.268,0.512,0.244,2003-04\n3496,Gerald Wallace,SAC,21.0,200.66,97.52228000000001,Alabama,USA,2001,1,25,37,2.0,2.0,0.5,-2.6,0.105,0.134,0.142,0.377,0.09,2003-04\n3497,George Lynch,NOH,33.0,203.2,106.59411999999999,North Carolina,USA,1993,1,12,78,4.8,4.0,1.5,-2.9,0.062,0.14800000000000002,0.126,0.47200000000000003,0.114,2003-04\n3498,Gary Trent,MIN,29.0,203.2,113.398,Ohio,USA,1995,1,11,68,5.6,3.2,0.7,-4.4,0.098,0.146,0.19399999999999998,0.515,0.081,2003-04\n3499,Gary Payton,LAL,35.0,193.04,81.64656,Oregon State,USA,1990,1,2,82,14.6,4.2,5.5,5.8,0.027999999999999997,0.105,0.20199999999999999,0.528,0.259,2003-04\n3500,Fred Jones,IND,25.0,187.96,98.88305600000001,Oregon,USA,2002,1,14,81,4.9,1.6,2.1,2.3,0.02,0.08199999999999999,0.145,0.527,0.203,2003-04\n3501,Fred Hoiberg,MIN,31.0,195.58,95.25432,Iowa State,USA,1995,2,52,79,6.7,3.4,1.4,4.5,0.013999999999999999,0.156,0.126,0.611,0.095,2003-04\n3502,Frank Williams,NYK,24.0,190.5,96.16150400000001,Illinois,USA,2002,1,25,56,3.9,0.9,2.2,4.6,0.013999999999999999,0.07,0.198,0.478,0.27699999999999997,2003-04\n3503,Francisco Elson,DEN,28.0,213.36,106.59411999999999,California,Netherlands,1999,2,41,62,3.5,3.3,0.5,-1.2,0.083,0.17800000000000002,0.13,0.498,0.06,2003-04\n3504,Flip Murray,SEA,24.0,193.04,86.18248,Shaw,USA,2002,2,41,82,12.4,2.5,2.5,-3.6,0.026000000000000002,0.091,0.266,0.49700000000000005,0.185,2003-04\n3505,Etan Thomas,WAS,26.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,2000,1,12,79,8.9,6.7,0.9,-8.5,0.106,0.209,0.17800000000000002,0.5379999999999999,0.066,2003-04\n3506,Glen Rice,LAC,37.0,203.2,103.418976,Michigan,USA,1989,1,4,18,3.7,2.3,1.3,0.9,0.040999999999999995,0.132,0.165,0.395,0.151,2003-04\n3507,Kenyon Martin,NJN,26.0,205.74,106.140528,Cincinnati,USA,2000,1,1,65,16.7,9.5,2.5,5.1,0.069,0.247,0.249,0.528,0.134,2003-04\n3508,Aaron McKie,PHI,32.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,68,2.2,2.5,1.5,0.2,0.019,0.155,0.07,0.51,0.135,2004-05\n3509,Keith Bogans,CHA,25.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,74,9.6,3.1,1.8,-7.2,0.046,0.10300000000000001,0.218,0.465,0.124,2004-05\n3510,Michael Ruffin,WAS,28.0,203.2,112.490816,Tulsa,USA,1999,2,32,79,1.4,4.2,0.8,-0.7,0.138,0.174,0.061,0.43200000000000005,0.07400000000000001,2004-05\n3511,Michael Redd,MIL,25.0,198.12,97.068688,Ohio State,USA,2000,2,43,75,23.0,4.2,2.3,-4.0,0.028999999999999998,0.099,0.27399999999999997,0.536,0.11199999999999999,2004-05\n3512,Michael Olowokandi,MIN,30.0,213.36,122.46983999999999,Pacific,Nigeria,1998,1,1,62,5.9,5.2,0.5,-1.2,0.10099999999999999,0.19699999999999998,0.17300000000000001,0.48,0.038,2004-05\n3513,Michael Finley,DAL,32.0,200.66,102.0582,Wisconsin,USA,1995,1,21,64,15.7,4.1,2.6,8.2,0.022000000000000002,0.099,0.195,0.519,0.111,2004-05\n3514,Michael Doleac,MIA,28.0,210.82,118.841104,Utah,USA,1998,1,12,80,4.0,3.2,0.6,3.1,0.077,0.18600000000000003,0.155,0.46,0.065,2004-05\n3515,Michael Curry,IND,36.0,195.58,95.25432,Georgia Southern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,1.7,1.5,0.8,-11.7,0.036000000000000004,0.08800000000000001,0.073,0.461,0.107,2004-05\n3516,Michael Bradley,PHI,26.0,205.74,102.965384,Villanova,USA,2001,1,17,18,1.8,1.6,0.3,2.8,0.081,0.177,0.126,0.6,0.068,2004-05\n3517,Metta World Peace,IND,25.0,200.66,111.58363200000001,St. John's (NY),USA,1999,1,16,7,24.6,6.4,3.1,7.0,0.037000000000000005,0.14400000000000002,0.259,0.608,0.16399999999999998,2004-05\n3518,Melvin Ely,CHA,27.0,208.28,118.38751200000002,Fresno State,USA,2002,1,12,79,7.3,4.1,1.0,-3.9,0.095,0.133,0.20199999999999999,0.465,0.078,2004-05\n3519,Mehmet Okur,UTA,26.0,210.82,112.94440800000001,None,Turkey,2001,2,37,82,12.9,7.5,2.0,-5.8,0.10099999999999999,0.23,0.213,0.569,0.132,2004-05\n3520,Maurice Taylor,NYK,28.0,205.74,115.66596000000001,Michigan,USA,1997,1,14,65,7.3,4.0,1.0,-2.3,0.062,0.166,0.207,0.48,0.091,2004-05\n3521,Michael Stewart,ATL,30.0,208.28,104.32616,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,2.1,3.3,0.4,-12.8,0.16399999999999998,0.183,0.09300000000000001,0.519,0.052000000000000005,2004-05\n3522,Maurice Evans,SAC,26.0,195.58,99.79024,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,6.4,3.1,0.7,-0.7,0.079,0.106,0.159,0.511,0.055999999999999994,2004-05\n3523,Matt Harpring,UTA,29.0,200.66,104.779752,Georgia Tech,USA,1998,1,15,78,14.0,6.2,1.8,-7.3,0.092,0.14300000000000002,0.201,0.5489999999999999,0.09699999999999999,2004-05\n3524,Matt Freije,NOH,23.0,208.28,112.94440800000001,Vanderbilt,USA,2004,2,53,23,4.0,2.7,0.9,-9.9,0.042,0.132,0.159,0.35600000000000004,0.079,2004-05\n3525,Matt Carroll,CHA,24.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,9.0,2.4,0.7,2.3,0.032,0.12,0.24600000000000002,0.517,0.07,2004-05\n3526,Matt Bonner,TOR,25.0,208.28,108.86208,Florida,USA,2003,2,45,82,7.2,3.5,0.6,-1.0,0.077,0.134,0.157,0.596,0.054000000000000006,2004-05\n3527,Matt Barnes,SAC,25.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,43,3.8,3.1,1.3,3.3,0.078,0.141,0.138,0.465,0.113,2004-05\n3528,Mateen Cleaves,SEA,27.0,187.96,95.25432,Michigan State,USA,2000,1,14,14,0.9,0.4,0.5,-16.5,0.033,0.08199999999999999,0.136,0.41200000000000003,0.19399999999999998,2004-05\n3529,Marquis Daniels,DAL,24.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,9.1,3.6,2.1,2.5,0.067,0.105,0.203,0.484,0.153,2004-05\n3530,Marko Jaric,LAC,26.0,200.66,98.429464,None,Serbia,2000,2,30,50,9.9,3.2,6.1,1.3,0.016,0.10099999999999999,0.166,0.5,0.287,2004-05\n3531,Mark Pope,DEN,32.0,208.28,106.59411999999999,Kentucky,USA,1996,2,52,9,0.4,0.9,0.1,-8.6,0.16699999999999998,0.115,0.122,0.33299999999999996,0.063,2004-05\n3532,Mark Madsen,MIN,29.0,205.74,107.047712,Stanford,USA,2000,1,29,41,2.1,3.1,0.4,6.1,0.127,0.12300000000000001,0.08199999999999999,0.526,0.040999999999999995,2004-05\n3533,Mark Jones,ORL,30.0,198.12,97.52228000000001,Central Florida,USA,2004,4,82,10,2.3,1.3,0.6,-0.4,0.05,0.067,0.133,0.325,0.075,2004-05\n3534,Maurice Baker,POR,25.0,187.96,90.7184,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.0,0.4,0.2,27.3,0.063,0.055999999999999994,0.05,0.0,0.077,2004-05\n3535,Michael Sweetney,NYK,22.0,203.2,122.46983999999999,Georgetown,USA,2003,1,9,77,8.4,5.4,0.6,-2.3,0.133,0.196,0.2,0.5920000000000001,0.05,2004-05\n3536,Mickael Pietrus,GSW,23.0,198.12,97.52228000000001,None,France,2003,1,11,67,9.5,2.8,1.2,0.3,0.052000000000000005,0.107,0.228,0.539,0.105,2004-05\n3537,Mike Bibby,SAC,27.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,80,19.6,4.2,6.8,3.1,0.027999999999999997,0.091,0.23600000000000002,0.5429999999999999,0.27699999999999997,2004-05\n3538,Paul Shirley,PHX,27.0,208.28,104.32616,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,1.3,0.2,0.3,-49.0,0.04,0.036000000000000004,0.223,0.47,0.2,2004-05\n3539,Paul Pierce,BOS,27.0,198.12,104.32616,Kansas,USA,1998,1,10,82,21.6,6.6,4.2,3.5,0.032,0.17600000000000002,0.265,0.583,0.19699999999999998,2004-05\n3540,Pau Gasol,MEM,24.0,213.36,108.86208,None,Spain,2001,1,3,56,17.8,7.3,2.4,4.1,0.08900000000000001,0.183,0.26,0.5820000000000001,0.14300000000000002,2004-05\n3541,Pat Garrity,ORL,28.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,71,4.6,1.7,0.4,-7.2,0.024,0.124,0.157,0.505,0.051,2004-05\n3542,Pape Sow,TOR,23.0,208.28,113.398,Cal State-Fullerton,Senegal,2004,2,47,27,2.3,2.1,0.1,0.3,0.084,0.193,0.146,0.444,0.012,2004-05\n3543,P.J. Brown,NOH,35.0,210.82,108.40848799999999,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,82,10.8,9.0,2.2,-9.3,0.107,0.205,0.157,0.512,0.109,2004-05\n3544,Othella Harrington,CHI,31.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,70,8.0,4.2,0.8,6.4,0.094,0.166,0.207,0.5589999999999999,0.077,2004-05\n3545,Omar Cook,TOR,23.0,185.42,86.18248,St. John's (NY),USA,2001,2,31,5,4.6,1.4,4.4,14.9,0.031,0.07200000000000001,0.19699999999999998,0.43200000000000005,0.415,2004-05\n3546,Obinna Ekezie,ATL,29.0,205.74,122.46983999999999,Maryland,Nigeria,1999,2,37,42,5.5,4.3,0.3,-5.5,0.114,0.179,0.165,0.516,0.023,2004-05\n3547,Nikoloz Tskitishvili,GSW,22.0,213.36,102.0582,None,Georgia,2002,1,5,35,1.4,1.2,0.3,-7.9,0.055999999999999994,0.136,0.203,0.324,0.081,2004-05\n3548,Nick Van Exel,POR,33.0,185.42,86.18248,Cincinnati,USA,1993,2,37,53,11.1,3.0,4.3,-4.0,0.015,0.09699999999999999,0.195,0.494,0.231,2004-05\n3549,Nick Collison,SEA,24.0,205.74,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,82,5.6,4.6,0.4,4.2,0.134,0.185,0.155,0.569,0.04,2004-05\n3550,Nene,DEN,22.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2002,1,7,55,9.6,5.9,1.5,2.3,0.09300000000000001,0.188,0.193,0.551,0.10300000000000001,2004-05\n3551,Nenad Krstic,NJN,21.0,213.36,108.86208,None,Serbia and Montenegro,2002,1,24,75,10.0,5.3,1.0,1.4,0.098,0.15,0.19,0.547,0.067,2004-05\n3552,Ndudi Ebi,MIN,21.0,205.74,88.45044,None,USA,2003,1,26,2,13.5,8.0,0.5,17.9,0.109,0.20800000000000002,0.23,0.541,0.033,2004-05\n3553,Nazr Mohammed,SAS,27.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,77,9.5,7.6,0.4,-4.6,0.14,0.2,0.19,0.521,0.028999999999999998,2004-05\n3554,Morris Peterson,TOR,27.0,200.66,97.52228000000001,Michigan State,USA,2000,1,21,82,12.5,4.1,2.1,-0.3,0.032,0.122,0.18899999999999997,0.5429999999999999,0.11,2004-05\n3555,Moochie Norris,HOU,31.0,185.42,83.91452,West Florida,USA,1996,2,33,38,2.4,1.2,1.0,-5.9,0.034,0.113,0.193,0.376,0.207,2004-05\n3556,Mo Williams,MIL,22.0,185.42,85.728888,Alabama,USA,2003,2,47,80,10.2,3.1,6.1,-3.4,0.025,0.10099999999999999,0.198,0.504,0.33899999999999997,2004-05\n3557,Milt Palacio,TOR,27.0,190.5,95.25432,Colorado State,Belize,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,5.8,1.7,3.5,1.1,0.02,0.081,0.172,0.507,0.29600000000000004,2004-05\n3558,Mikki Moore,LAC,29.0,213.36,101.151016,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,5.4,3.3,0.6,-2.3,0.107,0.149,0.165,0.5710000000000001,0.07,2004-05\n3559,Mike Wilks,SAS,26.0,177.8,81.64656,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,1.7,0.5,0.7,-10.5,0.016,0.08900000000000001,0.17600000000000002,0.48200000000000004,0.23399999999999999,2004-05\n3560,Mike Miller,MEM,25.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,76,13.4,3.9,2.9,5.5,0.019,0.134,0.19699999999999998,0.614,0.16899999999999998,2004-05\n3561,Mike James,HOU,30.0,187.96,85.275296,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,11.8,2.8,3.6,4.4,0.022000000000000002,0.105,0.22899999999999998,0.534,0.253,2004-05\n3562,Mike Dunleavy,GSW,24.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,79,13.4,5.5,2.6,-1.2,0.039,0.149,0.191,0.539,0.127,2004-05\n3563,Mark Blount,BOS,29.0,213.36,113.398,Pittsburgh,USA,1997,2,54,82,9.4,4.8,1.6,0.4,0.079,0.135,0.179,0.5589999999999999,0.098,2004-05\n3564,Mario Kasun,ORL,25.0,213.36,117.93392,None,Croatia,2002,2,40,44,2.7,2.9,0.2,-5.4,0.157,0.243,0.168,0.505,0.035,2004-05\n3565,Marcus Haislip,IND,24.0,208.28,104.32616,Tennessee,USA,2002,1,13,9,3.6,1.7,0.3,-8.1,0.054000000000000006,0.122,0.22699999999999998,0.373,0.055999999999999994,2004-05\n3566,Marcus Fizer,MIL,26.0,203.2,117.93392,Iowa State,USA,2000,1,4,54,6.2,3.2,1.2,-7.2,0.039,0.205,0.214,0.498,0.128,2004-05\n3567,Kyle Korver,PHI,24.0,198.12,95.707912,Creighton,USA,2003,2,51,82,11.5,4.6,2.2,0.6,0.017,0.14400000000000002,0.15,0.588,0.10800000000000001,2004-05\n3568,Kwame Brown,WAS,23.0,210.82,110.22285600000001,None,USA,2001,1,1,42,7.0,4.9,0.9,-6.4,0.08900000000000001,0.175,0.179,0.49700000000000005,0.07400000000000001,2004-05\n3569,Kurt Thomas,NYK,32.0,205.74,106.59411999999999,Texas Christian,USA,1995,1,10,80,11.5,10.4,2.0,-3.4,0.068,0.271,0.165,0.488,0.09,2004-05\n3570,Kris Humphries,UTA,20.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,67,4.1,2.9,0.6,-12.2,0.09300000000000001,0.184,0.201,0.419,0.095,2004-05\n3571,Kobe Bryant,LAL,26.0,198.12,99.79024,None,USA,1996,1,13,66,27.6,5.9,6.0,-2.2,0.04,0.125,0.316,0.563,0.287,2004-05\n3572,Kirk Snyder,UTA,22.0,198.12,102.0582,Nevada,USA,2004,1,16,68,5.0,1.8,0.5,-10.9,0.069,0.10400000000000001,0.221,0.456,0.073,2004-05\n3573,Kirk Penney,LAC,24.0,195.58,99.79024,Wisconsin,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.5,0.3,0.3,-9.2,0.0,0.111,0.18899999999999997,0.33299999999999996,0.16699999999999998,2004-05\n3574,Kirk Hinrich,CHI,24.0,190.5,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,77,15.7,3.9,6.4,-0.3,0.013000000000000001,0.11,0.22399999999999998,0.495,0.318,2004-05\n3575,Keyon Dooling,MIA,25.0,190.5,86.18248,Missouri,USA,2000,1,10,74,5.2,1.2,1.8,4.4,0.011000000000000001,0.075,0.18600000000000003,0.486,0.187,2004-05\n3576,Kevin Willis,ATL,42.0,213.36,111.13004,Michigan State,USA,1984,1,11,29,3.0,2.6,0.3,-15.5,0.091,0.16399999999999998,0.151,0.434,0.043,2004-05\n3577,Kevin Ollie,PHI,32.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,1.1,0.7,0.7,0.6,0.023,0.125,0.11800000000000001,0.4,0.196,2004-05\n3578,Kevin Martin,SAC,22.0,200.66,83.91452,Western Carolina,USA,2004,1,26,45,2.9,1.3,0.5,3.0,0.071,0.071,0.161,0.46399999999999997,0.071,2004-05\n3579,Kevin Garnett,MIN,29.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,82,22.2,13.5,5.7,1.2,0.095,0.303,0.26899999999999996,0.5670000000000001,0.264,2004-05\n3580,Kerry Kittles,LAC,31.0,195.58,83.91452,Villanova,USA,1996,1,8,11,6.3,2.9,1.8,-4.0,0.005,0.156,0.155,0.446,0.13,2004-05\n3581,Kenyon Martin,DEN,27.0,205.74,106.140528,Cincinnati,USA,2000,1,1,70,15.5,7.3,2.4,1.7,0.076,0.184,0.235,0.521,0.131,2004-05\n3582,Kenny Thomas,SAC,27.0,200.66,111.13004,New Mexico,USA,1999,1,22,73,12.4,7.3,2.1,-1.2,0.09300000000000001,0.193,0.207,0.515,0.11800000000000001,2004-05\n3583,Kenny Anderson,LAC,34.0,185.42,76.203456,Georgia Tech,USA,1991,1,2,43,4.7,2.0,2.4,-12.0,0.035,0.11199999999999999,0.16,0.467,0.22,2004-05\n3584,Kendrick Perkins,BOS,20.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2003,1,27,60,2.5,2.9,0.4,1.2,0.122,0.247,0.157,0.515,0.062,2004-05\n3585,Kendall Gill,MIL,37.0,195.58,97.975872,Illinois,USA,1990,1,5,14,6.1,2.6,1.9,-2.8,0.042,0.121,0.159,0.479,0.159,2004-05\n3586,Kelvin Cato,ORL,30.0,210.82,124.7378,Iowa State,USA,1997,1,15,62,7.0,6.7,0.6,2.7,0.077,0.221,0.122,0.6,0.039,2004-05\n3587,Keith Van Horn,DAL,29.0,208.28,111.13004,Utah,USA,1997,1,2,62,11.2,4.7,1.2,2.0,0.067,0.16,0.214,0.55,0.085,2004-05\n3588,Keith McLeod,UTA,25.0,187.96,86.18248,Bowling Green,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,7.8,2.1,4.5,-5.0,0.017,0.084,0.18899999999999997,0.44,0.282,2004-05\n3589,Kedrick Brown,PHI,24.0,200.66,100.697424,Northwest Florida State,USA,2001,1,11,8,1.5,1.4,0.5,-26.4,0.022000000000000002,0.22699999999999998,0.11900000000000001,0.5770000000000001,0.154,2004-05\n3590,Kareem Rush,CHA,24.0,198.12,97.52228000000001,Missouri,USA,2002,1,20,48,8.4,1.9,1.4,-7.3,0.022000000000000002,0.086,0.22,0.47100000000000003,0.121,2004-05\n3591,Kaniel Dickens,NJN,26.0,203.2,97.52228000000001,Idaho,USA,2000,2,50,11,1.2,0.8,0.1,-31.3,0.079,0.14300000000000002,0.145,0.43700000000000006,0.036000000000000004,2004-05\n3592,Lamar Odom,LAL,25.0,208.28,102.0582,Rhode Island,USA,1999,1,4,64,15.2,10.2,3.7,-2.0,0.067,0.242,0.21,0.539,0.182,2004-05\n3593,Pavel Podkolzin,DAL,20.0,226.06,117.93392,None,Russia,2004,1,21,5,0.2,0.4,0.0,-12.2,0.0,0.33299999999999996,0.209,0.568,0.0,2004-05\n3594,Lamond Murray,TOR,32.0,200.66,106.59411999999999,California,USA,1994,1,7,62,6.0,2.6,0.8,2.6,0.053,0.14400000000000002,0.19899999999999998,0.537,0.086,2004-05\n3595,Larry Hughes,WAS,26.0,195.58,83.46092800000001,Saint Louis,USA,1998,1,8,61,22.0,6.3,4.7,2.8,0.034,0.151,0.264,0.523,0.214,2004-05\n3596,Marcus Camby,DEN,31.0,210.82,102.0582,Massachusetts,USA,1996,1,2,66,10.3,10.0,2.3,4.1,0.078,0.293,0.17600000000000002,0.505,0.11900000000000001,2004-05\n3597,Marcus Banks,BOS,23.0,187.96,90.7184,Nevada-Las Vegas,USA,2003,1,13,81,4.6,1.6,1.9,1.7,0.03,0.096,0.171,0.52,0.22,2004-05\n3598,Marc Jackson,PHI,30.0,208.28,114.758776,Temple,USA,1997,2,37,81,12.0,5.0,1.0,-0.5,0.10400000000000001,0.13,0.226,0.5479999999999999,0.07400000000000001,2004-05\n3599,Manu Ginobili,SAS,27.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,74,16.0,4.4,3.9,16.6,0.040999999999999995,0.136,0.242,0.609,0.217,2004-05\n3600,Mamadou N'diaye,LAC,30.0,213.36,115.66596000000001,Auburn,Senegal,2000,1,26,11,1.8,1.6,0.1,-20.8,0.138,0.14300000000000002,0.152,0.433,0.027999999999999997,2004-05\n3601,Malik Rose,NYK,30.0,200.66,111.13004,Drexel,USA,1996,2,44,76,7.0,4.5,0.8,-0.2,0.105,0.16899999999999998,0.195,0.511,0.07,2004-05\n3602,Malik Allen,CHA,27.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,5.4,2.8,0.5,-4.9,0.08800000000000001,0.13699999999999998,0.18600000000000003,0.512,0.062,2004-05\n3603,Maciej Lampe,NOH,20.0,210.82,124.7378,None,Poland,2003,2,30,37,3.1,2.4,0.3,-5.5,0.066,0.171,0.191,0.406,0.05,2004-05\n3604,Luol Deng,CHI,20.0,203.2,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,61,11.7,5.3,2.2,4.1,0.064,0.15,0.225,0.496,0.141,2004-05\n3605,Luke Walton,LAL,25.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2003,2,32,61,3.2,2.3,1.5,-7.4,0.079,0.132,0.152,0.49200000000000005,0.2,2004-05\n3606,Luke Ridnour,SEA,24.0,185.42,75.749864,Oregon,USA,2003,1,14,82,10.0,2.5,5.9,-0.5,0.026000000000000002,0.071,0.174,0.504,0.304,2004-05\n3607,Luke Jackson,CLE,23.0,200.66,97.52228000000001,Oregon,USA,2004,1,10,10,2.9,0.6,0.3,-23.0,0.039,0.111,0.308,0.489,0.16699999999999998,2004-05\n3608,Luis Flores,DEN,24.0,187.96,88.45044,Manhattan,USA,2004,2,55,16,2.2,0.2,0.7,13.1,0.015,0.028999999999999998,0.242,0.586,0.262,2004-05\n3609,Lucious Harris,CLE,34.0,195.58,92.98635999999999,Long Beach State,USA,1993,2,28,73,4.3,1.7,0.7,-1.6,0.038,0.085,0.145,0.475,0.073,2004-05\n3610,Lorenzen Wright,MEM,29.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,80,9.6,7.7,1.1,1.3,0.09300000000000001,0.233,0.18100000000000002,0.501,0.066,2004-05\n3611,Loren Woods,TOR,27.0,215.9,117.93392,Arizona,USA,2001,2,45,45,3.9,4.9,0.4,-8.3,0.11800000000000001,0.23600000000000002,0.145,0.46299999999999997,0.038,2004-05\n3612,Lonny Baxter,NOH,26.0,203.2,117.93392,Maryland,USA,2002,2,43,4,1.5,2.0,0.0,-27.5,0.114,0.125,0.201,0.253,0.0,2004-05\n3613,Lionel Chalmers,LAC,24.0,182.88,81.64656,Xavier,USA,2004,2,33,36,3.1,0.9,1.4,-3.9,0.012,0.07400000000000001,0.18100000000000002,0.409,0.21100000000000002,2004-05\n3614,Linton Johnson,SAS,25.0,203.2,102.0582,Tulane,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,1.5,0.0,22.8,0.0,0.214,0.084,0.0,0.0,2004-05\n3615,Lindsey Hunter,DET,34.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,76,3.8,1.6,1.7,1.3,0.04,0.09,0.162,0.435,0.19399999999999998,2004-05\n3616,Lee Nailon,NOH,30.0,205.74,107.95489599999999,Texas Christian,USA,1999,2,43,68,14.2,4.4,1.6,-9.9,0.071,0.10400000000000001,0.24100000000000002,0.511,0.11,2004-05\n3617,Leandro Barbosa,PHX,22.0,190.5,85.275296,None,Brazil,2003,1,28,63,7.0,2.1,2.0,-0.5,0.033,0.092,0.19,0.575,0.187,2004-05\n3618,LeBron James,CLE,20.0,203.2,108.86208,None,USA,2003,1,1,80,27.2,7.4,7.2,1.9,0.038,0.17,0.297,0.5539999999999999,0.324,2004-05\n3619,Lawrence Funderburke,CHI,34.0,205.74,104.32616,Ohio State,USA,1994,2,51,2,4.5,1.5,0.0,-7.1,0.055999999999999994,0.11800000000000001,0.18100000000000002,0.5489999999999999,0.0,2004-05\n3620,Latrell Sprewell,MIN,34.0,195.58,88.45044,Alabama,USA,1992,1,24,80,12.8,3.2,2.2,-1.2,0.032,0.083,0.22,0.489,0.11900000000000001,2004-05\n3621,Laron Profit,WAS,27.0,195.58,92.532768,Maryland,USA,1999,2,38,42,3.2,1.8,0.9,-4.2,0.063,0.152,0.172,0.489,0.151,2004-05\n3622,Peja Stojakovic,SAC,28.0,208.28,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,66,20.1,4.3,2.1,2.7,0.027999999999999997,0.09699999999999999,0.218,0.584,0.086,2004-05\n3623,Peter John Ramos,WAS,20.0,220.98,124.7378,None,Puerto Rico,2004,2,32,6,1.8,0.7,0.0,-12.7,0.048,0.25,0.29,0.506,0.0,2004-05\n3624,Predrag Drobnjak,ATL,29.0,210.82,122.46983999999999,None,Yugoslavia,1997,2,48,71,8.4,3.4,0.7,-8.5,0.055999999999999994,0.139,0.21,0.501,0.06,2004-05\n3625,Travis Best,NJN,32.0,180.34,82.553744,Georgia Tech,USA,1995,1,23,76,6.8,1.4,1.9,-7.6,0.016,0.075,0.18600000000000003,0.508,0.183,2004-05\n3626,Tracy McGrady,HOU,26.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,78,25.7,6.2,5.7,4.0,0.027000000000000003,0.149,0.309,0.526,0.276,2004-05\n3627,Torraye Braggs,HOU,29.0,203.2,111.13004,Xavier,USA,1998,2,57,7,0.9,1.7,0.0,-20.6,0.368,0.278,0.20600000000000002,0.429,0.0,2004-05\n3628,Tony Parker,SAS,23.0,187.96,80.28578399999998,None,France,2001,1,28,80,16.6,3.7,6.1,9.7,0.02,0.107,0.25,0.528,0.32299999999999995,2004-05\n3629,Tony Massenburg,SAS,37.0,205.74,113.398,Maryland,USA,1990,2,43,61,3.2,2.7,0.2,-3.5,0.09,0.191,0.171,0.467,0.035,2004-05\n3630,Tony Delk,ATL,31.0,187.96,85.728888,Kentucky,USA,1996,1,16,56,11.9,2.3,1.9,-8.0,0.023,0.095,0.235,0.512,0.138,2004-05\n3631,Tony Bobbitt,LAL,25.0,193.04,86.18248,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.5,1.5,0.0,-4.2,0.0,0.16699999999999998,0.195,0.5,0.0,2004-05\n3632,Tony Battie,ORL,29.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,81,4.9,5.6,0.5,-3.2,0.067,0.198,0.111,0.498,0.033,2004-05\n3633,Tony Allen,BOS,23.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,77,6.4,2.9,0.8,6.3,0.079,0.126,0.187,0.542,0.08,2004-05\n3634,Toni Kukoc,MIL,36.0,210.82,106.59411999999999,None,Croatia,1990,2,29,53,5.6,3.0,3.0,-0.8,0.034,0.133,0.145,0.523,0.228,2004-05\n3635,Tom Gugliotta,ATL,35.0,208.28,113.398,North Carolina State,USA,1992,1,6,47,5.1,4.1,1.4,-12.1,0.068,0.16899999999999998,0.151,0.46,0.115,2004-05\n3636,Tim Thomas,NYK,28.0,208.28,108.86208,Villanova,USA,1997,1,7,71,12.0,3.3,1.5,-5.9,0.027000000000000003,0.11599999999999999,0.213,0.536,0.09300000000000001,2004-05\n3637,Tim Duncan,SAS,29.0,210.82,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,66,20.3,11.1,2.7,16.7,0.111,0.27699999999999997,0.29100000000000004,0.54,0.151,2004-05\n3638,Tierre Brown,LAL,26.0,187.96,85.728888,McNeese State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,4.4,1.2,2.0,-5.1,0.023,0.079,0.2,0.43700000000000006,0.248,2004-05\n3639,Theron Smith,CHA,24.0,203.2,102.0582,Ball State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,3.2,3.5,0.8,-16.7,0.081,0.182,0.151,0.36700000000000005,0.094,2004-05\n3640,Theo Ratliff,POR,32.0,208.28,106.59411999999999,Wyoming,USA,1995,1,18,63,4.8,5.3,0.5,-2.7,0.077,0.141,0.099,0.5,0.03,2004-05\n3641,Tayshaun Prince,DET,25.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,82,14.7,5.3,3.0,7.8,0.051,0.113,0.188,0.556,0.14,2004-05\n3642,Tamar Slay,CHA,25.0,203.2,99.79024,Marshall,USA,2002,2,53,8,3.5,1.8,0.4,-12.8,0.071,0.16699999999999998,0.253,0.35100000000000003,0.067,2004-05\n3643,Stromile Swift,MEM,25.0,205.74,104.32616,Louisiana State,USA,2000,1,2,60,10.1,4.6,0.7,1.7,0.08800000000000001,0.166,0.247,0.517,0.063,2004-05\n3644,Steven Smith,MIA,36.0,203.2,100.243832,Michigan State,USA,1991,1,5,50,6.3,1.3,1.4,-6.0,0.022000000000000002,0.087,0.185,0.5539999999999999,0.161,2004-05\n3645,Steven Hunter,PHX,23.0,213.36,108.86208,DePaul,USA,2001,1,15,76,4.6,3.0,0.2,2.9,0.10099999999999999,0.12300000000000001,0.139,0.596,0.018000000000000002,2004-05\n3646,Steve Nash,PHX,31.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,75,15.5,3.3,11.5,13.3,0.025,0.078,0.205,0.606,0.46,2004-05\n3647,Steve Francis,ORL,28.0,190.5,90.7184,Maryland,USA,1999,1,2,78,21.3,5.8,7.0,-0.3,0.049,0.12,0.284,0.521,0.315,2004-05\n3648,Steve Blake,WAS,25.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,44,4.3,1.6,1.6,-6.2,0.03,0.096,0.17,0.46799999999999997,0.18,2004-05\n3649,Stephon Marbury,NYK,28.0,187.96,90.7184,Georgia Tech,USA,1996,1,4,82,21.7,3.0,8.1,-1.8,0.017,0.07,0.245,0.575,0.344,2004-05\n3650,Travis Outlaw,POR,20.0,205.74,95.25432,None,USA,2003,1,23,59,5.4,2.1,0.6,-5.4,0.063,0.109,0.19699999999999998,0.532,0.078,2004-05\n3651,Stephen Jackson,IND,27.0,203.2,98.88305600000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,51,18.7,4.9,2.3,3.1,0.028999999999999998,0.133,0.27399999999999997,0.518,0.133,2004-05\n3652,Tremaine Fowlkes,IND,29.0,203.2,99.79024,Fresno State,USA,1998,2,54,8,2.4,1.0,0.0,-4.4,0.077,0.11900000000000001,0.247,0.531,0.0,2004-05\n3653,Trevor Ariza,NYK,20.0,203.2,90.7184,UCLA,USA,2004,2,43,80,5.9,3.0,1.1,-1.2,0.077,0.129,0.17800000000000002,0.503,0.10099999999999999,2004-05\n3654,Zoran Planinic,NJN,22.0,200.66,90.7184,None,Croatia,2003,1,22,43,5.0,1.6,1.0,-4.8,0.044000000000000004,0.11800000000000001,0.22699999999999998,0.534,0.185,2004-05\n3655,Zendon Hamilton,MIL,30.0,210.82,115.212368,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,3.2,2.6,0.4,-8.1,0.136,0.2,0.19,0.48,0.063,2004-05\n3656,Zeljko Rebraca,LAC,33.0,213.36,120.20188,None,Yugoslavia,1994,2,54,58,5.8,3.2,0.4,0.3,0.066,0.165,0.163,0.625,0.049,2004-05\n3657,Zaza Pachulia,MIL,21.0,210.82,120.20188,None,Georgia,2003,2,42,74,6.2,5.1,0.8,-0.4,0.11699999999999999,0.217,0.16899999999999998,0.526,0.071,2004-05\n3658,Zarko Cabarkapa,GSW,24.0,210.82,102.0582,None,Serbia and Montenegro,2003,1,17,40,6.0,2.6,0.6,4.2,0.08,0.17,0.21899999999999997,0.579,0.09300000000000001,2004-05\n3659,Zach Randolph,POR,23.0,205.74,114.758776,Michigan State,USA,2001,1,19,46,18.9,9.6,1.9,-3.7,0.10300000000000001,0.21100000000000002,0.275,0.511,0.107,2004-05\n3660,Yuta Tabuse,PHX,24.0,175.26,74.84268,Brigham Young-Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.8,1.0,0.8,2.7,0.087,0.105,0.192,0.451,0.25,2004-05\n3661,Yao Ming,HOU,24.0,228.6,140.61352,None,China,2002,1,1,80,18.3,8.4,0.8,2.0,0.102,0.215,0.264,0.614,0.048,2004-05\n3662,Willie Green,PHI,23.0,187.96,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,57,7.7,2.3,1.8,-5.8,0.022000000000000002,0.12,0.231,0.457,0.172,2004-05\n3663,Wesley Person,DEN,34.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,1994,1,23,41,6.4,2.0,1.0,0.6,0.005,0.135,0.166,0.57,0.094,2004-05\n3664,Wang Zhi-zhi,MIA,27.0,215.9,128.820128,None,China,1999,2,36,20,2.2,0.9,0.3,-2.9,0.075,0.135,0.24100000000000002,0.521,0.1,2004-05\n3665,Walter McCarty,PHX,31.0,208.28,104.32616,Kentucky,USA,1996,1,19,72,3.6,1.9,0.5,-0.3,0.037000000000000005,0.14300000000000002,0.14300000000000002,0.525,0.067,2004-05\n3666,Wally Szczerbiak,MIN,28.0,200.66,110.676448,Miami (OH),USA,1999,1,6,81,15.5,3.7,2.4,1.7,0.039,0.095,0.213,0.595,0.125,2004-05\n3667,Voshon Lenard,DEN,32.0,193.04,92.98635999999999,Minnesota,USA,1994,2,46,3,9.7,2.0,2.0,-2.1,0.0,0.136,0.22899999999999998,0.491,0.15,2004-05\n3668,Vladimir Radmanovic,SEA,24.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2001,1,12,63,11.8,4.6,1.4,8.2,0.036000000000000004,0.155,0.191,0.534,0.076,2004-05\n3669,Vlade Divac,LAL,37.0,215.9,117.93392,None,Serbia and Montenegro,1989,1,26,15,2.3,2.1,1.3,-14.2,0.142,0.133,0.165,0.469,0.247,2004-05\n3670,Vitaly Potapenko,SEA,30.0,208.28,129.27372,Wright State,Ukraine,1996,1,12,33,3.5,2.4,0.3,-4.1,0.107,0.183,0.157,0.581,0.045,2004-05\n3671,Vince Carter,NJN,28.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,77,24.5,5.2,4.2,0.1,0.042,0.125,0.31,0.541,0.23399999999999999,2004-05\n3672,Vin Baker,HOU,33.0,210.82,108.86208,Hartford,USA,1993,1,8,27,1.3,1.4,0.4,-19.2,0.09300000000000001,0.129,0.14400000000000002,0.354,0.079,2004-05\n3673,Viktor Khryapa,POR,22.0,205.74,95.25432,None,Russia,2004,1,22,32,4.2,3.4,0.8,-10.0,0.06,0.171,0.15,0.474,0.08,2004-05\n3674,Udonis Haslem,MIA,25.0,203.2,103.418976,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,10.9,9.1,1.4,9.2,0.11,0.20800000000000002,0.14800000000000002,0.588,0.061,2004-05\n3675,Tyson Chandler,CHI,22.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,80,8.0,9.7,0.8,2.7,0.133,0.259,0.139,0.565,0.049,2004-05\n3676,Tyronn Lue,ATL,28.0,182.88,80.73937600000001,Nebraska,USA,1998,1,23,70,11.2,2.1,4.6,-12.4,0.008,0.081,0.191,0.542,0.275,2004-05\n3677,Troy Murphy,GSW,25.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,70,15.4,10.8,1.4,-4.1,0.109,0.242,0.22,0.495,0.068,2004-05\n3678,Troy Hudson,MIN,29.0,185.42,77.11064,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,8.7,1.3,3.6,-1.1,0.013000000000000001,0.055,0.21899999999999997,0.491,0.265,2004-05\n3679,Trenton Hassell,MIN,26.0,195.58,90.7184,Austin Peay,USA,2001,2,29,82,6.6,2.7,1.6,-1.8,0.046,0.075,0.133,0.515,0.09699999999999999,2004-05\n3680,Juwan Howard,HOU,32.0,205.74,104.32616,Michigan,USA,1994,1,5,61,9.6,5.7,1.5,1.9,0.094,0.16,0.19399999999999998,0.494,0.1,2004-05\n3681,Stacey Augmon,ORL,36.0,203.2,92.079176,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,55,3.5,1.8,0.7,-5.0,0.07200000000000001,0.095,0.153,0.48,0.084,2004-05\n3682,Smush Parker,PHX,24.0,193.04,81.64656,Fordham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,3.0,0.8,0.9,-25.2,0.033,0.066,0.23199999999999998,0.493,0.254,2004-05\n3683,Robert Swift,SEA,19.0,213.36,111.13004,None,USA,2004,1,12,16,0.9,0.3,0.1,-27.8,0.015,0.078,0.13,0.501,0.051,2004-05\n3684,Robert Horry,SAS,34.0,208.28,108.86208,Alabama,USA,1992,1,11,75,6.0,3.6,1.1,11.5,0.076,0.157,0.163,0.5329999999999999,0.091,2004-05\n3685,Ricky Davis,BOS,25.0,200.66,88.45044,Iowa,USA,1998,1,21,82,16.0,3.0,3.0,-0.3,0.028999999999999998,0.078,0.235,0.547,0.163,2004-05\n3686,Rick Brunson,LAC,33.0,193.04,86.18248,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,5.5,2.3,5.1,-1.4,0.013999999999999999,0.09699999999999999,0.14300000000000002,0.46,0.332,2004-05\n3687,Richie Frahm,POR,27.0,195.58,95.25432,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,3.8,1.4,0.7,-3.6,0.040999999999999995,0.10099999999999999,0.152,0.5429999999999999,0.09699999999999999,2004-05\n3688,Richard Jefferson,NJN,25.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2001,1,13,33,22.2,7.3,4.0,-5.3,0.044000000000000004,0.166,0.28300000000000003,0.537,0.204,2004-05\n3689,Richard Hamilton,DET,27.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,76,18.7,3.9,4.9,7.8,0.03,0.087,0.249,0.528,0.226,2004-05\n3690,Reggie Miller,IND,39.0,200.66,88.45044,UCLA,USA,1987,1,11,66,14.8,2.4,2.2,4.6,0.01,0.07400000000000001,0.204,0.5820000000000001,0.125,2004-05\n3691,Reggie Evans,SEA,25.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,4.9,9.3,0.7,0.6,0.16399999999999998,0.318,0.11900000000000001,0.512,0.046,2004-05\n3692,Reece Gaines,MIL,24.0,198.12,92.98635999999999,Louisville,USA,2003,1,15,21,2.0,0.7,0.3,-17.5,0.006,0.07400000000000001,0.15,0.396,0.078,2004-05\n3693,Ray Allen,SEA,29.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,78,23.9,4.4,3.7,3.4,0.032,0.106,0.276,0.555,0.17600000000000002,2004-05\n3694,Raul Lopez,UTA,25.0,182.88,79.3786,None,Spain,2001,1,24,31,5.2,1.3,4.0,4.6,0.018000000000000002,0.079,0.17800000000000002,0.5379999999999999,0.363,2004-05\n3695,Rasual Butler,MIA,26.0,200.66,92.98635999999999,La Salle,USA,2002,2,52,65,6.5,2.3,1.0,6.8,0.013999999999999999,0.125,0.18100000000000002,0.488,0.085,2004-05\n3696,Rasho Nesterovic,SAS,29.0,213.36,115.66596000000001,None,Slovenia,1998,1,17,70,5.9,6.6,1.0,13.3,0.12300000000000001,0.177,0.136,0.46299999999999997,0.061,2004-05\n3697,Rasheed Wallace,DET,30.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1995,1,4,79,14.5,8.2,1.8,7.5,0.076,0.20199999999999999,0.223,0.499,0.094,2004-05\n3698,Rashard Lewis,SEA,25.0,208.28,97.52228000000001,None,USA,1998,2,32,71,20.5,5.5,1.3,5.4,0.05,0.124,0.239,0.5710000000000001,0.064,2004-05\n3699,Randy Livingston,UTA,30.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,17,3.8,0.7,2.6,-10.2,0.015,0.053,0.147,0.5379999999999999,0.319,2004-05\n3700,Raja Bell,UTA,28.0,195.58,95.25432,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,12.3,3.2,1.4,-7.3,0.032,0.107,0.20800000000000002,0.527,0.092,2004-05\n3701,Rafer Alston,TOR,28.0,187.96,77.11064,Fresno State,USA,1998,2,39,80,14.2,3.5,6.4,-1.3,0.017,0.10099999999999999,0.21100000000000002,0.522,0.314,2004-05\n3702,Rafael Araujo,TOR,24.0,210.82,127.00576000000001,Brigham Young,Brazil,2004,1,8,59,3.3,3.1,0.3,-1.7,0.08900000000000001,0.20199999999999999,0.154,0.49200000000000005,0.032,2004-05\n3703,Raef LaFrentz,BOS,29.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,1998,1,3,80,11.1,6.9,1.2,2.7,0.081,0.205,0.16699999999999998,0.5870000000000001,0.069,2004-05\n3704,Qyntel Woods,MIA,24.0,203.2,100.243832,Northeast Mississippi Community College,USA,2002,1,21,3,3.3,2.0,0.0,-1.0,0.065,0.129,0.17,0.41700000000000004,0.0,2004-05\n3705,Quinton Ross,LAC,24.0,198.12,87.543256,Southern Methodist,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,5.1,2.7,1.4,-5.6,0.045,0.10800000000000001,0.13699999999999998,0.47100000000000003,0.109,2004-05\n3706,Quentin Richardson,PHX,25.0,198.12,104.32616,DePaul,USA,2000,1,18,79,14.9,6.1,2.0,9.3,0.035,0.138,0.188,0.522,0.077,2004-05\n3707,Primoz Brezec,CHA,25.0,215.9,114.30518400000001,None,Slovenia,2000,1,27,72,13.0,7.4,1.2,-8.8,0.10800000000000001,0.162,0.183,0.55,0.063,2004-05\n3708,Robert Traylor,CLE,28.0,203.2,128.820128,Michigan,USA,1998,1,6,74,5.5,4.5,0.8,-2.0,0.111,0.17600000000000002,0.17300000000000001,0.461,0.075,2004-05\n3709,Speedy Claxton,NOH,27.0,180.34,77.11064,Hofstra,USA,2000,1,20,62,11.5,3.0,6.0,-5.4,0.021,0.095,0.2,0.493,0.33,2004-05\n3710,Rod Strickland,HOU,38.0,190.5,83.91452,DePaul,USA,1988,1,19,16,1.8,1.7,2.4,9.5,0.019,0.151,0.162,0.295,0.307,2004-05\n3711,Rodney Rogers,PHI,34.0,200.66,122.46983999999999,Wake Forest,USA,1993,1,9,58,7.7,4.2,1.5,-8.8,0.05,0.163,0.191,0.462,0.11,2004-05\n3712,Slava Medvedenko,LAL,26.0,208.28,113.398,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,3.8,1.8,0.3,-5.7,0.08199999999999999,0.12300000000000001,0.191,0.49,0.052000000000000005,2004-05\n3713,Shawn Marion,PHX,27.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,81,19.4,11.3,1.9,10.8,0.085,0.223,0.212,0.556,0.07200000000000001,2004-05\n3714,Shawn Bradley,DAL,33.0,228.6,124.7378,Brigham Young,USA,1993,1,2,77,2.7,2.8,0.2,11.4,0.09300000000000001,0.18,0.126,0.494,0.024,2004-05\n3715,Shaun Livingston,LAC,19.0,200.66,82.553744,None,USA,2004,1,4,30,7.4,3.0,5.0,-2.0,0.034,0.095,0.175,0.461,0.287,2004-05\n3716,Shareef Abdur-Rahim,POR,28.0,205.74,111.13004,California,USA,1996,1,3,54,16.8,7.3,2.1,-5.4,0.079,0.161,0.22,0.581,0.106,2004-05\n3717,Shaquille O'Neal,MIA,33.0,215.9,147.4174,Louisiana State,USA,1992,1,1,73,22.9,10.4,2.7,10.8,0.124,0.22399999999999998,0.303,0.583,0.149,2004-05\n3718,Shane Battier,MEM,26.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,80,9.9,5.2,1.6,6.5,0.07400000000000001,0.11900000000000001,0.146,0.555,0.081,2004-05\n3719,Shandon Anderson,MIA,31.0,198.12,95.25432,Georgia,USA,1996,2,54,66,3.9,2.9,1.1,11.0,0.043,0.142,0.12,0.518,0.091,2004-05\n3720,Sebastian Telfair,POR,20.0,182.88,72.57472,None,USA,2004,1,13,68,6.8,1.5,3.3,-7.5,0.009000000000000001,0.079,0.21100000000000002,0.47100000000000003,0.28,2004-05\n3721,Sean Marks,SAS,29.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,23,3.3,2.4,0.3,-6.6,0.078,0.162,0.19699999999999998,0.41200000000000003,0.065,2004-05\n3722,Scott Williams,CLE,37.0,208.28,117.93392,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.7,1.6,0.4,-11.1,0.11599999999999999,0.14,0.152,0.36,0.084,2004-05\n3723,Scott Padgett,HOU,29.0,205.74,108.86208,Kentucky,USA,1999,1,28,66,4.2,2.8,0.8,11.2,0.059000000000000004,0.161,0.139,0.5489999999999999,0.096,2004-05\n3724,Scot Pollard,IND,30.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,49,3.9,4.2,0.4,4.3,0.122,0.171,0.12300000000000001,0.506,0.034,2004-05\n3725,Sasha Vujacic,LAL,21.0,200.66,87.543256,None,Slovenia,2004,1,27,35,2.9,1.8,1.5,-1.4,0.036000000000000004,0.14,0.152,0.40299999999999997,0.185,2004-05\n3726,Sasha Pavlovic,CLE,21.0,200.66,95.25432,None,Montenegro,2003,1,19,65,4.8,1.1,0.8,0.5,0.02,0.083,0.182,0.516,0.091,2004-05\n3727,Samuel Dalembert,PHI,25.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,72,8.2,7.5,0.5,1.6,0.11900000000000001,0.218,0.163,0.5429999999999999,0.031,2004-05\n3728,Samaki Walker,WAS,29.0,205.74,113.398,Louisville,USA,1996,1,9,14,1.7,1.3,0.3,-10.9,0.066,0.08900000000000001,0.134,0.371,0.045,2004-05\n3729,Sam Cassell,MIN,35.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,59,13.5,2.7,5.1,2.9,0.019,0.092,0.258,0.529,0.336,2004-05\n3730,Ryan Humphrey,MEM,25.0,203.2,106.59411999999999,Notre Dame,USA,2002,1,19,35,2.9,2.5,0.2,-3.1,0.17,0.162,0.205,0.428,0.036000000000000004,2004-05\n3731,Ryan Bowen,HOU,29.0,205.74,99.79024,Iowa,USA,1998,2,55,65,1.7,1.2,0.3,10.1,0.043,0.098,0.105,0.462,0.052000000000000005,2004-05\n3732,Ruben Patterson,POR,29.0,195.58,101.151016,Cincinnati,USA,1998,2,31,70,11.6,3.9,2.0,-2.1,0.079,0.08199999999999999,0.203,0.5579999999999999,0.12,2004-05\n3733,Royal Ivey,ATL,23.0,190.5,90.7184,Texas,USA,2004,2,37,62,3.5,1.4,1.7,-4.1,0.026000000000000002,0.099,0.156,0.484,0.19699999999999998,2004-05\n3734,Ronald Dupree,DET,24.0,200.66,94.800728,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,3.2,2.0,0.5,-2.2,0.08900000000000001,0.157,0.174,0.515,0.094,2004-05\n3735,Ron Mercer,NJN,29.0,200.66,97.52228000000001,Kentucky,USA,1997,1,6,18,7.6,2.2,1.1,-10.7,0.025,0.098,0.21,0.42200000000000004,0.111,2004-05\n3736,Rodney White,GSW,25.0,205.74,104.32616,North Carolina-Charlotte,USA,2001,1,9,58,5.1,1.5,0.8,-3.9,0.038,0.111,0.228,0.475,0.11800000000000001,2004-05\n3737,Rodney Buford,NJN,27.0,195.58,88.45044,Creighton,USA,1999,2,53,64,7.0,3.0,1.0,-9.7,0.027999999999999997,0.151,0.19399999999999998,0.43700000000000006,0.09300000000000001,2004-05\n3738,Justin Reed,BOS,23.0,203.2,108.86208,Mississippi,USA,2004,2,40,23,1.8,0.7,0.4,8.0,0.08900000000000001,0.087,0.163,0.5760000000000001,0.128,2004-05\n3739,Junior Harrington,NOH,24.0,193.04,86.18248,Wingate,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,5.6,2.2,2.1,-10.1,0.027999999999999997,0.11199999999999999,0.20600000000000002,0.423,0.22399999999999998,2004-05\n3740,Jumaine Jones,LAL,26.0,203.2,98.88305600000001,Georgia,USA,1999,1,27,76,7.6,5.2,0.9,-1.0,0.067,0.179,0.141,0.556,0.057,2004-05\n3741,Clar. Weatherspoon,HOU,34.0,200.66,122.46983999999999,Southern Mississippi,USA,1992,1,9,40,3.1,3.1,0.4,8.1,0.08199999999999999,0.187,0.135,0.475,0.051,2004-05\n3742,Chucky Atkins,LAL,30.0,180.34,72.57472,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,13.6,2.4,4.4,-2.3,0.012,0.063,0.17800000000000002,0.5579999999999999,0.201,2004-05\n3743,Christian Laettner,MIA,35.0,210.82,111.13004,Duke,USA,1992,1,3,49,5.3,2.7,0.8,11.6,0.06,0.141,0.152,0.619,0.091,2004-05\n3744,Chris Wilcox,LAC,22.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,54,7.9,4.2,0.7,-4.3,0.079,0.192,0.21600000000000003,0.5429999999999999,0.068,2004-05\n3745,Chris Webber,PHI,32.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,67,19.5,9.1,4.7,0.9,0.062,0.22399999999999998,0.295,0.47200000000000003,0.231,2004-05\n3746,Chris Mihm,LAL,25.0,213.36,120.20188,Texas,USA,2000,1,7,75,9.8,6.7,0.7,-3.8,0.12,0.177,0.187,0.552,0.046,2004-05\n3747,Chris Kaman,LAC,23.0,213.36,120.20188,Central 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Cheaney,GSW,33.0,200.66,98.429464,Indiana,USA,1993,1,6,55,4.5,2.3,1.2,-3.5,0.035,0.114,0.151,0.444,0.11599999999999999,2004-05\n3761,Bryon Russell,DEN,34.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,70,4.4,2.5,1.0,0.1,0.053,0.141,0.139,0.537,0.115,2004-05\n3762,Bruno Sundov,NYK,25.0,218.44,117.93392,None,Croatia,1998,2,35,21,1.2,0.6,0.1,-9.6,0.091,0.11900000000000001,0.276,0.33,0.063,2004-05\n3763,Bruce Bowen,SAS,34.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,8.2,3.5,1.5,9.5,0.022000000000000002,0.10400000000000001,0.127,0.521,0.075,2004-05\n3764,Britton Johnsen,IND,25.0,208.28,95.25432,Utah,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,2.0,1.7,0.7,-24.4,0.064,0.08800000000000001,0.14800000000000002,0.273,0.087,2004-05\n3765,Brian Skinner,SAC,29.0,205.74,120.20188,Baylor,USA,1998,1,22,49,4.8,5.7,0.9,-3.9,0.11800000000000001,0.217,0.128,0.494,0.067,2004-05\n3766,Clifford Robinson,NJN,38.0,208.28,108.86208,Connecticut,USA,1989,2,36,71,7.5,2.9,1.5,-8.1,0.033,0.113,0.168,0.47100000000000003,0.102,2004-05\n3767,Brian Scalabrine,NJN,27.0,205.74,106.59411999999999,Southern California,USA,2001,2,34,54,6.3,4.5,1.6,-1.0,0.084,0.17,0.17,0.46799999999999997,0.132,2004-05\n3768,Corey Maggette,LAC,25.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,66,22.2,6.0,3.4,-0.7,0.035,0.154,0.27399999999999997,0.574,0.16699999999999998,2004-05\n3769,Corsley Edwards,NOH,26.0,205.74,124.7378,Central Connecticut State,USA,2002,2,57,10,2.7,2.5,0.3,-14.6,0.11199999999999999,0.149,0.166,0.37200000000000005,0.057,2004-05\n3770,DeSagana Diop,CLE,23.0,213.36,127.00576000000001,None,Senegal,2001,1,8,39,1.0,1.8,0.4,-5.9,0.106,0.153,0.125,0.281,0.084,2004-05\n3771,David West,NOH,24.0,203.2,102.511792,Xavier,USA,2003,1,18,30,6.2,4.3,0.8,-22.0,0.079,0.204,0.196,0.479,0.085,2004-05\n3772,David Wesley,HOU,34.0,185.42,92.079176,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,11.9,2.9,3.3,-0.6,0.016,0.081,0.172,0.513,0.159,2004-05\n3773,David Harrison,IND,22.0,213.36,127.00576000000001,Colorado,USA,2004,1,29,43,6.1,3.1,0.3,-1.2,0.086,0.13699999999999998,0.179,0.589,0.032,2004-05\n3774,Darvin Ham,DET,31.0,200.66,108.86208,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,1.0,0.7,0.1,-10.4,0.094,0.079,0.106,0.45399999999999996,0.035,2004-05\n3775,Darrick Martin,LAC,34.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,3.8,0.9,2.5,2.9,0.019,0.044000000000000004,0.14800000000000002,0.392,0.235,2004-05\n3776,Darrell Armstrong,DAL,37.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,4.0,1.7,2.7,-2.2,0.04,0.094,0.16899999999999998,0.43,0.295,2004-05\n3777,Darko Milicic,DET,20.0,213.36,111.13004,None,Serbia,2003,1,2,37,1.8,1.2,0.2,5.3,0.013999999999999999,0.174,0.19899999999999998,0.387,0.05,2004-05\n3778,Darius Songaila,SAC,27.0,203.2,108.86208,Wake Forest,Lithuania,2002,2,49,81,7.5,4.2,1.4,4.3,0.086,0.153,0.16399999999999998,0.5660000000000001,0.106,2004-05\n3779,Darius Miles,POR,23.0,205.74,95.25432,None,USA,2000,1,3,63,12.8,4.7,2.0,-1.6,0.052000000000000005,0.145,0.258,0.511,0.14300000000000002,2004-05\n3780,Danny Fortson,SEA,29.0,203.2,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,62,7.5,5.6,0.1,3.8,0.198,0.226,0.19,0.682,0.013000000000000001,2004-05\n3781,Daniel Santiago,MIL,29.0,215.9,116.119552,Saint Vincent,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,2.0,1.7,0.1,-16.1,0.068,0.18600000000000003,0.135,0.426,0.016,2004-05\n3782,Dan Gadzuric,MIL,27.0,210.82,108.86208,UCLA,Netherlands,2002,2,33,81,7.3,8.3,0.4,-2.3,0.165,0.266,0.157,0.551,0.026000000000000002,2004-05\n3783,Dan Dickau,NOH,26.0,182.88,86.18248,Gonzaga,USA,2002,1,28,71,12.5,2.5,4.9,-9.3,0.019,0.086,0.22399999999999998,0.518,0.309,2004-05\n3784,Damone Brown,WAS,26.0,203.2,91.625584,Syracuse,USA,2001,2,36,14,3.9,2.0,1.0,-1.5,0.069,0.138,0.225,0.409,0.161,2004-05\n3785,Damon Stoudamire,POR,31.0,177.8,78.92500799999999,Arizona,USA,1995,1,7,81,15.8,3.8,5.7,-4.3,0.024,0.102,0.235,0.51,0.28300000000000003,2004-05\n3786,Damon Jones,MIA,28.0,190.5,83.91452,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,11.6,2.8,4.3,9.9,0.006999999999999999,0.095,0.154,0.625,0.201,2004-05\n3787,Damien Wilkins,SEA,25.0,198.12,102.0582,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,6.3,2.3,0.9,-8.0,0.066,0.095,0.18100000000000002,0.5,0.091,2004-05\n3788,Dale Davis,IND,36.0,210.82,114.30518400000001,Clemson,USA,1991,1,13,61,4.7,6.1,0.8,1.1,0.13,0.192,0.114,0.512,0.057,2004-05\n3789,Dajuan Wagner,CLE,22.0,187.96,90.7184,Memphis,USA,2002,1,6,11,4.0,0.2,1.2,-6.7,0.0,0.026000000000000002,0.295,0.38799999999999996,0.22,2004-05\n3790,Dahntay Jones,MEM,24.0,198.12,95.25432,Duke,USA,2003,1,20,52,4.5,1.3,0.4,1.0,0.02,0.11,0.18100000000000002,0.534,0.059000000000000004,2004-05\n3791,DJ Mbenga,DAL,24.0,213.36,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,1.0,0.5,0.0,-34.4,0.052000000000000005,0.102,0.162,0.47600000000000003,0.0,2004-05\n3792,Cuttino Mobley,SAC,29.0,193.04,97.52228000000001,Rhode Island,USA,1998,2,41,66,17.2,3.5,2.8,0.9,0.021,0.087,0.214,0.555,0.122,2004-05\n3793,Curtis Borchardt,UTA,24.0,213.36,109.769264,Stanford,USA,2002,1,18,67,3.0,3.3,0.7,-9.2,0.11699999999999999,0.218,0.13699999999999998,0.49200000000000005,0.096,2004-05\n3794,Cory Alexander,CHA,32.0,185.42,86.18248,Virginia,USA,1995,1,29,16,3.1,1.8,2.3,-11.9,0.04,0.12300000000000001,0.161,0.451,0.319,2004-05\n3795,Corliss Williamson,SAC,31.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,72,10.3,3.6,1.1,-0.6,0.07400000000000001,0.115,0.22399999999999998,0.536,0.09,2004-05\n3796,DeShawn Stevenson,ORL,24.0,195.58,95.25432,None,USA,2000,1,23,55,7.8,1.9,1.3,-7.8,0.039,0.068,0.21100000000000002,0.456,0.105,2004-05\n3797,Brian Grant,LAL,33.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,69,3.8,3.7,0.5,-5.0,0.1,0.155,0.115,0.539,0.048,2004-05\n3798,Brian Cardinal,MEM,28.0,203.2,111.13004,Purdue,USA,2000,2,44,58,9.0,3.9,2.0,5.1,0.054000000000000006,0.136,0.19899999999999998,0.51,0.135,2004-05\n3799,Anthony Johnson,IND,30.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,1997,2,39,63,8.4,2.8,4.8,0.3,0.022000000000000002,0.096,0.166,0.526,0.309,2004-05\n3800,Anthony Goldwire,MIL,33.0,187.96,82.553744,Houston,USA,1994,2,52,33,5.2,1.8,2.4,-4.1,0.023,0.11,0.14800000000000002,0.575,0.252,2004-05\n3801,Anthony Carter,MIN,30.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,2.7,1.0,2.4,2.9,0.02,0.09,0.172,0.45399999999999996,0.355,2004-05\n3802,Antawn Jamison,WAS,29.0,205.74,104.32616,North Carolina,USA,1998,1,4,68,19.6,7.6,2.3,1.8,0.066,0.158,0.237,0.506,0.10099999999999999,2004-05\n3803,Ansu Sesay,GSW,28.0,205.74,102.0582,Mississippi,USA,1998,2,30,16,3.1,2.4,0.8,-10.4,0.142,0.168,0.2,0.466,0.179,2004-05\n3804,Anfernee Hardaway,NYK,33.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,37,7.3,2.4,2.0,-6.6,0.025,0.096,0.16899999999999998,0.48,0.141,2004-05\n3805,Andris Biedrins,GSW,19.0,210.82,108.86208,None,Latvia,2004,1,11,30,3.6,3.9,0.4,6.1,0.134,0.19699999999999998,0.124,0.57,0.047,2004-05\n3806,Andrew DeClercq,ORL,32.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,1995,2,34,8,1.1,1.3,0.0,-13.0,0.14300000000000002,0.081,0.1,0.436,0.0,2004-05\n3807,Andres Nocioni,CHI,25.0,200.66,102.0582,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,8.4,4.8,1.5,-3.8,0.040999999999999995,0.193,0.196,0.484,0.111,2004-05\n3808,Andrei Kirilenko,UTA,24.0,205.74,92.98635999999999,None,Russia,1999,1,24,41,15.6,6.2,3.2,2.5,0.084,0.14800000000000002,0.217,0.599,0.17800000000000002,2004-05\n3809,Andre Miller,DEN,29.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,82,13.6,4.1,6.9,3.3,0.042,0.095,0.196,0.541,0.315,2004-05\n3810,Andre Iguodala,PHI,21.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,82,9.0,5.7,3.0,0.8,0.037000000000000005,0.158,0.129,0.58,0.139,2004-05\n3811,Andre Emmett,MEM,22.0,195.58,104.32616,Texas Tech,USA,2004,2,35,8,0.9,0.3,0.0,-16.0,0.0,0.083,0.175,0.42700000000000005,0.0,2004-05\n3812,Andre Barrett,ORL,23.0,177.8,78.471416,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,3.1,1.1,1.8,2.1,0.026000000000000002,0.068,0.15,0.446,0.22699999999999998,2004-05\n3813,Anderson Varejao,CLE,22.0,208.28,104.32616,None,Brazil,2004,2,30,54,4.9,4.8,0.5,4.9,0.139,0.21100000000000002,0.142,0.534,0.05,2004-05\n3814,Amar'e Stoudemire,PHX,22.0,208.28,111.13004,None,USA,2002,1,9,80,26.0,8.9,1.6,10.8,0.08800000000000001,0.177,0.28600000000000003,0.617,0.075,2004-05\n3815,Alonzo Mourning,MIA,35.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,37,7.6,5.4,0.5,-1.8,0.095,0.228,0.225,0.515,0.052000000000000005,2004-05\n3816,Allen Iverson,PHI,30.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,75,30.7,4.0,7.9,0.3,0.018000000000000002,0.08900000000000001,0.34700000000000003,0.532,0.361,2004-05\n3817,Allan Houston,NYK,34.0,198.12,92.98635999999999,Tennessee,USA,1993,1,11,20,11.9,1.2,2.1,1.5,0.009000000000000001,0.043,0.214,0.529,0.127,2004-05\n3818,Alex Garcia,NOH,25.0,190.5,88.45044,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,5.5,1.9,2.3,-16.6,0.055999999999999994,0.077,0.19899999999999998,0.409,0.228,2004-05\n3819,Aleksandar Radojevic,UTA,28.0,220.98,113.398,Barton Community College,USA,1999,1,12,12,1.6,2.3,0.5,-11.8,0.086,0.183,0.13699999999999998,0.406,0.07,2004-05\n3820,Alan Henderson,DAL,32.0,205.74,108.86208,Indiana,USA,1995,1,16,78,3.5,4.5,0.3,-3.5,0.149,0.16899999999999998,0.114,0.539,0.028999999999999998,2004-05\n3821,Al Jefferson,BOS,20.0,208.28,120.20188,None,USA,2004,1,15,71,6.7,4.4,0.3,-1.7,0.13699999999999998,0.205,0.212,0.5539999999999999,0.042,2004-05\n3822,Al Harrington,ATL,25.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,66,17.5,7.0,3.2,-11.0,0.064,0.155,0.239,0.508,0.14800000000000002,2004-05\n3823,Adrian Griffin,CHI,30.0,195.58,104.32616,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,2.2,2.1,0.8,3.6,0.081,0.156,0.139,0.419,0.134,2004-05\n3824,Anthony Miller,ATL,33.0,205.74,115.66596000000001,Michigan State,USA,1994,2,39,2,2.0,0.5,0.5,21.0,0.0,0.125,0.14800000000000002,0.667,0.25,2004-05\n3825,Brian Cook,LAL,24.0,205.74,106.140528,Illinois,USA,2003,1,24,72,6.4,3.0,0.5,2.5,0.066,0.162,0.196,0.522,0.055999999999999994,2004-05\n3826,Anthony Peeler,WAS,35.0,193.04,94.34713599999999,Missouri,USA,1992,1,15,40,3.8,1.6,1.4,-12.1,0.027999999999999997,0.11699999999999999,0.157,0.484,0.18,2004-05\n3827,Antonio Burks,MEM,25.0,182.88,88.45044,Memphis,USA,2004,2,36,24,3.0,0.5,1.2,-7.8,0.005,0.067,0.185,0.534,0.252,2004-05\n3828,Brevin Knight,CHA,29.0,177.8,77.11064,Stanford,USA,1997,1,16,66,10.1,2.6,9.0,-5.7,0.012,0.092,0.184,0.495,0.462,2004-05\n3829,Brent Barry,SAS,33.0,200.66,95.25432,Oregon State,USA,1995,1,15,81,7.4,2.3,2.2,6.9,0.019,0.109,0.154,0.58,0.168,2004-05\n3830,Brendan Haywood,WAS,25.0,213.36,120.655472,North Carolina,USA,2001,1,20,68,9.4,6.8,0.8,6.2,0.11900000000000001,0.152,0.149,0.588,0.047,2004-05\n3831,Brandon Hunter,ORL,24.0,200.66,120.655472,Ohio,USA,2003,2,56,31,3.1,2.2,0.1,-4.8,0.128,0.20800000000000002,0.213,0.527,0.023,2004-05\n3832,Brandin Knight,HOU,23.0,182.88,81.64656,Pittsburgh,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,1.0,-10.1,0.0,0.0,0.14300000000000002,0.0,0.33299999999999996,2004-05\n3833,Brad Miller,SAC,29.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,15.6,9.3,3.9,4.9,0.077,0.198,0.175,0.596,0.16,2004-05\n3834,Bostjan Nachbar,NOH,24.0,205.74,100.243832,None,Slovenia,2002,1,15,71,7.0,2.6,1.0,-8.7,0.021,0.146,0.188,0.534,0.102,2004-05\n3835,Boris 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Thomas,NJN,29.0,195.58,98.88305600000001,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,3.7,1.4,0.7,-1.9,0.025,0.1,0.146,0.47,0.078,2004-05\n3842,Bernard Robinson,CHA,24.0,198.12,95.25432,Michigan,USA,2004,2,45,31,3.0,1.5,1.0,-10.7,0.046,0.12,0.153,0.503,0.16899999999999998,2004-05\n3843,Beno Udrih,SAS,22.0,190.5,90.7184,None,Slovenia,2004,1,28,80,5.9,1.0,1.9,7.8,0.016,0.068,0.205,0.5489999999999999,0.233,2004-05\n3844,Ben Wallace,DET,30.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,9.7,12.2,1.7,7.6,0.126,0.257,0.152,0.45899999999999996,0.075,2004-05\n3845,Ben Handlogten,UTA,31.0,208.28,108.86208,Western Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,4.5,3.1,0.6,-8.5,0.106,0.21,0.17300000000000001,0.525,0.075,2004-05\n3846,Ben Gordon,CHI,22.0,190.5,90.7184,Connecticut,USA,2004,1,3,82,15.1,2.6,2.0,4.0,0.031,0.086,0.3,0.526,0.165,2004-05\n3847,Baron Davis,GSW,26.0,190.5,101.151016,UCLA,USA,1999,1,3,46,19.2,3.8,7.9,2.2,0.022000000000000002,0.10400000000000001,0.278,0.515,0.391,2004-05\n3848,Awvee Storey,NJN,28.0,198.12,102.0582,Arizona State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,0.9,0.6,0.1,-18.1,0.133,0.037000000000000005,0.191,0.368,0.071,2004-05\n3849,Austin Croshere,IND,30.0,208.28,109.769264,Providence,USA,1997,1,12,73,8.9,5.1,1.3,-6.3,0.068,0.18100000000000002,0.185,0.531,0.099,2004-05\n3850,Antonio McDyess,DET,30.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,77,9.6,6.3,0.9,0.1,0.11800000000000001,0.20800000000000002,0.201,0.542,0.073,2004-05\n3851,Antonio Davis,CHI,36.0,205.74,111.13004,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,72,7.0,5.9,1.1,0.1,0.092,0.16899999999999998,0.14300000000000002,0.516,0.071,2004-05\n3852,Antonio Daniels,SEA,30.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,75,11.2,2.3,4.1,4.2,0.012,0.08900000000000001,0.18899999999999997,0.557,0.261,2004-05\n3853,Antoine Walker,BOS,28.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,77,19.1,9.0,3.4,-8.6,0.068,0.212,0.272,0.478,0.163,2004-05\n3854,Zydrunas Ilgauskas,CLE,30.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,78,16.9,8.6,1.3,2.5,0.136,0.17,0.243,0.55,0.065,2004-05\n3855,Delonte West,BOS,21.0,193.04,81.64656,Saint Joseph's,USA,2004,1,24,39,4.5,1.7,1.4,0.6,0.033,0.111,0.172,0.524,0.17300000000000001,2004-05\n3856,Derek Anderson,POR,30.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,47,9.2,2.7,3.0,-5.5,0.023,0.094,0.185,0.503,0.19399999999999998,2004-05\n3857,Jason Hart,CHA,27.0,190.5,83.91452,Syracuse,USA,2000,2,49,74,9.5,2.7,5.0,-8.2,0.01,0.11900000000000001,0.183,0.534,0.335,2004-05\n3858,Jason Collins,NJN,26.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,80,6.4,6.1,1.3,2.7,0.07,0.158,0.11699999999999999,0.47100000000000003,0.066,2004-05\n3859,Jason Collier,ATL,27.0,213.36,117.93392,Georgia Tech,USA,2000,1,15,70,5.7,2.6,0.3,-19.6,0.096,0.138,0.223,0.494,0.035,2004-05\n3860,Jarvis Hayes,WAS,23.0,200.66,99.79024,Georgia,USA,2003,1,10,54,10.2,4.2,1.7,-2.9,0.027999999999999997,0.141,0.18,0.475,0.09300000000000001,2004-05\n3861,Jarron Collins,UTA,26.0,210.82,114.30518400000001,Stanford,USA,2001,2,52,50,4.3,3.3,1.2,-1.1,0.07200000000000001,0.14,0.11599999999999999,0.509,0.091,2004-05\n3862,Jared Reiner,CHI,23.0,210.82,115.66596000000001,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.1,2.0,0.1,-10.0,0.094,0.192,0.126,0.331,0.011000000000000001,2004-05\n3863,Jared Jeffries,WAS,23.0,208.28,104.32616,Indiana,USA,2002,1,11,77,6.8,4.9,2.0,1.6,0.08199999999999999,0.128,0.135,0.512,0.115,2004-05\n3864,Jannero Pargo,CHI,25.0,185.42,79.3786,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,6.4,1.5,2.4,-0.3,0.027999999999999997,0.081,0.263,0.457,0.315,2004-05\n3865,Jamison Brewer,NYK,24.0,193.04,88.45044,Auburn,USA,2001,2,40,18,1.7,1.2,0.7,-18.7,0.039,0.11599999999999999,0.14300000000000002,0.363,0.11800000000000001,2004-05\n3866,James Thomas,ATL,24.0,203.2,106.59411999999999,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,2.4,3.4,0.4,-28.8,0.155,0.2,0.113,0.574,0.061,2004-05\n3867,James Posey,MEM,28.0,203.2,97.52228000000001,Xavier,USA,1999,1,18,50,8.1,4.4,1.8,-3.0,0.04,0.153,0.16399999999999998,0.5,0.11,2004-05\n3868,James Jones,IND,24.0,203.2,97.52228000000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,75,4.9,2.3,0.8,2.5,0.036000000000000004,0.121,0.14300000000000002,0.537,0.077,2004-05\n3869,Jameer Nelson,ORL,23.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,79,8.7,2.4,3.0,-3.7,0.036000000000000004,0.09699999999999999,0.214,0.51,0.244,2004-05\n3870,Jamal Sampson,CHA,22.0,210.82,106.59411999999999,California,USA,2002,2,46,23,3.4,5.3,0.3,-7.5,0.11699999999999999,0.321,0.133,0.499,0.042,2004-05\n3871,Jamal Crawford,NYK,25.0,195.58,86.18248,Michigan,USA,2000,1,8,70,17.7,2.9,4.3,-4.4,0.013999999999999999,0.075,0.226,0.521,0.19,2004-05\n3872,Jamaal Tinsley,IND,27.0,190.5,88.45044,Iowa State,USA,2001,1,27,40,15.4,4.0,6.4,3.4,0.024,0.12,0.258,0.518,0.35,2004-05\n3873,Jamaal Magloire,NOH,27.0,210.82,117.480328,Kentucky,Canada,2000,1,19,23,11.7,8.9,1.3,-9.3,0.124,0.22899999999999998,0.22,0.48,0.076,2004-05\n3874,Jalen Rose,TOR,32.0,203.2,97.52228000000001,Michigan,USA,1994,1,13,81,18.5,3.4,2.6,-3.6,0.018000000000000002,0.099,0.255,0.562,0.14,2004-05\n3875,Jake Voskuhl,PHX,27.0,210.82,115.66596000000001,Connecticut,USA,2000,2,33,38,2.1,2.4,0.4,7.5,0.096,0.177,0.11599999999999999,0.528,0.065,2004-05\n3876,Jake Tsakalidis,MEM,26.0,218.44,131.54168,None,Greece,2000,1,25,31,2.5,1.8,0.3,1.8,0.08800000000000001,0.146,0.142,0.542,0.061,2004-05\n3877,Jahidi White,CHA,29.0,205.74,131.54168,Georgetown,USA,1998,2,43,17,2.5,2.0,0.1,0.8,0.095,0.20199999999999999,0.203,0.43200000000000005,0.011000000000000001,2004-05\n3878,Jacque Vaughn,NJN,30.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,71,5.3,1.5,1.9,-5.4,0.013999999999999999,0.08,0.14400000000000002,0.511,0.16899999999999998,2004-05\n3879,Jackson Vroman,NOH,24.0,208.28,99.79024,Iowa State,USA,2004,2,31,46,4.6,3.8,0.9,-7.9,0.10400000000000001,0.19399999999999998,0.188,0.457,0.095,2004-05\n3880,Jackie Butler,NYK,20.0,208.28,113.398,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,3.3,0.0,0.0,5.1,0.0,0.0,0.595,1.025,0.0,2004-05\n3881,Jabari Smith,NJN,28.0,210.82,113.398,Louisiana State,USA,2000,2,45,45,3.7,2.5,0.8,-10.2,0.054000000000000006,0.166,0.153,0.48200000000000004,0.1,2004-05\n3882,Jason Kapono,CHA,24.0,203.2,96.615096,UCLA,USA,2003,2,31,81,8.5,2.0,0.8,-4.8,0.023,0.10300000000000001,0.22399999999999998,0.486,0.07200000000000001,2004-05\n3883,JR Smith,NOH,19.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,76,10.3,2.0,1.9,-13.0,0.023,0.075,0.22899999999999998,0.478,0.142,2004-05\n3884,Jason Kidd,NJN,32.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,66,14.4,7.4,8.3,4.5,0.045,0.193,0.209,0.506,0.368,2004-05\n3885,Jason Terry,DAL,27.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,80,12.4,2.4,5.4,9.8,0.018000000000000002,0.067,0.18100000000000002,0.606,0.27899999999999997,2004-05\n3886,Juan Dixon,WAS,26.0,190.5,74.389088,Maryland,USA,2002,1,17,63,8.0,1.9,1.8,-5.3,0.033,0.09699999999999999,0.235,0.518,0.19,2004-05\n3887,Josh Smith,ATL,19.0,205.74,102.0582,None,USA,2004,1,17,74,9.7,6.2,1.7,-8.9,0.08,0.17800000000000002,0.182,0.506,0.1,2004-05\n3888,Josh Howard,DAL,25.0,200.66,95.25432,Wake Forest,USA,2003,1,29,76,12.6,6.4,1.4,9.2,0.079,0.139,0.185,0.535,0.069,2004-05\n3889,Josh Davis,PHI,24.0,203.2,106.59411999999999,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,2.8,1.9,0.3,3.7,0.094,0.171,0.18600000000000003,0.494,0.063,2004-05\n3890,Josh Childress,ATL,22.0,203.2,95.25432,Stanford,USA,2004,1,6,80,10.1,6.0,1.9,-10.5,0.091,0.146,0.158,0.5429999999999999,0.1,2004-05\n3891,Jonathan Bender,IND,24.0,213.36,99.336648,None,USA,1999,1,5,7,5.1,2.0,0.6,-20.4,0.071,0.141,0.27699999999999997,0.42200000000000004,0.111,2004-05\n3892,Jon Barry,HOU,35.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,69,6.6,2.3,2.4,7.3,0.021,0.1,0.147,0.57,0.177,2004-05\n3893,John Thomas,MIN,29.0,205.74,120.20188,Minnesota,USA,1997,1,25,44,2.5,2.2,0.4,4.4,0.09300000000000001,0.11900000000000001,0.114,0.522,0.047,2004-05\n3894,John Salmons,PHI,25.0,198.12,93.89354399999999,Miami (FL),USA,2002,1,26,58,4.1,2.1,2.0,-5.3,0.013000000000000001,0.125,0.129,0.511,0.193,2004-05\n3895,John Edwards,IND,23.0,213.36,124.7378,Kent State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,1.2,0.8,0.1,-26.6,0.075,0.1,0.165,0.401,0.040999999999999995,2004-05\n3896,Joel Przybilla,POR,25.0,215.9,115.66596000000001,Minnesota,USA,2000,1,9,76,6.4,7.7,1.0,-4.9,0.11699999999999999,0.24600000000000002,0.125,0.596,0.063,2004-05\n3897,Joe Smith,MIL,29.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,74,11.0,7.3,0.9,-2.6,0.08900000000000001,0.188,0.157,0.564,0.047,2004-05\n3898,Joe Johnson,PHX,24.0,200.66,104.32616,Arkansas,USA,2001,1,10,82,17.1,5.1,3.5,9.4,0.042,0.094,0.19,0.556,0.13,2004-05\n3899,Jiri Welsch,CLE,25.0,200.66,94.34713599999999,None,Czech Republic,2002,1,16,71,6.5,2.4,1.5,-2.4,0.023,0.127,0.17800000000000002,0.518,0.12,2004-05\n3900,Jim Jackson,PHX,34.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,64,10.5,4.2,2.9,0.6,0.019,0.125,0.16399999999999998,0.5529999999999999,0.147,2004-05\n3901,Jerry Stackhouse,DAL,30.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,56,14.9,3.3,2.3,4.1,0.027000000000000003,0.09699999999999999,0.25,0.525,0.13699999999999998,2004-05\n3902,Jerome Williams,NYK,32.0,205.74,93.439952,Georgetown,USA,1996,1,26,79,4.5,3.6,0.5,0.5,0.114,0.17,0.14400000000000002,0.563,0.055,2004-05\n3903,Jerome Moiso,CLE,27.0,208.28,117.93392,UCLA,France,2000,1,11,20,1.4,1.9,0.1,-18.5,0.09300000000000001,0.262,0.114,0.59,0.013999999999999999,2004-05\n3904,Jerome James,SEA,29.0,215.9,123.377024,Florida A&M,USA,1998,2,36,80,4.9,3.0,0.2,-2.4,0.075,0.147,0.163,0.5329999999999999,0.024,2004-05\n3905,Jermaine O'Neal,IND,26.0,210.82,109.769264,None,USA,1996,1,17,44,24.3,8.8,1.9,0.3,0.066,0.225,0.36,0.52,0.124,2004-05\n3906,Jermaine Jackson,NYK,29.0,195.58,92.532768,Detroit Mercy,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,2.0,1.1,1.1,-9.1,0.016,0.11599999999999999,0.105,0.542,0.18600000000000003,2004-05\n3907,Jelani McCoy,ATL,27.0,208.28,111.13004,UCLA,USA,1998,2,33,10,1.5,2.1,0.0,1.8,0.10300000000000001,0.165,0.114,0.493,0.0,2004-05\n3908,Jeff McInnis,CLE,30.0,193.04,81.19296800000001,North Carolina,USA,1996,2,37,76,12.8,2.1,5.1,-0.3,0.013999999999999999,0.057,0.187,0.495,0.237,2004-05\n3909,Jeff Foster,IND,28.0,210.82,109.769264,Texas State,USA,1999,1,21,61,7.0,9.0,0.7,7.7,0.151,0.24600000000000002,0.132,0.551,0.047,2004-05\n3910,Jason Williams,MEM,29.0,185.42,86.18248,Florida,USA,1998,1,7,71,10.1,1.7,5.6,1.7,0.011000000000000001,0.061,0.195,0.522,0.33899999999999997,2004-05\n3911,Jason Richardson,GSW,24.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,72,21.7,5.9,3.9,-2.5,0.048,0.125,0.26899999999999996,0.518,0.185,2004-05\n3912,DerMarr Johnson,DEN,25.0,205.74,91.171992,Cincinnati,USA,2000,1,6,71,7.1,2.1,1.1,8.0,0.042,0.098,0.175,0.605,0.096,2004-05\n3913,Ira Newble,CLE,30.0,200.66,99.79024,Miami (OH),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,5.9,3.0,1.2,-0.8,0.049,0.091,0.126,0.48200000000000004,0.07400000000000001,2004-05\n3914,Howard Eisley,UTA,32.0,187.96,83.91452,Boston College,USA,1994,2,30,74,5.6,1.2,3.4,-8.3,0.013000000000000001,0.068,0.18,0.47,0.299,2004-05\n3915,Eduardo Najera,DEN,28.0,203.2,106.59411999999999,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,68,5.2,3.6,1.0,2.8,0.092,0.14,0.158,0.489,0.084,2004-05\n3916,Eddy Curry,CHI,22.0,210.82,129.27372,None,USA,2001,1,4,63,16.1,5.4,0.6,-2.4,0.077,0.132,0.26,0.583,0.040999999999999995,2004-05\n3917,Eddie Jones,MIA,33.0,198.12,90.7184,Temple,USA,1994,1,10,80,12.7,5.1,2.7,9.9,0.016,0.14400000000000002,0.166,0.556,0.11199999999999999,2004-05\n3918,Eddie House,SAC,27.0,185.42,79.3786,Arizona State,USA,2000,2,37,68,5.8,1.2,1.4,-2.9,0.02,0.095,0.21100000000000002,0.525,0.18,2004-05\n3919,Eddie Griffin,MIN,23.0,208.28,108.86208,Seton Hall,USA,2001,1,7,70,7.5,6.5,0.8,4.3,0.10300000000000001,0.228,0.19,0.474,0.057,2004-05\n3920,Eddie Gill,IND,26.0,182.88,86.18248,Weber State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,3.7,1.5,1.1,-4.3,0.02,0.11699999999999999,0.16399999999999998,0.484,0.161,2004-05\n3921,Earl Watson,MEM,26.0,185.42,86.18248,UCLA,USA,2001,2,39,80,7.7,2.1,4.5,5.2,0.024,0.086,0.205,0.5,0.353,2004-05\n3922,Earl Boykins,DEN,29.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,12.3,1.7,4.5,1.9,0.019,0.057,0.22,0.529,0.293,2004-05\n3923,Dwyane Wade,MIA,23.0,193.04,96.16150400000001,Marquette,USA,2003,1,5,77,24.1,5.2,6.8,8.0,0.045,0.109,0.306,0.561,0.303,2004-05\n3924,Dwight Howard,ORL,19.0,210.82,113.398,None,USA,2004,1,1,82,12.0,10.0,0.9,-2.0,0.124,0.222,0.168,0.5710000000000001,0.043,2004-05\n3925,Drew Gooden,CLE,23.0,208.28,109.769264,Kansas,USA,2002,1,4,82,14.4,9.2,1.6,2.0,0.09699999999999999,0.262,0.218,0.5479999999999999,0.08800000000000001,2004-05\n3926,Doug Christie,ORL,35.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,52,6.6,3.4,3.8,2.6,0.028999999999999998,0.096,0.138,0.47100000000000003,0.192,2004-05\n3927,Dorell Wright,MIA,19.0,200.66,95.25432,None,USA,2004,1,19,3,2.3,0.3,1.0,-7.1,0.0,0.038,0.237,0.306,0.17600000000000002,2004-05\n3928,Donyell Marshall,TOR,32.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,65,11.5,6.6,1.2,1.7,0.064,0.22399999999999998,0.188,0.591,0.083,2004-05\n3929,Donta Smith,ATL,21.0,200.66,97.52228000000001,Southeastern Illinois,USA,2004,2,34,38,3.3,1.4,1.0,-6.1,0.046,0.09300000000000001,0.162,0.473,0.141,2004-05\n3930,Donnell Harvey,NJN,24.0,203.2,99.79024,Florida,USA,2000,1,22,3,2.7,2.3,0.3,21.4,0.2,0.455,0.149,1.064,0.125,2004-05\n3931,Dirk Nowitzki,DAL,27.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,78,26.1,9.7,3.1,9.7,0.037000000000000005,0.23600000000000002,0.28600000000000003,0.578,0.138,2004-05\n3932,Dion Glover,SAS,26.0,195.58,102.0582,Georgia Tech,USA,1999,1,20,7,3.6,1.6,0.6,-2.1,0.039,0.157,0.183,0.473,0.111,2004-05\n3933,Dikembe Mutombo,HOU,39.0,218.44,120.20188,Georgetown,Congo,1991,1,4,80,4.0,5.3,0.1,10.0,0.147,0.251,0.13,0.575,0.013999999999999999,2004-05\n3934,Devin Harris,DAL,22.0,190.5,83.91452,Wisconsin,USA,2004,1,5,76,5.7,1.3,2.2,-0.6,0.027000000000000003,0.07200000000000001,0.18600000000000003,0.53,0.22899999999999998,2004-05\n3935,Devin Brown,SAS,26.0,195.58,99.79024,Texas-San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,7.4,2.6,1.4,2.9,0.034,0.13699999999999998,0.19399999999999998,0.53,0.127,2004-05\n3936,Devean George,LAL,27.0,203.2,108.86208,Augsburg,USA,1999,1,23,15,7.3,3.5,0.9,-12.9,0.045,0.16899999999999998,0.179,0.488,0.078,2004-05\n3937,Desmond Mason,MIL,27.0,195.58,100.697424,Oklahoma State,USA,2000,1,17,80,17.2,3.9,2.7,-4.3,0.034,0.09300000000000001,0.231,0.526,0.127,2004-05\n3938,Derrick Coleman,DET,38.0,208.28,122.46983999999999,Syracuse,USA,1990,1,1,5,1.8,3.0,0.0,-26.8,0.073,0.3,0.16,0.294,0.0,2004-05\n3939,Derek Fisher,GSW,30.0,185.42,90.7184,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,74,11.9,2.9,4.1,-1.9,0.017,0.09,0.193,0.519,0.222,2004-05\n3940,Elden Campbell,DET,36.0,213.36,126.552168,Clemson,USA,1990,1,27,40,3.0,2.3,0.5,-0.6,0.092,0.2,0.218,0.408,0.08900000000000001,2004-05\n3941,Ibrahim Kutluay,SEA,31.0,198.12,90.7184,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.0,0.2,0.0,-88.4,0.0,0.077,0.158,0.0,0.0,2004-05\n3942,Elton Brand,LAC,26.0,203.2,123.377024,Duke,USA,1999,1,1,81,20.0,9.5,2.6,2.0,0.121,0.184,0.251,0.5539999999999999,0.128,2004-05\n3943,Eric Piatkowski,CHI,34.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,68,4.8,1.2,0.8,-0.4,0.019,0.083,0.16699999999999998,0.573,0.099,2004-05\n3944,Horace Jenkins,DET,30.0,185.42,81.64656,William Paterson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.8,0.6,0.6,-4.7,0.032,0.062,0.26899999999999996,0.414,0.214,2004-05\n3945,Hedo Turkoglu,ORL,26.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,67,14.0,3.5,2.3,-1.8,0.039,0.10800000000000001,0.24600000000000002,0.532,0.153,2004-05\n3946,Ha Ha,POR,19.0,220.98,138.34556,Yonsei (KOR),South Korea,2004,2,46,19,1.4,0.9,0.1,-2.7,0.069,0.121,0.175,0.467,0.03,2004-05\n3947,Greg Ostertag,SAC,32.0,218.44,127.00576000000001,Kansas,USA,1995,1,28,56,1.6,3.0,0.7,4.7,0.10400000000000001,0.209,0.098,0.43200000000000005,0.094,2004-05\n3948,Greg Buckner,DEN,28.0,193.04,95.25432,Clemson,USA,1998,2,53,70,6.2,3.0,1.9,1.8,0.051,0.10800000000000001,0.114,0.638,0.127,2004-05\n3949,Grant Hill,ORL,32.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,67,19.7,4.7,3.3,-0.4,0.038,0.113,0.247,0.565,0.165,2004-05\n3950,Gordan Giricek,UTA,28.0,195.58,95.25432,None,Croatia,1999,2,40,81,8.8,2.2,1.7,-3.9,0.018000000000000002,0.121,0.217,0.516,0.15,2004-05\n3951,Glenn Robinson,SAS,32.0,200.66,108.86208,Purdue,USA,1994,1,1,9,10.0,2.7,0.9,-8.5,0.027999999999999997,0.135,0.26899999999999996,0.517,0.105,2004-05\n3952,Gilbert Arenas,WAS,23.0,190.5,86.636072,Arizona,USA,2001,2,30,80,25.5,4.7,5.1,1.5,0.027000000000000003,0.10400000000000001,0.271,0.565,0.22399999999999998,2004-05\n3953,Gerald Wallace,CHA,22.0,200.66,97.52228000000001,Alabama,USA,2001,1,25,70,11.1,5.5,2.0,-5.1,0.06,0.151,0.19,0.51,0.102,2004-05\n3954,George Lynch,NOH,34.0,203.2,106.59411999999999,North Carolina,USA,1993,1,12,44,3.7,4.0,2.0,-6.6,0.068,0.162,0.131,0.41200000000000003,0.16,2004-05\n3955,Geno Carlisle,POR,28.0,190.5,90.7184,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.3,0.2,0.2,-27.7,0.071,0.0,0.185,0.7090000000000001,0.111,2004-05\n3956,Gary Payton,BOS,36.0,193.04,81.64656,Oregon State,USA,1990,1,2,77,11.3,3.1,6.1,1.6,0.022000000000000002,0.085,0.17,0.537,0.27899999999999997,2004-05\n3957,Fred Jones,IND,26.0,187.96,98.88305600000001,Oregon,USA,2002,1,14,77,10.6,3.1,2.5,-3.8,0.018000000000000002,0.11199999999999999,0.18,0.551,0.166,2004-05\n3958,Fred Hoiberg,MIN,32.0,195.58,95.25432,Iowa State,USA,1995,2,52,76,5.8,2.4,1.1,7.3,0.032,0.129,0.131,0.664,0.102,2004-05\n3959,Frank Williams,CHI,25.0,190.5,96.16150400000001,Illinois,USA,2002,1,25,9,0.7,0.7,1.2,-14.7,0.026000000000000002,0.06,0.151,0.15,0.289,2004-05\n3960,Francisco Elson,DEN,29.0,213.36,106.59411999999999,California,Netherlands,1999,2,41,67,3.7,3.0,0.5,1.1,0.073,0.185,0.138,0.494,0.055,2004-05\n3961,Flip Murray,SEA,25.0,190.5,89.357624,Shaw,USA,2002,2,41,49,7.0,2.0,1.3,-8.5,0.02,0.114,0.244,0.433,0.139,2004-05\n3962,Etan Thomas,WAS,27.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,2000,1,12,47,7.1,5.2,0.4,-5.2,0.095,0.204,0.166,0.521,0.034,2004-05\n3963,Ervin Johnson,MIN,37.0,210.82,111.13004,New Orleans,USA,1993,1,23,46,1.6,2.5,0.1,-8.7,0.11699999999999999,0.19399999999999998,0.098,0.562,0.022000000000000002,2004-05\n3964,Erik Daniels,SAC,23.0,203.2,97.068688,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,0.6,0.9,0.2,-23.2,0.09,0.162,0.141,0.361,0.11800000000000001,2004-05\n3965,Erick Strickland,MIL,31.0,190.5,98.88305600000001,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,4.9,1.7,1.9,-2.8,0.013000000000000001,0.11,0.184,0.45299999999999996,0.193,2004-05\n3966,Erick Dampier,DAL,29.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,59,9.2,8.5,0.9,9.1,0.135,0.213,0.16,0.58,0.048,2004-05\n3967,Eric Williams,TOR,32.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,55,7.7,3.1,1.7,-3.4,0.04,0.113,0.163,0.529,0.12,2004-05\n3968,Eric Snow,CLE,32.0,190.5,92.98635999999999,Michigan State,USA,1995,2,43,81,4.0,1.9,3.9,3.8,0.024,0.078,0.11199999999999999,0.445,0.258,2004-05\n3969,Emeka Okafor,CHA,22.0,208.28,114.30518400000001,Connecticut,USA,2004,1,2,73,15.1,10.9,0.9,-7.3,0.114,0.24100000000000002,0.217,0.479,0.042,2004-05\n3970,Adonal Foyle,GSW,30.0,208.28,122.46983999999999,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,78,4.5,5.5,0.7,-0.1,0.102,0.171,0.105,0.514,0.048,2004-05\n3971,Aaron Williams,TOR,33.0,205.74,106.59411999999999,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,1.7,1.4,0.2,-21.3,0.062,0.171,0.132,0.518,0.049,2004-05\n3972,Delonte West,BOS,22.0,193.04,81.64656,Saint Joseph's,USA,2004,1,24,71,11.8,4.1,4.6,1.3,0.028999999999999998,0.113,0.163,0.574,0.213,2005-06\n3973,Alan Henderson,CLE,33.0,205.74,108.86208,Indiana,USA,1995,1,16,51,2.5,2.7,0.2,-3.4,0.128,0.17,0.11800000000000001,0.564,0.032,2005-06\n3974,Eddie Griffin,MIN,24.0,208.28,108.86208,Seton Hall,USA,2001,1,7,70,4.6,5.6,0.6,-5.7,0.09300000000000001,0.23399999999999999,0.157,0.397,0.049,2005-06\n3975,Eddie House,PHX,28.0,185.42,79.3786,Arizona State,USA,2000,2,37,81,9.8,1.6,1.8,3.7,0.012,0.08800000000000001,0.272,0.512,0.17,2005-06\n3976,Eddie Jones,MEM,34.0,198.12,90.7184,Temple,USA,1994,1,10,75,11.8,3.7,2.4,6.5,0.018000000000000002,0.12,0.182,0.542,0.124,2005-06\n3977,Eddy Curry,NYK,23.0,210.82,129.27372,None,USA,2001,1,4,72,13.6,6.0,0.3,-11.7,0.095,0.18600000000000003,0.245,0.604,0.02,2005-06\n3978,Eduardo Najera,DEN,29.0,203.2,99.79024,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,64,5.4,5.1,0.8,0.7,0.099,0.161,0.12300000000000001,0.494,0.054000000000000006,2005-06\n3979,Elton Brand,LAC,27.0,203.2,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,79,24.7,10.0,2.6,3.4,0.092,0.195,0.276,0.58,0.127,2005-06\n3980,Emeka Okafor,CHA,23.0,208.28,114.30518400000001,Connecticut,USA,2004,1,2,26,13.2,10.0,1.2,-4.0,0.11800000000000001,0.228,0.21600000000000003,0.46399999999999997,0.06,2005-06\n3981,Eric Piatkowski,CHI,35.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,29,2.0,0.8,0.4,2.2,0.018000000000000002,0.099,0.142,0.467,0.086,2005-06\n3982,Eric Snow,CLE,33.0,190.5,92.98635999999999,Michigan State,USA,1995,2,43,82,4.8,2.4,4.2,3.4,0.019,0.081,0.111,0.444,0.22399999999999998,2005-06\n3983,Eric Williams,TOR,33.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,28,3.3,1.8,0.5,-6.5,0.034,0.141,0.14400000000000002,0.496,0.065,2005-06\n3984,Alan Anderson,CHA,23.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,5.8,1.9,0.9,-0.3,0.044000000000000004,0.1,0.182,0.52,0.09300000000000001,2005-06\n3985,Erick Dampier,DAL,30.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,82,5.7,7.8,0.6,6.3,0.17,0.226,0.134,0.531,0.040999999999999995,2005-06\n3986,Esteban Batista,ATL,22.0,208.28,122.46983999999999,None,Uruguay,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,1.8,2.5,0.1,-2.8,0.13699999999999998,0.20600000000000002,0.12300000000000001,0.489,0.021,2005-06\n3987,Etan Thomas,WAS,28.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,2000,1,12,71,4.7,3.9,0.2,-1.0,0.10099999999999999,0.196,0.141,0.56,0.02,2005-06\n3988,Fabricio Oberto,SAS,31.0,208.28,111.13004,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,1.7,2.1,0.5,-1.9,0.139,0.156,0.127,0.491,0.08900000000000001,2005-06\n3989,Flip Murray,CLE,26.0,190.5,89.357624,Shaw,USA,2002,2,41,76,11.2,2.0,2.6,-1.9,0.018000000000000002,0.068,0.21899999999999997,0.48700000000000004,0.16,2005-06\n3990,Francisco Elson,DEN,30.0,213.36,106.59411999999999,California,Netherlands,1999,2,41,72,4.9,4.7,0.7,2.5,0.078,0.179,0.11199999999999999,0.556,0.044000000000000004,2005-06\n3991,Francisco Garcia,SAC,24.0,200.66,88.45044,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,67,5.6,2.8,1.4,-0.8,0.035,0.126,0.158,0.51,0.11800000000000001,2005-06\n3992,Fred Jones,IND,27.0,187.96,99.79024,Oregon,USA,2002,1,14,68,9.6,2.5,2.3,0.0,0.012,0.092,0.187,0.517,0.154,2005-06\n3993,Gary Payton,MIA,37.0,193.04,86.18248,Oregon State,USA,1990,1,2,81,7.7,2.9,3.2,3.4,0.018000000000000002,0.099,0.141,0.52,0.17600000000000002,2005-06\n3994,Gerald Fitch,MIA,23.0,190.5,85.275296,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,4.7,1.7,1.8,0.3,0.033,0.105,0.21600000000000003,0.424,0.228,2005-06\n3995,Gerald Green,BOS,20.0,203.2,90.7184,None,USA,2005,1,18,32,5.2,1.3,0.6,-3.6,0.036000000000000004,0.096,0.21899999999999997,0.541,0.09300000000000001,2005-06\n3996,Gerald Wallace,CHA,23.0,200.66,97.52228000000001,Alabama,USA,2001,1,25,55,15.2,7.5,1.7,-2.4,0.07200000000000001,0.191,0.191,0.578,0.08199999999999999,2005-06\n3997,Ervin Johnson,MIL,38.0,210.82,111.13004,New Orleans,USA,1993,1,23,18,0.8,1.3,0.1,-18.1,0.08199999999999999,0.244,0.139,0.419,0.045,2005-06\n3998,Al Jefferson,BOS,21.0,208.28,120.20188,None,USA,2004,1,15,59,7.9,5.1,0.5,-4.1,0.11199999999999999,0.23199999999999998,0.22,0.53,0.055,2005-06\n3999,Al Harrington,ATL,26.0,205.74,111.13004,None,USA,1998,1,25,76,18.6,6.9,3.1,-5.8,0.055999999999999994,0.177,0.26,0.513,0.155,2005-06\n4000,Adrian Griffin,DAL,31.0,195.58,104.32616,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,4.6,4.4,1.7,9.1,0.075,0.14800000000000002,0.10099999999999999,0.521,0.107,2005-06\n4001,Andray Blatche,WAS,19.0,210.82,106.59411999999999,None,USA,2005,2,49,29,2.2,1.3,0.3,-2.6,0.08,0.184,0.222,0.45,0.10300000000000001,2005-06\n4002,Anderson Varejao,CLE,23.0,208.28,108.86208,None,Brazil,2004,2,30,48,4.6,4.9,0.4,8.0,0.114,0.244,0.139,0.541,0.04,2005-06\n4003,Amir Johnson,DET,19.0,205.74,95.25432,None,USA,2005,2,56,3,6.7,1.3,1.0,-24.1,0.1,0.026000000000000002,0.17,0.85,0.125,2005-06\n4004,Amar'e Stoudemire,PHX,23.0,208.28,111.13004,None,USA,2002,1,9,3,8.7,5.3,0.7,-2.3,0.113,0.20800000000000002,0.27699999999999997,0.42,0.063,2005-06\n4005,Alvin Williams,TOR,31.0,195.58,88.45044,Villanova,USA,1997,2,47,1,1.0,3.0,0.0,-24.3,0.0,0.33299999999999996,0.16899999999999998,0.129,0.0,2005-06\n4006,Alonzo Mourning,MIA,36.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,65,7.8,5.5,0.2,10.5,0.11699999999999999,0.19399999999999998,0.175,0.615,0.013999999999999999,2005-06\n4007,Allen Iverson,PHI,31.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,72,33.0,3.2,7.4,0.8,0.016,0.071,0.354,0.5429999999999999,0.331,2005-06\n4008,Alex Scales,SAS,27.0,193.04,88.45044,Oregon,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2005-06\n4009,Alex Acker,DET,23.0,195.58,83.91452,Pepperdine,USA,2005,2,60,5,1.8,1.0,0.8,-44.4,0.034,0.138,0.228,0.281,0.19,2005-06\n4010,Donyell Marshall,CLE,33.0,205.74,104.32616,Connecticut,USA,1994,1,4,81,9.3,6.1,0.7,2.4,0.06,0.226,0.179,0.517,0.048,2005-06\n4011,Dorell Wright,MIA,20.0,203.2,92.98635999999999,None,USA,2004,1,19,20,2.9,1.6,0.4,-20.8,0.018000000000000002,0.25,0.22399999999999998,0.574,0.129,2005-06\n4012,Doug Christie,DAL,36.0,198.12,92.98635999999999,Pepperdine,USA,1992,1,17,7,3.7,1.9,2.0,-0.1,0.012,0.073,0.095,0.41600000000000004,0.115,2005-06\n4013,Drew Gooden,CLE,24.0,208.28,109.769264,Kansas,USA,2002,1,4,79,10.7,8.4,0.7,0.4,0.126,0.23600000000000002,0.187,0.552,0.044000000000000004,2005-06\n4014,Dwayne Jones,BOS,23.0,210.82,113.398,Saint Joseph's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.0,2.2,0.1,12.5,0.16399999999999998,0.273,0.1,0.445,0.034,2005-06\n4015,Dwight Howard,ORL,20.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,82,15.8,12.5,1.5,-0.1,0.122,0.293,0.213,0.565,0.07,2005-06\n4016,Dwyane Wade,MIA,24.0,193.04,96.16150400000001,Marquette,USA,2003,1,5,75,27.2,5.7,6.7,8.8,0.046,0.126,0.321,0.5770000000000001,0.312,2005-06\n4017,Earl Barron,MIA,24.0,213.36,122.46983999999999,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.6,1.3,0.0,-42.0,0.05,0.195,0.233,0.366,0.0,2005-06\n4018,Earl Boykins,DEN,30.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,12.6,1.4,3.8,-3.3,0.015,0.047,0.23399999999999999,0.513,0.254,2005-06\n4019,Earl Watson,SEA,27.0,185.42,88.45044,UCLA,USA,2001,2,39,70,8.9,2.3,4.1,5.1,0.018000000000000002,0.096,0.19699999999999998,0.5579999999999999,0.289,2005-06\n4020,Eddie Basden,CHI,23.0,195.58,97.52228000000001,North Carolina-Charlotte,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.1,1.5,0.4,10.2,0.057999999999999996,0.16899999999999998,0.162,0.47100000000000003,0.094,2005-06\n4021,Eddie Gill,IND,27.0,182.88,86.18248,Weber State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,1.1,0.4,0.3,6.6,0.0,0.128,0.23199999999999998,0.408,0.17600000000000002,2005-06\n4022,Aaron McKie,LAL,33.0,195.58,94.800728,Temple,USA,1994,1,17,14,0.5,1.4,0.8,-6.2,0.03,0.168,0.06,0.272,0.147,2005-06\n4023,Aaron Miles,GSW,23.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,0.8,0.7,1.3,-3.9,0.0,0.154,0.113,0.405,0.308,2005-06\n4024,Aaron Williams,NOK,34.0,205.74,106.59411999999999,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,4.6,3.8,0.4,-3.2,0.096,0.182,0.138,0.551,0.036000000000000004,2005-06\n4025,Adonal Foyle,GSW,31.0,208.28,122.46983999999999,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,77,4.5,5.5,0.4,-0.3,0.086,0.165,0.102,0.524,0.027999999999999997,2005-06\n4026,Gilbert Arenas,WAS,24.0,193.04,95.25432,Arizona,USA,2001,2,30,80,29.3,3.5,6.1,2.1,0.019,0.078,0.301,0.581,0.261,2005-06\n4027,Andre Barrett,TOR,24.0,177.8,78.471416,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,4.6,1.3,2.7,-4.7,0.032,0.071,0.188,0.39799999999999996,0.28,2005-06\n4028,Gordan Giricek,UTA,29.0,195.58,95.25432,None,Croatia,1999,2,40,37,10.6,1.9,1.7,-6.3,0.02,0.073,0.23,0.48200000000000004,0.128,2005-06\n4029,Greg Buckner,DEN,29.0,193.04,92.98635999999999,Clemson,USA,1998,2,53,73,6.7,2.9,1.7,0.6,0.021,0.122,0.126,0.556,0.11,2005-06\n4030,Jason Collins,NJN,27.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,71,3.6,4.8,1.0,4.4,0.057,0.156,0.09,0.425,0.055999999999999994,2005-06\n4031,Jason Hart,SAC,28.0,190.5,83.91452,Syracuse,USA,2000,2,49,66,3.3,1.1,1.1,-1.9,0.017,0.084,0.168,0.444,0.152,2005-06\n4032,Jason Kapono,MIA,25.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2003,2,31,51,4.1,1.4,0.7,-6.6,0.02,0.102,0.14400000000000002,0.54,0.094,2005-06\n4033,Jason Kidd,NJN,33.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,80,13.3,7.3,8.4,4.3,0.033,0.196,0.188,0.526,0.369,2005-06\n4034,Jason Maxiell,DET,23.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,26,2.3,1.1,0.1,-24.6,0.08800000000000001,0.11699999999999999,0.228,0.414,0.031,2005-06\n4035,Jason Richardson,GSW,25.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,75,23.2,5.8,3.1,0.9,0.04,0.13,0.276,0.5379999999999999,0.149,2005-06\n4036,Jason Terry,DAL,28.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,80,17.1,2.0,3.8,8.7,0.013999999999999999,0.054000000000000006,0.221,0.575,0.18899999999999997,2005-06\n4037,Jason Williams,MIA,30.0,185.42,81.64656,Florida,USA,1998,1,7,59,12.3,2.4,4.9,6.0,0.004,0.078,0.18600000000000003,0.561,0.23399999999999999,2005-06\n4038,Jeff Foster,IND,29.0,210.82,113.398,Texas State,USA,1999,1,21,63,5.9,9.1,0.8,2.6,0.166,0.256,0.11199999999999999,0.581,0.05,2005-06\n4039,Jeff McInnis,NJN,31.0,193.04,81.19296800000001,North Carolina,USA,1996,2,37,28,5.3,1.8,1.9,-16.2,0.027000000000000003,0.10099999999999999,0.18100000000000002,0.478,0.212,2005-06\n4040,Jermaine Jackson,MIL,30.0,195.58,92.532768,Detroit Mercy,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,1.2,0.9,0.8,-24.2,0.049,0.10400000000000001,0.106,0.544,0.217,2005-06\n4041,Jarvis Hayes,WAS,24.0,203.2,99.79024,Georgia,USA,2003,1,10,21,9.3,3.6,1.3,-0.4,0.039,0.13,0.185,0.499,0.087,2005-06\n4042,Jermaine O'Neal,IND,27.0,210.82,117.93392,None,USA,1996,1,17,51,20.1,9.3,2.6,2.3,0.068,0.226,0.29100000000000004,0.53,0.14800000000000002,2005-06\n4043,Jerry Stackhouse,DAL,31.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,55,13.0,2.8,2.9,3.3,0.026000000000000002,0.09300000000000001,0.248,0.511,0.18600000000000003,2005-06\n4044,Jim Jackson,LAL,35.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,1992,1,4,40,3.0,1.9,0.9,1.1,0.023,0.129,0.172,0.365,0.099,2005-06\n4045,Jiri Welsch,MIL,26.0,200.66,94.34713599999999,None,Czech Republic,2002,1,16,58,4.3,1.9,1.1,-10.9,0.027999999999999997,0.125,0.157,0.48200000000000004,0.122,2005-06\n4046,Joe 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Joseph's,USA,2004,1,20,62,14.6,2.9,4.9,2.2,0.027999999999999997,0.09699999999999999,0.249,0.5670000000000001,0.297,2005-06\n4078,James Jones,PHX,25.0,203.2,99.79024,Miami (FL),USA,2003,2,49,75,9.3,3.4,0.8,6.7,0.027999999999999997,0.131,0.17,0.551,0.044000000000000004,2005-06\n4079,James Posey,MIA,29.0,203.2,98.429464,Xavier,USA,1999,1,18,67,7.2,4.8,1.3,6.3,0.021,0.16899999999999998,0.11599999999999999,0.5720000000000001,0.066,2005-06\n4080,James Singleton,LAC,24.0,203.2,97.52228000000001,Murray State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,3.4,3.3,0.5,-1.1,0.102,0.21,0.125,0.5870000000000001,0.059000000000000004,2005-06\n4081,James Thomas,CHI,25.0,205.74,111.13004,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,1.3,1.8,0.0,7.4,0.092,0.205,0.095,0.556,0.011000000000000001,2005-06\n4082,Jannero Pargo,CHI,26.0,185.42,79.3786,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,4.8,1.1,1.6,-0.1,0.013999999999999999,0.091,0.248,0.455,0.266,2005-06\n4083,Grant 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Williamson,SAC,32.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,37,3.4,1.8,0.4,5.1,0.07,0.133,0.201,0.506,0.068,2005-06\n4096,Corey Maggette,LAC,26.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,32,17.8,5.3,2.1,7.3,0.037000000000000005,0.153,0.275,0.584,0.12,2005-06\n4097,Clifford Robinson,NJN,39.0,208.28,108.86208,Connecticut,USA,1989,2,36,80,6.9,3.3,1.1,0.3,0.034,0.134,0.154,0.502,0.085,2005-06\n4098,Dan Gadzuric,MIL,28.0,210.82,108.86208,UCLA,Netherlands,2002,2,33,74,5.2,3.1,0.3,-2.4,0.11699999999999999,0.204,0.19699999999999998,0.55,0.048,2005-06\n4099,Chucky Atkins,MEM,31.0,180.34,83.91452,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,9.5,1.7,2.8,0.8,0.016,0.068,0.2,0.526,0.20600000000000002,2005-06\n4100,Chris Wilcox,SEA,23.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,77,8.1,5.3,0.7,0.4,0.09300000000000001,0.21600000000000003,0.174,0.605,0.054000000000000006,2005-06\n4101,Chris Webber,PHI,33.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,75,20.2,9.9,3.4,-1.9,0.07400000000000001,0.22899999999999998,0.276,0.48200000000000004,0.157,2005-06\n4102,Chris Taft,GSW,21.0,208.28,118.38751200000002,Pittsburgh,USA,2005,2,42,17,2.8,2.1,0.1,4.2,0.142,0.156,0.134,0.578,0.024,2005-06\n4103,Chris Paul,NOK,21.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,78,16.1,5.1,7.8,-3.9,0.025,0.147,0.22,0.546,0.37799999999999995,2005-06\n4104,Chris Mihm,LAL,26.0,213.36,120.20188,Texas,USA,2000,1,7,59,10.2,6.3,1.0,1.4,0.11,0.18,0.185,0.552,0.063,2005-06\n4105,Chris Kaman,LAC,24.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,78,11.9,9.6,1.0,3.7,0.09,0.242,0.18100000000000002,0.57,0.05,2005-06\n4106,Chris Duhon,CHI,23.0,185.42,83.91452,Duke,USA,2004,2,38,74,8.7,3.0,5.0,-0.9,0.015,0.105,0.151,0.5379999999999999,0.26899999999999996,2005-06\n4107,Chris Bosh,TOR,22.0,208.28,104.32616,Georgia 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Fortson,SEA,30.0,203.2,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,23,3.8,3.4,0.1,8.9,0.14800000000000002,0.223,0.158,0.622,0.011000000000000001,2005-06\n4114,Danny Granger,IND,23.0,205.74,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,78,7.5,4.9,1.2,-1.4,0.087,0.16,0.166,0.54,0.092,2005-06\n4115,Dikembe Mutombo,HOU,40.0,218.44,120.20188,Georgetown,Congo,1991,1,4,64,2.6,4.8,0.1,-2.5,0.132,0.255,0.08900000000000001,0.626,0.006999999999999999,2005-06\n4116,Dijon Thompson,PHX,23.0,200.66,88.45044,UCLA,USA,2005,2,54,10,2.8,1.1,0.1,-8.7,0.09300000000000001,0.156,0.272,0.541,0.042,2005-06\n4117,Devin Harris,DAL,23.0,190.5,83.91452,Wisconsin,USA,2004,1,5,56,9.9,2.2,3.2,6.4,0.025,0.09,0.21600000000000003,0.544,0.247,2005-06\n4118,Devin Green,LAL,23.0,200.66,96.16150400000001,Hampton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,0.9,0.9,0.3,-16.1,0.085,0.11699999999999999,0.14400000000000002,0.336,0.09699999999999999,2005-06\n4119,Devin Brown,UTA,27.0,195.58,99.79024,Texas-San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,7.5,2.6,1.3,-4.0,0.049,0.096,0.193,0.493,0.10800000000000001,2005-06\n4120,Devean George,LAL,28.0,203.2,106.59411999999999,Augsburg,USA,1999,1,23,71,6.3,3.9,1.0,2.7,0.06,0.145,0.153,0.484,0.073,2005-06\n4121,Desmond Mason,NOK,28.0,195.58,100.697424,Oklahoma State,USA,2000,1,17,70,10.8,4.3,0.9,-6.8,0.035,0.133,0.207,0.46,0.055,2005-06\n4122,Derrick Zimmerman,NJN,24.0,190.5,88.45044,Mississippi State,USA,2003,2,40,2,2.0,2.0,3.5,-14.7,0.037000000000000005,0.16699999999999998,0.111,0.667,0.467,2005-06\n4123,Deron Williams,UTA,22.0,190.5,95.25432,Illinois,USA,2005,1,3,80,10.8,2.4,4.5,-2.9,0.018000000000000002,0.083,0.201,0.5,0.27399999999999997,2005-06\n4124,Derek Fisher,GSW,31.0,185.42,92.98635999999999,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,82,13.3,2.6,4.3,-0.7,0.015,0.078,0.20199999999999999,0.536,0.23,2005-06\n4125,Derek Anderson,MIA,31.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,43,8.1,3.3,2.3,-1.4,0.025,0.13699999999999998,0.18600000000000003,0.496,0.165,2005-06\n4126,DerMarr Johnson,DEN,26.0,205.74,95.25432,Cincinnati,USA,2000,1,6,58,6.1,1.7,0.9,-1.9,0.023,0.096,0.179,0.545,0.095,2005-06\n4127,Deng Gai,PHI,24.0,205.74,113.398,Fairfield,Sudan (UK),Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.0,0.0,-29.1,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2005-06\n4128,Donta Smith,ATL,22.0,200.66,97.52228000000001,Southeastern Illinois,USA,2004,2,34,23,1.7,0.6,0.4,3.6,0.031,0.11,0.124,0.589,0.102,2005-06\n4129,DeShawn Stevenson,ORL,25.0,195.58,95.25432,None,USA,2000,1,23,82,11.0,2.9,2.0,-4.3,0.028999999999999998,0.083,0.18100000000000002,0.507,0.10099999999999999,2005-06\n4130,DeSagana Diop,DAL,24.0,213.36,127.00576000000001,None,Senegal,2001,1,8,81,2.3,4.6,0.3,9.5,0.121,0.18,0.07,0.512,0.022000000000000002,2005-06\n4131,David West,NOK,25.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,2003,1,18,74,17.1,7.4,1.2,-4.3,0.077,0.18600000000000003,0.22899999999999998,0.5539999999999999,0.07,2005-06\n4132,David Wesley,HOU,35.0,185.42,92.079176,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,9.9,2.5,2.9,-1.9,0.012,0.075,0.152,0.546,0.147,2005-06\n4133,David Lee,NYK,23.0,205.74,112.94440800000001,Florida,USA,2005,1,30,67,5.1,4.5,0.6,-4.0,0.11800000000000001,0.20800000000000002,0.134,0.609,0.062,2005-06\n4134,David Harrison,IND,23.0,213.36,127.00576000000001,Colorado,USA,2004,1,29,67,5.7,3.8,0.2,-2.0,0.094,0.18600000000000003,0.203,0.519,0.026000000000000002,2005-06\n4135,Darrick Martin,TOR,35.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,2.6,0.5,1.4,7.5,0.006999999999999999,0.068,0.17,0.474,0.247,2005-06\n4136,Darrell Armstrong,DAL,38.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,2.1,1.3,1.4,1.7,0.036000000000000004,0.11900000000000001,0.151,0.444,0.21600000000000003,2005-06\n4137,Darko Milicic,ORL,21.0,213.36,111.13004,None,Serbia,2003,1,2,55,4.8,2.7,0.7,-1.9,0.071,0.162,0.19,0.52,0.096,2005-06\n4138,Darius Songaila,CHI,28.0,203.2,108.86208,Wake Forest,Lithuania,2002,2,49,62,9.2,4.0,1.4,1.8,0.069,0.151,0.215,0.524,0.113,2005-06\n4139,Darius Miles,POR,24.0,205.74,95.25432,None,USA,2000,1,3,40,14.0,4.6,1.8,-8.9,0.023,0.14,0.256,0.48,0.106,2005-06\n4140,Charlie Bell,MIL,27.0,190.5,90.7184,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,8.4,2.0,2.2,0.9,0.019,0.094,0.17600000000000002,0.55,0.165,2005-06\n4141,Charles Smith,DEN,30.0,193.04,90.7184,New Mexico,USA,1997,1,26,22,3.6,0.7,0.4,-4.5,0.016,0.076,0.179,0.53,0.07400000000000001,2005-06\n4142,Channing Frye,NYK,23.0,210.82,112.490816,Arizona,USA,2005,1,8,65,12.3,5.8,0.8,-2.6,0.1,0.183,0.23600000000000002,0.541,0.066,2005-06\n4143,Caron Butler,WAS,26.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,75,17.6,6.2,2.5,1.1,0.048,0.158,0.231,0.535,0.12,2005-06\n4144,Beno Udrih,SAS,23.0,190.5,90.7184,None,Slovenia,2004,1,28,54,5.1,1.0,1.7,4.7,0.037000000000000005,0.07200000000000001,0.251,0.539,0.273,2005-06\n4145,Ben Wallace,DET,31.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.3,11.3,1.9,11.2,0.12300000000000001,0.256,0.113,0.501,0.081,2005-06\n4146,Ben Gordon,CHI,23.0,190.5,90.7184,Connecticut,USA,2004,1,3,80,16.9,2.7,3.0,1.6,0.02,0.079,0.262,0.531,0.17,2005-06\n4147,Baron Davis,GSW,27.0,190.5,97.52228000000001,UCLA,USA,1999,1,3,54,17.9,4.4,8.9,0.9,0.025,0.11,0.261,0.489,0.41200000000000003,2005-06\n4148,Awvee Storey,WAS,29.0,198.12,102.0582,Arizona State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,1.7,0.9,0.2,8.5,0.07200000000000001,0.16699999999999998,0.2,0.456,0.059000000000000004,2005-06\n4149,Austin Croshere,IND,31.0,208.28,106.59411999999999,Providence,USA,1997,1,12,50,8.2,5.3,1.2,3.8,0.068,0.19699999999999998,0.156,0.618,0.08900000000000001,2005-06\n4150,Arvydas Macijauskas,NOK,26.0,193.04,97.068688,None,Lithuania,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.3,0.5,0.3,-10.8,0.027999999999999997,0.065,0.19699999999999998,0.462,0.071,2005-06\n4151,Antonio McDyess,DET,31.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,82,7.8,5.3,1.1,3.8,0.106,0.203,0.187,0.52,0.08900000000000001,2005-06\n4152,Antonio Davis,TOR,37.0,205.74,111.13004,Texas-El Paso,USA,1990,2,45,44,4.9,4.7,0.5,-11.5,0.114,0.158,0.135,0.479,0.035,2005-06\n4153,Antonio Daniels,WAS,31.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,80,9.6,2.2,3.6,1.9,0.01,0.081,0.156,0.55,0.196,2005-06\n4154,Antonio Burks,MEM,26.0,182.88,88.45044,Memphis,USA,2004,2,36,57,2.0,0.6,1.3,-1.1,0.009000000000000001,0.071,0.16399999999999998,0.36700000000000005,0.24,2005-06\n4155,Antoine Wright,NJN,22.0,200.66,95.25432,Texas A&M,USA,2005,1,15,39,1.8,0.8,0.3,-6.4,0.026000000000000002,0.073,0.14800000000000002,0.386,0.057,2005-06\n4156,Antoine Walker,MIA,29.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,82,12.2,5.1,2.0,3.3,0.055999999999999994,0.16399999999999998,0.23,0.524,0.129,2005-06\n4157,Anthony Roberson,MEM,23.0,187.96,81.64656,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,2.2,0.4,0.3,4.9,0.0,0.069,0.20600000000000002,0.5489999999999999,0.122,2005-06\n4158,Anthony Johnson,IND,31.0,190.5,90.7184,College of Charleston,USA,1997,2,39,75,9.2,2.2,4.3,4.0,0.019,0.077,0.185,0.52,0.27899999999999997,2005-06\n4159,Anthony Grundy,ATL,27.0,190.5,83.91452,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,4.3,1.4,0.8,10.7,0.011000000000000001,0.14400000000000002,0.22,0.589,0.13,2005-06\n4160,Anthony Goldwire,LAC,34.0,187.96,82.553744,Houston,USA,1994,2,52,3,0.7,0.3,0.7,-0.7,0.0,0.077,0.179,0.14300000000000002,0.182,2005-06\n4161,Anthony Carter,MIN,31.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,3.3,1.4,2.2,-3.3,0.018000000000000002,0.106,0.16,0.465,0.27699999999999997,2005-06\n4162,Antawn Jamison,WAS,30.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina,USA,1998,1,4,82,20.5,9.3,1.9,2.5,0.057,0.217,0.23600000000000002,0.518,0.083,2005-06\n4163,Anfernee Hardaway,NYK,34.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,4,2.5,2.5,2.0,5.2,0.0,0.175,0.139,0.336,0.174,2005-06\n4164,Andris Biedrins,GSW,20.0,210.82,111.13004,None,Latvia,2004,1,11,68,3.8,4.2,0.4,1.3,0.14,0.187,0.11199999999999999,0.595,0.038,2005-06\n4165,Andrew Bynum,LAL,18.0,213.36,124.7378,None,USA,2005,1,10,46,1.6,1.7,0.2,-4.0,0.11,0.154,0.152,0.39399999999999996,0.044000000000000004,2005-06\n4166,Andrew Bogut,MIL,21.0,213.36,111.13004,Utah,Australia,2005,1,1,82,9.4,7.0,2.3,0.8,0.094,0.196,0.159,0.555,0.133,2005-06\n4167,Andres Nocioni,CHI,26.0,200.66,102.0582,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,13.0,6.1,1.4,-1.3,0.045,0.214,0.212,0.5670000000000001,0.091,2005-06\n4168,Andrei Kirilenko,UTA,25.0,205.74,102.0582,None,Russia,1999,1,24,69,15.3,8.0,4.3,0.6,0.075,0.18100000000000002,0.20600000000000002,0.556,0.20199999999999999,2005-06\n4169,Bernard Robinson,CHA,25.0,198.12,95.25432,Michigan,USA,2004,2,45,66,6.4,3.3,1.2,-2.9,0.052000000000000005,0.146,0.16899999999999998,0.498,0.096,2005-06\n4170,John Thomas,NJN,30.0,205.74,120.20188,Minnesota,USA,1997,1,25,16,0.9,1.3,0.1,-3.7,0.11199999999999999,0.11199999999999999,0.094,0.447,0.026000000000000002,2005-06\n4171,Billy Thomas,WAS,30.0,195.58,99.79024,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,2.2,0.8,0.5,-3.0,0.039,0.08,0.156,0.465,0.10800000000000001,2005-06\n4172,Bobby Jackson,MEM,33.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,71,11.4,3.1,2.7,4.5,0.03,0.122,0.25,0.49700000000000005,0.205,2005-06\n4173,Carmelo Anthony,DEN,22.0,203.2,104.32616,Syracuse,USA,2003,1,3,80,26.5,4.9,2.7,1.1,0.05,0.107,0.319,0.563,0.141,2005-06\n4174,Carlos Delfino,DET,23.0,198.12,104.32616,None,Argentina,2003,1,25,68,3.6,1.7,0.6,-4.8,0.044000000000000004,0.145,0.188,0.483,0.105,2005-06\n4175,Carlos Boozer,UTA,24.0,205.74,117.02673600000001,Duke,USA,2002,2,34,33,16.3,8.6,2.7,-3.2,0.086,0.254,0.23399999999999999,0.585,0.154,2005-06\n4176,Carlos Arroyo,ORL,26.0,187.96,91.625584,Florida International,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,5.8,1.7,3.0,2.2,0.034,0.094,0.205,0.512,0.32,2005-06\n4177,Calvin Booth,WAS,30.0,210.82,113.398,Penn State,USA,1999,2,35,33,1.4,1.6,0.4,-3.8,0.087,0.16399999999999998,0.106,0.451,0.075,2005-06\n4178,Calbert Cheaney,GSW,34.0,200.66,95.25432,Indiana,USA,1993,1,6,42,2.2,1.5,0.5,-12.5,0.047,0.11,0.128,0.41200000000000003,0.07400000000000001,2005-06\n4179,CJ Miles,UTA,19.0,198.12,95.25432,None,USA,2005,2,34,23,3.4,1.7,0.7,-4.5,0.1,0.126,0.214,0.456,0.142,2005-06\n4180,Bryon Russell,DEN,35.0,200.66,102.0582,Long Beach State,USA,1993,2,45,1,0.0,1.0,1.0,60.0,0.0,0.5,0.0,0.0,0.33299999999999996,2005-06\n4181,Bruce Bowen,SAS,35.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.5,3.9,1.5,8.7,0.016,0.11900000000000001,0.11199999999999999,0.54,0.067,2005-06\n4182,Brian Skinner,POR,30.0,205.74,120.20188,Baylor,USA,1998,1,22,65,2.9,3.5,0.5,-10.5,0.095,0.187,0.115,0.517,0.055999999999999994,2005-06\n4183,Brian Scalabrine,BOS,28.0,205.74,106.59411999999999,Southern California,USA,2001,2,34,71,2.9,1.6,0.7,-2.1,0.036000000000000004,0.11199999999999999,0.129,0.491,0.09,2005-06\n4184,Brian Grant,PHX,34.0,205.74,115.212368,Xavier,USA,1994,1,8,21,2.9,2.7,0.3,-2.0,0.048,0.198,0.13699999999999998,0.445,0.039,2005-06\n4185,Brian Cook,LAL,25.0,205.74,117.02673600000001,Illinois,USA,2003,1,24,81,7.9,3.4,0.9,3.5,0.068,0.14800000000000002,0.183,0.578,0.079,2005-06\n4186,Brian Cardinal,MEM,29.0,203.2,111.13004,Purdue,USA,2000,2,44,36,3.4,1.5,0.9,6.7,0.034,0.142,0.183,0.505,0.136,2005-06\n4187,Brevin Knight,CHA,30.0,177.8,77.11064,Stanford,USA,1997,1,16,69,12.6,3.2,8.8,-5.3,0.016,0.099,0.20199999999999999,0.478,0.41200000000000003,2005-06\n4188,Brent Barry,SAS,34.0,200.66,95.25432,Oregon State,USA,1995,1,15,74,5.8,2.1,1.7,10.5,0.027000000000000003,0.11599999999999999,0.159,0.581,0.157,2005-06\n4189,Brendan Haywood,WAS,26.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,79,7.3,5.9,0.6,2.0,0.11699999999999999,0.163,0.149,0.542,0.038,2005-06\n4190,Brandon Bass,NOK,21.0,203.2,108.86208,Louisiana State,USA,2005,2,33,29,2.3,2.3,0.1,-9.6,0.084,0.217,0.159,0.434,0.02,2005-06\n4191,Brad Miller,SAC,30.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,15.0,7.8,4.7,3.5,0.05,0.19399999999999998,0.18899999999999997,0.5760000000000001,0.205,2005-06\n4192,Bracey Wright,MIN,21.0,190.5,95.25432,Indiana,USA,2005,2,47,7,8.9,2.6,0.7,-4.3,0.025,0.12,0.228,0.534,0.07200000000000001,2005-06\n4193,Bostjan Nachbar,NJN,25.0,205.74,100.243832,None,Slovenia,2002,1,15,36,4.4,1.7,0.8,-1.4,0.018000000000000002,0.124,0.184,0.44799999999999995,0.094,2005-06\n4194,Boris Diaw,PHX,24.0,203.2,97.52228000000001,None,France,2003,1,21,81,13.3,6.9,6.2,9.3,0.063,0.151,0.179,0.564,0.245,2005-06\n4195,Bonzi Wells,SAC,29.0,195.58,95.25432,Ball State,USA,1998,1,11,52,13.6,7.7,2.8,3.1,0.1,0.183,0.221,0.507,0.139,2005-06\n4196,Boniface Ndong,LAC,28.0,213.36,92.98635999999999,None,Senegal,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,2.2,1.6,0.3,-14.0,0.106,0.2,0.187,0.439,0.08,2005-06\n4197,Bobby Simmons,MIL,26.0,198.12,103.418976,DePaul,USA,2001,2,41,75,13.4,4.4,2.3,0.4,0.042,0.114,0.184,0.5589999999999999,0.11199999999999999,2005-06\n4198,Bo Outlaw,ORL,35.0,203.2,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,2.3,2.4,0.4,-0.8,0.11,0.14800000000000002,0.106,0.61,0.065,2005-06\n4199,Jon Barry,HOU,36.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,1992,1,21,20,4.3,1.6,1.3,-8.4,0.004,0.10300000000000001,0.138,0.5529999999999999,0.129,2005-06\n4200,Joel Przybilla,POR,26.0,215.9,115.66596000000001,Minnesota,USA,2000,1,9,56,6.1,7.0,0.8,-10.0,0.125,0.21,0.131,0.561,0.049,2005-06\n4201,Jose Calderon,TOR,24.0,190.5,95.25432,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,5.5,2.2,4.5,-3.2,0.024,0.09,0.141,0.495,0.301,2005-06\n4202,Richie Frahm,HOU,28.0,195.58,95.25432,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,3.3,1.0,0.6,-3.8,0.01,0.106,0.15,0.517,0.09699999999999999,2005-06\n4203,Rick Brunson,HOU,34.0,193.04,86.18248,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,2.0,0.8,1.3,-8.1,0.005,0.091,0.162,0.455,0.243,2005-06\n4204,Ricky Davis,MIN,26.0,200.66,88.45044,Iowa,USA,1998,1,21,78,19.4,4.5,5.1,-1.2,0.025,0.102,0.23800000000000002,0.521,0.21100000000000002,2005-06\n4205,Robert Horry,SAS,35.0,208.28,108.86208,Alabama,USA,1992,1,11,63,5.1,3.8,1.3,11.0,0.071,0.17300000000000001,0.147,0.499,0.106,2005-06\n4206,Robert Swift,SEA,20.0,213.36,111.13004,None,USA,2004,1,12,47,6.4,5.6,0.2,-4.3,0.113,0.195,0.149,0.536,0.012,2005-06\n4207,Robert Whaley,UTA,24.0,208.28,117.93392,Walsh,USA,2005,2,51,23,2.1,1.9,0.7,-12.6,0.087,0.145,0.158,0.41100000000000003,0.138,2005-06\n4208,Ronald Dupree,MIN,25.0,200.66,94.800728,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,2.2,1.4,0.4,-12.9,0.09,0.126,0.168,0.494,0.092,2005-06\n4209,Ronnie Price,SAC,23.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,2.1,0.5,0.4,-8.0,0.036000000000000004,0.075,0.22899999999999998,0.474,0.153,2005-06\n4210,Ronny Turiaf,LAL,23.0,208.28,112.94440800000001,Gonzaga,France,2005,2,37,23,2.0,1.6,0.3,-0.9,0.079,0.203,0.142,0.537,0.078,2005-06\n4211,Royal Ivey,ATL,24.0,190.5,90.7184,Texas,USA,2004,2,37,73,3.6,1.3,1.0,-7.0,0.036000000000000004,0.08800000000000001,0.14,0.467,0.11900000000000001,2005-06\n4212,Ruben Patterson,DEN,30.0,195.58,101.151016,Cincinnati,USA,1998,2,31,71,12.1,3.4,1.8,-4.9,0.08,0.083,0.24,0.547,0.126,2005-06\n4213,Ryan Bowen,HOU,30.0,205.74,99.79024,Iowa,USA,1998,2,55,68,1.3,1.3,0.4,-5.0,0.054000000000000006,0.10099999999999999,0.106,0.33799999999999997,0.062,2005-06\n4214,Richard Jefferson,NJN,26.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2001,1,13,78,19.5,6.8,3.8,3.9,0.036000000000000004,0.168,0.22,0.603,0.175,2005-06\n4215,Ryan Gomes,BOS,23.0,200.66,113.398,Providence,USA,2005,2,50,61,7.6,4.9,1.0,0.0,0.092,0.17300000000000001,0.16,0.5479999999999999,0.069,2005-06\n4216,Sam Cassell,LAC,36.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,78,17.2,3.7,6.3,3.9,0.018000000000000002,0.10300000000000001,0.247,0.534,0.31,2005-06\n4217,Samaki Walker,IND,30.0,205.74,117.93392,Louisville,USA,1996,1,9,7,0.3,0.4,0.0,-31.2,0.0,0.15,0.11,0.34700000000000003,0.0,2005-06\n4218,Samuel Dalembert,PHI,26.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,66,7.3,8.2,0.4,-1.1,0.107,0.252,0.14,0.568,0.022000000000000002,2005-06\n4219,Sarunas Jasikevicius,IND,30.0,193.04,89.357624,Maryland,USSR,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,7.3,2.0,3.0,0.8,0.013999999999999999,0.094,0.17800000000000002,0.561,0.257,2005-06\n4220,Sasha Pavlovic,CLE,22.0,200.66,95.25432,None,Montenegro,2003,1,19,53,4.5,1.5,0.5,-0.1,0.022000000000000002,0.09699999999999999,0.156,0.516,0.051,2005-06\n4221,Sasha Vujacic,LAL,22.0,200.66,88.45044,None,Slovenia,2004,1,27,82,3.9,1.9,1.7,3.1,0.026000000000000002,0.10400000000000001,0.12300000000000001,0.479,0.152,2005-06\n4222,Scot Pollard,IND,31.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,45,3.8,4.8,0.5,4.5,0.113,0.215,0.11800000000000001,0.495,0.046,2005-06\n4223,Scott Padgett,NJN,30.0,205.74,108.86208,Kentucky,USA,1999,1,28,62,3.4,2.7,0.7,-7.2,0.08800000000000001,0.192,0.157,0.489,0.10400000000000001,2005-06\n4224,Sean Marks,SAS,30.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,25,3.2,1.7,0.3,-8.8,0.081,0.218,0.21899999999999997,0.531,0.07400000000000001,2005-06\n4225,Sean May,CHA,22.0,205.74,120.655472,North Carolina,USA,2005,1,13,23,8.2,4.7,1.0,-3.1,0.115,0.21100000000000002,0.251,0.474,0.105,2005-06\n4226,Sebastian Telfair,POR,21.0,182.88,72.57472,None,USA,2004,1,13,68,9.5,1.8,3.6,-12.2,0.013999999999999999,0.075,0.222,0.491,0.273,2005-06\n4227,Sergei Monia,SAC,23.0,203.2,99.79024,None,Russia,2004,1,23,26,3.0,2.0,0.7,-24.5,0.038,0.152,0.14300000000000002,0.413,0.091,2005-06\n4228,Salim Stoudamire,ATL,23.0,185.42,81.19296800000001,Arizona,USA,2005,2,31,61,9.7,1.9,1.2,-5.4,0.011000000000000001,0.102,0.22399999999999998,0.545,0.107,2005-06\n4229,Richard Hamilton,DET,28.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,80,20.1,3.2,3.4,9.2,0.036000000000000004,0.07200000000000001,0.276,0.5529999999999999,0.183,2005-06\n4230,Reggie Evans,DEN,26.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,5.6,7.5,0.6,-8.4,0.14400000000000002,0.302,0.14400000000000002,0.519,0.042,2005-06\n4231,Reece Gaines,MIL,25.0,198.12,92.98635999999999,Louisville,USA,2003,1,15,12,1.1,0.0,0.3,-19.7,0.0,0.0,0.141,0.47200000000000003,0.111,2005-06\n4232,Othella Harrington,CHI,32.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,72,4.8,2.1,0.5,1.2,0.075,0.14300000000000002,0.214,0.53,0.079,2005-06\n4233,P.J. Brown,NOK,36.0,210.82,108.40848799999999,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,75,9.0,7.3,1.2,-4.0,0.08800000000000001,0.185,0.147,0.515,0.062,2005-06\n4234,Pape Sow,TOR,24.0,208.28,113.398,Cal State-Fullerton,Senegal,2004,2,47,42,3.5,3.5,0.2,-10.6,0.10300000000000001,0.21100000000000002,0.138,0.496,0.022000000000000002,2005-06\n4235,Pat Burke,PHX,32.0,210.82,113.398,Auburn,Ireland,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,3.4,1.7,0.4,-4.9,0.067,0.147,0.213,0.517,0.071,2005-06\n4236,Pat Garrity,ORL,29.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,57,4.9,1.9,0.7,-3.8,0.040999999999999995,0.10300000000000001,0.14800000000000002,0.546,0.071,2005-06\n4237,Pau Gasol,MEM,25.0,213.36,108.86208,None,Spain,2001,1,3,80,20.4,8.9,4.6,4.6,0.075,0.198,0.263,0.555,0.23399999999999999,2005-06\n4238,Paul Pierce,BOS,28.0,198.12,104.32616,Kansas,USA,1998,1,10,79,26.8,6.7,4.7,-0.9,0.031,0.174,0.311,0.5820000000000001,0.22399999999999998,2005-06\n4239,Pavel Podkolzin,DAL,21.0,226.06,117.93392,None,Russia,2004,1,21,1,3.0,7.0,0.0,3.2,0.0,0.389,0.179,0.32299999999999995,0.0,2005-06\n4240,Peja Stojakovic,IND,29.0,208.28,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,71,18.2,5.8,1.9,1.2,0.036000000000000004,0.146,0.21899999999999997,0.57,0.08900000000000001,2005-06\n4241,Primoz Brezec,CHA,26.0,215.9,114.30518400000001,None,Slovenia,2000,1,27,79,12.4,5.6,0.6,-8.9,0.08900000000000001,0.154,0.20199999999999999,0.552,0.037000000000000005,2005-06\n4242,Quentin Richardson,NYK,26.0,198.12,104.32616,DePaul,USA,2000,1,18,55,8.2,4.2,1.6,-10.5,0.052000000000000005,0.138,0.175,0.452,0.105,2005-06\n4243,Quinton Ross,LAC,25.0,198.12,87.543256,Southern Methodist,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,4.7,2.5,1.2,5.5,0.032,0.095,0.12,0.465,0.077,2005-06\n4244,Qyntel Woods,NYK,25.0,203.2,99.79024,Northeast Mississippi Community College,USA,2002,1,21,49,6.7,3.9,1.0,-4.7,0.053,0.183,0.157,0.5720000000000001,0.08,2005-06\n4245,Raef LaFrentz,BOS,30.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,1998,1,3,82,7.8,5.0,1.4,-1.4,0.048,0.18899999999999997,0.146,0.546,0.087,2005-06\n4246,Rafael Araujo,TOR,25.0,210.82,127.00576000000001,Brigham Young,Brazil,2004,1,8,52,2.3,2.8,0.3,-10.6,0.078,0.215,0.153,0.385,0.038,2005-06\n4247,Rafer Alston,HOU,29.0,187.96,77.11064,Fresno State,USA,1998,2,39,63,12.1,4.0,6.7,-1.9,0.017,0.105,0.187,0.475,0.3,2005-06\n4248,Raja Bell,PHX,29.0,195.58,95.25432,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,14.7,3.2,2.6,7.0,0.017,0.077,0.165,0.584,0.098,2005-06\n4249,Randy Holcomb,CHI,26.0,205.74,99.79024,San Diego State,USA,2002,2,56,4,0.5,0.3,0.0,7.0,0.16699999999999998,0.0,0.05,1.0,0.0,2005-06\n4250,Randy Livingston,CHI,31.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,5,0.0,0.8,0.2,20.0,0.045,0.15,0.055999999999999994,0.0,0.053,2005-06\n4251,Rashad McCants,MIN,21.0,193.04,93.89354399999999,North 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Allen,SEA,30.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,78,25.1,4.3,3.7,-1.9,0.028999999999999998,0.106,0.27399999999999997,0.59,0.166,2005-06\n4258,Raymond Felton,CHA,22.0,185.42,89.811216,North Carolina,USA,2005,1,5,80,11.9,3.3,5.6,-3.4,0.035,0.09699999999999999,0.215,0.483,0.298,2005-06\n4259,Shandon Anderson,MIA,32.0,198.12,97.52228000000001,Georgia,USA,1996,2,54,48,2.6,1.7,0.6,2.2,0.036000000000000004,0.11599999999999999,0.11900000000000001,0.47,0.07200000000000001,2005-06\n4260,Shane Battier,MEM,27.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,81,10.1,5.3,1.7,6.4,0.071,0.11,0.13699999999999998,0.574,0.081,2005-06\n4261,Shaquille O'Neal,MIA,34.0,215.9,147.4174,Louisiana State,USA,1992,1,1,59,20.0,9.2,1.9,6.9,0.121,0.23199999999999998,0.299,0.586,0.111,2005-06\n4262,Shareef Abdur-Rahim,SAC,29.0,205.74,111.13004,California,USA,1996,1,3,72,12.3,5.0,2.1,3.9,0.065,0.152,0.201,0.588,0.13,2005-06\n4263,Trevor Ariza,ORL,20.0,203.2,95.25432,UCLA,USA,2004,2,43,57,4.6,3.8,1.1,0.6,0.095,0.17300000000000001,0.154,0.46799999999999997,0.096,2005-06\n4264,Troy Hudson,MIN,30.0,185.42,77.11064,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,9.5,1.2,2.9,-2.2,0.012,0.052000000000000005,0.23600000000000002,0.48,0.239,2005-06\n4265,Troy Murphy,GSW,26.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,74,14.0,10.0,1.4,-2.9,0.084,0.252,0.193,0.529,0.066,2005-06\n4266,Tyronn Lue,ATL,29.0,182.88,80.73937600000001,Nebraska,USA,1998,1,23,51,11.0,1.6,3.1,-2.9,0.012,0.069,0.20600000000000002,0.585,0.225,2005-06\n4267,Tyson Chandler,CHI,23.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,79,5.3,9.0,1.0,3.2,0.146,0.239,0.105,0.5670000000000001,0.055999999999999994,2005-06\n4268,Udonis Haslem,MIA,26.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,9.3,7.8,1.2,6.8,0.085,0.21100000000000002,0.141,0.5579999999999999,0.057,2005-06\n4269,Viktor Khryapa,POR,23.0,205.74,95.25432,None,Russia,2004,1,22,69,5.8,4.4,1.3,-11.1,0.094,0.168,0.151,0.516,0.094,2005-06\n4270,Vin Baker,LAC,34.0,210.82,108.86208,Hartford,USA,1993,1,8,8,3.4,2.4,0.5,7.2,0.031,0.215,0.183,0.589,0.078,2005-06\n4271,Vince Carter,NJN,29.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,79,24.2,5.8,4.3,5.7,0.053,0.131,0.321,0.536,0.235,2005-06\n4272,Vitaly Potapenko,SAC,31.0,208.28,129.27372,Wright State,Ukraine,1996,1,12,33,2.5,1.9,0.3,-9.0,0.08900000000000001,0.152,0.125,0.535,0.040999999999999995,2005-06\n4273,Vladimir Radmanovic,LAC,25.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2001,1,12,77,9.8,4.6,1.8,-2.9,0.038,0.177,0.179,0.545,0.11199999999999999,2005-06\n4274,Von Wafer,LAL,20.0,195.58,95.25432,Florida State,USA,2005,2,39,16,1.3,0.5,0.3,-11.6,0.062,0.045,0.268,0.24100000000000002,0.114,2005-06\n4275,Voshon Lenard,POR,33.0,193.04,97.52228000000001,Minnesota,USA,1994,2,46,26,7.3,1.8,1.6,-6.1,0.013000000000000001,0.113,0.23199999999999998,0.467,0.155,2005-06\n4276,Wally Szczerbiak,BOS,29.0,200.66,110.676448,Miami (OH),USA,1999,1,6,72,19.0,4.3,3.0,0.1,0.035,0.105,0.223,0.595,0.139,2005-06\n4277,Walter McCarty,LAC,32.0,208.28,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,19,36,2.4,1.9,0.6,0.0,0.049,0.175,0.168,0.40700000000000003,0.11199999999999999,2005-06\n4278,Wayne Simien,MIA,23.0,205.74,113.398,Kansas,USA,2005,1,29,43,3.4,2.0,0.2,-3.6,0.106,0.136,0.177,0.541,0.031,2005-06\n4279,Will Bynum,GSW,23.0,182.88,83.91452,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,3.6,0.8,1.3,-17.9,0.02,0.063,0.198,0.457,0.218,2005-06\n4280,Willie Green,PHI,24.0,187.96,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,10,7.0,1.5,0.5,-9.3,0.006999999999999999,0.09300000000000001,0.248,0.513,0.065,2005-06\n4281,Yao Ming,HOU,25.0,228.6,140.61352,None,China,2002,1,1,57,22.3,10.2,1.5,1.4,0.09300000000000001,0.248,0.298,0.5920000000000001,0.092,2005-06\n4282,Yaroslav 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Planinic,NJN,23.0,200.66,90.7184,None,Croatia,2003,1,22,56,3.4,1.3,0.9,-4.5,0.027999999999999997,0.128,0.209,0.45,0.179,2005-06\n4289,Zydrunas Ilgauskas,CLE,31.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,78,15.6,7.6,1.2,3.8,0.13,0.18,0.248,0.5760000000000001,0.073,2005-06\n4290,Trenton Hassell,MIN,27.0,195.58,90.7184,Austin Peay,USA,2001,2,29,77,9.2,2.8,2.6,-2.1,0.040999999999999995,0.063,0.155,0.512,0.129,2005-06\n4291,Orien Greene,BOS,24.0,193.04,94.34713599999999,Louisiana-Lafayette,USA,2005,2,53,80,3.2,1.8,1.6,-4.3,0.036000000000000004,0.106,0.145,0.449,0.17800000000000002,2005-06\n4292,Travis Outlaw,POR,21.0,203.2,99.79024,None,USA,2003,1,23,69,5.8,2.7,0.5,-12.5,0.047,0.142,0.184,0.491,0.055,2005-06\n4293,Tracy McGrady,HOU,27.0,203.2,95.25432,None,USA,1997,1,9,47,24.4,6.5,4.8,1.1,0.031,0.17300000000000001,0.344,0.494,0.268,2005-06\n4294,Sharrod Ford,PHX,24.0,205.74,106.59411999999999,Clemson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.3,1.0,0.0,-24.7,0.111,0.133,0.162,0.667,0.0,2005-06\n4295,Shaun Livingston,LAC,20.0,200.66,82.553744,None,USA,2004,1,4,61,5.8,3.0,4.5,-0.3,0.032,0.105,0.15,0.46,0.28300000000000003,2005-06\n4296,Shavlik Randolph,PHI,22.0,208.28,108.86208,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,2.3,2.3,0.3,4.4,0.133,0.183,0.14,0.511,0.062,2005-06\n4297,Shawn Marion,PHX,28.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,81,21.8,11.8,1.8,7.1,0.086,0.23800000000000002,0.222,0.591,0.068,2005-06\n4298,Slava Medvedenko,LAL,27.0,208.28,113.398,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,0.0,0.5,88.5,0.0,0.0,0.122,0.5,0.125,2005-06\n4299,Smush Parker,LAL,25.0,193.04,81.64656,Fordham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,11.5,3.3,3.7,3.0,0.016,0.099,0.163,0.5479999999999999,0.165,2005-06\n4300,Speedy Claxton,NOK,28.0,180.34,77.11064,Hofstra,USA,2000,1,20,71,12.3,2.7,4.8,0.1,0.023,0.091,0.23800000000000002,0.49700000000000005,0.306,2005-06\n4301,Stacey Augmon,ORL,37.0,203.2,96.615096,Nevada-Las Vegas,USA,1991,1,9,36,2.0,1.5,0.6,8.0,0.057999999999999996,0.11,0.12,0.41200000000000003,0.092,2005-06\n4302,Stephen Graham,CLE,24.0,198.12,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,2.6,1.2,0.3,5.6,0.03,0.161,0.19,0.479,0.063,2005-06\n4303,Stephen Jackson,IND,28.0,203.2,98.88305600000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,81,16.4,3.9,2.8,-0.1,0.02,0.10300000000000001,0.24,0.512,0.141,2005-06\n4304,Stephon Marbury,NYK,29.0,187.96,92.98635999999999,Georgia Tech,USA,1996,1,4,60,16.3,2.9,6.4,-7.4,0.013000000000000001,0.08199999999999999,0.218,0.532,0.305,2005-06\n4305,Steve Blake,POR,26.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,68,8.2,2.1,4.5,-11.8,0.017,0.083,0.157,0.5489999999999999,0.27699999999999997,2005-06\n4306,Steve Francis,NYK,29.0,190.5,90.7184,Maryland,USA,1999,1,2,70,14.4,4.1,4.9,-5.2,0.039,0.109,0.225,0.534,0.257,2005-06\n4307,Steve Nash,PHX,32.0,190.5,88.45044,Santa Clara,Canada,1996,1,15,79,18.8,4.2,10.5,8.8,0.02,0.11199999999999999,0.233,0.632,0.435,2005-06\n4308,Steven Hunter,PHI,24.0,213.36,108.86208,DePaul,USA,2001,1,15,69,6.1,3.9,0.2,-1.7,0.099,0.14,0.146,0.598,0.021,2005-06\n4309,Stromile Swift,HOU,26.0,205.74,104.32616,Louisiana State,USA,2000,1,2,66,8.9,4.4,0.4,-3.9,0.094,0.157,0.231,0.5329999999999999,0.04,2005-06\n4310,T.J. Ford,MIL,23.0,182.88,74.84268,Texas,USA,2003,1,8,72,12.2,4.3,6.6,-0.4,0.028999999999999998,0.11800000000000001,0.19899999999999998,0.489,0.298,2005-06\n4311,Tayshaun Prince,DET,26.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,82,14.1,4.2,2.3,12.0,0.042,0.099,0.198,0.524,0.106,2005-06\n4312,Terence Morris,ORL,27.0,205.74,100.243832,Maryland,USA,2001,2,33,22,1.6,1.7,0.2,-0.8,0.038,0.212,0.138,0.348,0.034,2005-06\n4313,Theo Ratliff,POR,33.0,208.28,106.59411999999999,Wyoming,USA,1995,1,18,55,4.9,5.1,0.5,-8.9,0.084,0.17300000000000001,0.099,0.599,0.036000000000000004,2005-06\n4314,Tim Duncan,SAS,30.0,210.82,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,80,18.6,11.0,3.2,9.5,0.1,0.267,0.27699999999999997,0.523,0.162,2005-06\n4315,Tim Thomas,PHX,29.0,208.28,108.86208,Villanova,USA,1997,1,7,29,10.3,4.5,0.7,0.1,0.037000000000000005,0.18899999999999997,0.209,0.535,0.042,2005-06\n4316,Toni Kukoc,MIL,37.0,210.82,106.59411999999999,None,Croatia,1990,2,29,65,4.9,2.3,2.1,-4.3,0.028999999999999998,0.15,0.17300000000000001,0.491,0.209,2005-06\n4317,Tony Allen,BOS,24.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,51,7.2,2.2,1.3,-2.6,0.042,0.098,0.188,0.5539999999999999,0.11900000000000001,2005-06\n4318,Tony Battie,ORL,30.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,82,7.9,5.6,0.6,-2.1,0.084,0.168,0.152,0.531,0.035,2005-06\n4319,Tony Delk,DET,32.0,187.96,85.728888,Kentucky,USA,1996,1,16,24,7.6,2.2,1.4,-2.6,0.039,0.134,0.225,0.526,0.151,2005-06\n4320,Tony Parker,SAS,24.0,187.96,80.28578399999998,None,France,2001,1,28,80,18.9,3.3,5.8,10.6,0.017,0.09300000000000001,0.27,0.584,0.311,2005-06\n4321,Travis Diener,ORL,24.0,185.42,79.3786,Marquette,USA,2005,2,38,23,3.8,0.9,0.7,-13.7,0.017,0.086,0.149,0.614,0.126,2005-06\n4322,Jonathan Bender,IND,25.0,213.36,99.336648,None,USA,1999,1,5,2,5.0,2.0,1.0,-11.8,0.0,0.267,0.14800000000000002,0.85,0.16699999999999998,2005-06\n4323,Noel Felix,SEA,24.0,205.74,102.0582,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.5,1.1,0.2,-4.5,0.043,0.152,0.20199999999999999,0.316,0.043,2005-06\n4324,Nick Van Exel,SAS,34.0,185.42,86.18248,Cincinnati,USA,1993,2,37,65,5.5,1.4,1.9,0.1,0.006999999999999999,0.099,0.205,0.49200000000000005,0.22,2005-06\n4325,Kurt Thomas,PHX,33.0,205.74,106.59411999999999,Texas Christian,USA,1995,1,10,53,8.6,7.8,1.1,9.5,0.083,0.239,0.157,0.527,0.057,2005-06\n4326,Kwame Brown,LAL,24.0,210.82,112.490816,None,USA,2001,1,1,72,7.4,6.6,1.0,2.9,0.109,0.171,0.138,0.545,0.055999999999999994,2005-06\n4327,Kyle Korver,PHI,25.0,198.12,95.707912,Creighton,USA,2003,2,51,82,11.5,3.3,2.0,-1.4,0.012,0.11199999999999999,0.161,0.5770000000000001,0.10099999999999999,2005-06\n4328,Lamar Odom,LAL,26.0,208.28,104.32616,Rhode Island,USA,1999,1,4,80,14.8,9.2,5.5,3.6,0.067,0.2,0.18,0.5579999999999999,0.22,2005-06\n4329,Lamond Murray,NJN,33.0,200.66,106.59411999999999,California,USA,1994,1,7,57,3.4,2.3,0.2,-4.3,0.057999999999999996,0.22,0.184,0.493,0.042,2005-06\n4330,Laron Profit,LAL,28.0,195.58,92.532768,Maryland,USA,1999,2,38,25,4.2,1.7,0.6,-2.8,0.033,0.14800000000000002,0.19899999999999998,0.55,0.10400000000000001,2005-06\n4331,Larry Hughes,CLE,27.0,195.58,83.46092800000001,Saint Louis,USA,1998,1,8,36,15.5,4.5,3.6,2.1,0.024,0.126,0.235,0.504,0.174,2005-06\n4332,Lawrence Roberts,MEM,23.0,205.74,108.86208,Mississippi State,USA,2005,2,55,33,1.5,1.5,0.2,1.1,0.166,0.14800000000000002,0.154,0.47100000000000003,0.048,2005-06\n4333,LeBron James,CLE,21.0,203.2,108.86208,None,USA,2003,1,1,79,31.4,7.0,6.6,4.2,0.026000000000000002,0.171,0.336,0.568,0.315,2005-06\n4334,Leandro Barbosa,PHX,23.0,190.5,85.275296,None,Brazil,2003,1,28,57,13.1,2.6,2.8,3.5,0.022000000000000002,0.08199999999999999,0.201,0.589,0.14300000000000002,2005-06\n4335,Kris Humphries,UTA,21.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,62,3.0,2.5,0.5,-10.5,0.102,0.19699999999999998,0.192,0.406,0.09,2005-06\n4336,Lee Nailon,PHI,31.0,205.74,109.315672,Texas Christian,USA,1999,2,43,22,4.2,1.9,0.3,1.7,0.11699999999999999,0.1,0.185,0.537,0.048,2005-06\n4337,Lindsey Hunter,DET,35.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,30,2.9,1.3,2.1,4.9,0.034,0.10099999999999999,0.163,0.42700000000000005,0.28300000000000003,2005-06\n4338,Linton Johnson,NOK,26.0,203.2,102.0582,Tulane,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,4.3,3.4,0.4,-4.2,0.09,0.19699999999999998,0.16699999999999998,0.47600000000000003,0.042,2005-06\n4339,Lonny Baxter,CHA,27.0,203.2,117.93392,Maryland,USA,2002,2,43,41,2.9,2.9,0.1,2.0,0.128,0.22399999999999998,0.158,0.494,0.017,2005-06\n4340,Loren Woods,TOR,28.0,218.44,117.93392,Arizona,USA,2001,2,45,27,2.3,4.1,0.1,-0.5,0.14800000000000002,0.242,0.114,0.47600000000000003,0.018000000000000002,2005-06\n4341,Nikoloz Tskitishvili,PHX,23.0,213.36,102.0582,None,Georgia,2002,1,5,17,2.1,1.3,0.2,-13.3,0.087,0.131,0.21899999999999997,0.41700000000000004,0.057,2005-06\n4342,Lou Williams,PHI,19.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,30,1.9,0.6,0.3,-6.5,0.025,0.134,0.23399999999999999,0.485,0.12,2005-06\n4343,Luke Jackson,CLE,24.0,200.66,97.52228000000001,Oregon,USA,2004,1,10,36,2.7,1.1,0.7,-6.0,0.055999999999999994,0.095,0.182,0.48200000000000004,0.13699999999999998,2005-06\n4344,Luke Ridnour,SEA,25.0,185.42,75.749864,Oregon,USA,2003,1,14,79,11.5,3.0,7.0,-5.2,0.021,0.08800000000000001,0.18,0.506,0.312,2005-06\n4345,Luke Schenscher,CHI,24.0,215.9,120.20188,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,1.8,1.5,0.4,0.0,0.061,0.16,0.111,0.5670000000000001,0.07200000000000001,2005-06\n4346,Luke Walton,LAL,26.0,203.2,105.23334399999999,Arizona,USA,2003,2,32,69,5.0,3.6,2.3,3.3,0.077,0.14300000000000002,0.152,0.47700000000000004,0.18899999999999997,2005-06\n4347,Linas 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Powell,DAL,23.0,205.74,102.0582,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,3.0,2.2,0.2,1.5,0.09,0.151,0.13699999999999998,0.546,0.034,2005-06\n4355,Josh Smith,ATL,20.0,205.74,102.0582,None,USA,2004,1,17,80,11.3,6.6,2.4,-5.1,0.08,0.166,0.19,0.5,0.124,2005-06\n4356,Juan Dixon,POR,27.0,190.5,74.389088,Maryland,USA,2002,1,17,76,12.3,2.3,2.0,-11.0,0.018000000000000002,0.09300000000000001,0.249,0.516,0.14400000000000002,2005-06\n4357,Julius Hodge,DEN,22.0,200.66,95.25432,North Carolina State,USA,2005,1,20,14,0.9,0.5,0.4,-0.9,0.16699999999999998,0.054000000000000006,0.33399999999999996,0.39299999999999996,0.33299999999999996,2005-06\n4358,Jumaine Jones,CHA,27.0,203.2,98.88305600000001,Georgia,USA,1999,1,27,76,10.5,4.9,0.8,-6.1,0.054000000000000006,0.162,0.183,0.506,0.05,2005-06\n4359,Justin Reed,MIN,24.0,203.2,108.86208,Mississippi,USA,2004,2,40,72,4.5,1.7,0.6,-6.4,0.064,0.084,0.188,0.467,0.07200000000000001,2005-06\n4360,Juwan 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Perkins,BOS,21.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2003,1,27,68,5.2,5.9,1.0,-1.8,0.132,0.24,0.149,0.5479999999999999,0.081,2005-06\n4367,Kenny Thomas,SAC,28.0,200.66,111.13004,New Mexico,USA,1999,1,22,82,9.1,7.5,2.0,-0.9,0.10099999999999999,0.215,0.165,0.539,0.122,2005-06\n4368,Kenyon Martin,DEN,28.0,205.74,108.86208,Cincinnati,USA,2000,1,1,56,12.9,6.3,1.4,2.7,0.07200000000000001,0.196,0.21899999999999997,0.5329999999999999,0.086,2005-06\n4369,Kevin Burleson,CHA,27.0,190.5,92.98635999999999,Minnesota,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,1.8,0.7,1.2,-0.9,0.013000000000000001,0.081,0.159,0.36700000000000005,0.242,2005-06\n4370,Kevin Garnett,MIN,30.0,210.82,99.79024,None,USA,1995,1,5,76,21.8,12.7,4.1,0.8,0.092,0.29600000000000004,0.256,0.589,0.19399999999999998,2005-06\n4371,Kevin Martin,SAC,23.0,200.66,83.91452,Western Carolina,USA,2004,1,26,72,10.8,3.6,1.3,0.8,0.036000000000000004,0.122,0.172,0.604,0.085,2005-06\n4372,Kevin Ollie,PHI,33.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,2.7,1.4,1.4,-7.9,0.013999999999999999,0.09699999999999999,0.099,0.491,0.154,2005-06\n4373,Keyon Dooling,ORL,26.0,190.5,88.45044,Missouri,USA,2000,1,10,50,9.4,1.6,2.2,2.6,0.013000000000000001,0.067,0.22699999999999998,0.513,0.166,2005-06\n4374,Luol Deng,CHI,21.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,78,14.3,6.6,1.9,2.5,0.055999999999999994,0.16699999999999998,0.204,0.517,0.095,2005-06\n4375,Luther Head,HOU,23.0,190.5,83.91452,Illinois,USA,2005,1,24,80,8.8,3.3,2.7,-0.8,0.017,0.11599999999999999,0.16699999999999998,0.517,0.16699999999999998,2005-06\n4376,Lorenzen Wright,MEM,30.0,210.82,108.86208,Memphis,USA,1996,1,7,78,5.8,5.1,0.6,3.9,0.10300000000000001,0.185,0.153,0.496,0.049,2005-06\n4377,Malik Allen,CHI,28.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.9,2.6,0.4,2.3,0.068,0.151,0.18600000000000003,0.504,0.047,2005-06\n4378,Mehmet 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Finley,SAS,33.0,200.66,102.0582,Wisconsin,USA,1995,1,21,77,10.1,3.2,1.5,6.3,0.018000000000000002,0.122,0.19,0.523,0.096,2005-06\n4385,Michael Olowokandi,BOS,31.0,213.36,122.46983999999999,Pacific,Nigeria,1998,1,1,48,5.0,4.6,0.5,-4.9,0.069,0.22899999999999998,0.172,0.456,0.044000000000000004,2005-06\n4386,Michael Redd,MIL,26.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,2000,2,43,80,25.4,4.3,2.9,0.3,0.028999999999999998,0.10099999999999999,0.281,0.574,0.133,2005-06\n4387,Michael Ruffin,WAS,29.0,203.2,112.490816,Tulsa,USA,1999,2,32,76,1.4,3.6,0.4,-1.0,0.139,0.18899999999999997,0.066,0.479,0.042,2005-06\n4388,Michael Sweetney,CHI,23.0,203.2,122.46983999999999,Georgetown,USA,2003,1,9,66,8.1,5.3,0.9,-1.5,0.11599999999999999,0.217,0.23600000000000002,0.499,0.084,2005-06\n4389,Mickael Pietrus,GSW,24.0,198.12,97.52228000000001,None,France,2003,1,11,52,9.3,3.1,0.8,-6.5,0.052000000000000005,0.102,0.209,0.5,0.066,2005-06\n4390,Mike Bibby,SAC,28.0,187.96,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,82,21.1,2.9,5.4,2.0,0.011000000000000001,0.077,0.252,0.5539999999999999,0.244,2005-06\n4391,Maurice Taylor,NYK,29.0,205.74,120.20188,Michigan,USA,1997,1,14,67,6.3,3.4,0.8,-6.1,0.067,0.163,0.20199999999999999,0.496,0.078,2005-06\n4392,Mike Dunleavy,GSW,25.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,81,11.5,4.9,2.9,-0.9,0.033,0.14,0.18,0.503,0.147,2005-06\n4393,Mike Miller,MEM,26.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,74,13.7,5.4,2.7,1.5,0.023,0.19,0.213,0.595,0.171,2005-06\n4394,Mike Wilks,SEA,27.0,177.8,81.64656,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,1.8,0.8,0.7,1.3,0.03,0.1,0.175,0.39799999999999996,0.158,2005-06\n4395,Mikki Moore,SEA,30.0,213.36,101.151016,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,3.3,2.8,0.6,-2.8,0.091,0.17600000000000002,0.147,0.509,0.069,2005-06\n4396,Milt Palacio,UTA,28.0,193.04,95.25432,Colorado State,Belize,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,6.2,1.9,2.7,-4.7,0.015,0.102,0.195,0.47,0.257,2005-06\n4397,Mo Williams,MIL,23.0,185.42,83.91452,Alabama,USA,2003,2,47,58,12.1,2.5,4.0,-5.0,0.022000000000000002,0.091,0.22899999999999998,0.518,0.259,2005-06\n4398,Monta Ellis,GSW,20.0,190.5,80.28578399999998,None,USA,2005,2,40,49,6.8,2.1,1.6,-0.1,0.027000000000000003,0.106,0.196,0.486,0.152,2005-06\n4399,Moochie Norris,NOK,32.0,185.42,83.91452,West Florida,USA,1996,2,33,45,2.8,1.2,1.1,-8.0,0.033,0.11900000000000001,0.184,0.479,0.215,2005-06\n4400,Morris Peterson,TOR,28.0,200.66,99.79024,Michigan State,USA,2000,1,21,82,16.8,4.6,2.3,-3.3,0.024,0.132,0.19899999999999998,0.561,0.1,2005-06\n4401,Nate Robinson,NYK,22.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,72,9.3,2.3,2.0,-3.3,0.045,0.087,0.22699999999999998,0.512,0.17,2005-06\n4402,Nazr Mohammed,SAS,28.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,80,6.2,5.2,0.5,6.5,0.142,0.21899999999999997,0.18100000000000002,0.56,0.047,2005-06\n4403,Nenad Krstic,NJN,22.0,213.36,108.86208,None,Serbia and Montenegro,2002,1,24,80,13.5,6.4,1.1,5.3,0.086,0.16,0.215,0.541,0.063,2005-06\n4404,Nene,DEN,23.0,210.82,121.562656,None,Brazil,2002,1,7,1,0.0,0.0,0.0,-96.1,0.0,0.0,0.5,0.0,0.0,2005-06\n4405,Nick Collison,SEA,25.0,205.74,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,66,7.5,5.6,1.1,0.1,0.11900000000000001,0.191,0.16,0.556,0.079,2005-06\n4406,Mike James,TOR,31.0,187.96,86.18248,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,20.3,3.3,5.8,-2.3,0.018000000000000002,0.095,0.25,0.583,0.276,2005-06\n4407,Maciej Lampe,HOU,21.0,210.82,124.7378,None,Poland,2003,2,30,6,0.7,1.5,0.3,-16.8,0.174,0.22699999999999998,0.24,0.168,0.133,2005-06\n4408,Donell Taylor,WAS,23.0,195.58,83.007336,Alabama-Birmingham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,2.7,1.0,0.9,2.8,0.04,0.1,0.188,0.452,0.17,2005-06\n4409,Matt Bonner,TOR,26.0,208.28,108.86208,Florida,USA,2003,2,45,78,7.5,3.6,0.7,-3.8,0.06,0.153,0.146,0.5820000000000001,0.053,2005-06\n4410,Marvin Williams,ATL,20.0,205.74,104.32616,North Carolina,USA,2005,1,2,79,8.5,4.8,0.8,-2.0,0.073,0.161,0.166,0.523,0.052000000000000005,2005-06\n4411,Matt Carroll,CHA,25.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,7.6,2.0,0.4,-2.9,0.028999999999999998,0.12,0.20600000000000002,0.54,0.048,2005-06\n4412,Matt Harpring,UTA,30.0,200.66,104.779752,Georgia Tech,USA,1998,1,15,71,12.5,5.2,1.4,-3.6,0.098,0.13,0.218,0.542,0.095,2005-06\n4413,Matt Walsh,MIA,23.0,198.12,99.79024,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,0.0,0.0,-140.5,0.0,0.0,0.324,0.532,0.0,2005-06\n4414,Maurice Evans,DET,27.0,195.58,99.79024,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,5.0,2.0,0.8,2.6,0.076,0.092,0.166,0.545,0.08800000000000001,2005-06\n4415,Martynas Andriuskevicius,CLE,20.0,218.44,108.86208,None,Lithuania,2005,2,44,6,0.0,0.7,0.0,37.1,0.125,0.375,0.042,0.0,0.0,2005-06\n4416,Martell Webster,POR,19.0,200.66,95.25432,None,USA,2005,1,6,61,6.6,2.1,0.6,-14.6,0.028999999999999998,0.12,0.183,0.5329999999999999,0.055,2005-06\n4417,Marquis Daniels,DAL,25.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,10.2,3.6,2.8,5.8,0.055,0.094,0.184,0.535,0.162,2005-06\n4418,Matt Barnes,PHI,26.0,200.66,102.0582,UCLA,USA,2002,2,45,56,3.1,2.2,0.5,0.7,0.08900000000000001,0.134,0.135,0.545,0.075,2005-06\n4419,Marko Jaric,MIN,27.0,200.66,98.429464,None,Serbia,2000,2,30,75,7.8,3.1,3.9,0.8,0.035,0.096,0.172,0.46799999999999997,0.223,2005-06\n4420,Mark Blount,MIN,30.0,213.36,113.398,Pittsburgh,USA,1997,2,54,81,11.3,4.5,1.2,-3.6,0.055999999999999994,0.142,0.213,0.5489999999999999,0.076,2005-06\n4421,Mario Kasun,ORL,26.0,215.9,117.93392,None,Croatia,2002,2,40,28,2.9,2.1,0.1,-4.3,0.138,0.213,0.19899999999999998,0.506,0.024,2005-06\n4422,Marcus Fizer,NOK,27.0,203.2,117.93392,Iowa State,USA,2000,1,4,3,6.7,2.3,0.3,-19.4,0.032,0.214,0.243,0.5589999999999999,0.05,2005-06\n4423,Marcus Camby,DEN,32.0,210.82,104.32616,Massachusetts,USA,1996,1,2,56,12.8,11.9,2.1,2.1,0.083,0.314,0.191,0.499,0.099,2005-06\n4424,Marcus Banks,MIN,24.0,187.96,90.7184,Nevada-Las Vegas,USA,2003,1,13,58,10.0,2.3,3.8,-4.3,0.019,0.08800000000000001,0.20199999999999999,0.5429999999999999,0.251,2005-06\n4425,Marc Jackson,NOK,31.0,208.28,114.758776,Temple,USA,1997,2,37,64,6.5,3.4,0.7,-7.4,0.10099999999999999,0.163,0.213,0.512,0.078,2005-06\n4426,Manu Ginobili,SAS,28.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,65,15.1,3.5,3.6,12.1,0.027999999999999997,0.122,0.245,0.593,0.215,2005-06\n4427,Malik Rose,NYK,31.0,200.66,115.66596000000001,Drexel,USA,1996,2,44,72,4.4,3.6,0.9,-12.9,0.08800000000000001,0.204,0.17,0.466,0.099,2005-06\n4428,Mark Madsen,MIN,30.0,205.74,107.047712,Stanford,USA,2000,1,29,62,1.2,2.3,0.2,-2.5,0.084,0.162,0.077,0.42700000000000005,0.025,2005-06\n4429,Mateen Cleaves,SEA,28.0,187.96,95.25432,Michigan State,USA,2000,1,14,27,2.7,0.5,1.6,-10.0,0.009000000000000001,0.063,0.18600000000000003,0.44799999999999995,0.318,2005-06\n4430,Andrew Bogut,MIL,22.0,213.36,111.13004,Utah,Australia,2005,1,1,66,12.3,8.8,3.0,-3.7,0.08800000000000001,0.221,0.17300000000000001,0.5660000000000001,0.138,2006-07\n4431,Antonio Daniels,WAS,32.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,80,7.1,1.9,3.6,-1.0,0.012,0.091,0.145,0.5720000000000001,0.261,2006-07\n4432,Antoine Wright,NJN,23.0,200.66,97.52228000000001,Texas A&M,USA,2005,1,15,63,4.5,2.8,0.9,-4.3,0.042,0.14,0.13699999999999998,0.5,0.081,2006-07\n4433,Antoine Walker,MIA,30.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,78,8.5,4.3,1.7,0.6,0.061,0.16,0.22399999999999998,0.462,0.122,2006-07\n4434,Anthony Roberson,GSW,24.0,187.96,85.275296,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,5.6,1.1,0.5,-14.6,0.009000000000000001,0.091,0.221,0.527,0.071,2006-07\n4435,Anthony Parker,TOR,32.0,198.12,97.52228000000001,Bradley,USA,1997,1,21,73,12.4,3.9,2.1,7.5,0.028999999999999998,0.109,0.158,0.596,0.096,2006-07\n4436,Anthony Johnson,ATL,32.0,190.5,88.45044,College of Charleston,USA,1997,2,39,67,5.3,1.5,3.0,-5.1,0.021,0.07200000000000001,0.159,0.48,0.249,2006-07\n4437,Anthony Carter,DEN,32.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,3.0,1.5,5.5,6.2,0.0,0.067,0.155,0.375,0.423,2006-07\n4438,Antawn Jamison,WAS,31.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina,USA,1998,1,4,70,19.8,8.0,1.9,0.3,0.055999999999999994,0.192,0.226,0.545,0.084,2006-07\n4439,Andre Miller,PHI,31.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,80,13.4,4.4,7.8,-0.2,0.04,0.099,0.19,0.52,0.32899999999999996,2006-07\n4440,Andrea Bargnani,TOR,21.0,213.36,113.398,None,Italy,2006,1,1,65,11.6,3.9,0.8,2.1,0.038,0.14800000000000002,0.226,0.546,0.051,2006-07\n4441,Andreas Glyniadakis,SEA,25.0,215.9,127.00576000000001,None,USA,2003,2,58,13,1.3,0.6,0.1,-20.4,0.031,0.09,0.154,0.475,0.02,2006-07\n4442,Andris Biedrins,GSW,21.0,210.82,111.13004,None,Latvia,2004,1,11,82,9.5,9.3,1.1,3.1,0.11599999999999999,0.244,0.139,0.598,0.053,2006-07\n4443,Andres Nocioni,CHI,27.0,200.66,102.0582,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,14.1,5.7,1.1,2.5,0.034,0.21,0.24100000000000002,0.578,0.073,2006-07\n4444,Andrew Bynum,LAL,19.0,213.36,124.7378,None,USA,2005,1,10,82,7.8,5.9,1.1,-2.4,0.092,0.212,0.166,0.593,0.085,2006-07\n4445,Andrei Kirilenko,UTA,26.0,205.74,102.965384,None,Russia,1999,1,24,70,8.3,4.7,2.9,-0.3,0.053,0.135,0.146,0.5579999999999999,0.145,2006-07\n4446,Dan Dickau,POR,28.0,182.88,81.64656,Gonzaga,USA,2002,1,28,50,3.3,0.9,1.4,2.6,0.019,0.105,0.21100000000000002,0.47600000000000003,0.259,2006-07\n4447,Austin Croshere,DAL,32.0,208.28,106.59411999999999,Providence,USA,1997,1,12,61,3.7,3.0,0.7,0.8,0.053,0.231,0.17600000000000002,0.46299999999999997,0.10400000000000001,2006-07\n4448,Damon Jones,CLE,30.0,190.5,86.18248,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,6.6,1.1,1.6,2.3,0.009000000000000001,0.059000000000000004,0.154,0.525,0.128,2006-07\n4449,Damir Markota,MIL,21.0,208.28,102.0582,None,USA,2006,2,59,30,1.7,1.0,0.2,-17.6,0.076,0.129,0.193,0.449,0.059000000000000004,2006-07\n4450,Damien Wilkins,SEA,27.0,198.12,102.0582,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,8.8,2.8,1.9,-6.5,0.051,0.086,0.17600000000000002,0.535,0.121,2006-07\n4451,Dale Davis,DET,38.0,210.82,114.30518400000001,Clemson,USA,1991,1,13,46,1.8,3.0,0.3,5.0,0.141,0.184,0.1,0.486,0.040999999999999995,2006-07\n4452,Dajuan Wagner,GSW,24.0,190.5,90.7184,Memphis,USA,2002,1,6,1,4.0,0.0,1.0,4.9,0.0,0.0,0.207,1.064,0.2,2006-07\n4453,Dahntay Jones,MEM,26.0,198.12,95.25432,Duke,USA,2003,1,20,78,7.5,2.0,0.9,-3.6,0.035,0.079,0.174,0.542,0.066,2006-07\n4454,DJ Mbenga,DAL,26.0,213.36,115.66596000000001,None,Democratic Republic of the Congo,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,0.8,0.5,0.3,-11.2,0.05,0.129,0.153,0.435,0.113,2006-07\n4455,Damon Stoudamire,MEM,33.0,177.8,78.92500799999999,Arizona,USA,1995,1,7,62,7.5,2.2,4.8,-7.6,0.024,0.08900000000000001,0.174,0.493,0.313,2006-07\n4456,Cuttino Mobley,LAC,31.0,193.04,97.52228000000001,Rhode Island,USA,1998,2,41,78,13.8,3.4,2.5,-0.4,0.022000000000000002,0.09,0.184,0.546,0.11699999999999999,2006-07\n4457,Corliss Williamson,SAC,33.0,200.66,111.13004,Arkansas,USA,1995,1,13,68,9.1,3.3,0.6,3.7,0.057,0.13699999999999998,0.226,0.5589999999999999,0.054000000000000006,2006-07\n4458,Corey Maggette,LAC,27.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,75,16.9,5.9,2.8,1.7,0.049,0.184,0.258,0.583,0.16,2006-07\n4459,Clifford Robinson,NJN,40.0,208.28,111.13004,Connecticut,USA,1989,2,36,50,4.1,2.4,1.0,-10.8,0.037000000000000005,0.11199999999999999,0.132,0.434,0.092,2006-07\n4460,Chucky Atkins,MEM,32.0,180.34,83.91452,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,13.2,1.9,4.6,-3.0,0.01,0.068,0.213,0.58,0.276,2006-07\n4461,Chuck Hayes,HOU,24.0,198.12,107.95489599999999,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,5.6,6.7,0.6,12.5,0.136,0.215,0.11800000000000001,0.5870000000000001,0.043,2006-07\n4462,Chris Wilcox,SEA,24.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,82,13.5,7.7,1.0,-1.3,0.08199999999999999,0.21100000000000002,0.193,0.568,0.05,2006-07\n4463,Chris Webber,DET,34.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,61,11.2,7.2,3.1,2.3,0.08199999999999999,0.218,0.215,0.48200000000000004,0.17,2006-07\n4464,Craig Smith,MIN,23.0,200.66,123.377024,Boston College,USA,2006,2,36,82,7.4,5.1,0.6,-4.8,0.11900000000000001,0.21100000000000002,0.187,0.5579999999999999,0.055999999999999994,2006-07\n4465,Andre Iguodala,PHI,23.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,76,18.2,5.7,5.7,-3.1,0.03,0.14,0.22699999999999998,0.562,0.242,2006-07\n4466,Dan Gadzuric,MIL,29.0,210.82,108.86208,UCLA,Netherlands,2002,2,33,54,4.8,4.6,0.5,-5.1,0.126,0.218,0.17,0.48200000000000004,0.053,2006-07\n4467,Daniel Ewing,LAC,24.0,190.5,83.91452,Duke,USA,2005,2,32,61,2.9,1.2,1.5,4.3,0.016,0.105,0.156,0.495,0.215,2006-07\n4468,DerMarr Johnson,DEN,27.0,205.74,95.25432,Cincinnati,USA,2000,1,6,39,3.5,1.5,0.4,-6.1,0.025,0.122,0.188,0.414,0.068,2006-07\n4469,Delonte West,BOS,23.0,193.04,81.64656,Saint Joseph's,USA,2004,1,24,69,12.2,3.0,4.4,-6.1,0.017,0.09699999999999999,0.193,0.526,0.237,2006-07\n4470,Dee Brown,UTA,22.0,182.88,82.10015200000001,Illinois,USA,2006,2,46,49,1.9,0.8,1.7,2.1,0.021,0.092,0.141,0.41100000000000003,0.26899999999999996,2006-07\n4471,DeShawn Stevenson,WAS,26.0,195.58,98.88305600000001,None,USA,2000,1,23,82,11.2,2.6,2.7,-1.9,0.025,0.078,0.174,0.542,0.139,2006-07\n4472,DeSagana 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Martin,TOR,36.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,3.0,0.4,1.4,-5.6,0.009000000000000001,0.055,0.228,0.455,0.34700000000000003,2006-07\n4479,Darrell Armstrong,IND,39.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,5.6,1.7,2.4,-2.1,0.032,0.09699999999999999,0.174,0.547,0.25,2006-07\n4480,Darko Milicic,ORL,22.0,213.36,124.7378,None,Serbia,2003,1,2,80,8.0,5.5,1.1,0.5,0.09699999999999999,0.185,0.18899999999999997,0.49200000000000005,0.081,2006-07\n4481,Darius Songaila,WAS,29.0,205.74,112.490816,Wake Forest,Lithuania,2002,2,49,37,7.6,3.6,1.0,-2.6,0.07400000000000001,0.149,0.18600000000000003,0.5670000000000001,0.092,2006-07\n4482,Danny Granger,IND,24.0,205.74,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,82,13.9,4.6,1.4,-3.2,0.047,0.114,0.182,0.573,0.07,2006-07\n4483,Danny Fortson,SEA,31.0,203.2,117.93392,Cincinnati,USA,1997,1,10,14,2.9,3.1,0.1,0.5,0.10400000000000001,0.256,0.152,0.56,0.01,2006-07\n4484,Daniel Gibson,CLE,21.0,187.96,86.18248,Texas,USA,2006,2,42,60,4.6,1.5,1.2,3.8,0.032,0.077,0.135,0.556,0.11,2006-07\n4485,Chris Quinn,MIA,23.0,187.96,83.91452,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,3.4,0.7,1.5,2.1,0.017,0.073,0.2,0.479,0.289,2006-07\n4486,Chris Paul,NOK,22.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,64,17.3,4.4,8.9,-1.6,0.026000000000000002,0.11699999999999999,0.22699999999999998,0.537,0.397,2006-07\n4487,Chris McCray,MIL,23.0,195.58,87.089664,Maryland,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.0,0.0,0.0,-10.7,0.0,0.0,0.182,0.0,0.0,2006-07\n4488,Chris Kaman,LAC,25.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,75,10.1,7.8,1.1,-3.9,0.091,0.23800000000000002,0.196,0.502,0.061,2006-07\n4489,Brent Barry,SAS,35.0,200.66,95.25432,Oregon State,USA,1995,1,15,75,8.5,2.1,1.8,6.6,0.013000000000000001,0.10300000000000001,0.156,0.6659999999999999,0.132,2006-07\n4490,Brendan Haywood,WAS,27.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,77,6.6,6.2,0.6,1.1,0.124,0.185,0.136,0.5710000000000001,0.04,2006-07\n4491,Brandon Roy,POR,22.0,198.12,103.872568,Washington,USA,2006,1,6,57,16.8,4.4,4.0,-6.1,0.034,0.121,0.22699999999999998,0.5479999999999999,0.20199999999999999,2006-07\n4492,Brandon Bass,NOK,22.0,203.2,108.86208,Louisiana State,USA,2005,2,33,21,2.0,2.0,0.1,-9.6,0.085,0.25,0.17,0.41100000000000003,0.03,2006-07\n4493,Brad Miller,SAC,31.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,9.0,6.4,3.6,1.5,0.051,0.212,0.16699999999999998,0.508,0.196,2006-07\n4494,Bracey Wright,MIN,22.0,190.5,91.171992,Indiana,USA,2005,2,47,19,3.5,1.1,0.8,11.8,0.043,0.099,0.172,0.493,0.114,2006-07\n4495,Bostjan Nachbar,NJN,26.0,205.74,100.243832,None,Slovenia,2002,1,15,76,9.2,3.3,0.8,0.2,0.021,0.171,0.193,0.614,0.07200000000000001,2006-07\n4496,Boris Diaw,PHX,25.0,203.2,104.32616,None,France,2003,1,21,73,9.7,4.3,4.8,5.2,0.05,0.113,0.156,0.57,0.21899999999999997,2006-07\n4497,Bonzi Wells,HOU,30.0,195.58,95.25432,Ball State,USA,1998,1,11,28,7.8,4.3,1.1,2.9,0.052000000000000005,0.18600000000000003,0.242,0.446,0.1,2006-07\n4498,Bobby Jones,PHI,23.0,200.66,97.52228000000001,Washington,USA,2006,2,37,44,2.5,1.3,0.4,5.8,0.075,0.125,0.17600000000000002,0.495,0.075,2006-07\n4499,Bobby Jackson,NOK,34.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,56,10.6,3.2,2.5,1.3,0.036000000000000004,0.11599999999999999,0.23,0.5,0.179,2006-07\n4500,Bo Outlaw,ORL,36.0,203.2,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,2.0,2.6,0.4,0.2,0.132,0.16699999999999998,0.083,0.667,0.055,2006-07\n4501,Bernard Robinson,NJN,26.0,198.12,95.25432,Michigan,USA,2004,2,45,31,2.0,1.5,0.6,-7.2,0.040999999999999995,0.153,0.151,0.413,0.11900000000000001,2006-07\n4502,Beno Udrih,SAS,24.0,190.5,90.7184,None,Slovenia,2004,1,28,73,4.7,1.1,1.7,2.1,0.013999999999999999,0.08800000000000001,0.213,0.45899999999999996,0.22,2006-07\n4503,Ben Wallace,CHI,32.0,205.74,108.86208,Virginia 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California,USA,2001,2,34,54,4.0,1.9,1.1,-3.8,0.028999999999999998,0.096,0.11,0.537,0.092,2006-07\n4510,Chris Duhon,CHI,24.0,185.42,83.91452,Duke,USA,2004,2,38,78,7.2,2.2,4.0,4.8,0.013999999999999999,0.08800000000000001,0.147,0.529,0.252,2006-07\n4511,Chris Bosh,TOR,23.0,208.28,104.32616,Georgia Tech,USA,2003,1,4,69,22.6,10.7,2.5,4.1,0.08199999999999999,0.245,0.268,0.5770000000000001,0.115,2006-07\n4512,Chauncey Billups,DET,30.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,70,17.0,3.4,7.2,8.4,0.011000000000000001,0.10099999999999999,0.217,0.591,0.321,2006-07\n4513,Charlie Villanueva,MIL,22.0,210.82,108.86208,Connecticut,USA,2005,1,7,39,11.8,5.8,0.9,-0.8,0.07400000000000001,0.19699999999999998,0.217,0.547,0.057999999999999996,2006-07\n4514,Charlie Bell,MIL,28.0,190.5,90.7184,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,13.5,2.9,3.0,-5.5,0.023,0.076,0.183,0.53,0.13699999999999998,2006-07\n4515,Channing Frye,NYK,24.0,210.82,112.490816,Arizona,USA,2005,1,8,72,9.5,5.5,0.9,-5.0,0.057999999999999996,0.18899999999999997,0.20199999999999999,0.46399999999999997,0.063,2006-07\n4516,Cedric Simmons,NOK,21.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina State,USA,2006,1,15,43,2.9,2.5,0.3,-9.2,0.091,0.133,0.14400000000000002,0.43,0.037000000000000005,2006-07\n4517,Cedric Bozeman,ATL,24.0,198.12,93.89354399999999,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,1.1,1.0,0.4,-5.2,0.016,0.11199999999999999,0.11199999999999999,0.312,0.075,2006-07\n4518,Caron Butler,WAS,27.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,63,19.1,7.4,3.7,0.5,0.067,0.153,0.22899999999999998,0.537,0.154,2006-07\n4519,Carmelo Anthony,DEN,23.0,203.2,104.32616,Syracuse,USA,2003,1,3,65,28.9,6.0,3.8,2.7,0.068,0.113,0.335,0.552,0.183,2006-07\n4520,Carlos Delfino,DET,24.0,198.12,104.32616,None,Argentina,2003,1,25,82,5.2,3.2,1.1,3.4,0.057,0.165,0.162,0.515,0.10800000000000001,2006-07\n4521,Carlos 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Cook,LAL,26.0,205.74,117.02673600000001,Illinois,USA,2003,1,24,65,6.9,3.3,1.0,2.4,0.071,0.17800000000000002,0.21100000000000002,0.525,0.1,2006-07\n4528,Andre Brown,SEA,26.0,205.74,111.13004,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,2.4,1.9,0.1,-2.5,0.11900000000000001,0.201,0.183,0.5770000000000001,0.013999999999999999,2006-07\n4529,Vladimir Radmanovic,LAL,26.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2001,1,12,55,6.6,3.3,1.2,-6.3,0.062,0.152,0.18899999999999997,0.518,0.113,2006-07\n4530,Andray Blatche,WAS,20.0,210.82,112.490816,None,USA,2005,2,49,56,3.7,3.4,0.7,-6.6,0.122,0.19699999999999998,0.172,0.47100000000000003,0.094,2006-07\n4531,P.J. Brown,CHI,37.0,210.82,108.40848799999999,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,72,6.1,4.8,0.7,6.8,0.10099999999999999,0.16899999999999998,0.172,0.462,0.049,2006-07\n4532,Othella Harrington,CHA,33.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,26,2.6,1.5,0.2,-6.4,0.07200000000000001,0.133,0.17300000000000001,0.51,0.054000000000000006,2006-07\n4533,Orien Greene,IND,25.0,193.04,94.34713599999999,Louisiana-Lafayette,USA,2005,2,53,41,1.5,1.1,0.5,-8.2,0.053,0.152,0.179,0.43200000000000005,0.15,2006-07\n4534,Nick Collison,SEA,26.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,82,9.6,8.1,1.0,-2.8,0.113,0.218,0.162,0.546,0.055,2006-07\n4535,Nene,DEN,24.0,210.82,121.562656,None,Brazil,2002,1,7,64,12.2,7.0,1.2,4.9,0.10300000000000001,0.193,0.196,0.611,0.07200000000000001,2006-07\n4536,Nenad Krstic,NJN,23.0,213.36,117.93392,None,Serbia and Montenegro,2002,1,24,26,16.4,6.8,1.8,0.1,0.07,0.172,0.23,0.5660000000000001,0.102,2006-07\n4537,Nazr Mohammed,DET,29.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,51,5.6,4.5,0.2,0.1,0.134,0.207,0.184,0.5539999999999999,0.02,2006-07\n4538,Nate Robinson,NYK,23.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,64,10.1,2.4,1.4,-2.8,0.048,0.086,0.21600000000000003,0.552,0.11900000000000001,2006-07\n4539,PJ Tucker,TOR,22.0,195.58,102.0582,Texas,USA,2006,2,35,17,1.8,1.4,0.2,-20.5,0.122,0.19399999999999998,0.16899999999999998,0.5329999999999999,0.061,2006-07\n4540,Mouhamed Sene,SEA,21.0,210.82,104.32616,None,Senegal,2006,1,10,28,1.9,1.6,0.0,-16.5,0.096,0.215,0.19,0.429,0.0,2006-07\n4541,Monta Ellis,GSW,21.0,190.5,80.28578399999998,None,USA,2005,2,40,77,16.5,3.2,4.1,1.3,0.026000000000000002,0.077,0.225,0.545,0.185,2006-07\n4542,Mo Williams,MIL,24.0,185.42,83.91452,Alabama,USA,2003,2,47,68,17.3,4.8,6.1,-3.8,0.026000000000000002,0.132,0.24100000000000002,0.519,0.266,2006-07\n4543,Mile Ilic,NJN,23.0,215.9,115.66596000000001,None,USA,2005,2,43,5,0.0,0.2,0.0,-143.1,0.0,0.25,0.75,0.0,0.0,2006-07\n4544,Mikki 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State-Fullerton,Senegal,2004,2,47,7,1.4,1.6,0.3,-44.1,0.16699999999999998,0.192,0.155,0.43,0.1,2006-07\n4551,Pat Burke,PHX,33.0,210.82,113.398,Auburn,Ireland,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,2.6,2.0,0.2,-9.4,0.079,0.22699999999999998,0.214,0.424,0.051,2006-07\n4552,Pat Garrity,ORL,30.0,205.74,107.95489599999999,Notre Dame,USA,1998,1,19,33,2.2,1.3,0.4,-3.0,0.054000000000000006,0.13,0.156,0.456,0.08199999999999999,2006-07\n4553,Randy Livingston,SEA,32.0,193.04,94.800728,Louisiana State,USA,1996,2,42,4,0.0,0.3,1.0,-90.6,0.036000000000000004,0.0,0.078,0.0,0.308,2006-07\n4554,Randy Foye,MIN,23.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,82,10.1,2.7,2.8,-5.1,0.031,0.10800000000000001,0.228,0.536,0.21600000000000003,2006-07\n4555,Randolph Morris,NYK,21.0,210.82,117.93392,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.8,1.8,0.2,-11.8,0.023,0.276,0.107,0.231,0.037000000000000005,2006-07\n4556,Rajon Rondo,BOS,21.0,185.42,77.56423199999999,Kentucky,USA,2006,1,21,78,6.4,3.7,3.8,-0.3,0.047,0.147,0.16399999999999998,0.47200000000000003,0.26,2006-07\n4557,Raja Bell,PHX,30.0,195.58,95.25432,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,14.7,3.2,2.5,9.1,0.02,0.076,0.16899999999999998,0.562,0.094,2006-07\n4558,Rafer Alston,HOU,30.0,187.96,79.3786,Fresno State,USA,1998,2,39,82,13.3,3.4,5.4,8.9,0.011000000000000001,0.094,0.193,0.496,0.23199999999999998,2006-07\n4559,Rafael Araujo,UTA,26.0,210.82,122.46983999999999,Brigham Young,Brazil,2004,1,8,28,2.6,2.4,0.4,10.2,0.106,0.237,0.166,0.46299999999999997,0.067,2006-07\n4560,Raef LaFrentz,POR,31.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,1998,1,3,27,3.7,2.6,0.3,-17.2,0.081,0.17,0.172,0.441,0.038,2006-07\n4561,Quinton Ross,LAC,26.0,198.12,87.543256,Southern Methodist,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,5.2,2.3,1.1,-1.2,0.042,0.08900000000000001,0.122,0.508,0.079,2006-07\n4562,Quincy Douby,SAC,23.0,190.5,79.3786,Rutgers,USA,2006,1,19,42,2.8,0.9,0.4,-6.2,0.032,0.08,0.17800000000000002,0.449,0.071,2006-07\n4563,Quentin Richardson,NYK,27.0,198.12,104.32616,DePaul,USA,2000,1,18,49,13.0,7.2,2.2,-2.6,0.049,0.203,0.18899999999999997,0.532,0.113,2006-07\n4564,Primoz Brezec,CHA,27.0,215.9,114.30518400000001,None,Slovenia,2000,1,27,58,5.0,3.2,0.4,-7.2,0.10800000000000001,0.161,0.184,0.474,0.044000000000000004,2006-07\n4565,Pops Mensah-Bonsu,DAL,23.0,205.74,108.86208,George Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,2.4,1.8,0.0,7.0,0.136,0.19,0.214,0.5820000000000001,0.0,2006-07\n4566,Peja Stojakovic,NOK,30.0,208.28,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,13,17.8,4.2,0.8,-0.4,0.027000000000000003,0.12300000000000001,0.242,0.5429999999999999,0.045,2006-07\n4567,Paul Pierce,BOS,29.0,198.12,104.32616,Kansas,USA,1998,1,10,47,25.0,5.9,4.1,-0.3,0.026000000000000002,0.16,0.305,0.5710000000000001,0.209,2006-07\n4568,Paul Millsap,UTA,22.0,203.2,117.02673600000001,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,82,6.8,5.2,0.8,4.9,0.152,0.20800000000000002,0.17800000000000002,0.5710000000000001,0.068,2006-07\n4569,Paul Davis,LAC,22.0,210.82,122.46983999999999,Michigan State,USA,2006,2,34,31,1.6,1.4,0.2,-3.7,0.11599999999999999,0.146,0.161,0.452,0.08,2006-07\n4570,Pau Gasol,MEM,26.0,213.36,117.93392,None,Spain,2001,1,3,59,20.8,9.8,3.4,-5.4,0.084,0.233,0.25,0.593,0.166,2006-07\n4571,Patrick O'Bryant,GSW,21.0,213.36,112.94440800000001,Bradley,USA,2006,1,9,16,1.9,1.3,0.6,5.1,0.07400000000000001,0.13,0.174,0.39299999999999996,0.106,2006-07\n4572,Mike Dunleavy,IND,26.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,82,12.8,5.3,2.8,-2.2,0.036000000000000004,0.152,0.19,0.542,0.142,2006-07\n4573,Rashad McCants,MIN,22.0,193.04,102.511792,North Carolina,USA,2005,1,14,37,5.0,1.3,1.0,-0.3,0.03,0.073,0.204,0.45399999999999996,0.111,2006-07\n4574,Mike Bibby,SAC,29.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,82,17.1,3.2,4.7,-1.2,0.016,0.095,0.24100000000000002,0.532,0.235,2006-07\n4575,Mickael Gelabale,SEA,24.0,200.66,97.52228000000001,None,USA,2005,2,48,70,4.6,2.5,0.8,-2.8,0.055999999999999994,0.11,0.128,0.535,0.07,2006-07\n4576,Mardy Collins,NYK,22.0,198.12,99.79024,Temple,USA,2006,1,29,52,4.5,2.0,1.6,-6.1,0.043,0.12,0.188,0.445,0.188,2006-07\n4577,Marcus Williams,NJN,21.0,190.5,92.98635999999999,Connecticut,USA,2006,1,22,79,6.8,2.1,3.3,-0.3,0.026000000000000002,0.11699999999999999,0.25,0.474,0.34600000000000003,2006-07\n4578,Marcus Vinicius,NOK,23.0,203.2,102.0582,None,USA,2006,2,43,13,1.7,0.8,0.4,-22.4,0.027999999999999997,0.114,0.109,0.608,0.069,2006-07\n4579,Marcus Camby,DEN,33.0,210.82,106.59411999999999,Massachusetts,USA,1996,1,2,70,11.2,11.7,3.2,3.2,0.08,0.3,0.159,0.519,0.13699999999999998,2006-07\n4580,Marcus Banks,PHX,25.0,187.96,90.7184,Nevada-Las 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Greer,MIL,27.0,187.96,79.3786,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,4.1,0.7,1.3,-1.1,0.006,0.069,0.185,0.5379999999999999,0.205,2006-07\n4587,Luther Head,HOU,24.0,190.5,83.91452,Illinois,USA,2005,1,24,80,10.9,3.2,2.4,2.5,0.016,0.115,0.184,0.584,0.155,2006-07\n4588,Luol Deng,CHI,22.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,82,18.8,7.1,2.5,6.6,0.055999999999999994,0.157,0.222,0.56,0.115,2006-07\n4589,Luke Walton,LAL,27.0,203.2,105.23334399999999,Arizona,USA,2003,2,32,60,11.4,5.0,4.3,-0.5,0.052000000000000005,0.12300000000000001,0.165,0.551,0.19399999999999998,2006-07\n4590,Luke Schenscher,POR,25.0,215.9,120.20188,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,1.7,2.3,0.1,-4.3,0.098,0.153,0.11699999999999999,0.364,0.013999999999999999,2006-07\n4591,Luke Ridnour,SEA,26.0,185.42,75.749864,Oregon,USA,2003,1,14,71,11.0,2.3,5.2,-3.9,0.016,0.078,0.198,0.509,0.276,2006-07\n4592,Luke 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Sefolosha,CHI,23.0,200.66,97.52228000000001,None,Switzerland,2006,1,13,71,3.6,2.2,0.8,6.1,0.045,0.158,0.172,0.46399999999999997,0.109,2006-07\n4630,Steve Francis,NYK,30.0,190.5,95.25432,Maryland,USA,1999,1,2,44,11.3,3.6,3.9,-0.9,0.032,0.121,0.19699999999999998,0.57,0.223,2006-07\n4631,Stephon Marbury,NYK,30.0,187.96,92.98635999999999,Georgia Tech,USA,1996,1,4,74,16.4,2.9,5.4,-4.0,0.016,0.076,0.215,0.539,0.249,2006-07\n4632,Stephen Jackson,GSW,29.0,203.2,98.88305600000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,75,15.5,3.0,3.8,3.0,0.027000000000000003,0.075,0.22,0.54,0.183,2006-07\n4633,Stephen Graham,POR,25.0,198.12,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,3.2,1.5,0.4,-15.9,0.053,0.121,0.16899999999999998,0.512,0.055,2006-07\n4634,Speedy Claxton,ATL,29.0,180.34,77.11064,Hofstra,USA,2000,1,20,42,5.3,1.9,4.4,-5.8,0.013000000000000001,0.081,0.166,0.363,0.29100000000000004,2006-07\n4635,Solomon Jones,ATL,22.0,208.28,104.32616,South Florida,USA,2006,2,33,58,3.3,2.3,0.2,-13.5,0.091,0.163,0.128,0.5870000000000001,0.027999999999999997,2006-07\n4636,Smush Parker,LAL,26.0,193.04,81.64656,Fordham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,11.1,2.5,2.8,-2.5,0.022000000000000002,0.075,0.183,0.526,0.141,2006-07\n4637,Slava Medvedenko,ATL,28.0,208.28,114.758776,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,3.0,1.0,0.1,-12.0,0.063,0.172,0.25,0.556,0.048,2006-07\n4638,Shelden Williams,ATL,23.0,205.74,113.398,Duke,USA,2006,1,5,81,5.5,5.4,0.5,-8.0,0.102,0.24100000000000002,0.159,0.518,0.051,2006-07\n4639,Steve Blake,DEN,27.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,82,6.4,2.1,5.0,-1.0,0.011000000000000001,0.077,0.133,0.491,0.26,2006-07\n4640,Theo Ratliff,BOS,34.0,208.28,106.59411999999999,Wyoming,USA,1995,1,18,2,2.5,3.5,0.0,-24.5,0.057,0.135,0.057999999999999996,0.525,0.0,2006-07\n4641,Tim Duncan,SAS,31.0,210.82,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,80,20.0,10.6,3.4,13.7,0.1,0.268,0.27899999999999997,0.579,0.182,2006-07\n4642,Tim Thomas,LAC,30.0,208.28,108.86208,Villanova,USA,1997,1,7,76,11.0,5.0,2.3,4.1,0.038,0.17600000000000002,0.20199999999999999,0.532,0.142,2006-07\n4643,Vitaly Potapenko,SAC,32.0,208.28,129.27372,Wright State,Ukraine,1996,1,12,3,0.0,0.7,0.0,-15.4,0.0,0.125,0.184,0.0,0.0,2006-07\n4644,Vince Carter,NJN,30.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,82,25.2,6.0,4.8,1.4,0.043,0.142,0.307,0.5589999999999999,0.245,2006-07\n4645,Viktor Khryapa,CHI,24.0,205.74,98.88305600000001,None,Russia,2004,1,22,33,2.2,1.7,0.6,-2.1,0.10300000000000001,0.2,0.185,0.44799999999999995,0.145,2006-07\n4646,Vassilis Spanoulis,HOU,24.0,193.04,88.45044,None,USA,2004,2,50,31,2.7,0.7,0.9,-4.1,0.021,0.071,0.20800000000000002,0.47,0.207,2006-07\n4647,Uros Slokar,TOR,24.0,208.28,107.95489599999999,None,USA,2005,2,58,20,1.9,0.7,0.1,-28.7,0.092,0.13,0.237,0.599,0.036000000000000004,2006-07\n4648,Udonis Haslem,MIA,27.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,10.7,8.3,1.2,1.8,0.092,0.212,0.17300000000000001,0.523,0.064,2006-07\n4649,Tyson Chandler,NOK,24.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,73,9.5,12.4,0.9,-0.9,0.142,0.273,0.122,0.62,0.04,2006-07\n4650,Tyrus Thomas,CHI,20.0,205.74,97.52228000000001,Louisiana State,USA,2006,1,4,72,5.2,3.7,0.6,8.1,0.107,0.203,0.204,0.521,0.066,2006-07\n4651,Tyronn Lue,ATL,30.0,182.88,79.3786,Nebraska,USA,1998,1,23,56,11.4,1.9,3.6,-8.0,0.016,0.07200000000000001,0.21100000000000002,0.534,0.242,2006-07\n4652,Troy Murphy,IND,27.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,68,10.3,6.1,1.9,-6.5,0.059000000000000004,0.19699999999999998,0.174,0.541,0.11199999999999999,2006-07\n4653,Troy Hudson,MIN,31.0,185.42,80.73937600000001,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,5.9,1.4,2.1,-6.9,0.018000000000000002,0.08800000000000001,0.209,0.483,0.22699999999999998,2006-07\n4654,Trevor Ariza,ORL,21.0,203.2,95.25432,UCLA,USA,2004,2,43,57,8.9,4.4,1.1,1.5,0.096,0.14300000000000002,0.19,0.5670000000000001,0.092,2006-07\n4655,Trenton Hassell,MIN,28.0,195.58,105.68693600000002,Austin Peay,USA,2001,2,29,76,6.7,3.2,2.7,-4.0,0.046,0.08199999999999999,0.11900000000000001,0.529,0.138,2006-07\n4656,Travis Outlaw,POR,22.0,205.74,97.52228000000001,None,USA,2003,1,23,67,9.6,3.2,0.8,-4.6,0.053,0.122,0.218,0.499,0.061,2006-07\n4657,Travis Diener,ORL,25.0,185.42,79.3786,Marquette,USA,2005,2,38,26,3.8,0.7,1.3,0.6,0.013000000000000001,0.061,0.16,0.5660000000000001,0.21,2006-07\n4658,Tracy McGrady,HOU,28.0,203.2,101.151016,None,USA,1997,1,9,71,24.6,5.3,6.5,8.8,0.025,0.14300000000000002,0.34700000000000003,0.515,0.353,2006-07\n4659,Tony Parker,SAS,25.0,187.96,81.64656,None,France,2001,1,28,77,18.6,3.2,5.5,10.1,0.017,0.10099999999999999,0.273,0.5720000000000001,0.307,2006-07\n4660,Tony Battie,ORL,31.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,66,6.1,5.2,0.5,-0.7,0.073,0.18600000000000003,0.136,0.513,0.036000000000000004,2006-07\n4661,Tony Allen,BOS,25.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,33,11.5,3.8,1.7,-1.7,0.054000000000000006,0.132,0.22,0.596,0.12,2006-07\n4662,Shawne Williams,IND,21.0,205.74,102.0582,Memphis,USA,2006,1,17,46,3.9,1.8,0.5,-11.7,0.07200000000000001,0.10800000000000001,0.161,0.5329999999999999,0.068,2006-07\n4663,Rasheed Wallace,DET,32.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1995,1,4,75,12.3,7.2,1.7,5.1,0.044000000000000004,0.22699999999999998,0.2,0.513,0.08900000000000001,2006-07\n4664,Shawn Marion,PHX,29.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,80,17.5,9.8,1.7,9.9,0.071,0.223,0.192,0.594,0.065,2006-07\n4665,Shaun Livingston,LAC,21.0,200.66,82.553744,None,USA,2004,1,4,54,9.3,3.4,5.1,-3.9,0.043,0.094,0.174,0.503,0.28300000000000003,2006-07\n4666,Ronnie Price,SAC,24.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,3.3,1.2,0.8,-3.3,0.033,0.124,0.184,0.489,0.14,2006-07\n4667,Ronnie Brewer,UTA,22.0,200.66,98.88305600000001,Arkansas,USA,2006,1,14,56,4.6,1.3,0.4,-1.5,0.064,0.07200000000000001,0.166,0.5660000000000001,0.057,2006-07\n4668,Ronald Dupree,DET,26.0,200.66,94.800728,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.3,0.9,0.3,2.0,0.065,0.16699999999999998,0.18100000000000002,0.358,0.083,2006-07\n4669,Roger Powell,UTA,24.0,198.12,99.79024,Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,1.0,0.0,-55.2,0.231,0.0,0.21600000000000003,0.258,0.0,2006-07\n4670,Roger Mason Jr.,WAS,26.0,195.58,96.16150400000001,Virginia,USA,2002,2,30,62,2.7,0.7,0.6,-9.2,0.015,0.09699999999999999,0.184,0.44299999999999995,0.115,2006-07\n4671,Rodney Carney,PHI,23.0,200.66,92.98635999999999,Memphis,USA,2006,1,16,67,6.6,1.9,0.4,-5.1,0.04,0.091,0.18600000000000003,0.514,0.037000000000000005,2006-07\n4672,Robert Horry,SAS,36.0,208.28,108.86208,Alabama,USA,1992,1,11,68,3.9,3.4,1.1,8.5,0.078,0.157,0.13699999999999998,0.48,0.106,2006-07\n4673,Robert Hite,MIA,23.0,187.96,83.46092800000001,Miami (FL),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,4.3,1.3,0.7,-7.5,0.027999999999999997,0.10300000000000001,0.237,0.391,0.11599999999999999,2006-07\n4674,Ronny Turiaf,LAL,24.0,208.28,112.94440800000001,Gonzaga,France,2005,2,37,72,5.3,3.6,0.9,0.2,0.09,0.188,0.155,0.586,0.092,2006-07\n4675,Ricky Davis,MIN,27.0,200.66,102.511792,Iowa,USA,1998,1,21,81,17.0,3.9,4.8,-3.9,0.022000000000000002,0.098,0.21899999999999997,0.5660000000000001,0.215,2006-07\n4676,Richard Hamilton,DET,29.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,75,19.8,3.8,3.8,7.2,0.032,0.091,0.26,0.551,0.184,2006-07\n4677,Renaldo Major,GSW,25.0,200.66,86.18248,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,5.0,2.0,0.0,21.5,0.0,0.091,0.171,0.23,0.0,2006-07\n4678,Renaldo Balkman,NYK,22.0,203.2,94.34713599999999,South Carolina,USA,2006,1,20,68,4.9,4.3,0.6,1.2,0.10400000000000001,0.21100000000000002,0.154,0.531,0.071,2006-07\n4679,Reggie Evans,DEN,27.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,4.9,7.0,0.7,3.4,0.154,0.299,0.147,0.55,0.06,2006-07\n4680,Raymond Felton,CHA,23.0,185.42,89.811216,North Carolina,USA,2005,1,5,78,14.0,3.4,7.0,-2.6,0.021,0.092,0.218,0.48100000000000004,0.314,2006-07\n4681,Ray Allen,SEA,31.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,55,26.4,4.5,4.1,-1.9,0.03,0.10300000000000001,0.293,0.564,0.183,2006-07\n4682,Rawle Marshall,IND,25.0,200.66,86.18248,Oakland,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,2.5,0.7,0.3,-5.4,0.024,0.07,0.151,0.455,0.063,2006-07\n4683,Rasual Butler,NOK,28.0,200.66,92.98635999999999,La Salle,USA,2002,2,52,81,10.1,3.2,0.8,-3.0,0.021,0.11199999999999999,0.18600000000000003,0.495,0.048,2006-07\n4684,Richard Jefferson,NJN,27.0,200.66,104.32616,Arizona,USA,2001,1,13,55,16.3,4.4,2.7,1.7,0.028999999999999998,0.11599999999999999,0.22,0.555,0.131,2006-07\n4685,Royal Ivey,ATL,25.0,193.04,97.52228000000001,Texas,USA,2004,2,37,53,3.0,1.0,0.8,-6.6,0.034,0.084,0.161,0.496,0.14,2006-07\n4686,Ruben Patterson,MIL,31.0,195.58,101.151016,Cincinnati,USA,1998,2,31,81,14.7,5.4,2.9,-3.4,0.08900000000000001,0.11699999999999999,0.222,0.578,0.154,2006-07\n4687,Rudy Gay,MEM,20.0,205.74,99.79024,Connecticut,USA,2006,1,8,78,10.8,4.5,1.3,-2.5,0.052000000000000005,0.14300000000000002,0.209,0.49700000000000005,0.078,2006-07\n4688,Shareef Abdur-Rahim,SAC,30.0,205.74,111.13004,California,USA,1996,1,3,80,9.9,5.0,1.4,-4.6,0.07,0.17,0.196,0.524,0.092,2006-07\n4689,Shaquille O'Neal,MIA,35.0,215.9,147.4174,Louisiana State,USA,1992,1,1,40,17.3,7.4,2.0,2.6,0.102,0.209,0.302,0.5670000000000001,0.138,2006-07\n4690,Shannon Brown,CLE,21.0,193.04,92.98635999999999,Michigan State,USA,2006,1,25,23,3.2,0.9,0.4,-14.0,0.034,0.09,0.218,0.455,0.091,2006-07\n4691,Shane Battier,HOU,28.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,82,10.1,4.1,2.1,7.5,0.026000000000000002,0.10300000000000001,0.121,0.589,0.092,2006-07\n4692,Shammond Williams,LAL,32.0,185.42,91.171992,North Carolina,USA,1998,2,34,30,3.1,1.3,1.0,-4.8,0.036000000000000004,0.102,0.13699999999999998,0.53,0.15,2006-07\n4693,Sergio Rodriguez,POR,21.0,190.5,76.203456,None,Spain,2006,1,27,67,3.7,1.4,3.3,-8.5,0.027000000000000003,0.10400000000000001,0.175,0.493,0.41600000000000004,2006-07\n4694,Sebastian Telfair,BOS,22.0,182.88,72.57472,None,USA,2004,1,13,78,6.1,1.4,2.8,-4.2,0.013000000000000001,0.07,0.175,0.45799999999999996,0.223,2006-07\n4695,Sean May,CHA,23.0,205.74,120.655472,North Carolina,USA,2005,1,13,35,11.9,6.7,1.9,-0.1,0.106,0.21899999999999997,0.233,0.551,0.139,2006-07\n4696,Sean Marks,PHX,31.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,3,2.0,1.0,0.0,-27.9,0.0,0.273,0.17,0.436,0.0,2006-07\n4697,Scott Padgett,MEM,31.0,205.74,108.86208,Kentucky,USA,1999,1,28,31,1.5,1.7,0.3,2.7,0.08199999999999999,0.19,0.146,0.373,0.057999999999999996,2006-07\n4698,Scot Pollard,CLE,32.0,210.82,120.20188,Kansas,USA,1997,1,19,24,1.0,1.3,0.1,-1.5,0.165,0.18600000000000003,0.138,0.43200000000000005,0.053,2006-07\n4699,Sasha Vujacic,LAL,23.0,200.66,88.45044,None,Slovenia,2004,1,27,73,4.3,1.5,0.9,-3.0,0.034,0.105,0.155,0.54,0.107,2006-07\n4700,Sasha Pavlovic,CLE,23.0,200.66,95.25432,None,Montenegro,2003,1,19,67,9.0,2.4,1.6,6.4,0.018000000000000002,0.10400000000000001,0.19,0.5539999999999999,0.11,2006-07\n4701,Sarunas Jasikevicius,GSW,31.0,193.04,89.357624,Maryland,USSR,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,6.1,1.1,2.7,-5.3,0.017,0.064,0.204,0.531,0.31,2006-07\n4702,Samuel Dalembert,PHI,27.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,82,10.7,8.9,0.8,0.0,0.11599999999999999,0.235,0.168,0.581,0.040999999999999995,2006-07\n4703,Sam Cassell,LAC,37.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,58,12.3,2.9,4.7,1.1,0.022000000000000002,0.114,0.257,0.506,0.34,2006-07\n4704,Salim Stoudamire,ATL,24.0,185.42,79.3786,Arizona,USA,2005,2,31,61,7.7,1.2,1.0,-6.3,0.006999999999999999,0.079,0.221,0.518,0.11199999999999999,2006-07\n4705,Ryan Hollins,CHA,22.0,213.36,104.32616,UCLA,USA,2006,2,50,27,2.4,1.1,0.0,-24.4,0.066,0.147,0.172,0.597,0.01,2006-07\n4706,Ryan Gomes,BOS,24.0,200.66,113.398,Providence,USA,2005,2,50,73,12.1,5.6,1.6,-8.0,0.064,0.154,0.188,0.534,0.092,2006-07\n4707,Shavlik Randolph,PHI,23.0,208.28,108.86208,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,4.5,4.2,0.3,3.6,0.11699999999999999,0.21600000000000003,0.16699999999999998,0.503,0.038,2006-07\n4708,Andre Barrett,CHI,25.0,177.8,78.471416,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.3,0.8,1.2,-1.1,0.042,0.174,0.18,0.5,0.368,2006-07\n4709,Lorenzen Wright,ATL,31.0,210.82,115.66596000000001,Memphis,USA,1996,1,7,67,2.6,3.2,0.6,-7.1,0.096,0.157,0.106,0.439,0.06,2006-07\n4710,Lindsey Hunter,DET,36.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,52,4.9,0.9,1.8,-2.8,0.013999999999999999,0.061,0.187,0.495,0.225,2006-07\n4711,Ersan Ilyasova,MIL,20.0,205.74,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,66,6.1,2.9,0.7,-10.2,0.067,0.163,0.209,0.5,0.086,2006-07\n4712,Erick Dampier,DAL,31.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,76,7.1,7.4,0.6,11.5,0.14400000000000002,0.212,0.129,0.642,0.034,2006-07\n4713,Eric Williams,CHA,34.0,203.2,99.79024,Providence,USA,1995,1,14,21,2.6,0.8,0.3,2.1,0.032,0.128,0.23800000000000002,0.508,0.10300000000000001,2006-07\n4714,Eric Snow,CLE,34.0,190.5,92.98635999999999,Michigan State,USA,1995,2,43,82,4.2,2.3,4.0,1.2,0.021,0.094,0.115,0.45799999999999996,0.259,2006-07\n4715,Eric Piatkowski,PHX,36.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,11,2.5,0.8,0.4,-7.8,0.03,0.10099999999999999,0.20800000000000002,0.522,0.085,2006-07\n4716,Emeka Okafor,CHA,24.0,208.28,114.30518400000001,Connecticut,USA,2004,1,2,67,14.4,11.3,1.2,-2.2,0.126,0.249,0.192,0.5539999999999999,0.06,2006-07\n4717,Elton Brand,LAC,28.0,203.2,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,80,20.5,9.3,2.9,0.0,0.10400000000000001,0.185,0.239,0.581,0.142,2006-07\n4718,Eduardo Najera,DEN,30.0,203.2,106.59411999999999,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,75,6.6,4.1,0.9,0.9,0.091,0.124,0.12,0.609,0.055999999999999994,2006-07\n4719,Esteban Batista,ATL,23.0,208.28,121.562656,None,Uruguay,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,1.5,2.3,0.3,-21.2,0.095,0.315,0.129,0.524,0.105,2006-07\n4720,Eddy Curry,NYK,24.0,210.82,129.27372,None,USA,2001,1,4,81,19.5,7.0,0.8,-6.0,0.085,0.156,0.258,0.603,0.045,2006-07\n4721,Eddie House,NJN,29.0,185.42,79.3786,Arizona State,USA,2000,2,37,56,8.4,1.6,1.2,-4.5,0.016,0.10099999999999999,0.222,0.536,0.127,2006-07\n4722,Eddie Griffin,MIN,25.0,205.74,100.697424,Seton Hall,USA,2001,1,7,13,1.4,1.9,0.3,-42.8,0.08,0.228,0.168,0.308,0.083,2006-07\n4723,Earl Watson,SEA,28.0,185.42,88.45044,UCLA,USA,2001,2,39,77,9.4,2.4,5.7,-3.8,0.019,0.085,0.193,0.483,0.318,2006-07\n4724,Earl Boykins,MIL,31.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,14.6,2.1,4.4,-5.9,0.026000000000000002,0.05,0.213,0.5479999999999999,0.24100000000000002,2006-07\n4725,Earl Barron,MIA,25.0,213.36,111.13004,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,2.3,1.5,0.2,-6.3,0.11199999999999999,0.14300000000000002,0.23800000000000002,0.35700000000000004,0.045,2006-07\n4726,Dwyane Wade,MIA,25.0,193.04,96.16150400000001,Marquette,USA,2003,1,5,51,27.4,4.7,7.5,4.3,0.033,0.109,0.33899999999999997,0.583,0.37799999999999995,2006-07\n4727,Dwight Howard,ORL,21.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,82,17.6,12.3,1.9,0.7,0.12,0.28800000000000003,0.226,0.619,0.092,2006-07\n4728,Dwayne Jones,CLE,24.0,210.82,113.851592,Saint Joseph's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.8,1.5,0.0,8.5,0.067,0.278,0.141,0.41200000000000003,0.0,2006-07\n4729,Eddie 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State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,8.4,3.7,1.5,-3.6,0.054000000000000006,0.111,0.13699999999999998,0.569,0.085,2006-07\n4736,Ike Diogu,IND,23.0,203.2,115.66596000000001,Arizona State,USA,2005,1,9,59,6.2,3.4,0.4,-2.6,0.111,0.18600000000000003,0.231,0.5589999999999999,0.061,2006-07\n4737,Hilton Armstrong,NOK,22.0,210.82,106.59411999999999,Connecticut,USA,2006,1,12,56,3.1,2.7,0.2,-1.1,0.106,0.166,0.141,0.57,0.027000000000000003,2006-07\n4738,Hedo Turkoglu,ORL,28.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,73,13.3,4.0,3.2,2.7,0.032,0.125,0.21600000000000003,0.528,0.171,2006-07\n4739,Hassan Adams,NJN,23.0,193.04,99.79024,Arizona,USA,2006,2,54,61,2.9,1.3,0.2,2.6,0.08900000000000001,0.095,0.16399999999999998,0.5770000000000001,0.043,2006-07\n4740,Hakim Warrick,MEM,24.0,205.74,99.336648,Syracuse,USA,2005,1,19,82,12.7,5.1,0.9,-9.0,0.07200000000000001,0.163,0.221,0.5920000000000001,0.064,2006-07\n4741,Fabricio 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Simien,MIA,24.0,205.74,113.398,Kansas,USA,2005,1,29,8,2.9,1.4,0.5,-14.3,0.057,0.091,0.146,0.441,0.08199999999999999,2006-07\n4791,Will Blalock,DET,23.0,182.88,92.98635999999999,Iowa State,USA,2006,2,60,14,1.8,1.1,1.2,-6.7,0.038,0.066,0.12,0.38299999999999995,0.193,2006-07\n4792,Will Conroy,LAC,24.0,187.96,88.45044,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,0.0,1.0,1.3,-10.8,0.065,0.085,0.061,0.0,0.3,2006-07\n4793,Willie Green,PHI,25.0,190.5,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,74,11.3,2.1,1.5,-6.3,0.027000000000000003,0.076,0.255,0.45799999999999996,0.111,2006-07\n4794,Yakhouba Diawara,DEN,24.0,200.66,102.0582,Pepperdine,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,4.4,1.7,0.9,2.1,0.025,0.077,0.127,0.45,0.068,2006-07\n4795,Yao Ming,HOU,26.0,228.6,140.61352,None,China,2002,1,1,48,25.0,9.4,2.0,9.3,0.076,0.23800000000000002,0.331,0.601,0.115,2006-07\n4796,J.J. Barea,DAL,23.0,182.88,79.3786,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,2.4,0.8,0.7,-5.7,0.040999999999999995,0.115,0.25,0.44,0.24,2006-07\n4797,Linton Johnson,NOK,27.0,203.2,92.98635999999999,Tulane,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.2,3.0,0.3,1.7,0.083,0.184,0.149,0.5479999999999999,0.040999999999999995,2006-07\n4798,JJ Redick,ORL,23.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,42,6.0,1.2,0.9,-2.0,0.02,0.081,0.18,0.569,0.1,2006-07\n4799,Jackie Butler,SAS,22.0,208.28,117.93392,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,3.7,2.0,0.5,-15.9,0.071,0.18600000000000003,0.23399999999999999,0.52,0.08800000000000001,2006-07\n4800,Kenny Thomas,SAC,29.0,200.66,111.13004,New Mexico,USA,1999,1,22,62,5.3,6.1,1.2,-5.8,0.10800000000000001,0.21600000000000003,0.136,0.49200000000000005,0.085,2006-07\n4801,Kendrick Perkins,BOS,22.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2003,1,27,72,4.5,5.2,1.3,-4.0,0.083,0.195,0.124,0.518,0.095,2006-07\n4802,Kelvin Cato,NYK,32.0,210.82,124.7378,Iowa 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Reed,MIN,25.0,203.2,108.86208,Mississippi,USA,2004,2,40,41,2.6,1.1,0.4,-13.1,0.053,0.11699999999999999,0.19399999999999998,0.441,0.085,2006-07\n4810,Jumaine Jones,PHX,28.0,203.2,104.32616,Georgia,USA,1999,1,27,18,2.2,1.3,0.1,-5.8,0.045,0.153,0.195,0.386,0.011000000000000001,2006-07\n4811,Julius Hodge,MIL,23.0,200.66,99.79024,North Carolina State,USA,2005,1,20,9,1.7,0.9,1.3,-2.3,0.031,0.09,0.114,0.545,0.293,2006-07\n4812,Juan Dixon,TOR,28.0,190.5,74.389088,Maryland,USA,2002,1,17,81,9.6,2.0,1.5,-3.0,0.017,0.085,0.204,0.516,0.11199999999999999,2006-07\n4813,Josh Smith,ATL,21.0,205.74,106.59411999999999,None,USA,2004,1,17,72,16.4,8.6,3.3,-4.2,0.073,0.20600000000000002,0.239,0.506,0.157,2006-07\n4814,Josh Powell,GSW,24.0,205.74,102.0582,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,3.1,2.4,0.6,-16.7,0.07200000000000001,0.18899999999999997,0.168,0.52,0.1,2006-07\n4815,Josh Howard,DAL,27.0,200.66,95.25432,Wake Forest,USA,2003,1,29,70,18.9,6.8,1.8,9.7,0.065,0.16899999999999998,0.251,0.5479999999999999,0.08800000000000001,2006-07\n4816,Josh Childress,ATL,24.0,203.2,95.25432,Stanford,USA,2004,1,6,55,13.0,6.2,2.3,-2.2,0.07200000000000001,0.128,0.157,0.586,0.10800000000000001,2006-07\n4817,Josh Boone,NJN,22.0,208.28,111.13004,Connecticut,USA,2006,1,23,61,4.2,2.9,0.2,4.0,0.111,0.185,0.174,0.5870000000000001,0.027000000000000003,2006-07\n4818,Junior Harrington,MEM,26.0,193.04,86.18248,Wingate,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,5.2,2.3,3.1,-2.5,0.027999999999999997,0.124,0.17300000000000001,0.483,0.24600000000000002,2006-07\n4819,Kevin Garnett,MIN,31.0,210.82,114.758776,None,USA,1995,1,5,76,22.4,12.8,4.1,-0.5,0.077,0.308,0.276,0.546,0.19,2006-07\n4820,Kevin Martin,SAC,24.0,200.66,83.91452,Western Carolina,USA,2004,1,26,80,20.2,4.3,2.2,-3.0,0.027999999999999997,0.11900000000000001,0.23,0.614,0.10800000000000001,2006-07\n4821,Kevin Ollie,PHI,34.0,190.5,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,3.8,1.4,2.5,-8.3,0.011000000000000001,0.08800000000000001,0.133,0.48100000000000004,0.22899999999999998,2006-07\n4822,Linas Kleiza,DEN,22.0,203.2,111.13004,Missouri,Lithuania,2005,1,27,79,7.6,3.4,0.6,2.1,0.057999999999999996,0.145,0.175,0.561,0.047,2006-07\n4823,Leon Powe,BOS,23.0,203.2,108.86208,California,USA,2006,2,49,63,4.2,3.4,0.2,-3.6,0.152,0.22,0.17800000000000002,0.5489999999999999,0.026000000000000002,2006-07\n4824,Leandro Barbosa,PHX,24.0,190.5,85.275296,None,Brazil,2003,1,28,80,18.1,2.7,4.0,9.7,0.01,0.084,0.23399999999999999,0.595,0.188,2006-07\n4825,LeBron James,CLE,22.0,203.2,108.86208,None,USA,2003,1,1,78,27.3,6.7,6.0,5.4,0.028999999999999998,0.166,0.309,0.552,0.281,2006-07\n4826,Lawrence Roberts,MEM,24.0,205.74,108.86208,Mississippi State,USA,2005,2,55,54,5.2,4.8,0.6,-2.8,0.11800000000000001,0.204,0.139,0.5329999999999999,0.048,2006-07\n4827,Larry Hughes,CLE,28.0,195.58,83.46092800000001,Saint Louis,USA,1998,1,8,70,14.9,3.8,3.7,4.3,0.018000000000000002,0.10400000000000001,0.21600000000000003,0.48,0.162,2006-07\n4828,Lamar Odom,LAL,27.0,208.28,104.32616,Rhode Island,USA,1999,1,4,56,15.9,9.8,4.8,1.1,0.055,0.23199999999999998,0.196,0.552,0.193,2006-07\n4829,LaMarcus Aldridge,POR,21.0,210.82,111.13004,Texas,USA,2006,1,2,63,9.0,5.0,0.4,-2.7,0.125,0.157,0.191,0.5329999999999999,0.03,2006-07\n4830,Kyle Lowry,MEM,21.0,182.88,79.3786,Villanova,USA,2006,1,24,10,5.6,3.1,3.2,18.0,0.079,0.14300000000000002,0.161,0.556,0.26899999999999996,2006-07\n4831,Kyle Korver,PHI,26.0,200.66,95.25432,Creighton,USA,2003,2,51,74,14.4,3.5,1.4,-4.3,0.016,0.12,0.212,0.569,0.083,2006-07\n4832,Kwame Brown,LAL,25.0,210.82,122.46983999999999,None,USA,2001,1,1,41,8.4,6.0,1.8,2.1,0.092,0.179,0.152,0.573,0.09699999999999999,2006-07\n4833,Kurt Thomas,PHX,34.0,205.74,106.59411999999999,Texas Christian,USA,1995,1,10,67,4.6,5.7,0.4,11.5,0.08800000000000001,0.276,0.12300000000000001,0.531,0.026000000000000002,2006-07\n4834,Kris Humphries,TOR,22.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,60,3.8,3.1,0.3,-2.0,0.129,0.19699999999999998,0.172,0.516,0.043,2006-07\n4835,Kobe Bryant,LAL,28.0,198.12,99.79024,None,USA,1996,1,13,77,31.6,5.7,5.4,0.6,0.027999999999999997,0.132,0.33299999999999996,0.58,0.249,2006-07\n4836,Kirk Snyder,HOU,24.0,198.12,102.0582,Nevada,USA,2004,1,16,39,4.9,2.1,1.0,-1.0,0.035,0.13699999999999998,0.175,0.536,0.125,2006-07\n4837,Kirk Hinrich,CHI,26.0,190.5,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,80,16.6,3.4,6.3,6.0,0.013000000000000001,0.095,0.21600000000000003,0.5589999999999999,0.29100000000000004,2006-07\n4838,Keyon Dooling,ORL,27.0,190.5,88.45044,Missouri,USA,2000,1,10,66,7.9,1.3,1.7,0.1,0.019,0.055999999999999994,0.19,0.501,0.135,2006-07\n4839,Kevinn Pinkney,BOS,23.0,208.28,111.13004,Nevada,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,5.2,2.5,0.8,-4.6,0.076,0.11800000000000001,0.151,0.501,0.078,2006-07\n4840,Kevin Willis,DAL,44.0,213.36,111.13004,Michigan State,USA,1984,1,11,5,2.4,1.6,0.2,11.9,0.063,0.222,0.184,0.43200000000000005,0.034,2006-07\n4841,Jose Calderon,TOR,25.0,190.5,95.25432,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,8.7,1.7,5.0,2.6,0.015,0.08800000000000001,0.195,0.588,0.397,2006-07\n4842,JR Smith,DEN,21.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,63,13.0,2.3,1.4,3.1,0.023,0.084,0.22699999999999998,0.585,0.098,2006-07\n4843,Jorge Garbajosa,TOR,29.0,205.74,111.13004,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,8.5,4.9,1.9,3.5,0.03,0.175,0.155,0.503,0.099,2006-07\n4844,John Salmons,SAC,27.0,198.12,93.89354399999999,Miami (FL),USA,2002,1,26,79,8.5,3.3,3.2,-3.5,0.026000000000000002,0.121,0.155,0.5529999999999999,0.196,2006-07\n4845,Jarrett Jack,POR,23.0,190.5,89.357624,Georgia 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Posey,MIA,30.0,203.2,98.429464,Xavier,USA,1999,1,18,71,7.7,5.0,1.3,0.5,0.04,0.18100000000000002,0.129,0.579,0.078,2006-07\n4852,James Lang,WAS,23.0,208.28,138.34556,None,USA,2003,2,48,11,1.0,1.0,0.2,-0.3,0.10400000000000001,0.109,0.115,0.491,0.054000000000000006,2006-07\n4853,James Jones,PHX,26.0,203.2,99.79024,Miami (FL),USA,2003,2,49,76,6.4,2.3,0.6,7.5,0.027999999999999997,0.11699999999999999,0.16699999999999998,0.51,0.048,2006-07\n4854,James Augustine,ORL,23.0,208.28,106.59411999999999,Illinois,USA,2006,2,41,2,1.0,1.5,1.0,-18.6,0.25,0.28600000000000003,0.20199999999999999,0.33299999999999996,0.33299999999999996,2006-07\n4855,Jameer Nelson,ORL,25.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,77,13.0,3.1,4.3,-1.0,0.027000000000000003,0.095,0.22699999999999998,0.514,0.242,2006-07\n4856,Jamal Sampson,DEN,24.0,210.82,106.59411999999999,California,USA,2002,2,46,22,1.1,2.2,0.2,-2.0,0.136,0.289,0.109,0.595,0.057999999999999996,2006-07\n4857,Jamal Crawford,NYK,27.0,195.58,86.18248,Michigan,USA,2000,1,8,59,17.6,3.2,4.4,-4.1,0.024,0.076,0.23800000000000002,0.517,0.203,2006-07\n4858,Jamaal Tinsley,IND,29.0,190.5,83.91452,Iowa State,USA,2001,1,27,72,12.8,3.3,6.9,-2.8,0.028999999999999998,0.094,0.23600000000000002,0.465,0.379,2006-07\n4859,Jamaal Magloire,POR,29.0,210.82,120.20188,Kentucky,Canada,2000,1,19,81,6.5,6.1,0.4,-7.8,0.111,0.257,0.177,0.527,0.03,2006-07\n4860,Jalen Rose,PHX,34.0,203.2,97.52228000000001,Michigan,USA,1994,1,13,29,3.7,0.8,0.6,-7.2,0.013999999999999999,0.096,0.187,0.5920000000000001,0.11900000000000001,2006-07\n4861,Jake Voskuhl,CHA,29.0,210.82,115.66596000000001,Connecticut,USA,2000,2,33,73,4.4,3.5,0.6,-6.1,0.095,0.21600000000000003,0.157,0.523,0.067,2006-07\n4862,Jake Tsakalidis,HOU,28.0,218.44,131.54168,None,Greece,2000,1,25,36,2.3,2.9,0.1,-1.5,0.122,0.192,0.13699999999999998,0.47100000000000003,0.022000000000000002,2006-07\n4863,Jacque Vaughn,SAS,32.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,64,3.0,1.1,2.0,13.4,0.013000000000000001,0.087,0.151,0.491,0.27,2006-07\n4864,Jarron Collins,UTA,28.0,210.82,112.490816,Stanford,USA,2001,2,52,82,2.5,2.1,0.7,2.9,0.09300000000000001,0.14800000000000002,0.11900000000000001,0.494,0.102,2006-07\n4865,Jordan Farmar,LAL,20.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,72,4.4,1.7,1.9,1.7,0.025,0.106,0.163,0.515,0.204,2006-07\n4866,Jarvis Hayes,WAS,25.0,203.2,103.418976,Georgia,USA,2003,1,10,81,7.2,2.6,1.0,-5.8,0.028999999999999998,0.124,0.17600000000000002,0.502,0.08199999999999999,2006-07\n4867,Jason Hart,LAC,29.0,190.5,83.91452,Syracuse,USA,2000,2,49,36,6.9,2.7,2.9,-2.5,0.02,0.124,0.154,0.509,0.195,2006-07\n4868,Wally Szczerbiak,BOS,30.0,200.66,110.676448,Miami (OH),USA,1999,1,6,32,15.0,3.1,1.7,-3.4,0.021,0.111,0.249,0.54,0.107,2006-07\n4869,Johan Petro,SEA,21.0,213.36,112.037224,None,France,2005,1,25,81,6.2,4.1,0.6,-7.8,0.07400000000000001,0.2,0.16899999999999998,0.532,0.05,2006-07\n4870,Joey Graham,TOR,25.0,200.66,102.0582,Oklahoma State,USA,2005,1,16,79,6.4,3.1,0.6,2.7,0.05,0.17300000000000001,0.17300000000000001,0.564,0.053,2006-07\n4871,Joel Przybilla,POR,27.0,215.9,115.66596000000001,Minnesota,USA,2000,1,9,43,2.0,3.9,0.3,-2.9,0.10300000000000001,0.191,0.08900000000000001,0.467,0.027000000000000003,2006-07\n4872,Joe Smith,PHI,31.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,65,8.5,6.2,0.8,-0.1,0.09699999999999999,0.22,0.18600000000000003,0.51,0.055,2006-07\n4873,Joe Johnson,ATL,26.0,200.66,106.59411999999999,Arkansas,USA,2001,1,10,57,25.0,4.2,4.4,-4.0,0.027000000000000003,0.095,0.285,0.5579999999999999,0.21600000000000003,2006-07\n4874,Jerry Stackhouse,DAL,32.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,67,12.0,2.2,2.8,7.3,0.028999999999999998,0.079,0.244,0.537,0.195,2006-07\n4875,Jerome James,NYK,31.0,215.9,127.00576000000001,Florida A&M,USA,1998,2,36,41,1.9,1.6,0.1,-13.2,0.08,0.17600000000000002,0.18600000000000003,0.43700000000000006,0.023,2006-07\n4876,Jermaine O'Neal,IND,28.0,210.82,117.93392,None,USA,1996,1,17,69,19.4,9.6,2.4,-0.5,0.07,0.23600000000000002,0.284,0.5,0.128,2006-07\n4877,Jeremy Richardson,POR,23.0,200.66,88.45044,Delta State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.3,0.3,0.0,-5.6,0.071,0.067,0.142,0.667,0.0,2006-07\n4878,Jeff McInnis,CHA,32.0,193.04,86.18248,North Carolina,USA,1996,2,37,38,4.3,1.6,3.3,-7.5,0.024,0.087,0.156,0.423,0.276,2006-07\n4879,Jeff Foster,IND,30.0,210.82,113.398,Texas State,USA,1999,1,21,75,4.3,8.1,0.8,-1.3,0.161,0.248,0.099,0.513,0.049,2006-07\n4880,Jason Williams,MIA,31.0,185.42,81.64656,Florida,USA,1998,1,7,61,10.9,2.3,5.3,1.9,0.012,0.073,0.182,0.54,0.275,2006-07\n4881,Jason Terry,DAL,29.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,81,16.7,2.9,5.2,10.4,0.018000000000000002,0.079,0.214,0.5870000000000001,0.244,2006-07\n4882,Jason Richardson,GSW,26.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,51,16.0,5.1,3.4,2.7,0.046,0.126,0.221,0.512,0.153,2006-07\n4883,Jason Maxiell,DET,24.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,67,5.0,2.8,0.2,4.6,0.111,0.114,0.18600000000000003,0.518,0.025,2006-07\n4884,Jason Kidd,NJN,34.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,80,13.0,8.2,9.2,1.8,0.054000000000000006,0.20800000000000002,0.192,0.516,0.405,2006-07\n4885,Jason Kapono,MIA,26.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2003,2,31,67,10.9,2.7,1.2,1.1,0.018000000000000002,0.098,0.179,0.613,0.079,2006-07\n4886,Jason Collins,NJN,28.0,213.36,117.93392,Stanford,USA,2001,1,18,80,2.1,4.0,0.6,3.3,0.059000000000000004,0.14400000000000002,0.07200000000000001,0.408,0.034,2006-07\n4887,John Lucas III,HOU,24.0,180.34,74.84268,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,3.3,0.8,0.7,-1.5,0.026000000000000002,0.08900000000000001,0.223,0.46799999999999997,0.16699999999999998,2006-07\n4888,Jason Richardson,CHA,27.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,82,21.8,5.4,3.1,-4.1,0.028999999999999998,0.131,0.258,0.5539999999999999,0.149,2007-08\n4889,Jason Smith,PHI,22.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,76,4.5,3.0,0.3,-0.5,0.081,0.16399999999999998,0.159,0.491,0.027999999999999997,2007-08\n4890,Chris Wilcox,SEA,25.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,62,13.4,7.0,1.2,-5.9,0.08,0.185,0.21100000000000002,0.5539999999999999,0.07,2007-08\n4891,Jeff Foster,IND,31.0,210.82,113.398,Texas State,USA,1999,1,21,77,6.4,8.7,1.7,-0.7,0.145,0.242,0.115,0.568,0.10300000000000001,2007-08\n4892,Javaris Crittenton,MEM,20.0,195.58,90.7184,Georgia Tech,USA,2007,1,19,50,5.6,2.2,1.0,-2.5,0.043,0.131,0.21600000000000003,0.499,0.121,2007-08\n4893,Jason Williams,MIA,32.0,185.42,81.64656,Florida,USA,1998,1,7,67,8.8,1.9,4.6,-11.1,0.006999999999999999,0.078,0.166,0.502,0.255,2007-08\n4894,Jason Terry,DAL,30.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,82,15.5,2.5,3.2,6.0,0.013999999999999999,0.077,0.21600000000000003,0.574,0.175,2007-08\n4895,Quincy Douby,SAC,24.0,190.5,79.3786,Rutgers,USA,2006,1,19,74,4.8,1.1,0.7,-6.9,0.022000000000000002,0.09,0.21100000000000002,0.495,0.105,2007-08\n4896,Quinton Ross,LAC,27.0,198.12,87.543256,Southern Methodist,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,4.1,2.3,1.2,-9.3,0.040999999999999995,0.091,0.121,0.43,0.094,2007-08\n4897,Raef LaFrentz,POR,32.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,1998,1,3,39,1.7,1.7,0.2,-5.7,0.111,0.145,0.127,0.469,0.033,2007-08\n4898,Rafer Alston,HOU,31.0,187.96,79.3786,Fresno State,USA,1998,2,39,74,13.1,3.5,5.3,6.5,0.013000000000000001,0.1,0.205,0.49200000000000005,0.24600000000000002,2007-08\n4899,Raja Bell,PHX,31.0,195.58,97.52228000000001,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,11.9,3.7,2.2,7.8,0.022000000000000002,0.08900000000000001,0.145,0.561,0.085,2007-08\n4900,Rajon Rondo,BOS,22.0,185.42,77.56423199999999,Kentucky,USA,2006,1,21,77,10.6,4.2,5.1,14.1,0.044000000000000004,0.11699999999999999,0.18899999999999997,0.515,0.263,2007-08\n4901,Ramon Sessions,MIL,22.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,17,8.1,3.4,7.5,-6.5,0.02,0.134,0.166,0.507,0.40700000000000003,2007-08\n4902,Jeff Green,SEA,21.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,80,10.5,4.7,1.5,-11.0,0.05,0.136,0.195,0.491,0.08199999999999999,2007-08\n4903,Randolph Morris,NYK,22.0,210.82,117.93392,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,3.1,2.1,0.1,-31.6,0.065,0.16899999999999998,0.19699999999999998,0.396,0.019,2007-08\n4904,Rashad McCants,MIN,23.0,193.04,95.25432,North Carolina,USA,2005,1,14,75,14.9,2.7,2.2,-4.3,0.028999999999999998,0.092,0.265,0.55,0.138,2007-08\n4905,Rashard Lewis,ORL,28.0,208.28,104.32616,None,USA,1998,2,32,81,18.2,5.4,2.4,7.2,0.038,0.122,0.207,0.591,0.10400000000000001,2007-08\n4906,Rasheed Wallace,DET,33.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1995,1,4,77,12.7,6.6,1.8,9.8,0.043,0.22,0.21,0.523,0.095,2007-08\n4907,Rasho Nesterovic,TOR,32.0,213.36,115.66596000000001,None,Slovenia,1998,1,17,71,7.8,4.8,1.2,2.9,0.10099999999999999,0.17,0.174,0.565,0.086,2007-08\n4908,Rasual Butler,NOH,29.0,200.66,92.98635999999999,La Salle,USA,2002,2,52,51,4.9,2.0,0.7,4.6,0.02,0.109,0.151,0.46,0.064,2007-08\n4909,Ray Allen,BOS,32.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,73,17.4,3.7,3.1,12.6,0.036000000000000004,0.083,0.21600000000000003,0.584,0.139,2007-08\n4910,Raymond Felton,CHA,24.0,185.42,89.811216,North Carolina,USA,2005,1,5,79,14.4,3.0,7.4,-3.8,0.013999999999999999,0.077,0.207,0.5,0.318,2007-08\n4911,Reggie Evans,PHI,28.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,5.2,7.5,0.8,-2.3,0.139,0.257,0.136,0.46299999999999997,0.051,2007-08\n4912,Renaldo Balkman,NYK,23.0,203.2,94.34713599999999,South Carolina,USA,2006,1,20,65,3.4,3.3,0.6,-4.6,0.096,0.162,0.126,0.49200000000000005,0.066,2007-08\n4913,Richard Hamilton,DET,30.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,72,17.3,3.3,4.2,7.8,0.037000000000000005,0.079,0.247,0.552,0.215,2007-08\n4914,Richard Jefferson,NJN,28.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2001,1,13,82,22.6,4.2,3.1,-4.9,0.034,0.091,0.26,0.5710000000000001,0.146,2007-08\n4915,Randy Foye,MIN,24.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,39,13.1,3.3,4.2,-6.9,0.012,0.11,0.20600000000000002,0.52,0.20199999999999999,2007-08\n4916,Richie Frahm,LAC,30.0,195.58,91.625584,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,4.7,1.4,0.8,-1.8,0.026000000000000002,0.069,0.16899999999999998,0.428,0.084,2007-08\n4917,Jeff McInnis,CHA,33.0,193.04,86.18248,North Carolina,USA,1996,2,37,54,4.5,1.8,4.1,-7.5,0.013999999999999999,0.069,0.113,0.461,0.239,2007-08\n4918,Jeremy Richardson,ATL,24.0,200.66,88.45044,Delta State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,1.5,0.3,0.1,-22.7,0.008,0.079,0.174,0.457,0.027999999999999997,2007-08\n4919,Justin Williams,HOU,24.0,208.28,117.93392,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,1.5,2.1,0.0,-5.0,0.19,0.271,0.16,0.42,0.0,2007-08\n4920,Juan Dixon,DET,29.0,190.5,74.84268,Maryland,USA,2002,1,17,53,5.0,1.4,1.8,7.2,0.025,0.107,0.221,0.488,0.23,2007-08\n4921,Juan Carlos Navarro,MEM,28.0,190.5,77.11064,None,Spain,2002,2,39,82,10.9,2.6,2.2,-7.9,0.018000000000000002,0.09699999999999999,0.201,0.54,0.132,2007-08\n4922,Josh Smith,ATL,22.0,205.74,106.59411999999999,None,USA,2004,1,17,81,17.2,8.2,3.4,-0.9,0.065,0.20199999999999999,0.248,0.52,0.163,2007-08\n4923,Josh Powell,LAC,25.0,205.74,108.86208,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,5.5,5.2,0.7,-13.4,0.10800000000000001,0.218,0.159,0.5,0.066,2007-08\n4924,Josh McRoberts,POR,21.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,8,1.5,1.3,0.3,23.0,0.077,0.276,0.18,0.6,0.111,2007-08\n4925,Josh Howard,DAL,28.0,195.58,95.25432,Wake Forest,USA,2003,1,29,76,19.9,7.0,2.2,8.1,0.052000000000000005,0.166,0.257,0.534,0.10300000000000001,2007-08\n4926,Josh Childress,ATL,25.0,203.2,95.25432,Stanford,USA,2004,1,6,76,11.8,4.9,1.5,-2.7,0.09,0.102,0.156,0.647,0.08800000000000001,2007-08\n4927,Josh Boone,NJN,23.0,208.28,107.501304,Connecticut,USA,2006,1,23,70,8.2,7.3,0.8,-4.4,0.121,0.19899999999999998,0.151,0.5429999999999999,0.05,2007-08\n4928,Jose Calderon,TOR,26.0,190.5,95.25432,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,11.2,2.9,8.3,3.7,0.016,0.1,0.16899999999999998,0.607,0.42,2007-08\n4929,Jorge Garbajosa,TOR,30.0,205.74,111.13004,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.1,2.1,0.4,-8.4,0.027999999999999997,0.25,0.168,0.44,0.067,2007-08\n4930,Jelani McCoy,DEN,30.0,208.28,111.13004,UCLA,USA,1998,2,33,6,0.5,1.2,0.0,-18.1,0.038,0.222,0.081,0.7979999999999999,0.0,2007-08\n4931,Jordan Farmar,LAL,21.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,82,9.1,2.2,2.7,8.6,0.027000000000000003,0.092,0.204,0.563,0.209,2007-08\n4932,Johan Petro,SEA,22.0,213.36,112.037224,None,France,2005,1,25,72,6.0,5.1,0.4,-11.3,0.08,0.228,0.179,0.45299999999999996,0.039,2007-08\n4933,Joey Graham,TOR,26.0,200.66,102.0582,Oklahoma State,USA,2005,1,16,38,3.6,1.8,0.4,1.6,0.064,0.18600000000000003,0.223,0.52,0.071,2007-08\n4934,Joel Przybilla,POR,28.0,215.9,115.66596000000001,Minnesota,USA,2000,1,9,77,4.8,8.4,0.4,-2.6,0.128,0.29,0.105,0.611,0.023,2007-08\n4935,Joel Anthony,MIA,25.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,3.5,3.9,0.1,-13.9,0.091,0.135,0.099,0.521,0.011000000000000001,2007-08\n4936,Joe Smith,CLE,32.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,77,10.1,5.2,0.9,-1.3,0.10300000000000001,0.163,0.212,0.524,0.068,2007-08\n4937,Joe Johnson,ATL,27.0,200.66,106.59411999999999,Arkansas,USA,2001,1,10,82,21.7,4.5,5.8,-0.9,0.028999999999999998,0.098,0.257,0.535,0.251,2007-08\n4938,Joakim 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Parker,LAC,27.0,193.04,86.18248,Fordham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,5.9,1.8,3.0,-8.7,0.008,0.08800000000000001,0.187,0.42,0.249,2007-08\n4951,Solomon Jones,ATL,23.0,208.28,104.32616,South Florida,USA,2006,2,33,35,1.0,1.2,0.0,-17.7,0.127,0.185,0.139,0.451,0.0,2007-08\n4952,Spencer Hawes,SAC,20.0,213.36,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,71,4.7,3.2,0.6,-4.4,0.087,0.205,0.191,0.486,0.076,2007-08\n4953,Stephane Lasme,MIA,25.0,203.2,97.52228000000001,Massachusetts,Gabon,2007,2,46,16,5.2,3.3,0.2,-6.4,0.1,0.099,0.166,0.488,0.02,2007-08\n4954,Stephen Graham,IND,26.0,198.12,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,4.0,1.0,0.4,1.5,0.03,0.155,0.24100000000000002,0.669,0.127,2007-08\n4955,Stephen Jackson,GSW,30.0,203.2,98.88305600000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,73,20.1,4.4,4.1,3.8,0.024,0.098,0.23199999999999998,0.536,0.151,2007-08\n4956,Stephon Marbury,NYK,31.0,187.96,92.98635999999999,Georgia 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Ratliff,DET,35.0,208.28,106.59411999999999,Wyoming,USA,1995,1,18,26,4.3,3.4,0.5,-0.3,0.08800000000000001,0.158,0.134,0.534,0.05,2007-08\n4970,Thomas Gardner,CHI,23.0,195.58,102.0582,Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,5.3,1.0,0.3,-7.2,0.061,0.025,0.257,0.44,0.038,2007-08\n4971,Steve Nash,PHX,34.0,190.5,80.73937600000001,Santa Clara,Canada,1996,1,15,81,16.9,3.5,11.1,10.3,0.013000000000000001,0.096,0.218,0.6409999999999999,0.447,2007-08\n4972,Robert Horry,SAS,37.0,208.28,108.86208,Alabama,USA,1992,1,11,45,2.5,2.4,1.0,0.2,0.068,0.155,0.125,0.426,0.132,2007-08\n4973,Shareef Abdur-Rahim,SAC,31.0,205.74,111.13004,California,USA,1996,1,3,6,1.7,1.7,0.7,-1.9,0.13,0.11800000000000001,0.157,0.317,0.129,2007-08\n4974,Shannon Brown,CHI,22.0,193.04,95.707912,Michigan State,USA,2006,1,25,21,5.4,1.0,0.8,-19.6,0.027000000000000003,0.077,0.309,0.41100000000000003,0.16,2007-08\n4975,Rodney Carney,PHI,24.0,200.66,92.532768,Memphis,USA,2006,1,16,70,5.8,2.1,0.5,0.7,0.053,0.11900000000000001,0.196,0.478,0.05,2007-08\n4976,Rodney Stuckey,DET,22.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,57,7.6,2.3,2.8,3.6,0.035,0.10800000000000001,0.228,0.484,0.258,2007-08\n4977,Roger Mason Jr.,WAS,27.0,195.58,96.16150400000001,Virginia,USA,2002,2,30,80,9.1,1.6,1.7,-1.7,0.012,0.081,0.19,0.573,0.133,2007-08\n4978,Ronald Dupree,SEA,27.0,200.66,94.800728,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.8,1.6,0.2,13.6,0.067,0.304,0.09699999999999999,0.515,0.1,2007-08\n4979,Ronnie Brewer,UTA,23.0,200.66,101.151016,Arkansas,USA,2006,1,14,76,12.0,2.9,1.8,6.1,0.057999999999999996,0.07200000000000001,0.174,0.612,0.092,2007-08\n4980,Ronnie Price,UTA,25.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,3.7,0.8,1.3,13.8,0.016,0.079,0.19399999999999998,0.516,0.20199999999999999,2007-08\n4981,Ronny Turiaf,LAL,25.0,208.28,113.398,Gonzaga,France,2005,2,37,78,6.6,3.9,1.6,5.1,0.076,0.153,0.168,0.539,0.13,2007-08\n4982,Royal Ivey,MIL,26.0,193.04,97.52228000000001,Texas,USA,2004,2,37,75,5.6,1.6,2.1,-8.6,0.03,0.071,0.16,0.48700000000000004,0.17600000000000002,2007-08\n4983,Ruben Patterson,LAC,32.0,195.58,101.151016,Cincinnati,USA,1998,2,31,20,5.1,3.2,0.9,-3.3,0.08199999999999999,0.125,0.18,0.486,0.087,2007-08\n4984,Rudy Gay,MEM,21.0,203.2,100.697424,Connecticut,USA,2006,1,8,81,20.1,6.2,2.0,-8.3,0.052000000000000005,0.139,0.25,0.546,0.09300000000000001,2007-08\n4985,Ryan Bowen,NOH,32.0,205.74,98.88305600000001,Iowa,USA,1998,2,55,53,2.2,1.9,0.5,3.1,0.094,0.085,0.092,0.505,0.055999999999999994,2007-08\n4986,Shaquille O'Neal,PHX,36.0,215.9,147.4174,Louisiana State,USA,1992,1,1,61,13.6,9.1,1.5,1.2,0.121,0.252,0.23399999999999999,0.589,0.08800000000000001,2007-08\n4987,Ryan Gomes,MIN,25.0,200.66,113.398,Providence,USA,2005,2,50,82,12.6,5.8,1.8,-7.1,0.062,0.16899999999999998,0.195,0.539,0.094,2007-08\n4988,Salim Stoudamire,ATL,25.0,185.42,79.3786,Arizona,USA,2005,2,31,35,5.7,0.7,0.8,-5.8,0.011000000000000001,0.059000000000000004,0.244,0.495,0.12300000000000001,2007-08\n4989,Sam Cassell,BOS,38.0,190.5,83.91452,Florida State,USA,1993,1,24,55,11.2,2.5,3.9,-3.7,0.015,0.106,0.25,0.517,0.298,2007-08\n4990,Samuel Dalembert,PHI,28.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,82,10.5,10.4,0.5,-0.7,0.134,0.24100000000000002,0.155,0.556,0.026000000000000002,2007-08\n4991,Sasha Pavlovic,CLE,24.0,200.66,108.40848799999999,None,Montenegro,2003,1,19,51,7.4,2.5,1.6,-1.8,0.032,0.087,0.187,0.434,0.111,2007-08\n4992,Sasha Vujacic,LAL,24.0,200.66,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,27,72,8.8,2.1,1.0,5.4,0.017,0.11699999999999999,0.20199999999999999,0.605,0.087,2007-08\n4993,Scot Pollard,BOS,33.0,210.82,126.098576,Kansas,USA,1997,1,19,22,1.8,1.7,0.1,4.9,0.10800000000000001,0.15,0.10400000000000001,0.597,0.027000000000000003,2007-08\n4994,Sean Marks,PHX,32.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,19,3.1,1.9,0.2,-20.1,0.071,0.18600000000000003,0.21899999999999997,0.574,0.063,2007-08\n4995,Sean Williams,NJN,21.0,208.28,106.59411999999999,Boston College,USA,2007,1,17,73,5.6,4.4,0.4,-7.0,0.105,0.192,0.153,0.563,0.037000000000000005,2007-08\n4996,Sebastian Telfair,MIN,23.0,182.88,79.3786,None,USA,2004,1,13,60,9.3,2.3,5.9,-11.8,0.009000000000000001,0.07400000000000001,0.168,0.462,0.282,2007-08\n4997,Sergio Rodriguez,POR,22.0,190.5,76.203456,None,Spain,2006,1,27,72,2.5,0.8,1.7,-9.4,0.024,0.083,0.201,0.423,0.35,2007-08\n4998,Shane Battier,HOU,29.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,80,9.3,5.1,1.9,6.2,0.052000000000000005,0.10300000000000001,0.11599999999999999,0.561,0.079,2007-08\n4999,Ryan Hollins,CHA,23.0,213.36,104.32616,UCLA,USA,2006,2,50,60,2.5,1.8,0.2,-2.2,0.11800000000000001,0.121,0.13,0.565,0.04,2007-08\n5000,Kaniel Dickens,CLE,29.0,203.2,97.52228000000001,Idaho,USA,2000,2,50,5,0.4,0.2,0.2,0.8,0.0,0.111,0.125,0.33299999999999996,0.16699999999999998,2007-08\n5001,Kareem Rush,IND,27.0,198.12,97.52228000000001,Missouri,USA,2002,1,20,71,8.3,2.4,1.3,-2.5,0.013000000000000001,0.113,0.188,0.5,0.09699999999999999,2007-08\n5002,Kasib Powell,MIA,27.0,200.66,97.52228000000001,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,7.6,4.0,1.6,-12.5,0.031,0.139,0.172,0.424,0.129,2007-08\n5003,Mike Miller,MEM,28.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,70,16.4,6.7,3.4,-5.5,0.024,0.187,0.19899999999999998,0.625,0.155,2007-08\n5004,Mike James,NOH,33.0,187.96,85.275296,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,5.0,1.3,1.1,-2.4,0.022000000000000002,0.08900000000000001,0.222,0.43700000000000006,0.142,2007-08\n5005,Mike Harris,HOU,25.0,198.12,108.86208,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,3.6,3.2,0.2,3.5,0.17,0.19899999999999998,0.198,0.519,0.033,2007-08\n5006,Mike Dunleavy,IND,27.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,82,19.1,5.2,3.5,1.0,0.022000000000000002,0.135,0.218,0.605,0.158,2007-08\n5007,Mike Conley,MEM,20.0,185.42,81.64656,Ohio State,USA,2007,1,4,53,9.4,2.6,4.2,-10.4,0.017,0.099,0.18899999999999997,0.502,0.247,2007-08\n5008,Mike Bibby,ATL,30.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,1998,1,2,48,13.9,3.3,6.0,-1.9,0.012,0.102,0.215,0.515,0.281,2007-08\n5009,Mickael Pietrus,GSW,26.0,198.12,97.52228000000001,None,France,2003,1,11,66,7.2,3.7,0.7,1.4,0.053,0.154,0.154,0.5489999999999999,0.051,2007-08\n5010,Mickael Gelabale,SEA,25.0,200.66,97.52228000000001,None,USA,2005,2,48,39,4.3,1.5,0.8,-5.7,0.037000000000000005,0.095,0.17800000000000002,0.509,0.113,2007-08\n5011,Michael Ruffin,MIL,31.0,203.2,112.490816,Tulsa,USA,1999,2,32,46,2.0,4.0,0.5,-3.7,0.154,0.192,0.077,0.507,0.055,2007-08\n5012,Michael Redd,MIL,28.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,2000,2,43,72,22.7,4.3,3.4,-7.5,0.036000000000000004,0.10099999999999999,0.27,0.5589999999999999,0.16,2007-08\n5013,Michael Finley,SAS,35.0,200.66,102.0582,Wisconsin,USA,1995,1,21,82,10.1,3.1,1.4,5.7,0.015,0.12,0.188,0.519,0.084,2007-08\n5014,Mike Wilks,SEA,29.0,177.8,81.64656,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.7,1.3,0.9,-3.7,0.031,0.08900000000000001,0.115,0.5429999999999999,0.121,2007-08\n5015,Michael Doleac,MIN,31.0,210.82,118.841104,Utah,USA,1998,1,12,24,2.4,2.0,0.3,-9.2,0.066,0.151,0.129,0.446,0.040999999999999995,2007-08\n5016,Melvin Ely,NOH,30.0,208.28,118.38751200000002,Fresno State,USA,2002,1,12,52,3.9,2.8,0.4,9.9,0.054000000000000006,0.207,0.193,0.491,0.055,2007-08\n5017,Mehmet Okur,UTA,29.0,210.82,119.294696,None,Turkey,2001,2,37,72,14.5,7.7,2.0,7.4,0.069,0.213,0.19899999999999998,0.556,0.08900000000000001,2007-08\n5018,Maurice Evans,ORL,29.0,195.58,99.79024,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,8.9,2.9,1.1,5.0,0.065,0.084,0.165,0.5710000000000001,0.07200000000000001,2007-08\n5019,Maurice Ager,NJN,24.0,195.58,91.625584,Michigan State,USA,2006,1,28,26,2.0,0.5,0.3,-10.3,0.027000000000000003,0.062,0.21600000000000003,0.363,0.085,2007-08\n5020,Matt Harpring,UTA,32.0,200.66,104.32616,Georgia Tech,USA,1998,1,15,76,8.2,3.2,1.1,0.6,0.084,0.13,0.215,0.551,0.099,2007-08\n5021,Matt Carroll,CHA,27.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,9.0,2.8,0.9,-2.7,0.019,0.111,0.159,0.5539999999999999,0.057999999999999996,2007-08\n5022,Matt Bonner,SAS,28.0,208.28,108.86208,Florida,USA,2003,2,45,68,4.8,2.8,0.5,6.1,0.07400000000000001,0.187,0.196,0.525,0.066,2007-08\n5023,Matt Barnes,GSW,28.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,73,6.7,4.4,1.9,1.6,0.067,0.18100000000000002,0.166,0.51,0.136,2007-08\n5024,Marvin Williams,ATL,22.0,205.74,104.32616,North 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Ellis,GSW,22.0,190.5,80.28578399999998,None,USA,2005,2,40,81,20.2,5.0,3.9,3.6,0.045,0.098,0.218,0.58,0.154,2007-08\n5031,Chris Webber,GSW,35.0,208.28,111.13004,Michigan,USA,1993,1,1,9,3.9,3.6,2.0,-8.8,0.018000000000000002,0.24600000000000002,0.159,0.48200000000000004,0.188,2007-08\n5032,Quentin Richardson,NYK,28.0,198.12,106.59411999999999,DePaul,USA,2000,1,18,65,8.1,4.8,1.8,-10.3,0.034,0.162,0.162,0.444,0.099,2007-08\n5033,Primoz Brezec,TOR,28.0,215.9,115.66596000000001,None,Slovenia,2000,1,27,50,2.2,1.6,0.2,-5.8,0.073,0.133,0.13,0.502,0.036000000000000004,2007-08\n5034,Peja Stojakovic,NOH,31.0,208.28,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,77,16.4,4.3,1.2,8.7,0.027000000000000003,0.11800000000000001,0.195,0.581,0.053,2007-08\n5035,Paul Pierce,BOS,30.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,80,19.6,5.1,4.5,14.0,0.023,0.141,0.247,0.599,0.21,2007-08\n5036,Paul Millsap,UTA,23.0,203.2,117.02673600000001,Louisiana 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Brown,BOS,38.0,210.82,108.40848799999999,Louisiana Tech,USA,1992,2,29,18,2.2,3.8,0.6,-2.1,0.149,0.2,0.125,0.406,0.078,2007-08\n5042,Mo Williams,MIL,25.0,185.42,83.91452,Alabama,USA,2003,2,47,66,17.2,3.5,6.3,-7.1,0.018000000000000002,0.09699999999999999,0.225,0.5660000000000001,0.299,2007-08\n5043,Othella Harrington,CHA,34.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,1996,2,30,22,2.1,1.9,0.2,6.0,0.08,0.21100000000000002,0.165,0.469,0.037000000000000005,2007-08\n5044,Oleksiy Pecherov,WAS,22.0,213.36,106.140528,None,Ukraine,2006,1,18,35,3.6,1.9,0.2,-13.4,0.077,0.171,0.22699999999999998,0.451,0.038,2007-08\n5045,Nick Young,WAS,23.0,198.12,90.7184,Southern California,USA,2007,1,16,75,7.5,1.5,0.8,-9.1,0.023,0.09300000000000001,0.248,0.527,0.10099999999999999,2007-08\n5046,Nick Fazekas,LAC,23.0,210.82,106.59411999999999,Nevada,USA,2007,2,34,26,4.1,3.4,0.4,2.3,0.14,0.221,0.182,0.584,0.07400000000000001,2007-08\n5047,Nick 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Odom,LAL,28.0,208.28,104.32616,Rhode Island,USA,1999,1,4,77,14.2,10.6,3.5,8.1,0.077,0.225,0.165,0.5820000000000001,0.138,2007-08\n5061,LaMarcus Aldridge,POR,22.0,210.82,111.13004,Texas,USA,2006,1,2,76,17.8,7.6,1.6,-0.1,0.098,0.161,0.254,0.523,0.086,2007-08\n5062,Kyrylo Fesenko,UTA,21.0,215.9,130.63449599999998,None,Ukraine,2007,2,38,9,1.6,2.8,0.2,-2.9,0.212,0.18600000000000003,0.15,0.39399999999999996,0.048,2007-08\n5063,Kyle Lowry,MEM,22.0,182.88,79.3786,Villanova,USA,2006,1,24,82,9.6,3.0,3.6,-5.2,0.022000000000000002,0.113,0.184,0.531,0.22399999999999998,2007-08\n5064,Kyle Korver,UTA,27.0,198.12,95.707912,Creighton,USA,2003,2,51,75,9.9,2.3,1.3,6.6,0.015,0.10300000000000001,0.18600000000000003,0.585,0.095,2007-08\n5065,Kwame Brown,MEM,26.0,210.82,122.46983999999999,None,USA,2001,1,1,38,4.8,4.9,1.2,-4.9,0.081,0.203,0.14800000000000002,0.49700000000000005,0.099,2007-08\n5066,Kurt Thomas,SAS,35.0,205.74,106.59411999999999,Texas 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Perkins,BOS,23.0,208.28,119.74828799999999,None,USA,2003,1,27,78,6.9,6.1,1.1,14.6,0.098,0.19,0.136,0.632,0.063,2007-08\n5080,Kelenna Azubuike,GSW,24.0,195.58,99.79024,Kentucky,England,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,8.5,4.0,0.9,0.7,0.063,0.138,0.172,0.534,0.063,2007-08\n5081,Keith Langford,SAS,24.0,193.04,97.52228000000001,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,1.0,0.0,35.9,0.0,0.154,0.18,0.25,0.0,2007-08\n5082,Keith Bogans,ORL,28.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,82,8.7,3.2,1.3,7.4,0.023,0.111,0.14400000000000002,0.5589999999999999,0.071,2007-08\n5083,Kirk Hinrich,CHI,27.0,190.5,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,75,11.5,3.3,6.0,-2.6,0.013000000000000001,0.107,0.18899999999999997,0.501,0.303,2007-08\n5084,LeBron James,CLE,23.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,75,30.0,7.9,7.2,2.4,0.049,0.17800000000000002,0.33299999999999996,0.568,0.35200000000000004,2007-08\n5085,Leandro Barbosa,PHX,25.0,190.5,91.625584,None,Brazil,2003,1,28,82,15.6,2.8,2.6,3.7,0.02,0.083,0.228,0.575,0.13699999999999998,2007-08\n5086,Leon Powe,BOS,24.0,203.2,108.86208,California,USA,2006,2,49,56,7.9,4.1,0.3,7.6,0.14400000000000002,0.19,0.22399999999999998,0.629,0.036000000000000004,2007-08\n5087,Mardy Collins,NYK,23.0,198.12,99.79024,Temple,USA,2006,1,29,46,3.2,1.6,1.9,-11.5,0.032,0.099,0.174,0.37799999999999995,0.221,2007-08\n5088,Marcus Williams,LAC,21.0,200.66,93.89354399999999,Arizona,USA,2007,2,33,11,0.9,1.1,0.3,-1.1,0.08,0.242,0.23199999999999998,0.25,0.14300000000000002,2007-08\n5089,Marcus Williams,NJN,22.0,190.5,92.98635999999999,Connecticut,USA,2006,1,22,53,5.9,1.9,2.6,-11.2,0.019,0.124,0.212,0.499,0.285,2007-08\n5090,Marcus Vinicius,NOH,24.0,203.2,102.0582,None,USA,2006,2,43,13,2.2,0.6,0.2,0.4,0.019,0.10400000000000001,0.17800000000000002,0.564,0.047,2007-08\n5091,Marcus Camby,DEN,34.0,210.82,106.59411999999999,Massachusetts,USA,1996,1,2,79,9.1,13.1,3.3,4.9,0.09300000000000001,0.308,0.129,0.498,0.126,2007-08\n5092,Marcus Banks,MIA,26.0,187.96,96.16150400000001,Nevada-Las Vegas,USA,2003,1,13,36,6.6,1.3,1.7,-6.4,0.008,0.078,0.201,0.579,0.179,2007-08\n5093,Marco Belinelli,GSW,22.0,195.58,87.089664,None,Italy,2007,1,18,33,2.9,0.4,0.5,-10.1,0.011000000000000001,0.05,0.184,0.49,0.099,2007-08\n5094,Marcin Gortat,ORL,24.0,213.36,108.86208,None,Poland,2005,2,57,6,3.0,2.7,0.3,-0.3,0.2,0.25,0.223,0.491,0.08,2007-08\n5095,Manu Ginobili,SAS,30.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,74,19.5,4.8,4.5,8.7,0.033,0.145,0.281,0.612,0.257,2007-08\n5096,Malik Rose,NYK,33.0,200.66,115.66596000000001,Drexel,USA,1996,2,44,49,3.5,2.1,0.6,-5.5,0.071,0.179,0.226,0.42200000000000004,0.09300000000000001,2007-08\n5097,Malik Allen,DAL,30.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,4.6,2.7,0.6,-1.4,0.073,0.141,0.166,0.5,0.069,2007-08\n5098,Maceo Baston,TOR,32.0,208.28,104.32616,Michigan,USA,1998,2,58,15,2.7,1.7,0.2,-4.0,0.102,0.20199999999999999,0.147,0.6970000000000001,0.048,2007-08\n5099,Luther Head,HOU,25.0,190.5,83.91452,Illinois,USA,2005,1,24,73,7.6,1.8,1.9,4.6,0.016,0.095,0.195,0.5429999999999999,0.163,2007-08\n5100,Luol Deng,CHI,23.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,63,17.0,6.3,2.5,-4.3,0.07,0.141,0.23399999999999999,0.528,0.127,2007-08\n5101,Luke Walton,LAL,28.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2003,2,32,74,7.2,3.9,2.9,6.2,0.055999999999999994,0.127,0.159,0.509,0.182,2007-08\n5102,Luke Ridnour,SEA,27.0,187.96,79.3786,Oregon,USA,2003,1,14,61,6.4,1.5,4.0,-6.3,0.012,0.07200000000000001,0.174,0.48200000000000004,0.29600000000000004,2007-08\n5103,Luke Jackson,MIA,26.0,200.66,97.52228000000001,Oregon,USA,2004,1,10,14,5.6,2.4,1.2,-2.5,0.036000000000000004,0.146,0.213,0.43799999999999994,0.134,2007-08\n5104,Luis Scola,HOU,28.0,205.74,111.13004,None,Argentina,2002,2,55,82,10.3,6.4,1.3,4.1,0.09699999999999999,0.195,0.19699999999999998,0.5479999999999999,0.08800000000000001,2007-08\n5105,Lou Williams,PHI,21.0,187.96,79.3786,None,USA,2005,2,45,80,11.5,2.1,3.2,-1.1,0.025,0.081,0.242,0.523,0.23600000000000002,2007-08\n5106,Lou Amundson,PHI,25.0,205.74,102.0582,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.1,0.8,0.0,-5.0,0.12300000000000001,0.081,0.14300000000000002,0.47200000000000003,0.0,2007-08\n5107,Lorenzen Wright,SAC,32.0,210.82,115.66596000000001,Memphis,USA,1996,1,7,18,0.8,2.1,0.2,-3.1,0.057999999999999996,0.18899999999999997,0.083,0.317,0.044000000000000004,2007-08\n5108,Loren Woods,HOU,30.0,218.44,117.93392,Arizona,USA,2001,2,45,7,0.9,0.1,0.3,31.3,0.0,0.063,0.153,0.6,0.16699999999999998,2007-08\n5109,Linton Johnson,TOR,28.0,203.2,92.98635999999999,Tulane,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,2.6,1.8,0.5,-12.2,0.091,0.187,0.183,0.528,0.111,2007-08\n5110,Lindsey Hunter,DET,37.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,24,2.4,0.5,1.4,4.0,0.023,0.05,0.182,0.42700000000000005,0.237,2007-08\n5111,Linas Kleiza,DEN,23.0,203.2,111.13004,Missouri,Lithuania,2005,1,27,79,11.1,4.2,1.2,6.0,0.053,0.138,0.188,0.585,0.076,2007-08\n5112,Tim Duncan,SAS,32.0,210.82,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,78,19.3,11.3,2.8,7.8,0.10800000000000001,0.281,0.28300000000000003,0.546,0.152,2007-08\n5113,Tim Thomas,LAC,31.0,208.28,108.86208,Villanova,USA,1997,1,7,63,12.4,5.1,2.7,-6.5,0.037000000000000005,0.156,0.207,0.505,0.154,2007-08\n5114,Julian Wright,NOH,21.0,203.2,102.0582,Kansas,USA,2007,1,13,57,3.9,2.1,0.7,3.6,0.061,0.156,0.166,0.581,0.1,2007-08\n5115,Tony Parker,SAS,26.0,187.96,81.64656,None,France,2001,1,28,69,18.8,3.2,6.0,7.6,0.016,0.095,0.28300000000000003,0.542,0.327,2007-08\n5116,Al Thornton,LAC,24.0,203.2,99.79024,Florida State,USA,2007,1,14,79,12.7,4.5,1.2,-9.2,0.052000000000000005,0.141,0.242,0.504,0.084,2007-08\n5117,Alando Tucker,PHX,24.0,198.12,92.98635999999999,Wisconsin,USA,2007,1,29,6,3.7,1.3,0.0,-0.2,0.08900000000000001,0.068,0.25,0.446,0.0,2007-08\n5118,Alexander Johnson,MIA,25.0,205.74,104.32616,Florida State,USA,2006,2,45,43,4.2,2.2,0.3,-12.3,0.075,0.152,0.18100000000000002,0.5539999999999999,0.045,2007-08\n5119,Allen Iverson,DEN,33.0,182.88,81.64656,Georgetown,USA,1996,1,1,82,26.4,3.0,7.1,5.8,0.015,0.061,0.266,0.5670000000000001,0.271,2007-08\n5120,Alonzo Mourning,MIA,38.0,208.28,118.38751200000002,Georgetown,USA,1992,1,2,25,6.0,3.7,0.3,-0.4,0.10300000000000001,0.16399999999999998,0.182,0.58,0.032,2007-08\n5121,Amar'e Stoudemire,PHX,25.0,208.28,112.94440800000001,None,USA,2002,1,9,79,25.2,9.1,1.5,8.3,0.085,0.214,0.282,0.6559999999999999,0.07200000000000001,2007-08\n5122,Amir Johnson,DET,21.0,205.74,95.25432,None,USA,2005,2,56,62,3.6,3.8,0.5,14.1,0.136,0.21100000000000002,0.136,0.584,0.057999999999999996,2007-08\n5123,Anderson Varejao,CLE,25.0,208.28,108.86208,None,Brazil,2004,2,30,48,6.7,8.3,1.1,2.8,0.11199999999999999,0.239,0.136,0.485,0.065,2007-08\n5124,Andray Blatche,WAS,21.0,210.82,112.490816,None,USA,2005,2,49,82,7.5,5.2,1.1,-5.8,0.114,0.193,0.19899999999999998,0.512,0.096,2007-08\n5125,Andre Barrett,LAC,26.0,177.8,78.471416,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.5,0.3,1.8,-32.1,0.0,0.048,0.122,0.51,0.583,2007-08\n5126,Andre Brown,MEM,27.0,205.74,111.13004,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,3.0,2.8,0.2,-12.2,0.128,0.218,0.172,0.502,0.045,2007-08\n5127,Al Jefferson,MIN,23.0,208.28,120.20188,None,USA,2004,1,15,82,21.0,11.1,1.4,-11.2,0.11800000000000001,0.251,0.276,0.535,0.075,2007-08\n5128,Andre Iguodala,PHI,24.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,82,19.9,5.4,4.8,-0.5,0.031,0.134,0.24,0.5429999999999999,0.207,2007-08\n5129,Andre Owens,IND,27.0,193.04,90.7184,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,4.0,1.5,1.5,-0.4,0.038,0.09300000000000001,0.163,0.504,0.18,2007-08\n5130,Andrea Bargnani,TOR,22.0,213.36,113.398,None,Italy,2006,1,1,78,10.2,3.7,1.1,3.7,0.031,0.152,0.226,0.495,0.073,2007-08\n5131,Andrei Kirilenko,UTA,27.0,205.74,101.151016,None,Russia,1999,1,24,72,11.0,4.7,4.0,8.8,0.068,0.11800000000000001,0.161,0.603,0.17600000000000002,2007-08\n5132,Andres Nocioni,CHI,28.0,200.66,102.0582,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,13.2,4.2,1.2,-2.2,0.026000000000000002,0.16899999999999998,0.24600000000000002,0.5489999999999999,0.083,2007-08\n5133,Andrew Bogut,MIL,23.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,78,14.3,9.8,2.6,-6.6,0.106,0.23199999999999998,0.205,0.532,0.121,2007-08\n5134,Andrew Bynum,LAL,20.0,213.36,129.27372,None,USA,2005,1,10,35,13.1,10.2,1.7,10.8,0.121,0.256,0.171,0.659,0.091,2007-08\n5135,Andris Biedrins,GSW,22.0,210.82,104.32616,None,Latvia,2004,1,11,76,10.5,9.8,1.0,5.3,0.128,0.257,0.14400000000000002,0.637,0.051,2007-08\n5136,Anfernee Hardaway,MIA,36.0,200.66,97.52228000000001,Memphis,USA,1993,1,3,16,3.8,2.2,2.2,-4.8,0.011000000000000001,0.11199999999999999,0.11199999999999999,0.469,0.17300000000000001,2007-08\n5137,Antawn Jamison,WAS,32.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina,USA,1998,1,4,79,21.4,10.2,1.5,2.1,0.078,0.23399999999999999,0.256,0.525,0.07,2007-08\n5138,Anthony Carter,DEN,33.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,7.8,2.9,5.5,1.6,0.015,0.09300000000000001,0.139,0.531,0.266,2007-08\n5139,Anthony Johnson,SAC,33.0,190.5,88.45044,College of Charleston,USA,1997,2,39,69,5.6,2.0,3.8,-3.4,0.017,0.086,0.136,0.517,0.268,2007-08\n5140,Andre Miller,PHI,32.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,82,17.0,4.0,6.9,-1.8,0.037000000000000005,0.091,0.22699999999999998,0.537,0.318,2007-08\n5141,Al Horford,ATL,22.0,208.28,111.13004,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,81,10.1,9.7,1.5,-2.4,0.113,0.247,0.162,0.539,0.078,2007-08\n5142,Al Harrington,GSW,28.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,81,13.6,5.4,1.6,3.0,0.05,0.175,0.21100000000000002,0.547,0.08900000000000001,2007-08\n5143,Adrian Griffin,SEA,33.0,195.58,104.32616,Seton Hall,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,1.9,1.7,0.8,0.4,0.099,0.12,0.146,0.406,0.134,2007-08\n5144,Darius Songaila,WAS,30.0,205.74,112.490816,Wake Forest,Lithuania,2002,2,49,80,6.2,3.4,1.7,0.8,0.061,0.146,0.174,0.496,0.142,2007-08\n5145,Danny Granger,IND,25.0,203.2,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,80,19.6,6.1,2.1,-2.1,0.035,0.15,0.233,0.5710000000000001,0.09699999999999999,2007-08\n5146,Daniel Gibson,CLE,22.0,187.96,87.996848,Texas,USA,2006,2,42,58,10.4,2.3,2.5,2.3,0.019,0.071,0.153,0.5920000000000001,0.13,2007-08\n5147,Dan Gadzuric,MIL,30.0,210.82,111.13004,UCLA,Netherlands,2002,2,33,51,3.2,2.8,0.2,-7.7,0.122,0.18,0.174,0.44299999999999995,0.034,2007-08\n5148,Dan Dickau,LAC,29.0,182.88,81.64656,Gonzaga,USA,2002,1,28,67,5.3,1.4,2.6,-4.1,0.013999999999999999,0.099,0.172,0.53,0.273,2007-08\n5149,Damon Stoudamire,SAS,34.0,177.8,77.56423199999999,Arizona,USA,1995,1,7,60,5.3,2.0,2.8,-4.6,0.022000000000000002,0.10800000000000001,0.193,0.45,0.244,2007-08\n5150,Damon Jones,CLE,31.0,190.5,88.45044,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,6.5,1.1,1.9,0.2,0.004,0.06,0.141,0.5820000000000001,0.154,2007-08\n5151,Damien Wilkins,SEA,28.0,198.12,102.0582,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,9.2,3.2,2.0,-12.1,0.043,0.106,0.19399999999999998,0.474,0.129,2007-08\n5152,Dahntay Jones,SAC,27.0,198.12,95.25432,Duke,USA,2003,1,20,25,3.2,1.4,0.5,0.2,0.04,0.149,0.19,0.537,0.10300000000000001,2007-08\n5153,Daequan Cook,MIA,21.0,195.58,92.98635999999999,Ohio State,USA,2007,1,21,59,8.8,3.0,1.3,-11.7,0.016,0.134,0.19699999999999998,0.48,0.095,2007-08\n5154,DJ Strawberry,PHX,23.0,195.58,91.171992,Maryland,USA,2007,2,59,33,2.2,0.8,0.9,-3.2,0.034,0.073,0.18899999999999997,0.364,0.165,2007-08\n5155,DJ Mbenga,LAL,27.0,213.36,115.66596000000001,None,Democratic Republic of the Congo,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,2.0,1.7,0.2,1.8,0.086,0.151,0.136,0.465,0.044000000000000004,2007-08\n5156,Cuttino Mobley,LAC,32.0,193.04,97.52228000000001,Rhode Island,USA,1998,2,41,77,12.8,3.6,2.6,-7.8,0.022000000000000002,0.099,0.185,0.514,0.131,2007-08\n5157,Craig Smith,MIN,24.0,203.2,113.398,Boston College,USA,2006,2,36,77,9.4,4.6,0.8,-8.7,0.095,0.18,0.20600000000000002,0.59,0.066,2007-08\n5158,Courtney Sims,IND,24.0,210.82,111.13004,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.0,0.7,0.3,-6.2,0.083,0.091,0.034,0.0,0.14300000000000002,2007-08\n5159,Corey Maggette,LAC,28.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,70,22.1,5.6,2.7,-5.0,0.036000000000000004,0.145,0.273,0.595,0.14300000000000002,2007-08\n5160,Corey Brewer,MIN,22.0,205.74,83.91452,Florida,USA,2007,1,7,79,5.8,3.7,1.4,-9.3,0.049,0.138,0.156,0.429,0.092,2007-08\n5161,Coby Karl,LAL,25.0,195.58,97.52228000000001,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,1.8,0.8,0.5,16.1,0.045,0.14300000000000002,0.218,0.493,0.184,2007-08\n5162,Chucky Atkins,DEN,33.0,180.34,83.91452,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,4.7,1.3,2.0,-1.6,0.009000000000000001,0.085,0.165,0.449,0.212,2007-08\n5163,Chuck Hayes,HOU,25.0,198.12,107.95489599999999,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,3.0,5.4,1.2,8.6,0.098,0.20800000000000002,0.086,0.512,0.083,2007-08\n5164,Aaron Brooks,HOU,23.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,51,5.2,1.1,1.7,-0.5,0.026000000000000002,0.085,0.22399999999999998,0.535,0.249,2007-08\n5165,Aaron Gray,CHI,23.0,213.36,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2007,2,49,61,4.3,2.8,0.7,-1.0,0.127,0.188,0.221,0.529,0.113,2007-08\n5166,Aaron Williams,LAC,36.0,205.74,106.59411999999999,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,2.3,2.0,0.3,-15.9,0.06,0.18600000000000003,0.11800000000000001,0.54,0.052000000000000005,2007-08\n5167,Acie Law,ATL,23.0,190.5,88.45044,Texas A&M,USA,2007,1,11,56,4.2,1.0,2.0,-7.2,0.016,0.062,0.16399999999999998,0.455,0.218,2007-08\n5168,Adonal Foyle,ORL,33.0,208.28,122.46983999999999,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,82,1.9,2.5,0.2,0.4,0.107,0.195,0.12300000000000001,0.46399999999999997,0.038,2007-08\n5169,Anthony Parker,TOR,33.0,198.12,97.52228000000001,Bradley,USA,1997,1,21,82,12.5,4.1,2.2,4.0,0.023,0.127,0.175,0.58,0.107,2007-08\n5170,Darius Washington,SAS,22.0,187.96,88.45044,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,2.9,1.1,0.8,1.3,0.035,0.129,0.214,0.493,0.161,2007-08\n5171,Antoine Walker,MIN,31.0,205.74,111.13004,Kentucky,USA,1996,1,6,46,8.0,3.7,1.0,-5.1,0.068,0.146,0.22399999999999998,0.455,0.085,2007-08\n5172,Antonio Daniels,WAS,33.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,71,8.4,2.9,4.8,0.2,0.012,0.10300000000000001,0.135,0.5489999999999999,0.239,2007-08\n5173,C.J. Watson,GSW,24.0,187.96,81.64656,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,3.7,1.0,1.1,1.9,0.036000000000000004,0.055,0.153,0.519,0.139,2007-08\n5174,CJ Miles,UTA,21.0,198.12,99.79024,None,USA,2005,2,34,60,5.0,1.3,0.9,7.1,0.027000000000000003,0.111,0.18100000000000002,0.574,0.113,2007-08\n5175,Calvin Booth,PHI,32.0,210.82,113.398,Penn State,USA,1999,2,35,31,0.8,1.2,0.3,-3.0,0.034,0.18,0.077,0.382,0.06,2007-08\n5176,Carl Landry,HOU,24.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,42,8.1,4.9,0.5,6.5,0.157,0.184,0.187,0.6409999999999999,0.05,2007-08\n5177,Carlos Arroyo,ORL,28.0,187.96,91.625584,Florida International,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,6.9,1.8,3.5,5.1,0.009000000000000001,0.09,0.171,0.547,0.272,2007-08\n5178,Carlos Boozer,UTA,26.0,205.74,120.655472,Duke,USA,2002,2,34,81,21.1,10.4,2.9,7.2,0.08800000000000001,0.27899999999999997,0.266,0.581,0.135,2007-08\n5179,Carlos Delfino,TOR,25.0,198.12,104.32616,None,Argentina,2003,1,25,82,9.0,4.4,1.8,0.8,0.039,0.184,0.188,0.527,0.11699999999999999,2007-08\n5180,Carmelo Anthony,DEN,24.0,203.2,104.32616,Syracuse,USA,2003,1,3,77,25.7,7.4,3.4,3.5,0.071,0.151,0.301,0.568,0.156,2007-08\n5181,Caron Butler,WAS,28.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,58,20.3,6.7,4.9,3.0,0.047,0.156,0.239,0.5579999999999999,0.21,2007-08\n5182,Casey Jacobsen,MEM,27.0,198.12,97.52228000000001,Stanford,USA,2002,1,22,53,2.0,1.2,0.4,0.4,0.023,0.10800000000000001,0.111,0.43700000000000006,0.052000000000000005,2007-08\n5183,Cedric Simmons,CHI,22.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina State,USA,2006,1,15,14,0.6,1.3,0.0,-20.2,0.07,0.141,0.121,0.217,0.0,2007-08\n5184,Bruce Bowen,SAS,37.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,6.0,2.9,1.1,4.9,0.016,0.095,0.1,0.527,0.055,2007-08\n5185,Channing Frye,POR,25.0,210.82,112.490816,Arizona,USA,2005,1,8,78,6.8,4.5,0.7,0.5,0.094,0.221,0.196,0.529,0.073,2007-08\n5186,Charlie Villanueva,MIL,23.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,76,11.7,6.1,1.0,-10.0,0.087,0.212,0.23800000000000002,0.502,0.07200000000000001,2007-08\n5187,Chauncey Billups,DET,31.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,78,17.0,2.7,6.8,10.3,0.02,0.083,0.231,0.619,0.341,2007-08\n5188,Cheikh Samb,DET,23.0,215.9,111.13004,None,USA,2006,2,51,4,1.8,1.8,0.0,9.2,0.15,0.138,0.08900000000000001,0.7170000000000001,0.0,2007-08\n5189,Chris Andersen,NOH,29.0,208.28,103.418976,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.2,1.8,0.0,3.8,0.059000000000000004,0.259,0.125,0.342,0.0,2007-08\n5190,Chris Bosh,TOR,24.0,208.28,104.32616,Georgia Tech,USA,2003,1,4,67,22.3,8.7,2.6,7.8,0.08900000000000001,0.2,0.282,0.588,0.12300000000000001,2007-08\n5191,Chris Duhon,CHI,25.0,185.42,83.91452,Duke,USA,2004,2,38,66,5.8,1.8,4.0,-2.7,0.013999999999999999,0.076,0.134,0.508,0.273,2007-08\n5192,Chris Kaman,LAC,26.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,56,15.7,12.7,1.9,-5.1,0.095,0.293,0.218,0.5379999999999999,0.094,2007-08\n5193,Chris Mihm,LAL,28.0,213.36,120.20188,Texas,USA,2000,1,7,23,3.6,3.3,0.6,-1.2,0.111,0.18,0.195,0.384,0.071,2007-08\n5194,Tony Allen,BOS,26.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,75,6.6,2.2,1.5,9.4,0.032,0.10800000000000001,0.196,0.527,0.14300000000000002,2007-08\n5195,Chris Quinn,MIA,24.0,187.96,79.3786,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,7.8,2.0,3.0,-7.1,0.01,0.098,0.172,0.5589999999999999,0.23399999999999999,2007-08\n5196,Chris Richard,MIN,23.0,205.74,122.46983999999999,Florida,USA,2007,2,41,52,1.9,2.6,0.3,-3.1,0.10400000000000001,0.172,0.098,0.496,0.046,2007-08\n5197,Charlie Bell,MIL,29.0,190.5,90.7184,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,7.6,2.5,3.1,-8.0,0.021,0.102,0.16699999999999998,0.49,0.20800000000000002,2007-08\n5198,Brian Skinner,PHX,32.0,205.74,115.66596000000001,Baylor,USA,1998,1,22,66,3.3,3.6,0.2,-1.0,0.085,0.214,0.14,0.485,0.025,2007-08\n5199,Brian Scalabrine,BOS,30.0,205.74,106.59411999999999,Southern California,USA,2001,2,34,48,1.8,1.6,0.8,6.4,0.053,0.11900000000000001,0.11699999999999999,0.428,0.11900000000000001,2007-08\n5200,Brian Cook,ORL,27.0,205.74,113.398,Illinois,USA,2003,1,24,51,4.7,2.1,0.5,0.6,0.053,0.153,0.207,0.489,0.073,2007-08\n5201,Antonio McDyess,DET,33.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,78,8.8,8.5,1.1,6.8,0.105,0.256,0.155,0.511,0.061,2007-08\n5202,Arron Afflalo,DET,22.0,195.58,97.52228000000001,UCLA,USA,2007,1,27,75,3.7,1.8,0.7,7.7,0.044000000000000004,0.121,0.149,0.494,0.086,2007-08\n5203,Austin Croshere,GSW,33.0,208.28,106.59411999999999,Providence,USA,1997,1,12,44,3.9,2.4,0.7,2.1,0.07200000000000001,0.174,0.163,0.573,0.1,2007-08\n5204,Awvee Storey,MIL,31.0,198.12,102.0582,Arizona State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,3.5,2.1,0.6,-11.0,0.121,0.105,0.183,0.452,0.102,2007-08\n5205,Baron Davis,GSW,29.0,190.5,97.52228000000001,UCLA,USA,1999,1,3,82,21.8,4.7,7.6,3.9,0.031,0.10099999999999999,0.255,0.523,0.29100000000000004,2007-08\n5206,Ben Gordon,CHI,25.0,190.5,90.7184,Connecticut,USA,2004,1,3,72,18.6,3.1,3.0,-6.5,0.018000000000000002,0.092,0.256,0.5579999999999999,0.168,2007-08\n5207,Ben Wallace,CLE,33.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,4.8,8.4,1.5,-3.6,0.113,0.19699999999999998,0.1,0.408,0.07,2007-08\n5208,Beno Udrih,SAC,25.0,190.5,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,28,65,12.8,3.3,4.3,-1.7,0.02,0.1,0.198,0.54,0.222,2007-08\n5209,Billy Thomas,CLE,32.0,195.58,99.79024,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,1.3,0.2,0.0,-5.3,0.0,0.067,0.23399999999999999,0.391,0.0,2007-08\n5210,Blake Ahearn,MIA,24.0,187.96,86.18248,Missouri State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,5.8,1.6,1.6,-23.6,0.006999999999999999,0.113,0.254,0.495,0.28800000000000003,2007-08\n5211,Bo Outlaw,ORL,37.0,203.2,99.79024,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.0,0.0,0.0,-36.8,0.0,0.0,0.27699999999999997,0.667,0.0,2007-08\n5212,Bobby Jackson,HOU,35.0,185.42,83.91452,Minnesota,USA,1997,1,23,72,7.7,2.5,1.9,7.0,0.027000000000000003,0.12300000000000001,0.205,0.51,0.17,2007-08\n5213,Bobby Jones,DEN,24.0,200.66,97.52228000000001,Washington,USA,2006,2,37,46,3.9,2.0,0.6,-7.2,0.064,0.139,0.16399999999999998,0.5479999999999999,0.092,2007-08\n5214,Bobby Simmons,MIL,28.0,198.12,104.32616,DePaul,USA,2001,2,41,70,7.6,3.2,1.1,-8.0,0.048,0.133,0.179,0.504,0.087,2007-08\n5215,Bonzi Wells,NOH,31.0,195.58,95.25432,Ball State,USA,1998,1,11,73,9.1,4.5,1.3,1.6,0.062,0.187,0.228,0.495,0.11,2007-08\n5216,Boris Diaw,PHX,26.0,203.2,106.59411999999999,None,France,2003,1,21,82,8.8,4.6,3.9,4.3,0.051,0.128,0.16699999999999998,0.516,0.196,2007-08\n5217,Bostjan Nachbar,NJN,27.0,205.74,100.243832,None,Slovenia,2002,1,15,75,9.8,3.5,1.2,-8.5,0.038,0.145,0.214,0.531,0.1,2007-08\n5218,Brad Miller,SAC,32.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,13.4,9.5,3.7,0.8,0.081,0.23399999999999999,0.183,0.5579999999999999,0.161,2007-08\n5219,Brandan Wright,GSW,20.0,205.74,92.98635999999999,North Carolina,USA,2007,1,8,38,4.0,2.6,0.2,-2.7,0.10099999999999999,0.172,0.161,0.583,0.035,2007-08\n5220,Brandon Bass,DAL,23.0,203.2,108.86208,Louisiana State,USA,2005,2,33,79,8.3,4.4,0.7,-0.7,0.09300000000000001,0.16699999999999998,0.19899999999999998,0.564,0.067,2007-08\n5221,Brandon Roy,POR,23.0,198.12,103.872568,Washington,USA,2006,1,6,74,19.1,4.7,5.8,0.4,0.034,0.114,0.249,0.531,0.272,2007-08\n5222,Brendan Haywood,WAS,28.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,80,10.6,7.2,0.9,1.2,0.14,0.162,0.174,0.5820000000000001,0.051,2007-08\n5223,Brent Barry,SAS,36.0,200.66,95.25432,Oregon State,USA,1995,1,15,31,7.1,1.8,1.7,5.5,0.025,0.092,0.155,0.655,0.15,2007-08\n5224,Brevin Knight,LAC,32.0,177.8,77.11064,Stanford,USA,1997,1,16,74,4.6,1.9,4.4,-9.9,0.01,0.08900000000000001,0.12300000000000001,0.45299999999999996,0.32299999999999995,2007-08\n5225,Brian Cardinal,MEM,31.0,203.2,111.13004,Purdue,USA,2000,2,44,37,3.4,2.6,0.6,0.0,0.06,0.17300000000000001,0.155,0.461,0.07400000000000001,2007-08\n5226,Antoine Wright,DAL,24.0,200.66,97.52228000000001,Texas A&M,USA,2005,1,15,56,6.3,2.6,1.4,-6.3,0.038,0.099,0.155,0.488,0.113,2007-08\n5227,Darko Milicic,MEM,23.0,213.36,124.7378,None,Serbia,2003,1,2,70,7.2,6.1,0.8,-8.7,0.085,0.19699999999999998,0.175,0.456,0.055,2007-08\n5228,Chris Paul,NOH,23.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,80,21.1,4.0,11.6,7.9,0.024,0.10300000000000001,0.254,0.5760000000000001,0.5,2007-08\n5229,Darrick Martin,TOR,37.0,180.34,77.11064,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,1.6,0.4,1.2,15.9,0.024,0.033,0.153,0.29600000000000004,0.21,2007-08\n5230,Jason Collins,MEM,29.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,74,1.9,2.4,0.3,-6.2,0.064,0.12,0.077,0.48100000000000004,0.033,2007-08\n5231,Jarvis Hayes,DET,26.0,203.2,103.418976,Georgia,USA,2003,1,10,82,6.7,2.2,0.8,4.1,0.033,0.132,0.20800000000000002,0.52,0.081,2007-08\n5232,Jarron Collins,UTA,29.0,210.82,108.40848799999999,Stanford,USA,2001,2,52,70,1.7,1.7,0.5,6.0,0.067,0.136,0.086,0.515,0.071,2007-08\n5233,Jarrett Jack,POR,24.0,190.5,89.357624,Georgia Tech,USA,2005,1,22,82,9.9,2.9,3.8,-4.0,0.016,0.10300000000000001,0.192,0.5579999999999999,0.24,2007-08\n5234,Jared Jeffries,NYK,26.0,210.82,108.86208,Indiana,USA,2002,1,11,73,3.7,3.3,0.9,-3.1,0.096,0.111,0.126,0.433,0.07200000000000001,2007-08\n5235,Jared 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Hart,UTA,30.0,190.5,81.64656,Syracuse,USA,2000,2,49,57,2.9,1.0,1.5,1.0,0.01,0.099,0.16399999999999998,0.413,0.20800000000000002,2007-08\n5242,Jamario Moon,TOR,28.0,203.2,92.98635999999999,Meridian Community College,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,8.5,6.2,1.2,7.3,0.052000000000000005,0.21,0.146,0.54,0.06,2007-08\n5243,Jamaal Tinsley,IND,30.0,190.5,83.91452,Iowa State,USA,2001,1,27,39,11.9,3.6,8.4,0.4,0.02,0.1,0.21,0.45799999999999996,0.368,2007-08\n5244,Jamaal Magloire,DAL,30.0,210.82,120.20188,Kentucky,Canada,2000,1,19,31,1.8,2.9,0.2,0.0,0.09,0.26899999999999996,0.174,0.377,0.043,2007-08\n5245,Jake Voskuhl,MIL,30.0,210.82,115.66596000000001,Connecticut,USA,2000,2,33,44,2.2,2.2,0.3,-9.2,0.087,0.21,0.14,0.528,0.053,2007-08\n5246,Jacque Vaughn,SAS,33.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,74,4.1,1.0,2.1,1.6,0.013000000000000001,0.063,0.157,0.48100000000000004,0.23199999999999998,2007-08\n5247,JR Smith,DEN,22.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,74,12.3,2.1,1.7,6.6,0.033,0.08199999999999999,0.255,0.603,0.149,2007-08\n5248,JJ Redick,ORL,24.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,34,4.1,0.7,0.5,0.8,0.004,0.095,0.218,0.569,0.094,2007-08\n5249,J.J. 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Armstrong,NOH,23.0,210.82,106.59411999999999,Connecticut,USA,2006,1,12,65,2.7,2.5,0.4,-1.3,0.10300000000000001,0.177,0.152,0.498,0.048,2007-08\n5256,Jason Kapono,TOR,27.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2003,2,31,81,7.2,1.5,0.8,0.1,0.023,0.069,0.174,0.561,0.068,2007-08\n5257,Jason Maxiell,DET,25.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,82,7.9,5.3,0.6,5.2,0.12,0.175,0.166,0.5760000000000001,0.042,2007-08\n5258,Darrell Armstrong,NJN,40.0,185.42,81.64656,Fayetteville State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,2.5,1.3,1.5,-7.2,0.037000000000000005,0.106,0.142,0.499,0.225,2007-08\n5259,Travis Outlaw,POR,23.0,205.74,97.52228000000001,None,USA,2003,1,23,82,13.3,4.6,1.3,-3.1,0.052000000000000005,0.14800000000000002,0.26,0.499,0.092,2007-08\n5260,Trenton Hassell,NJN,29.0,195.58,105.68693600000002,Austin Peay,USA,2001,2,29,63,2.0,1.3,0.7,-7.4,0.028999999999999998,0.096,0.1,0.441,0.087,2007-08\n5261,Trevor Ariza,LAL,23.0,203.2,95.25432,UCLA,USA,2004,2,43,35,5.5,3.1,1.3,3.1,0.063,0.15,0.154,0.568,0.125,2007-08\n5262,Troy Hudson,GSW,32.0,185.42,80.73937600000001,Southern Illinois,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,3.1,0.8,1.0,-7.3,0.0,0.09,0.182,0.41600000000000004,0.14800000000000002,2007-08\n5263,Troy Murphy,IND,28.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,75,12.2,7.2,2.2,-1.1,0.055999999999999994,0.23199999999999998,0.18600000000000003,0.573,0.122,2007-08\n5264,Tyronn Lue,DAL,31.0,182.88,79.3786,Nebraska,USA,1998,1,23,50,5.8,1.1,1.5,0.1,0.015,0.077,0.19,0.5429999999999999,0.177,2007-08\n5265,Tyrus Thomas,CHI,21.0,203.2,97.52228000000001,Louisiana State,USA,2006,1,4,74,6.8,4.6,1.2,-1.3,0.086,0.212,0.198,0.486,0.11,2007-08\n5266,Tyson Chandler,NOH,25.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,79,11.8,11.7,1.0,7.8,0.131,0.258,0.145,0.632,0.043,2007-08\n5267,Udonis Haslem,MIA,28.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,12.0,9.0,1.4,-8.3,0.07,0.226,0.163,0.517,0.062,2007-08\n5268,Viktor Khryapa,CHI,25.0,205.74,98.88305600000001,None,Russia,2004,1,22,9,3.6,2.2,0.9,6.0,0.064,0.157,0.18,0.431,0.138,2007-08\n5269,Jason Kidd,DAL,35.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,80,10.8,7.5,10.1,-0.2,0.037000000000000005,0.196,0.175,0.499,0.424,2007-08\n5270,Vince Carter,NJN,31.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,76,21.3,6.0,5.1,-2.0,0.044000000000000004,0.132,0.254,0.55,0.242,2007-08\n5271,Von Wafer,POR,22.0,195.58,95.25432,Florida State,USA,2005,2,39,29,1.6,0.7,0.2,-2.5,0.008,0.12,0.23,0.34700000000000003,0.079,2007-08\n5272,Wally Szczerbiak,CLE,31.0,200.66,111.13004,Miami (OH),USA,1999,1,6,75,11.5,2.9,1.4,-1.1,0.022000000000000002,0.11199999999999999,0.222,0.539,0.10099999999999999,2007-08\n5273,Walter Herrmann,DET,29.0,205.74,102.0582,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,3.4,1.6,0.4,-0.6,0.065,0.158,0.2,0.494,0.085,2007-08\n5274,Willie Green,PHI,26.0,190.5,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,74,12.4,2.5,2.0,-1.2,0.019,0.091,0.23800000000000002,0.49200000000000005,0.124,2007-08\n5275,Wilson Chandler,NYK,21.0,203.2,99.79024,DePaul,USA,2007,1,23,35,7.3,3.6,0.9,-6.7,0.055,0.149,0.185,0.48,0.07400000000000001,2007-08\n5276,Yakhouba Diawara,DEN,25.0,200.66,102.0582,Pepperdine,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,2.8,1.1,0.7,2.9,0.044000000000000004,0.073,0.13,0.518,0.098,2007-08\n5277,Yao Ming,HOU,27.0,228.6,140.61352,None,China,2002,1,1,55,22.0,10.8,2.3,4.1,0.098,0.22699999999999998,0.272,0.5870000000000001,0.11599999999999999,2007-08\n5278,Yi Jianlian,MIL,20.0,213.36,107.95489599999999,None,USA,2007,1,6,66,8.6,5.2,0.8,-7.7,0.07400000000000001,0.179,0.188,0.485,0.055999999999999994,2007-08\n5279,Zach Randolph,NYK,26.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,69,17.6,10.3,2.0,-8.3,0.091,0.276,0.273,0.513,0.11800000000000001,2007-08\n5280,Zaza Pachulia,ATL,24.0,210.82,127.00576000000001,None,Georgia,2003,2,42,62,5.2,4.0,0.6,-1.7,0.11900000000000001,0.203,0.18600000000000003,0.515,0.061,2007-08\n5281,Zydrunas Ilgauskas,CLE,33.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,73,14.1,9.3,1.4,0.7,0.132,0.217,0.22899999999999998,0.522,0.08199999999999999,2007-08\n5282,Vladimir Radmanovic,LAL,27.0,208.28,106.59411999999999,None,Serbia,2001,1,12,65,8.4,3.3,1.9,11.0,0.046,0.11699999999999999,0.16,0.583,0.114,2007-08\n5283,Hedo Turkoglu,ORL,29.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,82,19.5,5.7,5.0,8.1,0.034,0.141,0.249,0.5760000000000001,0.22399999999999998,2007-08\n5284,Travis Diener,IND,26.0,185.42,79.3786,Marquette,USA,2005,2,38,66,6.9,1.7,3.8,-1.8,0.02,0.075,0.165,0.494,0.282,2007-08\n5285,Guillermo Diaz,LAC,23.0,187.96,83.91452,Miami (FL),USA,2006,2,52,6,0.8,0.3,0.2,-3.4,0.111,0.0,0.153,0.40299999999999997,0.071,2007-08\n5286,Dwight Howard,ORL,22.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,82,20.7,14.2,1.3,8.1,0.11,0.314,0.24,0.619,0.059000000000000004,2007-08\n5287,Dwayne Jones,CLE,25.0,210.82,113.851592,Saint Joseph's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,1.4,2.5,0.2,-5.9,0.162,0.175,0.085,0.5379999999999999,0.033,2007-08\n5288,Drew Gooden,CHI,26.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,69,12.0,8.6,1.2,-2.2,0.092,0.23,0.203,0.495,0.062,2007-08\n5289,Dorell Wright,MIA,22.0,205.74,95.25432,None,USA,2004,1,19,44,7.9,5.0,1.4,-5.5,0.051,0.187,0.149,0.537,0.087,2007-08\n5290,Donyell Marshall,SEA,35.0,205.74,111.13004,Connecticut,USA,1994,1,4,26,3.8,2.9,0.4,-14.6,0.077,0.187,0.163,0.455,0.044000000000000004,2007-08\n5291,Dominic McGuire,WAS,22.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2007,2,47,70,1.3,2.0,0.6,-13.4,0.086,0.14400000000000002,0.10800000000000001,0.397,0.096,2007-08\n5292,Dirk Nowitzki,DAL,30.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,77,23.6,8.6,3.5,9.1,0.040999999999999995,0.22699999999999998,0.287,0.585,0.171,2007-08\n5293,Dikembe Mutombo,HOU,42.0,218.44,117.93392,Georgetown,Congo,1991,1,4,39,3.0,5.1,0.1,3.6,0.11800000000000001,0.221,0.086,0.591,0.012,2007-08\n5294,Devin Harris,NJN,25.0,190.5,83.91452,Wisconsin,USA,2004,1,5,64,14.8,2.7,5.8,5.4,0.017,0.081,0.225,0.573,0.28800000000000003,2007-08\n5295,Devin Brown,CLE,29.0,195.58,95.25432,Texas-San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,7.5,3.4,2.2,-0.7,0.040999999999999995,0.134,0.179,0.494,0.166,2007-08\n5296,Desmond Mason,MIL,30.0,195.58,100.697424,Oklahoma State,USA,2000,1,17,59,9.7,4.3,2.1,-5.2,0.05,0.128,0.168,0.519,0.107,2007-08\n5297,Dwyane Wade,MIA,26.0,193.04,97.975872,Marquette,USA,2003,1,5,51,24.6,4.2,6.9,-6.2,0.027999999999999997,0.107,0.322,0.5489999999999999,0.336,2007-08\n5298,Deron Williams,UTA,24.0,190.5,92.98635999999999,Illinois,USA,2005,1,3,82,18.8,3.0,10.5,7.3,0.013999999999999999,0.08199999999999999,0.23199999999999998,0.595,0.42700000000000005,2007-08\n5299,Derek Anderson,CHA,33.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,1997,1,13,28,5.0,1.9,1.6,-13.0,0.024,0.126,0.193,0.49700000000000005,0.215,2007-08\n5300,DerMarr Johnson,SAS,28.0,205.74,95.25432,Cincinnati,USA,2000,1,6,5,3.4,0.2,0.2,0.7,0.0,0.045,0.275,0.5710000000000001,0.077,2007-08\n5301,Demetris Nichols,CHI,23.0,203.2,97.975872,Syracuse,USA,2007,2,53,14,1.1,0.4,0.1,-23.3,0.0,0.11599999999999999,0.275,0.326,0.045,2007-08\n5302,Delonte West,CLE,24.0,190.5,81.64656,Saint Joseph's,USA,2004,1,24,61,8.3,3.2,3.8,-2.5,0.022000000000000002,0.115,0.183,0.49200000000000005,0.242,2007-08\n5303,DeShawn Stevenson,WAS,27.0,195.58,98.88305600000001,None,USA,2000,1,23,82,11.2,2.9,3.1,1.1,0.016,0.092,0.17300000000000001,0.529,0.152,2007-08\n5304,DeSagana Diop,NJN,26.0,213.36,127.00576000000001,None,Senegal,2001,1,8,79,2.9,5.0,0.5,4.2,0.14400000000000002,0.203,0.09699999999999999,0.536,0.047,2007-08\n5305,David West,NOH,27.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,2003,1,18,76,20.6,8.9,2.3,7.6,0.071,0.204,0.262,0.535,0.10400000000000001,2007-08\n5306,David Lee,NYK,25.0,205.74,108.86208,Florida,USA,2005,1,30,81,10.8,8.9,1.2,-6.5,0.11199999999999999,0.243,0.155,0.606,0.067,2007-08\n5307,David Harrison,IND,25.0,213.36,127.00576000000001,Colorado,USA,2004,1,29,55,4.2,2.1,0.3,1.4,0.066,0.113,0.165,0.539,0.03,2007-08\n5308,Darryl Watkins,SAC,23.0,210.82,117.02673600000001,Syracuse,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,1.3,1.3,0.0,-13.0,0.08199999999999999,0.13,0.151,0.349,0.0,2007-08\n5309,Hakim Warrick,MEM,25.0,205.74,97.52228000000001,Syracuse,USA,2005,1,19,75,11.4,4.7,0.7,-13.5,0.075,0.155,0.214,0.555,0.055,2007-08\n5310,Derek Fisher,LAL,33.0,185.42,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,82,11.7,2.1,2.9,6.5,0.012,0.069,0.185,0.556,0.157,2007-08\n5311,Earl Barron,MIA,26.0,213.36,111.13004,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,7.1,4.3,0.6,-12.1,0.087,0.191,0.223,0.446,0.063,2007-08\n5312,Devean George,DAL,30.0,203.2,106.59411999999999,Augsburg,USA,1999,1,23,53,3.7,2.6,0.7,0.2,0.04,0.149,0.14400000000000002,0.43700000000000006,0.068,2007-08\n5313,Tracy McGrady,HOU,29.0,203.2,101.151016,None,USA,1997,1,9,66,21.6,5.1,5.9,5.7,0.019,0.134,0.303,0.48700000000000004,0.294,2007-08\n5314,Earl Boykins,CHA,32.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,5.1,0.9,2.7,-6.6,0.017,0.052000000000000005,0.19,0.467,0.27,2007-08\n5315,Grant Hill,PHX,35.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,70,13.1,5.0,2.9,8.5,0.040999999999999995,0.131,0.18,0.5760000000000001,0.13,2007-08\n5316,Gordan Giricek,PHX,31.0,198.12,99.79024,None,Croatia,1999,2,40,56,5.8,1.7,1.1,2.5,0.023,0.102,0.192,0.518,0.115,2007-08\n5317,Glen Davis,BOS,22.0,205.74,131.088088,Louisiana State,USA,2007,2,35,69,4.5,3.0,0.4,7.8,0.127,0.13699999999999998,0.17600000000000002,0.545,0.053,2007-08\n5318,Gilbert Arenas,WAS,26.0,193.04,97.52228000000001,Arizona,USA,2001,2,30,13,19.4,3.9,5.1,-0.2,0.015,0.12,0.293,0.529,0.282,2007-08\n5319,Gerald Wallace,CHA,25.0,200.66,99.79024,Alabama,USA,2001,1,25,62,19.4,6.0,3.5,-3.3,0.027999999999999997,0.153,0.247,0.547,0.159,2007-08\n5320,Gerald Green,HOU,22.0,203.2,90.7184,None,USA,2005,1,18,30,5.1,2.1,1.0,-6.5,0.036000000000000004,0.147,0.24600000000000002,0.45299999999999996,0.138,2007-08\n5321,Fred Jones,NYK,29.0,187.96,102.0582,Oregon,USA,2002,1,14,70,7.6,2.4,2.4,-8.7,0.019,0.096,0.14400000000000002,0.546,0.15,2007-08\n5322,Francisco Garcia,SAC,26.0,200.66,88.45044,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,79,12.3,3.3,1.6,-2.7,0.03,0.11800000000000001,0.209,0.5760000000000001,0.10400000000000001,2007-08\n5323,Francisco Elson,SEA,32.0,213.36,106.59411999999999,California,Netherlands,1999,2,41,63,3.3,3.2,0.4,-5.3,0.071,0.21100000000000002,0.172,0.41600000000000004,0.051,2007-08\n5324,Flip Murray,IND,28.0,190.5,89.357624,Shaw,USA,2002,2,41,42,9.4,2.0,3.4,-2.0,0.028999999999999998,0.073,0.248,0.483,0.266,2007-08\n5325,Fabricio Oberto,SAS,33.0,208.28,111.13004,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,4.8,5.2,1.2,1.1,0.109,0.201,0.109,0.615,0.09,2007-08\n5326,Gabe Pruitt,BOS,22.0,193.04,77.11064,Southern California,USA,2007,2,32,15,2.1,0.5,0.9,-4.5,0.012,0.09,0.212,0.401,0.245,2007-08\n5327,Greg Buckner,MIN,31.0,193.04,95.25432,Clemson,USA,1998,2,53,31,4.0,2.1,1.3,-14.5,0.022000000000000002,0.14400000000000002,0.133,0.489,0.109,2007-08\n5328,Erick Dampier,DAL,32.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,72,6.1,7.5,0.9,5.9,0.141,0.21,0.11199999999999999,0.645,0.052000000000000005,2007-08\n5329,Eddie Gill,SEA,29.0,182.88,83.007336,Weber State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,2.7,1.6,1.6,-10.4,0.006999999999999999,0.16,0.14,0.5429999999999999,0.297,2007-08\n5330,Eddie House,BOS,30.0,185.42,79.3786,Arizona State,USA,2000,2,37,78,7.5,2.1,1.9,9.2,0.016,0.11699999999999999,0.19399999999999998,0.534,0.182,2007-08\n5331,Eddie Jones,DAL,36.0,198.12,90.7184,Temple,USA,1994,1,10,47,3.7,2.8,1.5,7.4,0.023,0.145,0.11,0.473,0.105,2007-08\n5332,Eddy Curry,NYK,25.0,210.82,129.27372,None,USA,2001,1,4,59,13.2,4.7,0.5,-15.0,0.085,0.124,0.24100000000000002,0.578,0.04,2007-08\n5333,Earl Watson,SEA,29.0,185.42,83.91452,UCLA,USA,2001,2,39,78,10.7,2.9,6.8,-10.1,0.021,0.087,0.188,0.517,0.359,2007-08\n5334,Elton Brand,LAC,29.0,203.2,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,8,17.6,8.0,2.0,-16.5,0.08800000000000001,0.172,0.252,0.523,0.10300000000000001,2007-08\n5335,Emeka Okafor,CHA,25.0,208.28,115.66596000000001,Connecticut,USA,2004,1,2,82,13.8,10.7,0.9,-4.6,0.10800000000000001,0.262,0.201,0.5529999999999999,0.044000000000000004,2007-08\n5336,Eric Piatkowski,PHX,37.0,200.66,97.52228000000001,Nebraska,USA,1994,1,15,16,2.4,0.8,0.6,-7.3,0.011000000000000001,0.085,0.17300000000000001,0.561,0.141,2007-08\n5337,Eric Snow,CLE,35.0,190.5,92.98635999999999,Michigan State,USA,1995,2,43,22,1.0,0.9,1.9,-10.0,0.013999999999999999,0.059000000000000004,0.087,0.231,0.213,2007-08\n5338,Eduardo Najera,DEN,31.0,203.2,106.59411999999999,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,78,5.9,4.3,1.2,9.7,0.07400000000000001,0.14300000000000002,0.11900000000000001,0.57,0.079,2007-08\n5339,Matt Carroll,DAL,28.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,3.0,1.3,0.5,-12.1,0.013000000000000001,0.121,0.162,0.451,0.078,2008-09\n5340,Michael Redd,MIL,29.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,2000,2,43,33,21.2,3.2,2.7,3.9,0.024,0.087,0.255,0.5660000000000001,0.121,2008-09\n5341,Michael 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Bibby,ATL,31.0,187.96,88.45044,Arizona,USA,1998,1,2,79,14.9,3.5,5.0,0.6,0.016,0.10400000000000001,0.205,0.544,0.235,2008-09\n5378,Nazr Mohammed,CHA,31.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,39,2.7,2.0,0.2,-7.9,0.134,0.17300000000000001,0.201,0.43799999999999994,0.040999999999999995,2008-09\n5379,Nate Robinson,NYK,25.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,74,17.2,3.9,4.1,-1.2,0.047,0.098,0.254,0.5489999999999999,0.228,2008-09\n5380,Mouhamed Sene,NYK,23.0,210.82,104.32616,None,Senegal,2006,1,10,6,3.3,2.3,0.0,0.3,0.185,0.281,0.222,0.746,0.0,2008-09\n5381,Morris Peterson,NOH,31.0,200.66,99.79024,Michigan State,USA,2000,1,21,43,4.4,2.0,0.4,-0.5,0.03,0.172,0.19399999999999998,0.499,0.055999999999999994,2008-09\n5382,Morris Almond,UTA,24.0,198.12,102.0582,Rice,USA,2007,1,25,25,3.7,1.4,0.3,-7.3,0.042,0.111,0.193,0.498,0.054000000000000006,2008-09\n5383,Monta Ellis,GSW,23.0,190.5,81.64656,None,USA,2005,2,40,25,19.0,4.3,3.7,-4.1,0.017,0.115,0.254,0.503,0.165,2008-09\n5384,Mo Williams,CLE,26.0,185.42,86.18248,Alabama,USA,2003,2,47,81,17.8,3.4,4.1,11.2,0.021,0.095,0.23600000000000002,0.588,0.19899999999999998,2008-09\n5385,Mikki Moore,BOS,33.0,213.36,102.0582,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,3.9,3.7,0.8,-4.1,0.076,0.17600000000000002,0.109,0.593,0.068,2008-09\n5386,Mike Taylor,LAC,23.0,187.96,74.84268,Iowa State,USA,2008,2,55,51,5.7,1.7,2.1,-7.1,0.033,0.09699999999999999,0.226,0.47700000000000004,0.231,2008-09\n5387,Mike Miller,MIN,29.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,73,9.9,6.6,4.5,-7.2,0.034,0.212,0.14400000000000002,0.588,0.212,2008-09\n5388,Mike James,WAS,34.0,187.96,85.275296,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,8.7,2.2,3.3,-11.3,0.017,0.081,0.17800000000000002,0.483,0.192,2008-09\n5389,Mike Dunleavy,IND,28.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,18,15.1,3.8,2.4,-3.4,0.031,0.125,0.259,0.52,0.147,2008-09\n5390,Nathan Jawai,TOR,22.0,208.28,127.00576000000001,Midland,Australia,2008,2,41,6,0.3,0.3,0.0,-28.3,0.04,0.059000000000000004,0.127,0.25,0.0,2008-09\n5391,Marcus Williams,SAS,22.0,200.66,93.89354399999999,Arizona,USA,2007,2,33,2,2.0,0.0,0.0,-52.3,0.0,0.0,0.24,1.0,0.0,2008-09\n5392,Lamar Odom,LAL,29.0,208.28,104.32616,Rhode Island,USA,1999,1,4,78,11.3,8.2,2.6,14.8,0.08800000000000001,0.221,0.18100000000000002,0.542,0.126,2008-09\n5393,Marcus Banks,TOR,27.0,187.96,92.98635999999999,Nevada-Las Vegas,USA,2003,1,13,22,2.5,0.8,1.3,-22.0,0.005,0.10099999999999999,0.18,0.431,0.252,2008-09\n5394,Kyle Korver,UTA,28.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,78,9.0,3.3,1.8,4.4,0.023,0.139,0.17,0.5720000000000001,0.11599999999999999,2008-09\n5395,Kwame Brown,DET,27.0,210.82,122.46983999999999,None,USA,2001,1,1,58,4.2,5.0,0.6,-0.3,0.11,0.25,0.134,0.546,0.05,2008-09\n5396,Kurt Thomas,SAS,36.0,205.74,106.59411999999999,Texas 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Ollie,MIN,36.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,4.0,1.5,2.3,-8.3,0.018000000000000002,0.09300000000000001,0.124,0.525,0.218,2008-09\n5403,Kevin Martin,SAC,26.0,200.66,83.91452,Western Carolina,USA,2004,1,26,51,24.6,3.6,2.7,-7.8,0.018000000000000002,0.09300000000000001,0.271,0.601,0.121,2008-09\n5404,Kevin Love,MIN,20.0,208.28,117.93392,UCLA,USA,2008,1,5,81,11.1,9.1,1.0,-8.2,0.146,0.271,0.205,0.5379999999999999,0.07,2008-09\n5405,Kyle Lowry,HOU,23.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,77,7.6,2.5,3.6,-4.5,0.018000000000000002,0.12,0.18,0.547,0.268,2008-09\n5406,Kevin Garnett,BOS,33.0,210.82,114.758776,None,USA,1995,1,5,57,15.8,8.5,2.5,14.9,0.057,0.255,0.23399999999999999,0.563,0.13699999999999998,2008-09\n5407,Kenyon Martin,DEN,31.0,205.74,108.86208,Cincinnati,USA,2000,1,1,66,11.7,6.0,2.0,4.7,0.046,0.171,0.18100000000000002,0.523,0.099,2008-09\n5408,Kenny Thomas,SAC,31.0,200.66,111.13004,New Mexico,USA,1999,1,22,8,0.8,1.9,0.1,-5.0,0.071,0.22399999999999998,0.067,0.375,0.022000000000000002,2008-09\n5409,Kendrick Perkins,BOS,24.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2003,1,27,76,8.5,8.1,1.3,9.0,0.11900000000000001,0.21,0.149,0.591,0.063,2008-09\n5410,Kelenna Azubuike,GSW,25.0,195.58,99.79024,Kentucky,England,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,14.4,5.0,1.6,-1.9,0.05,0.11699999999999999,0.18600000000000003,0.562,0.076,2008-09\n5411,Keith Bogans,MIL,29.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,65,5.6,3.1,1.0,3.5,0.027000000000000003,0.153,0.138,0.521,0.077,2008-09\n5412,Kareem Rush,PHI,28.0,198.12,97.52228000000001,Missouri,USA,2002,1,20,25,2.2,0.6,0.6,-5.6,0.0,0.09,0.153,0.452,0.111,2008-09\n5413,Juwan Howard,CHA,36.0,205.74,114.758776,Michigan,USA,1994,1,5,42,4.1,1.8,0.6,-10.9,0.081,0.133,0.19,0.534,0.107,2008-09\n5414,Julian Wright,NOH,22.0,203.2,102.0582,Kansas,USA,2007,1,13,54,4.4,2.8,0.8,1.3,0.07400000000000001,0.156,0.183,0.479,0.094,2008-09\n5415,Juan Dixon,WAS,30.0,190.5,74.84268,Maryland,USA,2002,1,17,50,5.2,1.3,2.4,-8.8,0.012,0.083,0.193,0.478,0.23199999999999998,2008-09\n5416,Josh Smith,ATL,23.0,205.74,108.86208,None,USA,2004,1,17,69,15.6,7.2,2.4,3.5,0.065,0.174,0.22699999999999998,0.5329999999999999,0.11599999999999999,2008-09\n5417,Paul Millsap,UTA,24.0,203.2,113.398,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,76,13.5,8.6,1.8,5.7,0.131,0.20800000000000002,0.19899999999999998,0.5760000000000001,0.098,2008-09\n5418,Kevin Durant,OKC,20.0,205.74,97.52228000000001,Texas,USA,2007,1,2,74,25.3,6.5,2.8,-9.5,0.03,0.166,0.282,0.5770000000000001,0.135,2008-09\n5419,Marcus Camby,LAC,35.0,210.82,106.59411999999999,Massachusetts,USA,1996,1,2,62,10.3,11.1,2.0,-5.3,0.094,0.32,0.158,0.556,0.107,2008-09\n5420,Kyle Weaver,OKC,23.0,198.12,91.171992,Washington State,USA,2008,2,38,56,5.3,2.3,1.8,-1.6,0.031,0.098,0.13,0.551,0.128,2008-09\n5421,LaMarcus 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Allen,MIL,31.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,3.2,2.1,0.7,-0.7,0.065,0.141,0.158,0.435,0.099,2008-09\n5429,Maceo Baston,IND,33.0,208.28,104.32616,Michigan,USA,1998,2,58,27,2.5,1.9,0.3,-2.3,0.11599999999999999,0.142,0.142,0.579,0.051,2008-09\n5430,Luther Head,MIA,26.0,190.5,83.91452,Illinois,USA,2005,1,24,32,4.7,1.6,1.8,-8.8,0.015,0.115,0.171,0.48200000000000004,0.196,2008-09\n5431,Luol Deng,CHI,24.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,49,14.1,6.0,1.9,-0.8,0.054000000000000006,0.145,0.19899999999999998,0.511,0.09,2008-09\n5432,Luke Walton,LAL,29.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2003,2,32,65,5.0,2.8,2.7,8.1,0.054000000000000006,0.11599999999999999,0.15,0.491,0.204,2008-09\n5433,Kyrylo Fesenko,UTA,22.0,215.9,136.0776,None,Ukraine,2007,2,38,21,2.3,1.8,0.2,4.4,0.10400000000000001,0.17,0.157,0.542,0.040999999999999995,2008-09\n5434,Luke 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Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,7.2,1.3,2.8,3.9,0.027999999999999997,0.08800000000000001,0.27699999999999997,0.52,0.34299999999999997,2008-09\n5489,Travis Outlaw,POR,24.0,205.74,93.89354399999999,None,USA,2003,1,23,81,12.8,4.1,1.0,3.5,0.038,0.14400000000000002,0.218,0.541,0.066,2008-09\n5490,Walter Sharpe,DET,22.0,205.74,111.13004,Alabama-Birmingham,USA,2008,2,32,8,1.0,0.4,0.0,-12.3,0.0,0.12,0.292,0.337,0.0,2008-09\n5491,Wally Szczerbiak,CLE,32.0,200.66,108.86208,Miami (OH),USA,1999,1,6,74,7.0,3.1,1.1,5.5,0.035,0.14300000000000002,0.155,0.581,0.086,2008-09\n5492,Von Wafer,HOU,23.0,195.58,95.25432,Florida State,USA,2005,2,39,63,9.7,1.8,1.1,4.9,0.019,0.086,0.23399999999999999,0.541,0.1,2008-09\n5493,Vladimir Radmanovic,CHA,28.0,208.28,106.59411999999999,None,Serbia,2001,1,12,78,6.9,2.8,1.0,2.3,0.037000000000000005,0.14400000000000002,0.183,0.5489999999999999,0.087,2008-09\n5494,Vince Carter,NJN,32.0,198.12,99.79024,North 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Lopez,PHX,21.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2008,1,15,60,3.2,2.0,0.1,-2.9,0.099,0.12300000000000001,0.139,0.5660000000000001,0.019,2008-09\n5507,Robert Swift,OKC,23.0,215.9,122.46983999999999,None,USA,2004,1,12,26,3.3,3.4,0.3,-7.8,0.069,0.221,0.11199999999999999,0.551,0.037000000000000005,2008-09\n5508,Rob Kurz,GSW,24.0,205.74,105.23334399999999,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,3.9,2.0,0.5,-14.2,0.07200000000000001,0.11699999999999999,0.16,0.513,0.07200000000000001,2008-09\n5509,Ricky Davis,LAC,29.0,200.66,88.45044,Iowa,USA,1998,1,21,36,6.4,1.7,2.3,-14.8,0.013000000000000001,0.077,0.174,0.445,0.16899999999999998,2008-09\n5510,Richard Jefferson,MIL,29.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2001,1,13,82,19.6,4.6,2.4,-1.7,0.022000000000000002,0.131,0.248,0.5539999999999999,0.11699999999999999,2008-09\n5511,Richard Hamilton,DET,31.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,67,18.3,3.1,4.4,-0.5,0.022000000000000002,0.084,0.26899999999999996,0.529,0.235,2008-09\n5512,Renaldo 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Wallace,DET,34.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1995,1,4,66,12.0,7.4,1.4,1.3,0.031,0.239,0.18600000000000003,0.52,0.07,2008-09\n5531,Rodney Stuckey,DET,23.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,79,13.4,3.5,4.9,-2.4,0.032,0.099,0.231,0.508,0.26,2008-09\n5532,Roger Mason Jr.,SAS,28.0,195.58,96.16150400000001,Virginia,USA,2002,2,30,82,11.8,3.1,2.1,5.2,0.008,0.111,0.19,0.5539999999999999,0.109,2008-09\n5533,Roko Ukic,TOR,24.0,195.58,83.007336,None,USA,2005,2,41,72,4.2,1.0,2.1,-5.5,0.034,0.06,0.20800000000000002,0.43,0.285,2008-09\n5534,Shavlik Randolph,POR,25.0,208.28,108.86208,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,1.8,1.8,0.0,-43.7,0.28600000000000003,0.364,0.24100000000000002,0.61,0.0,2008-09\n5535,Shaquille O'Neal,PHX,37.0,215.9,147.4174,Louisiana State,USA,1992,1,1,75,17.8,8.4,1.7,3.1,0.10400000000000001,0.22,0.245,0.623,0.084,2008-09\n5536,Shannon Brown,LAL,23.0,193.04,95.707912,Michigan State,USA,2006,1,25,48,4.2,0.9,0.8,-3.0,0.028999999999999998,0.084,0.213,0.5539999999999999,0.139,2008-09\n5537,Shane Battier,HOU,30.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,60,7.3,4.8,2.3,6.2,0.032,0.124,0.099,0.568,0.098,2008-09\n5538,Sergio Rodriguez,POR,23.0,190.5,79.83219199999998,None,Spain,2006,1,27,80,4.5,1.6,3.6,0.5,0.045,0.09,0.185,0.491,0.365,2008-09\n5539,Sebastian Telfair,MIN,24.0,182.88,79.3786,None,USA,2004,1,13,75,9.8,1.7,4.6,-3.4,0.017,0.055,0.195,0.48100000000000004,0.254,2008-09\n5540,Sean Williams,NJN,22.0,208.28,106.59411999999999,Boston College,USA,2007,1,17,33,2.4,2.4,0.4,-3.3,0.11199999999999999,0.151,0.13699999999999998,0.465,0.054000000000000006,2008-09\n5541,Sean Singletary,CHA,23.0,182.88,83.91452,Virginia,USA,2008,2,42,37,2.4,0.9,0.8,-7.3,0.04,0.102,0.185,0.478,0.174,2008-09\n5542,Sean May,CHA,25.0,205.74,120.655472,North Carolina,USA,2005,1,13,24,3.9,2.9,0.4,-14.4,0.075,0.193,0.214,0.435,0.068,2008-09\n5543,Sean Marks,NOH,33.0,208.28,113.398,California,New 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Anderson,NJN,21.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,66,7.4,4.7,0.8,-0.7,0.096,0.19,0.184,0.532,0.065,2008-09\n5551,Russell Westbrook,OKC,20.0,190.5,84.821704,UCLA,USA,2008,1,4,82,15.3,4.9,5.3,-5.7,0.075,0.096,0.256,0.489,0.273,2008-09\n5552,Rudy Gay,MEM,22.0,203.2,100.697424,Connecticut,USA,2006,1,8,79,18.9,5.5,1.7,-7.8,0.045,0.14,0.256,0.528,0.085,2008-09\n5553,Rudy Fernandez,POR,24.0,198.12,83.91452,None,Spain,2007,1,24,78,10.4,2.7,2.0,5.0,0.028999999999999998,0.099,0.184,0.588,0.133,2008-09\n5554,Royal Ivey,PHI,27.0,193.04,97.52228000000001,Texas,USA,2004,2,37,71,3.0,1.1,0.6,-6.8,0.025,0.08199999999999999,0.132,0.465,0.081,2008-09\n5555,Roy Hibbert,IND,22.0,218.44,126.098576,Georgetown,USA,2008,1,17,70,7.1,3.5,0.7,-2.6,0.12,0.13699999999999998,0.23199999999999998,0.51,0.077,2008-09\n5556,Ronny Turiaf,GSW,26.0,208.28,113.398,Gonzaga,France,2005,2,37,79,5.9,4.6,2.1,-1.4,0.06,0.172,0.128,0.5589999999999999,0.14300000000000002,2008-09\n5557,Ronnie 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Duhon,NYK,26.0,185.42,83.91452,Duke,USA,2004,2,38,79,11.1,3.1,7.2,-4.0,0.016,0.078,0.149,0.569,0.27899999999999997,2008-09\n5564,Chris Douglas-Roberts,NJN,22.0,200.66,90.7184,Memphis,USA,2008,2,40,44,4.9,1.1,1.2,3.7,0.028999999999999998,0.076,0.191,0.531,0.152,2008-09\n5565,Chris Bosh,TOR,25.0,208.28,104.32616,Georgia Tech,USA,2003,1,4,77,22.7,10.0,2.5,-1.0,0.08900000000000001,0.221,0.27,0.569,0.114,2008-09\n5566,Chris Andersen,DEN,30.0,208.28,103.418976,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,6.4,6.2,0.4,4.2,0.134,0.207,0.131,0.608,0.033,2008-09\n5567,Cheikh Samb,NYK,24.0,215.9,111.13004,None,USA,2006,2,51,18,0.8,1.3,0.1,0.6,0.128,0.163,0.209,0.214,0.019,2008-09\n5568,Chauncey Billups,DEN,32.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,79,17.7,3.0,6.4,5.2,0.013999999999999999,0.087,0.22,0.5920000000000001,0.287,2008-09\n5569,Charlie Villanueva,MIL,24.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,78,16.2,6.7,1.8,-1.4,0.083,0.214,0.284,0.529,0.11900000000000001,2008-09\n5570,Charlie Bell,MIL,30.0,190.5,90.7184,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,8.4,1.9,2.2,-2.9,0.02,0.071,0.16,0.525,0.13699999999999998,2008-09\n5571,Channing Frye,POR,26.0,210.82,111.13004,Arizona,USA,2005,1,8,63,4.2,2.2,0.4,-7.5,0.065,0.171,0.19699999999999998,0.465,0.057999999999999996,2008-09\n5572,Cedric Simmons,SAC,23.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina State,USA,2006,1,15,18,1.6,0.9,0.1,-15.0,0.065,0.16399999999999998,0.18100000000000002,0.45299999999999996,0.042,2008-09\n5573,Cartier Martin,CHA,24.0,200.66,99.79024,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,2.6,1.0,0.4,6.5,0.034,0.115,0.172,0.489,0.078,2008-09\n5574,Chris Kaman,LAC,27.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,31,12.0,8.0,1.5,-9.0,0.09300000000000001,0.221,0.209,0.552,0.085,2008-09\n5575,Caron Butler,WAS,29.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,67,20.8,6.2,4.3,-9.0,0.053,0.13699999999999998,0.259,0.552,0.19399999999999998,2008-09\n5576,Carlos Boozer,UTA,27.0,205.74,120.655472,Duke,USA,2002,2,34,37,16.2,10.4,2.1,-2.2,0.10800000000000001,0.282,0.242,0.523,0.11,2008-09\n5577,Carl Landry,HOU,25.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,69,9.2,5.0,0.6,0.5,0.10300000000000001,0.177,0.18,0.634,0.048,2008-09\n5578,Calvin Booth,SAC,33.0,210.82,104.32616,Penn State,USA,1999,2,35,8,2.0,1.4,0.0,-23.8,0.094,0.113,0.11599999999999999,0.5920000000000001,0.0,2008-09\n5579,CJ Miles,UTA,22.0,198.12,102.965384,None,USA,2005,2,34,72,9.1,2.3,1.5,0.4,0.033,0.092,0.183,0.546,0.098,2008-09\n5580,C.J. Watson,GSW,25.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,9.5,2.5,2.7,-2.1,0.023,0.09,0.168,0.564,0.165,2008-09\n5581,Bruce Bowen,SAS,38.0,200.66,90.7184,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,2.7,1.8,0.5,0.4,0.013000000000000001,0.1,0.07200000000000001,0.539,0.040999999999999995,2008-09\n5582,Brook Lopez,NJN,21.0,213.36,117.93392,Stanford,USA,2008,1,10,82,13.0,8.1,1.0,-2.6,0.105,0.212,0.201,0.568,0.06,2008-09\n5583,Brian Skinner,LAC,33.0,205.74,115.66596000000001,Baylor,USA,1998,1,22,51,4.2,4.0,0.5,-16.5,0.092,0.187,0.146,0.474,0.054000000000000006,2008-09\n5584,Brian Scalabrine,BOS,31.0,205.74,106.59411999999999,Southern California,USA,2001,2,34,39,3.5,1.3,0.5,11.0,0.018000000000000002,0.096,0.121,0.5579999999999999,0.051,2008-09\n5585,Brian Cook,HOU,28.0,205.74,113.398,Illinois,USA,2003,1,24,30,2.5,1.1,0.2,-11.2,0.045,0.16399999999999998,0.247,0.47,0.061,2008-09\n5586,Brian Cardinal,MIN,32.0,203.2,108.86208,Purdue,USA,2000,2,44,64,3.0,2.2,1.2,-1.6,0.051,0.138,0.11699999999999999,0.515,0.126,2008-09\n5587,Carmelo Anthony,DEN,25.0,203.2,104.32616,Syracuse,USA,2003,1,3,66,22.8,6.8,3.4,7.1,0.055999999999999994,0.171,0.316,0.532,0.172,2008-09\n5588,Brevin Knight,UTA,33.0,177.8,75.296272,Stanford,USA,1997,1,16,74,2.4,1.2,2.6,3.6,0.016,0.095,0.134,0.414,0.307,2008-09\n5589,Chris Mihm,LAL,29.0,213.36,120.20188,Texas,USA,2000,1,7,18,2.0,1.9,0.6,-17.2,0.153,0.184,0.21899999999999997,0.418,0.172,2008-09\n5590,Chris Quinn,MIA,25.0,187.96,79.3786,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,5.1,1.1,2.0,-1.3,0.01,0.085,0.174,0.539,0.22899999999999998,2008-09\n5591,Darnell Jackson,CLE,23.0,205.74,114.758776,Kansas,USA,2008,2,52,51,1.9,1.7,0.2,-7.5,0.094,0.155,0.128,0.483,0.03,2008-09\n5592,Darko Milicic,MEM,24.0,213.36,124.7378,None,Serbia,2003,1,2,61,5.5,4.3,0.6,-4.0,0.096,0.203,0.162,0.5329999999999999,0.054000000000000006,2008-09\n5593,Darius Songaila,WAS,31.0,205.74,112.490816,Wake Forest,Lithuania,2002,2,49,77,7.4,2.9,1.2,-5.4,0.057999999999999996,0.121,0.172,0.57,0.10099999999999999,2008-09\n5594,Darius Miles,MEM,27.0,205.74,106.59411999999999,None,USA,2000,1,3,34,3.5,1.7,0.5,-13.2,0.076,0.158,0.21100000000000002,0.5329999999999999,0.11599999999999999,2008-09\n5595,Danny Granger,IND,26.0,203.2,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,67,25.8,5.1,2.7,1.2,0.022000000000000002,0.133,0.294,0.584,0.127,2008-09\n5596,Danilo Gallinari,NYK,20.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,28,6.1,2.0,0.5,4.9,0.035,0.115,0.161,0.621,0.054000000000000006,2008-09\n5597,Daniel Gibson,CLE,23.0,187.96,90.7184,Texas,USA,2006,2,42,75,7.8,2.1,1.8,7.0,0.022000000000000002,0.079,0.165,0.519,0.11900000000000001,2008-09\n5598,Dan Gadzuric,MIL,31.0,210.82,111.13004,UCLA,Netherlands,2002,2,33,67,4.0,3.8,0.6,-2.5,0.11800000000000001,0.213,0.151,0.495,0.063,2008-09\n5599,Damon Jones,MIL,32.0,190.5,88.45044,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,1.8,0.3,0.4,1.7,0.0,0.065,0.17,0.485,0.086,2008-09\n5600,Damien Wilkins,OKC,29.0,198.12,102.0582,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,5.3,1.7,0.9,-11.7,0.034,0.10400000000000001,0.187,0.467,0.10300000000000001,2008-09\n5601,Dahntay Jones,DEN,28.0,198.12,95.25432,Duke,USA,2003,1,20,79,5.4,2.1,1.0,-1.0,0.048,0.08900000000000001,0.151,0.5329999999999999,0.083,2008-09\n5602,Chris Paul,NOH,24.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,78,22.8,5.5,11.0,6.5,0.027999999999999997,0.14300000000000002,0.273,0.599,0.512,2008-09\n5603,Daequan Cook,MIA,22.0,195.58,95.25432,Ohio State,USA,2007,1,21,75,9.1,2.5,0.9,-0.3,0.012,0.111,0.182,0.512,0.062,2008-09\n5604,DJ Mbenga,LAL,28.0,213.36,115.66596000000001,None,Democratic Republic of the Congo,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,2.7,1.3,0.4,0.4,0.054000000000000006,0.126,0.18,0.504,0.078,2008-09\n5605,D.J. Augustin,CHA,21.0,182.88,81.64656,Texas,USA,2008,1,9,72,11.8,1.8,3.5,-1.3,0.011000000000000001,0.076,0.20800000000000002,0.5870000000000001,0.237,2008-09\n5606,Cuttino Mobley,LAC,33.0,193.04,97.52228000000001,Rhode Island,USA,1998,2,41,11,13.7,2.6,1.1,-9.0,0.025,0.066,0.212,0.491,0.055,2008-09\n5607,Craig Smith,MIN,25.0,200.66,113.398,Boston College,USA,2006,2,36,74,10.1,3.8,1.1,-6.6,0.079,0.153,0.231,0.599,0.09699999999999999,2008-09\n5608,Courtney Sims,NYK,25.0,210.82,111.13004,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,3.0,2.0,0.0,6.0,0.154,0.2,0.231,0.5,0.0,2008-09\n5609,Courtney Lee,ORL,23.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,77,8.4,2.3,1.2,8.2,0.011000000000000001,0.09,0.156,0.556,0.07400000000000001,2008-09\n5610,Corey Maggette,GSW,29.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,51,18.6,5.5,1.8,-3.9,0.035,0.166,0.253,0.5820000000000001,0.095,2008-09\n5611,Corey Brewer,MIN,23.0,205.74,85.275296,Florida,USA,2007,1,7,15,6.2,3.3,1.7,0.8,0.07,0.124,0.163,0.473,0.125,2008-09\n5612,Chucky Atkins,OKC,34.0,180.34,83.91452,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,3.0,0.7,1.8,-6.9,0.013999999999999999,0.05,0.156,0.408,0.22399999999999998,2008-09\n5613,Chuck Hayes,HOU,26.0,198.12,107.95489599999999,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,1.3,3.5,0.6,-1.4,0.098,0.243,0.08,0.375,0.076,2008-09\n5614,Chris Wilcox,NYK,26.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,62,7.2,4.5,0.8,-8.5,0.10300000000000001,0.20600000000000002,0.214,0.518,0.081,2008-09\n5615,DJ White,OKC,22.0,205.74,113.851592,Indiana,USA,2008,1,29,7,8.9,4.6,0.9,-0.2,0.09300000000000001,0.204,0.204,0.556,0.07,2008-09\n5616,Darrell Arthur,MEM,21.0,205.74,102.0582,Kansas,USA,2008,1,27,76,5.6,4.6,0.6,-7.3,0.08800000000000001,0.203,0.163,0.456,0.049,2008-09\n5617,Brent Barry,HOU,37.0,200.66,95.25432,Oregon State,USA,1995,1,15,56,3.7,1.7,1.4,1.1,0.023,0.106,0.12300000000000001,0.575,0.141,2008-09\n5618,Brandon Rush,IND,23.0,198.12,95.25432,Kansas,USA,2008,1,13,75,8.1,3.1,0.9,-4.2,0.02,0.122,0.166,0.505,0.055999999999999994,2008-09\n5619,Andrew Bogut,MIL,24.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,36,11.7,10.3,2.0,4.4,0.121,0.266,0.18100000000000002,0.586,0.109,2008-09\n5620,Andres Nocioni,SAC,29.0,200.66,102.0582,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,11.4,4.8,1.3,-0.3,0.032,0.179,0.201,0.555,0.081,2008-09\n5621,Andrei Kirilenko,UTA,28.0,205.74,102.0582,None,Russia,1999,1,24,67,11.6,4.8,2.6,7.0,0.055,0.154,0.203,0.5489999999999999,0.151,2008-09\n5622,Andrea Bargnani,TOR,23.0,213.36,113.398,None,Italy,2006,1,1,78,15.4,5.3,1.2,-4.9,0.034,0.165,0.22899999999999998,0.5589999999999999,0.065,2008-09\n5623,Andre Miller,PHI,33.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,82,16.3,4.5,6.5,1.1,0.05,0.098,0.218,0.5479999999999999,0.298,2008-09\n5624,Andre Iguodala,PHI,25.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,82,18.8,5.7,5.3,1.5,0.034,0.139,0.22399999999999998,0.56,0.221,2008-09\n5625,Andre Brown,CHA,28.0,205.74,111.13004,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.0,3.0,0.3,-7.9,0.26899999999999996,0.128,0.141,0.254,0.038,2008-09\n5626,Andray Blatche,WAS,22.0,210.82,112.490816,None,USA,2005,2,49,71,10.0,5.3,1.7,-6.7,0.087,0.179,0.221,0.508,0.11800000000000001,2008-09\n5627,Anderson Varejao,CLE,26.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2004,2,30,81,8.6,7.2,1.0,10.7,0.08900000000000001,0.209,0.142,0.565,0.055,2008-09\n5628,Amir Johnson,DET,22.0,205.74,95.25432,None,USA,2005,2,56,62,3.5,3.7,0.3,5.6,0.13,0.168,0.111,0.608,0.033,2008-09\n5629,Amar'e Stoudemire,PHX,26.0,208.28,112.94440800000001,None,USA,2002,1,9,53,21.4,8.1,2.0,3.3,0.076,0.17800000000000002,0.248,0.617,0.087,2008-09\n5630,Andrew Bynum,LAL,21.0,213.36,129.27372,None,USA,2005,1,10,50,14.3,8.0,1.4,7.6,0.10800000000000001,0.2,0.21,0.598,0.076,2008-09\n5631,Allen Iverson,DET,34.0,182.88,81.64656,Georgetown,USA,1996,1,1,57,17.5,3.0,5.0,-1.6,0.017,0.08,0.261,0.504,0.23800000000000002,2008-09\n5632,Alex Acker,LAC,26.0,195.58,83.91452,Pepperdine,USA,2005,2,60,25,2.9,1.0,0.5,1.8,0.044000000000000004,0.092,0.203,0.44799999999999995,0.091,2008-09\n5633,Alando Tucker,PHX,25.0,198.12,92.98635999999999,Wisconsin,USA,2007,1,29,30,4.6,1.0,0.4,2.1,0.07,0.048,0.21600000000000003,0.509,0.064,2008-09\n5634,Al Thornton,LAC,25.0,203.2,99.79024,Florida State,USA,2007,1,14,71,16.8,5.2,1.5,-10.6,0.052000000000000005,0.114,0.228,0.502,0.068,2008-09\n5635,Al Jefferson,MIN,24.0,208.28,120.20188,None,USA,2004,1,15,50,23.1,11.0,1.6,-4.6,0.107,0.24600000000000002,0.28800000000000003,0.532,0.08199999999999999,2008-09\n5636,Al Horford,ATL,23.0,208.28,111.13004,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,67,11.5,9.3,2.4,0.9,0.077,0.25,0.168,0.565,0.11900000000000001,2008-09\n5637,Al Harrington,NYK,29.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,73,20.1,6.2,1.4,-1.9,0.040999999999999995,0.162,0.256,0.547,0.068,2008-09\n5638,Adonal Foyle,ORL,34.0,208.28,122.46983999999999,Colgate,St. Vincent & Grenadines,1997,1,8,10,1.7,2.6,0.1,-3.7,0.138,0.258,0.12,0.623,0.027999999999999997,2008-09\n5639,Adam Morrison,LAL,24.0,203.2,92.98635999999999,Gonzaga,USA,2006,1,3,52,4.0,1.5,0.8,-7.4,0.032,0.11,0.177,0.44799999999999995,0.10099999999999999,2008-09\n5640,Acie Law,ATL,24.0,190.5,91.625584,Texas A&M,USA,2007,1,11,55,2.9,1.1,1.6,1.2,0.013000000000000001,0.1,0.16399999999999998,0.49,0.257,2008-09\n5641,Aaron Gray,CHI,24.0,213.36,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2007,2,49,56,3.5,3.9,0.8,-5.3,0.135,0.213,0.142,0.508,0.098,2008-09\n5642,Josh Boone,NJN,24.0,208.28,107.501304,Connecticut,USA,2006,1,23,62,4.2,4.2,0.5,-2.7,0.12300000000000001,0.19,0.136,0.513,0.052000000000000005,2008-09\n5643,Alexis Ajinca,CHA,21.0,213.36,99.79024,None,France,2008,1,20,31,2.3,1.0,0.1,2.6,0.063,0.153,0.25,0.43,0.032,2008-09\n5644,Brendan Haywood,WAS,29.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,6,9.7,7.3,1.3,-8.7,0.086,0.187,0.177,0.49,0.073,2008-09\n5645,Andris Biedrins,GSW,23.0,210.82,108.86208,None,Latvia,2004,1,11,62,11.9,11.2,2.0,-4.6,0.129,0.276,0.17,0.585,0.10099999999999999,2008-09\n5646,Anthony Carter,DEN,34.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,5.3,2.6,4.7,2.9,0.027000000000000003,0.102,0.141,0.49,0.303,2008-09\n5647,Brandon Roy,POR,24.0,198.12,95.707912,Washington,USA,2006,1,6,78,22.6,4.7,5.1,8.9,0.044000000000000004,0.115,0.27399999999999997,0.573,0.243,2008-09\n5648,Brandon Bass,DAL,24.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,81,8.5,4.5,0.5,3.3,0.099,0.17600000000000002,0.201,0.5710000000000001,0.045,2008-09\n5649,Brandan Wright,GSW,21.0,208.28,95.25432,North 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Afflalo,DET,23.0,195.58,97.52228000000001,UCLA,USA,2007,1,27,74,4.9,1.8,0.6,0.1,0.027999999999999997,0.10099999999999999,0.14300000000000002,0.5479999999999999,0.055,2008-09\n5662,Antonio McDyess,DET,34.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,62,9.6,9.8,1.3,-2.9,0.11699999999999999,0.27899999999999997,0.157,0.529,0.073,2008-09\n5663,Antonio Daniels,NOH,34.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,74,4.1,1.0,2.4,-11.7,0.006,0.09300000000000001,0.16399999999999998,0.536,0.3,2008-09\n5664,Antoine Wright,DAL,25.0,200.66,97.52228000000001,Texas A&M,USA,2005,1,15,65,7.3,2.1,1.2,3.2,0.023,0.08,0.156,0.501,0.071,2008-09\n5665,Anthony Tolliver,SAS,24.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.7,2.2,0.9,-0.6,0.063,0.171,0.172,0.375,0.134,2008-09\n5666,Anthony Roberson,CHI,26.0,187.96,81.64656,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,4.1,0.8,0.7,-11.5,0.022000000000000002,0.066,0.20600000000000002,0.48700000000000004,0.124,2008-09\n5667,Anthony Randolph,GSW,19.0,208.28,95.25432,Louisiana State,USA,2008,1,14,63,7.9,5.8,0.8,-3.8,0.124,0.22399999999999998,0.215,0.506,0.066,2008-09\n5668,Anthony Parker,TOR,34.0,198.12,97.52228000000001,Bradley,USA,1997,1,21,80,10.7,4.0,3.4,-1.7,0.021,0.121,0.16399999999999998,0.524,0.157,2008-09\n5669,Anthony Morrow,GSW,23.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,10.1,3.0,1.2,-1.7,0.055999999999999994,0.086,0.177,0.588,0.081,2008-09\n5670,Anthony Johnson,ORL,34.0,190.5,88.45044,College of Charleston,USA,1997,2,39,80,5.3,1.8,2.5,4.0,0.023,0.08900000000000001,0.157,0.505,0.223,2008-09\n5671,Baron Davis,LAC,30.0,190.5,97.52228000000001,UCLA,USA,1999,1,3,65,14.9,3.7,7.7,-8.3,0.022000000000000002,0.10300000000000001,0.249,0.46,0.365,2008-09\n5672,David Lee,NYK,26.0,205.74,108.86208,Florida,USA,2005,1,30,81,16.0,11.7,2.1,-3.3,0.096,0.27699999999999997,0.192,0.59,0.098,2008-09\n5673,Aaron Brooks,HOU,24.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,80,11.2,2.0,3.0,4.2,0.021,0.071,0.231,0.521,0.201,2008-09\n5674,DeAndre Jordan,LAC,20.0,210.82,113.398,Texas A&M,USA,2008,2,35,53,4.3,4.5,0.2,-15.9,0.107,0.256,0.14,0.585,0.025,2008-09\n5675,Jason Collins,MIN,30.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,31,1.8,2.3,0.4,-23.1,0.071,0.135,0.107,0.34600000000000003,0.042,2008-09\n5676,Jarvis Hayes,NJN,27.0,203.2,103.418976,Georgia,USA,2003,1,10,74,8.7,3.6,0.7,-0.1,0.018000000000000002,0.155,0.16699999999999998,0.537,0.05,2008-09\n5677,Jarron Collins,UTA,30.0,210.82,112.94440800000001,Stanford,USA,2001,2,52,26,1.5,1.4,0.3,-11.2,0.10800000000000001,0.102,0.109,0.502,0.057999999999999996,2008-09\n5678,Jarrett Jack,IND,25.0,190.5,89.357624,Georgia Tech,USA,2005,1,22,82,13.1,3.4,4.1,-0.9,0.018000000000000002,0.094,0.184,0.5539999999999999,0.184,2008-09\n5679,Jared Jeffries,NYK,27.0,210.82,108.86208,Indiana,USA,2002,1,11,56,5.3,4.1,1.4,-3.4,0.106,0.091,0.126,0.473,0.08800000000000001,2008-09\n5680,Jared Dudley,PHX,23.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,68,5.5,3.0,0.8,0.5,0.083,0.131,0.14300000000000002,0.562,0.07200000000000001,2008-09\n5681,James White,HOU,26.0,200.66,90.7184,Cincinnati,USA,2006,2,31,4,1.8,0.0,0.3,-31.6,0.0,0.0,0.364,0.7,0.25,2008-09\n5682,James Singleton,DAL,27.0,203.2,104.32616,Murray State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,5.1,4.0,0.3,5.1,0.114,0.191,0.151,0.615,0.031,2008-09\n5683,James Posey,NOH,32.0,203.2,98.429464,Xavier,USA,1999,1,18,75,8.9,4.8,1.1,1.4,0.021,0.19,0.15,0.568,0.065,2008-09\n5684,James Jones,MIA,28.0,203.2,99.79024,Miami (FL),USA,2003,2,49,40,4.2,1.6,0.5,1.0,0.023,0.098,0.131,0.52,0.049,2008-09\n5685,Jameer Nelson,ORL,27.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,42,16.7,3.5,5.4,15.8,0.018000000000000002,0.10300000000000001,0.22899999999999998,0.612,0.292,2008-09\n5686,Jason Hart,DEN,31.0,190.5,81.64656,Syracuse,USA,2000,2,49,39,2.0,1.2,1.2,-20.4,0.038,0.115,0.165,0.375,0.268,2008-09\n5687,Jamario Moon,MIA,29.0,203.2,90.7184,Meridian Community College,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,7.2,4.6,1.2,2.0,0.035,0.17300000000000001,0.128,0.5670000000000001,0.07,2008-09\n5688,Jamaal Magloire,MIA,31.0,210.82,120.20188,Kentucky,Canada,2000,1,19,55,2.9,4.0,0.4,3.3,0.135,0.251,0.129,0.505,0.047,2008-09\n5689,Jake Voskuhl,TOR,31.0,210.82,115.66596000000001,Connecticut,USA,2000,2,33,38,0.9,1.6,0.2,3.3,0.10800000000000001,0.17600000000000002,0.13,0.342,0.043,2008-09\n5690,Jacque Vaughn,SAS,34.0,185.42,86.18248,Kansas,USA,1997,1,27,30,2.2,0.7,1.8,-4.8,0.016,0.073,0.16899999999999998,0.392,0.316,2008-09\n5691,JaVale McGee,WAS,21.0,213.36,107.501304,Nevada,USA,2008,1,18,75,6.5,3.9,0.3,-12.6,0.11800000000000001,0.18100000000000002,0.205,0.534,0.035,2008-09\n5692,JR Smith,DEN,23.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,81,15.2,3.7,2.8,7.6,0.023,0.128,0.23800000000000002,0.5760000000000001,0.172,2008-09\n5693,JJ Redick,ORL,25.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,64,6.0,1.7,1.1,5.7,0.008,0.099,0.162,0.562,0.105,2008-09\n5694,JJ Hickson,CLE,20.0,205.74,109.769264,North Carolina State,USA,2008,1,19,62,4.0,2.7,0.1,-5.1,0.09699999999999999,0.177,0.185,0.5479999999999999,0.023,2008-09\n5695,J.R. Giddens,BOS,24.0,195.58,97.52228000000001,New Mexico,USA,2008,1,30,6,0.7,0.5,0.0,15.4,0.4,0.2,0.311,0.667,0.0,2008-09\n5696,J.J. Barea,DAL,25.0,182.88,79.3786,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,7.8,2.2,3.4,2.0,0.027000000000000003,0.102,0.20600000000000002,0.516,0.272,2008-09\n5697,Ime Udoka,SAS,31.0,195.58,99.79024,Portland State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,4.3,2.8,0.8,6.2,0.031,0.18100000000000002,0.158,0.47,0.083,2008-09\n5698,Ike Diogu,SAC,25.0,205.74,113.398,Arizona State,USA,2005,1,9,29,4.1,1.9,0.1,-19.9,0.135,0.17300000000000001,0.233,0.611,0.03,2008-09\n5699,Jamal Crawford,GSW,29.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,65,19.7,3.0,4.4,-3.7,0.01,0.07400000000000001,0.228,0.545,0.177,2008-09\n5700,Hilton Armstrong,NOH,24.0,210.82,106.59411999999999,Connecticut,USA,2006,1,12,70,4.8,2.8,0.4,-3.9,0.092,0.131,0.165,0.585,0.045,2008-09\n5701,Jason Kapono,TOR,28.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2003,2,31,80,8.2,2.0,1.3,-4.2,0.017,0.086,0.172,0.525,0.09300000000000001,2008-09\n5702,Jason Maxiell,DET,26.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,78,5.8,4.2,0.3,-4.4,0.14,0.136,0.145,0.58,0.027999999999999997,2008-09\n5703,David West,NOH,28.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,2003,1,18,76,21.0,8.5,2.3,4.1,0.065,0.196,0.263,0.54,0.105,2008-09\n5704,John Salmons,CHI,29.0,198.12,93.89354399999999,Miami (FL),USA,2002,1,26,79,18.3,4.2,3.2,-8.4,0.024,0.109,0.21600000000000003,0.58,0.14300000000000002,2008-09\n5705,Joey Graham,TOR,27.0,200.66,102.0582,Oklahoma State,USA,2005,1,16,78,7.7,3.7,0.6,-3.9,0.073,0.149,0.185,0.542,0.051,2008-09\n5706,Joey Dorsey,HOU,25.0,203.2,121.562656,Memphis,USA,2008,2,33,3,0.7,0.3,0.3,-28.4,0.0,0.25,0.168,0.5,0.5,2008-09\n5707,Joel Przybilla,POR,29.0,215.9,111.13004,Minnesota,USA,2000,1,9,82,5.5,8.7,0.3,9.0,0.131,0.324,0.10300000000000001,0.652,0.021,2008-09\n5708,Joel Anthony,MIA,26.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,2.2,3.0,0.4,-3.1,0.10400000000000001,0.12300000000000001,0.08199999999999999,0.521,0.038,2008-09\n5709,Joe Smith,CLE,33.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,57,6.6,4.6,0.7,-2.1,0.08900000000000001,0.18100000000000002,0.16399999999999998,0.507,0.063,2008-09\n5710,Joe Johnson,ATL,28.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,79,21.4,4.4,5.8,2.6,0.024,0.107,0.265,0.534,0.256,2008-09\n5711,Joe Crawford,NYK,23.0,195.58,95.25432,Kentucky,USA,2008,2,58,2,4.5,2.0,0.5,16.8,0.043,0.12,0.21600000000000003,0.414,0.091,2008-09\n5712,Joe Alexander,MIL,22.0,203.2,104.32616,West Virginia,USA,2008,1,8,59,4.7,1.9,0.7,-3.1,0.068,0.125,0.201,0.494,0.094,2008-09\n5713,Joakim Noah,CHI,24.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,80,6.7,7.6,1.3,2.5,0.149,0.21600000000000003,0.124,0.594,0.078,2008-09\n5714,Jason Kidd,DAL,36.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,81,9.0,6.2,8.7,5.4,0.034,0.162,0.134,0.55,0.336,2008-09\n5715,Jerryd Bayless,POR,20.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,53,4.3,1.1,1.5,-1.4,0.015,0.092,0.205,0.48700000000000004,0.20199999999999999,2008-09\n5716,Jerome James,NYK,33.0,215.9,129.27372,Florida A&M,USA,1998,2,36,2,3.0,1.5,0.0,-3.8,0.111,0.25,0.395,0.375,0.0,2008-09\n5717,Jermareo Davidson,GSW,24.0,208.28,104.32616,Alabama,USA,2007,2,36,14,3.0,2.4,0.1,-5.0,0.08,0.226,0.17300000000000001,0.494,0.016,2008-09\n5718,Jermaine O'Neal,MIA,30.0,210.82,117.02673600000001,None,USA,1996,1,17,68,13.3,6.4,1.8,-3.3,0.076,0.179,0.239,0.522,0.105,2008-09\n5719,Jeremy Richardson,ORL,25.0,200.66,88.45044,Delta State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,3.1,1.2,0.3,-16.4,0.009000000000000001,0.146,0.261,0.358,0.067,2008-09\n5720,Jeff Green,OKC,22.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,78,16.5,6.7,2.0,-8.0,0.047,0.16399999999999998,0.21100000000000002,0.536,0.09,2008-09\n5721,Jeff Foster,IND,32.0,210.82,113.398,Texas State,USA,1999,1,21,74,6.1,6.9,1.8,1.8,0.13,0.18,0.12,0.542,0.099,2008-09\n5722,Jawad Williams,CLE,26.0,205.74,98.88305600000001,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,1.2,0.2,0.0,13.5,0.063,0.059000000000000004,0.318,0.5,0.0,2008-09\n5723,Javaris Crittenton,WAS,21.0,195.58,90.7184,Georgia Tech,USA,2007,1,19,63,5.0,2.6,2.4,-10.0,0.057,0.11199999999999999,0.158,0.48700000000000004,0.20199999999999999,2008-09\n5724,Jason Thompson,SAC,22.0,210.82,113.398,Rider,USA,2008,1,12,82,11.1,7.4,1.1,-6.9,0.11800000000000001,0.188,0.191,0.54,0.066,2008-09\n5725,Jason Terry,DAL,31.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,74,19.6,2.4,3.4,3.7,0.018000000000000002,0.063,0.256,0.5710000000000001,0.179,2008-09\n5726,Jason Richardson,PHX,28.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,72,16.8,4.4,2.0,-0.4,0.038,0.11800000000000001,0.212,0.5710000000000001,0.092,2008-09\n5727,Jerry Stackhouse,DAL,34.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,10,4.2,1.7,1.2,-24.1,0.032,0.08,0.19399999999999998,0.33299999999999996,0.129,2008-09\n5728,Henry Walker,BOS,21.0,198.12,99.79024,Kansas State,USA,2008,2,47,29,3.0,1.0,0.4,-11.0,0.045,0.125,0.182,0.6459999999999999,0.107,2008-09\n5729,Jordan Farmar,LAL,22.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,65,6.4,1.8,2.4,1.7,0.021,0.08900000000000001,0.19399999999999998,0.466,0.19399999999999998,2008-09\n5730,Hassan Adams,TOR,25.0,193.04,99.79024,Arizona,USA,2006,2,54,12,0.9,0.6,0.1,-17.7,0.02,0.146,0.161,0.35200000000000004,0.03,2008-09\n5731,Dwight Howard,ORL,23.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,79,20.6,13.8,1.4,10.6,0.14,0.295,0.26,0.6,0.07200000000000001,2008-09\n5732,Dwayne Jones,CHA,26.0,208.28,113.851592,Saint Joseph's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,2.0,2.0,0.0,6.6,0.15,0.188,0.124,0.622,0.0,2008-09\n5733,Drew Gooden,SAS,27.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,51,11.9,7.1,0.9,-4.6,0.1,0.228,0.235,0.526,0.069,2008-09\n5734,Dorell Wright,MIA,23.0,205.74,95.25432,None,USA,2004,1,19,6,3.0,3.3,0.3,-14.6,0.032,0.257,0.19399999999999998,0.39799999999999996,0.061,2008-09\n5735,Donyell Marshall,PHI,36.0,205.74,111.13004,Connecticut,USA,1994,1,4,25,3.8,1.6,0.6,11.2,0.038,0.214,0.196,0.621,0.12,2008-09\n5736,Dontell Jefferson,CHA,25.0,195.58,88.45044,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,4.8,2.0,1.5,-5.1,0.013999999999999999,0.147,0.18600000000000003,0.5589999999999999,0.231,2008-09\n5737,Donte Greene,SAC,21.0,210.82,102.511792,Syracuse,USA,2008,1,28,55,3.8,1.6,0.5,-11.9,0.027999999999999997,0.107,0.17600000000000002,0.41600000000000004,0.067,2008-09\n5738,Dominic McGuire,WAS,23.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2007,2,47,79,4.5,5.4,2.5,-9.4,0.063,0.185,0.10099999999999999,0.483,0.13699999999999998,2008-09\n5739,Dirk Nowitzki,DAL,31.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,81,25.9,8.4,2.4,4.1,0.033,0.22399999999999998,0.302,0.564,0.11699999999999999,2008-09\n5740,Hedo Turkoglu,ORL,30.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,77,16.8,5.3,4.9,10.5,0.019,0.14300000000000002,0.23,0.541,0.223,2008-09\n5741,Devin Harris,NJN,26.0,190.5,83.91452,Wisconsin,USA,2004,1,5,69,21.3,3.3,6.9,-2.0,0.013999999999999999,0.09699999999999999,0.27899999999999997,0.563,0.332,2008-09\n5742,Dwyane Wade,MIA,27.0,193.04,97.975872,Marquette,USA,2003,1,5,79,30.2,5.0,7.5,3.6,0.035,0.121,0.35600000000000004,0.574,0.377,2008-09\n5743,Devin Brown,NOH,30.0,195.58,95.25432,Texas-San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,5.2,1.9,0.9,-0.1,0.044000000000000004,0.122,0.228,0.45899999999999996,0.11199999999999999,2008-09\n5744,Desmond Mason,OKC,31.0,195.58,100.697424,Oklahoma State,USA,2000,1,17,39,7.5,4.0,1.2,-4.0,0.044000000000000004,0.11900000000000001,0.158,0.456,0.065,2008-09\n5745,Desmon Farmer,SAS,27.0,195.58,99.79024,Southern 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Brown,PHX,24.0,182.88,83.91452,Illinois,USA,2006,2,46,19,2.4,1.5,1.9,-5.9,0.027999999999999997,0.098,0.11800000000000001,0.449,0.185,2008-09\n5752,DeShawn Stevenson,WAS,28.0,195.58,98.88305600000001,None,USA,2000,1,23,32,6.6,2.4,3.1,-11.0,0.013999999999999999,0.08900000000000001,0.14800000000000002,0.41,0.16399999999999998,2008-09\n5753,DeSagana Diop,CHA,27.0,213.36,127.00576000000001,None,Senegal,2001,1,8,75,2.3,3.6,0.4,-7.8,0.136,0.19,0.10800000000000001,0.425,0.047,2008-09\n5754,DeMarcus Nelson,GSW,23.0,193.04,90.7184,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,4.1,1.8,1.0,-13.8,0.036000000000000004,0.113,0.17800000000000002,0.44,0.12,2008-09\n5755,Devean George,DAL,31.0,203.2,106.59411999999999,Augsburg,USA,1999,1,23,43,3.4,1.8,0.3,-4.1,0.040999999999999995,0.08800000000000001,0.111,0.485,0.031,2008-09\n5756,Earl Watson,OKC,30.0,185.42,83.91452,UCLA,USA,2001,2,39,68,6.6,2.7,5.8,-8.3,0.023,0.098,0.163,0.44799999999999995,0.335,2008-09\n5757,Dikembe Mutombo,HOU,43.0,218.44,117.93392,Georgetown,Congo,1991,1,4,9,1.8,3.7,0.0,1.8,0.152,0.24100000000000002,0.111,0.47200000000000003,0.0,2008-09\n5758,Eddie House,BOS,31.0,185.42,79.3786,Arizona State,USA,2000,2,37,81,8.5,1.9,1.1,6.1,0.009000000000000001,0.11599999999999999,0.19899999999999998,0.5920000000000001,0.109,2008-09\n5759,Eddie Gill,MIL,30.0,182.88,86.18248,Weber State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,2.3,0.7,1.8,-21.1,0.0,0.154,0.131,0.778,0.44,2008-09\n5760,Hakim Warrick,MEM,26.0,205.74,99.336648,Syracuse,USA,2005,1,19,82,11.6,5.0,0.8,-5.0,0.077,0.16899999999999998,0.218,0.5539999999999999,0.06,2008-09\n5761,Greg Oden,POR,21.0,213.36,129.27372,Ohio State,USA,2007,1,1,61,8.9,7.0,0.5,7.6,0.155,0.252,0.191,0.599,0.038,2008-09\n5762,Greg Buckner,MEM,32.0,193.04,95.25432,Clemson,USA,1998,2,53,63,2.5,2.1,0.9,-2.5,0.045,0.14400000000000002,0.111,0.456,0.10300000000000001,2008-09\n5763,Grant Hill,PHX,36.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,82,12.0,4.9,2.3,4.4,0.033,0.155,0.17600000000000002,0.584,0.107,2008-09\n5764,Goran Dragic,PHX,23.0,193.04,81.64656,None,Slovenia,2008,2,45,55,4.5,1.9,2.0,0.2,0.053,0.11800000000000001,0.19399999999999998,0.48700000000000004,0.222,2008-09\n5765,Glen Davis,BOS,23.0,205.74,131.088088,Louisiana State,USA,2007,2,35,76,7.0,4.0,0.9,4.1,0.092,0.136,0.174,0.502,0.07,2008-09\n5766,Gilbert Arenas,WAS,27.0,193.04,97.52228000000001,Arizona,USA,2001,2,30,2,13.0,4.5,10.0,-2.0,0.019,0.133,0.235,0.433,0.465,2008-09\n5767,Gerald Wallace,CHA,26.0,200.66,99.79024,Alabama,USA,2001,1,25,71,16.6,7.8,2.7,0.5,0.052000000000000005,0.19899999999999998,0.204,0.585,0.12,2008-09\n5768,Gerald Green,DAL,23.0,203.2,90.7184,None,USA,2005,1,18,38,5.2,1.4,0.4,-9.0,0.04,0.121,0.268,0.513,0.076,2008-09\n5769,George Hill,SAS,23.0,187.96,81.64656,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,77,5.7,2.1,1.8,2.2,0.027999999999999997,0.12,0.195,0.502,0.183,2008-09\n5770,Gabe Pruitt,BOS,23.0,193.04,77.11064,Southern California,USA,2007,2,32,47,2.0,0.9,0.8,0.8,0.027999999999999997,0.10800000000000001,0.163,0.42200000000000004,0.18100000000000002,2008-09\n5771,Hamed Haddadi,MEM,24.0,218.44,115.212368,None,Iran,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.5,2.5,0.4,19.7,0.163,0.27399999999999997,0.204,0.5429999999999999,0.114,2008-09\n5772,Francisco Garcia,SAC,27.0,200.66,88.45044,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,65,12.7,3.4,2.3,-11.0,0.032,0.096,0.193,0.5539999999999999,0.132,2008-09\n5773,Francisco Elson,MIL,33.0,213.36,106.59411999999999,California,Netherlands,1999,2,41,59,3.4,3.9,0.5,-3.7,0.114,0.16899999999999998,0.107,0.537,0.049,2008-09\n5774,Flip Murray,ATL,29.0,190.5,90.7184,Shaw,USA,2002,2,41,80,12.2,2.1,2.0,6.1,0.013000000000000001,0.087,0.242,0.5429999999999999,0.141,2008-09\n5775,Fabricio Oberto,SAS,34.0,208.28,111.13004,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,2.6,2.6,1.1,-1.1,0.11199999999999999,0.136,0.113,0.595,0.138,2008-09\n5776,Etan 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Davis,LAC,30.0,200.66,88.45044,Iowa,USA,1998,1,21,36,4.4,1.6,1.1,-10.6,0.023,0.11800000000000001,0.172,0.504,0.128,2009-10\n5807,Randy Foye,WAS,26.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,70,10.1,1.9,3.3,-8.2,0.011000000000000001,0.08,0.212,0.516,0.23399999999999999,2009-10\n5808,Nenad Krstic,OKC,26.0,213.36,108.86208,None,Serbia and Montenegro,2002,1,24,76,8.4,5.0,0.7,3.0,0.09,0.158,0.171,0.527,0.046,2009-10\n5809,Ramon Sessions,MIN,24.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,82,8.2,2.6,3.1,-7.4,0.037000000000000005,0.1,0.198,0.513,0.23600000000000002,2009-10\n5810,Nene,DEN,27.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,82,13.8,7.6,2.5,5.1,0.07,0.193,0.166,0.631,0.114,2009-10\n5811,Nick Collison,OKC,29.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,75,5.9,5.1,0.5,9.7,0.11599999999999999,0.16899999999999998,0.121,0.616,0.038,2009-10\n5812,Nick Young,WAS,25.0,198.12,90.7184,Southern California,USA,2007,1,16,74,8.6,1.4,0.6,-1.9,0.016,0.069,0.214,0.519,0.055,2009-10\n5813,Nicolas Batum,POR,21.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,37,10.1,3.8,1.2,8.5,0.043,0.153,0.163,0.6459999999999999,0.073,2009-10\n5814,O.J. Mayo,MEM,22.0,193.04,95.25432,Southern California,USA,2008,1,3,82,17.5,3.8,3.0,-2.7,0.023,0.094,0.20800000000000002,0.551,0.12,2009-10\n5815,Oleksiy Pecherov,MIN,24.0,213.36,106.140528,None,Ukraine,2006,1,18,44,4.5,2.8,0.3,-3.1,0.077,0.22699999999999998,0.226,0.48700000000000004,0.04,2009-10\n5816,Oliver Lafayette,BOS,26.0,187.96,86.18248,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,7.0,4.0,2.0,-24.7,0.053,0.17600000000000002,0.166,0.583,0.182,2009-10\n5817,Omri Casspi,SAC,22.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,77,10.3,4.5,1.2,-2.9,0.044000000000000004,0.162,0.192,0.529,0.076,2009-10\n5818,Othello Hunter,ATL,24.0,203.2,102.0582,Ohio State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.6,1.7,0.0,-27.1,0.158,0.182,0.193,0.4,0.0,2009-10\n5819,Othyus Jeffers,UTA,24.0,195.58,95.25432,Robert Morris (IL),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,2.6,1.4,0.1,-1.4,0.129,0.162,0.25,0.495,0.021,2009-10\n5820,Patrick O'Bryant,TOR,24.0,213.36,113.398,Bradley,USA,2006,1,9,11,1.7,1.0,0.1,-17.2,0.053,0.225,0.198,0.539,0.033,2009-10\n5821,Randolph Morris,ATL,24.0,210.82,124.7378,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,2.2,1.4,0.1,-8.0,0.09300000000000001,0.24600000000000002,0.221,0.586,0.027000000000000003,2009-10\n5822,Patty Mills,POR,21.0,182.88,83.91452,Saint Mary's (CA),Australia,2009,2,55,10,2.6,0.2,0.5,-26.6,0.031,0.043,0.345,0.48,0.25,2009-10\n5823,Paul Davis,WAS,25.0,210.82,122.46983999999999,Michigan State,USA,2006,2,34,2,2.5,0.0,1.5,13.6,0.0,0.0,0.293,0.512,0.75,2009-10\n5824,Paul Millsap,UTA,25.0,203.2,113.398,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,82,11.6,6.8,1.6,6.6,0.1,0.18899999999999997,0.187,0.573,0.09,2009-10\n5825,Paul Pierce,BOS,32.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,71,18.3,4.4,3.1,5.3,0.021,0.132,0.237,0.613,0.15,2009-10\n5826,Peja Stojakovic,NOH,33.0,208.28,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,62,12.6,3.7,1.5,-1.5,0.022000000000000002,0.11199999999999999,0.184,0.5329999999999999,0.07200000000000001,2009-10\n5827,Pops Mensah-Bonsu,TOR,26.0,205.74,106.59411999999999,George Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,2.0,1.8,0.2,-18.3,0.15,0.179,0.19399999999999998,0.44799999999999995,0.040999999999999995,2009-10\n5828,Primoz Brezec,MIL,30.0,215.9,115.66596000000001,None,Slovenia,2000,1,27,21,0.9,1.2,0.0,-5.9,0.14,0.165,0.14,0.332,0.018000000000000002,2009-10\n5829,Quentin Richardson,MIA,30.0,198.12,103.418976,DePaul,USA,2000,1,18,76,8.9,4.9,1.2,6.3,0.037000000000000005,0.172,0.147,0.5720000000000001,0.067,2009-10\n5830,Quinton Ross,WAS,29.0,198.12,87.543256,Southern Methodist,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,1.8,0.9,0.2,-3.7,0.033,0.063,0.106,0.39299999999999996,0.033,2009-10\n5831,Rafer Alston,MIA,33.0,187.96,79.3786,Fresno State,USA,1998,2,39,52,8.2,2.5,3.4,-4.7,0.01,0.095,0.185,0.44299999999999995,0.2,2009-10\n5832,Raja Bell,GSW,33.0,195.58,97.52228000000001,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,11.8,3.8,2.2,7.6,0.031,0.128,0.17,0.57,0.124,2009-10\n5833,Rajon Rondo,BOS,24.0,185.42,77.56423199999999,Kentucky,USA,2006,1,21,81,13.7,4.4,9.8,4.8,0.043,0.10300000000000001,0.2,0.54,0.425,2009-10\n5834,Pau Gasol,LAL,29.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,65,18.3,11.3,3.4,6.2,0.11599999999999999,0.228,0.213,0.593,0.147,2009-10\n5835,Rudy Fernandez,POR,25.0,198.12,83.91452,None,Spain,2007,1,24,62,8.1,2.6,2.0,1.0,0.028999999999999998,0.113,0.174,0.54,0.146,2009-10\n5836,Spencer Hawes,SAC,22.0,215.9,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,72,10.0,6.1,2.2,-6.5,0.085,0.174,0.19699999999999998,0.507,0.132,2009-10\n5837,Russell Westbrook,OKC,21.0,190.5,84.821704,UCLA,USA,2008,1,4,82,16.1,4.9,8.0,5.0,0.059000000000000004,0.10099999999999999,0.254,0.491,0.36700000000000005,2009-10\n5838,Steve Nash,PHX,36.0,190.5,80.73937600000001,Santa Clara,Canada,1996,1,15,81,16.5,3.3,11.0,7.1,0.016,0.091,0.228,0.615,0.483,2009-10\n5839,Steve Novak,LAC,27.0,208.28,108.86208,Marquette,USA,2006,2,32,54,2.1,0.6,0.1,-16.5,0.003,0.10300000000000001,0.142,0.505,0.025,2009-10\n5840,Steven Hunter,MEM,28.0,213.36,108.86208,DePaul,USA,2001,1,15,21,2.5,2.0,0.0,-11.7,0.128,0.16,0.18,0.45,0.0,2009-10\n5841,Sundiata Gaines,UTA,24.0,185.42,88.45044,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,3.3,0.9,1.2,0.1,0.032,0.11900000000000001,0.23199999999999998,0.518,0.289,2009-10\n5842,T.J. Ford,IND,27.0,182.88,74.84268,Texas,USA,2003,1,8,47,10.3,3.2,3.8,-6.7,0.037000000000000005,0.102,0.21100000000000002,0.507,0.254,2009-10\n5843,Taj Gibson,CHI,25.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2009,1,26,82,9.0,7.5,0.9,-0.8,0.114,0.187,0.16699999999999998,0.521,0.049,2009-10\n5844,Taylor Griffin,PHX,24.0,200.66,107.95489599999999,Oklahoma,USA,2009,2,48,8,1.3,0.3,0.1,1.5,0.0,0.063,0.17800000000000002,0.425,0.055999999999999994,2009-10\n5845,Tayshaun Prince,DET,30.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,49,13.5,5.1,3.3,-5.0,0.049,0.13699999999999998,0.193,0.53,0.165,2009-10\n5846,Terrence Williams,NJN,23.0,198.12,99.79024,Louisville,USA,2009,1,11,78,8.4,4.5,2.9,-8.3,0.028999999999999998,0.20199999999999999,0.217,0.45899999999999996,0.22399999999999998,2009-10\n5847,Thabo Sefolosha,OKC,26.0,200.66,97.52228000000001,None,Switzerland,2006,1,13,82,6.0,4.7,1.8,2.4,0.038,0.14800000000000002,0.109,0.509,0.08800000000000001,2009-10\n5848,Thaddeus Young,PHI,22.0,203.2,99.79024,Georgia Tech,USA,2007,1,12,67,13.8,5.2,1.4,-3.1,0.07,0.121,0.213,0.523,0.075,2009-10\n5849,Steve Blake,LAC,30.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,80,7.3,2.3,4.8,-2.7,0.012,0.09300000000000001,0.146,0.539,0.272,2009-10\n5850,Theo Ratliff,CHA,37.0,208.28,106.59411999999999,Wyoming,USA,1995,1,18,49,3.6,3.2,0.5,0.1,0.094,0.142,0.13,0.511,0.047,2009-10\n5851,Tim Thomas,DAL,33.0,208.28,108.86208,Villanova,USA,1997,1,7,18,7.5,2.3,0.8,-2.3,0.052000000000000005,0.12300000000000001,0.21100000000000002,0.579,0.076,2009-10\n5852,Toney Douglas,NYK,24.0,185.42,90.7184,Florida State,USA,2009,1,29,56,8.6,1.9,2.0,-4.7,0.04,0.07400000000000001,0.19399999999999998,0.5710000000000001,0.16699999999999998,2009-10\n5853,Tony Allen,BOS,28.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,54,6.1,2.7,1.3,1.7,0.07,0.124,0.19399999999999998,0.54,0.141,2009-10\n5854,Tony Battie,NJN,34.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,15,2.4,1.5,0.2,-19.5,0.028999999999999998,0.17600000000000002,0.163,0.405,0.042,2009-10\n5855,Tony Parker,SAS,28.0,187.96,81.64656,None,France,2001,1,28,56,16.0,2.4,5.7,5.8,0.005,0.084,0.258,0.542,0.304,2009-10\n5856,Tracy McGrady,NYK,31.0,203.2,101.151016,None,USA,1997,1,9,30,8.2,3.1,3.3,-9.6,0.038,0.124,0.20800000000000002,0.466,0.22,2009-10\n5857,Travis Diener,POR,28.0,185.42,79.3786,Marquette,USA,2005,2,38,9,0.7,0.3,0.9,-26.9,0.0,0.062,0.102,0.255,0.222,2009-10\n5858,Travis Outlaw,LAC,25.0,205.74,93.89354399999999,None,USA,2003,1,23,34,9.1,3.6,1.0,-2.9,0.049,0.13699999999999998,0.207,0.503,0.08199999999999999,2009-10\n5859,Trenton Hassell,NJN,31.0,195.58,102.965384,Austin Peay,USA,2001,2,29,52,4.5,2.9,1.0,-16.7,0.054000000000000006,0.106,0.122,0.465,0.077,2009-10\n5860,Trevor Ariza,HOU,24.0,203.2,95.25432,UCLA,USA,2004,2,43,72,14.9,5.6,3.8,-1.4,0.033,0.15,0.212,0.488,0.16399999999999998,2009-10\n5861,Nazr Mohammed,CHA,32.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,58,7.9,5.2,0.5,-0.8,0.138,0.23800000000000002,0.21,0.578,0.049,2009-10\n5862,Tim Duncan,SAS,34.0,210.82,117.93392,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,78,17.9,10.1,3.2,7.0,0.109,0.265,0.264,0.56,0.175,2009-10\n5863,Rudy Gay,MEM,23.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,80,19.6,5.9,1.9,-1.1,0.042,0.132,0.226,0.535,0.076,2009-10\n5864,Stephen Jackson,CHA,32.0,203.2,97.52228000000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,81,20.6,5.0,3.7,1.4,0.031,0.121,0.275,0.518,0.17,2009-10\n5865,Stephen Curry,GSW,22.0,190.5,83.91452,Davidson,USA,2009,1,7,80,17.5,4.5,5.9,-3.1,0.018000000000000002,0.11800000000000001,0.218,0.568,0.24100000000000002,2009-10\n5866,Ryan Anderson,ORL,22.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,63,7.7,3.2,0.6,10.4,0.091,0.16399999999999998,0.239,0.574,0.069,2009-10\n5867,Ryan Bowen,OKC,34.0,205.74,98.88305600000001,Iowa,USA,1998,2,55,1,4.0,2.0,0.0,69.2,0.111,0.1,0.083,1.064,0.0,2009-10\n5868,Ryan Gomes,MIN,27.0,200.66,111.13004,Providence,USA,2005,2,50,76,10.9,4.6,1.6,-10.0,0.038,0.14300000000000002,0.17600000000000002,0.528,0.087,2009-10\n5869,Ryan Hollins,MIN,25.0,213.36,104.32616,UCLA,USA,2006,2,50,73,6.1,2.8,0.7,-16.8,0.07400000000000001,0.115,0.166,0.6,0.066,2009-10\n5870,Sam Young,MEM,25.0,198.12,99.79024,Pittsburgh,USA,2009,2,36,80,7.4,2.5,0.7,-9.2,0.066,0.107,0.21899999999999997,0.518,0.068,2009-10\n5871,Jeff Foster,IND,33.0,210.82,113.398,Texas State,USA,1999,1,21,16,3.1,5.1,1.3,-1.3,0.15,0.205,0.107,0.49,0.11800000000000001,2009-10\n5872,Samuel Dalembert,PHI,30.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,82,8.1,9.6,0.8,-4.2,0.133,0.304,0.152,0.573,0.047,2009-10\n5873,Sasha Pavlovic,MIN,26.0,200.66,106.59411999999999,None,Montenegro,2003,1,19,71,3.7,1.6,0.8,-15.5,0.015,0.131,0.17800000000000002,0.42200000000000004,0.105,2009-10\n5874,Sasha Vujacic,LAL,26.0,200.66,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,27,67,2.8,1.2,0.6,-2.8,0.045,0.11,0.14800000000000002,0.518,0.113,2009-10\n5875,Sean Marks,NOH,34.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,14,0.7,1.6,0.1,-1.3,0.156,0.138,0.068,0.49,0.037000000000000005,2009-10\n5876,Sean May,SAC,26.0,205.74,120.655472,North Carolina,USA,2005,1,13,37,3.3,1.9,0.5,-0.6,0.07200000000000001,0.175,0.198,0.49200000000000005,0.083,2009-10\n5877,Stephen Graham,CHA,28.0,198.12,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,4.2,1.9,0.3,-1.1,0.037000000000000005,0.163,0.174,0.551,0.054000000000000006,2009-10\n5878,Sean Williams,NJN,23.0,208.28,106.59411999999999,Boston College,USA,2007,1,17,20,2.6,2.3,0.1,-3.8,0.098,0.129,0.152,0.45299999999999996,0.006999999999999999,2009-10\n5879,Serge Ibaka,OKC,20.0,208.28,106.59411999999999,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,73,6.3,5.4,0.1,1.6,0.122,0.215,0.163,0.562,0.013000000000000001,2009-10\n5880,Sergio Rodriguez,NYK,24.0,190.5,79.83219199999998,None,Spain,2006,1,27,66,6.6,1.3,3.2,-1.6,0.027000000000000003,0.071,0.214,0.5539999999999999,0.307,2009-10\n5881,Shane Battier,HOU,31.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,67,8.0,4.7,2.4,-1.0,0.038,0.128,0.11599999999999999,0.541,0.111,2009-10\n5882,Shannon Brown,LAL,24.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2006,1,25,82,8.1,2.2,1.3,1.0,0.02,0.1,0.18899999999999997,0.517,0.105,2009-10\n5883,Shaquille O'Neal,CLE,38.0,215.9,147.4174,Louisiana State,USA,1992,1,1,53,12.0,6.7,1.5,3.8,0.094,0.235,0.253,0.565,0.11,2009-10\n5884,Shaun Livingston,WAS,24.0,200.66,83.91452,None,USA,2004,1,4,36,6.9,2.2,3.6,0.5,0.024,0.094,0.162,0.563,0.24600000000000002,2009-10\n5885,Shavlik Randolph,MIA,26.0,208.28,107.047712,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,2.3,2.3,0.2,11.1,0.13699999999999998,0.152,0.193,0.371,0.031,2009-10\n5886,Shawn Marion,DAL,32.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,75,12.0,6.4,1.4,6.9,0.077,0.152,0.18100000000000002,0.535,0.069,2009-10\n5887,Shelden Williams,BOS,26.0,205.74,113.398,Duke,USA,2006,1,5,54,3.7,2.7,0.4,5.8,0.094,0.193,0.154,0.612,0.057999999999999996,2009-10\n5888,Solomon Jones,IND,25.0,208.28,111.13004,South Florida,USA,2006,2,33,52,4.0,2.8,0.6,-11.1,0.081,0.155,0.158,0.499,0.077,2009-10\n5889,Sonny Weems,TOR,23.0,198.12,92.079176,Arkansas,USA,2008,2,39,69,7.5,2.8,1.5,0.8,0.039,0.125,0.18600000000000003,0.5329999999999999,0.11,2009-10\n5890,Sebastian Telfair,CLE,25.0,182.88,79.3786,None,USA,2004,1,13,43,4.8,1.0,2.9,-7.3,0.01,0.075,0.192,0.479,0.313,2009-10\n5891,Trey Gilder,MEM,25.0,205.74,92.98635999999999,Northwestern State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,0.5,0.0,22.4,0.0,0.16699999999999998,0.087,1.0,0.0,2009-10\n5892,Keyon Dooling,NJN,30.0,190.5,88.45044,Missouri,USA,2000,1,10,53,6.9,1.0,2.5,-3.0,0.01,0.055999999999999994,0.20199999999999999,0.519,0.248,2009-10\n5893,Nate Robinson,BOS,26.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,56,10.1,2.0,2.9,-2.0,0.027000000000000003,0.086,0.243,0.5429999999999999,0.249,2009-10\n5894,Malik Hairston,SAS,23.0,198.12,99.79024,Oregon,USA,2008,2,48,47,2.1,1.0,0.3,2.6,0.049,0.128,0.14300000000000002,0.555,0.075,2009-10\n5895,Malik Allen,DEN,32.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,2.1,1.6,0.3,-12.9,0.092,0.125,0.145,0.431,0.055,2009-10\n5896,Luther Head,IND,27.0,190.5,83.91452,Illinois,USA,2005,1,24,47,7.6,1.7,1.5,0.9,0.008,0.096,0.212,0.53,0.142,2009-10\n5897,Luol Deng,CHI,25.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,70,17.6,7.3,2.0,0.9,0.055999999999999994,0.156,0.217,0.531,0.08800000000000001,2009-10\n5898,Luke Walton,LAL,30.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2003,2,32,29,2.4,1.3,1.4,-8.5,0.046,0.109,0.161,0.402,0.223,2009-10\n5899,Luke Ridnour,MIL,29.0,187.96,79.3786,Oregon,USA,2003,1,14,82,10.4,1.7,4.0,-1.3,0.015,0.081,0.21899999999999997,0.57,0.314,2009-10\n5900,Luis Scola,HOU,30.0,205.74,111.13004,None,Argentina,2002,2,55,82,16.2,8.6,2.1,-2.6,0.073,0.237,0.228,0.55,0.11,2009-10\n5901,Luc Mbah a Moute,MIL,23.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,73,6.2,5.5,1.1,1.4,0.096,0.15,0.121,0.53,0.067,2009-10\n5902,Lou Williams,PHI,23.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,64,14.0,2.9,4.2,-2.1,0.016,0.10099999999999999,0.212,0.5760000000000001,0.21899999999999997,2009-10\n5903,Lou Amundson,PHX,27.0,205.74,107.95489599999999,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,4.7,4.4,0.4,5.1,0.128,0.212,0.147,0.562,0.04,2009-10\n5904,Lindsey Hunter,CHI,39.0,187.96,88.45044,Jackson State,USA,1993,1,10,13,1.0,1.1,0.7,-8.5,0.009000000000000001,0.11900000000000001,0.134,0.21,0.105,2009-10\n5905,Manu Ginobili,SAS,32.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,75,16.5,3.8,4.9,7.9,0.038,0.11900000000000001,0.253,0.584,0.273,2009-10\n5906,Lester Hudson,MEM,25.0,190.5,86.18248,Tennessee-Martin,USA,2009,2,58,25,2.3,0.7,0.5,2.5,0.064,0.096,0.24,0.494,0.155,2009-10\n5907,Leandro Barbosa,PHX,27.0,190.5,91.625584,None,Brazil,2003,1,28,44,9.5,1.6,1.5,8.0,0.016,0.08199999999999999,0.24600000000000002,0.526,0.125,2009-10\n5908,LeBron James,CLE,25.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,76,29.7,7.3,8.6,10.8,0.03,0.185,0.33299999999999996,0.604,0.39799999999999996,2009-10\n5909,Larry Hughes,CHA,31.0,195.58,83.91452,Saint Louis,USA,1998,1,8,45,9.1,3.2,3.0,-3.3,0.023,0.124,0.20600000000000002,0.47200000000000003,0.196,2009-10\n5910,Lamar Odom,LAL,30.0,208.28,104.32616,Rhode Island,USA,1999,1,4,82,10.8,9.8,3.3,6.1,0.08,0.263,0.17,0.5329999999999999,0.159,2009-10\n5911,LaMarcus Aldridge,POR,24.0,210.82,108.86208,Texas,USA,2006,1,2,78,17.9,8.0,2.1,4.8,0.08199999999999999,0.187,0.231,0.535,0.099,2009-10\n5912,Kyrylo Fesenko,UTA,23.0,215.9,136.0776,None,Ukraine,2007,2,38,49,2.6,1.8,0.3,9.9,0.10400000000000001,0.149,0.161,0.5329999999999999,0.055,2009-10\n5913,Kyle Weaver,OKC,24.0,198.12,91.171992,Washington State,USA,2008,2,38,12,3.0,1.5,0.9,-2.3,0.008,0.135,0.122,0.505,0.11199999999999999,2009-10\n5914,Kyle Lowry,HOU,24.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,68,9.1,3.6,4.5,2.0,0.06,0.114,0.183,0.536,0.281,2009-10\n5915,Kyle Korver,UTA,29.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,52,7.2,2.1,1.7,9.5,0.013000000000000001,0.12,0.16,0.62,0.13699999999999998,2009-10\n5916,Kwame Brown,DET,28.0,210.82,122.46983999999999,None,USA,2001,1,1,48,3.3,3.7,0.5,-9.4,0.096,0.23600000000000002,0.15,0.47,0.055999999999999994,2009-10\n5917,Kurt Thomas,MIL,37.0,205.74,104.32616,Texas Christian,USA,1995,1,10,70,3.0,4.2,0.7,-5.2,0.084,0.237,0.114,0.489,0.069,2009-10\n5918,Leon Powe,CLE,26.0,203.2,108.86208,California,USA,2006,2,49,20,4.0,3.1,0.0,-1.1,0.096,0.195,0.172,0.515,0.0,2009-10\n5919,Kris Humphries,NJN,25.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,69,7.1,5.5,0.5,-8.1,0.11599999999999999,0.262,0.21100000000000002,0.495,0.046,2009-10\n5920,Marc Gasol,MEM,25.0,215.9,120.20188,None,Spain,2007,2,48,69,14.6,9.3,2.4,0.8,0.10099999999999999,0.207,0.172,0.617,0.1,2009-10\n5921,Marco Belinelli,TOR,24.0,195.58,90.7184,None,Italy,2007,1,18,66,7.1,1.4,1.3,2.2,0.015,0.084,0.19699999999999998,0.5429999999999999,0.11900000000000001,2009-10\n5922,Troy Murphy,IND,30.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,72,14.6,10.2,2.1,-5.7,0.059000000000000004,0.285,0.188,0.585,0.10800000000000001,2009-10\n5923,Mickael Pietrus,ORL,28.0,198.12,97.52228000000001,None,France,2003,1,11,75,8.7,2.9,0.7,5.6,0.027000000000000003,0.114,0.18100000000000002,0.555,0.048,2009-10\n5924,Michael Redd,MIL,30.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,2000,2,43,18,11.9,3.0,2.2,-11.5,0.021,0.10800000000000001,0.23199999999999998,0.444,0.14300000000000002,2009-10\n5925,Michael Finley,BOS,37.0,200.66,102.0582,Wisconsin,USA,1995,1,21,46,4.4,1.5,0.9,-0.5,0.01,0.11,0.14,0.53,0.09,2009-10\n5926,Michael Beasley,MIA,21.0,208.28,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,78,14.8,6.4,1.3,0.9,0.062,0.19,0.257,0.505,0.076,2009-10\n5927,Metta World Peace,LAL,30.0,200.66,117.93392,St. John's (NY),USA,1999,1,16,77,11.0,4.3,3.0,6.8,0.043,0.098,0.163,0.514,0.132,2009-10\n5928,Mehmet Okur,UTA,31.0,210.82,119.294696,None,Turkey,2001,2,37,73,13.5,7.1,1.6,3.6,0.07400000000000001,0.20600000000000002,0.21100000000000002,0.561,0.085,2009-10\n5929,Maurice Evans,ATL,31.0,195.58,99.79024,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,5.7,1.9,0.6,0.2,0.05,0.08800000000000001,0.149,0.539,0.055999999999999994,2009-10\n5930,Matt Carroll,DAL,29.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,1.8,0.5,0.2,-8.8,0.036000000000000004,0.079,0.22699999999999998,0.43700000000000006,0.08199999999999999,2009-10\n5931,Matt Bonner,SAS,30.0,208.28,108.86208,Florida,USA,2003,2,45,65,7.0,3.3,1.0,7.9,0.055,0.161,0.17,0.581,0.09,2009-10\n5932,Matt Barnes,ORL,30.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,81,8.8,5.5,1.7,12.3,0.063,0.185,0.162,0.5760000000000001,0.09699999999999999,2009-10\n5933,Marcin Gortat,ORL,26.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,81,3.6,4.2,0.2,4.2,0.109,0.24,0.129,0.563,0.024,2009-10\n5934,Marvin Williams,ATL,24.0,205.74,108.86208,North Carolina,USA,2005,1,2,81,10.1,5.1,1.1,6.4,0.05,0.147,0.159,0.54,0.055999999999999994,2009-10\n5935,Marreese Speights,PHI,22.0,208.28,111.13004,Florida,USA,2008,1,16,62,8.6,4.1,0.6,-9.1,0.098,0.20800000000000002,0.253,0.524,0.062,2009-10\n5936,Marquis Daniels,BOS,29.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,5.6,1.9,1.3,3.9,0.037000000000000005,0.08800000000000001,0.162,0.526,0.111,2009-10\n5937,Mario West,ATL,26.0,195.58,95.25432,Georgia 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Haislip,SAS,29.0,208.28,104.32616,Tennessee,USA,2002,1,13,10,2.5,1.0,0.0,-2.6,0.10800000000000001,0.13,0.281,0.539,0.0,2009-10\n5944,Marcus Camby,POR,36.0,210.82,106.59411999999999,Massachusetts,USA,1996,1,2,74,7.5,11.8,2.5,2.6,0.124,0.317,0.126,0.501,0.11900000000000001,2009-10\n5945,Marcus Banks,TOR,28.0,187.96,92.98635999999999,Nevada-Las Vegas,USA,2003,1,13,22,5.0,1.0,1.2,-2.2,0.016,0.094,0.21,0.635,0.215,2009-10\n5946,Martell Webster,POR,23.0,200.66,106.59411999999999,None,USA,2005,1,6,82,9.4,3.3,0.8,2.5,0.027999999999999997,0.14,0.18100000000000002,0.5429999999999999,0.05,2009-10\n5947,Nathan Jawai,MIN,23.0,208.28,127.00576000000001,Midland,Australia,2008,2,41,39,3.2,2.7,0.6,-9.5,0.12300000000000001,0.151,0.158,0.485,0.09,2009-10\n5948,Kosta Koufos,UTA,21.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,36,1.5,1.3,0.2,-17.9,0.109,0.196,0.17800000000000002,0.494,0.057,2009-10\n5949,Kirk Hinrich,CHI,29.0,190.5,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,74,10.9,3.5,4.5,-2.1,0.011000000000000001,0.106,0.165,0.501,0.203,2009-10\n5950,Joey Graham,DEN,28.0,200.66,102.0582,Oklahoma State,USA,2005,1,16,62,4.3,2.0,0.4,-3.4,0.063,0.125,0.16399999999999998,0.568,0.046,2009-10\n5951,Joey Dorsey,SAC,26.0,203.2,121.562656,Memphis,USA,2008,2,33,15,1.5,2.9,0.1,14.9,0.17,0.29,0.124,0.455,0.025,2009-10\n5952,Joel Przybilla,POR,30.0,215.9,111.13004,Minnesota,USA,2000,1,9,30,4.1,7.9,0.3,2.9,0.135,0.285,0.10300000000000001,0.5670000000000001,0.019,2009-10\n5953,Joel Anthony,MIA,27.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,2.7,3.1,0.2,2.8,0.111,0.10800000000000001,0.08800000000000001,0.546,0.013999999999999999,2009-10\n5954,Joe Smith,ATL,34.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,64,3.0,2.5,0.3,-1.6,0.127,0.188,0.179,0.45299999999999996,0.055,2009-10\n5955,Joe Johnson,ATL,29.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,76,21.3,4.6,4.9,6.0,0.03,0.114,0.267,0.5379999999999999,0.21600000000000003,2009-10\n5956,Joe Alexander,CHI,23.0,203.2,104.32616,West Virginia,USA,2008,1,8,8,0.5,0.6,0.3,-24.5,0.069,0.12,0.102,0.273,0.091,2009-10\n5957,Jodie Meeks,PHI,22.0,193.04,94.34713599999999,Kentucky,USA,2009,2,41,60,4.7,1.7,0.7,-3.1,0.013999999999999999,0.154,0.19,0.493,0.08,2009-10\n5958,Joakim Noah,CHI,25.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,64,10.7,11.0,2.1,-1.3,0.132,0.27,0.172,0.557,0.107,2009-10\n5959,Jerryd Bayless,POR,21.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,74,8.5,1.6,2.3,1.1,0.017,0.09699999999999999,0.247,0.534,0.226,2009-10\n5960,Jerry Stackhouse,MIL,35.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,42,8.5,2.4,1.7,1.3,0.026000000000000002,0.10800000000000001,0.22,0.517,0.133,2009-10\n5961,Johan Petro,DEN,24.0,213.36,112.037224,None,France,2005,1,25,36,3.4,3.6,0.4,0.5,0.085,0.24600000000000002,0.139,0.5529999999999999,0.045,2009-10\n5962,Jermaine Taylor,HOU,23.0,193.04,95.25432,Central Florida,USA,2009,2,32,31,4.1,1.5,0.5,-20.7,0.068,0.10300000000000001,0.223,0.46,0.096,2009-10\n5963,Jeff Teague,ATL,22.0,187.96,81.64656,Wake Forest,USA,2009,1,19,71,3.2,0.9,1.7,-2.0,0.008,0.106,0.183,0.45899999999999996,0.258,2009-10\n5964,Jeff Green,OKC,23.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,82,15.1,6.0,1.6,2.0,0.043,0.141,0.193,0.53,0.071,2009-10\n5965,Mike Dunleavy,IND,29.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,67,9.9,3.5,1.5,-1.8,0.018000000000000002,0.156,0.20600000000000002,0.531,0.11199999999999999,2009-10\n5966,Mike Harris,HOU,27.0,198.12,106.59411999999999,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,2.2,1.8,0.2,-19.5,0.09,0.163,0.18899999999999997,0.41600000000000004,0.063,2009-10\n5967,Mike James,WAS,35.0,187.96,85.275296,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,4.5,0.8,1.3,1.0,0.023,0.04,0.26899999999999996,0.38299999999999995,0.192,2009-10\n5968,Mike Miller,WAS,30.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,54,10.9,6.2,3.9,-5.4,0.036000000000000004,0.183,0.149,0.623,0.17800000000000002,2009-10\n5969,Mike Wilks,OKC,31.0,177.8,81.64656,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,4.0,1.0,1.0,-28.1,0.02,0.061,0.14300000000000002,0.581,0.14300000000000002,2009-10\n5970,Mikki Moore,GSW,34.0,213.36,102.0582,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,5.0,3.0,1.6,-14.9,0.068,0.12300000000000001,0.12300000000000001,0.606,0.131,2009-10\n5971,Mo Williams,CLE,27.0,185.42,86.18248,Alabama,USA,2003,2,47,69,15.8,3.0,5.3,5.3,0.015,0.087,0.221,0.58,0.247,2009-10\n5972,Monta Ellis,GSW,24.0,190.5,81.64656,None,USA,2005,2,40,64,25.5,4.0,5.3,-7.2,0.02,0.09300000000000001,0.294,0.517,0.21600000000000003,2009-10\n5973,Morris Peterson,NOH,32.0,200.66,99.79024,Michigan State,USA,2000,1,21,46,7.1,2.7,0.9,-5.3,0.02,0.141,0.163,0.503,0.059000000000000004,2009-10\n5974,Jermaine O'Neal,MIA,31.0,210.82,115.66596000000001,None,USA,1996,1,17,70,13.6,6.9,1.3,5.1,0.075,0.21,0.22899999999999998,0.563,0.078,2009-10\n5975,Kobe Bryant,LAL,31.0,198.12,92.98635999999999,None,USA,1996,1,13,73,27.0,5.4,5.0,8.5,0.032,0.122,0.32299999999999995,0.545,0.23,2009-10\n5976,John Salmons,MIL,30.0,198.12,93.89354399999999,Miami (FL),USA,2002,1,26,81,15.4,3.3,2.8,2.5,0.013999999999999999,0.09300000000000001,0.203,0.5529999999999999,0.132,2009-10\n5977,Jonas Jerebko,DET,23.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,80,9.3,6.0,0.7,-3.5,0.099,0.16399999999999998,0.158,0.545,0.040999999999999995,2009-10\n5978,Kevin Ollie,OKC,37.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,1.8,1.0,0.8,-3.9,0.016,0.106,0.09699999999999999,0.45299999999999996,0.12,2009-10\n5979,Kevin Martin,HOU,27.0,200.66,83.91452,Western Carolina,USA,2004,1,26,46,20.6,3.6,2.4,-4.2,0.02,0.096,0.252,0.561,0.113,2009-10\n5980,Kevin Love,MIN,21.0,208.28,117.93392,UCLA,USA,2008,1,5,60,14.0,11.0,2.3,-7.4,0.145,0.282,0.21899999999999997,0.5489999999999999,0.127,2009-10\n5981,Kevin Garnett,BOS,34.0,210.82,114.758776,None,USA,1995,1,5,69,14.3,7.3,2.7,8.1,0.049,0.23600000000000002,0.22,0.569,0.14800000000000002,2009-10\n5982,Kevin Durant,OKC,21.0,205.74,104.32616,Texas,USA,2007,1,2,82,30.1,7.6,2.8,7.0,0.038,0.177,0.317,0.607,0.13,2009-10\n5983,Kenyon Martin,DEN,32.0,205.74,108.86208,Cincinnati,USA,2000,1,1,58,11.5,9.4,1.9,3.4,0.08199999999999999,0.23199999999999998,0.174,0.48100000000000004,0.087,2009-10\n5984,Kenny Thomas,SAC,32.0,200.66,111.13004,New Mexico,USA,1999,1,22,26,1.6,3.3,0.6,2.5,0.133,0.184,0.083,0.509,0.064,2009-10\n5985,Kendrick Perkins,BOS,25.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2003,1,27,78,10.1,7.6,1.0,7.4,0.09699999999999999,0.235,0.177,0.613,0.057,2009-10\n5986,Kelenna Azubuike,GSW,26.0,195.58,99.79024,Kentucky,England,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,13.9,4.6,1.1,-9.1,0.054000000000000006,0.141,0.195,0.623,0.07,2009-10\n5987,Keith Bogans,SAS,30.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,79,4.4,2.2,1.2,1.9,0.02,0.111,0.11,0.542,0.086,2009-10\n5988,Kareem Rush,LAC,29.0,198.12,97.52228000000001,Missouri,USA,2002,1,20,7,1.3,0.9,0.6,-3.0,0.021,0.1,0.113,0.409,0.105,2009-10\n5989,Jon Brockman,SAC,23.0,200.66,115.66596000000001,Washington,USA,2009,2,38,52,2.8,4.1,0.4,-1.7,0.192,0.20199999999999999,0.102,0.564,0.049,2009-10\n5990,Juwan Howard,POR,37.0,205.74,114.758776,Michigan,USA,1994,1,5,73,6.0,4.6,0.8,-1.1,0.08,0.18,0.14300000000000002,0.5379999999999999,0.062,2009-10\n5991,Jrue Holiday,PHI,20.0,193.04,81.64656,UCLA,USA,2009,1,17,73,8.0,2.6,3.8,-5.1,0.037000000000000005,0.092,0.183,0.526,0.239,2009-10\n5992,Josh Smith,ATL,24.0,205.74,108.86208,None,USA,2004,1,17,81,15.7,8.7,4.2,7.3,0.09,0.196,0.22399999999999998,0.536,0.187,2009-10\n5993,Josh Powell,LAL,27.0,205.74,108.86208,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,2.7,1.8,0.6,-5.6,0.08,0.147,0.18600000000000003,0.40700000000000003,0.09699999999999999,2009-10\n5994,Josh McRoberts,IND,23.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,42,4.3,3.0,1.0,-0.9,0.084,0.192,0.15,0.55,0.124,2009-10\n5995,Josh Howard,WAS,30.0,200.66,95.25432,Wake Forest,USA,2003,1,29,35,12.7,3.6,1.4,1.1,0.039,0.11699999999999999,0.249,0.496,0.086,2009-10\n5996,Josh Boone,NJN,25.0,208.28,108.86208,Connecticut,USA,2006,1,23,63,4.0,5.0,0.5,-11.0,0.125,0.221,0.124,0.509,0.047,2009-10\n5997,Jose Calderon,TOR,28.0,190.5,95.25432,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,10.3,2.1,5.9,-2.3,0.015,0.076,0.17800000000000002,0.569,0.33399999999999996,2009-10\n5998,Jordan Hill,HOU,22.0,208.28,106.59411999999999,Arizona,USA,2009,1,8,47,5.2,3.7,0.4,-2.8,0.126,0.195,0.18100000000000002,0.528,0.052000000000000005,2009-10\n5999,Jordan Farmar,LAL,23.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,82,7.2,1.6,1.5,2.4,0.011000000000000001,0.08800000000000001,0.192,0.535,0.139,2009-10\n6000,Jonny Flynn,MIN,21.0,182.88,83.91452,Syracuse,USA,2009,1,6,81,13.5,2.4,4.4,-13.2,0.011000000000000001,0.083,0.243,0.511,0.245,2009-10\n6001,Jonathan Bender,NYK,29.0,213.36,104.32616,None,USA,1999,1,5,25,4.7,2.1,0.6,-10.5,0.054000000000000006,0.139,0.21,0.529,0.094,2009-10\n6002,Julian Wright,NOH,23.0,203.2,102.0582,Kansas,USA,2007,1,13,68,3.8,2.1,0.6,-0.4,0.079,0.11900000000000001,0.151,0.518,0.066,2009-10\n6003,Ty Lawson,DEN,22.0,180.34,88.45044,North Carolina,USA,2009,1,18,65,8.3,1.9,3.1,5.4,0.037000000000000005,0.071,0.17600000000000002,0.6,0.233,2009-10\n6004,DeAndre Jordan,LAC,21.0,210.82,113.398,Texas A&M,USA,2008,2,35,70,4.8,5.0,0.3,-10.0,0.127,0.248,0.147,0.5710000000000001,0.028999999999999998,2009-10\n6005,Tyreke Evans,SAC,20.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,72,20.1,5.3,5.8,-7.0,0.027000000000000003,0.136,0.264,0.529,0.268,2009-10\n6006,Chris Paul,NOH,25.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,45,18.7,4.2,10.7,1.0,0.013000000000000001,0.11800000000000001,0.226,0.584,0.456,2009-10\n6007,Chris Kaman,LAC,28.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,76,18.5,9.3,1.6,-5.4,0.081,0.222,0.27,0.527,0.086,2009-10\n6008,Chris Hunter,GSW,25.0,210.82,108.86208,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,4.5,2.8,0.6,-1.6,0.077,0.165,0.151,0.546,0.065,2009-10\n6009,Chris Duhon,NYK,27.0,185.42,86.18248,Duke,USA,2004,2,38,67,7.4,2.7,5.6,-3.7,0.015,0.086,0.132,0.501,0.258,2009-10\n6010,Chris Douglas-Roberts,NJN,23.0,200.66,95.25432,Memphis,USA,2008,2,40,67,9.8,3.0,1.4,-11.2,0.028999999999999998,0.109,0.196,0.512,0.099,2009-10\n6011,Chris Bosh,TOR,26.0,208.28,104.32616,Georgia Tech,USA,2003,1,4,70,24.0,10.8,2.4,0.3,0.099,0.24600000000000002,0.28800000000000003,0.5920000000000001,0.11599999999999999,2009-10\n6012,Chris Andersen,DEN,31.0,208.28,103.418976,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,5.9,6.4,0.4,10.3,0.10400000000000001,0.221,0.107,0.631,0.027999999999999997,2009-10\n6013,Chauncey Billups,DEN,33.0,190.5,91.625584,Colorado,USA,1997,1,3,73,19.5,3.1,5.6,4.5,0.012,0.09300000000000001,0.244,0.601,0.27,2009-10\n6014,Chase Budinger,HOU,22.0,200.66,98.88305600000001,Arizona,USA,2009,2,44,74,8.9,3.0,1.2,0.1,0.027000000000000003,0.147,0.18899999999999997,0.545,0.096,2009-10\n6015,Charlie Villanueva,DET,25.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,78,11.9,4.7,0.7,-9.3,0.052000000000000005,0.198,0.23800000000000002,0.526,0.053,2009-10\n6016,Charlie Bell,MIL,31.0,190.5,90.7184,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,6.5,1.9,1.5,0.2,0.021,0.07400000000000001,0.147,0.486,0.09699999999999999,2009-10\n6017,Channing Frye,PHX,27.0,210.82,111.13004,Arizona,USA,2005,1,8,81,11.2,5.3,1.4,8.6,0.036000000000000004,0.17800000000000002,0.17,0.598,0.07200000000000001,2009-10\n6018,Cedric Jackson,WAS,24.0,190.5,86.18248,Cleveland State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.7,0.7,1.2,-1.3,0.028999999999999998,0.087,0.21600000000000003,0.396,0.33299999999999996,2009-10\n6019,Cartier Martin,WAS,25.0,200.66,99.79024,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,7.8,3.8,0.9,0.5,0.069,0.126,0.187,0.473,0.065,2009-10\n6020,Caron Butler,DAL,30.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,74,16.3,6.2,2.1,-0.7,0.043,0.147,0.21899999999999997,0.507,0.092,2009-10\n6021,Carmelo Anthony,DEN,26.0,203.2,104.32616,Syracuse,USA,2003,1,3,69,28.2,6.6,3.2,5.4,0.065,0.131,0.332,0.5479999999999999,0.159,2009-10\n6022,Carlos Delfino,MIL,27.0,198.12,104.32616,None,Argentina,2003,1,25,75,11.0,5.3,2.7,2.0,0.024,0.182,0.182,0.526,0.14,2009-10\n6023,Carlos Boozer,UTA,28.0,205.74,120.655472,Duke,USA,2002,2,34,78,19.5,11.2,3.2,4.1,0.08199999999999999,0.302,0.249,0.599,0.155,2009-10\n6024,Carlos Arroyo,MIA,30.0,187.96,91.625584,Florida International,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,6.1,1.8,3.1,3.4,0.02,0.077,0.14300000000000002,0.529,0.23,2009-10\n6025,Carl Landry,SAC,26.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,80,16.8,5.9,0.8,-2.9,0.086,0.136,0.22699999999999998,0.6,0.048,2009-10\n6026,CJ Miles,UTA,23.0,198.12,102.965384,None,USA,2005,2,34,63,9.9,2.7,1.7,3.5,0.033,0.098,0.201,0.515,0.10400000000000001,2009-10\n6027,C.J. Watson,GSW,26.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,10.3,2.6,2.8,-0.7,0.017,0.09,0.161,0.555,0.14300000000000002,2009-10\n6028,Byron Mullens,OKC,21.0,213.36,124.7378,Ohio State,USA,2009,1,24,13,1.1,0.8,0.1,-17.4,0.065,0.146,0.19899999999999998,0.368,0.03,2009-10\n6029,Chris Quinn,NJN,26.0,187.96,79.3786,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,2.2,0.6,1.2,-10.6,0.006,0.077,0.149,0.47700000000000004,0.23199999999999998,2009-10\n6030,Chris Richard,CHI,25.0,205.74,116.119552,Florida,USA,2007,2,41,18,2.1,3.3,0.4,-8.1,0.091,0.201,0.09699999999999999,0.547,0.051,2009-10\n6031,Chris Wilcox,DET,27.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,34,4.5,3.4,0.4,-18.1,0.11199999999999999,0.222,0.18899999999999997,0.532,0.051,2009-10\n6032,Chuck Hayes,HOU,27.0,198.12,107.95489599999999,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,4.4,5.7,1.7,1.1,0.09699999999999999,0.212,0.111,0.5,0.11,2009-10\n6033,Darren Collison,NOH,22.0,182.88,72.57472,UCLA,USA,2009,1,21,76,12.4,2.5,5.7,-4.4,0.023,0.086,0.23,0.546,0.32299999999999995,2009-10\n6034,Darrell Arthur,MEM,22.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2008,1,27,32,4.5,3.4,0.5,-12.0,0.086,0.18899999999999997,0.172,0.449,0.052000000000000005,2009-10\n6035,Darnell Jackson,MIL,24.0,205.74,114.758776,Kansas,USA,2008,2,52,28,0.8,0.8,0.1,-12.4,0.091,0.11599999999999999,0.177,0.35200000000000004,0.055999999999999994,2009-10\n6036,Darko Milicic,MIN,25.0,213.36,124.7378,None,Serbia,2003,1,2,32,6.7,4.7,1.5,-9.3,0.07400000000000001,0.17800000000000002,0.161,0.49700000000000005,0.105,2009-10\n6037,Darius Songaila,NOH,32.0,205.74,112.490816,Wake Forest,Lithuania,2002,2,49,75,7.2,3.1,0.9,-2.7,0.05,0.156,0.19699999999999998,0.522,0.081,2009-10\n6038,Dante Cunningham,POR,23.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,63,3.9,2.5,0.2,5.5,0.094,0.19,0.166,0.517,0.032,2009-10\n6039,Danny Green,CLE,23.0,198.12,95.25432,North Carolina,USA,2009,2,46,20,2.0,0.9,0.3,-6.0,0.08199999999999999,0.087,0.18600000000000003,0.48,0.07400000000000001,2009-10\n6040,Danny Granger,IND,27.0,203.2,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,62,24.1,5.5,2.8,-0.8,0.032,0.134,0.28800000000000003,0.564,0.134,2009-10\n6041,Danilo Gallinari,NYK,21.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,81,15.1,4.9,1.7,-2.6,0.027000000000000003,0.14,0.19399999999999998,0.575,0.077,2009-10\n6042,Daniel Gibson,CLE,24.0,187.96,90.7184,Texas,USA,2006,2,42,56,6.3,1.3,1.3,8.9,0.016,0.062,0.14400000000000002,0.613,0.10400000000000001,2009-10\n6043,Dan Gadzuric,MIL,32.0,210.82,111.13004,UCLA,Netherlands,2002,2,33,32,2.8,2.9,0.4,4.1,0.126,0.193,0.161,0.44,0.061,2009-10\n6044,Brook Lopez,NJN,22.0,213.36,120.20188,Stanford,USA,2008,1,10,82,18.8,8.6,2.3,-10.4,0.098,0.17300000000000001,0.23600000000000002,0.57,0.11599999999999999,2009-10\n6045,Damien Wilkins,MIN,30.0,198.12,102.0582,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,5.6,3.1,1.7,-8.7,0.05,0.127,0.141,0.515,0.126,2009-10\n6046,Daequan Cook,MIA,23.0,195.58,95.25432,Ohio State,USA,2007,1,21,45,5.0,1.8,1.0,-1.1,0.013999999999999999,0.11800000000000001,0.19699999999999998,0.42200000000000004,0.109,2009-10\n6047,DaJuan Summers,DET,22.0,203.2,108.86208,Georgetown,USA,2009,2,35,44,3.0,1.0,0.4,-13.7,0.038,0.099,0.183,0.457,0.07,2009-10\n6048,DJ White,OKC,23.0,205.74,113.851592,Indiana,USA,2008,1,29,12,4.9,1.9,0.3,3.5,0.12300000000000001,0.14800000000000002,0.203,0.65,0.069,2009-10\n6049,DJ Mbenga,LAL,29.0,213.36,115.66596000000001,None,Democratic Republic of the Congo,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,2.1,1.8,0.2,-2.4,0.09300000000000001,0.166,0.166,0.47100000000000003,0.037000000000000005,2009-10\n6050,D.J. Augustin,CHA,22.0,182.88,81.64656,Texas,USA,2008,1,9,80,6.4,1.2,2.4,0.2,0.009000000000000001,0.068,0.179,0.516,0.23199999999999998,2009-10\n6051,Craig Smith,LAC,26.0,200.66,113.398,Boston College,USA,2006,2,36,75,7.8,3.8,1.1,-3.8,0.09300000000000001,0.18600000000000003,0.21600000000000003,0.599,0.124,2009-10\n6052,Courtney Lee,NJN,24.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,71,12.5,3.5,1.7,-9.4,0.027999999999999997,0.099,0.17800000000000002,0.525,0.086,2009-10\n6053,Corey Maggette,GSW,30.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,70,19.8,5.3,2.5,-6.5,0.05,0.155,0.266,0.615,0.133,2009-10\n6054,Corey Brewer,MIN,24.0,205.74,85.275296,Florida,USA,2007,1,7,82,13.0,3.4,2.4,-10.1,0.031,0.09699999999999999,0.215,0.502,0.122,2009-10\n6055,Coby Karl,GSW,27.0,195.58,97.52228000000001,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,4.0,2.6,2.1,-9.8,0.035,0.152,0.171,0.40399999999999997,0.19699999999999998,2009-10\n6056,Chucky Atkins,DET,35.0,180.34,83.91452,South Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,4.0,0.7,2.3,-6.0,0.009000000000000001,0.053,0.141,0.47700000000000004,0.22,2009-10\n6057,Dahntay Jones,IND,29.0,198.12,95.25432,Duke,USA,2003,1,20,76,10.2,3.0,2.0,-5.3,0.027999999999999997,0.107,0.201,0.527,0.133,2009-10\n6058,Brian Skinner,LAC,34.0,205.74,115.66596000000001,Baylor,USA,1998,1,22,16,1.6,1.7,0.0,-13.6,0.08900000000000001,0.22,0.135,0.456,0.0,2009-10\n6059,Brian Scalabrine,BOS,32.0,205.74,106.59411999999999,Southern California,USA,2001,2,34,52,1.5,0.9,0.5,-6.8,0.023,0.10800000000000001,0.106,0.445,0.092,2009-10\n6060,Brian Cook,HOU,29.0,205.74,113.398,Illinois,USA,2003,1,24,14,1.5,0.6,0.1,-33.6,0.019,0.195,0.28,0.40299999999999997,0.05,2009-10\n6061,Andrew Bogut,MIL,25.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,69,15.9,10.2,1.8,4.9,0.10300000000000001,0.262,0.23399999999999999,0.54,0.10099999999999999,2009-10\n6062,Andres Nocioni,SAC,30.0,200.66,102.0582,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,8.5,3.0,1.0,-6.1,0.024,0.149,0.20600000000000002,0.504,0.077,2009-10\n6063,Andrei Kirilenko,UTA,29.0,205.74,102.0582,None,Russia,1999,1,24,58,11.9,4.6,2.7,6.7,0.055999999999999994,0.125,0.177,0.588,0.14300000000000002,2009-10\n6064,Andrea Bargnani,TOR,24.0,213.36,113.398,None,Italy,2006,1,1,80,17.2,6.2,1.2,-3.9,0.045,0.161,0.223,0.552,0.053,2009-10\n6065,Andre Miller,POR,34.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,82,14.0,3.2,5.4,6.9,0.04,0.092,0.24,0.53,0.29600000000000004,2009-10\n6066,Andre Iguodala,PHI,26.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,82,17.1,6.5,5.8,-4.3,0.03,0.168,0.218,0.535,0.23800000000000002,2009-10\n6067,Andray Blatche,WAS,23.0,210.82,112.490816,None,USA,2005,2,49,81,14.1,6.3,2.1,-6.7,0.08,0.18899999999999997,0.258,0.519,0.138,2009-10\n6068,Anderson Varejao,CLE,27.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2004,2,30,76,8.6,7.6,1.1,12.6,0.11199999999999999,0.20800000000000002,0.132,0.598,0.062,2009-10\n6069,Amir Johnson,TOR,23.0,205.74,95.25432,None,USA,2005,2,56,82,6.2,4.8,0.6,3.0,0.128,0.185,0.145,0.639,0.05,2009-10\n6070,Amar'e Stoudemire,PHX,27.0,208.28,112.94440800000001,None,USA,2002,1,9,82,23.1,8.9,1.0,5.4,0.098,0.185,0.273,0.615,0.047,2009-10\n6071,Alonzo Gee,WAS,23.0,198.12,99.79024,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,7.4,3.0,0.6,-1.4,0.08900000000000001,0.129,0.205,0.564,0.071,2009-10\n6072,Andrew Bynum,LAL,22.0,213.36,129.27372,None,USA,2005,1,10,65,15.0,8.3,1.0,6.0,0.10300000000000001,0.203,0.20800000000000002,0.608,0.055,2009-10\n6073,Allen Iverson,PHI,35.0,182.88,74.84268,Georgetown,USA,1996,1,1,28,13.8,2.8,4.0,-3.0,0.021,0.083,0.22699999999999998,0.515,0.209,2009-10\n6074,Alando Tucker,MIN,26.0,198.12,92.98635999999999,Wisconsin,USA,2007,1,29,15,3.4,0.7,0.3,-18.9,0.065,0.043,0.243,0.529,0.077,2009-10\n6075,Al Thornton,WAS,26.0,203.2,99.79024,Florida State,USA,2007,1,14,75,10.7,3.9,1.2,-7.5,0.065,0.105,0.192,0.523,0.07200000000000001,2009-10\n6076,Al Jefferson,MIN,25.0,208.28,120.20188,None,USA,2004,1,15,76,17.1,9.3,1.8,-11.1,0.08,0.247,0.247,0.524,0.099,2009-10\n6077,Al Horford,ATL,24.0,208.28,111.13004,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,81,14.2,9.9,2.3,8.2,0.09699999999999999,0.231,0.179,0.594,0.102,2009-10\n6078,Al Harrington,NYK,30.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,72,17.7,5.6,1.5,-4.8,0.044000000000000004,0.17,0.267,0.546,0.08800000000000001,2009-10\n6079,Adam Morrison,LAL,25.0,203.2,92.98635999999999,Gonzaga,USA,2006,1,3,31,2.4,1.0,0.6,-9.1,0.044000000000000004,0.10099999999999999,0.183,0.418,0.121,2009-10\n6080,Acie Law,CHI,25.0,190.5,91.625584,Texas A&M,USA,2007,1,11,26,4.3,0.7,1.0,7.0,0.015,0.068,0.22,0.585,0.17,2009-10\n6081,Aaron Gray,NOH,25.0,213.36,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2007,2,49,32,3.3,3.3,0.7,-1.7,0.16399999999999998,0.23,0.16399999999999998,0.551,0.109,2009-10\n6082,Aaron Brooks,HOU,25.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,82,19.6,2.6,5.3,-0.7,0.021,0.065,0.258,0.5489999999999999,0.253,2009-10\n6083,AJ Price,IND,23.0,187.96,82.10015200000001,Connecticut,USA,2009,2,52,56,7.3,1.6,1.9,1.4,0.015,0.098,0.225,0.53,0.198,2009-10\n6084,Mike Bibby,ATL,32.0,187.96,88.45044,Arizona,USA,1998,1,2,80,9.1,2.3,3.9,7.1,0.01,0.086,0.162,0.5379999999999999,0.204,2009-10\n6085,Alexis Ajinca,CHA,22.0,213.36,99.79024,None,France,2008,1,20,6,1.7,0.7,0.0,11.5,0.036000000000000004,0.111,0.193,0.479,0.0,2009-10\n6086,David Andersen,HOU,30.0,210.82,111.13004,None,USA,2002,2,36,63,5.8,3.3,0.7,1.8,0.066,0.2,0.20199999999999999,0.49700000000000005,0.084,2009-10\n6087,Andris Biedrins,GSW,24.0,210.82,108.86208,None,Latvia,2004,1,11,33,5.0,7.8,1.7,-8.0,0.08800000000000001,0.27399999999999997,0.102,0.561,0.105,2009-10\n6088,Anthony Carter,DEN,35.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,3.3,1.6,3.0,-1.8,0.024,0.098,0.127,0.48200000000000004,0.264,2009-10\n6089,Brian Cardinal,MIN,33.0,203.2,108.86208,Purdue,USA,2000,2,44,29,1.7,1.0,0.8,-10.3,0.03,0.098,0.084,0.546,0.131,2009-10\n6090,Brendan Haywood,DAL,30.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,77,9.1,9.3,0.6,1.2,0.136,0.20800000000000002,0.135,0.588,0.027999999999999997,2009-10\n6091,Brandon Rush,IND,24.0,198.12,95.25432,Kansas,USA,2008,1,13,82,9.4,4.2,1.4,-3.7,0.017,0.133,0.149,0.522,0.07,2009-10\n6092,Brandon Roy,POR,25.0,198.12,95.707912,Washington,USA,2006,1,6,65,21.5,4.4,4.7,6.0,0.037000000000000005,0.109,0.266,0.568,0.228,2009-10\n6093,Brandon Jennings,MIL,20.0,185.42,76.657048,None,USA,2009,1,10,82,15.5,3.4,5.7,1.8,0.019,0.105,0.26,0.475,0.298,2009-10\n6094,Brandon Bass,ORL,25.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,50,5.8,2.5,0.4,6.0,0.09699999999999999,0.131,0.20600000000000002,0.556,0.048,2009-10\n6095,Brad Miller,CHI,34.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,8.8,4.9,1.9,-1.8,0.048,0.183,0.18,0.53,0.122,2009-10\n6096,Boris Diaw,CHA,28.0,203.2,106.59411999999999,None,France,2003,1,21,82,11.3,5.2,4.0,2.3,0.055999999999999994,0.11900000000000001,0.163,0.552,0.185,2009-10\n6097,Bobby Simmons,NJN,30.0,198.12,104.32616,DePaul,USA,2001,2,41,23,5.3,2.7,0.7,-7.8,0.028999999999999998,0.158,0.165,0.485,0.065,2009-10\n6098,Bobby Brown,LAC,25.0,187.96,79.3786,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,4.8,0.8,2.0,-8.7,0.02,0.068,0.256,0.441,0.289,2009-10\n6099,Beno Udrih,SAC,27.0,190.5,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,28,79,12.9,2.8,4.7,-5.1,0.017,0.086,0.185,0.5660000000000001,0.239,2009-10\n6100,Antawn Jamison,CLE,34.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina,USA,1998,1,4,66,18.7,8.4,1.3,0.7,0.064,0.201,0.237,0.529,0.057999999999999996,2009-10\n6101,Ben Wallace,DET,35.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,5.5,8.7,1.5,-2.2,0.139,0.22899999999999998,0.1,0.526,0.081,2009-10\n6102,Baron Davis,LAC,31.0,190.5,97.52228000000001,UCLA,USA,1999,1,3,75,15.3,3.5,8.0,-3.7,0.024,0.09699999999999999,0.24,0.501,0.385,2009-10\n6103,Austin Daye,DET,22.0,210.82,90.7184,Gonzaga,USA,2009,1,15,69,5.1,2.5,0.5,-8.5,0.042,0.204,0.18100000000000002,0.546,0.063,2009-10\n6104,Arron Afflalo,DEN,24.0,195.58,97.52228000000001,UCLA,USA,2007,1,27,82,8.8,3.1,1.7,3.9,0.03,0.098,0.141,0.5760000000000001,0.09300000000000001,2009-10\n6105,Antonio McDyess,SAS,35.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,77,5.8,5.9,1.1,6.6,0.11,0.214,0.151,0.49200000000000005,0.076,2009-10\n6106,Antonio Anderson,OKC,25.0,198.12,97.52228000000001,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,2.0,1.0,0.0,-7.3,0.067,0.0,0.1,0.33299999999999996,0.0,2009-10\n6107,Antoine Wright,TOR,26.0,200.66,97.52228000000001,Texas A&M,USA,2005,1,15,67,6.5,2.8,1.1,1.6,0.033,0.128,0.161,0.502,0.075,2009-10\n6108,Anthony Tolliver,GSW,25.0,205.74,110.22285600000001,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,11.7,7.0,1.9,-0.3,0.063,0.183,0.16699999999999998,0.531,0.084,2009-10\n6109,Anthony Randolph,GSW,20.0,208.28,95.25432,Louisiana State,USA,2008,1,14,33,11.6,6.5,1.3,-6.0,0.11,0.217,0.235,0.521,0.08900000000000001,2009-10\n6110,Anthony Parker,CLE,35.0,198.12,97.52228000000001,Bradley,USA,1997,1,21,81,7.3,2.9,1.9,8.9,0.016,0.099,0.11900000000000001,0.5760000000000001,0.095,2009-10\n6111,Anthony Morrow,GSW,24.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,13.0,3.8,1.5,-2.8,0.033,0.111,0.177,0.597,0.075,2009-10\n6112,Anthony Johnson,ORL,35.0,190.5,88.45044,College of Charleston,USA,1997,2,39,31,4.2,1.5,2.0,7.6,0.025,0.10800000000000001,0.166,0.5429999999999999,0.249,2009-10\n6113,Ben Gordon,DET,27.0,190.5,90.7184,Connecticut,USA,2004,1,3,62,13.8,1.9,2.7,-7.5,0.018000000000000002,0.07,0.24600000000000002,0.534,0.16699999999999998,2009-10\n6114,Tyler Hansbrough,IND,24.0,205.74,113.398,North Carolina,USA,2009,1,13,29,8.5,4.8,1.0,-4.3,0.12,0.17300000000000001,0.249,0.44799999999999995,0.09699999999999999,2009-10\n6115,David Lee,NYK,27.0,205.74,113.398,Florida,USA,2005,1,30,81,20.2,11.7,3.6,-4.6,0.085,0.27399999999999997,0.239,0.584,0.172,2009-10\n6116,DeJuan Blair,SAS,21.0,200.66,120.20188,Pittsburgh,USA,2009,2,37,82,7.8,6.4,0.8,4.0,0.159,0.255,0.204,0.564,0.07,2009-10\n6117,Jarvis Hayes,NJN,28.0,203.2,103.418976,Georgia,USA,2003,1,10,45,7.8,2.4,0.9,-7.6,0.01,0.115,0.163,0.521,0.064,2009-10\n6118,Jarron Collins,PHX,31.0,210.82,112.94440800000001,Stanford,USA,2001,2,52,34,1.0,1.8,0.2,-0.6,0.08900000000000001,0.162,0.087,0.405,0.031,2009-10\n6119,Jarrett Jack,TOR,26.0,190.5,89.357624,Georgia Tech,USA,2005,1,22,82,11.4,2.7,5.0,-1.6,0.016,0.099,0.19,0.599,0.27699999999999997,2009-10\n6120,Jared Jeffries,HOU,28.0,210.82,108.86208,Indiana,USA,2002,1,11,70,5.3,4.1,1.4,-1.0,0.08,0.10099999999999999,0.11199999999999999,0.507,0.08,2009-10\n6121,Jared Dudley,PHX,24.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,82,8.2,3.4,1.4,6.5,0.06,0.1,0.138,0.612,0.08199999999999999,2009-10\n6122,Jannero Pargo,CHI,30.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,5.5,1.2,1.4,-5.1,0.012,0.096,0.247,0.429,0.182,2009-10\n6123,JamesOn Curry,LAC,24.0,190.5,86.18248,Oklahoma State,USA,2007,2,51,1,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2009-10\n6124,James Singleton,WAS,28.0,203.2,104.32616,Murray State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,4.5,4.8,0.5,-8.5,0.121,0.20800000000000002,0.152,0.452,0.051,2009-10\n6125,James Posey,NOH,33.0,203.2,98.429464,Xavier,USA,1999,1,18,77,5.2,4.3,1.5,-2.1,0.022000000000000002,0.209,0.11599999999999999,0.525,0.096,2009-10\n6126,James Jones,MIA,29.0,203.2,99.79024,Miami (FL),USA,2003,2,49,36,4.1,1.3,0.5,-0.4,0.009000000000000001,0.094,0.135,0.556,0.055999999999999994,2009-10\n6127,James Johnson,CHI,23.0,205.74,111.13004,Wake Forest,USA,2009,1,16,65,3.9,2.0,0.7,-9.3,0.051,0.141,0.179,0.532,0.10400000000000001,2009-10\n6128,James Harden,OKC,20.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,76,9.9,3.2,1.8,5.9,0.032,0.126,0.203,0.551,0.13,2009-10\n6129,Jameer Nelson,ORL,28.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,65,12.6,3.0,5.4,10.3,0.017,0.10400000000000001,0.226,0.54,0.32299999999999995,2009-10\n6130,Jamario Moon,CLE,30.0,203.2,90.7184,Meridian Community College,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,4.9,3.1,0.8,7.5,0.03,0.175,0.129,0.555,0.073,2009-10\n6131,Jamal Crawford,ATL,30.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,79,18.0,2.5,3.0,4.4,0.016,0.08,0.254,0.573,0.163,2009-10\n6132,Jamaal Tinsley,MEM,32.0,190.5,83.91452,Iowa State,USA,2001,1,27,38,3.5,1.7,2.8,-2.0,0.023,0.106,0.158,0.43799999999999994,0.251,2009-10\n6133,Jamaal Magloire,MIA,32.0,210.82,115.66596000000001,Kentucky,Canada,2000,1,19,36,2.1,3.4,0.0,-0.6,0.133,0.261,0.131,0.47,0.005,2009-10\n6134,JaVale McGee,WAS,22.0,213.36,114.30518400000001,Nevada,USA,2008,1,18,60,6.4,4.1,0.2,-8.2,0.106,0.184,0.195,0.539,0.024,2009-10\n6135,JR Smith,DEN,24.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,75,15.4,3.1,2.4,5.7,0.016,0.115,0.267,0.515,0.149,2009-10\n6136,JJ Redick,ORL,26.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,82,9.6,1.9,1.9,6.1,0.011000000000000001,0.087,0.182,0.606,0.14300000000000002,2009-10\n6137,JJ Hickson,CLE,21.0,205.74,109.769264,North Carolina State,USA,2008,1,19,81,8.5,4.9,0.5,2.6,0.08199999999999999,0.193,0.18899999999999997,0.58,0.037000000000000005,2009-10\n6138,J.R. Giddens,NYK,25.0,195.58,97.52228000000001,New Mexico,USA,2008,1,30,32,2.2,1.6,0.4,-8.8,0.073,0.17800000000000002,0.162,0.49200000000000005,0.096,2009-10\n6139,J.J. Barea,DAL,26.0,182.88,79.3786,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,7.6,1.9,3.3,-1.0,0.013000000000000001,0.096,0.20199999999999999,0.526,0.26899999999999996,2009-10\n6140,Jason Collins,ATL,31.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,24,0.7,0.6,0.2,-11.0,0.052000000000000005,0.083,0.111,0.335,0.053,2009-10\n6141,Jason Hart,NOH,32.0,190.5,81.64656,Syracuse,USA,2000,2,49,5,0.4,0.4,1.2,15.8,0.0,0.08,0.107,0.5,0.353,2009-10\n6142,Jason Kapono,PHI,29.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2003,2,31,57,5.7,1.2,0.7,-8.4,0.016,0.065,0.158,0.527,0.063,2009-10\n6143,Jason Kidd,DAL,37.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,80,10.3,5.6,9.1,6.0,0.019,0.154,0.145,0.5770000000000001,0.361,2009-10\n6144,Tyrus Thomas,CHA,23.0,208.28,102.0582,Louisiana State,USA,2006,1,4,54,9.4,6.2,1.0,-1.5,0.076,0.225,0.217,0.511,0.081,2009-10\n6145,Tyson Chandler,CHA,27.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,51,6.5,6.3,0.3,-1.2,0.12,0.214,0.139,0.643,0.023,2009-10\n6146,Udonis Haslem,MIA,30.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,9.9,8.1,0.7,3.1,0.092,0.252,0.172,0.5379999999999999,0.042,2009-10\n6147,Vince Carter,ORL,33.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,75,16.6,3.9,3.1,12.1,0.017,0.12300000000000001,0.253,0.541,0.177,2009-10\n6148,Vladimir Radmanovic,GSW,29.0,208.28,106.59411999999999,None,Serbia,2001,1,12,41,6.2,4.3,1.1,-8.0,0.063,0.166,0.159,0.449,0.073,2009-10\n6149,Wayne Ellington,MIN,22.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,76,6.6,2.1,1.0,-8.4,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.172,0.527,0.085,2009-10\n6150,Wesley Matthews,UTA,23.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,9.4,2.3,1.5,4.2,0.03,0.081,0.165,0.5920000000000001,0.09,2009-10\n6151,Will Bynum,DET,27.0,182.88,83.91452,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,10.0,2.3,4.5,-10.0,0.017,0.091,0.203,0.513,0.284,2009-10\n6152,Will Conroy,HOU,27.0,187.96,88.45044,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.2,0.6,1.4,-22.3,0.0,0.081,0.185,0.276,0.304,2009-10\n6153,Willie Green,PHI,28.0,190.5,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,73,8.7,1.8,2.1,-4.8,0.015,0.085,0.19399999999999998,0.5379999999999999,0.16399999999999998,2009-10\n6154,Wilson Chandler,NYK,23.0,203.2,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,65,15.3,5.4,2.1,-3.1,0.045,0.126,0.203,0.534,0.096,2009-10\n6155,Ime Udoka,SAC,32.0,195.58,99.79024,Portland State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,3.6,2.8,0.8,-0.8,0.061,0.168,0.14300000000000002,0.47,0.091,2009-10\n6156,Yakhouba Diawara,MIA,27.0,200.66,102.0582,Pepperdine,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,0.8,0.7,0.5,-4.7,0.024,0.075,0.131,0.25,0.091,2009-10\n6157,Zach Randolph,MEM,28.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,81,20.8,11.7,1.8,-1.8,0.127,0.243,0.247,0.546,0.08,2009-10\n6158,Zaza Pachulia,ATL,26.0,210.82,124.7378,None,Georgia,2003,2,42,78,4.3,3.8,0.5,0.2,0.12,0.2,0.152,0.539,0.057999999999999996,2009-10\n6159,Zydrunas Ilgauskas,CLE,35.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,64,7.4,5.4,0.8,7.9,0.107,0.19699999999999998,0.18899999999999997,0.491,0.057999999999999996,2009-10\n6160,Jeff Ayres,POR,23.0,205.74,108.86208,Arizona State,USA,2009,2,31,39,2.7,2.5,0.0,-6.9,0.081,0.23199999999999998,0.102,0.705,0.004,2009-10\n6161,Jawad Williams,CLE,27.0,205.74,98.88305600000001,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.1,1.5,0.6,-0.9,0.026000000000000002,0.10400000000000001,0.153,0.496,0.073,2009-10\n6162,Jason Williams,ORL,34.0,185.42,81.64656,Florida,USA,1998,1,7,82,6.0,1.5,3.6,8.2,0.005,0.076,0.14300000000000002,0.555,0.265,2009-10\n6163,Jason Thompson,SAC,23.0,210.82,113.398,Rider,USA,2008,1,12,75,12.5,8.5,1.7,-5.4,0.107,0.203,0.19699999999999998,0.518,0.084,2009-10\n6164,Jason Terry,DAL,32.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,77,16.6,1.8,3.8,4.1,0.009000000000000001,0.055,0.22899999999999998,0.552,0.19399999999999998,2009-10\n6165,Jason Smith,PHI,24.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,56,3.4,2.4,0.6,-4.1,0.09699999999999999,0.152,0.157,0.491,0.076,2009-10\n6166,Jason Richardson,PHX,29.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,79,15.7,5.1,1.8,6.4,0.039,0.136,0.20800000000000002,0.574,0.085,2009-10\n6167,Jason Maxiell,DET,27.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,76,6.8,5.3,0.5,-6.8,0.11900000000000001,0.20199999999999999,0.163,0.531,0.04,2009-10\n6168,Yi Jianlian,NJN,22.0,213.36,113.398,None,USA,2007,1,6,52,12.0,7.2,0.9,-7.4,0.078,0.187,0.203,0.48100000000000004,0.048,2009-10\n6169,Ian Mahinmi,SAS,23.0,210.82,104.32616,None,France,2005,1,28,26,3.9,2.0,0.1,-1.6,0.087,0.23399999999999999,0.252,0.667,0.024,2009-10\n6170,Hilton Armstrong,HOU,25.0,210.82,106.59411999999999,Connecticut,USA,2006,1,12,33,2.2,2.5,0.6,-4.7,0.09,0.19699999999999998,0.156,0.381,0.095,2009-10\n6171,Henry Walker,NYK,22.0,198.12,99.79024,Kansas State,USA,2008,2,47,35,9.4,2.5,1.1,0.5,0.022000000000000002,0.11,0.165,0.649,0.079,2009-10\n6172,Earl Clark,PHX,22.0,208.28,102.0582,Louisville,USA,2009,1,14,51,2.7,1.2,0.4,-1.5,0.054000000000000006,0.13,0.21600000000000003,0.42,0.09300000000000001,2009-10\n6173,Earl Boykins,WAS,34.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,6.6,1.1,2.6,-11.1,0.016,0.062,0.207,0.498,0.26899999999999996,2009-10\n6174,Earl Barron,NYK,28.0,213.36,113.398,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,11.7,11.0,1.1,1.1,0.161,0.26,0.179,0.508,0.05,2009-10\n6175,Dwyane Wade,MIA,28.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,77,26.6,4.8,6.5,7.4,0.046,0.111,0.342,0.562,0.33399999999999996,2009-10\n6176,Dwight Howard,ORL,24.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,82,18.3,13.2,1.8,11.8,0.12300000000000001,0.315,0.24100000000000002,0.63,0.087,2009-10\n6177,Dwayne Jones,PHX,27.0,208.28,113.851592,Saint Joseph's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,1.0,0.0,16.2,0.0,0.5,0.0,0.0,0.0,2009-10\n6178,Drew Gooden,LAC,28.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,70,10.9,7.7,0.7,-6.8,0.135,0.221,0.21,0.547,0.045,2009-10\n6179,Dorell Wright,MIA,24.0,205.74,95.25432,None,USA,2004,1,19,72,7.1,3.3,1.3,2.8,0.04,0.149,0.16,0.5670000000000001,0.102,2009-10\n6180,Donte Greene,SAC,22.0,210.82,102.511792,Syracuse,USA,2008,1,28,76,8.5,3.1,0.9,-4.2,0.037000000000000005,0.128,0.193,0.526,0.067,2009-10\n6181,Dominic McGuire,SAC,24.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2007,2,47,51,0.7,1.5,0.2,-16.1,0.078,0.2,0.107,0.345,0.059000000000000004,2009-10\n6182,Dirk Nowitzki,DAL,32.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,81,25.0,7.7,2.7,6.4,0.031,0.198,0.289,0.578,0.128,2009-10\n6183,Earl Watson,IND,31.0,185.42,83.91452,UCLA,USA,2001,2,39,79,7.8,3.0,5.1,-2.1,0.025,0.087,0.147,0.517,0.257,2009-10\n6184,Devin Harris,NJN,27.0,190.5,86.18248,Wisconsin,USA,2004,1,5,64,16.9,3.2,6.6,-11.4,0.012,0.098,0.25,0.512,0.332,2009-10\n6185,Devean George,GSW,32.0,203.2,106.59411999999999,Augsburg,USA,1999,1,23,45,5.4,2.5,0.7,0.4,0.03,0.13699999999999998,0.131,0.56,0.057,2009-10\n6186,Desmond Mason,SAC,32.0,195.58,100.697424,Oklahoma State,USA,2000,1,17,5,2.6,2.6,0.4,-28.6,0.057999999999999996,0.205,0.127,0.47200000000000003,0.051,2009-10\n6187,Derrick Rose,CHI,21.0,190.5,86.18248,Memphis,USA,2008,1,1,78,20.8,3.8,6.0,-0.5,0.025,0.085,0.271,0.532,0.297,2009-10\n6188,Derrick Brown,CHA,22.0,203.2,102.965384,Xavier,USA,2009,2,40,57,3.3,1.4,0.3,1.5,0.07200000000000001,0.10400000000000001,0.17,0.52,0.061,2009-10\n6189,Deron Williams,UTA,26.0,190.5,93.89354399999999,Illinois,USA,2005,1,3,76,18.7,4.0,10.5,7.3,0.022000000000000002,0.10300000000000001,0.239,0.574,0.429,2009-10\n6190,Derek Fisher,LAL,35.0,185.42,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,82,7.5,2.1,2.5,7.5,0.013000000000000001,0.07200000000000001,0.139,0.499,0.125,2009-10\n6191,Delonte West,CLE,26.0,190.5,81.64656,Saint Joseph's,USA,2004,1,24,60,8.8,2.8,3.3,7.5,0.025,0.106,0.184,0.53,0.21,2009-10\n6192,DeShawn Stevenson,DAL,29.0,195.58,98.88305600000001,None,USA,2000,1,23,64,2.1,1.4,0.9,-3.4,0.013999999999999999,0.10300000000000001,0.10800000000000001,0.381,0.09,2009-10\n6193,DeSagana Diop,CHA,28.0,213.36,127.00576000000001,None,Senegal,2001,1,8,27,1.2,2.4,0.2,3.2,0.129,0.187,0.08199999999999999,0.485,0.027999999999999997,2009-10\n6194,DeMarre Carroll,MEM,23.0,203.2,96.16150400000001,Missouri,USA,2009,1,27,71,2.9,2.1,0.5,-1.7,0.08,0.135,0.145,0.426,0.059000000000000004,2009-10\n6195,DeMar DeRozan,TOR,20.0,200.66,99.79024,Southern California,USA,2009,1,9,77,8.6,2.9,0.7,-5.5,0.047,0.10800000000000001,0.182,0.5539999999999999,0.048,2009-10\n6196,Devin Brown,CHI,31.0,195.58,95.25432,Texas-San Antonio,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,8.0,2.5,1.3,-1.1,0.028999999999999998,0.098,0.196,0.5,0.095,2009-10\n6197,David West,NOH,29.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,2003,1,18,81,19.0,7.5,3.0,-2.4,0.065,0.177,0.24100000000000002,0.56,0.135,2009-10\n6198,Eddie House,NYK,32.0,185.42,79.3786,Arizona State,USA,2000,2,37,68,7.0,1.6,1.3,0.1,0.013000000000000001,0.092,0.19899999999999998,0.495,0.115,2009-10\n6199,Eduardo Najera,DAL,33.0,203.2,106.59411999999999,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,46,3.4,2.5,0.6,-3.1,0.054000000000000006,0.14300000000000002,0.121,0.501,0.061,2009-10\n6200,Hedo Turkoglu,TOR,31.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,74,11.3,4.6,4.1,-3.4,0.022000000000000002,0.151,0.18100000000000002,0.54,0.19899999999999998,2009-10\n6201,Hasheem Thabeet,MEM,23.0,220.98,121.10906399999999,Connecticut,Tanzania,2009,1,2,68,3.1,3.6,0.2,-5.9,0.11,0.204,0.105,0.605,0.018000000000000002,2009-10\n6202,Hamed Haddadi,MEM,25.0,218.44,120.20188,None,Iran,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,1.7,2.1,0.3,-13.1,0.124,0.231,0.16,0.441,0.064,2009-10\n6203,Hakim Warrick,CHI,27.0,205.74,99.336648,Syracuse,USA,2005,1,19,76,9.6,4.1,0.7,-6.4,0.091,0.141,0.217,0.547,0.057999999999999996,2009-10\n6204,Greg Oden,POR,22.0,213.36,129.27372,Ohio State,USA,2007,1,1,21,11.1,8.5,0.9,8.9,0.161,0.267,0.209,0.647,0.066,2009-10\n6205,Grant Hill,PHX,37.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,81,11.3,5.5,2.4,4.0,0.037000000000000005,0.16,0.168,0.561,0.111,2009-10\n6206,Goran Dragic,PHX,24.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,80,7.9,2.1,3.0,4.6,0.031,0.10400000000000001,0.213,0.5660000000000001,0.264,2009-10\n6207,Glen Davis,BOS,24.0,205.74,131.088088,Louisiana State,USA,2007,2,35,54,6.3,3.8,0.6,-4.0,0.13,0.14400000000000002,0.19899999999999998,0.5,0.064,2009-10\n6208,Gilbert Arenas,WAS,28.0,193.04,97.52228000000001,Arizona,USA,2001,2,30,32,22.6,4.2,7.2,-4.6,0.016,0.11199999999999999,0.307,0.511,0.35100000000000003,2009-10\n6209,Gerald Wallace,CHA,27.0,200.66,99.79024,Alabama,USA,2001,1,25,76,18.2,10.0,2.1,1.6,0.059000000000000004,0.23399999999999999,0.203,0.586,0.09,2009-10\n6210,Gerald Henderson,CHA,22.0,195.58,97.52228000000001,Duke,USA,2009,1,12,43,2.6,1.3,0.3,0.2,0.048,0.127,0.18,0.45299999999999996,0.071,2009-10\n6211,Eddy Curry,NYK,27.0,213.36,133.80964,None,USA,2001,1,4,7,3.7,1.9,0.0,-14.5,0.065,0.161,0.285,0.456,0.0,2009-10\n6212,George Hill,SAS,24.0,187.96,81.64656,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,78,12.4,2.6,2.9,4.6,0.022000000000000002,0.085,0.19,0.5720000000000001,0.154,2009-10\n6213,Francisco Garcia,SAC,28.0,200.66,88.45044,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,25,8.1,2.6,1.8,-3.7,0.021,0.11,0.158,0.55,0.11900000000000001,2009-10\n6214,Francisco Elson,PHI,34.0,213.36,108.86208,California,Netherlands,1999,2,41,12,1.0,1.2,0.2,-2.4,0.105,0.19,0.127,0.349,0.049,2009-10\n6215,Flip Murray,CHI,30.0,190.5,90.7184,Shaw,USA,2002,2,41,75,9.9,2.4,1.8,0.2,0.02,0.10800000000000001,0.237,0.485,0.141,2009-10\n6216,Fabricio Oberto,WAS,35.0,208.28,111.13004,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,1.5,1.8,0.9,-4.9,0.064,0.127,0.07200000000000001,0.654,0.11199999999999999,2009-10\n6217,Etan Thomas,OKC,32.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,2000,1,12,23,3.3,2.8,0.0,-3.9,0.073,0.17800000000000002,0.139,0.483,0.005,2009-10\n6218,Ersan Ilyasova,MIL,23.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,81,10.4,6.4,1.0,3.6,0.08900000000000001,0.221,0.205,0.526,0.07200000000000001,2009-10\n6219,Erick Dampier,DAL,34.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,55,6.0,7.3,0.6,7.8,0.11599999999999999,0.228,0.115,0.637,0.035,2009-10\n6220,Eric Maynor,OKC,23.0,190.5,79.3786,Virginia Commonwealth,USA,2009,1,20,81,4.7,1.6,3.3,2.8,0.02,0.095,0.174,0.478,0.33899999999999997,2009-10\n6221,Eric Gordon,LAC,21.0,190.5,100.697424,Indiana,USA,2008,1,7,62,16.9,2.6,3.0,-4.6,0.013000000000000001,0.07,0.214,0.5710000000000001,0.135,2009-10\n6222,Emeka Okafor,NOH,27.0,208.28,115.66596000000001,Connecticut,USA,2004,1,2,82,10.4,9.0,0.7,-2.9,0.12,0.245,0.171,0.547,0.035,2009-10\n6223,Elton Brand,PHI,31.0,205.74,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,76,13.1,6.1,1.4,-2.8,0.091,0.146,0.21600000000000003,0.518,0.078,2009-10\n6224,Garrett Temple,SAS,24.0,198.12,86.18248,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,5.0,1.1,0.8,0.5,0.019,0.081,0.19699999999999998,0.5529999999999999,0.10400000000000001,2009-10\n6225,Mike Conley,MEM,22.0,185.42,83.91452,Ohio State,USA,2007,1,4,80,12.0,2.4,5.3,-1.0,0.013999999999999999,0.07400000000000001,0.18600000000000003,0.526,0.245,2009-10\n6226,Darrell Arthur,MEM,23.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2008,1,27,80,9.1,4.3,0.7,2.0,0.08199999999999999,0.16699999999999998,0.21600000000000003,0.534,0.055999999999999994,2010-11\n6227,AJ Price,IND,24.0,187.96,82.10015200000001,Connecticut,USA,2009,2,52,50,6.5,1.4,2.2,1.6,0.022000000000000002,0.083,0.22699999999999998,0.45399999999999996,0.233,2010-11\n6228,Maurice Evans,WAS,32.0,195.58,99.79024,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,6.3,2.1,0.6,-7.8,0.036000000000000004,0.08,0.14,0.513,0.046,2010-11\n6229,Maurice Ager,MIN,27.0,195.58,91.625584,Michigan State,USA,2006,1,28,4,3.8,0.5,0.3,-12.9,0.0,0.095,0.21600000000000003,0.682,0.063,2010-11\n6230,Matt Carroll,CHA,30.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.4,1.3,0.4,-6.4,0.023,0.124,0.19399999999999998,0.53,0.068,2010-11\n6231,Matt Bonner,SAS,31.0,208.28,106.59411999999999,Florida,USA,2003,2,45,66,7.3,3.6,0.9,8.6,0.051,0.14300000000000002,0.13699999999999998,0.617,0.063,2010-11\n6232,Matt Barnes,LAL,31.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,53,6.7,4.3,1.3,1.3,0.084,0.16399999999999998,0.166,0.569,0.11199999999999999,2010-11\n6233,Marvin Williams,ATL,25.0,205.74,108.86208,North Carolina,USA,2005,1,2,65,10.4,4.8,1.4,-1.2,0.044000000000000004,0.156,0.174,0.551,0.076,2010-11\n6234,Martell Webster,MIN,24.0,200.66,106.59411999999999,None,USA,2005,1,6,46,9.8,3.2,1.2,-11.4,0.036000000000000004,0.12300000000000001,0.179,0.575,0.079,2010-11\n6235,Marreese Speights,PHI,23.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,2008,1,16,64,5.4,3.3,0.5,5.0,0.107,0.226,0.22699999999999998,0.532,0.069,2010-11\n6236,Marquis Daniels,BOS,30.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,5.5,2.3,1.3,1.2,0.034,0.11599999999999999,0.152,0.527,0.113,2010-11\n6237,Mario West,NJN,27.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,3.7,1.8,1.7,0.0,0.018000000000000002,0.114,0.10099999999999999,0.474,0.12300000000000001,2010-11\n6238,Mario Chalmers,MIA,25.0,187.96,86.18248,Kansas,USA,2008,2,34,70,6.4,2.1,2.5,8.8,0.009000000000000001,0.094,0.15,0.5379999999999999,0.172,2010-11\n6239,Mehmet Okur,UTA,32.0,210.82,120.20188,None,Turkey,2001,2,37,13,4.9,2.3,1.5,-12.8,0.068,0.20800000000000002,0.214,0.452,0.179,2010-11\n6240,Marcus Thornton,SAC,24.0,193.04,92.98635999999999,Louisiana State,USA,2009,2,43,73,12.8,3.5,1.8,-3.7,0.039,0.129,0.245,0.525,0.133,2010-11\n6241,Marcus Camby,POR,37.0,210.82,106.59411999999999,Massachusetts,USA,1996,1,2,59,4.7,10.3,2.1,2.4,0.136,0.355,0.11800000000000001,0.426,0.114,2010-11\n6242,Marcus Banks,TOR,29.0,187.96,92.98635999999999,Nevada-Las Vegas,USA,2003,1,13,3,2.0,0.3,1.0,17.1,0.0,0.067,0.145,0.5429999999999999,0.188,2010-11\n6243,Marco Belinelli,NOH,25.0,195.58,90.7184,None,Italy,2007,1,18,80,10.5,1.9,1.2,1.5,0.011000000000000001,0.086,0.19899999999999998,0.56,0.077,2010-11\n6244,Marcin Gortat,PHX,27.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,80,10.2,7.9,0.9,1.4,0.085,0.27,0.175,0.594,0.057,2010-11\n6245,Marc Gasol,MEM,26.0,215.9,120.20188,None,Spain,2007,2,48,81,11.7,7.0,2.5,1.7,0.071,0.193,0.171,0.58,0.11699999999999999,2010-11\n6246,Manu Ginobili,SAS,33.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,80,17.4,3.7,4.9,11.5,0.021,0.11699999999999999,0.256,0.581,0.249,2010-11\n6247,Manny Harris,CLE,21.0,195.58,83.91452,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,5.9,2.6,1.6,-12.6,0.042,0.13699999999999998,0.18899999999999997,0.486,0.153,2010-11\n6248,Malik Allen,ORL,33.0,208.28,115.66596000000001,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,1.3,1.8,0.2,-11.0,0.068,0.135,0.09,0.361,0.036000000000000004,2010-11\n6249,Luther Head,SAC,28.0,190.5,83.91452,Illinois,USA,2005,1,24,36,5.6,1.7,1.9,-8.1,0.031,0.08900000000000001,0.16699999999999998,0.5379999999999999,0.19399999999999998,2010-11\n6250,Luol Deng,CHI,26.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,82,17.4,5.8,2.8,8.3,0.043,0.126,0.20800000000000002,0.5489999999999999,0.11900000000000001,2010-11\n6251,Luke Walton,LAL,31.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2003,2,32,54,1.7,1.2,1.1,3.6,0.023,0.11900000000000001,0.146,0.37799999999999995,0.183,2010-11\n6252,Marcus Cousin,UTA,24.0,210.82,111.13004,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.0,0.8,0.0,-48.9,0.0,0.214,0.092,0.667,0.0,2010-11\n6253,Luke Ridnour,MIN,30.0,187.96,79.3786,Oregon,USA,2003,1,14,71,11.8,2.8,5.4,-5.9,0.019,0.083,0.177,0.5670000000000001,0.27399999999999997,2010-11\n6254,Melvin Ely,DEN,33.0,208.28,118.38751200000002,Fresno State,USA,2002,1,12,30,2.3,2.5,0.5,2.1,0.09,0.153,0.092,0.573,0.052000000000000005,2010-11\n6255,Michael Beasley,MIN,22.0,208.28,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,73,19.2,5.6,2.2,-5.6,0.054000000000000006,0.13699999999999998,0.284,0.51,0.11800000000000001,2010-11\n6256,Pape Sy,ATL,23.0,200.66,102.0582,None,France,2010,2,53,3,2.3,1.0,0.7,-25.6,0.105,0.071,0.217,0.478,0.222,2010-11\n6257,Othyus Jeffers,WAS,25.0,195.58,95.25432,Robert Morris (IL),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,5.5,3.9,1.2,6.1,0.09,0.149,0.133,0.546,0.08800000000000001,2010-11\n6258,Orien Greene,NJN,29.0,193.04,94.34713599999999,Louisiana-Lafayette,USA,2005,2,53,3,1.0,0.0,0.3,23.8,0.0,0.0,0.18100000000000002,0.521,0.16699999999999998,2010-11\n6259,Omri Casspi,SAC,23.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,71,8.6,4.3,1.0,-5.0,0.049,0.163,0.165,0.517,0.063,2010-11\n6260,Omer Asik,CHI,24.0,213.36,115.66596000000001,None,Turkey,2008,2,36,82,2.8,3.7,0.4,14.0,0.13699999999999998,0.22,0.125,0.5589999999999999,0.049,2010-11\n6261,O.J. Mayo,MEM,23.0,193.04,95.25432,Southern California,USA,2008,1,3,71,11.3,2.4,2.0,1.5,0.022000000000000002,0.08800000000000001,0.213,0.499,0.11599999999999999,2010-11\n6262,Nikola Pekovic,MIN,25.0,210.82,110.22285600000001,None,Montenegro,2008,2,31,65,5.5,3.0,0.4,-12.7,0.11,0.135,0.195,0.573,0.052000000000000005,2010-11\n6263,Nicolas Batum,POR,22.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,80,12.4,4.5,1.5,0.6,0.05,0.131,0.177,0.563,0.08,2010-11\n6264,Nick Collison,OKC,30.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,71,4.6,4.5,1.0,10.5,0.09699999999999999,0.14800000000000002,0.099,0.6,0.068,2010-11\n6265,Nene,DEN,28.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,75,14.5,7.6,2.0,7.1,0.077,0.204,0.192,0.657,0.10400000000000001,2010-11\n6266,Nenad Krstic,BOS,27.0,213.36,108.86208,None,Serbia and Montenegro,2002,1,24,71,8.1,4.7,0.4,1.6,0.09699999999999999,0.158,0.16899999999999998,0.557,0.027000000000000003,2010-11\n6267,Metta World Peace,LAL,31.0,200.66,117.93392,St. John's (NY),USA,1999,1,16,82,8.5,3.3,2.1,8.9,0.048,0.078,0.151,0.485,0.10300000000000001,2010-11\n6268,Nazr Mohammed,OKC,33.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,75,7.1,4.9,0.3,0.7,0.133,0.212,0.20600000000000002,0.5379999999999999,0.031,2010-11\n6269,Mustafa Shakur,WAS,26.0,193.04,88.45044,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,2.3,1.0,1.1,-1.2,0.054000000000000006,0.121,0.23600000000000002,0.389,0.258,2010-11\n6270,Morris Peterson,OKC,33.0,200.66,99.79024,Michigan State,USA,2000,1,21,4,1.0,0.8,0.3,15.2,0.0,0.158,0.096,0.4,0.053,2010-11\n6271,Monta Ellis,GSW,25.0,190.5,83.91452,None,USA,2005,2,40,80,24.1,3.5,5.6,-3.3,0.015,0.086,0.281,0.536,0.23399999999999999,2010-11\n6272,Mo Williams,LAC,28.0,185.42,88.45044,Alabama,USA,2003,2,47,58,14.0,2.6,6.6,-9.8,0.013000000000000001,0.086,0.24600000000000002,0.503,0.361,2010-11\n6273,Mike Miller,MIA,31.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,41,5.6,4.5,1.2,-1.5,0.054000000000000006,0.2,0.14300000000000002,0.525,0.096,2010-11\n6274,Mike Harris,HOU,28.0,198.12,106.59411999999999,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.0,1.3,0.3,55.3,0.111,0.158,0.214,0.515,0.071,2010-11\n6275,Mike Dunleavy,IND,30.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,61,11.2,4.5,1.7,1.6,0.019,0.158,0.16899999999999998,0.593,0.09699999999999999,2010-11\n6276,Mike Conley,MEM,23.0,185.42,83.91452,Ohio State,USA,2007,1,4,81,13.7,3.0,6.5,4.9,0.013000000000000001,0.08800000000000001,0.195,0.521,0.273,2010-11\n6277,Mike Bibby,MIA,33.0,187.96,88.45044,Arizona,USA,1998,1,2,80,8.6,2.4,3.3,3.3,0.009000000000000001,0.092,0.146,0.57,0.17300000000000001,2010-11\n6278,Mickael Pietrus,PHX,29.0,198.12,97.52228000000001,None,France,2003,1,11,57,7.2,2.2,0.6,2.0,0.016,0.11800000000000001,0.183,0.526,0.052000000000000005,2010-11\n6279,Michael Redd,MIL,31.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,2000,2,43,10,4.4,0.8,1.2,4.8,0.0,0.07200000000000001,0.17600000000000002,0.47,0.132,2010-11\n6280,Nate Robinson,OKC,27.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,59,6.8,1.5,1.9,1.2,0.02,0.08900000000000001,0.217,0.507,0.183,2010-11\n6281,Luke Harangody,CLE,23.0,200.66,113.851592,Notre Dame,USA,2010,2,52,49,3.9,2.9,0.6,-3.9,0.07200000000000001,0.19,0.16899999999999998,0.444,0.078,2010-11\n6282,Luke Babbitt,POR,22.0,205.74,102.0582,Nevada,USA,2010,1,16,24,1.5,1.3,0.3,-11.6,0.040999999999999995,0.19,0.21100000000000002,0.305,0.077,2010-11\n6283,Luis Scola,HOU,31.0,205.74,111.13004,None,Argentina,2002,2,55,74,18.3,8.2,2.5,3.0,0.07,0.217,0.255,0.5379999999999999,0.131,2010-11\n6284,Kevin Garnett,BOS,35.0,210.82,114.758776,None,USA,1995,1,5,71,14.9,8.9,2.4,13.1,0.049,0.27699999999999997,0.221,0.575,0.127,2010-11\n6285,Kevin Durant,OKC,22.0,205.74,104.32616,Texas,USA,2007,1,2,78,27.7,6.8,2.7,4.7,0.023,0.174,0.302,0.589,0.127,2010-11\n6286,Kenyon Martin,DEN,33.0,205.74,108.86208,Cincinnati,USA,2000,1,1,48,8.6,6.2,2.3,7.9,0.065,0.203,0.166,0.526,0.13,2010-11\n6287,Kendrick Perkins,OKC,26.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2003,1,27,29,6.0,8.0,0.9,6.9,0.10099999999999999,0.253,0.134,0.5379999999999999,0.052000000000000005,2010-11\n6288,Keith Bogans,CHI,31.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,82,4.4,1.8,1.2,5.7,0.016,0.105,0.115,0.5589999999999999,0.098,2010-11\n6289,Juwan Howard,MIA,38.0,205.74,113.398,Michigan,USA,1994,1,5,57,2.4,2.1,0.4,2.6,0.081,0.16899999999999998,0.133,0.495,0.062,2010-11\n6290,Julian Wright,TOR,24.0,203.2,102.0582,Kansas,USA,2007,1,13,52,3.6,2.3,1.1,-1.0,0.07400000000000001,0.107,0.131,0.525,0.11,2010-11\n6291,Jrue Holiday,PHI,21.0,193.04,81.64656,UCLA,USA,2009,1,17,82,14.0,4.0,6.5,2.8,0.027000000000000003,0.105,0.20800000000000002,0.525,0.282,2010-11\n6292,Josh Smith,ATL,25.0,205.74,108.86208,None,USA,2004,1,17,77,16.5,8.5,3.3,1.8,0.061,0.233,0.249,0.54,0.168,2010-11\n6293,Josh Powell,ATL,28.0,205.74,108.86208,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.1,2.5,0.4,-10.6,0.094,0.163,0.2,0.49200000000000005,0.059000000000000004,2010-11\n6294,Josh McRoberts,IND,24.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,72,7.4,5.3,2.1,2.5,0.081,0.18100000000000002,0.14800000000000002,0.608,0.14300000000000002,2010-11\n6295,Kevin Love,MIN,22.0,208.28,117.93392,UCLA,USA,2008,1,5,73,20.2,15.2,2.5,-6.0,0.136,0.336,0.22699999999999998,0.593,0.11599999999999999,2010-11\n6296,Josh Howard,WAS,31.0,200.66,95.25432,Wake Forest,USA,2003,1,29,18,8.4,4.1,1.3,-11.0,0.045,0.159,0.213,0.41600000000000004,0.095,2010-11\n6297,Jose Calderon,TOR,29.0,190.5,95.25432,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,9.8,3.0,8.9,-5.3,0.016,0.1,0.16699999999999998,0.522,0.41200000000000003,2010-11\n6298,Jordan Hill,HOU,23.0,208.28,106.59411999999999,Arizona,USA,2009,1,8,72,5.6,4.3,0.4,-6.6,0.127,0.183,0.179,0.521,0.043,2010-11\n6299,Jordan Farmar,NJN,24.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,73,9.6,2.4,5.0,-7.0,0.015,0.10099999999999999,0.212,0.504,0.341,2010-11\n6300,Jordan Crawford,WAS,22.0,193.04,88.45044,Xavier,USA,2010,1,27,42,11.7,2.5,2.8,-10.3,0.032,0.085,0.264,0.456,0.19699999999999998,2010-11\n6301,Jonny Flynn,MIN,22.0,182.88,83.91452,Syracuse,USA,2009,1,6,53,5.3,1.5,3.4,-9.4,0.013999999999999999,0.08,0.19,0.444,0.284,2010-11\n6302,Jon Brockman,MIL,24.0,200.66,115.66596000000001,Washington,USA,2009,2,38,63,2.2,2.9,0.3,2.1,0.126,0.203,0.09699999999999999,0.5670000000000001,0.040999999999999995,2010-11\n6303,John Wall,WAS,20.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,1,69,16.4,4.6,8.3,-9.0,0.013999999999999999,0.127,0.23600000000000002,0.494,0.35700000000000004,2010-11\n6304,John Salmons,MIL,31.0,198.12,93.89354399999999,Miami (FL),USA,2002,1,26,73,14.0,3.6,3.5,-1.5,0.012,0.11199999999999999,0.209,0.51,0.179,2010-11\n6305,John Lucas III,CHI,28.0,180.34,74.84268,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,0.0,0.5,-19.1,0.0,0.0,0.179,0.258,0.16699999999999998,2010-11\n6306,Johan Petro,NJN,25.0,213.36,112.037224,None,France,2005,1,25,77,3.5,2.8,0.6,-6.4,0.083,0.20800000000000002,0.187,0.452,0.08800000000000001,2010-11\n6307,Joey Graham,CLE,29.0,200.66,104.32616,Oklahoma State,USA,2005,1,16,39,5.2,2.2,0.5,-9.4,0.017,0.153,0.175,0.518,0.054000000000000006,2010-11\n6308,Josh Childress,PHX,28.0,203.2,94.800728,Stanford,USA,2004,1,6,54,5.0,2.9,0.8,-5.5,0.09,0.11699999999999999,0.14300000000000002,0.5670000000000001,0.07200000000000001,2010-11\n6309,Kevin Martin,HOU,28.0,200.66,83.91452,Western Carolina,USA,2004,1,26,80,23.5,3.2,2.5,2.8,0.012,0.1,0.295,0.601,0.128,2010-11\n6310,Kevin Seraphin,WAS,21.0,205.74,124.7378,Le Moyne,France,2010,1,17,58,2.7,2.6,0.2,-14.9,0.127,0.138,0.135,0.479,0.025,2010-11\n6311,Keyon Dooling,MIL,31.0,190.5,88.45044,Missouri,USA,2000,1,10,80,7.1,1.5,3.0,3.4,0.008,0.071,0.17600000000000002,0.509,0.226,2010-11\n6312,Luc Mbah a Moute,MIL,24.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,79,6.7,5.3,0.9,-0.6,0.09,0.145,0.132,0.518,0.054000000000000006,2010-11\n6313,Lou Williams,PHI,24.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,75,13.7,2.0,3.4,2.1,0.021,0.077,0.27699999999999997,0.54,0.248,2010-11\n6314,Lou Amundson,GSW,28.0,205.74,102.0582,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,4.3,4.0,0.4,-5.5,0.121,0.162,0.155,0.452,0.039,2010-11\n6315,Linas Kleiza,TOR,26.0,203.2,111.13004,Missouri,Lithuania,2005,1,27,39,11.2,4.5,1.0,-4.9,0.042,0.163,0.214,0.502,0.06,2010-11\n6316,Lester Hudson,WAS,26.0,190.5,86.18248,Tennessee-Martin,USA,2009,2,58,11,1.6,0.5,1.5,-8.7,0.013999999999999999,0.073,0.204,0.349,0.447,2010-11\n6317,Leon Powe,MEM,27.0,203.2,108.86208,California,USA,2006,2,49,30,5.3,2.1,0.2,-10.3,0.08199999999999999,0.16399999999999998,0.23399999999999999,0.524,0.038,2010-11\n6318,Leandro Barbosa,TOR,28.0,190.5,91.625584,None,Brazil,2003,1,28,58,13.3,1.7,2.1,-5.5,0.012,0.073,0.254,0.539,0.147,2010-11\n6319,LeBron James,MIA,26.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,79,26.7,7.5,7.0,10.5,0.033,0.184,0.312,0.594,0.34299999999999997,2010-11\n6320,Lazar Hayward,MIN,24.0,198.12,102.0582,Marquette,USA,2010,1,30,42,3.8,1.7,0.7,-16.4,0.055999999999999994,0.14,0.187,0.46399999999999997,0.107,2010-11\n6321,Larry Sanders,MIL,22.0,210.82,106.59411999999999,Virginia Commonwealth,USA,2010,1,15,60,4.3,3.0,0.3,-7.6,0.075,0.16399999999999998,0.17600000000000002,0.44799999999999995,0.033,2010-11\n6322,Larry Owens,WAS,28.0,200.66,95.25432,Oral Roberts,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,3.3,1.3,0.7,7.0,0.008,0.11800000000000001,0.127,0.556,0.08900000000000001,2010-11\n6323,Landry Fields,NYK,23.0,200.66,95.25432,Stanford,USA,2010,2,39,82,9.7,6.4,1.9,2.1,0.047,0.18600000000000003,0.135,0.598,0.087,2010-11\n6324,Lance Stephenson,IND,20.0,195.58,95.25432,Cincinnati,USA,2010,2,40,12,3.1,1.5,1.8,0.0,0.009000000000000001,0.14800000000000002,0.223,0.41,0.309,2010-11\n6325,Lamar Odom,LAL,31.0,208.28,104.32616,Rhode Island,USA,1999,1,4,82,14.4,8.7,3.0,7.6,0.079,0.223,0.198,0.589,0.154,2010-11\n6326,LaMarcus Aldridge,POR,25.0,210.82,108.86208,Texas,USA,2006,1,2,81,21.8,8.8,2.1,4.1,0.10300000000000001,0.171,0.258,0.5489999999999999,0.099,2010-11\n6327,Kyrylo Fesenko,UTA,24.0,215.9,127.00576000000001,None,Ukraine,2007,2,38,53,2.0,2.0,0.3,1.6,0.091,0.19899999999999998,0.145,0.441,0.063,2010-11\n6328,Kyle Weaver,UTA,25.0,198.12,91.171992,Washington State,USA,2008,2,38,5,5.6,2.0,1.4,2.8,0.028999999999999998,0.14,0.23199999999999998,0.491,0.212,2010-11\n6329,Kyle Lowry,HOU,25.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,75,13.5,4.1,6.7,5.0,0.04,0.099,0.18600000000000003,0.55,0.289,2010-11\n6330,Kyle Korver,CHI,30.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,82,8.3,1.8,1.5,8.6,0.009000000000000001,0.096,0.182,0.5720000000000001,0.121,2010-11\n6331,Kwame Brown,CHA,29.0,210.82,122.46983999999999,None,USA,2001,1,1,66,7.9,6.8,0.7,-7.3,0.102,0.228,0.151,0.55,0.040999999999999995,2010-11\n6332,Kurt Thomas,CHI,38.0,205.74,104.32616,Texas Christian,USA,1995,1,10,52,4.1,5.8,1.2,6.8,0.077,0.22699999999999998,0.096,0.527,0.07400000000000001,2010-11\n6333,Kris Humphries,NJN,26.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,74,10.0,10.4,1.1,-5.3,0.125,0.322,0.17300000000000001,0.555,0.069,2010-11\n6334,Kosta Koufos,DEN,22.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,50,3.2,2.6,0.1,-6.1,0.134,0.185,0.18899999999999997,0.474,0.025,2010-11\n6335,Kobe Bryant,LAL,32.0,198.12,92.98635999999999,None,USA,1996,1,13,82,25.3,5.1,4.7,7.7,0.035,0.135,0.35,0.5479999999999999,0.258,2010-11\n6336,Kirk Hinrich,ATL,30.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,72,10.2,2.5,4.0,-9.5,0.011000000000000001,0.09,0.171,0.5429999999999999,0.221,2010-11\n6337,Patrick Ewing,NOH,27.0,203.2,106.59411999999999,Georgetown,USA,2008,2,43,7,0.4,0.3,0.3,-18.4,0.067,0.071,0.193,0.222,0.16699999999999998,2010-11\n6338,Patrick Patterson,HOU,22.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,52,6.3,3.8,0.8,1.3,0.11,0.146,0.163,0.574,0.078,2010-11\n6339,Patty Mills,POR,22.0,182.88,83.91452,Saint Mary's (CA),Australia,2009,2,55,64,5.5,0.8,1.7,-7.4,0.027000000000000003,0.053,0.24,0.506,0.261,2010-11\n6340,Pau Gasol,LAL,30.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,82,18.8,10.2,3.3,8.5,0.10300000000000001,0.205,0.217,0.589,0.14800000000000002,2010-11\n6341,Tony Parker,SAS,29.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,78,17.5,3.1,6.6,6.5,0.013999999999999999,0.092,0.254,0.569,0.345,2010-11\n6342,Tony Battie,PHI,35.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,38,2.6,2.6,0.3,-4.9,0.047,0.24100000000000002,0.14300000000000002,0.489,0.055,2010-11\n6343,Tony Allen,MEM,29.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,72,8.9,2.7,1.4,4.4,0.055,0.10099999999999999,0.2,0.562,0.113,2010-11\n6344,Toney Douglas,NYK,25.0,187.96,83.91452,Florida State,USA,2009,1,29,81,10.6,3.0,3.0,2.6,0.036000000000000004,0.10400000000000001,0.19899999999999998,0.534,0.20199999999999999,2010-11\n6345,Timofey Mozgov,DEN,24.0,215.9,113.398,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,3.6,2.7,0.3,-2.7,0.102,0.16,0.161,0.523,0.045,2010-11\n6346,Tim Duncan,SAS,35.0,210.82,115.66596000000001,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,76,13.4,8.9,2.7,10.1,0.09300000000000001,0.26,0.226,0.537,0.15,2010-11\n6347,Tiago Splitter,SAS,26.0,210.82,108.86208,None,Brazil,2007,1,28,60,4.6,3.4,0.4,0.2,0.11599999999999999,0.20199999999999999,0.18,0.55,0.06,2010-11\n6348,Theo Ratliff,LAL,38.0,208.28,106.59411999999999,Wyoming,USA,1995,1,18,10,0.2,1.3,0.3,-12.0,0.087,0.106,0.06,0.145,0.06,2010-11\n6349,Thaddeus Young,PHI,23.0,203.2,99.79024,Georgia Tech,USA,2007,1,12,82,12.7,5.3,1.0,4.8,0.084,0.152,0.222,0.5660000000000001,0.067,2010-11\n6350,Thabo Sefolosha,OKC,27.0,200.66,97.52228000000001,None,Switzerland,2006,1,13,79,5.1,4.4,1.4,3.2,0.038,0.159,0.09300000000000001,0.545,0.076,2010-11\n6351,Terrence Williams,HOU,24.0,198.12,99.79024,Louisville,USA,2009,1,11,21,5.0,2.4,1.8,-13.6,0.015,0.198,0.242,0.42700000000000005,0.244,2010-11\n6352,Tracy McGrady,DET,32.0,203.2,101.151016,None,USA,1997,1,9,72,8.0,3.5,3.5,-3.8,0.034,0.155,0.18899999999999997,0.503,0.244,2010-11\n6353,Tayshaun Prince,DET,31.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,78,14.1,4.2,2.8,-3.8,0.036000000000000004,0.126,0.21100000000000002,0.511,0.142,2010-11\n6354,T.J. Ford,IND,28.0,182.88,74.84268,Texas,USA,2003,1,8,41,5.4,2.0,3.4,-1.8,0.024,0.092,0.18600000000000003,0.434,0.308,2010-11\n6355,Sundiata Gaines,NJN,25.0,185.42,90.7184,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,4.6,1.6,1.8,-5.2,0.047,0.094,0.222,0.45899999999999996,0.23199999999999998,2010-11\n6356,Steve Novak,SAS,28.0,208.28,108.86208,Marquette,USA,2006,2,32,30,3.5,0.9,0.1,-10.3,0.022000000000000002,0.135,0.159,0.737,0.025,2010-11\n6357,Steve Nash,PHX,37.0,190.5,80.73937600000001,Santa Clara,Canada,1996,1,15,75,14.7,3.5,11.4,4.5,0.019,0.099,0.212,0.601,0.498,2010-11\n6358,Steve Blake,LAL,31.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,79,4.0,2.0,2.2,3.6,0.013999999999999999,0.094,0.115,0.5,0.157,2010-11\n6359,Stephen Jackson,CHA,33.0,203.2,97.52228000000001,Butler Community College,USA,1997,2,42,67,18.5,4.5,3.6,-4.9,0.027000000000000003,0.124,0.273,0.52,0.184,2010-11\n6360,Stephen Graham,NJN,29.0,198.12,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,3.4,2.1,0.7,-13.0,0.021,0.134,0.126,0.457,0.066,2010-11\n6361,Stephen Curry,GSW,23.0,190.5,83.91452,Davidson,USA,2009,1,7,74,18.6,3.9,5.8,-0.6,0.023,0.109,0.242,0.595,0.268,2010-11\n6362,Spencer Hawes,PHI,23.0,215.9,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,81,7.2,5.7,1.5,-1.5,0.084,0.223,0.19,0.48100000000000004,0.11199999999999999,2010-11\n6363,Sonny Weems,TOR,24.0,198.12,92.079176,Arkansas,USA,2008,2,39,59,9.2,2.6,1.8,-10.5,0.031,0.1,0.20199999999999999,0.49200000000000005,0.12,2010-11\n6364,Solomon Jones,IND,26.0,208.28,111.13004,South Florida,USA,2006,2,33,39,3.6,2.9,0.8,-6.4,0.095,0.151,0.158,0.469,0.094,2010-11\n6365,Taj Gibson,CHI,26.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2009,1,26,80,7.1,5.7,0.7,8.9,0.11199999999999999,0.191,0.16899999999999998,0.502,0.054000000000000006,2010-11\n6366,Travis Outlaw,NJN,26.0,205.74,93.89354399999999,None,USA,2003,1,23,82,9.2,4.0,1.0,-8.5,0.027000000000000003,0.138,0.174,0.469,0.059000000000000004,2010-11\n6367,Trevor Ariza,NOH,25.0,203.2,95.25432,UCLA,USA,2004,2,43,75,11.0,5.4,2.2,0.6,0.027999999999999997,0.16699999999999998,0.177,0.48700000000000004,0.099,2010-11\n6368,Trevor Booker,WAS,23.0,203.2,108.86208,Clemson,USA,2010,1,23,65,5.3,3.9,0.5,-7.0,0.10099999999999999,0.16899999999999998,0.138,0.5820000000000001,0.051,2010-11\n6369,Zydrunas Ilgauskas,MIA,36.0,220.98,117.93392,None,Lithuania,1996,1,20,72,5.0,4.0,0.4,9.4,0.11900000000000001,0.17800000000000002,0.159,0.531,0.033,2010-11\n6370,Zaza Pachulia,ATL,27.0,210.82,124.7378,None,Georgia,2003,2,42,79,4.4,4.2,0.7,-6.1,0.11900000000000001,0.217,0.14400000000000002,0.562,0.07400000000000001,2010-11\n6371,Zach Randolph,MEM,29.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,75,20.1,12.2,2.2,4.0,0.14400000000000002,0.264,0.25,0.552,0.1,2010-11\n6372,Zabian Dowdell,PHX,26.0,190.5,86.636072,Virginia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,5.0,0.8,2.1,-4.1,0.018000000000000002,0.061,0.251,0.457,0.295,2010-11\n6373,Yi Jianlian,WAS,23.0,213.36,113.398,None,USA,2007,1,6,63,5.6,3.9,0.4,-10.1,0.077,0.182,0.174,0.45899999999999996,0.036000000000000004,2010-11\n6374,Yao Ming,HOU,30.0,228.6,140.61352,None,China,2002,1,1,5,10.2,5.4,0.8,-14.3,0.081,0.22,0.242,0.579,0.077,2010-11\n6375,Xavier Henry,MEM,20.0,198.12,99.79024,Kansas,USA,2010,1,12,38,4.3,1.0,0.5,-6.2,0.02,0.061,0.171,0.451,0.054000000000000006,2010-11\n6376,Wilson Chandler,DEN,24.0,203.2,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,72,15.3,5.7,1.7,4.4,0.035,0.152,0.20800000000000002,0.537,0.079,2010-11\n6377,Willie Warren,LAC,21.0,193.04,92.079176,Oklahoma,USA,2010,2,54,19,1.9,0.6,1.4,3.9,0.009000000000000001,0.109,0.16,0.48,0.307,2010-11\n6378,Willie Green,NOH,29.0,190.5,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,77,8.7,2.1,1.0,0.1,0.016,0.099,0.207,0.515,0.08,2010-11\n6379,Will Bynum,DET,28.0,182.88,83.91452,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,7.9,1.2,3.2,-7.6,0.016,0.068,0.22699999999999998,0.524,0.289,2010-11\n6380,Wesley Matthews,POR,24.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,15.9,3.1,2.0,2.5,0.021,0.095,0.213,0.5820000000000001,0.10099999999999999,2010-11\n6381,Wesley Johnson,MIN,23.0,200.66,92.98635999999999,Syracuse,USA,2010,1,4,79,9.0,3.0,1.9,-6.4,0.027000000000000003,0.102,0.168,0.491,0.10800000000000001,2010-11\n6382,Wayne Ellington,MIN,23.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,62,6.6,1.7,1.2,-8.9,0.024,0.079,0.172,0.488,0.098,2010-11\n6383,Von Wafer,BOS,25.0,195.58,94.800728,Florida State,USA,2005,2,39,58,3.2,0.8,0.6,1.6,0.015,0.086,0.166,0.524,0.111,2010-11\n6384,Vladimir Radmanovic,GSW,30.0,208.28,106.59411999999999,None,Serbia,2001,1,12,74,5.1,2.9,1.1,2.7,0.062,0.15,0.149,0.562,0.096,2010-11\n6385,Vince Carter,PHX,34.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,73,14.0,3.8,2.0,3.4,0.03,0.12300000000000001,0.23399999999999999,0.528,0.11599999999999999,2010-11\n6386,Udonis Haslem,MIA,31.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,8.0,8.2,0.5,9.3,0.1,0.253,0.146,0.5489999999999999,0.028999999999999998,2010-11\n6387,Tyson Chandler,DAL,28.0,215.9,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,74,10.1,9.4,0.4,8.2,0.12300000000000001,0.254,0.142,0.6970000000000001,0.024,2010-11\n6388,Tyrus Thomas,CHA,24.0,208.28,102.0582,Louisiana State,USA,2006,1,4,41,10.2,5.5,0.7,-1.3,0.09699999999999999,0.215,0.248,0.536,0.064,2010-11\n6389,Tyreke Evans,SAC,21.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,57,17.8,4.8,5.6,-5.5,0.024,0.126,0.255,0.48200000000000004,0.255,2010-11\n6390,Tyler Hansbrough,IND,25.0,205.74,113.398,North Carolina,USA,2009,1,13,70,11.0,5.2,0.6,-4.9,0.102,0.162,0.22699999999999998,0.529,0.047,2010-11\n6391,Ty Lawson,DEN,23.0,180.34,88.45044,North Carolina,USA,2009,1,18,80,11.7,2.6,4.7,4.3,0.037000000000000005,0.077,0.193,0.593,0.272,2010-11\n6392,Troy Murphy,BOS,31.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,35,3.1,3.2,0.7,-15.6,0.055,0.23600000000000002,0.151,0.428,0.08800000000000001,2010-11\n6393,Trey Johnson,LAL,26.0,195.58,98.88305600000001,Jackson State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,4.3,0.9,1.4,-7.8,0.023,0.063,0.21,0.455,0.19,2010-11\n6394,Solomon Alabi,TOR,23.0,215.9,113.851592,Florida State,Nigeria,2010,2,50,12,0.5,1.2,0.2,-18.0,0.109,0.135,0.138,0.18899999999999997,0.051,2010-11\n6395,Joey Dorsey,TOR,27.0,203.2,121.562656,Memphis,USA,2008,2,33,43,3.1,4.4,0.6,-2.0,0.165,0.266,0.141,0.529,0.078,2010-11\n6396,Sherron Collins,CHA,24.0,180.34,92.98635999999999,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,0.9,0.3,0.4,-14.0,0.0,0.09300000000000001,0.217,0.33399999999999996,0.19,2010-11\n6397,Shawne Williams,NYK,25.0,205.74,104.32616,Memphis,USA,2006,1,17,64,7.1,3.7,0.7,-0.1,0.051,0.157,0.152,0.5579999999999999,0.054000000000000006,2010-11\n6398,Rodney Carney,MEM,27.0,200.66,92.98635999999999,Memphis,USA,2006,1,16,27,4.7,1.8,0.4,-11.2,0.040999999999999995,0.124,0.179,0.521,0.054000000000000006,2010-11\n6399,Robin Lopez,PHX,23.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2008,1,15,67,6.4,3.2,0.1,-2.0,0.094,0.151,0.201,0.539,0.012,2010-11\n6400,Richard Jefferson,SAS,31.0,200.66,104.32616,Arizona,USA,2001,1,13,81,11.0,3.8,1.3,6.4,0.026000000000000002,0.11699999999999999,0.154,0.612,0.064,2010-11\n6401,Richard Hamilton,DET,33.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,55,14.1,2.3,3.1,-5.2,0.019,0.086,0.26,0.52,0.19899999999999998,2010-11\n6402,Renaldo Balkman,NYK,26.0,203.2,94.34713599999999,South Carolina,USA,2006,1,20,8,2.0,0.9,0.3,0.4,0.034,0.08900000000000001,0.106,0.542,0.047,2010-11\n6403,Reggie Williams,GSW,24.0,201.0,86.0,Virginia Military Institute,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,9.2,2.7,1.5,-1.7,0.031,0.11699999999999999,0.18899999999999997,0.585,0.11800000000000001,2010-11\n6404,Reggie Evans,TOR,31.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,4.4,11.5,1.3,-11.0,0.17800000000000002,0.344,0.102,0.466,0.07,2010-11\n6405,Raymond Felton,DEN,27.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,75,15.5,3.6,8.3,2.9,0.02,0.091,0.215,0.524,0.34700000000000003,2010-11\n6406,Ray Allen,BOS,35.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,80,16.5,3.4,2.7,8.1,0.023,0.09,0.198,0.615,0.122,2010-11\n6407,Rasual Butler,CHI,32.0,200.66,97.52228000000001,La Salle,USA,2002,2,52,47,4.7,1.6,0.6,-7.6,0.015,0.10300000000000001,0.159,0.446,0.059000000000000004,2010-11\n6408,Rashard Lewis,WAS,31.0,208.28,104.32616,None,USA,1998,2,32,57,11.7,5.1,1.6,-1.5,0.044000000000000004,0.136,0.17800000000000002,0.535,0.08199999999999999,2010-11\n6409,Rodney Stuckey,DET,25.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,70,15.5,3.1,5.2,-2.6,0.037000000000000005,0.084,0.243,0.544,0.27,2010-11\n6410,Randy Foye,LAC,27.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,63,9.8,1.6,2.7,-6.7,0.01,0.068,0.201,0.516,0.18,2010-11\n6411,Rajon Rondo,BOS,25.0,185.42,77.56423199999999,Kentucky,USA,2006,1,21,68,10.6,4.4,11.2,8.9,0.045,0.096,0.18100000000000002,0.495,0.44799999999999995,2010-11\n6412,Raja Bell,UTA,34.0,195.58,93.439952,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,8.0,2.6,1.7,-5.4,0.017,0.08199999999999999,0.125,0.528,0.083,2010-11\n6413,Quinton Ross,NJN,30.0,198.12,87.543256,Southern Methodist,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,1.6,0.8,0.3,5.6,0.033,0.065,0.095,0.43700000000000006,0.045,2010-11\n6414,Quincy Pondexter,NOH,23.0,198.12,102.0582,Washington,USA,2010,1,26,66,2.8,1.3,0.4,-4.1,0.037000000000000005,0.10400000000000001,0.14,0.48200000000000004,0.064,2010-11\n6415,Quentin Richardson,ORL,31.0,198.12,103.418976,DePaul,USA,2000,1,18,57,4.4,3.1,0.7,2.2,0.048,0.17,0.146,0.45399999999999996,0.064,2010-11\n6416,Pops Mensah-Bonsu,NOH,27.0,205.74,106.59411999999999,George Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,0.3,1.6,0.3,-18.4,0.094,0.33299999999999996,0.068,0.33299999999999996,0.08,2010-11\n6417,Pooh Jeter,SAC,27.0,180.34,79.3786,Portland,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,4.1,1.1,2.6,-5.9,0.011000000000000001,0.08,0.16,0.46,0.281,2010-11\n6418,Peja Stojakovic,DAL,34.0,208.28,103.872568,None,Serbia and Montenegro,1996,1,14,33,8.5,2.3,0.9,9.3,0.027999999999999997,0.115,0.18899999999999997,0.588,0.069,2010-11\n6419,Paul Pierce,BOS,33.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,80,18.9,5.4,3.3,11.3,0.016,0.161,0.239,0.62,0.152,2010-11\n6420,Paul Millsap,UTA,26.0,203.2,113.398,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,76,17.3,7.6,2.5,-0.5,0.075,0.188,0.225,0.578,0.121,2010-11\n6421,Paul George,IND,21.0,203.2,95.25432,Fresno State,USA,2010,1,10,61,7.8,3.7,1.1,-0.1,0.033,0.162,0.175,0.542,0.08199999999999999,2010-11\n6422,Ramon Sessions,CLE,25.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,81,13.3,3.1,5.2,-11.4,0.024,0.113,0.24100000000000002,0.5589999999999999,0.35100000000000003,2010-11\n6423,Rodrigue Beaubois,DAL,23.0,187.96,83.91452,None,France,2009,1,25,28,8.4,1.9,2.3,0.1,0.016,0.102,0.256,0.5,0.213,2010-11\n6424,Roger Mason Jr.,NYK,30.0,195.58,92.98635999999999,Virginia,USA,2002,2,30,26,2.9,1.7,0.8,-9.8,0.017,0.14400000000000002,0.124,0.461,0.099,2010-11\n6425,Ronald Dupree,TOR,30.0,200.66,94.800728,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,1.0,0.3,-20.4,0.0,0.273,0.141,0.25,0.125,2010-11\n6426,Shawn Marion,DAL,33.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,80,12.5,6.9,1.4,1.2,0.09,0.19399999999999998,0.214,0.551,0.084,2010-11\n6427,Shaun Livingston,CHA,25.0,200.66,83.91452,None,USA,2004,1,4,73,6.6,2.0,2.2,-2.8,0.027999999999999997,0.114,0.20199999999999999,0.53,0.24100000000000002,2010-11\n6428,Shaquille O'Neal,BOS,39.0,215.9,147.4174,Louisiana State,USA,1992,1,1,37,9.2,4.8,0.7,13.2,0.092,0.205,0.2,0.659,0.051,2010-11\n6429,Shannon Brown,LAL,25.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2006,1,25,82,8.7,1.9,1.2,4.0,0.026000000000000002,0.083,0.222,0.518,0.107,2010-11\n6430,Shane Battier,MEM,32.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,82,7.6,4.5,2.3,3.1,0.044000000000000004,0.139,0.11699999999999999,0.5670000000000001,0.109,2010-11\n6431,Serge Ibaka,OKC,21.0,208.28,106.59411999999999,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,82,9.9,7.6,0.3,4.0,0.11800000000000001,0.20600000000000002,0.158,0.579,0.016,2010-11\n6432,Semih Erden,CLE,24.0,210.82,108.86208,None,Turkey,2008,2,60,41,4.0,2.9,0.5,-1.6,0.08,0.166,0.138,0.593,0.054000000000000006,2010-11\n6433,Sebastian Telfair,MIN,26.0,182.88,79.3786,None,USA,2004,1,13,37,7.2,1.5,3.0,-7.2,0.025,0.06,0.19399999999999998,0.49700000000000005,0.24600000000000002,2010-11\n6434,Sean Marks,POR,35.0,208.28,113.398,California,New Zealand,1998,2,44,29,1.6,1.4,0.1,-16.8,0.084,0.146,0.128,0.473,0.033,2010-11\n6435,Sasha Vujacic,NJN,27.0,200.66,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,27,67,9.8,2.8,2.0,-10.1,0.021,0.11800000000000001,0.195,0.515,0.134,2010-11\n6436,Sasha Pavlovic,BOS,27.0,200.66,106.59411999999999,None,Montenegro,2003,1,19,31,2.5,1.0,0.5,-8.6,0.003,0.102,0.11900000000000001,0.49700000000000005,0.07200000000000001,2010-11\n6437,Samuel Dalembert,SAC,31.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,80,8.1,8.2,0.8,-4.1,0.124,0.264,0.174,0.509,0.054000000000000006,2010-11\n6438,Samardo Samuels,CLE,22.0,205.74,117.93392,Louisville,Jamaica,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,7.8,4.3,0.5,-10.9,0.11599999999999999,0.147,0.214,0.498,0.043,2010-11\n6439,Sam Young,MEM,26.0,198.12,99.79024,Pittsburgh,USA,2009,2,36,78,7.3,2.4,0.9,1.8,0.031,0.11,0.174,0.525,0.069,2010-11\n6440,Ryan Hollins,CLE,26.0,213.36,108.86208,UCLA,USA,2006,2,50,70,5.3,2.7,0.4,-5.6,0.071,0.115,0.141,0.642,0.035,2010-11\n6441,Ryan Gomes,LAC,28.0,200.66,111.13004,Providence,USA,2005,2,50,76,7.2,3.3,1.6,-3.8,0.034,0.109,0.127,0.504,0.084,2010-11\n6442,Ryan Anderson,ORL,23.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,64,10.6,5.5,0.8,9.2,0.10400000000000001,0.182,0.198,0.591,0.061,2010-11\n6443,Russell Westbrook,OKC,22.0,190.5,84.821704,UCLA,USA,2008,1,4,82,21.9,4.6,8.2,3.0,0.051,0.102,0.312,0.5379999999999999,0.42200000000000004,2010-11\n6444,Rudy Gay,MEM,24.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,54,19.8,6.2,2.8,2.3,0.045,0.14,0.23199999999999998,0.5479999999999999,0.11599999999999999,2010-11\n6445,Rudy Fernandez,POR,26.0,198.12,83.91452,None,Spain,2007,1,24,78,8.6,2.2,2.5,1.7,0.024,0.096,0.18600000000000003,0.522,0.171,2010-11\n6446,Royal Ivey,OKC,29.0,193.04,97.52228000000001,Texas,USA,2004,2,37,25,1.6,0.6,0.3,-8.9,0.013999999999999999,0.099,0.13,0.527,0.077,2010-11\n6447,Roy Hibbert,IND,24.0,218.44,126.098576,Georgetown,USA,2008,1,17,81,12.7,7.5,2.0,-1.7,0.094,0.205,0.237,0.507,0.12300000000000001,2010-11\n6448,Ronny Turiaf,NYK,28.0,208.28,111.13004,Gonzaga,France,2005,2,37,64,4.2,3.2,1.4,1.0,0.06,0.14300000000000002,0.096,0.648,0.122,2010-11\n6449,Ronnie Price,UTA,28.0,187.96,84.821704,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,3.3,1.0,0.9,-0.1,0.038,0.07,0.184,0.434,0.12300000000000001,2010-11\n6450,Ronnie Brewer,CHI,26.0,200.66,102.965384,Arkansas,USA,2006,1,14,81,6.2,3.2,1.7,9.8,0.036000000000000004,0.128,0.14,0.518,0.126,2010-11\n6451,Shelden Williams,NYK,27.0,205.74,113.398,Duke,USA,2006,1,5,59,4.5,4.6,0.5,-1.8,0.115,0.226,0.142,0.522,0.053,2010-11\n6452,Joel Przybilla,CHA,31.0,215.9,111.13004,Minnesota,USA,2000,1,9,36,1.8,4.0,0.4,-8.1,0.087,0.24600000000000002,0.078,0.573,0.038,2010-11\n6453,Nick Young,WAS,26.0,200.66,95.25432,Southern California,USA,2007,1,16,64,17.4,2.7,1.2,-8.0,0.013999999999999999,0.086,0.245,0.5379999999999999,0.066,2010-11\n6454,Joe Smith,LAL,35.0,208.28,102.0582,Maryland,USA,1995,1,1,16,0.5,1.3,0.3,-2.7,0.051,0.257,0.139,0.237,0.09300000000000001,2010-11\n6455,Christian Eyenga,CLE,22.0,195.58,95.25432,None,Congo,2009,1,30,44,6.9,2.8,0.8,-10.4,0.031,0.121,0.17300000000000001,0.47600000000000003,0.061,2010-11\n6456,Chris Wilcox,DET,28.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,57,7.4,4.8,0.8,-1.0,0.11199999999999999,0.235,0.187,0.5870000000000001,0.068,2010-11\n6457,Chris Quinn,SAS,27.0,187.96,79.3786,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,2.0,0.6,1.0,-1.8,0.012,0.087,0.17300000000000001,0.428,0.23600000000000002,2010-11\n6458,Chris Paul,NOH,26.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,80,15.9,4.1,9.8,5.2,0.016,0.125,0.21,0.578,0.441,2010-11\n6459,Chris Kaman,LAC,29.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,32,12.4,7.0,1.4,-4.7,0.07200000000000001,0.22399999999999998,0.245,0.495,0.1,2010-11\n6460,Chris Johnson,POR,25.0,210.82,95.25432,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,2.4,2.3,0.2,-21.3,0.092,0.175,0.129,0.5539999999999999,0.037000000000000005,2010-11\n6461,Chris Duhon,ORL,28.0,185.42,86.18248,Duke,USA,2004,2,38,51,2.5,1.0,2.3,1.6,0.013999999999999999,0.063,0.122,0.446,0.251,2010-11\n6462,Chris Douglas-Roberts,MIL,24.0,200.66,95.25432,Memphis,USA,2008,2,40,44,7.3,2.0,1.1,-1.0,0.009000000000000001,0.109,0.18600000000000003,0.517,0.098,2010-11\n6463,Chris Bosh,MIA,27.0,210.82,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2003,1,4,77,18.7,8.3,1.9,11.4,0.064,0.19899999999999998,0.23399999999999999,0.569,0.086,2010-11\n6464,Chris Andersen,DEN,32.0,208.28,103.418976,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,5.6,4.9,0.4,5.2,0.12,0.223,0.131,0.636,0.043,2010-11\n6465,Chauncey Billups,NYK,34.0,190.5,95.25432,Colorado,USA,1997,1,3,72,16.8,2.6,5.4,2.8,0.013000000000000001,0.081,0.225,0.617,0.266,2010-11\n6466,Chuck Hayes,HOU,28.0,198.12,107.95489599999999,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,7.9,8.1,2.7,5.9,0.122,0.21100000000000002,0.132,0.5539999999999999,0.14,2010-11\n6467,Chase Budinger,HOU,23.0,200.66,98.88305600000001,Arizona,USA,2009,2,44,78,9.8,3.6,1.6,4.0,0.033,0.147,0.19899999999999998,0.534,0.113,2010-11\n6468,Charlie Bell,GSW,32.0,190.5,90.7184,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.7,0.9,0.7,2.0,0.037000000000000005,0.084,0.133,0.35700000000000004,0.113,2010-11\n6469,Channing Frye,PHX,28.0,210.82,111.13004,Arizona,USA,2005,1,8,77,12.7,6.7,1.2,2.3,0.03,0.20199999999999999,0.16899999999999998,0.557,0.055999999999999994,2010-11\n6470,Cartier Martin,WAS,26.0,200.66,99.79024,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,4.0,1.4,0.3,2.3,0.043,0.121,0.17600000000000002,0.524,0.05,2010-11\n6471,Caron Butler,DAL,31.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,29,15.0,4.1,1.6,8.8,0.031,0.11900000000000001,0.255,0.523,0.091,2010-11\n6472,Carmelo Anthony,NYK,27.0,203.2,104.32616,Syracuse,USA,2003,1,3,77,25.6,7.3,2.9,3.2,0.05,0.184,0.321,0.557,0.149,2010-11\n6473,Carlos Delfino,MIL,28.0,198.12,104.32616,None,Argentina,2003,1,25,49,11.5,4.1,2.3,-3.9,0.017,0.135,0.177,0.517,0.12300000000000001,2010-11\n6474,Carlos Boozer,CHI,29.0,205.74,120.655472,Duke,USA,2002,2,34,59,17.5,9.6,2.5,6.5,0.086,0.27,0.27,0.542,0.13699999999999998,2010-11\n6475,Carlos Arroyo,BOS,31.0,187.96,90.7184,Florida International,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,4.8,1.6,2.0,6.2,0.021,0.078,0.141,0.528,0.16,2010-11\n6476,Carl Landry,NOH,27.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,76,11.9,4.6,0.8,-4.5,0.094,0.11199999999999999,0.207,0.555,0.052000000000000005,2010-11\n6477,CJ Miles,UTA,24.0,198.12,105.23334399999999,None,USA,2005,2,34,78,12.8,3.3,1.7,0.8,0.032,0.126,0.249,0.507,0.11800000000000001,2010-11\n6478,C.J. Watson,CHI,27.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,4.9,1.1,2.3,8.3,0.018000000000000002,0.08199999999999999,0.218,0.466,0.303,2010-11\n6479,Charlie Villanueva,DET,26.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,76,11.1,3.9,0.6,-5.6,0.036000000000000004,0.188,0.231,0.5529999999999999,0.05,2010-11\n6480,Byron Mullens,OKC,22.0,213.36,124.7378,Ohio State,USA,2009,1,24,13,1.9,1.8,0.0,-14.8,0.07200000000000001,0.237,0.21100000000000002,0.366,0.0,2010-11\n6481,Cole Aldrich,OKC,22.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,2010,1,11,18,1.0,1.9,0.2,3.9,0.11199999999999999,0.168,0.08199999999999999,0.537,0.040999999999999995,2010-11\n6482,Corey Maggette,MIL,31.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,67,12.0,3.6,1.3,-3.1,0.037000000000000005,0.165,0.27699999999999997,0.573,0.111,2010-11\n6483,David West,NOH,30.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,2003,1,18,70,18.9,7.6,2.3,3.3,0.077,0.18899999999999997,0.259,0.5579999999999999,0.126,2010-11\n6484,David Lee,GSW,28.0,205.74,108.86208,Florida,USA,2005,1,30,73,16.5,9.8,3.2,-2.3,0.09300000000000001,0.218,0.212,0.5489999999999999,0.136,2010-11\n6485,David Andersen,NOH,31.0,210.82,112.037224,None,USA,2002,2,36,40,3.4,2.1,0.3,-0.4,0.069,0.213,0.187,0.513,0.054000000000000006,2010-11\n6486,Darren Collison,IND,23.0,182.88,72.57472,UCLA,USA,2009,1,21,79,13.2,2.8,5.1,-3.3,0.019,0.085,0.218,0.534,0.28,2010-11\n6487,Darnell Jackson,SAC,25.0,205.74,114.758776,Kansas,USA,2008,2,52,59,3.2,1.6,0.2,-5.8,0.10300000000000001,0.106,0.175,0.521,0.048,2010-11\n6488,Darko Milicic,MIN,26.0,213.36,124.7378,None,Serbia,2003,1,2,69,8.8,5.2,1.5,-6.7,0.085,0.146,0.19899999999999998,0.48200000000000004,0.099,2010-11\n6489,Darius Songaila,PHI,33.0,205.74,112.490816,Wake Forest,Lithuania,2002,2,49,10,1.6,1.0,0.2,-14.1,0.028999999999999998,0.157,0.128,0.47700000000000004,0.044000000000000004,2010-11\n6490,Dante Cunningham,CHA,24.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,78,6.2,3.6,0.6,-3.3,0.071,0.147,0.16,0.483,0.044000000000000004,2010-11\n6491,Danny Green,SAS,24.0,198.12,95.25432,North Carolina,USA,2009,2,46,8,5.1,1.9,0.3,12.8,0.037000000000000005,0.156,0.203,0.586,0.039,2010-11\n6492,Danny Granger,IND,28.0,203.2,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,79,20.5,5.4,2.6,-0.9,0.036000000000000004,0.133,0.266,0.5539999999999999,0.128,2010-11\n6493,Danilo Gallinari,DEN,22.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,62,15.6,4.9,1.7,2.1,0.033,0.133,0.19,0.597,0.07400000000000001,2010-11\n6494,Corey Brewer,DAL,25.0,205.74,85.275296,Florida,USA,2007,1,7,69,8.0,2.5,1.3,-3.8,0.04,0.09,0.185,0.48200000000000004,0.09,2010-11\n6495,Daniel Gibson,CLE,25.0,187.96,90.7184,Texas,USA,2006,2,42,67,11.6,2.6,3.0,-5.4,0.015,0.098,0.198,0.5329999999999999,0.185,2010-11\n6496,Damion James,NJN,23.0,200.66,99.79024,Texas,USA,2010,1,24,25,4.4,3.4,0.8,-3.3,0.048,0.21100000000000002,0.16,0.47700000000000004,0.08199999999999999,2010-11\n6497,Damien Wilkins,ATL,31.0,198.12,102.0582,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,3.5,1.7,0.8,-8.7,0.043,0.122,0.127,0.557,0.099,2010-11\n6498,Dahntay Jones,IND,30.0,198.12,95.25432,Duke,USA,2003,1,20,45,6.3,1.4,0.7,-1.8,0.008,0.11900000000000001,0.21899999999999997,0.5579999999999999,0.10300000000000001,2010-11\n6499,Daequan Cook,OKC,24.0,195.58,95.25432,Ohio State,USA,2007,1,21,43,5.6,1.7,0.5,7.0,0.017,0.12300000000000001,0.16,0.63,0.055,2010-11\n6500,DaJuan Summers,DET,23.0,203.2,108.86208,Georgetown,USA,2009,2,35,22,3.4,0.5,0.1,-4.6,0.013000000000000001,0.062,0.217,0.47600000000000003,0.017,2010-11\n6501,DJ White,CHA,24.0,205.74,113.851592,Indiana,USA,2008,1,29,47,5.7,3.4,0.4,-2.7,0.077,0.19899999999999998,0.182,0.542,0.051,2010-11\n6502,DJ Mbenga,NOH,30.0,213.36,115.66596000000001,None,Democratic Republic of the Congo,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,1.4,2.1,0.1,-5.2,0.125,0.168,0.11199999999999999,0.518,0.032,2010-11\n6503,D.J. Augustin,CHA,23.0,182.88,81.64656,Texas,USA,2008,1,9,82,14.4,2.7,6.1,-4.9,0.017,0.084,0.21100000000000002,0.541,0.306,2010-11\n6504,Craig Smith,LAC,27.0,200.66,120.20188,Boston College,USA,2006,2,36,48,5.4,2.4,0.6,-5.7,0.085,0.154,0.19399999999999998,0.5920000000000001,0.095,2010-11\n6505,Craig Brackins,PHI,23.0,208.28,104.32616,Iowa State,USA,2010,1,21,3,2.7,1.3,0.3,-29.2,0.057,0.095,0.22,0.25,0.05,2010-11\n6506,Courtney Lee,HOU,25.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,81,8.3,2.6,1.2,0.1,0.034,0.10400000000000001,0.179,0.534,0.092,2010-11\n6507,Dan Gadzuric,NJN,33.0,210.82,108.86208,UCLA,Netherlands,2002,2,33,42,2.8,3.2,0.3,-7.7,0.159,0.172,0.161,0.419,0.046,2010-11\n6508,Brook Lopez,NJN,23.0,213.36,120.20188,Stanford,USA,2008,1,10,82,20.4,6.0,1.6,-7.0,0.078,0.12300000000000001,0.273,0.5489999999999999,0.087,2010-11\n6509,Brian Skinner,MIL,35.0,205.74,115.66596000000001,Baylor,USA,1998,1,22,2,0.0,0.0,0.0,-95.6,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2010-11\n6510,Brian Scalabrine,CHI,33.0,205.74,106.59411999999999,Southern California,USA,2001,2,34,18,1.1,0.4,0.3,1.1,0.012,0.083,0.12,0.526,0.098,2010-11\n6511,Antawn Jamison,CLE,35.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina,USA,1998,1,4,56,18.0,6.7,1.7,-10.6,0.05,0.18600000000000003,0.255,0.516,0.092,2010-11\n6512,Andy Rautins,NYK,24.0,193.04,86.18248,Syracuse,USA,2010,2,38,5,1.6,0.2,0.6,-18.8,0.0,0.048,0.278,0.508,0.25,2010-11\n6513,Andris Biedrins,GSW,25.0,213.36,108.86208,None,Latvia,2004,1,11,59,5.0,7.2,1.0,-7.8,0.115,0.242,0.106,0.526,0.06,2010-11\n6514,Andrew Bynum,LAL,23.0,213.36,129.27372,None,USA,2005,1,10,54,11.3,9.4,1.4,7.1,0.133,0.252,0.18,0.606,0.079,2010-11\n6515,Andrew Bogut,MIL,26.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,65,12.8,11.1,2.0,0.0,0.099,0.262,0.198,0.496,0.10300000000000001,2010-11\n6516,Andres Nocioni,PHI,31.0,200.66,102.0582,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,6.1,3.1,0.8,-6.9,0.024,0.191,0.174,0.5379999999999999,0.076,2010-11\n6517,Andrei Kirilenko,UTA,30.0,205.74,106.59411999999999,None,Russia,1999,1,24,64,11.7,5.1,3.0,-1.1,0.06,0.135,0.17800000000000002,0.5670000000000001,0.145,2010-11\n6518,Andrea Bargnani,TOR,25.0,213.36,113.398,None,Italy,2006,1,1,66,21.4,5.2,1.8,-8.0,0.037000000000000005,0.141,0.282,0.5329999999999999,0.086,2010-11\n6519,Andre Miller,POR,35.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,81,12.7,3.7,7.0,4.7,0.044000000000000004,0.098,0.209,0.529,0.348,2010-11\n6520,Andre Iguodala,PHI,27.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,67,14.1,5.8,6.3,3.4,0.028999999999999998,0.151,0.192,0.53,0.261,2010-11\n6521,Andray Blatche,WAS,24.0,210.82,117.93392,None,USA,2005,2,49,64,16.8,8.2,2.3,-6.9,0.094,0.19,0.256,0.49700000000000005,0.115,2010-11\n6522,Anthony Carter,NYK,36.0,187.96,88.45044,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,3.3,1.5,2.1,1.1,0.018000000000000002,0.109,0.14400000000000002,0.502,0.23399999999999999,2010-11\n6523,Anderson Varejao,CLE,28.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2004,2,30,31,9.1,9.7,1.5,-9.0,0.111,0.24,0.135,0.56,0.07400000000000001,2010-11\n6524,Amar'e Stoudemire,NYK,28.0,208.28,108.86208,None,USA,2002,1,9,78,25.3,8.2,2.6,1.2,0.08,0.177,0.309,0.565,0.128,2010-11\n6525,Alonzo Gee,CLE,24.0,198.12,99.79024,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,5.9,3.3,0.7,-10.7,0.061,0.124,0.14400000000000002,0.544,0.055999999999999994,2010-11\n6526,Joel Anthony,MIA,28.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,2.0,3.5,0.3,7.8,0.091,0.11900000000000001,0.055,0.583,0.024,2010-11\n6527,Al-Farouq Aminu,LAC,20.0,205.74,97.52228000000001,Wake Forest,USA,2010,1,8,81,5.6,3.3,0.7,-7.8,0.06,0.154,0.171,0.499,0.067,2010-11\n6528,Al Thornton,GSW,27.0,203.2,106.59411999999999,Florida State,USA,2007,1,14,71,7.4,3.0,0.9,-4.8,0.048,0.139,0.182,0.531,0.07200000000000001,2010-11\n6529,Al Jefferson,UTA,26.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2004,1,15,82,18.6,9.7,1.8,-3.2,0.094,0.228,0.242,0.528,0.09,2010-11\n6530,Al Horford,ATL,25.0,208.28,111.13004,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,77,15.3,9.3,3.5,0.2,0.081,0.233,0.19899999999999998,0.5870000000000001,0.16899999999999998,2010-11\n6531,Al Harrington,DEN,31.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,73,10.5,4.5,1.4,3.7,0.054000000000000006,0.179,0.221,0.527,0.096,2010-11\n6532,Acie Law,GSW,26.0,190.5,91.625584,Texas A&M,USA,2007,1,11,51,4.2,1.2,1.6,-8.2,0.019,0.08199999999999999,0.16,0.502,0.182,2010-11\n6533,Aaron Gray,NOH,26.0,213.36,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2007,2,49,41,3.1,4.2,0.4,2.2,0.14,0.273,0.132,0.5660000000000001,0.044000000000000004,2010-11\n6534,Aaron Brooks,PHX,26.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,59,10.7,1.3,3.9,-6.5,0.017,0.053,0.257,0.489,0.289,2010-11\n6535,Amir Johnson,TOR,24.0,205.74,95.25432,None,USA,2005,2,56,72,9.6,6.4,1.1,-2.8,0.11699999999999999,0.179,0.154,0.608,0.064,2010-11\n6536,Anthony Morrow,NJN,25.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,13.2,3.0,1.2,-4.1,0.023,0.08800000000000001,0.18,0.573,0.063,2010-11\n6537,Anthony Parker,CLE,36.0,198.12,95.25432,Bradley,USA,1997,1,21,72,8.3,3.0,3.0,-7.8,0.018000000000000002,0.102,0.146,0.505,0.16399999999999998,2010-11\n6538,Anthony Randolph,MIN,21.0,210.82,102.0582,Louisiana State,USA,2008,1,14,40,7.6,4.0,0.8,-10.7,0.079,0.228,0.262,0.505,0.10300000000000001,2010-11\n6539,Brian Cook,LAC,30.0,205.74,113.398,Illinois,USA,2003,1,24,40,4.8,2.4,0.4,-8.8,0.05,0.217,0.203,0.534,0.057,2010-11\n6540,Brian Cardinal,DAL,34.0,203.2,108.86208,Purdue,USA,2000,2,44,56,2.6,1.1,0.7,0.4,0.019,0.096,0.09699999999999999,0.672,0.09699999999999999,2010-11\n6541,Brendan Haywood,DAL,31.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,72,4.4,5.2,0.3,0.8,0.113,0.222,0.124,0.532,0.022000000000000002,2010-11\n6542,Brandon Rush,IND,25.0,198.12,95.25432,Kansas,USA,2008,1,13,67,9.1,3.2,0.9,-6.0,0.021,0.12,0.161,0.54,0.057999999999999996,2010-11\n6543,Brandon Roy,POR,26.0,198.12,95.707912,Washington,USA,2006,1,6,47,12.2,2.6,2.7,2.5,0.025,0.09300000000000001,0.228,0.491,0.168,2010-11\n6544,Brandon Jennings,MIL,21.0,185.42,76.657048,None,USA,2009,1,10,63,16.2,3.7,4.8,-2.1,0.021,0.106,0.25,0.493,0.261,2010-11\n6545,Brandon Bass,ORL,26.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,76,11.2,5.6,0.8,6.4,0.083,0.17,0.20199999999999999,0.5710000000000001,0.051,2010-11\n6546,Brandan Wright,NJN,23.0,208.28,95.25432,North Carolina,USA,2007,1,8,37,3.8,2.4,0.3,-7.8,0.09,0.18,0.17,0.54,0.053,2010-11\n6547,Brad Miller,HOU,35.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,6.4,3.7,2.4,0.0,0.049,0.19699999999999998,0.17,0.5660000000000001,0.22,2010-11\n6548,Boris Diaw,CHA,29.0,203.2,106.59411999999999,None,France,2003,1,21,82,11.3,5.0,4.1,-3.9,0.045,0.13699999999999998,0.168,0.5579999999999999,0.203,2010-11\n6549,Bobby Simmons,SAS,31.0,198.12,106.59411999999999,DePaul,USA,2001,2,41,2,0.0,0.0,1.0,14.4,0.0,0.0,0.087,0.0,0.182,2010-11\n6550,Blake Griffin,LAC,22.0,208.28,113.851592,Oklahoma,USA,2009,1,1,82,22.5,12.1,3.8,-3.4,0.10300000000000001,0.26899999999999996,0.273,0.5489999999999999,0.184,2010-11\n6551,Beno Udrih,SAC,28.0,190.5,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,28,79,13.7,3.4,4.9,-5.6,0.017,0.09699999999999999,0.168,0.5870000000000001,0.21899999999999997,2010-11\n6552,Ben Wallace,DET,36.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,2.9,6.5,1.3,-7.2,0.11800000000000001,0.228,0.083,0.442,0.086,2010-11\n6553,Ben Uzoh,NJN,23.0,190.5,92.98635999999999,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,3.8,1.5,1.6,-8.7,0.077,0.086,0.20600000000000002,0.46799999999999997,0.278,2010-11\n6554,Ben Gordon,DET,28.0,190.5,90.7184,Connecticut,USA,2004,1,3,82,11.2,2.4,2.1,-3.5,0.022000000000000002,0.094,0.212,0.5479999999999999,0.129,2010-11\n6555,Baron Davis,CLE,32.0,190.5,97.52228000000001,UCLA,USA,1999,1,3,58,13.1,2.7,6.7,-1.3,0.025,0.087,0.243,0.506,0.38799999999999996,2010-11\n6556,Avery Bradley,BOS,20.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,31,1.7,0.5,0.4,-17.3,0.03,0.092,0.253,0.36,0.135,2010-11\n6557,Austin Daye,DET,23.0,210.82,90.7184,Gonzaga,USA,2009,1,15,72,7.5,3.8,1.1,-4.7,0.05,0.185,0.184,0.518,0.085,2010-11\n6558,Arron Afflalo,DEN,25.0,195.58,97.52228000000001,UCLA,USA,2007,1,27,69,12.6,3.6,2.4,3.8,0.023,0.10099999999999999,0.15,0.62,0.109,2010-11\n6559,Armon Johnson,POR,22.0,190.5,88.45044,Nevada,USA,2010,2,34,38,2.9,0.9,1.2,-3.0,0.042,0.109,0.237,0.49700000000000005,0.3,2010-11\n6560,Antonio McDyess,SAS,36.0,205.74,111.13004,Alabama,USA,1995,1,2,73,5.3,5.4,1.2,5.8,0.107,0.225,0.15,0.516,0.09300000000000001,2010-11\n6561,Antonio Daniels,PHI,36.0,193.04,92.98635999999999,Bowling Green,USA,1997,1,4,4,1.5,1.3,0.5,17.6,0.0,0.152,0.096,0.51,0.08,2010-11\n6562,Antoine Wright,SAC,27.0,200.66,97.52228000000001,Texas A&M,USA,2005,1,15,7,0.3,0.4,0.0,-19.0,0.054000000000000006,0.043,0.138,0.125,0.0,2010-11\n6563,Anthony Tolliver,MIN,26.0,205.74,110.22285600000001,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,6.7,4.5,1.3,-4.0,0.07400000000000001,0.17800000000000002,0.133,0.585,0.09,2010-11\n6564,DeAndre Jordan,LAC,22.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,80,7.1,7.2,0.5,-2.7,0.122,0.20600000000000002,0.11800000000000001,0.648,0.031,2010-11\n6565,DeJuan Blair,SAS,22.0,200.66,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2009,2,37,81,8.3,7.0,1.0,5.1,0.14400000000000002,0.23199999999999998,0.198,0.524,0.067,2010-11\n6566,Alexis Ajinca,TOR,23.0,218.44,112.490816,None,France,2008,1,20,34,4.2,2.3,0.3,-1.4,0.061,0.20800000000000002,0.212,0.507,0.049,2010-11\n6567,DeMarcus Cousins,SAC,20.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,81,14.1,8.6,2.5,-7.5,0.105,0.247,0.272,0.484,0.149,2010-11\n6568,James Johnson,TOR,24.0,205.74,111.13004,Wake Forest,USA,2009,1,16,38,7.1,3.7,2.3,-3.1,0.055999999999999994,0.153,0.183,0.505,0.161,2010-11\n6569,James Harden,OKC,21.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,82,12.2,3.1,2.1,5.7,0.024,0.11,0.19699999999999998,0.598,0.136,2010-11\n6570,James Anderson,SAS,22.0,198.12,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,2010,1,20,26,3.6,0.9,0.7,-7.0,0.009000000000000001,0.091,0.165,0.529,0.10300000000000001,2010-11\n6571,Jameer Nelson,ORL,29.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,76,13.1,3.0,6.0,7.5,0.019,0.092,0.221,0.5479999999999999,0.324,2010-11\n6572,Jamario Moon,LAC,31.0,203.2,92.98635999999999,Meridian Community College,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,4.3,2.8,0.9,-6.5,0.025,0.154,0.12,0.499,0.07400000000000001,2010-11\n6573,Jamal Crawford,ATL,31.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,76,14.2,1.7,3.2,-1.3,0.012,0.057,0.231,0.545,0.17800000000000002,2010-11\n6574,Jamaal Magloire,MIA,33.0,210.82,115.66596000000001,Kentucky,Canada,2000,1,19,18,1.9,3.4,0.2,7.2,0.131,0.35200000000000004,0.105,0.585,0.031,2010-11\n6575,JaVale McGee,WAS,23.0,213.36,114.30518400000001,Nevada,USA,2008,1,18,79,10.1,8.0,0.5,-4.4,0.11599999999999999,0.214,0.165,0.5660000000000001,0.027000000000000003,2010-11\n6576,JR Smith,DEN,25.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,79,12.3,4.1,2.2,5.8,0.027999999999999997,0.162,0.22,0.55,0.141,2010-11\n6577,JJ Redick,ORL,27.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,59,10.1,1.9,1.7,4.0,0.005,0.08,0.16699999999999998,0.589,0.11,2010-11\n6578,JJ Hickson,CLE,22.0,205.74,109.769264,North Carolina State,USA,2008,1,19,80,13.8,8.7,1.1,-11.9,0.107,0.244,0.253,0.503,0.075,2010-11\n6579,James Jones,MIA,30.0,203.2,97.52228000000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,81,5.9,2.0,0.5,8.6,0.019,0.102,0.122,0.629,0.043,2010-11\n6580,J.J. Barea,DAL,27.0,182.88,79.3786,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,9.5,2.0,3.9,5.9,0.021,0.08900000000000001,0.242,0.535,0.314,2010-11\n6581,Ime Udoka,SAS,33.0,195.58,99.79024,Portland State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,0.7,1.0,0.7,0.6,0.040999999999999995,0.12,0.109,0.285,0.153,2010-11\n6582,Ike Diogu,LAC,27.0,205.74,113.398,Arizona State,USA,2005,1,9,36,5.8,3.2,0.1,-10.6,0.096,0.188,0.183,0.59,0.008,2010-11\n6583,Ian Mahinmi,DAL,24.0,210.82,104.32616,None,France,2005,1,28,56,3.1,2.1,0.1,8.8,0.114,0.179,0.153,0.645,0.025,2010-11\n6584,Hilton Armstrong,ATL,26.0,210.82,106.59411999999999,Connecticut,USA,2006,1,12,53,1.7,2.5,0.3,-10.0,0.098,0.215,0.11,0.508,0.046,2010-11\n6585,Henry Walker,NYK,23.0,198.12,99.79024,Kansas State,USA,2008,2,47,61,4.9,2.0,0.6,6.2,0.023,0.155,0.165,0.583,0.069,2010-11\n6586,Hedo Turkoglu,ORL,32.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,81,10.8,4.4,4.2,6.4,0.021,0.14,0.168,0.555,0.207,2010-11\n6587,Hassan Whiteside,SAC,22.0,213.36,106.59411999999999,Marshall,USA,2010,2,33,1,0.0,0.0,0.0,-144.9,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2010-11\n6588,Hasheem Thabeet,HOU,24.0,220.98,119.294696,Connecticut,Tanzania,2009,1,2,47,1.1,1.6,0.1,-14.8,0.073,0.17800000000000002,0.087,0.478,0.015,2010-11\n6589,Hamed Haddadi,MEM,26.0,218.44,120.20188,None,Iran,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,2.4,2.2,0.2,11.2,0.18,0.295,0.204,0.55,0.042,2010-11\n6590,Hamady Ndiaye,WAS,24.0,213.36,106.59411999999999,Rutgers,Senegal,2010,2,56,16,0.9,0.4,0.0,-22.9,0.028999999999999998,0.08800000000000001,0.076,0.6809999999999999,0.0,2010-11\n6591,Hakim Warrick,PHX,28.0,205.74,99.336648,Syracuse,USA,2005,1,19,80,8.4,3.7,0.9,-4.1,0.073,0.17600000000000002,0.209,0.581,0.081,2010-11\n6592,Ish Smith,MEM,22.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,2.3,1.1,1.8,-4.4,0.018000000000000002,0.10099999999999999,0.159,0.406,0.268,2010-11\n6593,James Posey,IND,34.0,203.2,98.429464,Xavier,USA,1999,1,18,49,4.9,3.0,0.7,-3.7,0.013000000000000001,0.193,0.146,0.485,0.068,2010-11\n6594,Jared Dudley,PHX,25.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,82,10.6,3.9,1.3,-0.2,0.06,0.111,0.17,0.598,0.078,2010-11\n6595,Jared Jeffries,NYK,29.0,210.82,108.86208,Indiana,USA,2002,1,11,42,1.8,2.8,0.9,11.0,0.121,0.11,0.09,0.375,0.079,2010-11\n6596,DeMar DeRozan,TOR,21.0,200.66,99.79024,Southern California,USA,2009,1,9,82,17.2,3.8,1.8,-7.7,0.03,0.10400000000000001,0.23199999999999998,0.53,0.085,2010-11\n6597,Joe Johnson,ATL,30.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,72,18.2,4.0,4.7,0.6,0.027999999999999997,0.10800000000000001,0.264,0.517,0.23,2010-11\n6598,Jodie Meeks,PHI,23.0,193.04,94.34713599999999,Kentucky,USA,2009,2,41,74,10.5,2.3,1.1,2.0,0.012,0.085,0.157,0.6,0.055999999999999994,2010-11\n6599,Joakim Noah,CHI,26.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,48,11.7,10.4,2.2,5.8,0.13699999999999998,0.22699999999999998,0.165,0.579,0.105,2010-11\n6600,Jerryd Bayless,TOR,22.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,71,9.2,2.3,3.7,-8.9,0.02,0.11,0.22399999999999998,0.536,0.294,2010-11\n6601,Jerry Stackhouse,MIA,36.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,7,1.7,1.0,0.4,-4.4,0.02,0.15,0.161,0.39799999999999996,0.1,2010-11\n6602,Jermaine O'Neal,BOS,32.0,210.82,115.66596000000001,None,USA,1996,1,17,24,5.4,3.7,0.5,3.9,0.076,0.161,0.17600000000000002,0.504,0.046,2010-11\n6603,Jeremy Lin,GSW,22.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,2.6,1.2,1.4,2.5,0.043,0.09699999999999999,0.155,0.45799999999999996,0.207,2010-11\n6604,Jeremy Evans,UTA,23.0,205.74,88.904032,Western Kentucky,USA,2010,2,55,49,3.6,2.0,0.5,-2.8,0.1,0.163,0.14800000000000002,0.6779999999999999,0.09,2010-11\n6605,Jeff Teague,ATL,23.0,187.96,81.64656,Wake Forest,USA,2009,1,19,70,5.2,1.5,2.0,-2.7,0.013999999999999999,0.113,0.19899999999999998,0.521,0.23600000000000002,2010-11\n6606,Jeff Green,BOS,24.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,75,13.3,4.8,1.4,1.3,0.037000000000000005,0.138,0.195,0.5379999999999999,0.075,2010-11\n6607,Jeff Foster,IND,34.0,210.82,113.398,Texas State,USA,1999,1,21,56,3.3,6.3,0.8,3.3,0.177,0.226,0.099,0.49700000000000005,0.073,2010-11\n6608,Jeff Adrien,GSW,25.0,201.0,111.0,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,2.5,2.5,0.4,-1.3,0.133,0.20600000000000002,0.163,0.457,0.075,2010-11\n6609,Jawad Williams,CLE,28.0,205.74,102.0582,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,4.0,1.8,0.8,-12.5,0.02,0.139,0.17,0.396,0.09300000000000001,2010-11\n6610,Jason Williams,MEM,35.0,185.42,81.64656,Florida,USA,1998,1,7,27,2.0,1.1,1.9,9.9,0.012,0.10800000000000001,0.13,0.40299999999999997,0.244,2010-11\n6611,Jason Thompson,SAC,24.0,210.82,113.398,Rider,USA,2008,1,12,75,8.8,6.1,1.2,-3.9,0.094,0.205,0.179,0.5329999999999999,0.078,2010-11\n6612,Jason Terry,DAL,33.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,82,15.8,1.9,4.1,6.4,0.011000000000000001,0.057,0.245,0.545,0.223,2010-11\n6613,Jason Smith,NOH,25.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,77,4.3,3.1,0.5,0.9,0.09699999999999999,0.16399999999999998,0.16699999999999998,0.49,0.055,2010-11\n6614,Jason Richardson,ORL,30.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,80,15.6,4.1,1.8,5.3,0.028999999999999998,0.11,0.204,0.555,0.087,2010-11\n6615,Jason Maxiell,DET,28.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,57,4.2,3.0,0.3,-6.5,0.087,0.14400000000000002,0.141,0.51,0.027999999999999997,2010-11\n6616,Jason Kidd,DAL,38.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,80,7.9,4.4,8.2,3.7,0.016,0.133,0.142,0.5,0.35700000000000004,2010-11\n6617,Jason Kapono,PHI,30.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2003,2,31,24,0.7,0.5,0.2,7.6,0.026000000000000002,0.078,0.114,0.27699999999999997,0.043,2010-11\n6618,Jason Collins,ATL,32.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,49,2.0,2.1,0.4,8.0,0.064,0.14,0.095,0.539,0.051,2010-11\n6619,Jarron Collins,POR,32.0,210.82,112.94440800000001,Stanford,USA,2001,2,52,28,0.7,0.9,0.1,-0.7,0.084,0.068,0.08,0.374,0.018000000000000002,2010-11\n6620,Jarrett Jack,NOH,27.0,190.5,89.357624,Georgia Tech,USA,2005,1,22,83,8.9,2.1,2.9,-5.6,0.013999999999999999,0.10800000000000001,0.22899999999999998,0.503,0.251,2010-11\n6621,Greivis Vasquez,MEM,24.0,198.12,95.707912,Maryland,Venezuela,2010,1,28,70,3.6,1.0,2.2,-6.1,0.017,0.094,0.17,0.493,0.266,2010-11\n6622,Greg Monroe,DET,21.0,210.82,113.398,Georgetown,USA,2010,1,7,80,9.4,7.5,1.3,-4.1,0.131,0.204,0.154,0.575,0.075,2010-11\n6623,Jermaine Taylor,SAC,24.0,193.04,95.25432,Central Florida,USA,2009,2,32,34,6.6,1.8,0.9,-10.1,0.061,0.08800000000000001,0.226,0.535,0.105,2010-11\n6624,Gordon Hayward,UTA,21.0,203.2,93.89354399999999,Butler,USA,2010,1,9,72,5.4,1.9,1.1,-8.1,0.04,0.102,0.153,0.578,0.106,2010-11\n6625,Earl Clark,ORL,23.0,208.28,102.0582,Louisville,USA,2009,1,14,42,3.9,2.4,0.2,-4.6,0.092,0.153,0.201,0.456,0.035,2010-11\n6626,Earl Boykins,MIL,35.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,7.2,1.0,2.5,2.7,0.021,0.055,0.24,0.526,0.301,2010-11\n6627,Earl Barron,POR,29.0,213.36,113.398,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,3.8,3.6,0.5,-6.8,0.125,0.18899999999999997,0.18600000000000003,0.361,0.054000000000000006,2010-11\n6628,Dwyane Wade,MIA,29.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,76,25.5,6.4,4.6,10.6,0.055,0.14300000000000002,0.313,0.581,0.223,2010-11\n6629,Dwight Howard,ORL,25.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,78,22.9,14.1,1.4,8.6,0.128,0.301,0.272,0.616,0.067,2010-11\n6630,Drew Gooden,MIL,29.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,35,11.3,6.8,1.3,-3.7,0.09699999999999999,0.22899999999999998,0.248,0.48700000000000004,0.10800000000000001,2010-11\n6631,Dorell Wright,GSW,25.0,205.74,92.98635999999999,None,USA,2004,1,19,82,16.4,5.3,3.0,-2.1,0.031,0.126,0.192,0.539,0.114,2010-11\n6632,Donte Greene,SAC,23.0,210.82,102.511792,Syracuse,USA,2008,1,28,69,5.8,2.1,0.7,-3.7,0.047,0.099,0.182,0.48200000000000004,0.066,2010-11\n6633,Dominique Jones,DAL,22.0,195.58,97.52228000000001,South Florida,USA,2010,1,25,18,2.3,1.4,1.1,-8.7,0.052000000000000005,0.165,0.222,0.4,0.24100000000000002,2010-11\n6634,Dominic McGuire,CHA,25.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2007,2,47,52,3.3,3.8,0.8,-5.7,0.09699999999999999,0.213,0.136,0.43700000000000006,0.092,2010-11\n6635,Dirk Nowitzki,DAL,33.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,73,23.0,7.0,2.6,11.0,0.025,0.203,0.282,0.612,0.136,2010-11\n6636,Earl Watson,UTA,32.0,185.42,88.45044,UCLA,USA,2001,2,39,80,4.3,2.3,3.5,-0.8,0.04,0.10400000000000001,0.136,0.5,0.26,2010-11\n6637,Dexter Pittman,MIA,23.0,210.82,139.70633600000002,Texas,USA,2010,2,32,2,1.0,1.5,0.0,39.1,0.14300000000000002,0.182,0.20800000000000002,0.33299999999999996,0.0,2010-11\n6638,Devin Ebanks,LAL,21.0,205.74,97.52228000000001,West Virginia,USA,2010,2,43,20,3.1,1.4,0.1,-14.1,0.129,0.102,0.237,0.507,0.033,2010-11\n6639,Derrick Rose,CHI,22.0,190.5,86.18248,Memphis,USA,2008,1,1,81,25.0,4.1,7.7,8.3,0.032,0.09300000000000001,0.319,0.55,0.37200000000000005,2010-11\n6640,Derrick Favors,UTA,19.0,208.28,111.58363200000001,Georgia Tech,USA,2010,1,3,78,6.8,5.3,0.5,-7.2,0.128,0.183,0.172,0.542,0.044000000000000004,2010-11\n6641,Derrick Caracter,LAL,23.0,205.74,124.7378,Texas-El Paso,USA,2010,2,58,41,2.0,1.0,0.2,-8.4,0.109,0.122,0.196,0.532,0.054000000000000006,2010-11\n6642,Derrick Brown,NYK,23.0,203.2,99.79024,Xavier,USA,2009,2,40,49,3.8,2.0,0.7,-4.3,0.087,0.122,0.153,0.588,0.09300000000000001,2010-11\n6643,Deron Williams,NJN,27.0,190.5,94.800728,Illinois,USA,2005,1,3,65,20.1,4.0,10.3,-2.7,0.019,0.107,0.257,0.5660000000000001,0.44799999999999995,2010-11\n6644,DeMarre Carroll,HOU,24.0,203.2,96.16150400000001,Missouri,USA,2009,1,27,12,0.8,0.7,0.3,1.1,0.043,0.146,0.11,0.38799999999999996,0.10300000000000001,2010-11\n6645,Delonte West,BOS,27.0,190.5,81.64656,Saint Joseph's,USA,2004,1,24,24,5.6,1.5,2.7,-9.2,0.018000000000000002,0.084,0.174,0.5329999999999999,0.268,2010-11\n6646,DeShawn Stevenson,DAL,30.0,195.58,98.88305600000001,None,USA,2000,1,23,72,5.3,1.5,1.1,3.2,0.021,0.083,0.162,0.5489999999999999,0.10099999999999999,2010-11\n6647,DeSagana Diop,CHA,29.0,213.36,127.00576000000001,None,Senegal,2001,1,8,16,1.3,2.5,0.4,-8.2,0.078,0.172,0.10099999999999999,0.34700000000000003,0.063,2010-11\n6648,Grant Hill,PHX,38.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,80,13.2,4.2,2.5,1.5,0.037000000000000005,0.122,0.201,0.563,0.126,2010-11\n6649,Devin Harris,UTA,28.0,190.5,86.18248,Wisconsin,USA,2004,1,5,71,15.2,2.4,7.1,-5.0,0.009000000000000001,0.08199999999999999,0.247,0.545,0.373,2010-11\n6650,Ed Davis,TOR,22.0,208.28,97.52228000000001,North Carolina,USA,2010,1,13,65,7.7,7.1,0.6,-9.8,0.121,0.21899999999999997,0.134,0.583,0.039,2010-11\n6651,Derek Fisher,LAL,36.0,185.42,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,82,6.8,1.9,2.7,9.3,0.006999999999999999,0.067,0.127,0.486,0.134,2010-11\n6652,Eduardo Najera,CHA,34.0,203.2,106.59411999999999,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,31,2.2,1.4,0.6,1.8,0.043,0.091,0.114,0.449,0.08900000000000001,2010-11\n6653,Eddie House,MIA,33.0,185.42,86.18248,Arizona State,USA,2000,2,37,56,6.5,1.6,1.1,5.3,0.011000000000000001,0.096,0.177,0.535,0.10400000000000001,2010-11\n6654,Glen Davis,BOS,25.0,205.74,131.088088,Louisiana State,USA,2007,2,35,78,11.7,5.4,1.2,3.6,0.057,0.16699999999999998,0.212,0.499,0.069,2010-11\n6655,Gilbert Arenas,ORL,29.0,193.04,97.52228000000001,Arizona,USA,2001,2,30,70,10.8,2.7,3.9,-0.7,0.013999999999999999,0.10800000000000001,0.24600000000000002,0.47100000000000003,0.256,2010-11\n6656,Gerald Henderson,CHA,23.0,193.04,97.52228000000001,Duke,USA,2009,1,12,68,9.6,3.0,1.5,-2.6,0.035,0.115,0.201,0.509,0.106,2010-11\n6657,George Hill,SAS,25.0,187.96,81.64656,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,76,11.6,2.6,2.5,7.3,0.013999999999999999,0.09300000000000001,0.185,0.588,0.142,2010-11\n6658,Gary Neal,SAS,26.0,193.04,95.25432,Towson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,9.8,2.5,1.2,3.8,0.015,0.121,0.20800000000000002,0.578,0.094,2010-11\n6659,Gary Forbes,DEN,26.0,200.66,99.79024,Massachusetts,Panama,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,5.2,1.8,0.8,-2.1,0.040999999999999995,0.127,0.193,0.524,0.094,2010-11\n6660,Garrett Temple,CHA,25.0,198.12,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.4,1.0,1.3,-6.6,0.005,0.122,0.205,0.37799999999999995,0.209,2010-11\n6661,Garret Siler,PHX,24.0,210.82,138.34556,Augusta State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,2.1,1.3,0.1,-6.1,0.16699999999999998,0.15,0.204,0.5529999999999999,0.040999999999999995,2010-11\n6662,Gani Lawal,PHX,22.0,205.74,106.140528,Georgia Tech,USA,2010,2,46,1,0.0,0.0,0.0,-78.3,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2010-11\n6663,Francisco Garcia,SAC,29.0,200.66,88.45044,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,58,9.7,2.3,1.2,-5.6,0.019,0.09300000000000001,0.172,0.551,0.079,2010-11\n6664,Gerald Wallace,POR,28.0,200.66,99.79024,Alabama,USA,2001,1,25,71,15.7,8.0,2.4,3.0,0.049,0.20600000000000002,0.203,0.5479999999999999,0.10800000000000001,2010-11\n6665,Fabricio Oberto,POR,36.0,208.28,111.13004,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.4,1.4,0.0,-19.0,0.073,0.098,0.086,0.595,0.0,2010-11\n6666,Ekpe Udoh,GSW,24.0,208.28,111.13004,Baylor,USA,2010,1,6,58,4.1,3.1,0.7,6.5,0.087,0.11199999999999999,0.13,0.47200000000000003,0.051,2010-11\n6667,Francisco Elson,UTA,35.0,213.36,108.86208,California,Netherlands,1999,2,41,62,2.2,1.9,0.5,-4.5,0.071,0.179,0.122,0.529,0.09,2010-11\n6668,Elton Brand,PHI,32.0,205.74,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,81,15.0,8.3,1.5,1.4,0.09699999999999999,0.18100000000000002,0.19699999999999998,0.5529999999999999,0.07,2010-11\n6669,Emeka Okafor,NOH,28.0,208.28,115.66596000000001,Connecticut,USA,2004,1,2,72,10.3,9.5,0.6,3.9,0.121,0.243,0.158,0.584,0.028999999999999998,2010-11\n6670,Eric Bledsoe,LAC,21.0,185.42,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,18,81,6.7,2.8,3.6,-7.0,0.045,0.098,0.179,0.499,0.254,2010-11\n6671,Eric Gordon,LAC,22.0,190.5,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,56,22.3,2.9,4.4,-1.7,0.025,0.064,0.262,0.5660000000000001,0.19699999999999998,2010-11\n6672,Goran Dragic,HOU,25.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,70,7.5,2.0,2.9,-6.7,0.032,0.1,0.228,0.524,0.29100000000000004,2010-11\n6673,Erick Dampier,MIA,35.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,51,2.5,3.5,0.4,6.8,0.083,0.16399999999999998,0.081,0.591,0.039,2010-11\n6674,Ersan Ilyasova,MIL,24.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,60,9.5,6.1,0.9,1.1,0.078,0.21100000000000002,0.18899999999999997,0.516,0.064,2010-11\n6675,Etan Thomas,ATL,33.0,208.28,117.93392,Syracuse,USA,2000,1,12,13,2.5,1.8,0.2,-19.4,0.076,0.262,0.177,0.58,0.05,2010-11\n6676,Eric Maynor,OKC,24.0,190.5,79.3786,Virginia Commonwealth,USA,2009,1,20,82,4.2,1.5,2.9,8.4,0.027000000000000003,0.092,0.16899999999999998,0.485,0.313,2010-11\n6677,Evan Turner,PHI,22.0,200.66,92.98635999999999,Ohio State,USA,2010,1,2,78,7.2,3.9,2.0,-0.2,0.027000000000000003,0.17,0.17,0.484,0.13699999999999998,2010-11\n6678,Andre Miller,DEN,36.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,66,9.7,3.3,6.7,4.8,0.037000000000000005,0.106,0.20199999999999999,0.51,0.365,2011-12\n6679,Chris Paul,LAC,27.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,60,19.8,3.6,9.1,6.6,0.023,0.096,0.242,0.581,0.413,2011-12\n6680,Chris Kaman,NOH,30.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,47,13.1,7.7,2.1,-2.6,0.08,0.231,0.265,0.478,0.134,2011-12\n6681,Chris Johnson,NOH,26.0,210.82,95.25432,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,2.0,1.5,0.1,-11.1,0.09699999999999999,0.159,0.161,0.557,0.017,2011-12\n6682,Chris Duhon,ORL,29.0,185.42,86.18248,Duke,USA,2004,2,38,63,3.8,1.6,2.4,0.7,0.013999999999999999,0.084,0.115,0.5579999999999999,0.20800000000000002,2011-12\n6683,Chris Bosh,MIA,28.0,210.82,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2003,1,4,57,18.0,7.9,1.8,10.8,0.06,0.19899999999999998,0.243,0.551,0.086,2011-12\n6684,AJ Price,IND,25.0,187.96,83.91452,Connecticut,USA,2009,2,52,44,3.9,1.4,2.0,0.5,0.024,0.10400000000000001,0.175,0.45399999999999996,0.264,2011-12\n6685,Aaron Gray,TOR,27.0,213.36,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2007,2,49,49,3.9,5.7,0.6,-7.9,0.11599999999999999,0.293,0.13699999999999998,0.526,0.055,2011-12\n6686,Al Harrington,DEN,32.0,205.74,113.398,None,USA,1998,1,25,64,14.2,6.1,1.4,4.8,0.049,0.20600000000000002,0.245,0.535,0.083,2011-12\n6687,Al Horford,ATL,26.0,208.28,113.398,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,11,12.4,7.0,2.2,6.8,0.08800000000000001,0.179,0.17800000000000002,0.585,0.113,2011-12\n6688,Alan Anderson,TOR,29.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,9.6,2.0,1.5,-1.5,0.02,0.063,0.191,0.519,0.1,2011-12\n6689,Al-Farouq Aminu,NOH,21.0,205.74,97.52228000000001,Wake Forest,USA,2010,1,8,66,6.0,4.7,1.0,-0.2,0.079,0.166,0.163,0.48100000000000004,0.07400000000000001,2011-12\n6690,Alec Burks,UTA,20.0,198.12,91.625584,Colorado,USA,2011,1,12,59,7.2,2.2,0.9,-2.3,0.067,0.091,0.218,0.506,0.1,2011-12\n6691,Alonzo Gee,CLE,25.0,198.12,99.336648,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,10.6,5.1,1.8,-6.1,0.061,0.142,0.187,0.516,0.109,2011-12\n6692,Amar'e Stoudemire,NYK,29.0,210.82,117.93392,None,USA,2002,1,9,47,17.5,7.8,1.1,-2.7,0.078,0.19699999999999998,0.251,0.541,0.063,2011-12\n6693,Anderson Varejao,CLE,29.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2004,2,30,25,10.8,11.5,1.7,-1.7,0.152,0.273,0.166,0.542,0.086,2011-12\n6694,Andray Blatche,WAS,25.0,210.82,117.93392,None,USA,2005,2,49,26,8.5,5.8,1.1,-13.0,0.07,0.21600000000000003,0.217,0.415,0.076,2011-12\n6695,Andre Emmett,NJN,29.0,195.58,104.32616,Texas Tech,USA,2004,2,35,6,2.2,1.0,0.2,-1.9,0.07400000000000001,0.087,0.146,0.618,0.036000000000000004,2011-12\n6696,Andrea Bargnani,TOR,26.0,213.36,116.119552,None,Italy,2006,1,1,31,19.5,5.5,2.0,-1.0,0.028999999999999998,0.16699999999999998,0.293,0.5379999999999999,0.113,2011-12\n6697,Chris Singleton,WAS,22.0,203.2,104.32616,Florida State,USA,2011,1,18,66,4.6,3.5,0.7,-4.7,0.033,0.151,0.11599999999999999,0.462,0.051,2011-12\n6698,Andre Iguodala,PHI,28.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,62,12.4,6.1,5.5,6.3,0.027999999999999997,0.162,0.17800000000000002,0.537,0.24100000000000002,2011-12\n6699,Al Jefferson,UTA,27.0,208.28,131.088088,None,USA,2004,1,15,61,19.2,9.6,2.2,3.2,0.07400000000000001,0.248,0.261,0.52,0.113,2011-12\n6700,Amir Johnson,TOR,25.0,205.74,95.25432,None,USA,2005,2,56,64,7.1,6.4,1.2,0.7,0.115,0.18899999999999997,0.14300000000000002,0.6,0.085,2011-12\n6701,Craig Smith,POR,28.0,200.66,120.20188,Boston College,USA,2006,2,36,47,3.3,2.3,0.4,-9.7,0.081,0.19699999999999998,0.158,0.556,0.067,2011-12\n6702,Chris Wright,GSW,23.0,203.2,102.511792,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.9,1.9,0.2,-4.4,0.102,0.151,0.156,0.597,0.035,2011-12\n6703,Danny Granger,IND,29.0,203.2,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,62,18.7,5.0,1.8,7.2,0.044000000000000004,0.12,0.257,0.542,0.091,2011-12\n6704,Danilo Gallinari,DEN,23.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,43,14.6,4.7,2.7,7.9,0.026000000000000002,0.14300000000000002,0.209,0.563,0.131,2011-12\n6705,Daniel Orton,ORL,21.0,208.28,115.66596000000001,Kentucky,USA,2010,1,29,16,2.8,2.4,0.3,-11.5,0.109,0.13,0.12,0.5489999999999999,0.047,2011-12\n6706,Daniel Gibson,CLE,26.0,187.96,90.7184,Texas,USA,2006,2,42,35,7.5,2.9,2.2,-3.2,0.013000000000000001,0.113,0.151,0.493,0.136,2011-12\n6707,Dan Gadzuric,NYK,34.0,210.82,108.86208,UCLA,Netherlands,2002,2,33,2,0.0,2.5,0.0,-9.0,0.091,0.444,0.132,0.0,0.0,2011-12\n6708,Damion James,NJN,24.0,200.66,102.0582,Texas,USA,2010,1,24,7,4.9,4.7,0.4,-8.6,0.045,0.16699999999999998,0.139,0.42200000000000004,0.032,2011-12\n6709,Damien Wilkins,DET,32.0,198.12,102.0582,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,3.2,1.7,0.7,-2.4,0.027999999999999997,0.10099999999999999,0.126,0.445,0.079,2011-12\n6710,Dahntay Jones,IND,31.0,198.12,102.0582,Duke,USA,2003,1,20,65,5.3,1.8,1.0,-4.0,0.024,0.106,0.162,0.5329999999999999,0.106,2011-12\n6711,Daequan Cook,OKC,25.0,195.58,95.25432,Ohio State,USA,2007,1,21,57,5.5,2.1,0.3,6.4,0.013999999999999999,0.125,0.15,0.509,0.024,2011-12\n6712,DaJuan Summers,NOH,24.0,203.2,108.86208,Georgetown,USA,2009,2,35,15,4.5,1.5,0.7,-8.3,0.045,0.094,0.17300000000000001,0.493,0.083,2011-12\n6713,DJ White,CHA,25.0,205.74,106.59411999999999,Indiana,USA,2008,1,29,58,6.8,3.6,0.8,-16.1,0.05,0.18,0.179,0.516,0.08,2011-12\n6714,D.J. Kennedy,CLE,22.0,195.58,97.068688,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,6.0,3.5,1.5,-32.7,0.018000000000000002,0.111,0.13,0.466,0.08800000000000001,2011-12\n6715,D.J. Augustin,CHA,24.0,182.88,81.64656,Texas,USA,2008,1,9,48,11.1,2.3,6.4,-14.9,0.019,0.07,0.21100000000000002,0.493,0.37,2011-12\n6716,Craig Brackins,PHI,24.0,208.28,104.32616,Iowa State,USA,2010,1,21,14,1.6,1.1,0.6,-32.3,0.054000000000000006,0.128,0.193,0.325,0.174,2011-12\n6717,Courtney Lee,HOU,26.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,58,11.4,2.7,1.5,1.4,0.017,0.091,0.177,0.534,0.079,2011-12\n6718,Courtney Fortson,HOU,24.0,180.34,83.91452,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,3.5,1.5,1.0,-22.6,0.061,0.107,0.217,0.45299999999999996,0.222,2011-12\n6719,Cory Joseph,SAS,20.0,190.5,83.91452,Texas,Canada,2011,1,29,29,2.0,0.9,1.2,-9.2,0.02,0.094,0.153,0.374,0.18899999999999997,2011-12\n6720,Cory Higgins,CHA,23.0,195.58,81.64656,Colorado,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,3.9,0.9,0.9,-15.1,0.02,0.081,0.251,0.402,0.159,2011-12\n6721,Corey Maggette,CHA,32.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,32,15.0,3.9,1.2,-15.7,0.025,0.138,0.267,0.517,0.08199999999999999,2011-12\n6722,Corey Brewer,DEN,26.0,205.74,85.275296,Florida,USA,2007,1,7,59,8.9,2.5,1.5,1.7,0.039,0.094,0.196,0.505,0.10300000000000001,2011-12\n6723,Cole Aldrich,OKC,23.0,210.82,108.86208,Kansas,USA,2010,1,11,26,2.2,1.8,0.1,-6.5,0.08900000000000001,0.21899999999999997,0.157,0.5920000000000001,0.034,2011-12\n6724,Chuck Hayes,SAC,29.0,198.12,113.398,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,3.2,4.3,1.4,-6.7,0.073,0.179,0.10300000000000001,0.45899999999999996,0.109,2011-12\n6725,Christian Eyenga,LAL,23.0,200.66,95.25432,None,Congo,2009,1,30,7,2.4,2.0,0.7,-17.2,0.04,0.10800000000000001,0.14300000000000002,0.298,0.09300000000000001,2011-12\n6726,Chris Wilcox,BOS,29.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,28,5.4,4.4,0.4,-2.8,0.09699999999999999,0.19899999999999998,0.15,0.612,0.042,2011-12\n6727,Andres Nocioni,PHI,32.0,200.66,102.0582,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,1.5,1.3,0.1,-14.4,0.019,0.255,0.25,0.342,0.033,2011-12\n6728,Brandan Wright,DAL,24.0,208.28,95.25432,North Carolina,USA,2007,1,8,49,6.9,3.6,0.3,2.8,0.092,0.154,0.172,0.632,0.028999999999999998,2011-12\n6729,Andrew Bynum,LAL,24.0,213.36,129.27372,None,USA,2005,1,10,60,18.7,11.8,1.4,2.3,0.107,0.258,0.237,0.594,0.07400000000000001,2011-12\n6730,Brendan Haywood,DAL,32.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,54,5.2,6.0,0.4,2.6,0.136,0.174,0.128,0.52,0.025,2011-12\n6731,Brian Cardinal,DAL,35.0,203.2,108.86208,Purdue,USA,2000,2,44,44,1.0,0.8,0.4,-7.7,0.016,0.121,0.11,0.373,0.094,2011-12\n6732,Brian Cook,WAS,31.0,205.74,113.398,Illinois,USA,2003,1,24,32,2.5,2.0,0.3,-3.1,0.040999999999999995,0.209,0.18600000000000003,0.396,0.055999999999999994,2011-12\n6733,Brian Scalabrine,CHI,34.0,205.74,106.59411999999999,Southern California,USA,2001,2,34,28,1.1,0.8,0.5,9.1,0.07,0.134,0.155,0.49,0.195,2011-12\n6734,Brian Skinner,MEM,36.0,205.74,115.66596000000001,Baylor,USA,1998,1,22,1,0.0,0.0,0.0,-88.4,0.0,0.0,0.1,0.0,0.0,2011-12\n6735,Brook Lopez,NJN,24.0,213.36,120.20188,Stanford,USA,2008,1,10,5,19.2,3.6,1.2,-12.1,0.063,0.08,0.317,0.527,0.094,2011-12\n6736,Byron Mullens,CHA,23.0,213.36,124.7378,Ohio State,USA,2009,1,24,65,9.3,5.0,0.9,-12.9,0.07400000000000001,0.18600000000000003,0.225,0.473,0.073,2011-12\n6737,C.J. Watson,CHI,28.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,9.7,2.1,4.1,1.9,0.02,0.081,0.228,0.491,0.28300000000000003,2011-12\n6738,CJ Miles,UTA,25.0,198.12,100.697424,None,USA,2005,2,34,56,9.1,2.1,1.2,0.2,0.027000000000000003,0.091,0.223,0.484,0.096,2011-12\n6739,Carl Landry,NOH,28.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,41,12.5,5.2,0.9,-3.8,0.095,0.17,0.24100000000000002,0.5770000000000001,0.071,2011-12\n6740,Brandon Rush,GSW,26.0,198.12,102.0582,Kansas,USA,2008,1,13,65,9.8,3.9,1.4,-1.7,0.023,0.14400000000000002,0.156,0.628,0.081,2011-12\n6741,Carldell Johnson,NOH,29.0,177.8,81.64656,Alabama-Birmingham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,1.8,0.6,1.5,2.3,0.011000000000000001,0.078,0.182,0.37200000000000005,0.314,2011-12\n6742,Carlos Delfino,MIL,29.0,198.12,104.32616,None,Argentina,2003,1,25,54,9.0,3.9,2.3,-6.3,0.013999999999999999,0.146,0.157,0.515,0.11800000000000001,2011-12\n6743,Carmelo Anthony,NYK,28.0,203.2,104.32616,Syracuse,USA,2003,1,3,55,22.6,6.3,3.6,2.4,0.053,0.156,0.316,0.525,0.209,2011-12\n6744,Caron Butler,LAC,32.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,63,12.0,3.7,1.2,7.0,0.027999999999999997,0.11599999999999999,0.204,0.501,0.065,2011-12\n6745,Cartier Martin,WAS,27.0,200.66,99.79024,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,9.3,3.4,0.6,3.1,0.037000000000000005,0.135,0.183,0.555,0.040999999999999995,2011-12\n6746,Chandler Parsons,HOU,23.0,205.74,102.965384,Florida,USA,2011,2,38,63,9.5,4.8,2.1,2.7,0.057999999999999996,0.136,0.166,0.513,0.114,2011-12\n6747,Channing Frye,PHX,29.0,210.82,111.13004,Arizona,USA,2005,1,8,64,10.5,5.9,1.4,4.3,0.051,0.2,0.195,0.519,0.077,2011-12\n6748,Charles Jenkins,GSW,23.0,190.5,99.79024,Hofstra,USA,2011,2,44,51,5.8,1.3,3.3,-11.6,0.01,0.076,0.187,0.48200000000000004,0.306,2011-12\n6749,Chase Budinger,HOU,24.0,200.66,98.88305600000001,Arizona,USA,2009,2,44,58,9.6,3.7,1.3,0.0,0.033,0.16,0.19399999999999998,0.556,0.09300000000000001,2011-12\n6750,Danny Green,SAS,25.0,198.12,95.25432,North Carolina,USA,2009,2,46,66,9.1,3.5,1.3,8.4,0.04,0.128,0.174,0.579,0.086,2011-12\n6751,Charlie Villanueva,DET,27.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,13,7.0,3.7,0.5,-13.8,0.051,0.252,0.24600000000000002,0.484,0.067,2011-12\n6752,Carlos Boozer,CHI,30.0,205.74,120.655472,Duke,USA,2002,2,34,66,15.0,8.5,1.9,5.8,0.068,0.259,0.237,0.5489999999999999,0.11199999999999999,2011-12\n6753,Brandon Knight,DET,20.0,190.5,85.728888,Kentucky,USA,2011,1,8,66,12.8,3.2,3.8,-7.2,0.018000000000000002,0.10300000000000001,0.217,0.511,0.20199999999999999,2011-12\n6754,Brandon Jennings,MIL,22.0,185.42,76.657048,None,USA,2009,1,10,66,19.1,3.4,5.5,-2.3,0.022000000000000002,0.087,0.258,0.514,0.264,2011-12\n6755,Brandon Bass,BOS,27.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,59,12.5,6.2,0.9,4.9,0.064,0.16399999999999998,0.19699999999999998,0.524,0.05,2011-12\n6756,Andrew Goudelock,LAL,23.0,190.5,90.7184,College of Charleston,USA,2011,2,46,40,4.4,0.8,0.5,-4.2,0.013999999999999999,0.068,0.228,0.488,0.085,2011-12\n6757,Andris Biedrins,GSW,26.0,213.36,109.769264,None,Latvia,2004,1,11,47,1.7,3.7,0.3,-6.6,0.07,0.205,0.053,0.581,0.028999999999999998,2011-12\n6758,Antawn Jamison,CLE,36.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina,USA,1998,1,4,65,17.2,6.3,2.0,-7.8,0.061,0.158,0.258,0.48100000000000004,0.11,2011-12\n6759,Anthony Carter,TOR,37.0,185.42,86.18248,Hawaii,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.0,1.4,1.4,-8.9,0.028999999999999998,0.151,0.165,0.409,0.29600000000000004,2011-12\n6760,Anthony Morrow,NJN,26.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,12.0,2.0,1.0,-5.9,0.021,0.07200000000000001,0.214,0.531,0.065,2011-12\n6761,Anthony Parker,CLE,37.0,198.12,95.25432,Bradley,USA,1997,1,21,51,7.2,2.7,2.4,-10.0,0.009000000000000001,0.121,0.14,0.523,0.14400000000000002,2011-12\n6762,Anthony Randolph,MIN,22.0,210.82,102.0582,Louisiana State,USA,2008,1,14,34,7.4,3.6,0.6,-3.2,0.092,0.168,0.239,0.532,0.066,2011-12\n6763,Anthony Tolliver,MIN,27.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,4.1,3.0,0.4,-1.7,0.064,0.129,0.12300000000000001,0.504,0.04,2011-12\n6764,Armon Johnson,NJN,23.0,190.5,88.45044,Nevada,USA,2010,2,34,9,5.2,1.4,1.2,-5.8,0.008,0.10800000000000001,0.184,0.515,0.16699999999999998,2011-12\n6765,Arron Afflalo,DEN,26.0,195.58,97.52228000000001,UCLA,USA,2007,1,27,62,15.2,3.2,2.4,1.4,0.023,0.085,0.192,0.584,0.115,2011-12\n6766,Austin Daye,DET,24.0,210.82,90.7184,Gonzaga,USA,2009,1,15,41,4.7,2.2,0.8,-13.1,0.025,0.154,0.21600000000000003,0.39399999999999996,0.1,2011-12\n6767,Avery Bradley,BOS,21.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,64,7.6,1.8,1.4,5.6,0.032,0.066,0.183,0.555,0.109,2011-12\n6768,Baron Davis,NYK,33.0,190.5,96.16150400000001,UCLA,USA,1999,1,3,29,6.1,1.9,4.7,4.0,0.027000000000000003,0.084,0.207,0.457,0.34700000000000003,2011-12\n6769,Ben Gordon,DET,29.0,190.5,90.7184,Connecticut,USA,2004,1,3,52,12.5,2.3,2.4,-8.3,0.012,0.099,0.233,0.5489999999999999,0.172,2011-12\n6770,Ben Uzoh,TOR,24.0,190.5,92.98635999999999,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,4.5,3.7,3.4,0.9,0.061,0.139,0.162,0.377,0.28,2011-12\n6771,Ben Wallace,DET,37.0,205.74,108.86208,Virginia Union,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,1.4,4.3,0.7,-5.4,0.09300000000000001,0.242,0.069,0.39799999999999996,0.073,2011-12\n6772,Beno Udrih,MIL,29.0,190.5,92.079176,None,Slovenia,2004,1,28,59,5.9,1.7,3.8,10.1,0.027000000000000003,0.076,0.18,0.488,0.317,2011-12\n6773,Bismack Biyombo,CHA,19.0,205.74,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,2011,1,7,63,5.2,5.8,0.4,-17.5,0.087,0.201,0.13,0.48,0.032,2011-12\n6774,Blake Ahearn,UTA,28.0,187.96,86.18248,Missouri State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.5,0.5,0.3,-20.1,0.0,0.083,0.281,0.35700000000000004,0.063,2011-12\n6775,Blake Griffin,LAC,23.0,208.28,113.851592,Oklahoma,USA,2009,1,1,66,20.7,10.9,3.2,6.9,0.107,0.244,0.266,0.557,0.156,2011-12\n6776,Bobby Simmons,LAC,32.0,198.12,106.59411999999999,DePaul,USA,2001,2,41,28,2.9,2.0,0.4,-0.5,0.047,0.121,0.113,0.43,0.039,2011-12\n6777,Boris Diaw,SAS,30.0,203.2,106.59411999999999,None,France,2003,1,21,57,6.4,4.9,3.6,-5.9,0.054000000000000006,0.16699999999999998,0.154,0.498,0.22399999999999998,2011-12\n6778,Brad Miller,MIN,36.0,213.36,118.38751200000002,Purdue,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.3,1.3,1.6,-6.3,0.028999999999999998,0.122,0.13699999999999998,0.542,0.255,2011-12\n6779,Andrew Bogut,MIL,27.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,12,11.3,8.3,2.6,3.4,0.066,0.24600000000000002,0.21600000000000003,0.465,0.14800000000000002,2011-12\n6780,Dante Cunningham,MEM,25.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,64,5.2,3.8,0.6,-1.4,0.094,0.163,0.13699999999999998,0.5379999999999999,0.054000000000000006,2011-12\n6781,Ersan Ilyasova,MIL,25.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,60,13.0,8.8,1.2,-0.1,0.12300000000000001,0.228,0.19699999999999998,0.5770000000000001,0.069,2011-12\n6782,Darius Morris,LAL,21.0,193.04,86.18248,Michigan,USA,2011,2,41,19,2.4,0.8,1.1,-13.7,0.013999999999999999,0.09,0.19,0.5,0.221,2011-12\n6783,Hamed Haddadi,MEM,27.0,218.44,120.20188,None,Iran,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,2.0,2.0,0.2,6.4,0.154,0.225,0.171,0.589,0.064,2011-12\n6784,Hamady Ndiaye,WAS,25.0,213.36,106.59411999999999,Rutgers,Senegal,2010,2,56,3,0.0,0.0,0.0,114.3,0.0,0.0,0.111,0.0,0.0,2011-12\n6785,Hakim Warrick,PHX,29.0,205.74,99.336648,Syracuse,USA,2005,1,19,35,6.4,2.6,0.9,-12.4,0.068,0.142,0.237,0.503,0.111,2011-12\n6786,Gustavo Ayon,NOH,27.0,208.28,113.398,None,Mexico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,5.9,4.9,1.4,-1.8,0.09699999999999999,0.188,0.145,0.552,0.109,2011-12\n6787,Greivis Vasquez,NOH,25.0,198.12,95.707912,Maryland,Venezuela,2010,1,28,66,8.9,2.6,5.4,-0.4,0.017,0.10300000000000001,0.2,0.513,0.349,2011-12\n6788,Greg Stiemsma,BOS,26.0,210.82,117.93392,Wisconsin,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,2.9,3.2,0.5,-0.9,0.075,0.188,0.109,0.579,0.061,2011-12\n6789,Greg Smith,HOU,21.0,208.28,113.398,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.8,2.5,0.1,-2.9,0.07,0.231,0.084,0.636,0.026000000000000002,2011-12\n6790,Greg Monroe,DET,22.0,210.82,113.398,Georgetown,USA,2010,1,7,66,15.4,9.7,2.3,-6.7,0.135,0.24100000000000002,0.23399999999999999,0.563,0.13,2011-12\n6791,Grant Hill,PHX,39.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,49,10.2,3.5,2.2,3.3,0.025,0.11,0.18600000000000003,0.5,0.11599999999999999,2011-12\n6792,Gordon Hayward,UTA,22.0,203.2,95.25432,Butler,USA,2010,1,9,66,11.8,3.5,3.1,0.8,0.033,0.095,0.17800000000000002,0.568,0.155,2011-12\n6793,Hasheem Thabeet,POR,25.0,220.98,119.294696,Connecticut,Tanzania,2009,1,2,20,1.8,2.1,0.0,-32.2,0.13,0.20800000000000002,0.128,0.5870000000000001,0.0,2011-12\n6794,Goran Dragic,HOU,26.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,66,11.7,2.5,5.3,2.3,0.035,0.079,0.22,0.5670000000000001,0.316,2011-12\n6795,Gilbert Arenas,MEM,30.0,193.04,97.52228000000001,Arizona,USA,2001,2,30,17,4.2,1.1,1.1,5.6,0.01,0.08800000000000001,0.171,0.526,0.13699999999999998,2011-12\n6796,Gerald Wallace,NJN,29.0,200.66,99.79024,Alabama,USA,2001,1,25,58,13.8,6.7,2.8,2.7,0.047,0.165,0.185,0.547,0.129,2011-12\n6797,Gerald Henderson,CHA,24.0,195.58,97.52228000000001,Duke,USA,2009,1,12,55,15.1,4.1,2.3,-14.1,0.039,0.10400000000000001,0.228,0.511,0.13,2011-12\n6798,Gerald Green,NJN,26.0,203.2,90.7184,None,USA,2005,1,18,31,12.9,3.5,1.1,-1.1,0.022000000000000002,0.136,0.23199999999999998,0.574,0.077,2011-12\n6799,George Hill,IND,26.0,187.96,81.64656,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,50,9.6,3.0,2.9,3.0,0.027999999999999997,0.10300000000000001,0.17300000000000001,0.557,0.19399999999999998,2011-12\n6800,Gary Neal,SAS,27.0,193.04,95.25432,Towson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,9.9,2.1,2.1,5.6,0.012,0.1,0.21899999999999997,0.542,0.15,2011-12\n6801,Gary Forbes,TOR,27.0,200.66,99.79024,Massachusetts,Panama,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,6.6,2.1,1.1,-3.7,0.044000000000000004,0.121,0.23600000000000002,0.513,0.14400000000000002,2011-12\n6802,Francisco Garcia,SAC,30.0,200.66,88.45044,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,49,4.8,2.0,0.6,-7.2,0.013999999999999999,0.129,0.145,0.483,0.061,2011-12\n6803,Francisco Elson,PHI,36.0,213.36,108.86208,California,Netherlands,1999,2,41,5,0.4,0.2,0.2,-42.5,0.0,0.063,0.13,0.33299999999999996,0.111,2011-12\n6804,Evan Turner,PHI,23.0,200.66,92.98635999999999,Ohio State,USA,2010,1,2,65,9.4,5.8,2.8,2.8,0.018000000000000002,0.23199999999999998,0.20199999999999999,0.478,0.16399999999999998,2011-12\n6805,Glen Davis,ORL,26.0,205.74,131.088088,Louisiana State,USA,2007,2,35,61,9.3,5.4,0.8,-1.5,0.086,0.18899999999999997,0.228,0.466,0.062,2011-12\n6806,Hassan Whiteside,SAC,23.0,213.36,106.59411999999999,Marshall,USA,2010,2,33,18,1.6,2.2,0.0,5.7,0.168,0.204,0.152,0.449,0.0,2011-12\n6807,Hedo Turkoglu,ORL,33.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,53,10.9,3.8,4.4,3.8,0.017,0.121,0.19399999999999998,0.528,0.226,2011-12\n6808,Henry Walker,NYK,24.0,198.12,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,2,47,32,5.9,2.5,1.2,-1.0,0.016,0.14,0.157,0.526,0.10099999999999999,2011-12\n6809,Chris Andersen,DEN,33.0,208.28,103.418976,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,5.3,4.6,0.2,6.0,0.11599999999999999,0.225,0.147,0.583,0.019,2011-12\n6810,James Singleton,WAS,30.0,203.2,104.32616,Murray State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,8.2,6.8,1.3,7.4,0.11800000000000001,0.255,0.161,0.6,0.091,2011-12\n6811,James Jones,MIA,31.0,203.2,97.52228000000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,51,3.6,1.0,0.4,2.1,0.011000000000000001,0.076,0.122,0.5670000000000001,0.045,2011-12\n6812,James Johnson,TOR,25.0,205.74,112.490816,Wake Forest,USA,2009,1,16,62,9.1,4.7,2.0,-3.8,0.055999999999999994,0.162,0.20199999999999999,0.498,0.138,2011-12\n6813,James Harden,OKC,22.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,62,16.8,4.1,3.7,9.8,0.019,0.126,0.21600000000000003,0.66,0.19,2011-12\n6814,James Anderson,SAS,23.0,198.12,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,2010,1,20,51,3.7,1.5,0.8,8.5,0.032,0.11599999999999999,0.16899999999999998,0.483,0.094,2011-12\n6815,Jameer Nelson,ORL,30.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,57,11.9,3.2,5.7,4.0,0.019,0.10300000000000001,0.21100000000000002,0.524,0.309,2011-12\n6816,Jamario Moon,CHA,32.0,203.2,92.98635999999999,Meridian Community College,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,2.3,2.8,0.6,-34.8,0.018000000000000002,0.20800000000000002,0.128,0.36200000000000004,0.096,2011-12\n6817,Jamal Crawford,POR,32.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,60,14.0,2.0,3.2,-2.8,0.011000000000000001,0.076,0.263,0.506,0.209,2011-12\n6818,Jamaal Tinsley,UTA,34.0,190.5,89.357624,Iowa State,USA,2001,1,27,37,3.7,1.2,3.3,-2.4,0.013999999999999999,0.086,0.174,0.461,0.361,2011-12\n6819,Jamaal Magloire,TOR,34.0,210.82,120.20188,Kentucky,Canada,2000,1,19,34,1.2,3.3,0.2,6.5,0.087,0.27699999999999997,0.10300000000000001,0.36,0.023,2011-12\n6820,JaVale McGee,DEN,24.0,213.36,114.30518400000001,Nevada,USA,2008,1,18,61,11.3,7.8,0.5,-9.5,0.11800000000000001,0.225,0.20600000000000002,0.552,0.035,2011-12\n6821,JaJuan Johnson,BOS,23.0,208.28,100.243832,Purdue,USA,2011,1,27,36,3.2,1.6,0.2,-4.5,0.078,0.136,0.22399999999999998,0.456,0.04,2011-12\n6822,JR Smith,NYK,26.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,35,12.5,3.9,2.4,5.7,0.034,0.131,0.225,0.508,0.155,2011-12\n6823,JJ Redick,ORL,28.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,65,11.6,2.3,2.5,0.6,0.012,0.087,0.192,0.575,0.166,2011-12\n6824,JJ Hickson,POR,23.0,205.74,109.769264,North Carolina State,USA,2008,1,19,54,8.4,6.2,0.8,-8.0,0.11699999999999999,0.191,0.19,0.501,0.062,2011-12\n6825,J.J. Barea,MIN,28.0,182.88,79.3786,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,11.3,2.8,5.7,-3.5,0.015,0.10400000000000001,0.243,0.502,0.397,2011-12\n6826,Ivan Johnson,ATL,28.0,203.2,115.66596000000001,Cal State-San Bernardino,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,6.4,4.0,0.6,2.4,0.086,0.204,0.195,0.5579999999999999,0.059000000000000004,2011-12\n6827,Ish Smith,ORL,23.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,2.8,1.3,1.6,-7.7,0.028999999999999998,0.155,0.191,0.42200000000000004,0.32799999999999996,2011-12\n6828,Isaiah Thomas,SAC,23.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,65,11.5,2.6,4.1,-2.7,0.031,0.085,0.196,0.574,0.24600000000000002,2011-12\n6829,Iman Shumpert,NYK,22.0,195.58,99.79024,Georgia Tech,USA,2011,1,17,59,9.5,3.2,2.8,3.5,0.027999999999999997,0.1,0.182,0.484,0.152,2011-12\n6830,Ike Diogu,SAS,28.0,205.74,113.398,Arizona State,USA,2005,1,9,2,1.0,0.5,0.0,31.3,0.0,0.077,0.126,0.34700000000000003,0.0,2011-12\n6831,Ian Mahinmi,DAL,25.0,210.82,104.32616,None,France,2005,1,28,61,5.8,4.7,0.2,1.9,0.107,0.183,0.14400000000000002,0.585,0.018000000000000002,2011-12\n6832,Erick Dampier,ATL,36.0,210.82,120.20188,Mississippi State,USA,1996,1,10,15,0.1,1.7,0.3,2.3,0.152,0.23800000000000002,0.06,0.125,0.061,2011-12\n6833,Darington Hobson,MIL,24.0,200.66,95.25432,New Mexico,USA,2010,2,37,5,0.8,0.6,1.2,10.2,0.0,0.094,0.174,0.154,0.25,2011-12\n6834,Eric Maynor,OKC,25.0,190.5,79.3786,Virginia Commonwealth,USA,2009,1,20,9,4.2,1.4,2.4,4.5,0.027999999999999997,0.07400000000000001,0.18100000000000002,0.466,0.256,2011-12\n6835,Eric Dawson,SAS,27.0,205.74,113.398,Midwestern State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,3.8,2.5,0.0,-24.1,0.132,0.192,0.174,0.5820000000000001,0.0,2011-12\n6836,Derrick Williams,MIN,21.0,203.2,109.315672,Arizona,USA,2011,1,2,66,8.8,4.7,0.6,-3.3,0.06,0.183,0.21,0.499,0.046,2011-12\n6837,Derrick Rose,CHI,23.0,190.5,86.18248,Memphis,USA,2008,1,1,39,21.8,3.4,7.9,10.6,0.022000000000000002,0.083,0.301,0.532,0.379,2011-12\n6838,Derrick Favors,UTA,20.0,208.28,112.490816,Georgia Tech,USA,2010,1,3,65,8.8,6.5,0.7,-1.8,0.129,0.22399999999999998,0.203,0.537,0.053,2011-12\n6839,Derrick Byars,SAS,28.0,200.66,99.79024,Vanderbilt,USA,2007,2,42,2,5.0,5.5,0.5,-7.6,0.11800000000000001,0.156,0.134,0.392,0.04,2011-12\n6840,Derrick Brown,CHA,24.0,203.2,105.68693600000002,Xavier,USA,2009,2,40,65,8.1,3.6,1.0,-14.8,0.073,0.11800000000000001,0.16899999999999998,0.556,0.086,2011-12\n6841,Deron Williams,NJN,28.0,190.5,94.800728,Illinois,USA,2005,1,3,55,21.0,3.3,8.7,-6.2,0.013000000000000001,0.096,0.299,0.527,0.45799999999999996,2011-12\n6842,Derek Fisher,OKC,37.0,185.42,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,63,5.6,1.9,2.7,5.7,0.01,0.077,0.13699999999999998,0.46399999999999997,0.17,2011-12\n6843,Dennis Horner,NJN,24.0,205.74,104.32616,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,0.6,0.6,0.0,-40.1,0.095,0.2,0.145,0.434,0.0,2011-12\n6844,Delonte West,DAL,28.0,190.5,81.64656,Saint Joseph's,USA,2004,1,24,44,9.6,2.3,3.2,-0.5,0.013999999999999999,0.092,0.207,0.539,0.22899999999999998,2011-12\n6845,DeShawn Stevenson,NJN,31.0,195.58,98.88305600000001,None,USA,2000,1,23,51,2.9,2.0,0.8,-6.2,0.008,0.111,0.096,0.413,0.068,2011-12\n6846,Devin Ebanks,LAL,22.0,205.74,97.52228000000001,West Virginia,USA,2010,2,43,24,4.0,2.3,0.5,-0.9,0.071,0.08,0.13699999999999998,0.465,0.043,2011-12\n6847,DeSagana Diop,CHA,30.0,213.36,127.00576000000001,None,Senegal,2001,1,8,27,1.1,3.1,0.9,-20.1,0.099,0.19,0.087,0.34700000000000003,0.124,2011-12\n6848,DeMarcus Cousins,SAC,21.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,64,18.1,11.0,1.6,-5.1,0.141,0.261,0.289,0.499,0.092,2011-12\n6849,DeMar DeRozan,TOR,22.0,200.66,97.975872,Southern California,USA,2009,1,9,63,16.7,3.3,2.0,-1.8,0.022000000000000002,0.091,0.253,0.503,0.105,2011-12\n6850,DeJuan Blair,SAS,23.0,200.66,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2009,2,37,64,9.5,5.5,1.2,2.1,0.129,0.16399999999999998,0.214,0.5489999999999999,0.091,2011-12\n6851,DeAndre Liggins,ORL,24.0,198.12,94.800728,Kentucky,USA,2011,2,53,17,1.9,0.9,0.3,-27.1,0.057999999999999996,0.10300000000000001,0.182,0.495,0.091,2011-12\n6852,DeAndre Jordan,LAC,23.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,66,7.4,8.3,0.3,5.4,0.132,0.22,0.11900000000000001,0.626,0.013999999999999999,2011-12\n6853,David West,IND,31.0,205.74,108.86208,Xavier,USA,2003,1,18,66,12.8,6.6,2.1,5.4,0.07,0.177,0.209,0.531,0.12300000000000001,2011-12\n6854,David Lee,GSW,29.0,205.74,108.86208,Florida,USA,2005,1,30,57,20.1,9.6,2.8,-3.3,0.092,0.2,0.259,0.5489999999999999,0.132,2011-12\n6855,Darryl Watkins,NOH,27.0,210.82,117.02673600000001,Syracuse,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,4.6,5.4,0.6,-13.4,0.098,0.226,0.151,0.525,0.065,2011-12\n6856,Darren Collison,IND,24.0,182.88,72.57472,UCLA,USA,2009,1,21,60,10.4,3.1,4.8,3.5,0.018000000000000002,0.091,0.17,0.526,0.239,2011-12\n6857,Darko Milicic,MIN,27.0,213.36,124.7378,None,Serbia,2003,1,2,29,4.6,3.3,0.6,-5.9,0.079,0.14300000000000002,0.171,0.45799999999999996,0.062,2011-12\n6858,DeMarre Carroll,UTA,25.0,203.2,96.16150400000001,Missouri,USA,2009,1,27,24,4.5,2.2,0.8,-1.4,0.09300000000000001,0.092,0.161,0.478,0.078,2011-12\n6859,Devin Harris,UTA,29.0,190.5,87.089664,Wisconsin,USA,2004,1,5,63,11.3,1.8,5.0,2.4,0.008,0.066,0.19699999999999998,0.564,0.271,2011-12\n6860,Dexter Pittman,MIA,24.0,210.82,129.27372,Texas,USA,2010,2,32,35,3.0,2.0,0.3,4.1,0.10400000000000001,0.175,0.18600000000000003,0.498,0.049,2011-12\n6861,Dirk Nowitzki,DAL,34.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,62,21.6,6.7,2.2,5.4,0.026000000000000002,0.201,0.292,0.564,0.11900000000000001,2011-12\n6862,Eric Bledsoe,LAC,22.0,185.42,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,18,40,3.3,1.6,1.7,4.3,0.059000000000000004,0.113,0.19699999999999998,0.45399999999999996,0.228,2011-12\n6863,Enes Kanter,UTA,20.0,210.82,121.10906399999999,Kentucky,Turkey,2011,1,3,66,4.6,4.2,0.1,-8.2,0.135,0.231,0.16899999999999998,0.539,0.016,2011-12\n6864,Emeka Okafor,NOH,29.0,208.28,115.66596000000001,Connecticut,USA,2004,1,2,27,9.9,7.9,0.9,-8.5,0.102,0.223,0.17300000000000001,0.539,0.055,2011-12\n6865,Elton Brand,PHI,33.0,205.74,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,60,11.0,7.2,1.6,7.3,0.09300000000000001,0.18,0.192,0.521,0.092,2011-12\n6866,Elliot Williams,POR,23.0,196.0,86.0,Memphis,USA,2010,1,22,24,3.7,0.8,0.3,-6.5,0.059000000000000004,0.09,0.27,0.537,0.077,2011-12\n6867,Ekpe Udoh,MIL,25.0,208.28,111.13004,Baylor,USA,2010,1,6,61,5.6,4.2,0.9,8.4,0.087,0.131,0.141,0.493,0.064,2011-12\n6868,Edwin Ubiles,WAS,25.0,198.12,92.532768,Siena,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,3.5,2.5,0.3,-18.9,0.045,0.18600000000000003,0.18899999999999997,0.36200000000000004,0.036000000000000004,2011-12\n6869,Eduardo Najera,CHA,35.0,203.2,106.59411999999999,Oklahoma,Mexico,2000,2,38,22,2.6,2.3,0.5,-11.7,0.049,0.184,0.125,0.441,0.07200000000000001,2011-12\n6870,Eddy Curry,MIA,29.0,213.36,133.80964,None,USA,2001,1,4,14,2.1,0.9,0.1,-38.0,0.063,0.138,0.221,0.508,0.026000000000000002,2011-12\n6871,Ed Davis,TOR,23.0,208.28,105.23334399999999,North Carolina,USA,2010,1,13,66,6.3,6.6,0.9,-7.7,0.10099999999999999,0.235,0.136,0.544,0.068,2011-12\n6872,Earl Watson,UTA,33.0,185.42,90.264808,UCLA,USA,2001,2,39,50,3.0,2.4,4.3,-0.8,0.033,0.106,0.114,0.413,0.306,2011-12\n6873,Earl Clark,ORL,24.0,208.28,102.0582,Louisville,USA,2009,1,14,45,2.7,2.8,0.4,-13.8,0.07,0.195,0.151,0.405,0.059000000000000004,2011-12\n6874,Earl Boykins,HOU,36.0,165.1,60.327736,Eastern Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,4.9,1.4,2.1,-8.6,0.0,0.085,0.212,0.45799999999999996,0.27399999999999997,2011-12\n6875,Earl Barron,GSW,30.0,213.36,113.398,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.0,0.5,0.0,-7.5,0.125,0.0,0.213,0.5,0.0,2011-12\n6876,E'Twaun Moore,BOS,23.0,193.04,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,38,2.9,0.9,0.9,6.0,0.013999999999999999,0.096,0.2,0.474,0.188,2011-12\n6877,Dwyane Wade,MIA,30.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,49,22.1,4.8,4.6,11.2,0.055999999999999994,0.111,0.31,0.5589999999999999,0.251,2011-12\n6878,Dwight Howard,ORL,26.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,54,20.6,14.5,1.9,3.6,0.113,0.318,0.261,0.569,0.098,2011-12\n6879,Drew Gooden,MIL,30.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,56,13.7,6.5,2.6,-5.8,0.096,0.188,0.256,0.512,0.162,2011-12\n6880,Dorell Wright,GSW,26.0,205.74,92.98635999999999,None,USA,2004,1,19,61,10.3,4.6,1.5,-4.9,0.04,0.149,0.17,0.5529999999999999,0.085,2011-12\n6881,Donte Greene,SAC,24.0,210.82,102.511792,Syracuse,USA,2008,1,28,53,5.4,2.5,0.6,-5.8,0.024,0.154,0.182,0.491,0.069,2011-12\n6882,Donald Sloan,CLE,24.0,190.5,92.98635999999999,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,5.5,2.0,3.2,-18.9,0.027999999999999997,0.087,0.179,0.433,0.29,2011-12\n6883,Dominique Jones,DAL,23.0,195.58,97.52228000000001,South Florida,USA,2010,1,25,33,2.7,1.3,1.3,-12.2,0.035,0.139,0.201,0.493,0.298,2011-12\n6884,Dominic McGuire,GSW,26.0,205.74,106.59411999999999,Fresno State,USA,2007,2,47,64,3.5,3.8,1.7,-4.0,0.079,0.16899999999999998,0.122,0.486,0.146,2011-12\n6885,Eric Gordon,NOH,23.0,190.5,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,9,20.6,2.8,3.4,5.2,0.008,0.08800000000000001,0.289,0.5489999999999999,0.172,2011-12\n6886,Chauncey Billups,LAC,35.0,190.5,95.25432,Colorado,USA,1997,1,3,20,15.0,2.5,4.0,5.8,0.008,0.08800000000000001,0.231,0.5539999999999999,0.21,2011-12\n6887,Kevin Seraphin,WAS,22.0,205.74,124.7378,Le Moyne,France,2010,1,17,57,7.9,4.9,0.6,-2.1,0.102,0.16699999999999998,0.184,0.5489999999999999,0.048,2011-12\n6888,Jared Jeffries,NYK,30.0,210.82,108.86208,Indiana,USA,2002,1,11,39,4.4,3.9,0.7,2.6,0.10800000000000001,0.135,0.127,0.484,0.057999999999999996,2011-12\n6889,Ray Allen,BOS,36.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,46,14.2,3.1,2.4,3.1,0.011000000000000001,0.09300000000000001,0.18600000000000003,0.607,0.11599999999999999,2011-12\n6890,Raymond Felton,POR,28.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,60,11.4,2.5,6.5,4.1,0.016,0.076,0.21,0.491,0.32,2011-12\n6891,Reggie Evans,LAC,32.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,1.9,4.8,0.3,-11.6,0.165,0.311,0.08900000000000001,0.504,0.035,2011-12\n6892,Reggie Jackson,OKC,22.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,45,3.1,1.2,1.6,3.0,0.036000000000000004,0.085,0.198,0.408,0.243,2011-12\n6893,Reggie Williams,CHA,25.0,201.0,86.0,Virginia Military Institute,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,8.3,2.8,1.8,-19.4,0.042,0.107,0.195,0.503,0.154,2011-12\n6894,Renaldo Balkman,NYK,27.0,203.2,102.0582,South Carolina,USA,2006,1,20,14,3.0,1.9,0.4,0.6,0.061,0.20199999999999999,0.168,0.57,0.075,2011-12\n6895,Richard Hamilton,CHI,34.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,28,11.6,2.4,3.0,7.8,0.033,0.07400000000000001,0.242,0.5,0.19,2011-12\n6896,Richard Jefferson,GSW,32.0,200.66,104.32616,Arizona,USA,2001,1,13,63,9.2,3.5,1.4,-1.4,0.017,0.127,0.154,0.55,0.077,2011-12\n6897,Ricky Rubio,MIN,21.0,193.04,81.64656,None,Spain,2009,1,5,41,10.6,4.2,8.2,1.7,0.016,0.11900000000000001,0.185,0.47600000000000003,0.38,2011-12\n6898,Robin Lopez,PHX,24.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2008,1,15,64,5.4,3.3,0.3,-3.5,0.11,0.152,0.19,0.526,0.039,2011-12\n6899,Rodney Stuckey,DET,26.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,55,14.8,2.6,3.8,-2.6,0.027999999999999997,0.077,0.23800000000000002,0.55,0.21899999999999997,2011-12\n6900,Rodrigue Beaubois,DAL,24.0,187.96,83.91452,None,France,2009,1,25,53,8.9,2.8,2.9,2.3,0.02,0.126,0.221,0.496,0.217,2011-12\n6901,Roger Mason Jr.,WAS,31.0,195.58,92.98635999999999,Virginia,USA,2002,2,30,52,5.5,1.3,0.9,-2.4,0.012,0.10400000000000001,0.19899999999999998,0.53,0.114,2011-12\n6902,Ronnie Brewer,CHI,27.0,200.66,102.965384,Arkansas,USA,2006,1,14,66,6.9,3.5,2.1,8.3,0.052000000000000005,0.10400000000000001,0.155,0.465,0.128,2011-12\n6903,Ronnie Price,PHX,29.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,3.6,1.6,1.9,-2.7,0.04,0.083,0.166,0.465,0.21100000000000002,2011-12\n6904,Ronny Turiaf,MIA,29.0,208.28,111.13004,Gonzaga,France,2005,2,37,17,3.0,4.1,0.6,0.5,0.087,0.22699999999999998,0.096,0.597,0.059000000000000004,2011-12\n6905,Roy Hibbert,IND,25.0,218.44,117.93392,Georgetown,USA,2008,1,17,65,12.8,8.8,1.7,5.4,0.128,0.204,0.212,0.539,0.09300000000000001,2011-12\n6906,Royal Ivey,OKC,30.0,193.04,97.52228000000001,Texas,USA,2004,2,37,34,2.1,0.7,0.3,1.9,0.004,0.075,0.11199999999999999,0.46399999999999997,0.043,2011-12\n6907,Rudy Fernandez,DEN,27.0,198.12,83.91452,None,Spain,2007,1,24,31,8.6,2.1,2.4,5.4,0.016,0.095,0.18100000000000002,0.5489999999999999,0.163,2011-12\n6908,Rudy Gay,MEM,25.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,65,19.0,6.4,2.3,2.0,0.062,0.142,0.251,0.521,0.10800000000000001,2011-12\n6909,Russell Westbrook,OKC,23.0,190.5,84.821704,UCLA,USA,2008,1,4,66,23.6,4.6,5.5,7.9,0.05,0.09300000000000001,0.32,0.5379999999999999,0.284,2011-12\n6910,Ryan Anderson,ORL,24.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,61,16.1,7.7,0.9,6.0,0.127,0.14800000000000002,0.20800000000000002,0.589,0.047,2011-12\n6911,Ryan Gomes,LAC,29.0,200.66,111.13004,Providence,USA,2005,2,50,32,2.3,1.9,0.4,-8.6,0.037000000000000005,0.12300000000000001,0.121,0.371,0.045,2011-12\n6912,Ryan Hollins,BOS,27.0,213.36,108.86208,UCLA,USA,2006,2,50,39,3.4,2.1,0.2,-2.2,0.073,0.102,0.135,0.56,0.028999999999999998,2011-12\n6913,Ryan Reid,OKC,25.0,203.2,106.59411999999999,Florida State,USA,2010,2,57,5,1.6,0.4,0.0,15.0,0.071,0.077,0.163,0.8,0.0,2011-12\n6914,Sam Young,PHI,27.0,198.12,99.79024,Pittsburgh,USA,2009,2,36,35,3.3,1.8,0.4,-8.9,0.055,0.129,0.184,0.41200000000000003,0.066,2011-12\n6915,Samardo Samuels,CLE,23.0,205.74,117.93392,Louisville,Jamaica,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,5.4,3.3,0.4,-5.9,0.087,0.163,0.18899999999999997,0.517,0.046,2011-12\n6916,Samuel Dalembert,HOU,32.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,65,7.5,7.0,0.5,2.7,0.129,0.242,0.166,0.551,0.036000000000000004,2011-12\n6917,Sasha Pavlovic,BOS,28.0,200.66,106.59411999999999,None,Montenegro,2003,1,19,45,2.7,1.6,0.4,0.9,0.009000000000000001,0.147,0.14300000000000002,0.456,0.057999999999999996,2011-12\n6918,Rasual Butler,TOR,33.0,200.66,97.52228000000001,La Salle,USA,2002,2,52,34,3.2,1.9,0.6,-11.4,0.015,0.149,0.159,0.39799999999999996,0.075,2011-12\n6919,Rashard Lewis,WAS,32.0,208.28,104.32616,None,USA,1998,2,32,28,7.8,3.9,1.0,-12.4,0.051,0.115,0.162,0.457,0.059000000000000004,2011-12\n6920,Randy Foye,LAC,28.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,65,11.0,2.1,2.2,1.2,0.017,0.078,0.20800000000000002,0.522,0.14300000000000002,2011-12\n6921,Ramon Sessions,LAL,26.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,64,11.3,3.3,5.5,-1.5,0.022000000000000002,0.11800000000000001,0.214,0.535,0.353,2011-12\n6922,Mike Miller,MIA,32.0,203.2,95.25432,Florida,USA,2000,1,5,39,6.1,3.3,1.1,11.8,0.038,0.165,0.15,0.561,0.086,2011-12\n6923,Mikki Moore,GSW,36.0,213.36,102.0582,Nebraska,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.4,3.1,0.7,-7.8,0.065,0.127,0.11699999999999999,0.52,0.06,2011-12\n6924,Mo Williams,LAC,29.0,185.42,88.45044,Alabama,USA,2003,2,47,52,13.2,1.9,3.1,-1.9,0.019,0.065,0.228,0.53,0.196,2011-12\n6925,Monta Ellis,MIL,26.0,190.5,83.91452,None,USA,2005,2,40,58,20.4,3.4,6.0,-0.8,0.01,0.095,0.281,0.509,0.27699999999999997,2011-12\n6926,Morris Almond,WAS,27.0,198.12,102.0582,Rice,USA,2007,1,25,4,3.5,2.0,0.5,25.0,0.016,0.13699999999999998,0.125,0.382,0.039,2011-12\n6927,Mychel Thompson,CLE,24.0,198.12,95.707912,Pepperdine,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,3.6,1.0,1.4,-2.8,0.0,0.067,0.13699999999999998,0.375,0.11900000000000001,2011-12\n6928,Nate Robinson,GSW,28.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,51,11.2,2.0,4.5,1.4,0.015,0.083,0.239,0.534,0.317,2011-12\n6929,Nazr Mohammed,OKC,34.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,63,2.7,2.7,0.2,6.1,0.111,0.177,0.138,0.47700000000000004,0.032,2011-12\n6930,Nene,WAS,29.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,39,13.7,7.5,2.1,2.6,0.069,0.23600000000000002,0.231,0.573,0.12300000000000001,2011-12\n6931,Nick Collison,OKC,31.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,63,4.5,4.3,1.3,11.3,0.115,0.133,0.102,0.622,0.09300000000000001,2011-12\n6932,Nick Young,LAC,27.0,200.66,95.25432,Southern California,USA,2007,1,16,62,14.2,2.1,0.9,-7.1,0.019,0.068,0.24100000000000002,0.512,0.057,2011-12\n6933,Nicolas Batum,POR,23.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,59,13.9,4.6,1.4,-1.8,0.052000000000000005,0.126,0.205,0.575,0.079,2011-12\n6934,Nikola Pekovic,MIN,26.0,210.82,131.54168,None,Montenegro,2008,2,31,47,13.9,7.4,0.7,-1.4,0.161,0.146,0.21899999999999997,0.607,0.043,2011-12\n6935,Nikola Vucevic,PHI,21.0,213.36,108.86208,Southern California,Montenegro,2011,1,16,51,5.5,4.8,0.6,2.7,0.115,0.218,0.193,0.462,0.063,2011-12\n6936,Sean Williams,BOS,25.0,208.28,106.59411999999999,Boston College,USA,2007,1,17,11,3.6,2.3,0.5,12.9,0.13699999999999998,0.124,0.161,0.722,0.07400000000000001,2011-12\n6937,Nolan Smith,POR,23.0,187.96,83.91452,Duke,USA,2011,1,21,44,3.8,1.3,1.4,-15.5,0.033,0.08900000000000001,0.192,0.434,0.196,2011-12\n6938,O.J. Mayo,MEM,24.0,193.04,95.25432,Southern California,USA,2008,1,3,66,12.6,3.2,2.6,0.2,0.019,0.12,0.23800000000000002,0.513,0.16399999999999998,2011-12\n6939,Omer Asik,CHI,25.0,213.36,115.66596000000001,None,Turkey,2008,2,36,66,3.1,5.3,0.5,9.1,0.146,0.245,0.129,0.509,0.053,2011-12\n6940,Omri Casspi,CLE,24.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,65,7.1,3.5,1.0,-11.4,0.051,0.146,0.177,0.499,0.084,2011-12\n6941,Patrick Patterson,HOU,23.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,64,7.7,4.5,0.8,-1.6,0.083,0.138,0.179,0.457,0.059000000000000004,2011-12\n6942,Patty Mills,SAS,23.0,182.88,83.91452,Saint Mary's (CA),Australia,2009,2,55,16,10.3,1.8,2.4,9.5,0.018000000000000002,0.102,0.27699999999999997,0.604,0.244,2011-12\n6943,Pau Gasol,LAL,31.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,65,17.4,10.4,3.6,3.5,0.087,0.217,0.22,0.547,0.17,2011-12\n6944,Jared Dudley,PHX,26.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,65,12.7,4.6,1.7,2.0,0.054000000000000006,0.11199999999999999,0.175,0.575,0.084,2011-12\n6945,Paul George,IND,22.0,203.2,97.52228000000001,Fresno State,USA,2010,1,10,66,12.1,5.6,2.4,6.1,0.033,0.175,0.193,0.555,0.133,2011-12\n6946,Paul Millsap,UTA,27.0,203.2,114.758776,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,64,16.6,8.8,2.3,4.2,0.09699999999999999,0.213,0.23399999999999999,0.545,0.12,2011-12\n6947,Paul Pierce,BOS,34.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,61,19.4,5.2,4.5,4.4,0.022000000000000002,0.151,0.27699999999999997,0.5670000000000001,0.233,2011-12\n6948,Quentin Richardson,ORL,32.0,198.12,103.418976,DePaul,USA,2000,1,18,48,4.5,2.6,0.8,-3.5,0.02,0.152,0.133,0.511,0.079,2011-12\n6949,Quincy Pondexter,MEM,24.0,198.12,102.0582,Washington,USA,2010,1,26,64,4.2,2.0,0.4,2.2,0.061,0.084,0.131,0.517,0.040999999999999995,2011-12\n6950,Raja Bell,UTA,35.0,195.58,95.25432,Florida International,U.S. Virgin Islands,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,6.4,1.4,1.1,-1.7,0.009000000000000001,0.066,0.121,0.586,0.069,2011-12\n6951,Rajon Rondo,BOS,26.0,185.42,84.368112,Kentucky,USA,2006,1,21,53,11.9,4.8,11.7,5.2,0.039,0.111,0.203,0.483,0.498,2011-12\n6952,Norris Cole,MIA,23.0,187.96,79.3786,Cleveland State,USA,2011,1,28,65,6.8,1.4,2.0,0.5,0.02,0.066,0.21899999999999997,0.452,0.183,2011-12\n6953,Sebastian Telfair,PHX,27.0,182.88,77.11064,None,USA,2004,1,13,60,6.1,1.5,2.3,-7.2,0.024,0.095,0.226,0.495,0.285,2011-12\n6954,Semih Erden,CLE,25.0,213.36,108.86208,None,Turkey,2008,2,60,28,3.5,2.6,0.3,-11.2,0.069,0.2,0.147,0.5379999999999999,0.049,2011-12\n6955,Serge Ibaka,OKC,22.0,208.28,106.59411999999999,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,66,9.1,7.5,0.4,6.9,0.131,0.17600000000000002,0.155,0.556,0.024,2011-12\n6956,Trevor Ariza,NOH,27.0,203.2,95.25432,UCLA,USA,2004,2,43,41,10.8,5.2,3.3,-6.4,0.036000000000000004,0.154,0.184,0.496,0.16399999999999998,2011-12\n6957,Trevor Booker,WAS,24.0,203.2,108.86208,Clemson,USA,2010,1,23,50,8.4,6.5,0.8,-6.0,0.107,0.185,0.157,0.5489999999999999,0.051,2011-12\n6958,Trey Johnson,NOH,27.0,195.58,97.52228000000001,Jackson State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,1.9,1.1,0.4,-6.7,0.061,0.16399999999999998,0.155,0.648,0.121,2011-12\n6959,Trey Thompkins,LAC,22.0,208.28,111.13004,Georgia,USA,2011,2,37,24,2.4,1.0,0.1,-28.3,0.038,0.20600000000000002,0.261,0.445,0.05,2011-12\n6960,Tristan Thompson,CLE,21.0,205.74,102.965384,Texas,Canada,2011,1,4,60,8.2,6.5,0.5,-11.6,0.14400000000000002,0.166,0.192,0.469,0.035,2011-12\n6961,Troy Murphy,LAL,32.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,59,3.2,3.2,0.9,0.1,0.051,0.174,0.1,0.537,0.081,2011-12\n6962,Ty Lawson,DEN,24.0,180.34,88.45044,North Carolina,USA,2009,1,18,61,16.4,3.7,6.6,2.2,0.03,0.09300000000000001,0.21,0.579,0.303,2011-12\n6963,Tyler Hansbrough,IND,26.0,205.74,113.398,North Carolina,USA,2009,1,13,66,9.3,4.4,0.5,-1.5,0.08800000000000001,0.14400000000000002,0.212,0.511,0.038,2011-12\n6964,Tyler Honeycutt,SAC,21.0,203.2,85.275296,UCLA,USA,2011,2,35,15,1.3,0.9,0.5,-5.9,0.038,0.145,0.135,0.382,0.106,2011-12\n6965,Tyreke Evans,SAC,22.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,63,16.5,4.6,4.5,-6.7,0.032,0.121,0.23800000000000002,0.512,0.21899999999999997,2011-12\n6966,Tyrus Thomas,CHA,25.0,208.28,102.0582,Louisiana State,USA,2006,1,4,54,5.6,3.7,0.6,-15.7,0.055,0.179,0.19,0.418,0.059000000000000004,2011-12\n6967,Tyson Chandler,NYK,29.0,215.9,108.86208,None,USA,2001,1,2,62,11.3,9.9,0.9,2.4,0.11800000000000001,0.221,0.129,0.708,0.044000000000000004,2011-12\n6968,Udonis Haslem,MIA,32.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,6.0,7.3,0.7,4.3,0.09,0.252,0.136,0.479,0.043,2011-12\n6969,Vernon Macklin,DET,25.0,208.28,102.965384,Florida,USA,2011,2,52,23,2.0,1.5,0.2,-2.2,0.10400000000000001,0.16699999999999998,0.14300000000000002,0.5589999999999999,0.057,2011-12\n6970,Travis Outlaw,SAC,27.0,205.74,93.89354399999999,None,USA,2003,1,23,39,4.3,1.6,0.4,-4.2,0.04,0.09699999999999999,0.187,0.428,0.047,2011-12\n6971,Vince Carter,DAL,35.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,61,10.1,3.4,2.3,6.8,0.024,0.124,0.205,0.519,0.14300000000000002,2011-12\n6972,Von Wafer,ORL,26.0,195.58,94.800728,Florida State,USA,2005,2,39,33,5.9,1.4,0.9,-5.5,0.015,0.102,0.221,0.537,0.122,2011-12\n6973,Walker Russell,DET,29.0,182.88,77.11064,Jacksonville State,USA,1982,4,78,28,3.0,0.9,2.1,-10.5,0.022000000000000002,0.064,0.175,0.401,0.271,2011-12\n6974,Wayne Ellington,MIN,24.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,51,6.1,1.9,0.6,-0.8,0.016,0.098,0.161,0.48700000000000004,0.057,2011-12\n6975,Wesley Johnson,MIN,24.0,200.66,97.52228000000001,Syracuse,USA,2010,1,4,65,6.0,2.7,0.9,-5.0,0.018000000000000002,0.115,0.14300000000000002,0.47700000000000004,0.062,2011-12\n6976,Wesley Matthews,POR,25.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,13.7,3.4,1.7,0.9,0.028999999999999998,0.091,0.188,0.539,0.083,2011-12\n6977,Will Bynum,DET,29.0,182.88,83.91452,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,5.7,1.6,1.8,-4.3,0.021,0.11,0.244,0.45899999999999996,0.24100000000000002,2011-12\n6978,Willie Green,ATL,30.0,190.5,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,53,7.6,1.5,0.8,-3.3,0.019,0.085,0.19699999999999998,0.578,0.083,2011-12\n6979,Wilson Chandler,DEN,25.0,203.2,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,8,9.4,5.1,2.1,-3.8,0.033,0.18100000000000002,0.21100000000000002,0.445,0.113,2011-12\n6980,Xavier Henry,NOH,21.0,198.12,99.79024,Kansas,USA,2010,1,12,45,5.3,2.4,0.8,-3.2,0.039,0.124,0.188,0.45,0.081,2011-12\n6981,Xavier Silas,PHI,24.0,195.58,92.98635999999999,Northern Illinois,USA,2011,Undrafted,Undrafted,2,5.5,2.0,1.5,-20.7,0.04,0.059000000000000004,0.215,0.337,0.158,2011-12\n6982,Yi Jianlian,DAL,24.0,213.36,113.398,None,USA,2007,1,6,30,2.6,1.6,0.2,-13.2,0.061,0.184,0.228,0.433,0.047,2011-12\n6983,Zach Randolph,MEM,30.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,28,11.6,8.0,1.7,7.4,0.121,0.248,0.221,0.5,0.10800000000000001,2011-12\n6984,Zaza Pachulia,ATL,28.0,210.82,124.7378,None,Georgia,2003,2,42,58,7.8,7.9,1.4,2.5,0.111,0.21899999999999997,0.141,0.557,0.07400000000000001,2011-12\n6985,Jan Vesely,WAS,22.0,210.82,108.86208,None,Czech Republic,2011,1,6,57,4.7,4.4,0.8,-4.7,0.105,0.16,0.127,0.544,0.067,2011-12\n6986,Vladimir Radmanovic,ATL,31.0,208.28,106.59411999999999,None,Serbia,2001,1,12,49,4.5,2.9,1.1,2.9,0.052000000000000005,0.166,0.151,0.524,0.115,2011-12\n6987,Mike James,CHI,37.0,187.96,85.275296,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,4.8,0.9,2.6,28.6,0.02,0.064,0.249,0.505,0.363,2011-12\n6988,Travis Leslie,LAC,22.0,193.04,92.98635999999999,Georgia,USA,2011,2,47,10,1.4,0.9,0.5,-29.3,0.128,0.073,0.19399999999999998,0.39,0.22699999999999998,2011-12\n6989,Tony Parker,SAS,30.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,60,18.3,2.9,7.7,10.5,0.013000000000000001,0.086,0.278,0.539,0.40399999999999997,2011-12\n6990,Shane Battier,MIA,33.0,203.2,102.0582,Duke,USA,2001,1,6,65,4.8,2.4,1.3,4.7,0.045,0.08,0.107,0.504,0.083,2011-12\n6991,Shannon Brown,PHX,26.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2006,1,25,59,11.0,2.7,1.2,-2.0,0.03,0.094,0.228,0.507,0.083,2011-12\n6992,Shaun Livingston,MIL,26.0,200.66,79.3786,None,USA,2004,1,4,58,5.5,2.1,2.1,-3.8,0.038,0.08800000000000001,0.152,0.52,0.174,2011-12\n6993,Shawn Marion,DAL,34.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,63,10.6,7.4,2.1,-1.4,0.083,0.187,0.188,0.488,0.115,2011-12\n6994,Shawne Williams,NJN,26.0,205.74,104.32616,Memphis,USA,2006,1,17,25,4.5,2.7,0.6,-10.1,0.042,0.121,0.14400000000000002,0.37200000000000005,0.053,2011-12\n6995,Shelden Williams,NJN,28.0,205.74,113.398,Duke,USA,2006,1,5,58,4.6,6.0,0.6,-9.5,0.127,0.195,0.114,0.5429999999999999,0.044000000000000004,2011-12\n6996,Shelvin Mack,WAS,22.0,190.5,93.89354399999999,Butler,USA,2011,2,34,64,3.6,1.4,2.0,-2.2,0.018000000000000002,0.11900000000000001,0.17600000000000002,0.46799999999999997,0.271,2011-12\n6997,Solomon Alabi,TOR,24.0,215.9,114.30518400000001,Florida State,Nigeria,2010,2,50,14,2.4,3.4,0.2,1.7,0.149,0.25,0.16899999999999998,0.418,0.040999999999999995,2011-12\n6998,Solomon Jones,NOH,27.0,208.28,111.13004,South Florida,USA,2006,2,33,21,3.2,2.8,0.4,-22.4,0.122,0.11199999999999999,0.138,0.47100000000000003,0.055999999999999994,2011-12\n6999,Spencer Hawes,PHI,24.0,215.9,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,37,9.6,7.3,2.6,3.7,0.094,0.23399999999999999,0.19899999999999998,0.517,0.16899999999999998,2011-12\n7000,Stephen Curry,GSW,24.0,190.5,83.91452,Davidson,USA,2009,1,7,26,14.7,3.4,5.3,5.4,0.023,0.111,0.235,0.605,0.295,2011-12\n7001,Stephen Jackson,SAS,34.0,203.2,99.79024,Butler Community College,USA,1997,2,42,47,9.8,3.5,2.5,2.0,0.021,0.136,0.215,0.485,0.151,2011-12\n7002,Steve Blake,LAL,32.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,53,5.2,1.6,3.3,0.2,0.009000000000000001,0.067,0.131,0.493,0.21600000000000003,2011-12\n7003,Steve Nash,PHX,38.0,190.5,80.73937600000001,Santa Clara,Canada,1996,1,15,62,12.5,3.0,10.7,3.8,0.016,0.08800000000000001,0.19399999999999998,0.625,0.491,2011-12\n7004,Tracy McGrady,ATL,33.0,203.2,102.0582,None,USA,1997,1,9,52,5.3,3.0,2.1,5.7,0.033,0.17600000000000002,0.182,0.51,0.221,2011-12\n7005,Steve Novak,NYK,29.0,208.28,108.86208,Marquette,USA,2006,2,32,54,8.8,1.9,0.2,6.5,0.01,0.11199999999999999,0.163,0.684,0.02,2011-12\n7006,T.J. Ford,SAS,29.0,182.88,74.84268,Texas,USA,2003,1,8,14,3.6,1.3,3.2,7.3,0.019,0.08900000000000001,0.17300000000000001,0.519,0.349,2011-12\n7007,Taj Gibson,CHI,27.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2009,1,26,63,7.7,5.3,0.7,15.1,0.11599999999999999,0.162,0.18600000000000003,0.522,0.065,2011-12\n7008,Tayshaun Prince,DET,32.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,63,12.7,4.5,2.4,-7.3,0.040999999999999995,0.125,0.204,0.47,0.127,2011-12\n7009,Terrel Harris,MIA,24.0,193.04,86.18248,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,3.6,2.3,1.2,-8.3,0.067,0.129,0.17,0.434,0.138,2011-12\n7010,Terrence Williams,SAC,25.0,198.12,99.79024,Louisville,USA,2009,1,11,30,7.1,3.4,2.2,-8.1,0.026000000000000002,0.177,0.21600000000000003,0.488,0.20600000000000002,2011-12\n7011,Thabo Sefolosha,OKC,28.0,200.66,97.52228000000001,None,Switzerland,2006,1,13,42,4.8,3.0,1.1,7.9,0.027999999999999997,0.11699999999999999,0.105,0.584,0.073,2011-12\n7012,Thaddeus Young,PHI,24.0,203.2,99.79024,Georgia Tech,USA,2007,1,12,63,12.8,5.2,1.2,8.4,0.08900000000000001,0.122,0.217,0.5379999999999999,0.07,2011-12\n7013,Tiago Splitter,SAS,27.0,210.82,108.86208,None,Brazil,2007,1,28,59,9.3,5.2,1.1,10.2,0.10300000000000001,0.218,0.21,0.649,0.094,2011-12\n7014,Tim Duncan,SAS,36.0,210.82,115.66596000000001,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,58,15.4,9.0,2.3,8.6,0.076,0.276,0.263,0.531,0.13699999999999998,2011-12\n7015,Timofey Mozgov,DEN,25.0,215.9,113.398,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,5.4,4.1,0.5,-4.1,0.092,0.203,0.17300000000000001,0.556,0.049,2011-12\n7016,Tobias Harris,MIL,19.0,203.2,102.511792,Tennessee,USA,2011,1,19,42,5.0,2.4,0.5,-0.6,0.069,0.16899999999999998,0.204,0.54,0.075,2011-12\n7017,Toney Douglas,NYK,26.0,187.96,83.91452,Florida State,USA,2009,1,29,38,6.2,1.9,2.0,-0.3,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.245,0.39299999999999996,0.205,2011-12\n7018,Tony Allen,MEM,30.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,58,9.8,4.0,1.4,6.9,0.075,0.105,0.185,0.541,0.083,2011-12\n7019,Tony Battie,PHI,36.0,210.82,108.86208,Texas Tech,USA,1997,1,5,27,1.6,2.5,0.6,6.5,0.03,0.225,0.092,0.39799999999999996,0.08,2011-12\n7020,Sundiata Gaines,NJN,26.0,185.42,90.7184,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,5.1,1.9,2.2,-7.6,0.039,0.121,0.212,0.465,0.278,2011-12\n7021,Mike Dunleavy,MIL,31.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,55,12.3,3.7,2.1,4.7,0.022000000000000002,0.13,0.18899999999999997,0.597,0.132,2011-12\n7022,Jannero Pargo,ATL,32.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,5.6,1.5,1.9,3.3,0.017,0.11,0.21899999999999997,0.539,0.261,2011-12\n7023,Mike Bibby,NYK,34.0,187.96,88.45044,Arizona,USA,1998,1,2,39,2.6,1.5,2.1,-2.4,0.01,0.124,0.124,0.40399999999999997,0.22699999999999998,2011-12\n7024,Jeremy Lin,NYK,23.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,14.6,3.1,6.2,6.1,0.023,0.106,0.27399999999999997,0.552,0.382,2011-12\n7025,Jeremy Pargo,MEM,26.0,187.96,99.336648,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,2.9,0.8,1.3,-15.7,0.028999999999999998,0.069,0.213,0.389,0.23,2011-12\n7026,Jeremy Tyler,GSW,21.0,208.28,117.93392,None,USA,2011,2,39,42,4.9,3.3,0.4,-9.9,0.10099999999999999,0.18,0.21100000000000002,0.442,0.044000000000000004,2011-12\n7027,Jermaine O'Neal,BOS,33.0,210.82,115.66596000000001,None,USA,1996,1,17,25,5.0,5.4,0.4,2.0,0.08,0.196,0.133,0.46799999999999997,0.028999999999999998,2011-12\n7028,Jerome Dyson,NOH,25.0,190.5,81.64656,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,7.4,2.1,2.0,3.3,0.013000000000000001,0.09300000000000001,0.228,0.525,0.20199999999999999,2011-12\n7029,Jerome Jordan,NYK,25.0,213.36,108.86208,Tulsa,Jamaica,2010,2,44,21,2.0,1.3,0.2,11.8,0.14300000000000002,0.14300000000000002,0.157,0.561,0.051,2011-12\n7030,Jerry Smith,NJN,24.0,187.96,86.18248,Louisville,USA,1963,2,12,5,1.4,1.4,0.8,-10.8,0.048,0.128,0.147,0.25,0.154,2011-12\n7031,Jerry Stackhouse,ATL,37.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,30,3.6,0.8,0.5,-0.9,0.025,0.066,0.20600000000000002,0.49,0.092,2011-12\n7032,Jerryd Bayless,TOR,23.0,190.5,94.34713599999999,Arizona,USA,2008,1,11,31,11.4,2.1,3.8,-2.3,0.013999999999999999,0.10300000000000001,0.244,0.561,0.305,2011-12\n7033,Jimmer Fredette,SAC,23.0,187.96,88.45044,Brigham Young,USA,2011,1,10,61,7.6,1.2,1.8,-9.1,0.015,0.055999999999999994,0.207,0.495,0.155,2011-12\n7034,Jimmy Butler,CHI,22.0,200.66,99.79024,Marquette,USA,2011,1,30,42,2.6,1.3,0.3,18.8,0.071,0.1,0.15,0.526,0.061,2011-12\n7035,Joakim Noah,CHI,27.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,64,10.2,9.8,2.5,7.5,0.145,0.21899999999999997,0.157,0.561,0.122,2011-12\n7036,Jodie Meeks,PHI,24.0,193.04,94.34713599999999,Kentucky,USA,2009,2,41,66,8.4,2.4,0.8,5.8,0.011000000000000001,0.095,0.152,0.551,0.049,2011-12\n7037,Joe Johnson,ATL,31.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,60,18.8,3.7,3.9,5.9,0.028999999999999998,0.092,0.25,0.557,0.18899999999999997,2011-12\n7038,Joel Anthony,MIA,29.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,3.4,3.9,0.1,10.9,0.094,0.126,0.079,0.598,0.009000000000000001,2011-12\n7039,Joel Przybilla,POR,32.0,215.9,111.13004,Minnesota,USA,2000,1,9,27,2.0,5.1,0.2,-4.0,0.075,0.295,0.083,0.49200000000000005,0.019,2011-12\n7040,Johan Petro,NJN,26.0,213.36,112.037224,None,France,2005,1,25,59,4.2,3.8,0.8,-8.7,0.081,0.204,0.158,0.452,0.085,2011-12\n7041,John Lucas III,CHI,29.0,180.34,74.84268,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,7.5,1.6,2.2,17.7,0.033,0.078,0.264,0.496,0.278,2011-12\n7042,John Salmons,SAC,32.0,198.12,93.89354399999999,Miami (FL),USA,2002,1,26,46,7.5,2.9,2.0,-8.1,0.017,0.105,0.14400000000000002,0.47100000000000003,0.11699999999999999,2011-12\n7043,John Wall,WAS,21.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,1,66,16.3,4.5,8.0,-6.8,0.022000000000000002,0.11900000000000001,0.245,0.502,0.36200000000000004,2011-12\n7044,Jon Brockman,MIL,25.0,200.66,115.66596000000001,Washington,USA,2009,2,38,35,1.1,2.1,0.3,-0.3,0.149,0.212,0.11199999999999999,0.359,0.054000000000000006,2011-12\n7045,Jon Leuer,MIL,23.0,208.28,103.418976,Wisconsin,USA,2011,2,40,46,4.7,2.6,0.5,0.2,0.087,0.162,0.174,0.536,0.07200000000000001,2011-12\n7046,Jonas Jerebko,DET,25.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,64,8.7,4.8,0.7,-6.0,0.078,0.18,0.182,0.5479999999999999,0.053,2011-12\n7047,Jonny Flynn,POR,23.0,182.88,83.91452,Syracuse,USA,2009,1,6,29,4.5,1.3,3.3,-12.4,0.022000000000000002,0.08900000000000001,0.207,0.442,0.368,2011-12\n7048,Jordan Crawford,WAS,23.0,193.04,88.45044,Xavier,USA,2010,1,27,64,14.7,2.6,3.0,-9.1,0.027999999999999997,0.08199999999999999,0.27899999999999997,0.488,0.188,2011-12\n7049,Jordan Farmar,NJN,25.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,39,10.4,1.6,3.3,-10.3,0.01,0.083,0.22899999999999998,0.5920000000000001,0.299,2011-12\n7050,Jordan Hamilton,DEN,21.0,200.66,99.79024,Texas,USA,2011,1,26,26,4.4,2.4,0.8,6.9,0.052000000000000005,0.19899999999999998,0.221,0.508,0.114,2011-12\n7051,Jordan Hill,LAL,24.0,208.28,106.59411999999999,Arizona,USA,2009,1,8,39,5.0,4.8,0.4,-2.4,0.127,0.261,0.179,0.522,0.044000000000000004,2011-12\n7052,Jordan Williams,NJN,21.0,208.28,117.93392,Maryland,USA,2011,2,36,43,4.6,3.6,0.3,1.3,0.115,0.16899999999999998,0.146,0.544,0.027000000000000003,2011-12\n7053,Jeremy Evans,UTA,24.0,205.74,87.996848,Western Kentucky,USA,2010,2,55,29,2.1,1.7,0.4,-9.7,0.102,0.156,0.11199999999999999,0.632,0.099,2011-12\n7054,Jeff Teague,ATL,24.0,187.96,82.10015200000001,Wake Forest,USA,2009,1,19,66,12.6,2.4,4.9,5.4,0.011000000000000001,0.07400000000000001,0.19,0.551,0.231,2011-12\n7055,Jeff Foster,IND,35.0,210.82,113.398,Texas State,USA,1999,1,21,11,2.3,3.8,0.4,7.1,0.15,0.205,0.09300000000000001,0.569,0.051,2011-12\n7056,Jeff Foote,NOH,24.0,213.36,120.20188,Cornell,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.0,1.5,0.0,0.6,0.04,0.147,0.09699999999999999,0.33299999999999996,0.0,2011-12\n7057,Mickael Pietrus,BOS,30.0,198.12,97.52228000000001,None,France,2003,1,11,42,6.9,3.1,0.6,2.5,0.024,0.135,0.162,0.509,0.045,2011-12\n7058,Michael Redd,PHX,32.0,198.12,97.52228000000001,Ohio State,USA,2000,2,43,51,8.2,1.5,0.6,-8.5,0.02,0.098,0.263,0.511,0.078,2011-12\n7059,Michael Beasley,MIN,23.0,208.28,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,47,11.5,4.4,1.0,-3.3,0.039,0.168,0.253,0.502,0.077,2011-12\n7060,Metta World Peace,LAL,32.0,200.66,117.93392,St. John's (NY),USA,1999,1,16,64,7.7,3.4,2.2,2.1,0.048,0.09,0.156,0.478,0.127,2011-12\n7061,Mehmet Okur,NJN,33.0,210.82,117.93392,None,Turkey,2001,2,37,17,7.6,4.8,1.8,-17.3,0.055999999999999994,0.17600000000000002,0.171,0.46,0.11900000000000001,2011-12\n7062,Maurice Evans,WAS,33.0,195.58,99.79024,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,4.9,1.0,0.4,-0.2,0.026000000000000002,0.051,0.16399999999999998,0.49700000000000005,0.04,2011-12\n7063,Matt Carroll,CHA,31.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,2.7,1.1,0.7,-13.9,0.015,0.1,0.154,0.409,0.10800000000000001,2011-12\n7064,Matt Bonner,SAS,32.0,208.28,106.59411999999999,Florida,USA,2003,2,45,65,6.6,3.3,0.9,13.4,0.026000000000000002,0.159,0.131,0.597,0.064,2011-12\n7065,Matt Barnes,LAL,32.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,63,7.8,5.5,2.0,2.8,0.08,0.182,0.16399999999999998,0.5539999999999999,0.136,2011-12\n7066,Marvin Williams,ATL,26.0,205.74,111.13004,North Carolina,USA,2005,1,2,57,10.2,5.2,1.2,3.0,0.057999999999999996,0.166,0.179,0.542,0.078,2011-12\n7067,Martell Webster,MIN,25.0,200.66,104.32616,None,USA,2005,1,6,47,6.9,3.6,0.9,-2.9,0.040999999999999995,0.122,0.13699999999999998,0.5329999999999999,0.052000000000000005,2011-12\n7068,Marreese Speights,MEM,24.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,2008,1,16,60,8.8,6.2,0.8,-2.8,0.113,0.218,0.20800000000000002,0.491,0.059000000000000004,2011-12\n7069,Marquis Daniels,BOS,31.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,3.2,1.7,1.2,0.4,0.04,0.124,0.182,0.395,0.165,2011-12\n7070,Markieff Morris,PHX,22.0,208.28,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,63,7.4,4.4,1.0,-2.2,0.061,0.2,0.204,0.484,0.087,2011-12\n7071,Jose Calderon,TOR,30.0,190.5,95.707912,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,10.5,3.0,8.8,-3.5,0.012,0.092,0.161,0.547,0.42700000000000005,2011-12\n7072,Mario Chalmers,MIA,26.0,187.96,86.18248,Kansas,USA,2008,2,34,64,9.8,2.7,3.5,10.5,0.011000000000000001,0.096,0.17300000000000001,0.578,0.183,2011-12\n7073,Marcus Morris,HOU,22.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2011,1,14,17,2.4,0.9,0.2,-10.1,0.042,0.092,0.223,0.348,0.042,2011-12\n7074,Marcus Camby,HOU,38.0,210.82,106.59411999999999,Massachusetts,USA,1996,1,2,59,4.9,9.0,1.8,2.9,0.131,0.331,0.126,0.455,0.113,2011-12\n7075,Marco Belinelli,NOH,26.0,195.58,88.45044,None,Italy,2007,1,18,66,11.8,2.6,1.5,-6.4,0.012,0.09,0.195,0.525,0.08800000000000001,2011-12\n7076,Marcin Gortat,PHX,28.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,66,15.4,10.0,0.9,1.9,0.10099999999999999,0.247,0.207,0.578,0.045,2011-12\n7077,Marc Gasol,MEM,27.0,215.9,120.20188,None,Spain,2007,2,48,65,14.6,8.9,3.1,5.3,0.059000000000000004,0.23,0.192,0.541,0.138,2011-12\n7078,Jason Collins,ATL,33.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,30,1.3,1.6,0.3,1.7,0.046,0.126,0.091,0.418,0.049,2011-12\n7079,Jason Kapono,LAL,31.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2003,2,31,27,2.0,0.5,0.4,7.6,0.01,0.048,0.114,0.47600000000000003,0.062,2011-12\n7080,Jason Kidd,DAL,39.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,48,6.2,4.1,5.5,2.3,0.012,0.14800000000000002,0.124,0.524,0.281,2011-12\n7081,Jason Maxiell,DET,29.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,65,6.5,5.1,0.6,-3.7,0.1,0.16899999999999998,0.157,0.493,0.045,2011-12\n7082,Jason Smith,NOH,26.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,40,9.9,4.9,0.9,-0.4,0.094,0.14800000000000002,0.207,0.537,0.066,2011-12\n7083,Jason Terry,DAL,34.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,63,15.1,2.4,3.6,0.5,0.009000000000000001,0.075,0.23399999999999999,0.54,0.204,2011-12\n7084,Jason Thompson,SAC,25.0,210.82,113.398,Rider,USA,2008,1,12,64,9.1,6.9,1.2,-3.7,0.10800000000000001,0.19899999999999998,0.153,0.5579999999999999,0.07,2011-12\n7085,Jeff Adrien,HOU,26.0,201.0,111.0,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,2.6,2.8,0.1,-9.3,0.083,0.239,0.166,0.493,0.034,2011-12\n7086,Jeff Ayres,IND,25.0,205.74,108.86208,Arizona State,USA,2009,2,31,20,1.7,1.7,0.2,-0.8,0.111,0.21899999999999997,0.16899999999999998,0.435,0.063,2011-12\n7087,Marcus Thornton,SAC,25.0,193.04,92.98635999999999,Louisiana State,USA,2009,2,43,51,18.7,3.7,1.9,-5.8,0.049,0.069,0.228,0.544,0.091,2011-12\n7088,Josh Childress,PHX,29.0,203.2,95.25432,Stanford,USA,2004,1,6,34,2.9,2.8,1.0,-4.7,0.07,0.158,0.10099999999999999,0.501,0.105,2011-12\n7089,Jason Richardson,ORL,31.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,54,11.6,3.6,2.0,2.6,0.025,0.114,0.2,0.502,0.11199999999999999,2011-12\n7090,Josh Harrellson,NYK,23.0,208.28,124.7378,Kentucky,USA,2011,2,45,37,4.4,3.9,0.3,9.9,0.094,0.20600000000000002,0.149,0.505,0.033,2011-12\n7091,Lance Stephenson,IND,21.0,195.58,99.79024,Cincinnati,USA,2010,2,40,42,2.5,1.3,1.1,-4.2,0.03,0.115,0.171,0.4,0.174,2011-12\n7092,Lance Thomas,NOH,24.0,203.2,102.0582,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,4.0,3.0,0.3,-6.9,0.094,0.146,0.135,0.541,0.033,2011-12\n7093,Landry Fields,NYK,24.0,200.66,97.52228000000001,Stanford,USA,2010,2,39,66,8.8,4.2,2.6,5.1,0.037000000000000005,0.134,0.159,0.506,0.141,2011-12\n7094,Larry Hughes,ORL,33.0,195.58,83.91452,Saint Louis,USA,1998,1,8,9,1.3,0.6,0.8,-25.8,0.01,0.039,0.151,0.262,0.13,2011-12\n7095,Leandro Barbosa,IND,29.0,190.5,87.996848,None,Brazil,2003,1,28,64,11.1,2.0,1.5,-2.2,0.027000000000000003,0.08,0.258,0.512,0.135,2011-12\n7096,Larry Owens,NJN,29.0,200.66,95.25432,Oral Roberts,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.9,1.9,0.6,-21.9,0.03,0.18,0.098,0.509,0.095,2011-12\n7097,Larry Sanders,MIL,23.0,210.82,106.59411999999999,Virginia Commonwealth,USA,2010,1,15,52,3.6,3.1,0.6,8.9,0.106,0.159,0.17,0.46299999999999997,0.079,2011-12\n7098,Lavoy Allen,PHI,23.0,205.74,102.0582,Temple,USA,2011,2,50,41,4.1,4.2,0.8,6.6,0.081,0.218,0.14800000000000002,0.488,0.08900000000000001,2011-12\n7099,Lazar Hayward,OKC,25.0,198.12,102.0582,Marquette,USA,2010,1,30,26,1.4,0.6,0.2,-17.1,0.017,0.102,0.183,0.42700000000000005,0.054000000000000006,2011-12\n7100,Lester Hudson,MEM,27.0,190.5,86.18248,Tennessee-Martin,USA,2009,2,58,16,10.9,2.9,2.3,-0.9,0.023,0.14400000000000002,0.289,0.483,0.209,2011-12\n7101,Linas Kleiza,TOR,27.0,203.2,106.140528,Missouri,Lithuania,2005,1,27,49,9.7,4.1,0.9,-0.2,0.048,0.166,0.228,0.521,0.081,2011-12\n7102,LeBron James,MIA,27.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,62,27.1,7.9,6.2,10.7,0.05,0.196,0.317,0.605,0.318,2011-12\n7103,Lou Amundson,IND,29.0,205.74,102.0582,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,3.6,3.7,0.2,-3.3,0.136,0.19899999999999998,0.171,0.43799999999999994,0.033,2011-12\n7104,Lou Williams,PHI,25.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,64,14.9,2.4,3.5,6.4,0.02,0.083,0.273,0.525,0.221,2011-12\n7105,Lamar Odom,DAL,32.0,208.28,104.32616,Rhode Island,USA,1999,1,4,50,6.6,4.2,1.7,-4.0,0.04,0.187,0.203,0.423,0.136,2011-12\n7106,Luc Mbah a Moute,MIL,25.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,43,7.7,5.3,0.7,3.2,0.084,0.162,0.152,0.544,0.044000000000000004,2011-12\n7107,Luke Babbitt,POR,23.0,205.74,102.0582,Nevada,USA,2010,1,16,40,5.1,2.4,0.4,-13.3,0.033,0.179,0.17600000000000002,0.556,0.052000000000000005,2011-12\n7108,Luke Harangody,CLE,24.0,200.66,111.13004,Notre Dame,USA,2010,2,52,21,2.9,2.5,0.3,-13.6,0.1,0.168,0.151,0.42700000000000005,0.045,2011-12\n7109,Luke Ridnour,MIN,31.0,187.96,79.3786,Oregon,USA,2003,1,14,53,12.1,2.7,4.8,-2.2,0.012,0.08,0.177,0.53,0.237,2011-12\n7110,Luke Walton,CLE,32.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2003,2,32,30,1.8,1.6,1.2,-8.0,0.042,0.11699999999999999,0.11800000000000001,0.423,0.161,2011-12\n7111,Luol Deng,CHI,27.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,54,15.3,6.5,2.9,8.8,0.040999999999999995,0.141,0.19699999999999998,0.5,0.11699999999999999,2011-12\n7112,Malcolm Lee,MIN,22.0,195.58,90.7184,UCLA,USA,2011,2,43,19,3.3,1.4,1.6,-6.0,0.04,0.084,0.155,0.466,0.221,2011-12\n7113,Malcolm Thomas,SAS,23.0,205.74,102.0582,San Diego State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.3,1.0,0.3,-17.9,0.091,0.154,0.114,0.129,0.083,2011-12\n7114,Manny Harris,CLE,22.0,195.58,83.91452,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,6.7,2.7,1.2,-7.4,0.027000000000000003,0.152,0.205,0.49200000000000005,0.13,2011-12\n7115,Manu Ginobili,SAS,34.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,34,12.9,3.4,4.4,16.1,0.028999999999999998,0.138,0.225,0.6679999999999999,0.27,2011-12\n7116,MarShon Brooks,NJN,23.0,195.58,90.7184,Providence,USA,2011,1,25,56,12.6,3.6,2.3,-11.0,0.048,0.095,0.228,0.502,0.147,2011-12\n7117,Mike Conley,MEM,24.0,185.42,83.91452,Ohio State,USA,2007,1,4,62,12.7,2.5,6.5,5.8,0.012,0.07400000000000001,0.185,0.523,0.289,2011-12\n7118,Jarrett Jack,NOH,28.0,190.5,89.357624,Georgia Tech,USA,2005,1,22,45,15.6,3.9,6.3,-9.0,0.017,0.11900000000000001,0.23,0.54,0.342,2011-12\n7119,Josh Davis,MEM,31.0,203.2,106.59411999999999,Wyoming,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,1.9,1.8,0.4,-17.2,0.128,0.106,0.113,0.45899999999999996,0.077,2011-12\n7120,Mickell Gladness,GSW,25.0,210.82,99.79024,Alabama A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,2.2,2.2,0.2,-11.9,0.057,0.174,0.127,0.436,0.03,2011-12\n7121,Luis Scola,HOU,32.0,205.74,111.13004,None,Argentina,2002,2,55,66,15.5,6.5,2.1,1.8,0.07,0.172,0.248,0.526,0.11800000000000001,2011-12\n7122,Kyrylo Fesenko,IND,25.0,215.9,127.00576000000001,None,Ukraine,2007,2,38,3,2.7,3.0,0.3,19.5,0.125,0.41200000000000003,0.20199999999999999,0.524,0.1,2011-12\n7123,LaMarcus Aldridge,POR,26.0,210.82,108.86208,Texas,USA,2006,1,2,55,21.7,8.0,2.4,4.1,0.086,0.175,0.271,0.56,0.128,2011-12\n7124,Kendrick Perkins,OKC,27.0,208.28,122.46983999999999,None,USA,2003,1,27,65,5.1,6.6,1.2,4.1,0.08199999999999999,0.184,0.109,0.528,0.064,2011-12\n7125,Josh Selby,MEM,21.0,187.96,83.007336,Kansas,USA,2011,2,49,28,2.3,0.5,1.1,-7.8,0.01,0.065,0.20199999999999999,0.40299999999999997,0.19699999999999998,2011-12\n7126,Josh Smith,ATL,26.0,205.74,102.0582,None,USA,2004,1,17,66,18.8,9.6,3.9,6.1,0.069,0.248,0.282,0.499,0.196,2011-12\n7127,Jrue Holiday,PHI,22.0,193.04,81.64656,UCLA,USA,2009,1,17,65,13.5,3.3,4.5,5.0,0.027999999999999997,0.079,0.218,0.496,0.215,2011-12\n7128,Julyan Stone,DEN,23.0,198.12,90.7184,Texas-El Paso,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,1.6,1.1,1.7,4.6,0.03,0.124,0.107,0.502,0.257,2011-12\n7129,Justin Dentmon,TOR,26.0,180.34,83.91452,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,4.3,1.3,1.7,-13.5,0.0,0.092,0.19899999999999998,0.424,0.256,2011-12\n7130,Justin Harper,ORL,22.0,208.28,102.0582,Richmond,USA,2011,2,32,14,1.4,0.9,0.1,-24.3,0.037000000000000005,0.145,0.213,0.318,0.047,2011-12\n7131,Juwan Howard,MIA,39.0,205.74,113.398,Michigan,USA,1994,1,5,28,1.5,1.7,0.4,-12.2,0.105,0.193,0.19,0.354,0.098,2011-12\n7132,Kawhi Leonard,SAS,21.0,200.66,102.0582,San Diego State,USA,2011,1,15,64,7.9,5.1,1.1,5.2,0.078,0.165,0.14300000000000002,0.573,0.066,2011-12\n7133,Keith Benson,GSW,23.0,210.82,104.32616,Oakland,USA,2011,2,48,3,0.0,1.0,0.0,44.1,0.25,0.1,0.05,0.0,0.0,2011-12\n7134,Keith Bogans,NJN,32.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,5,4.2,2.2,0.6,-19.7,0.059000000000000004,0.081,0.135,0.45299999999999996,0.057999999999999996,2011-12\n7135,Kelenna Azubuike,DAL,28.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,England,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.3,0.0,0.0,-22.1,0.0,0.0,0.305,0.43799999999999994,0.0,2011-12\n7136,Kemba Walker,CHA,22.0,185.42,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,66,12.1,3.5,4.4,-15.1,0.018000000000000002,0.136,0.253,0.46399999999999997,0.307,2011-12\n7137,Kyrie Irving,CLE,20.0,190.5,86.636072,Duke,Australia,2011,1,1,51,18.5,3.7,5.4,-5.6,0.031,0.11199999999999999,0.281,0.5660000000000001,0.324,2011-12\n7138,Kenneth Faried,DEN,22.0,203.2,103.418976,Morehead State,USA,2011,1,22,46,10.2,7.7,0.8,0.4,0.158,0.231,0.182,0.618,0.055,2011-12\n7139,Kenyon Martin,LAC,34.0,205.74,108.86208,Cincinnati,USA,2000,1,1,42,5.2,4.3,0.4,1.4,0.061,0.174,0.13699999999999998,0.445,0.031,2011-12\n7140,Kevin Durant,OKC,23.0,205.74,106.59411999999999,Texas,USA,2007,1,2,66,28.0,8.0,3.5,7.7,0.019,0.2,0.308,0.61,0.17,2011-12\n7141,Kevin Garnett,BOS,36.0,210.82,114.758776,None,USA,1995,1,5,60,15.8,8.2,2.9,7.7,0.045,0.261,0.251,0.55,0.171,2011-12\n7142,Kevin Love,MIN,23.0,208.28,117.93392,UCLA,USA,2008,1,5,55,26.0,13.3,2.0,0.3,0.11599999999999999,0.26899999999999996,0.285,0.568,0.098,2011-12\n7143,Kevin Martin,HOU,29.0,200.66,83.91452,Western Carolina,USA,2004,1,26,40,17.1,2.7,2.8,0.4,0.012,0.086,0.245,0.5539999999999999,0.146,2011-12\n7144,Keyon Dooling,BOS,32.0,190.5,88.45044,Missouri,USA,2000,1,10,46,4.0,0.8,1.1,-9.5,0.006,0.064,0.158,0.515,0.138,2011-12\n7145,Kirk Hinrich,ATL,31.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,48,6.6,2.1,2.8,1.5,0.011000000000000001,0.086,0.141,0.511,0.162,2011-12\n7146,Klay Thompson,GSW,22.0,200.66,92.98635999999999,Washington State,USA,2011,1,11,66,12.5,2.4,2.0,-4.0,0.017,0.09699999999999999,0.249,0.545,0.142,2011-12\n7147,Kobe Bryant,LAL,33.0,198.12,92.98635999999999,None,USA,1996,1,13,58,27.9,5.4,4.6,3.1,0.035,0.11699999999999999,0.354,0.527,0.237,2011-12\n7148,Kosta Koufos,DEN,23.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,48,5.5,5.4,0.3,5.4,0.146,0.233,0.14,0.608,0.027999999999999997,2011-12\n7149,Kris Humphries,NJN,27.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,62,13.8,11.0,1.5,-5.1,0.126,0.242,0.193,0.539,0.073,2011-12\n7150,Kurt Thomas,POR,39.0,205.74,104.32616,Texas Christian,USA,1995,1,10,53,3.0,3.5,0.9,-1.5,0.055999999999999994,0.21600000000000003,0.113,0.483,0.092,2011-12\n7151,Kwame Brown,GSW,30.0,210.82,122.46983999999999,None,USA,2001,1,1,9,6.3,6.3,0.4,-6.1,0.095,0.248,0.16699999999999998,0.519,0.034,2011-12\n7152,Kyle Korver,CHI,31.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,65,8.1,2.4,1.7,10.2,0.019,0.10099999999999999,0.151,0.6,0.11900000000000001,2011-12\n7153,Kyle Lowry,HOU,26.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,47,14.3,4.5,6.6,1.8,0.027999999999999997,0.13699999999999998,0.218,0.5579999999999999,0.324,2011-12\n7154,Josh McRoberts,LAL,25.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,50,2.8,3.4,1.0,-6.1,0.098,0.175,0.106,0.516,0.106,2011-12\n7155,Josh Howard,UTA,32.0,200.66,95.25432,Wake Forest,USA,2003,1,29,43,8.7,3.7,1.2,-0.5,0.044000000000000004,0.145,0.207,0.461,0.081,2011-12\n7156,Nolan Smith,POR,24.0,187.96,83.91452,Duke,USA,2011,1,21,40,2.8,0.7,0.9,-4.2,0.027000000000000003,0.075,0.245,0.435,0.22899999999999998,2012-13\n7157,Nikola Vucevic,ORL,22.0,213.36,108.86208,Southern California,Montenegro,2011,1,16,77,13.1,11.9,1.9,-8.1,0.12,0.287,0.19399999999999998,0.534,0.09300000000000001,2012-13\n7158,Norris Cole,MIA,24.0,187.96,79.3786,Cleveland State,USA,2011,1,28,80,5.6,1.6,2.1,3.1,0.015,0.083,0.17300000000000001,0.483,0.165,2012-13\n7159,Ray Allen,MIA,37.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,79,10.9,2.7,1.7,5.5,0.025,0.105,0.193,0.599,0.107,2012-13\n7160,Omer Asik,HOU,26.0,213.36,115.66596000000001,None,Turkey,2008,2,36,82,10.1,11.7,0.9,5.9,0.13,0.303,0.16399999999999998,0.5579999999999999,0.046,2012-13\n7161,Reggie Jackson,OKC,23.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,70,5.3,2.4,1.7,7.4,0.025,0.163,0.19,0.531,0.204,2012-13\n7162,Reggie Evans,BKN,33.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,4.5,11.1,0.5,4.4,0.159,0.39,0.111,0.506,0.032,2012-13\n7163,Raymond Felton,NYK,29.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,68,13.9,2.9,5.5,5.9,0.025,0.075,0.21899999999999997,0.505,0.26,2012-13\n7164,Rasheed Wallace,NYK,38.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,1995,1,4,21,7.0,4.0,0.3,3.7,0.042,0.27,0.268,0.484,0.039,2012-13\n7165,Randy Foye,UTA,29.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,82,10.8,1.5,2.0,-2.8,0.009000000000000001,0.057999999999999996,0.185,0.55,0.11599999999999999,2012-13\n7166,Ramon Sessions,CHA,27.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,61,14.4,2.8,3.8,-12.3,0.018000000000000002,0.10099999999999999,0.252,0.529,0.266,2012-13\n7167,Rajon Rondo,BOS,27.0,185.42,84.368112,Kentucky,USA,2006,1,21,38,13.7,5.6,11.1,-1.3,0.036000000000000004,0.139,0.215,0.516,0.49,2012-13\n7168,Quincy Pondexter,MEM,25.0,198.12,102.0582,Washington,USA,2010,1,26,59,6.4,2.2,1.0,1.6,0.04,0.086,0.138,0.565,0.076,2012-13\n7169,Quincy Miller,DEN,20.0,205.74,95.25432,Baylor,USA,2012,2,38,7,1.3,0.3,0.4,-3.7,0.036000000000000004,0.038,0.19899999999999998,0.349,0.14300000000000002,2012-13\n7170,Quincy Acy,TOR,22.0,200.66,102.0582,Baylor,USA,2012,2,37,29,4.0,2.7,0.4,12.1,0.10800000000000001,0.152,0.146,0.632,0.051,2012-13\n7171,Quentin Richardson,NYK,33.0,198.12,103.418976,DePaul,USA,2000,1,18,1,5.0,10.0,1.0,-14.8,0.125,0.156,0.2,0.21,0.055999999999999994,2012-13\n7172,Perry Jones III,OKC,21.0,210.82,106.59411999999999,Baylor,USA,2012,1,28,38,2.3,1.6,0.3,1.9,0.049,0.195,0.198,0.41700000000000004,0.057,2012-13\n7173,Paul Pierce,BOS,35.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,77,18.6,6.3,4.8,3.5,0.021,0.192,0.27399999999999997,0.5589999999999999,0.245,2012-13\n7174,Paul Millsap,UTA,28.0,203.2,114.758776,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,78,14.6,7.1,2.6,0.0,0.086,0.19399999999999998,0.228,0.55,0.14300000000000002,2012-13\n7175,Paul George,IND,23.0,203.2,100.243832,Fresno State,USA,2010,1,10,79,17.4,7.6,4.1,7.2,0.034,0.18899999999999997,0.235,0.531,0.191,2012-13\n7176,Pau Gasol,LAL,32.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,49,13.7,8.6,4.1,3.3,0.079,0.2,0.205,0.512,0.196,2012-13\n7177,Patty Mills,SAS,24.0,182.88,83.91452,Saint Mary's (CA),Australia,2009,2,55,58,5.1,0.9,1.1,2.2,0.017,0.07,0.19899999999999998,0.59,0.147,2012-13\n7178,Patrick Patterson,SAC,24.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,71,10.4,4.7,1.1,1.0,0.07400000000000001,0.14400000000000002,0.175,0.5660000000000001,0.07,2012-13\n7179,Patrick Beverley,HOU,24.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,2009,2,42,41,5.6,2.7,2.9,7.4,0.07,0.10400000000000001,0.154,0.551,0.262,2012-13\n7180,Pablo Prigioni,NYK,36.0,190.5,83.91452,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,3.5,1.8,3.0,8.0,0.038,0.10099999999999999,0.121,0.595,0.27699999999999997,2012-13\n7181,PJ Tucker,PHX,28.0,198.12,101.604608,Texas,USA,2006,2,35,79,6.4,4.4,1.4,-4.8,0.077,0.131,0.127,0.525,0.085,2012-13\n7182,Orlando Johnson,IND,24.0,195.58,99.79024,California-Santa Barbara,USA,2012,2,36,51,4.0,2.2,0.9,1.6,0.038,0.16,0.168,0.523,0.135,2012-13\n7183,Omri Casspi,CLE,25.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,43,4.0,2.7,0.7,-6.4,0.040999999999999995,0.217,0.179,0.486,0.09300000000000001,2012-13\n7184,O.J. Mayo,DAL,25.0,193.04,95.25432,Southern California,USA,2008,1,3,82,15.3,3.5,4.4,-2.0,0.013999999999999999,0.095,0.209,0.556,0.191,2012-13\n7185,Nikola Pekovic,MIN,27.0,210.82,131.54168,None,Montenegro,2008,2,31,62,16.3,8.8,0.9,-1.9,0.131,0.188,0.223,0.5720000000000001,0.048,2012-13\n7186,Metta World Peace,LAL,33.0,200.66,117.93392,St. John's (NY),USA,1999,1,16,75,12.4,5.0,1.5,4.9,0.046,0.115,0.17600000000000002,0.517,0.067,2012-13\n7187,Nick Young,PHI,28.0,200.66,95.25432,Southern California,USA,2007,1,16,59,10.6,2.2,1.4,-5.2,0.019,0.085,0.21,0.525,0.099,2012-13\n7188,Marquis Daniels,MIL,32.0,198.12,90.7184,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,5.5,2.5,1.1,-3.8,0.044000000000000004,0.107,0.16899999999999998,0.43200000000000005,0.096,2012-13\n7189,Markieff Morris,PHX,23.0,208.28,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,82,8.2,4.8,1.3,-10.1,0.081,0.174,0.198,0.473,0.095,2012-13\n7190,Mario Chalmers,MIA,27.0,187.96,86.18248,Kansas,USA,2008,2,34,77,8.6,2.2,3.5,14.6,0.012,0.086,0.16,0.5760000000000001,0.183,2012-13\n7191,Marcus Thornton,SAC,26.0,193.04,92.98635999999999,Louisiana State,USA,2009,2,43,72,12.7,2.5,1.3,-9.3,0.032,0.09300000000000001,0.23199999999999998,0.552,0.092,2012-13\n7192,Marcus Morris,PHX,23.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2011,1,14,77,7.7,3.6,0.8,-4.2,0.059000000000000004,0.146,0.188,0.516,0.068,2012-13\n7193,Marcus Camby,NYK,39.0,210.82,108.86208,Massachusetts,USA,1996,1,2,24,1.8,3.3,0.6,-0.3,0.10400000000000001,0.275,0.147,0.342,0.096,2012-13\n7194,Marco Belinelli,CHI,27.0,195.58,88.45044,None,Italy,2007,1,18,73,9.6,1.9,2.0,-1.6,0.008,0.077,0.18899999999999997,0.513,0.132,2012-13\n7195,Marcin Gortat,PHX,29.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,61,11.1,8.5,1.2,-6.2,0.077,0.243,0.174,0.5429999999999999,0.063,2012-13\n7196,Marc Gasol,MEM,28.0,215.9,120.20188,None,Spain,2007,2,48,80,14.1,7.8,4.0,7.5,0.078,0.19,0.19399999999999998,0.5589999999999999,0.19,2012-13\n7197,MarShon Brooks,BKN,24.0,195.58,90.7184,Providence,USA,2011,1,25,73,5.4,1.4,1.0,-2.6,0.04,0.095,0.22399999999999998,0.523,0.153,2012-13\n7198,Marquis Teague,CHI,20.0,187.96,86.18248,Kentucky,USA,2012,1,29,48,2.1,0.9,1.3,-2.7,0.009000000000000001,0.126,0.187,0.41200000000000003,0.275,2012-13\n7199,Manu Ginobili,SAS,35.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,60,11.8,3.4,4.6,7.8,0.026000000000000002,0.134,0.244,0.56,0.308,2012-13\n7200,Malcolm Lee,MIN,23.0,195.58,90.7184,UCLA,USA,2011,2,43,16,4.9,2.4,1.3,2.1,0.055999999999999994,0.096,0.145,0.46,0.111,2012-13\n7201,Maalik Wayns,LAC,22.0,185.42,88.45044,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,2.8,0.3,1.0,-16.4,0.005,0.036000000000000004,0.251,0.39399999999999996,0.233,2012-13\n7202,Luol Deng,CHI,28.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,75,16.5,6.3,3.0,-0.2,0.063,0.125,0.213,0.508,0.131,2012-13\n7203,Luke Zeller,PHX,26.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.2,0.6,0.2,-34.4,0.013999999999999999,0.16699999999999998,0.195,0.365,0.10300000000000001,2012-13\n7204,Luke Walton,CLE,33.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2003,2,32,50,3.4,2.9,3.3,-2.9,0.052000000000000005,0.157,0.134,0.45299999999999996,0.28600000000000003,2012-13\n7205,Luke Ridnour,MIN,32.0,187.96,79.3786,Oregon,USA,2003,1,14,82,11.5,2.5,3.8,-3.5,0.019,0.079,0.182,0.532,0.21100000000000002,2012-13\n7206,Luke Babbitt,POR,24.0,205.74,102.0582,Nevada,USA,2010,1,16,62,3.9,2.2,0.5,-3.4,0.023,0.191,0.162,0.509,0.064,2012-13\n7207,Luis Scola,PHX,33.0,205.74,111.13004,None,Argentina,2002,2,55,82,12.8,6.6,2.2,-6.3,0.08,0.20600000000000002,0.23,0.516,0.14,2012-13\n7208,Luc Mbah a Moute,MIL,26.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,58,6.7,4.4,0.9,-0.4,0.069,0.138,0.16699999999999998,0.447,0.063,2012-13\n7209,Reggie Williams,CHA,26.0,201.0,86.0,Virginia Military Institute,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,3.7,1.3,1.0,-6.7,0.022000000000000002,0.11900000000000001,0.192,0.517,0.18,2012-13\n7210,Malcolm Thomas,CHI,24.0,205.74,102.0582,San Diego State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.3,1.3,0.3,32.5,0.098,0.22899999999999998,0.135,0.555,0.1,2012-13\n7211,Marreese Speights,CLE,25.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,2008,1,16,79,8.3,4.9,0.6,-4.4,0.126,0.228,0.257,0.498,0.067,2012-13\n7212,Martell Webster,WAS,26.0,200.66,104.32616,None,USA,2005,1,6,76,11.4,3.9,1.9,-1.3,0.027000000000000003,0.12300000000000001,0.16899999999999998,0.601,0.105,2012-13\n7213,Marvin Williams,UTA,27.0,205.74,111.13004,North Carolina,USA,2005,1,2,73,7.2,3.6,1.1,-3.3,0.036000000000000004,0.138,0.154,0.515,0.07200000000000001,2012-13\n7214,Nick Collison,OKC,32.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,81,5.1,4.1,1.5,12.3,0.09699999999999999,0.149,0.114,0.624,0.11199999999999999,2012-13\n7215,Nene,WAS,30.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,61,12.6,6.7,2.9,3.0,0.069,0.204,0.235,0.5379999999999999,0.184,2012-13\n7216,Nazr Mohammed,CHI,35.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,63,2.6,3.1,0.4,-0.7,0.11800000000000001,0.21899999999999997,0.153,0.414,0.06,2012-13\n7217,Nate Robinson,CHI,29.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,82,13.1,2.2,4.4,0.0,0.015,0.08800000000000001,0.25,0.54,0.312,2012-13\n7218,Nando De Colo,SAS,26.0,195.58,90.7184,None,France,2009,2,53,72,3.8,1.9,1.9,-1.2,0.03,0.136,0.171,0.53,0.233,2012-13\n7219,Monta Ellis,MIL,27.0,190.5,83.91452,None,USA,2005,2,40,82,19.2,3.9,6.0,-0.4,0.015,0.098,0.261,0.493,0.262,2012-13\n7220,Mo Williams,UTA,30.0,185.42,88.45044,Alabama,USA,2003,2,47,46,12.9,2.4,6.2,-2.6,0.019,0.07200000000000001,0.225,0.519,0.324,2012-13\n7221,Mirza Teletovic,BKN,27.0,205.74,115.66596000000001,None,Bosnia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,3.5,1.8,0.4,-2.5,0.07200000000000001,0.147,0.196,0.495,0.08,2012-13\n7222,Miles Plumlee,IND,24.0,210.82,115.66596000000001,Duke,USA,2012,1,26,14,0.9,1.6,0.1,-8.4,0.179,0.159,0.188,0.28600000000000003,0.061,2012-13\n7223,Mike Scott,ATL,24.0,203.2,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,40,4.6,2.8,0.3,-6.7,0.11599999999999999,0.20800000000000002,0.231,0.5329999999999999,0.057999999999999996,2012-13\n7224,Mike Miller,MIA,33.0,203.2,95.25432,Florida,USA,2000,1,5,59,4.8,2.7,1.7,5.3,0.026000000000000002,0.17600000000000002,0.145,0.596,0.16699999999999998,2012-13\n7225,Mike James,DAL,38.0,187.96,85.275296,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,6.1,1.6,3.1,3.0,0.012,0.08,0.184,0.48100000000000004,0.23600000000000002,2012-13\n7226,Mike Dunleavy,MIL,32.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,75,10.5,3.9,1.9,1.0,0.017,0.146,0.17300000000000001,0.5770000000000001,0.114,2012-13\n7227,Mike Conley,MEM,25.0,185.42,83.91452,Ohio State,USA,2007,1,4,80,14.6,2.8,6.1,9.0,0.018000000000000002,0.079,0.209,0.5489999999999999,0.287,2012-13\n7228,Mickael Pietrus,TOR,31.0,198.12,97.52228000000001,None,France,2003,1,11,19,5.3,1.9,0.5,-2.5,0.016,0.10300000000000001,0.152,0.47200000000000003,0.034,2012-13\n7229,Mickael Gelabale,MIN,30.0,200.66,97.52228000000001,None,USA,2005,2,48,36,5.0,2.8,0.7,-4.8,0.057,0.12,0.11800000000000001,0.605,0.064,2012-13\n7230,Michael Kidd-Gilchrist,CHA,19.0,200.66,105.23334399999999,Kentucky,USA,2012,1,2,78,9.0,5.8,1.5,-8.2,0.07200000000000001,0.188,0.179,0.506,0.096,2012-13\n7231,Michael Beasley,PHX,24.0,208.28,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,75,10.1,3.8,1.5,-11.5,0.038,0.17,0.276,0.462,0.125,2012-13\n7232,Meyers Leonard,POR,21.0,215.9,111.13004,Illinois,USA,2012,1,11,69,5.5,3.7,0.5,-8.1,0.08,0.175,0.141,0.596,0.045,2012-13\n7233,Maurice Harkless,ORL,20.0,203.2,95.25432,St. John's (NY),USA,2012,1,15,76,8.2,4.4,0.7,-11.9,0.068,0.121,0.159,0.504,0.04,2012-13\n7234,Matt Carroll,CHA,32.0,198.12,96.16150400000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,1.0,-21.5,0.0,0.0,0.0,0.0,0.33299999999999996,2012-13\n7235,Matt Bonner,SAS,33.0,208.28,106.59411999999999,Florida,USA,2003,2,45,68,4.2,1.9,0.5,4.0,0.032,0.132,0.126,0.609,0.057,2012-13\n7236,Matt Barnes,LAC,33.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,80,10.3,4.6,1.5,6.8,0.065,0.14,0.18,0.5660000000000001,0.095,2012-13\n7237,Nicolas Batum,POR,24.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,73,14.3,5.6,4.9,-2.5,0.04,0.13,0.182,0.5660000000000001,0.19899999999999998,2012-13\n7238,Richard Hamilton,CHI,35.0,200.66,87.543256,Connecticut,USA,1999,1,7,50,9.8,1.7,2.4,-2.2,0.016,0.071,0.248,0.48100000000000004,0.191,2012-13\n7239,Tiago Splitter,SAS,28.0,210.82,108.86208,None,Brazil,2007,1,28,81,10.3,6.4,1.6,10.3,0.09,0.201,0.183,0.609,0.099,2012-13\n7240,Ricky Rubio,MIN,22.0,193.04,81.64656,None,Spain,2009,1,5,57,10.7,4.0,7.3,-2.9,0.028999999999999998,0.134,0.213,0.48200000000000004,0.391,2012-13\n7241,Tyler Hansbrough,IND,27.0,205.74,113.398,North Carolina,USA,2009,1,13,81,7.0,4.6,0.4,-0.6,0.128,0.171,0.203,0.527,0.05,2012-13\n7242,Ty Lawson,DEN,25.0,180.34,88.45044,North Carolina,USA,2009,1,18,73,16.7,2.7,6.9,4.4,0.016,0.071,0.22,0.5489999999999999,0.295,2012-13\n7243,Troy Murphy,DAL,33.0,210.82,111.13004,Notre Dame,USA,2001,1,14,14,4.6,3.5,0.5,-5.5,0.031,0.179,0.132,0.494,0.045,2012-13\n7244,Tristan Thompson,CLE,22.0,205.74,102.965384,Texas,Canada,2011,1,4,82,11.7,9.4,1.3,-5.7,0.131,0.218,0.183,0.516,0.069,2012-13\n7245,Trevor Booker,WAS,25.0,203.2,108.86208,Clemson,USA,2010,1,23,48,5.3,5.0,0.8,-9.3,0.12,0.18100000000000002,0.145,0.509,0.079,2012-13\n7246,Trevor Ariza,WAS,28.0,203.2,95.25432,UCLA,USA,2004,2,43,56,9.5,4.8,2.0,-0.4,0.033,0.16699999999999998,0.17800000000000002,0.5379999999999999,0.132,2012-13\n7247,Travis Outlaw,SAC,28.0,205.74,93.89354399999999,None,USA,2003,1,23,38,5.3,1.6,0.6,-6.6,0.04,0.107,0.217,0.5,0.079,2012-13\n7248,Tornike Shengelia,BKN,21.0,205.74,108.86208,None,Georgia,2012,2,54,19,1.6,1.2,0.2,2.7,0.1,0.184,0.188,0.499,0.05,2012-13\n7249,Tony Wroten,MEM,20.0,198.12,94.34713599999999,Washington,USA,2012,1,25,35,2.6,0.8,1.2,-11.6,0.052000000000000005,0.063,0.213,0.461,0.262,2012-13\n7250,Tony Parker,SAS,31.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,66,20.3,3.0,7.6,10.7,0.01,0.091,0.28,0.588,0.396,2012-13\n7251,Tony Allen,MEM,31.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,79,8.9,4.6,1.2,6.8,0.067,0.139,0.179,0.489,0.076,2012-13\n7252,Toney Douglas,SAC,27.0,187.96,83.91452,Florida State,USA,2009,1,29,71,7.5,1.9,2.1,3.1,0.03,0.09300000000000001,0.19699999999999998,0.531,0.17600000000000002,2012-13\n7253,Tobias Harris,ORL,20.0,203.2,102.511792,Tennessee,USA,2011,1,19,55,11.0,5.2,1.3,-7.8,0.06,0.188,0.218,0.527,0.087,2012-13\n7254,Timofey Mozgov,DEN,26.0,215.9,113.398,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,2.6,2.6,0.2,-7.2,0.146,0.16,0.146,0.5489999999999999,0.039,2012-13\n7255,Tim Ohlbrecht,HOU,24.0,210.82,115.66596000000001,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.0,0.3,0.3,-33.4,0.0,0.1,0.287,0.436,0.25,2012-13\n7256,Tim Duncan,SAS,37.0,210.82,115.66596000000001,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,69,17.8,9.9,2.7,10.5,0.075,0.287,0.27899999999999997,0.5539999999999999,0.151,2012-13\n7257,Lou Williams,ATL,26.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,39,14.1,2.1,3.6,0.0,0.008,0.07400000000000001,0.23600000000000002,0.555,0.218,2012-13\n7258,Tyler Honeycutt,SAC,22.0,203.2,85.275296,UCLA,USA,2011,2,35,9,0.9,1.1,0.2,-17.8,0.081,0.233,0.217,0.337,0.111,2012-13\n7259,Tyler Zeller,CLE,23.0,213.36,113.398,North Carolina,USA,2012,1,17,77,7.9,5.7,1.2,-8.0,0.086,0.162,0.159,0.486,0.075,2012-13\n7260,Tyreke Evans,SAC,23.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,65,15.2,4.4,3.5,-5.7,0.031,0.13699999999999998,0.22399999999999998,0.5579999999999999,0.19,2012-13\n7261,Tyrus Thomas,CHA,26.0,208.28,102.0582,Louisiana State,USA,2006,1,4,26,4.8,2.3,0.7,-12.1,0.048,0.14300000000000002,0.213,0.418,0.094,2012-13\n7262,Zaza Pachulia,ATL,29.0,210.82,124.7378,None,Georgia,2003,2,42,52,5.9,6.5,1.5,0.7,0.139,0.215,0.145,0.534,0.107,2012-13\n7263,Zach Randolph,MEM,31.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,76,15.4,11.2,1.4,4.6,0.13699999999999998,0.256,0.23,0.506,0.073,2012-13\n7264,Xavier Henry,NOH,22.0,198.12,99.79024,Kansas,USA,2010,1,12,50,3.9,1.8,0.3,-13.9,0.038,0.146,0.17300000000000001,0.48100000000000004,0.036000000000000004,2012-13\n7265,Wilson Chandler,DEN,26.0,203.2,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,43,13.0,5.1,1.3,9.3,0.049,0.17300000000000001,0.228,0.556,0.08199999999999999,2012-13\n7266,Willie Green,LAC,31.0,190.5,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,72,6.3,1.3,0.8,4.4,0.017,0.08199999999999999,0.16899999999999998,0.562,0.07,2012-13\n7267,Will Conroy,MIN,30.0,187.96,88.45044,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.3,0.3,0.0,-100.2,0.042,0.0,0.213,0.051,0.0,2012-13\n7268,Will Bynum,DET,30.0,182.88,83.91452,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,9.8,1.5,3.6,-6.6,0.026000000000000002,0.068,0.267,0.532,0.341,2012-13\n7269,Will Barton,POR,22.0,195.58,77.11064,Memphis,USA,2012,2,40,73,4.0,2.0,0.8,-13.4,0.045,0.147,0.203,0.43700000000000006,0.113,2012-13\n7270,Thomas Robinson,HOU,22.0,208.28,107.501304,Kansas,USA,2012,1,5,70,4.8,4.5,0.7,-7.0,0.126,0.21100000000000002,0.19,0.451,0.073,2012-13\n7271,Wesley Matthews,POR,26.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,14.8,2.8,2.5,-2.2,0.017,0.077,0.191,0.574,0.115,2012-13\n7272,Wayne Ellington,CLE,25.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,78,7.9,2.1,1.3,-0.3,0.017,0.1,0.168,0.546,0.1,2012-13\n7273,Vladimir Radmanovic,CHI,32.0,208.28,106.59411999999999,None,Serbia,2001,1,12,25,1.3,1.1,0.3,-11.7,0.07200000000000001,0.155,0.16699999999999998,0.37200000000000005,0.099,2012-13\n7274,Vince Carter,DAL,36.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,81,13.4,4.1,2.4,4.7,0.032,0.142,0.228,0.5710000000000001,0.14800000000000002,2012-13\n7275,Victor Claver,POR,24.0,205.74,101.604608,None,Spain,2009,1,22,49,3.8,2.4,0.9,-9.0,0.044000000000000004,0.131,0.139,0.462,0.079,2012-13\n7276,Viacheslav Kravtsov,DET,25.0,210.82,112.037224,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,3.1,1.8,0.4,-6.2,0.127,0.111,0.153,0.618,0.062,2012-13\n7277,Udonis Haslem,MIA,33.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,3.9,5.4,0.5,11.9,0.091,0.26,0.107,0.535,0.037000000000000005,2012-13\n7278,Tyson Chandler,NYK,30.0,215.9,108.86208,None,USA,2001,1,2,66,10.4,10.7,0.9,6.4,0.139,0.244,0.128,0.6709999999999999,0.044000000000000004,2012-13\n7279,Tyshawn Taylor,BKN,23.0,190.5,83.91452,Kansas,USA,2012,2,41,38,2.2,0.5,0.6,-12.1,0.011000000000000001,0.08900000000000001,0.262,0.43,0.18100000000000002,2012-13\n7280,Wesley Johnson,PHX,25.0,200.66,97.52228000000001,Syracuse,USA,2010,1,4,50,8.0,2.5,0.7,-11.8,0.024,0.12,0.21,0.485,0.061,2012-13\n7281,Richard Jefferson,GSW,33.0,200.66,104.32616,Arizona,USA,2001,1,13,56,3.1,1.5,0.6,1.7,0.011000000000000001,0.154,0.146,0.552,0.08800000000000001,2012-13\n7282,Thaddeus Young,PHI,25.0,203.2,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2007,1,12,76,14.8,7.5,1.6,-0.2,0.077,0.17,0.19899999999999998,0.541,0.078,2012-13\n7283,Terrence Williams,BOS,26.0,198.12,99.79024,Louisville,USA,2009,1,11,24,4.6,1.8,1.6,0.7,0.015,0.142,0.188,0.518,0.19,2012-13\n7284,Samuel Dalembert,MIL,33.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,47,6.7,5.9,0.4,-7.8,0.139,0.266,0.183,0.565,0.044000000000000004,2012-13\n7285,Samardo Samuels,CLE,24.0,205.74,117.93392,Louisville,Jamaica,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,3.2,1.6,0.4,-9.5,0.055,0.122,0.172,0.41100000000000003,0.069,2012-13\n7286,Sam Young,IND,28.0,198.12,102.0582,Pittsburgh,USA,2009,2,36,56,2.8,2.2,0.8,-4.0,0.043,0.147,0.133,0.46399999999999997,0.107,2012-13\n7287,Ryan Hollins,LAC,28.0,213.36,108.86208,UCLA,USA,2006,2,50,60,3.4,2.3,0.2,5.2,0.09300000000000001,0.14400000000000002,0.138,0.674,0.027000000000000003,2012-13\n7288,Ryan Anderson,NOH,25.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,81,16.2,6.4,1.2,-6.6,0.08800000000000001,0.16,0.24100000000000002,0.5479999999999999,0.071,2012-13\n7289,Russell Westbrook,OKC,24.0,190.5,84.821704,UCLA,USA,2008,1,4,82,23.2,5.2,7.4,12.3,0.048,0.11599999999999999,0.324,0.532,0.37200000000000005,2012-13\n7290,Rudy Gay,TOR,26.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,75,18.2,6.1,2.7,3.1,0.044000000000000004,0.162,0.26899999999999996,0.494,0.134,2012-13\n7291,Royal Ivey,PHI,31.0,193.04,90.7184,Texas,USA,2004,2,37,53,3.2,1.1,0.6,-4.4,0.026000000000000002,0.071,0.114,0.563,0.073,2012-13\n7292,Roy Hibbert,IND,26.0,218.44,127.00576000000001,Georgetown,USA,2008,1,17,79,11.9,8.3,1.4,9.2,0.149,0.16899999999999998,0.225,0.489,0.083,2012-13\n7293,Ronny Turiaf,LAC,30.0,208.28,112.94440800000001,Gonzaga,France,2005,2,37,65,1.9,2.3,0.5,3.2,0.077,0.16399999999999998,0.1,0.485,0.07400000000000001,2012-13\n7294,Ronnie Price,POR,30.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,2.7,1.1,1.9,-6.2,0.03,0.073,0.152,0.402,0.23199999999999998,2012-13\n7295,Ronnie Brewer,OKC,28.0,200.66,102.0582,Arkansas,USA,2006,1,14,60,3.0,2.3,0.8,3.1,0.053,0.139,0.127,0.41600000000000004,0.087,2012-13\n7296,Roger Mason Jr.,NOH,32.0,195.58,92.98635999999999,Virginia,USA,2002,2,30,69,5.3,1.9,1.1,-1.7,0.011000000000000001,0.11900000000000001,0.14300000000000002,0.57,0.091,2012-13\n7297,Rodrigue Beaubois,DAL,25.0,187.96,83.91452,None,France,2009,1,25,45,4.0,1.3,1.9,3.5,0.017,0.098,0.185,0.47,0.237,2012-13\n7298,Rodney Stuckey,DET,27.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,76,11.5,2.8,3.6,-7.4,0.022000000000000002,0.094,0.21,0.505,0.20800000000000002,2012-13\n7299,Robin Lopez,NOH,25.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2008,1,15,82,11.3,5.6,0.8,-4.2,0.124,0.131,0.19899999999999998,0.573,0.051,2012-13\n7300,Robert Sacre,LAL,24.0,213.36,117.93392,Gonzaga,Canada,2012,2,60,32,1.3,1.1,0.2,-12.3,0.048,0.136,0.134,0.40700000000000003,0.045,2012-13\n7301,Sasha Pavlovic,POR,29.0,200.66,106.59411999999999,None,Montenegro,2003,1,19,39,2.6,1.4,0.8,-3.6,0.015,0.11199999999999999,0.11800000000000001,0.423,0.09300000000000001,2012-13\n7302,Scott Machado,GSW,23.0,185.42,92.98635999999999,Iona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.3,0.2,1.0,-21.5,0.0,0.055999999999999994,0.3,0.581,0.6,2012-13\n7303,Sebastian Telfair,TOR,28.0,182.88,77.11064,None,USA,2004,1,13,59,5.6,1.4,2.6,-1.8,0.015,0.085,0.188,0.488,0.252,2012-13\n7304,Serge Ibaka,OKC,23.0,208.28,106.59411999999999,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,80,13.2,7.7,0.5,11.2,0.111,0.16399999999999998,0.18,0.612,0.027999999999999997,2012-13\n7305,Terrence Ross,TOR,22.0,198.12,88.45044,Washington,USA,2012,1,8,73,6.4,2.0,0.7,-3.3,0.032,0.106,0.195,0.491,0.073,2012-13\n7306,Terrence Jones,HOU,21.0,205.74,114.30518400000001,Kentucky,USA,2012,1,18,19,5.5,3.4,0.8,-2.6,0.107,0.154,0.179,0.512,0.09,2012-13\n7307,Terrel Harris,NOH,25.0,193.04,86.18248,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,0.8,1.3,0.5,0.9,0.036000000000000004,0.19,0.17300000000000001,0.239,0.107,2012-13\n7308,Tayshaun Prince,MEM,33.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,82,10.4,4.4,2.4,2.3,0.032,0.127,0.172,0.486,0.122,2012-13\n7309,Taj Gibson,CHI,28.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2009,1,26,65,8.0,5.3,0.9,4.8,0.1,0.17800000000000002,0.182,0.518,0.071,2012-13\n7310,Steve Novak,NYK,30.0,208.28,106.59411999999999,Marquette,USA,2006,2,32,81,6.6,1.9,0.4,6.5,0.012,0.102,0.13,0.602,0.032,2012-13\n7311,Steve Nash,LAL,39.0,190.5,80.73937600000001,Santa Clara,Canada,1996,1,15,50,12.7,2.8,6.7,1.4,0.018000000000000002,0.077,0.177,0.605,0.31,2012-13\n7312,Steve Blake,LAL,33.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,45,7.3,2.9,3.8,2.1,0.02,0.10099999999999999,0.133,0.573,0.22699999999999998,2012-13\n7313,Thabo Sefolosha,OKC,29.0,200.66,97.52228000000001,None,Switzerland,2006,1,13,81,7.6,3.9,1.5,12.5,0.032,0.121,0.114,0.617,0.08,2012-13\n7314,Stephen Jackson,SAS,35.0,203.2,99.79024,Butler Community College,USA,1997,2,42,55,6.2,2.8,1.5,4.4,0.025,0.138,0.188,0.473,0.11,2012-13\n7315,Spencer Hawes,PHI,25.0,215.9,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,82,11.0,7.2,2.2,-3.6,0.085,0.214,0.207,0.514,0.134,2012-13\n7316,Solomon Jones,NYK,28.0,208.28,111.13004,South Florida,USA,2006,2,33,2,0.0,1.5,0.0,2.7,0.038,0.091,0.073,0.0,0.0,2012-13\n7317,Shelvin Mack,ATL,23.0,190.5,93.89354399999999,Butler,USA,2011,2,34,31,4.6,1.3,2.2,-3.3,0.008,0.096,0.18899999999999997,0.537,0.265,2012-13\n7318,Shawn Marion,DAL,35.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,67,12.1,7.8,2.4,-3.1,0.08199999999999999,0.203,0.18899999999999997,0.5529999999999999,0.129,2012-13\n7319,Shavlik Randolph,BOS,29.0,208.28,107.047712,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,4.2,4.4,0.3,1.6,0.183,0.263,0.16399999999999998,0.5589999999999999,0.027999999999999997,2012-13\n7320,Shaun Livingston,CLE,27.0,200.66,79.3786,None,USA,2004,1,4,66,6.3,2.4,3.3,-4.1,0.024,0.10400000000000001,0.145,0.536,0.22899999999999998,2012-13\n7321,Shannon Brown,PHX,27.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2006,1,25,59,10.5,2.5,1.8,-8.1,0.035,0.09,0.225,0.493,0.127,2012-13\n7322,Shane Battier,MIA,34.0,203.2,102.0582,Duke,USA,2001,1,6,72,6.6,2.3,1.0,11.9,0.027000000000000003,0.08199999999999999,0.111,0.623,0.057999999999999996,2012-13\n7323,Stephen Curry,GSW,25.0,190.5,83.91452,Davidson,USA,2009,1,7,78,22.9,4.0,6.9,2.4,0.022000000000000002,0.092,0.261,0.589,0.298,2012-13\n7324,Lou Amundson,NOH,30.0,205.74,102.0582,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,1.9,2.7,0.3,-10.0,0.14300000000000002,0.203,0.145,0.392,0.051,2012-13\n7325,Rashard Lewis,MIA,33.0,208.28,104.32616,None,USA,1998,2,32,55,5.2,2.2,0.5,0.6,0.03,0.153,0.182,0.53,0.063,2012-13\n7326,Leandro Barbosa,BOS,30.0,190.5,87.996848,None,Brazil,2003,1,28,41,5.2,1.1,1.4,-1.9,0.019,0.084,0.21100000000000002,0.509,0.201,2012-13\n7327,Daniel Orton,OKC,22.0,208.28,115.66596000000001,Kentucky,USA,2010,1,29,13,2.5,2.0,0.3,-4.2,0.131,0.138,0.161,0.493,0.062,2012-13\n7328,Danilo Gallinari,DEN,24.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,71,16.2,5.2,2.5,7.2,0.033,0.14800000000000002,0.214,0.561,0.113,2012-13\n7329,Danny Granger,IND,30.0,203.2,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,5,5.4,1.8,0.6,-9.8,0.048,0.095,0.263,0.35,0.079,2012-13\n7330,Danny Green,SAS,26.0,198.12,95.25432,North Carolina,USA,2009,2,46,80,10.5,3.1,1.8,7.8,0.02,0.10300000000000001,0.168,0.6,0.095,2012-13\n7331,Dante Cunningham,MIN,26.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,80,8.7,5.1,0.8,-1.8,0.078,0.159,0.17300000000000001,0.485,0.055999999999999994,2012-13\n7332,Darius Johnson-Odom,LAL,23.0,187.96,97.52228000000001,Marquette,USA,2012,2,55,4,0.0,1.0,0.3,-43.1,0.1,0.214,0.26899999999999996,0.0,0.33299999999999996,2012-13\n7333,Daniel Gibson,CLE,27.0,187.96,90.7184,Texas,USA,2006,2,42,46,5.4,1.3,1.8,-13.5,0.006,0.077,0.14400000000000002,0.475,0.147,2012-13\n7334,Darius Miller,NOH,23.0,203.2,106.59411999999999,Kentucky,USA,2012,2,46,52,2.3,1.5,0.8,-5.1,0.013000000000000001,0.12300000000000001,0.092,0.529,0.1,2012-13\n7335,Darko Milicic,BOS,28.0,213.36,124.7378,None,Serbia,2003,1,2,1,0.0,1.0,0.0,-29.3,0.0,0.25,0.253,0.0,0.0,2012-13\n7336,Darrell Arthur,MEM,25.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2008,1,27,59,6.1,2.9,0.6,-5.2,0.08199999999999999,0.127,0.20199999999999999,0.47700000000000004,0.06,2012-13\n7337,Darren Collison,DAL,25.0,182.88,79.3786,UCLA,USA,2009,1,21,81,12.0,2.7,5.1,-2.0,0.015,0.086,0.19399999999999998,0.575,0.264,2012-13\n7338,David Lee,GSW,30.0,205.74,108.86208,Florida,USA,2005,1,30,79,18.5,11.2,3.5,3.1,0.086,0.245,0.23199999999999998,0.561,0.158,2012-13\n7339,David West,IND,32.0,205.74,113.398,Xavier,USA,2003,1,18,73,17.1,7.7,2.9,8.5,0.07,0.19,0.24600000000000002,0.545,0.157,2012-13\n7340,DeAndre Jordan,LAC,24.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,82,8.8,7.2,0.3,7.3,0.129,0.23199999999999998,0.16,0.606,0.02,2012-13\n7341,Darius Morris,LAL,22.0,193.04,86.18248,Michigan,USA,2011,2,41,48,4.0,1.2,1.6,0.8,0.038,0.051,0.162,0.475,0.175,2012-13\n7342,Damion James,BKN,25.0,200.66,102.0582,Texas,USA,2010,1,24,2,0.0,0.5,0.0,-34.7,0.0,0.5,0.0,0.0,0.0,2012-13\n7343,Damien Wilkins,PHI,33.0,198.12,102.0582,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,6.4,1.7,1.5,-4.0,0.032,0.08,0.175,0.5329999999999999,0.134,2012-13\n7344,Damian Lillard,POR,22.0,190.5,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,82,19.0,3.1,6.5,-2.1,0.015,0.079,0.24100000000000002,0.546,0.28,2012-13\n7345,Chris Singleton,WAS,23.0,203.2,104.32616,Florida State,USA,2011,1,18,57,4.1,3.2,0.6,-4.6,0.06,0.166,0.157,0.425,0.065,2012-13\n7346,Chris Wilcox,BOS,30.0,208.28,106.59411999999999,Maryland,USA,2002,1,8,61,4.2,3.0,0.4,-0.5,0.081,0.16399999999999998,0.11900000000000001,0.725,0.040999999999999995,2012-13\n7347,Chris Wright,DAL,23.0,185.42,95.25432,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,0.0,0.0,-75.0,0.0,0.0,0.253,0.5,0.0,2012-13\n7348,Chuck Hayes,SAC,30.0,198.12,113.398,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,2.7,4.0,1.5,-2.2,0.105,0.177,0.095,0.469,0.135,2012-13\n7349,Cole Aldrich,SAC,24.0,210.82,108.86208,Kansas,USA,2010,1,11,45,2.2,2.7,0.2,1.8,0.086,0.249,0.125,0.563,0.032,2012-13\n7350,Corey Brewer,DEN,27.0,205.74,85.275296,Florida,USA,2007,1,7,82,12.1,2.9,1.5,5.5,0.031,0.098,0.233,0.506,0.09699999999999999,2012-13\n7351,Corey Maggette,DET,33.0,198.12,102.0582,Duke,USA,1999,1,13,18,5.3,1.4,1.1,-3.1,0.021,0.09,0.20199999999999999,0.489,0.121,2012-13\n7352,Cory Higgins,CHA,24.0,195.58,81.64656,Colorado,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,2.3,0.5,0.8,-7.9,0.036000000000000004,0.061,0.297,0.35200000000000004,0.278,2012-13\n7353,Cory Joseph,SAS,21.0,190.5,83.91452,Texas,Canada,2011,1,29,28,4.5,1.9,1.9,-1.5,0.034,0.111,0.161,0.528,0.19899999999999998,2012-13\n7354,Courtney Lee,BOS,27.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,78,7.8,2.4,1.8,-0.6,0.02,0.09699999999999999,0.158,0.545,0.11599999999999999,2012-13\n7355,D.J. Augustin,IND,25.0,182.88,83.007336,Texas,USA,2008,1,9,76,4.7,1.2,2.2,-1.1,0.019,0.065,0.151,0.527,0.242,2012-13\n7356,DJ White,BOS,26.0,205.74,113.398,Indiana,USA,2008,1,29,12,2.4,1.1,0.3,13.9,0.061,0.111,0.165,0.5379999999999999,0.07,2012-13\n7357,DaJuan Summers,LAC,25.0,203.2,108.86208,Georgetown,USA,2009,2,35,2,1.0,1.0,0.5,-6.7,0.0,0.33299999999999996,0.28800000000000003,0.25,0.25,2012-13\n7358,Daequan Cook,CHI,26.0,195.58,95.25432,Ohio State,USA,2007,1,21,49,2.8,1.2,0.4,-5.8,0.017,0.146,0.188,0.39799999999999996,0.07200000000000001,2012-13\n7359,Dahntay Jones,ATL,32.0,198.12,102.0582,Duke,USA,2003,1,20,78,3.4,1.3,0.6,-1.8,0.027000000000000003,0.08199999999999999,0.14,0.48200000000000004,0.07,2012-13\n7360,DeAndre Liggins,OKC,25.0,198.12,94.800728,Kentucky,USA,2011,2,53,39,1.5,1.4,0.4,-2.9,0.05,0.155,0.109,0.528,0.077,2012-13\n7361,DeJuan Blair,SAS,24.0,200.66,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2009,2,37,61,5.4,3.8,0.7,-1.4,0.091,0.213,0.187,0.5429999999999999,0.084,2012-13\n7362,DeMar DeRozan,TOR,23.0,200.66,97.975872,Southern California,USA,2009,1,9,82,18.1,3.9,2.5,-2.4,0.019,0.10800000000000001,0.24100000000000002,0.523,0.12,2012-13\n7363,DeMarcus Cousins,SAC,22.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,75,17.1,9.9,2.7,-7.3,0.109,0.278,0.281,0.524,0.154,2012-13\n7364,Doron Lamb,ORL,21.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2012,2,42,47,3.3,1.0,0.7,-8.9,0.016,0.075,0.156,0.433,0.085,2012-13\n7365,Draymond Green,GSW,23.0,200.66,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,79,2.9,3.3,0.7,0.4,0.062,0.204,0.141,0.40399999999999997,0.076,2012-13\n7366,Drew Gooden,MIL,31.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,16,3.3,1.9,0.4,-5.3,0.08199999999999999,0.134,0.217,0.382,0.065,2012-13\n7367,Dwight Howard,LAL,27.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,76,17.1,12.4,1.4,3.4,0.106,0.275,0.22399999999999998,0.573,0.068,2012-13\n7368,Dwyane Wade,MIA,31.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,69,21.2,5.0,5.1,13.0,0.048,0.127,0.29100000000000004,0.5710000000000001,0.248,2012-13\n7369,E'Twaun Moore,ORL,24.0,193.04,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,75,7.8,2.2,2.7,-10.0,0.031,0.08,0.196,0.47100000000000003,0.195,2012-13\n7370,Earl Barron,NYK,31.0,213.36,113.398,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,3.3,5.1,0.4,-7.0,0.12300000000000001,0.289,0.17800000000000002,0.361,0.054000000000000006,2012-13\n7371,Earl Clark,LAL,25.0,208.28,102.0582,Louisville,USA,2009,1,14,59,7.3,5.5,1.1,-2.6,0.069,0.193,0.159,0.51,0.073,2012-13\n7372,Earl Watson,UTA,34.0,185.42,90.264808,UCLA,USA,2001,2,39,48,2.0,1.8,4.0,-4.6,0.032,0.096,0.105,0.366,0.326,2012-13\n7373,Ed Davis,MEM,24.0,208.28,105.23334399999999,North Carolina,USA,2010,1,13,81,7.7,5.7,0.8,-0.2,0.11,0.231,0.179,0.561,0.066,2012-13\n7374,Eddy Curry,DAL,30.0,213.36,133.80964,None,USA,2001,1,4,2,4.5,2.0,0.0,4.5,0.105,0.069,0.223,0.461,0.0,2012-13\n7375,Ekpe Udoh,MIL,26.0,208.28,111.13004,Baylor,USA,2010,1,6,76,4.3,3.3,0.6,-3.0,0.092,0.11900000000000001,0.12300000000000001,0.503,0.049,2012-13\n7376,Elton Brand,DAL,34.0,205.74,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,72,7.2,6.0,1.0,-1.4,0.09699999999999999,0.21,0.172,0.499,0.07200000000000001,2012-13\n7377,Emeka Okafor,WAS,30.0,208.28,115.66596000000001,Connecticut,USA,2004,1,2,79,9.7,8.8,1.2,-1.8,0.10400000000000001,0.263,0.19399999999999998,0.496,0.077,2012-13\n7378,Enes Kanter,UTA,21.0,210.82,121.10906399999999,Kentucky,Turkey,2011,1,3,70,7.2,4.3,0.4,3.7,0.147,0.17600000000000002,0.21100000000000002,0.588,0.05,2012-13\n7379,Dorell Wright,PHI,27.0,205.74,92.98635999999999,None,USA,2004,1,19,79,9.2,3.8,1.9,-5.7,0.026000000000000002,0.17300000000000001,0.18600000000000003,0.551,0.138,2012-13\n7380,Chris Quinn,CLE,29.0,187.96,79.3786,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.4,0.3,1.3,3.7,0.015,0.017,0.132,0.29600000000000004,0.155,2012-13\n7381,Donatas Motiejunas,HOU,22.0,213.36,100.697424,None,Lithuania,2011,1,20,44,5.7,2.1,0.7,3.1,0.078,0.11900000000000001,0.222,0.531,0.091,2012-13\n7382,Dominique Jones,DAL,24.0,195.58,97.52228000000001,South Florida,USA,2010,1,25,29,4.0,1.6,2.9,-3.0,0.059000000000000004,0.087,0.23,0.43799999999999994,0.40299999999999997,2012-13\n7383,DeMarre Carroll,UTA,26.0,203.2,96.16150400000001,Missouri,USA,2009,1,27,66,6.0,2.8,0.9,5.4,0.094,0.11,0.161,0.535,0.085,2012-13\n7384,DeQuan Jones,ORL,23.0,203.2,100.243832,Miami (FL),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,3.7,1.7,0.3,-10.8,0.023,0.122,0.15,0.485,0.03,2012-13\n7385,DeSagana Diop,CHA,31.0,213.36,127.00576000000001,None,Senegal,2001,1,8,22,0.7,2.3,0.6,-6.3,0.051,0.193,0.073,0.292,0.087,2012-13\n7386,DeShawn Stevenson,ATL,32.0,195.58,98.88305600000001,None,USA,2000,1,23,56,5.1,2.2,0.9,-1.1,0.018000000000000002,0.10300000000000001,0.11800000000000001,0.522,0.063,2012-13\n7387,Derek Fisher,OKC,38.0,185.42,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,33,5.3,1.1,1.4,6.5,0.004,0.07,0.168,0.49200000000000005,0.11699999999999999,2012-13\n7388,Deron Williams,BKN,29.0,190.5,94.800728,Illinois,USA,2005,1,3,78,18.9,3.0,7.7,1.7,0.012,0.086,0.242,0.574,0.364,2012-13\n7389,Derrick Favors,UTA,21.0,208.28,112.490816,Georgia Tech,USA,2010,1,3,77,9.4,7.1,1.0,-1.5,0.11900000000000001,0.23399999999999999,0.204,0.5329999999999999,0.071,2012-13\n7390,Derrick Williams,MIN,22.0,203.2,109.315672,Arizona,USA,2011,1,2,78,12.0,5.5,0.6,-5.3,0.055999999999999994,0.205,0.237,0.515,0.044000000000000004,2012-13\n7391,Devin Ebanks,LAL,23.0,205.74,97.52228000000001,West Virginia,USA,2010,2,43,19,3.4,2.2,0.5,-6.6,0.052000000000000005,0.157,0.198,0.41100000000000003,0.094,2012-13\n7392,Devin Harris,ATL,30.0,190.5,87.089664,Wisconsin,USA,2004,1,5,58,9.9,2.0,3.4,7.3,0.005,0.086,0.19699999999999998,0.565,0.215,2012-13\n7393,Dexter Pittman,MEM,25.0,210.82,129.27372,Texas,USA,2010,2,32,11,0.7,1.1,0.0,-36.9,0.226,0.185,0.212,0.325,0.0,2012-13\n7394,Diante Garrett,PHX,24.0,193.04,86.18248,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.1,0.8,1.6,-18.0,0.033,0.07400000000000001,0.2,0.375,0.35200000000000004,2012-13\n7395,Dion Waiters,CLE,21.0,193.04,97.52228000000001,Syracuse,USA,2012,1,4,61,14.7,2.4,3.0,-6.3,0.013999999999999999,0.09,0.261,0.49200000000000005,0.17800000000000002,2012-13\n7396,Dirk Nowitzki,DAL,35.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,53,17.3,6.8,2.5,0.7,0.025,0.221,0.247,0.564,0.132,2012-13\n7397,Dominic McGuire,IND,27.0,205.74,106.59411999999999,Fresno State,USA,2007,2,47,26,2.0,3.0,0.8,-10.5,0.059000000000000004,0.187,0.09,0.42200000000000004,0.08,2012-13\n7398,Donald Sloan,NOH,25.0,190.5,92.98635999999999,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,3.5,1.2,1.7,-16.2,0.012,0.106,0.177,0.455,0.284,2012-13\n7399,Chris Paul,LAC,28.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,70,16.9,3.7,9.7,8.7,0.027999999999999997,0.109,0.225,0.594,0.44299999999999995,2012-13\n7400,Chris Kaman,DAL,31.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,66,10.5,5.6,0.8,-4.6,0.08199999999999999,0.226,0.255,0.529,0.066,2012-13\n7401,Chris Johnson,MEM,23.0,198.12,91.171992,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,3.6,1.4,0.3,18.1,0.051,0.073,0.124,0.56,0.025,2012-13\n7402,Andrei Kirilenko,MIN,32.0,205.74,106.59411999999999,None,Russia,1999,1,24,64,12.4,5.7,2.8,-1.4,0.057,0.153,0.17300000000000001,0.59,0.14400000000000002,2012-13\n7403,Andrew Bogut,GSW,28.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,32,5.8,7.7,2.1,2.8,0.09699999999999999,0.235,0.135,0.46299999999999997,0.121,2012-13\n7404,Andrew Goudelock,LAL,24.0,190.5,90.7184,College of Charleston,USA,2011,2,46,1,0.0,1.0,0.0,-88.3,0.111,0.0,0.157,0.0,0.0,2012-13\n7405,Andrew Nicholson,ORL,23.0,205.74,113.398,St. Bonaventure,Canada,2012,1,19,75,7.8,3.4,0.6,-6.9,0.063,0.172,0.221,0.557,0.062,2012-13\n7406,Andris Biedrins,GSW,27.0,213.36,109.769264,None,Latvia,2004,1,11,53,0.5,2.9,0.3,-4.9,0.075,0.24600000000000002,0.037000000000000005,0.449,0.039,2012-13\n7407,Antawn Jamison,LAL,37.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina,USA,1998,1,4,76,9.4,4.8,0.7,2.3,0.075,0.16699999999999998,0.188,0.561,0.051,2012-13\n7408,Anthony Davis,NOH,20.0,208.28,99.79024,Kentucky,USA,2012,1,1,64,13.5,8.2,1.0,-5.5,0.106,0.23600000000000002,0.215,0.5589999999999999,0.06,2012-13\n7409,Anthony Morrow,DAL,27.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,4.0,0.7,0.3,-6.9,0.033,0.066,0.19699999999999998,0.53,0.057999999999999996,2012-13\n7410,Anthony Randolph,DEN,23.0,210.82,102.0582,Louisiana State,USA,2008,1,14,39,3.7,2.4,0.3,1.9,0.10300000000000001,0.198,0.217,0.534,0.054000000000000006,2012-13\n7411,Anthony Tolliver,ATL,28.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,4.1,2.5,0.5,-1.3,0.036000000000000004,0.14300000000000002,0.132,0.531,0.052000000000000005,2012-13\n7412,Arnett Moultrie,PHI,22.0,208.28,111.13004,Mississippi State,USA,2012,1,27,47,3.7,3.1,0.2,-7.5,0.152,0.151,0.14,0.595,0.031,2012-13\n7413,Aron Baynes,SAS,26.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,2.7,2.0,0.3,-0.1,0.08900000000000001,0.147,0.16399999999999998,0.521,0.053,2012-13\n7414,Arron Afflalo,ORL,27.0,195.58,97.52228000000001,UCLA,USA,2007,1,27,64,16.5,3.7,3.2,-7.4,0.013999999999999999,0.106,0.228,0.527,0.146,2012-13\n7415,Austin Daye,MEM,25.0,210.82,90.7184,Gonzaga,USA,2009,1,15,55,4.5,2.2,0.8,1.7,0.027000000000000003,0.18,0.168,0.5539999999999999,0.09300000000000001,2012-13\n7416,Austin Rivers,NOH,20.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,61,6.2,1.8,2.1,-6.8,0.013000000000000001,0.078,0.172,0.431,0.142,2012-13\n7417,Andrea Bargnani,TOR,27.0,213.36,116.119552,None,Italy,2006,1,1,35,12.7,3.7,1.1,-5.8,0.028999999999999998,0.12300000000000001,0.233,0.48200000000000004,0.064,2012-13\n7418,Avery Bradley,BOS,22.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,50,9.2,2.2,2.1,1.3,0.025,0.063,0.19,0.461,0.115,2012-13\n7419,Andre Miller,DEN,37.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,82,9.6,2.9,5.9,5.1,0.032,0.092,0.18,0.5479999999999999,0.326,2012-13\n7420,Andre Drummond,DET,19.0,208.28,122.46983999999999,Connecticut,USA,2012,1,9,60,7.9,7.6,0.5,-1.5,0.153,0.266,0.17,0.578,0.04,2012-13\n7421,AJ Price,WAS,26.0,187.96,83.91452,Connecticut,USA,2009,2,52,57,7.7,2.0,3.6,-2.3,0.017,0.083,0.18100000000000002,0.501,0.273,2012-13\n7422,Aaron Brooks,HOU,28.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,53,7.1,1.5,2.2,-10.7,0.013999999999999999,0.077,0.18100000000000002,0.555,0.19,2012-13\n7423,Aaron Gray,TOR,28.0,213.36,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2007,2,49,42,2.8,3.2,0.8,-7.7,0.107,0.207,0.132,0.544,0.10300000000000001,2012-13\n7424,Al Harrington,ORL,33.0,205.74,111.13004,None,USA,1998,1,25,10,5.1,2.7,1.0,-16.0,0.061,0.214,0.249,0.434,0.141,2012-13\n7425,Al Horford,ATL,27.0,208.28,113.398,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,74,17.4,10.2,3.2,3.3,0.084,0.22899999999999998,0.221,0.56,0.149,2012-13\n7426,Al Jefferson,UTA,28.0,208.28,131.088088,None,USA,2004,1,15,78,17.8,9.2,2.1,-3.5,0.07,0.265,0.26,0.522,0.11900000000000001,2012-13\n7427,Al-Farouq Aminu,NOH,22.0,205.74,97.52228000000001,Wake Forest,USA,2010,1,8,76,7.3,7.7,1.4,-1.3,0.079,0.255,0.14400000000000002,0.519,0.076,2012-13\n7428,Alan Anderson,TOR,30.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,10.7,2.3,1.6,-3.7,0.026000000000000002,0.09699999999999999,0.237,0.509,0.125,2012-13\n7429,Alec Burks,UTA,21.0,198.12,91.625584,Colorado,USA,2011,1,12,64,7.0,2.3,1.4,3.8,0.038,0.111,0.2,0.507,0.127,2012-13\n7430,Alexey Shved,MIN,24.0,198.12,82.553744,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,8.6,2.3,3.7,-2.3,0.024,0.084,0.20600000000000002,0.474,0.248,2012-13\n7431,Alonzo Gee,CLE,26.0,198.12,99.336648,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,10.3,3.9,1.6,-8.0,0.032,0.11900000000000001,0.168,0.505,0.081,2012-13\n7432,Amar'e Stoudemire,NYK,30.0,210.82,111.13004,None,USA,2002,1,9,29,14.2,5.0,0.4,3.0,0.105,0.157,0.257,0.637,0.037000000000000005,2012-13\n7433,Amir Johnson,TOR,26.0,205.74,95.25432,None,USA,2005,2,56,81,10.0,7.5,1.5,4.1,0.115,0.196,0.16,0.591,0.085,2012-13\n7434,Anderson Varejao,CLE,30.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2004,2,30,25,14.1,14.4,3.4,-7.3,0.16699999999999998,0.304,0.18,0.529,0.157,2012-13\n7435,Andray Blatche,BKN,26.0,210.82,117.93392,None,USA,2005,2,49,82,10.3,5.1,1.0,-1.3,0.121,0.21,0.263,0.547,0.10800000000000001,2012-13\n7436,Andre Iguodala,DEN,29.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,80,13.0,5.3,5.4,7.4,0.034,0.135,0.188,0.52,0.22399999999999998,2012-13\n7437,Eric Bledsoe,LAC,23.0,185.42,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,18,76,8.5,3.0,3.1,5.5,0.061,0.10800000000000001,0.225,0.513,0.249,2012-13\n7438,Ben Gordon,CHA,30.0,190.5,90.7184,Connecticut,USA,2004,1,3,75,11.2,1.7,1.9,-15.4,0.013000000000000001,0.087,0.276,0.515,0.18,2012-13\n7439,Beno Udrih,ORL,30.0,190.5,92.079176,None,Slovenia,2004,1,28,66,8.2,2.1,4.6,-6.8,0.025,0.081,0.18899999999999997,0.516,0.32899999999999996,2012-13\n7440,Carlos Delfino,HOU,30.0,198.12,104.32616,None,Argentina,2003,1,25,67,10.6,3.3,2.0,6.2,0.012,0.13699999999999998,0.18600000000000003,0.5489999999999999,0.125,2012-13\n7441,Carmelo Anthony,NYK,29.0,203.2,104.32616,Syracuse,USA,2003,1,3,67,28.7,6.9,2.6,6.2,0.061,0.158,0.353,0.56,0.13699999999999998,2012-13\n7442,Caron Butler,LAC,33.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,78,10.4,2.9,1.0,6.4,0.026000000000000002,0.11800000000000001,0.20199999999999999,0.535,0.063,2012-13\n7443,Cartier Martin,WAS,28.0,200.66,99.79024,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,6.6,2.4,0.5,-3.9,0.017,0.14,0.195,0.511,0.049,2012-13\n7444,Chandler Parsons,HOU,24.0,205.74,102.965384,Florida,USA,2011,2,38,76,15.5,5.3,3.5,2.6,0.033,0.131,0.184,0.584,0.157,2012-13\n7445,Charles Jenkins,PHI,24.0,190.5,97.52228000000001,Hofstra,USA,2011,2,44,59,1.9,0.5,0.7,-0.6,0.019,0.057999999999999996,0.155,0.425,0.16699999999999998,2012-13\n7446,Charlie Villanueva,DET,28.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,69,6.8,3.5,0.8,-3.8,0.048,0.203,0.21600000000000003,0.48100000000000004,0.08199999999999999,2012-13\n7447,Chase Budinger,MIN,25.0,200.66,98.88305600000001,Arizona,USA,2009,2,44,23,9.4,3.1,1.1,2.4,0.033,0.133,0.207,0.516,0.08,2012-13\n7448,Chauncey Billups,LAC,36.0,190.5,95.25432,Colorado,USA,1997,1,3,22,8.4,1.5,2.2,4.5,0.006,0.095,0.2,0.601,0.168,2012-13\n7449,Chris Andersen,MIA,34.0,208.28,103.418976,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,4.9,4.1,0.4,10.0,0.11900000000000001,0.213,0.14400000000000002,0.631,0.045,2012-13\n7450,Chris Bosh,MIA,29.0,210.82,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2003,1,4,74,16.6,6.8,1.7,10.8,0.07200000000000001,0.174,0.228,0.5920000000000001,0.081,2012-13\n7451,Chris Copeland,NYK,29.0,203.2,102.0582,Colorado,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,8.7,2.1,0.5,4.4,0.046,0.11699999999999999,0.256,0.583,0.055,2012-13\n7452,Linas Kleiza,TOR,28.0,203.2,106.140528,Missouri,Lithuania,2005,1,27,20,7.4,2.6,0.8,-6.1,0.028999999999999998,0.13699999999999998,0.221,0.46,0.077,2012-13\n7453,Chris Duhon,LAL,30.0,185.42,86.18248,Duke,USA,2004,2,38,46,2.9,1.5,2.9,0.5,0.015,0.076,0.091,0.517,0.23600000000000002,2012-13\n7454,Chris Johnson,MIN,27.0,210.82,95.25432,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,3.9,2.0,0.3,-4.1,0.085,0.153,0.166,0.65,0.042,2012-13\n7455,Carlos Boozer,CHI,31.0,205.74,120.655472,Duke,USA,2002,2,34,79,16.2,9.8,2.3,-2.7,0.077,0.273,0.258,0.51,0.132,2012-13\n7456,Ben Hansbrough,IND,25.0,190.5,92.079176,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,2.0,0.6,0.8,-6.7,0.01,0.08199999999999999,0.163,0.501,0.20199999999999999,2012-13\n7457,Carl Landry,GSW,29.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,81,10.8,6.0,0.8,-1.1,0.109,0.177,0.19899999999999998,0.605,0.055999999999999994,2012-13\n7458,C.J. Watson,BKN,29.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,6.8,1.8,2.0,0.8,0.028999999999999998,0.085,0.17300000000000001,0.544,0.17800000000000002,2012-13\n7459,Bernard James,DAL,28.0,208.28,108.86208,Florida State,USA,2012,2,33,46,2.8,2.8,0.1,-0.6,0.11800000000000001,0.20199999999999999,0.133,0.541,0.02,2012-13\n7460,Bismack Biyombo,CHA,20.0,205.74,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,2011,1,7,80,4.8,7.3,0.4,-8.9,0.1,0.209,0.10300000000000001,0.47200000000000003,0.025,2012-13\n7461,Blake Griffin,LAC,24.0,208.28,113.851592,Oklahoma,USA,2009,1,1,80,18.0,8.3,3.7,6.6,0.08800000000000001,0.225,0.254,0.5720000000000001,0.192,2012-13\n7462,Boris Diaw,SAS,31.0,203.2,106.59411999999999,None,France,2003,1,21,75,5.8,3.4,2.4,4.9,0.048,0.124,0.121,0.603,0.152,2012-13\n7463,Bradley Beal,WAS,20.0,195.58,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,56,13.9,3.8,2.4,-3.1,0.027000000000000003,0.107,0.22,0.515,0.136,2012-13\n7464,Brandan Wright,DAL,25.0,208.28,95.25432,North Carolina,USA,2007,1,8,64,8.5,4.1,0.6,5.1,0.085,0.16,0.191,0.606,0.054000000000000006,2012-13\n7465,Brandon Bass,BOS,28.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,81,8.7,5.2,1.0,-2.1,0.069,0.155,0.156,0.535,0.06,2012-13\n7466,Brandon Jennings,MIL,23.0,185.42,76.657048,None,USA,2009,1,10,80,17.5,3.1,6.5,-4.4,0.021,0.073,0.23800000000000002,0.51,0.29600000000000004,2012-13\n7467,Brandon Knight,DET,21.0,190.5,85.728888,Kentucky,USA,2011,1,8,75,13.3,3.3,4.0,-3.1,0.026000000000000002,0.092,0.22699999999999998,0.511,0.21600000000000003,2012-13\n7468,Brandon Roy,MIN,28.0,198.12,95.707912,Washington,USA,2006,1,6,5,5.8,2.8,4.6,0.8,0.036000000000000004,0.09699999999999999,0.179,0.368,0.267,2012-13\n7469,Brandon Rush,GSW,27.0,198.12,95.25432,Kansas,USA,2008,1,13,2,7.0,0.5,1.0,12.7,0.0,0.045,0.228,0.6779999999999999,0.154,2012-13\n7470,Brendan Haywood,CHA,33.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,61,3.5,4.8,0.5,-8.2,0.11800000000000001,0.16399999999999998,0.115,0.441,0.04,2012-13\n7471,Brian Roberts,NOH,27.0,185.42,81.64656,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,7.1,1.2,2.8,-8.4,0.013999999999999999,0.077,0.21899999999999997,0.509,0.301,2012-13\n7472,Brook Lopez,BKN,25.0,213.36,120.20188,Stanford,USA,2008,1,10,74,19.4,6.9,0.9,4.7,0.109,0.154,0.285,0.5670000000000001,0.061,2012-13\n7473,Byron Mullens,CHA,24.0,213.36,124.7378,Ohio State,USA,2009,1,24,53,10.6,6.4,1.5,-16.2,0.053,0.21899999999999997,0.213,0.465,0.102,2012-13\n7474,CJ Miles,CLE,26.0,198.12,100.697424,None,USA,2005,2,34,65,11.2,2.7,1.0,-4.1,0.02,0.13,0.24,0.551,0.083,2012-13\n7475,Eric Gordon,NOH,24.0,190.5,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,42,17.0,1.8,3.3,-2.8,0.009000000000000001,0.064,0.284,0.523,0.183,2012-13\n7476,Chris Douglas-Roberts,DAL,26.0,200.66,95.25432,Memphis,USA,2008,2,40,6,2.8,0.8,0.7,-13.6,0.0,0.09300000000000001,0.13699999999999998,0.462,0.10300000000000001,2012-13\n7477,Ersan Ilyasova,MIL,26.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,73,13.2,7.1,1.6,0.3,0.08,0.209,0.204,0.552,0.092,2012-13\n7478,Josh Akognon,DAL,27.0,180.34,83.91452,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.7,0.3,0.3,-22.5,0.0,0.16699999999999998,0.235,0.625,0.2,2012-13\n7479,Josh Childress,BKN,30.0,203.2,95.25432,Stanford,USA,2004,1,6,14,1.0,1.1,0.4,-9.6,0.055999999999999994,0.106,0.096,0.32,0.085,2012-13\n7480,Josh Harrellson,MIA,24.0,208.28,124.7378,Kentucky,USA,2011,2,45,6,1.7,1.2,0.0,3.8,0.12,0.111,0.19899999999999998,0.506,0.0,2012-13\n7481,Josh Howard,MIN,33.0,200.66,95.25432,Wake Forest,USA,2003,1,29,11,6.7,3.3,0.4,-3.4,0.047,0.146,0.201,0.45,0.034,2012-13\n7482,Josh McRoberts,CHA,26.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,67,6.0,4.9,2.1,-8.0,0.07400000000000001,0.184,0.139,0.527,0.151,2012-13\n7483,Josh Selby,MEM,22.0,187.96,83.007336,Kansas,USA,2011,2,49,10,2.0,0.5,0.4,-36.3,0.0,0.09300000000000001,0.262,0.373,0.14300000000000002,2012-13\n7484,Jose Calderon,DET,31.0,190.5,95.707912,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,11.3,2.4,7.1,-6.4,0.01,0.09,0.171,0.616,0.396,2012-13\n7485,Josh Smith,ATL,27.0,205.74,102.0582,None,USA,2004,1,17,76,17.5,8.4,4.2,1.9,0.057,0.21100000000000002,0.266,0.501,0.204,2012-13\n7486,Julyan Stone,DEN,24.0,198.12,90.7184,Texas-El Paso,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.8,0.8,0.5,10.7,0.071,0.045,0.087,0.9309999999999999,0.111,2012-13\n7487,Justin Dentmon,DAL,27.0,180.34,83.91452,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.0,0.0,-28.6,0.0,0.0,0.222,0.0,0.0,2012-13\n7488,Justin Holiday,PHI,24.0,198.12,83.91452,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,4.7,1.6,1.7,7.5,0.0,0.105,0.195,0.408,0.155,2012-13\n7489,Juwan Howard,MIA,40.0,205.74,113.398,Michigan,USA,1994,1,5,7,3.0,1.1,0.9,-11.2,0.0,0.174,0.231,0.54,0.207,2012-13\n7490,Kawhi Leonard,SAS,22.0,200.66,102.0582,San Diego State,USA,2011,1,15,58,11.9,6.0,1.6,10.1,0.044000000000000004,0.172,0.166,0.5920000000000001,0.077,2012-13\n7491,Keith Bogans,BKN,33.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,74,4.2,1.6,1.0,-0.2,0.013000000000000001,0.086,0.113,0.5329999999999999,0.084,2012-13\n7492,Jrue Holiday,PHI,23.0,193.04,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,78,17.7,4.2,8.0,-2.5,0.033,0.095,0.264,0.496,0.358,2012-13\n7493,Jordan Hill,LAL,25.0,208.28,106.59411999999999,Arizona,USA,2009,1,8,29,6.7,5.7,0.4,-3.8,0.18100000000000002,0.198,0.191,0.5329999999999999,0.05,2012-13\n7494,Jordan Hamilton,DEN,22.0,200.66,99.79024,Texas,USA,2011,1,26,40,5.2,2.4,0.6,-1.2,0.08199999999999999,0.175,0.24600000000000002,0.49,0.08900000000000001,2012-13\n7495,Jordan Crawford,BOS,24.0,193.04,88.45044,Xavier,USA,2010,1,27,70,11.6,3.0,3.2,-5.4,0.028999999999999998,0.107,0.252,0.512,0.244,2012-13\n7496,Joakim Noah,CHI,28.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,66,11.9,11.1,4.0,1.2,0.124,0.218,0.172,0.534,0.17600000000000002,2012-13\n7497,Jodie Meeks,LAL,25.0,193.04,94.34713599999999,Kentucky,USA,2009,2,41,78,7.9,2.2,0.9,2.5,0.025,0.085,0.16699999999999998,0.54,0.066,2012-13\n7498,Joe Johnson,BKN,32.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,72,16.3,3.0,3.5,4.4,0.024,0.07400000000000001,0.21899999999999997,0.521,0.163,2012-13\n7499,Joel Anthony,MIA,30.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,1.4,1.9,0.2,5.1,0.096,0.141,0.087,0.542,0.034,2012-13\n7500,Joel Freeland,POR,26.0,208.28,102.0582,None,Great Britain,2006,1,30,51,2.6,2.3,0.3,-12.3,0.08800000000000001,0.19,0.165,0.435,0.05,2012-13\n7501,Joel Przybilla,MIL,33.0,215.9,111.13004,Minnesota,USA,2000,1,9,12,0.2,1.8,0.3,-36.3,0.069,0.258,0.055999999999999994,0.205,0.08,2012-13\n7502,Johan Petro,ATL,27.0,213.36,112.037224,None,France,2005,1,25,31,3.5,3.6,0.5,-12.9,0.10400000000000001,0.259,0.18100000000000002,0.46799999999999997,0.076,2012-13\n7503,John Henson,MIL,22.0,210.82,99.79024,North Carolina,USA,2012,1,14,63,6.0,4.7,0.5,-2.5,0.14,0.23800000000000002,0.221,0.49700000000000005,0.063,2012-13\n7504,John Jenkins,ATL,22.0,193.04,97.52228000000001,Vanderbilt,USA,2012,1,23,61,6.1,1.5,0.9,-7.9,0.021,0.096,0.183,0.5760000000000001,0.105,2012-13\n7505,John Lucas III,TOR,30.0,180.34,74.84268,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,5.3,1.0,1.7,-6.3,0.01,0.08800000000000001,0.21,0.483,0.233,2012-13\n7506,John Salmons,SAC,33.0,198.12,93.89354399999999,Miami (FL),USA,2002,1,26,76,8.8,2.7,3.0,-1.0,0.017,0.08900000000000001,0.147,0.509,0.142,2012-13\n7507,John Wall,WAS,22.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,1,49,18.5,4.0,7.6,1.5,0.024,0.111,0.289,0.521,0.40700000000000003,2012-13\n7508,Jon Leuer,MEM,24.0,208.28,103.418976,Wisconsin,USA,2011,2,40,28,2.0,1.3,0.3,-18.0,0.07400000000000001,0.16699999999999998,0.159,0.485,0.07400000000000001,2012-13\n7509,Jonas Jerebko,DET,26.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,49,7.7,3.8,0.9,-5.6,0.086,0.168,0.2,0.531,0.079,2012-13\n7510,Jonas Valanciunas,TOR,21.0,210.82,104.779752,None,Lithuania,2011,1,5,62,8.9,6.0,0.7,-3.7,0.099,0.201,0.171,0.619,0.051,2012-13\n7511,Kemba Walker,CHA,23.0,185.42,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,82,17.7,3.5,5.7,-9.7,0.023,0.09300000000000001,0.255,0.517,0.308,2012-13\n7512,Kendall Marshall,PHX,21.0,193.04,88.45044,North Carolina,USA,2012,1,13,48,3.0,0.9,3.0,-13.3,0.006,0.062,0.136,0.455,0.306,2012-13\n7513,Kenneth Faried,DEN,23.0,203.2,103.418976,Morehead State,USA,2011,1,22,80,11.5,9.2,1.0,5.1,0.133,0.24,0.179,0.573,0.051,2012-13\n7514,Kent Bazemore,GSW,23.0,195.58,91.171992,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,2.0,0.4,0.4,2.2,0.022000000000000002,0.068,0.264,0.45399999999999996,0.159,2012-13\n7515,Kyle Korver,ATL,32.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,74,10.9,4.0,2.0,4.4,0.012,0.13,0.145,0.637,0.094,2012-13\n7516,Kyle Lowry,TOR,27.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,68,11.6,4.7,6.4,0.3,0.033,0.153,0.19899999999999998,0.5429999999999999,0.336,2012-13\n7517,Kyle O'Quinn,ORL,23.0,208.28,108.86208,Norfolk State,USA,2012,2,49,57,4.1,3.7,0.9,-5.4,0.113,0.23600000000000002,0.17800000000000002,0.535,0.122,2012-13\n7518,Kyle Singler,DET,25.0,203.2,104.32616,Duke,USA,2011,2,33,82,8.8,4.0,0.9,-4.5,0.054000000000000006,0.113,0.158,0.517,0.053,2012-13\n7519,Kyrie Irving,CLE,21.0,190.5,86.636072,Duke,Australia,2011,1,1,59,22.5,3.7,5.9,-5.1,0.018000000000000002,0.106,0.298,0.5529999999999999,0.315,2012-13\n7520,LaMarcus Aldridge,POR,27.0,210.82,108.86208,Texas,USA,2006,1,2,74,21.1,9.1,2.6,-1.4,0.07200000000000001,0.209,0.265,0.53,0.125,2012-13\n7521,Lamar Odom,LAC,33.0,208.28,104.32616,Rhode Island,USA,1999,1,4,82,4.0,5.9,1.7,9.5,0.086,0.252,0.132,0.429,0.128,2012-13\n7522,Lance Stephenson,IND,22.0,195.58,103.418976,Cincinnati,USA,2010,2,40,78,8.8,3.9,2.9,8.8,0.024,0.126,0.151,0.53,0.15,2012-13\n7523,Lance Thomas,NOH,25.0,203.2,102.0582,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,2.5,1.9,0.3,-3.5,0.081,0.132,0.111,0.565,0.043,2012-13\n7524,Landry Fields,TOR,25.0,200.66,97.52228000000001,Stanford,USA,2010,2,39,51,4.7,4.1,1.2,-0.8,0.068,0.171,0.129,0.48700000000000004,0.084,2012-13\n7525,Larry Sanders,MIL,24.0,210.82,106.59411999999999,Virginia Commonwealth,USA,2010,1,15,71,9.8,9.5,1.2,1.9,0.11900000000000001,0.248,0.17,0.523,0.068,2012-13\n7526,Lavoy Allen,PHI,24.0,205.74,115.66596000000001,Temple,USA,2011,2,50,79,5.8,5.0,0.9,-2.9,0.105,0.166,0.149,0.474,0.068,2012-13\n7527,Eric Maynor,POR,26.0,190.5,79.3786,Virginia Commonwealth,USA,2009,1,20,64,4.5,0.7,2.8,-3.2,0.011000000000000001,0.046,0.18600000000000003,0.47200000000000003,0.295,2012-13\n7528,LeBron James,MIA,28.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,76,26.8,8.0,7.3,14.1,0.044000000000000004,0.20800000000000002,0.298,0.64,0.344,2012-13\n7529,Lazar Hayward,MIN,26.0,198.12,102.0582,Marquette,USA,2010,1,30,4,2.5,1.0,0.8,-38.8,0.0,0.14800000000000002,0.183,0.396,0.2,2012-13\n7530,Kwame Brown,PHI,31.0,210.82,131.54168,None,USA,2001,1,1,22,1.9,3.4,0.4,-6.5,0.092,0.221,0.094,0.452,0.051,2012-13\n7531,Jimmy Butler,CHI,23.0,200.66,99.79024,Marquette,USA,2011,1,30,82,8.6,4.0,1.4,1.9,0.073,0.105,0.147,0.574,0.08800000000000001,2012-13\n7532,Kurt Thomas,NYK,40.0,205.74,108.86208,Texas Christian,USA,1995,1,10,39,2.5,2.3,0.5,-1.2,0.067,0.19,0.11699999999999999,0.547,0.085,2012-13\n7533,Kris Humphries,BKN,28.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,65,5.8,5.6,0.5,-3.7,0.125,0.235,0.16399999999999998,0.515,0.043,2012-13\n7534,Kenyon Martin,NYK,35.0,205.74,108.86208,Cincinnati,USA,2000,1,1,18,7.2,5.3,0.4,8.4,0.096,0.16899999999999998,0.14400000000000002,0.583,0.03,2012-13\n7535,Kevin Durant,OKC,24.0,205.74,106.59411999999999,Texas,USA,2007,1,2,81,28.1,7.9,4.6,12.7,0.018000000000000002,0.201,0.298,0.647,0.213,2012-13\n7536,Kevin Garnett,BOS,37.0,210.82,114.758776,None,USA,1995,1,5,68,14.8,7.8,2.3,3.5,0.046,0.259,0.251,0.535,0.147,2012-13\n7537,Kevin Jones,CLE,23.0,203.2,117.93392,West Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,3.0,2.4,0.3,6.0,0.12300000000000001,0.145,0.158,0.418,0.043,2012-13\n7538,Kevin Love,MIN,24.0,208.28,117.93392,UCLA,USA,2008,1,5,18,18.3,14.0,2.3,-1.7,0.10800000000000001,0.337,0.275,0.45799999999999996,0.11699999999999999,2012-13\n7539,Kevin Martin,OKC,30.0,200.66,83.91452,Western Carolina,USA,2004,1,26,77,14.0,2.3,1.4,11.6,0.019,0.076,0.21,0.608,0.081,2012-13\n7540,Kevin Murphy,UTA,23.0,198.12,83.91452,Tennessee Tech,USA,2012,2,47,17,0.9,0.2,0.1,-40.9,0.0,0.10300000000000001,0.26,0.268,0.083,2012-13\n7541,Kevin Seraphin,WAS,23.0,205.74,124.7378,Le Moyne,France,2010,1,17,79,9.1,4.4,0.7,-6.2,0.069,0.156,0.23600000000000002,0.478,0.063,2012-13\n7542,Keyon Dooling,MEM,33.0,190.5,88.45044,Missouri,USA,2000,1,10,7,4.4,0.1,1.1,-5.7,0.0,0.013999999999999999,0.162,0.644,0.195,2012-13\n7543,Khris Middleton,DET,21.0,200.66,97.52228000000001,Texas A&M,USA,2012,2,39,27,6.1,1.9,1.0,2.2,0.01,0.124,0.159,0.532,0.085,2012-13\n7544,Kim English,DET,24.0,198.12,90.7184,Missouri,USA,2012,2,44,41,2.9,0.9,0.6,-8.1,0.022000000000000002,0.086,0.158,0.47700000000000004,0.09699999999999999,2012-13\n7545,Kirk Hinrich,CHI,32.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,60,7.7,2.6,5.2,3.2,0.011000000000000001,0.091,0.147,0.493,0.267,2012-13\n7546,Klay Thompson,GSW,23.0,200.66,92.98635999999999,Washington State,USA,2011,1,11,82,16.6,3.7,2.2,1.8,0.012,0.099,0.218,0.5329999999999999,0.099,2012-13\n7547,Kobe Bryant,LAL,34.0,198.12,92.98635999999999,None,USA,1996,1,13,78,27.3,5.6,6.0,2.7,0.025,0.131,0.317,0.57,0.28600000000000003,2012-13\n7548,Kosta Koufos,DEN,24.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,81,8.0,6.9,0.4,8.0,0.131,0.214,0.145,0.585,0.026000000000000002,2012-13\n7549,Kris Joseph,BKN,24.0,200.66,95.25432,Syracuse,USA,2012,2,51,10,0.9,0.7,0.1,-3.3,0.02,0.136,0.166,0.257,0.027999999999999997,2012-13\n7550,Jimmer Fredette,SAC,24.0,187.96,88.45044,Brigham Young,USA,2011,1,10,69,7.2,1.0,1.3,-6.3,0.022000000000000002,0.064,0.235,0.546,0.154,2012-13\n7551,Kendrick Perkins,OKC,28.0,208.28,122.46983999999999,None,USA,2003,1,27,78,4.2,6.0,1.4,11.8,0.07,0.187,0.106,0.479,0.078,2012-13\n7552,Jerry Stackhouse,BKN,38.0,198.12,98.88305600000001,North Carolina,USA,1995,1,3,37,4.9,0.9,0.9,-1.7,0.01,0.063,0.17,0.5,0.107,2012-13\n7553,Hakim Warrick,CHA,30.0,205.74,99.336648,Syracuse,USA,2005,1,19,28,6.9,3.2,0.9,-14.2,0.048,0.159,0.21600000000000003,0.47600000000000003,0.091,2012-13\n7554,Hamed Haddadi,PHX,28.0,218.44,120.20188,None,Iran,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,2.8,3.7,0.4,-2.3,0.14300000000000002,0.21899999999999997,0.168,0.447,0.057999999999999996,2012-13\n7555,Harrison Barnes,GSW,21.0,203.2,95.25432,North Carolina,USA,2012,1,7,81,9.2,4.1,1.2,2.0,0.028999999999999998,0.14400000000000002,0.17600000000000002,0.526,0.07200000000000001,2012-13\n7556,Hasheem Thabeet,OKC,26.0,220.98,119.294696,Connecticut,Tanzania,2009,1,2,66,2.4,3.0,0.2,12.0,0.11199999999999999,0.183,0.102,0.619,0.021,2012-13\n7557,Hedo Turkoglu,ORL,34.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,11,2.9,2.4,2.1,-20.4,0.024,0.135,0.172,0.28800000000000003,0.2,2012-13\n7558,Henry Sims,NOH,23.0,208.28,111.13004,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.0,1.0,0.0,12.6,0.5,0.0,0.368,0.667,0.0,2012-13\n7559,Gustavo Ayon,MIL,28.0,208.28,113.398,None,Mexico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,3.7,3.6,1.3,0.8,0.096,0.20800000000000002,0.146,0.54,0.142,2012-13\n7560,Ian Mahinmi,IND,26.0,210.82,104.32616,None,France,2005,1,28,80,5.0,3.9,0.3,-4.1,0.1,0.175,0.174,0.49700000000000005,0.038,2012-13\n7561,Isaiah Thomas,SAC,24.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,79,13.9,2.0,4.0,-4.1,0.015,0.07400000000000001,0.228,0.574,0.243,2012-13\n7562,Ish Smith,MIL,24.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,2.4,1.2,1.7,-5.9,0.025,0.102,0.17300000000000001,0.379,0.256,2012-13\n7563,Ivan Johnson,ATL,29.0,203.2,115.66596000000001,Cal State-San Bernardino,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,6.6,3.9,0.7,-0.8,0.084,0.209,0.214,0.546,0.079,2012-13\n7564,J.J. Barea,MIN,29.0,182.88,79.3786,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,11.3,2.8,4.0,-2.0,0.021,0.11900000000000001,0.25,0.51,0.301,2012-13\n7565,JJ Hickson,POR,24.0,205.74,109.769264,North Carolina State,USA,2008,1,19,80,12.7,10.4,1.1,-5.3,0.131,0.28,0.19899999999999998,0.591,0.065,2012-13\n7566,JJ Redick,MIL,29.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,78,14.1,2.2,3.8,-2.0,0.008,0.073,0.20800000000000002,0.5710000000000001,0.193,2012-13\n7567,Iman Shumpert,NYK,23.0,195.58,99.79024,Georgia Tech,USA,2011,1,17,45,6.8,3.0,1.7,0.3,0.035,0.125,0.159,0.516,0.12,2012-13\n7568,Greg Stiemsma,MIN,27.0,210.82,117.93392,Wisconsin,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,4.0,3.4,0.4,-3.7,0.055999999999999994,0.2,0.139,0.498,0.04,2012-13\n7569,Greg Smith,HOU,22.0,208.28,113.398,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,6.0,4.6,0.4,5.4,0.115,0.209,0.147,0.636,0.036000000000000004,2012-13\n7570,Greg Monroe,DET,23.0,210.82,113.398,Georgetown,USA,2010,1,7,81,16.0,9.6,3.5,-5.5,0.099,0.237,0.248,0.527,0.18899999999999997,2012-13\n7571,Evan Turner,PHI,24.0,200.66,99.79024,Ohio State,USA,2010,1,2,82,13.3,6.3,4.3,-3.5,0.022000000000000002,0.183,0.213,0.478,0.192,2012-13\n7572,Fab Melo,BOS,23.0,213.36,115.66596000000001,Syracuse,Brazil,2012,1,22,6,1.2,0.5,0.0,-9.1,0.0,0.077,0.115,0.451,0.0,2012-13\n7573,Jerryd Bayless,MEM,24.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,80,8.7,2.2,3.3,0.0,0.013999999999999999,0.106,0.20800000000000002,0.514,0.254,2012-13\n7574,Festus Ezeli,GSW,23.0,210.82,115.66596000000001,Vanderbilt,Nigeria,2012,1,30,78,2.4,4.0,0.3,-0.8,0.146,0.166,0.10800000000000001,0.467,0.027999999999999997,2012-13\n7575,Francisco Garcia,HOU,31.0,200.66,88.45044,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,58,5.5,1.6,1.1,-2.6,0.008,0.091,0.14800000000000002,0.519,0.095,2012-13\n7576,Garrett Temple,WAS,27.0,198.12,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,5.1,2.4,2.3,0.0,0.027999999999999997,0.092,0.133,0.478,0.151,2012-13\n7577,Gary Neal,SAS,28.0,193.04,95.25432,Towson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,9.5,2.1,1.9,4.0,0.011000000000000001,0.096,0.21600000000000003,0.512,0.13699999999999998,2012-13\n7578,George Hill,IND,27.0,187.96,86.18248,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,76,14.2,3.7,4.7,8.7,0.02,0.099,0.188,0.5579999999999999,0.22,2012-13\n7579,Gerald Green,IND,27.0,203.2,95.25432,None,USA,2005,1,18,60,7.0,2.4,0.8,0.4,0.031,0.107,0.212,0.465,0.087,2012-13\n7580,Gerald Henderson,CHA,25.0,195.58,97.52228000000001,Duke,USA,2009,1,12,68,15.5,3.7,2.6,-10.7,0.028999999999999998,0.109,0.235,0.531,0.152,2012-13\n7581,Gerald Wallace,BKN,30.0,200.66,99.79024,Alabama,USA,2001,1,25,69,7.7,4.6,2.6,3.0,0.04,0.139,0.14400000000000002,0.49,0.131,2012-13\n7582,Glen Davis,ORL,27.0,205.74,131.088088,Louisiana State,USA,2007,2,35,34,15.1,7.2,2.1,-1.8,0.059000000000000004,0.201,0.26,0.483,0.115,2012-13\n7583,Goran Dragic,PHX,27.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,77,14.7,3.1,7.4,-6.0,0.026000000000000002,0.081,0.21600000000000003,0.54,0.344,2012-13\n7584,Gordon Hayward,UTA,23.0,203.2,95.25432,Butler,USA,2010,1,9,72,14.1,3.1,3.0,1.8,0.027999999999999997,0.098,0.217,0.564,0.163,2012-13\n7585,Grant Hill,LAC,40.0,203.2,102.0582,Duke,USA,1994,1,3,29,3.2,1.7,0.9,0.6,0.016,0.105,0.142,0.428,0.09,2012-13\n7586,JR Smith,NYK,27.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,80,18.1,5.3,2.7,5.9,0.027000000000000003,0.162,0.264,0.522,0.147,2012-13\n7587,JaVale McGee,DEN,25.0,213.36,114.30518400000001,Nevada,USA,2008,1,18,79,9.1,4.8,0.3,3.5,0.129,0.166,0.21100000000000002,0.589,0.027000000000000003,2012-13\n7588,Greivis Vasquez,NOH,26.0,198.12,95.707912,Maryland,Venezuela,2010,1,28,78,13.9,4.3,9.0,-4.3,0.019,0.132,0.22899999999999998,0.502,0.43200000000000005,2012-13\n7589,Evan Fournier,DEN,20.0,198.12,90.7184,None,France,2012,1,20,38,5.3,0.9,1.2,7.7,0.016,0.066,0.204,0.597,0.153,2012-13\n7590,Jason Richardson,PHI,32.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,33,10.5,3.8,1.5,0.3,0.022000000000000002,0.14,0.187,0.495,0.081,2012-13\n7591,Jason Smith,NOH,27.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,51,8.2,3.6,0.7,-3.8,0.08800000000000001,0.16399999999999998,0.24,0.544,0.07200000000000001,2012-13\n7592,Jason Terry,BOS,35.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,79,10.1,2.0,2.5,0.3,0.011000000000000001,0.077,0.179,0.5660000000000001,0.152,2012-13\n7593,Jason Thompson,SAC,26.0,210.82,113.398,Rider,USA,2008,1,12,82,10.9,6.7,1.0,-5.2,0.085,0.19899999999999998,0.184,0.5329999999999999,0.059000000000000004,2012-13\n7594,Jeff Adrien,CHA,27.0,201.0,111.0,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,4.0,3.8,0.7,-8.0,0.106,0.213,0.157,0.493,0.08199999999999999,2012-13\n7595,Jeff Green,BOS,26.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,81,12.8,3.9,1.6,0.0,0.03,0.132,0.22,0.561,0.1,2012-13\n7596,Jeff Teague,ATL,25.0,187.96,82.10015200000001,Wake Forest,USA,2009,1,19,80,14.6,2.3,7.2,1.3,0.011000000000000001,0.067,0.22899999999999998,0.5429999999999999,0.348,2012-13\n7597,Jeffery Taylor,CHA,24.0,200.66,102.0582,Vanderbilt,Sweden,2012,2,31,77,6.1,1.9,0.8,-8.9,0.038,0.075,0.15,0.531,0.07200000000000001,2012-13\n7598,Jeremy Evans,UTA,25.0,205.74,87.996848,Western Kentucky,USA,2010,2,55,37,2.0,1.6,0.3,4.4,0.131,0.162,0.13,0.6409999999999999,0.076,2012-13\n7599,Jeremy Lamb,OKC,21.0,195.58,81.64656,Connecticut,USA,2012,1,12,23,3.1,0.8,0.2,-13.7,0.035,0.098,0.252,0.479,0.063,2012-13\n7600,Jeremy Lin,HOU,24.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,13.4,3.0,6.1,2.4,0.013999999999999999,0.091,0.20800000000000002,0.5379999999999999,0.29,2012-13\n7601,Jeremy Pargo,PHI,27.0,187.96,99.336648,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,6.8,1.3,2.4,-10.4,0.013000000000000001,0.077,0.228,0.478,0.254,2012-13\n7602,Jae Crowder,DAL,22.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,78,5.0,2.4,1.2,0.7,0.028999999999999998,0.128,0.151,0.491,0.10300000000000001,2012-13\n7603,Jeremy Tyler,ATL,22.0,208.28,117.93392,None,USA,2011,2,39,21,1.0,1.0,0.0,7.0,0.1,0.226,0.21600000000000003,0.413,0.027999999999999997,2012-13\n7604,Jermaine O'Neal,PHX,34.0,210.82,115.66596000000001,None,USA,1996,1,17,55,8.3,5.3,0.8,-6.8,0.09300000000000001,0.22899999999999998,0.221,0.5379999999999999,0.07400000000000001,2012-13\n7605,Jason Maxiell,DET,30.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,72,6.9,5.7,0.8,-6.1,0.086,0.177,0.156,0.478,0.049,2012-13\n7606,Jason Kidd,NYK,40.0,193.04,95.25432,California,USA,1994,1,2,76,6.0,4.3,3.3,5.5,0.027000000000000003,0.161,0.115,0.532,0.17800000000000002,2012-13\n7607,Jeff Ayres,IND,26.0,205.74,113.398,Arizona State,USA,2009,2,31,37,3.9,2.8,0.4,9.6,0.08800000000000001,0.201,0.191,0.5329999999999999,0.068,2012-13\n7608,Jason Collins,WAS,34.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,38,1.1,1.6,0.2,1.0,0.064,0.115,0.07400000000000001,0.47600000000000003,0.028999999999999998,2012-13\n7609,Jamal Crawford,LAC,33.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,76,16.5,1.7,2.5,7.4,0.012,0.054000000000000006,0.257,0.5579999999999999,0.14800000000000002,2012-13\n7610,Jameer Nelson,ORL,31.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,56,14.7,3.7,7.4,-4.9,0.013000000000000001,0.107,0.226,0.498,0.326,2012-13\n7611,Jamaal Tinsley,UTA,35.0,190.5,89.357624,Iowa State,USA,2001,1,27,66,3.5,1.7,4.4,0.1,0.017,0.09300000000000001,0.135,0.467,0.354,2012-13\n7612,James Anderson,HOU,24.0,198.12,97.52228000000001,Oklahoma State,USA,2010,1,20,39,3.8,1.8,1.1,11.9,0.054000000000000006,0.141,0.175,0.539,0.14400000000000002,2012-13\n7613,James Harden,HOU,23.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,78,25.9,4.9,5.8,2.7,0.024,0.11900000000000001,0.289,0.6,0.257,2012-13\n7614,James Johnson,SAC,26.0,205.74,112.490816,Wake Forest,USA,2009,1,16,54,5.1,2.7,1.1,-15.5,0.061,0.132,0.192,0.442,0.11,2012-13\n7615,James White,NYK,30.0,200.66,97.52228000000001,Cincinnati,USA,2006,2,31,57,2.2,0.8,0.5,-6.1,0.013000000000000001,0.12300000000000001,0.154,0.503,0.107,2012-13\n7616,Jan Vesely,WAS,23.0,210.82,108.86208,None,Czech Republic,2011,1,6,51,2.5,2.4,0.5,-3.1,0.084,0.151,0.122,0.48,0.069,2012-13\n7617,James Jones,MIA,32.0,203.2,97.52228000000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,38,1.6,0.6,0.3,1.1,0.0,0.102,0.146,0.478,0.11,2012-13\n7618,Jared Cunningham,DAL,22.0,193.04,88.45044,Oregon State,USA,2012,1,24,8,2.0,0.4,0.1,-12.5,0.045,0.087,0.295,0.5379999999999999,0.111,2012-13\n7619,Jared Dudley,PHX,27.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,79,10.9,3.1,2.6,-4.2,0.04,0.08800000000000001,0.17300000000000001,0.5820000000000001,0.147,2012-13\n7620,Jared Jeffries,POR,31.0,210.82,108.86208,Indiana,USA,2002,1,11,38,1.2,1.6,0.4,2.8,0.09,0.125,0.10800000000000001,0.34299999999999997,0.057999999999999996,2012-13\n7621,Jared Sullinger,BOS,21.0,205.74,117.93392,Ohio State,USA,2012,1,21,45,6.0,5.9,0.8,3.7,0.125,0.225,0.149,0.534,0.062,2012-13\n7622,Jarrett Jack,GSW,29.0,190.5,89.357624,Georgia Tech,USA,2005,1,22,79,12.9,3.1,5.6,2.2,0.01,0.1,0.21100000000000002,0.542,0.3,2012-13\n7623,Jarvis Varnado,MIA,25.0,205.74,104.32616,Mississippi State,USA,2010,2,41,13,0.6,0.7,0.2,-16.3,0.043,0.14300000000000002,0.133,0.457,0.107,2012-13\n7624,Jannero Pargo,CHA,33.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,6.5,1.1,2.1,-8.6,0.025,0.066,0.24,0.475,0.233,2012-13\n7625,Rasual Butler,IND,35.0,200.66,97.52228000000001,La Salle,USA,2002,2,52,50,2.7,0.8,0.3,-5.9,0.018000000000000002,0.1,0.157,0.585,0.075,2013-14\n7626,Quincy Pondexter,MEM,26.0,198.12,102.0582,Washington,USA,2010,1,26,15,6.3,1.7,1.3,-18.1,0.043,0.075,0.183,0.52,0.126,2013-14\n7627,Rashard Lewis,MIA,34.0,208.28,106.59411999999999,None,USA,1998,2,32,60,4.5,1.8,1.0,4.4,0.033,0.10800000000000001,0.14300000000000002,0.535,0.08800000000000001,2013-14\n7628,Randy Foye,DEN,30.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,81,13.2,2.9,3.5,-3.2,0.015,0.086,0.185,0.5579999999999999,0.17300000000000001,2013-14\n7629,Ramon Sessions,MIL,28.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,83,12.3,2.4,4.1,-3.7,0.019,0.085,0.223,0.539,0.258,2013-14\n7630,Rajon Rondo,BOS,28.0,185.42,84.368112,Kentucky,USA,2006,1,21,30,11.7,5.5,9.8,-10.7,0.023,0.184,0.209,0.461,0.48,2013-14\n7631,Quincy Miller,DEN,21.0,205.74,95.25432,Baylor,USA,2012,2,38,52,4.9,2.8,0.5,-4.3,0.049,0.158,0.17300000000000001,0.45899999999999996,0.047,2013-14\n7632,Paul Pierce,BKN,36.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,75,13.5,4.6,2.4,2.2,0.015,0.185,0.226,0.595,0.146,2013-14\n7633,Phil Pressey,BOS,23.0,180.34,79.3786,Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,2.8,1.4,3.2,-0.9,0.021,0.08800000000000001,0.14300000000000002,0.39,0.305,2013-14\n7634,Peyton Siva,DET,23.0,182.88,83.91452,Louisville,USA,2013,2,56,24,2.3,0.6,1.4,-6.3,0.009000000000000001,0.065,0.165,0.425,0.258,2013-14\n7635,Perry Jones III,OKC,22.0,210.82,106.59411999999999,Baylor,USA,2012,1,28,62,3.5,1.8,0.4,5.7,0.045,0.125,0.13,0.541,0.05,2013-14\n7636,Pero Antic,ATL,31.0,210.82,117.93392,None,Macedonia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,7.0,4.2,1.2,3.8,0.07,0.18899999999999997,0.182,0.545,0.1,2013-14\n7637,Paul George,IND,24.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2010,1,10,80,21.7,6.8,3.5,6.4,0.026000000000000002,0.177,0.282,0.555,0.177,2013-14\n7638,Paul Millsap,ATL,29.0,203.2,114.758776,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,74,17.9,8.5,3.1,1.4,0.07200000000000001,0.215,0.254,0.545,0.16,2013-14\n7639,Ray Allen,MIA,38.0,195.58,92.98635999999999,Connecticut,USA,1996,1,5,73,9.6,2.8,2.0,4.6,0.015,0.11800000000000001,0.168,0.59,0.11699999999999999,2013-14\n7640,Quincy Acy,SAC,23.0,200.66,102.0582,Baylor,USA,2012,2,37,63,2.7,3.4,0.4,-7.8,0.092,0.19,0.10099999999999999,0.52,0.051,2013-14\n7641,Ray McCallum,SAC,23.0,190.5,86.18248,Detroit Mercy,USA,2013,2,36,45,6.2,1.8,2.7,-6.0,0.022000000000000002,0.079,0.179,0.439,0.21600000000000003,2013-14\n7642,Royal Ivey,OKC,32.0,193.04,90.7184,Texas,USA,2004,2,37,2,0.0,0.5,0.0,-20.5,0.0,0.33299999999999996,0.207,0.0,0.0,2013-14\n7643,Reggie Bullock,LAC,23.0,200.66,92.98635999999999,North Carolina,USA,2013,1,25,43,2.7,1.3,0.3,-0.8,0.03,0.113,0.154,0.46,0.049,2013-14\n7644,Pau Gasol,LAL,33.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,60,17.4,9.7,3.4,-9.1,0.071,0.254,0.264,0.522,0.184,2013-14\n7645,Roy Hibbert,IND,27.0,218.44,131.54168,Georgetown,USA,2008,1,17,81,10.8,6.6,1.1,7.5,0.10099999999999999,0.146,0.195,0.499,0.06,2013-14\n7646,Ronny Turiaf,MIN,31.0,208.28,109.315672,Gonzaga,France,2005,2,37,31,4.8,5.6,0.8,-1.1,0.096,0.213,0.11199999999999999,0.578,0.06,2013-14\n7647,Ronnie Brewer,CHI,29.0,200.66,106.59411999999999,Arkansas,USA,2006,1,14,24,0.3,0.6,0.4,-9.7,0.015,0.077,0.053,0.22,0.085,2013-14\n7648,Roger Mason Jr.,MIA,33.0,195.58,92.98635999999999,Virginia,USA,2002,2,30,25,3.0,0.9,0.8,1.2,0.005,0.095,0.145,0.528,0.105,2013-14\n7649,Rodney Stuckey,DET,28.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,73,13.9,2.3,2.1,-4.9,0.022000000000000002,0.077,0.24600000000000002,0.516,0.129,2013-14\n7650,Royce White,SAC,23.0,203.2,117.93392,Iowa State,USA,2012,1,16,3,0.0,0.0,0.0,-37.5,0.0,0.0,0.061,0.0,0.0,2013-14\n7651,Robin Lopez,POR,26.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2008,1,15,82,11.1,8.5,0.9,5.8,0.13699999999999998,0.152,0.141,0.605,0.040999999999999995,2013-14\n7652,Robert Sacre,LAL,25.0,213.36,117.93392,Gonzaga,Canada,2012,2,60,65,5.4,3.9,0.8,-5.7,0.079,0.174,0.155,0.513,0.07200000000000001,2013-14\n7653,Robert Covington,HOU,23.0,205.74,97.52228000000001,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,2.3,0.7,0.0,27.1,0.065,0.083,0.203,0.5710000000000001,0.0,2013-14\n7654,Robbie Hummel,MIN,25.0,203.2,99.79024,Purdue,USA,2012,2,58,53,3.4,2.5,0.4,1.1,0.057,0.16699999999999998,0.126,0.49200000000000005,0.052000000000000005,2013-14\n7655,Ricky Rubio,MIN,23.0,193.04,83.91452,None,Spain,2009,1,5,82,9.5,4.2,8.6,5.3,0.025,0.122,0.162,0.491,0.36200000000000004,2013-14\n7656,Ricky Ledo,DAL,21.0,200.66,88.45044,Providence,USA,2013,2,43,11,1.7,0.2,0.2,13.8,0.0,0.061,0.293,0.506,0.1,2013-14\n7657,Richard Jefferson,UTA,34.0,200.66,106.140528,Arizona,USA,2001,1,13,82,10.1,2.7,1.6,-10.1,0.009000000000000001,0.10800000000000001,0.17300000000000001,0.573,0.098,2013-14\n7658,Reggie Williams,OKC,27.0,201.0,86.0,Virginia Military Institute,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,3.7,0.0,0.3,-5.5,0.0,0.0,0.314,0.611,0.14300000000000002,2013-14\n7659,Reggie Jackson,OKC,24.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,80,13.1,3.9,4.1,8.0,0.022000000000000002,0.128,0.22699999999999998,0.527,0.231,2013-14\n7660,Reggie Evans,SAC,34.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.0,6.2,0.4,-7.0,0.142,0.29600000000000004,0.131,0.516,0.037000000000000005,2013-14\n7661,Raymond Felton,NYK,30.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,65,9.7,3.0,5.6,-0.3,0.031,0.085,0.182,0.47600000000000003,0.275,2013-14\n7662,Ronnie Price,ORL,31.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,2.4,1.4,2.1,-2.8,0.023,0.111,0.153,0.379,0.263,2013-14\n7663,Mike Miller,MEM,34.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,82,7.1,2.5,1.6,-2.5,0.02,0.126,0.14400000000000002,0.619,0.11599999999999999,2013-14\n7664,Patrick Patterson,TOR,25.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,65,8.5,5.3,1.2,6.0,0.085,0.172,0.17300000000000001,0.5329999999999999,0.083,2013-14\n7665,Nate Robinson,DEN,30.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,44,10.4,1.8,2.5,6.7,0.027999999999999997,0.073,0.24600000000000002,0.544,0.226,2013-14\n7666,Nando De Colo,TOR,27.0,195.58,88.45044,None,France,2009,2,53,47,3.8,1.6,1.4,-0.7,0.033,0.139,0.18600000000000003,0.526,0.203,2013-14\n7667,Mustafa Shakur,OKC,29.0,190.5,86.18248,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.3,0.0,1.3,-29.6,0.0,0.0,0.228,0.129,0.667,2013-14\n7668,Monta Ellis,DAL,28.0,190.5,83.91452,None,USA,2005,2,40,82,19.0,3.6,5.7,1.4,0.015,0.09699999999999999,0.26,0.532,0.245,2013-14\n7669,Mo Williams,POR,31.0,185.42,88.45044,Alabama,USA,2003,2,47,74,9.7,2.1,4.3,0.2,0.025,0.065,0.203,0.507,0.266,2013-14\n7670,Mirza Teletovic,BKN,28.0,205.74,109.769264,None,Bosnia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,8.6,3.7,0.8,-3.4,0.05,0.175,0.20199999999999999,0.5589999999999999,0.069,2013-14\n7671,Miroslav Raduljica,MIL,26.0,213.36,113.398,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,3.8,2.3,0.5,-6.1,0.129,0.136,0.172,0.603,0.084,2013-14\n7672,Nate Wolters,MIL,23.0,193.04,86.18248,South Dakota State,USA,2013,2,38,58,7.2,2.6,3.2,-1.8,0.027999999999999997,0.102,0.16699999999999998,0.486,0.22699999999999998,2013-14\n7673,Miles Plumlee,PHX,25.0,210.82,115.66596000000001,Duke,USA,2012,1,26,80,8.1,7.8,0.5,1.7,0.111,0.24,0.163,0.529,0.033,2013-14\n7674,Mike Muscala,ATL,22.0,210.82,108.40848799999999,Bucknell,USA,2013,2,44,20,3.8,2.6,0.4,-20.3,0.08900000000000001,0.20600000000000002,0.192,0.48,0.057999999999999996,2013-14\n7675,Mike James,CHI,39.0,187.96,85.275296,Duquesne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,1.0,0.6,1.5,-5.1,0.0,0.121,0.175,0.251,0.34700000000000003,2013-14\n7676,Mike Harris,UTA,31.0,198.12,109.769264,Rice,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,4.2,1.7,0.3,1.7,0.07,0.09,0.161,0.5760000000000001,0.037000000000000005,2013-14\n7677,Mike Dunleavy,CHI,33.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,82,11.3,4.2,2.3,2.7,0.021,0.13,0.17,0.5489999999999999,0.11900000000000001,2013-14\n7678,Mike Conley,MEM,26.0,185.42,83.91452,Ohio State,USA,2007,1,4,73,17.2,2.9,6.0,1.4,0.019,0.084,0.244,0.545,0.293,2013-14\n7679,Rudy Gay,SAC,27.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,73,20.0,6.0,2.9,-1.9,0.051,0.149,0.27399999999999997,0.54,0.146,2013-14\n7680,Michael Kidd-Gilchrist,CHA,20.0,200.66,105.23334399999999,Kentucky,USA,2012,1,2,62,7.2,5.2,0.8,2.0,0.085,0.161,0.155,0.516,0.055,2013-14\n7681,Mike Scott,ATL,25.0,203.2,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,80,9.6,3.6,0.9,-6.3,0.049,0.175,0.239,0.5589999999999999,0.091,2013-14\n7682,Patty Mills,SAS,25.0,182.88,83.91452,Saint Mary's (CA),Australia,2009,2,55,81,10.2,2.1,1.8,10.8,0.026000000000000002,0.095,0.225,0.588,0.157,2013-14\n7683,Nazr Mohammed,CHI,36.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,80,1.6,2.2,0.3,-0.6,0.136,0.21,0.14800000000000002,0.445,0.066,2013-14\n7684,Nene,WAS,31.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,53,14.2,5.5,2.9,3.4,0.049,0.17300000000000001,0.24,0.53,0.166,2013-14\n7685,Patrick Beverley,HOU,25.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,2009,2,42,56,10.2,3.5,2.7,9.1,0.051,0.076,0.149,0.545,0.12300000000000001,2013-14\n7686,Pablo Prigioni,NYK,37.0,190.5,83.91452,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,3.8,2.0,3.5,1.7,0.033,0.095,0.095,0.642,0.258,2013-14\n7687,PJ Tucker,PHX,29.0,198.12,101.604608,Texas,USA,2006,2,35,81,9.4,6.5,1.7,2.9,0.071,0.16399999999999998,0.14,0.54,0.08,2013-14\n7688,Otto Porter Jr.,WAS,21.0,203.2,89.811216,Georgetown,USA,2013,1,3,37,2.1,1.5,0.3,-4.8,0.076,0.145,0.152,0.405,0.051,2013-14\n7689,Othyus Jeffers,MIN,28.0,195.58,95.25432,Robert Morris (IL),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.5,1.5,0.2,29.7,0.038,0.18600000000000003,0.09,0.58,0.026000000000000002,2013-14\n7690,Orlando Johnson,SAC,25.0,195.58,99.79024,California-Santa Barbara,USA,2012,2,36,45,2.2,1.2,0.4,-4.7,0.026000000000000002,0.127,0.161,0.402,0.087,2013-14\n7691,Omri Casspi,HOU,26.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,71,6.9,3.7,1.2,6.2,0.05,0.165,0.18100000000000002,0.528,0.105,2013-14\n7692,Nemanja Nedovic,GSW,23.0,190.5,87.089664,None,Serbia,2013,1,30,24,1.1,0.6,0.5,-19.8,0.023,0.09,0.17,0.306,0.16,2013-14\n7693,Omer Asik,HOU,27.0,213.36,115.66596000000001,None,Turkey,2008,2,36,48,5.8,7.9,0.5,3.4,0.12,0.293,0.136,0.57,0.039,2013-14\n7694,O.J. Mayo,MIL,26.0,193.04,95.25432,Southern California,USA,2008,1,3,52,11.7,2.4,2.2,-13.9,0.019,0.086,0.22899999999999998,0.516,0.152,2013-14\n7695,Norris Cole,MIA,25.0,187.96,79.3786,Cleveland State,USA,2011,1,28,82,6.4,2.0,3.0,4.1,0.011000000000000001,0.08800000000000001,0.157,0.49700000000000005,0.187,2013-14\n7696,Nikola Vucevic,ORL,23.0,213.36,113.398,Southern California,Montenegro,2011,1,16,57,14.2,11.0,1.8,-5.1,0.113,0.273,0.21600000000000003,0.536,0.098,2013-14\n7697,Nikola Pekovic,MIN,28.0,210.82,129.27372,None,Montenegro,2008,2,31,54,17.5,8.7,0.9,5.7,0.132,0.17800000000000002,0.225,0.5820000000000001,0.049,2013-14\n7698,Nick Young,LAL,29.0,200.66,95.25432,Southern California,USA,2007,1,16,64,17.9,2.6,1.5,-2.2,0.017,0.08199999999999999,0.27,0.564,0.091,2013-14\n7699,Nick Collison,OKC,33.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,81,4.2,3.6,1.3,12.2,0.102,0.145,0.11599999999999999,0.599,0.10800000000000001,2013-14\n7700,Nick Calathes,MEM,25.0,198.12,96.615096,Florida,USA,2009,2,45,71,4.9,1.9,2.9,1.9,0.025,0.113,0.177,0.506,0.273,2013-14\n7701,Ognjen Kuzmic,GSW,24.0,213.36,113.851592,None,Bosnia,2012,2,52,21,0.7,1.0,0.1,-27.3,0.105,0.14300000000000002,0.126,0.42,0.034,2013-14\n7702,Rudy Gobert,UTA,22.0,215.9,111.13004,None,France,2013,1,27,45,2.3,3.4,0.2,-3.4,0.13,0.262,0.13699999999999998,0.507,0.026000000000000002,2013-14\n7703,Wesley Matthews,POR,27.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,16.4,3.5,2.4,4.9,0.02,0.09,0.196,0.588,0.109,2013-14\n7704,Ryan Anderson,NOP,26.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,22,19.8,6.5,0.8,1.7,0.08900000000000001,0.111,0.22,0.5720000000000001,0.032,2013-14\n7705,Tyler Hansbrough,TOR,28.0,205.74,113.398,North Carolina,USA,2009,1,13,64,4.9,4.5,0.3,0.1,0.14300000000000002,0.21100000000000002,0.14800000000000002,0.562,0.028999999999999998,2013-14\n7706,Ty Lawson,DEN,26.0,180.34,88.45044,North Carolina,USA,2009,1,18,62,17.6,3.5,8.8,-1.6,0.02,0.085,0.225,0.5539999999999999,0.369,2013-14\n7707,Troy Daniels,HOU,22.0,193.04,92.532768,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,8.4,0.8,1.0,22.0,0.0,0.07,0.20600000000000002,0.677,0.114,2013-14\n7708,Tristan Thompson,CLE,23.0,205.74,107.95489599999999,Texas,Canada,2011,1,4,82,11.7,9.2,0.9,-4.9,0.114,0.218,0.175,0.528,0.044000000000000004,2013-14\n7709,Trey Burke,UTA,21.0,185.42,86.18248,Michigan,USA,2013,1,9,70,12.8,3.0,5.7,-6.4,0.018000000000000002,0.09,0.21899999999999997,0.473,0.28,2013-14\n7710,Trevor Booker,WAS,26.0,203.2,106.59411999999999,Clemson,USA,2010,1,23,72,6.8,5.3,0.9,-1.3,0.10800000000000001,0.17800000000000002,0.14400000000000002,0.563,0.061,2013-14\n7711,Trevor Ariza,WAS,28.0,203.2,99.79024,UCLA,USA,2004,2,43,77,14.4,6.2,2.5,3.5,0.040999999999999995,0.16,0.175,0.59,0.105,2013-14\n7712,Tyler Zeller,CLE,24.0,213.36,114.758776,North Carolina,USA,2012,1,17,70,5.7,4.0,0.5,-0.2,0.11199999999999999,0.191,0.172,0.581,0.055,2013-14\n7713,Travis Outlaw,SAC,29.0,205.74,93.89354399999999,None,USA,2003,1,23,63,5.4,2.7,0.8,-4.7,0.037000000000000005,0.136,0.156,0.49200000000000005,0.076,2013-14\n7714,Tornike Shengelia,CHI,22.0,205.74,99.79024,None,Georgia,2012,2,54,26,1.1,0.6,0.5,-11.0,0.028999999999999998,0.094,0.127,0.46,0.141,2013-14\n7715,Tony Wroten,PHI,21.0,198.12,92.98635999999999,Washington,USA,2012,1,25,72,13.0,3.2,3.0,-12.1,0.040999999999999995,0.099,0.275,0.493,0.21,2013-14\n7716,Tony Snell,CHI,22.0,200.66,90.7184,New Mexico,USA,2013,1,20,77,4.5,1.6,0.9,-4.2,0.018000000000000002,0.095,0.151,0.489,0.095,2013-14\n7717,Tony Parker,SAS,32.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,68,16.7,2.3,5.7,6.7,0.01,0.075,0.266,0.555,0.31,2013-14\n7718,Tony Mitchell,DET,22.0,203.2,106.59411999999999,North Texas,USA,2013,2,37,21,1.0,1.2,0.1,2.6,0.174,0.177,0.132,0.54,0.04,2013-14\n7719,Tony Mitchell,MIL,24.0,198.12,97.975872,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.0,0.3,0.3,3.1,0.16699999999999998,0.0,0.242,0.6,0.2,2013-14\n7720,Tony Allen,MEM,32.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,55,9.0,3.8,1.7,3.8,0.073,0.121,0.19899999999999998,0.531,0.115,2013-14\n7721,Toure' Murry,NYK,24.0,195.58,88.45044,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,2.7,0.9,1.0,-1.3,0.04,0.091,0.218,0.479,0.215,2013-14\n7722,Tyreke Evans,NOP,24.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,72,14.5,4.7,5.0,-4.4,0.043,0.153,0.272,0.504,0.313,2013-14\n7723,Tyshawn Taylor,BKN,24.0,190.5,83.91452,Kansas,USA,2012,2,41,23,3.9,0.7,1.6,-23.9,0.012,0.054000000000000006,0.231,0.42700000000000005,0.242,2013-14\n7724,Tyson Chandler,NYK,31.0,215.9,108.86208,None,USA,2001,1,2,55,8.7,9.6,1.1,0.4,0.11,0.264,0.129,0.615,0.054000000000000006,2013-14\n7725,Michael Carter-Williams,PHI,22.0,198.12,83.91452,Syracuse,USA,2013,1,11,70,16.7,6.2,6.3,-9.1,0.043,0.158,0.256,0.48,0.292,2013-14\n7726,Zaza Pachulia,MIL,30.0,210.82,124.7378,None,Georgia,2003,2,42,53,7.7,6.3,2.6,-8.6,0.11900000000000001,0.177,0.16899999999999998,0.502,0.16,2013-14\n7727,Zach Randolph,MEM,32.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,79,17.4,10.1,2.5,1.5,0.11599999999999999,0.235,0.261,0.51,0.124,2013-14\n7728,Xavier Henry,LAL,23.0,198.12,99.79024,Kansas,USA,2010,1,12,43,10.0,2.7,1.2,-1.1,0.028999999999999998,0.10400000000000001,0.22699999999999998,0.511,0.09,2013-14\n7729,Wilson Chandler,DEN,27.0,203.2,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,62,13.6,4.7,1.8,-4.6,0.032,0.134,0.195,0.526,0.09300000000000001,2013-14\n7730,Willie Green,LAC,32.0,190.5,91.171992,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,55,5.0,1.4,0.9,6.0,0.016,0.081,0.166,0.47700000000000004,0.09,2013-14\n7731,Will Bynum,DET,31.0,182.88,83.91452,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,8.7,1.8,3.9,-5.7,0.024,0.08199999999999999,0.23800000000000002,0.502,0.327,2013-14\n7732,Will Barton,POR,23.0,198.12,79.3786,Memphis,USA,2012,2,40,41,4.0,1.8,0.8,-0.7,0.044000000000000004,0.154,0.21600000000000003,0.488,0.149,2013-14\n7733,Wesley Johnson,LAL,26.0,200.66,97.52228000000001,Syracuse,USA,2010,1,4,79,9.1,4.4,1.6,-7.6,0.033,0.132,0.151,0.522,0.08199999999999999,2013-14\n7734,Wayne Ellington,DAL,26.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,45,3.2,1.0,0.4,-3.3,0.023,0.107,0.158,0.5539999999999999,0.068,2013-14\n7735,Vitor Faverani,BOS,26.0,210.82,117.93392,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,4.4,3.5,0.4,-9.4,0.09699999999999999,0.195,0.191,0.502,0.059000000000000004,2013-14\n7736,Vince Carter,DAL,37.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,81,11.9,3.5,2.6,3.0,0.038,0.125,0.22899999999999998,0.539,0.17,2013-14\n7737,Victor Oladipo,ORL,22.0,193.04,97.52228000000001,Indiana,USA,2013,1,2,80,13.8,4.1,4.1,-4.9,0.02,0.129,0.243,0.514,0.225,2013-14\n7738,Victor Claver,POR,25.0,205.74,101.604608,None,Spain,2009,1,22,21,2.2,1.9,0.6,9.1,0.057999999999999996,0.153,0.147,0.502,0.094,2013-14\n7739,Viacheslav Kravtsov,PHX,26.0,210.82,115.212368,None,Ukraine,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,1.0,0.9,0.1,-31.9,0.15,0.174,0.18,0.54,0.034,2013-14\n7740,Vander Blue,BOS,21.0,193.04,90.7184,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.7,1.0,0.3,10.4,0.0,0.17600000000000002,0.253,0.40299999999999997,0.091,2013-14\n7741,Udonis Haslem,MIA,34.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,3.8,3.8,0.3,-2.4,0.079,0.259,0.142,0.523,0.032,2013-14\n7742,Toney Douglas,MIA,28.0,187.96,88.45044,Florida State,USA,2009,1,29,51,4.0,1.7,1.3,0.8,0.031,0.12,0.166,0.493,0.157,2013-14\n7743,Russell Westbrook,OKC,25.0,190.5,90.7184,UCLA,USA,2008,1,4,46,21.8,5.7,6.9,8.3,0.046,0.153,0.33299999999999996,0.545,0.38,2013-14\n7744,Tobias Harris,ORL,21.0,205.74,106.59411999999999,Tennessee,USA,2011,1,19,61,14.6,7.0,1.3,-6.5,0.052000000000000005,0.209,0.222,0.542,0.077,2013-14\n7745,Tim Hardaway Jr.,NYK,22.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,USA,2013,1,24,81,10.2,1.5,0.8,-5.9,0.012,0.066,0.192,0.5539999999999999,0.059000000000000004,2013-14\n7746,Shavlik Randolph,PHX,30.0,208.28,107.047712,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.4,1.8,0.1,21.2,0.09699999999999999,0.20199999999999999,0.11199999999999999,0.531,0.013999999999999999,2013-14\n7747,Shaun Livingston,BKN,28.0,200.66,79.3786,None,USA,2004,1,4,76,8.3,3.2,3.2,2.3,0.040999999999999995,0.11,0.163,0.551,0.201,2013-14\n7748,Shannon Brown,NYK,28.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2006,1,25,29,2.2,1.0,0.3,-7.8,0.032,0.098,0.17,0.419,0.059000000000000004,2013-14\n7749,Shane Larkin,DAL,21.0,180.34,79.83219199999998,Miami (FL),USA,2013,1,18,48,2.8,0.9,1.5,5.2,0.025,0.078,0.17300000000000001,0.446,0.20800000000000002,2013-14\n7750,Shane Edwards,CLE,27.0,200.66,99.79024,Arkansas-Little Rock,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,1.0,0.0,-25.6,0.083,0.111,0.161,0.33299999999999996,0.0,2013-14\n7751,Shane Battier,MIA,35.0,203.2,99.79024,Duke,USA,2001,1,6,73,4.1,1.9,0.9,8.5,0.03,0.087,0.099,0.523,0.057,2013-14\n7752,Shabazz Muhammad,MIN,21.0,198.12,100.697424,UCLA,USA,2013,1,14,37,3.9,1.4,0.2,-14.0,0.08800000000000001,0.10400000000000001,0.23199999999999998,0.505,0.038,2013-14\n7753,Shawn Marion,DAL,36.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,76,10.4,6.5,1.6,0.0,0.064,0.16899999999999998,0.158,0.537,0.076,2013-14\n7754,Seth Curry,CLE,23.0,187.96,83.91452,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.5,0.5,0.0,-4.9,0.0,0.077,0.10099999999999999,0.5,0.0,2013-14\n7755,Serge Ibaka,OKC,24.0,208.28,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,81,15.1,8.8,1.0,7.4,0.1,0.191,0.196,0.5760000000000001,0.051,2013-14\n7756,Scotty Hopson,CLE,24.0,200.66,92.532768,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.5,0.0,0.5,-13.1,0.0,0.0,0.307,0.102,0.2,2013-14\n7757,Sasha Vujacic,LAC,30.0,200.66,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,27,2,2.5,1.5,0.0,-42.6,0.0,0.25,0.32,0.5,0.0,2013-14\n7758,Samuel Dalembert,DAL,34.0,210.82,113.398,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,80,6.6,6.8,0.5,1.8,0.146,0.242,0.15,0.605,0.035,2013-14\n7759,Ryan Kelly,LAL,23.0,210.82,104.32616,Duke,USA,2013,2,48,59,8.0,3.7,1.6,-3.3,0.035,0.145,0.159,0.5479999999999999,0.10400000000000001,2013-14\n7760,Ryan Hollins,LAC,29.0,213.36,108.86208,UCLA,USA,2006,2,50,61,2.3,1.5,0.1,6.3,0.076,0.126,0.12,0.73,0.026000000000000002,2013-14\n7761,Ryan Gomes,OKC,31.0,200.66,111.13004,Providence,USA,2005,2,50,5,1.2,0.8,0.2,9.8,0.0,0.133,0.115,0.375,0.048,2013-14\n7762,Sergey Karasev,CLE,20.0,200.66,88.904032,None,Russia,2013,1,19,22,1.7,0.7,0.3,-15.6,0.0,0.121,0.14400000000000002,0.47,0.059000000000000004,2013-14\n7763,Shawne Williams,LAL,28.0,205.74,104.32616,Memphis,USA,2006,1,17,36,5.6,4.6,0.8,1.6,0.036000000000000004,0.196,0.132,0.503,0.057999999999999996,2013-14\n7764,Shelvin Mack,ATL,24.0,190.5,93.89354399999999,Butler,USA,2011,2,34,73,7.5,2.2,3.7,-1.5,0.017,0.10800000000000001,0.191,0.51,0.28800000000000003,2013-14\n7765,Solomon Hill,IND,23.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2013,1,23,28,1.7,1.5,0.4,2.1,0.045,0.153,0.114,0.545,0.078,2013-14\n7766,Tim Duncan,SAS,38.0,210.82,113.398,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,74,15.1,9.7,3.0,6.6,0.086,0.282,0.254,0.535,0.159,2013-14\n7767,Tiago Splitter,SAS,29.0,210.82,111.13004,None,Brazil,2007,1,28,59,8.2,6.2,1.5,10.5,0.106,0.196,0.174,0.5720000000000001,0.10300000000000001,2013-14\n7768,Thomas Robinson,POR,23.0,208.28,107.501304,Kansas,USA,2012,1,5,70,4.8,4.4,0.5,-4.7,0.132,0.254,0.19699999999999998,0.502,0.061,2013-14\n7769,Thaddeus Young,PHI,26.0,203.2,104.32616,Georgia Tech,USA,2007,1,12,79,17.9,6.0,2.3,-11.6,0.063,0.129,0.24100000000000002,0.512,0.114,2013-14\n7770,Thabo Sefolosha,OKC,30.0,200.66,100.697424,None,Switzerland,2006,1,13,61,6.3,3.6,1.5,4.8,0.037000000000000005,0.113,0.11900000000000001,0.517,0.08199999999999999,2013-14\n7771,Terrence Ross,TOR,23.0,198.12,88.45044,Washington,USA,2012,1,8,81,10.9,3.1,1.0,4.0,0.023,0.113,0.18600000000000003,0.5529999999999999,0.06,2013-14\n7772,Terrence Jones,HOU,22.0,205.74,114.30518400000001,Kentucky,USA,2012,1,18,76,12.1,6.9,1.1,4.1,0.092,0.185,0.185,0.5770000000000001,0.067,2013-14\n7773,Tayshaun Prince,MEM,34.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,76,6.0,3.1,1.6,0.7,0.019,0.12300000000000001,0.136,0.43799999999999994,0.09,2013-14\n7774,Taj Gibson,CHI,29.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2009,1,26,82,13.0,6.8,1.1,3.6,0.102,0.165,0.23199999999999998,0.524,0.075,2013-14\n7775,Steven Adams,OKC,20.0,213.36,115.66596000000001,Pittsburgh,New Zealand,2013,1,12,81,3.3,4.1,0.5,3.8,0.142,0.17800000000000002,0.11599999999999999,0.541,0.05,2013-14\n7776,Steve Novak,TOR,31.0,208.28,106.59411999999999,Marquette,USA,2006,2,32,54,3.3,1.1,0.2,0.6,0.016,0.111,0.125,0.599,0.038,2013-14\n7777,Steve Nash,LAL,40.0,190.5,80.73937600000001,Santa Clara,Canada,1996,1,15,15,6.8,1.9,5.7,-9.3,0.012,0.086,0.18600000000000003,0.488,0.428,2013-14\n7778,Steve Blake,GSW,34.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,55,6.9,2.9,5.6,-4.9,0.009000000000000001,0.105,0.14,0.508,0.303,2013-14\n7779,Stephen Jackson,LAC,36.0,203.2,99.79024,Butler Community College,USA,1997,2,42,9,1.7,1.1,0.6,11.3,0.023,0.099,0.142,0.27,0.071,2013-14\n7780,Stephen Curry,GSW,26.0,190.5,83.91452,Davidson,USA,2009,1,7,78,24.0,4.3,8.5,9.4,0.018000000000000002,0.10800000000000001,0.281,0.61,0.37200000000000005,2013-14\n7781,Spencer Hawes,CLE,26.0,215.9,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,80,13.2,8.3,3.0,-9.2,0.057,0.228,0.196,0.5539999999999999,0.152,2013-14\n7782,Solomon Jones,ORL,29.0,208.28,106.59411999999999,South Florida,USA,2006,2,33,11,1.3,1.5,0.2,-11.4,0.107,0.11800000000000001,0.11199999999999999,0.373,0.039,2013-14\n7783,Timofey Mozgov,DEN,27.0,215.9,113.398,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,9.4,6.4,0.8,1.0,0.10800000000000001,0.21,0.188,0.584,0.055,2013-14\n7784,Michael Beasley,MIA,25.0,208.28,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,55,7.9,3.1,0.8,-1.0,0.047,0.21100000000000002,0.255,0.5589999999999999,0.08800000000000001,2013-14\n7785,Nicolas Batum,POR,25.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,82,13.0,7.5,5.1,5.1,0.043,0.179,0.16399999999999998,0.589,0.20800000000000002,2013-14\n7786,Metta World Peace,NYK,34.0,200.66,117.93392,St. John's (NY),USA,1999,1,16,29,4.8,2.0,0.6,2.0,0.052000000000000005,0.129,0.195,0.469,0.07,2013-14\n7787,Dante Cunningham,MIN,27.0,203.2,100.243832,Villanova,USA,2009,2,33,81,6.3,4.1,1.0,-0.9,0.073,0.149,0.155,0.474,0.08,2013-14\n7788,Darius Johnson-Odom,PHI,24.0,187.96,97.52228000000001,Marquette,USA,2012,2,55,3,0.0,0.7,0.3,-9.9,0.0,0.133,0.271,0.0,0.1,2013-14\n7789,Darius Miller,NOP,24.0,203.2,102.0582,Kentucky,USA,2012,2,46,45,4.4,1.2,1.0,1.0,0.015,0.068,0.129,0.55,0.09,2013-14\n7790,Darius Morris,MEM,23.0,193.04,88.45044,Michigan,USA,2011,2,41,27,4.0,1.0,1.6,-12.1,0.024,0.075,0.192,0.498,0.259,2013-14\n7791,Darrell Arthur,DEN,26.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2008,1,27,68,5.9,3.1,0.9,3.3,0.05,0.14400000000000002,0.185,0.45899999999999996,0.08199999999999999,2013-14\n7792,Darren Collison,LAC,26.0,182.88,79.3786,UCLA,USA,2009,1,21,80,11.4,2.4,3.7,5.7,0.026000000000000002,0.073,0.198,0.575,0.225,2013-14\n7793,David Lee,GSW,31.0,205.74,108.86208,Florida,USA,2005,1,30,69,18.2,9.3,2.1,9.7,0.08900000000000001,0.214,0.24100000000000002,0.5660000000000001,0.10099999999999999,2013-14\n7794,Danny Green,SAS,27.0,198.12,97.52228000000001,North Carolina,USA,2009,2,46,68,9.1,3.4,1.5,9.8,0.017,0.13,0.165,0.58,0.092,2013-14\n7795,David West,IND,33.0,205.74,113.398,Xavier,USA,2003,1,18,80,14.0,6.8,2.8,8.4,0.057999999999999996,0.18,0.21899999999999997,0.5329999999999999,0.158,2013-14\n7796,DeAndre Liggins,MIA,26.0,198.12,94.800728,Kentucky,USA,2011,2,53,1,2.0,1.0,0.0,33.3,0.5,0.0,0.2,1.0,0.0,2013-14\n7797,DeJuan Blair,DAL,25.0,200.66,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2009,2,37,78,6.4,4.7,0.9,1.3,0.127,0.22,0.192,0.557,0.08800000000000001,2013-14\n7798,DeMar DeRozan,TOR,24.0,200.66,97.975872,Southern California,USA,2009,1,9,79,22.7,4.3,4.0,3.4,0.02,0.113,0.282,0.532,0.18899999999999997,2013-14\n7799,DeMarcus Cousins,SAC,23.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,71,22.7,11.7,2.9,-1.9,0.109,0.309,0.326,0.555,0.175,2013-14\n7800,DeMarre Carroll,ATL,27.0,203.2,96.16150400000001,Missouri,USA,2009,1,27,73,11.1,5.5,1.8,3.4,0.053,0.14300000000000002,0.153,0.575,0.08800000000000001,2013-14\n7801,Dennis Schroder,ATL,20.0,185.42,76.203456,None,Germany,2013,1,17,49,3.7,1.2,1.9,-16.2,0.009000000000000001,0.105,0.196,0.442,0.247,2013-14\n7802,Derek Fisher,OKC,39.0,185.42,95.25432,Arkansas-Little Rock,USA,1996,1,24,81,5.2,1.5,1.4,9.1,0.01,0.08800000000000001,0.139,0.542,0.12,2013-14\n7803,DeAndre Jordan,LAC,25.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,82,10.4,13.6,0.9,9.2,0.133,0.289,0.12300000000000001,0.63,0.036000000000000004,2013-14\n7804,Deron Williams,BKN,30.0,190.5,94.800728,Illinois,USA,2005,1,3,64,14.3,2.6,6.1,5.2,0.009000000000000001,0.08900000000000001,0.21899999999999997,0.564,0.312,2013-14\n7805,Danny Granger,LAC,31.0,205.74,103.418976,New Mexico,USA,2005,1,17,41,8.2,3.2,1.0,5.5,0.040999999999999995,0.13,0.198,0.502,0.08,2013-14\n7806,Damion James,SAS,26.0,200.66,102.0582,Texas,USA,2010,1,24,5,1.2,2.4,0.6,6.2,0.019,0.239,0.095,0.304,0.071,2013-14\n7807,Chris Johnson,BOS,24.0,198.12,91.171992,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,6.3,2.4,0.8,-1.4,0.043,0.102,0.14,0.537,0.059000000000000004,2013-14\n7808,Chris Kaman,LAL,32.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,39,10.4,5.9,1.5,-3.7,0.078,0.24100000000000002,0.263,0.537,0.14,2013-14\n7809,Chris Paul,LAC,29.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,62,19.1,4.3,10.7,11.6,0.02,0.114,0.23399999999999999,0.58,0.45899999999999996,2013-14\n7810,Chris Singleton,WAS,24.0,205.74,103.418976,Florida State,USA,2011,1,18,25,3.0,2.2,0.2,-14.9,0.07400000000000001,0.185,0.168,0.48100000000000004,0.043,2013-14\n7811,Chris Smith,NYK,26.0,187.96,90.7184,Louisville,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.0,0.0,-98.5,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2013-14\n7812,Chris Wright,MIL,25.0,205.74,102.511792,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,6.0,2.5,0.6,-5.4,0.10099999999999999,0.09300000000000001,0.16699999999999998,0.5770000000000001,0.057999999999999996,2013-14\n7813,Chuck Hayes,TOR,31.0,198.12,113.398,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,2.2,3.4,0.6,4.7,0.099,0.223,0.10400000000000001,0.46799999999999997,0.069,2013-14\n7814,Daniel Orton,PHI,23.0,208.28,124.7378,Kentucky,USA,2010,1,29,22,3.0,2.8,0.7,-8.6,0.07,0.209,0.131,0.54,0.09699999999999999,2013-14\n7815,Cody Zeller,CHA,21.0,213.36,108.86208,Indiana,USA,2013,1,4,82,6.0,4.3,1.1,-2.2,0.09300000000000001,0.185,0.182,0.498,0.106,2013-14\n7816,Corey Brewer,MIN,28.0,205.74,83.91452,Florida,USA,2007,1,7,81,12.3,2.6,1.7,4.7,0.026000000000000002,0.062,0.162,0.55,0.075,2013-14\n7817,Cory Joseph,SAS,22.0,190.5,86.18248,Texas,Canada,2011,1,29,68,5.0,1.6,1.7,1.7,0.042,0.08800000000000001,0.17300000000000001,0.5579999999999999,0.18,2013-14\n7818,Courtney Lee,MEM,28.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,79,9.6,2.4,1.5,0.7,0.018000000000000002,0.09300000000000001,0.17300000000000001,0.574,0.09300000000000001,2013-14\n7819,D.J. Augustin,CHI,26.0,182.88,83.007336,Texas,USA,2008,1,9,71,13.1,1.8,4.4,1.1,0.009000000000000001,0.067,0.22699999999999998,0.569,0.297,2013-14\n7820,DJ Stephens,MIL,23.0,195.58,85.275296,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.3,1.7,0.0,-7.1,0.063,0.364,0.217,0.47,0.0,2013-14\n7821,DJ White,CHA,27.0,205.74,113.398,Indiana,USA,2008,1,29,2,0.0,1.0,0.0,-14.6,0.0,0.4,0.04,0.0,0.0,2013-14\n7822,Damian Lillard,POR,23.0,190.5,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,82,20.7,3.5,5.6,5.4,0.013000000000000001,0.092,0.25,0.568,0.249,2013-14\n7823,Cole Aldrich,NYK,25.0,210.82,111.13004,Kansas,USA,2010,1,11,46,2.0,2.8,0.3,-1.4,0.128,0.325,0.128,0.62,0.063,2013-14\n7824,Chris Douglas-Roberts,CHA,27.0,200.66,95.25432,Memphis,USA,2008,2,40,49,6.9,2.4,1.0,0.6,0.018000000000000002,0.113,0.14800000000000002,0.588,0.081,2013-14\n7825,Derrick Favors,UTA,22.0,208.28,121.562656,Georgia Tech,USA,2010,1,3,73,13.3,8.7,1.2,-8.7,0.10099999999999999,0.237,0.21,0.556,0.07200000000000001,2013-14\n7826,Derrick Williams,SAC,23.0,203.2,108.86208,Arizona,USA,2011,1,2,78,8.0,4.1,0.7,-4.5,0.042,0.151,0.162,0.524,0.049,2013-14\n7827,Ekpe Udoh,MIL,27.0,208.28,111.13004,Baylor,USA,2010,1,6,42,3.4,3.5,0.7,-9.2,0.087,0.12,0.11699999999999999,0.44,0.059000000000000004,2013-14\n7828,Elias Harris,LAL,24.0,203.2,108.40848799999999,Gonzaga,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.5,0.5,-14.3,0.083,0.0,0.036000000000000004,0.0,0.091,2013-14\n7829,Elliot Williams,PHI,25.0,196.0,86.0,Memphis,USA,2010,1,22,67,6.0,1.9,1.1,-14.9,0.027000000000000003,0.1,0.168,0.519,0.10400000000000001,2013-14\n7830,Elton Brand,ATL,35.0,205.74,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,73,5.7,4.9,1.0,-1.3,0.085,0.218,0.142,0.561,0.081,2013-14\n7831,Enes Kanter,UTA,22.0,210.82,112.037224,Kentucky,Turkey,2011,1,3,80,12.3,7.5,0.9,-12.8,0.11599999999999999,0.21899999999999997,0.23199999999999998,0.523,0.064,2013-14\n7832,Eric Bledsoe,PHX,24.0,185.42,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,18,43,17.7,4.7,5.5,4.9,0.021,0.133,0.249,0.578,0.272,2013-14\n7833,Eric Gordon,NOP,25.0,193.04,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,64,15.4,2.6,3.3,-6.2,0.016,0.079,0.22899999999999998,0.54,0.16399999999999998,2013-14\n7834,Ed Davis,MEM,25.0,208.28,102.0582,North Carolina,USA,2010,1,13,63,5.7,4.1,0.4,3.9,0.111,0.204,0.175,0.542,0.045,2013-14\n7835,Eric Maynor,PHI,27.0,190.5,79.3786,Virginia Commonwealth,USA,2009,1,20,31,2.6,1.3,1.7,-26.5,0.03,0.113,0.184,0.387,0.29100000000000004,2013-14\n7836,Ersan Ilyasova,MIL,27.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,55,11.2,6.2,1.3,-9.9,0.077,0.188,0.21100000000000002,0.486,0.086,2013-14\n7837,Evan Fournier,DEN,21.0,198.12,90.7184,None,France,2012,1,20,76,8.4,2.7,1.5,0.1,0.024,0.124,0.195,0.5329999999999999,0.11900000000000001,2013-14\n7838,Evan Turner,IND,25.0,200.66,99.79024,Ohio State,USA,2010,1,2,81,14.0,5.0,3.2,-7.0,0.027000000000000003,0.151,0.233,0.498,0.174,2013-14\n7839,Francisco Garcia,HOU,32.0,200.66,88.45044,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,55,5.7,2.2,1.1,3.3,0.022000000000000002,0.098,0.134,0.521,0.09,2013-14\n7840,Gal Mekel,DAL,26.0,190.5,86.636072,Wichita State,Israel,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,2.4,0.9,2.0,-1.9,0.019,0.094,0.182,0.4,0.299,2013-14\n7841,Garrett Temple,WAS,28.0,198.12,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,1.8,0.9,1.0,-5.6,0.038,0.091,0.146,0.431,0.18,2013-14\n7842,Gary Neal,CHA,29.0,193.04,95.25432,Towson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,10.5,1.7,1.6,-8.8,0.01,0.085,0.24100000000000002,0.53,0.13699999999999998,2013-14\n7843,Erik Murphy,CHI,23.0,208.28,104.32616,Florida,USA,2013,2,49,24,0.3,0.3,0.1,-40.0,0.028999999999999998,0.111,0.114,0.231,0.065,2013-14\n7844,Derrick Rose,CHI,25.0,190.5,86.18248,Memphis,USA,2008,1,1,10,15.9,3.2,4.3,-3.3,0.031,0.076,0.295,0.446,0.257,2013-14\n7845,Earl Watson,POR,35.0,185.42,90.264808,UCLA,USA,2001,2,39,24,0.5,0.6,1.2,-0.8,0.035,0.068,0.083,0.47,0.24600000000000002,2013-14\n7846,E'Twaun Moore,ORL,25.0,193.04,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,79,6.3,1.7,1.4,-3.5,0.022000000000000002,0.08,0.16399999999999998,0.513,0.122,2013-14\n7847,Devin Harris,DAL,31.0,190.5,87.089664,Wisconsin,USA,2004,1,5,40,7.9,2.1,4.5,11.2,0.012,0.10800000000000001,0.203,0.517,0.312,2013-14\n7848,Dewayne Dedmon,ORL,24.0,213.36,115.66596000000001,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,3.1,4.1,0.2,-10.2,0.114,0.28800000000000003,0.132,0.5,0.021,2013-14\n7849,Dexter Pittman,ATL,26.0,210.82,129.27372,Texas,USA,2010,2,32,2,0.0,1.5,0.0,2.8,0.6,0.0,0.273,0.0,0.0,2013-14\n7850,Diante Garrett,UTA,25.0,193.04,86.18248,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,3.5,1.4,1.7,-6.1,0.012,0.095,0.152,0.45899999999999996,0.183,2013-14\n7851,Dion Waiters,CLE,22.0,193.04,102.0582,Syracuse,USA,2012,1,4,70,15.9,2.8,3.0,-2.5,0.017,0.09,0.26899999999999996,0.508,0.183,2013-14\n7852,Dionte Christmas,PHX,27.0,195.58,92.98635999999999,Temple,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,2.3,1.2,0.3,-4.9,0.066,0.15,0.17,0.489,0.067,2013-14\n7853,Dirk Nowitzki,DAL,36.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,80,21.7,6.2,2.7,4.9,0.018000000000000002,0.203,0.268,0.603,0.14,2013-14\n7854,Earl Clark,NYK,26.0,208.28,106.140528,Louisville,USA,2009,1,14,54,4.8,2.6,0.3,-8.5,0.032,0.17800000000000002,0.18100000000000002,0.466,0.039,2013-14\n7855,Donald Sloan,IND,26.0,190.5,92.98635999999999,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,2.3,0.9,1.0,-11.5,0.012,0.11,0.17800000000000002,0.43700000000000006,0.223,2013-14\n7856,Dorell Wright,POR,28.0,205.74,92.98635999999999,None,USA,2004,1,19,68,5.0,2.8,0.9,1.2,0.033,0.17600000000000002,0.163,0.524,0.096,2013-14\n7857,Doron Lamb,ORL,22.0,193.04,90.7184,Kentucky,USA,2012,2,42,53,3.6,0.9,0.8,-0.6,0.013000000000000001,0.069,0.134,0.5429999999999999,0.09300000000000001,2013-14\n7858,Draymond Green,GSW,24.0,200.66,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,82,6.2,5.0,1.9,5.8,0.053,0.19699999999999998,0.149,0.498,0.127,2013-14\n7859,Drew Gooden,WAS,32.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,22,8.3,5.2,0.7,-5.2,0.11199999999999999,0.24,0.204,0.591,0.066,2013-14\n7860,Dwight Buycks,TOR,25.0,190.5,86.18248,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,3.1,1.6,0.7,-1.7,0.031,0.153,0.187,0.414,0.115,2013-14\n7861,Dwight Howard,HOU,28.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,71,18.3,12.2,1.8,7.9,0.11599999999999999,0.28,0.24100000000000002,0.6,0.091,2013-14\n7862,Dwyane Wade,MIA,32.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,54,19.0,4.5,4.7,4.5,0.045,0.11900000000000001,0.276,0.588,0.249,2013-14\n7863,Donatas Motiejunas,HOU,23.0,213.36,100.697424,None,Lithuania,2011,1,20,62,5.5,3.6,0.5,4.0,0.071,0.185,0.177,0.504,0.057999999999999996,2013-14\n7864,Chris Copeland,IND,30.0,203.2,106.59411999999999,Colorado,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,3.7,0.8,0.4,-3.9,0.03,0.107,0.239,0.621,0.124,2013-14\n7865,Chris Bosh,MIA,30.0,210.82,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2003,1,4,79,16.2,6.6,1.1,9.8,0.051,0.19699999999999998,0.226,0.597,0.055999999999999994,2013-14\n7866,Chris Babb,BOS,24.0,195.58,102.0582,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.6,1.2,0.2,-2.4,0.031,0.11900000000000001,0.113,0.36700000000000005,0.034,2013-14\n7867,Andre Drummond,DET,20.0,208.28,122.46983999999999,Connecticut,USA,2012,1,9,81,13.5,13.2,0.4,-5.0,0.177,0.27899999999999997,0.16699999999999998,0.599,0.021,2013-14\n7868,Andre Iguodala,GSW,30.0,198.12,93.89354399999999,Arizona,USA,2004,1,9,63,9.3,4.7,4.2,13.7,0.03,0.124,0.134,0.57,0.17,2013-14\n7869,Andre Miller,WAS,38.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,58,4.9,2.2,3.4,3.6,0.034,0.113,0.152,0.534,0.307,2013-14\n7870,Andre Roberson,OKC,22.0,200.66,95.25432,Colorado,USA,2013,1,26,40,1.9,2.4,0.4,6.7,0.11199999999999999,0.155,0.10300000000000001,0.518,0.051,2013-14\n7871,Andrea Bargnani,NYK,28.0,213.36,113.398,None,Italy,2006,1,1,42,13.3,5.3,1.1,-6.2,0.059000000000000004,0.152,0.223,0.51,0.063,2013-14\n7872,Andrei Kirilenko,BKN,33.0,205.74,106.59411999999999,None,Russia,1999,1,24,45,5.0,3.2,1.6,-3.1,0.077,0.128,0.14400000000000002,0.532,0.131,2013-14\n7873,Andrew Bogut,GSW,29.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,67,7.3,10.0,1.7,9.1,0.11699999999999999,0.293,0.124,0.61,0.087,2013-14\n7874,Andray Blatche,BKN,27.0,210.82,117.93392,None,USA,2005,2,49,73,11.2,5.3,1.5,0.4,0.08900000000000001,0.19899999999999998,0.252,0.532,0.126,2013-14\n7875,Andrew Bynum,IND,26.0,213.36,129.27372,None,USA,2005,1,10,26,8.7,5.6,1.1,-11.8,0.10800000000000001,0.198,0.24,0.456,0.099,2013-14\n7876,Andris Biedrins,UTA,28.0,213.36,113.398,None,Latvia,2004,1,11,6,0.5,2.8,0.0,-6.3,0.047,0.33299999999999996,0.053,0.41200000000000003,0.0,2013-14\n7877,Antawn Jamison,LAC,38.0,205.74,106.59411999999999,North Carolina,USA,1998,1,4,22,3.8,2.5,0.3,11.0,0.038,0.204,0.203,0.408,0.047,2013-14\n7878,Anthony Bennett,CLE,21.0,203.2,117.480328,Nevada-Las Vegas,Canada,2013,1,1,52,4.2,3.0,0.3,-6.1,0.077,0.18600000000000003,0.198,0.425,0.043,2013-14\n7879,Anthony Davis,NOP,21.0,208.28,99.79024,Kentucky,USA,2012,1,1,67,20.8,10.0,1.6,-1.7,0.102,0.23399999999999999,0.252,0.5820000000000001,0.078,2013-14\n7880,Anthony Morrow,NOP,28.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,8.4,1.8,0.8,-0.4,0.023,0.092,0.193,0.57,0.069,2013-14\n7881,Anthony Randolph,DEN,24.0,210.82,102.0582,Louisiana State,USA,2008,1,14,43,4.8,2.8,0.7,-8.6,0.040999999999999995,0.213,0.20199999999999999,0.499,0.10400000000000001,2013-14\n7882,Anthony Tolliver,CHA,29.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,6.1,2.6,0.7,2.0,0.027999999999999997,0.11900000000000001,0.122,0.605,0.049,2013-14\n7883,Andrew Nicholson,ORL,24.0,205.74,113.398,St. Bonaventure,Canada,2012,1,19,76,5.7,3.4,0.3,-5.8,0.05,0.192,0.196,0.489,0.037000000000000005,2013-14\n7884,Archie Goodwin,PHX,19.0,195.58,89.811216,Kentucky,USA,2013,1,29,52,3.7,1.7,0.4,-7.6,0.051,0.121,0.192,0.507,0.061,2013-14\n7885,Anderson Varejao,CLE,31.0,210.82,121.10906399999999,None,Brazil,2004,2,30,65,8.4,9.7,2.2,1.1,0.114,0.28600000000000003,0.147,0.527,0.122,2013-14\n7886,Amar'e Stoudemire,NYK,31.0,210.82,111.13004,None,USA,2002,1,9,65,11.9,4.9,0.5,-6.2,0.09,0.175,0.239,0.596,0.044000000000000004,2013-14\n7887,Meyers Leonard,POR,22.0,215.9,111.13004,Illinois,USA,2012,1,11,40,2.5,2.8,0.5,-12.2,0.08,0.265,0.139,0.489,0.08,2013-14\n7888,AJ Price,MIN,27.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,2009,2,52,28,1.6,0.4,0.5,-2.4,0.009000000000000001,0.081,0.23,0.469,0.271,2013-14\n7889,Aaron Brooks,DEN,29.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,72,9.0,1.9,3.2,-2.5,0.031,0.069,0.205,0.518,0.23800000000000002,2013-14\n7890,Aaron Gray,SAC,29.0,213.36,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2007,2,49,37,1.8,3.0,0.6,-11.7,0.13,0.226,0.125,0.466,0.092,2013-14\n7891,Adonis Thomas,PHI,21.0,200.66,108.86208,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,2.3,0.5,0.5,10.8,0.0,0.091,0.184,0.485,0.115,2013-14\n7892,Al Harrington,WAS,34.0,205.74,111.13004,None,USA,1998,1,25,34,6.6,2.4,0.8,4.1,0.036000000000000004,0.157,0.228,0.506,0.08900000000000001,2013-14\n7893,Al Horford,ATL,28.0,208.28,113.398,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,29,18.6,8.4,2.6,3.7,0.078,0.212,0.24600000000000002,0.588,0.139,2013-14\n7894,Amir Johnson,TOR,27.0,205.74,95.25432,None,USA,2005,2,56,77,10.4,6.6,1.5,4.6,0.092,0.17300000000000001,0.166,0.5920000000000001,0.085,2013-14\n7895,Al Jefferson,CHA,29.0,208.28,131.088088,None,USA,2004,1,15,73,21.8,10.8,2.1,1.2,0.07,0.281,0.297,0.532,0.122,2013-14\n7896,Alan Anderson,BKN,31.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,7.2,2.2,1.0,0.2,0.027000000000000003,0.08900000000000001,0.16,0.525,0.07400000000000001,2013-14\n7897,Alec Burks,UTA,22.0,198.12,95.707912,Colorado,USA,2011,1,12,78,14.0,3.3,2.7,-7.4,0.03,0.10800000000000001,0.235,0.547,0.168,2013-14\n7898,Alex Len,PHX,21.0,215.9,115.66596000000001,Maryland,Ukraine,2013,1,5,42,2.0,2.4,0.1,-5.7,0.11800000000000001,0.19399999999999998,0.14,0.469,0.017,2013-14\n7899,Alexey Shved,MIN,25.0,198.12,84.821704,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,4.0,1.3,1.1,-3.6,0.033,0.099,0.213,0.452,0.162,2013-14\n7900,Alexis Ajinca,NOP,26.0,218.44,112.490816,None,France,2008,1,20,56,5.9,4.9,0.7,-5.7,0.12,0.222,0.166,0.589,0.067,2013-14\n7901,Allen Crabbe,POR,22.0,198.12,95.25432,California,USA,2013,2,31,15,2.2,0.6,0.4,1.9,0.011000000000000001,0.087,0.163,0.475,0.08800000000000001,2013-14\n7902,Alonzo Gee,CLE,27.0,198.12,102.0582,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,4.0,2.3,0.7,-7.9,0.037000000000000005,0.128,0.134,0.491,0.071,2013-14\n7903,Al-Farouq Aminu,NOP,23.0,205.74,97.52228000000001,Wake Forest,USA,2010,1,8,80,7.2,6.2,1.4,-3.8,0.071,0.213,0.142,0.516,0.083,2013-14\n7904,Arinze Onuaku,CLE,26.0,205.74,124.7378,Syracuse,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.6,1.6,0.6,-16.2,0.095,0.28600000000000003,0.102,0.255,0.13,2013-14\n7905,Arnett Moultrie,PHI,23.0,208.28,108.86208,Mississippi State,USA,2012,1,27,12,3.0,2.9,0.2,-16.2,0.06,0.146,0.10400000000000001,0.44799999999999995,0.015,2013-14\n7906,Aron Baynes,SAS,27.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,3.0,2.7,0.6,3.8,0.131,0.205,0.19,0.467,0.10300000000000001,2013-14\n7907,C.J. Watson,IND,30.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,6.6,1.6,1.7,7.1,0.018000000000000002,0.075,0.163,0.555,0.14400000000000002,2013-14\n7908,CJ McCollum,POR,22.0,193.04,90.7184,Lehigh,USA,2013,1,10,38,5.3,1.3,0.7,-4.0,0.016,0.094,0.205,0.521,0.08900000000000001,2013-14\n7909,CJ Miles,CLE,27.0,198.12,104.779752,None,USA,2005,2,34,51,9.9,2.0,1.0,2.2,0.02,0.10099999999999999,0.217,0.569,0.08800000000000001,2013-14\n7910,Carl Landry,SAC,30.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,18,4.2,3.2,0.3,-13.7,0.07200000000000001,0.198,0.14400000000000002,0.563,0.036000000000000004,2013-14\n7911,Carlos Boozer,CHI,32.0,205.74,120.655472,Duke,USA,2002,2,34,76,13.7,8.3,1.6,-1.5,0.07200000000000001,0.27,0.259,0.489,0.105,2013-14\n7912,Carmelo Anthony,NYK,30.0,203.2,106.59411999999999,Syracuse,USA,2003,1,3,77,27.4,8.1,3.1,0.9,0.055,0.192,0.32299999999999995,0.561,0.156,2013-14\n7913,Caron Butler,OKC,34.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,56,10.5,4.1,1.5,-5.9,0.017,0.16899999999999998,0.204,0.512,0.099,2013-14\n7914,Byron Mullens,PHI,25.0,213.36,124.7378,Ohio State,USA,2009,1,24,45,4.2,2.0,0.3,-17.8,0.061,0.191,0.21100000000000002,0.544,0.06,2013-14\n7915,Carrick Felix,CLE,23.0,198.12,91.171992,Arizona State,USA,2013,2,33,7,2.7,0.9,0.6,4.7,0.037000000000000005,0.135,0.221,0.603,0.14300000000000002,2013-14\n7916,Casper Ware,PHI,24.0,177.8,79.3786,Long Beach State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,5.3,1.0,1.1,1.0,0.0,0.095,0.196,0.5379999999999999,0.135,2013-14\n7917,Chandler Parsons,HOU,25.0,205.74,102.965384,Florida,USA,2011,2,38,74,16.6,5.5,4.0,6.3,0.03,0.13,0.19399999999999998,0.565,0.168,2013-14\n7918,Channing Frye,PHX,31.0,210.82,111.13004,Arizona,USA,2005,1,8,82,11.1,5.1,1.2,6.0,0.036000000000000004,0.166,0.174,0.555,0.061,2013-14\n7919,Charlie Villanueva,DET,29.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,20,4.6,1.7,0.3,-23.3,0.031,0.18899999999999997,0.25,0.469,0.063,2013-14\n7920,Chase Budinger,MIN,26.0,200.66,94.800728,Arizona,USA,2009,2,44,41,6.7,2.5,0.8,-0.9,0.027000000000000003,0.11900000000000001,0.172,0.505,0.063,2013-14\n7921,Chauncey Billups,DET,37.0,190.5,95.25432,Colorado,USA,1997,1,3,19,3.8,1.5,2.2,-7.2,0.013999999999999999,0.098,0.153,0.42700000000000005,0.196,2013-14\n7922,Chris Andersen,MIA,35.0,208.28,111.13004,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,6.6,5.3,0.3,7.0,0.121,0.214,0.138,0.6829999999999999,0.021,2013-14\n7923,Cartier Martin,ATL,29.0,200.66,99.79024,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,5.6,1.9,0.6,-6.5,0.017,0.133,0.17300000000000001,0.562,0.064,2013-14\n7924,Brook Lopez,BKN,26.0,213.36,124.7378,Stanford,USA,2008,1,10,17,20.7,6.0,0.9,-0.2,0.08800000000000001,0.126,0.26899999999999996,0.629,0.059000000000000004,2013-14\n7925,Brian Roberts,NOP,28.0,185.42,78.471416,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,9.4,1.9,3.3,-4.8,0.012,0.083,0.203,0.529,0.226,2013-14\n7926,Brandon Rush,UTA,28.0,198.12,105.68693600000002,Kansas,USA,2008,1,13,38,2.1,1.2,0.6,-12.3,0.013000000000000001,0.106,0.121,0.428,0.085,2013-14\n7927,Arron Afflalo,ORL,28.0,195.58,97.52228000000001,UCLA,USA,2007,1,27,73,18.2,3.6,3.4,-7.5,0.013999999999999999,0.10300000000000001,0.233,0.574,0.16899999999999998,2013-14\n7928,Austin Daye,SAS,26.0,210.82,90.7184,Gonzaga,USA,2009,1,15,22,3.0,1.2,0.4,-1.1,0.037000000000000005,0.171,0.23,0.456,0.081,2013-14\n7929,Austin Rivers,NOP,21.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,69,7.7,1.9,2.3,0.4,0.023,0.091,0.215,0.48200000000000004,0.193,2013-14\n7930,Avery Bradley,BOS,23.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,60,14.9,3.8,1.4,-3.8,0.027999999999999997,0.109,0.233,0.51,0.079,2013-14\n7931,Ben Gordon,CHA,31.0,190.5,90.7184,Connecticut,USA,2004,1,3,19,5.2,1.4,1.1,2.5,0.011000000000000001,0.095,0.221,0.42200000000000004,0.122,2013-14\n7932,Ben McLemore,SAC,21.0,195.58,88.45044,Kansas,USA,2013,1,7,82,8.8,2.9,1.0,-5.7,0.027000000000000003,0.09699999999999999,0.168,0.485,0.057999999999999996,2013-14\n7933,Beno Udrih,MEM,31.0,190.5,95.25432,None,Slovenia,2004,1,28,41,4.9,1.4,2.8,-8.6,0.017,0.094,0.16899999999999998,0.523,0.278,2013-14\n7934,Bernard James,DAL,29.0,208.28,108.86208,Florida State,USA,2012,2,33,30,0.9,1.4,0.1,-2.8,0.126,0.19399999999999998,0.11699999999999999,0.503,0.028999999999999998,2013-14\n7935,Bismack Biyombo,CHA,21.0,205.74,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,2011,1,7,77,2.9,4.8,0.1,-2.6,0.10800000000000001,0.27,0.096,0.606,0.012,2013-14\n7936,Blake Griffin,LAC,25.0,208.28,113.851592,Oklahoma,USA,2009,1,1,80,24.1,9.5,3.9,9.6,0.079,0.215,0.29,0.583,0.185,2013-14\n7937,Boris Diaw,SAS,32.0,203.2,113.398,None,France,2003,1,21,79,9.1,4.1,2.8,8.0,0.045,0.14,0.171,0.578,0.162,2013-14\n7938,Bradley Beal,WAS,21.0,195.58,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,73,17.1,3.7,3.3,2.0,0.024,0.1,0.244,0.507,0.155,2013-14\n7939,Brandan Wright,DAL,26.0,208.28,95.25432,North Carolina,USA,2007,1,8,58,9.1,4.2,0.5,6.4,0.113,0.155,0.17800000000000002,0.695,0.046,2013-14\n7940,Brandon Bass,BOS,29.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,82,11.1,5.7,1.1,-8.0,0.08,0.161,0.18600000000000003,0.5489999999999999,0.065,2013-14\n7941,Brandon Davies,PHI,22.0,208.28,108.86208,Brigham Young,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,2.8,2.1,0.5,-5.2,0.075,0.145,0.14,0.47600000000000003,0.07400000000000001,2013-14\n7942,Brandon Jennings,DET,24.0,185.42,76.657048,None,USA,2009,1,10,80,15.5,3.1,7.6,-4.2,0.022000000000000002,0.077,0.23199999999999998,0.486,0.33399999999999996,2013-14\n7943,Brandon Knight,MIL,22.0,190.5,85.728888,Kentucky,USA,2011,1,8,72,17.9,3.5,4.9,-9.3,0.021,0.10400000000000001,0.267,0.523,0.262,2013-14\n7944,George Hill,IND,28.0,190.5,85.275296,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,76,10.3,3.7,3.5,6.2,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.14800000000000002,0.563,0.17,2013-14\n7945,Gerald Green,PHX,28.0,203.2,95.25432,None,USA,2005,1,18,82,15.8,3.4,1.5,1.2,0.023,0.111,0.237,0.585,0.085,2013-14\n7946,Kyle Singler,DET,26.0,203.2,104.32616,Duke,USA,2011,2,33,82,9.6,3.7,0.9,-4.8,0.052000000000000005,0.091,0.14,0.574,0.047,2013-14\n7947,Gerald Wallace,BOS,31.0,200.66,99.79024,Alabama,USA,2001,1,25,58,5.1,3.7,2.5,-6.2,0.028999999999999998,0.15,0.11699999999999999,0.5429999999999999,0.152,2013-14\n7948,Kenneth Faried,DEN,24.0,203.2,103.418976,Morehead State,USA,2011,1,22,80,13.7,8.6,1.2,-2.8,0.11599999999999999,0.22899999999999998,0.212,0.573,0.071,2013-14\n7949,Kent Bazemore,LAL,24.0,195.58,91.171992,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,6.0,1.7,1.4,-11.8,0.011000000000000001,0.13,0.222,0.515,0.16699999999999998,2013-14\n7950,Kentavious Caldwell-Pope,DET,21.0,195.58,92.98635999999999,Georgia,USA,2013,1,8,80,5.9,2.0,0.7,-1.4,0.024,0.086,0.138,0.483,0.05,2013-14\n7951,Kenyon Martin,NYK,36.0,205.74,102.0582,Cincinnati,USA,2000,1,1,32,4.3,4.2,1.6,4.8,0.068,0.17600000000000002,0.11900000000000001,0.521,0.11800000000000001,2013-14\n7952,Kevin Durant,OKC,25.0,205.74,108.86208,Texas,USA,2007,1,2,81,32.0,7.4,5.5,8.0,0.022000000000000002,0.184,0.327,0.635,0.259,2013-14\n7953,Kevin Garnett,BKN,38.0,210.82,114.758776,None,USA,1995,1,5,54,6.5,6.6,1.5,-1.3,0.066,0.314,0.19399999999999998,0.467,0.13,2013-14\n7954,Kevin Love,MIN,25.0,208.28,110.22285600000001,UCLA,USA,2008,1,5,77,26.1,12.5,4.4,4.4,0.086,0.298,0.284,0.591,0.205,2013-14\n7955,Kendrick Perkins,OKC,29.0,208.28,122.46983999999999,None,USA,2003,1,27,62,3.4,4.9,1.1,1.9,0.078,0.19,0.11599999999999999,0.474,0.076,2013-14\n7956,Kevin Martin,MIN,31.0,200.66,89.357624,Western Carolina,USA,2004,1,26,68,19.1,3.0,1.8,2.2,0.017,0.08900000000000001,0.248,0.5529999999999999,0.09,2013-14\n7957,Khris Middleton,MIL,22.0,203.2,98.429464,Texas A&M,USA,2012,2,39,82,12.1,3.8,2.1,-8.2,0.027000000000000003,0.121,0.19,0.541,0.114,2013-14\n7958,Kirk Hinrich,CHI,33.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,73,9.1,2.6,3.9,3.4,0.017,0.086,0.17300000000000001,0.494,0.22399999999999998,2013-14\n7959,Klay Thompson,GSW,24.0,200.66,92.98635999999999,Washington State,USA,2011,1,11,81,18.4,3.1,2.2,9.5,0.015,0.078,0.22699999999999998,0.555,0.09699999999999999,2013-14\n7960,Kobe Bryant,LAL,35.0,198.12,92.98635999999999,None,USA,1996,1,13,6,13.8,4.3,6.3,-10.5,0.013000000000000001,0.14400000000000002,0.293,0.505,0.369,2013-14\n7961,Kosta Koufos,MEM,25.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,80,6.4,5.2,0.5,2.2,0.134,0.21899999999999997,0.192,0.514,0.047,2013-14\n7962,Kris Humphries,BOS,29.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,69,8.4,5.9,1.0,-7.3,0.102,0.239,0.192,0.552,0.087,2013-14\n7963,Kyle Korver,ATL,33.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,71,12.0,4.0,2.9,2.9,0.011000000000000001,0.124,0.141,0.653,0.127,2013-14\n7964,Kevin Seraphin,WAS,24.0,208.28,126.098576,Le Moyne,France,2010,1,17,53,4.7,2.4,0.3,-4.6,0.102,0.157,0.21600000000000003,0.5329999999999999,0.054000000000000006,2013-14\n7965,Kyle Lowry,TOR,28.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,79,17.9,4.7,7.4,4.6,0.035,0.114,0.226,0.5670000000000001,0.336,2013-14\n7966,Kendall Marshall,LAL,22.0,193.04,88.45044,North Carolina,USA,2012,1,13,54,8.0,2.9,8.8,-5.7,0.011000000000000001,0.09300000000000001,0.163,0.494,0.426,2013-14\n7967,Kelly Olynyk,BOS,23.0,213.36,107.95489599999999,Gonzaga,Canada,2013,1,13,70,8.7,5.2,1.6,-2.3,0.11199999999999999,0.187,0.205,0.546,0.12300000000000001,2013-14\n7968,Jordan Crawford,GSW,25.0,193.04,88.45044,Xavier,USA,2010,1,27,81,11.0,2.3,3.5,-5.0,0.016,0.092,0.237,0.516,0.256,2013-14\n7969,Jordan Farmar,LAL,27.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,41,10.1,2.5,4.9,-3.9,0.023,0.1,0.23,0.5329999999999999,0.34299999999999997,2013-14\n7970,Jordan Hamilton,HOU,23.0,200.66,99.79024,Texas,USA,2011,1,26,60,6.7,3.2,0.9,-4.0,0.033,0.16399999999999998,0.188,0.507,0.084,2013-14\n7971,Jordan Hill,LAL,26.0,208.28,106.59411999999999,Arizona,USA,2009,1,8,72,9.7,7.4,0.8,-9.5,0.139,0.248,0.198,0.579,0.063,2013-14\n7972,Jorge Gutierrez,BKN,25.0,190.5,88.45044,California-Berkeley,Mexico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,4.1,1.5,2.0,-7.8,0.013999999999999999,0.095,0.141,0.523,0.204,2013-14\n7973,Jose Calderon,DAL,32.0,190.5,95.707912,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,11.4,2.4,4.7,0.5,0.013999999999999999,0.075,0.162,0.596,0.223,2013-14\n7974,Josh Childress,NOP,31.0,203.2,95.25432,Stanford,USA,2004,1,6,4,0.0,0.8,0.5,27.1,0.0,0.15,0.02,0.0,0.095,2013-14\n7975,Kemba Walker,CHA,24.0,185.42,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,73,17.7,4.2,6.1,3.1,0.017,0.114,0.258,0.499,0.29100000000000004,2013-14\n7976,Josh Harrellson,DET,25.0,208.28,124.7378,Kentucky,USA,2011,2,45,32,2.9,2.4,0.5,-0.2,0.096,0.166,0.129,0.547,0.07400000000000001,2013-14\n7977,Josh Powell,HOU,31.0,205.74,108.86208,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,4.0,5.0,0.0,-20.6,0.0,0.294,0.172,0.33299999999999996,0.0,2013-14\n7978,Josh Smith,DET,28.0,205.74,102.0582,None,USA,2004,1,17,77,16.4,6.8,3.3,-4.1,0.039,0.174,0.244,0.46299999999999997,0.147,2013-14\n7979,Jrue Holiday,NOP,24.0,193.04,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,34,14.3,4.2,7.9,1.5,0.027000000000000003,0.115,0.226,0.505,0.358,2013-14\n7980,Julyan Stone,TOR,25.0,198.12,90.7184,Texas-El Paso,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,0.9,1.0,0.6,-21.4,0.018000000000000002,0.175,0.09300000000000001,0.491,0.179,2013-14\n7981,Justin Hamilton,MIA,24.0,213.36,115.66596000000001,Louisiana State,USA,2012,2,45,8,3.3,0.9,0.0,-13.9,0.071,0.065,0.177,0.586,0.0,2013-14\n7982,Kawhi Leonard,SAS,23.0,200.66,104.32616,San Diego State,USA,2011,1,15,66,12.8,6.2,2.0,9.6,0.046,0.185,0.183,0.602,0.10300000000000001,2013-14\n7983,Keith Bogans,BOS,34.0,195.58,97.52228000000001,Kentucky,USA,2003,2,43,6,2.0,0.5,0.5,-9.2,0.0,0.07,0.065,0.82,0.08800000000000001,2013-14\n7984,Josh McRoberts,CHA,27.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,78,8.5,4.8,4.3,1.0,0.040999999999999995,0.141,0.138,0.5479999999999999,0.215,2013-14\n7985,Kyle O'Quinn,ORL,24.0,208.28,113.398,Norfolk State,USA,2012,2,49,69,6.2,5.3,1.1,0.4,0.10099999999999999,0.244,0.18600000000000003,0.526,0.10400000000000001,2013-14\n7986,Kyrie Irving,CLE,22.0,190.5,87.543256,Duke,Australia,2011,1,1,71,20.8,3.6,6.1,-5.1,0.023,0.09699999999999999,0.28,0.5329999999999999,0.311,2013-14\n7987,LaMarcus Aldridge,POR,28.0,210.82,108.86208,Texas,USA,2006,1,2,69,23.2,11.1,2.6,7.1,0.073,0.256,0.299,0.507,0.128,2013-14\n7988,Marco Belinelli,SAS,28.0,195.58,95.25432,None,Italy,2007,1,18,80,11.4,2.8,2.2,7.3,0.011000000000000001,0.113,0.191,0.605,0.13,2013-14\n7989,Marcus Morris,PHX,24.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2011,1,14,82,9.7,3.9,1.1,4.7,0.054000000000000006,0.15,0.20199999999999999,0.552,0.077,2013-14\n7990,Marcus Thornton,BKN,27.0,193.04,92.98635999999999,Louisiana State,USA,2009,2,43,72,9.8,2.8,1.1,-0.6,0.037000000000000005,0.095,0.196,0.511,0.07200000000000001,2013-14\n7991,Mario Chalmers,MIA,28.0,187.96,86.18248,Kansas,USA,2008,2,34,73,9.8,2.9,4.9,8.1,0.025,0.096,0.17300000000000001,0.5670000000000001,0.23199999999999998,2013-14\n7992,Markieff Morris,PHX,24.0,208.28,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,81,13.8,6.0,1.8,4.2,0.07400000000000001,0.182,0.23199999999999998,0.564,0.11199999999999999,2013-14\n7993,Marquis Teague,BKN,21.0,187.96,86.18248,Kentucky,USA,2012,1,29,40,2.7,1.0,1.5,-9.2,0.003,0.10099999999999999,0.18,0.39799999999999996,0.222,2013-14\n7994,Marreese Speights,GSW,26.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,2008,1,16,79,6.4,3.7,0.4,-5.8,0.11,0.207,0.251,0.507,0.061,2013-14\n7995,Marcin Gortat,WAS,30.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,81,13.2,9.5,1.7,4.8,0.086,0.24,0.18,0.568,0.08,2013-14\n7996,Martell Webster,WAS,27.0,200.66,104.32616,None,USA,2005,1,6,78,9.7,2.8,1.2,-0.5,0.021,0.10400000000000001,0.14800000000000002,0.591,0.068,2013-14\n7997,Mason Plumlee,BKN,24.0,210.82,106.59411999999999,Duke,USA,2013,1,22,70,7.4,4.4,0.9,-1.3,0.094,0.19899999999999998,0.172,0.67,0.08199999999999999,2013-14\n7998,Matt Barnes,LAC,34.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,63,9.9,4.6,2.0,9.2,0.040999999999999995,0.139,0.163,0.552,0.10099999999999999,2013-14\n7999,Matt Bonner,SAS,34.0,208.28,106.59411999999999,Florida,USA,2003,2,45,61,3.2,2.1,0.5,7.0,0.026000000000000002,0.184,0.122,0.5820000000000001,0.063,2013-14\n8000,Matthew Dellavedova,CLE,23.0,193.04,90.7184,Saint Mary's (CA),Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,4.7,1.7,2.6,3.8,0.025,0.083,0.132,0.534,0.217,2013-14\n8001,Maurice Harkless,ORL,21.0,205.74,99.79024,St. John's (NY),USA,2012,1,15,80,7.4,3.3,1.0,-7.2,0.04,0.11599999999999999,0.147,0.542,0.063,2013-14\n8002,Melvin Ely,NOP,36.0,208.28,117.93392,Fresno State,USA,2002,1,12,2,3.0,0.5,0.0,-13.6,0.0,0.059000000000000004,0.11699999999999999,0.5,0.0,2013-14\n8003,Gerald Henderson,CHA,26.0,195.58,97.52228000000001,Duke,USA,2009,1,12,77,14.0,4.0,2.6,-0.9,0.013999999999999999,0.128,0.22399999999999998,0.507,0.13699999999999998,2013-14\n8004,Marvin Williams,UTA,28.0,205.74,107.501304,North Carolina,USA,2005,1,2,66,9.1,5.1,1.2,-5.6,0.055,0.179,0.17,0.54,0.075,2013-14\n8005,Marc Gasol,MEM,29.0,215.9,120.20188,None,Spain,2007,2,48,59,14.6,7.2,3.6,-0.5,0.052000000000000005,0.20800000000000002,0.223,0.526,0.18,2013-14\n8006,MarShon Brooks,LAL,25.0,195.58,90.7184,Providence,USA,2011,1,25,35,4.5,1.5,0.7,4.2,0.036000000000000004,0.149,0.23199999999999998,0.551,0.121,2013-14\n8007,Manu Ginobili,SAS,36.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,68,12.3,3.0,4.3,12.9,0.023,0.12300000000000001,0.244,0.59,0.27399999999999997,2013-14\n8008,Lance Stephenson,IND,23.0,195.58,104.32616,Cincinnati,USA,2010,2,40,78,13.8,7.2,4.6,6.1,0.040999999999999995,0.179,0.195,0.564,0.217,2013-14\n8009,Lance Thomas,NOP,26.0,203.2,102.0582,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.2,1.4,0.6,-11.2,0.055999999999999994,0.11900000000000001,0.145,0.27899999999999997,0.12,2013-14\n8010,Landry Fields,TOR,26.0,200.66,97.52228000000001,Stanford,USA,2010,2,39,30,2.3,2.0,0.7,-1.2,0.057,0.163,0.125,0.44299999999999995,0.096,2013-14\n8011,Larry Sanders,MIL,25.0,210.82,106.59411999999999,Virginia Commonwealth,USA,2010,1,15,23,7.7,7.2,0.8,-9.3,0.10400000000000001,0.21100000000000002,0.16399999999999998,0.478,0.055,2013-14\n8012,Lavoy Allen,IND,25.0,205.74,115.66596000000001,Temple,USA,2011,2,50,65,4.7,4.8,1.1,-9.3,0.113,0.205,0.14300000000000002,0.47,0.105,2013-14\n8013,LeBron James,MIA,29.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,77,27.1,6.9,6.3,7.9,0.037000000000000005,0.188,0.309,0.649,0.311,2013-14\n8014,Lorenzo Brown,PHI,23.0,195.58,88.45044,North Carolina State,USA,2013,2,52,26,2.5,1.1,1.6,-3.1,0.036000000000000004,0.099,0.19899999999999998,0.349,0.281,2013-14\n8015,Lou Amundson,CHI,31.0,205.74,102.0582,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.0,2.9,0.3,-4.4,0.166,0.17600000000000002,0.139,0.446,0.057,2013-14\n8016,Lou Williams,ATL,27.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,60,10.4,2.1,3.5,-5.1,0.008,0.092,0.21100000000000002,0.547,0.23399999999999999,2013-14\n8017,Luc Mbah a Moute,MIN,27.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,64,3.5,2.3,0.6,-7.4,0.059000000000000004,0.10300000000000001,0.115,0.503,0.055999999999999994,2013-14\n8018,Luis Scola,IND,34.0,205.74,108.86208,None,Argentina,2002,2,55,82,7.6,4.8,1.0,0.1,0.07200000000000001,0.242,0.237,0.505,0.106,2013-14\n8019,Luke Babbitt,NOP,25.0,205.74,102.0582,Nevada,USA,2010,1,16,27,6.3,3.3,1.1,7.2,0.048,0.18600000000000003,0.17600000000000002,0.525,0.08900000000000001,2013-14\n8020,Luke Ridnour,CHA,33.0,187.96,79.3786,Oregon,USA,2003,1,14,61,5.0,1.6,2.9,-8.2,0.023,0.079,0.165,0.452,0.248,2013-14\n8021,Luol Deng,CLE,29.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,63,16.0,5.7,2.9,-0.5,0.05,0.133,0.222,0.517,0.141,2013-14\n8022,Maalik Wayns,LAC,23.0,185.42,88.45044,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,1.0,1.0,-13.6,0.0,0.222,0.102,0.5,0.33299999999999996,2013-14\n8023,Malcolm Thomas,UTA,25.0,205.74,102.0582,San Diego State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.9,2.6,0.3,3.3,0.111,0.23199999999999998,0.184,0.444,0.043,2013-14\n8024,Manny Harris,LAL,24.0,195.58,83.91452,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,8.1,3.8,1.2,-10.9,0.04,0.163,0.21100000000000002,0.485,0.10400000000000001,2013-14\n8025,Jonas Valanciunas,TOR,22.0,210.82,104.779752,None,Lithuania,2011,1,5,81,11.3,8.8,0.7,2.5,0.11900000000000001,0.248,0.18600000000000003,0.579,0.040999999999999995,2013-14\n8026,Jonas Jerebko,DET,27.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,64,4.2,2.7,0.6,-6.9,0.071,0.18899999999999997,0.161,0.5770000000000001,0.08800000000000001,2013-14\n8027,Leandro Barbosa,PHX,31.0,190.5,87.996848,None,Brazil,2003,1,28,20,7.5,1.9,1.6,4.9,0.015,0.098,0.19899999999999998,0.506,0.146,2013-14\n8028,John Wall,WAS,23.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,1,82,19.3,4.1,8.8,2.9,0.013999999999999999,0.114,0.271,0.524,0.392,2013-14\n8029,JJ Hickson,DEN,25.0,205.74,109.769264,North Carolina State,USA,2008,1,19,69,11.8,9.2,1.4,-5.5,0.11800000000000001,0.24600000000000002,0.20800000000000002,0.521,0.085,2013-14\n8030,JJ Redick,LAC,30.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,35,15.2,2.1,2.2,8.6,0.011000000000000001,0.071,0.214,0.598,0.11599999999999999,2013-14\n8031,JR Smith,NYK,28.0,198.12,99.79024,None,USA,2004,1,18,74,14.5,4.0,3.0,-1.0,0.017,0.131,0.21600000000000003,0.527,0.152,2013-14\n8032,JaVale McGee,DEN,26.0,213.36,122.46983999999999,Nevada,USA,2008,1,18,5,7.0,3.4,0.4,0.1,0.135,0.11900000000000001,0.247,0.455,0.035,2013-14\n8033,Jae Crowder,DAL,23.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,78,4.6,2.5,0.8,12.1,0.044000000000000004,0.135,0.134,0.551,0.067,2013-14\n8034,Jamaal Franklin,MEM,22.0,195.58,86.636072,San Diego State,USA,2013,2,41,21,1.9,1.1,0.3,4.8,0.028999999999999998,0.138,0.142,0.489,0.053,2013-14\n8035,Jamaal Tinsley,UTA,36.0,190.5,85.275296,Iowa State,USA,2001,1,27,8,1.1,1.4,2.9,-20.2,0.022000000000000002,0.114,0.12300000000000001,0.225,0.359,2013-14\n8036,Jamal Crawford,LAC,34.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,69,18.6,2.3,3.2,6.1,0.018000000000000002,0.064,0.27,0.556,0.18100000000000002,2013-14\n8037,Jameer Nelson,ORL,32.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,68,12.1,3.4,7.0,-6.5,0.015,0.105,0.201,0.515,0.341,2013-14\n8038,James Anderson,PHI,25.0,198.12,95.25432,Oklahoma State,USA,2010,1,20,80,10.1,3.8,1.9,-11.2,0.026000000000000002,0.11900000000000001,0.159,0.53,0.099,2013-14\n8039,James Harden,HOU,24.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,73,25.4,4.7,6.1,7.6,0.026000000000000002,0.107,0.276,0.618,0.266,2013-14\n8040,James Johnson,MEM,27.0,205.74,112.490816,Wake Forest,USA,2009,1,16,52,7.4,3.2,2.1,6.4,0.077,0.126,0.19699999999999998,0.552,0.175,2013-14\n8041,James Jones,MIA,33.0,203.2,97.52228000000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,20,4.9,1.2,0.5,19.5,0.013000000000000001,0.105,0.16399999999999998,0.6659999999999999,0.06,2013-14\n8042,James Nunnally,PHI,23.0,200.66,92.98635999999999,California-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,3.4,1.5,0.6,-11.4,0.006,0.11800000000000001,0.156,0.44,0.08199999999999999,2013-14\n8043,James Southerland,NOP,24.0,203.2,97.52228000000001,Syracuse,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,3.5,2.0,0.0,8.4,0.0,0.276,0.23800000000000002,0.441,0.0,2013-14\n8044,Jan Vesely,DEN,24.0,213.36,109.769264,None,Czech Republic,2011,1,6,54,3.6,3.5,0.4,-8.8,0.109,0.179,0.132,0.498,0.043,2013-14\n8045,Jannero Pargo,CHA,34.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,4.7,0.7,1.8,-11.7,0.004,0.098,0.28300000000000003,0.5539999999999999,0.433,2013-14\n8046,Jared Cunningham,SAC,23.0,193.04,88.45044,Oregon State,USA,2012,1,24,13,2.0,0.5,0.6,-0.9,0.015,0.062,0.16699999999999998,0.46399999999999997,0.154,2013-14\n8047,Jared Dudley,LAC,28.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,74,6.9,2.2,1.4,6.2,0.023,0.079,0.136,0.541,0.087,2013-14\n8048,Jared Sullinger,BOS,22.0,205.74,117.93392,Ohio State,USA,2012,1,21,74,13.3,8.1,1.6,-2.9,0.126,0.20600000000000002,0.237,0.49700000000000005,0.09699999999999999,2013-14\n8049,Jarrett Jack,CLE,30.0,190.5,90.7184,Georgia Tech,USA,2005,1,22,80,9.5,2.8,4.1,-5.0,0.011000000000000001,0.102,0.18,0.498,0.23199999999999998,2013-14\n8050,Jarvis Varnado,PHI,26.0,205.74,104.32616,Mississippi State,USA,2010,2,41,24,4.1,2.6,0.5,-11.6,0.061,0.147,0.121,0.597,0.059000000000000004,2013-14\n8051,Jason Collins,BKN,35.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2001,1,18,22,1.1,0.9,0.2,-9.2,0.048,0.086,0.08900000000000001,0.485,0.034,2013-14\n8052,J.J. Barea,MIN,30.0,182.88,80.73937600000001,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,8.4,1.9,3.8,-4.3,0.011000000000000001,0.10400000000000001,0.244,0.47100000000000003,0.353,2013-14\n8053,Ish Smith,PHX,25.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,3.7,1.8,2.6,0.9,0.033,0.11199999999999999,0.159,0.43799999999999994,0.275,2013-14\n8054,Isaiah Thomas,SAC,25.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,72,20.3,2.9,6.3,0.2,0.021,0.07400000000000001,0.258,0.574,0.317,2013-14\n8055,Isaiah Canaan,HOU,23.0,182.88,85.275296,Murray State,USA,2013,2,34,22,4.6,1.1,1.0,-4.8,0.03,0.07,0.20600000000000002,0.506,0.14400000000000002,2013-14\n8056,Gigi Datome,DET,26.0,203.2,97.52228000000001,None,Italy,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,2.4,1.4,0.3,8.6,0.057999999999999996,0.16899999999999998,0.205,0.409,0.071,2013-14\n8057,Jon Leuer,MEM,25.0,208.28,103.418976,Wisconsin,USA,2011,2,40,49,6.2,3.2,0.4,-1.0,0.069,0.23600000000000002,0.212,0.5660000000000001,0.052000000000000005,2013-14\n8058,Giannis Antetokounmpo,MIL,19.0,205.74,92.98635999999999,None,Greece,2013,1,15,77,6.8,4.4,1.9,-4.4,0.047,0.16,0.15,0.518,0.12,2013-14\n8059,Glen Davis,LAC,28.0,205.74,131.088088,Louisiana State,USA,2007,2,35,68,9.4,5.2,1.1,-5.9,0.07200000000000001,0.166,0.203,0.491,0.08,2013-14\n8060,Glen Rice,WAS,23.0,198.12,93.439952,Georgia Tech,USA,2013,2,35,11,2.9,1.8,0.6,-2.6,0.036000000000000004,0.17,0.19,0.39899999999999997,0.10099999999999999,2013-14\n8061,Goran Dragic,PHX,28.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,76,20.3,3.2,5.9,6.5,0.028999999999999998,0.07400000000000001,0.24600000000000002,0.604,0.27399999999999997,2013-14\n8062,Gordon Hayward,UTA,24.0,203.2,99.79024,Butler,USA,2010,1,9,77,16.2,5.1,5.2,-8.4,0.025,0.142,0.23,0.52,0.237,2013-14\n8063,Gorgui Dieng,MIN,24.0,210.82,107.95489599999999,Louisville,Senegal,2013,1,21,60,4.8,5.0,0.7,-3.8,0.134,0.261,0.17,0.534,0.076,2013-14\n8064,Greg Monroe,DET,24.0,210.82,113.398,Georgetown,USA,2010,1,7,82,15.2,9.3,2.1,-4.1,0.099,0.218,0.212,0.531,0.10099999999999999,2013-14\n8065,Greg Oden,MIA,26.0,213.36,123.830616,Ohio State,USA,2007,1,1,23,2.9,2.3,0.0,-7.5,0.126,0.177,0.154,0.5670000000000001,0.006999999999999999,2013-14\n8066,Greg Smith,HOU,23.0,208.28,113.398,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,3.5,2.5,0.0,-4.7,0.122,0.18600000000000003,0.152,0.629,0.0,2013-14\n8067,Jason Maxiell,ORL,31.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,34,3.2,2.5,0.3,-10.5,0.063,0.133,0.122,0.45899999999999996,0.027000000000000003,2013-14\n8068,Greg Stiemsma,NOP,28.0,210.82,117.93392,Wisconsin,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,2.9,4.1,0.7,-9.5,0.08199999999999999,0.183,0.083,0.584,0.055,2013-14\n8069,Gustavo Ayon,ATL,29.0,208.28,113.398,None,Mexico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,4.3,4.8,1.1,-1.6,0.113,0.222,0.149,0.505,0.10099999999999999,2013-14\n8070,Hamady Ndiaye,SAC,27.0,213.36,106.59411999999999,Rutgers,Senegal,2010,2,56,14,0.4,1.3,0.2,-14.9,0.062,0.22,0.076,0.318,0.065,2013-14\n8071,Harrison Barnes,GSW,22.0,203.2,95.25432,North Carolina,USA,2012,1,7,78,9.5,4.0,1.5,-0.8,0.033,0.121,0.168,0.486,0.08,2013-14\n8072,Hasheem Thabeet,OKC,27.0,220.98,119.294696,Connecticut,Tanzania,2009,1,2,23,1.2,1.7,0.0,4.2,0.057999999999999996,0.16899999999999998,0.095,0.536,0.008,2013-14\n8073,Hedo Turkoglu,LAC,35.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,38,3.0,2.3,0.9,2.2,0.031,0.209,0.155,0.49200000000000005,0.127,2013-14\n8074,Henry Sims,PHI,24.0,208.28,112.490816,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,7.6,5.2,1.1,-8.9,0.12300000000000001,0.17800000000000002,0.183,0.535,0.10099999999999999,2013-14\n8075,Hilton Armstrong,GSW,29.0,210.82,106.59411999999999,Connecticut,USA,2006,1,12,15,1.7,3.1,0.3,10.5,0.18100000000000002,0.304,0.14,0.48,0.07400000000000001,2013-14\n8076,Hollis Thompson,PHI,23.0,203.2,93.439952,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,6.0,3.2,0.9,-11.1,0.044000000000000004,0.11599999999999999,0.113,0.57,0.061,2013-14\n8077,Ian Clark,UTA,23.0,190.5,78.471416,Belmont,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,3.0,0.8,0.7,1.4,0.019,0.1,0.217,0.485,0.147,2013-14\n8078,Ian Mahinmi,IND,27.0,210.82,113.398,None,France,2005,1,28,77,3.5,3.3,0.3,1.2,0.099,0.135,0.114,0.5379999999999999,0.031,2013-14\n8079,Iman Shumpert,NYK,24.0,195.58,99.79024,Georgia Tech,USA,2011,1,17,74,6.7,4.2,1.7,5.2,0.048,0.14,0.142,0.48,0.09699999999999999,2013-14\n8080,Greivis Vasquez,TOR,27.0,198.12,95.707912,Maryland,Venezuela,2010,1,28,79,9.6,2.2,4.1,4.3,0.013000000000000001,0.102,0.21600000000000003,0.537,0.31,2013-14\n8081,Jason Smith,NOP,28.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,31,9.7,5.8,0.9,-2.7,0.065,0.19,0.18,0.495,0.054000000000000006,2013-14\n8082,Jason Terry,BKN,36.0,187.96,81.64656,Arizona,USA,1999,1,10,35,4.5,1.1,1.6,-6.2,0.008,0.073,0.149,0.501,0.156,2013-14\n8083,Joakim Noah,CHI,29.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,80,12.6,11.3,5.4,3.9,0.115,0.247,0.187,0.531,0.258,2013-14\n8084,John Jenkins,ATL,23.0,193.04,97.52228000000001,Vanderbilt,USA,2012,1,23,13,3.1,1.7,0.8,-4.8,0.022000000000000002,0.127,0.163,0.457,0.113,2013-14\n8085,John Henson,MIL,23.0,210.82,99.79024,North Carolina,USA,2012,1,14,70,11.1,7.1,1.6,-11.5,0.105,0.20800000000000002,0.204,0.5429999999999999,0.111,2013-14\n8086,Joel Freeland,POR,27.0,208.28,102.0582,None,Great Britain,2006,1,30,52,3.3,4.0,0.7,0.5,0.13,0.175,0.12300000000000001,0.498,0.07200000000000001,2013-14\n8087,Joel Anthony,BOS,31.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,0.8,1.2,0.1,-3.5,0.08900000000000001,0.146,0.094,0.39399999999999996,0.016,2013-14\n8088,Joe Johnson,BKN,33.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,79,15.8,3.4,2.7,1.1,0.022000000000000002,0.102,0.22399999999999998,0.564,0.14800000000000002,2013-14\n8089,Jodie Meeks,LAL,26.0,193.04,94.34713599999999,Kentucky,USA,2009,2,41,77,15.7,2.5,1.8,-8.9,0.012,0.069,0.19,0.601,0.085,2013-14\n8090,John Salmons,TOR,34.0,198.12,93.89354399999999,Miami (FL),USA,2002,1,26,78,5.2,2.1,1.9,-0.1,0.013000000000000001,0.098,0.129,0.462,0.135,2013-14\n8091,Jimmy Butler,CHI,24.0,200.66,99.79024,Marquette,USA,2011,1,30,67,13.1,4.9,2.6,4.2,0.039,0.107,0.16899999999999998,0.522,0.11,2013-14\n8092,Jimmer Fredette,CHI,25.0,187.96,88.45044,Brigham Young,USA,2011,1,10,49,5.6,1.1,1.3,-1.8,0.017,0.095,0.244,0.578,0.221,2013-14\n8093,Jerryd Bayless,BOS,25.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,72,9.3,2.0,2.7,-4.4,0.015,0.086,0.198,0.498,0.187,2013-14\n8094,Jeremy Tyler,NYK,23.0,208.28,113.398,None,USA,2011,2,39,41,3.6,2.7,0.2,-4.6,0.11,0.21600000000000003,0.187,0.532,0.032,2013-14\n8095,Jermaine O'Neal,GSW,35.0,210.82,115.66596000000001,None,USA,1996,1,17,44,7.9,5.5,0.6,3.5,0.111,0.187,0.184,0.57,0.045,2013-14\n8096,Jeremy Lamb,OKC,22.0,195.58,83.91452,Connecticut,USA,2012,1,12,78,8.5,2.4,1.5,8.1,0.021,0.11800000000000001,0.203,0.522,0.12300000000000001,2013-14\n8097,Jeremy Evans,UTA,26.0,205.74,89.357624,Western Kentucky,USA,2010,2,55,66,6.1,4.7,0.7,-7.4,0.113,0.185,0.154,0.5489999999999999,0.061,2013-14\n8098,Jeffery Taylor,CHA,25.0,200.66,102.0582,Vanderbilt,Sweden,2012,2,31,26,8.0,2.3,0.8,-6.9,0.026000000000000002,0.087,0.187,0.436,0.06,2013-14\n8099,Jeff Withey,NOP,24.0,213.36,106.59411999999999,Kansas,USA,2013,2,39,58,3.3,2.6,0.4,2.1,0.085,0.16699999999999998,0.121,0.59,0.057,2013-14\n8100,Jeff Teague,ATL,26.0,187.96,82.10015200000001,Wake Forest,USA,2009,1,19,79,16.5,2.6,6.7,1.6,0.015,0.078,0.253,0.541,0.34700000000000003,2013-14\n8101,Jeff Green,BOS,27.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,82,16.9,4.6,1.7,-7.3,0.021,0.136,0.23399999999999999,0.52,0.085,2013-14\n8102,Jeff Ayres,SAS,27.0,205.74,113.398,Arizona State,USA,2009,2,31,73,3.3,3.5,0.8,7.0,0.115,0.193,0.12300000000000001,0.605,0.085,2013-14\n8103,Jeff Adrien,MIL,28.0,201.0,111.0,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,6.8,5.8,0.7,-3.7,0.11699999999999999,0.26,0.168,0.5529999999999999,0.064,2013-14\n8104,Jason Thompson,SAC,27.0,210.82,113.398,Rider,USA,2008,1,12,82,7.1,6.4,0.6,-0.3,0.087,0.213,0.14400000000000002,0.523,0.04,2013-14\n8105,John Lucas III,UTA,31.0,180.34,75.296272,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,3.8,0.9,1.0,-16.5,0.021,0.054000000000000006,0.163,0.40299999999999997,0.12,2013-14\n8106,Jeremy Lin,HOU,25.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,12.5,2.6,4.1,5.1,0.019,0.076,0.20199999999999999,0.5720000000000001,0.22899999999999998,2013-14\n8107,Jose Calderon,NYK,33.0,190.5,90.7184,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,9.1,3.0,4.7,-14.5,0.016,0.099,0.16,0.519,0.251,2014-15\n8108,Josh Smith,HOU,29.0,205.74,102.0582,None,USA,2004,1,17,83,12.4,6.4,3.3,0.1,0.069,0.175,0.245,0.467,0.207,2014-15\n8109,Josh McRoberts,MIA,28.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,17,4.2,2.6,1.9,6.1,0.03,0.159,0.132,0.613,0.168,2014-15\n8110,Jorge Gutierrez,MIL,26.0,190.5,88.45044,California-Berkeley,Mexico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,2.7,1.3,1.1,-7.0,0.032,0.11900000000000001,0.151,0.5670000000000001,0.212,2014-15\n8111,Jannero Pargo,CHA,35.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,4.6,0.3,0.9,-3.6,0.0,0.045,0.248,0.5710000000000001,0.21600000000000003,2014-15\n8112,Jordan Hamilton,LAC,24.0,200.66,99.79024,Texas,USA,2011,1,26,14,2.7,1.1,0.5,-7.0,0.019,0.125,0.149,0.5429999999999999,0.09,2014-15\n8113,Jordan Farmar,LAC,28.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,36,4.6,1.2,1.9,-4.7,0.017,0.075,0.171,0.513,0.213,2014-15\n8114,Jordan Clarkson,LAL,23.0,195.58,83.91452,Missouri,USA,2014,2,46,59,11.9,3.2,3.5,-8.6,0.04,0.109,0.23399999999999999,0.528,0.243,2014-15\n8115,Jordan Adams,MEM,20.0,195.58,94.800728,UCLA,USA,2014,1,22,30,3.1,0.9,0.5,1.3,0.039,0.084,0.195,0.489,0.10099999999999999,2014-15\n8116,Hedo Turkoglu,LAC,36.0,208.28,99.79024,None,Turkey,2000,1,16,62,3.7,1.6,0.6,0.1,0.008,0.152,0.146,0.602,0.08,2014-15\n8117,Jordan Hill,LAL,27.0,208.28,106.59411999999999,Arizona,USA,2009,1,8,70,12.0,7.9,1.5,-10.9,0.09699999999999999,0.23199999999999998,0.225,0.494,0.096,2014-15\n8118,Jrue Holiday,NOP,25.0,193.04,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,40,14.8,3.4,6.9,3.5,0.027999999999999997,0.09,0.22699999999999998,0.522,0.322,2014-15\n8119,Julius Randle,LAL,20.0,205.74,113.398,Kentucky,USA,2014,1,7,1,2.0,0.0,0.0,-74.1,0.0,0.0,0.17,0.258,0.0,2014-15\n8120,Justin Hamilton,MIN,25.0,213.36,115.66596000000001,Louisiana State,USA,2012,2,45,41,5.3,3.3,0.9,-11.8,0.095,0.128,0.14800000000000002,0.551,0.09,2014-15\n8121,Khris Middleton,MIL,23.0,200.66,102.0582,Texas A&M,USA,2012,2,39,79,13.4,4.4,2.3,6.9,0.023,0.138,0.198,0.563,0.12300000000000001,2014-15\n8122,Kirk Hinrich,CHI,34.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,66,5.7,1.8,2.2,1.9,0.013999999999999999,0.065,0.132,0.46799999999999997,0.14300000000000002,2014-15\n8123,Klay Thompson,GSW,25.0,200.66,97.52228000000001,Washington State,USA,2011,1,11,77,21.7,3.2,2.9,15.8,0.012,0.092,0.275,0.591,0.13699999999999998,2014-15\n8124,Kobe Bryant,LAL,36.0,198.12,96.16150400000001,None,USA,1996,1,13,35,22.3,5.7,5.6,-12.2,0.022000000000000002,0.166,0.34299999999999997,0.47700000000000004,0.3,2014-15\n8125,Kosta Koufos,MEM,26.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,81,5.2,5.3,0.5,4.3,0.09699999999999999,0.24600000000000002,0.158,0.53,0.044000000000000004,2014-15\n8126,Kostas Papanikolaou,HOU,24.0,203.2,106.59411999999999,None,Greece,2012,2,48,43,4.2,2.7,2.0,-2.6,0.055999999999999994,0.114,0.14400000000000002,0.444,0.166,2014-15\n8127,Kevin Seraphin,WAS,25.0,208.28,126.098576,Le Moyne,France,2010,1,17,79,6.6,3.6,0.7,-5.4,0.084,0.182,0.22,0.535,0.085,2014-15\n8128,Kris Humphries,WAS,30.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,64,8.0,6.5,0.9,-1.6,0.099,0.249,0.184,0.512,0.068,2014-15\n8129,Kyle Korver,ATL,34.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,75,12.1,4.1,2.6,10.9,0.008,0.131,0.14300000000000002,0.6990000000000001,0.111,2014-15\n8130,Kyle Lowry,TOR,29.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,70,17.8,4.7,6.8,3.0,0.025,0.129,0.249,0.527,0.312,2014-15\n8131,Kyle O'Quinn,ORL,25.0,208.28,113.398,Norfolk State,USA,2012,2,49,51,5.8,3.9,1.2,-6.5,0.065,0.207,0.185,0.55,0.11900000000000001,2014-15\n8132,Kyle Singler,OKC,27.0,203.2,103.418976,Duke,USA,2011,2,33,80,6.0,2.4,1.1,-2.8,0.019,0.1,0.13,0.512,0.071,2014-15\n8133,Kyrie Irving,CLE,23.0,190.5,87.543256,Duke,Australia,2011,1,1,75,21.7,3.2,5.2,6.5,0.024,0.075,0.26,0.583,0.23600000000000002,2014-15\n8134,LaMarcus Aldridge,POR,29.0,210.82,108.86208,Texas,USA,2006,1,2,71,23.4,10.2,1.7,5.7,0.077,0.23199999999999998,0.3,0.528,0.08900000000000001,2014-15\n8135,Kyle Anderson,SAS,21.0,205.74,104.32616,UCLA,USA,2014,1,30,33,2.2,2.2,0.8,-4.8,0.017,0.21,0.135,0.389,0.11599999999999999,2014-15\n8136,Henry Sims,PHI,25.0,208.28,112.490816,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,8.0,4.9,1.1,-11.5,0.092,0.196,0.20600000000000002,0.521,0.109,2014-15\n8137,Kevin Martin,MIN,32.0,200.66,92.532768,Western Carolina,USA,2004,1,26,39,20.0,3.6,2.3,-10.9,0.016,0.10800000000000001,0.266,0.5489999999999999,0.12300000000000001,2014-15\n8138,Kevin Garnett,MIN,39.0,210.82,114.758776,None,USA,1995,1,5,47,6.9,6.6,1.6,0.2,0.059000000000000004,0.316,0.184,0.496,0.131,2014-15\n8139,Justin Holiday,GSW,26.0,198.12,83.91452,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,4.3,1.2,0.8,3.0,0.019,0.094,0.19,0.498,0.114,2014-15\n8140,Jusuf Nurkic,DEN,20.0,210.82,127.00576000000001,None,Bosnia & Herzegovina,2014,1,16,62,6.9,6.2,0.8,-1.5,0.11599999999999999,0.249,0.205,0.483,0.07200000000000001,2014-15\n8141,KJ McDaniels,HOU,22.0,198.12,92.98635999999999,Clemson,USA,2014,2,32,62,7.9,3.2,1.2,-8.6,0.049,0.113,0.192,0.494,0.095,2014-15\n8142,Kalin Lucas,MEM,26.0,185.42,84.368112,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,-39.6,0.0,0.0,0.063,0.0,0.0,2014-15\n8143,Kawhi Leonard,SAS,24.0,200.66,104.32616,San Diego State,USA,2011,1,15,64,16.5,7.2,2.5,12.0,0.049,0.204,0.231,0.5670000000000001,0.124,2014-15\n8144,Kelly Olynyk,BOS,24.0,213.36,107.95489599999999,Gonzaga,Canada,2013,1,13,64,10.3,4.7,1.7,4.7,0.07,0.16899999999999998,0.20800000000000002,0.5579999999999999,0.115,2014-15\n8145,Kevin Love,CLE,26.0,208.28,110.22285600000001,UCLA,USA,2008,1,5,75,16.4,9.7,2.2,6.6,0.066,0.261,0.21600000000000003,0.562,0.10400000000000001,2014-15\n8146,Kemba Walker,CHA,25.0,185.42,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,62,17.3,3.5,5.1,-4.6,0.018000000000000002,0.102,0.259,0.486,0.272,2014-15\n8147,Kendrick Perkins,CLE,30.0,208.28,122.46983999999999,None,USA,2003,1,27,68,3.6,4.7,0.8,0.7,0.087,0.215,0.139,0.467,0.065,2014-15\n8148,Kenneth Faried,DEN,25.0,203.2,103.418976,Morehead State,USA,2011,1,22,75,12.6,8.9,1.2,-1.2,0.121,0.23399999999999999,0.20199999999999999,0.5479999999999999,0.067,2014-15\n8149,Kent Bazemore,ATL,25.0,195.58,91.171992,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,5.2,3.0,1.0,-0.7,0.018000000000000002,0.165,0.157,0.52,0.09300000000000001,2014-15\n8150,Kentavious Caldwell-Pope,DET,22.0,195.58,92.98635999999999,Georgia,USA,2013,1,8,82,12.7,3.1,1.3,0.5,0.019,0.092,0.192,0.501,0.065,2014-15\n8151,Kenyon Martin,MIL,37.0,205.74,102.0582,Cincinnati,USA,2000,1,1,11,1.8,1.7,0.5,-2.3,0.067,0.12300000000000001,0.11599999999999999,0.43700000000000006,0.068,2014-15\n8152,Kevin Durant,OKC,26.0,205.74,108.86208,Texas,USA,2007,1,2,27,25.4,6.6,4.1,7.2,0.02,0.18100000000000002,0.285,0.633,0.213,2014-15\n8153,Kendall Marshall,MIL,23.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2012,1,13,28,4.2,1.0,3.1,8.0,0.006,0.07200000000000001,0.16,0.562,0.301,2014-15\n8154,James Young,BOS,19.0,198.12,97.52228000000001,Kentucky,USA,2014,1,17,31,3.4,1.4,0.4,-2.9,0.027000000000000003,0.11,0.153,0.457,0.059000000000000004,2014-15\n8155,Henry Walker,MIA,27.0,198.12,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,2,47,24,7.3,3.4,1.2,-0.8,0.013999999999999999,0.134,0.145,0.49700000000000005,0.071,2014-15\n8156,Ian Clark,DEN,24.0,190.5,81.64656,Belmont,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,1.9,0.5,0.4,-9.9,0.023,0.073,0.159,0.483,0.09699999999999999,2014-15\n8157,Jeremy Evans,UTA,27.0,205.74,90.7184,Western Kentucky,USA,2010,2,55,38,2.4,1.9,0.3,6.2,0.11800000000000001,0.177,0.131,0.636,0.084,2014-15\n8158,Jeremy Lamb,OKC,23.0,195.58,83.91452,Connecticut,USA,2012,1,12,47,6.3,2.3,0.9,-6.3,0.013000000000000001,0.16699999999999998,0.218,0.5379999999999999,0.125,2014-15\n8159,Jeremy Lin,LAL,26.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,11.2,2.6,4.6,-6.7,0.015,0.10099999999999999,0.217,0.539,0.27899999999999997,2014-15\n8160,Jerome Jordan,BKN,28.0,213.36,114.758776,Tulsa,Jamaica,2010,2,44,44,3.1,2.4,0.3,-12.2,0.14800000000000002,0.154,0.157,0.609,0.06,2014-15\n8161,Jerrelle Benimon,DEN,23.0,203.0,111.0,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,1.5,0.0,120.0,1.0,0.4,0.16699999999999998,0.0,0.0,2014-15\n8162,Jerryd Bayless,MIL,26.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,77,7.8,2.7,3.0,0.7,0.015,0.125,0.18899999999999997,0.519,0.221,2014-15\n8163,Jerel McNeal,PHX,28.0,190.5,90.7184,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.5,0.5,0.3,-7.1,0.0,0.107,0.217,0.379,0.11800000000000001,2014-15\n8164,Jimmer Fredette,NOP,26.0,187.96,88.45044,Brigham Young,USA,2011,1,10,50,3.6,0.8,1.2,2.7,0.018000000000000002,0.07,0.18899999999999997,0.479,0.171,2014-15\n8165,Joakim Noah,CHI,30.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,67,7.2,9.6,4.7,2.3,0.11699999999999999,0.226,0.13699999999999998,0.48200000000000004,0.22699999999999998,2014-15\n8166,Jodie Meeks,DET,27.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2009,2,41,60,11.1,1.7,1.3,-3.8,0.009000000000000001,0.071,0.20199999999999999,0.5479999999999999,0.091,2014-15\n8167,Joe Harris,CLE,23.0,198.12,102.0582,Virginia,USA,2014,2,33,51,2.7,0.8,0.5,-12.1,0.016,0.083,0.142,0.537,0.083,2014-15\n8168,Joe Ingles,UTA,27.0,203.2,97.975872,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,5.0,2.2,2.3,-1.9,0.015,0.106,0.129,0.5329999999999999,0.171,2014-15\n8169,Joe Johnson,BKN,34.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,80,14.4,4.8,3.7,-2.5,0.022000000000000002,0.136,0.205,0.523,0.16899999999999998,2014-15\n8170,Joel Anthony,DET,32.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,1.8,1.9,0.1,2.4,0.085,0.157,0.095,0.607,0.019,2014-15\n8171,Jimmy Butler,CHI,25.0,200.66,99.79024,Marquette,USA,2011,1,30,65,20.0,5.8,3.3,4.1,0.051,0.111,0.215,0.583,0.142,2014-15\n8172,Joel Freeland,POR,28.0,208.28,102.0582,None,Great Britain,2006,1,30,48,3.5,4.0,0.3,6.9,0.111,0.221,0.136,0.522,0.039,2014-15\n8173,Jerami Grant,PHI,21.0,203.2,95.25432,Syracuse,USA,2014,2,39,65,6.3,3.0,1.2,-6.0,0.037000000000000005,0.12,0.16399999999999998,0.47,0.095,2014-15\n8174,Jeff Withey,NOP,25.0,213.36,100.697424,Kansas,USA,2013,2,39,37,2.6,1.7,0.3,-5.4,0.10099999999999999,0.19699999999999998,0.175,0.57,0.07,2014-15\n8175,Jared Cunningham,LAC,24.0,193.04,88.45044,Oregon State,USA,2012,1,24,19,1.8,0.5,0.5,3.1,0.012,0.105,0.24,0.452,0.204,2014-15\n8176,Jared Dudley,MIL,29.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,72,7.2,3.1,1.8,3.7,0.03,0.113,0.13699999999999998,0.5720000000000001,0.115,2014-15\n8177,Jared Sullinger,BOS,23.0,205.74,117.93392,Ohio State,USA,2012,1,21,58,13.3,7.6,2.3,-2.9,0.102,0.207,0.23399999999999999,0.503,0.14,2014-15\n8178,Jarnell Stokes,MEM,21.0,205.74,119.294696,Tennessee,USA,2014,2,35,19,3.0,1.8,0.2,5.1,0.133,0.154,0.193,0.578,0.053,2014-15\n8179,Jarrett Jack,BKN,31.0,190.5,90.7184,Georgia Tech,USA,2005,1,22,80,12.0,3.1,4.7,-7.8,0.01,0.111,0.225,0.522,0.28600000000000003,2014-15\n8180,Jason Maxiell,CHA,32.0,200.66,117.93392,Cincinnati,USA,2005,1,26,61,3.3,3.3,0.3,-8.6,0.1,0.146,0.128,0.455,0.036000000000000004,2014-15\n8181,Jeffery Taylor,CHA,26.0,200.66,102.0582,Vanderbilt,Sweden,2012,2,31,29,4.4,1.8,0.8,-13.6,0.034,0.10400000000000001,0.165,0.48100000000000004,0.09300000000000001,2014-15\n8182,Jason Richardson,PHI,34.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2001,1,5,19,9.1,3.5,2.0,-8.0,0.03,0.142,0.218,0.45799999999999996,0.171,2014-15\n8183,Jason Terry,HOU,37.0,187.96,83.91452,Arizona,USA,1999,1,10,77,7.0,1.6,1.9,3.7,0.01,0.07,0.142,0.579,0.139,2014-15\n8184,Jason Thompson,SAC,28.0,210.82,113.398,Rider,USA,2008,1,12,81,6.1,6.5,1.0,-4.8,0.08199999999999999,0.22,0.129,0.5,0.063,2014-15\n8185,Jeff Adrien,HOU,29.0,201.0,111.0,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,3.5,4.5,0.9,-4.8,0.107,0.278,0.13699999999999998,0.494,0.10400000000000001,2014-15\n8186,Jeff Ayres,SAS,28.0,205.74,113.398,Arizona State,USA,2009,2,31,51,2.7,2.3,0.3,-7.9,0.105,0.24,0.161,0.618,0.061,2014-15\n8187,Jeff Green,MEM,28.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,78,15.0,4.2,1.7,-3.2,0.028999999999999998,0.122,0.221,0.534,0.08900000000000001,2014-15\n8188,Jeff Teague,ATL,27.0,187.96,82.10015200000001,Wake Forest,USA,2009,1,19,73,15.9,2.5,7.0,8.6,0.016,0.076,0.25,0.5660000000000001,0.36700000000000005,2014-15\n8189,Jason Smith,NYK,29.0,213.36,111.13004,Colorado State,USA,2007,1,20,82,8.0,4.0,1.7,-13.4,0.062,0.152,0.196,0.49700000000000005,0.134,2014-15\n8190,Joey Dorsey,HOU,31.0,205.74,124.7378,Memphis,USA,2008,2,33,69,2.7,4.0,0.4,0.7,0.126,0.233,0.11,0.507,0.043,2014-15\n8191,Joffrey Lauvergne,DEN,23.0,210.82,99.79024,None,France,2013,2,55,24,3.9,3.2,0.5,-20.4,0.096,0.218,0.193,0.45899999999999996,0.09,2014-15\n8192,John Henson,MIL,24.0,210.82,104.32616,North Carolina,USA,2012,1,14,67,7.0,4.7,0.9,-1.4,0.115,0.168,0.183,0.578,0.084,2014-15\n8193,Jabari Brown,LAL,22.0,195.58,97.068688,Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,11.9,1.9,2.1,-13.4,0.006,0.071,0.18600000000000003,0.547,0.113,2014-15\n8194,JaVale McGee,DEN,27.0,213.36,122.46983999999999,Nevada,USA,2008,1,18,23,4.6,2.7,0.1,-11.4,0.076,0.191,0.187,0.5670000000000001,0.021,2014-15\n8195,JaMychal Green,MEM,25.0,203.2,104.32616,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.6,1.9,0.2,-7.8,0.12300000000000001,0.191,0.171,0.603,0.04,2014-15\n8196,JaKarr Sampson,PHI,22.0,205.74,97.068688,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,5.2,2.2,1.0,-11.0,0.032,0.13,0.17800000000000002,0.498,0.121,2014-15\n8197,JR Smith,CLE,29.0,198.12,102.0582,None,USA,2004,1,18,70,12.1,3.1,2.8,2.8,0.017,0.102,0.191,0.5379999999999999,0.145,2014-15\n8198,JJ Redick,LAC,31.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,78,16.4,2.1,1.8,11.8,0.011000000000000001,0.066,0.207,0.622,0.085,2014-15\n8199,Jabari Parker,MIL,20.0,203.2,108.86208,Duke,USA,2014,1,2,25,12.3,5.5,1.7,-5.2,0.078,0.142,0.204,0.527,0.095,2014-15\n8200,JJ Hickson,DEN,26.0,205.74,109.769264,North Carolina State,USA,2008,1,19,73,7.6,6.2,0.8,-7.1,0.113,0.23199999999999998,0.2,0.504,0.069,2014-15\n8201,Ish Smith,PHI,26.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,6.1,1.8,3.3,-7.3,0.018000000000000002,0.11599999999999999,0.243,0.431,0.38799999999999996,2014-15\n8202,Isaiah Thomas,BOS,26.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,67,16.4,2.3,4.2,4.3,0.021,0.079,0.276,0.58,0.26899999999999996,2014-15\n8203,Jonas Valanciunas,TOR,23.0,213.36,115.66596000000001,None,Lithuania,2011,1,5,80,12.0,8.7,0.5,-0.7,0.121,0.254,0.193,0.623,0.031,2014-15\n8204,Isaiah Canaan,PHI,24.0,182.88,91.171992,Murray State,USA,2013,2,34,47,9.2,1.9,2.1,-3.8,0.02,0.08199999999999999,0.217,0.534,0.18899999999999997,2014-15\n8205,Iman Shumpert,CLE,25.0,195.58,99.79024,Georgia Tech,USA,2011,1,17,62,8.0,3.6,2.2,2.6,0.042,0.122,0.17600000000000002,0.49700000000000005,0.13699999999999998,2014-15\n8206,Ian Mahinmi,IND,28.0,210.82,113.398,None,France,2005,1,28,61,4.3,5.8,0.5,0.5,0.10099999999999999,0.24100000000000002,0.125,0.516,0.045,2014-15\n8207,J.J. Barea,DAL,31.0,182.88,83.91452,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,7.5,1.7,3.4,4.5,0.019,0.09,0.215,0.502,0.295,2014-15\n8208,Jack Cooley,UTA,24.0,205.74,111.58363200000001,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.7,1.6,0.1,-2.2,0.115,0.205,0.165,0.43200000000000005,0.019,2014-15\n8209,Jae Crowder,BOS,24.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,82,7.7,3.6,1.1,2.8,0.046,0.149,0.174,0.517,0.087,2014-15\n8210,Jamaal Franklin,DEN,23.0,195.58,86.636072,San Diego State,USA,2013,2,41,3,1.0,0.7,1.0,-48.4,0.091,0.091,0.136,0.75,0.273,2014-15\n8211,John Jenkins,ATL,24.0,193.04,97.52228000000001,Vanderbilt,USA,2012,1,23,24,5.6,1.6,0.5,-3.9,0.006999999999999999,0.13,0.175,0.629,0.081,2014-15\n8212,John Lucas III,DET,32.0,180.34,75.296272,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,4.7,0.8,2.9,-9.1,0.017,0.053,0.21100000000000002,0.461,0.392,2014-15\n8213,John Salmons,NOP,35.0,198.12,95.25432,Miami (FL),USA,2002,1,26,21,2.0,1.0,0.6,-12.1,0.015,0.075,0.09300000000000001,0.42200000000000004,0.078,2014-15\n8214,John Wall,WAS,24.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,1,79,17.6,4.6,10.0,5.3,0.013999999999999999,0.127,0.257,0.523,0.446,2014-15\n8215,Johnny O'Bryant III,MIL,22.0,205.74,120.20188,Louisiana State,USA,2014,2,36,34,2.9,1.9,0.5,-13.9,0.078,0.122,0.19399999999999998,0.379,0.076,2014-15\n8216,Jon Leuer,MEM,26.0,208.28,103.418976,Wisconsin,USA,2011,2,40,63,4.5,3.3,0.7,-1.2,0.066,0.213,0.18600000000000003,0.478,0.091,2014-15\n8217,Jonas Jerebko,BOS,28.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,75,6.0,3.8,0.9,5.2,0.081,0.175,0.16399999999999998,0.5489999999999999,0.091,2014-15\n8218,Lance Stephenson,CHA,24.0,195.58,104.32616,Cincinnati,USA,2010,2,40,61,8.2,4.5,3.9,-7.5,0.026000000000000002,0.17,0.21100000000000002,0.419,0.259,2014-15\n8219,James Michael McAdoo,GSW,22.0,205.74,104.32616,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,4.1,2.5,0.1,10.2,0.115,0.17300000000000001,0.196,0.564,0.02,2014-15\n8220,James Jones,CLE,34.0,203.2,97.52228000000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,57,4.4,1.1,0.4,-10.5,0.015,0.096,0.159,0.565,0.059000000000000004,2014-15\n8221,James Johnson,TOR,28.0,205.74,113.398,Wake Forest,USA,2009,1,16,70,7.9,3.7,1.4,7.0,0.052000000000000005,0.163,0.174,0.617,0.114,2014-15\n8222,James Harden,HOU,25.0,195.58,102.0582,Arizona State,USA,2009,1,3,81,27.4,5.7,7.0,5.8,0.027999999999999997,0.14400000000000002,0.313,0.605,0.34,2014-15\n8223,James Ennis III,MIA,24.0,200.66,94.34713599999999,Long Beach State,USA,2013,2,50,62,5.0,2.8,0.8,-0.1,0.057999999999999996,0.14,0.146,0.541,0.07400000000000001,2014-15\n8224,Jameer Nelson,DEN,33.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,63,8.3,2.3,4.0,-0.6,0.025,0.091,0.19899999999999998,0.503,0.278,2014-15\n8225,Jamal Crawford,LAC,35.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,64,15.8,1.9,2.5,2.3,0.012,0.07,0.278,0.532,0.16,2014-15\n8226,Hollis Thompson,PHI,24.0,203.2,93.439952,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,8.8,2.8,1.2,-9.3,0.031,0.095,0.159,0.5379999999999999,0.083,2014-15\n8227,Lance Thomas,NYK,27.0,203.2,102.0582,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,7.1,3.1,1.1,-10.7,0.048,0.102,0.172,0.456,0.079,2014-15\n8228,Meyers Leonard,POR,23.0,215.9,111.13004,Illinois,USA,2012,1,11,55,5.9,4.5,0.6,1.0,0.061,0.245,0.162,0.631,0.063,2014-15\n8229,Langston Galloway,NYK,23.0,187.96,90.7184,Saint Joseph's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,11.8,4.2,3.3,-9.5,0.027000000000000003,0.12300000000000001,0.19,0.489,0.175,2014-15\n8230,Rajon Rondo,DAL,29.0,185.42,84.368112,Kentucky,USA,2006,1,21,68,8.9,5.5,7.9,-1.2,0.039,0.161,0.19399999999999998,0.44799999999999995,0.39299999999999996,2014-15\n8231,Quincy Pondexter,NOP,27.0,200.66,99.79024,Washington,USA,2010,1,26,75,7.2,2.6,1.3,0.1,0.034,0.09,0.139,0.55,0.08,2014-15\n8232,Quincy Miller,DET,22.0,205.74,95.25432,Baylor,USA,2012,2,38,10,2.9,2.0,0.8,14.8,0.035,0.133,0.16699999999999998,0.33799999999999997,0.092,2014-15\n8233,Quincy Acy,NYK,24.0,200.66,108.86208,Baylor,USA,2012,2,37,68,5.9,4.4,1.0,-8.0,0.067,0.2,0.155,0.5329999999999999,0.091,2014-15\n8234,Phil Pressey,BOS,24.0,180.34,79.3786,Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,3.5,1.6,2.3,0.7,0.024,0.124,0.175,0.45299999999999996,0.3,2014-15\n8235,Perry Jones III,OKC,23.0,210.82,106.59411999999999,Baylor,USA,2012,1,28,43,4.3,1.8,0.4,-9.4,0.01,0.11599999999999999,0.156,0.45899999999999996,0.046,2014-15\n8236,Pero Antic,ATL,32.0,210.82,117.93392,None,Macedonia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,5.7,3.0,0.8,6.0,0.065,0.146,0.171,0.508,0.07200000000000001,2014-15\n8237,Paul Pierce,WAS,37.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,73,11.9,4.0,2.0,5.0,0.027000000000000003,0.147,0.19699999999999998,0.58,0.115,2014-15\n8238,Paul Millsap,ATL,30.0,203.2,114.758776,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,73,16.7,7.8,3.1,7.7,0.069,0.203,0.235,0.565,0.149,2014-15\n8239,Paul George,IND,25.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2010,1,10,6,8.8,3.7,1.0,7.0,0.051,0.18899999999999997,0.327,0.49200000000000005,0.122,2014-15\n8240,Pau Gasol,CHI,34.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,78,18.5,11.8,2.7,3.0,0.091,0.267,0.244,0.55,0.142,2014-15\n8241,Patty Mills,SAS,26.0,182.88,83.91452,Saint Mary's (CA),Australia,2009,2,55,51,6.9,1.5,1.7,9.0,0.027999999999999997,0.07200000000000001,0.213,0.496,0.172,2014-15\n8242,Patrick Patterson,TOR,26.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,81,8.0,5.3,1.9,5.3,0.066,0.16899999999999998,0.13,0.568,0.10800000000000001,2014-15\n8243,Patrick Christopher,MEM,27.0,196.0,94.0,California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.5,1.5,0.0,-22.8,0.077,0.182,0.21100000000000002,0.25,0.0,2014-15\n8244,Patrick Beverley,HOU,26.0,185.42,95.25432,Arkansas,USA,2009,2,42,56,10.1,4.2,3.4,2.2,0.043,0.114,0.162,0.509,0.171,2014-15\n8245,Pablo Prigioni,HOU,38.0,190.5,83.91452,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,4.1,1.8,2.6,-3.7,0.028999999999999998,0.085,0.11699999999999999,0.557,0.213,2014-15\n8246,PJ Tucker,PHX,30.0,198.12,101.604608,Texas,USA,2006,2,35,78,9.1,6.4,1.6,-0.3,0.051,0.17800000000000002,0.139,0.541,0.076,2014-15\n8247,PJ Hairston,CHA,22.0,198.12,104.32616,North Carolina,USA,2014,1,26,45,5.6,2.0,0.5,-8.0,0.032,0.11699999999999999,0.196,0.446,0.051,2014-15\n8248,Otto Porter Jr.,WAS,22.0,203.2,89.811216,Georgetown,USA,2013,1,3,74,6.0,3.0,0.9,0.6,0.057999999999999996,0.11800000000000001,0.152,0.523,0.068,2014-15\n8249,Omri Casspi,SAC,27.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,67,8.9,3.9,1.5,-5.8,0.046,0.157,0.18600000000000003,0.58,0.121,2014-15\n8250,Omer Asik,NOP,28.0,213.36,115.66596000000001,None,Turkey,2008,2,36,76,7.3,9.8,0.9,0.4,0.139,0.289,0.14,0.545,0.054000000000000006,2014-15\n8251,Ognjen Kuzmic,GSW,25.0,213.36,117.93392,None,Bosnia,2012,2,52,16,1.3,1.1,0.4,-25.8,0.115,0.11800000000000001,0.11800000000000001,0.727,0.154,2014-15\n8252,O.J. Mayo,MIL,27.0,195.58,95.25432,Southern California,USA,2008,1,3,71,11.4,2.6,2.8,-0.6,0.021,0.10300000000000001,0.23600000000000002,0.529,0.19399999999999998,2014-15\n8253,Norris Cole,NOP,26.0,187.96,79.3786,Cleveland State,USA,2011,1,28,75,7.6,2.1,3.4,-3.4,0.009000000000000001,0.09300000000000001,0.183,0.483,0.22899999999999998,2014-15\n8254,Noah Vonleh,CHA,19.0,208.28,108.86208,Indiana,USA,2014,1,9,25,3.3,3.4,0.2,-13.2,0.105,0.26,0.17,0.475,0.028999999999999998,2014-15\n8255,Nikola Vucevic,ORL,24.0,213.36,117.93392,Southern California,Montenegro,2011,1,16,74,19.3,10.9,2.0,-6.0,0.10300000000000001,0.264,0.258,0.5479999999999999,0.106,2014-15\n8256,Nikola Pekovic,MIN,29.0,210.82,133.80964,None,Montenegro,2008,2,31,31,12.5,7.5,0.9,-6.0,0.11699999999999999,0.19699999999999998,0.22699999999999998,0.502,0.057,2014-15\n8257,Ramon Sessions,WAS,29.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,64,6.3,2.3,2.8,-5.6,0.023,0.10800000000000001,0.191,0.49,0.258,2014-15\n8258,Nikola Mirotic,CHI,24.0,208.28,99.79024,None,Montenegro,2011,1,23,82,10.2,4.9,1.2,6.1,0.044000000000000004,0.21899999999999997,0.231,0.556,0.102,2014-15\n8259,Randy Foye,DEN,31.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,50,8.7,1.7,2.4,-4.7,0.009000000000000001,0.08,0.19399999999999998,0.51,0.17600000000000002,2014-15\n8260,Ray McCallum,SAC,24.0,190.5,86.18248,Detroit Mercy,USA,2013,2,36,68,7.4,2.6,2.8,-8.9,0.04,0.099,0.17800000000000002,0.496,0.21,2014-15\n8261,Sebastian Telfair,OKC,30.0,182.88,77.11064,None,USA,2004,1,13,16,8.4,1.9,2.8,-12.3,0.006999999999999999,0.096,0.22399999999999998,0.479,0.29,2014-15\n8262,Sean Kilpatrick,MIN,25.0,193.04,95.25432,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,5.5,1.5,1.0,7.3,0.02,0.094,0.151,0.506,0.08199999999999999,2014-15\n8263,Samuel Dalembert,NYK,35.0,210.82,115.66596000000001,Seton Hall,Haiti,2001,1,26,32,4.0,5.3,0.9,-13.5,0.114,0.251,0.154,0.461,0.08800000000000001,2014-15\n8264,Ryan Kelly,LAL,24.0,210.82,104.32616,Duke,USA,2013,2,48,52,6.4,2.8,1.8,-7.4,0.011000000000000001,0.12300000000000001,0.14300000000000002,0.473,0.113,2014-15\n8265,Ryan Hollins,SAC,30.0,213.36,108.86208,UCLA,USA,2006,2,50,46,3.0,2.2,0.3,-4.8,0.09699999999999999,0.156,0.134,0.648,0.048,2014-15\n8266,Ryan Anderson,NOP,27.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,61,13.7,4.8,0.9,-1.9,0.071,0.128,0.23,0.524,0.054000000000000006,2014-15\n8267,Russell Westbrook,OKC,26.0,190.5,90.7184,UCLA,USA,2008,1,4,67,28.1,7.3,8.6,4.1,0.059000000000000004,0.16699999999999998,0.37200000000000005,0.536,0.43,2014-15\n8268,Russ Smith,MEM,24.0,182.88,74.84268,Louisville,USA,2014,2,47,12,2.5,0.5,0.7,10.4,0.015,0.078,0.251,0.488,0.21600000000000003,2014-15\n8269,Rudy Gobert,UTA,23.0,215.9,111.13004,None,France,2013,1,27,82,8.4,9.5,1.3,1.2,0.142,0.266,0.14,0.627,0.087,2014-15\n8270,Rudy Gay,SAC,28.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,68,21.1,5.9,3.7,-2.3,0.048,0.141,0.268,0.556,0.185,2014-15\n8271,Roy Hibbert,IND,28.0,218.44,131.54168,Georgetown,USA,2008,1,17,76,10.6,7.1,1.1,-1.4,0.09300000000000001,0.217,0.217,0.501,0.076,2014-15\n8272,Ronny Turiaf,MIN,32.0,208.28,112.94440800000001,Gonzaga,France,2005,2,37,2,0.0,0.5,1.0,-14.3,0.0,0.071,0.0,0.0,0.16699999999999998,2014-15\n8273,Ronnie Price,LAL,32.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,5.1,1.6,3.8,-3.1,0.021,0.059000000000000004,0.134,0.455,0.244,2014-15\n8274,Rodney Stuckey,IND,29.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,71,12.6,3.5,3.1,-0.7,0.021,0.121,0.23399999999999999,0.528,0.2,2014-15\n8275,Rodney Hood,UTA,22.0,203.2,97.52228000000001,Duke,USA,2014,1,23,50,8.7,2.3,1.7,3.3,0.01,0.115,0.196,0.529,0.136,2014-15\n8276,Robin Lopez,POR,27.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2008,1,15,59,9.6,6.7,0.9,4.7,0.128,0.12300000000000001,0.156,0.574,0.05,2014-15\n8277,Robert Sacre,LAL,26.0,213.36,122.46983999999999,Gonzaga,Canada,2012,2,60,67,4.6,3.5,0.8,-2.6,0.08199999999999999,0.14300000000000002,0.15,0.449,0.076,2014-15\n8278,Robert Covington,PHI,24.0,205.74,97.52228000000001,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,13.5,4.5,1.5,-4.4,0.034,0.145,0.218,0.5539999999999999,0.095,2014-15\n8279,Robbie Hummel,MIN,26.0,205.74,99.336648,Purdue,USA,2012,2,58,45,4.4,3.0,0.6,-10.7,0.047,0.166,0.121,0.536,0.057999999999999996,2014-15\n8280,Ricky Rubio,MIN,24.0,193.04,87.089664,None,Spain,2009,1,5,22,10.3,5.7,8.8,-1.6,0.028999999999999998,0.16699999999999998,0.196,0.452,0.42200000000000004,2014-15\n8281,Ricky Ledo,NYK,22.0,200.66,88.45044,Providence,USA,2013,2,43,17,5.3,2.1,1.1,-14.7,0.073,0.098,0.23600000000000002,0.426,0.14300000000000002,2014-15\n8282,Richard Jefferson,DAL,35.0,200.66,106.140528,Arizona,USA,2001,1,13,74,5.8,2.5,0.8,3.6,0.022000000000000002,0.13699999999999998,0.155,0.5770000000000001,0.073,2014-15\n8283,Reggie Williams,SAS,28.0,201.0,86.0,Virginia Military Institute,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,1.9,0.9,0.5,-15.0,0.049,0.128,0.192,0.45399999999999996,0.16899999999999998,2014-15\n8284,Reggie Jackson,DET,25.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,77,14.5,4.2,6.0,1.6,0.027000000000000003,0.129,0.249,0.511,0.33299999999999996,2014-15\n8285,Reggie Evans,SAC,35.0,203.2,111.13004,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,3.7,6.4,0.7,-4.4,0.149,0.32299999999999995,0.129,0.49,0.065,2014-15\n8286,Reggie Bullock,PHX,24.0,200.66,92.98635999999999,North Carolina,USA,2013,1,25,36,1.9,1.4,0.2,-1.5,0.003,0.159,0.114,0.466,0.038,2014-15\n8287,Raymond Felton,DAL,31.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,29,3.7,0.9,1.4,-3.3,0.006999999999999999,0.08900000000000001,0.20600000000000002,0.48,0.237,2014-15\n8288,Rasual Butler,WAS,36.0,200.66,97.52228000000001,La Salle,USA,2002,2,52,75,7.7,2.6,0.8,-1.6,0.02,0.11900000000000001,0.17800000000000002,0.531,0.067,2014-15\n8289,Landry Fields,TOR,27.0,200.66,97.52228000000001,Stanford,USA,2010,2,39,26,1.8,1.0,0.6,-18.7,0.052000000000000005,0.083,0.11,0.527,0.11199999999999999,2014-15\n8290,Nik Stauskas,SAC,21.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,Canada,2014,1,8,73,4.4,1.2,0.9,-7.0,0.011000000000000001,0.075,0.141,0.49200000000000005,0.092,2014-15\n8291,Nick Young,LAL,30.0,200.66,95.25432,Southern California,USA,2007,1,16,42,13.4,2.3,1.0,-2.8,0.018000000000000002,0.08900000000000001,0.257,0.52,0.071,2014-15\n8292,Markieff Morris,PHX,25.0,208.28,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,82,15.3,6.2,2.3,2.2,0.048,0.16699999999999998,0.23399999999999999,0.523,0.12,2014-15\n8293,Markel Brown,BKN,23.0,190.5,86.18248,Oklahoma State,USA,2014,2,44,47,4.6,2.3,0.8,-0.6,0.022000000000000002,0.135,0.149,0.45899999999999996,0.07,2014-15\n8294,Mario Chalmers,MIA,29.0,187.96,86.18248,Kansas,USA,2008,2,34,80,10.2,2.6,3.8,-3.1,0.013000000000000001,0.092,0.188,0.521,0.21600000000000003,2014-15\n8295,Marcus Thornton,PHX,28.0,193.04,92.98635999999999,Louisiana State,USA,2009,2,43,48,7.9,1.8,0.8,-2.9,0.034,0.1,0.23600000000000002,0.514,0.087,2014-15\n8296,Marcus Smart,BOS,21.0,193.04,99.79024,Oklahoma State,USA,2014,1,6,67,7.8,3.3,3.1,2.5,0.037000000000000005,0.10099999999999999,0.152,0.491,0.161,2014-15\n8297,Marcus Morris,PHX,25.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2011,1,14,81,10.4,4.8,1.6,-1.7,0.039,0.17,0.19,0.52,0.1,2014-15\n8298,Marco Belinelli,SAS,29.0,195.58,95.25432,None,Italy,2007,1,18,62,9.2,2.5,1.5,0.1,0.022000000000000002,0.106,0.19,0.5529999999999999,0.105,2014-15\n8299,Marcin Gortat,WAS,31.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,82,12.2,8.7,1.2,6.0,0.084,0.237,0.175,0.5870000000000001,0.062,2014-15\n8300,Marc Gasol,MEM,30.0,215.9,120.20188,None,Spain,2007,2,48,81,17.4,7.8,3.8,3.4,0.051,0.22399999999999998,0.247,0.5579999999999999,0.193,2014-15\n8301,Manu Ginobili,SAS,37.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,70,10.5,3.0,4.2,9.6,0.02,0.129,0.235,0.544,0.29,2014-15\n8302,Malcolm Thomas,PHI,26.0,205.74,102.0582,San Diego State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,2.6,3.3,0.4,-28.1,0.086,0.242,0.127,0.49200000000000005,0.065,2014-15\n8303,Malcolm Lee,PHI,25.0,195.58,90.7184,UCLA,USA,2011,2,43,1,0.0,0.0,0.0,66.7,0.0,0.0,0.192,0.0,0.0,2014-15\n8304,Luol Deng,MIA,30.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,72,14.0,5.2,1.9,0.2,0.053,0.131,0.19399999999999998,0.561,0.094,2014-15\n8305,Luke Ridnour,ORL,34.0,187.96,79.3786,Oregon,USA,2003,1,14,47,4.0,1.4,2.0,-9.8,0.013000000000000001,0.102,0.149,0.507,0.22,2014-15\n8306,Luke Babbitt,NOP,26.0,205.74,102.0582,Nevada,USA,2010,1,16,63,4.1,1.8,0.4,-5.1,0.017,0.131,0.125,0.639,0.044000000000000004,2014-15\n8307,Luis Scola,IND,35.0,205.74,108.86208,None,Argentina,2002,2,55,81,9.4,6.5,1.3,0.0,0.095,0.259,0.225,0.515,0.11,2014-15\n8308,Lucas Nogueira,TOR,22.0,213.36,99.79024,None,Brazil,2013,1,16,6,1.0,1.8,0.2,-20.7,0.067,0.45,0.19899999999999998,0.307,0.071,2014-15\n8309,Luc Mbah a Moute,PHI,28.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,67,9.9,4.9,1.6,-9.3,0.044000000000000004,0.14400000000000002,0.188,0.466,0.10099999999999999,2014-15\n8310,Lou Williams,TOR,28.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,80,15.5,1.9,2.1,6.8,0.013999999999999999,0.07400000000000001,0.267,0.564,0.136,2014-15\n8311,Lou Amundson,NYK,32.0,205.74,102.0582,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,4.9,5.1,1.3,-7.0,0.109,0.21100000000000002,0.175,0.442,0.11800000000000001,2014-15\n8312,Lorenzo Brown,MIN,24.0,195.58,85.728888,North Carolina State,USA,2013,2,52,29,4.2,2.4,3.1,-7.9,0.031,0.126,0.136,0.46799999999999997,0.257,2014-15\n8313,Lester Hudson,LAC,30.0,190.5,86.18248,Tennessee-Martin,USA,2009,2,58,5,3.6,1.6,1.0,-3.4,0.024,0.13699999999999998,0.162,0.5710000000000001,0.172,2014-15\n8314,Leandro Barbosa,GSW,32.0,190.5,87.996848,None,Brazil,2003,1,28,66,7.1,1.4,1.5,2.0,0.026000000000000002,0.076,0.20600000000000002,0.5579999999999999,0.162,2014-15\n8315,LeBron James,CLE,30.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,69,25.3,6.0,7.4,9.8,0.025,0.166,0.324,0.5770000000000001,0.366,2014-15\n8316,Lavoy Allen,IND,26.0,205.74,115.66596000000001,Temple,USA,2011,2,50,63,5.0,5.1,1.2,3.2,0.126,0.20800000000000002,0.15,0.493,0.107,2014-15\n8317,Larry Sanders,MIL,26.0,210.82,104.32616,Virginia Commonwealth,USA,2010,1,15,27,7.3,6.1,0.9,-5.6,0.128,0.187,0.168,0.507,0.065,2014-15\n8318,Larry Drew II,PHI,25.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,3.8,1.3,3.8,-18.7,0.005,0.08,0.17300000000000001,0.38799999999999996,0.381,2014-15\n8319,Marreese Speights,GSW,27.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,2008,1,16,76,10.4,4.3,0.9,8.2,0.102,0.195,0.287,0.546,0.098,2014-15\n8320,Nicolas Batum,POR,26.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,71,9.4,5.9,4.8,4.2,0.028999999999999998,0.155,0.145,0.516,0.2,2014-15\n8321,Martell Webster,WAS,28.0,200.66,104.32616,None,USA,2005,1,6,32,3.3,1.4,0.5,-19.0,0.032,0.111,0.179,0.445,0.081,2014-15\n8322,Mason Plumlee,BKN,25.0,210.82,106.59411999999999,Duke,USA,2013,1,22,82,8.7,6.2,0.9,-5.6,0.11599999999999999,0.221,0.195,0.57,0.069,2014-15\n8323,Nick Johnson,HOU,22.0,190.5,91.625584,Arizona,USA,2014,2,42,28,2.6,1.4,0.4,-7.3,0.053,0.1,0.17300000000000001,0.43,0.069,2014-15\n8324,Nick Collison,OKC,34.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,66,4.1,3.8,1.4,2.6,0.087,0.156,0.13,0.485,0.12,2014-15\n8325,Nick Calathes,MEM,26.0,198.12,96.615096,Florida,USA,2009,2,45,58,4.2,1.8,2.5,5.9,0.025,0.115,0.177,0.455,0.27399999999999997,2014-15\n8326,Nerlens Noel,PHI,21.0,210.82,103.418976,Kentucky,USA,2013,1,6,75,9.9,8.1,1.7,-9.1,0.08199999999999999,0.207,0.17300000000000001,0.493,0.099,2014-15\n8327,Nene,WAS,32.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,67,11.0,5.1,1.8,5.9,0.057999999999999996,0.172,0.21899999999999997,0.534,0.11699999999999999,2014-15\n8328,Nazr Mohammed,CHI,37.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,23,1.2,1.7,0.1,1.6,0.099,0.239,0.138,0.431,0.038,2014-15\n8329,Nate Wolters,MIL,24.0,193.04,86.18248,South Dakota State,USA,2013,2,38,21,2.0,1.6,1.0,-3.4,0.035,0.11599999999999999,0.134,0.35200000000000004,0.127,2014-15\n8330,Nate Robinson,DEN,31.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,42,5.7,1.2,2.3,-8.2,0.03,0.06,0.235,0.43200000000000005,0.303,2014-15\n8331,Monta Ellis,DAL,29.0,190.5,83.91452,None,USA,2005,2,40,80,18.9,2.4,4.1,4.2,0.013999999999999999,0.063,0.27699999999999997,0.509,0.2,2014-15\n8332,Mo Williams,CHA,32.0,185.42,89.811216,Alabama,USA,2003,2,47,68,14.2,2.6,6.2,-3.5,0.012,0.08900000000000001,0.248,0.512,0.358,2014-15\n8333,Mitch McGary,OKC,23.0,208.28,115.66596000000001,Michigan,USA,2014,1,21,32,6.3,5.2,0.4,4.0,0.12,0.239,0.18600000000000003,0.55,0.043,2014-15\n8334,Mirza Teletovic,BKN,29.0,205.74,109.769264,None,Bosnia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,8.5,4.9,1.2,-1.9,0.034,0.19699999999999998,0.2,0.5,0.087,2014-15\n8335,Hassan Whiteside,MIA,26.0,213.36,120.20188,Marshall,USA,2010,2,33,48,11.8,10.0,0.1,-2.2,0.154,0.33,0.20600000000000002,0.619,0.009000000000000001,2014-15\n8336,Miroslav Raduljica,MIN,27.0,213.36,113.398,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.6,1.0,0.0,-7.0,0.095,0.188,0.217,0.45,0.0,2014-15\n8337,Miles Plumlee,MIL,26.0,210.82,115.66596000000001,Duke,USA,2012,1,26,73,4.0,4.4,0.5,0.1,0.106,0.195,0.122,0.536,0.040999999999999995,2014-15\n8338,Mike Scott,ATL,26.0,203.2,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,68,7.8,2.9,1.1,1.1,0.047,0.15,0.22,0.5429999999999999,0.115,2014-15\n8339,Mike Muscala,ATL,23.0,210.82,104.32616,Bucknell,USA,2013,2,44,40,4.9,3.0,0.6,5.3,0.121,0.14800000000000002,0.165,0.608,0.08,2014-15\n8340,Mike Miller,CLE,35.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,52,2.1,1.8,0.9,-5.7,0.006,0.141,0.091,0.47100000000000003,0.10099999999999999,2014-15\n8341,Mike Dunleavy,CHI,34.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,63,9.4,3.9,1.8,5.4,0.017,0.125,0.14300000000000002,0.573,0.094,2014-15\n8342,Mike Conley,MEM,27.0,185.42,79.3786,Ohio State,USA,2007,1,4,70,15.8,3.0,5.4,3.8,0.015,0.094,0.237,0.5579999999999999,0.278,2014-15\n8343,Michael Kidd-Gilchrist,CHA,21.0,200.66,105.23334399999999,Kentucky,USA,2012,1,2,55,10.9,7.6,1.4,3.1,0.075,0.214,0.183,0.519,0.078,2014-15\n8344,Michael Carter-Williams,MIL,23.0,198.12,86.18248,Syracuse,USA,2013,1,11,66,14.6,5.3,6.7,-3.7,0.032,0.15,0.268,0.461,0.374,2014-15\n8345,Michael Beasley,MIA,26.0,208.28,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,24,8.8,3.7,1.3,0.7,0.027999999999999997,0.168,0.24,0.474,0.113,2014-15\n8346,Maurice Harkless,ORL,22.0,205.74,97.52228000000001,St. John's (NY),USA,2012,1,15,45,3.5,2.4,0.6,-5.0,0.061,0.11699999999999999,0.134,0.449,0.055999999999999994,2014-15\n8347,Matthew Dellavedova,CLE,24.0,193.04,90.7184,Saint Mary's (CA),Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,4.8,1.9,3.0,0.6,0.031,0.076,0.127,0.493,0.228,2014-15\n8348,Matt Bonner,SAS,35.0,208.28,106.59411999999999,Florida,USA,2003,2,45,72,3.7,1.6,0.7,1.1,0.035,0.107,0.126,0.536,0.07400000000000001,2014-15\n8349,Matt Barnes,LAC,35.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,76,10.1,4.0,1.5,12.0,0.026000000000000002,0.12,0.147,0.574,0.067,2014-15\n8350,Marvin Williams,CHA,29.0,205.74,107.501304,North Carolina,USA,2005,1,2,78,7.4,4.9,1.3,-4.3,0.031,0.183,0.134,0.541,0.078,2014-15\n8351,Harrison Barnes,GSW,23.0,203.2,102.0582,North Carolina,USA,2012,1,7,82,10.1,5.5,1.4,12.6,0.055999999999999994,0.151,0.149,0.573,0.068,2014-15\n8352,Danilo Gallinari,DEN,26.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,59,12.4,3.7,1.4,1.4,0.023,0.14800000000000002,0.217,0.563,0.094,2014-15\n8353,Greg Stiemsma,TOR,29.0,210.82,117.93392,Wisconsin,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,0.8,0.9,0.2,-16.8,0.158,0.12,0.121,0.7170000000000001,0.077,2014-15\n8354,Alonzo Gee,POR,28.0,198.12,102.0582,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,4.5,1.7,0.5,-5.6,0.062,0.095,0.168,0.5479999999999999,0.062,2014-15\n8355,Alexis Ajinca,NOP,27.0,218.44,112.490816,None,France,2008,1,20,68,6.5,4.6,0.7,-0.6,0.13,0.248,0.214,0.595,0.084,2014-15\n8356,Alexey Shved,NYK,26.0,198.12,84.821704,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,10.3,2.4,2.5,-8.5,0.031,0.111,0.258,0.541,0.26,2014-15\n8357,Alex Len,PHX,22.0,215.9,115.66596000000001,Maryland,Ukraine,2013,1,5,69,6.3,6.6,0.5,0.5,0.102,0.223,0.135,0.542,0.03,2014-15\n8358,Alex Kirk,CLE,23.0,213.36,111.13004,New Mexico,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.8,0.2,0.2,-61.8,0.091,0.0,0.17,0.41,0.125,2014-15\n8359,Alec Burks,UTA,23.0,198.12,95.707912,Colorado,USA,2011,1,12,27,13.9,4.2,3.0,-7.4,0.025,0.127,0.21,0.524,0.145,2014-15\n8360,Alan Anderson,BKN,32.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,7.4,2.8,1.1,-1.4,0.02,0.109,0.142,0.563,0.07400000000000001,2014-15\n8361,Al-Farouq Aminu,DAL,24.0,205.74,97.52228000000001,Wake Forest,USA,2010,1,8,74,5.6,4.6,0.8,5.7,0.091,0.18,0.151,0.504,0.062,2014-15\n8362,Al Jefferson,CHA,30.0,208.28,131.088088,None,USA,2004,1,15,65,16.6,8.4,1.7,-3.7,0.054000000000000006,0.26,0.267,0.5,0.11,2014-15\n8363,Al Horford,ATL,29.0,208.28,113.398,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,76,15.2,7.2,3.2,6.6,0.068,0.193,0.225,0.563,0.17800000000000002,2014-15\n8364,Adreian Payne,MIN,24.0,208.28,111.13004,Michigan State,USA,2014,1,15,32,6.7,5.1,0.9,-16.9,0.073,0.18600000000000003,0.17600000000000002,0.44299999999999995,0.067,2014-15\n8365,Aaron Gordon,ORL,19.0,205.74,99.79024,Arizona,USA,2014,1,4,47,5.2,3.6,0.7,-5.6,0.064,0.171,0.156,0.517,0.064,2014-15\n8366,Amar'e Stoudemire,DAL,32.0,208.28,111.13004,None,USA,2002,1,9,59,11.5,5.6,0.8,-4.9,0.105,0.212,0.23800000000000002,0.595,0.064,2014-15\n8367,Aaron Brooks,CHI,30.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,82,11.6,2.0,3.2,5.2,0.019,0.078,0.252,0.534,0.245,2014-15\n8368,Zoran Dragic,MIA,26.0,195.58,90.7184,None,Slovenia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.8,0.5,0.3,-15.3,0.07200000000000001,0.045,0.217,0.435,0.11599999999999999,2014-15\n8369,Zaza Pachulia,MIL,31.0,210.82,122.46983999999999,None,Georgia,2003,2,42,73,8.3,6.8,2.4,6.9,0.133,0.20600000000000002,0.18899999999999997,0.506,0.155,2014-15\n8370,Zach Randolph,MEM,33.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,71,16.1,10.5,2.2,6.3,0.115,0.259,0.242,0.5379999999999999,0.111,2014-15\n8371,Zach LaVine,MIN,20.0,195.58,83.007336,UCLA,USA,2014,1,13,77,10.1,2.8,3.6,-14.5,0.016,0.11599999999999999,0.22399999999999998,0.515,0.25,2014-15\n8372,Xavier Henry,LAL,24.0,198.12,99.79024,Kansas,USA,2010,1,12,9,2.2,0.4,0.3,8.0,0.024,0.031,0.139,0.424,0.048,2014-15\n8373,Wilson Chandler,DEN,28.0,203.2,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,78,13.9,6.1,1.7,-5.1,0.040999999999999995,0.174,0.201,0.523,0.086,2014-15\n8374,Willie Green,ORL,33.0,190.5,92.98635999999999,Detroit Mercy,USA,2003,2,41,52,5.9,1.5,1.3,-4.7,0.017,0.075,0.177,0.47700000000000004,0.121,2014-15\n8375,Will Cherry,TOR,24.0,183.0,83.0,Montana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.9,0.6,1.0,-3.7,0.017,0.066,0.168,0.34700000000000003,0.174,2014-15\n8376,Will Bynum,WAS,32.0,182.88,83.91452,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.1,0.9,2.6,-41.0,0.033,0.07,0.272,0.336,0.486,2014-15\n8377,Will Barton,DEN,24.0,198.12,79.3786,Memphis,USA,2012,2,40,58,6.8,2.8,1.4,-2.3,0.027000000000000003,0.14800000000000002,0.20199999999999999,0.503,0.135,2014-15\n8378,Wesley Matthews,POR,28.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,15.9,3.7,2.3,6.5,0.021,0.095,0.19699999999999998,0.586,0.11,2014-15\n8379,Wesley Johnson,LAL,27.0,200.66,97.52228000000001,Syracuse,USA,2010,1,4,76,9.9,4.2,1.6,-6.8,0.032,0.129,0.16399999999999998,0.509,0.084,2014-15\n8380,AJ Price,CLE,28.0,187.96,88.45044,Connecticut,USA,2009,2,52,26,5.1,1.2,1.8,-12.2,0.019,0.096,0.226,0.451,0.254,2014-15\n8381,Amir Johnson,TOR,28.0,205.74,108.86208,None,USA,2005,2,56,75,9.3,6.1,1.6,2.3,0.09300000000000001,0.16399999999999998,0.157,0.603,0.092,2014-15\n8382,Anderson Varejao,CLE,32.0,210.82,121.10906399999999,None,Brazil,2004,2,30,26,9.8,6.5,1.3,-1.0,0.111,0.212,0.185,0.58,0.09,2014-15\n8383,Andre Dawkins,MIA,23.0,195.58,99.336648,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.8,0.5,0.3,-18.3,0.0,0.071,0.153,0.25,0.077,2014-15\n8384,Bojan Bogdanovic,BKN,26.0,203.2,97.975872,None,Croatia,2011,2,31,78,9.0,2.7,0.9,-4.9,0.031,0.09699999999999999,0.172,0.562,0.057,2014-15\n8385,Blake Griffin,LAC,26.0,208.28,113.851592,Oklahoma,USA,2009,1,1,67,21.9,7.6,5.3,11.5,0.063,0.18,0.281,0.551,0.24600000000000002,2014-15\n8386,Bismack Biyombo,CHA,22.0,205.74,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,2011,1,7,64,4.8,6.4,0.3,-1.2,0.134,0.222,0.115,0.578,0.021,2014-15\n8387,Bernard James,DAL,30.0,208.28,106.59411999999999,Florida State,USA,2012,2,33,16,2.8,2.4,0.3,-1.7,0.12300000000000001,0.146,0.12,0.593,0.039,2014-15\n8388,Beno Udrih,MEM,32.0,190.5,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,28,79,7.7,1.8,2.8,0.2,0.015,0.092,0.19699999999999998,0.55,0.23600000000000002,2014-15\n8389,Ben McLemore,SAC,22.0,195.58,88.45044,Kansas,USA,2013,1,7,82,12.1,2.9,1.7,-1.3,0.013999999999999999,0.086,0.172,0.552,0.08199999999999999,2014-15\n8390,Ben Gordon,ORL,32.0,190.5,92.98635999999999,Connecticut,USA,2004,1,3,56,6.2,1.1,0.9,-9.0,0.008,0.083,0.22,0.5379999999999999,0.111,2014-15\n8391,Avery Bradley,BOS,24.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,77,13.9,3.1,1.8,-2.4,0.02,0.08900000000000001,0.21,0.507,0.087,2014-15\n8392,Austin Rivers,LAC,22.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,76,7.0,2.0,2.0,-3.2,0.019,0.08900000000000001,0.179,0.48100000000000004,0.157,2014-15\n8393,Austin Daye,ATL,27.0,210.82,99.79024,Gonzaga,USA,2009,1,15,34,3.8,2.2,0.5,-3.1,0.031,0.212,0.217,0.449,0.083,2014-15\n8394,Arron Afflalo,POR,29.0,195.58,97.52228000000001,UCLA,USA,2007,1,27,78,13.3,3.2,1.7,-1.2,0.012,0.096,0.191,0.5329999999999999,0.079,2014-15\n8395,Aron Baynes,SAS,28.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,6.6,4.5,0.5,6.8,0.114,0.20600000000000002,0.17600000000000002,0.618,0.049,2014-15\n8396,Arinze Onuaku,MIN,27.0,205.74,124.7378,Syracuse,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,4.5,3.5,0.7,-9.7,0.115,0.212,0.125,0.7709999999999999,0.08900000000000001,2014-15\n8397,Archie Goodwin,PHX,20.0,195.58,89.811216,Kentucky,USA,2013,1,29,41,5.6,1.8,1.1,-15.4,0.049,0.1,0.23,0.486,0.149,2014-15\n8398,Anthony Tolliver,DET,30.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,6.3,3.1,0.8,3.2,0.039,0.152,0.14800000000000002,0.569,0.061,2014-15\n8399,Anthony Morrow,OKC,29.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,10.7,2.6,0.8,4.4,0.024,0.09,0.16399999999999998,0.604,0.05,2014-15\n8400,Anthony Davis,NOP,22.0,208.28,99.79024,Kentucky,USA,2012,1,1,68,24.4,10.2,2.2,5.1,0.08,0.24,0.276,0.591,0.109,2014-15\n8401,Anthony Bennett,MIN,22.0,203.2,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,2013,1,1,57,5.2,3.8,0.8,-16.5,0.062,0.22899999999999998,0.17600000000000002,0.45799999999999996,0.087,2014-15\n8402,Andrew Wiggins,MIN,20.0,203.2,90.264808,Kansas,Canada,2014,1,1,82,16.9,4.6,2.1,-10.1,0.05,0.096,0.226,0.517,0.09699999999999999,2014-15\n8403,Andrew Nicholson,ORL,25.0,205.74,113.398,St. Bonaventure,Canada,2012,1,19,40,4.9,2.1,0.6,-7.9,0.04,0.147,0.213,0.483,0.076,2014-15\n8404,Andrew Bogut,GSW,30.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,67,6.3,8.1,2.7,16.6,0.10099999999999999,0.262,0.133,0.565,0.149,2014-15\n8405,Andrei Kirilenko,BKN,34.0,205.74,106.59411999999999,None,Russia,1999,1,24,7,0.4,1.1,0.1,-39.3,0.065,0.162,0.092,0.222,0.038,2014-15\n8406,Andrea Bargnani,NYK,29.0,213.36,111.13004,None,Italy,2006,1,1,29,14.8,4.4,1.6,-17.5,0.043,0.14800000000000002,0.262,0.527,0.11900000000000001,2014-15\n8407,Andre Roberson,OKC,23.0,200.66,95.25432,Colorado,USA,2013,1,26,67,3.4,3.8,1.0,5.1,0.052000000000000005,0.159,0.08900000000000001,0.513,0.075,2014-15\n8408,Andre Miller,SAC,39.0,187.96,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,81,4.4,1.9,3.5,-4.4,0.036000000000000004,0.105,0.155,0.5479999999999999,0.35200000000000004,2014-15\n8409,Andre Iguodala,GSW,31.0,198.12,97.52228000000001,Arizona,USA,2004,1,9,77,7.8,3.3,3.0,12.2,0.024,0.109,0.135,0.5529999999999999,0.151,2014-15\n8410,Andre Drummond,DET,21.0,210.82,126.552168,Connecticut,USA,2012,1,9,82,13.8,13.5,0.7,-2.1,0.183,0.302,0.21899999999999997,0.504,0.037000000000000005,2014-15\n8411,Wayne Ellington,LAL,27.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,65,10.0,3.2,1.6,-3.4,0.02,0.11699999999999999,0.18600000000000003,0.504,0.10099999999999999,2014-15\n8412,Vince Carter,MEM,38.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,66,5.8,2.0,1.2,-0.3,0.027000000000000003,0.109,0.19699999999999998,0.445,0.11,2014-15\n8413,Victor Oladipo,ORL,23.0,193.04,95.25432,Indiana,USA,2013,1,2,72,17.9,4.2,4.1,-5.7,0.022000000000000002,0.114,0.251,0.527,0.188,2014-15\n8414,Victor Claver,POR,26.0,205.74,101.604608,None,Spain,2009,1,22,10,2.4,2.0,0.1,15.3,0.043,0.25,0.15,0.6,0.019,2014-15\n8415,Terrence Ross,TOR,24.0,200.66,88.45044,Washington,USA,2012,1,8,82,9.8,2.8,1.0,1.1,0.018000000000000002,0.106,0.184,0.519,0.063,2014-15\n8416,Terrence Jones,HOU,23.0,205.74,115.66596000000001,Kentucky,USA,2012,1,18,33,11.7,6.7,1.1,5.3,0.098,0.163,0.187,0.5670000000000001,0.067,2014-15\n8417,Tayshaun Prince,DET,35.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2002,1,23,58,7.5,3.6,1.6,-4.8,0.040999999999999995,0.127,0.153,0.504,0.109,2014-15\n8418,Tarik Black,LAL,23.0,210.82,116.573144,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,6.0,5.8,0.7,-2.8,0.131,0.22899999999999998,0.141,0.583,0.059000000000000004,2014-15\n8419,Taj Gibson,CHI,30.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2009,1,26,62,10.3,6.4,1.1,1.8,0.107,0.149,0.177,0.545,0.071,2014-15\n8420,TJ Warren,PHX,21.0,203.2,97.52228000000001,North Carolina State,USA,2014,1,14,40,6.1,2.1,0.6,-7.4,0.068,0.08199999999999999,0.177,0.551,0.069,2014-15\n8421,Steven Adams,OKC,21.0,213.36,115.66596000000001,Pittsburgh,New Zealand,2013,1,12,70,7.7,7.5,0.9,0.2,0.124,0.198,0.14400000000000002,0.5489999999999999,0.055999999999999994,2014-15\n8422,Steve Novak,OKC,32.0,208.28,102.0582,Marquette,USA,2006,2,32,35,1.8,0.6,0.3,-19.6,0.01,0.11,0.133,0.5539999999999999,0.08800000000000001,2014-15\n8423,Steve Blake,POR,35.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,81,4.3,1.7,3.6,3.6,0.012,0.083,0.132,0.507,0.264,2014-15\n8424,Stephen Curry,GSW,27.0,190.5,86.18248,Davidson,USA,2009,1,7,80,23.8,4.3,7.7,17.0,0.024,0.113,0.28300000000000003,0.638,0.358,2014-15\n8425,Spencer Hawes,LAC,27.0,215.9,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,73,5.8,3.5,1.2,-2.8,0.027000000000000003,0.195,0.185,0.478,0.11,2014-15\n8426,Spencer Dinwiddie,DET,22.0,198.12,90.7184,Colorado,USA,2014,2,38,34,4.3,1.4,3.1,-8.7,0.009000000000000001,0.11199999999999999,0.215,0.39399999999999996,0.39399999999999996,2014-15\n8427,Solomon Hill,IND,24.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2013,1,23,82,8.9,3.8,2.2,-3.6,0.033,0.115,0.161,0.507,0.121,2014-15\n8428,Sim Bhullar,SAC,22.0,226.06,163.29312,New Mexico State,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,0.3,0.3,34.7,0.0,0.33299999999999996,0.45,0.5,0.5,2014-15\n8429,Shelvin Mack,ATL,25.0,190.5,93.89354399999999,Butler,USA,2011,2,34,55,5.4,1.4,2.8,0.7,0.011000000000000001,0.098,0.19699999999999998,0.489,0.298,2014-15\n8430,Shayne Whittington,IND,24.0,210.82,113.398,Western Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,2.9,1.5,0.3,2.9,0.10300000000000001,0.198,0.247,0.547,0.094,2014-15\n8431,Shawne Williams,DET,29.0,208.28,104.32616,Memphis,USA,2006,1,17,63,5.4,2.6,0.7,-4.8,0.04,0.14800000000000002,0.152,0.537,0.068,2014-15\n8432,Shawn Marion,CLE,37.0,200.66,103.418976,Nevada-Las Vegas,USA,1999,1,9,57,4.8,3.5,0.9,2.2,0.068,0.14300000000000002,0.128,0.489,0.069,2014-15\n8433,Shavlik Randolph,PHX,31.0,208.28,107.047712,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,1.1,1.8,0.2,-10.9,0.11699999999999999,0.21,0.14400000000000002,0.298,0.051,2014-15\n8434,Shaun Livingston,GSW,29.0,200.66,87.089664,None,USA,2004,1,4,78,5.9,2.3,3.3,4.0,0.034,0.10099999999999999,0.16399999999999998,0.529,0.267,2014-15\n8435,Shannon Brown,MIA,29.0,190.5,97.52228000000001,Michigan State,USA,2006,1,25,5,4.0,0.2,0.6,-5.4,0.0,0.013999999999999999,0.145,0.48200000000000004,0.049,2014-15\n8436,Shane Larkin,NYK,22.0,180.34,79.3786,Miami (FL),USA,2013,1,18,76,6.2,2.3,3.0,-11.1,0.018000000000000002,0.096,0.13699999999999998,0.504,0.201,2014-15\n8437,Shabazz Napier,MIA,23.0,185.42,79.3786,Connecticut,USA,2014,1,24,51,5.1,2.2,2.5,-1.4,0.021,0.11599999999999999,0.157,0.517,0.21600000000000003,2014-15\n8438,Shabazz Muhammad,MIN,22.0,198.12,102.965384,UCLA,USA,2013,1,14,38,13.5,4.1,1.2,-9.7,0.079,0.125,0.245,0.556,0.091,2014-15\n8439,Seth Curry,PHX,24.0,187.96,83.91452,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,1.0,0.5,-22.5,0.0,0.4,0.17800000000000002,0.0,0.2,2014-15\n8440,Sergey Karasev,BKN,21.0,200.66,94.34713599999999,None,Russia,2013,1,19,33,4.6,2.0,1.4,0.7,0.046,0.08800000000000001,0.141,0.508,0.12300000000000001,2014-15\n8441,Serge Ibaka,OKC,25.0,208.28,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,64,14.3,7.8,0.9,3.6,0.07200000000000001,0.17600000000000002,0.192,0.5489999999999999,0.040999999999999995,2014-15\n8442,Thabo Sefolosha,ATL,31.0,200.66,100.697424,None,Switzerland,2006,1,13,52,5.3,4.3,1.4,10.3,0.063,0.193,0.147,0.506,0.11599999999999999,2014-15\n8443,Boris Diaw,SAS,33.0,203.2,113.398,None,France,2003,1,21,81,8.7,4.3,2.9,6.7,0.046,0.153,0.183,0.526,0.18100000000000002,2014-15\n8444,Thaddeus Young,BKN,27.0,203.2,100.243832,Georgia Tech,USA,2007,1,12,76,14.1,5.4,2.3,-4.4,0.057999999999999996,0.136,0.214,0.507,0.11800000000000001,2014-15\n8445,Tiago Splitter,SAS,30.0,210.82,111.13004,None,Brazil,2007,1,28,52,8.2,4.8,1.5,12.4,0.10099999999999999,0.172,0.183,0.601,0.11,2014-15\n8446,Vander Blue,LAL,22.0,193.04,90.7184,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,11.0,4.5,4.0,-23.0,0.024,0.12300000000000001,0.205,0.342,0.17800000000000002,2014-15\n8447,Udonis Haslem,MIA,35.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,4.2,4.2,0.7,-7.1,0.083,0.221,0.14400000000000002,0.488,0.078,2014-15\n8448,Tyson Chandler,DAL,32.0,215.9,108.86208,None,USA,2001,1,2,75,10.3,11.5,1.1,5.5,0.141,0.271,0.128,0.6970000000000001,0.053,2014-15\n8449,Tyrus Thomas,MEM,28.0,208.28,102.0582,Louisiana State,USA,2006,1,4,2,2.0,0.0,0.5,3.7,0.0,0.0,0.13699999999999998,1.064,0.2,2014-15\n8450,Tyreke Evans,NOP,25.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,79,16.6,5.3,6.6,2.2,0.034,0.142,0.257,0.508,0.316,2014-15\n8451,Tyler Zeller,BOS,25.0,213.36,114.758776,North Carolina,USA,2012,1,17,82,10.2,5.7,1.4,-3.0,0.09300000000000001,0.19899999999999998,0.198,0.594,0.106,2014-15\n8452,Tyler Johnson,MIA,23.0,190.5,86.18248,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,5.9,2.5,1.3,-5.0,0.027000000000000003,0.121,0.165,0.506,0.115,2014-15\n8453,Tyler Hansbrough,TOR,29.0,205.74,113.398,North Carolina,USA,2009,1,13,74,3.6,3.6,0.3,10.5,0.12,0.188,0.107,0.597,0.028999999999999998,2014-15\n8454,Tyler Ennis,MIL,20.0,190.5,79.3786,Syracuse,Canada,2014,1,18,33,3.7,1.1,2.2,-7.8,0.018000000000000002,0.081,0.203,0.41100000000000003,0.278,2014-15\n8455,Ty Lawson,DEN,27.0,180.34,88.45044,North Carolina,USA,2009,1,18,75,15.2,3.1,9.6,-1.7,0.017,0.081,0.203,0.526,0.408,2014-15\n8456,Troy Daniels,CHA,23.0,193.04,92.98635999999999,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,3.7,0.7,0.5,-12.4,0.02,0.07400000000000001,0.209,0.515,0.111,2014-15\n8457,Tristan Thompson,CLE,24.0,205.74,107.95489599999999,Texas,Canada,2011,1,4,82,8.5,8.0,0.5,4.5,0.14400000000000002,0.201,0.14,0.58,0.027999999999999997,2014-15\n8458,Trey Burke,UTA,22.0,185.42,83.91452,Michigan,USA,2013,1,9,76,12.8,2.7,4.3,-1.6,0.015,0.087,0.237,0.455,0.245,2014-15\n8459,Trevor Booker,UTA,27.0,203.2,104.32616,Clemson,USA,2010,1,23,79,7.2,5.0,1.1,0.9,0.105,0.192,0.18100000000000002,0.536,0.09300000000000001,2014-15\n8460,Trevor Ariza,HOU,29.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2004,2,43,82,12.8,5.6,2.5,4.3,0.028999999999999998,0.145,0.166,0.539,0.11199999999999999,2014-15\n8461,Travis Wear,NYK,24.0,208.28,102.0582,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,3.9,2.1,0.8,-5.5,0.054000000000000006,0.133,0.179,0.451,0.10400000000000001,2014-15\n8462,Toure' Murry,UTA,25.0,195.58,88.45044,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.2,0.2,0.2,4.5,0.067,0.0,0.267,0.51,0.111,2014-15\n8463,Tony Wroten,PHI,22.0,198.12,92.98635999999999,Washington,USA,2012,1,25,30,16.9,2.9,5.2,-12.7,0.027000000000000003,0.085,0.303,0.494,0.33799999999999997,2014-15\n8464,Tony Snell,CHI,23.0,200.66,90.7184,New Mexico,USA,2013,1,20,72,6.0,2.4,0.9,2.8,0.024,0.109,0.142,0.55,0.068,2014-15\n8465,Tony Parker,SAS,33.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,68,14.4,1.9,4.9,5.4,0.009000000000000001,0.066,0.247,0.539,0.278,2014-15\n8466,Tony Allen,MEM,33.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,63,8.6,4.4,1.4,10.2,0.073,0.11900000000000001,0.166,0.528,0.081,2014-15\n8467,Toney Douglas,NOP,29.0,187.96,88.45044,Florida State,USA,2009,1,29,12,4.3,1.8,2.0,5.0,0.015,0.13,0.187,0.45,0.214,2014-15\n8468,Tobias Harris,ORL,22.0,205.74,106.59411999999999,Tennessee,USA,2011,1,19,68,17.1,6.3,1.8,-6.6,0.035,0.17300000000000001,0.225,0.551,0.08800000000000001,2014-15\n8469,Timofey Mozgov,CLE,28.0,215.9,113.398,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,9.7,7.3,0.7,4.8,0.11199999999999999,0.207,0.16699999999999998,0.594,0.04,2014-15\n8470,Tim Hardaway Jr.,NYK,23.0,198.12,95.25432,Michigan,USA,2013,1,24,70,11.5,2.2,1.8,-10.8,0.008,0.10099999999999999,0.235,0.512,0.134,2014-15\n8471,Tim Frazier,POR,24.0,185.42,77.11064,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,5.2,2.5,5.5,-3.4,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.17300000000000001,0.406,0.361,2014-15\n8472,Tim Duncan,SAS,39.0,210.82,113.398,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,77,13.9,9.1,3.0,7.0,0.08900000000000001,0.266,0.223,0.56,0.166,2014-15\n8473,Thomas Robinson,PHI,24.0,208.28,107.501304,Kansas,USA,2012,1,5,54,5.7,5.6,0.6,-0.6,0.122,0.284,0.195,0.502,0.07,2014-15\n8474,Bradley Beal,WAS,22.0,195.58,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,63,15.3,3.8,3.1,5.8,0.032,0.098,0.226,0.521,0.14400000000000002,2014-15\n8475,Brandan Wright,PHX,27.0,208.28,95.25432,North Carolina,USA,2007,1,8,75,7.3,4.3,0.5,0.1,0.099,0.14800000000000002,0.138,0.66,0.044000000000000004,2014-15\n8476,Brandon Bass,BOS,30.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,82,10.6,4.9,1.3,-2.1,0.079,0.149,0.2,0.557,0.091,2014-15\n8477,Elliot Williams,PHI,26.0,196.0,86.0,Memphis,USA,2010,1,22,13,2.8,0.6,0.9,1.6,0.0,0.075,0.16399999999999998,0.47700000000000004,0.15,2014-15\n8478,Elijah Millsap,UTA,27.0,198.12,97.52228000000001,Alabama-Birmingham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,5.3,3.2,1.2,5.6,0.035,0.145,0.17,0.45,0.10099999999999999,2014-15\n8479,Elfrid Payton,ORL,21.0,193.04,83.91452,Louisiana-Lafayette,USA,2014,1,10,82,8.9,4.3,6.5,-3.4,0.047,0.111,0.182,0.456,0.314,2014-15\n8480,Ekpe Udoh,LAC,28.0,208.28,111.13004,Baylor,USA,2010,1,6,33,0.9,0.8,0.2,-2.8,0.062,0.16,0.129,0.519,0.107,2014-15\n8481,Ed Davis,LAL,26.0,208.28,108.86208,North Carolina,USA,2010,1,13,79,8.3,7.6,1.2,-7.4,0.134,0.23399999999999999,0.147,0.594,0.08199999999999999,2014-15\n8482,Earl Clark,BKN,27.0,208.28,106.140528,Louisville,USA,2009,1,14,10,2.7,2.3,0.3,-14.1,0.011000000000000001,0.23399999999999999,0.17600000000000002,0.425,0.057999999999999996,2014-15\n8483,Earl Barron,PHX,33.0,213.36,113.398,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,2.0,1.8,0.3,-19.7,0.092,0.136,0.153,0.361,0.06,2014-15\n8484,E'Twaun Moore,CHI,26.0,193.04,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,56,2.7,0.8,0.6,0.6,0.027000000000000003,0.077,0.146,0.504,0.106,2014-15\n8485,Dwyane Wade,MIA,33.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,62,21.5,3.5,4.8,-1.2,0.036000000000000004,0.09699999999999999,0.345,0.534,0.3,2014-15\n8486,Dwight Powell,DAL,23.0,210.82,108.86208,Stanford,Canada,2014,2,45,29,3.1,1.7,0.3,-4.4,0.08,0.161,0.16699999999999998,0.552,0.057999999999999996,2014-15\n8487,Dwight Howard,HOU,29.0,210.82,124.7378,None,USA,2004,1,1,41,15.8,10.5,1.2,8.1,0.106,0.29600000000000004,0.23399999999999999,0.596,0.07200000000000001,2014-15\n8488,Dwight Buycks,LAL,26.0,190.5,86.18248,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,8.7,2.0,2.3,-13.6,0.018000000000000002,0.092,0.21,0.586,0.20600000000000002,2014-15\n8489,Drew Gordon,PHI,24.0,205.74,111.13004,New Mexico,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,1.9,2.0,0.2,-22.9,0.09699999999999999,0.2,0.159,0.428,0.044000000000000004,2014-15\n8490,Drew Gooden,WAS,33.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,51,5.4,4.4,1.0,0.4,0.099,0.18899999999999997,0.171,0.469,0.08900000000000001,2014-15\n8491,Draymond Green,GSW,25.0,200.66,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,79,11.7,8.2,3.7,16.5,0.051,0.218,0.171,0.54,0.155,2014-15\n8492,Doug McDermott,CHI,23.0,203.2,102.0582,Creighton,USA,2014,1,11,36,3.0,1.2,0.2,-12.2,0.021,0.13,0.188,0.48,0.033,2014-15\n8493,Dorell Wright,POR,29.0,205.74,92.98635999999999,None,USA,2004,1,19,48,4.6,2.3,0.9,6.1,0.025,0.17800000000000002,0.171,0.525,0.102,2014-15\n8494,Donatas Motiejunas,HOU,24.0,213.36,115.66596000000001,None,Lithuania,2011,1,20,71,12.0,5.9,1.8,2.6,0.075,0.161,0.193,0.5529999999999999,0.109,2014-15\n8495,Donald Sloan,IND,27.0,190.5,92.98635999999999,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,7.4,2.7,3.6,-4.8,0.012,0.128,0.185,0.503,0.29100000000000004,2014-15\n8496,Dirk Nowitzki,DAL,37.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,77,17.3,5.9,1.9,4.3,0.021,0.20600000000000002,0.251,0.56,0.10099999999999999,2014-15\n8497,Dion Waiters,OKC,23.0,193.04,102.0582,Syracuse,USA,2012,1,4,80,11.8,2.4,2.0,0.3,0.02,0.07400000000000001,0.221,0.46,0.11599999999999999,2014-15\n8498,Dewayne Dedmon,ORL,25.0,213.36,111.13004,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,3.7,5.0,0.2,-0.5,0.153,0.235,0.128,0.568,0.016,2014-15\n8499,Devyn Marble,ORL,22.0,198.12,90.7184,Iowa,USA,2014,2,56,16,2.3,1.9,1.1,-1.8,0.024,0.142,0.124,0.36200000000000004,0.102,2014-15\n8500,Devin Harris,DAL,32.0,190.5,87.089664,Wisconsin,USA,2004,1,5,76,8.8,1.8,3.1,3.3,0.008,0.081,0.179,0.5589999999999999,0.207,2014-15\n8501,Derrick Williams,SAC,24.0,203.2,108.86208,Arizona,USA,2011,1,2,74,8.3,2.7,0.7,-7.2,0.033,0.11800000000000001,0.18899999999999997,0.54,0.057,2014-15\n8502,Derrick Rose,CHI,26.0,190.5,86.18248,Memphis,USA,2008,1,1,51,17.7,3.2,4.9,4.1,0.025,0.083,0.31,0.493,0.289,2014-15\n8503,Derrick Favors,UTA,23.0,208.28,118.841104,Georgia Tech,USA,2010,1,3,74,16.0,8.2,1.5,2.2,0.10099999999999999,0.209,0.24100000000000002,0.5579999999999999,0.09,2014-15\n8504,Elton Brand,ATL,36.0,205.74,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,36,2.7,2.8,0.6,1.3,0.065,0.161,0.11699999999999999,0.457,0.07,2014-15\n8505,Deron Williams,BKN,31.0,190.5,90.7184,Illinois,USA,2005,1,3,68,13.0,3.5,6.6,0.1,0.015,0.11199999999999999,0.223,0.504,0.326,2014-15\n8506,Enes Kanter,OKC,23.0,210.82,111.13004,Kentucky,Turkey,2011,1,3,75,15.5,8.9,0.7,-2.6,0.147,0.21,0.24100000000000002,0.564,0.044000000000000004,2014-15\n8507,Eric Gordon,NOP,26.0,193.04,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,61,13.4,2.6,3.8,1.2,0.016,0.07400000000000001,0.198,0.544,0.177,2014-15\n8508,Greg Smith,DAL,24.0,208.28,113.398,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,1.9,1.9,0.2,-1.3,0.07200000000000001,0.147,0.099,0.605,0.039,2014-15\n8509,Greg Monroe,DET,25.0,210.82,113.398,Georgetown,USA,2010,1,7,69,15.9,10.2,2.1,-1.7,0.111,0.254,0.23800000000000002,0.5489999999999999,0.11900000000000001,2014-15\n8510,Grant Jerrett,UTA,21.0,208.28,105.23334399999999,Arizona,USA,2013,2,40,8,2.0,1.1,0.4,-22.3,0.034,0.163,0.249,0.303,0.091,2014-15\n8511,Gorgui Dieng,MIN,25.0,210.82,105.68693600000002,Louisville,Senegal,2013,1,21,73,9.7,8.3,2.0,-9.1,0.115,0.21100000000000002,0.151,0.573,0.105,2014-15\n8512,Gordon Hayward,UTA,25.0,203.2,102.0582,Butler,USA,2010,1,9,76,19.3,4.9,4.1,2.1,0.024,0.141,0.261,0.5670000000000001,0.21100000000000002,2014-15\n8513,Goran Dragic,MIA,29.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,78,16.3,3.5,4.5,0.6,0.035,0.081,0.214,0.5770000000000001,0.212,2014-15\n8514,Glenn Robinson III,PHI,21.0,200.66,100.697424,Michigan,USA,2014,2,40,35,2.1,1.1,0.3,3.1,0.063,0.106,0.146,0.47100000000000003,0.064,2014-15\n8515,Glen Rice,WAS,24.0,198.12,93.439952,Georgia Tech,USA,2013,2,35,5,2.2,0.8,0.4,-26.0,0.059000000000000004,0.069,0.21100000000000002,0.312,0.083,2014-15\n8516,Glen Davis,LAC,29.0,205.74,131.088088,Louisiana State,USA,2007,2,35,74,4.0,2.3,0.5,-3.6,0.052000000000000005,0.153,0.17300000000000001,0.495,0.073,2014-15\n8517,Gigi Datome,BOS,27.0,203.2,97.52228000000001,None,Italy,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,5.0,1.4,0.4,13.0,0.016,0.138,0.207,0.5870000000000001,0.073,2014-15\n8518,Giannis Antetokounmpo,MIL,20.0,210.82,98.429464,None,Greece,2013,1,15,81,12.7,6.7,2.6,1.1,0.046,0.201,0.196,0.552,0.133,2014-15\n8519,Gerald Wallace,BOS,32.0,200.66,99.79024,Alabama,USA,2001,1,25,32,1.1,1.8,0.3,4.8,0.069,0.161,0.091,0.431,0.05,2014-15\n8520,Gerald Henderson,CHA,27.0,195.58,97.52228000000001,Duke,USA,2009,1,12,80,12.1,3.4,2.6,-0.2,0.017,0.115,0.209,0.514,0.152,2014-15\n8521,Gerald Green,PHX,29.0,203.2,95.25432,None,USA,2005,1,18,74,11.9,2.5,1.2,0.1,0.025,0.11900000000000001,0.284,0.532,0.11,2014-15\n8522,George Hill,IND,29.0,190.5,85.275296,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,43,16.1,4.2,5.1,7.1,0.022000000000000002,0.134,0.243,0.579,0.304,2014-15\n8523,Gary Neal,MIN,30.0,193.04,95.25432,Towson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,10.1,2.4,1.9,-4.2,0.013000000000000001,0.111,0.24,0.483,0.152,2014-15\n8524,Gary Harris,DEN,20.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2014,1,19,55,3.4,1.2,0.5,-12.8,0.028999999999999998,0.068,0.162,0.395,0.061,2014-15\n8525,Garrett Temple,WAS,29.0,198.12,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,3.9,1.7,1.1,-0.4,0.036000000000000004,0.096,0.139,0.534,0.11900000000000001,2014-15\n8526,Gal Mekel,DAL,27.0,190.5,86.636072,Wichita State,Israel,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.5,0.3,3.3,-1.9,0.0,0.026000000000000002,0.24,0.15,0.44799999999999995,2014-15\n8527,Furkan Aldemir,PHI,23.0,208.28,108.86208,None,Turkey,2012,2,53,41,2.3,4.3,0.7,-10.4,0.14300000000000002,0.21,0.084,0.517,0.079,2014-15\n8528,Francisco Garcia,HOU,33.0,200.66,97.52228000000001,Louisville,Dominican Republic,2005,1,23,14,3.2,1.2,1.1,-1.3,0.018000000000000002,0.078,0.17,0.34700000000000003,0.128,2014-15\n8529,Festus Ezeli,GSW,25.0,210.82,120.20188,Vanderbilt,Nigeria,2012,1,30,46,4.4,3.4,0.2,5.4,0.131,0.18899999999999997,0.177,0.58,0.027999999999999997,2014-15\n8530,Evan Turner,BOS,26.0,200.66,99.79024,Ohio State,USA,2010,1,2,82,9.5,5.1,5.5,-2.4,0.019,0.184,0.195,0.48200000000000004,0.302,2014-15\n8531,Evan Fournier,ORL,22.0,200.66,92.98635999999999,None,France,2012,1,20,58,12.0,2.6,2.1,-4.1,0.019,0.08900000000000001,0.2,0.546,0.115,2014-15\n8532,Ersan Ilyasova,MIL,28.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,58,11.5,4.8,1.0,1.8,0.07,0.177,0.218,0.5539999999999999,0.07,2014-15\n8533,Erick Green,DEN,24.0,193.04,83.91452,Virginia Tech,USA,2013,2,46,43,3.4,0.7,0.9,-11.0,0.017,0.068,0.18600000000000003,0.436,0.165,2014-15\n8534,Eric Moreland,SAC,23.0,208.28,98.88305600000001,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,0.3,0.0,36.1,0.0,0.5,0.25,1.0,0.0,2014-15\n8535,Eric Bledsoe,PHX,25.0,185.42,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,18,81,17.0,5.2,6.1,1.5,0.028999999999999998,0.136,0.23800000000000002,0.555,0.273,2014-15\n8536,Greivis Vasquez,TOR,28.0,198.12,90.7184,Maryland,Venezuela,2010,1,28,82,9.5,2.6,3.7,2.5,0.013000000000000001,0.11599999999999999,0.201,0.514,0.247,2014-15\n8537,Dennis Schroder,ATL,21.0,185.42,76.203456,None,Germany,2013,1,17,77,10.0,2.1,4.1,-0.3,0.023,0.099,0.27399999999999997,0.516,0.373,2014-15\n8538,DeMarcus Cousins,SAC,24.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,59,24.1,12.7,3.6,0.1,0.11,0.297,0.33899999999999997,0.545,0.20199999999999999,2014-15\n8539,Chris Douglas-Roberts,LAC,28.0,200.66,95.25432,Memphis,USA,2008,2,40,12,1.6,1.0,0.3,-7.8,0.011000000000000001,0.159,0.11,0.387,0.057999999999999996,2014-15\n8540,Chris Copeland,IND,31.0,203.2,106.59411999999999,Colorado,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,6.2,2.2,1.0,-3.9,0.031,0.11800000000000001,0.212,0.46799999999999997,0.102,2014-15\n8541,Chris Bosh,MIA,31.0,210.82,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2003,1,4,44,21.1,7.0,2.2,-2.2,0.036000000000000004,0.201,0.29,0.5479999999999999,0.121,2014-15\n8542,Chris Andersen,MIA,36.0,208.28,111.13004,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,5.3,5.0,0.7,0.5,0.086,0.23399999999999999,0.125,0.622,0.063,2014-15\n8543,Chase Budinger,MIN,27.0,200.66,94.800728,Arizona,USA,2009,2,44,67,6.8,3.0,1.0,-10.5,0.028999999999999998,0.149,0.165,0.537,0.08199999999999999,2014-15\n8544,Charlie Villanueva,DAL,30.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,64,6.3,2.3,0.3,-3.3,0.046,0.185,0.261,0.534,0.047,2014-15\n8545,Channing Frye,ORL,32.0,210.82,115.66596000000001,Arizona,USA,2005,1,8,75,7.3,3.9,1.3,-7.6,0.016,0.16899999999999998,0.141,0.546,0.07400000000000001,2014-15\n8546,Chandler Parsons,DAL,26.0,205.74,102.965384,Florida,USA,2011,2,38,66,15.7,4.9,2.4,4.6,0.032,0.132,0.205,0.5670000000000001,0.111,2014-15\n8547,Cartier Martin,DET,30.0,200.66,99.79024,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,1.6,0.9,0.5,2.3,0.0,0.114,0.128,0.34,0.085,2014-15\n8548,Caron Butler,DET,35.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,78,5.9,2.5,1.0,-1.8,0.013999999999999999,0.12300000000000001,0.132,0.544,0.07400000000000001,2014-15\n8549,Carmelo Anthony,NYK,31.0,203.2,108.86208,Syracuse,USA,2003,1,3,40,24.2,6.6,3.1,-4.2,0.059000000000000004,0.158,0.324,0.531,0.161,2014-15\n8550,Carlos Boozer,LAL,33.0,205.74,117.02673600000001,Duke,USA,2002,2,34,71,11.8,6.8,1.3,-9.2,0.07,0.248,0.235,0.517,0.10099999999999999,2014-15\n8551,Carl Landry,SAC,31.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,70,7.2,3.8,0.4,-9.2,0.095,0.152,0.182,0.578,0.04,2014-15\n8552,Cameron Bairstow,CHI,24.0,205.74,113.398,New Mexico,Australia,2014,2,49,18,0.6,0.4,0.1,-16.5,0.111,0.040999999999999995,0.14,0.309,0.021,2014-15\n8553,CJ Wilcox,LAC,24.0,195.58,88.45044,Washington,USA,2014,1,28,21,2.0,0.3,0.4,-10.9,0.011000000000000001,0.062,0.223,0.527,0.151,2014-15\n8554,CJ Miles,IND,28.0,198.12,104.779752,None,USA,2005,2,34,70,13.5,3.1,1.1,4.0,0.011000000000000001,0.114,0.235,0.525,0.069,2014-15\n8555,CJ McCollum,POR,23.0,193.04,90.7184,Lehigh,USA,2013,1,10,62,6.8,1.5,1.0,5.3,0.016,0.083,0.205,0.534,0.10400000000000001,2014-15\n8556,C.J. Watson,IND,31.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,10.0,2.9,3.6,-0.6,0.013999999999999999,0.113,0.185,0.581,0.22899999999999998,2014-15\n8557,Bryce Cotton,UTA,22.0,185.42,74.84268,Providence,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,5.3,1.2,1.0,-0.4,0.021,0.106,0.237,0.52,0.16899999999999998,2014-15\n8558,Bruno Caboclo,TOR,19.0,205.74,92.98635999999999,None,Brazil,2014,1,20,8,1.3,0.3,0.0,-60.3,0.048,0.05,0.315,0.41700000000000004,0.0,2014-15\n8559,Brook Lopez,BKN,27.0,213.36,124.7378,Stanford,USA,2008,1,10,72,17.2,7.4,0.7,-2.5,0.113,0.17,0.262,0.5579999999999999,0.044000000000000004,2014-15\n8560,Brian Roberts,CHA,29.0,185.42,78.471416,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,6.7,1.5,2.3,-4.2,0.011000000000000001,0.079,0.187,0.495,0.209,2014-15\n8561,Brendan Haywood,CLE,35.0,213.36,119.294696,North Carolina,USA,2001,1,20,22,1.6,1.3,0.1,-21.3,0.055999999999999994,0.192,0.18100000000000002,0.49,0.032,2014-15\n8562,Brandon Rush,GSW,29.0,198.12,99.79024,Kansas,USA,2008,1,13,33,0.9,1.2,0.4,-18.9,0.015,0.154,0.111,0.255,0.063,2014-15\n8563,Brandon Knight,PHX,23.0,190.5,85.728888,Kentucky,USA,2011,1,8,63,17.0,3.9,5.2,-1.1,0.015,0.11900000000000001,0.254,0.5429999999999999,0.272,2014-15\n8564,Brandon Jennings,DET,25.0,185.42,76.657048,None,USA,2009,1,10,41,15.4,2.5,6.6,0.8,0.017,0.079,0.254,0.522,0.384,2014-15\n8565,Brandon Davies,PHI,23.0,208.28,108.86208,Brigham Young,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,5.3,3.1,1.1,-19.1,0.099,0.135,0.18600000000000003,0.46299999999999997,0.12300000000000001,2014-15\n8566,Chris Johnson,UTA,25.0,198.12,91.171992,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,5.7,1.9,0.5,-2.7,0.016,0.099,0.145,0.515,0.046,2014-15\n8567,DeMarre Carroll,ATL,28.0,203.2,96.16150400000001,Missouri,USA,2009,1,27,70,12.6,5.3,1.7,5.7,0.054000000000000006,0.14,0.168,0.603,0.083,2014-15\n8568,Chris Kaman,POR,33.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,74,8.6,6.5,0.9,0.6,0.11699999999999999,0.265,0.228,0.537,0.079,2014-15\n8569,Chuck Hayes,TOR,32.0,198.12,108.86208,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,1.7,1.8,0.7,7.6,0.08199999999999999,0.163,0.106,0.49200000000000005,0.105,2014-15\n8570,DeMar DeRozan,TOR,25.0,200.66,99.79024,Southern California,USA,2009,1,9,60,20.1,4.6,3.5,2.6,0.023,0.128,0.28600000000000003,0.51,0.174,2014-15\n8571,DeJuan Blair,WAS,26.0,200.66,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2009,2,37,29,1.9,1.9,0.1,-12.4,0.11,0.24100000000000002,0.182,0.469,0.028999999999999998,2014-15\n8572,DeAndre Jordan,LAC,26.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,82,11.5,15.0,0.7,11.2,0.162,0.32299999999999995,0.135,0.638,0.03,2014-15\n8573,David West,IND,34.0,205.74,113.398,Xavier,USA,2003,1,18,66,11.7,6.8,3.4,0.1,0.062,0.19399999999999998,0.21,0.508,0.19899999999999998,2014-15\n8574,David Wear,SAC,24.0,208.28,104.32616,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,1.0,0.5,-67.3,0.2,0.0,0.091,0.0,0.14300000000000002,2014-15\n8575,David Stockton,SAC,24.0,180.34,74.84268,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.7,0.7,3.0,32.7,0.0,0.053,0.161,0.46299999999999997,0.33299999999999996,2014-15\n8576,David Lee,GSW,32.0,205.74,111.13004,Florida,USA,2005,1,30,49,7.9,5.2,1.7,3.2,0.09699999999999999,0.22,0.19699999999999998,0.541,0.142,2014-15\n8577,Darren Collison,SAC,27.0,182.88,79.3786,UCLA,USA,2009,1,21,45,16.1,3.2,5.6,1.2,0.015,0.086,0.21,0.575,0.263,2014-15\n8578,Darrell Arthur,DEN,27.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2008,1,27,58,6.6,2.9,1.0,-0.2,0.055,0.129,0.20199999999999999,0.466,0.096,2014-15\n8579,Darius Morris,BKN,24.0,193.04,88.45044,Michigan,USA,2011,2,41,38,2.2,0.7,1.3,-11.2,0.025,0.077,0.19899999999999998,0.377,0.281,2014-15\n8580,Darius Miller,NOP,25.0,203.2,102.0582,Kentucky,USA,2012,2,46,5,0.4,0.2,0.4,-13.1,0.0,0.031,0.08900000000000001,0.14300000000000002,0.07400000000000001,2014-15\n8581,Dante Exum,UTA,19.0,198.12,86.18248,None,Australia,2014,1,5,82,4.8,1.6,2.4,3.3,0.018000000000000002,0.065,0.141,0.457,0.16899999999999998,2014-15\n8582,Dante Cunningham,NOP,28.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,66,5.2,3.9,0.8,0.8,0.051,0.127,0.11199999999999999,0.473,0.045,2014-15\n8583,Danny Green,SAS,28.0,198.12,97.52228000000001,North Carolina,USA,2009,2,46,81,11.7,4.2,2.0,9.9,0.027000000000000003,0.138,0.175,0.596,0.10099999999999999,2014-15\n8584,Danny Granger,PHX,32.0,205.74,100.697424,New Mexico,USA,2005,1,17,30,6.3,2.7,0.6,-8.0,0.040999999999999995,0.11699999999999999,0.161,0.527,0.049,2014-15\n8585,Damjan Rudez,IND,29.0,208.28,90.7184,None,Croatia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,4.8,0.7,0.8,-0.7,0.008,0.042,0.13699999999999998,0.591,0.079,2014-15\n8586,Damian Lillard,POR,24.0,190.5,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,82,21.0,4.6,6.2,4.5,0.018000000000000002,0.11900000000000001,0.267,0.56,0.285,2014-15\n8587,Dahntay Jones,LAC,34.0,198.12,102.0582,Duke,USA,2003,1,20,33,0.6,0.3,0.1,-23.0,0.008,0.09300000000000001,0.10300000000000001,0.406,0.027000000000000003,2014-15\n8588,D.J. Augustin,OKC,27.0,182.88,83.007336,Texas,USA,2008,1,9,82,9.5,2.0,4.3,-2.9,0.011000000000000001,0.079,0.198,0.527,0.28600000000000003,2014-15\n8589,Courtney Lee,MEM,29.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,77,10.1,2.3,2.0,2.1,0.01,0.077,0.152,0.555,0.096,2014-15\n8590,Cory Joseph,SAS,23.0,190.5,86.18248,Texas,Canada,2011,1,29,79,6.8,2.4,2.4,6.4,0.035,0.113,0.171,0.564,0.205,2014-15\n8591,Cory Jefferson,BKN,24.0,205.74,98.88305600000001,Baylor,USA,2014,2,60,50,3.7,2.9,0.3,6.8,0.10099999999999999,0.2,0.174,0.48,0.047,2014-15\n8592,Corey Brewer,HOU,29.0,205.74,84.368112,Florida,USA,2007,1,7,80,11.5,3.7,2.2,-0.6,0.040999999999999995,0.115,0.209,0.507,0.131,2014-15\n8593,Cole Aldrich,NYK,26.0,210.82,113.398,Kansas,USA,2010,1,11,61,5.5,5.5,1.2,-16.0,0.11199999999999999,0.28,0.182,0.513,0.14300000000000002,2014-15\n8594,Cody Zeller,CHA,22.0,213.36,108.86208,Indiana,USA,2013,1,4,62,7.6,5.8,1.6,1.4,0.073,0.20199999999999999,0.155,0.53,0.106,2014-15\n8595,Clint Capela,HOU,21.0,208.28,108.86208,None,Switzerland,2014,1,25,12,2.7,3.0,0.2,5.6,0.115,0.24100000000000002,0.213,0.409,0.037000000000000005,2014-15\n8596,Cleanthony Early,NYK,24.0,203.2,99.79024,Wichita State,USA,2014,2,34,39,5.4,2.5,0.9,-13.0,0.038,0.139,0.195,0.447,0.102,2014-15\n8597,Chris Paul,LAC,30.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,82,19.1,4.6,10.2,12.2,0.021,0.124,0.23399999999999999,0.596,0.441,2014-15\n8598,Allen Crabbe,POR,23.0,198.12,95.25432,California,USA,2013,2,31,51,3.3,1.4,0.8,-1.8,0.011000000000000001,0.10400000000000001,0.115,0.525,0.08199999999999999,2014-15\n8599,Jarrett Jack,BKN,32.0,190.5,90.7184,Georgia Tech,USA,2005,1,22,32,12.8,4.3,7.4,-5.8,0.009000000000000001,0.138,0.213,0.505,0.34,2015-16\n8600,Zach Randolph,MEM,34.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,68,15.3,7.8,2.1,-2.0,0.1,0.21,0.247,0.519,0.125,2015-16\n8601,Frank Kaminsky,CHA,23.0,213.36,108.86208,Wisconsin,USA,2015,1,9,81,7.5,4.1,1.2,-0.4,0.044000000000000004,0.171,0.17,0.513,0.095,2015-16\n8602,Garrett Temple,WAS,30.0,198.12,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,7.3,2.7,1.8,0.4,0.02,0.10300000000000001,0.142,0.52,0.102,2015-16\n8603,Gary Harris,DEN,21.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2014,1,19,76,12.3,2.9,1.9,-5.1,0.024,0.077,0.163,0.5660000000000001,0.09300000000000001,2015-16\n8604,Gary Neal,WAS,31.0,193.04,95.25432,Towson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,9.8,2.1,1.2,-9.0,0.015,0.10800000000000001,0.21100000000000002,0.5579999999999999,0.099,2015-16\n8605,George Hill,IND,30.0,190.5,85.275296,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,74,12.1,4.0,3.5,2.5,0.026000000000000002,0.105,0.16,0.555,0.157,2015-16\n8606,Gerald Green,MIA,30.0,200.66,92.98635999999999,None,USA,2005,1,18,69,8.9,2.4,0.8,1.3,0.019,0.096,0.198,0.491,0.057,2015-16\n8607,Gerald Henderson,POR,28.0,195.58,97.52228000000001,Duke,USA,2009,1,12,72,8.7,2.9,1.0,1.6,0.023,0.13699999999999998,0.203,0.526,0.084,2015-16\n8608,Giannis Antetokounmpo,MIL,21.0,210.82,100.697424,None,Greece,2013,1,15,80,16.9,7.7,4.3,-2.6,0.047,0.20199999999999999,0.223,0.5660000000000001,0.195,2015-16\n8609,Glenn Robinson III,IND,22.0,200.66,100.697424,Michigan,USA,2014,2,40,45,3.8,1.5,0.6,-4.4,0.025,0.11800000000000001,0.161,0.508,0.077,2015-16\n8610,Goran Dragic,MIA,30.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,72,14.1,3.8,5.8,4.1,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.215,0.537,0.276,2015-16\n8611,Gordon Hayward,UTA,26.0,203.2,102.511792,Butler,USA,2010,1,9,80,19.7,5.0,3.7,1.0,0.025,0.135,0.256,0.5589999999999999,0.18100000000000002,2015-16\n8612,Gorgui Dieng,MIN,26.0,210.82,109.315672,Louisville,Senegal,2013,1,21,82,10.1,7.1,1.7,0.8,0.086,0.222,0.16899999999999998,0.601,0.099,2015-16\n8613,Greg Monroe,MIL,26.0,210.82,120.20188,Georgetown,USA,2010,1,7,79,15.3,8.8,2.3,-2.7,0.109,0.239,0.23399999999999999,0.562,0.128,2015-16\n8614,Greg Smith,MIN,25.0,208.28,113.398,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,2.4,2.3,0.3,-17.8,0.069,0.18600000000000003,0.10800000000000001,0.545,0.049,2015-16\n8615,Greivis Vasquez,MIL,29.0,198.12,98.429464,Maryland,Venezuela,2010,1,28,23,5.7,2.0,4.0,-8.9,0.012,0.105,0.18899999999999997,0.435,0.32,2015-16\n8616,Harrison Barnes,GSW,24.0,203.2,102.0582,North Carolina,USA,2012,1,7,66,11.7,4.9,1.8,10.5,0.043,0.127,0.159,0.5589999999999999,0.077,2015-16\n8617,Hassan Whiteside,MIA,27.0,213.36,120.20188,Marshall,USA,2010,2,33,73,14.2,11.8,0.4,3.0,0.13,0.316,0.205,0.629,0.022000000000000002,2015-16\n8618,Henry Sims,BKN,26.0,208.28,112.490816,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,6.5,5.1,0.6,-16.8,0.084,0.23,0.17,0.504,0.054000000000000006,2015-16\n8619,Hollis Thompson,PHI,25.0,203.2,93.439952,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,9.8,3.5,1.3,-8.4,0.026000000000000002,0.113,0.161,0.525,0.07200000000000001,2015-16\n8620,Ian Clark,GSW,25.0,190.5,79.3786,Belmont,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,3.6,1.0,1.0,-5.2,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.201,0.544,0.171,2015-16\n8621,Ian Mahinmi,IND,29.0,210.82,113.398,None,France,2005,1,28,71,9.3,7.1,1.5,4.3,0.084,0.221,0.158,0.603,0.09,2015-16\n8622,Iman Shumpert,CLE,26.0,195.58,99.79024,Georgia Tech,USA,2011,1,17,54,5.8,3.8,1.7,7.8,0.027999999999999997,0.14300000000000002,0.133,0.475,0.1,2015-16\n8623,Isaiah Canaan,PHI,25.0,182.88,91.171992,Murray State,USA,2013,2,34,77,11.0,2.3,1.8,-12.6,0.01,0.09,0.198,0.528,0.12,2015-16\n8624,Isaiah Thomas,BOS,27.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,82,22.2,3.0,6.2,3.7,0.018000000000000002,0.08,0.293,0.562,0.312,2015-16\n8625,Ish Smith,PHI,27.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,12.6,4.0,6.5,-7.5,0.02,0.127,0.23800000000000002,0.465,0.37,2015-16\n8626,Festus Ezeli,GSW,26.0,210.82,120.20188,Vanderbilt,Nigeria,2012,1,30,46,7.0,5.6,0.7,14.3,0.141,0.22399999999999998,0.18,0.5589999999999999,0.06,2015-16\n8627,Evan Turner,BOS,27.0,200.66,99.79024,Ohio State,USA,2010,1,2,81,10.5,4.9,4.4,1.8,0.023,0.165,0.187,0.513,0.247,2015-16\n8628,Evan Fournier,ORL,23.0,200.66,92.98635999999999,None,France,2012,1,20,79,15.4,2.8,2.7,-3.7,0.013999999999999999,0.085,0.203,0.5870000000000001,0.128,2015-16\n8629,Ersan Ilyasova,ORL,29.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,74,10.4,5.4,0.9,-4.3,0.078,0.16699999999999998,0.182,0.526,0.055,2015-16\n8630,Devyn Marble,ORL,23.0,198.12,90.7184,Iowa,USA,2014,2,56,28,2.1,1.4,0.4,-4.2,0.023,0.134,0.155,0.368,0.07200000000000001,2015-16\n8631,Dewayne Dedmon,ORL,26.0,213.36,111.13004,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,4.4,3.9,0.2,-2.7,0.10800000000000001,0.25,0.152,0.606,0.028999999999999998,2015-16\n8632,Dion Waiters,OKC,24.0,193.04,99.79024,Syracuse,USA,2012,1,4,78,9.8,2.6,2.0,3.7,0.019,0.08199999999999999,0.17600000000000002,0.49200000000000005,0.10300000000000001,2015-16\n8633,Dirk Nowitzki,DAL,38.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,75,18.3,6.5,1.8,3.6,0.025,0.20199999999999999,0.255,0.555,0.096,2015-16\n8634,Donald Sloan,BKN,28.0,190.5,92.98635999999999,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,7.0,2.8,4.4,-5.1,0.015,0.131,0.165,0.536,0.293,2015-16\n8635,Donatas Motiejunas,HOU,25.0,213.36,100.697424,None,Lithuania,2011,1,20,37,6.2,2.9,1.1,4.6,0.077,0.14,0.217,0.504,0.11599999999999999,2015-16\n8636,Doug McDermott,CHI,24.0,203.2,102.0582,Creighton,USA,2014,1,11,81,9.4,2.4,0.7,-3.7,0.021,0.09,0.171,0.561,0.049,2015-16\n8637,Draymond Green,GSW,26.0,200.66,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,81,14.0,9.5,7.4,18.9,0.055999999999999994,0.222,0.18600000000000003,0.5870000000000001,0.27699999999999997,2015-16\n8638,Drew Gooden,WAS,34.0,208.28,113.398,Kansas,USA,2002,1,4,30,2.7,2.8,0.4,-12.0,0.09300000000000001,0.23399999999999999,0.174,0.376,0.066,2015-16\n8639,Duje Dukan,SAC,24.0,205.74,99.79024,Wisconsin,Croatia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,6.0,4.0,1.0,-18.1,0.063,0.08,0.16,0.3,0.067,2015-16\n8640,Dwight Howard,HOU,30.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,71,13.7,11.8,1.4,0.2,0.11699999999999999,0.293,0.187,0.604,0.071,2015-16\n8641,Dwight Powell,DAL,24.0,210.82,108.86208,Stanford,Canada,2014,2,45,69,5.8,4.0,0.6,-1.0,0.091,0.214,0.182,0.557,0.077,2015-16\n8642,J.J. Barea,DAL,32.0,182.88,83.91452,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,10.9,2.1,4.1,-1.8,0.017,0.085,0.235,0.536,0.301,2015-16\n8643,Dwyane Wade,MIA,34.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,74,19.0,4.1,4.6,1.0,0.042,0.10800000000000001,0.315,0.517,0.267,2015-16\n8644,Ed Davis,POR,27.0,208.28,108.86208,North Carolina,USA,2010,1,13,81,6.5,7.4,1.1,1.4,0.142,0.239,0.128,0.616,0.078,2015-16\n8645,Edy Tavares,ATL,24.0,220.98,117.93392,None,Cabo Verde,2014,2,43,11,2.3,1.9,0.3,-3.1,0.132,0.222,0.168,0.555,0.055,2015-16\n8646,Elfrid Payton,ORL,22.0,193.04,83.91452,Louisiana-Lafayette,USA,2014,1,10,73,10.7,3.6,6.4,-2.1,0.038,0.096,0.201,0.478,0.317,2015-16\n8647,Elijah Millsap,UTA,28.0,198.12,102.0582,Alabama-Birmingham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,1.8,1.8,1.0,6.6,0.038,0.179,0.146,0.384,0.16399999999999998,2015-16\n8648,Elliot Williams,CHA,27.0,196.0,86.0,Memphis,USA,2010,1,22,5,1.6,0.8,0.8,-0.6,0.026000000000000002,0.079,0.13699999999999998,0.34,0.14300000000000002,2015-16\n8649,Elton Brand,PHI,37.0,205.74,115.212368,Duke,USA,1999,1,1,17,4.1,3.7,1.1,-5.6,0.036000000000000004,0.245,0.174,0.461,0.142,2015-16\n8650,Emmanuel Mudiay,DEN,20.0,195.58,90.7184,None,Democratic Republic of the Congo,2015,1,7,68,12.8,3.4,5.5,-3.7,0.017,0.107,0.253,0.43700000000000006,0.281,2015-16\n8651,Enes Kanter,OKC,24.0,210.82,111.13004,Kentucky,Turkey,2011,1,3,82,12.7,8.1,0.4,2.7,0.168,0.256,0.23399999999999999,0.626,0.032,2015-16\n8652,Eric Bledsoe,PHX,26.0,185.42,86.18248,Kentucky,USA,2010,1,18,31,20.4,4.0,6.1,-2.2,0.018000000000000002,0.11199999999999999,0.273,0.557,0.298,2015-16\n8653,Eric Gordon,NOP,27.0,193.04,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,45,15.2,2.2,2.7,-2.6,0.008,0.067,0.205,0.565,0.129,2015-16\n8654,Eric Moreland,SAC,24.0,208.28,107.95489599999999,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.0,1.4,0.1,1.6,0.079,0.157,0.096,0.515,0.028999999999999998,2015-16\n8655,Erick Green,DEN,25.0,193.04,83.91452,Virginia Tech,USA,2013,2,46,9,1.4,0.7,0.3,-1.5,0.086,0.115,0.151,0.46799999999999997,0.107,2015-16\n8656,E'Twaun Moore,CHI,27.0,193.04,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,59,7.5,2.3,1.7,-1.0,0.017,0.092,0.16,0.5479999999999999,0.11800000000000001,2015-16\n8657,JJ Hickson,WAS,27.0,205.74,109.769264,North Carolina State,USA,2008,1,19,35,5.9,3.8,0.7,-7.4,0.095,0.226,0.222,0.514,0.091,2015-16\n8658,JJ O'Brien,UTA,24.0,200.66,99.79024,San Diego State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.5,0.0,-48.1,0.0,0.25,0.077,0.0,0.0,2015-16\n8659,JJ Redick,LAC,32.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,75,16.3,1.9,1.4,12.1,0.005,0.065,0.22399999999999998,0.632,0.08,2015-16\n8660,Jeremy Evans,DAL,28.0,205.74,90.7184,Western Kentucky,USA,2010,2,55,30,2.4,1.8,0.1,-4.5,0.047,0.16699999999999998,0.11599999999999999,0.62,0.013000000000000001,2015-16\n8661,Jeremy Lamb,CHA,24.0,195.58,83.91452,Connecticut,USA,2012,1,12,66,8.8,3.8,1.2,5.9,0.039,0.18,0.21899999999999997,0.529,0.111,2015-16\n8662,Jeremy Lin,CHA,27.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,11.7,3.2,3.0,2.7,0.022000000000000002,0.111,0.22,0.534,0.192,2015-16\n8663,Jerian Grant,NYK,23.0,193.04,88.45044,Notre Dame,USA,2015,1,19,76,5.6,1.9,2.3,-6.4,0.02,0.105,0.18899999999999997,0.479,0.23600000000000002,2015-16\n8664,Jerryd Bayless,MIL,27.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,52,10.4,2.7,3.1,-4.9,0.016,0.092,0.16699999999999998,0.568,0.168,2015-16\n8665,Jimmer Fredette,SAS,27.0,187.96,88.45044,Brigham Young,USA,2011,1,10,6,1.5,0.0,0.2,-71.1,0.0,0.0,0.242,0.625,0.5,2015-16\n8666,Jimmy Butler,CHI,26.0,200.66,99.79024,Marquette,USA,2011,1,30,67,20.9,5.3,4.8,-0.8,0.035,0.11599999999999999,0.245,0.562,0.218,2015-16\n8667,Joakim Noah,CHI,31.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,29,4.3,8.8,3.8,-0.2,0.14,0.266,0.139,0.406,0.256,2015-16\n8668,Jodie Meeks,DET,28.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2009,2,41,3,7.3,1.7,1.0,12.4,0.026000000000000002,0.10300000000000001,0.243,0.506,0.14300000000000002,2015-16\n8669,Joe Harris,CLE,24.0,198.12,99.336648,Virginia,USA,2014,2,33,5,0.6,0.6,0.4,-55.2,0.0,0.375,0.142,0.375,0.182,2015-16\n8670,Joe Ingles,UTA,28.0,203.2,102.511792,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,4.2,1.9,1.2,-2.1,0.017,0.124,0.133,0.5720000000000001,0.125,2015-16\n8671,Joe Johnson,MIA,35.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,81,12.2,3.6,3.9,-1.1,0.021,0.10099999999999999,0.18,0.5379999999999999,0.172,2015-16\n8672,Jerami Grant,PHI,22.0,203.2,95.25432,Syracuse,USA,2014,2,39,77,9.7,4.7,1.8,-9.1,0.051,0.139,0.183,0.506,0.106,2015-16\n8673,Joe Young,IND,24.0,187.96,81.64656,Oregon,USA,2015,2,43,41,3.8,1.2,1.6,-5.1,0.017,0.12300000000000001,0.24,0.428,0.261,2015-16\n8674,Joffrey Lauvergne,DEN,24.0,210.82,99.79024,None,France,2013,2,55,59,7.9,4.9,0.9,-9.7,0.083,0.23199999999999998,0.19899999999999998,0.5670000000000001,0.09300000000000001,2015-16\n8675,John Henson,MIL,25.0,210.82,103.872568,North Carolina,USA,2012,1,14,57,7.0,3.9,0.9,-4.8,0.105,0.152,0.192,0.58,0.096,2015-16\n8676,John Jenkins,PHX,25.0,193.04,97.52228000000001,Vanderbilt,USA,2012,1,23,43,4.1,1.3,0.8,-6.6,0.017,0.102,0.174,0.522,0.111,2015-16\n8677,John Wall,WAS,25.0,193.04,88.45044,Kentucky,USA,2010,1,1,77,19.9,4.9,10.2,0.7,0.017,0.138,0.284,0.51,0.449,2015-16\n8678,Johnny O'Bryant III,MIL,23.0,205.74,116.573144,Louisiana State,USA,2014,2,36,66,3.0,2.7,0.5,-5.7,0.09,0.15,0.138,0.441,0.057,2015-16\n8679,Jon Leuer,PHX,27.0,208.28,103.418976,Wisconsin,USA,2011,2,40,67,8.5,5.6,1.1,-3.0,0.065,0.259,0.19899999999999998,0.555,0.09,2015-16\n8680,Jonas Jerebko,BOS,29.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,78,4.4,3.7,0.8,2.9,0.07,0.19899999999999998,0.136,0.531,0.078,2015-16\n8681,Jonas Valanciunas,TOR,24.0,213.36,115.66596000000001,None,Lithuania,2011,1,5,60,12.8,9.1,0.7,3.0,0.142,0.273,0.207,0.61,0.045,2015-16\n8682,Jonathon Simmons,SAS,26.0,198.12,88.45044,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,6.0,1.7,1.1,7.2,0.025,0.109,0.19,0.586,0.10800000000000001,2015-16\n8683,Jordan Adams,MEM,21.0,195.58,94.800728,UCLA,USA,2014,1,22,2,3.5,1.0,1.5,5.3,0.0,0.182,0.28600000000000003,0.42700000000000005,0.273,2015-16\n8684,Jordan Clarkson,LAL,24.0,195.58,87.996848,Missouri,USA,2014,2,46,79,15.5,4.0,2.4,-13.1,0.037000000000000005,0.096,0.228,0.516,0.139,2015-16\n8685,Jordan Farmar,MEM,29.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,12,9.2,2.1,3.1,-13.6,0.013999999999999999,0.09699999999999999,0.182,0.527,0.198,2015-16\n8686,Joel Anthony,DET,33.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,0.9,1.1,0.1,-7.0,0.09300000000000001,0.151,0.07400000000000001,0.6659999999999999,0.02,2015-16\n8687,Devin Harris,DAL,33.0,190.5,83.91452,Wisconsin,USA,2004,1,5,64,7.6,2.2,1.8,-1.6,0.015,0.102,0.175,0.5589999999999999,0.149,2015-16\n8688,Jeff Withey,UTA,26.0,213.36,104.779752,Kansas,USA,2013,2,39,51,4.3,3.4,0.4,4.4,0.102,0.209,0.153,0.5770000000000001,0.051,2015-16\n8689,Jeff Green,LAC,29.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,80,11.7,4.2,1.7,-0.1,0.038,0.132,0.207,0.51,0.102,2015-16\n8690,JR Smith,CLE,30.0,198.12,102.0582,None,USA,2004,1,18,77,12.4,2.8,1.7,6.1,0.02,0.084,0.17800000000000002,0.542,0.08199999999999999,2015-16\n8691,JaKarr Sampson,DEN,23.0,205.74,97.068688,St. John's (NY),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,5.1,2.6,0.6,-6.5,0.042,0.134,0.168,0.504,0.062,2015-16\n8692,JaMychal Green,MEM,26.0,205.74,102.965384,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,7.4,4.8,0.9,-1.9,0.10300000000000001,0.19699999999999998,0.193,0.52,0.07400000000000001,2015-16\n8693,JaVale McGee,DAL,28.0,213.36,122.46983999999999,Nevada,USA,2008,1,18,34,5.1,3.9,0.1,-6.6,0.14800000000000002,0.231,0.212,0.574,0.015,2015-16\n8694,Jabari Parker,MIL,21.0,203.2,113.398,Duke,USA,2014,1,2,76,14.1,5.2,1.7,-3.4,0.059000000000000004,0.127,0.20800000000000002,0.535,0.086,2015-16\n8695,Jae Crowder,BOS,25.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,73,14.2,5.1,1.8,4.5,0.031,0.141,0.184,0.565,0.087,2015-16\n8696,Jahlil Okafor,PHI,20.0,210.82,124.7378,Duke,USA,2015,1,3,53,17.5,7.0,1.2,-16.6,0.084,0.17800000000000002,0.278,0.536,0.08800000000000001,2015-16\n8697,Jamal Crawford,LAC,36.0,195.58,88.45044,Michigan,USA,2000,1,8,79,14.2,1.8,2.3,2.3,0.01,0.066,0.24600000000000002,0.529,0.145,2015-16\n8698,Jameer Nelson,DEN,34.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,39,7.7,2.9,4.9,-7.0,0.019,0.109,0.166,0.46399999999999997,0.287,2015-16\n8699,James Anderson,SAC,27.0,198.12,96.615096,Oklahoma State,USA,2010,1,20,51,3.5,1.7,0.8,-3.2,0.019,0.10400000000000001,0.13699999999999998,0.469,0.078,2015-16\n8700,James Ennis III,NOP,25.0,200.66,95.25432,Long Beach State,USA,2013,2,50,22,7.2,1.9,1.0,-6.4,0.07400000000000001,0.078,0.2,0.621,0.10400000000000001,2015-16\n8701,James Harden,HOU,26.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,82,29.0,6.1,7.5,1.2,0.022000000000000002,0.157,0.325,0.598,0.354,2015-16\n8702,Jeff Teague,ATL,28.0,187.96,84.368112,Wake Forest,USA,2009,1,19,79,15.7,2.7,5.9,1.5,0.016,0.083,0.263,0.551,0.341,2015-16\n8703,James Johnson,TOR,29.0,205.74,113.398,Wake Forest,USA,2009,1,16,57,5.0,2.2,1.2,-0.6,0.035,0.121,0.16,0.532,0.113,2015-16\n8704,James Michael McAdoo,GSW,23.0,205.74,108.86208,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,2.9,1.4,0.4,-15.9,0.12,0.131,0.201,0.5539999999999999,0.11,2015-16\n8705,James Young,BOS,20.0,198.12,97.52228000000001,Kentucky,USA,2014,1,17,29,1.0,0.9,0.3,-6.1,0.021,0.129,0.095,0.384,0.063,2015-16\n8706,Jared Cunningham,CLE,25.0,193.04,88.45044,Oregon State,USA,2012,1,24,44,2.7,0.9,0.5,-3.3,0.009000000000000001,0.102,0.16899999999999998,0.46399999999999997,0.07400000000000001,2015-16\n8707,Jared Dudley,WAS,30.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,81,7.9,3.5,2.1,1.1,0.028999999999999998,0.128,0.129,0.602,0.11199999999999999,2015-16\n8708,Jared Sullinger,BOS,24.0,205.74,117.93392,Ohio State,USA,2012,1,21,81,10.3,8.3,2.3,4.3,0.106,0.271,0.218,0.47600000000000003,0.14800000000000002,2015-16\n8709,Jarell Eddie,WAS,24.0,200.66,98.88305600000001,Virginia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,2.4,0.9,0.2,-10.9,0.013000000000000001,0.15,0.201,0.46,0.057999999999999996,2015-16\n8710,Jarell Martin,MEM,22.0,208.28,108.40848799999999,Louisiana State,USA,2015,1,25,27,5.7,3.2,0.6,-5.8,0.1,0.15,0.182,0.534,0.065,2015-16\n8711,Jarnell Stokes,MEM,22.0,205.74,119.294696,Tennessee,USA,2014,2,35,7,1.0,0.6,0.1,20.3,0.071,0.17600000000000002,0.141,0.595,0.083,2015-16\n8712,Jason Smith,ORL,30.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,76,7.2,2.9,0.8,-1.9,0.051,0.163,0.22399999999999998,0.513,0.087,2015-16\n8713,Jason Terry,HOU,38.0,187.96,83.91452,Arizona,USA,1999,1,10,72,5.9,1.1,1.4,-0.3,0.012,0.057999999999999996,0.15,0.54,0.125,2015-16\n8714,Jason Thompson,TOR,29.0,210.82,113.398,Rider,USA,2008,1,12,47,3.1,2.9,0.6,1.2,0.075,0.23399999999999999,0.14,0.5579999999999999,0.094,2015-16\n8715,Jeff Ayres,LAC,29.0,205.74,113.398,Arizona State,USA,2009,2,31,17,1.8,1.3,0.3,-18.2,0.042,0.17,0.142,0.585,0.078,2015-16\n8716,James Jones,CLE,35.0,203.2,98.88305600000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,48,3.7,1.0,0.3,-4.8,0.018000000000000002,0.099,0.163,0.58,0.054000000000000006,2015-16\n8717,Jordan Hamilton,NOP,25.0,200.66,99.79024,Texas,USA,2011,1,26,11,11.4,5.6,2.3,-11.2,0.043,0.19399999999999998,0.20800000000000002,0.499,0.128,2015-16\n8718,Derrick Williams,NYK,25.0,203.2,108.86208,Arizona,USA,2011,1,2,80,9.3,3.7,0.9,-7.5,0.035,0.191,0.23399999999999999,0.55,0.096,2015-16\n8719,Derrick Favors,UTA,24.0,208.28,120.20188,Georgia Tech,USA,2010,1,3,62,16.4,8.1,1.5,1.1,0.102,0.2,0.239,0.551,0.086,2015-16\n8720,Anthony Davis,NOP,23.0,208.28,114.758776,Kentucky,USA,2012,1,1,61,24.3,10.3,1.9,-4.7,0.064,0.262,0.29600000000000004,0.5589999999999999,0.1,2015-16\n8721,Anthony Morrow,OKC,30.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,5.6,0.9,0.4,4.0,0.013000000000000001,0.06,0.171,0.5429999999999999,0.037000000000000005,2015-16\n8722,Anthony Tolliver,DET,31.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,5.3,3.2,0.7,-0.7,0.03,0.159,0.126,0.5429999999999999,0.057999999999999996,2015-16\n8723,Archie Goodwin,PHX,21.0,195.58,90.7184,Kentucky,USA,2013,1,29,57,8.9,2.5,2.1,-11.0,0.026000000000000002,0.114,0.231,0.498,0.174,2015-16\n8724,Aron Baynes,DET,29.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,6.3,4.7,0.6,-4.7,0.122,0.223,0.187,0.563,0.07,2015-16\n8725,Arron Afflalo,NYK,30.0,195.58,95.25432,UCLA,USA,2007,1,27,71,12.8,3.7,2.0,-3.2,0.011000000000000001,0.109,0.18100000000000002,0.531,0.09699999999999999,2015-16\n8726,Austin Rivers,LAC,23.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,67,8.9,1.9,1.5,-2.1,0.016,0.08,0.195,0.523,0.11599999999999999,2015-16\n8727,Avery Bradley,BOS,25.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,76,15.2,2.9,2.1,4.2,0.02,0.073,0.2,0.5379999999999999,0.095,2015-16\n8728,Axel Toupane,DEN,23.0,200.66,95.25432,None,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,3.6,1.5,0.7,-2.1,0.032,0.087,0.125,0.49,0.068,2015-16\n8729,Ben McLemore,SAC,23.0,195.58,88.45044,Kansas,USA,2013,1,7,68,7.8,2.2,1.2,-0.6,0.026000000000000002,0.083,0.174,0.531,0.076,2015-16\n8730,Beno Udrih,MEM,33.0,190.5,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,28,44,4.7,1.6,2.6,-1.3,0.013000000000000001,0.10099999999999999,0.172,0.496,0.256,2015-16\n8731,Bismack Biyombo,TOR,23.0,205.74,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,2011,1,7,82,5.5,8.0,0.4,3.8,0.115,0.281,0.11699999999999999,0.586,0.025,2015-16\n8732,Blake Griffin,LAC,27.0,208.28,113.851592,Oklahoma,USA,2009,1,1,35,21.4,8.4,4.9,7.9,0.048,0.221,0.292,0.544,0.258,2015-16\n8733,Boban Marjanovic,SAS,27.0,220.98,131.54168,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,5.5,3.6,0.4,6.6,0.166,0.275,0.22899999999999998,0.662,0.07200000000000001,2015-16\n8734,Bobby Portis,CHI,21.0,210.82,104.32616,Arkansas,USA,2015,1,22,62,7.0,5.4,0.8,-7.9,0.114,0.21,0.207,0.469,0.076,2015-16\n8735,Bojan Bogdanovic,BKN,27.0,203.2,97.975872,None,Croatia,2011,2,31,79,11.2,3.2,1.3,-8.8,0.019,0.11800000000000001,0.19399999999999998,0.55,0.073,2015-16\n8736,Boris Diaw,SAS,34.0,203.2,113.398,None,France,2003,1,21,76,6.4,3.1,2.3,10.8,0.049,0.139,0.168,0.5820000000000001,0.182,2015-16\n8737,Bradley Beal,WAS,23.0,195.58,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,55,17.4,3.4,2.9,-1.6,0.027000000000000003,0.099,0.25,0.547,0.153,2015-16\n8738,Brandan Wright,MEM,28.0,208.28,95.25432,North Carolina,USA,2007,1,8,12,6.9,3.6,0.5,-13.1,0.073,0.14800000000000002,0.156,0.6629999999999999,0.05,2015-16\n8739,Branden Dawson,LAC,23.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2015,2,56,6,0.8,0.7,0.0,-24.6,0.111,0.067,0.092,0.46,0.0,2015-16\n8740,Brandon Bass,LAL,31.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,66,7.2,4.3,1.1,-2.6,0.085,0.153,0.138,0.619,0.08800000000000001,2015-16\n8741,Brandon Jennings,ORL,26.0,185.42,76.657048,None,USA,2009,1,10,48,6.9,2.0,3.5,0.4,0.02,0.10300000000000001,0.198,0.491,0.298,2015-16\n8742,Brandon Knight,PHX,24.0,190.5,85.728888,Kentucky,USA,2011,1,8,52,19.6,3.9,5.1,-6.8,0.021,0.099,0.263,0.522,0.23399999999999999,2015-16\n8743,Brandon Rush,GSW,30.0,198.12,99.79024,Kansas,USA,2008,1,13,72,4.2,2.5,0.8,0.2,0.023,0.154,0.128,0.56,0.07200000000000001,2015-16\n8744,Brian Roberts,POR,30.0,185.42,78.471416,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,4.0,0.8,1.1,-6.2,0.013000000000000001,0.086,0.196,0.552,0.205,2015-16\n8745,Anthony Brown,LAL,23.0,200.66,95.25432,Stanford,USA,2015,2,34,29,4.0,2.4,0.7,-4.3,0.015,0.11599999999999999,0.11,0.42700000000000005,0.048,2015-16\n8746,Anthony Bennett,TOR,23.0,203.2,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,2013,1,1,19,1.5,1.2,0.0,-12.5,0.064,0.293,0.18100000000000002,0.446,0.0,2015-16\n8747,Andrew Wiggins,MIN,21.0,203.2,90.264808,Kansas,Canada,2014,1,1,81,20.7,3.6,2.0,-1.0,0.043,0.07400000000000001,0.26899999999999996,0.5429999999999999,0.098,2015-16\n8748,Andrew Nicholson,ORL,26.0,205.74,113.398,St. Bonaventure,Canada,2012,1,19,56,6.9,3.6,0.4,1.2,0.045,0.21600000000000003,0.209,0.5670000000000001,0.05,2015-16\n8749,Zaza Pachulia,DAL,32.0,210.82,124.7378,None,Georgia,2003,2,42,76,8.6,9.4,1.7,0.9,0.13699999999999998,0.262,0.16399999999999998,0.55,0.10099999999999999,2015-16\n8750,Aaron Brooks,CHI,31.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,69,7.1,1.5,2.6,-1.4,0.02,0.078,0.231,0.494,0.265,2015-16\n8751,Aaron Gordon,ORL,20.0,205.74,99.79024,Arizona,USA,2014,1,4,78,9.2,6.5,1.6,-1.3,0.08900000000000001,0.21,0.171,0.541,0.10300000000000001,2015-16\n8752,Aaron Harrison,CHA,21.0,198.12,95.25432,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,0.9,0.7,0.1,2.2,0.047,0.133,0.138,0.371,0.033,2015-16\n8753,Adreian Payne,MIN,25.0,208.28,107.501304,Michigan State,USA,2014,1,15,52,2.5,2.1,0.6,-10.8,0.049,0.22,0.18,0.42200000000000004,0.09300000000000001,2015-16\n8754,Al Horford,ATL,30.0,208.28,111.13004,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,82,15.2,7.3,3.2,4.9,0.062,0.18,0.20600000000000002,0.565,0.165,2015-16\n8755,Al Jefferson,CHA,31.0,208.28,131.088088,None,USA,2004,1,15,47,12.0,6.4,1.5,3.7,0.055999999999999994,0.244,0.245,0.507,0.114,2015-16\n8756,Al-Farouq Aminu,POR,25.0,205.74,97.52228000000001,Wake Forest,USA,2010,1,8,82,10.2,6.1,1.7,1.5,0.045,0.185,0.16899999999999998,0.5329999999999999,0.087,2015-16\n8757,Alan Anderson,WAS,33.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,5.0,2.1,1.1,5.4,0.006,0.149,0.157,0.495,0.11199999999999999,2015-16\n8758,Alan Williams,PHX,23.0,203.2,117.93392,California-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,2.9,3.8,0.5,-0.2,0.184,0.387,0.201,0.48100000000000004,0.096,2015-16\n8759,Alec Burks,UTA,24.0,198.12,97.068688,Colorado,USA,2011,1,12,31,13.3,3.5,2.0,-2.0,0.023,0.139,0.251,0.52,0.14,2015-16\n8760,Alex Len,PHX,23.0,215.9,117.93392,Maryland,Ukraine,2013,1,5,78,9.0,7.6,1.2,-7.8,0.10300000000000001,0.248,0.204,0.48200000000000004,0.087,2015-16\n8761,Briante Weber,MIA,23.0,187.96,74.84268,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,4.4,3.6,3.0,-22.5,0.04,0.127,0.11800000000000001,0.38,0.175,2015-16\n8762,Alex Stepheson,MEM,28.0,208.28,122.46983999999999,USC,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,2.8,3.5,0.3,-3.8,0.20199999999999999,0.122,0.17,0.341,0.053,2015-16\n8763,Allen Crabbe,POR,24.0,198.12,95.25432,California,USA,2013,2,31,81,10.3,2.7,1.2,0.1,0.013999999999999999,0.09699999999999999,0.163,0.5720000000000001,0.07200000000000001,2015-16\n8764,Alonzo Gee,NOP,29.0,198.12,102.0582,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,4.5,3.4,1.0,-4.0,0.039,0.126,0.092,0.5720000000000001,0.063,2015-16\n8765,Amar'e Stoudemire,MIA,33.0,208.28,111.13004,None,USA,2002,1,9,52,5.8,4.3,0.5,1.8,0.10099999999999999,0.22899999999999998,0.18,0.599,0.054000000000000006,2015-16\n8766,Amir Johnson,BOS,29.0,205.74,108.86208,None,USA,2005,2,56,79,7.3,6.4,1.7,4.6,0.10400000000000001,0.19399999999999998,0.13699999999999998,0.602,0.11,2015-16\n8767,Anderson Varejao,GSW,33.0,210.82,123.830616,None,Brazil,2004,2,30,53,2.6,2.7,0.7,-0.5,0.079,0.23,0.147,0.473,0.102,2015-16\n8768,Andre Drummond,DET,22.0,210.82,126.552168,Connecticut,USA,2012,1,9,81,16.2,14.8,0.8,2.0,0.153,0.34299999999999997,0.24,0.499,0.042,2015-16\n8769,Andre Iguodala,GSW,32.0,198.12,97.52228000000001,Arizona,USA,2004,1,9,65,7.0,4.0,3.4,14.4,0.034,0.127,0.12,0.565,0.165,2015-16\n8770,Andre Miller,SAS,40.0,190.5,90.7184,Utah,USA,1999,1,8,39,3.7,1.3,2.2,5.1,0.036000000000000004,0.10099999999999999,0.162,0.6,0.276,2015-16\n8771,Andre Roberson,OKC,24.0,200.66,95.25432,Colorado,USA,2013,1,26,70,4.8,3.6,0.7,9.4,0.06,0.113,0.09300000000000001,0.5660000000000001,0.039,2015-16\n8772,Andrea Bargnani,BKN,30.0,213.36,111.13004,None,Italy,2006,1,1,46,6.6,2.1,0.4,-15.7,0.047,0.135,0.23399999999999999,0.5,0.051,2015-16\n8773,Andrew Bogut,GSW,31.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,70,5.4,7.0,2.3,14.2,0.094,0.252,0.11599999999999999,0.623,0.145,2015-16\n8774,Andrew Goudelock,HOU,27.0,190.5,90.7184,College of Charleston,USA,2011,2,46,8,2.8,0.3,0.5,13.6,0.024,0.015,0.243,0.506,0.11800000000000001,2015-16\n8775,Alexis Ajinca,NOP,28.0,218.44,112.490816,None,France,2008,1,20,59,6.0,4.6,0.5,-3.0,0.094,0.257,0.20600000000000002,0.514,0.059000000000000004,2015-16\n8776,Brook Lopez,BKN,28.0,213.36,124.7378,Stanford,USA,2008,1,10,73,20.6,7.8,2.0,-3.7,0.094,0.16699999999999998,0.276,0.562,0.106,2015-16\n8777,Bruno Caboclo,TOR,20.0,205.74,92.98635999999999,None,Brazil,2014,1,20,6,0.5,0.3,0.2,-2.5,0.022000000000000002,0.024,0.16399999999999998,0.125,0.033,2015-16\n8778,Bryce Cotton,MEM,23.0,185.42,74.84268,Providence,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.0,0.0,0.4,-31.0,0.0,0.0,0.179,0.4,0.136,2015-16\n8779,Cory Joseph,TOR,24.0,190.5,86.18248,Texas,Canada,2011,1,29,80,8.5,2.6,3.1,6.9,0.021,0.092,0.17,0.512,0.19899999999999998,2015-16\n8780,Coty Clarke,BOS,23.0,200.66,102.0582,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.0,0.3,0.0,24.4,0.0,0.33299999999999996,0.363,0.75,0.0,2015-16\n8781,Courtney Lee,CHA,30.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,79,9.6,2.6,1.7,2.9,0.013999999999999999,0.087,0.15,0.551,0.08800000000000001,2015-16\n8782,Cristiano Felicio,CHI,23.0,208.28,124.7378,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,3.4,3.3,0.8,5.6,0.109,0.252,0.136,0.601,0.115,2015-16\n8783,D'Angelo Russell,LAL,20.0,195.58,88.45044,Ohio State,USA,2015,1,2,80,13.2,3.4,3.3,-13.0,0.021,0.113,0.24100000000000002,0.507,0.213,2015-16\n8784,D.J. Augustin,DEN,28.0,182.88,83.007336,Texas,USA,2008,1,9,62,7.5,1.5,3.2,-1.4,0.008,0.081,0.183,0.575,0.257,2015-16\n8785,Dahntay Jones,CLE,35.0,198.12,102.0582,Duke,USA,2003,1,20,1,13.0,5.0,2.0,-6.1,0.027999999999999997,0.114,0.157,0.46399999999999997,0.067,2015-16\n8786,Damian Lillard,POR,25.0,190.5,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,75,25.1,4.0,6.8,0.9,0.018000000000000002,0.105,0.31,0.56,0.33,2015-16\n8787,Damien Inglis,MIL,21.0,203.2,111.58363200000001,None,France,2014,2,31,20,1.8,1.6,0.5,-10.0,0.016,0.195,0.158,0.444,0.11199999999999999,2015-16\n8788,Damjan Rudez,MIN,30.0,205.74,104.32616,None,Croatia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,2.3,0.6,0.3,-2.1,0.022000000000000002,0.065,0.126,0.5720000000000001,0.057999999999999996,2015-16\n8789,Danilo Gallinari,DEN,27.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,53,19.5,5.3,2.5,-3.5,0.03,0.14300000000000002,0.228,0.5820000000000001,0.122,2015-16\n8790,Danny Green,SAS,29.0,198.12,97.52228000000001,North Carolina,USA,2009,2,46,79,7.2,3.8,1.8,12.7,0.026000000000000002,0.134,0.145,0.49200000000000005,0.092,2015-16\n8791,Cory Jefferson,PHX,25.0,205.74,98.88305600000001,Baylor,USA,2014,2,60,8,2.8,2.0,0.0,-10.2,0.122,0.196,0.209,0.446,0.0,2015-16\n8792,Dante Cunningham,NOP,29.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,80,6.1,3.0,1.0,-6.4,0.031,0.10800000000000001,0.111,0.54,0.055999999999999994,2015-16\n8793,Darren Collison,SAC,28.0,182.88,79.3786,UCLA,USA,2009,1,21,74,14.0,2.3,4.3,-2.4,0.013999999999999999,0.07,0.193,0.591,0.21899999999999997,2015-16\n8794,Darrun Hilliard,DET,23.0,198.12,92.98635999999999,Villanova,USA,2015,2,38,38,4.0,1.2,0.7,-0.1,0.013999999999999999,0.115,0.198,0.511,0.11699999999999999,2015-16\n8795,David Lee,DAL,33.0,205.74,111.13004,Florida,USA,2005,1,30,55,7.8,5.5,1.5,-3.0,0.122,0.247,0.215,0.568,0.162,2015-16\n8796,David West,SAS,35.0,205.74,113.398,Xavier,USA,2003,1,18,78,7.1,4.0,1.8,11.8,0.061,0.187,0.179,0.573,0.15,2015-16\n8797,DeAndre Jordan,LAC,27.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,77,12.7,13.8,1.2,10.2,0.115,0.321,0.154,0.628,0.051,2015-16\n8798,DeJuan Blair,WAS,27.0,200.66,122.46983999999999,Pittsburgh,USA,2009,2,37,29,2.1,2.0,0.4,-11.4,0.09699999999999999,0.203,0.172,0.414,0.077,2015-16\n8799,DeMar DeRozan,TOR,26.0,200.66,99.79024,Southern California,USA,2009,1,9,78,23.5,4.5,4.0,3.0,0.027000000000000003,0.11599999999999999,0.297,0.55,0.20800000000000002,2015-16\n8800,DeMarcus Cousins,SAC,25.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,65,26.9,11.5,3.3,0.0,0.078,0.27399999999999997,0.35200000000000004,0.5379999999999999,0.16699999999999998,2015-16\n8801,DeMarre Carroll,TOR,29.0,203.2,96.16150400000001,Missouri,USA,2009,1,27,26,11.0,4.7,1.0,2.7,0.043,0.134,0.179,0.49,0.055999999999999994,2015-16\n8802,Delon Wright,TOR,24.0,195.58,86.18248,Utah,USA,2015,1,20,27,3.8,1.4,1.1,5.2,0.04,0.136,0.226,0.54,0.226,2015-16\n8803,Dennis Schroder,ATL,22.0,185.42,78.017824,None,Germany,2013,1,17,80,11.0,2.6,4.4,7.8,0.018000000000000002,0.12300000000000001,0.293,0.51,0.368,2015-16\n8804,Deron Williams,DAL,32.0,190.5,90.7184,Illinois,USA,2005,1,3,65,14.1,2.9,5.8,0.4,0.01,0.08800000000000001,0.221,0.53,0.295,2015-16\n8805,Darrell Arthur,DEN,28.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2008,1,27,70,7.5,4.2,1.4,-2.1,0.062,0.151,0.168,0.514,0.102,2015-16\n8806,Derrick Rose,CHI,27.0,190.5,86.18248,Memphis,USA,2008,1,1,66,16.4,3.4,4.7,-4.2,0.023,0.086,0.27,0.479,0.25,2015-16\n8807,Corey Brewer,HOU,30.0,205.74,84.368112,Florida,USA,2007,1,7,82,7.2,2.4,1.3,-2.2,0.027000000000000003,0.102,0.17600000000000002,0.48100000000000004,0.102,2015-16\n8808,Cody Zeller,CHA,23.0,213.36,108.86208,Indiana,USA,2013,1,4,73,8.7,6.2,1.0,4.4,0.086,0.201,0.154,0.5920000000000001,0.061,2015-16\n8809,Bryce Dejean-Jones,NOP,23.0,198.12,92.079176,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,5.6,3.4,1.1,-7.0,0.027999999999999997,0.175,0.141,0.505,0.076,2015-16\n8810,C.J. Watson,ORL,32.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,4.3,2.0,2.7,-2.3,0.017,0.094,0.12,0.461,0.18,2015-16\n8811,CJ McCollum,POR,24.0,193.04,90.7184,Lehigh,USA,2013,1,10,80,20.8,3.2,4.3,2.0,0.018000000000000002,0.084,0.27,0.544,0.21100000000000002,2015-16\n8812,CJ Miles,IND,29.0,198.12,104.779752,None,USA,2005,2,34,64,11.8,2.7,1.0,-0.5,0.019,0.11199999999999999,0.225,0.547,0.069,2015-16\n8813,CJ Wilcox,LAC,25.0,195.58,88.45044,Washington,USA,2014,1,28,23,3.0,0.5,0.4,8.8,0.006999999999999999,0.063,0.2,0.491,0.09,2015-16\n8814,Cameron Bairstow,DET,25.0,205.74,113.398,New Mexico,Australia,2014,2,49,18,1.9,1.6,0.3,-7.1,0.038,0.235,0.198,0.391,0.091,2015-16\n8815,Cameron Payne,OKC,21.0,190.5,83.91452,Murray State,USA,2015,1,14,57,5.0,1.5,1.9,-2.8,0.013999999999999999,0.121,0.20600000000000002,0.49,0.24100000000000002,2015-16\n8816,Carl Landry,PHI,32.0,205.74,112.490816,Purdue,USA,2007,2,31,36,9.8,4.1,0.9,-10.4,0.09,0.20199999999999999,0.239,0.605,0.102,2015-16\n8817,Carmelo Anthony,NYK,32.0,203.2,108.86208,Syracuse,USA,2003,1,3,72,21.8,7.7,4.2,-0.7,0.043,0.195,0.295,0.53,0.209,2015-16\n8818,Caron Butler,SAC,36.0,200.66,103.418976,Connecticut,USA,2002,1,10,17,3.7,1.3,0.6,-12.4,0.028999999999999998,0.115,0.163,0.49,0.099,2015-16\n8819,Chandler Parsons,DAL,27.0,208.28,104.32616,Florida,USA,2011,2,38,61,13.7,4.7,2.8,1.3,0.018000000000000002,0.158,0.20800000000000002,0.589,0.158,2015-16\n8820,Channing Frye,CLE,33.0,210.82,115.66596000000001,Arizona,USA,2005,1,8,70,6.1,3.3,1.0,3.7,0.033,0.192,0.156,0.586,0.086,2015-16\n8821,Cole Aldrich,LAC,27.0,210.82,113.398,Kansas,USA,2010,1,11,60,5.5,4.8,0.8,1.0,0.122,0.284,0.19,0.626,0.107,2015-16\n8822,Charlie Villanueva,DAL,31.0,210.82,105.23334399999999,Connecticut,USA,2005,1,7,62,5.1,2.5,0.4,-7.9,0.036000000000000004,0.213,0.244,0.473,0.063,2015-16\n8823,Chris Andersen,MEM,37.0,208.28,111.13004,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,3.9,3.6,0.4,-10.7,0.1,0.191,0.109,0.598,0.045,2015-16\n8824,Chris Bosh,MIA,32.0,210.82,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2003,1,4,53,19.1,7.4,2.4,1.7,0.032,0.21100000000000002,0.253,0.5710000000000001,0.129,2015-16\n8825,Chris Copeland,MIL,32.0,205.74,108.40848799999999,Colorado,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.1,0.4,0.5,-26.2,0.006999999999999999,0.073,0.177,0.462,0.12,2015-16\n8826,Chris Johnson,UTA,26.0,198.12,93.439952,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,2.9,1.9,0.6,4.6,0.037000000000000005,0.134,0.13699999999999998,0.48200000000000004,0.08199999999999999,2015-16\n8827,Chris Kaman,POR,34.0,213.36,120.20188,Central Michigan,USA,2003,1,6,16,2.8,1.5,0.7,-13.2,0.077,0.17,0.213,0.496,0.18600000000000003,2015-16\n8828,Chris McCullough,BKN,21.0,210.82,90.7184,Syracuse,USA,2015,1,29,24,4.7,2.8,0.4,-16.1,0.07400000000000001,0.145,0.16,0.47,0.038,2015-16\n8829,Chris Paul,LAC,31.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,74,19.5,4.2,10.0,11.9,0.018000000000000002,0.11900000000000001,0.26899999999999996,0.575,0.493,2015-16\n8830,Christian Wood,PHI,20.0,210.82,99.79024,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,3.6,2.2,0.2,-13.5,0.08199999999999999,0.192,0.187,0.49,0.035,2015-16\n8831,Chuck Hayes,LAC,33.0,198.12,108.86208,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.0,4.0,1.0,-2.0,0.0,0.28600000000000003,0.11199999999999999,0.6940000000000001,0.133,2015-16\n8832,Cleanthony Early,NYK,25.0,203.2,95.25432,Wichita State,USA,2014,2,34,17,1.8,1.5,0.4,0.4,0.027999999999999997,0.146,0.14800000000000002,0.371,0.057999999999999996,2015-16\n8833,Cliff Alexander,POR,20.0,203.2,108.86208,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.3,0.8,0.0,-15.1,0.087,0.11800000000000001,0.151,0.5,0.0,2015-16\n8834,Clint Capela,HOU,22.0,208.28,108.86208,None,Switzerland,2014,1,25,77,7.0,6.4,0.6,3.1,0.141,0.225,0.159,0.5529999999999999,0.05,2015-16\n8835,Chase Budinger,PHX,28.0,200.66,94.800728,Arizona,USA,2009,2,44,66,4.1,2.3,1.0,-0.1,0.048,0.129,0.142,0.514,0.098,2015-16\n8836,Jordan Hill,IND,28.0,208.28,106.59411999999999,Arizona,USA,2009,1,8,73,8.8,6.2,1.2,1.2,0.11199999999999999,0.209,0.204,0.534,0.096,2015-16\n8837,Devin Booker,PHX,19.0,198.12,93.439952,Kentucky,USA,2015,1,13,76,13.8,2.5,2.6,-9.6,0.013999999999999999,0.083,0.231,0.535,0.162,2015-16\n8838,Jordan Mickey,BOS,21.0,203.2,106.59411999999999,Louisiana State,USA,2015,2,33,16,1.3,0.8,0.1,9.3,0.102,0.14300000000000002,0.20800000000000002,0.39799999999999996,0.03,2015-16\n8839,Robert Sacre,LAL,27.0,213.36,122.46983999999999,Gonzaga,Canada,2012,2,60,25,3.5,2.9,0.6,-6.6,0.09699999999999999,0.138,0.138,0.474,0.07200000000000001,2015-16\n8840,Robin Lopez,NYK,28.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2008,1,15,82,10.3,7.3,1.4,-1.5,0.132,0.161,0.17600000000000002,0.574,0.083,2015-16\n8841,Rodney Hood,UTA,23.0,203.2,93.439952,Duke,USA,2014,1,23,79,14.5,3.4,2.7,2.0,0.018000000000000002,0.107,0.218,0.542,0.142,2015-16\n8842,Rodney Stuckey,IND,30.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,58,8.9,2.7,2.4,0.8,0.017,0.11599999999999999,0.207,0.504,0.179,2015-16\n8843,Rondae Hollis-Jefferson,BKN,21.0,200.66,99.79024,Arizona,USA,2015,1,23,29,5.8,5.3,1.5,-2.9,0.067,0.19899999999999998,0.132,0.519,0.1,2015-16\n8844,Ronnie Price,PHX,33.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,5.3,1.6,2.4,-3.2,0.021,0.068,0.13699999999999998,0.517,0.187,2015-16\n8845,Roy Hibbert,LAL,29.0,218.44,122.46983999999999,Georgetown,USA,2008,1,17,81,5.9,4.9,1.2,-18.0,0.071,0.154,0.13,0.507,0.08199999999999999,2015-16\n8846,Rudy Gay,SAC,29.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,70,17.2,6.5,1.7,-2.1,0.047,0.16,0.225,0.5379999999999999,0.078,2015-16\n8847,Rudy Gobert,UTA,24.0,215.9,111.13004,None,France,2013,1,27,61,9.1,11.0,1.5,4.3,0.13,0.273,0.14300000000000002,0.5820000000000001,0.073,2015-16\n8848,Russ Smith,MEM,25.0,182.88,74.84268,Louisville,USA,2014,2,47,15,1.5,0.6,0.7,-23.3,0.017,0.14300000000000002,0.239,0.415,0.314,2015-16\n8849,Russell Westbrook,OKC,27.0,190.5,90.7184,UCLA,USA,2008,1,4,80,23.5,7.8,10.4,10.8,0.061,0.17800000000000002,0.313,0.5539999999999999,0.46799999999999997,2015-16\n8850,Ryan Anderson,NOP,28.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,66,17.0,6.0,1.1,-1.2,0.069,0.153,0.242,0.546,0.059000000000000004,2015-16\n8851,Robert Covington,PHI,25.0,205.74,97.52228000000001,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,12.8,6.3,1.4,-7.8,0.035,0.21100000000000002,0.213,0.5429999999999999,0.083,2015-16\n8852,Ryan Hollins,MEM,31.0,213.36,108.86208,UCLA,USA,2006,2,50,37,3.4,2.6,0.3,-17.3,0.10800000000000001,0.14300000000000002,0.11699999999999999,0.636,0.034,2015-16\n8853,Salah Mejri,DAL,30.0,218.44,111.13004,None,Tunisia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,3.7,3.6,0.3,6.3,0.114,0.21100000000000002,0.141,0.636,0.038,2015-16\n8854,Sam Dekker,HOU,22.0,205.74,104.32616,Wisconsin,USA,2015,1,18,3,0.0,0.3,0.0,2.8,0.0,0.2,0.0,0.0,0.0,2015-16\n8855,Sasha Kaun,CLE,31.0,210.82,117.93392,Kansas,Russia,2008,2,56,25,0.9,1.0,0.1,-3.2,0.14300000000000002,0.154,0.134,0.527,0.052000000000000005,2015-16\n8856,Sasha Vujacic,NYK,32.0,200.66,88.45044,None,Slovenia,2004,1,27,61,4.9,2.4,1.4,-1.9,0.03,0.151,0.16399999999999998,0.503,0.146,2015-16\n8857,Sean Kilpatrick,BKN,26.0,193.04,99.336648,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,11.1,1.8,0.9,-12.3,0.021,0.083,0.23,0.5760000000000001,0.078,2015-16\n8858,Serge Ibaka,OKC,26.0,208.28,111.13004,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,78,12.6,6.8,0.8,9.9,0.065,0.16,0.17600000000000002,0.5329999999999999,0.037000000000000005,2015-16\n8859,Sergey Karasev,BKN,22.0,200.66,94.34713599999999,None,Russia,2013,1,19,40,2.4,1.5,0.9,1.0,0.024,0.15,0.12,0.562,0.114,2015-16\n8860,Seth Curry,SAC,25.0,187.96,83.91452,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,6.8,1.4,1.5,-3.7,0.013999999999999999,0.081,0.17600000000000002,0.603,0.14800000000000002,2015-16\n8861,Shabazz Muhammad,MIN,23.0,198.12,101.151016,UCLA,USA,2013,1,14,82,10.5,3.3,0.6,-6.6,0.071,0.11699999999999999,0.22899999999999998,0.5479999999999999,0.055,2015-16\n8862,Shabazz Napier,ORL,24.0,185.42,79.3786,Connecticut,USA,2014,1,24,55,3.7,1.0,1.8,-5.2,0.016,0.087,0.20199999999999999,0.46,0.253,2015-16\n8863,Shane Larkin,BKN,23.0,180.34,79.3786,Miami (FL),USA,2013,1,18,78,7.3,2.3,4.4,-9.6,0.018000000000000002,0.10400000000000001,0.175,0.515,0.3,2015-16\n8864,Shayne Whittington,IND,25.0,210.82,113.398,Western Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.6,1.7,0.4,-8.4,0.11599999999999999,0.19399999999999998,0.182,0.46299999999999997,0.12,2015-16\n8865,Ryan Kelly,LAL,25.0,210.82,104.32616,Duke,USA,2013,2,48,36,4.2,3.4,0.6,-0.9,0.046,0.22899999999999998,0.17600000000000002,0.44,0.07,2015-16\n8866,Shelvin Mack,UTA,26.0,190.5,92.079176,Butler,USA,2011,2,34,52,8.6,2.5,3.6,3.6,0.013999999999999999,0.125,0.23399999999999999,0.507,0.292,2015-16\n8867,Ricky Rubio,MIN,25.0,193.04,87.996848,None,Spain,2009,1,5,76,10.1,4.3,8.7,1.1,0.02,0.139,0.17600000000000002,0.529,0.402,2015-16\n8868,Richard Jefferson,CLE,36.0,200.66,105.68693600000002,Arizona,USA,2001,1,13,74,5.5,1.7,0.8,-2.3,0.013000000000000001,0.096,0.136,0.585,0.07,2015-16\n8869,Otto Porter Jr.,WAS,23.0,203.2,89.811216,Georgetown,USA,2013,1,3,75,11.6,5.2,1.6,0.6,0.047,0.14800000000000002,0.16,0.564,0.076,2015-16\n8870,PJ Hairston,MEM,23.0,198.12,104.32616,North Carolina,USA,2014,1,26,66,6.2,2.6,0.6,-6.0,0.02,0.136,0.16399999999999998,0.47,0.045,2015-16\n8871,PJ Tucker,PHX,31.0,198.12,111.13004,Texas,USA,2006,2,35,82,8.0,6.2,2.2,-7.2,0.07,0.152,0.127,0.506,0.10400000000000001,2015-16\n8872,Pablo Prigioni,LAC,39.0,190.5,83.91452,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,2.5,1.9,2.2,-2.7,0.05,0.10300000000000001,0.11199999999999999,0.48200000000000004,0.235,2015-16\n8873,Pat Connaughton,POR,23.0,195.58,93.439952,Notre Dame,USA,2015,2,41,34,1.1,0.9,0.3,-6.7,0.08,0.14400000000000002,0.188,0.35200000000000004,0.115,2015-16\n8874,Patrick Beverley,HOU,27.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,2009,2,42,71,9.9,3.5,3.4,3.1,0.04,0.09699999999999999,0.155,0.5529999999999999,0.175,2015-16\n8875,Patrick Patterson,TOR,27.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,79,6.9,4.3,1.2,9.3,0.046,0.146,0.131,0.534,0.07,2015-16\n8876,Patty Mills,SAS,27.0,182.88,83.91452,Saint Mary's (CA),Australia,2009,2,55,81,8.5,2.0,2.8,12.2,0.019,0.087,0.193,0.541,0.19699999999999998,2015-16\n8877,Pau Gasol,CHI,35.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,72,16.5,11.0,4.1,-1.2,0.073,0.27699999999999997,0.24600000000000002,0.529,0.215,2015-16\n8878,Paul George,IND,26.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2010,1,10,81,23.1,7.0,4.1,3.3,0.031,0.187,0.301,0.557,0.203,2015-16\n8879,Paul Millsap,ATL,31.0,203.2,111.58363200000001,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,81,17.1,9.0,3.3,4.0,0.083,0.213,0.24,0.556,0.162,2015-16\n8880,Paul Pierce,LAC,38.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,68,6.1,2.7,1.0,2.2,0.011000000000000001,0.151,0.18,0.489,0.08800000000000001,2015-16\n8881,Richaun Holmes,PHI,22.0,208.28,111.13004,Bowling Green,USA,2015,2,37,51,5.6,2.6,0.6,-2.5,0.099,0.121,0.175,0.564,0.073,2015-16\n8882,Phil Pressey,POR,25.0,180.34,79.3786,Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,3.3,1.3,3.3,-6.7,0.011000000000000001,0.109,0.17800000000000002,0.433,0.395,2015-16\n8883,RJ Hunter,BOS,22.0,195.58,83.91452,Georgia State,USA,2015,1,28,36,2.7,1.0,0.4,-3.5,0.006,0.131,0.155,0.48,0.068,2015-16\n8884,Rajon Rondo,SAC,30.0,185.42,84.368112,Kentucky,USA,2006,1,21,72,11.9,6.0,11.7,-3.4,0.033,0.15,0.187,0.506,0.473,2015-16\n8885,Rakeem Christmas,IND,24.0,205.74,113.398,Syracuse,USA,2015,2,36,1,4.0,1.0,0.0,-85.4,0.25,0.0,0.154,1.0,0.0,2015-16\n8886,Ramon Sessions,WAS,30.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,82,9.9,2.5,2.9,-1.4,0.017,0.12300000000000001,0.22,0.565,0.228,2015-16\n8887,Randy Foye,OKC,32.0,193.04,96.615096,Villanova,USA,2006,1,7,81,5.9,1.9,2.0,1.0,0.016,0.086,0.16,0.461,0.14400000000000002,2015-16\n8888,Rashad Vaughn,MIL,19.0,198.12,91.625584,UNLV,USA,2015,1,17,70,3.1,1.3,0.6,-6.8,0.012,0.086,0.133,0.39799999999999996,0.055,2015-16\n8889,Rasual Butler,SAS,37.0,200.66,97.52228000000001,La Salle,USA,2002,2,52,46,2.7,1.2,0.5,11.9,0.008,0.13,0.129,0.5579999999999999,0.079,2015-16\n8890,Raul Neto,UTA,24.0,185.42,81.19296800000001,None,Brazil,2013,2,47,81,5.9,1.5,2.1,3.6,0.013999999999999999,0.08,0.17600000000000002,0.53,0.19,2015-16\n8891,Ray McCallum,SAS,25.0,190.5,86.18248,Detroit Mercy,USA,2013,2,36,41,3.3,1.1,1.5,3.1,0.018000000000000002,0.096,0.168,0.449,0.185,2015-16\n8892,Raymond Felton,DAL,32.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,80,9.5,3.2,3.6,0.8,0.018000000000000002,0.111,0.184,0.502,0.205,2015-16\n8893,Reggie Bullock,DET,25.0,200.66,92.98635999999999,North Carolina,USA,2013,1,25,37,3.3,1.8,0.7,-7.5,0.034,0.151,0.11699999999999999,0.583,0.1,2015-16\n8894,Reggie Jackson,DET,26.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,79,18.8,3.2,6.2,1.6,0.025,0.092,0.28800000000000003,0.535,0.344,2015-16\n8895,Quincy Acy,SAC,25.0,200.66,108.86208,Baylor,USA,2012,2,37,59,5.2,3.2,0.5,-7.6,0.079,0.154,0.131,0.629,0.045,2015-16\n8896,Orlando Johnson,NOP,27.0,195.58,99.79024,California-Santa Barbara,USA,2012,2,36,7,3.7,2.1,0.3,-16.1,0.035,0.141,0.16899999999999998,0.34600000000000003,0.031,2015-16\n8897,Solomon Hill,IND,25.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2013,1,23,59,4.2,2.8,1.0,4.2,0.049,0.156,0.131,0.5429999999999999,0.09300000000000001,2015-16\n8898,Spencer Dinwiddie,CHI,23.0,198.12,90.7184,Colorado,USA,2014,2,38,12,4.8,1.4,1.8,-17.0,0.025,0.094,0.213,0.423,0.297,2015-16\n8899,Trevor Ariza,HOU,31.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2004,2,43,81,12.7,4.5,2.3,0.4,0.026000000000000002,0.11900000000000001,0.158,0.551,0.1,2015-16\n8900,Trevor Booker,UTA,28.0,203.2,103.418976,Clemson,USA,2010,1,23,79,5.9,5.7,1.1,1.6,0.11900000000000001,0.20199999999999999,0.14400000000000002,0.5329999999999999,0.083,2015-16\n8901,Trey Burke,UTA,23.0,185.42,86.636072,Michigan,USA,2013,1,9,64,10.6,1.8,2.3,-2.0,0.015,0.08,0.247,0.507,0.201,2015-16\n8902,Trey Lyles,UTA,20.0,208.28,106.140528,Kentucky,USA,2015,1,12,80,6.1,3.7,0.7,-0.9,0.048,0.203,0.183,0.517,0.07200000000000001,2015-16\n8903,Tristan Thompson,CLE,25.0,205.74,107.95489599999999,Texas,Canada,2011,1,4,82,7.8,9.0,0.8,7.9,0.133,0.233,0.11599999999999999,0.611,0.04,2015-16\n8904,Troy Daniels,CHA,24.0,193.04,92.98635999999999,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,5.6,1.3,0.5,-2.4,0.016,0.11900000000000001,0.20199999999999999,0.634,0.083,2015-16\n8905,Ty Lawson,IND,28.0,180.34,88.45044,North Carolina,USA,2009,1,18,66,5.7,1.8,3.6,-6.2,0.019,0.07200000000000001,0.147,0.47600000000000003,0.251,2015-16\n8906,Tyler Ennis,MIL,21.0,190.5,87.996848,Syracuse,Canada,2014,1,18,46,4.5,1.6,2.1,-5.5,0.023,0.10800000000000001,0.17300000000000001,0.51,0.225,2015-16\n8907,Tyler Hansbrough,CHA,30.0,205.74,113.398,North Carolina,USA,2009,1,13,44,2.4,2.0,0.2,-1.2,0.11900000000000001,0.174,0.146,0.522,0.038,2015-16\n8908,Tyler Johnson,MIA,24.0,193.04,84.368112,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,8.7,3.0,2.2,2.4,0.038,0.10400000000000001,0.172,0.579,0.151,2015-16\n8909,Tyler Zeller,BOS,26.0,213.36,114.758776,North Carolina,USA,2012,1,17,60,6.1,3.0,0.5,-3.4,0.091,0.168,0.23,0.539,0.073,2015-16\n8910,Tyreke Evans,NOP,26.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,25,15.2,5.2,6.6,-0.9,0.028999999999999998,0.159,0.254,0.534,0.366,2015-16\n8911,Tony Wroten,NYK,23.0,198.12,92.98635999999999,Washington,USA,2012,1,25,8,8.4,2.6,2.5,-24.2,0.015,0.141,0.32,0.41200000000000003,0.27399999999999997,2015-16\n8912,Tyson Chandler,PHX,33.0,215.9,108.86208,None,USA,2001,1,2,66,7.2,8.7,1.0,-12.6,0.11599999999999999,0.272,0.128,0.606,0.064,2015-16\n8913,Udonis Haslem,MIA,36.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,1.6,2.0,0.4,0.0,0.05,0.301,0.136,0.43200000000000005,0.08,2015-16\n8914,Victor Oladipo,ORL,24.0,193.04,95.25432,Indiana,USA,2013,1,2,72,16.0,4.8,3.9,-0.6,0.022000000000000002,0.135,0.228,0.534,0.182,2015-16\n8915,Vince Carter,MEM,39.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,60,6.6,2.4,0.9,-3.0,0.033,0.132,0.18100000000000002,0.52,0.08900000000000001,2015-16\n8916,Wayne Ellington,BKN,28.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,76,7.7,2.3,1.1,-10.6,0.013000000000000001,0.107,0.17600000000000002,0.498,0.08199999999999999,2015-16\n8917,Wesley Johnson,LAC,28.0,200.66,97.52228000000001,Syracuse,USA,2010,1,4,80,6.9,3.1,0.6,3.3,0.024,0.13699999999999998,0.157,0.513,0.045,2015-16\n8918,Wesley Matthews,DAL,29.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,12.5,3.1,1.9,2.7,0.011000000000000001,0.08900000000000001,0.174,0.532,0.08800000000000001,2015-16\n8919,Will Barton,DEN,25.0,198.12,79.3786,Memphis,USA,2012,2,40,82,14.4,5.8,2.5,-3.5,0.027999999999999997,0.20199999999999999,0.231,0.535,0.147,2015-16\n8920,Willie Cauley-Stein,SAC,22.0,213.36,108.86208,Kentucky,USA,2015,1,6,66,7.0,5.3,0.6,-2.7,0.105,0.166,0.133,0.588,0.038,2015-16\n8921,Willie Reed,BKN,26.0,208.28,99.79024,Saint Louis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,4.7,3.1,0.3,-7.9,0.132,0.20600000000000002,0.18,0.579,0.039,2015-16\n8922,Xavier Munford,MEM,24.0,190.5,81.64656,Rhode Island,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,5.7,2.2,1.6,-9.5,0.013000000000000001,0.14400000000000002,0.172,0.48100000000000004,0.136,2015-16\n8923,Jordan McRae,CLE,25.0,195.58,81.19296800000001,Tennessee,USA,2014,2,58,22,4.5,0.9,1.1,10.6,0.024,0.08199999999999999,0.253,0.5479999999999999,0.21600000000000003,2015-16\n8924,Zach LaVine,MIN,21.0,195.58,85.728888,UCLA,USA,2014,1,13,82,14.0,2.8,3.1,-5.5,0.013999999999999999,0.1,0.233,0.5479999999999999,0.187,2015-16\n8925,Tyus Jones,MIN,20.0,187.96,88.45044,Duke,USA,2015,1,24,37,4.2,1.3,2.9,-10.0,0.013999999999999999,0.083,0.159,0.45,0.278,2015-16\n8926,Sonny Weems,PHX,29.0,198.12,92.98635999999999,Arkansas,USA,2008,2,39,43,2.5,1.2,1.1,-10.7,0.013999999999999999,0.109,0.132,0.45899999999999996,0.14800000000000002,2015-16\n8927,Tony Snell,CHI,24.0,200.66,90.7184,New Mexico,USA,2013,1,20,64,5.3,3.1,1.0,4.5,0.016,0.132,0.13699999999999998,0.478,0.07,2015-16\n8928,Tony Allen,MEM,34.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,64,8.4,4.6,1.1,-1.4,0.071,0.14300000000000002,0.17,0.505,0.068,2015-16\n8929,Spencer Hawes,CHA,28.0,215.9,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,57,6.0,4.3,1.9,2.1,0.053,0.201,0.171,0.508,0.171,2015-16\n8930,Stanley Johnson,DET,20.0,200.66,111.13004,Arizona,USA,2015,1,8,73,8.1,4.2,1.6,-3.8,0.036000000000000004,0.16399999999999998,0.196,0.46,0.113,2015-16\n8931,Stephen Curry,GSW,28.0,190.5,86.18248,Davidson,USA,2009,1,7,79,30.1,5.4,6.7,18.3,0.028999999999999998,0.131,0.32,0.669,0.315,2015-16\n8932,Steve Blake,DET,36.0,190.5,78.017824,Maryland,USA,2003,2,38,58,4.4,1.5,3.4,-3.7,0.01,0.092,0.14800000000000002,0.51,0.311,2015-16\n8933,Steve Novak,MIL,33.0,208.28,102.0582,Marquette,USA,2006,2,32,10,2.4,0.5,0.0,5.1,0.0,0.102,0.18,0.6509999999999999,0.0,2015-16\n8934,Steven Adams,OKC,22.0,213.36,115.66596000000001,Pittsburgh,New Zealand,2013,1,12,80,8.0,6.7,0.8,11.1,0.124,0.158,0.127,0.621,0.042,2015-16\n8935,T.J. McConnell,PHI,24.0,187.96,90.7184,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,6.1,3.1,4.5,-7.9,0.028999999999999998,0.154,0.171,0.511,0.36,2015-16\n8936,TJ Warren,PHX,22.0,203.2,104.32616,North Carolina State,USA,2014,1,14,47,11.0,3.1,0.9,-7.2,0.057,0.1,0.198,0.5489999999999999,0.068,2015-16\n8937,Taj Gibson,CHI,31.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2009,1,26,73,8.6,6.9,1.5,-2.6,0.11599999999999999,0.155,0.14800000000000002,0.556,0.083,2015-16\n8938,Tarik Black,LAL,24.0,205.74,113.398,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,3.4,4.0,0.4,0.7,0.1,0.257,0.13,0.537,0.053,2015-16\n8939,Tayshaun Prince,MIN,36.0,205.74,96.16150400000001,Kentucky,USA,2002,1,23,77,2.9,1.9,1.0,-1.9,0.025,0.08900000000000001,0.083,0.466,0.073,2015-16\n8940,Terrence Jones,HOU,24.0,205.74,114.30518400000001,Kentucky,USA,2012,1,18,50,8.7,4.2,0.8,-10.5,0.064,0.166,0.195,0.519,0.069,2015-16\n8941,Tony Parker,SAS,34.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,72,11.9,2.4,5.3,10.6,0.01,0.08900000000000001,0.214,0.546,0.294,2015-16\n8942,Terrence Ross,TOR,25.0,200.66,88.45044,Washington,USA,2012,1,8,73,9.9,2.5,0.8,5.7,0.013999999999999999,0.10400000000000001,0.183,0.551,0.053,2015-16\n8943,Thabo Sefolosha,ATL,32.0,200.66,99.79024,None,Switzerland,2006,1,13,75,6.4,4.5,1.4,3.1,0.034,0.171,0.125,0.579,0.09300000000000001,2015-16\n8944,Thaddeus Young,BKN,28.0,203.2,100.243832,Georgia Tech,USA,2007,1,12,73,15.1,9.0,1.9,-4.4,0.083,0.22699999999999998,0.21899999999999997,0.5329999999999999,0.094,2015-16\n8945,Thanasis Antetokounmpo,NYK,23.0,200.66,92.98635999999999,None,Greece,2014,2,51,2,3.0,0.5,0.0,-26.1,0.0,0.125,0.28800000000000003,0.75,0.0,2015-16\n8946,Thomas Robinson,BKN,25.0,208.28,107.501304,Kansas,USA,2012,1,5,71,4.3,5.1,0.6,-13.9,0.152,0.293,0.192,0.45299999999999996,0.08,2015-16\n8947,Tiago Splitter,ATL,31.0,210.82,111.13004,None,Brazil,2007,1,28,36,5.6,3.3,0.8,9.3,0.09,0.145,0.154,0.5710000000000001,0.077,2015-16\n8948,Tibor Pleiss,UTA,26.0,220.98,116.119552,None,Germany,2010,2,31,12,2.0,1.3,0.2,-6.0,0.095,0.134,0.19899999999999998,0.46399999999999997,0.043,2015-16\n8949,Tim Duncan,SAS,40.0,210.82,113.398,Wake Forest,US Virgin Islands,1997,1,1,61,8.6,7.3,2.7,13.7,0.087,0.23399999999999999,0.174,0.523,0.153,2015-16\n8950,Tim Frazier,NOP,25.0,185.42,77.11064,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,5.1,2.2,3.2,-0.5,0.039,0.126,0.198,0.499,0.33899999999999997,2015-16\n8951,Tim Hardaway Jr.,ATL,24.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,USA,2013,1,24,51,6.4,1.7,1.0,6.1,0.009000000000000001,0.09699999999999999,0.16399999999999998,0.563,0.08900000000000001,2015-16\n8952,Timofey Mozgov,CLE,29.0,215.9,124.7378,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,6.3,4.4,0.4,0.8,0.09699999999999999,0.187,0.165,0.593,0.039,2015-16\n8953,Tobias 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Hinrich,ATL,35.0,193.04,86.18248,Kansas,USA,2003,1,7,46,3.0,1.5,1.6,1.5,0.013999999999999999,0.107,0.11699999999999999,0.504,0.17300000000000001,2015-16\n8961,Klay Thompson,GSW,26.0,200.66,97.52228000000001,Washington State,USA,2011,1,11,80,22.1,3.8,2.1,15.7,0.015,0.1,0.264,0.597,0.094,2015-16\n8962,Kobe Bryant,LAL,37.0,198.12,96.16150400000001,None,USA,1996,1,13,66,17.6,3.7,2.8,-15.8,0.023,0.12300000000000001,0.319,0.469,0.183,2015-16\n8963,Kosta Koufos,SAC,27.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,78,6.8,5.4,0.4,-7.1,0.122,0.19,0.155,0.54,0.034,2015-16\n8964,Kostas Papanikolaou,DEN,25.0,203.2,106.59411999999999,None,Greece,2012,2,48,26,2.6,1.5,0.6,-0.2,0.032,0.125,0.145,0.46399999999999997,0.077,2015-16\n8965,Kris Humphries,ATL,31.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,53,6.5,4.1,0.7,-5.2,0.073,0.21600000000000003,0.192,0.517,0.068,2015-16\n8966,Kristaps Porzingis,NYK,20.0,220.98,108.86208,None,Latvia,2015,1,4,72,14.3,7.3,1.3,-0.2,0.071,0.20600000000000002,0.245,0.518,0.076,2015-16\n8967,Kyle Anderson,SAS,22.0,205.74,104.32616,UCLA,USA,2014,1,30,78,4.5,3.1,1.6,10.0,0.024,0.201,0.147,0.528,0.14,2015-16\n8968,Kyle Korver,ATL,35.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,80,9.2,3.3,2.1,6.3,0.006,0.10800000000000001,0.135,0.5770000000000001,0.095,2015-16\n8969,Kyle Lowry,TOR,30.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,77,21.2,4.7,6.4,6.0,0.023,0.124,0.26,0.578,0.293,2015-16\n8970,Kyle O'Quinn,NYK,26.0,208.28,113.398,Norfolk State,USA,2012,2,49,65,4.8,3.8,1.1,-4.3,0.114,0.237,0.212,0.52,0.161,2015-16\n8971,Kevin Seraphin,NYK,26.0,208.28,126.098576,Le Moyne,France,2010,1,17,48,3.9,2.6,1.0,-10.4,0.065,0.19399999999999998,0.223,0.435,0.157,2015-16\n8972,Kyle Singler,OKC,28.0,203.2,103.418976,Duke,USA,2011,2,33,68,3.4,2.1,0.4,-0.7,0.055999999999999994,0.099,0.11699999999999999,0.48100000000000004,0.035,2015-16\n8973,LaMarcus Aldridge,SAS,30.0,210.82,108.86208,Texas,USA,2006,1,2,74,18.0,8.5,1.5,12.0,0.091,0.222,0.26,0.565,0.081,2015-16\n8974,Lamar Patterson,ATL,24.0,195.58,102.0582,Pittsburgh,USA,2014,2,48,35,2.4,1.4,1.1,3.1,0.012,0.141,0.126,0.46799999999999997,0.134,2015-16\n8975,Lance Stephenson,MEM,25.0,195.58,104.32616,Cincinnati,USA,2010,2,40,69,8.3,3.2,1.9,-2.4,0.032,0.152,0.19899999999999998,0.5479999999999999,0.152,2015-16\n8976,Lance Thomas,NYK,28.0,203.2,106.59411999999999,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,8.2,2.2,0.9,-0.1,0.03,0.079,0.172,0.557,0.066,2015-16\n8977,Langston Galloway,NYK,24.0,187.96,90.7184,Saint Joseph's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.6,3.5,2.5,-2.9,0.023,0.131,0.155,0.49,0.161,2015-16\n8978,Larry Nance Jr.,LAL,23.0,205.74,104.32616,Wyoming,USA,2015,1,27,63,5.5,5.0,0.7,-5.2,0.086,0.184,0.126,0.544,0.055,2015-16\n8979,Lavoy Allen,IND,27.0,205.74,115.66596000000001,Temple,USA,2011,2,50,79,5.4,5.4,1.0,6.9,0.114,0.18,0.131,0.532,0.07,2015-16\n8980,LeBron James,CLE,31.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,76,25.3,7.4,6.8,11.0,0.047,0.187,0.311,0.588,0.33899999999999997,2015-16\n8981,Leandro Barbosa,GSW,33.0,190.5,87.996848,None,Brazil,2003,1,28,68,6.4,1.7,1.2,3.1,0.027999999999999997,0.09,0.179,0.545,0.11199999999999999,2015-16\n8982,Lorenzo Brown,DET,25.0,195.58,85.728888,North Carolina State,USA,2013,2,52,8,2.5,0.9,1.4,-29.1,0.0,0.149,0.261,0.374,0.306,2015-16\n8983,Lou Amundson,NYK,33.0,205.74,99.79024,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,1.8,1.7,0.4,-9.7,0.115,0.13699999999999998,0.175,0.401,0.107,2015-16\n8984,Lou Williams,LAL,29.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,67,15.3,2.5,2.5,-10.8,0.017,0.08,0.22699999999999998,0.584,0.149,2015-16\n8985,Kyrie Irving,CLE,24.0,190.5,87.543256,Duke,Australia,2011,1,1,53,19.6,3.0,4.7,5.7,0.03,0.078,0.293,0.54,0.253,2015-16\n8986,Luc Mbah a Moute,LAC,29.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,75,3.1,2.3,0.4,11.5,0.053,0.09,0.09699999999999999,0.498,0.032,2015-16\n8987,Kevin Martin,SAS,33.0,200.66,90.264808,Western Carolina,USA,2004,1,26,55,9.3,2.0,1.1,-5.4,0.013999999999999999,0.102,0.222,0.52,0.08900000000000001,2015-16\n8988,Kevin Garnett,MIN,40.0,210.82,108.86208,None,USA,1995,1,5,38,3.2,3.9,1.6,6.6,0.031,0.262,0.11699999999999999,0.491,0.16399999999999998,2015-16\n8989,Jorge Gutierrez,CHA,27.0,190.5,85.728888,California-Berkeley,Mexico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.8,0.6,1.4,11.6,0.0,0.10300000000000001,0.155,0.6940000000000001,0.395,2015-16\n8990,Jose Calderon,NYK,34.0,190.5,90.7184,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,7.6,3.2,4.1,-2.0,0.012,0.109,0.126,0.5710000000000001,0.213,2015-16\n8991,Josh Huestis,OKC,24.0,200.66,104.32616,Stanford,USA,2014,1,29,5,2.8,2.0,0.0,-3.4,0.045,0.157,0.132,0.509,0.0,2015-16\n8992,Josh McRoberts,MIA,29.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,42,3.6,2.5,1.9,2.0,0.044000000000000004,0.157,0.154,0.45299999999999996,0.204,2015-16\n8993,Josh Richardson,MIA,22.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,2015,2,40,52,6.6,2.1,1.4,3.1,0.023,0.085,0.13699999999999998,0.569,0.098,2015-16\n8994,Josh Smith,HOU,30.0,205.74,102.0582,None,USA,2004,1,17,55,6.0,3.5,1.6,-4.2,0.059000000000000004,0.177,0.226,0.439,0.172,2015-16\n8995,Jrue Holiday,NOP,26.0,193.04,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,65,16.8,3.0,6.0,-0.3,0.016,0.106,0.287,0.529,0.365,2015-16\n8996,Julius Randle,LAL,21.0,205.74,113.398,Kentucky,USA,2014,1,7,81,11.3,10.2,1.8,-15.4,0.077,0.327,0.212,0.48200000000000004,0.111,2015-16\n8997,Justin Anderson,DAL,22.0,198.12,103.418976,Virginia,USA,2015,1,21,55,3.8,2.4,0.5,2.2,0.028999999999999998,0.188,0.155,0.522,0.071,2015-16\n8998,Justin Harper,BKN,26.0,208.28,102.0582,Richmond,USA,2011,2,32,5,2.6,0.2,0.0,-51.9,0.0,0.038,0.177,0.597,0.0,2015-16\n8999,Justin Holiday,CHI,27.0,198.12,83.91452,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,4.5,1.7,1.1,-3.4,0.017,0.111,0.16399999999999998,0.489,0.111,2015-16\n9000,Justise Winslow,MIA,20.0,200.66,102.0582,Duke,USA,2015,1,10,78,6.4,5.2,1.5,3.9,0.042,0.158,0.124,0.489,0.077,2015-16\n9001,Kevin Love,CLE,27.0,208.28,113.851592,UCLA,USA,2008,1,5,77,16.0,9.9,2.4,8.4,0.071,0.287,0.235,0.5529999999999999,0.11900000000000001,2015-16\n9002,Jusuf Nurkic,DEN,21.0,213.36,127.00576000000001,None,Bosnia & Herzegovina,2014,1,16,32,8.2,5.5,1.3,-1.3,0.128,0.22699999999999998,0.272,0.46,0.12300000000000001,2015-16\n9003,Karl-Anthony Towns,MIN,20.0,213.36,110.676448,Kentucky,USA,2015,1,1,82,18.3,10.5,2.0,-2.1,0.102,0.271,0.247,0.59,0.10800000000000001,2015-16\n9004,Kawhi Leonard,SAS,25.0,200.66,104.32616,San Diego State,USA,2011,1,15,72,21.2,6.8,2.6,14.3,0.046,0.182,0.258,0.616,0.128,2015-16\n9005,Keith Appling,ORL,24.0,185.42,83.91452,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.2,0.2,0.2,20.3,0.0,0.042,0.201,0.33799999999999997,0.059000000000000004,2015-16\n9006,Kelly Olynyk,BOS,25.0,213.36,107.95489599999999,Gonzaga,Canada,2013,1,13,69,10.0,4.1,1.5,5.2,0.054000000000000006,0.158,0.207,0.561,0.11900000000000001,2015-16\n9007,Kelly Oubre Jr.,WAS,20.0,200.66,92.98635999999999,Kansas,USA,2015,1,15,63,3.7,2.1,0.2,-1.9,0.039,0.177,0.17300000000000001,0.507,0.028999999999999998,2015-16\n9008,Kemba Walker,CHA,26.0,185.42,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,81,20.9,4.4,5.2,4.2,0.021,0.11599999999999999,0.265,0.5539999999999999,0.253,2015-16\n9009,Kendall Marshall,PHI,24.0,193.04,90.7184,North Carolina,USA,2012,1,13,30,3.7,0.9,2.4,-14.6,0.005,0.076,0.18100000000000002,0.449,0.266,2015-16\n9010,Kendrick Perkins,NOP,31.0,208.28,122.46983999999999,None,USA,2003,1,27,37,2.5,3.5,0.8,-5.8,0.053,0.225,0.106,0.529,0.077,2015-16\n9011,Kenneth Faried,DEN,26.0,203.2,103.418976,Morehead State,USA,2011,1,22,67,12.5,8.7,1.2,-4.3,0.15,0.23199999999999998,0.207,0.5770000000000001,0.077,2015-16\n9012,Kent Bazemore,ATL,26.0,195.58,91.171992,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,11.6,5.1,2.3,3.2,0.015,0.17600000000000002,0.19899999999999998,0.551,0.127,2015-16\n9013,Kentavious Caldwell-Pope,DET,23.0,195.58,92.98635999999999,Georgia,USA,2013,1,8,76,14.5,3.7,1.8,2.0,0.026000000000000002,0.085,0.18,0.521,0.075,2015-16\n9014,Kevin Durant,OKC,27.0,205.74,108.86208,Texas,USA,2007,1,2,72,28.2,8.2,5.0,11.2,0.021,0.209,0.305,0.634,0.23,2015-16\n9015,KJ McDaniels,HOU,23.0,198.12,92.98635999999999,Clemson,USA,2014,2,32,37,2.4,1.1,0.3,18.9,0.078,0.10400000000000001,0.188,0.522,0.059000000000000004,2015-16\n9016,Lucas Nogueira,TOR,23.0,213.36,99.79024,None,Brazil,2013,1,16,29,2.2,1.6,0.2,8.1,0.087,0.136,0.125,0.642,0.044000000000000004,2015-16\n9017,Khris Middleton,MIL,24.0,203.2,106.140528,Texas A&M,USA,2012,2,39,79,18.2,3.8,4.2,-0.1,0.018000000000000002,0.10300000000000001,0.22899999999999998,0.56,0.183,2015-16\n9018,Nate Robinson,NOP,32.0,175.26,81.64656,Washington,USA,2005,1,21,2,0.0,0.0,2.0,-43.4,0.0,0.0,0.019,0.0,0.28600000000000003,2015-16\n9019,Mike Miller,DEN,36.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,47,1.3,1.1,0.9,-14.2,0.016,0.14,0.092,0.508,0.159,2015-16\n9020,Mike Muscala,ATL,24.0,210.82,108.86208,Bucknell,USA,2013,2,44,60,3.3,2.0,0.6,-2.2,0.075,0.157,0.158,0.5760000000000001,0.099,2015-16\n9021,Miles Plumlee,MIL,27.0,210.82,112.94440800000001,Duke,USA,2012,1,26,61,5.1,3.8,0.3,-4.5,0.121,0.174,0.154,0.606,0.03,2015-16\n9022,Mirza Teletovic,PHX,30.0,205.74,109.769264,None,Bosnia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,12.2,3.8,1.1,-5.8,0.035,0.16399999999999998,0.233,0.5710000000000001,0.08800000000000001,2015-16\n9023,Mitch McGary,OKC,24.0,208.28,115.66596000000001,Michigan,USA,2014,1,21,20,1.3,0.9,0.2,-32.2,0.068,0.222,0.20800000000000002,0.474,0.071,2015-16\n9024,Mo Williams,CLE,33.0,185.42,89.811216,Alabama,USA,2003,2,47,41,8.2,1.8,2.4,-5.0,0.009000000000000001,0.099,0.22699999999999998,0.527,0.231,2015-16\n9025,Monta Ellis,IND,30.0,190.5,83.91452,None,USA,2005,2,40,81,13.8,3.3,4.7,2.5,0.017,0.091,0.21,0.504,0.222,2015-16\n9026,Montrezl Harrell,HOU,22.0,203.2,108.86208,Louisville,USA,2015,2,32,39,3.6,1.7,0.4,5.0,0.076,0.10800000000000001,0.14400000000000002,0.635,0.067,2015-16\n9027,Myles Turner,IND,20.0,210.82,110.22285600000001,Texas,USA,2015,1,11,60,10.3,5.5,0.7,-1.3,0.054000000000000006,0.207,0.21100000000000002,0.531,0.05,2015-16\n9028,Nazr Mohammed,OKC,38.0,208.28,113.398,Kentucky,USA,1998,1,29,5,1.6,0.8,0.0,-9.5,0.055999999999999994,0.158,0.20600000000000002,0.68,0.0,2015-16\n9029,Nemanja Bjelica,MIN,28.0,208.28,108.86208,None,Serbia,2010,2,35,60,5.1,3.5,1.4,-5.2,0.054000000000000006,0.17800000000000002,0.127,0.594,0.115,2015-16\n9030,Nene,WAS,33.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,57,9.2,4.5,1.7,2.4,0.054000000000000006,0.22699999999999998,0.223,0.564,0.145,2015-16\n9031,Mike Dunleavy,CHI,35.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,31,7.2,2.7,1.3,-5.7,0.012,0.11599999999999999,0.14400000000000002,0.5429999999999999,0.076,2015-16\n9032,Nerlens Noel,PHI,22.0,210.82,103.418976,Kentucky,USA,2013,1,6,67,11.1,8.1,1.8,-11.0,0.085,0.22,0.18899999999999997,0.544,0.107,2015-16\n9033,Nick Young,LAL,31.0,200.66,95.25432,Southern California,USA,2007,1,16,54,7.3,1.8,0.6,-10.8,0.015,0.092,0.188,0.483,0.057999999999999996,2015-16\n9034,Nicolas Batum,CHA,27.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,70,14.9,6.1,5.8,4.8,0.025,0.166,0.215,0.546,0.262,2015-16\n9035,Nik Stauskas,PHI,22.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,Canada,2014,1,8,73,8.5,2.5,1.9,-11.7,0.013000000000000001,0.10099999999999999,0.166,0.517,0.11900000000000001,2015-16\n9036,Nikola Jokic,DEN,21.0,208.28,113.398,None,Serbia,2014,2,41,80,10.0,7.0,2.4,1.2,0.113,0.248,0.198,0.5820000000000001,0.17600000000000002,2015-16\n9037,Nikola Mirotic,CHI,25.0,208.28,99.79024,None,Montenegro,2011,1,23,66,11.8,5.5,1.5,0.2,0.039,0.19699999999999998,0.21100000000000002,0.564,0.095,2015-16\n9038,Nikola Pekovic,MIN,30.0,210.82,139.252744,None,Montenegro,2008,2,31,12,4.5,1.8,0.9,-18.3,0.053,0.11800000000000001,0.20800000000000002,0.45899999999999996,0.131,2015-16\n9039,Nikola Vucevic,ORL,25.0,213.36,117.93392,Southern California,Montenegro,2011,1,16,65,18.2,8.9,2.8,-2.2,0.092,0.223,0.267,0.531,0.154,2015-16\n9040,Noah Vonleh,POR,20.0,205.74,108.86208,Indiana,USA,2014,1,9,78,3.6,3.9,0.4,-2.7,0.083,0.20199999999999999,0.132,0.47100000000000003,0.037000000000000005,2015-16\n9041,Norman Powell,TOR,23.0,193.04,97.52228000000001,UCLA,USA,2015,2,46,49,5.6,2.3,1.0,4.9,0.026000000000000002,0.142,0.179,0.541,0.102,2015-16\n9042,Luis Montero,POR,23.0,200.66,83.91452,Westchester CC NY,Dominican Republic,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.2,0.3,0.1,-58.0,0.0,0.11800000000000001,0.266,0.337,0.067,2015-16\n9043,Norris Cole,NOP,27.0,187.96,79.3786,Cleveland State,USA,2011,1,28,45,10.6,3.4,3.7,-5.5,0.009000000000000001,0.13699999999999998,0.21600000000000003,0.465,0.21899999999999997,2015-16\n9044,O.J. Mayo,MIL,28.0,195.58,95.25432,Southern California,USA,2008,1,3,41,7.8,2.6,2.9,-1.2,0.013000000000000001,0.094,0.16899999999999998,0.474,0.156,2015-16\n9045,Nick Collison,OKC,35.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,59,2.1,2.9,0.9,3.1,0.107,0.161,0.107,0.498,0.10300000000000001,2015-16\n9046,Mike Conley,MEM,28.0,185.42,79.3786,Ohio State,USA,2007,1,4,56,15.3,2.9,6.1,1.6,0.017,0.09300000000000001,0.231,0.5379999999999999,0.324,2015-16\n9047,Mike Scott,ATL,27.0,203.2,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,75,6.2,2.7,1.0,5.1,0.052000000000000005,0.14400000000000002,0.17600000000000002,0.575,0.106,2015-16\n9048,Michael Carter-Williams,MIL,24.0,198.12,86.18248,Syracuse,USA,2013,1,11,54,11.5,5.1,5.2,-3.3,0.033,0.154,0.21,0.498,0.264,2015-16\n9049,Luis Scola,TOR,36.0,205.74,108.86208,None,Argentina,2002,2,55,76,8.7,4.8,0.9,-2.7,0.061,0.19899999999999998,0.193,0.523,0.066,2015-16\n9050,Luke Babbitt,NOP,27.0,205.74,102.0582,Nevada,USA,2010,1,16,47,7.0,3.1,1.1,-3.1,0.032,0.166,0.172,0.526,0.092,2015-16\n9051,Luol Deng,MIA,31.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,74,12.3,6.0,1.9,1.3,0.052000000000000005,0.155,0.171,0.5489999999999999,0.087,2015-16\n9052,Manu Ginobili,SAS,38.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,58,9.6,2.5,3.1,14.9,0.027999999999999997,0.115,0.231,0.573,0.23399999999999999,2015-16\n9053,Marc Gasol,MEM,31.0,215.9,115.66596000000001,None,Spain,2007,2,48,52,16.6,7.0,3.8,-0.1,0.036000000000000004,0.20199999999999999,0.239,0.528,0.195,2015-16\n9054,Marcelo Huertas,LAL,33.0,190.5,90.7184,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,4.5,1.7,3.4,0.1,0.023,0.09300000000000001,0.165,0.488,0.327,2015-16\n9055,Marcin Gortat,WAS,32.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,75,13.5,9.9,1.4,0.8,0.107,0.252,0.188,0.5920000000000001,0.07200000000000001,2015-16\n9056,Marco Belinelli,SAC,30.0,195.58,95.25432,None,Italy,2007,1,18,68,10.2,1.7,1.9,-6.4,0.006,0.071,0.19899999999999998,0.5,0.11699999999999999,2015-16\n9057,Marcus Morris,DET,26.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2011,1,14,80,14.1,5.1,2.5,1.8,0.034,0.126,0.184,0.531,0.107,2015-16\n9058,Marcus Smart,BOS,22.0,193.04,99.79024,Oklahoma State,USA,2014,1,6,61,9.1,4.2,3.0,2.6,0.047,0.11699999999999999,0.172,0.46299999999999997,0.162,2015-16\n9059,Michael Kidd-Gilchrist,CHA,22.0,200.66,105.23334399999999,Kentucky,USA,2012,1,2,7,12.7,6.4,1.3,15.2,0.065,0.16,0.179,0.603,0.069,2015-16\n9060,Mario Chalmers,MIA,30.0,187.96,86.18248,Kansas,USA,2008,2,34,61,10.3,2.6,3.8,2.9,0.02,0.111,0.218,0.561,0.27,2015-16\n9061,Mario Hezonja,ORL,21.0,203.2,98.88305600000001,None,Croatia,2015,1,5,79,6.1,2.2,1.4,-1.4,0.022000000000000002,0.121,0.16899999999999998,0.541,0.113,2015-16\n9062,Markel Brown,BKN,24.0,190.5,86.18248,Oklahoma State,USA,2014,2,44,62,5.9,2.0,1.5,-11.5,0.026000000000000002,0.12,0.187,0.5,0.142,2015-16\n9063,Marcus Thornton,WAS,29.0,193.04,92.98635999999999,Louisiana State,USA,2009,2,43,61,9.7,2.5,1.4,-0.4,0.037000000000000005,0.11199999999999999,0.24,0.511,0.125,2015-16\n9064,Marreese Speights,GSW,28.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,2008,1,16,72,7.1,3.3,0.8,1.7,0.10099999999999999,0.205,0.302,0.506,0.126,2015-16\n9065,Michael Beasley,HOU,27.0,208.28,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,20,12.8,4.9,0.8,-8.4,0.084,0.198,0.29,0.563,0.086,2015-16\n9066,Markieff Morris,WAS,26.0,208.28,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,64,12.0,5.5,1.9,-4.3,0.049,0.195,0.243,0.489,0.125,2015-16\n9067,Metta World Peace,LAL,36.0,200.66,117.93392,St. John's (NY),USA,1999,1,16,35,5.0,2.5,0.8,-6.0,0.033,0.125,0.165,0.435,0.078,2015-16\n9068,Maurice Harkless,POR,23.0,205.74,97.52228000000001,St. John's (NY),USA,2012,1,15,78,6.4,3.6,0.9,1.7,0.076,0.133,0.155,0.541,0.068,2015-16\n9069,Matthew Dellavedova,CLE,25.0,193.04,89.811216,Saint Mary's (CA),Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,7.5,2.1,4.4,10.0,0.021,0.076,0.159,0.527,0.265,2015-16\n9070,Meyers Leonard,POR,24.0,215.9,111.13004,Illinois,USA,2012,1,11,61,8.4,5.1,1.5,1.0,0.042,0.213,0.17600000000000002,0.561,0.10300000000000001,2015-16\n9071,Matt Barnes,MEM,36.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,76,10.0,5.5,2.1,-5.5,0.040999999999999995,0.179,0.177,0.503,0.11699999999999999,2015-16\n9072,Mason Plumlee,POR,26.0,210.82,106.59411999999999,Duke,USA,2013,1,22,82,9.1,7.7,2.8,1.1,0.106,0.223,0.17300000000000001,0.564,0.161,2015-16\n9073,Marvin Williams,CHA,30.0,205.74,107.501304,North Carolina,USA,2005,1,2,81,11.7,6.4,1.4,5.2,0.059000000000000004,0.187,0.16899999999999998,0.585,0.07400000000000001,2015-16\n9074,Matt Bonner,SAS,36.0,208.28,106.59411999999999,Florida,USA,2003,2,45,30,2.5,0.9,0.3,17.5,0.019,0.133,0.146,0.647,0.061,2015-16\n9075,Marvin Williams,CHA,31.0,205.74,107.501304,North Carolina,USA,2005,1,2,76,11.2,6.6,1.4,-0.5,0.042,0.20199999999999999,0.163,0.551,0.07200000000000001,2016-17\n9076,Mason Plumlee,DEN,27.0,210.82,115.66596000000001,Duke,USA,2013,1,22,81,10.4,7.5,3.5,0.0,0.09,0.222,0.18100000000000002,0.5579999999999999,0.187,2016-17\n9077,Matt Barnes,GSW,37.0,200.66,102.511792,UCLA,USA,2002,2,45,74,7.1,5.2,2.6,-2.5,0.045,0.2,0.156,0.514,0.162,2016-17\n9078,Matthew Dellavedova,MIL,26.0,193.04,89.811216,Saint Mary's (CA),Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,7.6,1.9,4.7,-1.1,0.013999999999999999,0.07200000000000001,0.161,0.501,0.259,2016-17\n9079,Maurice Harkless,POR,24.0,205.74,99.79024,St. John's (NY),USA,2012,1,15,77,10.0,4.4,1.1,3.4,0.062,0.107,0.151,0.57,0.055999999999999994,2016-17\n9080,Metta World Peace,LAL,37.0,200.66,117.93392,St. John's (NY),USA,1999,1,16,25,2.3,0.8,0.4,-17.7,0.031,0.11800000000000001,0.225,0.38,0.113,2016-17\n9081,Meyers Leonard,POR,25.0,215.9,115.66596000000001,Illinois,USA,2012,1,11,74,5.4,3.2,1.0,-2.6,0.024,0.19399999999999998,0.157,0.507,0.085,2016-17\n9082,Michael Carter-Williams,CHI,25.0,198.12,86.18248,Syracuse,USA,2013,1,11,45,6.6,3.4,2.5,-0.8,0.028999999999999998,0.16899999999999998,0.207,0.43700000000000006,0.203,2016-17\n9083,Michael Beasley,MIL,28.0,208.28,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,56,9.4,3.4,0.9,-1.6,0.051,0.18600000000000003,0.248,0.584,0.096,2016-17\n9084,Marshall Plumlee,NYK,24.0,213.36,113.398,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,1.9,2.4,0.5,-1.9,0.14400000000000002,0.193,0.125,0.521,0.08199999999999999,2016-17\n9085,Michael Gbinije,DET,25.0,200.66,90.7184,Syracuse,USA,2016,2,49,9,0.4,0.3,0.2,-1.8,0.057,0.037000000000000005,0.157,0.184,0.087,2016-17\n9086,Maurice Ndour,NYK,25.0,205.74,90.7184,Ohio U.,Senegal,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,3.1,2.0,0.3,-1.4,0.073,0.149,0.145,0.503,0.037000000000000005,2016-17\n9087,Marreese Speights,LAC,29.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,2008,1,16,82,8.7,4.5,0.8,-2.4,0.077,0.245,0.239,0.584,0.085,2016-17\n9088,Omri Casspi,MIN,29.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,36,5.2,3.1,1.0,-8.4,0.047,0.16699999999999998,0.14,0.526,0.087,2016-17\n9089,Markieff Morris,WAS,27.0,208.28,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,76,14.0,6.5,1.7,3.9,0.051,0.18,0.204,0.54,0.076,2016-17\n9090,Mario Hezonja,ORL,22.0,203.2,98.88305600000001,None,Croatia,2015,1,5,65,4.9,2.2,1.0,-15.1,0.021,0.151,0.191,0.45,0.11,2016-17\n9091,Marcus Thornton,WAS,30.0,193.04,92.98635999999999,Louisiana State,USA,2009,2,43,33,6.6,2.3,1.2,-12.7,0.043,0.12,0.188,0.494,0.10800000000000001,2016-17\n9092,Marcus Smart,BOS,23.0,193.04,99.79024,Oklahoma State,USA,2014,1,6,79,10.6,3.9,4.6,2.5,0.036000000000000004,0.107,0.185,0.486,0.226,2016-17\n9093,Marcus Morris,DET,27.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2011,1,14,79,14.0,4.6,2.0,-2.8,0.031,0.127,0.20199999999999999,0.508,0.095,2016-17\n9094,Marcus Georges-Hunt,ORL,23.0,198.12,99.79024,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,2.8,1.8,0.6,-25.0,0.022000000000000002,0.163,0.124,0.614,0.13,2016-17\n9095,Marco Belinelli,CHA,31.0,195.58,95.25432,None,Italy,2007,1,18,74,10.5,2.4,2.0,-0.1,0.009000000000000001,0.10400000000000001,0.193,0.5660000000000001,0.131,2016-17\n9096,Marcin Gortat,WAS,33.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,82,10.8,10.4,1.5,2.8,0.10400000000000001,0.26899999999999996,0.147,0.593,0.065,2016-17\n9097,Marcelo Huertas,LAL,34.0,190.5,90.7184,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,2.7,1.0,2.3,-12.3,0.009000000000000001,0.11599999999999999,0.171,0.41700000000000004,0.311,2016-17\n9098,Michael Kidd-Gilchrist,CHA,23.0,200.66,105.23334399999999,Kentucky,USA,2012,1,2,81,9.2,7.0,1.4,1.6,0.071,0.19399999999999998,0.146,0.528,0.07400000000000001,2016-17\n9099,Marc Gasol,MEM,32.0,215.9,115.66596000000001,None,Spain,2007,2,48,74,19.5,6.3,4.6,1.4,0.027000000000000003,0.19,0.267,0.5539999999999999,0.24600000000000002,2016-17\n9100,Manu Ginobili,SAS,39.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,69,7.5,2.3,2.7,10.4,0.025,0.113,0.195,0.532,0.19899999999999998,2016-17\n9101,Marquese Chriss,PHX,19.0,208.28,105.68693600000002,Washington,USA,2016,1,8,82,9.2,4.2,0.7,-10.8,0.057999999999999996,0.16399999999999998,0.196,0.529,0.051,2016-17\n9102,Mike Conley,MEM,29.0,185.42,79.3786,Ohio State,USA,2007,1,4,69,20.5,3.5,6.3,3.1,0.015,0.10800000000000001,0.263,0.604,0.32899999999999996,2016-17\n9103,Okaro White,MIA,24.0,203.2,92.532768,Florida State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,2.8,2.3,0.6,8.6,0.061,0.142,0.109,0.507,0.061,2016-17\n9104,Mike Miller,DEN,37.0,203.2,98.88305600000001,Florida,USA,2000,1,5,20,1.4,1.9,1.1,-3.3,0.016,0.261,0.10400000000000001,0.586,0.195,2016-17\n9105,Omer Asik,NOP,30.0,213.36,115.66596000000001,None,Turkey,2008,2,36,31,2.7,5.3,0.5,-4.9,0.10099999999999999,0.252,0.08800000000000001,0.517,0.044000000000000004,2016-17\n9106,Manny Harris,DAL,27.0,195.58,83.91452,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.0,2.3,0.5,-51.1,0.091,0.353,0.294,0.239,0.14300000000000002,2016-17\n9107,Norris Cole,OKC,28.0,187.96,79.3786,Cleveland State,USA,2011,1,28,13,3.3,0.8,1.1,-6.4,0.0,0.105,0.22,0.381,0.177,2016-17\n9108,Norman Powell,TOR,24.0,193.04,97.52228000000001,UCLA,USA,2015,2,46,76,8.4,2.2,1.1,3.7,0.022000000000000002,0.12,0.212,0.552,0.094,2016-17\n9109,Noah Vonleh,POR,21.0,205.74,111.13004,Indiana,USA,2014,1,9,74,4.4,5.2,0.4,-2.0,0.111,0.22399999999999998,0.131,0.525,0.036000000000000004,2016-17\n9110,Nikola Vucevic,ORL,26.0,213.36,117.93392,Southern California,Montenegro,2011,1,16,75,14.6,10.4,2.8,-3.6,0.086,0.306,0.243,0.498,0.157,2016-17\n9111,Nikola Mirotic,CHI,26.0,208.28,107.95489599999999,None,Montenegro,2011,1,23,70,10.6,5.5,1.1,4.7,0.04,0.20800000000000002,0.198,0.546,0.069,2016-17\n9112,Nikola Jokic,DEN,22.0,208.28,113.398,None,Serbia,2014,2,41,73,16.7,9.8,4.9,5.1,0.11900000000000001,0.272,0.23399999999999999,0.64,0.266,2016-17\n9113,Nik Stauskas,PHI,23.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,Canada,2014,1,8,80,9.5,2.8,2.4,-4.8,0.011000000000000001,0.102,0.16399999999999998,0.54,0.129,2016-17\n9114,Nicolas Laprovittola,SAS,27.0,193.04,81.64656,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,3.3,0.6,1.6,-9.7,0.006999999999999999,0.057999999999999996,0.19,0.579,0.301,2016-17\n9115,Nicolas Brussino,DAL,24.0,203.2,97.52228000000001,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,2.8,1.8,0.9,-10.8,0.053,0.165,0.153,0.498,0.14400000000000002,2016-17\n9116,Nicolas Batum,CHA,28.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,77,15.1,6.2,5.9,1.3,0.019,0.184,0.221,0.529,0.273,2016-17\n9117,Mike Dunleavy,ATL,36.0,205.74,104.32616,Duke,USA,2002,1,3,53,5.2,2.2,0.9,-4.3,0.024,0.124,0.141,0.573,0.09699999999999999,2016-17\n9118,Nick Young,LAL,32.0,200.66,95.25432,Southern California,USA,2007,1,16,60,13.2,2.3,1.0,-6.9,0.017,0.081,0.195,0.588,0.057,2016-17\n9119,Nerlens Noel,DAL,23.0,210.82,103.418976,Kentucky,USA,2013,1,6,51,8.7,5.8,1.0,-2.6,0.1,0.225,0.17600000000000002,0.622,0.078,2016-17\n9120,Nene,HOU,34.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,67,9.1,4.2,1.0,6.6,0.085,0.17,0.193,0.63,0.08800000000000001,2016-17\n9121,Nemanja Bjelica,MIN,29.0,208.28,102.0582,None,Serbia,2010,2,35,65,6.2,3.8,1.2,1.3,0.053,0.184,0.16399999999999998,0.526,0.102,2016-17\n9122,Myles Turner,IND,21.0,210.82,110.22285600000001,Texas,USA,2015,1,11,81,14.5,7.3,1.3,3.2,0.064,0.192,0.19699999999999998,0.585,0.065,2016-17\n9123,Montrezl Harrell,HOU,23.0,203.2,108.86208,Louisville,USA,2015,2,32,58,9.1,3.8,1.1,3.5,0.084,0.13699999999999998,0.17600000000000002,0.662,0.09699999999999999,2016-17\n9124,Monta Ellis,IND,31.0,190.5,83.91452,None,USA,2005,2,40,74,8.5,2.8,3.2,-0.5,0.011000000000000001,0.10300000000000001,0.16899999999999998,0.514,0.171,2016-17\n9125,Mirza Teletovic,MIL,31.0,205.74,111.13004,None,Bosnia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,6.4,2.3,0.7,3.4,0.011000000000000001,0.15,0.191,0.515,0.063,2016-17\n9126,Mindaugas Kuzminskas,NYK,27.0,205.74,97.52228000000001,None,Lithuania,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,6.3,1.9,1.0,-1.2,0.05,0.084,0.188,0.5329999999999999,0.102,2016-17\n9127,Miles Plumlee,CHA,28.0,210.82,112.94440800000001,Duke,USA,2012,1,26,45,2.5,2.1,0.5,-5.9,0.09300000000000001,0.127,0.131,0.518,0.065,2016-17\n9128,Mike Tobey,CHA,22.0,213.36,117.93392,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,1.5,0.5,-27.3,0.083,0.043,0.105,0.25,0.091,2016-17\n9129,Mike Scott,ATL,28.0,203.2,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,18,2.5,2.1,0.9,-8.5,0.053,0.171,0.165,0.36,0.15,2016-17\n9130,Mike Muscala,ATL,25.0,210.82,108.86208,Bucknell,USA,2013,2,44,70,6.2,3.4,1.4,-3.1,0.069,0.15,0.149,0.596,0.121,2016-17\n9131,Nick Collison,OKC,36.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,20,1.7,1.6,0.6,-17.2,0.068,0.18600000000000003,0.10099999999999999,0.622,0.171,2016-17\n9132,Malik Beasley,DEN,20.0,195.58,88.904032,Florida State,USA,2016,1,19,22,3.8,0.8,0.5,15.0,0.036000000000000004,0.07200000000000001,0.222,0.536,0.098,2016-17\n9133,Josh McRoberts,MIA,30.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,22,4.9,3.4,2.3,-9.3,0.065,0.154,0.175,0.439,0.2,2016-17\n9134,Malcolm Brogdon,MIL,24.0,195.58,97.52228000000001,Virginia,USA,2016,2,36,75,10.2,2.8,4.2,2.7,0.027999999999999997,0.09699999999999999,0.18600000000000003,0.555,0.239,2016-17\n9135,Kevin Seraphin,IND,27.0,208.28,126.098576,Le Moyne,France,2010,1,17,49,4.7,2.9,0.5,-9.9,0.079,0.20199999999999999,0.18899999999999997,0.5589999999999999,0.069,2016-17\n9136,Kevin Love,CLE,28.0,208.28,113.851592,UCLA,USA,2008,1,5,60,19.0,11.1,1.9,7.2,0.087,0.295,0.255,0.573,0.09300000000000001,2016-17\n9137,Kevin Durant,GSW,28.0,205.74,108.86208,Texas,USA,2007,1,2,62,25.1,8.3,4.8,16.0,0.023,0.23199999999999998,0.276,0.6509999999999999,0.218,2016-17\n9138,Kentavious Caldwell-Pope,DET,24.0,195.58,92.98635999999999,Georgia,USA,2013,1,8,76,13.8,3.3,2.5,-4.0,0.022000000000000002,0.087,0.191,0.519,0.111,2016-17\n9139,Kent Bazemore,ATL,27.0,195.58,91.171992,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,11.0,3.2,2.4,-2.3,0.026000000000000002,0.1,0.204,0.504,0.14,2016-17\n9140,Kenneth Faried,DEN,27.0,203.2,103.418976,Morehead State,USA,2011,1,22,61,9.6,7.6,0.9,-3.1,0.157,0.243,0.18100000000000002,0.588,0.064,2016-17\n9141,Kemba Walker,CHA,27.0,185.42,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,79,23.2,3.9,5.5,3.6,0.018000000000000002,0.107,0.29100000000000004,0.569,0.282,2016-17\n9142,Kelly Oubre Jr.,WAS,21.0,200.66,92.98635999999999,Kansas,USA,2015,1,15,79,6.3,3.3,0.6,0.4,0.044000000000000004,0.138,0.147,0.516,0.042,2016-17\n9143,Kelly Olynyk,BOS,26.0,213.36,107.95489599999999,Gonzaga,Canada,2013,1,13,75,9.0,4.8,2.0,-0.4,0.053,0.207,0.188,0.603,0.159,2016-17\n9144,Kay Felder,CLE,22.0,175.26,79.83219199999998,None,USA,2016,2,54,42,4.0,1.0,1.4,-5.5,0.009000000000000001,0.10300000000000001,0.251,0.462,0.261,2016-17\n9145,Kawhi Leonard,SAS,26.0,200.66,104.32616,San Diego State,USA,2011,1,15,74,25.5,5.8,3.5,8.6,0.038,0.16,0.312,0.61,0.182,2016-17\n9146,Karl-Anthony Towns,MIN,21.0,213.36,110.676448,Kentucky,USA,2015,1,1,82,25.1,12.3,2.7,-0.9,0.114,0.27699999999999997,0.27399999999999997,0.618,0.127,2016-17\n9147,Kevon Looney,GSW,21.0,205.74,99.79024,UCLA,USA,2015,1,30,53,2.5,2.3,0.5,0.2,0.107,0.18899999999999997,0.133,0.5529999999999999,0.094,2016-17\n9148,KJ McDaniels,BKN,24.0,198.12,92.98635999999999,Clemson,USA,2014,2,32,49,4.2,1.7,0.3,-3.1,0.033,0.14300000000000002,0.185,0.555,0.04,2016-17\n9149,Justise Winslow,MIA,21.0,200.66,102.0582,Duke,USA,2015,1,10,18,10.9,5.2,3.7,-0.4,0.04,0.122,0.2,0.39899999999999997,0.153,2016-17\n9150,Justin Holiday,NYK,28.0,198.12,83.91452,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.7,2.7,1.2,-1.7,0.018000000000000002,0.13,0.16899999999999998,0.5489999999999999,0.095,2016-17\n9151,Justin Harper,PHI,27.0,208.28,102.0582,Richmond,USA,2011,2,32,3,4.0,1.7,0.7,-18.0,0.069,0.10300000000000001,0.214,0.5,0.1,2016-17\n9152,Justin Hamilton,BKN,27.0,213.36,115.66596000000001,Louisiana State,USA,2012,2,45,64,6.9,4.1,0.9,-11.3,0.062,0.172,0.162,0.55,0.07400000000000001,2016-17\n9153,Justin Anderson,PHI,23.0,198.12,103.418976,Virginia,USA,2015,1,21,75,7.1,3.3,0.9,-6.6,0.06,0.17300000000000001,0.20600000000000002,0.537,0.08900000000000001,2016-17\n9154,Julius Randle,LAL,22.0,205.74,113.398,Kentucky,USA,2014,1,7,74,13.2,8.6,3.6,-10.2,0.07400000000000001,0.254,0.215,0.5429999999999999,0.195,2016-17\n9155,Juancho Hernangomez,DEN,21.0,205.74,104.32616,None,Spain,2016,1,15,62,4.9,3.0,0.5,-3.6,0.055,0.18899999999999997,0.14400000000000002,0.5920000000000001,0.048,2016-17\n9156,Jrue Holiday,NOP,27.0,193.04,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,67,15.4,3.9,7.3,0.9,0.022000000000000002,0.10300000000000001,0.235,0.532,0.355,2016-17\n9157,Josh Richardson,MIA,23.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,2015,2,40,53,10.2,3.2,2.6,1.2,0.023,0.095,0.168,0.493,0.128,2016-17\n9158,Josh Huestis,OKC,25.0,200.66,104.32616,Stanford,USA,2014,1,29,2,7.0,4.5,1.5,6.4,0.133,0.172,0.146,0.612,0.115,2016-17\n9159,Jose Calderon,ATL,35.0,190.5,90.7184,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,3.4,1.8,2.1,-9.7,0.027999999999999997,0.126,0.14400000000000002,0.506,0.251,2016-17\n9160,Otto Porter Jr.,WAS,24.0,203.2,89.811216,Georgetown,USA,2013,1,3,80,13.4,6.4,1.5,3.1,0.05,0.172,0.149,0.628,0.066,2016-17\n9161,Jusuf Nurkic,POR,22.0,213.36,127.00576000000001,None,Bosnia & Herzegovina,2014,1,16,65,10.2,7.2,1.9,-2.1,0.124,0.23600000000000002,0.235,0.528,0.142,2016-17\n9162,Khris Middleton,MIL,25.0,203.2,106.140528,Texas A&M,USA,2012,2,39,29,14.7,4.2,3.4,5.7,0.015,0.153,0.23199999999999998,0.57,0.175,2016-17\n9163,Klay Thompson,GSW,27.0,200.66,97.52228000000001,Washington State,USA,2011,1,11,78,22.3,3.7,2.1,14.7,0.022000000000000002,0.091,0.262,0.5920000000000001,0.09,2016-17\n9164,Kosta Koufos,SAC,28.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,71,6.6,5.7,0.7,-5.7,0.095,0.223,0.154,0.56,0.053,2016-17\n9165,Malachi Richardson,SAC,21.0,198.12,92.98635999999999,Syracuse,USA,2016,1,22,22,3.6,1.0,0.5,-4.2,0.018000000000000002,0.106,0.196,0.517,0.092,2016-17\n9166,Luol Deng,LAL,32.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,56,7.6,5.3,1.3,-6.4,0.044000000000000004,0.172,0.14300000000000002,0.47,0.073,2016-17\n9167,Luke Babbitt,MIA,28.0,205.74,102.0582,Nevada,USA,2010,1,16,68,4.8,2.1,0.5,1.8,0.013000000000000001,0.132,0.133,0.563,0.049,2016-17\n9168,Luis Scola,BKN,37.0,205.74,109.315672,None,Argentina,2002,2,55,36,5.1,3.9,1.0,-8.0,0.114,0.213,0.185,0.55,0.124,2016-17\n9169,Lucas Nogueira,TOR,24.0,213.36,99.79024,None,Brazil,2013,1,16,57,4.4,4.3,0.7,9.8,0.084,0.158,0.095,0.682,0.053,2016-17\n9170,Luc Mbah a Moute,LAC,30.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,80,6.1,2.1,0.5,10.3,0.028999999999999998,0.075,0.11699999999999999,0.581,0.028999999999999998,2016-17\n9171,Lou Williams,HOU,30.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,81,17.5,2.5,3.0,-0.4,0.013999999999999999,0.096,0.28300000000000003,0.593,0.193,2016-17\n9172,Leandro Barbosa,PHX,34.0,190.5,87.996848,None,Brazil,2003,1,28,67,6.3,1.6,1.2,-1.8,0.018000000000000002,0.106,0.207,0.509,0.128,2016-17\n9173,LeBron James,CLE,32.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,74,26.4,8.6,8.7,7.7,0.04,0.209,0.297,0.619,0.38799999999999996,2016-17\n9174,Lavoy Allen,IND,28.0,205.74,117.93392,Temple,USA,2011,2,50,61,2.9,3.6,0.9,-6.3,0.133,0.154,0.106,0.485,0.09300000000000001,2016-17\n9175,Larry Sanders,CLE,28.0,210.82,104.32616,Virginia Commonwealth,USA,2010,1,15,5,0.8,0.8,0.0,-7.2,0.375,0.111,0.22399999999999998,0.41,0.0,2016-17\n9176,Larry Nance Jr.,LAL,24.0,205.74,104.32616,Wyoming,USA,2015,1,27,63,7.1,5.9,1.5,-5.0,0.08900000000000001,0.204,0.134,0.5670000000000001,0.096,2016-17\n9177,Langston Galloway,SAC,25.0,187.96,90.7184,Saint Joseph's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,7.9,2.1,1.3,-1.5,0.019,0.094,0.185,0.51,0.098,2016-17\n9178,Lance Thomas,NYK,29.0,203.2,106.59411999999999,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,6.0,3.1,0.8,-9.7,0.035,0.12300000000000001,0.132,0.516,0.053,2016-17\n9179,Lance Stephenson,IND,26.0,195.58,104.32616,Cincinnati,USA,2010,2,40,18,6.8,2.9,3.3,1.6,0.012,0.149,0.185,0.485,0.254,2016-17\n9180,Lamar Patterson,ATL,25.0,195.58,102.0582,Pittsburgh,USA,2014,2,48,5,1.8,1.4,1.2,16.8,0.027000000000000003,0.133,0.23399999999999999,0.276,0.25,2016-17\n9181,LaMarcus Aldridge,SAS,31.0,210.82,117.93392,Texas,USA,2006,1,2,72,17.3,7.3,1.9,6.1,0.084,0.171,0.249,0.532,0.1,2016-17\n9182,Kyrie Irving,CLE,25.0,190.5,87.543256,Duke,Australia,2011,1,1,72,25.2,3.2,5.8,5.1,0.023,0.075,0.302,0.58,0.278,2016-17\n9183,Kyle Wiltjer,HOU,24.0,208.28,108.86208,Gonzaga,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,0.9,0.7,0.1,-35.9,0.095,0.154,0.187,0.43700000000000006,0.069,2016-17\n9184,Kyle Singler,OKC,29.0,203.2,103.418976,Duke,USA,2011,2,33,32,2.8,1.5,0.3,0.8,0.022000000000000002,0.12300000000000001,0.113,0.486,0.034,2016-17\n9185,Kyle O'Quinn,NYK,27.0,208.28,113.398,Norfolk State,USA,2012,2,49,79,6.3,5.6,1.5,-6.8,0.138,0.25,0.18600000000000003,0.552,0.149,2016-17\n9186,Kyle Lowry,TOR,31.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,60,22.4,4.8,7.0,8.2,0.024,0.121,0.249,0.623,0.293,2016-17\n9187,Kyle Korver,CLE,36.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,67,10.1,2.8,1.6,-4.9,0.005,0.114,0.151,0.635,0.09300000000000001,2016-17\n9188,Kyle Anderson,SAS,23.0,205.74,104.32616,UCLA,USA,2014,1,30,72,3.4,2.9,1.3,10.5,0.038,0.187,0.122,0.525,0.126,2016-17\n9189,Kristaps Porzingis,NYK,21.0,220.98,108.86208,None,Latvia,2015,1,4,66,18.1,7.2,1.5,-3.1,0.055999999999999994,0.177,0.244,0.546,0.073,2016-17\n9190,Kris Humphries,ATL,32.0,205.74,106.59411999999999,Minnesota,USA,2004,1,14,56,4.6,3.7,0.5,-4.4,0.095,0.245,0.18,0.514,0.07,2016-17\n9191,Kris Dunn,MIN,23.0,193.04,92.98635999999999,Providence,USA,2016,1,5,78,3.8,2.1,2.4,-2.8,0.021,0.131,0.142,0.43200000000000005,0.2,2016-17\n9192,Malcolm Delaney,ATL,28.0,190.5,86.18248,Virginia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,5.4,1.7,2.6,2.2,0.009000000000000001,0.10400000000000001,0.187,0.456,0.24100000000000002,2016-17\n9193,PJ Tucker,TOR,32.0,198.12,111.13004,Texas,USA,2006,2,35,81,6.7,5.8,1.2,-1.2,0.055999999999999994,0.18100000000000002,0.113,0.516,0.063,2016-17\n9194,Wilson Chandler,DEN,30.0,203.2,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,71,15.7,6.5,2.0,-1.7,0.052000000000000005,0.17800000000000002,0.221,0.545,0.09699999999999999,2016-17\n9195,Pat Connaughton,POR,24.0,195.58,95.25432,Notre Dame,USA,2015,2,41,39,2.5,1.3,0.7,-5.2,0.036000000000000004,0.14400000000000002,0.132,0.645,0.13699999999999998,2016-17\n9196,Tony Parker,SAS,35.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,63,10.1,1.8,4.5,5.4,0.006999999999999999,0.07200000000000001,0.207,0.514,0.276,2016-17\n9197,Tony Allen,MEM,35.0,193.04,96.615096,Oklahoma State,USA,2004,1,25,71,9.1,5.5,1.4,1.2,0.095,0.139,0.18100000000000002,0.493,0.083,2016-17\n9198,Toney Douglas,MEM,31.0,187.96,88.45044,Florida State,USA,2009,1,29,24,4.9,2.5,2.3,-0.3,0.035,0.157,0.165,0.451,0.214,2016-17\n9199,Tomas Satoransky,WAS,25.0,200.66,95.25432,None,Czech Republic,2012,2,32,57,2.7,1.5,1.6,2.3,0.040999999999999995,0.08900000000000001,0.127,0.47700000000000004,0.183,2016-17\n9200,Tobias Harris,DET,24.0,205.74,106.59411999999999,Tennessee,USA,2011,1,19,82,16.1,5.1,1.7,-1.3,0.026000000000000002,0.155,0.218,0.568,0.087,2016-17\n9201,Timothe Luwawu-Cabarrot,PHI,22.0,198.12,92.98635999999999,None,France,2016,1,24,69,6.4,2.2,1.1,-2.5,0.023,0.11199999999999999,0.177,0.536,0.09300000000000001,2016-17\n9202,Timofey Mozgov,LAL,30.0,215.9,124.7378,None,Russia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,7.4,4.9,0.8,-9.2,0.09699999999999999,0.16,0.17,0.5529999999999999,0.061,2016-17\n9203,Tim Quarterman,POR,22.0,198.12,86.18248,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.9,0.9,0.7,0.0,0.053,0.11900000000000001,0.23600000000000002,0.511,0.23399999999999999,2016-17\n9204,Tim Hardaway Jr.,ATL,25.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,USA,2013,1,24,79,14.5,2.8,2.3,3.1,0.019,0.094,0.223,0.568,0.13699999999999998,2016-17\n9205,Tim Frazier,NOP,26.0,185.42,77.11064,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,7.1,2.7,5.2,-3.0,0.023,0.09699999999999999,0.163,0.504,0.312,2016-17\n9206,Tiago Splitter,PHI,32.0,210.82,111.13004,None,Brazil,2007,1,28,8,4.9,2.8,0.5,-3.5,0.1,0.226,0.222,0.544,0.08900000000000001,2016-17\n9207,Thon Maker,MIL,20.0,215.9,101.151016,None,South Sudan,2016,1,10,57,4.0,2.0,0.4,1.3,0.081,0.16699999999999998,0.187,0.5579999999999999,0.069,2016-17\n9208,Tony Snell,MIL,25.0,200.66,98.429464,New Mexico,USA,2013,1,20,80,8.5,3.1,1.2,-1.2,0.011000000000000001,0.111,0.122,0.603,0.057999999999999996,2016-17\n9209,Thomas Robinson,LAL,26.0,208.28,107.501304,Kansas,USA,2012,1,5,48,5.0,4.6,0.6,-7.5,0.158,0.304,0.20600000000000002,0.535,0.08800000000000001,2016-17\n9210,Thabo Sefolosha,ATL,33.0,200.66,99.79024,None,Switzerland,2006,1,13,62,7.2,4.4,1.7,-0.5,0.038,0.14800000000000002,0.134,0.519,0.099,2016-17\n9211,Terry Rozier,BOS,23.0,187.96,86.18248,Louisville,USA,2015,1,16,74,5.5,3.1,1.8,-0.2,0.034,0.162,0.172,0.466,0.16399999999999998,2016-17\n9212,Terrence Ross,ORL,26.0,200.66,88.45044,Washington,USA,2012,1,8,78,11.0,2.6,1.1,3.4,0.01,0.10800000000000001,0.18899999999999997,0.55,0.066,2016-17\n9213,Terrence Jones,MIL,25.0,205.74,115.66596000000001,Kentucky,USA,2012,1,18,54,10.8,5.7,1.1,-1.7,0.053,0.203,0.21600000000000003,0.515,0.075,2016-17\n9214,Taurean Prince,ATL,23.0,203.2,99.79024,Baylor,USA,2016,1,12,59,5.7,2.7,0.9,-0.8,0.027000000000000003,0.14300000000000002,0.171,0.513,0.091,2016-17\n9215,Tarik Black,LAL,25.0,205.74,113.398,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,5.7,5.1,0.6,-1.9,0.138,0.20199999999999999,0.154,0.56,0.052000000000000005,2016-17\n9216,Taj Gibson,OKC,32.0,205.74,107.047712,Southern California,USA,2009,1,26,78,10.8,6.2,0.9,0.3,0.084,0.18100000000000002,0.19,0.5429999999999999,0.057,2016-17\n9217,TJ Warren,PHX,23.0,203.2,102.0582,North Carolina State,USA,2014,1,14,66,14.4,5.1,1.1,-6.8,0.064,0.11599999999999999,0.19,0.539,0.055999999999999994,2016-17\n9218,T.J. McConnell,PHI,25.0,187.96,90.7184,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,6.9,3.1,6.6,-6.2,0.02,0.109,0.14400000000000002,0.504,0.374,2016-17\n9219,Steven Adams,OKC,23.0,213.36,115.66596000000001,Pittsburgh,New Zealand,2013,1,12,80,11.3,7.7,1.1,2.8,0.128,0.151,0.16,0.589,0.054000000000000006,2016-17\n9220,Steve Novak,MIL,34.0,208.28,102.0582,Marquette,USA,2006,2,32,8,0.6,0.4,0.0,-1.6,0.0,0.14300000000000002,0.16899999999999998,0.35700000000000004,0.0,2016-17\n9221,Stephen Zimmerman,ORL,20.0,213.36,108.86208,Nevada-Las Vegas,USA,2016,2,41,19,1.2,1.8,0.2,-18.1,0.09300000000000001,0.273,0.149,0.34600000000000003,0.055999999999999994,2016-17\n9222,Thaddeus Young,IND,29.0,203.2,100.243832,Georgia Tech,USA,2007,1,12,74,11.0,6.1,1.6,2.5,0.067,0.152,0.165,0.562,0.08199999999999999,2016-17\n9223,Treveon Graham,CHA,23.0,198.12,102.511792,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,2.1,0.8,0.2,-11.6,0.028999999999999998,0.098,0.121,0.612,0.057999999999999996,2016-17\n9224,Trevor Ariza,HOU,32.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2004,2,43,80,11.7,5.7,2.2,5.7,0.021,0.162,0.141,0.5479999999999999,0.08800000000000001,2016-17\n9225,Trevor Booker,BKN,29.0,203.2,103.418976,Clemson,USA,2010,1,23,71,10.0,8.0,1.9,-7.9,0.08900000000000001,0.251,0.188,0.5539999999999999,0.131,2016-17\n9226,Zach LaVine,MIN,22.0,195.58,83.91452,UCLA,USA,2014,1,13,47,18.9,3.4,3.0,-3.6,0.012,0.098,0.218,0.5760000000000001,0.128,2016-17\n9227,Jordan Mickey,BOS,22.0,203.2,106.59411999999999,Louisiana State,USA,2015,2,33,25,1.5,1.4,0.3,-17.1,0.099,0.20199999999999999,0.157,0.473,0.084,2016-17\n9228,Yogi Ferrell,DAL,24.0,182.88,81.64656,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,10.0,2.4,3.7,-4.1,0.018000000000000002,0.091,0.196,0.5329999999999999,0.23199999999999998,2016-17\n9229,Willie Reed,MIA,27.0,210.82,111.13004,Saint Louis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,5.3,4.7,0.4,2.6,0.135,0.223,0.153,0.578,0.04,2016-17\n9230,Willie Cauley-Stein,SAC,23.0,213.36,108.86208,Kentucky,USA,2015,1,6,75,8.1,4.5,1.1,-6.3,0.069,0.2,0.19899999999999998,0.5579999999999999,0.09300000000000001,2016-17\n9231,Will Barton,DEN,26.0,198.12,79.3786,Memphis,USA,2012,2,40,60,13.7,4.3,3.4,-2.9,0.037000000000000005,0.132,0.21100000000000002,0.547,0.185,2016-17\n9232,Wesley Matthews,DAL,30.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,13.5,3.5,2.9,-3.5,0.008,0.11699999999999999,0.196,0.5329999999999999,0.138,2016-17\n9233,Wesley Johnson,LAC,29.0,200.66,97.52228000000001,Syracuse,USA,2010,1,4,68,2.7,2.7,0.3,-2.9,0.035,0.209,0.126,0.44799999999999995,0.042,2016-17\n9234,Wayne Selden,MEM,22.0,195.58,104.32616,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,5.1,1.1,0.9,-7.4,0.005,0.066,0.162,0.525,0.09,2016-17\n9235,Wayne Ellington,MIA,29.0,193.04,90.7184,North 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Evans,SAC,27.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,40,10.3,3.4,3.1,-8.6,0.017,0.17800000000000002,0.27,0.501,0.281,2016-17\n9243,Tyler Zeller,BOS,27.0,213.36,114.758776,North Carolina,USA,2012,1,17,51,3.5,2.4,0.8,0.2,0.08800000000000001,0.16699999999999998,0.16399999999999998,0.508,0.125,2016-17\n9244,Tyler Ulis,PHX,21.0,177.8,68.0388,Kentucky,USA,2016,2,34,61,7.3,1.6,3.7,-6.5,0.018000000000000002,0.073,0.20199999999999999,0.474,0.297,2016-17\n9245,Tyler Johnson,MIA,25.0,193.04,84.368112,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,13.7,4.0,3.2,0.5,0.025,0.125,0.207,0.535,0.17,2016-17\n9246,Tyler Ennis,LAL,22.0,190.5,87.996848,Syracuse,Canada,2014,1,18,53,4.3,0.8,1.6,-0.2,0.017,0.07200000000000001,0.19399999999999998,0.521,0.21100000000000002,2016-17\n9247,Ty Lawson,SAC,29.0,180.34,88.45044,North Carolina,USA,2009,1,18,69,9.9,2.6,4.8,-4.2,0.028999999999999998,0.087,0.193,0.551,0.3,2016-17\n9248,Troy Williams,HOU,22.0,200.66,95.25432,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,6.2,2.3,0.8,-5.4,0.028999999999999998,0.107,0.171,0.511,0.07200000000000001,2016-17\n9249,Troy Daniels,MEM,25.0,193.04,92.98635999999999,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,8.2,1.5,0.7,0.3,0.02,0.077,0.21,0.531,0.065,2016-17\n9250,Tristan Thompson,CLE,26.0,205.74,107.95489599999999,Texas,Canada,2011,1,4,78,8.1,9.2,1.0,2.9,0.135,0.196,0.11199999999999999,0.594,0.046,2016-17\n9251,Trey Lyles,UTA,21.0,208.28,106.140528,Kentucky,USA,2015,1,12,71,6.2,3.3,1.0,0.9,0.047,0.17800000000000002,0.214,0.46399999999999997,0.098,2016-17\n9252,Trey Burke,WAS,24.0,185.42,86.636072,Michigan,USA,2013,1,9,57,5.0,0.8,1.8,-9.2,0.012,0.065,0.205,0.532,0.23,2016-17\n9253,Stephen Curry,GSW,29.0,190.5,86.18248,Davidson,USA,2009,1,7,79,25.3,4.5,6.6,17.2,0.027000000000000003,0.113,0.292,0.624,0.287,2016-17\n9254,Pascal Siakam,TOR,23.0,205.74,104.32616,New Mexico State,Cameroon,2016,1,27,55,4.2,3.4,0.3,0.0,0.083,0.168,0.131,0.523,0.027999999999999997,2016-17\n9255,Stanley Johnson,DET,21.0,200.66,111.13004,Arizona,USA,2015,1,8,77,4.4,2.5,1.4,0.2,0.028999999999999998,0.129,0.14800000000000002,0.436,0.106,2016-17\n9256,Spencer Dinwiddie,BKN,24.0,198.12,90.7184,Colorado,USA,2014,2,38,59,7.3,2.8,3.1,-4.9,0.022000000000000002,0.109,0.14400000000000002,0.581,0.21,2016-17\n9257,Richaun Holmes,PHI,23.0,208.28,111.13004,Bowling Green,USA,2015,2,37,57,9.8,5.5,1.0,-7.6,0.087,0.198,0.188,0.611,0.081,2016-17\n9258,Richard Jefferson,CLE,37.0,200.66,105.68693600000002,Arizona,USA,2001,1,13,79,5.7,2.6,1.0,3.4,0.02,0.115,0.12300000000000001,0.574,0.068,2016-17\n9259,Reggie Williams,NOP,30.0,201.0,86.0,Virginia Military Institute,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,4.5,1.0,0.7,-20.2,0.022000000000000002,0.062,0.132,0.518,0.087,2016-17\n9260,Reggie Jackson,DET,27.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,52,14.5,2.2,5.2,-8.8,0.015,0.077,0.264,0.51,0.306,2016-17\n9261,Reggie Bullock,DET,26.0,200.66,92.98635999999999,North Carolina,USA,2013,1,25,31,4.5,2.1,0.9,5.0,0.028999999999999998,0.11900000000000001,0.131,0.5379999999999999,0.086,2016-17\n9262,Raymond Felton,LAC,33.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,80,6.7,2.7,2.4,-4.1,0.021,0.11800000000000001,0.166,0.496,0.172,2016-17\n9263,Raul Neto,UTA,25.0,185.42,81.19296800000001,None,Brazil,2013,2,47,40,2.5,0.8,0.9,13.9,0.013999999999999999,0.084,0.147,0.527,0.14,2016-17\n9264,Rashad Vaughn,MIL,20.0,198.12,91.625584,UNLV,USA,2015,1,17,41,3.5,1.2,0.6,-7.6,0.01,0.11199999999999999,0.17300000000000001,0.449,0.085,2016-17\n9265,Randy Foye,BKN,33.0,193.04,98.88305600000001,Villanova,USA,2006,1,7,69,5.2,2.2,2.0,-7.0,0.006999999999999999,0.124,0.145,0.506,0.153,2016-17\n9266,Ramon Sessions,CHA,31.0,190.5,86.18248,Nevada,USA,2007,2,56,50,6.2,1.5,2.6,-4.8,0.015,0.078,0.19699999999999998,0.495,0.24,2016-17\n9267,Rakeem Christmas,IND,25.0,205.74,113.398,Syracuse,USA,2015,2,36,29,2.0,1.9,0.1,-10.6,0.127,0.157,0.12300000000000001,0.529,0.027000000000000003,2016-17\n9268,Rajon Rondo,CHI,31.0,185.42,84.368112,Kentucky,USA,2006,1,21,69,7.8,5.1,6.7,-2.1,0.043,0.16699999999999998,0.177,0.461,0.361,2016-17\n9269,Ricky Rubio,MIN,26.0,193.04,86.18248,None,Spain,2009,1,5,75,11.1,4.1,9.1,-1.0,0.032,0.11199999999999999,0.174,0.539,0.385,2016-17\n9270,RJ Hunter,CHI,23.0,195.58,83.91452,Georgia State,USA,2015,1,28,3,0.0,0.3,0.0,-57.8,0.0,0.077,0.042,0.0,0.0,2016-17\n9271,Quincy Acy,BKN,26.0,200.66,108.86208,Baylor,USA,2012,2,37,38,5.8,3.0,0.5,-4.7,0.040999999999999995,0.192,0.16899999999999998,0.565,0.053,2016-17\n9272,Pierre Jackson,DAL,25.0,177.8,81.64656,Baylor,USA,2013,2,42,8,4.4,1.1,2.4,31.7,0.011000000000000001,0.111,0.23199999999999998,0.41600000000000004,0.322,2016-17\n9273,Paul Zipser,CHI,23.0,203.2,95.25432,None,Germany,2016,2,48,44,5.5,2.8,0.8,1.6,0.019,0.138,0.145,0.503,0.062,2016-17\n9274,Paul Pierce,LAC,39.0,200.66,106.59411999999999,Kansas,USA,1998,1,10,25,3.2,1.9,0.4,2.4,0.004,0.168,0.149,0.535,0.049,2016-17\n9275,Paul Millsap,ATL,32.0,203.2,111.58363200000001,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,69,18.1,7.7,3.7,2.0,0.053,0.192,0.243,0.542,0.172,2016-17\n9276,Paul George,IND,27.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2010,1,10,75,23.7,6.6,3.3,2.9,0.025,0.17800000000000002,0.29,0.5870000000000001,0.157,2016-17\n9277,Pau Gasol,SAS,36.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,64,12.4,7.8,2.3,6.8,0.077,0.271,0.21600000000000003,0.578,0.14300000000000002,2016-17\n9278,Patty Mills,SAS,28.0,182.88,83.91452,Saint Mary's (CA),Australia,2009,2,55,80,9.5,1.8,3.5,12.0,0.015,0.07400000000000001,0.18899999999999997,0.578,0.23600000000000002,2016-17\n9279,Patrick Patterson,TOR,28.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,65,6.8,4.5,1.2,10.9,0.045,0.162,0.125,0.542,0.066,2016-17\n9280,Patrick McCaw,GSW,21.0,200.66,83.91452,Nevada-Las Vegas,USA,2016,2,38,71,4.0,1.4,1.1,-0.7,0.021,0.078,0.11900000000000001,0.54,0.099,2016-17\n9281,Patrick Beverley,HOU,28.0,185.42,83.91452,Arkansas,USA,2009,2,42,67,9.5,5.9,4.2,7.3,0.05,0.159,0.141,0.546,0.184,2016-17\n9282,Patricio Garino,ORL,24.0,198.12,92.079176,George Washington,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.0,1.4,0.0,-21.1,0.025,0.133,0.10300000000000001,0.0,0.0,2016-17\n9283,Quinn Cook,NOP,24.0,187.96,81.19296800000001,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,5.6,0.5,1.9,-7.7,0.006,0.042,0.19899999999999998,0.579,0.198,2016-17\n9284,Robert Covington,PHI,26.0,205.74,97.52228000000001,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,12.9,6.5,1.5,-3.5,0.047,0.177,0.19,0.534,0.075,2016-17\n9285,Robin Lopez,CHI,29.0,213.36,115.66596000000001,Stanford,USA,2008,1,15,81,10.4,6.4,1.0,0.2,0.114,0.131,0.174,0.511,0.054000000000000006,2016-17\n9286,Rodney Hood,UTA,24.0,203.2,93.439952,Duke,USA,2014,1,23,59,12.7,3.4,1.6,4.2,0.012,0.13,0.231,0.522,0.102,2016-17\n9287,Solomon Hill,NOP,26.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2013,1,23,80,7.0,3.8,1.8,0.9,0.023,0.113,0.115,0.527,0.08,2016-17\n9288,Skal Labissiere,SAC,21.0,210.82,102.0582,Kentucky,Haiti,2016,1,28,33,8.8,4.9,0.8,-2.9,0.095,0.19399999999999998,0.212,0.5770000000000001,0.071,2016-17\n9289,Shelvin Mack,UTA,27.0,190.5,92.079176,Butler,USA,2011,2,34,55,7.8,2.3,2.8,0.3,0.02,0.099,0.195,0.518,0.21,2016-17\n9290,Sheldon Mac,WAS,24.0,198.12,90.7184,Miami (Fla.),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,3.0,1.1,0.5,-8.7,0.015,0.115,0.14300000000000002,0.518,0.078,2016-17\n9291,Shawn Long,PHI,24.0,205.74,115.66596000000001,Louisiana-Lafayette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,8.2,4.7,0.7,2.6,0.196,0.214,0.245,0.595,0.087,2016-17\n9292,Shaun Livingston,GSW,31.0,200.66,87.089664,None,USA,2004,1,4,76,5.1,2.0,1.8,7.6,0.025,0.095,0.135,0.568,0.146,2016-17\n9293,Shabazz Napier,POR,25.0,185.42,79.3786,Connecticut,USA,2014,1,24,53,4.1,1.2,1.3,2.7,0.019,0.122,0.22399999999999998,0.5329999999999999,0.2,2016-17\n9294,Shabazz Muhammad,MIN,24.0,198.12,101.151016,UCLA,USA,2013,1,14,78,9.9,2.8,0.4,-1.5,0.063,0.109,0.214,0.5660000000000001,0.038,2016-17\n9295,Seth Curry,DAL,26.0,187.96,83.91452,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,12.8,2.6,2.7,-0.7,0.013999999999999999,0.095,0.19699999999999998,0.601,0.159,2016-17\n9296,Sergio Rodriguez,PHI,31.0,190.5,79.83219199999998,None,Spain,2006,1,27,68,7.8,2.3,5.1,-5.3,0.015,0.10099999999999999,0.19399999999999998,0.484,0.349,2016-17\n9297,Serge Ibaka,TOR,27.0,208.28,106.59411999999999,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,79,14.8,6.8,0.9,-2.7,0.059000000000000004,0.188,0.21100000000000002,0.5660000000000001,0.05,2016-17\n9298,Semaj Christon,OKC,24.0,190.5,86.18248,Xavier,USA,2014,2,55,64,2.9,1.4,2.0,-6.5,0.023,0.085,0.127,0.387,0.193,2016-17\n9299,Sean Kilpatrick,BKN,27.0,193.04,99.336648,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,13.1,4.0,2.2,-6.4,0.013999999999999999,0.153,0.237,0.546,0.147,2016-17\n9300,Sasha Vujacic,NYK,33.0,200.66,88.45044,None,Slovenia,2004,1,27,42,3.0,1.4,1.2,-1.5,0.031,0.12300000000000001,0.17300000000000001,0.423,0.18899999999999997,2016-17\n9301,Sam Dekker,HOU,23.0,205.74,104.32616,Wisconsin,USA,2015,1,18,77,6.5,3.7,1.0,2.8,0.073,0.145,0.15,0.5489999999999999,0.079,2016-17\n9302,Salah Mejri,DAL,31.0,218.44,111.13004,None,Tunisia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,2.9,4.2,0.2,0.2,0.122,0.287,0.107,0.65,0.025,2016-17\n9303,Ryan Kelly,ATL,26.0,210.82,104.32616,Duke,USA,2013,2,48,16,1.6,1.1,0.5,2.6,0.01,0.168,0.147,0.408,0.11599999999999999,2016-17\n9304,Ryan Anderson,HOU,29.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,72,13.6,4.6,0.9,7.9,0.057999999999999996,0.115,0.179,0.583,0.046,2016-17\n9305,Russell Westbrook,OKC,28.0,190.5,90.7184,UCLA,USA,2008,1,4,81,31.6,10.7,10.4,3.3,0.053,0.27899999999999997,0.408,0.5539999999999999,0.5429999999999999,2016-17\n9306,Rudy Gobert,UTA,25.0,215.9,111.13004,None,France,2013,1,27,81,14.0,12.8,1.2,8.1,0.138,0.28800000000000003,0.16699999999999998,0.6809999999999999,0.057,2016-17\n9307,Rudy Gay,SAC,30.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,30,18.7,6.3,2.8,1.7,0.039,0.17600000000000002,0.251,0.5589999999999999,0.14,2016-17\n9308,Roy Hibbert,DEN,30.0,218.44,122.46983999999999,Georgetown,USA,2008,1,17,48,4.6,3.2,0.4,-0.3,0.086,0.14,0.139,0.614,0.048,2016-17\n9309,Ronnie Price,PHX,34.0,187.96,86.18248,Utah Valley,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.0,0.8,1.3,-12.8,0.02,0.068,0.087,0.272,0.188,2016-17\n9310,Rondae Hollis-Jefferson,BKN,22.0,200.66,97.068688,Arizona,USA,2015,1,23,78,8.7,5.8,2.0,-4.7,0.057999999999999996,0.21,0.187,0.517,0.135,2016-17\n9311,Ron Baker,NYK,24.0,193.04,99.79024,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,4.1,1.9,2.1,-2.5,0.015,0.113,0.152,0.456,0.188,2016-17\n9312,Rodney Stuckey,IND,31.0,195.58,92.98635999999999,Eastern Washington,USA,2007,1,15,39,7.2,2.2,2.2,-0.9,0.01,0.125,0.222,0.483,0.184,2016-17\n9313,Rodney McGruder,MIA,25.0,193.04,92.98635999999999,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,6.4,3.3,1.6,-0.2,0.054000000000000006,0.09300000000000001,0.124,0.506,0.08800000000000001,2016-17\n9314,Spencer Hawes,MIL,29.0,215.9,111.13004,Washington,USA,2007,1,10,54,6.2,3.5,1.5,-10.2,0.052000000000000005,0.215,0.19699999999999998,0.562,0.174,2016-17\n9315,Jordan McRae,CLE,26.0,195.58,81.19296800000001,Tennessee,USA,2014,2,58,37,4.4,1.1,0.5,-7.5,0.018000000000000002,0.099,0.21600000000000003,0.488,0.083,2016-17\n9316,Al Horford,BOS,31.0,208.28,111.13004,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,68,14.0,6.8,5.0,5.0,0.049,0.183,0.19899999999999998,0.5529999999999999,0.239,2016-17\n9317,Jordan Farmar,SAC,30.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,2006,1,26,2,6.0,1.5,4.5,-6.4,0.038,0.061,0.191,0.5,0.34600000000000003,2016-17\n9318,D.J. Augustin,ORL,29.0,182.88,83.007336,Texas,USA,2008,1,9,78,7.9,1.5,2.7,-15.1,0.01,0.077,0.19899999999999998,0.524,0.237,2016-17\n9319,D'Angelo Russell,LAL,21.0,195.58,88.45044,Ohio State,USA,2015,1,2,63,15.6,3.5,4.8,-8.7,0.018000000000000002,0.12,0.267,0.518,0.26899999999999996,2016-17\n9320,Cristiano Felicio,CHI,24.0,205.74,120.655472,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,4.8,4.7,0.6,-0.1,0.131,0.19899999999999998,0.126,0.603,0.061,2016-17\n9321,Courtney Lee,NYK,31.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,77,10.8,3.4,2.3,-4.9,0.023,0.092,0.145,0.5589999999999999,0.10400000000000001,2016-17\n9322,Cory Joseph,TOR,25.0,190.5,86.18248,Texas,Canada,2011,1,29,80,9.3,2.9,3.3,2.0,0.028999999999999998,0.10400000000000001,0.183,0.518,0.2,2016-17\n9323,Corey Brewer,LAL,31.0,205.74,84.368112,Florida,USA,2007,1,7,82,4.5,2.0,1.2,3.0,0.027000000000000003,0.11800000000000001,0.145,0.491,0.10400000000000001,2016-17\n9324,Cole Aldrich,MIN,28.0,210.82,113.398,Kansas,USA,2010,1,11,62,1.7,2.5,0.4,-0.2,0.11,0.248,0.094,0.5489999999999999,0.063,2016-17\n9325,Cody Zeller,CHA,24.0,213.36,108.86208,Indiana,USA,2013,1,4,62,10.3,6.5,1.6,5.4,0.085,0.17600000000000002,0.154,0.604,0.087,2016-17\n9326,Clint Capela,HOU,23.0,208.28,108.86208,None,Switzerland,2014,1,25,65,12.6,8.1,1.0,7.8,0.127,0.25,0.201,0.638,0.066,2016-17\n9327,Christian Wood,CHA,21.0,210.82,99.79024,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,2.7,2.2,0.2,5.5,0.149,0.14300000000000002,0.153,0.591,0.031,2016-17\n9328,Chris Paul,LAC,32.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,61,18.1,5.0,9.2,14.9,0.025,0.149,0.243,0.614,0.444,2016-17\n9329,Chris McCullough,WAS,22.0,205.74,97.52228000000001,Syracuse,USA,2015,1,29,16,2.3,1.2,0.1,26.8,0.129,0.12300000000000001,0.198,0.526,0.036000000000000004,2016-17\n9330,Dahntay Jones,CLE,36.0,198.12,102.0582,Duke,USA,2003,1,20,1,9.0,2.0,1.0,4.3,0.077,0.091,0.414,0.461,0.2,2016-17\n9331,Chris Andersen,CLE,38.0,208.28,111.13004,Blinn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,2.3,2.6,0.4,4.3,0.098,0.191,0.136,0.49700000000000005,0.063,2016-17\n9332,Cheick Diallo,NOP,20.0,205.74,99.79024,Kansas,Mali,2016,2,33,17,5.1,4.3,0.2,-9.4,0.115,0.28600000000000003,0.203,0.51,0.031,2016-17\n9333,Chasson Randle,NYK,24.0,187.96,83.91452,Stanford,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,5.3,1.2,1.3,-3.4,0.022000000000000002,0.09699999999999999,0.19699999999999998,0.586,0.17300000000000001,2016-17\n9334,Channing Frye,CLE,34.0,210.82,115.66596000000001,Arizona,USA,2005,1,8,74,9.1,3.9,0.6,1.0,0.031,0.19,0.196,0.612,0.05,2016-17\n9335,Chandler Parsons,MEM,28.0,208.28,104.32616,Florida,USA,2011,2,38,34,6.2,2.5,1.6,-3.6,0.01,0.141,0.184,0.436,0.122,2016-17\n9336,Carmelo Anthony,NYK,33.0,203.2,108.86208,Syracuse,USA,2003,1,3,74,22.4,5.9,2.9,-5.0,0.026000000000000002,0.16,0.29,0.535,0.141,2016-17\n9337,Caris LeVert,BKN,22.0,200.66,92.079176,Michigan,USA,2016,1,20,57,8.2,3.3,1.9,-2.7,0.02,0.141,0.16399999999999998,0.556,0.132,2016-17\n9338,Cameron Payne,CHI,22.0,190.5,83.91452,Murray State,USA,2015,1,14,31,5.2,1.5,1.8,-8.7,0.006999999999999999,0.111,0.215,0.40700000000000003,0.195,2016-17\n9339,CJ Wilcox,ORL,26.0,195.58,88.45044,Washington,USA,2014,1,28,22,1.0,0.5,0.5,-13.1,0.033,0.087,0.149,0.32899999999999996,0.174,2016-17\n9340,CJ Miles,IND,30.0,198.12,102.0582,None,USA,2005,2,34,76,10.7,3.0,0.6,0.8,0.019,0.129,0.183,0.5920000000000001,0.040999999999999995,2016-17\n9341,CJ McCollum,POR,25.0,190.5,86.18248,Lehigh,USA,2013,1,10,80,23.0,3.6,3.6,1.2,0.024,0.09,0.27399999999999997,0.585,0.175,2016-17\n9342,C.J. Watson,ORL,33.0,187.96,79.3786,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,4.5,1.4,1.8,-9.9,0.017,0.084,0.142,0.507,0.174,2016-17\n9343,Buddy Hield,SAC,23.0,193.04,97.068688,Oklahoma,Bahamas,2016,1,6,82,10.6,3.3,1.5,-5.5,0.02,0.134,0.214,0.541,0.10099999999999999,2016-17\n9344,Chinanu Onuaku,HOU,20.0,208.28,111.13004,Louisville,USA,2016,2,37,5,2.8,2.0,0.6,-41.4,0.049,0.17,0.10800000000000001,0.799,0.086,2016-17\n9345,Damian Jones,GSW,22.0,213.36,111.13004,Vanderbilt,USA,2016,1,30,10,1.9,2.3,0.0,-14.9,0.113,0.222,0.138,0.466,0.0,2016-17\n9346,Damian Lillard,POR,26.0,190.5,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,75,27.0,4.9,5.9,1.2,0.018000000000000002,0.134,0.309,0.586,0.27699999999999997,2016-17\n9347,Damjan Rudez,ORL,31.0,208.28,103.418976,None,Croatia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,1.8,0.6,0.4,-17.3,0.017,0.079,0.138,0.466,0.10099999999999999,2016-17\n9348,Derrick Favors,UTA,25.0,208.28,120.20188,Georgia Tech,USA,2010,1,3,50,9.5,6.1,1.1,2.8,0.092,0.205,0.20800000000000002,0.512,0.079,2016-17\n9349,Deron Williams,CLE,33.0,190.5,90.7184,Illinois,USA,2005,1,3,64,11.0,2.3,5.6,-2.8,0.009000000000000001,0.096,0.22399999999999998,0.541,0.35,2016-17\n9350,Denzel Valentine,CHI,23.0,198.12,96.16150400000001,Michigan State,USA,2016,1,14,57,5.1,2.6,1.1,-0.5,0.012,0.161,0.156,0.49200000000000005,0.095,2016-17\n9351,Dennis Schroder,ATL,23.0,185.42,78.017824,None,Germany,2013,1,17,79,17.9,3.1,6.3,-2.0,0.019,0.08800000000000001,0.276,0.5329999999999999,0.34,2016-17\n9352,Demetrius Jackson,BOS,22.0,185.42,91.171992,Notre Dame,USA,2016,2,45,5,2.0,0.8,0.6,6.3,0.091,0.11800000000000001,0.172,0.753,0.3,2016-17\n9353,Delon Wright,TOR,25.0,195.58,86.18248,Utah,USA,2015,1,20,27,5.6,1.8,2.1,8.8,0.042,0.084,0.16699999999999998,0.535,0.204,2016-17\n9354,Dejounte Murray,SAS,20.0,195.58,77.11064,Washington,USA,2016,1,29,38,3.4,1.1,1.3,2.9,0.023,0.11699999999999999,0.24100000000000002,0.503,0.23600000000000002,2016-17\n9355,DeMarre Carroll,TOR,30.0,203.2,96.16150400000001,Missouri,USA,2009,1,27,72,8.9,3.8,1.0,3.3,0.038,0.126,0.156,0.53,0.055999999999999994,2016-17\n9356,DeMarcus Cousins,NOP,26.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,72,27.0,11.0,4.6,-2.2,0.07200000000000001,0.305,0.364,0.562,0.262,2016-17\n9357,DeMar DeRozan,TOR,27.0,200.66,99.79024,Southern California,USA,2009,1,9,74,27.3,5.2,3.9,3.3,0.03,0.134,0.342,0.552,0.204,2016-17\n9358,DeAndre' Bembry,ATL,22.0,198.12,95.25432,Saint Joseph's,USA,2016,1,21,38,2.7,1.6,0.7,-3.4,0.042,0.138,0.15,0.48100000000000004,0.12300000000000001,2016-17\n9359,DeAndre Liggins,DAL,29.0,198.12,94.800728,Kentucky,USA,2011,2,53,62,2.5,1.7,0.9,2.8,0.028999999999999998,0.124,0.11599999999999999,0.47600000000000003,0.09699999999999999,2016-17\n9360,DeAndre Jordan,LAC,28.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,81,12.7,13.8,1.2,9.7,0.136,0.34299999999999997,0.153,0.6729999999999999,0.054000000000000006,2016-17\n9361,Davis Bertans,SAS,24.0,208.28,95.25432,None,Latvia,2011,2,42,67,4.5,1.5,0.7,6.3,0.031,0.105,0.155,0.609,0.084,2016-17\n9362,David West,GSW,36.0,205.74,113.398,Xavier,USA,2003,1,18,68,4.6,3.0,2.2,9.1,0.069,0.192,0.19399999999999998,0.5710000000000001,0.26,2016-17\n9363,David Nwaba,LAL,24.0,193.04,94.800728,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,6.0,3.2,0.7,2.2,0.049,0.131,0.12,0.611,0.048,2016-17\n9364,David Lee,SAS,34.0,205.74,111.13004,Florida,USA,2005,1,30,79,7.3,5.6,1.6,11.0,0.11800000000000001,0.21100000000000002,0.166,0.613,0.126,2016-17\n9365,Darrun Hilliard,DET,24.0,198.12,92.98635999999999,Villanova,USA,2015,2,38,39,3.3,0.8,0.8,-0.1,0.006,0.092,0.196,0.45899999999999996,0.133,2016-17\n9366,Darren Collison,SAC,29.0,182.88,79.3786,UCLA,USA,2009,1,21,68,13.2,2.2,4.6,-4.2,0.013000000000000001,0.07400000000000001,0.2,0.57,0.243,2016-17\n9367,Darrell Arthur,DEN,29.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2008,1,27,41,6.4,2.7,1.0,-0.4,0.043,0.155,0.18,0.583,0.099,2016-17\n9368,Dario Saric,PHI,23.0,208.28,101.151016,None,Croatia,2014,1,12,81,12.8,6.3,2.2,-7.2,0.059000000000000004,0.207,0.244,0.508,0.145,2016-17\n9369,Danuel House,WAS,24.0,200.66,97.52228000000001,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,2016-17\n9370,Dante Exum,UTA,21.0,198.12,86.18248,None,Australia,2014,1,5,66,6.2,2.0,1.7,2.0,0.028999999999999998,0.091,0.18100000000000002,0.521,0.14400000000000002,2016-17\n9371,Dante Cunningham,NOP,30.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,66,6.6,4.2,0.6,-0.3,0.036000000000000004,0.14400000000000002,0.10800000000000001,0.586,0.031,2016-17\n9372,Danny Green,SAS,30.0,198.12,97.52228000000001,North Carolina,USA,2009,2,46,68,7.3,3.3,1.8,7.8,0.02,0.11599999999999999,0.13699999999999998,0.537,0.09699999999999999,2016-17\n9373,Danilo Gallinari,DEN,28.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,63,18.2,5.2,2.1,2.7,0.021,0.14400000000000002,0.2,0.622,0.09,2016-17\n9374,Daniel Ochefu,WAS,23.0,210.82,111.13004,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.3,1.2,0.2,-20.5,0.077,0.28800000000000003,0.19,0.43,0.07,2016-17\n9375,Bryn Forbes,SAS,23.0,190.5,86.18248,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,2.6,0.6,0.6,-8.7,0.006999999999999999,0.08199999999999999,0.18100000000000002,0.462,0.146,2016-17\n9376,Derrick Jones Jr.,PHX,20.0,200.66,86.18248,Nevada-Las Vegas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,5.3,2.5,0.4,4.4,0.076,0.078,0.11699999999999999,0.604,0.03,2016-17\n9377,Bruno Caboclo,TOR,21.0,205.74,92.98635999999999,None,Brazil,2014,1,20,9,1.6,1.1,0.4,6.2,0.109,0.139,0.192,0.43799999999999994,0.154,2016-17\n9378,Brice Johnson,LAC,23.0,208.28,104.32616,North Carolina,USA,2016,1,25,3,1.3,1.0,0.3,44.9,0.14300000000000002,0.222,0.385,0.28600000000000003,0.16699999999999998,2016-17\n9379,Andrew Wiggins,MIN,22.0,203.2,90.264808,Kansas,Canada,2014,1,1,82,23.6,4.0,2.3,-0.5,0.039,0.087,0.28800000000000003,0.534,0.10400000000000001,2016-17\n9380,Andrew Nicholson,BKN,27.0,205.74,113.398,St. Bonaventure,Canada,2012,1,19,38,2.6,1.6,0.3,-17.6,0.05,0.156,0.17800000000000002,0.42700000000000005,0.047,2016-17\n9381,Andrew Harrison,MEM,22.0,198.12,96.615096,Kentucky,USA,2015,2,44,72,5.9,1.9,2.8,-0.3,0.017,0.09,0.16399999999999998,0.47700000000000004,0.209,2016-17\n9382,Andrew Bogut,CLE,32.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,27,2.9,8.1,1.8,-1.7,0.10300000000000001,0.32,0.106,0.46,0.133,2016-17\n9383,Andre Roberson,OKC,25.0,200.66,95.25432,Colorado,USA,2013,1,26,79,6.6,5.1,1.0,2.8,0.046,0.138,0.1,0.51,0.045,2016-17\n9384,Andre Iguodala,GSW,33.0,198.12,97.52228000000001,Arizona,USA,2004,1,9,76,7.6,4.0,3.4,13.4,0.03,0.131,0.113,0.624,0.16899999999999998,2016-17\n9385,Andre Drummond,DET,23.0,210.82,126.552168,Connecticut,USA,2012,1,9,81,13.6,13.8,1.1,-6.3,0.146,0.373,0.22399999999999998,0.518,0.06,2016-17\n9386,Anderson Varejao,GSW,34.0,210.82,123.830616,None,Brazil,2004,2,30,14,1.3,1.9,0.7,-8.4,0.133,0.188,0.124,0.478,0.152,2016-17\n9387,Amir Johnson,BOS,30.0,205.74,108.86208,None,USA,2005,2,56,80,6.5,4.6,1.8,8.0,0.084,0.16899999999999998,0.138,0.628,0.125,2016-17\n9388,Alonzo Gee,DEN,30.0,198.12,102.0582,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,0.8,1.2,0.5,1.4,0.046,0.136,0.10800000000000001,0.306,0.092,2016-17\n9389,Allen Crabbe,POR,25.0,198.12,97.52228000000001,California,USA,2013,2,31,79,10.7,2.9,1.2,-2.8,0.009000000000000001,0.105,0.149,0.602,0.063,2016-17\n9390,Alexis Ajinca,NOP,29.0,218.44,112.490816,None,France,2008,1,20,39,5.3,4.5,0.3,-4.7,0.084,0.225,0.171,0.529,0.031,2016-17\n9391,Anthony Bennett,BKN,24.0,203.2,106.59411999999999,Nevada-Las Vegas,Canada,2013,1,1,23,5.0,3.4,0.5,-10.6,0.10400000000000001,0.207,0.191,0.5329999999999999,0.075,2016-17\n9392,Alex Poythress,PHI,23.0,200.66,107.95489599999999,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,10.7,4.8,0.8,-9.6,0.073,0.13699999999999998,0.166,0.5479999999999999,0.052000000000000005,2016-17\n9393,Alex Abrines,OKC,23.0,198.12,86.18248,None,Spain,2013,2,32,68,6.0,1.3,0.6,-2.3,0.019,0.07400000000000001,0.157,0.56,0.055,2016-17\n9394,Alec Burks,UTA,25.0,198.12,97.068688,Colorado,USA,2011,1,12,42,6.7,2.9,0.7,0.1,0.028999999999999998,0.18,0.21899999999999997,0.501,0.07400000000000001,2016-17\n9395,Alan Williams,PHX,24.0,203.2,117.93392,California-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,7.4,6.2,0.5,-0.3,0.138,0.293,0.20600000000000002,0.547,0.049,2016-17\n9396,Alan Anderson,LAC,34.0,198.12,99.79024,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,2.9,0.8,0.4,-10.8,0.011000000000000001,0.077,0.142,0.494,0.052000000000000005,2016-17\n9397,Al-Farouq Aminu,POR,26.0,205.74,99.79024,Wake Forest,USA,2010,1,8,61,8.7,7.4,1.6,1.8,0.049,0.23199999999999998,0.158,0.506,0.08199999999999999,2016-17\n9398,Al Jefferson,IND,32.0,208.28,131.088088,None,USA,2004,1,15,66,8.1,4.2,0.9,-5.8,0.086,0.251,0.26,0.526,0.114,2016-17\n9399,Zach Randolph,MEM,35.0,205.74,117.93392,Michigan State,USA,2001,1,19,73,14.1,8.2,1.7,-1.1,0.113,0.28,0.285,0.49,0.131,2016-17\n9400,Adreian Payne,MIN,26.0,208.28,107.501304,Michigan State,USA,2014,1,15,18,3.5,1.8,0.4,0.8,0.069,0.2,0.22399999999999998,0.505,0.08900000000000001,2016-17\n9401,Aaron Harrison,CHA,22.0,198.12,95.25432,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.2,0.6,0.6,-18.6,0.0,0.2,0.142,0.102,0.375,2016-17\n9402,Aaron Gordon,ORL,21.0,205.74,99.79024,Arizona,USA,2014,1,4,80,12.7,5.1,1.9,-2.8,0.054000000000000006,0.141,0.2,0.53,0.09699999999999999,2016-17\n9403,Aaron Brooks,IND,32.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,65,5.0,1.1,1.9,-3.0,0.022000000000000002,0.064,0.191,0.507,0.21600000000000003,2016-17\n9404,AJ Hammons,DAL,24.0,213.36,117.93392,Purdue,USA,2016,2,46,22,2.2,1.6,0.2,-0.6,0.049,0.19899999999999998,0.16699999999999998,0.47200000000000003,0.038,2016-17\n9405,Alex Len,PHX,24.0,215.9,117.93392,Maryland,Ukraine,2013,1,5,77,8.0,6.6,0.6,-11.1,0.10400000000000001,0.251,0.17600000000000002,0.5529999999999999,0.043,2016-17\n9406,Anthony Brown,ORL,24.0,200.66,95.707912,Stanford,USA,2015,2,34,11,3.9,3.0,0.7,1.3,0.048,0.163,0.158,0.43,0.08,2016-17\n9407,Anthony Davis,NOP,24.0,210.82,114.758776,Kentucky,USA,2012,1,1,75,28.0,11.8,2.1,1.7,0.067,0.26899999999999996,0.326,0.58,0.11,2016-17\n9408,Anthony Morrow,CHI,31.0,195.58,95.25432,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,5.5,0.6,0.5,-1.8,0.018000000000000002,0.03,0.161,0.505,0.052000000000000005,2016-17\n9409,Briante Weber,CHA,24.0,187.96,74.84268,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,3.1,1.3,1.1,-10.8,0.043,0.126,0.17300000000000001,0.462,0.168,2016-17\n9410,Brian Roberts,CHA,31.0,185.42,78.471416,Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,3.5,1.0,1.3,-7.0,0.013000000000000001,0.094,0.18600000000000003,0.51,0.214,2016-17\n9411,Brandon Rush,MIN,31.0,198.12,102.0582,Kansas,USA,2008,1,13,47,4.2,2.1,1.0,-0.8,0.019,0.08900000000000001,0.09699999999999999,0.505,0.057999999999999996,2016-17\n9412,Brandon Knight,PHX,25.0,190.5,88.45044,Kentucky,USA,2011,1,8,54,11.0,2.2,2.4,-12.1,0.023,0.094,0.253,0.502,0.19399999999999998,2016-17\n9413,Brandon Jennings,WAS,27.0,185.42,77.11064,None,USA,2009,1,10,81,7.1,2.4,4.9,-3.0,0.018000000000000002,0.1,0.175,0.479,0.308,2016-17\n9414,Brandon Ingram,LAL,19.0,205.74,86.18248,Duke,USA,2016,1,2,79,9.4,4.0,2.1,-8.0,0.027999999999999997,0.128,0.16899999999999998,0.474,0.105,2016-17\n9415,Brandon Bass,LAC,32.0,203.2,113.398,Louisiana State,USA,2005,2,33,52,5.6,2.5,0.4,-13.0,0.086,0.165,0.2,0.65,0.063,2016-17\n9416,Brandan Wright,MEM,29.0,208.28,95.25432,North Carolina,USA,2007,1,8,28,6.8,2.8,0.5,3.9,0.078,0.115,0.166,0.628,0.06,2016-17\n9417,Bradley Beal,WAS,24.0,195.58,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,77,23.1,3.1,3.5,5.6,0.022000000000000002,0.078,0.263,0.604,0.154,2016-17\n9418,Boris Diaw,UTA,35.0,203.2,113.398,None,France,2003,1,21,73,4.6,2.2,2.3,2.4,0.043,0.10300000000000001,0.158,0.494,0.207,2016-17\n9419,Bojan Bogdanovic,WAS,28.0,203.2,102.0582,None,Croatia,2011,2,31,81,13.7,3.4,1.4,-7.0,0.02,0.124,0.22399999999999998,0.585,0.086,2016-17\n9420,Bobby Portis,CHI,22.0,210.82,111.58363200000001,Arkansas,USA,2015,1,22,64,6.8,4.6,0.5,-4.3,0.078,0.242,0.193,0.545,0.059000000000000004,2016-17\n9421,Bobby Brown,HOU,32.0,187.96,79.3786,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,2.5,0.2,0.6,-12.1,0.0,0.05,0.23399999999999999,0.509,0.175,2016-17\n9422,Boban Marjanovic,DET,28.0,220.98,131.54168,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,5.5,3.7,0.3,1.9,0.166,0.313,0.248,0.606,0.054000000000000006,2016-17\n9423,Blake Griffin,LAC,28.0,208.28,113.851592,Oklahoma,USA,2009,1,1,61,21.6,8.1,4.9,10.6,0.064,0.204,0.278,0.569,0.235,2016-17\n9424,Bismack Biyombo,ORL,24.0,205.74,115.66596000000001,None,Democratic Republic of the Congo,2011,1,7,81,6.0,7.0,0.9,-9.4,0.094,0.256,0.135,0.546,0.065,2016-17\n9425,Beno Udrih,DET,34.0,190.5,92.98635999999999,None,Slovenia,2004,1,28,39,5.8,1.5,3.4,5.4,0.012,0.102,0.201,0.535,0.364,2016-17\n9426,Ben McLemore,SAC,24.0,195.58,88.45044,Kansas,USA,2013,1,7,61,8.1,2.1,0.8,-6.5,0.019,0.106,0.201,0.5379999999999999,0.068,2016-17\n9427,Ben Bentil,DAL,22.0,205.74,106.59411999999999,Providence,Ghana,2016,2,51,3,0.0,0.7,0.0,-44.0,0.0,0.25,0.184,0.0,0.0,2016-17\n9428,Axel Toupane,NOP,24.0,200.66,95.25432,None,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.8,0.3,0.0,-6.8,0.0,0.023,0.086,0.611,0.0,2016-17\n9429,Avery Bradley,BOS,26.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,55,16.3,6.1,2.2,1.2,0.04,0.161,0.218,0.5479999999999999,0.107,2016-17\n9430,Austin Rivers,LAC,24.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,74,12.0,2.2,2.8,-0.1,0.011000000000000001,0.076,0.203,0.545,0.155,2016-17\n9431,Arron Afflalo,SAC,31.0,195.58,95.25432,UCLA,USA,2007,1,27,61,8.4,2.0,1.3,-7.7,0.006999999999999999,0.087,0.147,0.5589999999999999,0.077,2016-17\n9432,Aron Baynes,DET,30.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,4.9,4.4,0.4,5.2,0.10800000000000001,0.20600000000000002,0.14300000000000002,0.57,0.039,2016-17\n9433,Arinze Onuaku,ORL,29.0,205.74,115.66596000000001,Syracuse,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,0.5,0.8,0.3,-30.5,0.069,0.21100000000000002,0.10300000000000001,0.5,0.14300000000000002,2016-17\n9434,Archie Goodwin,BKN,22.0,195.58,92.98635999999999,Kentucky,USA,2013,1,29,15,7.3,1.9,1.6,-5.4,0.039,0.106,0.209,0.6509999999999999,0.18600000000000003,2016-17\n9435,Anthony Tolliver,SAC,32.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,7.1,3.6,1.2,-4.8,0.040999999999999995,0.14800000000000002,0.135,0.595,0.077,2016-17\n9436,Brook Lopez,BKN,29.0,213.36,121.562656,Stanford,USA,2008,1,10,75,20.5,5.4,2.3,-4.2,0.057999999999999996,0.13,0.29,0.578,0.14300000000000002,2016-17\n9437,Jordan Hill,MIN,29.0,208.28,108.86208,Arizona,USA,2009,1,8,7,1.7,2.0,0.0,13.9,0.205,0.133,0.18,0.43200000000000005,0.0,2016-17\n9438,Derrick Rose,NYK,28.0,190.5,86.18248,Memphis,USA,2008,1,1,64,18.0,3.8,4.4,-3.9,0.034,0.092,0.256,0.53,0.21600000000000003,2016-17\n9439,Devin Booker,PHX,20.0,198.12,93.439952,Kentucky,USA,2015,1,13,78,22.1,3.2,3.4,-4.4,0.018000000000000002,0.08199999999999999,0.284,0.531,0.16,2016-17\n9440,Jaylen Brown,BOS,20.0,200.66,102.0582,California,USA,2016,1,3,78,6.6,2.8,0.8,-2.2,0.038,0.146,0.183,0.539,0.077,2016-17\n9441,Jason Terry,MIL,39.0,187.96,83.91452,Arizona,USA,1999,1,10,74,4.1,1.4,1.3,4.7,0.013000000000000001,0.077,0.098,0.6,0.1,2016-17\n9442,Jason Smith,WAS,31.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,74,5.7,3.5,0.5,-0.7,0.071,0.203,0.16899999999999998,0.598,0.052000000000000005,2016-17\n9443,Jarrod Uthoff,DAL,24.0,205.74,100.243832,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,4.4,2.4,1.0,-26.8,0.066,0.149,0.174,0.48700000000000004,0.141,2016-17\n9444,Jarrett Jack,NOP,33.0,190.5,90.7184,Georgia Tech,USA,2005,1,22,2,3.0,0.0,2.5,-14.3,0.0,0.0,0.09,0.773,0.263,2016-17\n9445,Jarnell Stokes,DEN,23.0,205.74,115.66596000000001,Tennessee,USA,2014,2,35,2,1.5,1.0,1.0,-3.1,0.111,0.14300000000000002,0.111,0.7979999999999999,0.4,2016-17\n9446,Jarell Martin,MEM,23.0,208.28,108.40848799999999,Louisiana State,USA,2015,1,25,42,3.9,3.9,0.2,-4.1,0.078,0.24,0.161,0.47700000000000004,0.025,2016-17\n9447,Jarell Eddie,PHX,25.0,200.66,98.88305600000001,Virginia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,4.8,1.4,0.0,-3.4,0.013999999999999999,0.08800000000000001,0.154,0.523,0.0,2016-17\n9448,Jared Sullinger,TOR,25.0,205.74,117.93392,Ohio State,USA,2012,1,21,11,3.4,2.5,0.3,-15.8,0.079,0.185,0.204,0.366,0.048,2016-17\n9449,Jared Dudley,PHX,31.0,200.66,102.0582,Boston College,USA,2007,1,22,64,6.8,3.5,1.9,-1.0,0.024,0.156,0.138,0.579,0.126,2016-17\n9450,James Young,BOS,21.0,198.12,97.52228000000001,Kentucky,USA,2014,1,17,29,2.3,0.9,0.1,-5.8,0.027999999999999997,0.10400000000000001,0.132,0.5489999999999999,0.03,2016-17\n9451,James Michael McAdoo,GSW,24.0,205.74,108.86208,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,2.8,1.8,0.3,-0.7,0.08,0.129,0.149,0.5429999999999999,0.06,2016-17\n9452,Jeff Green,ORL,30.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,69,9.2,3.1,1.2,-9.1,0.027000000000000003,0.125,0.204,0.505,0.08900000000000001,2016-17\n9453,James Jones,CLE,36.0,203.2,98.88305600000001,Miami (FL),USA,2003,2,49,48,2.8,0.8,0.3,-11.2,0.009000000000000001,0.102,0.139,0.655,0.062,2016-17\n9454,James Harden,HOU,27.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,81,29.1,8.1,11.2,6.3,0.035,0.212,0.341,0.613,0.505,2016-17\n9455,James Ennis III,MEM,26.0,200.66,95.25432,Long Beach State,USA,2013,2,50,64,6.7,4.0,1.0,0.7,0.051,0.14300000000000002,0.129,0.581,0.067,2016-17\n9456,Jameer Nelson,DEN,35.0,182.88,86.18248,Saint Joseph's,USA,2004,1,20,75,9.2,2.6,5.1,1.1,0.015,0.08900000000000001,0.157,0.544,0.258,2016-17\n9457,Jamal Murray,DEN,20.0,193.04,93.89354399999999,Kentucky,Canada,2016,1,7,82,9.9,2.6,2.1,1.0,0.026000000000000002,0.10400000000000001,0.21600000000000003,0.518,0.142,2016-17\n9458,Jamal Crawford,LAC,37.0,195.58,88.45044,Michigan,USA,2000,1,8,82,12.3,1.6,2.6,-1.7,0.009000000000000001,0.057999999999999996,0.225,0.525,0.159,2016-17\n9459,Jakob Poeltl,TOR,21.0,213.36,104.32616,Utah,Austria,2016,1,9,54,3.1,3.1,0.2,0.3,0.13699999999999998,0.16899999999999998,0.121,0.589,0.03,2016-17\n9460,Jake Layman,POR,23.0,205.74,95.25432,Maryland,USA,2016,2,47,35,2.2,0.7,0.3,-0.4,0.025,0.07200000000000001,0.191,0.40399999999999997,0.07200000000000001,2016-17\n9461,Jahlil Okafor,PHI,21.0,210.82,124.7378,Duke,USA,2015,1,3,50,11.8,4.8,1.2,-14.5,0.075,0.163,0.247,0.546,0.09699999999999999,2016-17\n9462,Jae Crowder,BOS,26.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,72,13.9,5.8,2.2,7.8,0.024,0.171,0.17,0.613,0.09699999999999999,2016-17\n9463,Jabari Parker,MIL,22.0,203.2,113.398,Duke,USA,2014,1,2,51,20.1,6.2,2.8,-2.5,0.053,0.151,0.26,0.563,0.13699999999999998,2016-17\n9464,JaVale McGee,GSW,29.0,213.36,122.46983999999999,Nevada,USA,2008,1,18,77,6.1,3.2,0.2,18.7,0.156,0.187,0.226,0.642,0.032,2016-17\n9465,JaMychal Green,MEM,27.0,205.74,102.965384,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,8.9,7.1,1.1,0.4,0.091,0.212,0.147,0.601,0.064,2016-17\n9466,James Johnson,MIA,30.0,205.74,113.398,Wake Forest,USA,2009,1,16,76,12.8,4.9,3.6,2.6,0.035,0.163,0.21899999999999997,0.564,0.21,2016-17\n9467,Jeff Teague,IND,29.0,187.96,84.368112,Wake Forest,USA,2009,1,19,82,15.3,4.0,7.8,1.2,0.013999999999999999,0.12300000000000001,0.221,0.574,0.359,2016-17\n9468,Jeff Withey,UTA,27.0,213.36,104.779752,Kansas,USA,2013,2,39,51,2.9,2.4,0.1,-0.2,0.135,0.18,0.145,0.588,0.025,2016-17\n9469,Jerami Grant,OKC,23.0,205.74,95.25432,Syracuse,USA,2014,2,39,80,5.5,2.6,0.6,-5.4,0.027000000000000003,0.122,0.12300000000000001,0.556,0.044000000000000004,2016-17\n9470,Jordan Crawford,NOP,28.0,195.58,88.45044,Xavier,USA,2010,1,27,19,14.1,1.8,3.0,0.2,0.01,0.077,0.259,0.5820000000000001,0.192,2016-17\n9471,Jordan Clarkson,LAL,25.0,195.58,87.996848,Missouri,USA,2014,2,46,82,14.7,3.0,2.6,-8.9,0.022000000000000002,0.09300000000000001,0.23199999999999998,0.526,0.14300000000000002,2016-17\n9472,Jonathon Simmons,SAS,27.0,198.12,88.45044,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,78,6.2,2.1,1.6,8.8,0.017,0.111,0.179,0.504,0.13699999999999998,2016-17\n9473,Jonathan Gibson,DAL,29.0,187.96,83.91452,New Mexico State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,6.2,1.3,1.5,-19.6,0.005,0.121,0.253,0.49200000000000005,0.215,2016-17\n9474,Jonas Valanciunas,TOR,25.0,213.36,115.66596000000001,None,Lithuania,2011,1,5,80,12.0,9.5,0.7,2.5,0.124,0.297,0.195,0.601,0.043,2016-17\n9475,Jonas Jerebko,BOS,30.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,78,3.8,3.5,0.9,3.2,0.055,0.192,0.115,0.537,0.081,2016-17\n9476,Jon Leuer,DET,28.0,208.28,103.418976,Wisconsin,USA,2011,2,40,75,10.2,5.4,1.5,-2.3,0.055,0.174,0.17300000000000001,0.551,0.08800000000000001,2016-17\n9477,Johnny O'Bryant III,CHA,24.0,205.74,116.573144,Louisiana State,USA,2014,2,36,11,3.5,1.7,0.5,-15.2,0.13,0.161,0.21100000000000002,0.5820000000000001,0.125,2016-17\n9478,John Wall,WAS,26.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2010,1,1,78,23.1,4.2,10.7,3.9,0.023,0.105,0.302,0.541,0.45,2016-17\n9479,John Lucas III,MIN,34.0,180.34,75.296272,Oklahoma State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.4,0.0,0.2,46.9,0.0,0.0,0.166,0.25,0.2,2016-17\n9480,John Jenkins,PHX,26.0,193.04,97.52228000000001,Vanderbilt,USA,2012,1,23,4,1.8,0.3,0.3,21.6,0.0,0.111,0.182,0.595,0.083,2016-17\n9481,John Henson,MIL,26.0,210.82,103.872568,North Carolina,USA,2012,1,14,58,6.8,5.1,1.0,-1.8,0.09300000000000001,0.20199999999999999,0.16399999999999998,0.55,0.076,2016-17\n9482,Joffrey Lauvergne,CHI,25.0,210.82,99.79024,None,France,2013,2,55,70,5.4,3.6,1.0,-5.6,0.08199999999999999,0.205,0.188,0.509,0.11,2016-17\n9483,Joel Embiid,PHI,23.0,213.36,113.398,Kansas,Cameroon,2014,1,3,31,20.2,7.8,2.1,3.2,0.092,0.247,0.363,0.584,0.174,2016-17\n9484,Joel Bolomboy,UTA,23.0,205.74,106.59411999999999,Weber State,Ukraine,2016,2,52,12,1.8,1.4,0.2,11.3,0.083,0.255,0.18,0.59,0.065,2016-17\n9485,Joel Anthony,SAS,34.0,205.74,111.13004,Nevada-Las Vegas,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.3,1.6,0.2,-7.3,0.068,0.19,0.08800000000000001,0.64,0.040999999999999995,2016-17\n9486,Joe Young,IND,25.0,187.96,81.64656,Oregon,USA,2015,2,43,33,2.1,0.5,0.5,-26.1,0.006999999999999999,0.133,0.26,0.433,0.203,2016-17\n9487,Joe Johnson,UTA,36.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,78,9.2,3.1,1.8,4.2,0.022000000000000002,0.129,0.18600000000000003,0.542,0.125,2016-17\n9488,Joe Ingles,UTA,29.0,203.2,102.511792,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,7.1,3.2,2.7,4.8,0.013999999999999999,0.139,0.139,0.604,0.168,2016-17\n9489,Joe Harris,BKN,25.0,198.12,99.336648,Virginia,USA,2014,2,33,52,8.2,2.8,1.0,-10.5,0.013999999999999999,0.11699999999999999,0.161,0.5579999999999999,0.076,2016-17\n9490,Jodie Meeks,ORL,29.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2009,2,41,36,9.1,2.1,1.3,-5.4,0.006999999999999999,0.114,0.196,0.5670000000000001,0.08900000000000001,2016-17\n9491,Joakim Noah,NYK,32.0,210.82,104.32616,Florida,USA,2007,1,9,46,5.0,8.8,2.2,-6.0,0.162,0.256,0.125,0.491,0.138,2016-17\n9492,Jimmy Butler,CHI,27.0,200.66,104.779752,Marquette,USA,2011,1,30,76,23.9,6.2,5.5,3.0,0.05,0.131,0.265,0.586,0.243,2016-17\n9493,Jerryd Bayless,PHI,28.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,3,11.0,4.0,4.3,-12.9,0.047,0.127,0.284,0.45299999999999996,0.361,2016-17\n9494,Jerian Grant,CHI,24.0,193.04,89.811216,Notre Dame,USA,2015,1,19,63,5.9,1.8,1.9,2.6,0.018000000000000002,0.1,0.163,0.555,0.172,2016-17\n9495,Jeremy Lin,BKN,28.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,14.5,3.8,5.1,-2.9,0.013000000000000001,0.146,0.259,0.5660000000000001,0.33799999999999997,2016-17\n9496,Jeremy Lamb,CHA,25.0,195.58,83.91452,Connecticut,USA,2012,1,12,62,9.7,4.3,1.2,-1.1,0.028999999999999998,0.22399999999999998,0.235,0.55,0.113,2016-17\n9497,JR Smith,CLE,31.0,198.12,102.0582,None,USA,2004,1,18,41,8.6,2.8,1.5,3.3,0.016,0.086,0.145,0.484,0.071,2016-17\n9498,Derrick Williams,CLE,26.0,203.2,108.86208,Arizona,USA,2011,1,2,50,6.1,2.6,0.6,-3.2,0.026000000000000002,0.15,0.177,0.537,0.054000000000000006,2016-17\n9499,JJ Redick,LAC,33.0,193.04,86.18248,Duke,USA,2006,1,11,78,15.0,2.2,1.4,9.7,0.006,0.078,0.217,0.599,0.07400000000000001,2016-17\n9500,Ivica Zubac,LAL,20.0,215.9,108.86208,None,Croatia,2016,2,32,38,7.5,4.2,0.8,-9.3,0.07200000000000001,0.21,0.204,0.547,0.078,2016-17\n9501,Evan Fournier,ORL,24.0,200.66,92.98635999999999,None,France,2012,1,20,68,17.2,3.1,3.0,-4.9,0.021,0.081,0.233,0.555,0.14400000000000002,2016-17\n9502,Ersan Ilyasova,ATL,30.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,82,13.1,5.9,1.7,-0.9,0.059000000000000004,0.184,0.22,0.546,0.107,2016-17\n9503,Eric Gordon,HOU,28.0,193.04,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,75,16.2,2.7,2.5,6.2,0.013999999999999999,0.078,0.22,0.557,0.125,2016-17\n9504,Eric Bledsoe,PHX,27.0,185.42,92.98635999999999,Kentucky,USA,2010,1,18,66,21.1,4.8,6.3,-4.1,0.025,0.139,0.28,0.563,0.309,2016-17\n9505,Enes Kanter,OKC,25.0,210.82,111.13004,Kentucky,Turkey,2011,1,3,72,14.3,6.7,0.9,-0.1,0.147,0.21,0.275,0.599,0.078,2016-17\n9506,Emmanuel Mudiay,DEN,21.0,195.58,90.7184,None,Democratic Republic of the Congo,2015,1,7,55,11.0,3.2,3.9,-5.5,0.023,0.11599999999999999,0.22399999999999998,0.483,0.222,2016-17\n9507,Elijah Millsap,PHX,29.0,200.66,97.52228000000001,Alabama-Birmingham,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.5,3.0,0.5,-1.8,0.125,0.15,0.19899999999999998,0.19,0.067,2016-17\n9508,Elfrid Payton,ORL,23.0,193.04,83.91452,Louisiana-Lafayette,USA,2014,1,10,82,12.8,4.7,6.5,-2.7,0.039,0.136,0.213,0.52,0.32899999999999996,2016-17\n9509,Edy Tavares,CLE,25.0,220.98,120.20188,None,Cabo Verde,2014,2,43,2,4.0,5.5,0.5,15.2,0.16,0.24100000000000002,0.13699999999999998,0.633,0.071,2016-17\n9510,Ed Davis,POR,28.0,208.28,111.13004,North Carolina,USA,2010,1,13,46,4.3,5.3,0.6,-5.9,0.128,0.213,0.11900000000000001,0.563,0.05,2016-17\n9511,E'Twaun Moore,NOP,28.0,193.04,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,73,9.6,2.1,2.2,-2.4,0.019,0.07,0.174,0.537,0.138,2016-17\n9512,Dwyane Wade,CHI,35.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,60,18.3,4.5,3.8,-2.4,0.037000000000000005,0.125,0.293,0.508,0.221,2016-17\n9513,Evan Turner,POR,28.0,200.66,99.79024,Ohio State,USA,2010,1,2,65,9.0,3.8,3.2,-4.5,0.024,0.14400000000000002,0.18600000000000003,0.491,0.196,2016-17\n9514,Dwight Powell,DAL,25.0,210.82,108.86208,Stanford,Canada,2014,2,45,77,6.7,4.0,0.6,-6.4,0.077,0.20199999999999999,0.166,0.588,0.062,2016-17\n9515,Draymond Green,GSW,27.0,200.66,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,76,10.2,7.9,7.0,15.9,0.046,0.205,0.16,0.522,0.272,2016-17\n9516,Dragan Bender,PHX,19.0,215.9,102.0582,None,Croatia,2016,1,4,43,3.4,2.4,0.5,-2.0,0.043,0.155,0.14800000000000002,0.44,0.057,2016-17\n9517,Doug McDermott,OKC,25.0,203.2,99.336648,Creighton,USA,2014,1,11,66,9.0,2.7,0.9,-3.1,0.015,0.11699999999999999,0.165,0.5539999999999999,0.06,2016-17\n9518,Dorian Finney-Smith,DAL,24.0,203.2,99.79024,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,4.3,2.7,0.8,-1.4,0.037000000000000005,0.124,0.11699999999999999,0.486,0.061,2016-17\n9519,Donatas Motiejunas,NOP,26.0,213.36,100.697424,None,Lithuania,2011,1,20,34,4.4,3.0,0.9,-11.1,0.057,0.18,0.174,0.47,0.096,2016-17\n9520,Domantas Sabonis,OKC,21.0,210.82,108.86208,Gonzaga,Lithuania,2016,1,11,81,5.9,3.6,1.0,0.2,0.032,0.16399999999999998,0.158,0.469,0.073,2016-17\n9521,Dirk Nowitzki,DAL,39.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,54,14.2,6.5,1.5,-1.7,0.018000000000000002,0.267,0.255,0.529,0.099,2016-17\n9522,Dion Waiters,MIA,25.0,193.04,99.79024,Syracuse,USA,2012,1,4,46,15.8,3.3,4.3,2.8,0.015,0.107,0.264,0.507,0.23399999999999999,2016-17\n9523,Diamond Stone,LAC,20.0,210.82,115.66596000000001,Maryland,USA,2016,2,40,7,1.4,0.9,0.0,-58.7,0.037000000000000005,0.2,0.324,0.33899999999999997,0.0,2016-17\n9524,Deyonta Davis,MEM,20.0,208.28,108.86208,Michigan State,USA,2016,2,31,36,1.6,1.7,0.1,-7.2,0.08800000000000001,0.185,0.11900000000000001,0.528,0.015,2016-17\n9525,Dewayne Dedmon,SAS,27.0,213.36,111.13004,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,5.1,6.5,0.6,8.4,0.114,0.302,0.122,0.645,0.049,2016-17\n9526,Devin Harris,DAL,34.0,190.5,83.91452,Wisconsin,USA,2004,1,5,65,6.7,2.0,2.1,2.1,0.011000000000000001,0.126,0.19399999999999998,0.5489999999999999,0.19699999999999998,2016-17\n9527,Dwight Howard,ATL,31.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,74,13.5,12.7,1.4,-2.0,0.153,0.31,0.191,0.627,0.076,2016-17\n9528,Frank Kaminsky,CHA,24.0,213.36,108.86208,Wisconsin,USA,2015,1,9,75,11.7,4.5,2.2,0.9,0.033,0.158,0.22,0.502,0.131,2016-17\n9529,Fred VanVleet,TOR,23.0,182.88,88.45044,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,2.9,1.1,0.9,12.1,0.015,0.13,0.205,0.44299999999999995,0.18,2016-17\n9530,Garrett Temple,SAC,31.0,198.12,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,7.8,2.8,2.6,-5.1,0.022000000000000002,0.10099999999999999,0.142,0.545,0.146,2016-17\n9531,Ish Smith,DET,28.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,9.4,2.9,5.2,0.6,0.011000000000000001,0.121,0.204,0.47700000000000004,0.319,2016-17\n9532,Isaiah Whitehead,BKN,22.0,193.04,96.615096,Seton Hall,USA,2016,2,42,73,7.4,2.5,2.6,-2.9,0.021,0.09300000000000001,0.183,0.48700000000000004,0.17300000000000001,2016-17\n9533,Isaiah Thomas,BOS,28.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,76,28.9,2.7,5.9,5.0,0.019,0.07,0.337,0.625,0.305,2016-17\n9534,Isaiah Taylor,HOU,22.0,190.5,77.11064,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.8,0.8,0.8,-14.6,0.021,0.040999999999999995,0.065,0.19,0.07,2016-17\n9535,Isaiah Canaan,CHI,26.0,182.88,91.171992,Murray State,USA,2013,2,34,39,4.6,1.3,0.9,-6.8,0.01,0.08199999999999999,0.156,0.483,0.099,2016-17\n9536,Iman Shumpert,CLE,27.0,195.58,99.79024,Georgia Tech,USA,2011,1,17,76,7.5,2.9,1.4,1.9,0.023,0.098,0.142,0.536,0.08,2016-17\n9537,Ian Mahinmi,WAS,30.0,210.82,118.841104,None,France,2005,1,28,31,5.6,4.8,0.6,0.3,0.098,0.204,0.14,0.601,0.05,2016-17\n9538,Ian Clark,GSW,26.0,190.5,79.3786,Belmont,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,77,6.8,1.6,1.2,3.1,0.023,0.09,0.198,0.575,0.122,2016-17\n9539,Hollis Thompson,NOP,26.0,203.2,93.439952,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,5.1,2.8,0.9,-6.0,0.027999999999999997,0.128,0.133,0.48200000000000004,0.07200000000000001,2016-17\n9540,Henry Ellenson,DET,20.0,210.82,111.13004,Marquette,USA,2016,1,18,19,3.2,2.2,0.4,-2.0,0.055999999999999994,0.23399999999999999,0.248,0.444,0.07400000000000001,2016-17\n9541,Hassan Whiteside,MIA,28.0,213.36,120.20188,Marshall,USA,2010,2,33,77,17.0,14.1,0.7,1.3,0.129,0.349,0.226,0.579,0.037000000000000005,2016-17\n9542,Harrison Barnes,DAL,25.0,203.2,102.0582,North Carolina,USA,2012,1,7,79,19.2,5.0,1.5,-2.1,0.037000000000000005,0.132,0.255,0.541,0.076,2016-17\n9543,Greivis Vasquez,BKN,30.0,198.12,98.429464,Maryland,Venezuela,2010,1,28,3,2.3,0.7,1.7,-18.7,0.0,0.051,0.11,0.376,0.185,2016-17\n9544,Greg Monroe,MIL,27.0,210.82,120.20188,Georgetown,USA,2010,1,7,81,11.7,6.6,2.3,3.7,0.11199999999999999,0.237,0.242,0.5720000000000001,0.165,2016-17\n9545,Gorgui Dieng,MIN,27.0,210.82,108.86208,Louisville,Senegal,2013,1,21,82,10.0,7.9,1.9,0.2,0.08199999999999999,0.20199999999999999,0.141,0.555,0.086,2016-17\n9546,Gordon Hayward,UTA,27.0,203.2,102.511792,Butler,USA,2010,1,9,73,21.9,5.4,3.5,7.1,0.023,0.152,0.276,0.595,0.179,2016-17\n9547,Goran Dragic,MIA,31.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,73,20.3,3.8,5.8,0.6,0.027999999999999997,0.098,0.268,0.575,0.28300000000000003,2016-17\n9548,Glenn Robinson III,IND,23.0,198.12,100.697424,Michigan,USA,2014,2,40,69,6.1,3.6,0.7,-1.9,0.046,0.14400000000000002,0.129,0.564,0.048,2016-17\n9549,Giannis Antetokounmpo,MIL,22.0,210.82,100.697424,None,Greece,2013,1,15,80,22.9,8.8,5.4,1.5,0.057999999999999996,0.226,0.28300000000000003,0.599,0.26899999999999996,2016-17\n9550,Gerald Henderson,PHI,29.0,195.58,97.52228000000001,Duke,USA,2009,1,12,72,9.2,2.6,1.6,-8.4,0.022000000000000002,0.10400000000000001,0.179,0.529,0.10800000000000001,2016-17\n9551,Gerald Green,BOS,31.0,200.66,92.98635999999999,None,USA,2005,1,18,47,5.6,1.8,0.7,1.3,0.032,0.14,0.22899999999999998,0.524,0.1,2016-17\n9552,Georgios Papagiannis,SAC,19.0,215.9,108.86208,None,Greece,2016,1,13,22,5.6,3.9,0.9,-6.2,0.09,0.183,0.16899999999999998,0.573,0.085,2016-17\n9553,Georges Niang,IND,24.0,203.2,104.32616,Iowa State,USA,2016,2,50,23,0.9,0.7,0.2,-5.3,0.021,0.16899999999999998,0.18899999999999997,0.285,0.07400000000000001,2016-17\n9554,George Hill,UTA,31.0,190.5,85.275296,Indiana Purdue-Indianapolis,USA,2008,1,26,49,16.9,3.4,4.2,8.6,0.017,0.105,0.23600000000000002,0.599,0.22699999999999998,2016-17\n9555,Gary Payton II,MIL,24.0,190.5,86.18248,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,3.3,2.0,2.2,-26.5,0.0,0.14800000000000002,0.162,0.413,0.22399999999999998,2016-17\n9556,Gary Neal,ATL,32.0,193.04,95.25432,Towson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.0,0.5,0.5,-18.0,0.0,0.077,0.201,0.228,0.125,2016-17\n9557,Gary Harris,DEN,22.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2014,1,19,57,14.9,3.1,2.9,1.0,0.031,0.083,0.185,0.611,0.129,2016-17\n9558,J.J. Barea,DAL,33.0,182.88,83.91452,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,10.9,2.4,5.5,1.8,0.013000000000000001,0.11699999999999999,0.261,0.521,0.42100000000000004,2016-17\n9559,Zaza Pachulia,GSW,33.0,210.82,124.7378,None,Georgia,2003,2,42,70,6.1,5.9,1.9,15.8,0.13,0.225,0.151,0.588,0.131,2016-17\n9560,Willy Hernangomez,NYK,23.0,210.82,108.86208,None,Spain,2015,2,35,72,8.2,7.0,1.3,-2.8,0.142,0.263,0.20199999999999999,0.564,0.11599999999999999,2016-17\n9561,Briante Weber,MEM,25.0,187.96,74.84268,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,2.8,1.9,1.2,-21.6,0.03,0.13,0.111,0.527,0.139,2017-18\n9562,Jae Crowder,UTA,27.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,80,9.7,3.4,1.2,0.6,0.028999999999999998,0.10300000000000001,0.16899999999999998,0.525,0.071,2017-18\n9563,Jahlil Okafor,BKN,22.0,210.82,117.93392,Duke,USA,2015,1,3,28,6.3,3.0,0.4,-22.6,0.057999999999999996,0.19,0.21600000000000003,0.584,0.07,2017-18\n9564,Jake Layman,POR,24.0,205.74,95.25432,Maryland,USA,2016,2,47,35,1.0,0.5,0.3,-11.5,0.024,0.078,0.139,0.35200000000000004,0.099,2017-18\n9565,Jakob Poeltl,TOR,22.0,213.36,104.32616,Utah,Austria,2016,1,9,82,6.9,4.8,0.7,8.3,0.107,0.15,0.14300000000000002,0.662,0.054000000000000006,2017-18\n9566,Jalen Jones,DAL,25.0,200.66,99.79024,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,4.6,2.4,0.3,-6.6,0.063,0.154,0.193,0.485,0.032,2017-18\n9567,Jamal Crawford,MIN,38.0,195.58,83.91452,Michigan,USA,2000,1,8,80,10.3,1.2,2.3,-4.5,0.013000000000000001,0.05,0.231,0.519,0.177,2017-18\n9568,Jamal Murray,DEN,21.0,193.04,93.89354399999999,Kentucky,Canada,2016,1,7,81,16.7,3.7,3.4,3.7,0.033,0.087,0.223,0.5760000000000001,0.159,2017-18\n9569,Jameel Warney,DAL,24.0,203.2,117.93392,\"Stony Brook, N.Y.\",USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,5.7,3.0,0.0,-7.4,0.138,0.2,0.23399999999999999,0.599,0.0,2017-18\n9570,Jameer Nelson,DET,36.0,182.88,86.18248,None,USA,2004,1,20,50,4.9,2.1,3.6,-5.7,0.013000000000000001,0.08800000000000001,0.13699999999999998,0.489,0.255,2017-18\n9571,Jamel Artis,ORL,25.0,200.66,96.615096,Pittsburgh,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,5.1,2.5,1.2,-0.9,0.013000000000000001,0.11900000000000001,0.142,0.457,0.098,2017-18\n9572,James Ennis III,DET,27.0,200.66,95.25432,Cal State-Long Beach,USA,2013,2,50,72,7.1,3.1,1.0,-5.6,0.045,0.096,0.134,0.588,0.069,2017-18\n9573,James Harden,HOU,28.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,72,30.4,5.4,8.8,10.0,0.017,0.13699999999999998,0.353,0.619,0.449,2017-18\n9574,Jacob Wiley,BKN,23.0,203.2,101.151016,Eastern Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.8,2.2,0.4,18.1,0.053,0.225,0.063,0.41,0.091,2017-18\n9575,James Johnson,MIA,31.0,203.2,108.86208,Wake Forest,USA,2009,1,16,73,10.8,4.9,3.8,0.1,0.032,0.14800000000000002,0.185,0.575,0.22,2017-18\n9576,James Webb III,BKN,24.0,205.74,91.625584,Boise State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,1.6,2.4,0.4,-13.3,0.059000000000000004,0.138,0.099,0.33299999999999996,0.044000000000000004,2017-18\n9577,James Young,PHI,22.0,198.12,97.52228000000001,Kentucky,USA,2014,1,17,6,2.8,0.3,0.3,-20.4,0.0,0.028999999999999998,0.131,0.511,0.053,2017-18\n9578,Jamil Wilson,LAC,27.0,200.66,103.872568,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,7.0,2.1,0.7,0.8,0.01,0.1,0.145,0.634,0.055999999999999994,2017-18\n9579,Jared Dudley,PHX,32.0,200.66,108.86208,Boston College,USA,2007,1,22,48,3.2,2.0,1.6,0.1,0.011000000000000001,0.126,0.102,0.5529999999999999,0.153,2017-18\n9580,Jarell Eddie,CHI,26.0,200.66,98.88305600000001,Virginia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.0,0.3,0.0,-10.0,0.0,0.16699999999999998,0.091,0.0,0.0,2017-18\n9581,Jarell Martin,MEM,24.0,208.28,108.40848799999999,Louisiana State,USA,2015,1,25,73,7.7,4.4,1.0,-7.6,0.057,0.139,0.168,0.516,0.073,2017-18\n9582,Jarrett Allen,BKN,20.0,210.82,106.140528,Texas,USA,2017,1,22,72,8.2,5.4,0.7,-4.1,0.096,0.157,0.162,0.636,0.055,2017-18\n9583,Jarrett Jack,NYK,34.0,190.5,90.7184,Georgia Tech,USA,2005,1,22,62,7.5,3.1,5.6,-0.7,0.013999999999999999,0.106,0.16399999999999998,0.489,0.302,2017-18\n9584,Jason Smith,WAS,32.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,33,3.4,1.6,0.4,-15.8,0.06,0.122,0.204,0.455,0.084,2017-18\n9585,Jason Terry,MIL,40.0,187.96,83.91452,Arizona,USA,1999,1,10,51,3.3,0.9,1.2,1.5,0.006,0.055999999999999994,0.09699999999999999,0.525,0.098,2017-18\n9586,Jawun Evans,LAC,21.0,182.88,86.18248,Oklahoma State,USA,2017,2,39,48,4.8,1.8,2.1,2.1,0.011000000000000001,0.092,0.17,0.42100000000000004,0.177,2017-18\n9587,Jaylen Brown,BOS,21.0,200.66,102.0582,California,USA,2016,1,3,70,14.5,4.9,1.6,7.7,0.03,0.124,0.20800000000000002,0.562,0.081,2017-18\n9588,James Michael McAdoo,PHI,25.0,205.74,104.32616,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,2.7,0.7,0.0,2.6,0.0,0.125,0.22,0.508,0.0,2017-18\n9589,Jaylen Morris,ATL,22.0,195.58,83.91452,Molloy,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,4.7,2.7,1.2,-17.9,0.018000000000000002,0.125,0.154,0.43799999999999994,0.13,2017-18\n9590,Jacob Pullen,PHI,28.0,185.42,90.7184,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,0.0,0.0,4.2,0.0,0.0,0.188,0.5,0.0,2017-18\n9591,Jabari Parker,MIL,23.0,203.2,113.398,Duke,USA,2014,1,2,31,12.6,4.9,1.9,-3.9,0.055,0.145,0.228,0.55,0.129,2017-18\n9592,Gordon Hayward,BOS,28.0,203.2,102.511792,Butler,USA,2010,1,9,1,2.0,1.0,0.0,27.3,0.0,0.2,0.154,0.5,0.0,2017-18\n9593,Gorgui Dieng,MIN,28.0,210.82,113.851592,Louisville,Senegal,2013,1,21,79,5.9,4.6,0.9,-6.6,0.078,0.201,0.159,0.5429999999999999,0.08,2017-18\n9594,Greg Monroe,BOS,28.0,210.82,120.20188,Georgetown,USA,2010,1,7,51,10.3,6.9,2.2,-9.6,0.10400000000000001,0.244,0.218,0.598,0.18899999999999997,2017-18\n9595,Guerschon Yabusele,BOS,22.0,203.2,117.93392,None,France,2016,1,16,33,2.4,1.6,0.5,-0.8,0.065,0.152,0.146,0.5589999999999999,0.107,2017-18\n9596,Harrison Barnes,DAL,26.0,203.2,102.0582,North Carolina,USA,2012,1,7,77,18.9,6.1,2.0,-6.1,0.027999999999999997,0.154,0.247,0.539,0.10099999999999999,2017-18\n9597,Hassan Whiteside,MIA,29.0,213.36,120.20188,Marshall,USA,2010,2,33,54,14.0,11.4,1.0,-2.8,0.121,0.317,0.235,0.573,0.068,2017-18\n9598,Henry Ellenson,DET,21.0,210.82,111.13004,Marquette,USA,2016,1,18,38,4.0,2.1,0.5,0.5,0.028999999999999998,0.20800000000000002,0.233,0.47600000000000003,0.098,2017-18\n9599,Ian Clark,NOP,27.0,190.5,79.3786,Belmont,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,7.4,1.7,1.5,1.0,0.006999999999999999,0.07400000000000001,0.168,0.529,0.107,2017-18\n9600,Ian Mahinmi,WAS,31.0,210.82,118.841104,None,France,2005,1,28,77,4.8,4.1,0.7,1.4,0.11800000000000001,0.156,0.15,0.601,0.068,2017-18\n9601,Ike Anigbogu,IND,19.0,208.28,118.841104,UCLA,USA,2017,2,47,11,1.2,0.8,0.0,-25.5,0.152,0.138,0.179,0.5579999999999999,0.0,2017-18\n9602,Iman Shumpert,SAC,28.0,195.58,99.79024,Georgia Tech,USA,2011,1,17,14,4.4,2.9,1.2,5.4,0.026000000000000002,0.113,0.125,0.48,0.084,2017-18\n9603,Isaiah Canaan,OKC,27.0,182.88,91.171992,Murray State,USA,2013,2,34,20,8.6,2.3,3.8,1.2,0.013999999999999999,0.094,0.193,0.539,0.276,2017-18\n9604,Jack Cooley,SAC,27.0,208.28,124.284208,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,5.7,4.3,0.9,-4.6,0.131,0.184,0.185,0.5660000000000001,0.128,2017-18\n9605,Isaiah Hicks,NYK,23.0,205.74,109.769264,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,4.4,2.3,0.9,-7.7,0.040999999999999995,0.11800000000000001,0.175,0.501,0.098,2017-18\n9606,Isaiah Thomas,LAL,29.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,32,15.2,2.1,4.8,-6.9,0.019,0.055999999999999994,0.276,0.508,0.268,2017-18\n9607,Isaiah Whitehead,BKN,23.0,193.04,96.615096,Seton Hall,USA,2016,2,42,16,6.3,1.6,1.3,-2.3,0.022000000000000002,0.113,0.27399999999999997,0.53,0.213,2017-18\n9608,Ish Smith,DET,29.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,10.9,2.7,4.4,0.8,0.013000000000000001,0.095,0.203,0.525,0.273,2017-18\n9609,Ivan Rabb,MEM,21.0,208.28,99.79024,\"University of California, Berkeley\",USA,2017,2,35,36,5.6,4.4,0.9,-8.4,0.102,0.21600000000000003,0.16699999999999998,0.599,0.095,2017-18\n9610,Ivica Zubac,LAL,21.0,215.9,108.86208,None,Croatia,2016,2,32,43,3.7,2.9,0.6,5.0,0.10099999999999999,0.168,0.172,0.557,0.095,2017-18\n9611,J.J. Barea,DAL,34.0,182.88,83.91452,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,11.6,2.9,6.3,0.7,0.009000000000000001,0.12,0.243,0.545,0.426,2017-18\n9612,JJ Redick,PHI,34.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2006,1,11,70,17.1,2.5,3.0,7.0,0.004,0.071,0.20600000000000002,0.614,0.149,2017-18\n9613,JR Smith,CLE,32.0,198.12,102.0582,None,USA,2004,1,18,80,8.3,2.9,1.8,-2.3,0.013000000000000001,0.092,0.136,0.534,0.087,2017-18\n9614,JaKarr Sampson,SAC,25.0,205.74,93.89354399999999,\"St. John's, N.Y.\",USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,4.7,3.5,0.4,-0.1,0.057999999999999996,0.161,0.124,0.585,0.040999999999999995,2017-18\n9615,JaMychal Green,MEM,28.0,205.74,102.965384,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,10.3,8.4,1.4,-8.0,0.096,0.218,0.17800000000000002,0.53,0.08199999999999999,2017-18\n9616,JaVale McGee,GSW,30.0,213.36,122.46983999999999,Nevada-Reno,USA,2008,1,18,65,4.8,2.6,0.5,2.6,0.10099999999999999,0.166,0.183,0.6409999999999999,0.08,2017-18\n9617,Jabari Bird,BOS,23.0,198.12,89.811216,California,USA,2017,2,56,13,3.0,1.5,0.6,6.6,0.055,0.105,0.141,0.615,0.099,2017-18\n9618,Isaiah Taylor,ATL,23.0,190.5,77.11064,Texas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,6.6,1.4,3.1,-0.8,0.018000000000000002,0.057999999999999996,0.195,0.49200000000000005,0.272,2017-18\n9619,Jayson Tatum,BOS,20.0,203.2,92.98635999999999,Duke,USA,2017,1,3,80,13.9,5.0,1.6,6.9,0.021,0.138,0.192,0.586,0.081,2017-18\n9620,Jeff Green,CLE,31.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,78,10.8,3.2,1.3,3.7,0.034,0.095,0.19,0.5870000000000001,0.081,2017-18\n9621,Jeff Teague,MIN,30.0,187.96,85.728888,Wake Forest,USA,2009,1,19,70,14.2,3.0,7.0,2.7,0.011000000000000001,0.081,0.201,0.5529999999999999,0.298,2017-18\n9622,Jordan Crawford,NOP,29.0,195.58,88.45044,Xavier,USA,2010,1,27,5,6.6,0.8,2.6,-14.5,0.036000000000000004,0.036000000000000004,0.23,0.601,0.35100000000000003,2017-18\n9623,Jordan Mickey,MIA,23.0,203.2,106.59411999999999,Louisiana State,USA,2015,2,33,23,4.0,3.5,0.4,-6.0,0.065,0.226,0.168,0.515,0.051,2017-18\n9624,Jose Calderon,CLE,36.0,190.5,90.7184,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,4.5,1.5,2.1,3.2,0.017,0.079,0.11800000000000001,0.643,0.175,2017-18\n9625,Josh Gray,PHX,24.0,185.42,81.64656,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,6.4,2.0,2.4,-35.1,0.017,0.10400000000000001,0.243,0.349,0.24,2017-18\n9626,Josh Hart,LAL,23.0,195.58,97.52228000000001,Villanova,USA,2017,1,30,63,7.9,4.2,1.3,-1.9,0.027999999999999997,0.14300000000000002,0.133,0.596,0.076,2017-18\n9627,Josh Huestis,OKC,26.0,200.66,104.32616,Stanford,USA,2014,1,29,69,2.3,2.3,0.3,6.0,0.042,0.11699999999999999,0.095,0.41700000000000004,0.027000000000000003,2017-18\n9628,Josh Jackson,PHX,21.0,203.2,90.7184,Kansas,USA,2017,1,4,77,13.1,4.6,1.5,-11.7,0.044000000000000004,0.12300000000000001,0.253,0.48,0.105,2017-18\n9629,Josh Magette,ATL,28.0,185.42,72.57472,Alabama Huntsville,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,2.6,1.1,3.2,-0.5,0.009000000000000001,0.079,0.11900000000000001,0.46399999999999997,0.37,2017-18\n9630,Josh McRoberts,DAL,31.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2007,2,37,2,0.0,0.0,0.0,-14.3,0.0,0.0,0.071,0.0,0.0,2017-18\n9631,Josh Richardson,MIA,24.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,2015,2,40,81,12.9,3.5,2.9,0.8,0.025,0.08,0.17600000000000002,0.551,0.131,2017-18\n9632,Josh Smith,NOP,32.0,205.74,102.0582,None,USA,2004,1,17,3,0.7,1.3,0.0,-34.3,0.136,0.1,0.11800000000000001,0.25,0.0,2017-18\n9633,Jrue Holiday,NOP,28.0,193.04,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,81,19.0,4.5,6.0,4.9,0.022000000000000002,0.095,0.225,0.57,0.243,2017-18\n9634,Jordan Clarkson,CLE,26.0,195.58,87.996848,Missouri,USA,2014,2,46,81,13.9,2.7,2.7,-1.9,0.028999999999999998,0.08,0.253,0.542,0.193,2017-18\n9635,Juancho Hernangomez,DEN,22.0,205.74,104.32616,None,Spain,2016,1,15,25,3.3,2.2,0.5,-4.2,0.062,0.139,0.134,0.511,0.06,2017-18\n9636,Julyan Stone,CHA,29.0,198.12,90.7184,Texas-El Paso,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,0.8,1.3,1.1,9.3,0.005,0.153,0.051,0.684,0.187,2017-18\n9637,Justin Anderson,PHI,24.0,198.12,104.32616,Virginia,USA,2015,1,21,38,6.2,2.4,0.7,-7.2,0.046,0.12,0.188,0.54,0.078,2017-18\n9638,Justin Holiday,CHI,29.0,198.12,83.91452,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,12.2,4.0,2.1,-4.0,0.013000000000000001,0.114,0.177,0.513,0.09699999999999999,2017-18\n9639,Justin Jackson,SAC,23.0,203.2,95.25432,North Carolina,USA,2017,1,15,68,6.7,2.8,1.1,-7.6,0.018000000000000002,0.109,0.139,0.521,0.071,2017-18\n9640,Justin Patton,MIN,21.0,213.36,107.047712,Creighton,USA,2017,1,16,1,2.0,0.0,0.0,30.0,0.0,0.0,0.2,0.5,0.0,2017-18\n9641,Justise Winslow,MIA,22.0,200.66,102.0582,Duke,USA,2015,1,10,68,7.8,5.4,2.2,1.0,0.037000000000000005,0.17800000000000002,0.158,0.496,0.134,2017-18\n9642,Jusuf Nurkic,POR,23.0,213.36,127.00576000000001,None,Bosnia and Herzegovina,2014,1,16,79,14.3,9.0,1.8,3.6,0.087,0.237,0.257,0.528,0.115,2017-18\n9643,Kadeem Allen,BOS,25.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2017,2,53,18,1.1,0.6,0.7,-8.4,0.034,0.067,0.132,0.366,0.16699999999999998,2017-18\n9644,Karl-Anthony Towns,MIN,22.0,213.36,112.490816,Kentucky,USA,2015,1,1,82,21.3,12.3,2.4,6.1,0.085,0.272,0.225,0.6459999999999999,0.105,2017-18\n9645,Kawhi Leonard,SAS,27.0,200.66,104.32616,San Diego State,USA,2011,1,15,9,16.2,4.7,2.3,3.9,0.028999999999999998,0.159,0.304,0.5720000000000001,0.191,2017-18\n9646,Kay Felder,DET,23.0,175.26,79.83219199999998,None,USA,2016,2,54,16,3.6,1.1,1.3,-15.1,0.019,0.10800000000000001,0.28,0.379,0.247,2017-18\n9647,Kelly Olynyk,MIA,27.0,213.36,111.13004,Gonzaga,Canada,2013,1,13,76,11.5,5.7,2.7,5.3,0.052000000000000005,0.2,0.213,0.612,0.18,2017-18\n9648,Julius Randle,LAL,23.0,205.74,113.398,Kentucky,USA,2014,1,7,82,16.1,8.0,2.6,-1.4,0.08199999999999999,0.20199999999999999,0.251,0.606,0.158,2017-18\n9649,Jordan Bell,GSW,23.0,205.74,101.604608,Oregon,USA,2017,2,38,57,4.6,3.6,1.8,8.9,0.08199999999999999,0.162,0.134,0.6409999999999999,0.166,2017-18\n9650,Jonathon Simmons,ORL,28.0,198.12,88.45044,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,13.9,3.5,2.5,-6.9,0.03,0.087,0.215,0.555,0.131,2017-18\n9651,Jonathan Isaac,ORL,20.0,208.28,95.25432,Florida State,USA,2017,1,6,27,5.4,3.7,0.7,-8.6,0.028999999999999998,0.141,0.149,0.465,0.053,2017-18\n9652,Jeff Withey,DAL,28.0,213.36,104.32616,Kansas,USA,2013,2,39,10,1.5,1.0,0.0,25.0,0.023,0.22,0.2,0.444,0.0,2017-18\n9653,Jerami Grant,OKC,24.0,205.74,99.79024,Syracuse,USA,2014,2,39,81,8.4,3.9,0.7,1.7,0.05,0.14,0.161,0.607,0.055,2017-18\n9654,Jeremy Evans,ATL,30.0,205.74,90.7184,Western Kentucky,USA,2010,2,55,1,2.0,1.0,0.0,-23.1,0.14300000000000002,0.0,0.14300000000000002,1.0,0.0,2017-18\n9655,Jeremy Lamb,CHA,26.0,195.58,83.91452,Connecticut,USA,2012,1,12,80,12.9,4.1,2.3,1.3,0.024,0.14,0.22,0.5589999999999999,0.154,2017-18\n9656,Jeremy Lin,BKN,29.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,18.0,0.0,4.0,-9.5,0.0,0.0,0.254,0.597,0.235,2017-18\n9657,Jerian Grant,CHI,25.0,193.04,89.811216,Notre Dame,USA,2015,1,19,74,8.4,2.3,4.6,-7.1,0.017,0.084,0.172,0.528,0.314,2017-18\n9658,Jerryd Bayless,PHI,29.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,39,7.9,2.1,1.4,-3.4,0.016,0.066,0.146,0.546,0.085,2017-18\n9659,Jimmy Butler,MIN,28.0,203.2,107.047712,Marquette,USA,2011,1,30,59,22.2,5.3,4.9,8.3,0.038,0.11199999999999999,0.245,0.59,0.204,2017-18\n9660,Joakim Noah,NYK,33.0,210.82,104.32616,Florida,USA,2007,1,9,7,1.7,2.0,0.6,-1.9,0.128,0.2,0.162,0.51,0.2,2017-18\n9661,Jodie Meeks,WAS,30.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2009,2,41,77,6.3,1.6,0.9,-6.8,0.013000000000000001,0.102,0.179,0.5479999999999999,0.1,2017-18\n9662,Joe Harris,BKN,26.0,198.12,99.336648,Virginia,USA,2014,2,33,78,10.8,3.3,1.6,-3.3,0.024,0.10099999999999999,0.161,0.634,0.10099999999999999,2017-18\n9663,Joe Ingles,UTA,30.0,203.2,102.511792,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,11.5,4.2,4.8,5.3,0.01,0.125,0.156,0.623,0.222,2017-18\n9664,Joe Johnson,HOU,37.0,200.66,108.86208,Arkansas,USA,2001,1,10,55,6.8,3.1,1.5,-3.6,0.011000000000000001,0.13,0.157,0.49,0.109,2017-18\n9665,Joe Young,IND,26.0,187.96,83.91452,Oregon,USA,2015,2,43,53,3.9,1.2,0.7,-6.8,0.02,0.091,0.16899999999999998,0.521,0.10300000000000001,2017-18\n9666,Joel Bolomboy,UTA,24.0,205.74,106.59411999999999,Weber State,Ukraine,2016,2,52,6,1.5,1.7,0.0,-18.1,0.133,0.121,0.115,0.521,0.0,2017-18\n9667,Joel Embiid,PHI,24.0,213.36,113.398,Kansas,Cameroon,2014,1,3,63,22.9,11.0,3.2,11.7,0.078,0.255,0.33,0.573,0.182,2017-18\n9668,Joffrey Lauvergne,SAS,26.0,210.82,117.93392,None,France,2013,2,55,55,4.1,3.1,0.7,-5.8,0.11800000000000001,0.207,0.192,0.536,0.121,2017-18\n9669,John Collins,ATL,20.0,208.28,106.59411999999999,Wake Forest,USA,2017,1,19,74,10.5,7.3,1.3,-6.2,0.094,0.201,0.174,0.62,0.09,2017-18\n9670,John Henson,MIL,27.0,210.82,103.872568,North Carolina,USA,2012,1,14,76,8.8,6.8,1.5,4.9,0.083,0.185,0.149,0.5820000000000001,0.083,2017-18\n9671,John Holland,CLE,29.0,195.58,92.98635999999999,Boston U.,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.3,1.0,0.2,-8.8,0.036000000000000004,0.10400000000000001,0.17800000000000002,0.41700000000000004,0.04,2017-18\n9672,John Wall,WAS,27.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2010,1,1,41,19.4,3.7,9.6,3.8,0.016,0.08800000000000001,0.281,0.515,0.425,2017-18\n9673,Johnathan Motley,DAL,23.0,208.28,104.32616,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,8.7,4.5,0.6,-3.4,0.071,0.2,0.24,0.55,0.078,2017-18\n9674,Johnny O'Bryant III,CHA,25.0,205.74,116.573144,Louisiana State,USA,2014,2,36,36,4.8,2.6,0.4,-10.7,0.063,0.17300000000000001,0.21899999999999997,0.47,0.067,2017-18\n9675,Jon Leuer,DET,29.0,208.28,103.418976,Wisconsin,USA,2011,2,40,8,5.4,4.0,0.6,1.8,0.049,0.179,0.151,0.505,0.051,2017-18\n9676,Jonas Jerebko,UTA,31.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,74,5.8,3.3,0.6,1.7,0.048,0.175,0.151,0.586,0.057,2017-18\n9677,Jonas Valanciunas,TOR,26.0,213.36,115.66596000000001,None,Lithuania,2011,1,5,77,12.7,8.6,1.1,5.6,0.106,0.263,0.222,0.628,0.075,2017-18\n9678,Jonathan Gibson,BOS,30.0,187.96,83.91452,New Mexico State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,8.5,0.8,1.0,0.2,0.0,0.071,0.28,0.7390000000000001,0.14800000000000002,2017-18\n9679,Goran Dragic,MIA,32.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,75,17.3,4.1,4.8,0.2,0.023,0.105,0.25,0.5429999999999999,0.245,2017-18\n9680,Glenn Robinson III,IND,24.0,200.66,97.52228000000001,Michigan,USA,2014,2,40,23,4.1,1.6,0.7,-0.6,0.03,0.078,0.11900000000000001,0.529,0.068,2017-18\n9681,Giannis Antetokounmpo,MIL,23.0,210.82,100.697424,None,Greece,2013,1,15,75,26.9,10.0,4.8,2.8,0.06,0.218,0.307,0.598,0.237,2017-18\n9682,Gian Clavell,DAL,24.0,193.04,83.91452,Colorado State,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,2.9,1.0,0.4,14.8,0.016,0.102,0.147,0.53,0.071,2017-18\n9683,Damian Jones,GSW,23.0,213.36,111.13004,Vanderbilt,USA,2016,1,30,15,1.7,0.9,0.1,0.5,0.06,0.09300000000000001,0.14300000000000002,0.517,0.037000000000000005,2017-18\n9684,Damian Lillard,POR,27.0,190.5,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,73,26.9,4.5,6.6,6.1,0.022000000000000002,0.094,0.295,0.594,0.301,2017-18\n9685,Damien Wilkins,IND,38.0,198.12,98.429464,Georgia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.7,0.8,0.5,7.0,0.031,0.07200000000000001,0.125,0.405,0.075,2017-18\n9686,Damion Lee,ATL,25.0,198.12,95.25432,Louisville,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,10.7,4.7,1.9,-3.6,0.024,0.138,0.182,0.489,0.109,2017-18\n9687,Damyean Dotson,NYK,24.0,195.58,95.25432,Houston,USA,2017,2,44,44,4.1,1.9,0.7,-2.8,0.018000000000000002,0.142,0.16899999999999998,0.532,0.098,2017-18\n9688,Daniel Hamilton,OKC,22.0,200.66,88.45044,Connecticut,USA,2016,2,56,6,2.0,0.8,1.3,-22.8,0.0,0.16699999999999998,0.2,0.545,0.615,2017-18\n9689,Daniel Theis,BOS,26.0,205.74,110.22285600000001,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,5.3,4.3,0.9,1.2,0.092,0.18899999999999997,0.15,0.616,0.099,2017-18\n9690,Danilo Gallinari,LAC,29.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,21,15.3,4.8,2.0,0.3,0.013000000000000001,0.133,0.205,0.545,0.09699999999999999,2017-18\n9691,Danny Green,SAS,31.0,198.12,97.52228000000001,North Carolina,USA,2009,2,46,70,8.6,3.6,1.6,2.4,0.022000000000000002,0.115,0.163,0.509,0.08900000000000001,2017-18\n9692,Dante Cunningham,BKN,31.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,73,5.7,4.1,0.7,-1.1,0.049,0.133,0.114,0.539,0.042,2017-18\n9693,Dante Exum,UTA,22.0,198.12,86.18248,None,Australia,2014,1,5,14,8.1,1.9,3.1,8.1,0.018000000000000002,0.083,0.223,0.5660000000000001,0.27,2017-18\n9694,Danuel House Jr.,PHX,25.0,200.66,99.79024,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,6.6,3.3,1.1,3.2,0.032,0.14,0.16,0.5329999999999999,0.092,2017-18\n9695,Dakari Johnson,OKC,22.0,213.36,115.66596000000001,Kentucky,USA,2015,2,48,31,1.8,1.1,0.3,10.9,0.099,0.111,0.139,0.575,0.083,2017-18\n9696,Dario Saric,PHI,24.0,208.28,101.151016,None,Croatia,2014,1,12,78,14.6,6.7,2.6,5.9,0.067,0.147,0.204,0.5820000000000001,0.129,2017-18\n9697,Darrell Arthur,DEN,30.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2008,1,27,19,2.8,0.8,0.5,-10.5,0.021,0.087,0.188,0.5589999999999999,0.10099999999999999,2017-18\n9698,Darren Collison,IND,30.0,187.96,83.91452,UCLA,USA,2009,1,21,69,12.4,2.6,5.3,2.6,0.019,0.07200000000000001,0.17,0.61,0.257,2017-18\n9699,Darrun Hilliard,SAS,25.0,198.12,99.79024,Villanova,USA,2015,2,38,14,1.1,0.5,0.8,5.6,0.0,0.08,0.11900000000000001,0.36200000000000004,0.147,2017-18\n9700,David Nwaba,CHI,25.0,193.04,94.800728,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,7.9,4.7,1.5,-5.8,0.05,0.142,0.153,0.542,0.094,2017-18\n9701,David Stockton,UTA,27.0,180.34,74.84268,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,3.3,0.0,0.0,-46.3,0.0,0.0,0.25,1.05,0.0,2017-18\n9702,David West,GSW,37.0,205.74,113.398,Xavier,USA,2003,1,18,73,6.8,3.3,1.9,1.9,0.07200000000000001,0.163,0.223,0.6,0.22,2017-18\n9703,Davis Bertans,SAS,25.0,208.28,95.25432,None,Latvia,2011,2,42,77,5.9,2.0,1.0,3.5,0.017,0.122,0.168,0.588,0.102,2017-18\n9704,Davon Reed,PHX,23.0,198.12,95.25432,Miami,USA,2017,2,32,21,3.0,1.9,0.6,-14.2,0.006999999999999999,0.149,0.158,0.38799999999999996,0.087,2017-18\n9705,De'Aaron Fox,SAC,20.0,190.5,79.3786,Kentucky,USA,2017,1,5,73,11.6,2.8,4.4,-10.2,0.016,0.087,0.22699999999999998,0.478,0.24,2017-18\n9706,DeAndre Jordan,LAC,29.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,77,12.0,15.2,1.5,-2.4,0.132,0.33899999999999997,0.151,0.648,0.07400000000000001,2017-18\n9707,DeAndre Liggins,NOP,30.0,198.12,94.800728,Kentucky,USA,2011,2,53,58,1.7,1.3,0.8,-13.2,0.01,0.1,0.079,0.467,0.091,2017-18\n9708,DeAndre' Bembry,ATL,23.0,198.12,95.25432,None,USA,2016,1,21,26,5.2,2.8,1.9,-7.5,0.017,0.142,0.179,0.47700000000000004,0.166,2017-18\n9709,Darius Miller,NOP,28.0,203.2,102.0582,Kentucky,USA,2012,2,46,82,7.8,2.0,1.4,-0.6,0.009000000000000001,0.07,0.124,0.617,0.076,2017-18\n9710,D.J. Wilson,MIL,22.0,208.28,107.047712,Michigan,USA,2017,1,17,22,1.0,0.5,0.1,-30.7,0.028999999999999998,0.157,0.127,0.622,0.075,2017-18\n9711,D.J. Augustin,ORL,30.0,182.88,83.007336,Texas,USA,2008,1,9,75,10.2,2.1,3.8,-3.8,0.016,0.07200000000000001,0.182,0.615,0.251,2017-18\n9712,D'Angelo Russell,BKN,22.0,195.58,88.45044,Ohio State,USA,2015,1,2,48,15.5,3.9,5.2,-7.2,0.023,0.122,0.295,0.509,0.348,2017-18\n9713,Brook Lopez,LAL,30.0,213.36,121.562656,Stanford,USA,2008,1,10,74,13.0,4.0,1.7,-2.3,0.040999999999999995,0.12,0.23,0.557,0.113,2017-18\n9714,Bruno Caboclo,SAC,22.0,205.74,92.98635999999999,None,Brazil,2014,1,20,12,2.2,1.8,0.3,2.4,0.062,0.146,0.152,0.386,0.055999999999999994,2017-18\n9715,Bryn Forbes,SAS,24.0,190.5,86.18248,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,6.9,1.4,1.0,3.5,0.008,0.065,0.159,0.525,0.077,2017-18\n9716,Buddy Hield,SAC,25.0,193.04,97.068688,Oklahoma,Bahamas,2016,1,6,80,13.5,3.8,1.9,-4.1,0.027000000000000003,0.129,0.23600000000000002,0.557,0.127,2017-18\n9717,C.J. Williams,LAC,28.0,195.58,104.32616,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,5.5,1.5,1.1,-1.2,0.017,0.057999999999999996,0.134,0.512,0.086,2017-18\n9718,CJ McCollum,POR,26.0,190.5,86.18248,Lehigh,USA,2013,1,10,81,21.4,4.0,3.4,1.6,0.017,0.08900000000000001,0.259,0.536,0.156,2017-18\n9719,CJ Miles,TOR,31.0,198.12,102.0582,None,USA,2005,2,34,70,10.0,2.2,0.8,8.0,0.013000000000000001,0.09699999999999999,0.214,0.545,0.061,2017-18\n9720,Caleb Swanigan,POR,21.0,203.2,113.398,Purdue,USA,2017,1,26,27,2.3,2.0,0.5,-3.1,0.075,0.207,0.18899999999999997,0.449,0.124,2017-18\n9721,Cameron Payne,CHI,23.0,190.5,83.91452,Murray State,USA,2015,1,14,25,8.8,2.8,4.5,-7.5,0.027000000000000003,0.08900000000000001,0.183,0.498,0.294,2017-18\n9722,Caris LeVert,BKN,23.0,200.66,92.079176,Michigan,USA,2016,1,20,71,12.1,3.7,4.2,-6.4,0.026000000000000002,0.10400000000000001,0.21600000000000003,0.525,0.265,2017-18\n9723,Carmelo Anthony,OKC,34.0,203.2,108.86208,Syracuse,USA,2003,1,3,78,16.2,5.8,1.3,5.2,0.025,0.158,0.223,0.503,0.061,2017-18\n9724,Cedi Osman,CLE,23.0,203.2,97.52228000000001,None,Turkey,2015,2,31,61,3.9,2.0,0.7,3.9,0.027999999999999997,0.149,0.151,0.5770000000000001,0.084,2017-18\n9725,Chandler Parsons,MEM,29.0,208.28,104.32616,Florida,USA,2011,2,38,36,7.9,2.5,1.9,-6.0,0.021,0.11699999999999999,0.18,0.578,0.158,2017-18\n9726,Channing Frye,LAL,35.0,210.82,115.66596000000001,Arizona,USA,2005,1,8,53,5.0,2.5,0.7,8.2,0.019,0.16399999999999998,0.151,0.599,0.077,2017-18\n9727,Charles Cooke,NOP,23.0,195.58,88.904032,University of Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,0.5,0.2,0.1,-15.7,0.0,0.049,0.163,0.20199999999999999,0.038,2017-18\n9728,Cheick Diallo,NOP,21.0,205.74,99.79024,Kansas,Mali,2016,2,33,52,4.9,4.1,0.4,-7.4,0.079,0.262,0.168,0.619,0.048,2017-18\n9729,Chinanu Onuaku,HOU,21.0,208.28,111.13004,Louisville,USA,2016,2,37,1,4.0,4.0,1.0,-17.6,0.045,0.136,0.182,0.4,0.1,2017-18\n9730,Chris Boucher,GSW,25.0,208.28,90.7184,Oregon,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,1.0,0.0,-100.0,0.0,1.0,0.33299999999999996,0.0,0.0,2017-18\n9731,Chris McCullough,WAS,23.0,205.74,97.52228000000001,Syracuse,USA,2015,1,29,19,2.4,1.3,0.2,-12.2,0.07,0.187,0.21899999999999997,0.478,0.08199999999999999,2017-18\n9732,Chris Paul,HOU,33.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,58,18.6,5.4,7.9,13.2,0.02,0.151,0.24100000000000002,0.604,0.389,2017-18\n9733,Clint Capela,HOU,24.0,208.28,108.86208,None,Switzerland,2014,1,25,74,13.9,10.8,0.9,9.3,0.11900000000000001,0.278,0.19,0.65,0.055,2017-18\n9734,Cody Zeller,CHA,25.0,213.36,108.86208,Indiana,USA,2013,1,4,33,7.1,5.4,0.9,2.1,0.09699999999999999,0.184,0.152,0.602,0.075,2017-18\n9735,Cole Aldrich,MIN,29.0,210.82,114.758776,Kansas,USA,2010,1,11,21,0.6,0.7,0.1,-1.8,0.057,0.28600000000000003,0.151,0.34,0.081,2017-18\n9736,Corey Brewer,OKC,32.0,205.74,84.368112,Florida,USA,2007,1,7,72,5.3,2.1,0.9,-2.3,0.033,0.08900000000000001,0.136,0.534,0.073,2017-18\n9737,Cory Joseph,IND,26.0,190.5,86.18248,Texas,Canada,2011,1,29,82,7.9,3.2,3.2,-1.1,0.017,0.10099999999999999,0.14300000000000002,0.503,0.16399999999999998,2017-18\n9738,Courtney Lee,NYK,32.0,195.58,90.7184,Western Kentucky,USA,2008,1,22,76,12.0,2.9,2.4,-5.5,0.013000000000000001,0.08199999999999999,0.165,0.564,0.113,2017-18\n9739,Cristiano Felicio,CHI,25.0,205.74,127.00576000000001,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,5.6,4.2,1.0,-16.4,0.076,0.158,0.133,0.614,0.09300000000000001,2017-18\n9740,DeMar DeRozan,TOR,28.0,200.66,99.79024,USC,USA,2009,1,9,80,23.0,3.9,5.2,7.7,0.021,0.091,0.28600000000000003,0.555,0.245,2017-18\n9741,Kelly Oubre Jr.,WAS,22.0,200.66,92.98635999999999,Kansas,USA,2015,1,15,81,11.8,4.5,1.2,-2.4,0.026000000000000002,0.136,0.188,0.534,0.067,2017-18\n9742,DeMarcus Cousins,NOP,27.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,48,25.2,12.9,5.4,1.9,0.065,0.292,0.318,0.583,0.24100000000000002,2017-18\n9743,Dejounte Murray,SAS,21.0,195.58,77.11064,Washington,USA,2016,1,29,81,8.1,5.7,2.9,4.3,0.061,0.196,0.201,0.485,0.20199999999999999,2017-18\n9744,Ed Davis,POR,29.0,208.28,111.13004,North Carolina,USA,2010,1,13,78,5.3,7.4,0.5,4.1,0.121,0.254,0.12,0.607,0.039,2017-18\n9745,Edmond Sumner,IND,22.0,195.58,85.275296,Xavier,USA,2017,2,52,1,2.0,1.0,0.0,-120.0,0.0,0.5,0.2,1.0,0.0,2017-18\n9746,Ekpe Udoh,UTA,31.0,208.28,111.13004,Baylor,USA,2010,1,6,63,2.6,2.4,0.8,3.3,0.086,0.105,0.08900000000000001,0.56,0.09300000000000001,2017-18\n9747,Elfrid Payton,PHX,24.0,193.04,83.91452,Louisana-Lafayette,USA,2014,1,10,63,12.7,4.3,6.2,-11.7,0.033,0.11699999999999999,0.21100000000000002,0.5379999999999999,0.32799999999999996,2017-18\n9748,Emeka Okafor,NOP,35.0,208.28,115.66596000000001,Connecticut,USA,2004,1,2,26,4.4,4.6,0.3,0.3,0.12,0.175,0.133,0.545,0.027999999999999997,2017-18\n9749,Emmanuel Mudiay,NYK,22.0,195.58,90.7184,None,Democratic Republic of the Congo,2015,1,7,64,8.6,2.4,3.2,-9.5,0.019,0.099,0.231,0.474,0.254,2017-18\n9750,Enes Kanter,NYK,26.0,210.82,111.13004, ,Turkey,2011,1,3,71,14.1,11.0,1.5,-4.9,0.146,0.27899999999999997,0.212,0.63,0.091,2017-18\n9751,Eric Bledsoe,MIL,28.0,185.42,92.98635999999999,Kentucky,USA,2010,1,18,74,17.7,3.8,5.0,2.7,0.023,0.1,0.254,0.5820000000000001,0.24600000000000002,2017-18\n9752,Eric Gordon,HOU,29.0,193.04,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,69,18.0,2.5,2.2,13.0,0.011000000000000001,0.065,0.23800000000000002,0.578,0.113,2017-18\n9753,Eric Moreland,DET,26.0,208.28,107.95489599999999,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,2.1,4.1,1.2,1.1,0.096,0.243,0.09699999999999999,0.531,0.141,2017-18\n9754,Erik McCree,UTA,24.0,203.2,102.0582,Louisiana Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.0,0.3,0.0,-45.4,0.0,0.2,0.158,0.0,0.0,2017-18\n9755,Ersan Ilyasova,PHI,31.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,69,10.9,5.9,1.3,0.9,0.067,0.161,0.183,0.5579999999999999,0.078,2017-18\n9756,E'Twaun Moore,NOP,29.0,193.04,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,82,12.5,2.9,2.3,2.6,0.023,0.065,0.158,0.593,0.099,2017-18\n9757,Evan Fournier,ORL,25.0,200.66,92.98635999999999,None,France,2012,1,20,57,17.8,3.2,2.9,-3.2,0.012,0.084,0.226,0.5770000000000001,0.138,2017-18\n9758,Frank Kaminsky,CHA,25.0,213.36,109.769264,Wisconsin,USA,2015,1,9,79,11.1,3.6,1.6,-2.3,0.023,0.139,0.20199999999999999,0.545,0.113,2017-18\n9759,Frank Mason,SAC,24.0,180.34,86.18248,Kansas,USA,2017,2,34,52,7.9,2.5,2.8,-1.7,0.03,0.107,0.226,0.48,0.233,2017-18\n9760,Frank Ntilikina,NYK,19.0,195.58,86.18248,None,France,2017,1,8,78,5.9,2.3,3.2,-2.2,0.021,0.079,0.166,0.43700000000000006,0.21,2017-18\n9761,Fred VanVleet,TOR,24.0,182.88,88.45044,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,8.6,2.4,3.2,11.1,0.016,0.102,0.188,0.556,0.231,2017-18\n9762,Furkan Korkmaz,PHI,20.0,200.66,86.18248,None,Turkey,2016,1,26,14,1.6,0.8,0.3,-29.3,0.02,0.12300000000000001,0.159,0.386,0.077,2017-18\n9763,Garrett Temple,SAC,32.0,198.12,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,8.4,2.3,1.9,-7.4,0.013000000000000001,0.084,0.16,0.536,0.115,2017-18\n9764,Gary Harris,DEN,23.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2014,1,19,67,17.5,2.6,2.9,3.5,0.016,0.061,0.204,0.597,0.128,2017-18\n9765,Gary Payton II,LAL,25.0,190.5,86.18248,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,3.0,1.9,0.9,4.9,0.055999999999999994,0.14400000000000002,0.162,0.44299999999999995,0.13,2017-18\n9766,George Hill,CLE,32.0,190.5,85.275296,None,USA,2008,1,26,67,10.0,2.7,2.8,-3.3,0.023,0.081,0.161,0.58,0.145,2017-18\n9767,Georges Niang,UTA,25.0,198.12,104.779752,Iowa State,USA,2016,2,50,9,1.0,1.0,0.3,-18.1,0.10300000000000001,0.182,0.19,0.379,0.16699999999999998,2017-18\n9768,Georgios Papagiannis,POR,20.0,215.9,108.86208,None,Greece,2016,1,13,17,2.1,2.2,0.5,-3.7,0.1,0.21600000000000003,0.17,0.429,0.09699999999999999,2017-18\n9769,Gerald Green,HOU,32.0,200.66,92.98635999999999,None,USA,2005,1,18,41,12.1,3.2,0.6,4.6,0.016,0.124,0.21899999999999997,0.5660000000000001,0.045,2017-18\n9770,Evan Turner,POR,29.0,200.66,99.79024,Ohio State,USA,2010,1,2,79,8.2,3.1,2.2,-1.1,0.013999999999999999,0.1,0.153,0.52,0.128,2017-18\n9771,Dwyane Wade,MIA,36.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,67,11.4,3.8,3.4,1.3,0.032,0.124,0.251,0.5,0.245,2017-18\n9772,Dwight Powell,DAL,26.0,210.82,108.86208,Stanford,Canada,2014,2,45,79,8.5,5.6,1.2,0.9,0.08,0.19,0.151,0.6559999999999999,0.085,2017-18\n9773,Dwight Howard,CHA,32.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,81,16.6,12.5,1.3,1.4,0.10099999999999999,0.295,0.23800000000000002,0.5770000000000001,0.069,2017-18\n9774,Delon Wright,TOR,26.0,195.58,86.18248,Utah,USA,2015,1,20,69,8.0,2.9,2.9,7.3,0.031,0.107,0.16899999999999998,0.574,0.20199999999999999,2017-18\n9775,Demetrius Jackson,PHI,23.0,185.42,91.171992,Notre Dame,USA,2016,2,45,15,1.1,0.8,0.6,-24.1,0.06,0.086,0.156,0.424,0.188,2017-18\n9776,Dennis Schroder,ATL,24.0,185.42,78.017824,None,Germany,2013,1,17,67,19.4,3.1,6.2,-6.7,0.021,0.081,0.299,0.515,0.35200000000000004,2017-18\n9777,Dennis Smith Jr.,DAL,20.0,190.5,88.45044,North Carolina State,USA,2017,1,9,69,15.2,3.8,5.2,-7.6,0.023,0.106,0.28,0.473,0.301,2017-18\n9778,Denzel Valentine,CHI,24.0,198.12,97.068688,Michigan State,USA,2016,1,14,77,10.2,5.1,3.2,-6.8,0.021,0.168,0.17,0.527,0.17800000000000002,2017-18\n9779,Derrick Favors,UTA,26.0,208.28,120.20188,Georgia Tech,USA,2010,1,3,77,12.3,7.2,1.3,3.6,0.09699999999999999,0.16699999999999998,0.18100000000000002,0.593,0.075,2017-18\n9780,Derrick Jones Jr.,MIA,21.0,200.66,90.7184,UNLV,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,3.1,1.9,0.5,-6.5,0.077,0.066,0.124,0.48,0.055999999999999994,2017-18\n9781,Derrick Rose,MIN,29.0,190.5,86.18248,Memphis,USA,2008,1,1,25,8.4,1.4,1.5,-6.2,0.033,0.053,0.245,0.507,0.136,2017-18\n9782,Derrick Walton Jr.,MIA,23.0,185.42,83.91452,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.8,1.0,1.0,-10.5,0.013999999999999999,0.095,0.092,0.525,0.17,2017-18\n9783,Derrick White,SAS,23.0,193.04,86.18248,Colorado,USA,2017,1,29,17,3.2,1.5,0.5,13.5,0.034,0.128,0.146,0.6459999999999999,0.098,2017-18\n9784,Derrick Williams,LAL,27.0,203.2,108.86208,Arizona,USA,2011,1,2,2,1.0,0.5,0.0,-18.8,0.0,0.14300000000000002,0.16699999999999998,0.25,0.0,2017-18\n9785,Devin Booker,PHX,21.0,198.12,95.25432,Kentucky,USA,2015,1,13,54,24.9,4.5,4.7,-9.3,0.013000000000000001,0.11199999999999999,0.301,0.561,0.233,2017-18\n9786,Devin Harris,DEN,35.0,190.5,83.91452,Wisconsin,USA,2004,1,5,71,8.4,1.8,2.1,4.1,0.009000000000000001,0.085,0.19399999999999998,0.563,0.165,2017-18\n9787,Devin Robinson,WAS,23.0,203.2,90.7184,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,2.0,5.0,0.0,28.6,0.095,0.25,0.083,0.33299999999999996,0.0,2017-18\n9788,Dewayne Dedmon,ATL,28.0,213.36,111.13004,USC,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,10.0,7.9,1.5,-5.1,0.065,0.249,0.166,0.599,0.09,2017-18\n9789,Deyonta Davis,MEM,21.0,210.82,107.501304,Michigan State,USA,2016,2,31,62,5.8,4.0,0.6,-8.3,0.078,0.182,0.14400000000000002,0.621,0.068,2017-18\n9790,Dillon Brooks,MEM,22.0,198.12,99.79024,Oregon,Canada,2017,2,45,82,11.0,3.1,1.6,-5.0,0.021,0.092,0.184,0.531,0.092,2017-18\n9791,Dion Waiters,MIA,26.0,193.04,97.52228000000001,Syracuse,USA,2012,1,4,30,14.3,2.6,3.8,-5.3,0.009000000000000001,0.078,0.25,0.48700000000000004,0.21,2017-18\n9792,Dirk Nowitzki,DAL,40.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,77,12.0,5.7,1.6,-2.0,0.012,0.22699999999999998,0.19899999999999998,0.575,0.098,2017-18\n9793,Domantas Sabonis,IND,22.0,208.28,114.30518400000001,Gonzaga,Lithuania,2016,1,11,74,11.6,7.7,2.0,1.4,0.09300000000000001,0.22699999999999998,0.214,0.5670000000000001,0.127,2017-18\n9794,Donovan Mitchell,UTA,21.0,190.5,97.52228000000001,Louisville,USA,2017,1,13,79,20.5,3.7,3.7,6.8,0.02,0.09300000000000001,0.28300000000000003,0.541,0.18899999999999997,2017-18\n9795,Dorian Finney-Smith,DAL,25.0,203.2,99.79024,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,5.9,3.6,1.2,-2.7,0.043,0.121,0.14400000000000002,0.48200000000000004,0.086,2017-18\n9796,Doug McDermott,DAL,26.0,203.2,99.336648,Creighton,USA,2014,1,11,81,7.8,2.5,1.0,-1.2,0.022000000000000002,0.087,0.14400000000000002,0.579,0.065,2017-18\n9797,Dragan Bender,PHX,20.0,215.9,102.0582,None,Croatia,2016,1,4,82,6.5,4.4,1.6,-10.3,0.018000000000000002,0.149,0.125,0.524,0.08900000000000001,2017-18\n9798,Draymond Green,GSW,28.0,200.66,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,70,11.0,7.6,7.3,6.7,0.036000000000000004,0.183,0.168,0.556,0.28600000000000003,2017-18\n9799,Dwayne Bacon,CHA,22.0,200.66,100.243832,Florida State,USA,2017,2,40,53,3.3,2.3,0.7,-0.2,0.005,0.158,0.13,0.431,0.077,2017-18\n9800,Dwight Buycks,DET,29.0,190.5,86.18248,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,7.4,1.4,2.0,0.6,0.027999999999999997,0.067,0.266,0.498,0.24,2017-18\n9801,DeMarre Carroll,BKN,31.0,203.2,97.52228000000001,Missouri,USA,2009,1,27,73,13.5,6.6,2.0,-1.2,0.045,0.165,0.19399999999999998,0.55,0.106,2017-18\n9802,Kemba Walker,CHA,28.0,185.42,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,80,22.1,3.1,5.6,3.3,0.011000000000000001,0.077,0.267,0.5720000000000001,0.264,2017-18\n9803,Kendrick Perkins,CLE,33.0,208.28,122.46983999999999,None,USA,2003,1,27,1,3.0,1.0,2.0,18.4,0.0,0.091,0.11800000000000001,0.521,0.182,2017-18\n9804,Kenneth Faried,DEN,28.0,203.2,103.418976,Morehead State,USA,2011,1,22,32,5.9,4.8,0.6,-5.0,0.135,0.193,0.17300000000000001,0.552,0.064,2017-18\n9805,Sean Kilpatrick,CHI,28.0,193.04,96.16150400000001,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,6.3,1.7,0.9,-8.6,0.006999999999999999,0.131,0.242,0.507,0.121,2017-18\n9806,Semi Ojeleye,BOS,23.0,200.66,106.59411999999999,Southern Methodist,USA,2017,2,37,73,2.7,2.2,0.3,-6.5,0.031,0.106,0.08800000000000001,0.473,0.026000000000000002,2017-18\n9807,Serge Ibaka,TOR,28.0,208.28,106.59411999999999,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,76,12.6,6.3,0.8,6.8,0.037000000000000005,0.183,0.18899999999999997,0.574,0.044000000000000004,2017-18\n9808,Shabazz Muhammad,MIL,25.0,198.12,100.243832,California-Los Angeles,USA,2013,1,14,43,5.0,1.8,0.3,-12.7,0.057,0.136,0.225,0.51,0.055,2017-18\n9809,Shabazz Napier,POR,26.0,185.42,79.3786,Connecticut,USA,2014,1,24,74,8.7,2.3,2.0,2.4,0.017,0.09,0.192,0.544,0.149,2017-18\n9810,Shane Larkin,BOS,25.0,180.34,79.3786,Miami,USA,2013,1,18,54,4.3,1.7,1.8,0.5,0.019,0.10099999999999999,0.153,0.491,0.21,2017-18\n9811,Shaquille Harrison,PHX,24.0,193.04,86.18248,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,6.6,2.7,2.4,6.1,0.023,0.13,0.17300000000000001,0.54,0.19899999999999998,2017-18\n9812,Shaun Livingston,GSW,32.0,200.66,87.089664,None,USA,2004,1,4,71,5.5,1.8,2.0,5.8,0.033,0.08,0.165,0.5329999999999999,0.16899999999999998,2017-18\n9813,Shelvin Mack,ORL,28.0,190.5,92.079176,Butler,USA,2011,2,34,69,6.9,2.4,3.9,-2.7,0.016,0.102,0.175,0.518,0.308,2017-18\n9814,Sindarius Thornwell,LAC,23.0,195.58,97.52228000000001,South Carolina,USA,2017,2,48,73,3.9,1.9,0.9,-2.4,0.027999999999999997,0.086,0.11800000000000001,0.519,0.081,2017-18\n9815,Skal Labissiere,SAC,22.0,210.82,102.0582,Kentucky,Haiti,2016,1,28,60,8.7,4.8,1.2,-4.3,0.078,0.157,0.204,0.513,0.08800000000000001,2017-18\n9816,Solomon Hill,NOP,27.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2013,1,23,12,2.4,3.0,1.8,-5.2,0.046,0.124,0.113,0.332,0.14,2017-18\n9817,Scotty Hopson,DAL,28.0,200.66,92.532768,Tennessee,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,1.0,0.0,1.0,-36.4,0.0,0.0,0.111,0.266,0.2,2017-18\n9818,Spencer Dinwiddie,BKN,25.0,198.12,90.7184,Colorado,USA,2014,2,38,80,12.6,3.2,6.6,-1.3,0.016,0.094,0.201,0.527,0.349,2017-18\n9819,Stephen Curry,GSW,30.0,190.5,86.18248,Davidson,USA,2009,1,7,51,26.4,5.1,6.1,13.0,0.024,0.124,0.29,0.675,0.272,2017-18\n9820,Sterling Brown,MIL,23.0,198.12,104.32616,Southern Methodist,USA,2017,2,46,54,4.0,2.6,0.5,-2.5,0.035,0.147,0.135,0.503,0.049,2017-18\n9821,Steven Adams,OKC,24.0,213.36,115.66596000000001,Pittsburgh,New Zealand,2013,1,12,76,13.9,9.0,1.2,6.4,0.142,0.12300000000000001,0.16,0.63,0.051,2017-18\n9822,T.J. McConnell,PHI,26.0,187.96,86.18248,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,6.3,3.0,4.0,-1.4,0.021,0.1,0.134,0.545,0.258,2017-18\n9823,T.J. Warren,PHX,24.0,203.2,97.52228000000001,North Carolina State,USA,2014,1,14,65,19.6,5.1,1.3,-9.0,0.055,0.09300000000000001,0.243,0.541,0.069,2017-18\n9824,TJ Leaf,IND,21.0,208.28,104.32616,UCLA,USA,2017,1,18,53,2.9,1.5,0.2,-11.7,0.057999999999999996,0.11900000000000001,0.136,0.545,0.027999999999999997,2017-18\n9825,Taj Gibson,MIN,33.0,205.74,106.59411999999999,USC,USA,2009,1,26,82,12.2,7.1,1.2,4.6,0.07200000000000001,0.146,0.14400000000000002,0.61,0.051,2017-18\n9826,Tarik Black,HOU,26.0,205.74,113.398,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,3.5,3.2,0.3,-7.3,0.10800000000000001,0.18100000000000002,0.147,0.5820000000000001,0.042,2017-18\n9827,Taurean Prince,ATL,24.0,203.2,99.79024,Baylor,USA,2016,1,12,82,14.1,4.7,2.6,-7.5,0.02,0.138,0.21600000000000003,0.5489999999999999,0.135,2017-18\n9828,Terrance Ferguson,OKC,20.0,200.66,83.46092800000001,None,USA,2017,1,21,61,3.1,0.8,0.3,-4.5,0.023,0.038,0.10400000000000001,0.545,0.035,2017-18\n9829,Terrence Ross,ORL,27.0,200.66,93.439952,Washington,USA,2012,1,8,24,8.7,3.0,1.6,-3.8,0.016,0.102,0.166,0.505,0.08800000000000001,2017-18\n9830,Terry Rozier,BOS,24.0,187.96,86.18248,Louisville,USA,2015,1,16,80,11.3,4.7,2.9,2.6,0.028999999999999998,0.14400000000000002,0.19899999999999998,0.52,0.184,2017-18\n9831,Stanley Johnson,DET,22.0,200.66,111.13004,Arizona,USA,2015,1,8,69,8.7,3.7,1.6,-0.6,0.017,0.115,0.161,0.48,0.086,2017-18\n9832,Sam Dekker,LAC,24.0,205.74,104.32616,Wisconsin,USA,2015,1,18,73,4.2,2.4,0.5,4.2,0.05,0.136,0.14800000000000002,0.534,0.059000000000000004,2017-18\n9833,Salah Mejri,DAL,32.0,218.44,106.59411999999999,None,Tunisia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,3.5,4.0,0.6,2.0,0.113,0.21600000000000003,0.126,0.644,0.071,2017-18\n9834,Ryan Arcidiacono,CHI,24.0,190.5,88.45044,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.0,1.0,1.5,-2.3,0.003,0.077,0.081,0.55,0.161,2017-18\n9835,Quincy Acy,BKN,27.0,200.66,108.86208,Baylor,USA,2012,2,37,70,5.9,3.7,0.8,-1.9,0.027999999999999997,0.153,0.14300000000000002,0.525,0.061,2017-18\n9836,Quincy Pondexter,CHI,30.0,200.66,102.0582,Washington,USA,2010,1,26,23,2.0,1.2,0.4,-20.8,0.035,0.10300000000000001,0.151,0.39799999999999996,0.078,2017-18\n9837,Quinn Cook,GSW,25.0,187.96,81.19296800000001,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,9.5,2.5,2.7,-2.2,0.013999999999999999,0.094,0.17600000000000002,0.593,0.179,2017-18\n9838,RJ Hunter,HOU,24.0,195.58,83.91452,Georgia State,USA,2015,1,28,5,3.8,1.0,0.6,1.1,0.0,0.094,0.214,0.455,0.111,2017-18\n9839,Rajon Rondo,NOP,32.0,185.42,84.368112,Kentucky,USA,2006,1,21,65,8.3,4.0,8.2,0.8,0.018000000000000002,0.124,0.16399999999999998,0.522,0.406,2017-18\n9840,Ramon Sessions,WAS,32.0,190.5,86.18248,Nevada-Reno,USA,2007,2,56,28,4.9,1.4,2.8,-10.8,0.015,0.086,0.187,0.479,0.297,2017-18\n9841,Rashad Vaughn,MIL,21.0,198.12,91.625584,Nevada-Las Vegas,USA,2015,1,17,28,2.3,0.8,0.5,-1.8,0.016,0.085,0.13699999999999998,0.546,0.09,2017-18\n9842,Raul Neto,UTA,26.0,185.42,81.19296800000001,None,Brazil,2013,2,47,41,4.5,1.2,1.8,9.5,0.013999999999999999,0.079,0.17300000000000001,0.55,0.23,2017-18\n9843,Raymond Felton,OKC,34.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,82,6.9,1.9,2.5,-1.3,0.018000000000000002,0.09699999999999999,0.21,0.494,0.255,2017-18\n9844,Reggie Bullock,DET,27.0,200.66,92.98635999999999,North Carolina,USA,2013,1,25,62,11.3,2.5,1.5,0.6,0.015,0.07200000000000001,0.153,0.615,0.081,2017-18\n9845,Reggie Hearn,DET,26.0,195.58,95.25432,Northwestern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.0,0.0,0.0,-35.7,0.0,0.0,0.105,0.75,0.0,2017-18\n9846,Reggie Jackson,DET,28.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,45,14.6,2.8,5.3,0.4,0.023,0.084,0.265,0.516,0.331,2017-18\n9847,Richard Jefferson,DEN,38.0,200.66,105.68693600000002,Arizona,USA,2001,1,13,20,1.5,0.9,0.8,-13.2,0.011000000000000001,0.099,0.08900000000000001,0.499,0.135,2017-18\n9848,Richaun Holmes,PHI,24.0,208.28,106.59411999999999,Bowling Green,USA,2015,2,37,48,6.5,4.4,1.3,-1.6,0.07400000000000001,0.182,0.159,0.585,0.122,2017-18\n9849,Ricky Rubio,UTA,27.0,193.04,86.18248,None,Spain,2009,1,5,77,13.1,4.6,5.3,4.7,0.02,0.139,0.222,0.537,0.28300000000000003,2017-18\n9850,Robert Covington,PHI,27.0,205.74,102.0582,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,12.6,5.4,2.0,9.9,0.022000000000000002,0.13699999999999998,0.168,0.563,0.084,2017-18\n9851,Robin Lopez,CHI,30.0,213.36,125.64498400000001,Stanford,USA,2008,1,15,64,11.8,4.5,1.9,-6.1,0.07400000000000001,0.09300000000000001,0.203,0.552,0.11900000000000001,2017-18\n9852,Rodney Hood,CLE,25.0,203.2,93.439952,Duke,USA,2014,1,23,60,14.7,2.8,1.6,-2.3,0.013999999999999999,0.091,0.24,0.546,0.09699999999999999,2017-18\n9853,Rodney McGruder,MIA,26.0,193.04,90.7184,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,5.1,1.8,0.9,5.5,0.035,0.078,0.114,0.595,0.075,2017-18\n9854,Rodney Purvis,ORL,24.0,193.04,92.98635999999999,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,6.0,1.7,1.1,-9.1,0.003,0.085,0.187,0.423,0.092,2017-18\n9855,Ron Baker,NYK,25.0,193.04,99.79024,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,2.4,1.0,1.6,3.2,0.013999999999999999,0.064,0.102,0.504,0.161,2017-18\n9856,Rondae Hollis-Jefferson,BKN,23.0,200.66,97.068688,Arizona,USA,2015,1,23,68,13.9,6.8,2.5,-3.7,0.05,0.175,0.217,0.5479999999999999,0.14300000000000002,2017-18\n9857,Royce O'Neale,UTA,25.0,198.12,102.511792,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,5.0,3.4,1.4,8.7,0.022000000000000002,0.175,0.14,0.54,0.122,2017-18\n9858,Rudy Gay,SAS,31.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,57,11.5,5.1,1.3,2.5,0.06,0.175,0.237,0.545,0.09699999999999999,2017-18\n9859,Rudy Gobert,UTA,26.0,215.9,111.13004,None,France,2013,1,27,56,13.5,10.7,1.4,9.4,0.09300000000000001,0.23399999999999999,0.163,0.657,0.068,2017-18\n9860,Russell Westbrook,OKC,29.0,190.5,90.7184,UCLA,USA,2008,1,4,80,25.4,10.1,10.3,6.6,0.048,0.226,0.326,0.524,0.46399999999999997,2017-18\n9861,Ryan Anderson,HOU,30.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,66,9.3,5.0,0.9,6.9,0.054000000000000006,0.139,0.141,0.5920000000000001,0.05,2017-18\n9862,Thabo Sefolosha,UTA,34.0,200.66,99.79024,None,Switzerland,2006,1,13,38,8.2,4.2,0.9,3.8,0.038,0.17,0.162,0.591,0.066,2017-18\n9863,Paul Zipser,CHI,24.0,203.2,102.511792,None,Germany,2016,2,48,54,4.0,2.4,0.9,-12.2,0.015,0.147,0.156,0.445,0.086,2017-18\n9864,Thaddeus Young,IND,30.0,203.2,104.32616,Georgia Tech,USA,2007,1,12,81,11.8,6.3,1.9,3.7,0.07400000000000001,0.128,0.171,0.528,0.085,2017-18\n9865,Thon Maker,MIL,21.0,215.9,101.151016,None,South Sudan,2016,1,10,74,4.8,3.0,0.6,-5.0,0.064,0.13,0.147,0.499,0.055,2017-18\n9866,Tyson Chandler,PHX,35.0,215.9,108.86208,None,USA,2001,1,2,46,6.5,9.1,1.2,-10.2,0.109,0.24100000000000002,0.105,0.6579999999999999,0.065,2017-18\n9867,Tyus Jones,MIN,22.0,187.96,83.46092800000001,Duke,USA,2015,1,24,82,5.1,1.6,2.8,5.6,0.011000000000000001,0.083,0.124,0.5720000000000001,0.215,2017-18\n9868,Udonis Haslem,MIA,38.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,0.6,0.7,0.4,-0.9,0.039,0.092,0.113,0.252,0.11900000000000001,2017-18\n9869,Vander Blue,LAL,25.0,195.58,90.7184,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,0.6,0.2,0.6,17.6,0.0,0.022000000000000002,0.085,0.255,0.086,2017-18\n9870,Victor Oladipo,IND,26.0,193.04,95.25432,Indiana,USA,2013,1,2,75,23.1,5.2,4.3,5.9,0.019,0.132,0.295,0.5770000000000001,0.209,2017-18\n9871,Vince Carter,SAC,41.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,58,5.4,2.6,1.2,-3.3,0.017,0.13,0.14400000000000002,0.523,0.099,2017-18\n9872,Vincent Hunter,MEM,23.0,203.2,94.34713599999999,Texas-El Paso,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.5,0.8,0.0,30.9,0.182,0.16699999999999998,0.25,0.6,0.0,2017-18\n9873,Wade Baldwin IV,POR,22.0,193.04,91.625584,Vanderbilt,USA,2016,1,17,7,5.4,1.1,0.7,6.0,0.013999999999999999,0.09,0.159,0.748,0.09300000000000001,2017-18\n9874,Walt Lemon Jr.,NOP,25.0,190.5,81.64656,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,3.4,0.4,1.0,-14.5,0.0,0.065,0.256,0.491,0.172,2017-18\n9875,Wayne Ellington,MIA,30.0,195.58,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,77,11.2,2.8,1.0,2.2,0.011000000000000001,0.094,0.16699999999999998,0.588,0.06,2017-18\n9876,Wayne Selden,MEM,23.0,195.58,104.32616,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,9.3,1.6,1.9,-8.4,0.023,0.06,0.212,0.551,0.154,2017-18\n9877,Wes Iwundu,ORL,23.0,200.66,88.45044,Kansas State,USA,2017,2,33,62,3.7,2.2,0.9,-4.6,0.033,0.1,0.114,0.48,0.084,2017-18\n9878,Tyrone Wallace,LAC,24.0,195.58,89.811216,California,USA,2016,2,60,30,9.7,3.5,2.4,-1.5,0.024,0.091,0.159,0.517,0.115,2017-18\n9879,Wesley Johnson,LAC,30.0,200.66,97.52228000000001,Syracuse,USA,2010,1,4,74,5.4,2.9,0.8,-1.4,0.019,0.122,0.126,0.512,0.055999999999999994,2017-18\n9880,Will Barton,DEN,27.0,198.12,86.18248,Memphis,USA,2012,2,40,81,15.7,5.0,4.1,2.1,0.026000000000000002,0.126,0.201,0.562,0.185,2017-18\n9881,Willie Cauley-Stein,SAC,24.0,213.36,108.86208,Kentucky,USA,2015,1,6,73,12.8,7.0,2.4,-7.8,0.064,0.19699999999999998,0.215,0.529,0.135,2017-18\n9882,Willie Reed,LAC,28.0,210.82,111.13004,St. Louis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,4.6,2.9,0.2,2.8,0.08,0.205,0.159,0.6709999999999999,0.035,2017-18\n9883,Willy Hernangomez,CHA,24.0,210.82,108.86208,None,Spain,2015,2,35,48,5.1,3.8,0.7,0.1,0.115,0.248,0.203,0.604,0.109,2017-18\n9884,Wilson Chandler,DEN,31.0,205.74,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,74,10.0,5.4,2.1,1.4,0.044000000000000004,0.127,0.142,0.542,0.094,2017-18\n9885,Xavier Munford,MIL,26.0,193.04,78.471416,Rhode Island,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,0.5,0.2,0.7,-23.2,0.05,0.0,0.184,0.218,0.364,2017-18\n9886,Xavier Rathan-Mayes,NYK,24.0,193.04,94.34713599999999,Florida State,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,5.8,1.0,3.6,-24.2,0.0,0.053,0.207,0.315,0.247,2017-18\n9887,Xavier Silas,BOS,30.0,195.58,92.98635999999999,Northern Illinois,USA,2011,Undrafted,Undrafted,2,0.0,1.0,0.0,5.9,0.091,0.125,0.136,0.0,0.0,2017-18\n9888,Yogi Ferrell,DAL,25.0,182.88,81.64656,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,10.2,3.0,2.5,0.2,0.011000000000000001,0.09699999999999999,0.166,0.54,0.13699999999999998,2017-18\n9889,Zach Collins,POR,20.0,213.36,104.32616,Gonzaga,USA,2017,1,10,66,4.4,3.3,0.8,1.3,0.044000000000000004,0.163,0.153,0.475,0.07,2017-18\n9890,Zach LaVine,CHI,23.0,195.58,83.91452,UCLA,USA,2014,1,13,24,16.7,3.9,3.0,-12.1,0.013000000000000001,0.138,0.29,0.499,0.187,2017-18\n9891,Zach Randolph,SAC,36.0,205.74,113.398,Michigan State,USA,2001,1,19,59,14.5,6.7,2.2,-12.2,0.063,0.215,0.27,0.529,0.146,2017-18\n9892,Wesley Matthews,DAL,31.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,12.7,3.1,2.7,-7.2,0.013000000000000001,0.085,0.17300000000000001,0.541,0.125,2017-18\n9893,Tyreke Evans,MEM,28.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,52,19.4,5.1,5.2,0.1,0.027000000000000003,0.13699999999999998,0.27699999999999997,0.561,0.304,2017-18\n9894,Tyler Zeller,MIL,28.0,213.36,113.398,North Carolina,USA,2012,1,17,66,6.7,4.6,0.7,0.8,0.094,0.168,0.157,0.598,0.063,2017-18\n9895,Tyler Ulis,PHX,22.0,177.8,72.57472,Kentucky,USA,2016,2,34,71,7.8,1.8,4.4,-8.6,0.013999999999999999,0.061,0.184,0.465,0.282,2017-18\n9896,Tim Frazier,WAS,27.0,185.42,77.11064,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,3.0,1.9,3.3,-5.5,0.021,0.121,0.125,0.475,0.327,2017-18\n9897,Tim Hardaway 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State,USA,2004,1,25,22,4.7,2.1,0.4,-2.0,0.07400000000000001,0.091,0.18100000000000002,0.514,0.051,2017-18\n9904,Tony Bradley,UTA,20.0,208.28,112.490816,North Carolina,USA,2017,1,28,9,0.9,1.2,0.1,-2.9,0.105,0.25,0.158,0.337,0.055999999999999994,2017-18\n9905,Tony Parker,SAS,36.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,55,7.7,1.7,3.5,-1.2,0.006999999999999999,0.083,0.201,0.498,0.282,2017-18\n9906,Tony Snell,MIL,26.0,200.66,100.243832, ,USA,2013,1,20,75,6.9,1.9,1.3,-0.9,0.005,0.066,0.105,0.578,0.064,2017-18\n9907,Torrey Craig,DEN,27.0,198.12,97.52228000000001,South Carolina Upstate,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,4.2,3.3,0.6,-2.9,0.064,0.134,0.11599999999999999,0.535,0.054000000000000006,2017-18\n9908,Travis Wear,LAL,27.0,208.28,102.0582,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,4.4,2.2,0.4,2.1,0.0,0.163,0.152,0.49700000000000005,0.045,2017-18\n9909,Treveon Graham,CHA,24.0,195.58,99.336648,Va 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Thompson,CLE,27.0,205.74,107.95489599999999,Texas,Canada,2011,1,4,53,5.8,6.6,0.6,-5.5,0.113,0.21,0.121,0.569,0.043,2017-18\n9916,Troy Daniels,PHX,26.0,193.04,92.98635999999999,Va Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,8.9,1.6,0.6,-12.2,0.006999999999999999,0.069,0.168,0.583,0.047,2017-18\n9917,Troy Williams,NYK,23.0,200.66,98.88305600000001,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,6.3,3.0,0.8,-3.9,0.071,0.13699999999999998,0.192,0.544,0.071,2017-18\n9918,Tyler Cavanaugh,ATL,24.0,205.74,107.95489599999999,George Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,4.7,3.3,0.7,-2.1,0.081,0.171,0.139,0.5670000000000001,0.076,2017-18\n9919,Tyler Dorsey,ATL,22.0,195.58,83.007336,Oregon,USA,2017,2,41,56,7.2,2.3,1.4,-7.1,0.016,0.11199999999999999,0.193,0.494,0.128,2017-18\n9920,Tyler Ennis,LAL,23.0,190.5,87.996848,Syracuse,Canada,2014,1,18,54,4.1,1.8,1.9,-1.7,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.16899999999999998,0.473,0.23399999999999999,2017-18\n9921,Tyler Johnson,MIA,26.0,193.04,86.18248,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,11.7,3.4,2.3,1.0,0.016,0.105,0.18,0.5489999999999999,0.12300000000000001,2017-18\n9922,Tyler Lydon,DEN,22.0,205.74,99.79024,Syracuse,USA,2017,1,24,1,0.0,0.0,0.0,-150.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2017-18\n9923,Thomas Bryant,LAL,20.0,208.28,112.490816,Indiana,USA,2017,2,42,15,1.5,1.1,0.4,-5.9,0.040999999999999995,0.19699999999999998,0.161,0.441,0.128,2017-18\n9924,Brice Johnson,LAC,24.0,208.28,104.32616,North Carolina,USA,2016,1,25,18,2.4,1.7,0.1,-2.3,0.08,0.22699999999999998,0.193,0.486,0.03,2017-18\n9925,Paul Millsap,DEN,33.0,203.2,111.58363200000001,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,38,14.6,6.4,2.8,3.9,0.057999999999999996,0.153,0.217,0.5489999999999999,0.139,2017-18\n9926,Pau Gasol,SAS,37.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,77,10.1,8.0,3.1,1.0,0.069,0.256,0.201,0.539,0.20800000000000002,2017-18\n9927,Lou Williams,LAC,31.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,79,22.6,2.5,5.3,1.6,0.015,0.059000000000000004,0.285,0.574,0.254,2017-18\n9928,Luc Mbah a Moute,HOU,31.0,203.2,104.32616,California-Los Angeles,Cameroon,2008,2,37,61,7.5,3.0,0.9,9.7,0.015,0.102,0.128,0.595,0.052000000000000005,2017-18\n9929,Lucas Nogueira,TOR,25.0,213.36,99.79024,None,Brazil,2013,1,16,49,2.5,1.8,0.4,9.3,0.044000000000000004,0.16,0.114,0.6609999999999999,0.07400000000000001,2017-18\n9930,Luis Montero,DET,25.0,200.66,90.7184,Westchester CC NY,Dominican Republic,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,1.0,0.0,-29.4,0.0,0.222,0.16699999999999998,0.0,0.0,2017-18\n9931,Luke Babbitt,MIA,29.0,205.74,102.0582,Nevada-Reno,USA,2010,1,16,50,5.2,1.9,0.6,-2.7,0.01,0.12300000000000001,0.147,0.5760000000000001,0.064,2017-18\n9932,Luke Kennard,DET,22.0,195.58,90.7184,Duke,USA,2017,1,12,73,7.6,2.4,1.7,3.9,0.013999999999999999,0.10400000000000001,0.16899999999999998,0.56,0.127,2017-18\n9933,Luke Kornet,NYK,22.0,215.9,113.398,Vanderbilt,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,6.7,3.2,1.3,-9.3,0.032,0.158,0.18899999999999997,0.516,0.114,2017-18\n9934,Luol Deng,LAL,33.0,205.74,99.79024,Duke,United Kingdom,2004,1,7,1,2.0,0.0,1.0,-20.3,0.0,0.0,0.091,0.5,0.111,2017-18\n9935,Malachi Richardson,TOR,22.0,198.12,92.98635999999999,Syracuse,USA,2016,1,22,26,3.4,1.3,0.5,-7.8,0.015,0.09699999999999999,0.149,0.446,0.057999999999999996,2017-18\n9936,Malcolm Brogdon,MIL,25.0,195.58,97.52228000000001,Virginia,USA,2016,2,36,48,13.0,3.3,3.2,-2.1,0.017,0.09699999999999999,0.18899999999999997,0.578,0.165,2017-18\n9937,Malcolm Delaney,ATL,29.0,190.5,86.18248,Virginia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,6.3,1.9,3.0,-4.5,0.009000000000000001,0.09,0.166,0.519,0.244,2017-18\n9938,Malcolm Miller,TOR,25.0,200.66,95.25432,Holy Cross,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.5,1.0,0.2,2.7,0.031,0.09,0.114,0.638,0.034,2017-18\n9939,Lorenzo Brown,TOR,27.0,195.58,85.728888,North Carolina State,USA,2013,2,52,14,2.3,1.1,0.9,14.3,0.008,0.09699999999999999,0.12300000000000001,0.45899999999999996,0.125,2017-18\n9940,Malik Beasley,DEN,21.0,195.58,88.904032,Florida State,USA,2016,1,19,62,3.2,1.1,0.5,-1.0,0.023,0.095,0.151,0.509,0.077,2017-18\n9941,Mangok Mathiang,CHA,25.0,208.28,104.32616,Louisville,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.0,2.5,0.0,0.1,0.136,0.33299999999999996,0.13699999999999998,0.5379999999999999,0.0,2017-18\n9942,Manu Ginobili,SAS,40.0,198.12,92.98635999999999,None,Argentina,1999,2,57,65,8.9,2.2,2.5,2.1,0.015,0.09300000000000001,0.205,0.5529999999999999,0.193,2017-18\n9943,MarShon Brooks,MEM,29.0,195.58,90.7184,Providence,USA,2011,1,25,7,20.1,3.0,3.6,-0.4,0.039,0.077,0.271,0.629,0.205,2017-18\n9944,Marc Gasol,MEM,33.0,215.9,115.66596000000001,None,Spain,2007,2,48,73,17.2,8.1,4.2,-6.9,0.033,0.225,0.255,0.532,0.225,2017-18\n9945,Marcin Gortat,WAS,34.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,82,8.4,7.6,1.8,2.1,0.08900000000000001,0.213,0.153,0.546,0.10300000000000001,2017-18\n9946,Marco Belinelli,PHI,32.0,195.58,95.25432,None,Italy,2007,1,18,80,12.1,1.9,1.9,-1.4,0.01,0.066,0.19699999999999998,0.581,0.115,2017-18\n9947,Marcus Georges-Hunt,MIN,24.0,195.58,102.511792,Georgia Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,1.4,0.4,0.2,-4.4,0.03,0.043,0.111,0.515,0.045,2017-18\n9948,Marcus Morris Sr.,BOS,28.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2011,1,14,54,13.6,5.4,1.3,0.7,0.028999999999999998,0.166,0.222,0.541,0.08199999999999999,2017-18\n9949,Marcus Paige,CHA,24.0,182.88,74.389088,North Carolina,USA,2016,2,55,5,2.4,0.8,0.6,15.9,0.0,0.16699999999999998,0.22399999999999998,0.40299999999999997,0.14300000000000002,2017-18\n9950,Marcus Smart,BOS,24.0,193.04,99.79024,Oklahoma State,USA,2014,1,6,54,10.2,3.5,4.8,6.2,0.026000000000000002,0.085,0.187,0.479,0.23399999999999999,2017-18\n9951,Mario Chalmers,MEM,32.0,187.96,86.18248,Kansas,USA,2008,2,34,66,7.7,2.4,3.0,-2.5,0.009000000000000001,0.10400000000000001,0.18600000000000003,0.503,0.214,2017-18\n9952,Mario Hezonja,ORL,23.0,203.2,98.88305600000001,None,Croatia,2015,1,5,75,9.6,3.7,1.4,-6.0,0.024,0.14400000000000002,0.19699999999999998,0.544,0.10099999999999999,2017-18\n9953,Malik Monk,CHA,20.0,190.5,90.7184,Kentucky,USA,2017,1,11,63,6.7,1.0,1.4,-11.8,0.008,0.069,0.24100000000000002,0.47700000000000004,0.17800000000000002,2017-18\n9954,Lonzo Ball,LAL,20.0,198.12,86.18248,UCLA,USA,2017,1,2,52,10.2,6.9,7.2,-0.6,0.036000000000000004,0.153,0.16899999999999998,0.444,0.28800000000000003,2017-18\n9955,London Perrantes,SAS,23.0,187.96,86.18248,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,0.5,0.3,0.4,-16.0,0.015,0.064,0.10099999999999999,0.23,0.102,2017-18\n9956,LeBron James,CLE,33.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,82,27.5,8.6,9.1,1.6,0.033,0.201,0.31,0.621,0.43200000000000005,2017-18\n9957,Kent Bazemore,ATL,28.0,195.58,91.171992,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,12.9,3.8,3.5,-4.5,0.013999999999999999,0.124,0.221,0.547,0.19899999999999998,2017-18\n9958,Kentavious Caldwell-Pope,LAL,25.0,195.58,92.98635999999999,Georgia,USA,2013,1,8,74,13.4,5.2,2.2,-0.9,0.023,0.127,0.165,0.561,0.09300000000000001,2017-18\n9959,Kevin Durant,GSW,29.0,205.74,108.86208,Texas,USA,2007,1,2,68,26.4,6.8,5.4,7.0,0.015,0.16899999999999998,0.293,0.64,0.243,2017-18\n9960,Kevin Love,CLE,29.0,208.28,113.851592,UCLA,USA,2008,1,5,59,17.6,9.3,1.7,1.4,0.065,0.27399999999999997,0.248,0.614,0.099,2017-18\n9961,Kevon Looney,GSW,22.0,205.74,99.79024,UCLA,USA,2015,1,30,66,4.0,3.3,0.6,6.1,0.094,0.135,0.121,0.588,0.062,2017-18\n9962,Khem Birch,ORL,25.0,205.74,99.79024,UNLV,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,4.2,4.3,0.8,0.8,0.114,0.191,0.131,0.5820000000000001,0.08800000000000001,2017-18\n9963,Khris Middleton,MIL,26.0,203.2,106.140528,Texas A&M,USA,2012,2,39,82,20.1,5.2,4.0,1.6,0.016,0.133,0.239,0.5770000000000001,0.172,2017-18\n9964,Klay Thompson,GSW,28.0,200.66,97.52228000000001,Washington State,USA,2011,1,11,73,20.0,3.8,2.5,7.1,0.013999999999999999,0.08900000000000001,0.23199999999999998,0.599,0.10800000000000001,2017-18\n9965,Kobi Simmons,MEM,20.0,193.04,77.11064,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,6.1,1.6,2.1,-17.0,0.021,0.062,0.163,0.49,0.157,2017-18\n9966,Kosta Koufos,SAC,29.0,213.36,120.20188,Ohio State,USA,2008,1,23,71,6.7,6.6,1.2,-8.0,0.1,0.23600000000000002,0.15,0.5660000000000001,0.1,2017-18\n9967,Kris Dunn,CHI,24.0,193.04,95.25432,Providence,USA,2016,1,5,52,13.4,4.3,6.0,-8.0,0.015,0.131,0.245,0.488,0.319,2017-18\n9968,Kristaps Porzingis,NYK,22.0,220.98,108.86208,None,Latvia,2015,1,4,48,22.7,6.6,1.2,0.4,0.039,0.154,0.305,0.539,0.063,2017-18\n9969,Kyle Anderson,SAS,24.0,205.74,104.32616,UCLA,USA,2014,1,30,74,7.9,5.4,2.7,3.3,0.043,0.158,0.133,0.5820000000000001,0.146,2017-18\n9970,Kyle Collinsworth,DAL,26.0,198.12,95.25432,Brigham Young,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,3.2,3.3,1.8,-2.1,0.06,0.162,0.124,0.433,0.163,2017-18\n9971,Kyle Korver,CLE,37.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,73,9.2,2.3,1.2,7.8,0.006,0.09300000000000001,0.154,0.652,0.079,2017-18\n9972,Kyle Kuzma,LAL,22.0,205.74,99.79024,Utah,USA,2017,1,27,77,16.1,6.3,1.8,-2.2,0.035,0.154,0.21899999999999997,0.5489999999999999,0.091,2017-18\n9973,Kyle Lowry,TOR,32.0,182.88,92.98635999999999,Villanova,USA,2006,1,24,78,16.2,5.6,6.9,7.6,0.026000000000000002,0.142,0.21100000000000002,0.598,0.307,2017-18\n9974,Kyle O'Quinn,NYK,28.0,208.28,113.398,Norfolk State,USA,2012,2,49,77,7.1,6.1,2.1,-1.1,0.09,0.242,0.168,0.625,0.166,2017-18\n9975,Kyle Singler,OKC,30.0,203.2,103.418976,Duke,USA,2011,2,33,12,1.9,0.8,0.2,0.7,0.016,0.14300000000000002,0.21899999999999997,0.43,0.057,2017-18\n9976,Kyrie Irving,BOS,26.0,190.5,87.543256,Duke,Australia,2011,1,1,60,24.4,3.8,5.1,5.6,0.017,0.096,0.298,0.61,0.282,2017-18\n9977,LaMarcus Aldridge,SAS,32.0,210.82,117.93392,Texas,USA,2006,1,2,75,23.1,8.5,2.0,5.4,0.098,0.156,0.28800000000000003,0.57,0.111,2017-18\n9978,Lance Stephenson,IND,27.0,198.12,104.32616,Cincinnati,USA,2010,2,40,82,9.2,5.2,2.9,-3.2,0.033,0.203,0.20800000000000002,0.495,0.18600000000000003,2017-18\n9979,Lance Thomas,NYK,30.0,203.2,106.59411999999999,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,4.1,2.4,0.6,-5.9,0.033,0.098,0.106,0.513,0.044000000000000004,2017-18\n9980,Langston Galloway,DET,26.0,187.96,90.7184,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,6.2,1.6,1.0,4.2,0.013999999999999999,0.08900000000000001,0.188,0.503,0.105,2017-18\n9981,Larry Drew II,NOP,28.0,187.96,81.64656,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,1.7,0.3,1.0,-9.1,0.045,0.0,0.17,0.354,0.196,2017-18\n9982,Larry Nance Jr.,CLE,25.0,205.74,104.32616,Wyoming,USA,2015,1,27,66,8.7,6.8,1.2,1.0,0.107,0.19899999999999998,0.155,0.605,0.085,2017-18\n9983,Lauri Markkanen,CHI,21.0,213.36,104.32616,Arizona,Finland,2017,1,7,68,15.2,7.5,1.2,-9.0,0.037000000000000005,0.217,0.215,0.552,0.064,2017-18\n9984,Markel Brown,HOU,26.0,190.5,86.18248,Oklahoma State,USA,2014,2,44,4,1.3,1.3,0.5,-25.1,0.028999999999999998,0.10800000000000001,0.132,0.35700000000000004,0.105,2017-18\n9985,Paul George,OKC,28.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2010,1,10,79,21.9,5.7,3.3,3.7,0.023,0.132,0.248,0.57,0.14300000000000002,2017-18\n9986,Markelle Fultz,PHI,20.0,193.04,90.7184,Washington,USA,2017,1,1,14,7.1,3.1,3.8,4.8,0.039,0.105,0.218,0.41600000000000004,0.294,2017-18\n9987,Marquese Chriss,PHX,20.0,208.28,108.86208,Washington,USA,2016,1,8,72,7.7,5.5,1.2,-8.4,0.046,0.2,0.17600000000000002,0.509,0.081,2017-18\n9988,Nerlens Noel,DAL,24.0,210.82,99.79024,Kentucky,USA,2013,1,6,30,4.4,5.6,0.7,-12.3,0.092,0.273,0.131,0.5579999999999999,0.07,2017-18\n9989,Nick Collison,OKC,37.0,208.28,115.66596000000001,Kansas,USA,2003,1,12,15,2.1,1.3,0.3,-3.2,0.086,0.17600000000000002,0.18100000000000002,0.627,0.087,2017-18\n9990,Nick Young,GSW,33.0,200.66,95.25432,USC,USA,2007,1,16,80,7.3,1.6,0.5,0.8,0.015,0.071,0.16899999999999998,0.562,0.038,2017-18\n9991,Nicolas Batum,CHA,29.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,64,11.6,4.8,5.5,-0.4,0.027999999999999997,0.124,0.17800000000000002,0.523,0.255,2017-18\n9992,Nicolas Brussino,ATL,25.0,203.2,88.45044,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.0,0.8,0.0,88.6,0.0,0.2,0.083,0.0,0.0,2017-18\n9993,Nigel Hayes,SAC,23.0,200.66,115.212368,Wisconsin,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,3.0,2.4,0.7,3.8,0.03,0.145,0.131,0.39299999999999996,0.077,2017-18\n9994,Nik Stauskas,BKN,24.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,Canada,2014,1,8,41,4.4,1.6,1.0,-4.6,0.006999999999999999,0.107,0.159,0.5429999999999999,0.115,2017-18\n9995,Nikola Jokic,DEN,23.0,208.28,113.398,None,Serbia,2014,2,41,75,18.5,10.7,6.1,6.2,0.081,0.254,0.23800000000000002,0.603,0.28600000000000003,2017-18\n9996,Nikola Mirotic,NOP,27.0,208.28,107.95489599999999,None,Montenegro,2011,1,23,55,15.6,7.4,1.5,4.2,0.038,0.213,0.223,0.5770000000000001,0.079,2017-18\n9997,Nikola Vucevic,ORL,27.0,213.36,117.93392,USC,Montenegro,2011,1,16,57,16.5,9.2,3.4,-1.3,0.059000000000000004,0.249,0.252,0.5329999999999999,0.184,2017-18\n9998,Noah Vonleh,CHI,22.0,205.74,111.13004,Indiana,USA,2014,1,9,54,4.9,5.8,0.6,-2.1,0.07400000000000001,0.265,0.142,0.509,0.059000000000000004,2017-18\n9999,Norman Powell,TOR,25.0,193.04,97.52228000000001,UCLA,USA,2015,2,46,70,5.5,1.7,1.3,-1.9,0.013000000000000001,0.1,0.185,0.49200000000000005,0.122,2017-18\n10000,Nene,HOU,35.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,52,6.5,3.4,0.9,17.1,0.07400000000000001,0.156,0.183,0.594,0.09300000000000001,2017-18\n10001,OG Anunoby,TOR,20.0,203.2,106.59411999999999,Indiana,United Kingdom,2017,1,23,74,5.9,2.5,0.7,10.0,0.03,0.09,0.121,0.5870000000000001,0.049,2017-18\n10002,Omari Johnson,MEM,29.0,205.74,99.79024,Oregon State,Jamaica,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,5.5,2.8,1.8,10.5,0.06,0.10300000000000001,0.139,0.524,0.106,2017-18\n10003,Omer Asik,CHI,31.0,213.36,115.66596000000001,None,Turkey,2008,2,36,18,1.2,2.6,0.2,-6.4,0.054000000000000006,0.20800000000000002,0.09,0.397,0.02,2017-18\n10004,Omri Casspi,GSW,30.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,53,5.7,3.8,1.0,3.2,0.044000000000000004,0.205,0.157,0.632,0.099,2017-18\n10005,Otto Porter Jr.,WAS,25.0,203.2,89.811216,Georgetown,USA,2013,1,3,77,14.7,6.4,2.0,5.1,0.044000000000000004,0.161,0.182,0.602,0.096,2017-18\n10006,P.J. Tucker,HOU,33.0,198.12,111.13004,Texas,USA,2006,2,35,82,6.1,5.6,0.9,11.4,0.040999999999999995,0.16,0.10300000000000001,0.537,0.047,2017-18\n10007,PJ Dozier,OKC,21.0,198.12,92.98635999999999,South Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,0.5,0.0,-33.3,0.0,0.2,0.429,0.5,0.0,2017-18\n10008,Pascal Siakam,TOR,24.0,205.74,104.32616,New Mexico State,Cameroon,2016,1,27,81,7.3,4.5,2.0,8.9,0.048,0.168,0.154,0.5489999999999999,0.133,2017-18\n10009,Pat Connaughton,POR,25.0,195.58,95.25432,Notre Dame,USA,2015,2,41,82,5.4,2.0,1.1,4.3,0.023,0.08,0.128,0.539,0.085,2017-18\n10010,Patrick Beverley,LAC,29.0,185.42,83.91452,None,USA,2009,2,42,11,12.2,4.1,2.9,6.0,0.047,0.092,0.198,0.53,0.15,2017-18\n10011,Patrick McCaw,GSW,22.0,200.66,83.91452,UNLV,USA,2016,2,38,57,4.0,1.4,1.4,-3.5,0.017,0.065,0.125,0.47700000000000004,0.113,2017-18\n10012,Patrick Patterson,OKC,29.0,205.74,104.32616,Kentucky,USA,2010,1,14,82,3.9,2.4,0.7,-3.1,0.024,0.128,0.11199999999999999,0.555,0.068,2017-18\n10013,Patty Mills,SAS,29.0,182.88,83.91452,St. Mary's (CA),Australia,2009,2,55,82,10.0,1.9,2.8,2.6,0.012,0.061,0.172,0.5579999999999999,0.158,2017-18\n10014,Okaro White,CLE,25.0,203.2,97.52228000000001,Florida State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,3.3,1.8,0.3,0.6,0.040999999999999995,0.099,0.10099999999999999,0.5770000000000001,0.034,2017-18\n10015,Nemanja Bjelica,MIN,30.0,208.28,104.32616,None,Serbia,2010,2,35,67,6.8,4.1,1.3,0.0,0.039,0.16399999999999998,0.139,0.581,0.08800000000000001,2017-18\n10016,Naz Mitrou-Long,UTA,24.0,193.04,98.88305600000001,Iowa State,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,3.0,0.0,0.0,250.0,0.0,0.0,0.5,1.5,0.0,2017-18\n10017,Nate Wolters,UTA,27.0,193.04,86.18248,South Dakota State,USA,2013,2,38,5,0.4,0.4,0.2,-0.5,0.045,0.055999999999999994,0.125,0.16699999999999998,0.077,2017-18\n10018,Marquis Teague,MEM,25.0,187.96,85.728888,Kentucky,USA,2012,1,29,3,3.7,2.0,4.3,-19.7,0.012,0.07200000000000001,0.121,0.302,0.24100000000000002,2017-18\n10019,Marreese Speights,ORL,30.0,208.28,115.66596000000001,Florida,USA,2008,1,16,52,7.7,2.6,0.8,1.6,0.03,0.152,0.265,0.539,0.10400000000000001,2017-18\n10020,Marshall Plumlee,MIL,25.0,213.36,113.398,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.8,2.1,0.3,1.5,0.07400000000000001,0.245,0.111,0.6970000000000001,0.063,2017-18\n10021,Marvin Williams,CHA,32.0,205.74,107.501304,North Carolina,USA,2005,1,2,78,9.5,4.7,1.2,1.6,0.036000000000000004,0.14,0.145,0.603,0.069,2017-18\n10022,Mason Plumlee,DEN,28.0,210.82,115.66596000000001,Duke,USA,2013,1,22,74,7.1,5.4,1.9,-0.7,0.092,0.182,0.161,0.586,0.145,2017-18\n10023,Matt Costello,SAS,24.0,208.28,108.86208,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.0,2.3,0.5,26.6,0.04,0.276,0.071,0.5,0.071,2017-18\n10024,Matt Williams Jr.,MIA,24.0,195.58,95.25432,Central Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.7,0.3,0.0,66.7,0.0,0.083,0.28,0.41700000000000004,0.0,2017-18\n10025,Matthew Dellavedova,MIL,27.0,193.04,89.811216,St. Mary's (CA),Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,4.3,1.7,3.8,-5.5,0.021,0.075,0.134,0.5,0.29600000000000004,2017-18\n10026,Maurice Harkless,POR,25.0,205.74,99.79024,\"St. John's, N.Y.\",USA,2012,1,15,59,6.5,2.7,0.9,-0.2,0.036000000000000004,0.09,0.12300000000000001,0.596,0.061,2017-18\n10027,Maxi Kleber,DAL,26.0,210.82,99.79024,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,5.4,3.3,0.7,-3.6,0.055,0.13699999999999998,0.135,0.5760000000000001,0.066,2017-18\n10028,Meyers Leonard,POR,26.0,215.9,115.66596000000001,Illinois,USA,2012,1,11,33,3.4,2.1,0.5,-8.8,0.047,0.251,0.155,0.6759999999999999,0.11,2017-18\n10029,Michael Beasley,NYK,29.0,205.74,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,74,13.2,5.6,1.7,-4.0,0.057,0.191,0.261,0.556,0.122,2017-18\n10030,Michael Carter-Williams,CHA,26.0,198.12,86.18248,Syracuse,USA,2013,1,11,52,4.6,2.7,2.2,-3.5,0.04,0.131,0.166,0.446,0.214,2017-18\n10031,Michael Kidd-Gilchrist,CHA,24.0,200.66,105.23334399999999,Kentucky,USA,2012,1,2,74,9.2,4.1,1.0,1.8,0.044000000000000004,0.115,0.159,0.536,0.057,2017-18\n10032,Mike Conley,MEM,30.0,185.42,79.3786,Ohio State,USA,2007,1,4,12,17.1,2.3,4.1,-2.6,0.0,0.07,0.26,0.52,0.23399999999999999,2017-18\n10033,Mike James,PHX,27.0,185.42,88.45044,Lamar,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,9.3,2.5,3.5,-2.6,0.017,0.10400000000000001,0.237,0.469,0.27899999999999997,2017-18\n10034,Mike Muscala,ATL,26.0,210.82,108.86208,Bucknell,USA,2013,2,44,53,7.6,4.3,1.0,-4.4,0.049,0.152,0.149,0.597,0.07400000000000001,2017-18\n10035,Mike Scott,WAS,29.0,203.2,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,76,8.8,3.3,1.1,-2.0,0.036000000000000004,0.141,0.19399999999999998,0.599,0.09300000000000001,2017-18\n10036,Miles Plumlee,ATL,29.0,210.82,112.94440800000001,Duke,USA,2012,1,26,55,4.3,4.1,0.8,-7.3,0.08199999999999999,0.16,0.127,0.574,0.07400000000000001,2017-18\n10037,Milos Teodosic,LAC,31.0,195.58,88.904032,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,9.5,2.8,4.6,2.4,0.013999999999999999,0.09,0.17800000000000002,0.564,0.252,2017-18\n10038,Milton Doyle,BKN,24.0,193.04,81.64656,Loyola (IL),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,3.4,1.8,1.0,-5.3,0.021,0.125,0.17300000000000001,0.337,0.122,2017-18\n10039,Mindaugas Kuzminskas,NYK,28.0,205.74,97.52228000000001,None,Lithuania,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.5,0.0,0.0,2017-18\n10040,Mirza Teletovic,MIL,32.0,205.74,109.769264,None,Bosnia and Herzegovina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,7.1,2.3,1.0,-10.4,0.021,0.128,0.183,0.623,0.10300000000000001,2017-18\n10041,Monte Morris,DEN,23.0,190.5,79.3786,Iowa State,USA,2017,2,51,3,3.3,0.7,2.3,-14.8,0.0,0.08,0.136,0.727,0.368,2017-18\n10042,Montrezl Harrell,LAC,24.0,203.2,108.86208,Louisville,USA,2015,2,32,76,11.0,4.0,1.0,2.1,0.081,0.146,0.22699999999999998,0.647,0.09300000000000001,2017-18\n10043,Myke Henry,MEM,25.0,198.12,95.25432,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,5.4,1.9,1.1,-4.1,0.026000000000000002,0.081,0.14800000000000002,0.47200000000000003,0.083,2017-18\n10044,Myles Turner,IND,22.0,210.82,115.66596000000001,Texas,USA,2015,1,11,65,12.7,6.4,1.3,3.0,0.052000000000000005,0.174,0.19899999999999998,0.5670000000000001,0.071,2017-18\n10045,Markieff Morris,WAS,28.0,208.28,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,73,11.5,5.6,1.9,0.7,0.04,0.17300000000000001,0.19399999999999998,0.5660000000000001,0.107,2017-18\n10046,Zaza Pachulia,GSW,34.0,210.82,122.46983999999999,None,Georgia,2003,2,42,69,5.4,4.7,1.6,9.4,0.1,0.223,0.165,0.612,0.141,2017-18\n10047,Zhou Qi,HOU,22.0,215.9,95.25432,None,China,2016,2,43,18,1.2,1.2,0.1,-26.1,0.042,0.11599999999999999,0.163,0.295,0.027999999999999997,2017-18\n10048,Alex Caruso,LAL,24.0,195.58,84.368112,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,3.6,1.8,2.0,-0.3,0.026000000000000002,0.086,0.128,0.519,0.185,2017-18\n10049,Andrew Harrison,MEM,23.0,198.12,96.615096,Kentucky,USA,2015,2,44,56,9.5,2.3,3.2,-7.3,0.017,0.085,0.195,0.534,0.222,2017-18\n10050,Andrew Bogut,LAL,33.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,24,1.5,3.3,0.6,-5.1,0.10400000000000001,0.223,0.085,0.696,0.099,2017-18\n10051,Andre Roberson,OKC,26.0,200.66,95.25432,Colorado,USA,2013,1,26,39,5.0,4.7,1.2,9.4,0.068,0.109,0.085,0.5429999999999999,0.059000000000000004,2017-18\n10052,Andre Iguodala,GSW,34.0,198.12,97.52228000000001,Arizona,USA,2004,1,9,64,6.0,3.8,3.3,7.9,0.033,0.109,0.11199999999999999,0.536,0.16899999999999998,2017-18\n10053,Andre Drummond,DET,24.0,210.82,126.552168,Connecticut,USA,2012,1,9,78,15.0,16.0,3.0,-1.0,0.145,0.32899999999999996,0.207,0.555,0.14,2017-18\n10054,Amir Johnson,PHI,31.0,205.74,108.86208,None,USA,2005,2,56,74,4.6,4.5,1.6,1.5,0.102,0.16899999999999998,0.125,0.575,0.13699999999999998,2017-18\n10055,Allen Crabbe,BKN,26.0,198.12,97.52228000000001,California,USA,2013,2,31,75,13.2,4.3,1.6,-1.9,0.012,0.13,0.183,0.5579999999999999,0.08199999999999999,2017-18\n10056,Alfonzo McKinnie,TOR,25.0,203.2,97.52228000000001,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.5,0.5,0.1,-12.3,0.022000000000000002,0.098,0.158,0.643,0.027000000000000003,2017-18\n10057,Alex Poythress,IND,24.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,1.0,0.7,0.1,-13.0,0.061,0.102,0.11199999999999999,0.5,0.026000000000000002,2017-18\n10058,Alex Len,PHX,25.0,215.9,113.398,Maryland,Ukraine,2013,1,5,69,8.5,7.5,1.2,-8.6,0.11599999999999999,0.228,0.16399999999999998,0.612,0.09300000000000001,2017-18\n10059,Alex Abrines,OKC,24.0,198.12,86.18248,None,Spain,2013,2,32,75,4.7,1.5,0.4,1.2,0.021,0.079,0.126,0.5670000000000001,0.036000000000000004,2017-18\n10060,Alec Peters,PHX,23.0,205.74,106.59411999999999,Valparaiso,USA,2017,2,54,20,4.1,1.9,0.6,7.3,0.032,0.12,0.151,0.523,0.073,2017-18\n10061,Alec Burks,UTA,26.0,198.12,97.068688,Colorado,USA,2011,1,12,64,7.7,3.0,1.0,-1.0,0.019,0.168,0.221,0.527,0.10400000000000001,2017-18\n10062,Alan Williams,PHX,25.0,203.2,120.20188,Cal-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,4.0,4.4,1.6,0.1,0.039,0.26,0.184,0.455,0.195,2017-18\n10063,Al-Farouq Aminu,POR,27.0,205.74,99.79024,Wake Forest,USA,2010,1,8,69,9.3,7.6,1.2,5.2,0.045,0.198,0.145,0.522,0.055999999999999994,2017-18\n10064,Al Jefferson,IND,33.0,208.28,127.00576000000001,None,USA,2004,1,15,36,7.0,4.0,0.8,-1.8,0.061,0.22699999999999998,0.218,0.563,0.098,2017-18\n10065,Al Horford,BOS,32.0,208.28,111.13004,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,72,12.9,7.4,4.7,7.3,0.047,0.17800000000000002,0.183,0.575,0.225,2017-18\n10066,Adreian Payne,ORL,27.0,208.28,107.501304,Michigan State,USA,2014,1,15,5,4.2,1.8,0.0,-12.4,0.044000000000000004,0.226,0.155,0.831,0.0,2017-18\n10067,Abdel Nader,BOS,24.0,198.12,104.32616,Iowa State,Egypt,2016,2,58,48,3.0,1.5,0.5,-10.3,0.024,0.111,0.162,0.439,0.078,2017-18\n10068,Aaron Jackson,HOU,32.0,190.5,83.007336,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,8.0,3.0,1.0,-19.8,0.055999999999999994,0.031,0.149,0.405,0.053,2017-18\n10069,Aaron Harrison,DAL,23.0,198.12,95.25432,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,6.7,2.7,1.2,-14.1,0.015,0.091,0.147,0.392,0.07200000000000001,2017-18\n10070,Aaron Gordon,ORL,22.0,205.74,99.79024,Arizona,USA,2014,1,4,58,17.6,7.9,2.3,-2.0,0.044000000000000004,0.191,0.23800000000000002,0.53,0.111,2017-18\n10071,Aaron Brooks,MIN,33.0,182.88,73.028312,Oregon,USA,2007,1,26,32,2.3,0.5,0.6,-17.2,0.036000000000000004,0.057,0.192,0.508,0.161,2017-18\n10072,Andrew White III,ATL,25.0,200.66,95.25432,Syracuse,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,4.6,2.3,0.4,-18.6,0.016,0.133,0.16,0.461,0.05,2017-18\n10073,Andrew Wiggins,MIN,23.0,203.2,91.625584,Kansas,Canada,2014,1,1,82,17.7,4.4,2.0,3.5,0.027999999999999997,0.094,0.228,0.505,0.08,2017-18\n10074,Andre Ingram,LAL,32.0,190.5,86.18248,American University,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,12.0,3.0,3.5,14.1,0.016,0.07200000000000001,0.136,0.655,0.149,2017-18\n10075,Anthony Brown,MIN,25.0,200.66,101.604608,Stanford,USA,2015,2,34,1,3.0,0.0,1.0,30.0,0.0,0.0,0.1,1.5,0.33299999999999996,2017-18\n10076,Brandon Paul,SAS,27.0,193.04,90.7184,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,2.3,1.1,0.6,0.3,0.011000000000000001,0.109,0.131,0.504,0.096,2017-18\n10077,Brandon Jennings,MIL,28.0,185.42,77.11064,None,USA,2009,1,10,14,5.2,2.2,3.1,-13.1,0.022000000000000002,0.131,0.191,0.478,0.331,2017-18\n10078,Brandon Ingram,LAL,20.0,205.74,86.18248,Duke,USA,2016,1,2,59,16.1,5.3,3.9,-2.7,0.027000000000000003,0.121,0.218,0.536,0.177,2017-18\n10079,Brandan Wright,MEM,30.0,208.28,106.59411999999999,North Carolina,USA,2007,1,8,28,5.0,3.4,0.5,5.3,0.086,0.161,0.14,0.596,0.055999999999999994,2017-18\n10080,Bradley Beal,WAS,25.0,195.58,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,82,22.6,4.4,4.5,2.4,0.021,0.10099999999999999,0.268,0.564,0.20600000000000002,2017-18\n10081,Bojan Bogdanovic,IND,29.0,203.2,104.32616,None,Croatia,2011,2,31,80,14.3,3.4,1.5,1.5,0.012,0.09699999999999999,0.185,0.605,0.071,2017-18\n10082,Bogdan Bogdanovic,SAC,25.0,198.12,92.98635999999999,None,Serbia,2014,1,27,78,11.8,2.9,3.3,-8.6,0.013999999999999999,0.094,0.192,0.556,0.183,2017-18\n10083,Ante Zizic,CLE,21.0,210.82,113.398,None,Croatia,2016,1,23,32,3.7,1.9,0.2,-9.1,0.11199999999999999,0.179,0.171,0.746,0.039,2017-18\n10084,Bobby Brown,HOU,33.0,187.96,79.3786,Cal State-Fullerton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,2.5,0.4,0.6,-24.5,0.0,0.061,0.252,0.425,0.19,2017-18\n10085,Boban Marjanovic,LAC,29.0,220.98,131.54168,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,6.0,3.7,0.6,6.3,0.151,0.27399999999999997,0.276,0.616,0.1,2017-18\n10086,Blake Griffin,DET,29.0,208.28,113.851592,Oklahoma,USA,2009,1,1,58,21.4,7.4,5.8,1.9,0.036000000000000004,0.175,0.285,0.544,0.28600000000000003,2017-18\n10087,Bismack Biyombo,ORL,25.0,205.74,115.66596000000001,None,Democratic Republic of the Congo,2011,1,7,82,5.7,5.7,0.8,-13.6,0.091,0.209,0.146,0.556,0.07,2017-18\n10088,Ben Simmons,PHI,21.0,208.28,104.32616,Louisiana State,Australia,2016,1,1,81,15.8,8.1,8.2,6.6,0.053,0.171,0.21899999999999997,0.557,0.36200000000000004,2017-18\n10089,Bobby Portis,CHI,23.0,210.82,112.490816,Arkansas,USA,2015,1,22,73,13.2,6.8,1.7,-2.1,0.08900000000000001,0.207,0.25,0.5479999999999999,0.126,2017-18\n10090,Ben Moore,IND,23.0,203.2,99.79024,Southern Methodist,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.5,0.5,-79.8,0.0,0.16699999999999998,0.0,0.0,0.111,2017-18\n10091,Anthony Tolliver,DET,33.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,79,8.9,3.1,1.1,0.9,0.027000000000000003,0.109,0.14400000000000002,0.6629999999999999,0.076,2017-18\n10092,Antonio Blakeney,CHI,21.0,193.04,89.357624,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,7.9,1.7,1.1,-1.3,0.011000000000000001,0.08900000000000001,0.22699999999999998,0.47100000000000003,0.096,2017-18\n10093,Antonius Cleveland,ATL,24.0,198.12,88.45044,S.E. Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,1.4,0.8,0.1,-13.9,0.022000000000000002,0.085,0.107,0.486,0.025,2017-18\n10094,Aron Baynes,BOS,31.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,6.0,5.4,1.1,6.5,0.086,0.196,0.166,0.502,0.095,2017-18\n10095,Anthony Davis,NOP,25.0,208.28,114.758776,Kentucky,USA,2012,1,1,75,28.1,11.1,2.3,5.0,0.07,0.213,0.29100000000000004,0.612,0.10400000000000001,2017-18\n10096,Austin Rivers,LAC,25.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,61,15.1,2.4,4.0,-1.7,0.013000000000000001,0.057999999999999996,0.20600000000000002,0.526,0.179,2017-18\n10097,Avery Bradley,LAC,27.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,46,14.3,2.5,2.0,-4.2,0.013999999999999999,0.068,0.22899999999999998,0.496,0.105,2017-18\n10098,Bam Adebayo,MIA,20.0,208.28,115.66596000000001,Kentucky,USA,2017,1,14,69,6.9,5.5,1.5,-0.6,0.086,0.19399999999999998,0.157,0.57,0.115,2017-18\n10099,Ben McLemore,MEM,25.0,195.58,88.45044,Kansas,USA,2013,1,7,56,7.5,2.5,0.9,-13.5,0.03,0.10099999999999999,0.182,0.526,0.078,2017-18\n10100,Arron Afflalo,ORL,32.0,195.58,95.25432,UCLA,USA,2007,1,27,53,3.4,1.2,0.6,-6.8,0.006,0.08199999999999999,0.127,0.516,0.066,2017-18\n10101,Mike Conley,MEM,31.0,185.42,79.3786,Ohio State,USA,2007,1,4,70,21.1,3.4,6.4,0.7,0.017,0.08800000000000001,0.262,0.569,0.327,2018-19\n10102,Mike Muscala,LAL,27.0,210.82,108.86208,Bucknell,USA,2013,2,44,64,7.0,3.8,1.2,1.0,0.040999999999999995,0.133,0.138,0.564,0.081,2018-19\n10103,Mike Scott,PHI,30.0,203.2,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,79,5.8,3.5,0.8,1.8,0.028999999999999998,0.147,0.139,0.528,0.064,2018-19\n10104,Miles Bridges,CHA,21.0,200.66,102.0582,Michigan State,USA,2018,1,12,80,7.5,4.0,1.2,-3.7,0.037000000000000005,0.14800000000000002,0.147,0.5479999999999999,0.081,2018-19\n10105,Miles Plumlee,ATL,30.0,210.82,112.94440800000001,Duke,USA,2012,1,26,18,4.4,2.2,0.9,-10.2,0.085,0.141,0.166,0.654,0.155,2018-19\n10106,Mitchell Robinson,NYK,21.0,215.9,108.86208,None,USA,2018,2,36,66,7.3,6.4,0.6,-6.2,0.122,0.166,0.11900000000000001,0.6920000000000001,0.042,2018-19\n10107,Mitchell Creek,MIN,27.0,198.12,102.0582,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,4.2,2.4,1.2,8.9,0.109,0.105,0.16899999999999998,0.55,0.188,2018-19\n10108,Mo Bamba,ORL,21.0,213.36,100.243832,University of Texas at Austin,USA,2018,1,6,47,6.2,5.0,0.8,-14.9,0.07400000000000001,0.213,0.174,0.539,0.086,2018-19\n10109,Monte Morris,DEN,24.0,190.5,79.3786,Iowa State,USA,2017,2,51,82,10.4,2.4,3.6,4.3,0.017,0.078,0.168,0.5770000000000001,0.221,2018-19\n10110,Montrezl Harrell,LAC,25.0,203.2,108.86208,Louisville,USA,2015,2,32,82,16.6,6.5,2.0,1.9,0.085,0.146,0.22699999999999998,0.636,0.12300000000000001,2018-19\n10111,Mikal Bridges,PHX,22.0,200.66,95.25432,Villanova,USA,2018,1,10,82,8.3,3.2,2.1,-6.8,0.023,0.085,0.11900000000000001,0.556,0.09699999999999999,2018-19\n10112,Milos Teodosic,LAC,32.0,195.58,88.904032,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,3.2,1.1,2.1,5.4,0.021,0.084,0.171,0.557,0.26,2018-19\n10113,Michael Kidd-Gilchrist,CHA,25.0,200.66,105.23334399999999,Kentucky,USA,2012,1,2,64,6.7,3.8,1.0,-0.9,0.069,0.129,0.153,0.5529999999999999,0.077,2018-19\n10114,Dante Cunningham,SAS,32.0,203.2,104.32616,Villanova,USA,2009,2,33,64,3.0,2.9,0.8,-8.2,0.049,0.14800000000000002,0.086,0.585,0.07200000000000001,2018-19\n10115,Michael Beasley,LAL,30.0,205.74,106.59411999999999,Kansas State,USA,2008,1,2,26,7.0,2.3,1.0,-6.0,0.044000000000000004,0.153,0.28800000000000003,0.532,0.149,2018-19\n10116,Meyers Leonard,POR,27.0,215.9,115.66596000000001,Illinois,USA,2012,1,11,61,5.9,3.8,1.2,-3.7,0.055,0.20600000000000002,0.149,0.675,0.12300000000000001,2018-19\n10117,Melvin Frazier Jr.,ORL,22.0,198.12,90.7184,Tulane,USA,2018,2,35,10,1.5,0.5,0.1,-13.5,0.053,0.045,0.205,0.33,0.032,2018-19\n10118,Maxi Kleber,DAL,27.0,210.82,108.86208,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,6.8,4.6,1.0,2.7,0.057,0.149,0.132,0.579,0.068,2018-19\n10119,Maurice Harkless,POR,26.0,205.74,99.79024,\"St. John's, N.Y.\",USA,2012,1,15,60,7.7,4.5,1.2,7.9,0.052000000000000005,0.128,0.135,0.547,0.068,2018-19\n10120,Matthew Dellavedova,CLE,28.0,193.04,90.7184,St. Mary's (CA),Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,5.9,1.6,3.8,-3.8,0.006999999999999999,0.081,0.17300000000000001,0.532,0.32899999999999996,2018-19\n10121,Mason Plumlee,DEN,29.0,210.82,106.59411999999999,Duke,USA,2013,1,22,82,7.8,6.4,3.0,3.2,0.091,0.198,0.159,0.602,0.19899999999999998,2018-19\n10122,Marvin Williams,CHA,33.0,205.74,107.501304,North Carolina,USA,2005,1,2,75,10.1,5.4,1.2,-0.4,0.033,0.152,0.147,0.5479999999999999,0.061,2018-19\n10123,Marvin Bagley III,SAC,20.0,210.82,106.140528,Duke,USA,2018,1,2,62,14.9,7.6,1.0,-3.2,0.092,0.18,0.237,0.562,0.06,2018-19\n10124,Marquese Chriss,CLE,21.0,208.28,108.86208,Washington,USA,2016,1,8,43,4.2,3.3,0.5,-17.3,0.07200000000000001,0.21600000000000003,0.196,0.455,0.069,2018-19\n10125,Markieff Morris,OKC,29.0,208.28,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,58,9.4,4.6,1.4,-5.9,0.045,0.161,0.191,0.521,0.092,2018-19\n10126,Moritz Wagner,LAL,22.0,210.82,111.13004,Michigan,Germany,2018,1,25,43,4.8,2.0,0.6,-9.8,0.035,0.142,0.21,0.5329999999999999,0.084,2018-19\n10127,Michael Carter-Williams,ORL,27.0,198.12,86.18248,Syracuse,USA,2013,1,11,28,4.8,2.5,2.5,0.2,0.043,0.14300000000000002,0.17600000000000002,0.45799999999999996,0.262,2018-19\n10128,Myles Turner,IND,23.0,210.82,113.398,Texas,USA,2015,1,11,74,13.3,7.2,1.6,2.8,0.048,0.195,0.19899999999999998,0.5670000000000001,0.083,2018-19\n10129,Paul George,OKC,29.0,205.74,99.79024,Fresno State,USA,2010,1,10,77,28.0,8.2,4.1,8.2,0.033,0.17300000000000001,0.285,0.583,0.17300000000000001,2018-19\n10130,Nemanja Bjelica,SAC,31.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2010,2,35,77,9.6,5.8,1.9,2.7,0.065,0.171,0.162,0.585,0.107,2018-19\n10131,Paul Millsap,DEN,34.0,203.2,111.58363200000001,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,70,12.6,7.2,2.0,8.6,0.078,0.182,0.191,0.57,0.10400000000000001,2018-19\n10132,Markelle Fultz,ORL,21.0,193.04,90.7184,Washington,USA,2017,1,1,19,8.2,3.7,3.1,-0.4,0.055999999999999994,0.08800000000000001,0.18899999999999997,0.452,0.212,2018-19\n10133,Pau Gasol,MIL,38.0,213.36,113.398,None,Spain,2001,1,3,30,3.9,4.6,1.7,-6.2,0.057999999999999996,0.304,0.151,0.529,0.209,2018-19\n10134,Patty Mills,SAS,30.0,182.88,81.64656,St. Mary's (CA),Australia,2009,2,55,82,9.9,2.2,3.0,4.5,0.012,0.076,0.175,0.5720000000000001,0.174,2018-19\n10135,Patrick Patterson,OKC,30.0,205.74,104.32616,Kentucky,USA,2010,1,14,63,3.6,2.3,0.5,-5.7,0.043,0.114,0.11800000000000001,0.493,0.049,2018-19\n10136,Patrick McCaw,TOR,23.0,200.66,83.91452,UNLV,USA,2016,2,38,29,2.6,1.7,1.0,-6.4,0.017,0.105,0.09300000000000001,0.532,0.099,2018-19\n10137,Patrick Beverley,LAC,30.0,185.42,83.91452,None,USA,2009,2,42,78,7.6,5.0,3.8,4.0,0.035,0.135,0.12,0.561,0.183,2018-19\n10138,Pat Connaughton,MIL,26.0,193.04,94.800728,Notre Dame,USA,2015,2,41,61,6.9,4.2,2.0,5.0,0.046,0.135,0.13,0.573,0.128,2018-19\n10139,Pascal Siakam,TOR,25.0,205.74,104.32616,New Mexico State,Cameroon,2016,1,27,80,16.9,6.9,3.1,10.6,0.05,0.154,0.205,0.628,0.141,2018-19\n10140,PJ Dozier,BOS,22.0,198.12,92.98635999999999,South Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,3.2,2.8,0.8,22.5,0.102,0.172,0.17300000000000001,0.434,0.125,2018-19\n10141,P.J. Tucker,HOU,34.0,198.12,111.13004,Texas,USA,2006,2,35,82,7.3,5.8,1.2,4.5,0.040999999999999995,0.129,0.094,0.547,0.047,2018-19\n10142,Otto Porter Jr.,CHI,26.0,203.2,89.811216,Georgetown,USA,2013,1,3,56,13.9,5.6,2.1,-0.4,0.031,0.153,0.185,0.569,0.1,2018-19\n10143,Naz Mitrou-Long,UTA,25.0,193.04,98.88305600000001,Iowa State,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.1,0.4,1.1,-21.2,0.011000000000000001,0.057,0.139,0.38299999999999995,0.25,2018-19\n10144,Omri Casspi,MEM,31.0,205.74,102.0582,None,Israel,2009,1,23,36,6.3,3.2,0.7,1.1,0.033,0.184,0.17,0.606,0.077,2018-19\n10145,Okaro White,WAS,26.0,203.2,92.98635999999999,Florida State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.0,0.7,0.0,-26.2,0.091,0.14300000000000002,0.105,0.0,0.0,2018-19\n10146,OG Anunoby,TOR,21.0,203.2,105.23334399999999,Indiana,United Kingdom,2017,1,23,67,7.0,2.9,0.7,-1.7,0.04,0.1,0.14800000000000002,0.544,0.05,2018-19\n10147,Norman Powell,TOR,26.0,193.04,97.52228000000001,UCLA,USA,2015,2,46,60,8.6,2.3,1.5,0.2,0.013000000000000001,0.102,0.182,0.596,0.11900000000000001,2018-19\n10148,Noah Vonleh,NYK,23.0,205.74,113.398,Indiana,USA,2014,1,9,68,8.4,7.8,1.9,-7.6,0.06,0.23399999999999999,0.14400000000000002,0.561,0.10800000000000001,2018-19\n10149,Nikola Vucevic,ORL,28.0,213.36,117.93392,USC,Montenegro,2011,1,16,80,20.8,12.0,3.8,4.0,0.08800000000000001,0.28600000000000003,0.276,0.573,0.20800000000000002,2018-19\n10150,Nikola Mirotic,MIL,28.0,208.28,113.398,None,Montenegro,2011,1,23,46,15.2,7.4,1.2,3.7,0.045,0.198,0.20600000000000002,0.584,0.061,2018-19\n10151,Nikola Jokic,DEN,24.0,213.36,113.398,None,Serbia,2014,2,41,80,20.1,10.8,7.3,5.8,0.08900000000000001,0.249,0.271,0.589,0.361,2018-19\n10152,Nik Stauskas,CLE,25.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,Canada,2014,1,8,68,5.9,1.9,1.2,-12.9,0.016,0.10400000000000001,0.171,0.545,0.12300000000000001,2018-19\n10153,Nicolas Batum,CHA,30.0,203.2,90.7184,None,France,2008,1,25,75,9.3,5.2,3.3,-0.5,0.027999999999999997,0.131,0.129,0.581,0.145,2018-19\n10154,Nick Young,DEN,34.0,200.66,95.25432,USC,USA,2007,1,16,4,2.3,0.3,0.5,-5.1,0.0,0.026000000000000002,0.126,0.5,0.077,2018-19\n10155,Nerlens Noel,OKC,25.0,210.82,99.79024,Kentucky,USA,2013,1,6,77,4.9,4.2,0.6,-2.6,0.105,0.17600000000000002,0.13699999999999998,0.608,0.067,2018-19\n10156,Nene,HOU,36.0,210.82,113.398,None,Brazil,2002,1,7,42,3.6,2.9,0.6,9.2,0.057999999999999996,0.152,0.114,0.552,0.07,2018-19\n10157,Omari Spellman,ATL,21.0,205.74,111.13004,Villanova,USA,2018,1,30,46,5.9,4.2,1.0,-10.3,0.08,0.14400000000000002,0.146,0.516,0.085,2018-19\n10158,Mario Hezonja,NYK,24.0,203.2,102.0582,None,Croatia,2015,1,5,58,8.8,4.1,1.5,-10.0,0.021,0.168,0.20800000000000002,0.49700000000000005,0.11599999999999999,2018-19\n10159,Lance Thomas,NYK,31.0,203.2,108.86208,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,4.5,2.5,0.6,-10.9,0.023,0.115,0.127,0.48200000000000004,0.051,2018-19\n10160,Marcus Morris Sr.,BOS,29.0,205.74,106.59411999999999,Kansas,USA,2011,1,14,75,13.9,6.1,1.5,1.4,0.035,0.17600000000000002,0.203,0.568,0.073,2018-19\n10161,Kyle Kuzma,LAL,23.0,205.74,99.79024,Utah,USA,2017,1,27,70,18.7,5.5,2.5,-1.3,0.025,0.127,0.233,0.546,0.113,2018-19\n10162,Kyle Korver,UTA,38.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,70,8.6,2.3,1.2,3.6,0.006,0.105,0.174,0.5820000000000001,0.08800000000000001,2018-19\n10163,Kyle Anderson,MEM,25.0,205.74,104.32616,UCLA,USA,2014,1,30,43,8.0,5.8,3.0,-2.1,0.038,0.161,0.127,0.569,0.155,2018-19\n10164,Kris Dunn,CHI,25.0,193.04,92.98635999999999,Providence,USA,2016,1,5,46,11.3,4.1,6.0,-7.6,0.013000000000000001,0.11900000000000001,0.198,0.484,0.29,2018-19\n10165,Kostas Antetokounmpo,DAL,21.0,208.28,90.7184,University of Dayton,Greece,2018,2,60,2,1.0,0.5,0.0,17.6,0.0,0.111,0.24,0.21,0.0,2018-19\n10166,Kosta Koufos,SAC,30.0,213.36,111.13004,Ohio State,USA,2008,1,23,42,3.7,4.2,0.9,-1.3,0.08800000000000001,0.22899999999999998,0.15,0.47700000000000004,0.099,2018-19\n10167,Kobi Simmons,CLE,21.0,193.04,77.11064,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,66.7,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2018-19\n10168,Klay Thompson,GSW,29.0,200.66,97.52228000000001,Washington State,USA,2011,1,11,78,21.5,3.8,2.4,6.5,0.015,0.08900000000000001,0.254,0.5710000000000001,0.10300000000000001,2018-19\n10169,Khyri Thomas,DET,23.0,190.5,95.25432,Creighton,USA,2018,2,38,26,2.3,0.8,0.3,-8.0,0.017,0.08199999999999999,0.158,0.413,0.067,2018-19\n10170,Khris Middleton,MIL,27.0,203.2,100.697424,Texas A&M,USA,2012,2,39,77,18.3,6.0,4.3,10.5,0.021,0.149,0.24600000000000002,0.5579999999999999,0.19399999999999998,2018-19\n10171,Khem Birch,ORL,26.0,205.74,105.68693600000002,UNLV,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,4.8,3.8,0.8,3.2,0.11199999999999999,0.166,0.136,0.64,0.087,2018-19\n10172,Kevon Looney,GSW,23.0,205.74,99.79024,UCLA,USA,2015,1,30,80,6.3,5.2,1.5,10.3,0.126,0.133,0.122,0.636,0.106,2018-19\n10173,Kyle Lowry,TOR,33.0,185.42,88.904032,Villanova,USA,2006,1,24,65,14.2,4.8,8.7,10.7,0.019,0.114,0.191,0.562,0.32899999999999996,2018-19\n10174,Kevin Love,CLE,30.0,208.28,113.851592,UCLA,USA,2008,1,5,22,17.0,10.9,2.2,-4.2,0.051,0.344,0.259,0.561,0.125,2018-19\n10175,Kevin Huerter,ATL,20.0,200.66,86.18248,Maryland,USA,2018,1,19,75,9.7,3.3,2.9,-2.2,0.027000000000000003,0.087,0.153,0.5329999999999999,0.139,2018-19\n10176,Kevin Durant,GSW,30.0,205.74,108.86208,Texas,USA,2007,1,2,78,26.0,6.4,5.9,11.4,0.013000000000000001,0.153,0.28300000000000003,0.631,0.251,2018-19\n10177,Kentavious Caldwell-Pope,LAL,26.0,195.58,92.98635999999999,Georgia,USA,2013,1,8,82,11.4,2.9,1.3,-3.7,0.022000000000000002,0.08800000000000001,0.175,0.568,0.077,2018-19\n10178,Kent Bazemore,ATL,29.0,195.58,91.171992,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,11.6,3.9,2.3,-7.7,0.02,0.126,0.215,0.507,0.14400000000000002,2018-19\n10179,Kenrich Williams,NOP,24.0,200.66,95.25432,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,6.1,4.8,1.8,-3.8,0.046,0.145,0.11900000000000001,0.485,0.094,2018-19\n10180,Kenneth Faried,HOU,29.0,203.2,99.79024,Morehead State,USA,2011,1,22,37,10.4,6.8,0.5,4.0,0.12300000000000001,0.21,0.19399999999999998,0.622,0.043,2018-19\n10181,Kemba Walker,CHA,29.0,185.42,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,82,25.6,4.4,5.9,0.4,0.017,0.106,0.308,0.5579999999999999,0.287,2018-19\n10182,Kelly Oubre Jr.,PHX,23.0,200.66,92.98635999999999,Kansas,USA,2015,1,15,69,15.2,4.7,1.2,-6.0,0.035,0.126,0.223,0.551,0.067,2018-19\n10183,Kelly Olynyk,MIA,28.0,213.36,108.86208,Gonzaga,Canada,2013,1,13,79,10.0,4.7,1.8,1.9,0.038,0.16,0.175,0.61,0.113,2018-19\n10184,Keita Bates-Diop,MIN,23.0,205.74,103.872568,Ohio State,USA,2018,2,48,30,5.0,2.8,0.6,-5.1,0.028999999999999998,0.129,0.14,0.489,0.047,2018-19\n10185,Kawhi Leonard,TOR,28.0,200.66,104.32616,San Diego State,USA,2011,1,15,60,26.6,7.3,3.3,7.9,0.039,0.165,0.3,0.606,0.159,2018-19\n10186,Karl-Anthony Towns,MIN,23.0,213.36,112.490816,Kentucky,USA,2015,1,1,77,24.4,12.4,3.4,0.9,0.09699999999999999,0.257,0.28,0.622,0.16899999999999998,2018-19\n10187,Kevin Knox II,NYK,19.0,205.74,97.52228000000001,Kentucky,USA,2018,1,9,75,12.8,4.5,1.1,-13.6,0.025,0.12,0.21899999999999997,0.475,0.06,2018-19\n10188,Marcus Smart,BOS,25.0,193.04,99.79024,Oklahoma State,USA,2014,1,6,80,8.9,2.9,4.0,3.8,0.025,0.077,0.14400000000000002,0.568,0.19,2018-19\n10189,Kyle O'Quinn,IND,29.0,208.28,113.398,Norfolk State,USA,2012,2,49,45,3.5,2.6,1.2,-0.3,0.078,0.21600000000000003,0.196,0.537,0.204,2018-19\n10190,LaMarcus Aldridge,SAS,33.0,210.82,117.93392,Texas,USA,2006,1,2,81,21.3,9.2,2.4,1.5,0.096,0.18,0.268,0.5760000000000001,0.115,2018-19\n10191,Marcus Derrickson,GSW,23.0,200.66,112.94440800000001,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,4.2,1.2,0.1,-7.2,0.10400000000000001,0.063,0.235,0.653,0.026000000000000002,2018-19\n10192,Marco Belinelli,SAS,33.0,195.58,95.25432,None,Italy,2007,1,18,79,10.5,2.5,1.7,0.8,0.009000000000000001,0.09300000000000001,0.187,0.557,0.102,2018-19\n10193,Marcin Gortat,LAC,35.0,210.82,108.86208,None,Poland,2005,2,57,47,5.0,5.6,1.4,-6.5,0.08900000000000001,0.253,0.14800000000000002,0.562,0.12300000000000001,2018-19\n10194,Marc Gasol,TOR,34.0,215.9,115.66596000000001,None,Spain,2007,2,48,79,13.6,7.9,4.4,3.5,0.034,0.22699999999999998,0.21,0.546,0.222,2018-19\n10195,MarShon Brooks,MEM,30.0,195.58,90.7184,Providence,USA,2011,1,25,29,6.6,1.6,0.9,-2.8,0.03,0.08900000000000001,0.233,0.518,0.11199999999999999,2018-19\n10196,Malik Monk,CHA,21.0,190.5,90.7184,Kentucky,USA,2017,1,11,73,8.9,1.9,1.6,-2.7,0.012,0.095,0.23600000000000002,0.518,0.14300000000000002,2018-19\n10197,Malik Beasley,DEN,22.0,195.58,88.45044,Florida State,USA,2016,1,19,81,11.3,2.5,1.2,3.9,0.018000000000000002,0.085,0.18100000000000002,0.599,0.07400000000000001,2018-19\n10198,Malcolm Miller,TOR,26.0,200.66,95.25432,Holy Cross,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,3.5,0.5,0.1,-4.7,0.015,0.048,0.18,0.63,0.024,2018-19\n10199,Malcolm Brogdon,MIL,26.0,195.58,103.872568,Virginia,USA,2016,2,36,64,15.6,4.5,3.2,10.7,0.035,0.107,0.20199999999999999,0.614,0.157,2018-19\n10200,Malachi Richardson,TOR,23.0,198.12,92.98635999999999,Syracuse,USA,2016,1,22,22,1.4,0.6,0.0,-4.6,0.016,0.087,0.142,0.48100000000000004,0.0,2018-19\n10201,Luol Deng,MIN,34.0,205.74,107.501304,Duke,United Kingdom,2004,1,7,22,7.1,3.3,0.8,10.0,0.049,0.125,0.155,0.588,0.062,2018-19\n10202,Luke Kornet,NYK,23.0,215.9,113.398,Vanderbilt,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,46,7.0,2.9,1.2,-3.5,0.033,0.12300000000000001,0.17800000000000002,0.531,0.10800000000000001,2018-19\n10203,Kyrie Irving,BOS,27.0,190.5,87.543256,Duke,Australia,2011,1,1,67,23.8,5.0,6.9,6.2,0.031,0.113,0.28600000000000003,0.5920000000000001,0.33,2018-19\n10204,Luke Kennard,DET,23.0,195.58,93.439952,Duke,USA,2017,1,12,63,9.7,2.9,1.8,0.3,0.008,0.121,0.179,0.56,0.122,2018-19\n10205,Luc Mbah a Moute,LAC,32.0,203.2,104.32616,California-Los Angeles,Cameroon,2008,2,37,4,5.0,1.8,0.5,7.8,0.034,0.065,0.141,0.495,0.045,2018-19\n10206,Lou Williams,LAC,32.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,75,20.0,3.0,5.4,3.9,0.019,0.081,0.308,0.5539999999999999,0.318,2018-19\n10207,Lorenzo Brown,TOR,28.0,195.58,85.728888,North Carolina State,USA,2013,2,52,26,2.1,1.2,1.1,-7.0,0.021,0.11,0.16699999999999998,0.38,0.19899999999999998,2018-19\n10208,Lonzo Ball,LAL,21.0,198.12,86.18248,UCLA,USA,2017,1,2,47,9.9,5.3,5.4,-0.7,0.036000000000000004,0.124,0.16699999999999998,0.48700000000000004,0.23600000000000002,2018-19\n10209,Lonnie Walker IV,SAS,20.0,195.58,92.98635999999999,Miami,USA,2018,1,18,17,2.6,1.0,0.5,-24.3,0.0,0.122,0.196,0.446,0.14300000000000002,2018-19\n10210,LeBron James,LAL,34.0,203.2,113.398,None,USA,2003,1,1,55,27.4,8.5,8.3,2.0,0.028999999999999998,0.193,0.311,0.588,0.376,2018-19\n10211,Lauri Markkanen,CHI,22.0,213.36,108.86208,Arizona,Finland,2017,1,7,52,18.7,9.0,1.4,-5.5,0.043,0.23399999999999999,0.245,0.5529999999999999,0.07,2018-19\n10212,Larry Nance Jr.,CLE,26.0,205.74,104.32616,Wyoming,USA,2015,1,27,67,9.4,8.2,3.2,-8.8,0.09,0.22399999999999998,0.152,0.583,0.179,2018-19\n10213,Langston Galloway,DET,27.0,187.96,90.7184,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,80,8.4,2.1,1.1,0.1,0.025,0.07,0.153,0.534,0.07200000000000001,2018-19\n10214,Landry Shamet,LAC,22.0,195.58,85.275296,Wichita State,USA,2018,1,26,79,9.1,1.7,1.5,1.7,0.011000000000000001,0.06,0.145,0.604,0.09,2018-19\n10215,Quincy Acy,PHX,28.0,200.66,108.86208,Baylor,USA,2012,2,37,10,1.7,2.5,0.8,2.8,0.022000000000000002,0.153,0.08800000000000001,0.379,0.08800000000000001,2018-19\n10216,Lance Stephenson,LAL,28.0,198.12,104.32616,Cincinnati,USA,2010,2,40,68,7.2,3.2,2.1,-4.5,0.026000000000000002,0.15,0.19699999999999998,0.529,0.175,2018-19\n10217,Luka Doncic,DAL,20.0,200.66,98.88305600000001,None,Slovenia,2018,1,3,72,21.2,7.8,6.0,-3.1,0.036000000000000004,0.198,0.29600000000000004,0.545,0.317,2018-19\n10218,Quincy Pondexter,SAS,31.0,200.66,104.32616,Washington,USA,2010,1,26,53,1.8,0.9,0.5,-2.2,0.027999999999999997,0.12300000000000001,0.129,0.6409999999999999,0.121,2018-19\n10219,Salah Mejri,DAL,33.0,218.44,106.59411999999999,None,Tunisia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,3.9,3.6,1.0,-4.4,0.081,0.21600000000000003,0.153,0.5589999999999999,0.13699999999999998,2018-19\n10220,RJ Hunter,BOS,25.0,195.58,83.91452,Georgia State,USA,2015,1,28,1,17.0,3.0,3.0,52.8,0.037000000000000005,0.05,0.226,0.612,0.15,2018-19\n10221,Tyler Johnson,PHX,27.0,193.04,86.18248,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,10.9,3.0,2.9,-4.0,0.021,0.087,0.18,0.532,0.165,2018-19\n10222,Tyler Dorsey,MEM,23.0,195.58,83.007336,Oregon,USA,2017,2,41,48,6.2,2.4,1.2,-2.0,0.036000000000000004,0.11800000000000001,0.182,0.509,0.11800000000000001,2018-19\n10223,Tyler Davis,OKC,22.0,208.28,120.655472,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,1.0,0.0,0.0,0.5,0.0,0.33299999999999996,0.0,0.0,2018-19\n10224,Tyler Cavanaugh,UTA,25.0,205.74,107.95489599999999,George Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,0.8,0.7,0.1,-40.7,0.065,0.128,0.11800000000000001,0.414,0.043,2018-19\n10225,Troy Williams,SAC,24.0,200.66,98.88305600000001,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,5.3,2.8,0.5,-9.5,0.034,0.14400000000000002,0.14400000000000002,0.531,0.051,2018-19\n10226,Troy Daniels,PHX,27.0,193.04,92.98635999999999,Va Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,6.2,1.4,0.5,-6.4,0.016,0.079,0.171,0.5579999999999999,0.052000000000000005,2018-19\n10227,Troy Caupain,ORL,23.0,193.04,95.25432,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.5,0.8,1.0,25.0,0.071,0.154,0.21600000000000003,0.625,0.4,2018-19\n10228,Troy Brown Jr.,WAS,19.0,200.66,97.52228000000001,Oregon,USA,2018,1,15,52,4.8,2.8,1.5,-0.3,0.045,0.149,0.158,0.48700000000000004,0.147,2018-19\n10229,Tristan Thompson,CLE,28.0,208.28,107.95489599999999,Texas,Canada,2011,1,4,43,10.9,10.2,2.0,-12.3,0.13699999999999998,0.237,0.175,0.551,0.11,2018-19\n10230,Trey Lyles,DEN,23.0,208.28,106.140528,Kentucky,USA,2015,1,12,64,8.5,3.8,1.4,0.0,0.036000000000000004,0.172,0.22899999999999998,0.5,0.11599999999999999,2018-19\n10231,Trey Burke,DAL,26.0,185.42,79.3786,Michigan,USA,2013,1,9,58,10.9,1.7,2.7,-1.5,0.023,0.059000000000000004,0.242,0.524,0.22899999999999998,2018-19\n10232,Trevor Ariza,WAS,33.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2004,2,43,69,12.5,5.4,3.7,-6.8,0.021,0.139,0.16399999999999998,0.534,0.149,2018-19\n10233,Trevon Duval,HOU,20.0,187.96,85.728888,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.7,0.3,0.7,7.7,0.0,0.2,0.231,0.833,0.667,2018-19\n10234,Treveon Graham,BKN,25.0,195.58,102.0582,Va Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,5.3,3.1,1.0,2.3,0.027999999999999997,0.107,0.12300000000000001,0.45799999999999996,0.062,2018-19\n10235,Trae Young,ATL,20.0,187.96,81.64656,Oklahoma,USA,2018,1,5,81,19.1,3.7,8.1,-6.3,0.024,0.091,0.27699999999999997,0.539,0.39,2018-19\n10236,Torrey Craig,DEN,28.0,200.66,97.52228000000001,South Carolina Upstate,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,5.7,3.5,1.0,3.3,0.057,0.11199999999999999,0.121,0.547,0.062,2018-19\n10237,Tony Snell,MIL,27.0,200.66,96.615096, ,USA,2013,1,20,74,6.0,2.1,0.9,6.6,0.021,0.086,0.127,0.585,0.069,2018-19\n10238,Tony Parker,CHA,37.0,187.96,83.91452,None,France,2001,1,28,56,9.5,1.5,3.7,-0.1,0.013000000000000001,0.067,0.247,0.512,0.331,2018-19\n10239,Tony Bradley,UTA,21.0,208.28,112.490816,North Carolina,USA,2017,1,28,3,5.7,5.0,0.3,-18.9,0.196,0.188,0.2,0.504,0.042,2018-19\n10240,Tomas Satoransky,WAS,27.0,200.66,95.25432,None,Czech Republic,2012,2,32,80,8.9,3.5,5.0,-0.4,0.036000000000000004,0.09,0.139,0.59,0.248,2018-19\n10241,Tobias Harris,PHI,26.0,205.74,106.59411999999999,Tennessee,USA,2011,1,19,82,20.0,7.9,2.8,0.4,0.024,0.188,0.225,0.5920000000000001,0.126,2018-19\n10242,Timothe Luwawu-Cabarrot,CHI,24.0,198.12,95.25432,None,France,2016,1,24,50,4.6,1.9,0.5,-14.4,0.015,0.125,0.156,0.489,0.057,2018-19\n10243,Tim Hardaway Jr.,DAL,27.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,USA,2013,1,24,65,18.1,3.4,2.4,-9.1,0.015,0.09,0.24600000000000002,0.527,0.125,2018-19\n10244,Tim Frazier,MIL,28.0,185.42,77.11064,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,5.3,2.8,4.2,-2.7,0.035,0.106,0.132,0.544,0.28600000000000003,2018-19\n10245,Thon Maker,DET,22.0,215.9,100.243832,None,South Sudan,2016,1,10,64,5.0,3.2,0.7,0.9,0.039,0.149,0.14800000000000002,0.53,0.066,2018-19\n10246,Tyler Lydon,DEN,23.0,208.28,102.0582,Syracuse,USA,2017,1,24,25,0.9,0.7,0.2,-8.3,0.062,0.133,0.09699999999999999,0.595,0.087,2018-19\n10247,Tyler Ulis,CHI,23.0,177.8,72.57472,Kentucky,USA,2016,2,34,1,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2018-19\n10248,Tyler Zeller,MEM,29.0,213.36,114.758776,North Carolina,USA,2012,1,17,6,7.7,4.0,0.7,6.7,0.105,0.12300000000000001,0.191,0.607,0.069,2018-19\n10249,Tyreke Evans,IND,29.0,198.12,99.79024,Memphis,USA,2009,1,4,69,10.2,2.9,2.4,1.9,0.023,0.114,0.255,0.483,0.17600000000000002,2018-19\n10250,Zaza Pachulia,DET,35.0,210.82,122.46983999999999,None,Georgia,2003,2,42,68,3.9,3.9,1.3,-4.6,0.10099999999999999,0.184,0.147,0.539,0.161,2018-19\n10251,Zach Lofton,DET,26.0,193.04,81.64656,New Mexico State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.25,0.0,0.0,2018-19\n10252,Zach LaVine,CHI,24.0,195.58,90.7184,UCLA,USA,2014,1,13,63,23.7,4.7,4.5,-6.5,0.018000000000000002,0.113,0.298,0.574,0.22399999999999998,2018-19\n10253,Zach Collins,POR,21.0,213.36,106.59411999999999,Gonzaga,USA,2017,1,10,77,6.6,4.2,0.9,0.1,0.078,0.14400000000000002,0.166,0.562,0.076,2018-19\n10254,Yuta Watanabe,MEM,24.0,205.74,92.98635999999999,George Washington,Japan,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.6,2.1,0.5,5.5,0.022000000000000002,0.152,0.14800000000000002,0.35200000000000004,0.063,2018-19\n10255,Yogi Ferrell,SAC,26.0,182.88,81.64656,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,5.9,1.5,1.9,-2.6,0.011000000000000001,0.085,0.16,0.55,0.17600000000000002,2018-19\n10256,Yante Maten,MIA,22.0,203.2,108.86208,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,1.5,0.0,14.8,0.071,0.095,0.133,0.25,0.0,2018-19\n10257,Wilson Chandler,LAC,32.0,205.74,102.0582,DePaul,USA,2007,1,23,51,6.0,4.2,1.6,4.2,0.040999999999999995,0.132,0.115,0.537,0.08900000000000001,2018-19\n10258,Willy Hernangomez,CHA,25.0,210.82,108.86208,None,Spain,2015,2,35,58,7.3,5.4,1.0,-6.2,0.13,0.24,0.20600000000000002,0.5870000000000001,0.11199999999999999,2018-19\n10259,Willie Cauley-Stein,SAC,25.0,213.36,108.86208,Kentucky,USA,2015,1,6,81,11.9,8.4,2.4,1.2,0.07400000000000001,0.213,0.17300000000000001,0.5660000000000001,0.121,2018-19\n10260,Will Barton,DEN,28.0,198.12,86.18248,Memphis,USA,2012,2,40,43,11.5,4.6,2.9,0.6,0.026000000000000002,0.13699999999999998,0.195,0.501,0.146,2018-19\n10261,Wesley Matthews,IND,32.0,195.58,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,69,12.2,2.5,2.3,-2.0,0.015,0.063,0.175,0.546,0.113,2018-19\n10262,Thomas Welsh,DEN,23.0,213.36,115.66596000000001,UCLA,USA,2018,2,58,11,1.6,0.4,0.5,2.3,0.0,0.114,0.153,0.648,0.2,2018-19\n10263,Wesley Johnson,WAS,31.0,200.66,97.52228000000001,Syracuse,USA,2010,1,4,38,3.4,1.9,0.6,-7.3,0.02,0.10400000000000001,0.115,0.469,0.054000000000000006,2018-19\n10264,Wendell Carter Jr.,CHI,20.0,208.28,115.66596000000001,Duke,USA,2018,1,7,44,10.3,7.0,1.8,-11.7,0.075,0.198,0.192,0.541,0.11800000000000001,2018-19\n10265,Wayne Selden,CHI,24.0,195.58,104.32616,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,6.9,2.4,1.5,-9.6,0.024,0.098,0.17800000000000002,0.491,0.11199999999999999,2018-19\n10266,Wayne Ellington,DET,31.0,195.58,90.7184,North Carolina,USA,2009,1,28,53,10.3,2.0,1.4,-0.5,0.01,0.073,0.16699999999999998,0.569,0.086,2018-19\n10267,Walt Lemon Jr.,CHI,26.0,190.5,81.64656,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,14.3,4.5,5.0,-7.8,0.021,0.136,0.253,0.46799999999999997,0.28300000000000003,2018-19\n10268,Wade Baldwin IV,POR,23.0,193.04,90.7184,Vanderbilt,USA,2016,1,17,16,1.9,0.9,0.8,-36.8,0.018000000000000002,0.12300000000000001,0.22699999999999998,0.396,0.24,2018-19\n10269,Vincent Edwards,HOU,23.0,203.2,102.0582,Purdue,USA,2018,2,52,2,1.5,1.0,0.0,-6.1,0.059000000000000004,0.059000000000000004,0.111,0.375,0.0,2018-19\n10270,Vince Carter,ATL,42.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,76,7.4,2.6,1.1,-6.3,0.021,0.114,0.16399999999999998,0.565,0.09699999999999999,2018-19\n10271,Victor Oladipo,IND,27.0,193.04,95.25432,Indiana,USA,2013,1,2,36,18.8,5.6,5.2,5.6,0.018000000000000002,0.154,0.278,0.519,0.25,2018-19\n10272,Udonis Haslem,MIA,39.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,2.5,2.7,0.2,-21.3,0.031,0.24,0.196,0.36,0.048,2018-19\n10273,Tyus Jones,MIN,23.0,187.96,88.904032,Duke,USA,2015,1,24,68,6.9,2.0,4.8,-0.3,0.013999999999999999,0.069,0.139,0.491,0.284,2018-19\n10274,Tyson Chandler,LAL,36.0,215.9,108.86208,None,USA,2001,1,2,55,3.1,5.6,0.7,-1.9,0.094,0.213,0.084,0.63,0.057,2018-19\n10275,Tyrone Wallace,LAC,25.0,195.58,89.811216,California,USA,2016,2,60,62,3.5,1.6,0.7,3.7,0.03,0.111,0.174,0.45,0.09,2018-19\n10276,Wes Iwundu,ORL,24.0,200.66,88.45044,Kansas State,USA,2017,2,33,68,5.0,2.7,1.1,1.7,0.027000000000000003,0.10800000000000001,0.125,0.531,0.08,2018-19\n10277,Thomas Bryant,WAS,21.0,210.82,112.490816,Indiana,USA,2017,2,42,72,10.5,6.3,1.3,-3.6,0.07200000000000001,0.21899999999999997,0.17,0.674,0.09,2018-19\n10278,Theo Pinson,BKN,23.0,198.12,98.88305600000001,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,4.5,2.0,1.2,-0.6,0.015,0.126,0.191,0.49,0.16699999999999998,2018-19\n10279,Thaddeus Young,IND,31.0,203.2,100.243832,Georgia Tech,USA,2007,1,12,81,12.6,6.5,2.5,2.5,0.078,0.132,0.179,0.569,0.12,2018-19\n10280,Sam Dekker,WAS,25.0,205.74,104.32616,Wisconsin,USA,2015,1,18,47,6.1,3.1,1.0,-5.3,0.064,0.12300000000000001,0.157,0.519,0.081,2018-19\n10281,Kalin Lucas,DET,30.0,185.42,88.45044,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,2.0,3.0,1.0,-25.0,0.0,0.5,0.154,0.532,0.5,2018-19\n10282,Ryan Broekhoff,DAL,28.0,200.66,97.52228000000001,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,4.0,1.5,0.5,8.3,0.017,0.113,0.14,0.621,0.069,2018-19\n10283,Ryan Arcidiacono,CHI,25.0,190.5,90.7184,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,6.7,2.7,3.3,-5.8,0.013000000000000001,0.096,0.11699999999999999,0.588,0.191,2018-19\n10284,Ryan Anderson,MIA,31.0,208.28,108.86208,California,USA,2008,1,21,25,2.5,2.2,0.8,-12.8,0.055,0.11199999999999999,0.12,0.414,0.08800000000000001,2018-19\n10285,Russell Westbrook,OKC,30.0,190.5,90.7184,UCLA,USA,2008,1,4,73,22.9,11.1,10.7,5.0,0.036000000000000004,0.255,0.301,0.501,0.44,2018-19\n10286,Rudy Gobert,UTA,27.0,215.9,111.13004,None,France,2013,1,27,81,15.9,12.9,2.0,6.9,0.11699999999999999,0.27,0.175,0.682,0.095,2018-19\n10287,Rudy Gay,SAS,32.0,203.2,104.32616,Connecticut,USA,2006,1,8,69,13.7,6.8,2.6,4.1,0.034,0.209,0.21600000000000003,0.583,0.145,2018-19\n10288,Royce O'Neale,UTA,26.0,198.12,102.511792,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,5.2,3.5,1.5,4.8,0.013000000000000001,0.146,0.10800000000000001,0.589,0.102,2018-19\n10289,Rondae Hollis-Jefferson,BKN,24.0,200.66,98.429464,Arizona,USA,2015,1,23,59,8.9,5.3,1.6,0.7,0.06,0.17,0.21,0.46399999999999997,0.11900000000000001,2018-19\n10290,Ron Baker,WAS,26.0,193.04,99.79024,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,0.9,0.7,1.0,-5.2,0.006,0.069,0.075,0.309,0.139,2018-19\n10291,Rodney McGruder,LAC,27.0,193.04,90.7184,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,7.6,3.6,1.7,-1.4,0.035,0.106,0.147,0.51,0.10300000000000001,2018-19\n10292,Scott Machado,LAL,29.0,185.42,92.98635999999999,Iona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.5,0.0,0.8,0.0,0.0,0.0,0.13,0.7759999999999999,0.214,2018-19\n10293,Rodney Hood,POR,26.0,203.2,93.439952,Duke,USA,2014,1,23,72,11.2,2.2,1.8,-7.4,0.012,0.071,0.17800000000000002,0.545,0.10099999999999999,2018-19\n10294,Robin Lopez,CHI,31.0,213.36,124.7378,Stanford,USA,2008,1,15,74,9.5,3.9,1.2,-4.4,0.085,0.085,0.183,0.598,0.084,2018-19\n10295,Robert Williams III,BOS,21.0,208.28,108.86208,Texas A&M,USA,2018,1,27,32,2.5,2.5,0.2,-5.9,0.086,0.16399999999999998,0.10099999999999999,0.703,0.04,2018-19\n10296,Robert Covington,MIN,28.0,205.74,102.0582,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,13.3,5.5,1.3,2.3,0.022000000000000002,0.127,0.154,0.58,0.055,2018-19\n10297,Ricky Rubio,UTA,28.0,193.04,86.18248,None,Spain,2009,1,5,68,12.7,3.6,6.1,6.3,0.017,0.107,0.221,0.52,0.313,2018-19\n10298,Richaun Holmes,PHX,25.0,208.28,106.59411999999999,Bowling Green,USA,2015,2,37,70,8.2,4.7,0.9,-5.4,0.095,0.17300000000000001,0.174,0.647,0.08199999999999999,2018-19\n10299,Reggie Jackson,DET,29.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,82,15.4,2.6,4.2,0.5,0.019,0.076,0.237,0.547,0.24100000000000002,2018-19\n10300,Reggie Bullock,LAL,28.0,200.66,92.98635999999999,North Carolina,USA,2013,1,25,63,11.3,2.7,2.0,-1.3,0.011000000000000001,0.08199999999999999,0.154,0.563,0.096,2018-19\n10301,Raymond Felton,OKC,35.0,185.42,92.98635999999999,North Carolina,USA,2005,1,5,33,4.3,1.0,1.6,2.6,0.009000000000000001,0.07400000000000001,0.165,0.505,0.209,2018-19\n10302,Ray Spalding,PHX,22.0,208.28,97.52228000000001,Louisville,USA,2018,2,56,14,3.9,3.4,0.4,-6.8,0.091,0.19,0.16399999999999998,0.516,0.052000000000000005,2018-19\n10303,Rawle Alkins,CHI,21.0,195.58,102.0582,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,3.7,2.6,1.3,-5.5,0.077,0.12,0.17300000000000001,0.418,0.13699999999999998,2018-19\n10304,Raul Neto,UTA,27.0,185.42,81.19296800000001,None,Brazil,2013,2,47,37,5.3,1.7,2.5,17.5,0.013999999999999999,0.105,0.184,0.5579999999999999,0.251,2018-19\n10305,Rajon Rondo,LAL,33.0,185.42,84.368112,Kentucky,USA,2006,1,21,46,9.2,5.3,8.0,-8.6,0.023,0.142,0.172,0.473,0.36,2018-19\n10306,Rodions Kurucs,BKN,21.0,205.74,95.25432,None,Latvia,2018,2,40,63,8.5,3.9,0.8,-0.4,0.04,0.131,0.175,0.545,0.057,2018-19\n10307,Quinn Cook,GSW,26.0,187.96,81.19296800000001,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,6.9,2.1,1.6,-6.3,0.021,0.12300000000000001,0.2,0.565,0.16699999999999998,2018-19\n10308,Semi Ojeleye,BOS,24.0,200.66,109.315672,Southern Methodist,USA,2017,2,37,56,3.3,1.5,0.4,6.0,0.038,0.09300000000000001,0.13699999999999998,0.531,0.054000000000000006,2018-19\n10309,Seth Curry,POR,28.0,187.96,83.91452,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,7.9,1.6,0.9,4.3,0.019,0.062,0.16399999999999998,0.595,0.068,2018-19\n10310,Thabo Sefolosha,UTA,35.0,200.66,99.79024,None,Switzerland,2006,1,13,50,3.8,2.5,0.5,8.8,0.013999999999999999,0.18100000000000002,0.129,0.599,0.059000000000000004,2018-19\n10311,Terry Rozier,BOS,25.0,185.42,86.18248,Louisville,USA,2015,1,16,79,9.0,3.9,2.9,-1.1,0.016,0.145,0.18100000000000002,0.501,0.193,2018-19\n10312,Terrence Ross,ORL,28.0,200.66,93.439952,Washington,USA,2012,1,8,81,15.1,3.5,1.7,-0.5,0.012,0.113,0.23,0.561,0.10300000000000001,2018-19\n10313,Terrence Jones,HOU,27.0,205.74,114.30518400000001,Kentucky,USA,2012,1,18,2,1.0,2.0,0.0,-95.6,0.0,0.5710000000000001,0.33299999999999996,0.225,0.0,2018-19\n10314,Terrance Ferguson,OKC,21.0,200.66,86.18248,None,USA,2017,1,21,74,6.9,1.9,1.0,3.9,0.015,0.055,0.10400000000000001,0.5660000000000001,0.046,2018-19\n10315,Taurean Prince,ATL,25.0,203.2,99.79024,Baylor,USA,2016,1,12,55,13.5,3.6,2.1,-6.9,0.013000000000000001,0.11,0.19,0.575,0.107,2018-19\n10316,Taj Gibson,MIN,34.0,205.74,105.23334399999999,USC,USA,2009,1,26,70,10.8,6.5,1.2,-2.1,0.095,0.161,0.16699999999999998,0.612,0.07200000000000001,2018-19\n10317,Tahjere McCall,BKN,24.0,195.58,86.18248,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,4.0,1.0,0.0,63.9,0.0,0.2,0.136,0.581,0.0,2018-19\n10318,TJ Leaf,IND,22.0,208.28,102.0582,UCLA,USA,2017,1,18,58,3.9,2.2,0.4,3.6,0.077,0.145,0.158,0.5720000000000001,0.063,2018-19\n10319,T.J. Warren,PHX,25.0,203.2,97.52228000000001,North Carolina State,USA,2014,1,14,43,18.0,4.0,1.5,-7.7,0.022000000000000002,0.10800000000000001,0.221,0.58,0.073,2018-19\n10320,T.J. McConnell,PHI,27.0,187.96,86.18248,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,76,6.4,2.3,3.4,-0.7,0.018000000000000002,0.094,0.14800000000000002,0.555,0.249,2018-19\n10321,Svi Mykhailiuk,DET,22.0,203.2,92.98635999999999,Kansas,Ukraine,2018,2,47,42,3.2,0.9,0.9,-0.5,0.019,0.055,0.157,0.447,0.11,2018-19\n10322,Serge Ibaka,TOR,29.0,208.28,106.59411999999999,None,Democratic Republic of the Congo,2008,1,24,74,15.0,8.1,1.3,6.2,0.078,0.204,0.22699999999999998,0.5820000000000001,0.076,2018-19\n10323,Steven Adams,OKC,25.0,213.36,120.20188,Pittsburgh,New Zealand,2013,1,12,80,13.9,9.5,1.6,6.7,0.129,0.133,0.16,0.591,0.063,2018-19\n10324,Stephen Curry,GSW,31.0,190.5,86.18248,Davidson,USA,2009,1,7,69,27.3,5.3,5.2,13.7,0.02,0.122,0.292,0.6409999999999999,0.225,2018-19\n10325,Stanley Johnson,NOP,23.0,200.66,111.13004,Arizona,USA,2015,1,8,66,6.9,3.3,1.3,-7.9,0.025,0.142,0.18600000000000003,0.485,0.11800000000000001,2018-19\n10326,Spencer Dinwiddie,BKN,26.0,198.12,95.25432,Colorado,USA,2014,2,38,68,16.8,2.4,4.6,-2.7,0.013000000000000001,0.069,0.242,0.58,0.272,2018-19\n10327,Solomon Hill,NOP,28.0,200.66,102.0582,Arizona,USA,2013,1,23,44,4.3,3.0,1.3,-6.5,0.036000000000000004,0.102,0.10400000000000001,0.49700000000000005,0.08,2018-19\n10328,Skal Labissiere,POR,23.0,210.82,106.59411999999999,Kentucky,Haiti,2016,1,28,22,3.0,2.0,0.5,-8.3,0.051,0.185,0.154,0.593,0.078,2018-19\n10329,Sindarius Thornwell,LAC,24.0,195.58,97.52228000000001,South Carolina,USA,2017,2,48,64,1.0,0.7,0.3,-0.8,0.015,0.10800000000000001,0.105,0.485,0.079,2018-19\n10330,Shelvin Mack,CHA,29.0,190.5,92.079176,Butler,USA,2011,2,34,57,7.5,1.8,3.2,-9.1,0.013999999999999999,0.069,0.179,0.489,0.24100000000000002,2018-19\n10331,Shaun Livingston,GSW,33.0,200.66,87.089664,None,USA,2004,1,4,64,4.0,1.8,1.8,3.2,0.043,0.071,0.11800000000000001,0.555,0.154,2018-19\n10332,Shaquille Harrison,CHI,25.0,193.04,86.18248,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,6.5,3.0,1.9,-10.2,0.022000000000000002,0.132,0.16,0.494,0.142,2018-19\n10333,Shake Milton,PHI,22.0,198.12,93.89354399999999,Southern Methodist,USA,2018,2,54,20,4.4,1.8,0.9,-1.1,0.031,0.096,0.147,0.483,0.086,2018-19\n10334,Shai Gilgeous-Alexander,LAC,20.0,198.12,82.10015200000001,Kentucky,Canada,2018,1,11,82,10.8,2.8,3.3,-2.0,0.026000000000000002,0.078,0.182,0.5539999999999999,0.179,2018-19\n10335,Shabazz Napier,BKN,27.0,185.42,81.64656,Connecticut,USA,2014,1,24,56,9.4,1.8,2.6,1.3,0.017,0.079,0.23399999999999999,0.534,0.235,2018-19\n10336,Sterling Brown,MIL,24.0,198.12,105.23334399999999,Southern Methodist,USA,2017,2,46,58,6.4,3.2,1.4,0.2,0.026000000000000002,0.13,0.149,0.563,0.115,2018-19\n10337,Dante Exum,UTA,23.0,198.12,86.18248,None,Australia,2014,1,5,42,6.9,1.6,2.6,3.2,0.024,0.077,0.207,0.516,0.251,2018-19\n10338,Kadeem Allen,NYK,26.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2017,2,53,19,9.9,2.7,4.0,-4.1,0.019,0.1,0.195,0.574,0.27699999999999997,2018-19\n10339,Justise Winslow,MIA,23.0,200.66,102.0582,Duke,USA,2015,1,10,66,12.6,5.4,4.3,3.4,0.031,0.141,0.20600000000000002,0.513,0.213,2018-19\n10340,Abdel Nader,OKC,25.0,198.12,102.0582,Iowa State,Egypt,2016,2,58,61,4.0,1.9,0.3,-9.5,0.017,0.139,0.14800000000000002,0.522,0.044000000000000004,2018-19\n10341,Aaron Holiday,IND,22.0,185.42,83.91452,UCLA,USA,2018,1,23,50,5.9,1.3,1.7,7.0,0.008,0.08800000000000001,0.20600000000000002,0.518,0.18,2018-19\n10342,Aaron Gordon,ORL,23.0,205.74,99.79024,Arizona,USA,2014,1,4,78,16.0,7.4,3.7,1.5,0.047,0.165,0.213,0.5379999999999999,0.166,2018-19\n10343,Dario Saric,MIN,25.0,208.28,101.151016,None,Croatia,2014,1,12,81,10.6,5.6,1.6,-2.0,0.057999999999999996,0.153,0.172,0.563,0.08900000000000001,2018-19\n10344,Darius Miller,NOP,29.0,203.2,102.0582,Kentucky,USA,2012,2,46,69,8.2,1.9,2.1,-0.2,0.006999999999999999,0.059000000000000004,0.131,0.55,0.107,2018-19\n10345,Darren Collison,IND,31.0,182.88,79.3786,UCLA,USA,2009,1,21,76,11.2,3.1,6.0,2.2,0.017,0.08900000000000001,0.17600000000000002,0.574,0.302,2018-19\n10346,Al Horford,BOS,33.0,208.28,111.13004,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,68,13.6,6.7,4.2,6.1,0.062,0.161,0.188,0.605,0.203,2018-19\n10347,Daryl Macon,DAL,23.0,190.5,83.91452,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,3.6,1.5,0.9,-2.1,0.019,0.099,0.16699999999999998,0.48200000000000004,0.12300000000000001,2018-19\n10348,Davis Bertans,SAS,26.0,208.28,102.0582,None,Latvia,2011,2,42,76,8.0,3.5,1.3,7.6,0.015,0.139,0.135,0.632,0.079,2018-19\n10349,Davon Reed,IND,24.0,195.58,94.34713599999999,Miami,USA,2017,2,32,10,1.2,0.6,0.3,18.7,0.033,0.073,0.10400000000000001,0.5,0.068,2018-19\n10350,De'Aaron Fox,SAC,21.0,190.5,79.3786,Kentucky,USA,2017,1,5,81,17.3,3.8,7.3,0.9,0.015,0.095,0.23800000000000002,0.544,0.322,2018-19\n10351,De'Anthony Melton,PHX,21.0,193.04,90.7184,USC,USA,2018,2,46,50,5.0,2.7,3.2,-7.9,0.025,0.114,0.147,0.466,0.214,2018-19\n10352,DeAndre Jordan,NYK,30.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,69,11.0,13.1,2.3,-5.1,0.105,0.315,0.14800000000000002,0.674,0.11900000000000001,2018-19\n10353,DeAndre' Bembry,ATL,24.0,198.12,95.25432,None,USA,2016,1,21,82,8.4,4.4,2.5,-5.0,0.026000000000000002,0.14800000000000002,0.168,0.508,0.15,2018-19\n10354,David Nwaba,CLE,26.0,193.04,99.336648,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,6.5,3.2,1.1,-3.8,0.039,0.128,0.141,0.5579999999999999,0.077,2018-19\n10355,DeMar DeRozan,SAS,29.0,200.66,99.79024,USC,USA,2009,1,9,77,21.2,6.0,6.2,0.0,0.02,0.147,0.27699999999999997,0.542,0.27699999999999997,2018-19\n10356,Al-Farouq Aminu,POR,28.0,205.74,99.79024,Wake Forest,USA,2010,1,8,81,9.4,7.5,1.3,8.2,0.048,0.204,0.134,0.568,0.057,2018-19\n10357,Alec Burks,SAC,27.0,198.12,97.068688,Colorado,USA,2011,1,12,64,8.8,3.7,2.0,-11.1,0.021,0.151,0.185,0.523,0.142,2018-19\n10358,Andrew Bogut,GSW,34.0,213.36,117.93392,Utah,Australia,2005,1,1,11,3.5,5.0,1.0,3.9,0.1,0.297,0.14800000000000002,0.523,0.10400000000000001,2018-19\n10359,Andre Ingram,LAL,33.0,190.5,86.18248,American University,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.0,0.5,0.0,9.6,0.059000000000000004,0.053,0.184,0.0,0.0,2018-19\n10360,Andre Iguodala,GSW,35.0,198.12,97.52228000000001,Arizona,USA,2004,1,9,68,5.7,3.7,3.2,9.0,0.031,0.11699999999999999,0.10099999999999999,0.5870000000000001,0.17300000000000001,2018-19\n10361,Andre Drummond,DET,25.0,210.82,126.552168,Connecticut,USA,2012,1,9,79,17.3,15.6,1.4,3.3,0.151,0.311,0.226,0.555,0.068,2018-19\n10362,Amir Johnson,PHI,32.0,205.74,108.86208,None,USA,2005,2,56,51,3.9,2.9,1.2,-5.0,0.084,0.185,0.16899999999999998,0.574,0.156,2018-19\n10363,Amile Jefferson,ORL,26.0,205.74,100.697424,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,2.3,1.8,0.3,8.8,0.08199999999999999,0.25,0.125,0.6920000000000001,0.052000000000000005,2018-19\n10364,Alan Williams,BKN,26.0,203.2,120.20188,Cal-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,3.6,3.8,0.6,27.1,0.114,0.405,0.222,0.61,0.17600000000000002,2018-19\n10365,Allonzo Trier,NYK,23.0,195.58,90.7184,Arizona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,10.9,3.1,1.9,-7.2,0.02,0.107,0.207,0.564,0.131,2018-19\n10366,Alize Johnson,IND,23.0,205.74,96.16150400000001,Missouri State,USA,2018,2,50,14,0.9,1.4,0.1,-1.6,0.051,0.192,0.11599999999999999,0.33299999999999996,0.018000000000000002,2018-19\n10367,Alfonzo McKinnie,GSW,26.0,203.2,97.52228000000001,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,4.7,3.4,0.4,0.9,0.075,0.152,0.131,0.569,0.040999999999999995,2018-19\n10368,Alex Poythress,ATL,25.0,205.74,106.59411999999999,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,5.1,3.6,0.8,-10.0,0.085,0.151,0.14,0.5710000000000001,0.085,2018-19\n10369,Alex Len,ATL,26.0,215.9,113.398,Maryland,Ukraine,2013,1,5,77,11.1,5.5,1.1,-4.4,0.09,0.159,0.214,0.575,0.086,2018-19\n10370,Alex Caruso,LAL,25.0,195.58,84.368112,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,25,9.2,2.7,3.1,3.2,0.035,0.079,0.184,0.569,0.205,2018-19\n10371,Alex Abrines,OKC,25.0,198.12,90.7184,None,Spain,2013,2,32,31,5.3,1.5,0.6,1.6,0.006999999999999999,0.067,0.12,0.507,0.047,2018-19\n10372,Allen Crabbe,BKN,27.0,198.12,96.16150400000001,California,USA,2013,2,31,43,9.6,3.4,1.1,0.3,0.013000000000000001,0.10800000000000001,0.159,0.519,0.059000000000000004,2018-19\n10373,Andrew Harrison,NOP,24.0,198.12,96.615096,Kentucky,USA,2015,2,44,17,3.2,1.2,1.4,-5.5,0.032,0.07400000000000001,0.171,0.44299999999999995,0.19399999999999998,2018-19\n10374,DeMarcus Cousins,GSW,28.0,210.82,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,30,16.3,8.2,3.6,4.5,0.059000000000000004,0.23199999999999998,0.281,0.562,0.20600000000000002,2018-19\n10375,DeVaughn Akoon-Purcell,DEN,26.0,198.12,90.7184,Illinois State,Trinidad and Tobago,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.0,0.6,0.9,4.2,0.043,0.15,0.228,0.322,0.375,2018-19\n10376,Dion Waiters,MIA,27.0,193.04,97.52228000000001,Syracuse,USA,2012,1,4,44,12.0,2.6,2.8,-2.0,0.006,0.094,0.213,0.53,0.16399999999999998,2018-19\n10377,Dirk Nowitzki,DAL,41.0,213.36,111.13004,None,Germany,1998,1,9,51,7.3,3.1,0.7,-4.8,0.006,0.18,0.217,0.469,0.068,2018-19\n10378,Domantas Sabonis,IND,23.0,210.82,108.86208,Gonzaga,Lithuania,2016,1,11,74,14.1,9.3,2.9,5.2,0.099,0.26899999999999996,0.226,0.63,0.18,2018-19\n10379,Donatas Motiejunas,SAS,28.0,213.36,99.79024,None,Lithuania,2011,1,20,3,2.0,1.0,0.3,-61.8,0.154,0.077,0.32299999999999995,0.436,0.2,2018-19\n10380,Donovan Mitchell,UTA,22.0,190.5,97.52228000000001,Louisville,USA,2017,1,13,77,23.8,4.1,4.2,6.8,0.022000000000000002,0.09300000000000001,0.309,0.537,0.209,2018-19\n10381,Donte DiVincenzo,MIL,22.0,193.04,92.079176,Villanova,USA,2018,1,17,27,4.9,2.4,1.1,12.6,0.036000000000000004,0.099,0.145,0.507,0.102,2018-19\n10382,Dillon Brooks,MEM,23.0,198.12,99.79024,Oregon,Canada,2017,2,45,18,7.5,1.7,0.9,-1.6,0.027999999999999997,0.076,0.207,0.499,0.079,2018-19\n10383,Donte Grantham,OKC,24.0,203.2,97.52228000000001,Clemson,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.0,0.0,0.0,-53.3,0.0,0.0,0.33299999999999996,0.0,0.0,2018-19\n10384,Doug McDermott,IND,27.0,203.2,102.0582,Creighton,USA,2014,1,11,77,7.3,1.4,0.9,3.6,0.012,0.066,0.152,0.617,0.07,2018-19\n10385,Dragan Bender,PHX,21.0,215.9,102.0582,None,Croatia,2016,1,4,46,5.0,4.0,1.2,-8.1,0.04,0.168,0.13,0.521,0.094,2018-19\n10386,Draymond Green,GSW,29.0,200.66,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,66,7.4,7.3,6.9,10.7,0.031,0.18,0.128,0.526,0.261,2018-19\n10387,Drew Eubanks,SAS,22.0,208.28,111.13004,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,1.8,1.5,0.3,-10.0,0.055999999999999994,0.214,0.14800000000000002,0.6459999999999999,0.1,2018-19\n10388,Duncan Robinson,MIA,25.0,203.2,95.25432,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,3.3,1.3,0.3,-10.9,0.011000000000000001,0.091,0.134,0.514,0.045,2018-19\n10389,Dusty Hannahs,MEM,25.0,193.04,88.45044,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,4.0,0.5,2.5,-17.5,0.0,0.036000000000000004,0.222,0.311,0.35700000000000004,2018-19\n10390,Dorian Finney-Smith,DAL,26.0,203.2,99.79024,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,81,7.5,4.8,1.2,-1.9,0.064,0.11900000000000001,0.135,0.53,0.07,2018-19\n10391,DeMarre Carroll,BKN,32.0,203.2,97.52228000000001,Missouri,USA,2009,1,27,67,11.1,5.2,1.3,1.9,0.037000000000000005,0.151,0.18100000000000002,0.546,0.075,2018-19\n10392,Deyonta Davis,ATL,22.0,210.82,107.501304,Michigan State,USA,2016,2,31,9,4.0,4.0,0.6,-9.8,0.063,0.193,0.099,0.682,0.063,2018-19\n10393,Devonte' Graham,CHA,24.0,187.96,83.91452,Kansas,USA,2018,2,34,46,4.7,1.4,2.6,-7.3,0.013000000000000001,0.078,0.166,0.45899999999999996,0.266,2018-19\n10394,Deandre Ayton,PHX,20.0,215.9,113.398,Arizona,Bahamas,2018,1,1,71,16.3,10.3,1.8,-8.1,0.10099999999999999,0.24,0.21,0.608,0.094,2018-19\n10395,Delon Wright,MEM,27.0,195.58,83.007336,Utah,USA,2015,1,20,75,8.7,3.5,3.3,-0.1,0.037000000000000005,0.113,0.172,0.523,0.217,2018-19\n10396,Demetrius Jackson,PHI,24.0,185.42,91.171992,Notre Dame,USA,2016,2,45,6,3.7,0.5,0.8,-14.8,0.045,0.024,0.182,0.6559999999999999,0.185,2018-19\n10397,Deng Adel,CLE,22.0,200.66,90.7184,None,South Sudan,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.7,1.0,0.3,-9.5,0.013999999999999999,0.08900000000000001,0.09699999999999999,0.424,0.038,2018-19\n10398,Dennis Schroder,OKC,25.0,185.42,78.017824,None,Germany,2013,1,17,79,15.5,3.6,4.1,3.6,0.015,0.102,0.23800000000000002,0.508,0.209,2018-19\n10399,Dennis Smith Jr.,NYK,21.0,190.5,88.45044,North Carolina State,USA,2017,1,9,53,13.6,2.9,4.8,-5.3,0.02,0.075,0.242,0.502,0.278,2018-19\n10400,Dewayne Dedmon,ATL,29.0,213.36,111.13004,USC,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,10.8,7.5,1.4,-4.1,0.063,0.22899999999999998,0.166,0.602,0.079,2018-19\n10401,Deonte Burton,OKC,25.0,195.58,111.13004,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,2.6,0.9,0.3,4.3,0.013999999999999999,0.09,0.159,0.47,0.057,2018-19\n10402,Derrick Jones Jr.,MIA,22.0,200.66,90.7184,UNLV,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,7.0,4.0,0.6,-1.2,0.076,0.11900000000000001,0.151,0.5589999999999999,0.049,2018-19\n10403,Derrick Rose,MIN,30.0,190.5,90.7184,Memphis,USA,2008,1,1,51,18.0,2.7,4.3,0.7,0.022000000000000002,0.07,0.261,0.557,0.244,2018-19\n10404,Derrick White,SAS,24.0,193.04,86.18248,Colorado,USA,2017,1,29,67,9.9,3.7,3.9,4.8,0.022000000000000002,0.11599999999999999,0.17800000000000002,0.555,0.20600000000000002,2018-19\n10405,Devin Booker,PHX,22.0,198.12,95.25432,Kentucky,USA,2015,1,13,64,26.6,4.1,6.8,-6.9,0.017,0.099,0.32,0.584,0.327,2018-19\n10406,Devin Harris,DAL,36.0,190.5,83.91452,Wisconsin,USA,2004,1,5,68,6.3,1.6,1.8,-4.2,0.01,0.09,0.18,0.527,0.172,2018-19\n10407,Devin Robinson,WAS,24.0,203.2,90.7184,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,6.7,2.9,0.9,-1.7,0.057999999999999996,0.14300000000000002,0.17600000000000002,0.616,0.095,2018-19\n10408,Derrick Favors,UTA,27.0,208.28,120.20188,Georgia Tech,USA,2010,1,3,76,11.8,7.4,1.2,4.6,0.115,0.188,0.188,0.624,0.079,2018-19\n10409,Andrew Wiggins,MIN,24.0,203.2,87.996848,Kansas,Canada,2014,1,1,73,18.1,4.8,2.5,-1.2,0.031,0.099,0.24,0.493,0.10800000000000001,2018-19\n10410,Anfernee Simons,POR,20.0,193.04,83.91452,None,USA,2018,1,24,20,3.8,0.7,0.7,-17.6,0.022000000000000002,0.067,0.24,0.535,0.135,2018-19\n10411,Angel Delgado,LAC,24.0,208.28,111.13004,None,Dominican Republic,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.5,2.0,0.0,7.0,0.083,0.14300000000000002,0.15,0.255,0.0,2018-19\n10412,Cody Zeller,CHA,26.0,213.36,108.86208,Indiana,USA,2013,1,4,49,10.1,6.8,2.1,1.4,0.084,0.171,0.159,0.611,0.114,2018-19\n10413,Clint Capela,HOU,25.0,208.28,108.86208,None,Switzerland,2014,1,25,67,16.6,12.7,1.4,5.4,0.13,0.24100000000000002,0.18,0.6579999999999999,0.07,2018-19\n10414,Christian Wood,NOP,23.0,208.28,97.068688,UNLV,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,8.2,4.0,0.4,-9.4,0.061,0.231,0.247,0.607,0.051,2018-19\n10415,Chris Paul,HOU,34.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,58,15.6,4.6,8.2,8.3,0.019,0.12300000000000001,0.22,0.56,0.382,2018-19\n10416,Chris Chiozza,HOU,23.0,182.88,79.3786,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,0.9,0.6,0.6,-25.0,0.021,0.111,0.10800000000000001,0.375,0.19,2018-19\n10417,Chris Boucher,TOR,26.0,208.28,90.7184,Oregon,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,3.3,2.0,0.1,-4.2,0.086,0.209,0.214,0.563,0.02,2018-19\n10418,Collin Sexton,CLE,20.0,187.96,86.18248,Alabama,USA,2018,1,8,82,16.7,2.9,3.0,-12.5,0.021,0.07200000000000001,0.247,0.52,0.154,2018-19\n10419,Chimezie Metu,SAS,22.0,208.28,102.0582,USC,USA,2018,2,49,29,1.8,1.2,0.4,-1.3,0.061,0.179,0.223,0.389,0.14,2018-19\n10420,Chasson Randle,WAS,26.0,187.96,83.91452,Stanford,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,5.5,1.1,2.0,-5.8,0.013000000000000001,0.062,0.16,0.555,0.182,2018-19\n10421,Channing Frye,CLE,36.0,213.36,115.66596000000001,Arizona,USA,2005,1,8,36,3.6,1.4,0.6,-22.7,0.01,0.158,0.174,0.524,0.1,2018-19\n10422,Chandler Parsons,MEM,30.0,208.28,104.32616,Florida,USA,2011,2,38,25,7.5,2.8,1.7,-5.4,0.006999999999999999,0.126,0.192,0.484,0.14300000000000002,2018-19\n10423,Chandler Hutchison,CHI,23.0,200.66,89.357624,Boise State,USA,2018,1,22,44,5.2,4.2,0.8,-5.6,0.033,0.16699999999999998,0.121,0.507,0.055,2018-19\n10424,Cedi Osman,CLE,24.0,203.2,97.52228000000001,None,Turkey,2015,2,31,76,13.0,4.7,2.6,-12.8,0.018000000000000002,0.134,0.182,0.536,0.12,2018-19\n10425,Carmelo Anthony,HOU,35.0,203.2,108.86208,Syracuse,USA,2003,1,3,10,13.4,5.4,0.5,-9.9,0.027000000000000003,0.158,0.19899999999999998,0.513,0.027999999999999997,2018-19\n10426,Cheick Diallo,NOP,22.0,205.74,99.79024,Kansas,Mali,2016,2,33,64,6.0,5.2,0.5,-4.7,0.079,0.26,0.155,0.644,0.051,2018-19\n10427,Caris LeVert,BKN,24.0,200.66,92.532768,Michigan,USA,2016,1,20,40,13.7,3.8,3.9,-0.2,0.03,0.1,0.235,0.509,0.231,2018-19\n10428,Corey Brewer,SAC,33.0,205.74,84.368112,Florida,USA,2007,1,7,31,4.9,2.5,1.3,0.0,0.045,0.098,0.13,0.532,0.107,2018-19\n10429,Courtney Lee,DAL,33.0,195.58,97.52228000000001,Western Kentucky,USA,2008,1,22,34,4.0,1.6,1.1,-6.4,0.019,0.105,0.15,0.49200000000000005,0.13,2018-19\n10430,Danny Green,TOR,32.0,198.12,97.52228000000001,North Carolina,USA,2009,2,46,80,10.3,4.0,1.6,13.4,0.027999999999999997,0.107,0.139,0.632,0.073,2018-19\n10431,Danilo Gallinari,LAC,30.0,208.28,102.0582,None,Italy,2008,1,6,68,19.8,6.1,2.6,2.3,0.027000000000000003,0.171,0.237,0.633,0.134,2018-19\n10432,Daniel Theis,BOS,27.0,203.2,110.22285600000001,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,5.7,3.4,1.0,7.4,0.08800000000000001,0.145,0.15,0.624,0.10800000000000001,2018-19\n10433,Daniel Hamilton,ATL,23.0,200.66,88.45044,Connecticut,USA,2016,2,56,19,3.0,2.5,1.2,-4.9,0.043,0.161,0.153,0.455,0.157,2018-19\n10434,Damyean Dotson,NYK,25.0,198.12,95.25432,Houston,USA,2017,2,44,73,10.7,3.6,1.8,-8.0,0.016,0.10800000000000001,0.16899999999999998,0.526,0.10400000000000001,2018-19\n10435,Damion Lee,GSW,26.0,198.12,95.25432,Louisville,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,4.9,2.0,0.4,-5.4,0.02,0.134,0.16399999999999998,0.578,0.051,2018-19\n10436,Cory Joseph,IND,27.0,190.5,87.543256,Texas,Canada,2011,1,29,82,6.5,3.4,3.9,5.2,0.019,0.111,0.134,0.474,0.20800000000000002,2018-19\n10437,Damian Lillard,POR,28.0,190.5,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,80,25.8,4.6,6.9,8.2,0.023,0.1,0.281,0.588,0.299,2018-19\n10438,Dairis Bertans,NOP,29.0,193.04,90.7184,None,Latvia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,2.8,0.8,0.8,-15.0,0.011000000000000001,0.036000000000000004,0.12,0.36200000000000004,0.078,2018-19\n10439,DJ Stephens,MEM,28.0,195.58,85.275296,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,2.0,0.0,0.0,-23.2,0.0,0.0,0.13,0.5,0.0,2018-19\n10440,D.J. Wilson,MIL,23.0,208.28,104.779752,Michigan,USA,2017,1,17,48,5.8,4.6,1.1,4.9,0.047,0.174,0.141,0.515,0.08,2018-19\n10441,D.J. Augustin,ORL,31.0,182.88,83.007336,Texas,USA,2008,1,9,81,11.7,2.5,5.3,3.2,0.018000000000000002,0.071,0.16899999999999998,0.616,0.258,2018-19\n10442,D'Angelo Russell,BKN,23.0,195.58,89.811216,Ohio State,USA,2015,1,2,81,21.1,3.9,7.0,0.2,0.02,0.099,0.311,0.5329999999999999,0.392,2018-19\n10443,Cristiano Felicio,CHI,26.0,208.28,120.20188,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,4.0,3.6,0.6,-8.0,0.10099999999999999,0.187,0.138,0.568,0.07,2018-19\n10444,Damian Jones,GSW,24.0,213.36,111.13004,Vanderbilt,USA,2016,1,30,24,5.4,3.1,1.2,3.0,0.086,0.099,0.113,0.72,0.084,2018-19\n10445,Cameron Reynolds,MIN,24.0,203.2,102.0582,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,5.0,1.6,0.7,-4.9,0.013999999999999999,0.102,0.141,0.58,0.073,2018-19\n10446,Cameron Payne,CLE,24.0,190.5,86.18248,Murray State,USA,2015,1,14,40,6.3,1.8,2.7,-15.2,0.017,0.083,0.16899999999999998,0.519,0.225,2018-19\n10447,Caleb Swanigan,SAC,22.0,205.74,113.398,Purdue,USA,2017,1,26,21,2.0,3.0,0.5,-16.8,0.081,0.23600000000000002,0.17,0.377,0.098,2018-19\n10448,Blake Griffin,DET,30.0,208.28,113.398,Oklahoma,USA,2009,1,1,75,24.5,7.5,5.4,0.5,0.036000000000000004,0.182,0.29600000000000004,0.581,0.268,2018-19\n10449,Bismack Biyombo,CHA,26.0,205.74,115.66596000000001,None,Democratic Republic of the Congo,2011,1,7,54,4.4,4.6,0.6,-7.7,0.099,0.205,0.128,0.602,0.064,2018-19\n10450,Billy Garrett,NYK,24.0,198.12,97.52228000000001,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,6.5,0.8,1.8,-8.6,0.0,0.040999999999999995,0.215,0.452,0.18899999999999997,2018-19\n10451,Ben Simmons,PHI,22.0,208.28,104.32616,Louisiana State,Australia,2016,1,1,79,16.9,8.8,7.7,2.4,0.062,0.179,0.215,0.5820000000000001,0.341,2018-19\n10452,Ben McLemore,SAC,26.0,195.58,91.171992,Kansas,USA,2013,1,7,19,3.9,0.9,0.2,-3.5,0.018000000000000002,0.08900000000000001,0.185,0.541,0.035,2018-19\n10453,Bam Adebayo,MIA,21.0,208.28,115.66596000000001,Kentucky,USA,2017,1,14,82,8.9,7.3,2.2,0.5,0.083,0.221,0.157,0.623,0.146,2018-19\n10454,Boban Marjanovic,PHI,30.0,220.98,131.54168,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,7.3,4.6,0.9,0.1,0.124,0.23199999999999998,0.222,0.664,0.128,2018-19\n10455,BJ Johnson,SAC,23.0,200.66,90.7184,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.3,1.1,0.0,-12.6,0.038,0.15,0.17800000000000002,0.609,0.0,2018-19\n10456,Austin Rivers,HOU,26.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,76,8.1,2.1,2.2,2.5,0.012,0.065,0.142,0.503,0.12,2018-19\n10457,Aron Baynes,BOS,32.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,5.6,4.7,1.1,7.7,0.10300000000000001,0.175,0.147,0.5670000000000001,0.092,2018-19\n10458,Antonio Blakeney,CHI,22.0,193.04,87.089664,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,7.3,1.9,0.7,-7.8,0.008,0.114,0.24,0.48700000000000004,0.079,2018-19\n10459,Anthony Tolliver,MIN,34.0,203.2,113.398,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,5.0,2.7,0.7,-4.1,0.012,0.14300000000000002,0.121,0.5710000000000001,0.059000000000000004,2018-19\n10460,Anthony Davis,NOP,26.0,208.28,114.758776,Kentucky,USA,2012,1,1,56,25.9,12.0,3.9,3.4,0.08900000000000001,0.249,0.28800000000000003,0.597,0.18600000000000003,2018-19\n10461,Ante Zizic,CLE,22.0,210.82,115.212368,None,Croatia,2016,1,23,59,7.8,5.4,0.9,-3.9,0.09699999999999999,0.193,0.17800000000000002,0.59,0.075,2018-19\n10462,Avery Bradley,MEM,28.0,187.96,81.64656,Texas,USA,2010,1,19,63,9.9,2.8,2.4,-1.5,0.022000000000000002,0.065,0.16,0.496,0.114,2018-19\n10463,Bobby Portis,WAS,24.0,210.82,113.398,Arkansas,USA,2015,1,22,50,14.2,8.1,1.4,-4.4,0.083,0.226,0.24100000000000002,0.529,0.085,2018-19\n10464,Bogdan Bogdanovic,SAC,26.0,198.12,92.98635999999999,None,Serbia,2014,1,27,70,14.1,3.5,3.8,-1.1,0.019,0.098,0.22,0.53,0.19899999999999998,2018-19\n10465,Bojan Bogdanovic,IND,30.0,203.2,97.975872,None,Croatia,2011,2,31,81,18.0,4.1,2.0,2.9,0.013000000000000001,0.113,0.21899999999999997,0.613,0.095,2018-19\n10466,CJ Miles,MEM,32.0,198.12,99.79024,None,USA,2005,2,34,53,6.4,1.8,0.7,-1.7,0.013999999999999999,0.09,0.17300000000000001,0.504,0.061,2018-19\n10467,CJ McCollum,POR,27.0,190.5,86.18248,Lehigh,USA,2013,1,10,70,21.0,4.0,3.0,6.5,0.025,0.087,0.248,0.5529999999999999,0.133,2018-19\n10468,C.J. Williams,MIN,29.0,195.58,102.511792,North Carolina State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.6,0.5,0.8,-17.5,0.006999999999999999,0.053,0.138,0.55,0.158,2018-19\n10469,Buddy Hield,SAC,26.0,193.04,97.068688,Oklahoma,Bahamas,2016,1,6,82,20.7,5.0,2.5,-0.6,0.036000000000000004,0.11,0.243,0.5870000000000001,0.11699999999999999,2018-19\n10470,Bryn Forbes,SAS,25.0,190.5,86.18248,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,11.8,2.9,2.1,-0.3,0.008,0.096,0.171,0.586,0.105,2018-19\n10471,Bruno Caboclo,MEM,23.0,205.74,98.88305600000001,None,Brazil,2014,1,20,34,8.3,4.6,1.5,0.9,0.05,0.13699999999999998,0.15,0.5710000000000001,0.091,2018-19\n10472,Bruce Brown,DET,22.0,195.58,91.625584,Miami,USA,2018,2,42,74,4.3,2.5,1.2,0.7,0.032,0.092,0.113,0.469,0.087,2018-19\n10473,Brook Lopez,MIL,31.0,213.36,122.46983999999999,Stanford,USA,2008,1,10,81,12.5,4.9,1.2,11.5,0.013999999999999999,0.135,0.165,0.597,0.055,2018-19\n10474,Brandon Sampson,CHI,22.0,195.58,83.46092800000001,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,5.1,1.1,0.7,-6.0,0.013999999999999999,0.063,0.154,0.5670000000000001,0.063,2018-19\n10475,Danuel House Jr.,HOU,26.0,200.66,99.79024,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,9.4,3.6,1.0,8.9,0.025,0.11199999999999999,0.13699999999999998,0.6459999999999999,0.057999999999999996,2018-19\n10476,Brandon Ingram,LAL,21.0,205.74,86.18248,Duke,USA,2016,1,2,52,18.3,5.1,3.0,-1.5,0.022000000000000002,0.113,0.22699999999999998,0.555,0.127,2018-19\n10477,Brandon Goodwin,DEN,23.0,187.96,81.64656,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,1.4,0.2,0.9,8.0,0.016,0.038,0.22,0.413,0.298,2018-19\n10478,Bradley Beal,WAS,26.0,195.58,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,82,25.6,5.0,5.5,-1.8,0.027999999999999997,0.10400000000000001,0.27699999999999997,0.581,0.233,2018-19\n10479,Brad Wanamaker,BOS,29.0,193.04,95.25432,Pittsburgh,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,3.9,1.1,1.6,8.8,0.008,0.096,0.162,0.597,0.225,2018-19\n10480,Bonzie Colson,MIL,23.0,198.12,102.0582,Notre Dame,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,4.9,3.8,0.4,-9.2,0.065,0.182,0.174,0.45399999999999996,0.04,2018-19\n10481,Dwayne Bacon,CHA,23.0,200.66,100.243832,Florida State,USA,2017,2,40,43,7.3,2.1,1.1,-2.0,0.01,0.105,0.16699999999999998,0.57,0.092,2018-19\n10482,Dwight Howard,WAS,33.0,210.82,120.20188,None,USA,2004,1,1,9,12.8,9.2,0.4,-9.1,0.1,0.258,0.193,0.638,0.026000000000000002,2018-19\n10483,Dwight Powell,DAL,27.0,210.82,108.86208,Stanford,Canada,2014,2,45,77,10.6,5.3,1.5,0.9,0.081,0.16,0.16699999999999998,0.682,0.10099999999999999,2018-19\n10484,Dwyane Wade,MIA,37.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,2003,1,5,72,15.0,4.0,4.2,-1.8,0.033,0.106,0.26899999999999996,0.51,0.264,2018-19\n10485,Jaylen Morris,MIL,23.0,195.58,83.91452,Molloy,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.5,1.3,1.0,22.5,0.0,0.147,0.15,0.46,0.174,2018-19\n10486,Jayson Tatum,BOS,21.0,203.2,94.34713599999999,Duke,USA,2017,1,3,79,15.7,6.0,2.1,6.8,0.027999999999999997,0.157,0.218,0.547,0.098,2018-19\n10487,Jeff Green,WAS,32.0,205.74,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,77,12.3,4.0,1.8,-2.0,0.027000000000000003,0.11699999999999999,0.174,0.608,0.09300000000000001,2018-19\n10488,Jeff Teague,MIN,31.0,187.96,88.45044,Wake Forest,USA,2009,1,19,42,12.1,2.5,8.2,-0.1,0.012,0.067,0.18600000000000003,0.528,0.366,2018-19\n10489,Jemerrio Jones,LAL,24.0,195.58,78.92500799999999,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,4.5,8.2,2.2,10.7,0.1,0.198,0.10800000000000001,0.39799999999999996,0.115,2018-19\n10490,Jerami Grant,OKC,25.0,205.74,99.79024,Syracuse,USA,2014,2,39,80,13.6,5.2,1.0,5.4,0.032,0.11800000000000001,0.15,0.5920000000000001,0.04,2018-19\n10491,Jaylen Brown,BOS,22.0,200.66,99.79024,California,USA,2016,1,3,74,13.0,4.2,1.4,2.4,0.032,0.122,0.215,0.547,0.079,2018-19\n10492,Jeremy Lamb,CHA,27.0,195.58,83.91452,Connecticut,USA,2012,1,12,79,15.3,5.5,2.2,0.7,0.027000000000000003,0.159,0.22,0.552,0.11900000000000001,2018-19\n10493,Jerian Grant,ORL,26.0,193.04,92.98635999999999,Notre Dame,USA,2015,1,19,60,4.2,1.6,2.6,-7.3,0.019,0.083,0.13,0.526,0.242,2018-19\n10494,Jerome Robinson,LAC,22.0,195.58,86.18248,Boston College,USA,2018,1,13,33,3.4,1.2,0.6,-3.4,0.009000000000000001,0.109,0.159,0.491,0.08,2018-19\n10495,Jerryd Bayless,MIN,30.0,190.5,90.7184,Arizona,USA,2008,1,11,34,6.1,1.8,3.5,-12.4,0.015,0.08,0.172,0.431,0.262,2018-19\n10496,Jevon Carter,MEM,23.0,187.96,88.904032,West Virginia,USA,2018,2,32,39,4.4,1.7,1.8,-6.8,0.023,0.09,0.172,0.43200000000000005,0.184,2018-19\n10497,Jimmer Fredette,PHX,30.0,187.96,88.45044,Brigham Young,USA,2011,1,10,6,3.7,1.2,1.3,-25.5,0.013000000000000001,0.08800000000000001,0.242,0.348,0.2,2018-19\n10498,Jimmy Butler,PHI,29.0,203.2,105.23334399999999,Marquette,USA,2011,1,30,65,18.7,5.3,4.0,3.6,0.054000000000000006,0.094,0.218,0.5710000000000001,0.179,2018-19\n10499,Jeremy Lin,TOR,30.0,190.5,90.7184,Harvard,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,9.6,2.4,3.1,-5.1,0.013999999999999999,0.102,0.213,0.5579999999999999,0.249,2018-19\n10500,Joakim Noah,MEM,34.0,210.82,104.32616,Florida,USA,2007,1,9,42,7.1,5.7,2.1,1.8,0.078,0.247,0.191,0.5710000000000001,0.20199999999999999,2018-19\n10501,Jaylen Adams,ATL,23.0,187.96,86.18248,St. Bonaventure,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,3.2,1.8,1.9,-6.5,0.022000000000000002,0.109,0.131,0.474,0.201,2018-19\n10502,Jason Smith,NOP,33.0,213.36,108.86208,Colorado State,USA,2007,1,20,20,3.3,2.6,0.7,-12.1,0.077,0.174,0.16899999999999998,0.49200000000000005,0.11199999999999999,2018-19\n10503,Jalen Jones,CLE,26.0,200.66,99.79024,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,5.1,2.1,0.4,-6.7,0.05,0.113,0.162,0.5479999999999999,0.05,2018-19\n10504,Jamal Crawford,PHX,39.0,195.58,83.91452,Michigan,USA,2000,1,8,64,7.9,1.3,3.6,-15.1,0.006,0.061,0.198,0.522,0.28300000000000003,2018-19\n10505,Jamal Murray,DEN,22.0,193.04,93.89354399999999,Kentucky,Canada,2016,1,7,75,18.2,4.2,4.8,4.8,0.026000000000000002,0.10099999999999999,0.24100000000000002,0.5379999999999999,0.22,2018-19\n10506,James Ennis III,PHI,28.0,200.66,95.25432,Cal State-Long Beach,USA,2013,2,50,58,6.7,3.1,0.7,0.7,0.048,0.099,0.125,0.59,0.047,2018-19\n10507,James Harden,HOU,29.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,78,36.1,6.6,7.5,6.3,0.023,0.157,0.396,0.616,0.39399999999999996,2018-19\n10508,James Johnson,MIA,32.0,203.2,108.86208,Wake Forest,USA,2009,1,16,55,7.8,3.2,2.5,-4.6,0.018000000000000002,0.12300000000000001,0.177,0.522,0.16699999999999998,2018-19\n10509,Jawun Evans,OKC,22.0,182.88,86.18248,Oklahoma State,USA,2017,2,39,8,0.8,1.5,1.3,-38.0,0.015,0.172,0.142,0.214,0.23800000000000002,2018-19\n10510,James Nunnally,HOU,28.0,200.66,94.34713599999999,Cal-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.4,0.3,0.5,-11.0,0.0,0.053,0.153,0.503,0.09699999999999999,2018-19\n10511,Jared Terrell,MIN,24.0,190.5,102.965384,Rhode Island,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,2.2,0.4,0.9,-12.3,0.008,0.044000000000000004,0.19699999999999998,0.37200000000000005,0.182,2018-19\n10512,Jarell Martin,ORL,25.0,208.28,108.40848799999999,Louisiana State,USA,2015,1,25,42,2.7,1.7,0.4,4.4,0.031,0.185,0.153,0.528,0.078,2018-19\n10513,Jaren Jackson Jr.,MEM,19.0,210.82,109.769264,Michigan State,USA,2018,1,4,58,13.8,4.7,1.1,-2.3,0.049,0.132,0.231,0.591,0.07400000000000001,2018-19\n10514,Jaron Blossomgame,CLE,25.0,203.2,99.79024,Clemson,USA,2017,2,59,27,4.2,3.6,0.5,-6.0,0.055,0.162,0.12,0.51,0.043,2018-19\n10515,Jarred Vanderbilt,DEN,20.0,205.74,97.068688,Kentucky,USA,2018,2,41,17,1.4,1.4,0.2,4.5,0.084,0.205,0.179,0.513,0.064,2018-19\n10516,Jarrett Allen,BKN,21.0,210.82,107.501304,Texas,USA,2017,1,22,80,10.9,8.4,1.4,-2.4,0.08800000000000001,0.20800000000000002,0.158,0.632,0.076,2018-19\n10517,Jared Dudley,BKN,33.0,200.66,107.501304,Boston College,USA,2007,1,22,59,4.9,2.6,1.4,0.8,0.027000000000000003,0.096,0.10400000000000001,0.5539999999999999,0.09300000000000001,2018-19\n10518,Jodie Meeks,TOR,31.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2009,2,41,8,6.4,1.5,1.0,5.8,0.01,0.09300000000000001,0.16899999999999998,0.647,0.096,2018-19\n10519,Joe Chealey,CHA,23.0,190.5,86.18248,College of Charleston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,2.0,0.0,1.0,-25.8,0.0,0.0,0.17600000000000002,0.33299999999999996,0.25,2018-19\n10520,Joe Harris,BKN,27.0,198.12,98.88305600000001,Virginia,USA,2014,2,33,76,13.7,3.8,2.4,-1.6,0.022000000000000002,0.096,0.16699999999999998,0.645,0.114,2018-19\n10521,Jordan Sibert,ATL,26.0,193.04,84.821704,University of Dayton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,3.0,0.0,0.0,-36.7,0.0,0.0,0.083,1.5,0.0,2018-19\n10522,Jose Calderon,DET,37.0,190.5,90.7184,None,Spain,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,2.3,1.2,2.3,-14.0,0.015,0.078,0.10400000000000001,0.45299999999999996,0.282,2018-19\n10523,Josh Hart,LAL,24.0,195.58,97.52228000000001,Villanova,USA,2017,1,30,67,7.8,3.7,1.4,0.4,0.019,0.109,0.13,0.526,0.07200000000000001,2018-19\n10524,Josh Jackson,PHX,22.0,203.2,90.7184,Kansas,USA,2017,1,4,79,11.5,4.4,2.3,-9.6,0.032,0.136,0.23399999999999999,0.48700000000000004,0.142,2018-19\n10525,Josh Okogie,MIN,20.0,193.04,96.16150400000001,Georgia Institute of Technology,Nigeria,2018,1,20,74,7.7,2.9,1.2,-1.0,0.021,0.098,0.14800000000000002,0.49200000000000005,0.068,2018-19\n10526,Josh Richardson,MIA,25.0,198.12,90.7184,Tennessee,USA,2015,2,40,73,16.6,3.6,4.1,1.0,0.02,0.078,0.203,0.536,0.177,2018-19\n10527,Jordan McRae,WAS,28.0,195.58,81.19296800000001,Tennessee,USA,2014,2,58,27,5.9,1.5,1.1,-3.3,0.017,0.095,0.191,0.55,0.131,2018-19\n10528,Jrue Holiday,NOP,29.0,193.04,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,67,21.2,5.0,7.7,4.4,0.03,0.099,0.25,0.555,0.308,2018-19\n10529,Julian Washburn,MEM,27.0,203.2,94.800728,Texas-El Paso,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,2.2,2.3,0.8,-2.0,0.027000000000000003,0.128,0.096,0.402,0.083,2018-19\n10530,Julius Randle,NOP,24.0,205.74,113.398,Kentucky,USA,2014,1,7,73,21.4,8.7,3.1,-0.2,0.069,0.198,0.273,0.6,0.158,2018-19\n10531,Justin Anderson,ATL,25.0,198.12,104.32616,Virginia,USA,2015,1,21,48,3.7,1.8,0.5,-5.7,0.046,0.11900000000000001,0.166,0.516,0.073,2018-19\n10532,Justin Holiday,MEM,30.0,198.12,82.10015200000001,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,10.5,3.9,1.8,-7.7,0.017,0.10300000000000001,0.153,0.52,0.084,2018-19\n10533,Justin Jackson,DAL,24.0,203.2,95.25432,North Carolina,USA,2017,1,15,81,7.2,2.6,1.2,-0.9,0.025,0.096,0.141,0.561,0.081,2018-19\n10534,Justin Patton,PHI,22.0,213.36,109.315672,Creighton,USA,2017,1,16,3,1.7,2.0,1.0,-12.9,0.065,0.174,0.14,0.317,0.25,2018-19\n10535,Juancho Hernangomez,DEN,23.0,205.74,104.32616,None,Spain,2016,1,15,70,5.8,3.8,0.8,1.3,0.044000000000000004,0.14400000000000002,0.11900000000000001,0.58,0.054000000000000006,2018-19\n10536,Jordan Loyd,TOR,25.0,193.04,95.25432,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,2.4,0.8,0.5,-15.7,0.017,0.133,0.159,0.635,0.182,2018-19\n10537,Jordan Clarkson,CLE,27.0,195.58,87.996848,Missouri,USA,2014,2,46,81,16.8,3.3,2.4,-8.0,0.035,0.087,0.266,0.539,0.153,2018-19\n10538,Jordan Bell,GSW,24.0,205.74,101.604608,Oregon,USA,2017,2,38,68,3.3,2.7,1.1,-5.3,0.068,0.154,0.133,0.531,0.134,2018-19\n10539,Joe Ingles,UTA,31.0,203.2,102.511792,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,82,12.1,4.0,5.7,7.7,0.013000000000000001,0.10800000000000001,0.17,0.581,0.262,2018-19\n10540,Joel Embiid,PHI,25.0,213.36,113.398,Kansas,Cameroon,2014,1,3,64,27.5,13.6,3.7,7.6,0.075,0.292,0.327,0.593,0.185,2018-19\n10541,John Collins,ATL,21.0,208.28,106.59411999999999,Wake Forest,USA,2017,1,19,61,19.5,9.8,2.0,-1.4,0.11199999999999999,0.196,0.23,0.627,0.102,2018-19\n10542,John Henson,CLE,28.0,210.82,99.336648,North Carolina,USA,2012,1,14,14,5.6,5.1,1.0,1.7,0.07400000000000001,0.233,0.17300000000000001,0.5529999999999999,0.10800000000000001,2018-19\n10543,John Holland,CLE,30.0,195.58,92.98635999999999,Boston U.,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,50.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2018-19\n10544,John Jenkins,NYK,28.0,193.04,97.52228000000001,Vanderbilt,USA,2012,1,23,26,4.7,1.4,0.8,-6.5,0.018000000000000002,0.083,0.16,0.536,0.105,2018-19\n10545,John Wall,WAS,28.0,193.04,95.25432,Kentucky,USA,2010,1,1,32,20.7,3.6,8.7,-6.2,0.013000000000000001,0.087,0.28600000000000003,0.527,0.391,2018-19\n10546,Johnathan Motley,LAC,24.0,208.28,104.32616,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,4.6,2.3,0.5,-8.9,0.10400000000000001,0.213,0.266,0.563,0.129,2018-19\n10547,Johnathan Williams,LAL,24.0,205.74,103.418976,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,6.5,4.1,0.5,7.6,0.11599999999999999,0.13,0.158,0.599,0.051,2018-19\n10548,Jon Leuer,DET,30.0,208.28,103.418976,Wisconsin,USA,2011,2,40,41,3.8,2.4,0.3,-13.3,0.062,0.182,0.157,0.616,0.06,2018-19\n10549,Jonah Bolden,PHI,23.0,208.28,99.79024,None,Australia,2017,2,36,44,4.7,3.8,0.9,-1.8,0.067,0.17300000000000001,0.131,0.595,0.085,2018-19\n10550,Jonas Jerebko,GSW,32.0,208.28,104.779752,None,Sweden,2009,2,39,73,6.3,3.9,1.3,1.5,0.055,0.168,0.14400000000000002,0.588,0.106,2018-19\n10551,Jonas Valanciunas,MEM,27.0,213.36,120.20188,None,Lithuania,2011,1,5,49,15.6,8.6,1.4,2.7,0.096,0.268,0.27399999999999997,0.616,0.109,2018-19\n10552,Jonathan Isaac,ORL,21.0,208.28,95.25432,Florida State,USA,2017,1,6,75,9.6,5.5,1.1,1.0,0.048,0.152,0.16,0.537,0.055,2018-19\n10553,Jonathon Simmons,PHI,29.0,198.12,88.45044,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,6.5,2.3,2.3,-5.3,0.024,0.09,0.182,0.466,0.175,2018-19\n10554,Jalen Brunson,DAL,22.0,190.5,86.18248,Villanova,USA,2018,2,33,73,9.3,2.3,3.2,-2.8,0.015,0.087,0.18600000000000003,0.5489999999999999,0.223,2018-19\n10555,Jusuf Nurkic,POR,24.0,213.36,124.7378,None,Bosnia and Herzegovina,2014,1,16,72,15.6,10.4,3.2,10.5,0.11900000000000001,0.24100000000000002,0.24100000000000002,0.57,0.168,2018-19\n10556,Jakob Poeltl,SAS,23.0,213.36,104.32616,Utah,Austria,2016,1,9,77,5.5,5.3,1.2,3.9,0.136,0.171,0.125,0.64,0.099,2018-19\n10557,Jahlil Okafor,NOP,23.0,210.82,124.7378,Duke,USA,2015,1,3,59,8.2,4.7,0.7,-5.5,0.084,0.196,0.198,0.603,0.064,2018-19\n10558,Frank Mason,SAC,25.0,180.34,86.18248,Kansas,USA,2017,2,34,38,5.1,1.1,2.2,-14.5,0.013000000000000001,0.083,0.213,0.502,0.28,2018-19\n10559,Frank Ntilikina,NYK,20.0,198.12,90.7184,None,France,2017,1,8,43,5.7,2.0,2.8,-8.5,0.012,0.08,0.163,0.41700000000000004,0.195,2018-19\n10560,Fred VanVleet,TOR,25.0,182.88,88.45044,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,11.0,2.6,4.8,8.1,0.012,0.078,0.177,0.539,0.243,2018-19\n10561,Furkan Korkmaz,PHI,21.0,200.66,86.18248,None,Turkey,2016,1,26,48,5.8,2.2,1.1,3.7,0.023,0.13,0.174,0.528,0.107,2018-19\n10562,Garrett Temple,LAC,33.0,198.12,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,75,7.8,2.9,1.4,-1.6,0.013999999999999999,0.092,0.131,0.5429999999999999,0.075,2018-19\n10563,Gary Clark,HOU,24.0,203.2,102.0582,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,2.9,2.3,0.4,2.0,0.035,0.14400000000000002,0.106,0.48,0.04,2018-19\n10564,Frank Kaminsky,CHA,26.0,213.36,109.769264,Wisconsin,USA,2015,1,9,47,8.6,3.5,1.3,0.9,0.048,0.16399999999999998,0.21600000000000003,0.5870000000000001,0.129,2018-19\n10565,Gary Harris,DEN,24.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2014,1,19,57,12.9,2.8,2.2,6.2,0.024,0.07,0.195,0.526,0.11,2018-19\n10566,Gary Trent Jr.,POR,20.0,198.12,92.98635999999999,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.7,0.7,0.3,-4.7,0.01,0.08,0.213,0.377,0.057,2018-19\n10567,George Hill,MIL,33.0,190.5,85.275296,None,USA,2008,1,26,60,7.6,2.5,2.3,5.6,0.027999999999999997,0.075,0.147,0.5539999999999999,0.146,2018-19\n10568,George King,PHX,25.0,198.12,99.79024,University of Colorado Boulder,USA,2018,2,59,1,0.0,1.0,0.0,-75.0,0.0,0.25,0.0,0.0,0.0,2018-19\n10569,Georges Niang,UTA,26.0,203.2,104.32616,Iowa State,USA,2016,2,50,59,4.0,1.5,0.6,-7.7,0.022000000000000002,0.135,0.17,0.613,0.107,2018-19\n10570,Gerald Green,HOU,33.0,200.66,92.98635999999999,None,USA,2005,1,18,73,9.2,2.5,0.5,4.6,0.019,0.1,0.19,0.555,0.040999999999999995,2018-19\n10571,Giannis Antetokounmpo,MIL,24.0,210.82,109.769264,None,Greece,2013,1,15,72,27.7,12.5,5.9,12.5,0.066,0.273,0.314,0.644,0.294,2018-19\n10572,Gary Payton II,WAS,26.0,190.5,86.18248,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,3.7,0.7,1.3,25.8,0.067,0.05,0.214,0.688,0.33299999999999996,2018-19\n10573,Glenn Robinson III,DET,25.0,198.12,100.697424,Michigan,USA,2014,2,40,47,4.2,1.5,0.4,-0.8,0.026000000000000002,0.08900000000000001,0.146,0.511,0.053,2018-19\n10574,Frank Jackson,NOP,21.0,190.5,92.98635999999999,Duke,USA,2017,2,31,61,8.1,2.2,1.1,-5.0,0.019,0.085,0.17800000000000002,0.517,0.08,2018-19\n10575,Evan Fournier,ORL,26.0,200.66,92.98635999999999,None,France,2012,1,20,81,15.1,3.2,3.6,1.7,0.013999999999999999,0.086,0.217,0.536,0.17,2018-19\n10576,Dzanan Musa,BKN,20.0,205.74,94.34713599999999,None,Bosnia and Herzegovina,2018,1,29,9,2.1,0.6,0.2,10.6,0.019,0.105,0.25,0.415,0.083,2018-19\n10577,E'Twaun Moore,NOP,30.0,193.04,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,53,11.9,2.4,1.9,-0.3,0.023,0.057999999999999996,0.17,0.5670000000000001,0.09300000000000001,2018-19\n10578,Ed Davis,BKN,30.0,208.28,102.0582,North Carolina,USA,2010,1,13,81,5.8,8.6,0.8,4.3,0.135,0.307,0.125,0.632,0.064,2018-19\n10579,Edmond Sumner,IND,23.0,198.12,79.83219199999998,Xavier,USA,2017,2,52,23,2.9,1.0,0.4,-7.8,0.038,0.065,0.157,0.44299999999999995,0.063,2018-19\n10580,Ekpe Udoh,UTA,32.0,208.28,111.13004,Baylor,USA,2010,1,6,51,2.3,1.8,0.5,-7.7,0.09,0.18899999999999997,0.128,0.698,0.131,2018-19\n10581,Elfrid Payton,NOP,25.0,193.04,83.91452,Louisana-Lafayette,USA,2014,1,10,42,10.6,5.2,7.6,-2.2,0.037000000000000005,0.129,0.177,0.502,0.318,2018-19\n10582,Evan Turner,POR,30.0,200.66,99.79024,Ohio State,USA,2010,1,2,73,6.8,4.5,3.9,1.3,0.022000000000000002,0.16699999999999998,0.158,0.504,0.242,2018-19\n10583,Elie Okobo,PHX,21.0,190.5,86.18248,None,France,2018,2,31,53,5.7,1.8,2.4,-9.9,0.012,0.092,0.168,0.489,0.198,2018-19\n10584,Emmanuel Mudiay,NYK,23.0,195.58,90.7184,None,Democratic Republic of the Congo,2015,1,7,59,14.8,3.3,3.9,-10.8,0.019,0.098,0.248,0.531,0.242,2018-19\n10585,Enes Kanter,POR,27.0,210.82,113.398, ,Turkey,2011,1,3,67,13.7,9.8,1.7,-6.2,0.138,0.245,0.21899999999999997,0.594,0.12,2018-19\n10586,Eric Bledsoe,MIL,29.0,185.42,92.98635999999999,Kentucky,USA,2010,1,18,78,15.9,4.6,5.5,11.1,0.035,0.10800000000000001,0.225,0.5770000000000001,0.26,2018-19\n10587,Eric Gordon,HOU,30.0,193.04,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,68,16.2,2.2,1.9,8.1,0.006999999999999999,0.059000000000000004,0.215,0.5489999999999999,0.09,2018-19\n10588,Eric Moreland,TOR,27.0,208.28,107.95489599999999,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.4,4.0,0.8,-21.9,0.10800000000000001,0.348,0.11699999999999999,0.5,0.154,2018-19\n10589,Ersan Ilyasova,MIL,32.0,208.28,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,67,6.8,4.5,0.8,9.7,0.071,0.151,0.151,0.5479999999999999,0.055999999999999994,2018-19\n10590,Emanuel Terry,MIA,22.0,205.74,99.79024,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,3.3,2.3,0.7,5.6,0.14300000000000002,0.235,0.183,0.5710000000000001,0.125,2018-19\n10591,Goran Dragic,MIA,33.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,36,13.7,3.1,4.8,1.3,0.019,0.087,0.22399999999999998,0.517,0.259,2018-19\n10592,Gordon Hayward,BOS,29.0,203.2,102.0582,Butler,USA,2010,1,9,72,11.5,4.5,3.4,5.1,0.026000000000000002,0.141,0.183,0.575,0.185,2018-19\n10593,Gorgui Dieng,MIN,29.0,210.82,114.30518400000001,Louisville,Senegal,2013,1,21,76,6.4,4.1,0.9,-3.8,0.07200000000000001,0.225,0.19399999999999998,0.5720000000000001,0.106,2018-19\n10594,Isaiah Thomas,DEN,30.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,12,8.1,1.1,1.9,-5.5,0.023,0.04,0.27399999999999997,0.43700000000000006,0.198,2018-19\n10595,Ish Smith,DET,30.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,8.9,2.6,3.6,2.7,0.017,0.09699999999999999,0.193,0.485,0.243,2018-19\n10596,Ivan Rabb,MEM,22.0,208.28,99.79024,\"University of California, Berkeley\",USA,2017,2,35,49,5.8,4.2,1.1,-6.2,0.09699999999999999,0.19699999999999998,0.166,0.586,0.12300000000000001,2018-19\n10597,Ivica Zubac,LAC,22.0,215.9,108.86208,None,Croatia,2016,2,32,59,8.9,6.1,1.1,1.8,0.10800000000000001,0.21600000000000003,0.19899999999999998,0.604,0.09300000000000001,2018-19\n10598,J.J. Barea,DAL,35.0,182.88,83.91452,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,38,10.9,2.5,5.6,3.2,0.016,0.106,0.263,0.495,0.45399999999999996,2018-19\n10599,J.P. Macura,CHA,24.0,195.58,92.98635999999999,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,3.0,1.5,1.0,-2.2,0.0,0.14300000000000002,0.209,0.33299999999999996,0.2,2018-19\n10600,Isaiah Hicks,NYK,24.0,205.74,104.32616,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,4.0,2.3,0.7,-4.5,0.059000000000000004,0.147,0.153,0.588,0.11800000000000001,2018-19\n10601,JJ Redick,PHI,35.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2006,1,11,76,18.1,2.4,2.7,5.6,0.008,0.062,0.209,0.602,0.129,2018-19\n10602,JaKarr Sampson,CHI,26.0,205.74,97.52228000000001,\"St. John's, N.Y.\",USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,20.0,8.0,1.0,-2.3,0.037000000000000005,0.196,0.23399999999999999,0.633,0.052000000000000005,2018-19\n10603,JaMychal Green,LAC,29.0,205.74,102.965384,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,9.4,6.3,0.8,-5.8,0.071,0.218,0.185,0.5870000000000001,0.057999999999999996,2018-19\n10604,JaVale McGee,LAL,31.0,213.36,122.46983999999999,Nevada-Reno,USA,2008,1,18,75,12.0,7.5,0.7,-4.4,0.11199999999999999,0.203,0.19699999999999998,0.634,0.045,2018-19\n10605,Jabari Parker,WAS,24.0,203.2,111.13004,Duke,USA,2014,1,2,64,14.5,6.6,2.4,-6.2,0.045,0.187,0.23600000000000002,0.56,0.14,2018-19\n10606,Jacob Evans,GSW,22.0,198.12,95.25432,Cincinnati,USA,2018,1,28,30,1.3,0.8,0.8,-5.9,0.028999999999999998,0.084,0.134,0.374,0.15,2018-19\n10607,Jae Crowder,UTA,28.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,80,11.9,4.8,1.7,4.4,0.027000000000000003,0.139,0.183,0.5379999999999999,0.09,2018-19\n10608,JR Smith,CLE,33.0,198.12,102.0582,None,USA,2004,1,18,11,6.7,1.6,1.9,-3.4,0.0,0.08,0.17600000000000002,0.444,0.133,2018-19\n10609,Isaiah Hartenstein,HOU,21.0,213.36,112.94440800000001,None,Germany,2017,2,43,28,1.9,1.7,0.5,9.6,0.08900000000000001,0.11800000000000001,0.11199999999999999,0.562,0.1,2018-19\n10610,Isaiah Canaan,MIL,28.0,182.88,90.7184,Murray State,USA,2013,2,34,30,6.0,1.9,2.8,-12.3,0.01,0.086,0.147,0.518,0.19399999999999998,2018-19\n10611,Isaiah Briscoe,ORL,23.0,190.5,97.52228000000001,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,3.5,1.9,2.2,2.0,0.008,0.111,0.139,0.455,0.226,2018-19\n10612,Grayson Allen,UTA,23.0,195.58,89.811216,Duke,USA,2018,1,21,38,5.6,0.6,0.7,-13.6,0.006999999999999999,0.047,0.23800000000000002,0.516,0.102,2018-19\n10613,Greg Monroe,PHI,29.0,210.82,120.20188,Georgetown,USA,2010,1,7,43,5.3,4.0,0.6,-6.7,0.11900000000000001,0.218,0.21100000000000002,0.521,0.079,2018-19\n10614,Guerschon Yabusele,BOS,23.0,203.2,117.93392,None,France,2016,1,16,41,2.3,1.3,0.4,-3.6,0.084,0.10400000000000001,0.168,0.542,0.08800000000000001,2018-19\n10615,Hamidou Diallo,OKC,20.0,195.58,89.811216,Kentucky,USA,2018,2,45,51,3.7,1.9,0.3,-6.8,0.065,0.11,0.16,0.49700000000000005,0.044000000000000004,2018-19\n10616,Harrison Barnes,SAC,27.0,203.2,102.0582,North Carolina,USA,2012,1,7,77,16.4,4.7,1.5,-1.5,0.021,0.111,0.20199999999999999,0.55,0.069,2018-19\n10617,Harry Giles III,SAC,21.0,208.28,108.86208,Duke,USA,2017,1,20,58,7.0,3.8,1.5,-5.0,0.076,0.171,0.22699999999999998,0.526,0.155,2018-19\n10618,Hassan Whiteside,MIA,30.0,213.36,120.20188,Marshall,USA,2010,2,33,72,12.3,11.3,0.8,0.8,0.139,0.305,0.215,0.564,0.054000000000000006,2018-19\n10619,Haywood Highsmith,PHI,22.0,200.66,99.79024,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.8,1.0,0.4,-27.6,0.0,0.14300000000000002,0.115,0.414,0.067,2018-19\n10620,Henry Ellenson,NYK,22.0,210.82,111.13004,Marquette,USA,2016,1,18,19,6.0,3.5,0.8,-0.7,0.018000000000000002,0.214,0.18600000000000003,0.5379999999999999,0.096,2018-19\n10621,Ian Clark,NOP,28.0,190.5,79.3786,Belmont,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,6.7,1.5,1.6,-3.4,0.012,0.071,0.185,0.502,0.132,2018-19\n10622,Ian Mahinmi,WAS,32.0,210.82,118.841104,None,France,2005,1,28,34,4.1,3.8,0.7,-3.2,0.08800000000000001,0.161,0.128,0.531,0.073,2018-19\n10623,Ike Anigbogu,IND,20.0,208.28,113.398,UCLA,USA,2017,2,47,3,0.0,1.0,0.3,-14.3,0.14300000000000002,0.25,0.267,0.0,0.2,2018-19\n10624,Iman Shumpert,HOU,29.0,195.58,97.52228000000001,Georgia Tech,USA,2011,1,17,62,7.5,3.0,1.8,-1.4,0.016,0.10099999999999999,0.14300000000000002,0.499,0.098,2018-19\n10625,Isaac Bonga,LAL,19.0,203.2,81.64656,None,Germany,2018,2,39,22,0.9,1.1,0.7,7.0,0.064,0.113,0.151,0.24,0.163,2018-19\n10626,Isaac Humphries,ATL,21.0,213.36,117.93392,Kentucky,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,3.0,2.2,0.0,-17.1,0.055,0.12300000000000001,0.142,0.35700000000000004,0.0,2018-19\n10627,Jake Layman,POR,25.0,205.74,97.52228000000001,Maryland,USA,2016,2,47,71,7.6,3.1,0.7,2.0,0.040999999999999995,0.115,0.156,0.594,0.055999999999999994,2018-19\n10628,Brandon Knight,CLE,27.0,190.5,88.45044,Kentucky,USA,2011,1,8,39,6.8,1.5,1.8,-12.0,0.012,0.07,0.17800000000000002,0.484,0.147,2018-19\n10629,Zhou Qi,HOU,23.0,215.9,95.25432,None,China,2016,2,43,1,2.0,0.0,0.0,-66.7,0.0,0.0,0.33299999999999996,1.0,0.0,2018-19\n10630,Zhaire Smith,PHI,20.0,193.04,90.264808,Texas Tech,USA,2018,1,16,6,6.7,2.2,1.7,7.3,0.027999999999999997,0.087,0.166,0.5329999999999999,0.10099999999999999,2018-19\n10631,Fred VanVleet,TOR,26.0,185.42,89.357624,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,17.6,3.8,6.6,4.8,0.009000000000000001,0.08800000000000001,0.218,0.5529999999999999,0.281,2019-20\n10632,Furkan Korkmaz,PHI,22.0,200.66,91.625584,None,Turkey,2016,1,26,72,9.8,2.3,1.1,2.7,0.011000000000000001,0.09300000000000001,0.177,0.579,0.073,2019-20\n10633,Gabe Vincent,MIA,24.0,190.5,90.7184,California-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,2.4,0.6,0.7,-15.9,0.0,0.053,0.196,0.297,0.12,2019-20\n10634,Garrett Temple,BKN,34.0,195.58,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,10.3,3.5,2.5,-1.4,0.015,0.096,0.162,0.513,0.132,2019-20\n10635,Garrison Mathews,WAS,23.0,195.58,97.52228000000001,Lipscomb,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,5.4,1.3,0.6,7.1,0.025,0.075,0.13699999999999998,0.691,0.063,2019-20\n10636,Gary Clark,ORL,25.0,198.12,102.0582,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,3.7,2.6,0.4,-5.1,0.057999999999999996,0.11599999999999999,0.105,0.568,0.043,2019-20\n10637,Gary Harris,DEN,25.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2014,1,19,56,10.4,2.9,2.1,3.4,0.015,0.077,0.15,0.519,0.091,2019-20\n10638,Gary Payton II,WAS,27.0,190.5,88.45044,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,3.9,2.8,1.7,-14.3,0.053,0.127,0.129,0.473,0.158,2019-20\n10639,Gary Trent Jr.,POR,21.0,195.58,94.800728,Duke,USA,2018,2,37,61,8.9,1.6,1.0,-1.4,0.017,0.052000000000000005,0.15,0.5870000000000001,0.064,2019-20\n10640,George Hill,MIL,34.0,190.5,85.275296,Indiana-Purdue Indianapolis,USA,2008,1,26,59,9.4,3.0,3.1,10.6,0.038,0.086,0.152,0.659,0.196,2019-20\n10641,Georges Niang,UTA,27.0,200.66,104.32616,Iowa State,USA,2016,2,50,66,5.9,1.9,0.7,-1.1,0.015,0.11699999999999999,0.163,0.589,0.069,2019-20\n10642,Giannis Antetokounmpo,MIL,25.0,210.82,109.769264,None,Greece,2013,1,15,63,29.5,13.6,5.6,15.4,0.068,0.307,0.363,0.613,0.32799999999999996,2019-20\n10643,Glenn Robinson III,PHI,26.0,198.12,100.697424,Michigan,USA,2014,2,40,62,11.7,4.4,1.5,-7.8,0.043,0.106,0.16,0.5770000000000001,0.081,2019-20\n10644,Goga Bitadze,IND,20.0,210.82,113.398,None,Georgia,2019,1,18,54,3.2,2.0,0.4,-1.4,0.052000000000000005,0.146,0.17,0.523,0.066,2019-20\n10645,Goran Dragic,MIA,34.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,59,16.2,3.2,5.1,3.5,0.017,0.09,0.248,0.573,0.297,2019-20\n10646,Gordon Hayward,BOS,30.0,200.66,102.0582,Butler,USA,2010,1,9,52,17.5,6.7,4.1,8.5,0.031,0.159,0.20600000000000002,0.595,0.17800000000000002,2019-20\n10647,Gorgui Dieng,MEM,30.0,208.28,114.30518400000001,Louisville,Senegal,2013,1,21,63,7.4,5.6,1.2,-3.6,0.07400000000000001,0.221,0.175,0.568,0.107,2019-20\n10648,Grant Williams,BOS,21.0,198.12,107.047712,Tennessee,USA,2019,1,22,69,3.4,2.6,1.0,6.3,0.053,0.106,0.11199999999999999,0.505,0.085,2019-20\n10649,Grayson Allen,MEM,24.0,193.04,89.811216,Duke,USA,2018,1,21,38,8.7,2.2,1.4,-6.0,0.01,0.10300000000000001,0.171,0.609,0.10400000000000001,2019-20\n10650,Hamidou Diallo,OKC,21.0,195.58,91.625584,Kentucky,USA,2018,2,45,46,6.9,3.6,0.8,0.9,0.046,0.124,0.17300000000000001,0.491,0.06,2019-20\n10651,Harrison Barnes,SAC,28.0,203.2,102.0582,North Carolina,USA,2012,1,7,72,14.5,4.9,2.2,-2.5,0.03,0.111,0.172,0.574,0.092,2019-20\n10652,Harry Giles III,SAC,22.0,210.82,108.86208,Duke,USA,2017,1,20,46,6.9,4.1,1.3,-8.2,0.065,0.24100000000000002,0.20600000000000002,0.58,0.135,2019-20\n10653,Hassan Whiteside,POR,31.0,213.36,120.20188,Marshall,USA,2010,2,33,67,15.5,13.5,1.2,2.7,0.12300000000000001,0.294,0.192,0.644,0.057999999999999996,2019-20\n10654,Henry Ellenson,BKN,23.0,208.28,108.86208,Marquette,USA,2016,1,18,5,0.4,1.2,0.2,27.3,0.111,0.19,0.159,0.14300000000000002,0.125,2019-20\n10655,Ian Mahinmi,WAS,33.0,210.82,118.841104,None,France,2005,1,28,38,7.4,5.7,1.3,-4.5,0.08900000000000001,0.17600000000000002,0.154,0.545,0.084,2019-20\n10656,Ignas Brazdeikis,NYK,21.0,198.12,100.243832,Michigan,Canada,2019,2,47,9,1.9,0.6,0.4,-7.1,0.036000000000000004,0.068,0.218,0.35100000000000003,0.114,2019-20\n10657,Iman Shumpert,BKN,30.0,195.58,96.16150400000001,Georgia Tech,USA,2011,1,17,13,4.2,2.6,0.9,-9.0,0.035,0.092,0.134,0.40299999999999997,0.078,2019-20\n10658,Isaac Bonga,WAS,20.0,203.2,81.64656,None,Germany,2018,2,39,66,5.0,3.4,1.2,-0.4,0.052000000000000005,0.121,0.106,0.608,0.081,2019-20\n10659,Isaiah Hartenstein,HOU,22.0,213.36,113.398,None,Germany,2017,2,43,23,4.7,3.9,0.8,8.7,0.107,0.2,0.14400000000000002,0.674,0.095,2019-20\n10660,Frank Ntilikina,NYK,21.0,193.04,90.7184,None,France,2017,1,8,57,6.3,2.1,3.0,-3.9,0.018000000000000002,0.08199999999999999,0.152,0.49700000000000005,0.209,2019-20\n10661,Isaiah Roby,OKC,22.0,203.2,104.32616,Nebraska-Lincoln,USA,2019,2,45,3,0.0,0.7,0.0,-11.5,0.0,0.16699999999999998,0.071,0.0,0.0,2019-20\n10662,Frank Mason,MIL,26.0,180.34,86.18248,Kansas,USA,2017,2,34,9,6.9,2.1,3.2,-1.8,0.034,0.09699999999999999,0.228,0.53,0.37200000000000005,2019-20\n10663,Frank Jackson,NOP,22.0,190.5,92.98635999999999,Duke,USA,2017,2,31,59,6.3,1.4,1.0,-3.4,0.025,0.07,0.203,0.51,0.107,2019-20\n10664,Domantas Sabonis,IND,24.0,210.82,108.86208,Gonzaga,Lithuania,2016,1,11,62,18.5,12.4,5.0,3.1,0.08900000000000001,0.262,0.22899999999999998,0.586,0.215,2019-20\n10665,Donovan Mitchell,UTA,23.0,185.42,97.52228000000001,Louisville,USA,2017,1,13,69,24.0,4.4,4.3,2.6,0.023,0.10099999999999999,0.303,0.5579999999999999,0.214,2019-20\n10666,Donta Hall,BKN,22.0,205.74,103.872568,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,4.3,4.2,0.4,-12.0,0.09300000000000001,0.19699999999999998,0.109,0.652,0.048,2019-20\n10667,Donte DiVincenzo,MIL,23.0,193.04,92.079176,Villanova,USA,2018,1,17,66,9.2,4.8,2.3,12.2,0.040999999999999995,0.14,0.168,0.557,0.134,2019-20\n10668,Dorian Finney-Smith,DAL,27.0,200.66,99.79024,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,9.5,5.7,1.6,6.5,0.066,0.113,0.128,0.595,0.073,2019-20\n10669,Doug McDermott,IND,28.0,200.66,102.0582,Creighton,USA,2014,1,11,69,10.3,2.5,1.1,3.2,0.018000000000000002,0.098,0.18600000000000003,0.62,0.081,2019-20\n10670,Dragan Bender,GSW,22.0,213.36,112.94440800000001,None,Croatia,2016,1,4,16,6.7,4.6,1.8,1.1,0.06,0.183,0.18,0.545,0.142,2019-20\n10671,Draymond Green,GSW,30.0,198.12,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,43,8.0,6.2,6.2,-7.2,0.018000000000000002,0.192,0.156,0.489,0.31,2019-20\n10672,Drew Eubanks,SAS,23.0,205.74,111.13004,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,4.9,3.9,0.7,-11.0,0.099,0.203,0.15,0.682,0.08900000000000001,2019-20\n10673,Duncan Robinson,MIA,26.0,200.66,97.52228000000001,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,13.5,3.2,1.4,7.5,0.005,0.099,0.157,0.684,0.068,2019-20\n10674,Dusty Hannahs,MEM,26.0,190.5,95.25432,Arkansas,USA,2017,Undrafted,Undrafted,2,6.0,0.5,0.0,17.2,0.0,0.063,0.28600000000000003,0.607,0.0,2019-20\n10675,Dwayne Bacon,CHA,24.0,198.12,100.243832,Florida State,USA,2017,2,40,39,5.7,2.6,1.3,-8.2,0.02,0.124,0.18899999999999997,0.419,0.121,2019-20\n10676,Dwight Howard,LAL,34.0,208.28,120.20188,None,USA,2004,1,1,69,7.5,7.3,0.7,5.9,0.128,0.257,0.146,0.696,0.048,2019-20\n10677,Dwight Powell,DAL,28.0,208.28,108.86208,Stanford,Canada,2014,2,45,40,9.4,5.7,1.5,8.9,0.071,0.132,0.126,0.677,0.076,2019-20\n10678,Dzanan Musa,BKN,21.0,205.74,98.429464,None,Bosnia and Herzegovina,2018,1,29,40,4.8,2.2,1.1,-2.5,0.039,0.11699999999999999,0.193,0.484,0.131,2019-20\n10679,E'Twaun Moore,NOP,31.0,190.5,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,56,8.3,2.3,1.4,-2.2,0.027000000000000003,0.095,0.196,0.51,0.11,2019-20\n10680,Ed Davis,UTA,31.0,205.74,98.88305600000001,North Carolina,USA,2010,1,13,28,1.8,3.8,0.4,-15.2,0.107,0.23399999999999999,0.092,0.489,0.062,2019-20\n10681,Edmond Sumner,IND,24.0,193.04,88.904032,Xavier,USA,2017,2,52,31,4.9,1.5,1.8,-2.6,0.024,0.073,0.16699999999999998,0.491,0.16699999999999998,2019-20\n10682,Elfrid Payton,NYK,26.0,190.5,88.45044,Louisana-Lafayette,USA,2014,1,10,45,10.0,4.7,7.2,-3.0,0.039,0.126,0.19,0.47,0.34700000000000003,2019-20\n10683,Elie Okobo,PHX,22.0,190.5,86.18248,None,France,2018,2,31,55,4.0,1.6,2.1,-3.2,0.022000000000000002,0.102,0.147,0.516,0.22699999999999998,2019-20\n10684,Emmanuel Mudiay,UTA,24.0,190.5,90.7184,None,DRC,2015,1,7,54,7.3,2.3,2.1,-2.0,0.021,0.11699999999999999,0.218,0.5429999999999999,0.212,2019-20\n10685,Enes Kanter,BOS,28.0,208.28,113.398,None,Turkey,2011,1,3,58,8.1,7.4,1.0,9.9,0.158,0.257,0.18600000000000003,0.599,0.084,2019-20\n10686,Eric Bledsoe,MIL,30.0,185.42,97.068688,Kentucky,USA,2010,1,18,61,14.9,4.6,5.4,11.8,0.025,0.121,0.233,0.5710000000000001,0.275,2019-20\n10687,Eric Gordon,HOU,31.0,190.5,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,36,14.4,2.0,1.5,0.4,0.008,0.055999999999999994,0.215,0.51,0.08,2019-20\n10688,Eric Mika,SAC,25.0,208.28,105.68693600000002,Brigham Young,USA,2017,Undrafted,Undrafted,1,6.0,7.0,0.0,19.5,0.111,0.263,0.08900000000000001,0.773,0.0,2019-20\n10689,Eric Paschall,GSW,23.0,198.12,115.66596000000001,Villanova,USA,2019,2,41,60,14.0,4.6,2.1,-10.6,0.047,0.11599999999999999,0.207,0.5710000000000001,0.126,2019-20\n10690,Ersan Ilyasova,MIL,33.0,205.74,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,63,6.6,4.8,0.8,4.2,0.059000000000000004,0.212,0.158,0.589,0.065,2019-20\n10691,Evan Fournier,ORL,27.0,200.66,92.98635999999999,None,France,2012,1,20,66,18.5,2.6,3.2,-1.8,0.008,0.07400000000000001,0.237,0.595,0.16,2019-20\n10692,Evan Turner,MIN,31.0,198.12,99.79024,Ohio State,USA,2010,1,2,19,3.3,2.0,2.0,-11.4,0.027999999999999997,0.107,0.154,0.424,0.235,2019-20\n10693,Frank Kaminsky,PHX,27.0,213.36,108.86208,Wisconsin,USA,2015,1,9,39,9.7,4.5,1.9,-1.0,0.043,0.179,0.204,0.545,0.14400000000000002,2019-20\n10694,Dion Waiters,LAL,28.0,190.5,95.25432,Syracuse,USA,2012,1,4,10,11.1,2.4,2.0,7.8,0.009000000000000001,0.102,0.243,0.521,0.156,2019-20\n10695,Isaiah Thomas,WAS,31.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,40,12.2,1.7,3.7,-10.4,0.011000000000000001,0.063,0.23600000000000002,0.531,0.22399999999999998,2019-20\n10696,Ivica Zubac,LAC,23.0,213.36,108.86208,None,Croatia,2016,2,32,72,8.3,7.5,1.1,8.9,0.14,0.24,0.163,0.6509999999999999,0.091,2019-20\n10697,Jaylen Hoard,POR,21.0,203.2,97.975872,Wake Forest,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,2.9,2.5,0.3,3.0,0.111,0.158,0.153,0.504,0.054000000000000006,2019-20\n10698,Jaylen Nowell,MIN,20.0,193.04,91.171992,Washington,USA,2019,2,43,15,3.8,0.9,1.3,1.2,0.016,0.065,0.165,0.47100000000000003,0.19399999999999998,2019-20\n10699,Jayson Tatum,BOS,22.0,203.2,95.25432,Duke,USA,2017,1,3,66,23.4,7.0,3.0,10.6,0.027000000000000003,0.165,0.28,0.5670000000000001,0.14300000000000002,2019-20\n10700,Jeff Green,HOU,33.0,203.2,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,48,9.4,2.8,1.0,-3.8,0.024,0.10800000000000001,0.188,0.59,0.08199999999999999,2019-20\n10701,Jeff Teague,ATL,32.0,190.5,88.45044,Wake Forest,USA,2009,1,19,59,10.9,2.4,5.2,-5.7,0.017,0.07400000000000001,0.192,0.557,0.306,2019-20\n10702,Jerami Grant,DEN,26.0,203.2,95.25432,Syracuse,USA,2014,2,39,71,12.0,3.5,1.2,-2.1,0.031,0.099,0.177,0.591,0.068,2019-20\n10703,Jeremiah Martin,BKN,24.0,187.96,83.91452,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,7.1,1.1,2.0,-8.4,0.01,0.08900000000000001,0.268,0.541,0.3,2019-20\n10704,Jeremy Lamb,IND,28.0,195.58,81.64656,Connecticut,USA,2012,1,12,46,12.5,4.3,2.1,-0.9,0.019,0.135,0.195,0.547,0.107,2019-20\n10705,Jeremy Pargo,GSW,34.0,187.96,99.336648,Gonzaga,USA,2009,0,0,3,8.3,1.0,2.7,2.4,0.024,0.048,0.268,0.557,0.308,2019-20\n10706,Jerian Grant,WAS,27.0,193.04,89.811216,Notre Dame,USA,2015,1,19,6,4.5,1.0,1.5,-3.6,0.022000000000000002,0.055999999999999994,0.166,0.449,0.161,2019-20\n10707,Jerome Robinson,WAS,23.0,193.04,86.18248,Boston College,USA,2018,1,13,63,5.1,2.0,1.4,-1.0,0.012,0.11,0.155,0.47600000000000003,0.12300000000000001,2019-20\n10708,Jevon Carter,PHX,24.0,185.42,90.7184,West Virginia,USA,2018,2,32,58,4.9,2.0,1.4,0.7,0.031,0.09,0.127,0.563,0.129,2019-20\n10709,Jimmy Butler,MIA,30.0,200.66,104.32616,Marquette,USA,2011,1,30,58,19.9,6.7,6.0,5.2,0.055,0.139,0.24600000000000002,0.585,0.28300000000000003,2019-20\n10710,Joakim Noah,LAC,35.0,210.82,105.23334399999999,Florida,USA,2007,1,9,5,2.8,3.2,1.4,-14.6,0.091,0.16899999999999998,0.14,0.608,0.259,2019-20\n10711,Joe Chealey,CHA,24.0,193.04,86.18248,College of Charleston,USA,2018,Undrafted,Undrafted,4,0.5,0.0,0.3,-23.4,0.0,0.0,0.128,0.127,0.063,2019-20\n10712,Joe Harris,BKN,28.0,198.12,99.79024,Virginia,USA,2014,2,33,69,14.5,4.3,2.1,0.9,0.027999999999999997,0.102,0.179,0.606,0.1,2019-20\n10713,Joe Ingles,UTA,32.0,200.66,99.79024,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,9.8,3.9,5.2,5.1,0.013000000000000001,0.11199999999999999,0.14800000000000002,0.595,0.244,2019-20\n10714,Joel Embiid,PHI,26.0,213.36,127.00576000000001,Kansas,Cameroon,2014,1,3,51,23.0,11.6,3.0,5.2,0.091,0.27899999999999997,0.315,0.59,0.17800000000000002,2019-20\n10715,John Collins,ATL,22.0,205.74,106.59411999999999,Wake Forest,USA,2017,1,19,41,21.6,10.1,1.5,-5.1,0.08,0.20800000000000002,0.22399999999999998,0.659,0.075,2019-20\n10716,John Henson,DET,29.0,205.74,99.336648,North Carolina,USA,2012,1,14,40,5.5,4.1,1.4,-0.7,0.077,0.191,0.16,0.578,0.133,2019-20\n10717,John Konchar,MEM,24.0,195.58,95.25432,Indiana-Purdue Fort Wayne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.8,2.5,1.2,4.9,0.09300000000000001,0.152,0.09699999999999999,0.713,0.161,2019-20\n10718,Johnathan Motley,LAC,25.0,203.2,104.32616,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,2.2,0.8,0.6,5.7,0.077,0.18899999999999997,0.235,0.774,0.308,2019-20\n10719,Johnathan Williams,WAS,25.0,205.74,103.418976,Gonzaga,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,3.0,4.3,0.5,-11.6,0.11900000000000001,0.215,0.1,0.5660000000000001,0.064,2019-20\n10720,Jonah Bolden,PHX,24.0,203.2,102.0582,UCLA,Australia,2017,2,36,7,1.4,1.3,0.0,-3.2,0.064,0.14,0.13,0.392,0.0,2019-20\n10721,Jonas Valanciunas,MEM,28.0,210.82,120.20188,None,Lithuania,2011,1,5,70,14.9,11.3,1.9,0.3,0.11,0.27899999999999997,0.21100000000000002,0.631,0.109,2019-20\n10722,Jonathan Isaac,ORL,22.0,210.82,104.32616,Florida State,USA,2017,1,6,34,11.9,6.8,1.4,0.7,0.055999999999999994,0.177,0.18100000000000002,0.552,0.07400000000000001,2019-20\n10723,Jordan Bell,CLE,25.0,203.2,97.975872,Oregon,USA,2017,2,38,29,3.2,2.8,0.6,-1.6,0.11,0.187,0.159,0.5770000000000001,0.09,2019-20\n10724,Jordan Bone,DET,22.0,190.5,81.64656,Tennessee,USA,2019,2,57,10,1.2,0.4,0.8,-2.9,0.0,0.091,0.171,0.3,0.235,2019-20\n10725,Jordan Clarkson,UTA,28.0,193.04,87.996848,Missouri,USA,2014,2,46,71,15.2,2.6,1.9,-0.5,0.027999999999999997,0.078,0.254,0.574,0.13,2019-20\n10726,Jaylen Brown,BOS,23.0,198.12,101.151016,California,USA,2016,1,3,57,20.3,6.4,2.1,6.9,0.031,0.149,0.245,0.583,0.095,2019-20\n10727,Ish Smith,WAS,31.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,10.9,3.2,4.9,-3.9,0.015,0.10300000000000001,0.18600000000000003,0.509,0.266,2019-20\n10728,Jaxson Hayes,NOP,20.0,210.82,99.79024,Texas-Austin,USA,2019,1,8,64,7.4,4.0,0.9,-1.8,0.085,0.14,0.146,0.6890000000000001,0.07400000000000001,2019-20\n10729,Jarrod Uthoff,WAS,27.0,205.74,99.79024,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,2.7,0.9,0.0,8.1,0.032,0.07400000000000001,0.141,0.503,0.0,2019-20\n10730,J.J. Barea,DAL,36.0,177.8,81.64656,Northeastern,Puerto Rico,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,7.7,1.8,3.9,2.9,0.022000000000000002,0.09699999999999999,0.245,0.512,0.365,2019-20\n10731,J.P. Macura,CLE,25.0,193.04,92.079176,Xavier,USA,2018,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,150.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,2019-20\n10732,JJ Redick,NOP,36.0,190.5,90.7184,Duke,USA,2006,1,11,60,15.3,2.5,2.0,-1.0,0.006,0.083,0.19699999999999998,0.644,0.107,2019-20\n10733,JR Smith,LAL,34.0,198.12,99.79024,No College,USA,2004,1,18,6,2.8,0.8,0.5,-16.7,0.0,0.06,0.14400000000000002,0.37200000000000005,0.055999999999999994,2019-20\n10734,Ja Morant,MEM,20.0,190.5,78.92500799999999,Murray State,USA,2019,1,2,67,17.8,3.9,7.3,-0.6,0.024,0.09,0.256,0.556,0.354,2019-20\n10735,JaKarr Sampson,IND,27.0,200.66,97.068688,St. John's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,4.6,2.6,0.6,1.9,0.042,0.141,0.126,0.615,0.057999999999999996,2019-20\n10736,JaMychal Green,LAC,30.0,203.2,102.965384,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,6.8,6.2,0.8,5.0,0.055,0.209,0.132,0.5760000000000001,0.051,2019-20\n10737,JaVale McGee,LAL,32.0,213.36,122.46983999999999,Nevada-Reno,USA,2008,1,18,68,6.6,5.7,0.5,5.8,0.111,0.218,0.145,0.652,0.044000000000000004,2019-20\n10738,Jabari Parker,SAC,25.0,203.2,111.13004,Duke,USA,2014,1,2,38,14.0,5.6,1.8,-4.9,0.065,0.17,0.233,0.5710000000000001,0.11,2019-20\n10739,Jacob Evans,MIN,23.0,193.04,95.25432,Cincinnati,USA,2018,1,28,29,4.4,1.4,1.1,-11.0,0.019,0.077,0.16699999999999998,0.436,0.12,2019-20\n10740,Jae Crowder,MIA,29.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,65,10.5,5.9,2.5,-2.9,0.026000000000000002,0.16899999999999998,0.152,0.5529999999999999,0.11699999999999999,2019-20\n10741,Jahlil Okafor,NOP,24.0,208.28,122.46983999999999,Duke,USA,2015,1,3,30,8.1,4.2,1.2,-10.1,0.094,0.16399999999999998,0.195,0.642,0.121,2019-20\n10742,Jake Layman,MIN,26.0,203.2,94.800728,Maryland,USA,2016,2,47,23,9.1,2.5,0.7,2.0,0.03,0.075,0.165,0.544,0.040999999999999995,2019-20\n10743,Jakob Poeltl,SAS,24.0,215.9,111.13004,Utah,Austria,2016,1,9,66,5.6,5.7,1.8,5.7,0.10800000000000001,0.19399999999999998,0.125,0.612,0.126,2019-20\n10744,Jalen Brunson,DAL,23.0,185.42,86.18248,Villanova,USA,2018,2,33,57,8.2,2.4,3.3,7.6,0.021,0.1,0.19899999999999998,0.5529999999999999,0.265,2019-20\n10745,Jalen Lecque,PHX,20.0,193.04,83.91452,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,2.0,0.4,0.4,-20.2,0.0,0.057,0.18600000000000003,0.46,0.11800000000000001,2019-20\n10746,Jalen McDaniels,CHA,22.0,208.28,92.98635999999999,San Diego State,USA,2019,2,52,16,5.6,4.1,0.8,-3.6,0.05,0.172,0.131,0.574,0.069,2019-20\n10747,Jamal Crawford,BKN,40.0,195.58,90.7184,Michigan,USA,2000,1,8,1,5.0,0.0,3.0,26.7,0.0,0.0,0.235,0.625,0.5,2019-20\n10748,Jamal Murray,DEN,23.0,193.04,97.52228000000001,Kentucky,Canada,2016,1,7,59,18.5,4.0,4.8,5.3,0.024,0.10099999999999999,0.248,0.5589999999999999,0.228,2019-20\n10749,James Ennis III,ORL,29.0,198.12,97.52228000000001,California State-Long Beach,USA,2013,2,50,69,6.6,3.6,0.9,0.1,0.055,0.13699999999999998,0.151,0.565,0.067,2019-20\n10750,James Harden,HOU,30.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,68,34.3,6.6,7.5,5.8,0.026000000000000002,0.139,0.35600000000000004,0.626,0.366,2019-20\n10751,James Johnson,MIN,33.0,200.66,108.86208,Wake Forest,USA,2009,1,16,32,8.4,3.7,2.3,-4.6,0.038,0.145,0.18600000000000003,0.5720000000000001,0.177,2019-20\n10752,Jared Dudley,LAL,34.0,198.12,107.501304,Boston College,USA,2007,1,22,45,1.5,1.2,0.6,3.3,0.017,0.11900000000000001,0.081,0.5579999999999999,0.10400000000000001,2019-20\n10753,Jared Harper,NYK,22.0,177.8,79.3786,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,0.7,0.0,0.0,-61.1,0.0,0.0,0.222,0.25,0.0,2019-20\n10754,Jaren Jackson Jr.,MEM,20.0,210.82,109.769264,Michigan State,USA,2018,1,4,57,17.4,4.6,1.4,-2.6,0.033,0.12,0.23800000000000002,0.593,0.073,2019-20\n10755,Jarred Vanderbilt,MIN,21.0,205.74,97.068688,Kentucky,USA,2018,2,41,11,1.1,0.8,0.2,-23.4,0.065,0.14300000000000002,0.133,0.6759999999999999,0.057,2019-20\n10756,Jarrell Brantley,UTA,24.0,195.58,113.398,College of Charleston,USA,2019,2,50,9,2.7,2.2,1.2,-17.0,0.019,0.18899999999999997,0.155,0.41600000000000004,0.193,2019-20\n10757,Jarrett Allen,BKN,22.0,210.82,110.22285600000001,Texas-Austin,USA,2017,1,22,70,11.1,9.6,1.6,0.9,0.10800000000000001,0.226,0.14800000000000002,0.664,0.086,2019-20\n10758,Jarrett Culver,MIN,21.0,198.12,88.45044,Texas Tech,USA,2019,1,6,63,9.2,3.4,1.7,-3.3,0.040999999999999995,0.092,0.187,0.467,0.105,2019-20\n10759,Javonte Green,BOS,26.0,193.04,92.98635999999999,Radford,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,3.4,1.9,0.5,-2.6,0.051,0.134,0.149,0.564,0.079,2019-20\n10760,Dillon Brooks,MEM,24.0,200.66,102.0582,Oregon,Canada,2017,2,45,73,16.2,3.3,2.1,-0.3,0.03,0.076,0.247,0.51,0.10400000000000001,2019-20\n10761,Dewayne Dedmon,ATL,30.0,213.36,111.13004,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,5.8,5.7,0.5,-0.7,0.075,0.24100000000000002,0.179,0.473,0.040999999999999995,2019-20\n10762,Dewan Hernandez,TOR,23.0,208.28,106.59411999999999,Miami,USA,2019,2,59,6,2.3,2.3,0.5,17.2,0.172,0.265,0.257,0.43200000000000005,0.125,2019-20\n10763,Bismack Biyombo,CHA,27.0,203.2,115.66596000000001,None,DRC,2011,1,7,53,7.4,5.8,0.9,-6.6,0.11199999999999999,0.17800000000000002,0.168,0.57,0.079,2019-20\n10764,Blake Griffin,DET,31.0,205.74,113.398,Oklahoma,USA,2009,1,1,18,15.5,4.7,3.3,-2.6,0.032,0.128,0.27699999999999997,0.47600000000000003,0.184,2019-20\n10765,Boban Marjanovic,DAL,31.0,223.52,131.54168,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,6.6,4.5,0.5,5.5,0.158,0.298,0.258,0.612,0.073,2019-20\n10766,Bobby Portis,NYK,25.0,208.28,113.398,Arkansas,USA,2015,1,22,66,10.1,5.1,1.5,-7.9,0.053,0.18,0.207,0.53,0.11199999999999999,2019-20\n10767,Bogdan Bogdanovic,SAC,27.0,198.12,99.79024,None,Serbia,2014,1,27,61,15.1,3.4,3.4,-1.7,0.013999999999999999,0.105,0.221,0.565,0.184,2019-20\n10768,Bojan Bogdanovic,UTA,31.0,203.2,102.511792,None,Croatia,2011,2,31,63,20.2,4.1,2.1,5.5,0.02,0.1,0.252,0.603,0.099,2019-20\n10769,Bol Bol,DEN,20.0,218.44,99.79024,Oregon,Sudan,2019,2,44,7,5.7,2.7,0.9,-9.8,0.057,0.171,0.20600000000000002,0.617,0.10300000000000001,2019-20\n10770,Brad Wanamaker,BOS,30.0,190.5,95.25432,Pittsburgh,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,6.9,2.0,2.5,5.0,0.016,0.08199999999999999,0.152,0.5770000000000001,0.18100000000000002,2019-20\n10771,Bradley Beal,WAS,27.0,190.5,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,57,30.5,4.2,6.1,-4.5,0.024,0.095,0.33799999999999997,0.579,0.285,2019-20\n10772,Brandon Clarke,MEM,23.0,203.2,97.52228000000001,Gonzaga,Canada,2019,1,21,58,12.1,5.9,1.4,-0.1,0.067,0.177,0.18,0.6629999999999999,0.092,2019-20\n10773,Brandon Goodwin,ATL,24.0,182.88,81.64656,Florida Gulf Coast,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,6.1,2.1,1.5,-13.8,0.023,0.132,0.22,0.507,0.20800000000000002,2019-20\n10774,Brandon Ingram,NOP,22.0,200.66,86.18248,Duke,USA,2016,1,2,62,23.8,6.1,4.2,-1.3,0.023,0.14400000000000002,0.275,0.5870000000000001,0.192,2019-20\n10775,Brandon Knight,DET,28.0,187.96,82.553744,Kentucky,USA,2011,1,8,25,7.3,1.6,2.8,-7.6,0.009000000000000001,0.09300000000000001,0.207,0.503,0.21600000000000003,2019-20\n10776,Brian Bowen II,IND,21.0,198.12,86.18248,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,1.0,1.2,0.0,15.7,0.032,0.162,0.14300000000000002,0.3,0.0,2019-20\n10777,Brook Lopez,MIL,32.0,213.36,127.912944,Stanford,USA,2008,1,10,68,12.0,4.6,1.5,12.0,0.031,0.11800000000000001,0.18100000000000002,0.551,0.073,2019-20\n10778,Bruce Brown,DET,23.0,193.04,91.625584,Miami,USA,2018,2,42,58,8.9,4.7,4.0,-4.3,0.038,0.131,0.159,0.518,0.20800000000000002,2019-20\n10779,Bruno Caboclo,HOU,24.0,205.74,98.88305600000001,None,Brazil,2014,1,20,30,3.0,2.0,0.4,-5.1,0.081,0.145,0.17,0.484,0.076,2019-20\n10780,Bruno Fernando,ATL,21.0,205.74,108.86208,Maryland,Angola,2019,2,34,56,4.3,3.5,0.9,-5.6,0.085,0.179,0.147,0.542,0.10099999999999999,2019-20\n10781,Bryn Forbes,SAS,26.0,187.96,92.98635999999999,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,11.2,2.0,1.7,-6.8,0.006999999999999999,0.071,0.185,0.57,0.09699999999999999,2019-20\n10782,Buddy Hield,SAC,27.0,193.04,99.79024,Oklahoma,Bahamas,2016,1,6,72,19.2,4.6,3.0,-3.1,0.025,0.124,0.263,0.5660000000000001,0.153,2019-20\n10783,CJ McCollum,POR,28.0,190.5,86.18248,Lehigh,USA,2013,1,10,70,22.2,4.2,4.4,0.5,0.017,0.09,0.257,0.541,0.185,2019-20\n10784,CJ Miles,WAS,33.0,198.12,99.79024,None,USA,2005,2,34,10,6.4,1.2,1.2,-1.3,0.021,0.05,0.16899999999999998,0.47200000000000003,0.091,2019-20\n10785,Caleb Martin,CHA,24.0,195.58,92.98635999999999,Nevada-Reno,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,6.2,2.1,1.3,0.8,0.03,0.086,0.152,0.595,0.122,2019-20\n10786,Caleb Swanigan,POR,23.0,205.74,117.93392,Purdue,USA,2017,1,26,27,2.4,3.7,1.1,-6.5,0.099,0.248,0.132,0.597,0.138,2019-20\n10787,Cam Reddish,ATL,20.0,203.2,98.88305600000001,Duke,USA,2019,1,10,58,10.5,3.7,1.5,-6.3,0.021,0.11,0.185,0.5,0.079,2019-20\n10788,Cameron Johnson,PHX,24.0,203.2,95.25432,North Carolina,USA,2019,1,11,57,8.8,3.3,1.2,1.0,0.037000000000000005,0.109,0.151,0.586,0.078,2019-20\n10789,Cameron Payne,PHX,25.0,185.42,83.007336,Murray State,USA,2015,1,14,8,10.9,3.9,3.0,23.1,0.023,0.131,0.182,0.612,0.182,2019-20\n10790,Caris LeVert,BKN,25.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,USA,2016,1,20,45,18.7,4.2,4.4,0.2,0.034,0.096,0.284,0.514,0.242,2019-20\n10791,Carmelo Anthony,POR,36.0,203.2,107.95489599999999,Syracuse,USA,2003,1,3,58,15.4,6.3,1.5,0.6,0.036000000000000004,0.145,0.214,0.525,0.063,2019-20\n10792,Ben Simmons,PHI,23.0,208.28,108.86208,Louisiana State,Australia,2016,1,1,57,16.4,7.8,8.0,1.7,0.054000000000000006,0.159,0.20600000000000002,0.602,0.335,2019-20\n10793,Carsen Edwards,BOS,22.0,180.34,90.7184,Purdue,USA,2019,2,33,37,3.3,1.3,0.6,-5.5,0.013999999999999999,0.107,0.171,0.444,0.111,2019-20\n10794,Ben McLemore,HOU,27.0,190.5,88.45044,Kansas,USA,2013,1,7,71,10.1,2.2,0.8,5.0,0.012,0.079,0.157,0.622,0.05,2019-20\n10795,BJ Johnson,ORL,24.0,200.66,90.7184,La Salle,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,3.0,1.5,0.3,-8.1,0.033,0.136,0.201,0.41200000000000003,0.059000000000000004,2019-20\n10796,Aaron Holiday,IND,23.0,182.88,83.91452,UCLA,USA,2018,1,23,66,9.5,2.4,3.4,2.2,0.013000000000000001,0.077,0.182,0.521,0.188,2019-20\n10797,Abdel Nader,OKC,26.0,195.58,102.0582,Iowa State,Egypt,2016,2,58,55,6.3,1.8,0.7,-4.2,0.016,0.095,0.16399999999999998,0.591,0.068,2019-20\n10798,Adam Mokoka,CHI,21.0,195.58,86.18248,None,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,2.9,0.9,0.4,17.1,0.057,0.028999999999999998,0.11,0.5379999999999999,0.043,2019-20\n10799,Admiral Schofield,WAS,23.0,195.58,109.315672,Tennessee,United Kingdom,2019,2,42,33,3.0,1.4,0.5,-7.1,0.017,0.106,0.11800000000000001,0.502,0.057,2019-20\n10800,Al Horford,PHI,34.0,205.74,108.86208,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,67,11.9,6.8,4.0,3.3,0.051,0.171,0.17300000000000001,0.536,0.187,2019-20\n10801,Al-Farouq Aminu,ORL,29.0,203.2,99.79024,Wake Forest,USA,2010,1,8,18,4.3,4.8,1.2,-5.4,0.053,0.158,0.127,0.395,0.08800000000000001,2019-20\n10802,Alec Burks,PHI,28.0,198.12,97.068688,Colorado,USA,2011,1,12,66,15.0,4.3,2.9,-6.3,0.025,0.131,0.23,0.561,0.179,2019-20\n10803,Alen Smailagic,GSW,19.0,208.28,97.52228000000001,None,Serbia,2019,2,39,14,4.2,1.9,0.9,-3.0,0.077,0.11,0.175,0.61,0.133,2019-20\n10804,Alex Caruso,LAL,26.0,195.58,84.368112,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,5.5,1.9,1.9,9.8,0.013999999999999999,0.085,0.136,0.525,0.138,2019-20\n10805,Alex Len,SAC,27.0,213.36,113.398,Maryland,Ukraine,2013,1,5,55,8.0,5.8,0.9,-5.4,0.094,0.20199999999999999,0.17600000000000002,0.6,0.083,2019-20\n10806,Alfonzo McKinnie,CLE,27.0,200.66,97.52228000000001,Wisconsin-Green Bay,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,4.6,2.8,0.4,-7.4,0.061,0.131,0.147,0.493,0.032,2019-20\n10807,Alize Johnson,IND,24.0,200.66,96.16150400000001,Missouri State,USA,2018,2,50,17,2.0,2.8,0.4,8.9,0.122,0.24100000000000002,0.133,0.509,0.075,2019-20\n10808,Allen Crabbe,MIN,28.0,195.58,96.16150400000001,California,USA,2013,2,31,37,4.6,2.1,0.9,-15.0,0.013999999999999999,0.098,0.122,0.47,0.073,2019-20\n10809,Allonzo Trier,NYK,24.0,193.04,90.7184,Arizona,USA,2018,Undrafted,Undrafted,24,6.5,1.2,1.2,-11.1,0.018000000000000002,0.078,0.20800000000000002,0.62,0.16399999999999998,2019-20\n10810,Amile Jefferson,ORL,27.0,205.74,100.697424,Duke,USA,2017,Undrafted,Undrafted,18,0.8,1.3,0.2,8.5,0.11199999999999999,0.163,0.129,0.37200000000000005,0.078,2019-20\n10811,Amir Coffey,LAC,23.0,200.66,95.25432,Minnesota,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,3.2,0.9,0.8,-0.5,0.025,0.066,0.174,0.493,0.139,2019-20\n10812,Andre Drummond,CLE,26.0,208.28,126.552168,Connecticut,USA,2012,1,9,57,17.7,15.2,2.7,-5.0,0.129,0.336,0.253,0.5529999999999999,0.133,2019-20\n10813,Andre Iguodala,MIA,36.0,198.12,97.52228000000001,Arizona,USA,2004,1,9,21,4.6,3.7,2.4,-1.9,0.04,0.132,0.121,0.507,0.18100000000000002,2019-20\n10814,Andre Roberson,OKC,28.0,200.66,95.25432,Colorado,USA,2013,1,26,7,2.9,3.9,0.6,-1.1,0.065,0.204,0.145,0.335,0.07400000000000001,2019-20\n10815,Andrew Wiggins,GSW,25.0,200.66,89.357624,Kansas,Canada,2014,1,1,54,21.8,5.1,3.7,-5.1,0.033,0.11,0.26899999999999996,0.536,0.18,2019-20\n10816,Anfernee Simons,POR,21.0,190.5,82.10015200000001,None,USA,2018,1,24,70,8.3,2.2,1.4,-7.6,0.015,0.08,0.18,0.502,0.098,2019-20\n10817,Ante Zizic,CLE,23.0,208.28,120.655472,None,Croatia,2016,1,23,22,4.4,3.0,0.3,1.3,0.084,0.21100000000000002,0.168,0.597,0.038,2019-20\n10818,Anthony Davis,LAL,27.0,208.28,114.758776,Kentucky,USA,2012,1,1,62,26.1,9.3,3.2,5.0,0.065,0.19699999999999998,0.284,0.61,0.153,2019-20\n10819,Anthony Tolliver,MEM,35.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,3.6,2.8,0.8,-6.0,0.035,0.13,0.10800000000000001,0.513,0.064,2019-20\n10820,Antonius Cleveland,DAL,26.0,195.58,88.45044,S.E. Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,1.0,0.6,0.1,-7.8,0.037000000000000005,0.122,0.159,0.34,0.034,2019-20\n10821,Anzejs Pasecniks,WAS,24.0,218.44,103.872568,None,Latvia,2017,1,25,27,5.8,4.0,0.7,0.2,0.086,0.153,0.151,0.551,0.057999999999999996,2019-20\n10822,Aron Baynes,PHX,33.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,42,11.5,5.6,1.6,-1.5,0.075,0.17800000000000002,0.205,0.581,0.10800000000000001,2019-20\n10823,Austin Rivers,HOU,27.0,190.5,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,68,8.8,2.6,1.7,2.6,0.016,0.08900000000000001,0.153,0.542,0.098,2019-20\n10824,Avery Bradley,LAL,29.0,190.5,81.64656,Texas-Austin,USA,2010,1,19,49,8.6,2.3,1.3,7.4,0.015,0.077,0.153,0.537,0.07,2019-20\n10825,Bam Adebayo,MIA,22.0,205.74,115.66596000000001,Kentucky,USA,2017,1,14,72,15.9,10.2,5.1,5.0,0.077,0.22399999999999998,0.212,0.598,0.23800000000000002,2019-20\n10826,Cedi Osman,CLE,25.0,200.66,104.32616,None,Turkey,2015,2,31,65,11.0,3.6,2.4,-9.0,0.02,0.10300000000000001,0.162,0.552,0.115,2019-20\n10827,Chandler Hutchison,CHI,24.0,200.66,95.25432,Boise State,USA,2018,1,22,28,7.8,3.9,0.9,-11.9,0.032,0.18,0.183,0.521,0.077,2019-20\n10828,Chandler Parsons,ATL,31.0,205.74,104.32616,Florida,USA,2011,2,38,5,2.8,1.4,0.6,-29.0,0.015,0.12,0.15,0.389,0.1,2019-20\n10829,Darius Bazley,OKC,20.0,203.2,94.34713599999999,None,USA,2019,1,23,61,5.6,4.0,0.7,-3.2,0.025,0.172,0.146,0.49700000000000005,0.054000000000000006,2019-20\n10830,Darius Garland,CLE,20.0,185.42,87.089664,Vanderbilt,USA,2019,1,5,59,12.3,1.9,3.9,-8.7,0.013999999999999999,0.046,0.201,0.498,0.182,2019-20\n10831,Daryl Macon,MIA,24.0,187.96,83.91452,Arkansas,USA,2018,Undrafted,Undrafted,4,0.8,0.0,0.3,7.6,0.0,0.0,0.16699999999999998,0.5,0.14300000000000002,2019-20\n10832,David Nwaba,HOU,27.0,195.58,99.336648,Cal Poly,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,5.2,2.3,0.4,7.2,0.027000000000000003,0.109,0.139,0.627,0.046,2019-20\n10833,Davis Bertans,WAS,27.0,208.28,102.0582,None,Latvia,2011,2,42,54,15.4,4.5,1.7,-0.3,0.021,0.13,0.183,0.628,0.081,2019-20\n10834,De'Aaron Fox,SAC,22.0,190.5,83.91452,Kentucky,USA,2017,1,5,51,21.1,3.8,6.8,-4.0,0.021,0.099,0.29,0.5579999999999999,0.336,2019-20\n10835,De'Andre Hunter,ATL,22.0,200.66,102.0582,Virginia,USA,2019,1,4,63,12.3,4.5,1.8,-5.5,0.021,0.11599999999999999,0.17300000000000001,0.521,0.079,2019-20\n10836,De'Anthony Melton,MEM,22.0,187.96,90.7184,Southern California,USA,2018,2,46,60,7.6,3.7,2.9,5.1,0.035,0.13699999999999998,0.185,0.501,0.196,2019-20\n10837,DeAndre Jordan,BKN,31.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,56,8.3,10.0,1.9,-1.8,0.105,0.293,0.136,0.682,0.132,2019-20\n10838,DeAndre' Bembry,ATL,25.0,195.58,95.25432,St. Joseph's (PA),USA,2016,1,21,43,5.8,3.5,1.9,-11.8,0.034,0.12300000000000001,0.13699999999999998,0.5,0.13,2019-20\n10839,DeMar DeRozan,SAS,30.0,198.12,99.79024,Southern California,USA,2009,1,9,68,22.1,5.5,5.6,-1.8,0.019,0.139,0.262,0.603,0.261,2019-20\n10840,DeMarre Carroll,HOU,33.0,198.12,97.52228000000001,Missouri,USA,2009,1,27,24,3.6,2.3,1.0,0.0,0.042,0.138,0.14800000000000002,0.515,0.11599999999999999,2019-20\n10841,Dean Wade,CLE,23.0,205.74,103.418976,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,12,1.7,1.6,0.2,-6.5,0.038,0.213,0.091,0.7440000000000001,0.039,2019-20\n10842,Deandre Ayton,PHX,21.0,210.82,113.398,Arizona,Bahamas,2018,1,1,38,18.2,11.5,1.9,4.0,0.12,0.225,0.231,0.568,0.091,2019-20\n10843,Dejounte Murray,SAS,23.0,193.04,81.64656,Washington,USA,2016,1,29,66,10.9,5.8,4.1,-4.2,0.04,0.184,0.207,0.524,0.23199999999999998,2019-20\n10844,Delon Wright,DAL,28.0,195.58,83.91452,Utah,USA,2015,1,20,73,6.9,3.8,3.3,1.7,0.04,0.124,0.14,0.5539999999999999,0.215,2019-20\n10845,Dennis Schroder,OKC,26.0,185.42,78.017824,None,Germany,2013,1,17,65,18.9,3.6,4.0,5.5,0.01,0.099,0.262,0.575,0.222,2019-20\n10846,Dennis Smith Jr.,NYK,22.0,187.96,92.98635999999999,North Carolina State,USA,2017,1,9,34,5.5,2.3,2.9,-17.1,0.034,0.102,0.223,0.39899999999999997,0.297,2019-20\n10847,Denzel Valentine,CHI,26.0,193.04,99.79024,Michigan State,USA,2016,1,14,36,6.8,2.1,1.2,-5.0,0.016,0.138,0.22899999999999998,0.511,0.147,2019-20\n10848,Deonte Burton,OKC,26.0,193.04,108.86208,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,2.7,1.5,0.4,-12.7,0.017,0.11900000000000001,0.17300000000000001,0.396,0.076,2019-20\n10849,Derrick Favors,NOP,28.0,205.74,120.20188,Georgia Tech,USA,2010,1,3,51,9.0,9.8,1.6,4.2,0.121,0.249,0.135,0.62,0.087,2019-20\n10850,Derrick Jones Jr.,MIA,23.0,198.12,95.25432,UNLV,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,59,8.5,3.9,1.1,-0.5,0.049,0.115,0.135,0.62,0.068,2019-20\n10851,Derrick Rose,DET,31.0,187.96,90.7184,Memphis,USA,2008,1,1,50,18.1,2.4,5.6,-3.4,0.021,0.071,0.303,0.555,0.373,2019-20\n10852,Derrick Walton Jr.,DET,25.0,182.88,83.91452,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,2.0,0.6,1.0,-0.9,0.006999999999999999,0.054000000000000006,0.079,0.617,0.155,2019-20\n10853,Derrick White,SAS,25.0,193.04,86.18248,Colorado,USA,2017,1,29,68,11.3,3.3,3.5,1.0,0.02,0.105,0.183,0.593,0.203,2019-20\n10854,Devin Booker,PHX,23.0,195.58,93.439952,Kentucky,USA,2015,1,13,70,26.6,4.2,6.5,2.7,0.012,0.106,0.294,0.618,0.28800000000000003,2019-20\n10855,Devon Hall,OKC,24.0,195.58,97.52228000000001,Virginia,USA,2018,2,53,11,1.8,0.6,1.2,3.8,0.019,0.06,0.182,0.298,0.217,2019-20\n10856,Devontae Cacok,LAL,23.0,203.2,108.86208,North Carolina-Wilmington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,6.0,5.0,1.0,22.7,0.16699999999999998,0.33299999999999996,0.222,0.5,0.125,2019-20\n10857,Devonte' Graham,CHA,25.0,185.42,88.45044,Kansas,USA,2018,2,34,63,18.2,3.4,7.5,-4.5,0.018000000000000002,0.078,0.243,0.537,0.345,2019-20\n10858,Dario Saric,PHX,26.0,208.28,102.0582,None,Croatia,2014,1,12,66,10.7,6.2,1.9,-1.2,0.06,0.18600000000000003,0.174,0.5920000000000001,0.105,2019-20\n10859,Danuel House Jr.,HOU,27.0,198.12,99.79024,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,10.5,4.2,1.3,3.3,0.027000000000000003,0.10099999999999999,0.135,0.5720000000000001,0.061,2019-20\n10860,Dante Exum,CLE,24.0,195.58,97.068688,None,Australia,2014,1,5,35,4.5,1.9,1.1,-8.8,0.024,0.109,0.145,0.5760000000000001,0.124,2019-20\n10861,Danny Green,LAL,33.0,198.12,97.52228000000001,North Carolina,USA,2009,2,46,68,8.0,3.3,1.3,6.4,0.03,0.1,0.135,0.552,0.069,2019-20\n10862,Charlie Brown Jr.,ATL,23.0,198.12,90.264808,St. Joseph's (PA),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,2.0,0.4,0.2,33.9,0.04,0.048,0.231,0.47200000000000003,0.077,2019-20\n10863,Chasson Randle,GSW,27.0,187.96,83.91452,Stanford,USA,2015,Undrafted,Undrafted,3,1.7,0.7,1.7,-2.0,0.0,0.053,0.08,0.377,0.161,2019-20\n10864,Cheick Diallo,PHX,23.0,203.2,99.336648,Kansas,Mali,2016,2,33,47,4.7,2.8,0.5,-3.8,0.063,0.20800000000000002,0.16899999999999998,0.688,0.076,2019-20\n10865,Chimezie Metu,SAS,23.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2018,2,49,18,3.2,1.8,0.6,-6.7,0.10300000000000001,0.18600000000000003,0.218,0.608,0.16399999999999998,2019-20\n10866,Chris Boucher,TOR,27.0,205.74,90.7184,Oregon,Saint Lucia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,6.6,4.5,0.4,5.7,0.121,0.185,0.185,0.5870000000000001,0.049,2019-20\n10867,Chris Chiozza,BKN,24.0,180.34,79.3786,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,5.1,1.9,3.0,9.3,0.02,0.102,0.175,0.499,0.295,2019-20\n10868,Chris Clemons,HOU,22.0,175.26,81.64656,Campbell University,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,4.9,0.9,0.8,-8.8,0.012,0.08,0.235,0.5479999999999999,0.162,2019-20\n10869,Chris Paul,OKC,35.0,185.42,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,70,17.6,5.0,6.7,6.9,0.012,0.14300000000000002,0.228,0.61,0.324,2019-20\n10870,Chris Silva,MIA,23.0,203.2,106.140528,South Carolina,Gabon,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,3.0,2.9,0.5,-6.0,0.162,0.184,0.155,0.6509999999999999,0.10300000000000001,2019-20\n10871,Christian Wood,DET,24.0,208.28,97.068688,UNLV,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,62,13.1,6.3,1.0,2.0,0.079,0.214,0.223,0.659,0.07400000000000001,2019-20\n10872,Clint Capela,ATL,26.0,208.28,108.86208,None,Switzerland,2014,1,25,39,13.9,13.8,1.2,2.5,0.11800000000000001,0.265,0.156,0.626,0.055999999999999994,2019-20\n10873,Coby White,CHI,20.0,193.04,88.45044,North Carolina,USA,2019,1,7,65,13.2,3.5,2.7,-4.4,0.015,0.128,0.235,0.506,0.162,2019-20\n10874,Cody Martin,CHA,24.0,195.58,92.98635999999999,Nevada-Reno,USA,2019,2,36,48,5.0,3.3,2.0,-3.2,0.039,0.14,0.131,0.505,0.154,2019-20\n10875,Cody Zeller,CHA,27.0,213.36,108.86208,Indiana,USA,2013,1,4,58,11.1,7.1,1.5,-8.3,0.11,0.19699999999999998,0.201,0.5760000000000001,0.111,2019-20\n10876,Jordan McRae,DET,29.0,195.58,81.19296800000001,Tennessee,USA,2014,2,58,37,11.5,3.4,2.5,-4.1,0.022000000000000002,0.139,0.239,0.515,0.174,2019-20\n10877,Collin Sexton,CLE,21.0,185.42,86.18248,Alabama,USA,2018,1,8,65,20.8,3.1,3.0,-9.2,0.027999999999999997,0.069,0.264,0.56,0.146,2019-20\n10878,Cory Joseph,SAC,28.0,190.5,90.7184,University of Texas at Austin,Canada,2011,1,29,72,6.4,2.6,3.5,-0.3,0.024,0.08199999999999999,0.127,0.517,0.19899999999999998,2019-20\n10879,Courtney Lee,DAL,34.0,195.58,97.52228000000001,Western Kentucky,USA,2008,1,22,24,4.5,1.3,0.5,6.7,0.019,0.07,0.11599999999999999,0.629,0.044000000000000004,2019-20\n10880,Cristiano Felicio,CHI,27.0,208.28,122.46983999999999,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,3.9,4.6,0.7,-7.7,0.14400000000000002,0.139,0.08800000000000001,0.6709999999999999,0.053,2019-20\n10881,D'Angelo Russell,MIN,24.0,193.04,87.543256,Ohio State,USA,2015,1,2,45,23.1,3.9,6.3,-8.1,0.011000000000000001,0.107,0.305,0.556,0.327,2019-20\n10882,D.J. Augustin,ORL,32.0,180.34,83.007336,Texas-Austin,USA,2008,1,9,57,10.5,2.1,4.6,1.5,0.015,0.067,0.184,0.5539999999999999,0.281,2019-20\n10883,D.J. Wilson,MIL,24.0,208.28,104.779752,Michigan,USA,2017,1,17,37,3.6,2.5,0.7,-6.3,0.031,0.18100000000000002,0.175,0.475,0.10400000000000001,2019-20\n10884,DaQuan Jeffries,SAC,22.0,195.58,104.32616,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,3.8,1.4,0.5,3.0,0.021,0.105,0.129,0.586,0.06,2019-20\n10885,Damian Jones,ATL,25.0,210.82,111.13004,Vanderbilt,USA,2016,1,30,55,5.6,3.7,0.6,-12.6,0.08,0.153,0.113,0.7120000000000001,0.057,2019-20\n10886,Damian Lillard,POR,29.0,187.96,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,66,30.0,4.3,8.0,1.4,0.013000000000000001,0.092,0.294,0.627,0.335,2019-20\n10887,Damion Lee,GSW,27.0,195.58,95.25432,Drexel,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,49,12.7,4.9,2.7,-4.1,0.021,0.14400000000000002,0.184,0.5479999999999999,0.139,2019-20\n10888,Damyean Dotson,NYK,26.0,195.58,95.25432,Houston,USA,2017,2,44,48,6.7,1.9,1.2,-5.3,0.011000000000000001,0.091,0.158,0.527,0.105,2019-20\n10889,Daniel Gafford,CHI,21.0,208.28,106.140528,Arkansas,USA,2019,2,38,43,5.1,2.5,0.5,-1.9,0.081,0.092,0.131,0.6859999999999999,0.051,2019-20\n10890,Daniel Theis,BOS,28.0,203.2,111.13004,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,9.2,6.6,1.7,7.0,0.086,0.172,0.14400000000000002,0.631,0.10400000000000001,2019-20\n10891,Danilo Gallinari,OKC,31.0,208.28,105.68693600000002,None,Italy,2008,1,6,62,18.7,5.2,1.9,5.7,0.02,0.157,0.242,0.612,0.099,2019-20\n10892,Corey Brewer,SAC,34.0,205.74,85.275296,Florida,USA,2007,1,7,5,1.0,1.6,0.4,11.2,0.061,0.2,0.085,0.47,0.063,2019-20\n10893,Jordan Poole,GSW,21.0,193.04,87.996848,Michigan,USA,2019,1,28,57,8.8,2.1,2.4,-8.2,0.006999999999999999,0.087,0.2,0.45399999999999996,0.16,2019-20\n10894,Aaron Gordon,ORL,24.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2014,1,4,62,14.4,7.7,3.7,-1.2,0.05,0.18100000000000002,0.205,0.516,0.165,2019-20\n10895,Josh Hart,NOP,25.0,195.58,97.52228000000001,Villanova,USA,2017,1,30,65,10.1,6.5,1.7,-3.1,0.032,0.195,0.15,0.563,0.084,2019-20\n10896,Rondae Hollis-Jefferson,TOR,25.0,198.12,98.429464,Arizona,USA,2015,1,23,60,7.0,4.7,1.8,4.2,0.08900000000000001,0.14300000000000002,0.16399999999999998,0.5329999999999999,0.141,2019-20\n10897,Royce O'Neale,UTA,27.0,193.04,102.511792,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,6.3,5.5,2.5,5.2,0.013999999999999999,0.165,0.095,0.578,0.11599999999999999,2019-20\n10898,Rudy Gay,SAS,33.0,203.2,113.398,Connecticut,USA,2006,1,8,67,10.8,5.4,1.7,0.2,0.04,0.19399999999999998,0.21100000000000002,0.5529999999999999,0.11599999999999999,2019-20\n10899,Rudy Gobert,UTA,28.0,215.9,117.02673600000001,None,France,2013,1,27,68,15.1,13.5,1.5,6.2,0.10400000000000001,0.276,0.162,0.6990000000000001,0.065,2019-20\n10900,Rui Hachimura,WAS,22.0,203.2,104.32616,Gonzaga,Japan,2019,1,9,48,13.5,6.1,1.8,-8.2,0.051,0.155,0.18899999999999997,0.535,0.08800000000000001,2019-20\n10901,Russell Westbrook,HOU,31.0,190.5,90.7184,UCLA,USA,2008,1,4,57,27.2,7.9,7.0,3.1,0.044000000000000004,0.157,0.33,0.536,0.34,2019-20\n10902,Ryan Anderson,HOU,32.0,205.74,108.86208,California,USA,2008,1,21,2,2.5,3.5,1.0,21.2,0.0,0.467,0.242,0.35700000000000004,0.16699999999999998,2019-20\n10903,Ryan Arcidiacono,CHI,26.0,190.5,88.45044,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,4.5,1.9,1.7,-4.0,0.019,0.098,0.121,0.551,0.14300000000000002,2019-20\n10904,Ryan Broekhoff,PHI,29.0,198.12,97.52228000000001,Valparaiso,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,4.2,2.5,0.6,2.1,0.025,0.20199999999999999,0.155,0.568,0.083,2019-20\n10905,Sekou Doumbouya,DET,19.0,203.2,104.32616,None,France,2019,1,15,38,6.4,3.1,0.5,-10.8,0.026000000000000002,0.13699999999999998,0.16399999999999998,0.474,0.037000000000000005,2019-20\n10906,Semi Ojeleye,BOS,25.0,198.12,108.86208,Southern Methodist,USA,2017,2,37,69,3.4,2.1,0.5,-1.5,0.024,0.109,0.094,0.562,0.051,2019-20\n10907,Serge Ibaka,TOR,30.0,213.36,106.59411999999999,None,Republic of the Congo,2008,1,24,55,15.4,8.2,1.4,3.1,0.075,0.205,0.23600000000000002,0.583,0.086,2019-20\n10908,Seth Curry,DAL,29.0,187.96,83.91452,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,12.4,2.3,1.9,3.4,0.016,0.07,0.17600000000000002,0.643,0.11699999999999999,2019-20\n10909,Shabazz Napier,WAS,28.0,182.88,79.3786,Connecticut,USA,2014,1,24,56,10.3,2.8,4.7,-3.6,0.018000000000000002,0.1,0.19699999999999998,0.552,0.295,2019-20\n10910,Shai Gilgeous-Alexander,OKC,21.0,195.58,81.64656,Kentucky,Canada,2018,1,11,70,19.0,5.9,3.3,3.5,0.02,0.146,0.235,0.568,0.14800000000000002,2019-20\n10911,Shake Milton,PHI,23.0,195.58,92.98635999999999,Southern Methodist,USA,2018,2,54,40,9.4,2.2,2.6,0.1,0.018000000000000002,0.09300000000000001,0.18600000000000003,0.617,0.182,2019-20\n10912,Shamorie Ponds,TOR,22.0,182.88,79.3786,\"St. John's, N.Y.\",USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.3,0.3,0.5,-5.5,0.0,0.16699999999999998,0.222,0.765,0.4,2019-20\n10913,Shaquille Harrison,CHI,26.0,200.66,86.18248,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,4.9,2.0,1.1,6.8,0.042,0.139,0.17600000000000002,0.5589999999999999,0.147,2019-20\n10914,Sindarius Thornwell,NOP,25.0,193.04,97.52228000000001,South Carolina,USA,2017,2,48,2,8.0,2.0,2.0,-7.4,0.0,0.133,0.17600000000000002,0.627,0.14300000000000002,2019-20\n10915,Skal Labissiere,ATL,24.0,208.28,106.59411999999999,Kentucky,Haiti,2016,1,28,33,5.8,5.1,1.3,1.3,0.105,0.155,0.139,0.588,0.106,2019-20\n10916,Solomon Hill,MIA,29.0,198.12,102.511792,Arizona,USA,2013,1,23,59,5.5,2.8,1.8,-2.1,0.026000000000000002,0.11800000000000001,0.135,0.535,0.124,2019-20\n10917,Spencer Dinwiddie,BKN,27.0,195.58,97.52228000000001,Colorado,USA,2014,2,38,64,20.6,3.5,6.8,1.1,0.015,0.085,0.287,0.541,0.344,2019-20\n10918,Stanley Johnson,TOR,24.0,198.12,109.769264,Arizona,USA,2015,1,8,25,2.4,1.5,0.8,4.8,0.040999999999999995,0.165,0.214,0.45399999999999996,0.2,2019-20\n10919,Stanton Kidd,UTA,28.0,198.12,97.975872,Colorado State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.0,0.8,0.3,2.3,0.0,0.158,0.139,0.0,0.1,2019-20\n10920,Stephen Curry,GSW,32.0,190.5,83.91452,Davidson,USA,2009,1,7,5,20.8,5.2,6.6,-15.3,0.023,0.162,0.28600000000000003,0.557,0.355,2019-20\n10921,Sterling Brown,MIL,25.0,195.58,99.336648,Southern Methodist,USA,2017,2,46,52,5.1,3.5,1.0,2.4,0.037000000000000005,0.168,0.162,0.486,0.094,2019-20\n10922,Steven Adams,OKC,26.0,210.82,120.20188,Pittsburgh,New Zealand,2013,1,12,63,10.9,9.3,2.3,4.4,0.128,0.214,0.168,0.604,0.128,2019-20\n10923,Svi Mykhailiuk,DET,23.0,200.66,92.98635999999999,Kansas,Ukraine,2018,2,47,56,9.0,1.9,1.9,-0.6,0.013000000000000001,0.071,0.165,0.578,0.12,2019-20\n10924,T.J. 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McConnell,IND,28.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,2015,0,Undrafted,71,6.5,2.7,5.0,1.1,0.027999999999999997,0.107,0.16699999999999998,0.54,0.354,2019-20\n10927,Rodney McGruder,LAC,28.0,193.04,92.98635999999999,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,3.3,2.7,0.6,0.8,0.032,0.12300000000000001,0.10099999999999999,0.47700000000000004,0.055,2019-20\n10928,Rodions Kurucs,BKN,22.0,205.74,103.418976,None,Latvia,2018,2,40,47,4.6,2.9,1.1,-1.4,0.033,0.141,0.142,0.555,0.105,2019-20\n10929,OG Anunoby,TOR,22.0,200.66,105.23334399999999,Indiana,United Kingdom,2017,1,23,69,10.6,5.3,1.6,6.2,0.038,0.129,0.142,0.6,0.07400000000000001,2019-20\n10930,Omari Spellman,MIN,22.0,203.2,111.13004,Villanova,USA,2018,1,30,49,7.6,4.5,1.0,-8.5,0.076,0.155,0.177,0.551,0.086,2019-20\n10931,Oshae Brissett,TOR,22.0,200.66,95.25432,Syracuse,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,1.9,1.4,0.4,11.6,0.063,0.109,0.145,0.45799999999999996,0.07400000000000001,2019-20\n10932,Otto Porter Jr.,CHI,27.0,203.2,89.811216,Georgetown,USA,2013,1,3,14,11.9,3.4,1.8,3.2,0.036000000000000004,0.10800000000000001,0.201,0.55,0.113,2019-20\n10933,P.J. Tucker,HOU,35.0,195.58,111.13004,Texas-Austin,USA,2006,2,35,72,6.9,6.6,1.6,3.0,0.042,0.13699999999999998,0.087,0.5589999999999999,0.061,2019-20\n10934,P.J. Washington,CHA,21.0,200.66,104.32616,Kentucky,USA,2019,1,12,58,12.2,5.4,2.1,-6.3,0.032,0.145,0.184,0.547,0.115,2019-20\n10935,PJ Dozier,DEN,23.0,198.12,92.98635999999999,South Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,5.8,1.9,2.2,-5.7,0.024,0.10800000000000001,0.19899999999999998,0.495,0.21600000000000003,2019-20\n10936,Pascal Siakam,TOR,26.0,205.74,104.32616,New Mexico State,Cameroon,2016,1,27,60,22.9,7.3,3.5,8.8,0.03,0.162,0.278,0.5539999999999999,0.161,2019-20\n10937,Pat Connaughton,MIL,27.0,195.58,94.800728,Notre Dame,USA,2015,2,41,67,5.4,4.2,1.6,3.5,0.044000000000000004,0.151,0.11800000000000001,0.565,0.115,2019-20\n10938,Patrick Beverley,LAC,31.0,185.42,81.64656,Arkansas,USA,2009,2,42,51,7.9,5.2,3.6,10.2,0.04,0.145,0.131,0.56,0.18,2019-20\n10939,Patrick McCaw,TOR,24.0,200.66,82.10015200000001,UNLV,USA,2016,2,38,37,4.6,2.3,2.1,0.6,0.02,0.068,0.09300000000000001,0.5,0.11800000000000001,2019-20\n10940,Patrick Patterson,LAC,31.0,203.2,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,59,4.9,2.6,0.7,2.5,0.042,0.136,0.14300000000000002,0.58,0.075,2019-20\n10941,Patty Mills,SAS,31.0,185.42,81.64656,St.Mary's College of California,Australia,2009,2,55,66,11.6,1.6,1.8,4.1,0.013999999999999999,0.054000000000000006,0.193,0.5920000000000001,0.11199999999999999,2019-20\n10942,Paul George,LAC,30.0,203.2,99.79024,Fresno State,USA,2010,1,10,48,21.5,5.7,3.9,8.7,0.017,0.161,0.292,0.589,0.205,2019-20\n10943,Paul Millsap,DEN,35.0,200.66,116.573144,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,51,11.6,5.7,1.6,9.3,0.079,0.157,0.19699999999999998,0.591,0.09300000000000001,2019-20\n10944,Paul Watson,TOR,25.0,198.12,95.25432,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,3.1,1.7,0.8,16.3,0.02,0.163,0.142,0.517,0.107,2019-20\n10945,Quinn Cook,LAL,27.0,185.42,81.64656,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,5.1,1.2,1.1,4.5,0.02,0.071,0.201,0.509,0.139,2019-20\n10946,Quinndary Weatherspoon,SAS,23.0,190.5,92.98635999999999,Mississippi State,USA,2019,2,49,11,1.1,0.6,1.0,-13.7,0.011000000000000001,0.07400000000000001,0.107,0.336,0.183,2019-20\n10947,RJ Barrett,NYK,20.0,198.12,97.068688,Duke,Canada,2019,1,3,56,14.3,5.0,2.6,-9.1,0.027000000000000003,0.134,0.23399999999999999,0.479,0.127,2019-20\n10948,Rajon Rondo,LAL,34.0,185.42,81.64656,Kentucky,USA,2006,1,21,48,7.1,3.0,5.0,1.4,0.022000000000000002,0.11900000000000001,0.184,0.494,0.34,2019-20\n10949,Raul Neto,PHI,28.0,185.42,81.64656,None,Brazil,2013,2,47,54,5.1,1.1,1.8,2.8,0.016,0.07200000000000001,0.18100000000000002,0.5670000000000001,0.218,2019-20\n10950,Rayjon Tucker,UTA,22.0,190.5,94.800728,Arkansas-Little Rock,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,3.1,1.0,0.3,-6.9,0.017,0.113,0.152,0.584,0.043,2019-20\n10951,Reggie Bullock,NYK,29.0,198.12,92.98635999999999,North Carolina,USA,2013,1,25,29,8.1,2.3,1.4,-5.8,0.018000000000000002,0.08199999999999999,0.153,0.502,0.087,2019-20\n10952,Reggie Jackson,LAC,30.0,190.5,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,31,11.9,3.0,4.1,6.7,0.023,0.094,0.22899999999999998,0.529,0.263,2019-20\n10953,Richaun Holmes,SAC,26.0,208.28,106.59411999999999,Bowling Green,USA,2015,2,37,44,12.3,8.1,1.0,1.2,0.10099999999999999,0.191,0.156,0.6809999999999999,0.05,2019-20\n10954,Ricky Rubio,PHX,29.0,190.5,86.18248,None,Spain,2009,1,5,65,13.0,4.7,8.8,4.0,0.023,0.128,0.19899999999999998,0.535,0.377,2019-20\n10955,Robert Covington,HOU,29.0,200.66,94.800728,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,12.4,6.6,1.3,0.9,0.027000000000000003,0.18,0.16899999999999998,0.5589999999999999,0.059000000000000004,2019-20\n10956,Robert Williams III,BOS,22.0,203.2,107.501304,Texas A&M,USA,2018,1,27,29,5.2,4.4,0.9,6.1,0.10300000000000001,0.209,0.135,0.728,0.099,2019-20\n10957,Robin Lopez,MIL,32.0,213.36,127.459352,Stanford,USA,2008,1,15,66,5.4,2.4,0.7,0.6,0.054000000000000006,0.092,0.161,0.5539999999999999,0.068,2019-20\n10958,Rodney Hood,POR,27.0,203.2,94.34713599999999,Duke,USA,2014,1,23,21,11.0,3.4,1.5,0.6,0.015,0.092,0.13699999999999998,0.625,0.068,2019-20\n10959,T.J. Warren,IND,26.0,203.2,99.79024,North Carolina State,USA,2014,1,14,67,19.8,4.2,1.5,2.7,0.031,0.092,0.22899999999999998,0.61,0.07200000000000001,2019-20\n10960,Tacko Fall,BOS,24.0,226.06,141.067112,Central Florida,Senegal,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.3,2.1,0.1,12.7,0.036000000000000004,0.326,0.25,0.7509999999999999,0.067,2019-20\n10961,Taj Gibson,NYK,35.0,205.74,105.23334399999999,Southern California,USA,2009,1,26,62,6.1,4.3,0.8,-12.5,0.098,0.158,0.145,0.61,0.077,2019-20\n10962,Tyler Johnson,BKN,28.0,190.5,84.368112,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,7.0,1.9,1.9,-5.7,0.023,0.076,0.177,0.504,0.153,2019-20\n10963,Tyler Zeller,SAS,30.0,210.82,113.398,North Carolina,USA,2012,1,17,2,1.0,2.0,0.0,33.3,0.3,0.33299999999999996,0.267,0.25,0.0,2019-20\n10964,Tyrone Wallace,ATL,26.0,195.58,89.811216,California,USA,2016,2,60,14,2.9,1.6,0.9,-8.3,0.016,0.12300000000000001,0.154,0.389,0.12300000000000001,2019-20\n10965,Tyson Chandler,HOU,37.0,213.36,106.59411999999999,None,USA,2001,1,2,26,1.3,2.5,0.2,5.7,0.09699999999999999,0.172,0.057,0.7170000000000001,0.037000000000000005,2019-20\n10966,Tyus Jones,MEM,24.0,182.88,88.904032,Duke,USA,2015,1,24,65,7.4,1.6,4.4,-2.3,0.006999999999999999,0.071,0.165,0.532,0.314,2019-20\n10967,Udonis Haslem,MIA,40.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,3.0,4.0,0.3,-20.2,0.02,0.349,0.147,0.47,0.048,2019-20\n10968,Vic Law,ORL,24.0,200.66,91.171992,Northwestern,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.9,1.4,0.4,-9.7,0.028999999999999998,0.145,0.15,0.363,0.086,2019-20\n10969,Victor Oladipo,IND,28.0,193.04,96.615096,Indiana,USA,2013,1,2,19,14.5,3.9,2.9,-1.1,0.017,0.11599999999999999,0.259,0.506,0.159,2019-20\n10970,Vince Carter,ATL,43.0,198.12,99.79024,North Carolina,USA,1998,1,5,60,5.0,2.1,0.8,-8.1,0.019,0.114,0.163,0.47,0.081,2019-20\n10971,Vincent Poirier,BOS,26.0,213.36,106.59411999999999,None,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,1.9,2.0,0.4,-6.5,0.09,0.195,0.141,0.525,0.08800000000000001,2019-20\n10972,Vlatko Cancar,DEN,23.0,203.2,107.047712,None,Slovenia,2017,2,49,14,1.2,0.7,0.2,-6.0,0.109,0.11900000000000001,0.177,0.507,0.086,2019-20\n10973,Wayne Ellington,NYK,32.0,193.04,93.89354399999999,North Carolina,USA,2009,1,28,36,5.1,1.8,1.2,-3.1,0.006999999999999999,0.10400000000000001,0.146,0.509,0.11699999999999999,2019-20\n10974,Wendell Carter Jr.,CHI,21.0,205.74,122.46983999999999,Duke,USA,2018,1,7,43,11.3,9.4,1.2,-0.5,0.102,0.21600000000000003,0.162,0.59,0.062,2019-20\n10975,Wenyen Gabriel,POR,23.0,205.74,92.98635999999999,Kentucky,South Sudan,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,2.1,1.7,0.3,-7.2,0.08,0.14800000000000002,0.124,0.546,0.046,2019-20\n10976,Wes Iwundu,ORL,25.0,198.12,88.45044,Kansas State,USA,2017,2,33,52,5.8,2.5,1.2,-0.5,0.023,0.109,0.134,0.544,0.08900000000000001,2019-20\n10977,Wesley Matthews,MIL,33.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,7.4,2.5,1.4,12.2,0.013000000000000001,0.073,0.12300000000000001,0.547,0.07,2019-20\n10978,Will Barton,DEN,29.0,195.58,82.10015200000001,Memphis,USA,2012,2,40,58,15.1,6.3,3.7,5.8,0.04,0.147,0.19699999999999998,0.5489999999999999,0.157,2019-20\n10979,William Howard,HOU,26.0,203.2,93.89354399999999,None,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,1.0,0.5,-51.3,0.0,0.25,0.152,0.0,0.2,2019-20\n10980,Willie Cauley-Stein,DAL,26.0,213.36,108.86208,Kentucky,USA,2015,1,6,54,7.2,5.8,1.3,-5.5,0.07200000000000001,0.20199999999999999,0.14400000000000002,0.589,0.098,2019-20\n10981,Willy Hernangomez,CHA,26.0,210.82,113.398,None,Spain,2015,2,35,31,6.1,4.3,0.9,-2.6,0.105,0.243,0.222,0.5760000000000001,0.136,2019-20\n10982,Wilson Chandler,BKN,33.0,203.2,106.59411999999999,DePaul,USA,2007,1,23,35,5.9,4.1,1.1,-6.4,0.013999999999999999,0.16399999999999998,0.128,0.531,0.08,2019-20\n10983,Yogi Ferrell,SAC,27.0,182.88,80.73937600000001,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,4.4,1.0,1.4,-1.8,0.011000000000000001,0.085,0.185,0.528,0.196,2019-20\n10984,Yuta Watanabe,MEM,25.0,203.2,97.52228000000001,George Washington,Japan,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,2.0,1.1,0.3,4.0,0.059000000000000004,0.11800000000000001,0.149,0.48,0.066,2019-20\n10985,Zach Collins,POR,22.0,210.82,113.398,Gonzaga,USA,2017,1,10,11,7.0,6.3,1.5,6.5,0.095,0.149,0.126,0.5379999999999999,0.067,2019-20\n10986,Zach LaVine,CHI,25.0,198.12,90.7184,UCLA,USA,2014,1,13,60,25.5,4.8,4.2,-4.4,0.019,0.125,0.312,0.568,0.218,2019-20\n10987,Zach Norvell Jr.,GSW,22.0,195.58,92.98635999999999,Gonzaga,USA,2019,Undrafted,Undrafted,5,2.0,1.2,0.6,-32.3,0.0,0.207,0.147,0.402,0.091,2019-20\n10988,Zhaire Smith,PHI,21.0,190.5,92.98635999999999,Texas Tech,USA,2018,1,16,7,1.1,0.3,0.3,-12.3,0.0,0.08,0.165,0.313,0.083,2019-20\n10989,Zion Williamson,NOP,19.0,198.12,128.820128,Duke,USA,2019,1,1,24,22.5,6.3,2.1,5.1,0.092,0.114,0.29100000000000004,0.616,0.11900000000000001,2019-20\n10990,Zylan Cheatham,NOP,24.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,3.0,2.3,0.8,-23.9,0.062,0.128,0.10300000000000001,0.667,0.094,2019-20\n10991,Tyler Herro,MIA,20.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,2019,1,13,55,13.5,4.1,2.2,-1.7,0.011000000000000001,0.131,0.213,0.55,0.131,2019-20\n10992,Tyler Cook,DEN,22.0,203.2,115.66596000000001,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,1.8,1.1,0.1,-9.8,0.10300000000000001,0.14800000000000002,0.15,0.741,0.031,2019-20\n10993,Ty Jerome,PHX,22.0,195.58,88.45044,Virginia,USA,2019,1,24,31,3.3,1.5,1.4,-13.5,0.019,0.12,0.17,0.425,0.222,2019-20\n10994,Troy Daniels,DEN,28.0,193.04,90.7184,Virginia Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,4.3,1.1,0.4,0.4,0.02,0.068,0.155,0.518,0.047,2019-20\n10995,Talen Horton-Tucker,LAL,19.0,193.04,106.140528,Iowa State,USA,2019,2,46,6,5.7,1.2,1.0,-9.5,0.022000000000000002,0.055999999999999994,0.18,0.535,0.107,2019-20\n10996,Tariq Owens,PHX,25.0,208.28,92.98635999999999,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.3,1.0,0.0,-43.4,0.105,0.067,0.171,0.34,0.0,2019-20\n10997,Taurean Prince,BKN,26.0,200.66,98.88305600000001,Baylor,USA,2016,1,12,64,12.1,6.0,1.8,1.3,0.024,0.162,0.2,0.49700000000000005,0.09,2019-20\n10998,Terance Mann,LAC,23.0,195.58,97.52228000000001,Florida State,USA,2019,2,48,41,2.4,1.3,1.3,0.1,0.026000000000000002,0.11199999999999999,0.12300000000000001,0.545,0.209,2019-20\n10999,Terence Davis,TOR,23.0,193.04,91.171992,Mississippi,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,7.5,3.3,1.6,7.9,0.039,0.13699999999999998,0.18100000000000002,0.588,0.14,2019-20\n11000,Terrance Ferguson,OKC,22.0,198.12,86.18248,None,USA,2017,1,21,56,3.9,1.3,0.9,-4.0,0.019,0.039,0.092,0.48100000000000004,0.055,2019-20\n11001,Terrence Ross,ORL,29.0,198.12,93.439952,Washington,USA,2012,1,8,69,14.7,3.2,1.2,-2.5,0.006,0.10800000000000001,0.21600000000000003,0.5479999999999999,0.07200000000000001,2019-20\n11002,Terry Rozier,CHA,26.0,185.42,86.18248,Louisville,USA,2015,1,16,63,18.0,4.4,4.1,-9.0,0.022000000000000002,0.107,0.23199999999999998,0.5529999999999999,0.209,2019-20\n11003,Thabo Sefolosha,HOU,36.0,198.12,97.52228000000001,None,Switzerland,2006,1,13,41,2.2,2.3,0.6,3.9,0.043,0.152,0.1,0.48700000000000004,0.07400000000000001,2019-20\n11004,Thaddeus Young,CHI,32.0,203.2,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2007,1,12,64,10.3,4.9,1.8,-6.2,0.054000000000000006,0.145,0.192,0.521,0.113,2019-20\n11005,Thanasis Antetokounmpo,MIL,27.0,198.12,99.336648,None,Greece,2014,2,51,20,2.8,1.2,0.8,-6.8,0.085,0.081,0.20199999999999999,0.496,0.174,2019-20\n11006,Theo Pinson,NYK,24.0,195.58,96.16150400000001,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,3.6,1.6,1.7,-4.6,0.024,0.10099999999999999,0.218,0.37,0.24,2019-20\n11007,Thomas Bryant,WAS,22.0,208.28,112.490816,Indiana,USA,2017,2,42,46,13.2,7.2,1.8,-6.6,0.081,0.198,0.185,0.649,0.107,2019-20\n11008,Thon Maker,DET,23.0,213.36,100.243832,None,South Sudan,2016,1,10,60,4.7,2.8,0.7,-8.0,0.069,0.152,0.16,0.5820000000000001,0.08800000000000001,2019-20\n11009,Josh Gray,NOP,26.0,182.88,81.64656,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,1.0,1.0,-14.9,0.053,0.04,0.13699999999999998,0.5,0.154,2019-20\n11010,Tim Frazier,DET,29.0,182.88,77.11064,Penn State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,3.6,1.2,3.4,-6.9,0.024,0.071,0.171,0.46399999999999997,0.391,2019-20\n11011,Timothe Luwawu-Cabarrot,BKN,25.0,200.66,99.79024,None,France,2016,1,24,47,7.8,2.7,0.6,-1.3,0.03,0.099,0.162,0.599,0.052000000000000005,2019-20\n11012,Tobias Harris,PHI,27.0,203.2,102.511792,Tennessee,USA,2011,1,19,72,19.6,6.9,3.2,3.1,0.027000000000000003,0.172,0.23600000000000002,0.556,0.145,2019-20\n11013,Tomas Satoransky,CHI,28.0,200.66,95.25432,None,Czech Republic,2012,2,32,65,9.9,3.9,5.4,-1.5,0.04,0.10099999999999999,0.165,0.5329999999999999,0.26899999999999996,2019-20\n11014,Tony Bradley,UTA,22.0,208.28,112.490816,North Carolina,USA,2017,1,28,58,4.9,4.6,0.4,0.1,0.158,0.226,0.147,0.6809999999999999,0.051,2019-20\n11015,Tony Snell,DET,28.0,198.12,96.615096,New Mexico,USA,2013,1,20,59,8.0,1.9,2.2,-5.5,0.005,0.064,0.11,0.598,0.11,2019-20\n11016,Torrey Craig,DEN,29.0,200.66,100.243832,South Carolina Upstate,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,5.4,3.3,0.8,-5.7,0.057999999999999996,0.11800000000000001,0.12300000000000001,0.5529999999999999,0.061,2019-20\n11017,Trae Young,ATL,21.0,185.42,81.64656,Oklahoma,USA,2018,1,5,60,29.6,4.3,9.3,-4.9,0.013999999999999999,0.1,0.33899999999999997,0.595,0.423,2019-20\n11018,Tremont Waters,BOS,22.0,177.8,79.3786,Louisiana State,USA,2019,2,51,11,3.6,1.1,1.5,8.4,0.0,0.08900000000000001,0.23199999999999998,0.381,0.195,2019-20\n11019,Treveon Graham,ATL,26.0,195.58,99.336648,Va Commonwealth,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,55,4.4,2.7,0.8,-6.2,0.05,0.099,0.13,0.456,0.069,2019-20\n11020,Trevor Ariza,POR,35.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2004,2,43,53,8.0,4.6,1.7,-0.3,0.022000000000000002,0.13699999999999998,0.11699999999999999,0.593,0.081,2019-20\n11021,Trey Burke,DAL,27.0,182.88,83.91452,Michigan,USA,2013,1,9,33,7.4,1.5,2.5,2.0,0.03,0.066,0.196,0.5479999999999999,0.23399999999999999,2019-20\n11022,Trey Lyles,SAS,24.0,205.74,106.140528,Kentucky,Canada,2015,1,12,63,6.4,5.7,1.1,-2.4,0.055999999999999994,0.228,0.136,0.557,0.07200000000000001,2019-20\n11023,Tristan Thompson,CLE,29.0,205.74,115.212368,Texas-Austin,Canada,2011,1,4,57,12.0,10.1,2.1,-10.1,0.126,0.207,0.18100000000000002,0.54,0.106,2019-20\n11024,Troy Brown Jr.,WAS,20.0,198.12,97.52228000000001,Oregon,USA,2018,1,15,69,10.4,5.6,2.6,-5.5,0.04,0.171,0.174,0.524,0.142,2019-20\n11025,Tim Hardaway Jr.,DAL,28.0,195.58,92.98635999999999,Michigan,USA,2013,1,24,71,15.8,3.3,1.9,5.9,0.011000000000000001,0.09,0.204,0.581,0.096,2019-20\n11026,Norman Powell,TOR,27.0,190.5,97.52228000000001,UCLA,USA,2015,2,46,52,16.0,3.7,1.8,4.6,0.017,0.098,0.21,0.624,0.095,2019-20\n11027,Norvel Pelle,PHI,27.0,208.28,104.779752,Iona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,2.4,3.0,0.3,-15.7,0.081,0.22,0.131,0.526,0.049,2019-20\n11028,Nikola Vucevic,ORL,29.0,210.82,117.93392,Southern California,Montenegro,2011,1,16,62,19.6,10.9,3.6,0.9,0.068,0.27,0.258,0.5489999999999999,0.182,2019-20\n11029,Kevin Hervey,OKC,23.0,205.74,104.32616,Texas-Arlington,USA,2018,2,57,10,1.7,1.2,0.5,-28.9,0.012,0.21600000000000003,0.18899999999999997,0.315,0.192,2019-20\n11030,Kevin Huerter,ATL,21.0,200.66,86.18248,Maryland,USA,2018,1,19,56,12.2,4.1,3.8,-6.1,0.019,0.106,0.16899999999999998,0.536,0.171,2019-20\n11031,Kevin Knox II,NYK,20.0,200.66,97.52228000000001,Kentucky,USA,2018,1,9,65,6.4,2.8,0.9,-7.3,0.021,0.128,0.172,0.47,0.076,2019-20\n11032,Kevin Love,CLE,31.0,203.2,113.851592,UCLA,USA,2008,1,5,56,17.6,9.8,3.2,-8.0,0.03,0.28600000000000003,0.225,0.599,0.15,2019-20\n11033,Kevin Porter Jr.,CLE,20.0,193.04,92.079176,Southern California,USA,2019,1,30,50,10.0,3.2,2.2,-11.2,0.018000000000000002,0.121,0.20199999999999999,0.535,0.147,2019-20\n11034,Kevon Looney,GSW,24.0,205.74,100.697424,UCLA,USA,2015,1,30,20,3.4,3.3,1.0,-18.3,0.098,0.151,0.147,0.40299999999999997,0.12,2019-20\n11035,Khem Birch,ORL,27.0,205.74,105.68693600000002,UNLV,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,48,4.4,4.6,1.0,-7.1,0.08900000000000001,0.14400000000000002,0.10099999999999999,0.5660000000000001,0.079,2019-20\n11036,Khris Middleton,MIL,28.0,200.66,100.697424,Texas A&M,USA,2012,2,39,62,20.9,6.2,4.3,12.4,0.023,0.157,0.26,0.619,0.212,2019-20\n11037,Khyri Thomas,DET,24.0,190.5,95.25432,Creighton,USA,2018,2,38,8,2.1,0.1,0.4,-28.7,0.012,0.0,0.149,0.45299999999999996,0.09699999999999999,2019-20\n11038,Kostas Antetokounmpo,LAL,22.0,208.28,90.7184,Dayton,Greece,2018,2,60,5,1.4,0.6,0.4,19.6,0.095,0.05,0.096,0.902,0.1,2019-20\n11039,Kris Dunn,CHI,26.0,190.5,92.98635999999999,Providence,USA,2016,1,5,51,7.3,3.6,3.4,-0.1,0.017,0.132,0.145,0.51,0.198,2019-20\n11040,Kristaps Porzingis,DAL,24.0,220.98,108.86208,None,Latvia,2015,1,4,57,20.4,9.5,1.8,6.9,0.052000000000000005,0.221,0.263,0.551,0.08800000000000001,2019-20\n11041,Ky Bowman,GSW,23.0,185.42,84.821704,Boston College,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,7.4,2.7,2.9,-8.4,0.022000000000000002,0.09300000000000001,0.168,0.494,0.20199999999999999,2019-20\n11042,Kyle Alexander,MIA,23.0,208.28,97.975872,Tennessee,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,1.0,1.5,0.0,-6.7,0.111,0.067,0.079,0.5,0.0,2019-20\n11043,Kyle Anderson,MEM,26.0,205.74,104.32616,UCLA,USA,2014,1,30,67,5.8,4.3,2.4,-3.0,0.042,0.151,0.134,0.534,0.163,2019-20\n11044,Kyle Guy,SAC,22.0,185.42,75.749864,Virginia,USA,2019,2,55,3,1.3,0.3,0.3,-45.8,0.0,0.091,0.2,0.4,0.125,2019-20\n11045,Kyle Korver,MIL,39.0,200.66,96.16150400000001,Creighton,USA,2003,2,51,58,6.7,2.1,1.2,5.4,0.013999999999999999,0.091,0.145,0.62,0.092,2019-20\n11046,Kyle Kuzma,LAL,24.0,203.2,100.243832,Utah,USA,2017,1,27,61,12.8,4.5,1.3,4.9,0.033,0.135,0.221,0.531,0.076,2019-20\n11047,Kyle Lowry,TOR,34.0,182.88,88.904032,Villanova,USA,2006,1,24,58,19.4,5.0,7.5,6.0,0.015,0.115,0.225,0.59,0.309,2019-20\n11048,Kyle O'Quinn,PHI,30.0,205.74,113.398,Norfolk State,USA,2012,2,49,29,3.5,4.0,1.8,-4.9,0.099,0.265,0.14800000000000002,0.544,0.225,2019-20\n11049,Kyrie Irving,BKN,28.0,187.96,88.45044,Duke,Australia,2011,1,1,20,27.4,5.2,6.4,-0.4,0.032,0.12,0.318,0.595,0.331,2019-20\n11050,LaMarcus Aldridge,SAS,34.0,210.82,113.398,University of Texas at Austin,USA,2006,1,2,53,18.9,7.4,2.4,-3.2,0.057999999999999996,0.162,0.23600000000000002,0.5710000000000001,0.11699999999999999,2019-20\n11051,Lance Thomas,BKN,32.0,203.2,102.0582,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,3.4,1.9,0.9,-24.2,0.019,0.141,0.13,0.485,0.078,2019-20\n11052,Landry Shamet,LAC,23.0,193.04,86.18248,Wichita State,USA,2018,1,26,53,9.3,1.9,1.9,4.3,0.004,0.057999999999999996,0.132,0.58,0.09,2019-20\n11053,Langston Galloway,DET,28.0,185.42,90.7184,St. Joseph's (PA),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,10.3,2.3,1.5,-4.4,0.019,0.068,0.149,0.584,0.08900000000000001,2019-20\n11054,Larry Nance Jr.,CLE,27.0,200.66,111.13004,Wyoming,USA,2015,1,27,56,10.1,7.3,2.2,-5.1,0.068,0.209,0.15,0.608,0.126,2019-20\n11055,Lauri Markkanen,CHI,23.0,213.36,108.86208,Arizona,Finland,2017,1,7,50,14.7,6.3,1.5,-2.0,0.038,0.174,0.209,0.56,0.077,2019-20\n11056,LeBron James,LAL,35.0,205.74,113.398,None,USA,2003,1,1,67,25.3,7.8,10.2,8.5,0.027999999999999997,0.191,0.308,0.5770000000000001,0.47700000000000004,2019-20\n11057,Noah Vonleh,DEN,24.0,208.28,116.573144,Indiana,USA,2014,1,9,36,3.7,3.4,0.8,-5.0,0.084,0.205,0.135,0.622,0.115,2019-20\n11058,Kentavious Caldwell-Pope,LAL,27.0,195.58,92.532768,Georgia,USA,2013,1,8,69,9.3,2.1,1.6,3.5,0.021,0.055999999999999994,0.142,0.584,0.085,2019-20\n11059,Lonzo Ball,NOP,22.0,198.12,86.18248,UCLA,USA,2017,1,2,63,11.8,6.1,7.0,-0.7,0.032,0.142,0.18100000000000002,0.517,0.292,2019-20\n11060,Kent Bazemore,SAC,30.0,193.04,88.45044,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,68,8.8,4.3,1.4,0.8,0.015,0.14400000000000002,0.171,0.499,0.077,2019-20\n11061,Kendrick Nunn,MIA,24.0,187.96,86.18248,Oakland,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,15.3,2.7,3.3,1.2,0.011000000000000001,0.079,0.23600000000000002,0.534,0.182,2019-20\n11062,Josh Jackson,MEM,23.0,203.2,93.89354399999999,Kansas,USA,2017,1,4,22,9.0,3.0,1.6,2.5,0.027000000000000003,0.128,0.214,0.547,0.125,2019-20\n11063,Josh Magette,ORL,30.0,185.42,72.57472,Alabama Huntsville,USA,2012,0,0,8,1.5,0.8,0.6,2.4,0.022000000000000002,0.128,0.226,0.37799999999999995,0.23800000000000002,2019-20\n11064,Josh Okogie,MIN,21.0,193.04,96.615096,Georgia Tech,Nigeria,2018,1,20,62,8.6,4.3,1.6,-4.7,0.05,0.114,0.14800000000000002,0.5529999999999999,0.08900000000000001,2019-20\n11065,Josh Reaves,DAL,23.0,193.04,97.068688,Penn State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,2.0,0.8,0.8,15.5,0.03,0.063,0.161,0.405,0.158,2019-20\n11066,Josh Richardson,PHI,26.0,195.58,90.7184,Tennessee,USA,2015,2,40,55,13.7,3.2,2.9,3.3,0.023,0.075,0.2,0.5329999999999999,0.138,2019-20\n11067,Jrue Holiday,NOP,30.0,190.5,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,61,19.1,4.8,6.7,0.5,0.034,0.095,0.24100000000000002,0.537,0.284,2019-20\n11068,Juan Toscano-Anderson,GSW,27.0,198.12,94.800728,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,5.3,4.0,2.0,-12.0,0.031,0.163,0.125,0.529,0.14400000000000002,2019-20\n11069,Juancho Hernangomez,MIN,24.0,205.74,97.068688,None,Spain,2016,1,15,48,6.0,4.1,0.8,-2.3,0.046,0.184,0.149,0.518,0.063,2019-20\n11070,Julius Randle,NYK,25.0,203.2,113.398,Kentucky,USA,2014,1,7,64,19.5,9.7,3.1,-5.9,0.067,0.223,0.271,0.5379999999999999,0.158,2019-20\n11071,Justin Anderson,BKN,26.0,195.58,104.779752,Virginia,USA,2015,1,21,10,2.8,2.1,0.8,-0.1,0.008,0.16699999999999998,0.162,0.35200000000000004,0.099,2019-20\n11072,Justin Holiday,IND,31.0,198.12,81.64656,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,73,8.3,3.3,1.3,1.3,0.017,0.10400000000000001,0.13,0.585,0.068,2019-20\n11073,Justin Jackson,DAL,25.0,200.66,99.79024,North Carolina,USA,2017,1,15,65,5.5,2.4,0.8,0.5,0.024,0.11900000000000001,0.15,0.496,0.067,2019-20\n11074,Justin James,SAC,23.0,200.66,86.18248,Wyoming,USA,2019,2,40,36,2.5,0.9,0.5,-2.4,0.024,0.111,0.18100000000000002,0.47700000000000004,0.11800000000000001,2019-20\n11075,Justin Patton,DET,23.0,210.82,109.315672,Creighton,USA,2017,1,16,5,1.8,1.0,0.4,-32.0,0.042,0.174,0.19399999999999998,0.45,0.111,2019-20\n11076,Justin Robinson,WAS,22.0,185.42,88.45044,Virginia Tech ,USA,2019,Undrafted,Undrafted,9,1.4,0.6,0.8,29.9,0.022000000000000002,0.098,0.133,0.542,0.19399999999999998,2019-20\n11077,Justin Wright-Foreman,UTA,22.0,182.88,86.18248,Hofstra,USA,2019,2,53,4,4.8,1.3,1.8,-32.5,0.0,0.125,0.225,0.43700000000000006,0.292,2019-20\n11078,Justise Winslow,MEM,24.0,198.12,100.697424,Duke,USA,2015,1,10,11,11.3,6.6,4.0,6.4,0.043,0.154,0.19,0.44,0.183,2019-20\n11079,Jusuf Nurkic,POR,25.0,213.36,131.54168,None,Bosnia and Herzegovina,2014,1,16,8,17.6,10.3,4.0,-0.5,0.087,0.243,0.23199999999999998,0.5670000000000001,0.179,2019-20\n11080,Juwan Morgan,UTA,23.0,200.66,105.23334399999999,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,1.7,1.4,0.3,12.0,0.07,0.128,0.10099999999999999,0.648,0.053,2019-20\n11081,KZ Okpala,MIA,21.0,203.2,97.52228000000001,Stanford,USA,2019,2,32,5,1.4,1.0,0.2,-31.7,0.038,0.16,0.102,0.595,0.077,2019-20\n11082,Kadeem Allen,NYK,27.0,185.42,90.7184,Arizona,USA,2017,2,53,10,5.0,0.9,2.1,-10.1,0.016,0.065,0.191,0.512,0.259,2019-20\n11083,Karl-Anthony Towns,MIN,24.0,210.82,112.490816,Kentucky,USA,2015,1,1,35,26.5,10.8,4.4,-1.5,0.075,0.24,0.278,0.642,0.21,2019-20\n11084,Kawhi Leonard,LAC,29.0,200.66,102.0582,San Diego State,USA,2011,1,15,57,27.1,7.1,4.9,12.2,0.027999999999999997,0.175,0.327,0.589,0.255,2019-20\n11085,Keita Bates-Diop,DEN,24.0,203.2,103.872568,Ohio State,USA,2018,2,48,44,6.5,2.9,0.7,-10.6,0.03,0.131,0.156,0.539,0.064,2019-20\n11086,Kelan Martin,MIN,24.0,195.58,104.32616,Butler,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,6.4,3.1,0.7,-1.7,0.021,0.154,0.171,0.506,0.071,2019-20\n11087,Keldon Johnson,SAS,20.0,195.58,99.79024,Kentucky,USA,2019,1,29,17,9.1,3.4,0.9,11.3,0.033,0.146,0.16399999999999998,0.711,0.066,2019-20\n11088,Kelly Olynyk,MIA,29.0,210.82,108.86208,Gonzaga,Canada,2013,1,13,67,8.2,4.6,1.7,1.5,0.034,0.191,0.165,0.621,0.131,2019-20\n11089,Kelly Oubre Jr.,PHX,24.0,200.66,92.079176,Kansas,USA,2015,1,15,56,18.7,6.4,1.5,0.2,0.034,0.151,0.21899999999999997,0.56,0.066,2019-20\n11090,Kemba Walker,BOS,30.0,182.88,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,56,20.4,3.9,4.8,7.1,0.02,0.1,0.268,0.575,0.23199999999999998,2019-20\n11091,Kenrich Williams,NOP,25.0,198.12,95.25432,TCU,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,3.5,4.8,1.5,-1.0,0.055,0.157,0.087,0.429,0.087,2019-20\n11092,Lou Williams,LAC,33.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,65,18.2,3.1,5.6,4.0,0.016,0.081,0.271,0.546,0.294,2019-20\n11093,Lonnie Walker IV,SAS,21.0,195.58,92.532768,Miami,USA,2018,1,18,61,6.4,2.3,1.1,-0.4,0.023,0.11,0.183,0.507,0.099,2019-20\n11094,Luc Mbah a Moute,HOU,33.0,203.2,104.32616,UCLA,Cameroon,2008,2,37,3,1.7,0.7,0.0,-11.3,0.033,0.037000000000000005,0.10800000000000001,0.425,0.0,2019-20\n11095,Louis King,DET,21.0,200.66,92.98635999999999,Oregon,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,2.0,1.0,0.5,11.0,0.015,0.141,0.163,0.44799999999999995,0.125,2019-20\n11096,Michael Frazier II,HOU,26.0,190.5,90.7184,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,2.1,0.8,0.2,-16.0,0.006,0.067,0.115,0.384,0.021,2019-20\n11097,Michael Kidd-Gilchrist,DAL,26.0,198.12,105.23334399999999,Kentucky,USA,2012,1,2,25,2.4,2.7,0.6,4.2,0.045,0.16899999999999998,0.134,0.41600000000000004,0.077,2019-20\n11098,Michael Porter Jr.,DEN,22.0,208.28,98.88305600000001,Missouri,USA,2018,1,14,55,9.3,4.7,0.8,0.7,0.07,0.214,0.21100000000000002,0.617,0.07400000000000001,2019-20\n11099,Mikal Bridges,PHX,23.0,198.12,94.800728,Villanova,USA,2018,1,10,73,9.1,4.0,1.8,2.9,0.032,0.107,0.125,0.62,0.086,2019-20\n11100,Mike Conley,UTA,32.0,185.42,79.3786,Ohio State,USA,2007,1,4,47,14.4,3.2,4.4,2.1,0.024,0.083,0.223,0.537,0.23600000000000002,2019-20\n11101,Mike Muscala,OKC,28.0,208.28,108.86208,Bucknell,USA,2013,2,44,47,4.8,2.3,0.9,-2.3,0.027000000000000003,0.156,0.16,0.569,0.106,2019-20\n11102,Mike Scott,PHI,31.0,200.66,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,68,6.0,3.6,0.8,5.7,0.051,0.14800000000000002,0.132,0.557,0.064,2019-20\n11103,Miles Bridges,CHA,22.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2018,1,12,65,13.0,5.6,1.8,-9.7,0.042,0.138,0.196,0.52,0.092,2019-20\n11104,Mitchell Robinson,NYK,22.0,213.36,108.86208,Western Kentucky,USA,2018,2,36,61,9.7,7.0,0.6,-2.9,0.122,0.16,0.129,0.726,0.039,2019-20\n11105,Miye Oni,UTA,22.0,195.58,93.439952,Yale,USA,2019,2,58,10,3.5,1.7,0.4,-8.6,0.044000000000000004,0.121,0.146,0.512,0.051,2019-20\n11106,Mo Bamba,ORL,22.0,213.36,104.779752,Texas-Austin,USA,2018,1,6,62,5.4,4.9,0.7,0.5,0.099,0.21600000000000003,0.163,0.542,0.077,2019-20\n11107,Monte Morris,DEN,25.0,187.96,83.007336,Iowa State,USA,2017,2,51,73,9.0,1.9,3.5,0.8,0.013999999999999999,0.067,0.168,0.545,0.21899999999999997,2019-20\n11108,Montrezl Harrell,LAC,26.0,200.66,108.86208,Louisville,USA,2015,2,32,63,18.6,7.1,1.7,6.5,0.08900000000000001,0.141,0.245,0.607,0.102,2019-20\n11109,Moritz Wagner,WAS,23.0,210.82,111.13004,Michigan,Germany,2018,1,25,45,8.7,4.9,1.2,-4.2,0.063,0.20199999999999999,0.179,0.638,0.1,2019-20\n11110,Moses Brown,POR,20.0,218.44,111.13004,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,1.2,1.6,0.1,-50.9,0.073,0.324,0.2,0.40700000000000003,0.048,2019-20\n11111,Mychal Mulder,GSW,26.0,190.5,83.46092800000001,Kentucky,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,11.0,3.3,1.1,6.2,0.016,0.09300000000000001,0.165,0.5329999999999999,0.053,2019-20\n11112,Myles Turner,IND,24.0,210.82,113.398,Texas-Austin,USA,2015,1,11,62,12.1,6.6,1.2,0.4,0.047,0.168,0.18,0.5660000000000001,0.057,2019-20\n11113,Nassir Little,POR,20.0,195.58,99.79024,North Carolina,USA,2019,1,25,48,3.6,2.3,0.5,-3.2,0.048,0.12,0.131,0.505,0.05,2019-20\n11114,Naz Mitrou-Long,IND,26.0,190.5,98.88305600000001,Iowa State,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,2.8,1.4,1.6,20.2,0.0,0.11900000000000001,0.177,0.41200000000000003,0.25,2019-20\n11115,Naz Reid,MIN,20.0,205.74,119.74828799999999,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,9.0,4.1,1.2,0.7,0.06,0.17600000000000002,0.23399999999999999,0.505,0.106,2019-20\n11116,Nemanja Bjelica,SAC,32.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2010,2,35,72,11.5,6.4,2.8,-1.0,0.054000000000000006,0.177,0.16699999999999998,0.602,0.141,2019-20\n11117,Nerlens Noel,OKC,26.0,208.28,99.79024,Kentucky,USA,2013,1,6,61,7.4,4.9,0.9,1.3,0.08199999999999999,0.174,0.14800000000000002,0.711,0.079,2019-20\n11118,Nickeil Alexander-Walker,NOP,21.0,195.58,92.98635999999999,Virginia Tech,Canada,2019,1,17,47,5.7,1.8,1.9,-3.6,0.015,0.122,0.233,0.473,0.212,2019-20\n11119,Nicolas Batum,CHA,31.0,205.74,104.32616,None,France,2008,1,25,22,3.6,4.5,3.0,-3.3,0.049,0.146,0.09300000000000001,0.46299999999999997,0.17300000000000001,2019-20\n11120,Nicolas Claxton,BKN,21.0,210.82,97.52228000000001,Georgia,USA,2019,2,31,15,4.4,2.9,1.1,-15.6,0.09,0.11199999999999999,0.14400000000000002,0.5770000000000001,0.142,2019-20\n11121,Nicolo Melli,NOP,29.0,205.74,107.047712,None,Italy,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,6.6,3.0,1.4,-4.3,0.034,0.132,0.158,0.556,0.11199999999999999,2019-20\n11122,Nigel Williams-Goss,UTA,25.0,187.96,86.18248,Gonzaga,USA,2017,2,55,10,1.4,0.6,0.6,4.5,0.037000000000000005,0.07,0.161,0.415,0.158,2019-20\n11123,Nikola Jokic,DEN,25.0,213.36,128.820128,None,Serbia,2014,2,41,73,19.9,9.7,7.0,4.5,0.073,0.237,0.266,0.605,0.35,2019-20\n11124,Mfiondu Kabengele,LAC,22.0,205.74,113.398,Florida State,Canada,2019,1,27,12,3.5,0.9,0.2,0.8,0.017,0.159,0.242,0.614,0.05,2019-20\n11125,Meyers Leonard,MIA,28.0,213.36,117.93392,Illinois,USA,2012,1,11,51,6.1,5.1,1.1,4.5,0.03,0.214,0.121,0.627,0.075,2019-20\n11126,Michael Carter-Williams,ORL,28.0,195.58,86.18248,Syracuse,USA,2013,1,11,45,7.2,3.3,2.4,1.4,0.05,0.121,0.175,0.535,0.192,2019-20\n11127,Maxi Kleber,DAL,28.0,208.28,108.86208,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,74,9.1,5.2,1.2,3.4,0.054000000000000006,0.136,0.134,0.605,0.065,2019-20\n11128,Luguentz Dort,OKC,21.0,190.5,97.52228000000001,Arizona State,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,6.8,2.3,0.8,4.4,0.03,0.066,0.139,0.506,0.045,2019-20\n11129,Luka Doncic,DAL,21.0,200.66,104.32616,None,Slovenia,2018,1,3,61,28.8,9.4,8.8,5.3,0.036000000000000004,0.22399999999999998,0.355,0.585,0.45399999999999996,2019-20\n11130,Luka Samanic,SAS,20.0,208.28,102.965384,None,Croatia,2019,1,19,3,5.3,3.3,2.0,8.8,0.02,0.16699999999999998,0.179,0.45,0.182,2019-20\n11131,Luke Kennard,DET,24.0,195.58,93.439952,Duke,USA,2017,1,12,28,15.8,3.5,4.1,-2.1,0.01,0.095,0.193,0.589,0.188,2019-20\n11132,Luke Kornet,CHI,24.0,218.44,113.398,Vanderbilt,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,6.0,2.3,0.9,-3.6,0.037000000000000005,0.11800000000000001,0.163,0.539,0.08199999999999999,2019-20\n11133,Malcolm Brogdon,IND,27.0,195.58,103.872568,Virginia,USA,2016,2,36,54,16.5,4.9,7.1,2.3,0.027999999999999997,0.124,0.249,0.541,0.35,2019-20\n11134,Malcolm Miller,TOR,27.0,200.66,95.25432,Holy Cross,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,28,1.3,0.6,0.4,15.9,0.013000000000000001,0.077,0.09,0.5379999999999999,0.08199999999999999,2019-20\n11135,Malik Beasley,MIN,23.0,193.04,84.821704,Florida State,USA,2016,1,19,55,11.2,2.7,1.4,-1.9,0.013999999999999999,0.107,0.20800000000000002,0.546,0.09300000000000001,2019-20\n11136,Malik Monk,CHA,22.0,190.5,90.7184,Kentucky,USA,2017,1,11,55,10.3,2.9,2.1,-10.5,0.021,0.10800000000000001,0.22,0.53,0.168,2019-20\n11137,Malik Newman,CLE,23.0,190.5,86.18248,Kansas,USA,2018,Undrafted,Undrafted,1,2.0,0.0,0.0,-30.4,0.0,0.0,0.5710000000000001,0.34700000000000003,0.0,2019-20\n11138,Marc Gasol,TOR,35.0,210.82,115.66596000000001,None,Spain,2007,2,48,44,7.5,6.3,3.3,10.1,0.027000000000000003,0.187,0.133,0.551,0.17300000000000001,2019-20\n11139,Marco Belinelli,SAS,34.0,195.58,99.79024,None,Italy,2007,1,18,57,6.3,1.7,1.2,1.5,0.008,0.09699999999999999,0.166,0.532,0.102,2019-20\n11140,Melvin Frazier Jr.,ORL,23.0,195.58,97.52228000000001,Tulane,USA,2018,2,35,19,2.1,0.5,0.2,-15.0,0.013999999999999999,0.067,0.129,0.5589999999999999,0.039,2019-20\n11141,Marcus Smart,BOS,26.0,190.5,99.79024,Oklahoma State,USA,2014,1,6,60,12.9,3.8,4.9,7.3,0.02,0.08900000000000001,0.183,0.518,0.214,2019-20\n11142,Marial Shayok,PHI,24.0,195.58,89.811216,Iowa State,Canada,2019,2,54,4,2.8,1.8,0.3,-23.2,0.033,0.19399999999999998,0.243,0.4,0.053,2019-20\n11143,Marcus Morris Sr.,LAC,30.0,203.2,98.88305600000001,Kansas,USA,2011,1,14,62,16.7,5.0,1.4,1.5,0.028999999999999998,0.128,0.21600000000000003,0.57,0.066,2019-20\n11144,Markelle Fultz,ORL,22.0,190.5,94.800728,Washington,USA,2017,1,1,72,12.1,3.3,5.1,-1.7,0.02,0.1,0.21,0.517,0.273,2019-20\n11145,Max Strus,CHI,24.0,195.58,97.52228000000001,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,2.5,0.5,0.0,105.8,0.16699999999999998,0.0,0.158,0.727,0.0,2019-20\n11146,Maurice Harkless,NYK,27.0,200.66,99.79024,St. John's,USA,2012,1,15,62,5.8,3.9,1.1,1.2,0.038,0.11699999999999999,0.105,0.5720000000000001,0.062,2019-20\n11147,Matthew Dellavedova,CLE,29.0,190.5,90.7184,St.Mary's College of California,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,3.1,1.3,3.2,-1.2,0.022000000000000002,0.067,0.128,0.46299999999999997,0.297,2019-20\n11148,Mario Hezonja,POR,25.0,203.2,99.79024,None,Croatia,2015,1,5,53,4.8,3.5,0.9,-9.5,0.032,0.158,0.135,0.525,0.08,2019-20\n11149,Matt Mooney,CLE,23.0,187.96,90.264808,Texas Tech,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.5,0.8,0.3,17.5,0.0,0.158,0.08,0.25,0.071,2019-20\n11150,Matisse Thybulle,PHI,23.0,195.58,91.171992,Washington,USA,2019,1,20,65,4.7,1.6,1.2,2.4,0.033,0.049,0.10800000000000001,0.539,0.081,2019-20\n11151,Matt Thomas,TOR,25.0,193.04,86.18248,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,4.9,1.5,0.5,4.2,0.018000000000000002,0.1,0.152,0.65,0.076,2019-20\n11152,Marvin Williams,MIL,34.0,203.2,107.501304,North Carolina,USA,2005,1,2,58,5.9,3.2,1.0,-2.8,0.025,0.132,0.12,0.5870000000000001,0.076,2019-20\n11153,Marvin Bagley III,SAC,21.0,210.82,106.59411999999999,Duke,USA,2018,1,2,13,14.2,7.5,0.8,-12.6,0.08199999999999999,0.201,0.248,0.512,0.05,2019-20\n11154,Marquese Chriss,GSW,22.0,205.74,108.86208,Washington,USA,2016,1,8,59,9.3,6.2,1.9,-9.5,0.08900000000000001,0.212,0.184,0.604,0.15,2019-20\n11155,Marques Bolden,CLE,22.0,208.28,112.94440800000001,Duke,USA,2019,Undrafted,Undrafted,1,0.0,2.0,0.0,57.1,0.0,0.5,0.0,0.0,0.0,2019-20\n11156,Marko Guduric,MEM,25.0,198.12,91.171992,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,3.9,1.7,1.0,-2.6,0.027999999999999997,0.115,0.168,0.514,0.127,2019-20\n11157,Markieff Morris,LAL,30.0,203.2,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,58,9.7,3.8,1.3,-5.8,0.033,0.14400000000000002,0.20199999999999999,0.565,0.1,2019-20\n11158,Mason Plumlee,DEN,30.0,210.82,115.212368,Duke,USA,2013,1,22,61,7.2,5.2,2.5,-1.0,0.087,0.195,0.17300000000000001,0.613,0.21,2019-20\n11159,Jordan McLaughlin,MIN,24.0,180.34,83.91452,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,7.6,1.6,4.2,-5.8,0.01,0.079,0.151,0.5870000000000001,0.303,2019-20\n11160,Yogi Ferrell,LAC,28.0,182.88,80.73937600000001,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,5.6,1.9,2.2,-0.4,0.034,0.095,0.193,0.45899999999999996,0.22899999999999998,2020-21\n11161,Zion Williamson,NOP,20.0,200.66,128.820128,Duke,USA,2019,1,1,61,27.0,7.2,3.7,2.1,0.081,0.131,0.287,0.649,0.188,2020-21\n11162,Zeke Nnaji,DEN,20.0,205.74,108.86208,Arizona,USA,2020,1,22,42,3.2,1.5,0.2,-10.5,0.034,0.129,0.126,0.615,0.037000000000000005,2020-21\n11163,Zach LaVine,CHI,26.0,195.58,90.7184,UCLA,USA,2014,1,13,58,27.4,5.0,4.9,-0.8,0.018000000000000002,0.121,0.302,0.634,0.225,2020-21\n11164,Yuta Watanabe,TOR,26.0,205.74,97.52228000000001,George Washington,Japan,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,4.4,3.2,0.8,-2.7,0.046,0.171,0.121,0.565,0.079,2020-21\n11165,Xavier Tillman,MEM,22.0,203.2,111.13004,Michigan State,USA,2020,2,35,59,6.6,4.3,1.3,2.9,0.065,0.163,0.142,0.605,0.096,2020-21\n11166,Willie Cauley-Stein,DAL,27.0,213.36,108.86208,Kentucky,USA,2015,1,6,53,5.3,4.5,0.7,9.4,0.073,0.175,0.12,0.647,0.053,2020-21\n11167,Frank Kaminsky,PHX,28.0,213.36,108.86208,Wisconsin,USA,2015,1,9,47,6.6,4.0,1.7,4.6,0.051,0.20800000000000002,0.185,0.547,0.154,2020-21\n11168,Frank Mason,ORL,27.0,180.34,86.18248,Kansas,USA,2017,2,34,4,6.3,3.0,3.0,-11.1,0.033,0.10300000000000001,0.17,0.462,0.218,2020-21\n11169,Frank Ntilikina,NYK,22.0,193.04,90.7184,None,France,2017,1,8,33,2.7,0.9,0.6,-3.6,0.019,0.077,0.134,0.512,0.095,2020-21\n11170,Fred VanVleet,TOR,27.0,185.42,89.357624,Wichita State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,19.6,4.2,6.3,3.3,0.016,0.10099999999999999,0.237,0.534,0.264,2020-21\n11171,Freddie Gillespie,TOR,24.0,205.74,111.13004,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,5.6,4.9,0.5,-9.6,0.1,0.142,0.12,0.563,0.034,2020-21\n11172,Furkan Korkmaz,PHI,23.0,200.66,91.625584,None,Turkey,2016,1,26,55,9.1,2.1,1.5,6.0,0.015,0.09,0.195,0.544,0.111,2020-21\n11173,Gabe Vincent,MIA,25.0,190.5,90.7184,California-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,4.8,1.1,1.3,-5.9,0.016,0.068,0.184,0.498,0.161,2020-21\n11174,Gabriel Deck,OKC,26.0,198.12,104.779752,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,8.4,4.0,2.4,-12.7,0.067,0.11800000000000001,0.159,0.5479999999999999,0.16,2020-21\n11175,Garrett Temple,CHI,35.0,195.58,88.45044,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,7.6,2.9,2.2,1.5,0.019,0.08199999999999999,0.126,0.525,0.10400000000000001,2020-21\n11176,Garrison Mathews,WAS,24.0,195.58,97.52228000000001,Lipscomb,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,64,5.5,1.4,0.4,-5.6,0.015,0.065,0.111,0.635,0.032,2020-21\n11177,Gary Clark,PHI,26.0,198.12,102.0582,Cincinnati,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,3.1,2.9,0.8,-7.7,0.044000000000000004,0.125,0.09699999999999999,0.436,0.064,2020-21\n11178,Gary Harris,ORL,26.0,193.04,95.25432,Michigan State,USA,2014,1,19,39,9.9,2.0,2.0,-4.2,0.019,0.054000000000000006,0.16399999999999998,0.511,0.102,2020-21\n11179,Gary Payton II,GSW,28.0,190.5,88.45044,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,2.5,1.1,0.1,2.2,0.051,0.17600000000000002,0.153,0.847,0.037000000000000005,2020-21\n11180,Gary Trent Jr.,TOR,22.0,195.58,94.800728,Duke,USA,2018,2,37,58,15.3,2.6,1.4,-1.8,0.013999999999999999,0.069,0.204,0.534,0.067,2020-21\n11181,George Hill,PHI,35.0,193.04,85.275296,Indiana-Purdue Indianapolis,USA,2008,1,26,30,8.7,2.0,2.4,-0.4,0.023,0.063,0.161,0.596,0.156,2020-21\n11182,Georges Niang,UTA,28.0,200.66,104.32616,Iowa State,USA,2016,2,50,72,6.9,2.4,0.8,14.6,0.024,0.11699999999999999,0.16899999999999998,0.602,0.071,2020-21\n11183,Giannis Antetokounmpo,MIL,26.0,210.82,109.769264,None,Greece,2013,1,15,61,28.1,11.0,5.9,9.8,0.048,0.264,0.32,0.633,0.282,2020-21\n11184,Glenn Robinson III,SAC,27.0,198.12,100.697424,Michigan,USA,2014,2,40,23,5.3,2.0,0.9,-17.3,0.027999999999999997,0.094,0.135,0.5539999999999999,0.075,2020-21\n11185,Goga Bitadze,IND,21.0,210.82,113.398,None,Georgia,2019,1,18,45,5.1,3.3,0.8,-0.8,0.095,0.14800000000000002,0.16899999999999998,0.523,0.087,2020-21\n11186,Goran Dragic,MIA,35.0,190.5,86.18248,None,Slovenia,2008,2,45,50,13.4,3.4,4.4,1.5,0.019,0.107,0.239,0.552,0.26,2020-21\n11187,Gordon Hayward,CHA,31.0,200.66,102.0582,Butler,USA,2010,1,9,44,19.6,5.9,4.1,0.7,0.024,0.14300000000000002,0.235,0.584,0.18899999999999997,2020-21\n11188,Gorgui Dieng,SAS,31.0,208.28,114.30518400000001,Louisville,Senegal,2013,1,21,38,6.8,3.7,1.3,-6.7,0.068,0.18100000000000002,0.16899999999999998,0.67,0.13,2020-21\n11189,Grant Riller,CHA,24.0,187.96,86.18248,College of Charleston,USA,2020,2,56,7,2.6,0.1,0.4,-5.4,0.0,0.04,0.22,0.75,0.3,2020-21\n11190,Grant Williams,BOS,22.0,198.12,107.047712,Tennessee,USA,2019,1,22,63,4.7,2.8,1.0,-1.9,0.04,0.113,0.12,0.546,0.079,2020-21\n11191,Grayson Allen,MEM,25.0,193.04,89.811216,Duke,USA,2018,1,21,50,10.6,3.2,2.2,0.5,0.013999999999999999,0.106,0.16399999999999998,0.586,0.11599999999999999,2020-21\n11192,Greg Whittington,DEN,28.0,203.2,95.25432,Georgetown,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,0.0,0.0,0.0,33.3,0.0,0.0,0.10300000000000001,0.0,0.0,2020-21\n11193,Hamidou Diallo,DET,22.0,195.58,91.625584,Kentucky,USA,2018,2,45,52,11.6,5.2,1.9,-8.6,0.046,0.161,0.218,0.541,0.133,2020-21\n11194,Harrison Barnes,SAC,29.0,203.2,102.0582,North Carolina,USA,2012,1,7,58,16.1,6.6,3.5,-1.8,0.031,0.152,0.16899999999999998,0.626,0.128,2020-21\n11195,Harry Giles III,POR,23.0,210.82,108.86208,Duke,USA,2017,1,20,38,2.8,3.5,0.8,-10.4,0.079,0.254,0.154,0.496,0.125,2020-21\n11196,Frank Jackson,DET,23.0,190.5,92.98635999999999,Duke,USA,2017,2,31,40,9.8,2.2,0.9,-1.0,0.021,0.092,0.207,0.598,0.079,2020-21\n11197,Hassan Whiteside,SAC,32.0,213.36,120.20188,Marshall,USA,2010,2,33,36,8.1,6.0,0.6,-8.1,0.109,0.26899999999999996,0.22699999999999998,0.5660000000000001,0.057999999999999996,2020-21\n11198,Facundo Campazzo,DEN,30.0,177.8,88.45044,None,Argentina,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,6.1,2.1,3.6,2.8,0.015,0.081,0.128,0.5579999999999999,0.215,2020-21\n11199,Ersan Ilyasova,UTA,34.0,205.74,106.59411999999999,None,Turkey,2005,2,36,17,3.8,1.7,0.2,6.7,0.047,0.14300000000000002,0.19,0.578,0.04,2020-21\n11200,Devon Dotson,CHI,21.0,187.96,83.91452,Kansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,2.1,0.5,0.6,21.7,0.039,0.061,0.16,0.5479999999999999,0.2,2020-21\n11201,Devontae Cacok,LAL,24.0,200.66,108.86208,North Carolina-Wilmington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,20,2.0,1.6,0.1,18.1,0.11699999999999999,0.183,0.154,0.5760000000000001,0.013000000000000001,2020-21\n11202,Devonte' Graham,CHA,26.0,185.42,88.45044,Kansas,USA,2018,2,34,55,14.8,2.7,5.4,2.1,0.013000000000000001,0.075,0.21100000000000002,0.552,0.272,2020-21\n11203,Dewayne Dedmon,MIA,31.0,213.36,111.13004,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,7.1,5.4,0.8,17.1,0.13699999999999998,0.282,0.183,0.735,0.083,2020-21\n11204,Didi Louzada,NOP,21.0,195.58,85.275296,None,Brazil,2019,2,35,3,2.7,1.0,1.0,-7.3,0.015,0.032,0.114,0.308,0.073,2020-21\n11205,Dillon Brooks,MEM,25.0,200.66,102.0582,Oregon,Canada,2017,2,45,67,17.2,2.9,2.3,4.5,0.026000000000000002,0.069,0.256,0.515,0.11199999999999999,2020-21\n11206,Domantas Sabonis,IND,25.0,210.82,108.86208,Gonzaga,Lithuania,2016,1,11,62,20.3,12.0,6.7,-1.9,0.066,0.259,0.239,0.601,0.28300000000000003,2020-21\n11207,Donovan Mitchell,UTA,24.0,185.42,97.52228000000001,Louisville,USA,2017,1,13,53,26.4,4.4,5.2,7.9,0.027999999999999997,0.095,0.327,0.569,0.266,2020-21\n11208,Donta Hall,ORL,23.0,208.28,104.32616,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,5.6,4.8,0.8,-6.5,0.126,0.193,0.135,0.731,0.102,2020-21\n11209,Donte DiVincenzo,MIL,24.0,193.04,92.079176,Villanova,USA,2018,1,17,66,10.4,5.8,3.1,8.1,0.043,0.155,0.163,0.542,0.13699999999999998,2020-21\n11210,Dorian Finney-Smith,DAL,28.0,200.66,99.79024,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,9.8,5.4,1.7,5.1,0.052000000000000005,0.11599999999999999,0.12,0.609,0.07,2020-21\n11211,Doug McDermott,IND,29.0,200.66,102.0582,Creighton,USA,2014,1,11,66,13.6,3.3,1.3,-1.8,0.036000000000000004,0.096,0.19399999999999998,0.635,0.075,2020-21\n11212,Draymond Green,GSW,31.0,198.12,104.32616,Michigan State,USA,2012,2,35,63,7.0,7.1,8.9,5.4,0.027999999999999997,0.184,0.128,0.53,0.345,2020-21\n11213,Drew Eubanks,SAS,24.0,205.74,111.13004,Oregon State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,54,5.8,4.5,0.8,-4.6,0.09,0.207,0.166,0.618,0.086,2020-21\n11214,Duncan Robinson,MIA,27.0,200.66,97.52228000000001,Michigan,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,13.1,3.5,1.8,2.3,0.003,0.109,0.162,0.628,0.08199999999999999,2020-21\n11215,Dwayne Bacon,ORL,25.0,198.12,100.243832,Florida State,USA,2017,2,40,72,10.9,3.1,1.3,-11.4,0.015,0.102,0.193,0.49,0.08,2020-21\n11216,Dwight Howard,PHI,35.0,208.28,120.20188,None,USA,2004,1,1,69,7.0,8.4,0.9,-2.4,0.14800000000000002,0.309,0.17300000000000001,0.61,0.076,2020-21\n11217,Dwight Powell,DAL,29.0,208.28,108.86208,Stanford,Canada,2014,2,45,58,5.9,4.0,1.1,4.0,0.086,0.158,0.129,0.688,0.09,2020-21\n11218,Dylan Windler,CLE,24.0,198.12,88.904032,Belmont,USA,2019,1,26,31,5.2,3.5,1.1,-6.5,0.039,0.171,0.14,0.5670000000000001,0.08900000000000001,2020-21\n11219,E'Twaun Moore,PHX,32.0,190.5,86.636072,Purdue,USA,2011,2,55,27,4.9,1.7,1.5,0.5,0.035,0.08,0.16399999999999998,0.523,0.14,2020-21\n11220,Ed Davis,MIN,32.0,205.74,98.88305600000001,North Carolina,USA,2010,1,13,23,2.1,5.0,0.9,-7.6,0.127,0.235,0.078,0.48700000000000004,0.1,2020-21\n11221,Edmond Sumner,IND,25.0,193.04,88.904032,Xavier,USA,2017,2,52,53,7.5,1.8,0.9,-0.4,0.02,0.083,0.17600000000000002,0.626,0.075,2020-21\n11222,Elfrid Payton,NYK,27.0,190.5,88.45044,Louisana-Lafayette,USA,2014,1,10,63,10.1,3.4,3.2,-3.0,0.040999999999999995,0.098,0.22399999999999998,0.478,0.209,2020-21\n11223,Elijah Bryant,MIL,26.0,195.58,95.25432,Brigham Young,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,16.0,6.0,3.0,14.0,0.065,0.133,0.231,0.5589999999999999,0.13,2020-21\n11224,Elijah Hughes,UTA,23.0,195.58,97.52228000000001,Syracuse,USA,2020,2,39,18,1.7,0.5,0.3,-28.8,0.013999999999999999,0.11900000000000001,0.242,0.488,0.158,2020-21\n11225,Enes Kanter,POR,29.0,208.28,113.398,None,Turkey,2011,1,3,72,11.2,11.0,1.2,4.9,0.14800000000000002,0.281,0.16899999999999998,0.636,0.069,2020-21\n11226,Eric Bledsoe,NOP,31.0,185.42,97.068688,Kentucky,USA,2010,1,18,71,12.2,3.4,3.8,-1.8,0.013000000000000001,0.1,0.18100000000000002,0.5329999999999999,0.17,2020-21\n11227,Eric Gordon,HOU,32.0,190.5,97.52228000000001,Indiana,USA,2008,1,7,27,17.8,2.1,2.6,-3.3,0.009000000000000001,0.062,0.24600000000000002,0.5770000000000001,0.147,2020-21\n11228,Eric Paschall,GSW,24.0,198.12,115.66596000000001,Villanova,USA,2019,2,41,40,9.5,3.2,1.3,-6.8,0.038,0.138,0.23399999999999999,0.561,0.125,2020-21\n11229,Evan Fournier,BOS,28.0,200.66,92.98635999999999,None,France,2012,1,20,42,17.1,3.0,3.4,-1.4,0.006999999999999999,0.094,0.222,0.598,0.17,2020-21\n11230,Henry Ellenson,TOR,24.0,208.28,108.86208,Marquette,USA,2016,1,18,2,7.5,6.0,2.5,10.6,0.061,0.205,0.16699999999999998,0.47600000000000003,0.20800000000000002,2020-21\n11231,Ignas Brazdeikis,ORL,22.0,198.12,100.243832,Michigan,Canada,2019,2,47,13,7.0,3.5,1.3,-4.3,0.040999999999999995,0.129,0.171,0.51,0.1,2020-21\n11232,Iman Shumpert,BKN,31.0,195.58,96.16150400000001,Georgia Tech,USA,2011,1,17,2,1.0,0.5,0.0,-4.3,0.077,0.0,0.185,0.25,0.0,2020-21\n11233,Jared Dudley,LAL,35.0,198.12,107.501304,Boston College,USA,2007,1,22,12,0.5,1.8,0.4,-1.7,0.047,0.213,0.055999999999999994,0.33299999999999996,0.081,2020-21\n11234,Jared Harper,NYK,23.0,177.8,79.3786,Auburn,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,0.4,0.3,0.1,-16.4,0.0,0.091,0.2,0.26,0.125,2020-21\n11235,Jaren Jackson Jr.,MEM,21.0,210.82,109.769264,Michigan State,USA,2018,1,4,11,14.4,5.6,1.1,-10.5,0.06,0.16399999999999998,0.252,0.551,0.07400000000000001,2020-21\n11236,Jarred Vanderbilt,MIN,22.0,205.74,97.068688,Kentucky,USA,2018,2,41,64,5.4,5.8,1.2,-1.1,0.096,0.21100000000000002,0.11800000000000001,0.612,0.091,2020-21\n11237,Jarrell Brantley,UTA,25.0,195.58,113.398,College of Charleston,USA,2019,2,50,28,2.3,1.0,0.5,-9.1,0.059000000000000004,0.125,0.182,0.605,0.17,2020-21\n11238,Jarrett Allen,CLE,23.0,210.82,110.22285600000001,Texas-Austin,USA,2017,1,22,63,12.8,10.0,1.7,-5.6,0.106,0.23199999999999998,0.163,0.6609999999999999,0.087,2020-21\n11239,Jarrett Culver,MIN,22.0,198.12,88.45044,Texas Tech,USA,2019,1,6,34,5.3,3.1,0.7,-10.7,0.059000000000000004,0.132,0.179,0.47600000000000003,0.079,2020-21\n11240,Javonte Green,CHI,27.0,193.04,92.98635999999999,Radford,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,3.6,1.7,0.4,1.8,0.055999999999999994,0.1,0.122,0.61,0.048,2020-21\n11241,Jaxson Hayes,NOP,21.0,210.82,99.79024,Texas-Austin,USA,2019,1,8,60,7.5,4.3,0.6,-0.9,0.087,0.161,0.156,0.675,0.057,2020-21\n11242,Jay Scrubb,LAC,20.0,195.58,99.79024, ,USA,2020,2,55,4,8.8,3.5,0.3,-2.8,0.022000000000000002,0.14,0.217,0.45799999999999996,0.015,2020-21\n11243,Jaylen Adams,MIL,25.0,182.88,102.0582,St. Bonaventure,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,0.3,0.4,0.3,-31.0,0.0,0.14300000000000002,0.17800000000000002,0.125,0.2,2020-21\n11244,Jaylen Brown,BOS,24.0,198.12,101.151016,California,USA,2016,1,3,58,24.7,6.0,3.4,1.8,0.035,0.136,0.29,0.586,0.162,2020-21\n11245,Jaylen Hoard,OKC,22.0,203.2,97.975872,Wake Forest,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,6.1,3.4,1.3,-9.1,0.061,0.128,0.156,0.547,0.11,2020-21\n11246,Jaylen Nowell,MIN,21.0,193.04,91.171992,Washington,USA,2019,2,43,42,9.0,2.3,1.5,-6.6,0.022000000000000002,0.098,0.20600000000000002,0.528,0.13,2020-21\n11247,Jayson Tatum,BOS,23.0,203.2,95.25432,Duke,USA,2017,1,3,64,26.4,7.4,4.3,3.0,0.021,0.188,0.298,0.5760000000000001,0.196,2020-21\n11248,Jeff Green,BKN,34.0,203.2,106.59411999999999,Georgetown,USA,2007,1,5,68,11.0,3.9,1.6,3.3,0.019,0.11599999999999999,0.154,0.624,0.08,2020-21\n11249,Jeff Teague,MIL,33.0,190.5,88.45044,Wake Forest,USA,2009,1,19,55,6.7,1.6,2.4,2.8,0.016,0.07400000000000001,0.174,0.562,0.182,2020-21\n11250,Jerami Grant,DET,27.0,203.2,95.25432,Syracuse,USA,2014,2,39,54,22.3,4.6,2.8,-3.2,0.018000000000000002,0.11800000000000001,0.278,0.556,0.145,2020-21\n11251,Jeremiah Martin,CLE,25.0,187.96,83.91452,Memphis,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,2.4,0.8,0.4,-16.7,0.021,0.065,0.22,0.313,0.091,2020-21\n11252,Jeremy Lamb,IND,29.0,195.58,81.64656,Connecticut,USA,2012,1,12,36,10.1,3.6,1.5,-0.3,0.032,0.13699999999999998,0.18,0.5870000000000001,0.094,2020-21\n11253,Jerome Robinson,WAS,24.0,193.04,86.18248,Boston College,USA,2018,1,13,17,4.9,2.2,1.5,-13.1,0.011000000000000001,0.105,0.161,0.4,0.114,2020-21\n11254,Jevon Carter,PHX,25.0,185.42,90.7184,West Virginia,USA,2018,2,32,60,4.1,1.5,1.2,3.3,0.022000000000000002,0.107,0.146,0.5479999999999999,0.136,2020-21\n11255,Jimmy Butler,MIA,31.0,200.66,104.32616,Marquette,USA,2011,1,30,52,21.5,6.9,7.1,5.2,0.055999999999999994,0.153,0.259,0.607,0.345,2020-21\n11256,Joe Harris,BKN,29.0,198.12,99.79024,Virginia,USA,2014,2,33,69,14.1,3.6,1.9,6.9,0.021,0.09,0.157,0.6629999999999999,0.081,2020-21\n11257,Joe Ingles,UTA,33.0,203.2,99.79024,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,12.1,3.6,4.7,11.8,0.013999999999999999,0.10800000000000001,0.162,0.672,0.23800000000000002,2020-21\n11258,Joel Embiid,PHI,27.0,213.36,127.00576000000001,Kansas,Cameroon,2014,1,3,51,28.5,10.6,2.8,12.0,0.078,0.254,0.35200000000000004,0.636,0.156,2020-21\n11259,John Collins,ATL,23.0,205.74,106.59411999999999,Wake Forest,USA,2017,1,19,63,17.6,7.4,1.2,4.3,0.064,0.183,0.214,0.645,0.065,2020-21\n11260,John Konchar,MEM,25.0,195.58,95.25432,Indiana-Purdue Fort Wayne,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,4.3,3.0,1.1,2.1,0.057,0.161,0.124,0.608,0.111,2020-21\n11261,John Wall,HOU,30.0,190.5,95.25432,Kentucky,USA,2010,1,1,40,20.6,3.2,6.9,-5.7,0.012,0.084,0.316,0.503,0.365,2020-21\n11262,James Wiseman,GSW,20.0,213.36,108.86208,Memphis,USA,2020,1,2,39,11.5,5.8,0.7,-8.8,0.063,0.19,0.231,0.552,0.05,2020-21\n11263,James Nunnally,NOP,30.0,200.66,92.98635999999999,California-Santa Barbara,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,1.7,1.0,0.3,-4.8,0.033,0.149,0.129,0.54,0.094,2020-21\n11264,James Johnson,NOP,34.0,200.66,108.86208,Wake Forest,USA,2009,1,16,51,7.2,3.5,1.9,-5.0,0.028999999999999998,0.131,0.166,0.51,0.134,2020-21\n11265,James Harden,BKN,31.0,195.58,99.79024,Arizona State,USA,2009,1,3,44,24.6,7.9,10.8,2.9,0.023,0.191,0.28300000000000003,0.618,0.442,2020-21\n11266,Immanuel Quickley,NYK,22.0,190.5,86.18248,Kentucky,USA,2020,1,25,64,11.4,2.1,2.0,7.1,0.02,0.086,0.24600000000000002,0.557,0.16399999999999998,2020-21\n11267,Isaac Bonga,WAS,21.0,203.2,81.64656,None,Germany,2018,2,39,40,2.0,1.7,0.6,-3.3,0.042,0.1,0.10099999999999999,0.461,0.07200000000000001,2020-21\n11268,Isaac Okoro,CLE,20.0,195.58,102.0582,Auburn,USA,2020,1,5,67,9.6,3.1,1.9,-8.7,0.031,0.066,0.142,0.514,0.086,2020-21\n11269,Isaiah Hartenstein,CLE,23.0,213.36,113.398,None,Germany,2017,2,43,46,5.1,3.9,1.2,2.1,0.114,0.207,0.187,0.583,0.147,2020-21\n11270,Isaiah Joe,PHI,21.0,193.04,74.84268,Arkansas,USA,2020,2,49,41,3.7,0.9,0.5,1.8,0.013999999999999999,0.083,0.163,0.5329999999999999,0.07200000000000001,2020-21\n11271,Isaiah Roby,OKC,23.0,203.2,104.32616,Nebraska-Lincoln,USA,2019,2,45,61,8.7,5.6,1.8,-14.1,0.057,0.16899999999999998,0.171,0.555,0.11800000000000001,2020-21\n11272,Isaiah Stewart,DET,20.0,203.2,113.398,Washington,USA,2020,1,16,68,7.9,6.7,0.9,-2.0,0.105,0.193,0.15,0.597,0.064,2020-21\n11273,Isaiah Thomas,NOP,32.0,175.26,83.91452,Washington,USA,2011,2,60,3,7.7,1.3,1.7,6.7,0.019,0.052000000000000005,0.27399999999999997,0.41200000000000003,0.16699999999999998,2020-21\n11274,Ish Smith,WAS,32.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,6.7,3.4,3.9,2.3,0.022000000000000002,0.131,0.155,0.473,0.242,2020-21\n11275,Ivica Zubac,LAC,24.0,213.36,108.86208,None,Croatia,2016,2,32,72,9.0,7.2,1.3,5.0,0.121,0.2,0.147,0.693,0.079,2020-21\n11276,JJ Redick,DAL,37.0,190.5,90.7184,Duke,USA,2006,1,11,44,7.4,1.5,1.2,-1.3,0.006,0.08199999999999999,0.184,0.564,0.098,2020-21\n11277,Ja Morant,MEM,21.0,190.5,78.92500799999999,Murray State,USA,2019,1,2,63,19.1,4.0,7.4,2.6,0.027000000000000003,0.091,0.267,0.537,0.321,2020-21\n11278,JaKarr Sampson,IND,28.0,200.66,97.068688,St. John's,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,4.6,2.7,0.1,1.1,0.08,0.145,0.177,0.5329999999999999,0.017,2020-21\n11279,JaMychal Green,DEN,31.0,203.2,102.965384,Alabama,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,8.1,4.8,0.9,4.1,0.07200000000000001,0.177,0.172,0.59,0.07,2020-21\n11280,Devin Vassell,SAS,20.0,195.58,90.7184,Florida State,USA,2020,1,11,62,5.5,2.8,0.9,-2.4,0.021,0.138,0.138,0.524,0.071,2020-21\n11281,JaVale McGee,DEN,33.0,213.36,122.46983999999999,Nevada-Reno,USA,2008,1,18,46,7.3,5.2,0.8,-6.1,0.105,0.231,0.228,0.541,0.098,2020-21\n11282,Jaden McDaniels,MIN,20.0,205.74,83.91452,Washington,USA,2020,1,28,63,6.8,3.7,1.1,-3.4,0.032,0.11800000000000001,0.11800000000000001,0.552,0.064,2020-21\n11283,Jae Crowder,PHX,30.0,198.12,106.59411999999999,Marquette,USA,2012,2,34,60,10.1,4.7,2.1,6.3,0.02,0.146,0.152,0.574,0.102,2020-21\n11284,Jae'Sean Tate,HOU,25.0,193.04,104.32616,Ohio State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,11.3,5.3,2.5,-3.8,0.06,0.11800000000000001,0.161,0.5760000000000001,0.127,2020-21\n11285,Jahlil Okafor,DET,25.0,208.28,122.46983999999999,Duke,USA,2015,1,3,27,5.4,2.4,0.5,-10.2,0.07,0.11900000000000001,0.17,0.644,0.066,2020-21\n11286,Jahmi'us Ramsey,SAC,20.0,190.5,86.18248,Texas Tech,USA,2020,2,43,13,3.1,0.8,0.5,2.4,0.019,0.08,0.183,0.498,0.08800000000000001,2020-21\n11287,Jake Layman,MIN,27.0,203.2,94.800728,Maryland,USA,2016,2,47,45,5.1,1.5,0.6,-5.8,0.019,0.083,0.147,0.5770000000000001,0.067,2020-21\n11288,Jakob Poeltl,SAS,25.0,215.9,111.13004,Utah,Austria,2016,1,9,69,8.6,7.9,1.9,3.2,0.114,0.17300000000000001,0.13,0.612,0.096,2020-21\n11289,Jalen Brunson,DAL,24.0,185.42,86.18248,Villanova,USA,2018,2,33,68,12.6,3.4,3.5,4.9,0.016,0.11699999999999999,0.196,0.618,0.215,2020-21\n11290,Jalen Harris,TOR,22.0,195.58,88.45044,Nevada,USA,2020,2,59,13,7.4,1.4,1.3,0.3,0.017,0.091,0.21899999999999997,0.632,0.153,2020-21\n11291,Jalen Lecque,IND,21.0,193.04,83.91452,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,1.3,1.3,0.5,-14.8,0.083,0.2,0.263,0.242,0.33299999999999996,2020-21\n11292,Jalen McDaniels,CHA,23.0,205.74,92.98635999999999,San Diego State,USA,2019,2,52,47,7.4,3.6,1.1,-9.4,0.047,0.138,0.16899999999999998,0.5539999999999999,0.09,2020-21\n11293,Jalen Smith,PHX,21.0,208.28,97.52228000000001,Maryland,USA,2020,1,10,27,2.0,1.4,0.1,-4.4,0.044000000000000004,0.174,0.161,0.499,0.037000000000000005,2020-21\n11294,Jamal Murray,DEN,24.0,190.5,97.52228000000001,Kentucky,Canada,2016,1,7,48,21.2,4.0,4.8,8.0,0.023,0.095,0.244,0.5920000000000001,0.19699999999999998,2020-21\n11295,James Ennis III,ORL,30.0,198.12,97.52228000000001,California State-Long Beach,USA,2013,2,50,41,8.4,4.0,1.5,-3.8,0.042,0.12300000000000001,0.13699999999999998,0.613,0.087,2020-21\n11296,Jabari Parker,BOS,26.0,203.2,111.13004,Duke,USA,2014,1,2,13,5.5,3.2,0.8,-5.5,0.055999999999999994,0.18,0.175,0.593,0.105,2020-21\n11297,Devin Cannady,ORL,25.0,187.96,83.007336,Princeton,USA,2019,Undrafted,Undrafted,8,4.3,0.6,0.1,-13.7,0.0,0.065,0.18100000000000002,0.547,0.023,2020-21\n11298,Devin Booker,PHX,24.0,195.58,93.439952,Kentucky,USA,2015,1,13,67,25.6,4.2,4.3,7.2,0.016,0.10800000000000001,0.319,0.5870000000000001,0.2,2020-21\n11299,Desmond Bane,MEM,23.0,195.58,97.52228000000001,TCU,USA,2020,1,30,68,9.2,3.1,1.7,0.4,0.019,0.11599999999999999,0.155,0.6,0.105,2020-21\n11300,Ben McLemore,LAL,28.0,190.5,88.45044,Kansas,USA,2013,1,7,53,7.7,1.9,0.7,-4.2,0.015,0.091,0.192,0.523,0.064,2020-21\n11301,Ben Simmons,PHI,24.0,210.82,108.86208,Louisiana State,Australia,2016,1,1,58,14.3,7.2,6.9,8.0,0.051,0.166,0.2,0.584,0.308,2020-21\n11302,Bismack Biyombo,CHA,28.0,203.2,115.66596000000001,None,DRC,2011,1,7,66,5.0,5.3,1.2,-8.9,0.094,0.15,0.113,0.574,0.087,2020-21\n11303,Blake Griffin,BKN,32.0,205.74,113.398,Oklahoma,USA,2009,1,1,46,11.0,4.9,3.0,2.1,0.028999999999999998,0.159,0.191,0.546,0.171,2020-21\n11304,Boban Marjanovic,DAL,32.0,223.52,131.54168,None,Serbia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,4.7,3.9,0.3,5.9,0.159,0.29100000000000004,0.231,0.562,0.06,2020-21\n11305,Bobby Portis,MIL,26.0,208.28,113.398,Arkansas,USA,2015,1,22,66,11.4,7.1,1.1,5.1,0.085,0.22899999999999998,0.20199999999999999,0.598,0.075,2020-21\n11306,Bogdan Bogdanovic,ATL,28.0,198.12,99.79024,None,Serbia,2014,1,27,44,16.4,3.6,3.3,3.9,0.016,0.10400000000000001,0.21,0.616,0.16899999999999998,2020-21\n11307,Bojan Bogdanovic,UTA,32.0,200.66,102.511792,None,Croatia,2011,2,31,72,17.0,3.9,1.9,9.5,0.018000000000000002,0.099,0.225,0.588,0.091,2020-21\n11308,Bol Bol,DEN,21.0,218.44,99.79024,Oregon,Sudan,2019,2,44,32,2.2,0.8,0.2,-24.9,0.0,0.154,0.191,0.534,0.067,2020-21\n11309,Brad Wanamaker,CHA,31.0,190.5,95.25432,Pittsburgh,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,5.5,1.7,2.9,-5.7,0.016,0.08,0.166,0.489,0.251,2020-21\n11310,Bradley Beal,WAS,28.0,190.5,93.89354399999999,Florida,USA,2012,1,3,60,31.3,4.7,4.4,-0.4,0.033,0.094,0.331,0.593,0.20199999999999999,2020-21\n11311,Brandon Clarke,MEM,24.0,203.2,97.52228000000001,Gonzaga,Canada,2019,1,21,59,10.3,5.6,1.6,0.2,0.064,0.16,0.16699999999999998,0.56,0.094,2020-21\n11312,Brandon Goodwin,ATL,25.0,182.88,81.64656,Florida Gulf Coast,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,47,4.9,1.5,2.0,-4.4,0.012,0.09699999999999999,0.19,0.47100000000000003,0.24600000000000002,2020-21\n11313,Brandon Ingram,NOP,23.0,203.2,86.18248,Duke,USA,2016,1,2,61,23.8,4.9,4.9,1.0,0.016,0.126,0.27899999999999997,0.584,0.218,2020-21\n11314,Brian Bowen II,IND,22.0,198.12,86.18248,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,0.5,0.5,0.0,9.4,0.0,0.158,0.098,0.33799999999999997,0.0,2020-21\n11315,Brodric Thomas,CLE,24.0,195.58,83.91452,Truman State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,3.9,1.7,0.9,-4.5,0.019,0.107,0.158,0.48700000000000004,0.115,2020-21\n11316,Brook Lopez,MIL,33.0,213.36,127.912944,Stanford,USA,2008,1,10,70,12.3,5.0,0.7,6.8,0.054000000000000006,0.115,0.166,0.611,0.033,2020-21\n11317,Bruce Brown,BKN,24.0,193.04,91.625584,Miami,USA,2018,2,42,65,8.8,5.4,1.6,3.5,0.081,0.154,0.157,0.604,0.099,2020-21\n11318,Bruno Caboclo,HOU,25.0,205.74,98.88305600000001,None,Brazil,2014,1,20,6,2.8,2.3,0.2,2.3,0.064,0.268,0.23199999999999998,0.475,0.048,2020-21\n11319,Bruno Fernando,ATL,22.0,205.74,108.86208,Maryland,Angola,2019,2,34,33,1.5,2.4,0.3,-6.0,0.066,0.256,0.133,0.475,0.069,2020-21\n11320,Bryn Forbes,MIL,27.0,187.96,92.98635999999999,Michigan State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,10.0,1.6,0.6,2.7,0.008,0.069,0.18,0.631,0.045,2020-21\n11321,Buddy Hield,SAC,28.0,193.04,99.79024,Oklahoma,Bahamas,2016,1,6,71,16.6,4.7,3.6,-1.8,0.012,0.126,0.201,0.5670000000000001,0.141,2020-21\n11322,CJ Elleby,POR,21.0,198.12,90.7184,Washington State,USA,2020,2,46,30,2.3,1.1,0.3,-5.3,0.049,0.08900000000000001,0.16,0.46799999999999997,0.076,2020-21\n11323,CJ McCollum,POR,29.0,190.5,86.18248,Lehigh,USA,2013,1,10,47,23.1,3.9,4.7,6.2,0.018000000000000002,0.099,0.265,0.5770000000000001,0.22,2020-21\n11324,Caleb Martin,CHA,25.0,195.58,92.98635999999999,Nevada-Reno,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,5.0,2.7,1.3,-4.9,0.036000000000000004,0.125,0.16399999999999998,0.465,0.12300000000000001,2020-21\n11325,Cam Reddish,ATL,21.0,203.2,98.88305600000001,Duke,USA,2019,1,10,26,11.2,4.0,1.3,-4.0,0.027999999999999997,0.109,0.183,0.488,0.066,2020-21\n11326,Cameron Johnson,PHX,25.0,203.2,95.25432,North Carolina,USA,2019,1,11,60,9.6,3.3,1.4,5.7,0.023,0.11800000000000001,0.16399999999999998,0.563,0.083,2020-21\n11327,Cameron Oliver,HOU,24.0,203.2,102.0582,Nevada,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,4,10.8,5.3,1.3,-5.2,0.05,0.188,0.174,0.619,0.086,2020-21\n11328,Cameron Payne,PHX,26.0,185.42,83.007336,Murray State,USA,2015,1,14,60,8.4,2.4,3.6,7.8,0.016,0.11900000000000001,0.193,0.602,0.281,2020-21\n11329,Bam Adebayo,MIA,23.0,205.74,115.66596000000001,Kentucky,USA,2017,1,14,64,18.7,9.0,5.4,0.6,0.07,0.204,0.233,0.626,0.267,2020-21\n11330,Axel Toupane,MIL,28.0,200.66,95.25432,None,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,8,1.8,0.8,0.5,-2.2,0.0,0.08199999999999999,0.092,0.49700000000000005,0.098,2020-21\n11331,Avery Bradley,HOU,30.0,190.5,81.64656,Texas-Austin,USA,2010,1,19,27,6.4,2.1,1.7,-10.2,0.013000000000000001,0.078,0.146,0.48700000000000004,0.10800000000000001,2020-21\n11332,Austin Rivers,DEN,28.0,193.04,90.7184,Duke,USA,2012,1,10,36,7.9,2.3,2.3,0.0,0.009000000000000001,0.08800000000000001,0.15,0.551,0.136,2020-21\n11333,Aaron Holiday,IND,24.0,182.88,83.91452,UCLA,USA,2018,1,23,66,7.2,1.3,1.9,-0.2,0.012,0.06,0.18899999999999997,0.503,0.139,2020-21\n11334,Aaron Nesmith,BOS,21.0,195.58,97.52228000000001,Vanderbilt,USA,2020,1,14,46,4.7,2.8,0.5,-0.5,0.040999999999999995,0.146,0.133,0.573,0.047,2020-21\n11335,Abdel Nader,PHX,27.0,195.58,102.0582,Iowa State,Egypt,2016,2,58,24,6.7,2.6,0.8,5.0,0.02,0.151,0.183,0.605,0.078,2020-21\n11336,Adam Mokoka,CHI,22.0,193.04,86.18248,None,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,1.1,0.4,0.4,-7.1,0.017,0.077,0.171,0.386,0.179,2020-21\n11337,Al Horford,BOS,35.0,205.74,108.86208,Florida,Dominican Republic,2007,1,3,28,14.2,6.7,3.4,-6.9,0.034,0.195,0.221,0.5379999999999999,0.20600000000000002,2020-21\n11338,Al-Farouq Aminu,CHI,30.0,203.2,99.79024,Wake Forest,USA,2010,1,8,23,4.4,4.8,1.3,-6.2,0.05,0.2,0.138,0.469,0.10099999999999999,2020-21\n11339,Alec Burks,NYK,29.0,198.12,97.068688,Colorado,USA,2011,1,12,49,12.7,4.6,2.2,5.0,0.016,0.156,0.20800000000000002,0.564,0.135,2020-21\n11340,Aleksej Pokusevski,OKC,19.0,213.36,86.18248,None,Serbia,2020,1,17,45,8.2,4.7,2.2,-16.7,0.025,0.155,0.19699999999999998,0.43,0.133,2020-21\n11341,Alen Smailagic,GSW,20.0,208.28,97.52228000000001,None,Serbia,2019,2,39,15,1.9,1.1,0.3,-17.6,0.065,0.111,0.165,0.47200000000000003,0.078,2020-21\n11342,Alex Caruso,LAL,27.0,193.04,84.368112,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,6.4,2.9,2.8,5.5,0.025,0.114,0.14400000000000002,0.547,0.19,2020-21\n11343,Alex Len,WAS,28.0,213.36,113.398,Maryland,Ukraine,2013,1,5,64,6.6,4.1,0.8,-4.0,0.077,0.174,0.161,0.643,0.069,2020-21\n11344,Alfonzo McKinnie,LAL,28.0,200.66,97.52228000000001,Wisconsin-Green Bay,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,3.1,1.4,0.2,0.7,0.076,0.113,0.16399999999999998,0.604,0.036000000000000004,2020-21\n11345,Alize Johnson,BKN,25.0,200.66,96.16150400000001,Missouri State,USA,2018,2,50,18,5.2,5.0,0.8,-4.5,0.127,0.32,0.175,0.638,0.11,2020-21\n11346,Amida Brimah,IND,27.0,208.28,104.32616,Connecticut,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,2.6,1.6,0.2,32.8,0.077,0.15,0.17600000000000002,0.6970000000000001,0.042,2020-21\n11347,Cameron Reynolds,HOU,26.0,200.66,102.0582,Tulane,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,3.0,1.0,0.4,-28.3,0.037000000000000005,0.079,0.182,0.41700000000000004,0.095,2020-21\n11348,Amir Coffey,LAC,24.0,200.66,95.25432,Minnesota,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,3.2,1.0,0.5,-1.2,0.023,0.081,0.145,0.585,0.09,2020-21\n11349,Andre Drummond,LAL,27.0,208.28,126.552168,Connecticut,USA,2012,1,9,46,14.9,12.0,2.0,-3.9,0.132,0.336,0.26899999999999996,0.519,0.124,2020-21\n11350,Andre Iguodala,MIA,37.0,198.12,97.52228000000001,Arizona,USA,2004,1,9,63,4.4,3.5,2.3,-2.5,0.03,0.134,0.109,0.519,0.153,2020-21\n11351,Andre Roberson,BKN,29.0,200.66,95.25432,Colorado,USA,2013,1,26,5,1.2,3.0,0.8,-18.4,0.10300000000000001,0.136,0.11699999999999999,0.20199999999999999,0.098,2020-21\n11352,Andrew Wiggins,GSW,26.0,200.66,89.357624,Kansas,Canada,2014,1,1,71,18.6,4.9,2.4,-0.2,0.034,0.106,0.22899999999999998,0.568,0.11,2020-21\n11353,Anfernee Simons,POR,22.0,190.5,82.10015200000001,None,USA,2018,1,24,64,7.8,2.2,1.4,0.8,0.012,0.109,0.18,0.589,0.11699999999999999,2020-21\n11354,Anthony Davis,LAL,28.0,208.28,114.758776,Kentucky,USA,2012,1,1,36,21.8,7.9,3.1,5.2,0.054000000000000006,0.198,0.287,0.556,0.154,2020-21\n11355,Anthony Edwards,MIN,19.0,193.04,102.0582,Georgia,USA,2020,1,1,72,19.3,4.7,2.9,-5.0,0.023,0.121,0.264,0.523,0.142,2020-21\n11356,Anthony Gill,WAS,28.0,200.66,104.32616,Virginia,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,26,3.1,2.0,0.4,-1.6,0.07400000000000001,0.151,0.14300000000000002,0.597,0.073,2020-21\n11357,Anthony Lamb,HOU,23.0,198.12,102.965384,Vermont,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,24,5.5,2.9,1.0,-9.2,0.055,0.109,0.14400000000000002,0.523,0.08,2020-21\n11358,Anthony Tolliver,PHI,36.0,203.2,108.86208,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,1.5,0.9,0.2,16.6,0.027999999999999997,0.071,0.09,0.433,0.025,2020-21\n11359,Anzejs Pasecniks,WAS,25.0,215.9,103.872568,None,Latvia,2017,1,25,1,0.0,1.0,1.0,-104.4,0.14300000000000002,0.0,0.375,0.0,0.33299999999999996,2020-21\n11360,Armoni Brooks,HOU,23.0,190.5,88.45044,Houston,USA,2019,Undrafted,Undrafted,20,11.2,3.4,1.5,-11.7,0.017,0.11199999999999999,0.175,0.565,0.09,2020-21\n11361,Aron Baynes,TOR,34.0,208.28,117.93392,Washington State,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,6.1,5.2,0.9,-4.4,0.08199999999999999,0.192,0.157,0.503,0.07,2020-21\n11362,Ashton Hagans,MIN,21.0,190.5,86.18248,Kentucky,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,2,0.0,0.0,0.0,-21.8,0.0,0.0,0.083,0.0,0.0,2020-21\n11363,Anderson Varejao,CLE,38.0,210.82,117.93392,None,Brazil,2004,2,30,5,2.6,4.0,0.6,-37.6,0.146,0.342,0.228,0.326,0.15,2020-21\n11364,Jonas Valanciunas,MEM,29.0,210.82,120.20188,None,Lithuania,2011,1,5,62,17.1,12.5,1.8,3.8,0.134,0.289,0.217,0.636,0.09699999999999999,2020-21\n11365,Caris LeVert,IND,26.0,198.12,92.98635999999999,Michigan,USA,2016,1,20,47,20.2,4.6,5.2,-0.2,0.022000000000000002,0.111,0.27899999999999997,0.531,0.255,2020-21\n11366,Carsen Edwards,BOS,23.0,180.34,90.7184,Purdue,USA,2019,2,33,31,4.0,0.8,0.5,-4.1,0.01,0.084,0.187,0.527,0.075,2020-21\n11367,Danny Green,PHI,34.0,198.12,97.52228000000001,North Carolina,USA,2009,2,46,69,9.5,3.8,1.7,7.1,0.028999999999999998,0.1,0.138,0.5820000000000001,0.08,2020-21\n11368,Dante Exum,HOU,25.0,195.58,97.068688,None,Australia,2014,1,5,6,3.8,2.8,2.2,3.6,0.015,0.129,0.11900000000000001,0.428,0.155,2020-21\n11369,Danuel House Jr.,HOU,28.0,198.12,99.79024,Texas A&M,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,36,8.8,3.7,1.9,-11.2,0.018000000000000002,0.121,0.153,0.525,0.11,2020-21\n11370,Dario Saric,PHX,27.0,208.28,102.0582,None,Croatia,2014,1,12,50,8.7,3.8,1.3,11.5,0.055,0.168,0.218,0.5670000000000001,0.10400000000000001,2020-21\n11371,Darius Bazley,OKC,21.0,203.2,94.34713599999999,None,USA,2019,1,23,55,13.7,7.2,1.8,-13.1,0.027000000000000003,0.193,0.218,0.491,0.091,2020-21\n11372,Darius Garland,CLE,21.0,185.42,87.089664,Vanderbilt,USA,2019,1,5,54,17.4,2.4,6.1,-6.6,0.013000000000000001,0.062,0.245,0.547,0.298,2020-21\n11373,Darius Miller,OKC,31.0,198.12,102.0582,Kentucky,USA,2012,2,46,18,4.1,1.3,1.2,7.2,0.011000000000000001,0.10300000000000001,0.127,0.685,0.151,2020-21\n11374,David Nwaba,HOU,28.0,195.58,99.336648,Cal Poly,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,9.2,3.9,1.0,-1.3,0.055,0.10800000000000001,0.163,0.557,0.07,2020-21\n11375,Davis Bertans,WAS,28.0,208.28,102.0582,None,Latvia,2011,2,42,57,11.5,2.9,0.9,2.1,0.011000000000000001,0.095,0.14800000000000002,0.62,0.043,2020-21\n11376,De'Aaron Fox,SAC,23.0,190.5,83.91452,Kentucky,USA,2017,1,5,58,25.2,3.5,7.2,-4.5,0.016,0.085,0.304,0.565,0.326,2020-21\n11377,De'Andre Hunter,ATL,23.0,203.2,102.0582,Virginia,USA,2019,1,4,23,15.0,4.8,1.9,5.5,0.024,0.125,0.19399999999999998,0.603,0.098,2020-21\n11378,De'Anthony Melton,MEM,23.0,187.96,90.7184,Southern California,USA,2018,2,46,52,9.1,3.1,2.5,6.0,0.026000000000000002,0.11800000000000001,0.18899999999999997,0.568,0.172,2020-21\n11379,DeAndre Jordan,BKN,32.0,210.82,120.20188,Texas A&M,USA,2008,2,35,57,7.5,7.5,1.6,-1.9,0.09699999999999999,0.231,0.128,0.736,0.099,2020-21\n11380,DeAndre' Bembry,TOR,26.0,195.58,95.25432,St. Joseph's (PA),USA,2016,1,21,51,5.7,2.9,2.1,0.4,0.033,0.11199999999999999,0.142,0.57,0.157,2020-21\n11381,DeMar DeRozan,SAS,31.0,198.12,99.79024,Southern California,USA,2009,1,9,61,21.6,4.2,6.9,-2.5,0.019,0.106,0.255,0.591,0.309,2020-21\n11382,DeMarcus Cousins,LAC,30.0,208.28,122.46983999999999,Kentucky,USA,2010,1,5,41,8.9,6.4,1.9,-3.2,0.07,0.293,0.239,0.537,0.174,2020-21\n11383,Dean Wade,CLE,24.0,205.74,103.418976,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,63,6.0,3.4,1.2,-9.0,0.031,0.154,0.128,0.573,0.094,2020-21\n11384,Deandre Ayton,PHX,22.0,210.82,113.398,Arizona,Bahamas,2018,1,1,69,14.4,10.5,1.4,6.3,0.11699999999999999,0.23600000000000002,0.179,0.653,0.066,2020-21\n11385,Deividas Sirvydis,DET,21.0,203.2,86.18248,None,Lithuania,2019,2,37,20,2.1,1.5,0.3,-9.7,0.0,0.225,0.15,0.48100000000000004,0.062,2020-21\n11386,Dejounte Murray,SAS,24.0,193.04,81.64656,Washington,USA,2016,1,29,67,15.7,7.1,5.4,2.3,0.026000000000000002,0.19,0.231,0.509,0.24600000000000002,2020-21\n11387,Delon Wright,SAC,29.0,195.58,83.91452,Utah,USA,2015,1,20,63,10.2,4.3,4.4,-3.5,0.036000000000000004,0.122,0.163,0.562,0.237,2020-21\n11388,Deni Avdija,WAS,20.0,205.74,95.25432,None,Israel,2020,1,9,54,6.3,4.9,1.2,-2.1,0.017,0.18100000000000002,0.11800000000000001,0.515,0.064,2020-21\n11389,Dennis Schroder,LAL,27.0,190.5,78.017824,None,Germany,2013,1,17,61,15.4,3.5,5.8,2.2,0.016,0.09300000000000001,0.22699999999999998,0.5429999999999999,0.262,2020-21\n11390,Dennis Smith Jr.,DET,23.0,187.96,92.98635999999999,North Carolina State,USA,2017,1,9,23,6.7,2.4,3.3,-2.2,0.028999999999999998,0.099,0.191,0.49200000000000005,0.276,2020-21\n11391,Denzel Valentine,CHI,27.0,193.04,99.79024,Michigan State,USA,2016,1,14,62,6.5,3.2,1.7,1.0,0.022000000000000002,0.168,0.19,0.479,0.14400000000000002,2020-21\n11392,Derrick Favors,UTA,29.0,205.74,120.20188,Georgia Tech,USA,2010,1,3,68,5.4,5.5,0.6,2.6,0.13,0.22699999999999998,0.125,0.6629999999999999,0.059000000000000004,2020-21\n11393,Derrick Jones Jr.,POR,24.0,195.58,95.25432,UNLV,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,6.8,3.5,0.8,-0.8,0.055,0.094,0.122,0.5760000000000001,0.049,2020-21\n11394,Derrick Rose,NYK,32.0,187.96,90.7184,Memphis,USA,2008,1,1,50,14.7,2.6,4.2,4.9,0.015,0.081,0.252,0.55,0.276,2020-21\n11395,Derrick White,SAS,26.0,193.04,86.18248,Colorado,USA,2017,1,29,36,15.4,3.0,3.5,5.1,0.012,0.086,0.223,0.55,0.168,2020-21\n11396,Danilo Gallinari,ATL,32.0,208.28,105.68693600000002,None,Italy,2008,1,6,51,13.3,4.1,1.5,2.7,0.015,0.155,0.21100000000000002,0.613,0.099,2020-21\n11397,Daniel Theis,CHI,29.0,203.2,111.13004,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,65,9.6,5.5,1.7,-1.3,0.057,0.16399999999999998,0.154,0.609,0.09699999999999999,2020-21\n11398,Daniel Oturu,LAC,21.0,203.2,108.86208,Minnesota,USA,2020,2,33,30,1.8,1.6,0.3,1.8,0.11900000000000001,0.157,0.174,0.47100000000000003,0.092,2020-21\n11399,Daniel Gafford,WAS,22.0,208.28,106.140528,Arkansas,USA,2019,2,38,54,7.0,4.3,0.5,4.1,0.11800000000000001,0.16,0.161,0.6970000000000001,0.051,2020-21\n11400,Cassius Stanley,IND,21.0,195.58,86.18248,Duke,USA,2020,2,54,24,1.5,0.8,0.0,9.4,0.067,0.11,0.198,0.38299999999999995,0.017,2020-21\n11401,Cassius Winston,WAS,23.0,185.42,83.91452,Michigan State,USA,2020,2,53,22,1.9,0.4,0.5,-21.4,0.0,0.087,0.182,0.575,0.222,2020-21\n11402,Cedi Osman,CLE,26.0,200.66,104.32616,None,Turkey,2015,2,31,59,10.4,3.4,2.9,-11.0,0.024,0.113,0.198,0.488,0.17300000000000001,2020-21\n11403,Chandler Hutchison,WAS,25.0,198.12,95.25432,Boise State,USA,2018,1,22,25,4.3,3.1,0.7,-5.2,0.016,0.195,0.155,0.469,0.061,2020-21\n11404,Charlie Brown Jr.,OKC,24.0,198.12,90.264808,St. Joseph's (PA),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,9,4.4,1.9,1.0,-12.7,0.017,0.091,0.14,0.42200000000000004,0.08,2020-21\n11405,Chasson Randle,ORL,28.0,187.96,83.91452,Stanford,USA,2015,Undrafted,Undrafted,41,6.5,2.0,1.8,-15.0,0.008,0.084,0.154,0.515,0.14300000000000002,2020-21\n11406,Chimezie Metu,SAC,24.0,205.74,102.0582,Southern California,USA,2018,2,49,36,6.3,3.1,0.8,-7.8,0.064,0.175,0.19399999999999998,0.5710000000000001,0.08,2020-21\n11407,Chris Boucher,TOR,28.0,205.74,90.7184,Oregon,Saint Lucia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,13.6,6.7,1.1,3.8,0.078,0.192,0.20199999999999999,0.634,0.068,2020-21\n11408,Chris Chiozza,BKN,25.0,180.34,79.3786,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,22,4.0,1.1,3.0,3.0,0.012,0.08800000000000001,0.2,0.461,0.382,2020-21\n11409,Chris Paul,PHX,36.0,182.88,79.3786,Wake Forest,USA,2005,1,4,70,16.4,4.5,8.9,6.5,0.012,0.131,0.221,0.599,0.405,2020-21\n11410,Chris Silva,SAC,24.0,203.2,106.140528,South Carolina,Gabon,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,2.1,1.8,0.4,-0.5,0.08199999999999999,0.217,0.151,0.708,0.102,2020-21\n11411,Christian Wood,HOU,25.0,208.28,97.068688,UNLV,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,41,21.0,9.6,1.7,-3.8,0.055,0.228,0.255,0.591,0.08900000000000001,2020-21\n11412,Chuma Okeke,ORL,22.0,198.12,103.872568,Auburn,USA,2019,1,16,45,7.8,4.0,2.2,-7.2,0.033,0.11699999999999999,0.142,0.511,0.132,2020-21\n11413,Clint Capela,ATL,27.0,208.28,108.86208,None,Switzerland,2014,1,25,63,15.2,14.3,0.8,6.6,0.155,0.301,0.193,0.601,0.039,2020-21\n11414,Carmelo Anthony,POR,37.0,200.66,107.95489599999999,Syracuse,USA,2003,1,3,69,13.4,3.1,1.5,-0.6,0.017,0.107,0.228,0.547,0.09699999999999999,2020-21\n11415,Coby White,CHI,21.0,195.58,88.45044,North Carolina,USA,2019,1,7,69,15.1,4.1,4.8,-2.7,0.013000000000000001,0.11599999999999999,0.21899999999999997,0.54,0.218,2020-21\n11416,Cody Zeller,CHA,28.0,210.82,108.86208,Indiana,USA,2013,1,4,48,9.4,6.8,1.8,2.0,0.115,0.21,0.177,0.599,0.125,2020-21\n11417,Cole Anthony,ORL,21.0,187.96,83.91452,North Carolina,USA,2020,1,15,47,12.9,4.7,4.1,-12.8,0.027000000000000003,0.142,0.235,0.496,0.24100000000000002,2020-21\n11418,Collin Sexton,CLE,22.0,185.42,86.18248,Alabama,USA,2018,1,8,60,24.3,3.1,4.4,-9.2,0.027000000000000003,0.063,0.28600000000000003,0.573,0.222,2020-21\n11419,Cory Joseph,DET,29.0,190.5,90.7184,University of Texas at Austin,Canada,2011,1,29,63,8.2,2.5,3.4,-5.5,0.024,0.085,0.159,0.556,0.204,2020-21\n11420,Cristiano Felicio,CHI,28.0,210.82,122.46983999999999,None,Brazil,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,1.3,1.4,0.5,7.1,0.11199999999999999,0.205,0.11699999999999999,0.574,0.155,2020-21\n11421,D'Angelo Russell,MIN,25.0,193.04,87.543256,Ohio State,USA,2015,1,2,42,19.0,2.6,5.8,-7.0,0.012,0.077,0.28300000000000003,0.555,0.32299999999999995,2020-21\n11422,D.J. Augustin,HOU,33.0,180.34,83.007336,Texas-Austin,USA,2008,1,9,57,7.7,1.6,3.3,-1.8,0.017,0.063,0.16399999999999998,0.57,0.223,2020-21\n11423,D.J. Wilson,HOU,25.0,208.28,104.779752,Michigan,USA,2017,1,17,35,5.2,3.2,0.7,-11.3,0.042,0.19899999999999998,0.195,0.511,0.08800000000000001,2020-21\n11424,DaQuan Jeffries,SAS,23.0,195.58,104.32616,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,4.1,2.3,0.7,-4.5,0.036000000000000004,0.10300000000000001,0.114,0.514,0.059000000000000004,2020-21\n11425,Dakota Mathias,PHI,25.0,193.04,90.7184,Purdue,USA,2018,Undrafted,Undrafted,8,6.0,0.9,1.6,-10.6,0.006999999999999999,0.040999999999999995,0.166,0.474,0.157,2020-21\n11426,Damian Jones,SAC,26.0,210.82,111.13004,Vanderbilt,USA,2016,1,30,39,4.7,3.1,0.7,-5.1,0.064,0.156,0.12,0.7120000000000001,0.075,2020-21\n11427,Damian Lillard,POR,30.0,187.96,88.45044,Weber State,USA,2012,1,6,67,28.8,4.2,7.5,4.0,0.012,0.10400000000000001,0.306,0.623,0.33399999999999996,2020-21\n11428,Damion Lee,GSW,28.0,195.58,95.25432,Drexel,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,6.5,3.2,1.3,1.6,0.02,0.142,0.127,0.636,0.094,2020-21\n11429,Damyean Dotson,CLE,27.0,195.58,95.25432,Houston,USA,2017,2,44,46,6.7,2.0,2.0,-12.5,0.005,0.095,0.162,0.499,0.161,2020-21\n11430,Cody Martin,CHA,25.0,195.58,92.98635999999999,Nevada-Reno,USA,2019,2,36,52,4.0,3.1,1.7,1.0,0.059000000000000004,0.126,0.12300000000000001,0.5,0.138,2020-21\n11431,Jontay Porter,MEM,21.0,210.82,108.86208,Missouri,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,11,2.0,1.3,0.1,0.9,0.065,0.149,0.182,0.64,0.033,2020-21\n11432,Jordan Bell,GSW,26.0,203.2,97.975872,Oregon,USA,2017,2,38,6,2.5,4.0,1.2,-17.0,0.069,0.18899999999999997,0.14,0.32799999999999996,0.13,2020-21\n11433,Jordan Bone,ORL,23.0,187.96,81.64656,Tennessee,USA,2019,2,57,14,4.0,1.7,1.3,-14.3,0.018000000000000002,0.102,0.121,0.519,0.14300000000000002,2020-21\n11434,Richaun Holmes,SAC,27.0,208.28,106.59411999999999,Bowling Green,USA,2015,2,37,61,14.2,8.3,1.7,0.3,0.081,0.196,0.17300000000000001,0.669,0.08199999999999999,2020-21\n11435,Ricky Rubio,MIN,30.0,190.5,86.18248,None,Spain,2009,1,5,68,8.6,3.3,6.4,-5.0,0.013999999999999999,0.11,0.155,0.516,0.33,2020-21\n11436,Robert Covington,POR,30.0,200.66,94.800728,Tennessee State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,8.5,6.7,1.7,4.8,0.026000000000000002,0.183,0.114,0.5529999999999999,0.066,2020-21\n11437,Robert Franks,ORL,24.0,200.66,102.0582,Washington State,USA,2019,Undrafted,Undrafted,7,6.1,2.0,0.7,-14.4,0.053,0.08199999999999999,0.14800000000000002,0.638,0.07,2020-21\n11438,Robert Williams III,BOS,23.0,203.2,107.501304,Texas A&M,USA,2018,1,27,52,8.0,6.9,1.8,0.4,0.136,0.23199999999999998,0.145,0.7190000000000001,0.13699999999999998,2020-21\n11439,Robert Woodard II,SAC,21.0,198.12,106.59411999999999,Mississippi State,USA,2020,2,40,13,1.5,1.2,0.2,6.6,0.08,0.235,0.21,0.425,0.055999999999999994,2020-21\n11440,Robin Lopez,WAS,33.0,213.36,127.459352,Stanford,USA,2008,1,15,71,9.0,3.8,0.8,-1.1,0.09699999999999999,0.092,0.16899999999999998,0.6609999999999999,0.06,2020-21\n11441,Rodions Kurucs,MIL,23.0,205.74,103.418976,None,Latvia,2018,2,40,21,1.5,1.1,0.5,-0.3,0.037000000000000005,0.134,0.145,0.45899999999999996,0.115,2020-21\n11442,Rodney Hood,TOR,28.0,203.2,94.34713599999999,Duke,USA,2014,1,23,55,4.5,1.9,1.0,-6.6,0.023,0.084,0.139,0.452,0.083,2020-21\n11443,Rodney McGruder,DET,29.0,193.04,92.98635999999999,Kansas State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,16,5.7,1.4,1.0,-4.0,0.042,0.078,0.179,0.619,0.128,2020-21\n11444,Romeo Langford,BOS,21.0,193.04,97.975872,Indiana,USA,2019,1,14,18,3.1,1.9,0.7,-10.1,0.04,0.077,0.111,0.436,0.069,2020-21\n11445,Rondae Hollis-Jefferson,POR,26.0,198.12,98.429464,Arizona,USA,2015,1,23,11,2.5,2.4,1.2,-1.1,0.08,0.14,0.105,0.539,0.16899999999999998,2020-21\n11446,Royce O'Neale,UTA,28.0,193.04,102.511792,Baylor,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,71,7.0,6.8,2.5,10.4,0.039,0.162,0.095,0.599,0.10300000000000001,2020-21\n11447,Rudy Gay,SAS,34.0,203.2,113.398,Connecticut,USA,2006,1,8,63,11.4,4.8,1.4,4.5,0.027999999999999997,0.17600000000000002,0.23,0.532,0.1,2020-21\n11448,Rudy Gobert,UTA,29.0,215.9,117.02673600000001,None,France,2013,1,27,71,14.3,13.5,1.3,15.9,0.11,0.28800000000000003,0.166,0.6829999999999999,0.059000000000000004,2020-21\n11449,Rui Hachimura,WAS,23.0,203.2,104.32616,Gonzaga,Japan,2019,1,9,57,13.8,5.5,1.4,-2.8,0.026000000000000002,0.139,0.18,0.5489999999999999,0.062,2020-21\n11450,Russell Westbrook,WAS,32.0,190.5,90.7184,UCLA,USA,2008,1,4,65,22.2,11.5,11.7,-1.2,0.043,0.249,0.295,0.509,0.47700000000000004,2020-21\n11451,Ryan Arcidiacono,CHI,27.0,190.5,88.45044,Villanova,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,44,3.1,1.5,1.3,0.0,0.011000000000000001,0.135,0.128,0.541,0.17600000000000002,2020-21\n11452,Saben Lee,DET,22.0,187.96,83.007336,Vanderbilt,USA,2020,2,38,48,5.6,2.0,3.6,-6.3,0.026000000000000002,0.099,0.171,0.536,0.33299999999999996,2020-21\n11453,Saddiq Bey,DET,22.0,200.66,97.52228000000001,Villanova,USA,2020,1,19,70,12.2,4.5,1.4,-5.6,0.022000000000000002,0.145,0.182,0.5670000000000001,0.077,2020-21\n11454,Sam Merrill,MIL,25.0,193.04,92.98635999999999,Utah State,USA,2020,2,60,30,3.0,1.0,0.7,-8.5,0.024,0.094,0.146,0.603,0.135,2020-21\n11455,Sean McDermott,MEM,24.0,198.12,88.45044,Butler,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,2.2,1.1,0.2,-17.7,0.031,0.087,0.10099999999999999,0.534,0.043,2020-21\n11456,Sekou Doumbouya,DET,20.0,203.2,104.32616,None,France,2019,1,15,56,5.1,2.6,0.8,-6.9,0.045,0.11699999999999999,0.17600000000000002,0.45899999999999996,0.08,2020-21\n11457,Semi Ojeleye,BOS,26.0,198.12,108.86208,Southern Methodist,USA,2017,2,37,56,4.6,2.6,0.7,-0.2,0.032,0.121,0.114,0.5529999999999999,0.054000000000000006,2020-21\n11458,Serge Ibaka,LAC,31.0,208.28,106.59411999999999,None,Republic of the Congo,2008,1,24,41,11.1,6.7,1.8,7.4,0.08,0.217,0.2,0.585,0.11,2020-21\n11459,Seth Curry,PHI,30.0,187.96,83.91452,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,57,12.5,2.4,2.7,8.2,0.006,0.07400000000000001,0.16899999999999998,0.607,0.131,2020-21\n11460,Shai Gilgeous-Alexander,OKC,22.0,198.12,81.64656,Kentucky,Canada,2018,1,11,35,23.7,4.7,5.9,-7.7,0.015,0.11900000000000001,0.28300000000000003,0.623,0.311,2020-21\n11461,Shake Milton,PHI,24.0,195.58,92.98635999999999,Southern Methodist,USA,2018,2,54,63,13.0,2.3,3.1,4.3,0.022000000000000002,0.076,0.239,0.5489999999999999,0.21,2020-21\n11462,Shaquille Harrison,DEN,27.0,200.66,86.18248,Tulsa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,34,2.1,1.4,0.7,-10.1,0.02,0.11699999999999999,0.124,0.41600000000000004,0.109,2020-21\n11463,Reggie Perry,BKN,21.0,203.2,113.398,Mississippi State,USA,2020,2,57,26,3.0,2.8,0.5,-7.3,0.11699999999999999,0.204,0.19,0.466,0.09699999999999999,2020-21\n11464,Reggie Jackson,LAC,31.0,187.96,94.34713599999999,Boston College,USA,2011,1,24,67,10.7,2.9,3.1,7.4,0.016,0.107,0.195,0.5760000000000001,0.185,2020-21\n11465,Reggie Bullock,NYK,30.0,198.12,92.98635999999999,North Carolina,USA,2013,1,25,65,10.9,3.4,1.5,2.5,0.008,0.102,0.14,0.606,0.07200000000000001,2020-21\n11466,Rayjon Tucker,PHI,23.0,190.5,94.800728,Arkansas-Little Rock,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,2.4,0.8,0.4,-5.2,0.012,0.16399999999999998,0.17600000000000002,0.645,0.154,2020-21\n11467,Norman Powell,POR,28.0,190.5,97.52228000000001,UCLA,USA,2015,2,46,69,18.6,3.1,1.9,1.8,0.018000000000000002,0.079,0.221,0.618,0.08900000000000001,2020-21\n11468,Norvel Pelle,NYK,28.0,208.28,104.779752,Iona,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,1.5,1.5,0.2,12.2,0.077,0.153,0.106,0.5670000000000001,0.032,2020-21\n11469,OG Anunoby,TOR,23.0,200.66,105.23334399999999,Indiana,United Kingdom,2017,1,23,43,15.9,5.5,2.2,3.3,0.037000000000000005,0.125,0.193,0.605,0.098,2020-21\n11470,Obi Toppin,NYK,23.0,205.74,99.79024,Dayton,USA,2020,1,8,62,4.1,2.2,0.5,2.7,0.037000000000000005,0.155,0.157,0.574,0.065,2020-21\n11471,Onyeka Okongwu,ATL,20.0,203.2,106.59411999999999,Southern California,USA,2020,1,6,50,4.6,3.3,0.4,-6.3,0.1,0.172,0.141,0.655,0.047,2020-21\n11472,Oshae Brissett,IND,23.0,200.66,95.25432,Syracuse,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,10.9,5.5,0.9,6.0,0.054000000000000006,0.149,0.149,0.638,0.042,2020-21\n11473,Otto Porter Jr.,ORL,28.0,203.2,89.811216,Georgetown,USA,2013,1,3,28,9.7,5.4,2.0,-3.0,0.044000000000000004,0.198,0.184,0.552,0.133,2020-21\n11474,P.J. Tucker,MIL,36.0,195.58,111.13004,Texas-Austin,USA,2006,2,35,52,3.7,3.9,1.2,-5.5,0.035,0.113,0.07200000000000001,0.51,0.057,2020-21\n11475,P.J. Washington,CHA,22.0,200.66,104.32616,Kentucky,USA,2019,1,12,64,12.9,6.5,2.5,0.6,0.045,0.163,0.191,0.5489999999999999,0.12,2020-21\n11476,PJ Dozier,DEN,24.0,198.12,92.98635999999999,South Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,7.7,3.6,1.8,9.5,0.031,0.133,0.166,0.501,0.11599999999999999,2020-21\n11477,Pascal Siakam,TOR,27.0,205.74,104.32616,New Mexico State,Cameroon,2016,1,27,56,21.4,7.2,4.5,3.0,0.045,0.156,0.261,0.547,0.195,2020-21\n11478,Pat Connaughton,MIL,28.0,195.58,94.800728,Notre Dame,USA,2015,2,41,69,6.8,4.8,1.2,6.9,0.039,0.152,0.113,0.578,0.064,2020-21\n11479,Patrick Beverley,LAC,32.0,185.42,81.64656,Arkansas,USA,2009,2,42,37,7.5,3.2,2.1,9.0,0.037000000000000005,0.10800000000000001,0.146,0.58,0.12300000000000001,2020-21\n11480,Patrick McCaw,TOR,25.0,200.66,82.10015200000001,UNLV,USA,2016,2,38,5,1.0,0.6,0.8,-33.0,0.027000000000000003,0.071,0.026000000000000002,1.078,0.19,2020-21\n11481,Sindarius Thornwell,ORL,26.0,193.04,97.52228000000001,South Carolina,USA,2017,2,48,21,2.0,0.9,1.0,-2.0,0.013000000000000001,0.067,0.11,0.414,0.135,2020-21\n11482,Patrick Patterson,LAC,32.0,203.2,106.59411999999999,Kentucky,USA,2010,1,14,38,5.2,2.0,0.8,2.1,0.032,0.09300000000000001,0.135,0.5710000000000001,0.069,2020-21\n11483,Patty Mills,SAS,32.0,185.42,81.64656,St.Mary's College of California,Australia,2009,2,55,68,10.8,1.7,2.4,1.4,0.01,0.053,0.177,0.57,0.142,2020-21\n11484,Paul George,LAC,31.0,203.2,99.79024,Fresno State,USA,2010,1,10,54,23.3,6.6,5.2,11.3,0.026000000000000002,0.171,0.29600000000000004,0.598,0.239,2020-21\n11485,Paul Millsap,DEN,36.0,200.66,116.573144,Louisiana Tech,USA,2006,2,47,56,9.0,4.7,1.8,4.7,0.067,0.16699999999999998,0.184,0.565,0.113,2020-21\n11486,Paul Reed,PHI,22.0,205.74,95.25432,DePaul,USA,2020,2,58,26,3.4,2.3,0.5,11.2,0.147,0.172,0.20800000000000002,0.54,0.107,2020-21\n11487,Paul Watson,TOR,26.0,198.12,95.25432,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,27,4.1,1.7,0.6,-1.7,0.012,0.129,0.133,0.649,0.081,2020-21\n11488,Payton Pritchard,BOS,23.0,185.42,88.45044,Oregon,USA,2020,1,26,66,7.7,2.4,1.8,0.6,0.025,0.099,0.162,0.5820000000000001,0.136,2020-21\n11489,Precious Achiuwa,MIA,21.0,203.2,102.0582,Memphis,Nigeria,2020,1,20,61,5.0,3.4,0.5,-7.2,0.09699999999999999,0.174,0.184,0.55,0.064,2020-21\n11490,Quinn Cook,CLE,28.0,185.42,81.64656,Duke,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,23,3.3,0.7,0.8,-3.9,0.012,0.084,0.204,0.531,0.184,2020-21\n11491,Quinndary Weatherspoon,SAS,24.0,190.5,92.98635999999999,Mississippi State,USA,2019,2,49,20,2.3,0.6,0.4,-22.6,0.024,0.07,0.18,0.547,0.107,2020-21\n11492,R.J. Hampton,ORL,20.0,193.04,79.3786,None,USA,2020,1,24,51,6.9,3.5,1.7,-14.2,0.03,0.162,0.191,0.507,0.155,2020-21\n11493,RJ Barrett,NYK,21.0,198.12,97.068688,Duke,Canada,2019,1,3,72,17.6,5.8,3.0,2.7,0.027000000000000003,0.13,0.228,0.535,0.134,2020-21\n11494,Rajon Rondo,LAC,35.0,185.42,81.64656,Kentucky,USA,2006,1,21,45,5.4,2.4,4.4,1.0,0.023,0.113,0.166,0.544,0.375,2020-21\n11495,Raul Neto,WAS,29.0,185.42,81.64656,None,Brazil,2013,2,47,64,8.7,2.4,2.3,-1.0,0.019,0.087,0.155,0.575,0.141,2020-21\n11496,Ray Spalding,HOU,24.0,205.74,102.0582,Louisville,USA,2018,2,56,2,2.0,2.0,0.0,-15.9,0.083,0.083,0.157,0.41,0.0,2020-21\n11497,Patrick Williams,CHI,19.0,200.66,97.52228000000001,Florida State,USA,2020,1,4,71,9.2,4.6,1.4,-7.1,0.033,0.131,0.146,0.562,0.068,2020-21\n11498,Noah Vonleh,BKN,25.0,208.28,116.573144,Indiana,USA,2014,1,9,4,0.0,0.3,0.3,-63.2,0.0,0.14300000000000002,0.217,0.0,0.14300000000000002,2020-21\n11499,Skylar Mays,ATL,23.0,193.04,92.98635999999999,Louisiana State,USA,2020,2,50,33,3.8,1.1,0.9,1.4,0.037000000000000005,0.095,0.18600000000000003,0.569,0.18,2020-21\n11500,Spencer Dinwiddie,BKN,28.0,195.58,97.52228000000001,Colorado,USA,2014,2,38,3,6.7,4.3,3.0,29.8,0.0,0.151,0.154,0.536,0.17300000000000001,2020-21\n11501,Trent Forrest,UTA,23.0,193.04,95.25432,Florida State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,30,2.9,1.5,1.5,-7.7,0.038,0.111,0.14400000000000002,0.5539999999999999,0.205,2020-21\n11502,Trevor Ariza,MIA,36.0,203.2,97.52228000000001,UCLA,USA,2004,2,43,30,9.4,4.8,1.8,2.8,0.033,0.15,0.149,0.542,0.08900000000000001,2020-21\n11503,Trey Burke,DAL,28.0,182.88,83.91452,Michigan,USA,2013,1,9,62,6.6,0.9,1.3,1.3,0.011000000000000001,0.047,0.193,0.544,0.129,2020-21\n11504,Trey Lyles,SAS,25.0,205.74,106.140528,Kentucky,Canada,2015,1,12,23,5.0,3.7,0.6,-14.5,0.022000000000000002,0.213,0.128,0.574,0.06,2020-21\n11505,Tristan Thompson,BOS,30.0,205.74,115.212368,Texas-Austin,Canada,2011,1,4,54,7.6,8.1,1.2,1.0,0.124,0.212,0.14400000000000002,0.54,0.073,2020-21\n11506,Troy Brown Jr.,CHI,21.0,198.12,97.52228000000001,Oregon,USA,2018,1,15,34,4.7,3.1,0.9,3.1,0.039,0.158,0.141,0.525,0.076,2020-21\n11507,Ty Jerome,OKC,23.0,195.58,88.45044,Virginia,USA,2019,1,24,33,10.7,2.8,3.6,-8.5,0.012,0.1,0.18100000000000002,0.585,0.22899999999999998,2020-21\n11508,Ty-Shon Alexander,PHX,22.0,190.5,88.45044,Creighton,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,15,0.6,0.7,0.4,-6.0,0.038,0.157,0.14300000000000002,0.349,0.2,2020-21\n11509,Tyler Bey,DAL,23.0,200.66,97.52228000000001,Colorado,USA,2020,2,36,18,1.0,1.1,0.2,-27.0,0.09,0.177,0.14300000000000002,0.37200000000000005,0.063,2020-21\n11510,Tyler Cook,DET,23.0,203.2,115.66596000000001,Iowa,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,4.9,3.0,0.5,-4.2,0.065,0.149,0.136,0.659,0.057,2020-21\n11511,Tyler Herro,MIA,21.0,195.58,88.45044,Kentucky,USA,2019,1,13,54,15.1,5.0,3.4,-2.9,0.015,0.14400000000000002,0.225,0.5429999999999999,0.184,2020-21\n11512,Tyler Johnson,BKN,29.0,190.5,84.368112,Fresno State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,5.4,2.0,1.2,3.3,0.009000000000000001,0.096,0.132,0.546,0.091,2020-21\n11513,Tyrell Terry,DAL,20.0,187.96,72.57472,Stanford,USA,2020,2,31,11,1.0,0.5,0.5,0.0,0.0,0.11800000000000001,0.135,0.318,0.158,2020-21\n11514,Tyrese Haliburton,SAC,21.0,195.58,83.91452,Iowa State,USA,2020,1,12,58,13.0,3.0,5.3,-5.6,0.022000000000000002,0.076,0.175,0.585,0.247,2020-21\n11515,Tyrese Maxey,PHI,20.0,187.96,90.7184,Kentucky,USA,2020,1,21,61,8.0,1.7,2.0,-1.6,0.011000000000000001,0.098,0.222,0.531,0.207,2020-21\n11516,Tyus Jones,MEM,25.0,182.88,88.904032,Duke,USA,2015,1,24,70,6.3,2.0,3.7,-2.8,0.016,0.09300000000000001,0.165,0.511,0.305,2020-21\n11517,Udoka Azubuike,UTA,21.0,208.28,127.00576000000001,Kansas,Nigeria,2020,1,27,15,1.1,0.9,0.0,-54.5,0.063,0.15,0.11900000000000001,0.597,0.0,2020-21\n11518,Udonis Haslem,MIA,41.0,203.2,106.59411999999999,Florida,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,4.0,1.0,0.0,66.7,0.0,0.25,0.28600000000000003,1.0,0.0,2020-21\n11519,Vernon Carey Jr.,CHA,20.0,205.74,122.46983999999999,Duke,USA,2020,2,32,19,2.4,1.4,0.1,-3.2,0.054000000000000006,0.174,0.17800000000000002,0.563,0.027999999999999997,2020-21\n11520,Victor Oladipo,MIA,29.0,193.04,96.615096,Indiana,USA,2013,1,2,33,19.8,4.8,4.6,-2.3,0.01,0.13699999999999998,0.28600000000000003,0.512,0.233,2020-21\n11521,Vincent Poirier,PHI,27.0,213.36,106.59411999999999,None,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,0.8,1.4,0.2,-19.4,0.13,0.222,0.19399999999999998,0.273,0.08,2020-21\n11522,Vlatko Cancar,DEN,24.0,203.2,107.047712,None,Slovenia,2017,2,49,41,2.1,1.2,0.3,-17.5,0.035,0.136,0.132,0.547,0.073,2020-21\n11523,Wayne Ellington,DET,33.0,193.04,93.89354399999999,North Carolina,USA,2009,1,28,46,9.6,1.8,1.5,-4.3,0.012,0.073,0.162,0.625,0.09699999999999999,2020-21\n11524,Wendell Carter Jr.,ORL,22.0,208.28,122.46983999999999,Duke,USA,2018,1,7,54,11.2,8.2,1.9,-9.0,0.091,0.21899999999999997,0.188,0.5660000000000001,0.11599999999999999,2020-21\n11525,Wenyen Gabriel,NOP,24.0,205.74,92.98635999999999,Kentucky,South Sudan,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,3.4,2.6,0.5,0.8,0.069,0.135,0.135,0.5329999999999999,0.063,2020-21\n11526,Wes Iwundu,NOP,26.0,198.12,88.45044,Kansas State,USA,2017,2,33,41,2.4,2.2,0.4,-6.6,0.025,0.13,0.10300000000000001,0.428,0.045,2020-21\n11527,Wesley Matthews,LAL,34.0,193.04,99.79024,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,58,4.8,1.6,0.9,1.9,0.018000000000000002,0.064,0.111,0.517,0.065,2020-21\n11528,Will Barton,DEN,30.0,198.12,82.10015200000001,Memphis,USA,2012,2,40,56,12.7,4.0,3.2,6.0,0.024,0.109,0.187,0.5379999999999999,0.135,2020-21\n11529,Will Magnay,NOP,23.0,208.28,106.140528,None,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,1,0.0,0.0,0.0,-148.2,0.0,0.0,0.2,0.0,0.0,2020-21\n11530,Tremont Waters,BOS,23.0,177.8,79.3786,Louisiana State,USA,2019,2,51,26,3.8,0.8,2.4,-2.0,0.021,0.062,0.204,0.541,0.38,2020-21\n11531,Tre Jones,SAS,21.0,185.42,83.91452,Duke,USA,2020,2,41,37,2.5,0.6,1.1,-13.8,0.027999999999999997,0.049,0.159,0.544,0.228,2020-21\n11532,Trae Young,ATL,22.0,185.42,81.64656,Oklahoma,USA,2018,1,5,63,25.3,3.9,9.4,5.2,0.018000000000000002,0.094,0.32,0.589,0.426,2020-21\n11533,Torrey Craig,PHX,30.0,200.66,100.243832,South Carolina Upstate,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,5.5,3.9,1.0,-3.7,0.07,0.185,0.141,0.579,0.084,2020-21\n11534,Stanley Johnson,TOR,25.0,198.12,109.769264,Arizona,USA,2015,1,8,61,4.4,2.5,1.5,-6.4,0.027000000000000003,0.128,0.13,0.519,0.127,2020-21\n11535,Stephen Curry,GSW,33.0,190.5,83.91452,Davidson,USA,2009,1,7,63,32.0,5.5,5.8,4.6,0.013000000000000001,0.135,0.331,0.655,0.28300000000000003,2020-21\n11536,Sterling Brown,HOU,26.0,195.58,99.336648,Southern Methodist,USA,2017,2,46,51,8.2,4.4,1.4,-5.4,0.028999999999999998,0.147,0.133,0.597,0.08800000000000001,2020-21\n11537,Steven Adams,NOP,27.0,210.82,120.20188,Pittsburgh,New Zealand,2013,1,12,58,7.6,8.9,1.9,-0.1,0.132,0.187,0.11800000000000001,0.596,0.08800000000000001,2020-21\n11538,Svi Mykhailiuk,OKC,24.0,200.66,92.98635999999999,Kansas,Ukraine,2018,2,47,66,8.5,2.5,1.7,-8.2,0.017,0.10400000000000001,0.19,0.529,0.127,2020-21\n11539,T.J. Leaf,POR,24.0,208.28,100.697424,UCLA,USA,2017,1,18,7,1.7,0.7,0.1,-24.8,0.0,0.106,0.138,0.551,0.038,2020-21\n11540,T.J. McConnell,IND,29.0,185.42,86.18248,Arizona,USA,2015,0,Undrafted,69,8.6,3.7,6.6,2.5,0.03,0.106,0.149,0.583,0.337,2020-21\n11541,T.J. Warren,IND,27.0,203.2,99.79024,North Carolina State,USA,2014,1,14,4,15.5,3.5,1.3,2.6,0.017,0.106,0.213,0.56,0.06,2020-21\n11542,Tacko Fall,BOS,25.0,226.06,141.067112,Central Florida,Senegal,Undrafted,Undrafted,Undrafted,19,2.5,2.7,0.2,6.3,0.12300000000000001,0.237,0.127,0.66,0.027999999999999997,2020-21\n11543,Taj Gibson,NYK,36.0,205.74,105.23334399999999,Southern California,USA,2009,1,26,45,5.4,5.6,0.8,7.3,0.102,0.151,0.095,0.6609999999999999,0.054000000000000006,2020-21\n11544,Talen Horton-Tucker,LAL,20.0,193.04,106.140528,Iowa State,USA,2019,2,46,65,9.0,2.6,2.8,1.0,0.019,0.10400000000000001,0.21,0.536,0.209,2020-21\n11545,Taurean Prince,CLE,27.0,200.66,98.88305600000001,Baylor,USA,2016,1,12,41,9.5,3.5,1.9,-6.1,0.021,0.132,0.18899999999999997,0.54,0.121,2020-21\n11546,Terance Mann,LAC,24.0,195.58,97.52228000000001,Florida State,USA,2019,2,48,67,7.0,3.6,1.6,2.7,0.044000000000000004,0.14,0.14400000000000002,0.603,0.114,2020-21\n11547,Terence Davis,SAC,24.0,193.04,91.171992,Mississippi,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,61,8.7,2.5,1.4,-2.8,0.018000000000000002,0.125,0.213,0.555,0.122,2020-21\n11548,Solomon Hill,ATL,30.0,198.12,102.511792,Arizona,USA,2013,1,23,71,4.5,3.0,1.1,1.0,0.027999999999999997,0.111,0.102,0.498,0.065,2020-21\n11549,Terrance Ferguson,PHI,23.0,198.12,86.18248,None,USA,2017,1,21,13,0.2,0.1,0.2,-17.8,0.0,0.024,0.094,0.14300000000000002,0.057,2020-21\n11550,Terry Rozier,CHA,27.0,185.42,86.18248,Louisville,USA,2015,1,16,69,20.4,4.4,4.2,-2.0,0.019,0.105,0.23800000000000002,0.575,0.193,2020-21\n11551,Thaddeus Young,CHI,33.0,203.2,106.59411999999999,Georgia Tech,USA,2007,1,12,68,12.1,6.2,4.3,4.1,0.105,0.154,0.21600000000000003,0.578,0.253,2020-21\n11552,Thanasis Antetokounmpo,MIL,28.0,198.12,99.336648,None,Greece,2014,2,51,57,2.9,2.2,0.8,2.5,0.09300000000000001,0.113,0.147,0.523,0.113,2020-21\n11553,Theo Maledon,OKC,20.0,193.04,79.3786,None,France,2020,2,34,65,10.1,3.2,3.5,-16.5,0.012,0.10099999999999999,0.188,0.489,0.19699999999999998,2020-21\n11554,Theo Pinson,NYK,25.0,195.58,96.16150400000001,North Carolina,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,17,0.1,0.3,0.1,-16.0,0.0,0.114,0.11800000000000001,0.111,0.063,2020-21\n11555,Thomas Bryant,WAS,23.0,208.28,112.490816,Indiana,USA,2017,2,42,10,14.3,6.1,1.5,-2.1,0.063,0.163,0.163,0.7040000000000001,0.079,2020-21\n11556,Thon Maker,CLE,24.0,213.36,100.243832,None,South Sudan,2016,1,10,8,3.8,2.3,0.5,-10.9,0.09300000000000001,0.11800000000000001,0.145,0.657,0.1,2020-21\n11557,Tim Frazier,MEM,30.0,182.88,77.11064,Penn State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,5,1.6,1.6,3.2,7.8,0.0,0.107,0.17800000000000002,0.177,0.33299999999999996,2020-21\n11558,Tim Hardaway Jr.,DAL,29.0,195.58,92.98635999999999,Michigan,USA,2013,1,24,70,16.6,3.3,1.8,2.1,0.01,0.10099999999999999,0.23,0.589,0.098,2020-21\n11559,Timothe Luwawu-Cabarrot,BKN,26.0,200.66,99.79024,None,France,2016,1,24,58,6.4,2.2,1.2,-0.4,0.026000000000000002,0.092,0.165,0.493,0.08800000000000001,2020-21\n11560,Tobias Harris,PHI,28.0,203.2,102.511792,Tennessee,USA,2011,1,19,62,19.5,6.8,3.5,7.2,0.032,0.17,0.237,0.597,0.175,2020-21\n11561,Tomas Satoransky,CHI,29.0,200.66,95.25432,None,Czech Republic,2012,2,32,58,7.7,2.4,4.7,-0.8,0.024,0.087,0.15,0.614,0.278,2020-21\n11562,Tony Bradley,OKC,23.0,208.28,112.490816,North Carolina,USA,2017,1,28,42,7.1,5.7,0.9,-1.8,0.121,0.22399999999999998,0.154,0.6779999999999999,0.077,2020-21\n11563,Tony Snell,ATL,29.0,198.12,96.615096,New Mexico,USA,2013,1,20,47,5.3,2.4,1.3,2.2,0.019,0.09,0.084,0.708,0.08,2020-21\n11564,Terrence Ross,ORL,30.0,198.12,93.439952,Washington,USA,2012,1,8,46,15.6,3.4,2.3,-8.8,0.01,0.10400000000000001,0.23,0.53,0.133,2020-21\n11565,Willy Hernangomez,NOP,27.0,210.82,113.398,None,Spain,2015,2,35,47,7.8,7.1,1.1,0.0,0.134,0.247,0.166,0.591,0.08199999999999999,2020-21\n11566,Nikola Vucevic,CHI,30.0,210.82,117.93392,Southern California,Montenegro,2011,1,16,70,23.4,11.7,3.8,-7.0,0.059000000000000004,0.289,0.292,0.56,0.207,2020-21\n11567,Nicolo Melli,DAL,30.0,205.74,107.047712,None,Italy,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,3.0,2.7,1.0,1.1,0.046,0.166,0.12300000000000001,0.441,0.10800000000000001,2020-21\n11568,Kenrich Williams,OKC,26.0,198.12,95.25432,TCU,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,66,8.0,4.1,2.3,-6.3,0.055999999999999994,0.129,0.14800000000000002,0.599,0.153,2020-21\n11569,Kent Bazemore,GSW,31.0,193.04,88.45044,Old Dominion,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,7.2,3.4,1.6,5.9,0.019,0.14,0.159,0.564,0.10800000000000001,2020-21\n11570,Kentavious Caldwell-Pope,LAL,28.0,195.58,92.532768,Georgia,USA,2013,1,8,67,9.7,2.7,1.9,3.3,0.015,0.081,0.139,0.588,0.091,2020-21\n11571,Kenyon Martin Jr.,HOU,20.0,198.12,97.52228000000001,None,USA,2020,2,52,45,9.3,5.4,1.1,-11.5,0.063,0.159,0.154,0.59,0.068,2020-21\n11572,Kevin Durant,BKN,32.0,208.28,108.86208,Texas-Austin,USA,2007,1,2,35,26.9,7.1,5.6,10.7,0.012,0.18,0.303,0.6659999999999999,0.252,2020-21\n11573,Kevin Huerter,ATL,22.0,200.66,86.18248,Maryland,USA,2018,1,19,69,11.9,3.3,3.5,1.7,0.017,0.09,0.16699999999999998,0.541,0.161,2020-21\n11574,Kevin Knox II,NYK,21.0,200.66,97.52228000000001,Kentucky,USA,2018,1,9,42,3.9,1.5,0.5,-3.5,0.02,0.10099999999999999,0.152,0.537,0.064,2020-21\n11575,Kevin Love,CLE,32.0,203.2,113.851592,UCLA,USA,2008,1,5,25,12.2,7.4,2.5,-6.5,0.026000000000000002,0.272,0.21100000000000002,0.556,0.153,2020-21\n11576,Kevin Porter Jr.,HOU,21.0,193.04,92.079176,Southern California,USA,2019,1,30,26,16.6,3.8,6.3,-12.6,0.022000000000000002,0.098,0.247,0.528,0.293,2020-21\n11577,Kevon Looney,GSW,25.0,205.74,100.697424,UCLA,USA,2015,1,30,61,4.1,5.3,2.0,6.0,0.098,0.165,0.092,0.575,0.132,2020-21\n11578,Khem Birch,TOR,28.0,205.74,105.68693600000002,UNLV,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,67,7.2,5.8,1.3,-3.6,0.10099999999999999,0.138,0.133,0.552,0.085,2020-21\n11579,Khris Middleton,MIL,29.0,200.66,100.697424,Texas A&M,USA,2012,2,39,68,20.4,6.0,5.4,6.2,0.023,0.14300000000000002,0.245,0.588,0.22699999999999998,2020-21\n11580,Khyri Thomas,HOU,25.0,190.5,95.25432,Creighton,USA,2018,2,38,5,16.4,3.6,5.0,7.3,0.047,0.07200000000000001,0.20800000000000002,0.586,0.21,2020-21\n11581,Killian Hayes,DET,19.0,195.58,88.45044,None,France,2020,1,7,26,6.8,2.7,5.3,-10.1,0.009000000000000001,0.092,0.185,0.42200000000000004,0.299,2020-21\n11582,Killian Tillie,MEM,23.0,205.74,99.79024,Gonzaga,France,Undrafted,Undrafted,Undrafted,18,3.2,1.3,0.4,9.6,0.031,0.08199999999999999,0.14800000000000002,0.461,0.063,2020-21\n11583,Kira Lewis Jr.,NOP,20.0,185.42,77.11064,Alabama,USA,2020,1,13,54,6.4,1.3,2.3,0.8,0.012,0.064,0.17600000000000002,0.47700000000000004,0.191,2020-21\n11584,Kostas Antetokounmpo,LAL,23.0,208.28,90.7184,Dayton,Greece,2018,2,60,15,0.8,1.3,0.1,22.1,0.059000000000000004,0.21100000000000002,0.172,0.382,0.023,2020-21\n11585,Kris Dunn,ATL,27.0,190.5,92.98635999999999,Providence,USA,2016,1,5,4,1.3,1.5,0.5,-31.4,0.0,0.125,0.157,0.182,0.08,2020-21\n11586,Kristaps Porzingis,DAL,25.0,220.98,108.86208,None,Latvia,2015,1,4,43,20.1,8.9,1.6,0.7,0.062,0.21899999999999997,0.259,0.5820000000000001,0.081,2020-21\n11587,Kyle Anderson,MEM,27.0,205.74,104.32616,UCLA,USA,2014,1,30,69,12.4,5.7,3.6,1.6,0.026000000000000002,0.17300000000000001,0.18100000000000002,0.578,0.182,2020-21\n11588,Kyle Guy,SAC,23.0,185.42,75.749864,Virginia,USA,2019,2,55,31,2.8,1.1,1.0,-4.2,0.019,0.128,0.185,0.449,0.184,2020-21\n11589,Kyle Kuzma,LAL,25.0,208.28,100.243832,Utah,USA,2017,1,27,68,12.9,6.1,1.9,-0.6,0.054000000000000006,0.157,0.198,0.546,0.1,2020-21\n11590,Kyle Lowry,TOR,35.0,182.88,88.904032,Villanova,USA,2006,1,24,46,17.2,5.4,7.3,-0.3,0.021,0.133,0.209,0.593,0.311,2020-21\n11591,Kyrie Irving,BKN,29.0,187.96,88.45044,Duke,Australia,2011,1,1,54,26.9,4.8,6.0,5.6,0.028999999999999998,0.10099999999999999,0.297,0.614,0.26899999999999996,2020-21\n11592,LaMarcus Aldridge,BKN,35.0,210.82,113.398,University of Texas at Austin,USA,2006,1,2,26,13.5,4.5,1.9,-2.8,0.027000000000000003,0.14800000000000002,0.22399999999999998,0.556,0.109,2020-21\n11593,LaMelo Ball,CHA,19.0,198.12,81.64656,None,USA,2020,1,3,51,15.7,5.9,6.1,-3.1,0.040999999999999995,0.161,0.247,0.539,0.322,2020-21\n11594,Lamar Stevens,CLE,23.0,198.12,104.32616,Penn State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,4.1,2.4,0.6,-10.4,0.044000000000000004,0.145,0.152,0.521,0.079,2020-21\n11595,Landry Shamet,BKN,24.0,193.04,86.18248,Wichita State,USA,2018,1,26,61,9.3,1.8,1.6,1.1,0.008,0.067,0.16399999999999998,0.578,0.09699999999999999,2020-21\n11596,Langston Galloway,PHX,29.0,185.42,90.7184,St. Joseph's (PA),USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,40,4.8,1.1,0.7,3.2,0.017,0.08,0.163,0.605,0.08,2020-21\n11597,Kendrick Nunn,MIA,25.0,187.96,86.18248,Oakland,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,56,14.6,3.2,2.6,-0.4,0.013000000000000001,0.096,0.205,0.596,0.14,2020-21\n11598,Kemba Walker,OKC,31.0,182.88,83.46092800000001,Connecticut,USA,2011,1,9,43,19.3,4.0,4.9,3.1,0.012,0.113,0.256,0.5589999999999999,0.233,2020-21\n11599,Kelly Oubre Jr.,GSW,25.0,200.66,92.079176,Kansas,USA,2015,1,15,55,15.4,6.0,1.3,-4.6,0.046,0.135,0.215,0.529,0.067,2020-21\n11600,Kelly Olynyk,HOU,30.0,210.82,108.86208,Gonzaga,Canada,2013,1,13,70,13.5,7.0,2.9,-2.5,0.043,0.196,0.19,0.61,0.151,2020-21\n11601,Jordan Clarkson,UTA,29.0,193.04,87.996848,Missouri,USA,2014,2,46,68,18.4,4.0,2.5,7.8,0.025,0.11699999999999999,0.28600000000000003,0.5489999999999999,0.149,2020-21\n11602,Jordan McLaughlin,MIN,25.0,180.34,83.91452,Southern California,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,51,5.0,2.1,3.8,-6.3,0.02,0.09,0.133,0.502,0.292,2020-21\n11603,Jordan Nwora,MIL,22.0,203.2,102.0582,Louisville,USA,2020,2,45,30,5.7,2.0,0.2,-0.3,0.033,0.162,0.254,0.586,0.04,2020-21\n11604,Jordan Poole,GSW,22.0,193.04,87.996848,Michigan,USA,2019,1,28,51,12.0,1.8,1.9,0.7,0.015,0.07400000000000001,0.24600000000000002,0.581,0.161,2020-21\n11605,Josh Green,DAL,20.0,195.58,90.7184,Arizona,Australia,2020,1,18,39,2.6,2.0,0.7,1.9,0.059000000000000004,0.11,0.11199999999999999,0.49,0.083,2020-21\n11606,Josh Hall,OKC,20.0,205.74,86.18248,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,4.1,2.8,1.3,-13.2,0.016,0.151,0.174,0.363,0.11800000000000001,2020-21\n11607,Josh Hart,NOP,26.0,195.58,97.52228000000001,Villanova,USA,2017,1,30,47,9.2,8.0,2.3,-0.2,0.039,0.23399999999999999,0.133,0.5660000000000001,0.109,2020-21\n11608,Josh Jackson,DET,24.0,203.2,93.89354399999999,Kansas,USA,2017,1,4,62,13.4,4.1,2.3,-3.4,0.035,0.12300000000000001,0.254,0.516,0.15,2020-21\n11609,Josh Okogie,MIN,22.0,193.04,96.615096,Georgia Tech,Nigeria,2018,1,20,59,5.4,2.6,1.1,-6.6,0.048,0.079,0.11900000000000001,0.524,0.07200000000000001,2020-21\n11610,Josh Richardson,DAL,27.0,195.58,90.7184,Tennessee,USA,2015,2,40,59,12.1,3.3,2.6,-0.2,0.027999999999999997,0.079,0.18100000000000002,0.537,0.12300000000000001,2020-21\n11611,Jrue Holiday,MIL,31.0,190.5,92.98635999999999,UCLA,USA,2009,1,17,59,17.7,4.5,6.1,9.2,0.037000000000000005,0.09300000000000001,0.217,0.5920000000000001,0.253,2020-21\n11612,Juan Toscano-Anderson,GSW,28.0,198.12,94.800728,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,53,5.7,4.4,2.8,3.8,0.026000000000000002,0.172,0.10800000000000001,0.6759999999999999,0.18100000000000002,2020-21\n11613,Juancho Hernangomez,MIN,25.0,205.74,97.068688,None,Spain,2016,1,15,52,7.2,3.9,0.7,-4.9,0.047,0.177,0.16699999999999998,0.5489999999999999,0.055,2020-21\n11614,Julius Randle,NYK,26.0,203.2,113.398,Kentucky,USA,2014,1,7,71,24.1,10.2,6.0,3.0,0.031,0.22699999999999998,0.285,0.5670000000000001,0.26899999999999996,2020-21\n11615,Larry Nance Jr.,CLE,28.0,200.66,111.13004,Wyoming,USA,2015,1,27,35,9.3,6.7,3.1,-5.6,0.049,0.16899999999999998,0.139,0.557,0.145,2020-21\n11616,Justin Holiday,IND,32.0,198.12,81.64656,Washington,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,72,10.5,3.6,1.7,-0.6,0.013999999999999999,0.098,0.138,0.5710000000000001,0.07,2020-21\n11617,Justin James,SAC,24.0,200.66,86.18248,Wyoming,USA,2019,2,40,36,3.9,0.8,0.6,-8.5,0.027000000000000003,0.067,0.192,0.5479999999999999,0.109,2020-21\n11618,Justin Patton,HOU,24.0,210.82,109.315672,Creighton,USA,2017,1,16,13,5.4,3.8,1.1,-14.1,0.047,0.142,0.128,0.488,0.084,2020-21\n11619,Justin Robinson,OKC,23.0,185.42,88.45044,Virginia Tech ,USA,2019,Undrafted,Undrafted,9,2.3,0.8,1.0,-22.0,0.011000000000000001,0.067,0.111,0.45299999999999996,0.15,2020-21\n11620,Justise Winslow,MEM,25.0,198.12,100.697424,Duke,USA,2015,1,10,26,6.8,4.5,1.9,-6.1,0.032,0.187,0.212,0.395,0.14,2020-21\n11621,Jusuf Nurkic,POR,26.0,210.82,131.54168,None,Bosnia and Herzegovina,2014,1,16,37,11.5,9.0,3.4,6.9,0.094,0.28300000000000003,0.217,0.5539999999999999,0.20600000000000002,2020-21\n11622,Juwan Morgan,UTA,24.0,200.66,105.23334399999999,Indiana,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,29,1.2,1.0,0.3,-34.1,0.051,0.133,0.102,0.529,0.10099999999999999,2020-21\n11623,KZ Okpala,MIA,22.0,203.2,97.52228000000001,Stanford,USA,2019,2,32,37,2.5,1.8,0.5,-6.8,0.047,0.10400000000000001,0.115,0.44799999999999995,0.06,2020-21\n11624,Karim Mane,ORL,21.0,190.5,86.18248,None,Senegal,Undrafted,Undrafted,Undrafted,10,1.1,1.4,0.4,-12.0,0.01,0.151,0.085,0.36200000000000004,0.061,2020-21\n11625,Karl-Anthony Towns,MIN,25.0,210.82,112.490816,Kentucky,USA,2015,1,1,50,24.8,10.6,4.5,-0.1,0.075,0.237,0.28600000000000003,0.612,0.21600000000000003,2020-21\n11626,Kawhi Leonard,LAC,30.0,200.66,102.0582,San Diego State,USA,2011,1,15,52,24.8,6.5,5.2,12.2,0.034,0.161,0.282,0.622,0.23800000000000002,2020-21\n11627,Keita Bates-Diop,SAS,25.0,203.2,103.872568,Ohio State,USA,2018,2,48,30,2.6,1.6,0.4,-7.7,0.037000000000000005,0.154,0.14400000000000002,0.518,0.075,2020-21\n11628,Kelan Martin,IND,25.0,195.58,104.32616,Butler,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,35,4.5,2.2,0.5,15.6,0.052000000000000005,0.159,0.19899999999999998,0.551,0.071,2020-21\n11629,Keldon Johnson,SAS,21.0,195.58,99.79024,Kentucky,USA,2019,1,29,69,12.8,6.0,1.8,-3.8,0.045,0.163,0.18899999999999997,0.557,0.087,2020-21\n11630,Keljin Blevins,POR,25.0,193.04,90.7184,Montana State,USA,2019,Undrafted,Undrafted,17,0.7,0.6,0.2,-22.2,0.031,0.071,0.126,0.3,0.083,2020-21\n11631,Justin Jackson,MIL,26.0,203.2,99.79024,North Carolina,USA,2017,1,15,34,7.2,2.3,1.5,-3.0,0.026000000000000002,0.1,0.195,0.516,0.136,2020-21\n11632,Nikola Jokic,DEN,26.0,210.82,128.820128,None,Serbia,2014,2,41,72,26.4,10.8,8.3,7.7,0.087,0.237,0.293,0.647,0.377,2020-21\n11633,Lauri Markkanen,CHI,24.0,213.36,108.86208,Arizona,Finland,2017,1,7,51,13.6,5.3,0.9,-2.8,0.027000000000000003,0.17300000000000001,0.19699999999999998,0.619,0.051,2020-21\n11634,Lonnie Walker IV,SAS,22.0,193.04,92.532768,Miami,USA,2018,1,18,60,11.2,2.6,1.7,-6.3,0.009000000000000001,0.09300000000000001,0.19899999999999998,0.523,0.095,2020-21\n11635,Michael Porter Jr.,DEN,23.0,208.28,98.88305600000001,Missouri,USA,2018,1,14,61,19.0,7.3,1.1,8.3,0.051,0.18899999999999997,0.214,0.6629999999999999,0.052000000000000005,2020-21\n11636,Mikal Bridges,PHX,24.0,198.12,94.800728,Villanova,USA,2018,1,10,72,13.5,4.3,2.1,7.4,0.035,0.099,0.147,0.667,0.085,2020-21\n11637,Mike Conley,UTA,33.0,185.42,79.3786,Ohio State,USA,2007,1,4,51,16.2,3.5,6.0,16.7,0.024,0.08199999999999999,0.22399999999999998,0.589,0.303,2020-21\n11638,Mike James,BKN,30.0,185.42,79.3786,Lamar,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,7.7,2.5,4.2,4.1,0.013000000000000001,0.11199999999999999,0.231,0.48100000000000004,0.303,2020-21\n11639,Mike Muscala,OKC,29.0,208.28,108.86208,Bucknell,USA,2013,2,44,35,9.7,3.8,0.8,0.6,0.027999999999999997,0.157,0.19399999999999998,0.599,0.069,2020-21\n11640,Mike Scott,PHI,32.0,200.66,107.501304,Virginia,USA,2012,2,43,51,4.2,2.4,0.8,-0.2,0.012,0.129,0.11599999999999999,0.49200000000000005,0.064,2020-21\n11641,Miles Bridges,CHA,23.0,198.12,102.0582,Michigan State,USA,2018,1,12,66,12.7,6.0,2.2,0.3,0.040999999999999995,0.158,0.17,0.625,0.113,2020-21\n11642,Mitchell Robinson,NYK,23.0,213.36,108.86208,Western Kentucky,USA,2018,2,36,31,8.3,8.1,0.5,-0.4,0.124,0.155,0.114,0.642,0.03,2020-21\n11643,Miye Oni,UTA,23.0,195.58,93.439952,Yale,USA,2019,2,58,54,1.9,1.6,0.5,8.8,0.043,0.106,0.095,0.517,0.071,2020-21\n11644,Mo Bamba,ORL,23.0,213.36,104.779752,Texas-Austin,USA,2018,1,6,46,8.0,5.8,0.8,-12.9,0.091,0.24,0.21,0.556,0.08199999999999999,2020-21\n11645,Monte Morris,DEN,26.0,187.96,83.007336,Iowa State,USA,2017,2,51,47,10.2,2.0,3.2,6.2,0.009000000000000001,0.071,0.161,0.574,0.172,2020-21\n11646,Montrezl Harrell,LAL,27.0,200.66,108.86208,Louisville,USA,2015,2,32,69,13.5,6.2,1.1,1.4,0.1,0.16699999999999998,0.21100000000000002,0.65,0.078,2020-21\n11647,Moritz Wagner,ORL,24.0,210.82,111.13004,Michigan,Germany,2018,1,25,45,6.9,3.2,1.1,-7.9,0.035,0.149,0.17800000000000002,0.58,0.107,2020-21\n11648,Moses Brown,BOS,21.0,218.44,111.13004,UCLA,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,43,8.6,8.9,0.2,-18.3,0.14300000000000002,0.23800000000000002,0.157,0.5720000000000001,0.017,2020-21\n11649,Mychal Mulder,GSW,27.0,190.5,83.46092800000001,Kentucky,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,60,5.6,1.0,0.4,2.9,0.01,0.062,0.157,0.613,0.047,2020-21\n11650,Myles Turner,IND,25.0,210.82,113.398,Texas-Austin,USA,2015,1,11,47,12.6,6.5,1.0,1.3,0.043,0.159,0.16699999999999998,0.599,0.047,2020-21\n11651,Naji Marshall,NOP,23.0,200.66,99.79024,Xavier,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,7.7,4.6,2.8,-1.5,0.02,0.182,0.16,0.508,0.165,2020-21\n11652,Nassir Little,POR,21.0,195.58,99.79024,North Carolina,USA,2019,1,25,48,4.6,2.7,0.5,-2.2,0.046,0.14400000000000002,0.135,0.589,0.049,2020-21\n11653,Nate Darling,CHA,22.0,198.12,90.7184,Delaware,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,7,1.3,0.1,0.1,-54.3,0.032,0.0,0.133,0.541,0.111,2020-21\n11654,Nate Hinton,DAL,22.0,195.58,95.25432,Houston,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,21,2.0,0.4,0.4,-28.2,0.009000000000000001,0.091,0.217,0.442,0.151,2020-21\n11655,Nathan Knight,ATL,23.0,208.28,114.758776,William & Mary,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,33,3.8,2.2,0.2,-4.3,0.09300000000000001,0.155,0.207,0.499,0.045,2020-21\n11656,Naz Reid,MIN,21.0,205.74,119.74828799999999,Louisiana State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,70,11.2,4.6,1.0,-9.7,0.054000000000000006,0.17300000000000001,0.218,0.599,0.08800000000000001,2020-21\n11657,Nemanja Bjelica,MIA,33.0,208.28,106.140528,None,Serbia,2010,2,35,37,6.5,3.4,1.9,-6.7,0.049,0.172,0.179,0.5539999999999999,0.16,2020-21\n11658,Nerlens Noel,NYK,27.0,210.82,99.79024,Kentucky,USA,2013,1,6,64,5.1,6.4,0.7,0.7,0.094,0.16399999999999998,0.092,0.638,0.040999999999999995,2020-21\n11659,Nick Richards,CHA,23.0,213.36,111.13004,Kentucky,Jamaica,2020,2,42,18,0.8,0.6,0.1,-10.5,0.055999999999999994,0.096,0.111,0.542,0.054000000000000006,2020-21\n11660,Nickeil Alexander-Walker,NOP,22.0,198.12,92.98635999999999,Virginia Tech,Canada,2019,1,17,46,11.0,3.1,2.2,-3.3,0.012,0.127,0.228,0.522,0.155,2020-21\n11661,Nico Mannion,GSW,20.0,187.96,86.18248,Arizona,Italy,2020,2,48,30,4.1,1.5,2.3,-9.4,0.016,0.107,0.18600000000000003,0.48700000000000004,0.27,2020-21\n11662,Nicolas Batum,LAC,32.0,203.2,104.32616,None,France,2008,1,25,67,8.1,4.7,2.2,8.9,0.028999999999999998,0.14300000000000002,0.11599999999999999,0.617,0.105,2020-21\n11663,Nicolas Claxton,BKN,22.0,210.82,97.52228000000001,Georgia,USA,2019,2,31,32,6.6,5.2,0.9,12.3,0.07400000000000001,0.187,0.136,0.612,0.068,2020-21\n11664,Michael Carter-Williams,ORL,29.0,195.58,86.18248,Syracuse,USA,2013,1,11,31,8.8,4.5,4.2,-2.5,0.044000000000000004,0.12300000000000001,0.198,0.449,0.23800000000000002,2020-21\n11665,Mfiondu Kabengele,CLE,23.0,205.74,113.398,Florida State,Canada,2019,1,27,39,2.4,1.5,0.4,-14.2,0.039,0.151,0.168,0.486,0.099,2020-21\n11666,Meyers Leonard,MIA,29.0,213.36,117.93392,Illinois,USA,2012,1,11,3,3.3,2.3,0.7,-1.4,0.0,0.24100000000000002,0.152,0.635,0.105,2020-21\n11667,Maxi Kleber,DAL,29.0,208.28,108.86208,None,Germany,Undrafted,Undrafted,Undrafted,50,7.1,5.2,1.4,4.6,0.035,0.151,0.10300000000000001,0.606,0.066,2020-21\n11668,Lonzo Ball,NOP,23.0,198.12,86.18248,UCLA,USA,2017,1,2,55,14.6,4.8,5.7,0.5,0.018000000000000002,0.129,0.20199999999999999,0.551,0.24600000000000002,2020-21\n11669,Lou Williams,ATL,34.0,185.42,79.3786,None,USA,2005,2,45,66,11.3,2.1,3.4,1.8,0.015,0.08,0.244,0.519,0.233,2020-21\n11670,Louis King,SAC,22.0,200.66,92.98635999999999,Oregon,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,6,7.3,3.0,1.5,-3.3,0.051,0.135,0.191,0.6,0.18,2020-21\n11671,Luguentz Dort,OKC,22.0,190.5,97.52228000000001,Arizona State,Canada,Undrafted,Undrafted,Undrafted,52,14.0,3.6,1.7,-7.2,0.023,0.092,0.218,0.513,0.09,2020-21\n11672,Luka Doncic,DAL,22.0,200.66,104.32616,None,Slovenia,2018,1,3,66,27.7,8.0,8.6,3.9,0.024,0.20199999999999999,0.35,0.5870000000000001,0.425,2020-21\n11673,Luka Samanic,SAS,21.0,208.28,102.965384,None,Croatia,2019,1,19,33,3.7,2.1,0.5,-2.0,0.049,0.158,0.187,0.518,0.073,2020-21\n11674,Luke Kennard,LAC,25.0,195.58,93.439952,Duke,USA,2017,1,12,63,8.3,2.6,1.7,-0.4,0.013000000000000001,0.11800000000000001,0.166,0.608,0.12,2020-21\n11675,Luke Kornet,BOS,25.0,218.44,113.398,Vanderbilt,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,31,3.4,2.2,0.8,5.8,0.040999999999999995,0.14400000000000002,0.135,0.511,0.095,2020-21\n11676,Malachi Flynn,TOR,23.0,185.42,79.3786,San Diego State,USA,2020,1,29,47,7.5,2.5,2.9,-5.6,0.01,0.114,0.183,0.484,0.225,2020-21\n11677,Malcolm Brogdon,IND,28.0,195.58,103.872568,Virginia,USA,2016,2,36,56,21.2,5.3,5.9,-0.5,0.028999999999999998,0.11800000000000001,0.257,0.561,0.271,2020-21\n11678,Malik Beasley,MIN,24.0,193.04,84.821704,Florida State,USA,2016,1,19,37,19.6,4.4,2.4,-7.2,0.021,0.11199999999999999,0.235,0.57,0.114,2020-21\n11679,Malik Fitts,LAC,23.0,203.2,104.32616,None,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,3,1.0,1.0,0.0,-27.3,0.0,0.3,0.12,0.5,0.0,2020-21\n11680,Malik Monk,CHA,23.0,190.5,90.7184,Kentucky,USA,2017,1,11,42,11.7,2.4,2.1,0.8,0.015,0.096,0.22699999999999998,0.569,0.155,2020-21\n11681,Mamadi Diakite,MIL,24.0,205.74,103.418976,Virginia,Guinea,Undrafted,Undrafted,Undrafted,14,3.1,2.4,0.6,3.8,0.052000000000000005,0.16,0.142,0.47700000000000004,0.079,2020-21\n11682,LeBron James,LAL,36.0,205.74,113.398,None,USA,2003,1,1,45,25.0,7.7,7.8,9.2,0.02,0.20199999999999999,0.31,0.602,0.39399999999999996,2020-21\n11683,Marc Gasol,LAL,36.0,210.82,115.66596000000001,None,Spain,2007,2,48,52,5.0,4.1,2.1,4.3,0.039,0.174,0.11699999999999999,0.606,0.145,2020-21\n11684,Marcus Smart,BOS,27.0,190.5,99.79024,Oklahoma State,USA,2014,1,6,48,13.1,3.5,5.7,2.8,0.022000000000000002,0.084,0.179,0.539,0.22699999999999998,2020-21\n11685,Markelle Fultz,ORL,23.0,190.5,94.800728,Washington,USA,2017,1,1,8,12.9,3.1,5.4,-6.5,0.021,0.095,0.25,0.45799999999999996,0.293,2020-21\n11686,Markieff Morris,LAL,31.0,205.74,111.13004,Kansas,USA,2011,1,13,61,6.7,4.4,1.2,0.8,0.04,0.17600000000000002,0.16,0.509,0.08800000000000001,2020-21\n11687,Markus Howard,DEN,22.0,177.8,79.3786,Marquette,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,37,2.8,0.6,0.5,-17.0,0.004,0.095,0.25,0.47700000000000004,0.145,2020-21\n11688,Marques Bolden,CLE,23.0,208.28,112.94440800000001,Duke,USA,2019,Undrafted,Undrafted,6,1.2,1.0,0.0,12.3,0.083,0.08800000000000001,0.136,0.537,0.0,2020-21\n11689,Marquese Chriss,GSW,23.0,205.74,108.86208,Washington,USA,2016,1,8,2,6.5,6.5,1.0,-40.3,0.075,0.385,0.25,0.41200000000000003,0.2,2020-21\n11690,Marvin Bagley III,SAC,22.0,210.82,106.59411999999999,Duke,USA,2018,1,2,43,14.1,7.4,1.0,-3.7,0.092,0.188,0.22899999999999998,0.5539999999999999,0.057,2020-21\n11691,Mason Jones,PHI,22.0,193.04,90.7184,Arkansas,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,32,5.3,1.7,1.3,-9.9,0.018000000000000002,0.145,0.217,0.556,0.21100000000000002,2020-21\n11692,Mason Plumlee,DET,31.0,210.82,115.212368,Duke,USA,2013,1,22,56,10.4,9.3,3.6,-4.9,0.095,0.264,0.163,0.638,0.205,2020-21\n11693,Matisse Thybulle,PHI,24.0,195.58,91.171992,Washington,USA,2019,1,20,65,3.9,1.9,1.0,4.6,0.023,0.07,0.09,0.508,0.064,2020-21\n11694,Matt Thomas,UTA,26.0,193.04,86.18248,Iowa State,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,45,3.1,1.0,0.4,-9.3,0.02,0.11199999999999999,0.187,0.522,0.096,2020-21\n11695,Matthew Dellavedova,CLE,30.0,190.5,90.7184,St.Mary's College of California,Australia,Undrafted,Undrafted,Undrafted,13,2.8,1.8,4.5,-3.1,0.028999999999999998,0.085,0.125,0.312,0.337,2020-21\n11696,Maurice Harkless,SAC,28.0,200.66,99.79024,St. John's,USA,2012,1,15,37,5.2,2.4,1.2,-2.9,0.017,0.09699999999999999,0.114,0.527,0.071,2020-21\n11697,Max Strus,MIA,25.0,195.58,97.52228000000001,DePaul,USA,Undrafted,Undrafted,Undrafted,39,6.1,1.1,0.6,-4.2,0.011000000000000001,0.073,0.179,0.597,0.07400000000000001,2020-21\n11698,Marcus Morris Sr.,LAC,31.0,203.2,98.88305600000001,Kansas,USA,2011,1,14,57,13.4,4.1,1.0,4.2,0.025,0.133,0.19399999999999998,0.614,0.055999999999999994,2020-21\n11699,Aaron Gordon,DEN,25.0,203.2,106.59411999999999,Arizona,USA,2014,1,4,50,12.4,5.7,3.2,2.1,0.055,0.15,0.204,0.547,0.165,2020-21\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/pokemon.csv", "content": "#,Name,Type 1,Type 2,Total,HP,Attack,Defense,Sp. Atk,Sp. Def,Speed,Generation,Legendary\n1,Bulbasaur,Grass,Poison,318,45,49,49,65,65,45,1,False\n2,Ivysaur,Grass,Poison,405,60,62,63,80,80,60,1,False\n3,Venusaur,Grass,Poison,525,80,82,83,100,100,80,1,False\n3,VenusaurMega Venusaur,Grass,Poison,625,80,100,123,122,120,80,1,False\n4,Charmander,Fire,,309,39,52,43,60,50,65,1,False\n5,Charmeleon,Fire,,405,58,64,58,80,65,80,1,False\n6,Charizard,Fire,Flying,534,78,84,78,109,85,100,1,False\n6,CharizardMega Charizard X,Fire,Dragon,634,78,130,111,130,85,100,1,False\n6,CharizardMega Charizard Y,Fire,Flying,634,78,104,78,159,115,100,1,False\n7,Squirtle,Water,,314,44,48,65,50,64,43,1,False\n8,Wartortle,Water,,405,59,63,80,65,80,58,1,False\n9,Blastoise,Water,,530,79,83,100,85,105,78,1,False\n9,BlastoiseMega Blastoise,Water,,630,79,103,120,135,115,78,1,False\n10,Caterpie,Bug,,195,45,30,35,20,20,45,1,False\n11,Metapod,Bug,,205,50,20,55,25,25,30,1,False\n12,Butterfree,Bug,Flying,395,60,45,50,90,80,70,1,False\n13,Weedle,Bug,Poison,195,40,35,30,20,20,50,1,False\n14,Kakuna,Bug,Poison,205,45,25,50,25,25,35,1,False\n15,Beedrill,Bug,Poison,395,65,90,40,45,80,75,1,False\n15,BeedrillMega Beedrill,Bug,Poison,495,65,150,40,15,80,145,1,False\n16,Pidgey,Normal,Flying,251,40,45,40,35,35,56,1,False\n17,Pidgeotto,Normal,Flying,349,63,60,55,50,50,71,1,False\n18,Pidgeot,Normal,Flying,479,83,80,75,70,70,101,1,False\n18,PidgeotMega Pidgeot,Normal,Flying,579,83,80,80,135,80,121,1,False\n19,Rattata,Normal,,253,30,56,35,25,35,72,1,False\n20,Raticate,Normal,,413,55,81,60,50,70,97,1,False\n21,Spearow,Normal,Flying,262,40,60,30,31,31,70,1,False\n22,Fearow,Normal,Flying,442,65,90,65,61,61,100,1,False\n23,Ekans,Poison,,288,35,60,44,40,54,55,1,False\n24,Arbok,Poison,,438,60,85,69,65,79,80,1,False\n25,Pikachu,Electric,,320,35,55,40,50,50,90,1,False\n26,Raichu,Electric,,485,60,90,55,90,80,110,1,False\n27,Sandshrew,Ground,,300,50,75,85,20,30,40,1,False\n28,Sandslash,Ground,,450,75,100,110,45,55,65,1,False\n29,Nidoran♀,Poison,,275,55,47,52,40,40,41,1,False\n30,Nidorina,Poison,,365,70,62,67,55,55,56,1,False\n31,Nidoqueen,Poison,Ground,505,90,92,87,75,85,76,1,False\n32,Nidoran♂,Poison,,273,46,57,40,40,40,50,1,False\n33,Nidorino,Poison,,365,61,72,57,55,55,65,1,False\n34,Nidoking,Poison,Ground,505,81,102,77,85,75,85,1,False\n35,Clefairy,Fairy,,323,70,45,48,60,65,35,1,False\n36,Clefable,Fairy,,483,95,70,73,95,90,60,1,False\n37,Vulpix,Fire,,299,38,41,40,50,65,65,1,False\n38,Ninetales,Fire,,505,73,76,75,81,100,100,1,False\n39,Jigglypuff,Normal,Fairy,270,115,45,20,45,25,20,1,False\n40,Wigglytuff,Normal,Fairy,435,140,70,45,85,50,45,1,False\n41,Zubat,Poison,Flying,245,40,45,35,30,40,55,1,False\n42,Golbat,Poison,Flying,455,75,80,70,65,75,90,1,False\n43,Oddish,Grass,Poison,320,45,50,55,75,65,30,1,False\n44,Gloom,Grass,Poison,395,60,65,70,85,75,40,1,False\n45,Vileplume,Grass,Poison,490,75,80,85,110,90,50,1,False\n46,Paras,Bug,Grass,285,35,70,55,45,55,25,1,False\n47,Parasect,Bug,Grass,405,60,95,80,60,80,30,1,False\n48,Venonat,Bug,Poison,305,60,55,50,40,55,45,1,False\n49,Venomoth,Bug,Poison,450,70,65,60,90,75,90,1,False\n50,Diglett,Ground,,265,10,55,25,35,45,95,1,False\n51,Dugtrio,Ground,,405,35,80,50,50,70,120,1,False\n52,Meowth,Normal,,290,40,45,35,40,40,90,1,False\n53,Persian,Normal,,440,65,70,60,65,65,115,1,False\n54,Psyduck,Water,,320,50,52,48,65,50,55,1,False\n55,Golduck,Water,,500,80,82,78,95,80,85,1,False\n56,Mankey,Fighting,,305,40,80,35,35,45,70,1,False\n57,Primeape,Fighting,,455,65,105,60,60,70,95,1,False\n58,Growlithe,Fire,,350,55,70,45,70,50,60,1,False\n59,Arcanine,Fire,,555,90,110,80,100,80,95,1,False\n60,Poliwag,Water,,300,40,50,40,40,40,90,1,False\n61,Poliwhirl,Water,,385,65,65,65,50,50,90,1,False\n62,Poliwrath,Water,Fighting,510,90,95,95,70,90,70,1,False\n63,Abra,Psychic,,310,25,20,15,105,55,90,1,False\n64,Kadabra,Psychic,,400,40,35,30,120,70,105,1,False\n65,Alakazam,Psychic,,500,55,50,45,135,95,120,1,False\n65,AlakazamMega Alakazam,Psychic,,590,55,50,65,175,95,150,1,False\n66,Machop,Fighting,,305,70,80,50,35,35,35,1,False\n67,Machoke,Fighting,,405,80,100,70,50,60,45,1,False\n68,Machamp,Fighting,,505,90,130,80,65,85,55,1,False\n69,Bellsprout,Grass,Poison,300,50,75,35,70,30,40,1,False\n70,Weepinbell,Grass,Poison,390,65,90,50,85,45,55,1,False\n71,Victreebel,Grass,Poison,490,80,105,65,100,70,70,1,False\n72,Tentacool,Water,Poison,335,40,40,35,50,100,70,1,False\n73,Tentacruel,Water,Poison,515,80,70,65,80,120,100,1,False\n74,Geodude,Rock,Ground,300,40,80,100,30,30,20,1,False\n75,Graveler,Rock,Ground,390,55,95,115,45,45,35,1,False\n76,Golem,Rock,Ground,495,80,120,130,55,65,45,1,False\n77,Ponyta,Fire,,410,50,85,55,65,65,90,1,False\n78,Rapidash,Fire,,500,65,100,70,80,80,105,1,False\n79,Slowpoke,Water,Psychic,315,90,65,65,40,40,15,1,False\n80,Slowbro,Water,Psychic,490,95,75,110,100,80,30,1,False\n80,SlowbroMega Slowbro,Water,Psychic,590,95,75,180,130,80,30,1,False\n81,Magnemite,Electric,Steel,325,25,35,70,95,55,45,1,False\n82,Magneton,Electric,Steel,465,50,60,95,120,70,70,1,False\n83,Farfetch'd,Normal,Flying,352,52,65,55,58,62,60,1,False\n84,Doduo,Normal,Flying,310,35,85,45,35,35,75,1,False\n85,Dodrio,Normal,Flying,460,60,110,70,60,60,100,1,False\n86,Seel,Water,,325,65,45,55,45,70,45,1,False\n87,Dewgong,Water,Ice,475,90,70,80,70,95,70,1,False\n88,Grimer,Poison,,325,80,80,50,40,50,25,1,False\n89,Muk,Poison,,500,105,105,75,65,100,50,1,False\n90,Shellder,Water,,305,30,65,100,45,25,40,1,False\n91,Cloyster,Water,Ice,525,50,95,180,85,45,70,1,False\n92,Gastly,Ghost,Poison,310,30,35,30,100,35,80,1,False\n93,Haunter,Ghost,Poison,405,45,50,45,115,55,95,1,False\n94,Gengar,Ghost,Poison,500,60,65,60,130,75,110,1,False\n94,GengarMega Gengar,Ghost,Poison,600,60,65,80,170,95,130,1,False\n95,Onix,Rock,Ground,385,35,45,160,30,45,70,1,False\n96,Drowzee,Psychic,,328,60,48,45,43,90,42,1,False\n97,Hypno,Psychic,,483,85,73,70,73,115,67,1,False\n98,Krabby,Water,,325,30,105,90,25,25,50,1,False\n99,Kingler,Water,,475,55,130,115,50,50,75,1,False\n100,Voltorb,Electric,,330,40,30,50,55,55,100,1,False\n101,Electrode,Electric,,480,60,50,70,80,80,140,1,False\n102,Exeggcute,Grass,Psychic,325,60,40,80,60,45,40,1,False\n103,Exeggutor,Grass,Psychic,520,95,95,85,125,65,55,1,False\n104,Cubone,Ground,,320,50,50,95,40,50,35,1,False\n105,Marowak,Ground,,425,60,80,110,50,80,45,1,False\n106,Hitmonlee,Fighting,,455,50,120,53,35,110,87,1,False\n107,Hitmonchan,Fighting,,455,50,105,79,35,110,76,1,False\n108,Lickitung,Normal,,385,90,55,75,60,75,30,1,False\n109,Koffing,Poison,,340,40,65,95,60,45,35,1,False\n110,Weezing,Poison,,490,65,90,120,85,70,60,1,False\n111,Rhyhorn,Ground,Rock,345,80,85,95,30,30,25,1,False\n112,Rhydon,Ground,Rock,485,105,130,120,45,45,40,1,False\n113,Chansey,Normal,,450,250,5,5,35,105,50,1,False\n114,Tangela,Grass,,435,65,55,115,100,40,60,1,False\n115,Kangaskhan,Normal,,490,105,95,80,40,80,90,1,False\n115,KangaskhanMega Kangaskhan,Normal,,590,105,125,100,60,100,100,1,False\n116,Horsea,Water,,295,30,40,70,70,25,60,1,False\n117,Seadra,Water,,440,55,65,95,95,45,85,1,False\n118,Goldeen,Water,,320,45,67,60,35,50,63,1,False\n119,Seaking,Water,,450,80,92,65,65,80,68,1,False\n120,Staryu,Water,,340,30,45,55,70,55,85,1,False\n121,Starmie,Water,Psychic,520,60,75,85,100,85,115,1,False\n122,Mr. Mime,Psychic,Fairy,460,40,45,65,100,120,90,1,False\n123,Scyther,Bug,Flying,500,70,110,80,55,80,105,1,False\n124,Jynx,Ice,Psychic,455,65,50,35,115,95,95,1,False\n125,Electabuzz,Electric,,490,65,83,57,95,85,105,1,False\n126,Magmar,Fire,,495,65,95,57,100,85,93,1,False\n127,Pinsir,Bug,,500,65,125,100,55,70,85,1,False\n127,PinsirMega Pinsir,Bug,Flying,600,65,155,120,65,90,105,1,False\n128,Tauros,Normal,,490,75,100,95,40,70,110,1,False\n129,Magikarp,Water,,200,20,10,55,15,20,80,1,False\n130,Gyarados,Water,Flying,540,95,125,79,60,100,81,1,False\n130,GyaradosMega Gyarados,Water,Dark,640,95,155,109,70,130,81,1,False\n131,Lapras,Water,Ice,535,130,85,80,85,95,60,1,False\n132,Ditto,Normal,,288,48,48,48,48,48,48,1,False\n133,Eevee,Normal,,325,55,55,50,45,65,55,1,False\n134,Vaporeon,Water,,525,130,65,60,110,95,65,1,False\n135,Jolteon,Electric,,525,65,65,60,110,95,130,1,False\n136,Flareon,Fire,,525,65,130,60,95,110,65,1,False\n137,Porygon,Normal,,395,65,60,70,85,75,40,1,False\n138,Omanyte,Rock,Water,355,35,40,100,90,55,35,1,False\n139,Omastar,Rock,Water,495,70,60,125,115,70,55,1,False\n140,Kabuto,Rock,Water,355,30,80,90,55,45,55,1,False\n141,Kabutops,Rock,Water,495,60,115,105,65,70,80,1,False\n142,Aerodactyl,Rock,Flying,515,80,105,65,60,75,130,1,False\n142,AerodactylMega Aerodactyl,Rock,Flying,615,80,135,85,70,95,150,1,False\n143,Snorlax,Normal,,540,160,110,65,65,110,30,1,False\n144,Articuno,Ice,Flying,580,90,85,100,95,125,85,1,True\n145,Zapdos,Electric,Flying,580,90,90,85,125,90,100,1,True\n146,Moltres,Fire,Flying,580,90,100,90,125,85,90,1,True\n147,Dratini,Dragon,,300,41,64,45,50,50,50,1,False\n148,Dragonair,Dragon,,420,61,84,65,70,70,70,1,False\n149,Dragonite,Dragon,Flying,600,91,134,95,100,100,80,1,False\n150,Mewtwo,Psychic,,680,106,110,90,154,90,130,1,True\n150,MewtwoMega Mewtwo X,Psychic,Fighting,780,106,190,100,154,100,130,1,True\n150,MewtwoMega Mewtwo Y,Psychic,,780,106,150,70,194,120,140,1,True\n151,Mew,Psychic,,600,100,100,100,100,100,100,1,False\n152,Chikorita,Grass,,318,45,49,65,49,65,45,2,False\n153,Bayleef,Grass,,405,60,62,80,63,80,60,2,False\n154,Meganium,Grass,,525,80,82,100,83,100,80,2,False\n155,Cyndaquil,Fire,,309,39,52,43,60,50,65,2,False\n156,Quilava,Fire,,405,58,64,58,80,65,80,2,False\n157,Typhlosion,Fire,,534,78,84,78,109,85,100,2,False\n158,Totodile,Water,,314,50,65,64,44,48,43,2,False\n159,Croconaw,Water,,405,65,80,80,59,63,58,2,False\n160,Feraligatr,Water,,530,85,105,100,79,83,78,2,False\n161,Sentret,Normal,,215,35,46,34,35,45,20,2,False\n162,Furret,Normal,,415,85,76,64,45,55,90,2,False\n163,Hoothoot,Normal,Flying,262,60,30,30,36,56,50,2,False\n164,Noctowl,Normal,Flying,442,100,50,50,76,96,70,2,False\n165,Ledyba,Bug,Flying,265,40,20,30,40,80,55,2,False\n166,Ledian,Bug,Flying,390,55,35,50,55,110,85,2,False\n167,Spinarak,Bug,Poison,250,40,60,40,40,40,30,2,False\n168,Ariados,Bug,Poison,390,70,90,70,60,60,40,2,False\n169,Crobat,Poison,Flying,535,85,90,80,70,80,130,2,False\n170,Chinchou,Water,Electric,330,75,38,38,56,56,67,2,False\n171,Lanturn,Water,Electric,460,125,58,58,76,76,67,2,False\n172,Pichu,Electric,,205,20,40,15,35,35,60,2,False\n173,Cleffa,Fairy,,218,50,25,28,45,55,15,2,False\n174,Igglybuff,Normal,Fairy,210,90,30,15,40,20,15,2,False\n175,Togepi,Fairy,,245,35,20,65,40,65,20,2,False\n176,Togetic,Fairy,Flying,405,55,40,85,80,105,40,2,False\n177,Natu,Psychic,Flying,320,40,50,45,70,45,70,2,False\n178,Xatu,Psychic,Flying,470,65,75,70,95,70,95,2,False\n179,Mareep,Electric,,280,55,40,40,65,45,35,2,False\n180,Flaaffy,Electric,,365,70,55,55,80,60,45,2,False\n181,Ampharos,Electric,,510,90,75,85,115,90,55,2,False\n181,AmpharosMega Ampharos,Electric,Dragon,610,90,95,105,165,110,45,2,False\n182,Bellossom,Grass,,490,75,80,95,90,100,50,2,False\n183,Marill,Water,Fairy,250,70,20,50,20,50,40,2,False\n184,Azumarill,Water,Fairy,420,100,50,80,60,80,50,2,False\n185,Sudowoodo,Rock,,410,70,100,115,30,65,30,2,False\n186,Politoed,Water,,500,90,75,75,90,100,70,2,False\n187,Hoppip,Grass,Flying,250,35,35,40,35,55,50,2,False\n188,Skiploom,Grass,Flying,340,55,45,50,45,65,80,2,False\n189,Jumpluff,Grass,Flying,460,75,55,70,55,95,110,2,False\n190,Aipom,Normal,,360,55,70,55,40,55,85,2,False\n191,Sunkern,Grass,,180,30,30,30,30,30,30,2,False\n192,Sunflora,Grass,,425,75,75,55,105,85,30,2,False\n193,Yanma,Bug,Flying,390,65,65,45,75,45,95,2,False\n194,Wooper,Water,Ground,210,55,45,45,25,25,15,2,False\n195,Quagsire,Water,Ground,430,95,85,85,65,65,35,2,False\n196,Espeon,Psychic,,525,65,65,60,130,95,110,2,False\n197,Umbreon,Dark,,525,95,65,110,60,130,65,2,False\n198,Murkrow,Dark,Flying,405,60,85,42,85,42,91,2,False\n199,Slowking,Water,Psychic,490,95,75,80,100,110,30,2,False\n200,Misdreavus,Ghost,,435,60,60,60,85,85,85,2,False\n201,Unown,Psychic,,336,48,72,48,72,48,48,2,False\n202,Wobbuffet,Psychic,,405,190,33,58,33,58,33,2,False\n203,Girafarig,Normal,Psychic,455,70,80,65,90,65,85,2,False\n204,Pineco,Bug,,290,50,65,90,35,35,15,2,False\n205,Forretress,Bug,Steel,465,75,90,140,60,60,40,2,False\n206,Dunsparce,Normal,,415,100,70,70,65,65,45,2,False\n207,Gligar,Ground,Flying,430,65,75,105,35,65,85,2,False\n208,Steelix,Steel,Ground,510,75,85,200,55,65,30,2,False\n208,SteelixMega Steelix,Steel,Ground,610,75,125,230,55,95,30,2,False\n209,Snubbull,Fairy,,300,60,80,50,40,40,30,2,False\n210,Granbull,Fairy,,450,90,120,75,60,60,45,2,False\n211,Qwilfish,Water,Poison,430,65,95,75,55,55,85,2,False\n212,Scizor,Bug,Steel,500,70,130,100,55,80,65,2,False\n212,ScizorMega Scizor,Bug,Steel,600,70,150,140,65,100,75,2,False\n213,Shuckle,Bug,Rock,505,20,10,230,10,230,5,2,False\n214,Heracross,Bug,Fighting,500,80,125,75,40,95,85,2,False\n214,HeracrossMega Heracross,Bug,Fighting,600,80,185,115,40,105,75,2,False\n215,Sneasel,Dark,Ice,430,55,95,55,35,75,115,2,False\n216,Teddiursa,Normal,,330,60,80,50,50,50,40,2,False\n217,Ursaring,Normal,,500,90,130,75,75,75,55,2,False\n218,Slugma,Fire,,250,40,40,40,70,40,20,2,False\n219,Magcargo,Fire,Rock,410,50,50,120,80,80,30,2,False\n220,Swinub,Ice,Ground,250,50,50,40,30,30,50,2,False\n221,Piloswine,Ice,Ground,450,100,100,80,60,60,50,2,False\n222,Corsola,Water,Rock,380,55,55,85,65,85,35,2,False\n223,Remoraid,Water,,300,35,65,35,65,35,65,2,False\n224,Octillery,Water,,480,75,105,75,105,75,45,2,False\n225,Delibird,Ice,Flying,330,45,55,45,65,45,75,2,False\n226,Mantine,Water,Flying,465,65,40,70,80,140,70,2,False\n227,Skarmory,Steel,Flying,465,65,80,140,40,70,70,2,False\n228,Houndour,Dark,Fire,330,45,60,30,80,50,65,2,False\n229,Houndoom,Dark,Fire,500,75,90,50,110,80,95,2,False\n229,HoundoomMega Houndoom,Dark,Fire,600,75,90,90,140,90,115,2,False\n230,Kingdra,Water,Dragon,540,75,95,95,95,95,85,2,False\n231,Phanpy,Ground,,330,90,60,60,40,40,40,2,False\n232,Donphan,Ground,,500,90,120,120,60,60,50,2,False\n233,Porygon2,Normal,,515,85,80,90,105,95,60,2,False\n234,Stantler,Normal,,465,73,95,62,85,65,85,2,False\n235,Smeargle,Normal,,250,55,20,35,20,45,75,2,False\n236,Tyrogue,Fighting,,210,35,35,35,35,35,35,2,False\n237,Hitmontop,Fighting,,455,50,95,95,35,110,70,2,False\n238,Smoochum,Ice,Psychic,305,45,30,15,85,65,65,2,False\n239,Elekid,Electric,,360,45,63,37,65,55,95,2,False\n240,Magby,Fire,,365,45,75,37,70,55,83,2,False\n241,Miltank,Normal,,490,95,80,105,40,70,100,2,False\n242,Blissey,Normal,,540,255,10,10,75,135,55,2,False\n243,Raikou,Electric,,580,90,85,75,115,100,115,2,True\n244,Entei,Fire,,580,115,115,85,90,75,100,2,True\n245,Suicune,Water,,580,100,75,115,90,115,85,2,True\n246,Larvitar,Rock,Ground,300,50,64,50,45,50,41,2,False\n247,Pupitar,Rock,Ground,410,70,84,70,65,70,51,2,False\n248,Tyranitar,Rock,Dark,600,100,134,110,95,100,61,2,False\n248,TyranitarMega Tyranitar,Rock,Dark,700,100,164,150,95,120,71,2,False\n249,Lugia,Psychic,Flying,680,106,90,130,90,154,110,2,True\n250,Ho-oh,Fire,Flying,680,106,130,90,110,154,90,2,True\n251,Celebi,Psychic,Grass,600,100,100,100,100,100,100,2,False\n252,Treecko,Grass,,310,40,45,35,65,55,70,3,False\n253,Grovyle,Grass,,405,50,65,45,85,65,95,3,False\n254,Sceptile,Grass,,530,70,85,65,105,85,120,3,False\n254,SceptileMega Sceptile,Grass,Dragon,630,70,110,75,145,85,145,3,False\n255,Torchic,Fire,,310,45,60,40,70,50,45,3,False\n256,Combusken,Fire,Fighting,405,60,85,60,85,60,55,3,False\n257,Blaziken,Fire,Fighting,530,80,120,70,110,70,80,3,False\n257,BlazikenMega Blaziken,Fire,Fighting,630,80,160,80,130,80,100,3,False\n258,Mudkip,Water,,310,50,70,50,50,50,40,3,False\n259,Marshtomp,Water,Ground,405,70,85,70,60,70,50,3,False\n260,Swampert,Water,Ground,535,100,110,90,85,90,60,3,False\n260,SwampertMega Swampert,Water,Ground,635,100,150,110,95,110,70,3,False\n261,Poochyena,Dark,,220,35,55,35,30,30,35,3,False\n262,Mightyena,Dark,,420,70,90,70,60,60,70,3,False\n263,Zigzagoon,Normal,,240,38,30,41,30,41,60,3,False\n264,Linoone,Normal,,420,78,70,61,50,61,100,3,False\n265,Wurmple,Bug,,195,45,45,35,20,30,20,3,False\n266,Silcoon,Bug,,205,50,35,55,25,25,15,3,False\n267,Beautifly,Bug,Flying,395,60,70,50,100,50,65,3,False\n268,Cascoon,Bug,,205,50,35,55,25,25,15,3,False\n269,Dustox,Bug,Poison,385,60,50,70,50,90,65,3,False\n270,Lotad,Water,Grass,220,40,30,30,40,50,30,3,False\n271,Lombre,Water,Grass,340,60,50,50,60,70,50,3,False\n272,Ludicolo,Water,Grass,480,80,70,70,90,100,70,3,False\n273,Seedot,Grass,,220,40,40,50,30,30,30,3,False\n274,Nuzleaf,Grass,Dark,340,70,70,40,60,40,60,3,False\n275,Shiftry,Grass,Dark,480,90,100,60,90,60,80,3,False\n276,Taillow,Normal,Flying,270,40,55,30,30,30,85,3,False\n277,Swellow,Normal,Flying,430,60,85,60,50,50,125,3,False\n278,Wingull,Water,Flying,270,40,30,30,55,30,85,3,False\n279,Pelipper,Water,Flying,430,60,50,100,85,70,65,3,False\n280,Ralts,Psychic,Fairy,198,28,25,25,45,35,40,3,False\n281,Kirlia,Psychic,Fairy,278,38,35,35,65,55,50,3,False\n282,Gardevoir,Psychic,Fairy,518,68,65,65,125,115,80,3,False\n282,GardevoirMega Gardevoir,Psychic,Fairy,618,68,85,65,165,135,100,3,False\n283,Surskit,Bug,Water,269,40,30,32,50,52,65,3,False\n284,Masquerain,Bug,Flying,414,70,60,62,80,82,60,3,False\n285,Shroomish,Grass,,295,60,40,60,40,60,35,3,False\n286,Breloom,Grass,Fighting,460,60,130,80,60,60,70,3,False\n287,Slakoth,Normal,,280,60,60,60,35,35,30,3,False\n288,Vigoroth,Normal,,440,80,80,80,55,55,90,3,False\n289,Slaking,Normal,,670,150,160,100,95,65,100,3,False\n290,Nincada,Bug,Ground,266,31,45,90,30,30,40,3,False\n291,Ninjask,Bug,Flying,456,61,90,45,50,50,160,3,False\n292,Shedinja,Bug,Ghost,236,1,90,45,30,30,40,3,False\n293,Whismur,Normal,,240,64,51,23,51,23,28,3,False\n294,Loudred,Normal,,360,84,71,43,71,43,48,3,False\n295,Exploud,Normal,,490,104,91,63,91,73,68,3,False\n296,Makuhita,Fighting,,237,72,60,30,20,30,25,3,False\n297,Hariyama,Fighting,,474,144,120,60,40,60,50,3,False\n298,Azurill,Normal,Fairy,190,50,20,40,20,40,20,3,False\n299,Nosepass,Rock,,375,30,45,135,45,90,30,3,False\n300,Skitty,Normal,,260,50,45,45,35,35,50,3,False\n301,Delcatty,Normal,,380,70,65,65,55,55,70,3,False\n302,Sableye,Dark,Ghost,380,50,75,75,65,65,50,3,False\n302,SableyeMega Sableye,Dark,Ghost,480,50,85,125,85,115,20,3,False\n303,Mawile,Steel,Fairy,380,50,85,85,55,55,50,3,False\n303,MawileMega Mawile,Steel,Fairy,480,50,105,125,55,95,50,3,False\n304,Aron,Steel,Rock,330,50,70,100,40,40,30,3,False\n305,Lairon,Steel,Rock,430,60,90,140,50,50,40,3,False\n306,Aggron,Steel,Rock,530,70,110,180,60,60,50,3,False\n306,AggronMega Aggron,Steel,,630,70,140,230,60,80,50,3,False\n307,Meditite,Fighting,Psychic,280,30,40,55,40,55,60,3,False\n308,Medicham,Fighting,Psychic,410,60,60,75,60,75,80,3,False\n308,MedichamMega Medicham,Fighting,Psychic,510,60,100,85,80,85,100,3,False\n309,Electrike,Electric,,295,40,45,40,65,40,65,3,False\n310,Manectric,Electric,,475,70,75,60,105,60,105,3,False\n310,ManectricMega Manectric,Electric,,575,70,75,80,135,80,135,3,False\n311,Plusle,Electric,,405,60,50,40,85,75,95,3,False\n312,Minun,Electric,,405,60,40,50,75,85,95,3,False\n313,Volbeat,Bug,,400,65,73,55,47,75,85,3,False\n314,Illumise,Bug,,400,65,47,55,73,75,85,3,False\n315,Roselia,Grass,Poison,400,50,60,45,100,80,65,3,False\n316,Gulpin,Poison,,302,70,43,53,43,53,40,3,False\n317,Swalot,Poison,,467,100,73,83,73,83,55,3,False\n318,Carvanha,Water,Dark,305,45,90,20,65,20,65,3,False\n319,Sharpedo,Water,Dark,460,70,120,40,95,40,95,3,False\n319,SharpedoMega Sharpedo,Water,Dark,560,70,140,70,110,65,105,3,False\n320,Wailmer,Water,,400,130,70,35,70,35,60,3,False\n321,Wailord,Water,,500,170,90,45,90,45,60,3,False\n322,Numel,Fire,Ground,305,60,60,40,65,45,35,3,False\n323,Camerupt,Fire,Ground,460,70,100,70,105,75,40,3,False\n323,CameruptMega Camerupt,Fire,Ground,560,70,120,100,145,105,20,3,False\n324,Torkoal,Fire,,470,70,85,140,85,70,20,3,False\n325,Spoink,Psychic,,330,60,25,35,70,80,60,3,False\n326,Grumpig,Psychic,,470,80,45,65,90,110,80,3,False\n327,Spinda,Normal,,360,60,60,60,60,60,60,3,False\n328,Trapinch,Ground,,290,45,100,45,45,45,10,3,False\n329,Vibrava,Ground,Dragon,340,50,70,50,50,50,70,3,False\n330,Flygon,Ground,Dragon,520,80,100,80,80,80,100,3,False\n331,Cacnea,Grass,,335,50,85,40,85,40,35,3,False\n332,Cacturne,Grass,Dark,475,70,115,60,115,60,55,3,False\n333,Swablu,Normal,Flying,310,45,40,60,40,75,50,3,False\n334,Altaria,Dragon,Flying,490,75,70,90,70,105,80,3,False\n334,AltariaMega Altaria,Dragon,Fairy,590,75,110,110,110,105,80,3,False\n335,Zangoose,Normal,,458,73,115,60,60,60,90,3,False\n336,Seviper,Poison,,458,73,100,60,100,60,65,3,False\n337,Lunatone,Rock,Psychic,440,70,55,65,95,85,70,3,False\n338,Solrock,Rock,Psychic,440,70,95,85,55,65,70,3,False\n339,Barboach,Water,Ground,288,50,48,43,46,41,60,3,False\n340,Whiscash,Water,Ground,468,110,78,73,76,71,60,3,False\n341,Corphish,Water,,308,43,80,65,50,35,35,3,False\n342,Crawdaunt,Water,Dark,468,63,120,85,90,55,55,3,False\n343,Baltoy,Ground,Psychic,300,40,40,55,40,70,55,3,False\n344,Claydol,Ground,Psychic,500,60,70,105,70,120,75,3,False\n345,Lileep,Rock,Grass,355,66,41,77,61,87,23,3,False\n346,Cradily,Rock,Grass,495,86,81,97,81,107,43,3,False\n347,Anorith,Rock,Bug,355,45,95,50,40,50,75,3,False\n348,Armaldo,Rock,Bug,495,75,125,100,70,80,45,3,False\n349,Feebas,Water,,200,20,15,20,10,55,80,3,False\n350,Milotic,Water,,540,95,60,79,100,125,81,3,False\n351,Castform,Normal,,420,70,70,70,70,70,70,3,False\n352,Kecleon,Normal,,440,60,90,70,60,120,40,3,False\n353,Shuppet,Ghost,,295,44,75,35,63,33,45,3,False\n354,Banette,Ghost,,455,64,115,65,83,63,65,3,False\n354,BanetteMega Banette,Ghost,,555,64,165,75,93,83,75,3,False\n355,Duskull,Ghost,,295,20,40,90,30,90,25,3,False\n356,Dusclops,Ghost,,455,40,70,130,60,130,25,3,False\n357,Tropius,Grass,Flying,460,99,68,83,72,87,51,3,False\n358,Chimecho,Psychic,,425,65,50,70,95,80,65,3,False\n359,Absol,Dark,,465,65,130,60,75,60,75,3,False\n359,AbsolMega Absol,Dark,,565,65,150,60,115,60,115,3,False\n360,Wynaut,Psychic,,260,95,23,48,23,48,23,3,False\n361,Snorunt,Ice,,300,50,50,50,50,50,50,3,False\n362,Glalie,Ice,,480,80,80,80,80,80,80,3,False\n362,GlalieMega Glalie,Ice,,580,80,120,80,120,80,100,3,False\n363,Spheal,Ice,Water,290,70,40,50,55,50,25,3,False\n364,Sealeo,Ice,Water,410,90,60,70,75,70,45,3,False\n365,Walrein,Ice,Water,530,110,80,90,95,90,65,3,False\n366,Clamperl,Water,,345,35,64,85,74,55,32,3,False\n367,Huntail,Water,,485,55,104,105,94,75,52,3,False\n368,Gorebyss,Water,,485,55,84,105,114,75,52,3,False\n369,Relicanth,Water,Rock,485,100,90,130,45,65,55,3,False\n370,Luvdisc,Water,,330,43,30,55,40,65,97,3,False\n371,Bagon,Dragon,,300,45,75,60,40,30,50,3,False\n372,Shelgon,Dragon,,420,65,95,100,60,50,50,3,False\n373,Salamence,Dragon,Flying,600,95,135,80,110,80,100,3,False\n373,SalamenceMega Salamence,Dragon,Flying,700,95,145,130,120,90,120,3,False\n374,Beldum,Steel,Psychic,300,40,55,80,35,60,30,3,False\n375,Metang,Steel,Psychic,420,60,75,100,55,80,50,3,False\n376,Metagross,Steel,Psychic,600,80,135,130,95,90,70,3,False\n376,MetagrossMega Metagross,Steel,Psychic,700,80,145,150,105,110,110,3,False\n377,Regirock,Rock,,580,80,100,200,50,100,50,3,True\n378,Regice,Ice,,580,80,50,100,100,200,50,3,True\n379,Registeel,Steel,,580,80,75,150,75,150,50,3,True\n380,Latias,Dragon,Psychic,600,80,80,90,110,130,110,3,True\n380,LatiasMega Latias,Dragon,Psychic,700,80,100,120,140,150,110,3,True\n381,Latios,Dragon,Psychic,600,80,90,80,130,110,110,3,True\n381,LatiosMega Latios,Dragon,Psychic,700,80,130,100,160,120,110,3,True\n382,Kyogre,Water,,670,100,100,90,150,140,90,3,True\n382,KyogrePrimal Kyogre,Water,,770,100,150,90,180,160,90,3,True\n383,Groudon,Ground,,670,100,150,140,100,90,90,3,True\n383,GroudonPrimal Groudon,Ground,Fire,770,100,180,160,150,90,90,3,True\n384,Rayquaza,Dragon,Flying,680,105,150,90,150,90,95,3,True\n384,RayquazaMega Rayquaza,Dragon,Flying,780,105,180,100,180,100,115,3,True\n385,Jirachi,Steel,Psychic,600,100,100,100,100,100,100,3,True\n386,DeoxysNormal Forme,Psychic,,600,50,150,50,150,50,150,3,True\n386,DeoxysAttack Forme,Psychic,,600,50,180,20,180,20,150,3,True\n386,DeoxysDefense Forme,Psychic,,600,50,70,160,70,160,90,3,True\n386,DeoxysSpeed Forme,Psychic,,600,50,95,90,95,90,180,3,True\n387,Turtwig,Grass,,318,55,68,64,45,55,31,4,False\n388,Grotle,Grass,,405,75,89,85,55,65,36,4,False\n389,Torterra,Grass,Ground,525,95,109,105,75,85,56,4,False\n390,Chimchar,Fire,,309,44,58,44,58,44,61,4,False\n391,Monferno,Fire,Fighting,405,64,78,52,78,52,81,4,False\n392,Infernape,Fire,Fighting,534,76,104,71,104,71,108,4,False\n393,Piplup,Water,,314,53,51,53,61,56,40,4,False\n394,Prinplup,Water,,405,64,66,68,81,76,50,4,False\n395,Empoleon,Water,Steel,530,84,86,88,111,101,60,4,False\n396,Starly,Normal,Flying,245,40,55,30,30,30,60,4,False\n397,Staravia,Normal,Flying,340,55,75,50,40,40,80,4,False\n398,Staraptor,Normal,Flying,485,85,120,70,50,60,100,4,False\n399,Bidoof,Normal,,250,59,45,40,35,40,31,4,False\n400,Bibarel,Normal,Water,410,79,85,60,55,60,71,4,False\n401,Kricketot,Bug,,194,37,25,41,25,41,25,4,False\n402,Kricketune,Bug,,384,77,85,51,55,51,65,4,False\n403,Shinx,Electric,,263,45,65,34,40,34,45,4,False\n404,Luxio,Electric,,363,60,85,49,60,49,60,4,False\n405,Luxray,Electric,,523,80,120,79,95,79,70,4,False\n406,Budew,Grass,Poison,280,40,30,35,50,70,55,4,False\n407,Roserade,Grass,Poison,515,60,70,65,125,105,90,4,False\n408,Cranidos,Rock,,350,67,125,40,30,30,58,4,False\n409,Rampardos,Rock,,495,97,165,60,65,50,58,4,False\n410,Shieldon,Rock,Steel,350,30,42,118,42,88,30,4,False\n411,Bastiodon,Rock,Steel,495,60,52,168,47,138,30,4,False\n412,Burmy,Bug,,224,40,29,45,29,45,36,4,False\n413,WormadamPlant Cloak,Bug,Grass,424,60,59,85,79,105,36,4,False\n413,WormadamSandy Cloak,Bug,Ground,424,60,79,105,59,85,36,4,False\n413,WormadamTrash Cloak,Bug,Steel,424,60,69,95,69,95,36,4,False\n414,Mothim,Bug,Flying,424,70,94,50,94,50,66,4,False\n415,Combee,Bug,Flying,244,30,30,42,30,42,70,4,False\n416,Vespiquen,Bug,Flying,474,70,80,102,80,102,40,4,False\n417,Pachirisu,Electric,,405,60,45,70,45,90,95,4,False\n418,Buizel,Water,,330,55,65,35,60,30,85,4,False\n419,Floatzel,Water,,495,85,105,55,85,50,115,4,False\n420,Cherubi,Grass,,275,45,35,45,62,53,35,4,False\n421,Cherrim,Grass,,450,70,60,70,87,78,85,4,False\n422,Shellos,Water,,325,76,48,48,57,62,34,4,False\n423,Gastrodon,Water,Ground,475,111,83,68,92,82,39,4,False\n424,Ambipom,Normal,,482,75,100,66,60,66,115,4,False\n425,Drifloon,Ghost,Flying,348,90,50,34,60,44,70,4,False\n426,Drifblim,Ghost,Flying,498,150,80,44,90,54,80,4,False\n427,Buneary,Normal,,350,55,66,44,44,56,85,4,False\n428,Lopunny,Normal,,480,65,76,84,54,96,105,4,False\n428,LopunnyMega Lopunny,Normal,Fighting,580,65,136,94,54,96,135,4,False\n429,Mismagius,Ghost,,495,60,60,60,105,105,105,4,False\n430,Honchkrow,Dark,Flying,505,100,125,52,105,52,71,4,False\n431,Glameow,Normal,,310,49,55,42,42,37,85,4,False\n432,Purugly,Normal,,452,71,82,64,64,59,112,4,False\n433,Chingling,Psychic,,285,45,30,50,65,50,45,4,False\n434,Stunky,Poison,Dark,329,63,63,47,41,41,74,4,False\n435,Skuntank,Poison,Dark,479,103,93,67,71,61,84,4,False\n436,Bronzor,Steel,Psychic,300,57,24,86,24,86,23,4,False\n437,Bronzong,Steel,Psychic,500,67,89,116,79,116,33,4,False\n438,Bonsly,Rock,,290,50,80,95,10,45,10,4,False\n439,Mime Jr.,Psychic,Fairy,310,20,25,45,70,90,60,4,False\n440,Happiny,Normal,,220,100,5,5,15,65,30,4,False\n441,Chatot,Normal,Flying,411,76,65,45,92,42,91,4,False\n442,Spiritomb,Ghost,Dark,485,50,92,108,92,108,35,4,False\n443,Gible,Dragon,Ground,300,58,70,45,40,45,42,4,False\n444,Gabite,Dragon,Ground,410,68,90,65,50,55,82,4,False\n445,Garchomp,Dragon,Ground,600,108,130,95,80,85,102,4,False\n445,GarchompMega Garchomp,Dragon,Ground,700,108,170,115,120,95,92,4,False\n446,Munchlax,Normal,,390,135,85,40,40,85,5,4,False\n447,Riolu,Fighting,,285,40,70,40,35,40,60,4,False\n448,Lucario,Fighting,Steel,525,70,110,70,115,70,90,4,False\n448,LucarioMega Lucario,Fighting,Steel,625,70,145,88,140,70,112,4,False\n449,Hippopotas,Ground,,330,68,72,78,38,42,32,4,False\n450,Hippowdon,Ground,,525,108,112,118,68,72,47,4,False\n451,Skorupi,Poison,Bug,330,40,50,90,30,55,65,4,False\n452,Drapion,Poison,Dark,500,70,90,110,60,75,95,4,False\n453,Croagunk,Poison,Fighting,300,48,61,40,61,40,50,4,False\n454,Toxicroak,Poison,Fighting,490,83,106,65,86,65,85,4,False\n455,Carnivine,Grass,,454,74,100,72,90,72,46,4,False\n456,Finneon,Water,,330,49,49,56,49,61,66,4,False\n457,Lumineon,Water,,460,69,69,76,69,86,91,4,False\n458,Mantyke,Water,Flying,345,45,20,50,60,120,50,4,False\n459,Snover,Grass,Ice,334,60,62,50,62,60,40,4,False\n460,Abomasnow,Grass,Ice,494,90,92,75,92,85,60,4,False\n460,AbomasnowMega Abomasnow,Grass,Ice,594,90,132,105,132,105,30,4,False\n461,Weavile,Dark,Ice,510,70,120,65,45,85,125,4,False\n462,Magnezone,Electric,Steel,535,70,70,115,130,90,60,4,False\n463,Lickilicky,Normal,,515,110,85,95,80,95,50,4,False\n464,Rhyperior,Ground,Rock,535,115,140,130,55,55,40,4,False\n465,Tangrowth,Grass,,535,100,100,125,110,50,50,4,False\n466,Electivire,Electric,,540,75,123,67,95,85,95,4,False\n467,Magmortar,Fire,,540,75,95,67,125,95,83,4,False\n468,Togekiss,Fairy,Flying,545,85,50,95,120,115,80,4,False\n469,Yanmega,Bug,Flying,515,86,76,86,116,56,95,4,False\n470,Leafeon,Grass,,525,65,110,130,60,65,95,4,False\n471,Glaceon,Ice,,525,65,60,110,130,95,65,4,False\n472,Gliscor,Ground,Flying,510,75,95,125,45,75,95,4,False\n473,Mamoswine,Ice,Ground,530,110,130,80,70,60,80,4,False\n474,Porygon-Z,Normal,,535,85,80,70,135,75,90,4,False\n475,Gallade,Psychic,Fighting,518,68,125,65,65,115,80,4,False\n475,GalladeMega Gallade,Psychic,Fighting,618,68,165,95,65,115,110,4,False\n476,Probopass,Rock,Steel,525,60,55,145,75,150,40,4,False\n477,Dusknoir,Ghost,,525,45,100,135,65,135,45,4,False\n478,Froslass,Ice,Ghost,480,70,80,70,80,70,110,4,False\n479,Rotom,Electric,Ghost,440,50,50,77,95,77,91,4,False\n479,RotomHeat Rotom,Electric,Fire,520,50,65,107,105,107,86,4,False\n479,RotomWash Rotom,Electric,Water,520,50,65,107,105,107,86,4,False\n479,RotomFrost Rotom,Electric,Ice,520,50,65,107,105,107,86,4,False\n479,RotomFan Rotom,Electric,Flying,520,50,65,107,105,107,86,4,False\n479,RotomMow Rotom,Electric,Grass,520,50,65,107,105,107,86,4,False\n480,Uxie,Psychic,,580,75,75,130,75,130,95,4,True\n481,Mesprit,Psychic,,580,80,105,105,105,105,80,4,True\n482,Azelf,Psychic,,580,75,125,70,125,70,115,4,True\n483,Dialga,Steel,Dragon,680,100,120,120,150,100,90,4,True\n484,Palkia,Water,Dragon,680,90,120,100,150,120,100,4,True\n485,Heatran,Fire,Steel,600,91,90,106,130,106,77,4,True\n486,Regigigas,Normal,,670,110,160,110,80,110,100,4,True\n487,GiratinaAltered Forme,Ghost,Dragon,680,150,100,120,100,120,90,4,True\n487,GiratinaOrigin Forme,Ghost,Dragon,680,150,120,100,120,100,90,4,True\n488,Cresselia,Psychic,,600,120,70,120,75,130,85,4,False\n489,Phione,Water,,480,80,80,80,80,80,80,4,False\n490,Manaphy,Water,,600,100,100,100,100,100,100,4,False\n491,Darkrai,Dark,,600,70,90,90,135,90,125,4,True\n492,ShayminLand Forme,Grass,,600,100,100,100,100,100,100,4,True\n492,ShayminSky Forme,Grass,Flying,600,100,103,75,120,75,127,4,True\n493,Arceus,Normal,,720,120,120,120,120,120,120,4,True\n494,Victini,Psychic,Fire,600,100,100,100,100,100,100,5,True\n495,Snivy,Grass,,308,45,45,55,45,55,63,5,False\n496,Servine,Grass,,413,60,60,75,60,75,83,5,False\n497,Serperior,Grass,,528,75,75,95,75,95,113,5,False\n498,Tepig,Fire,,308,65,63,45,45,45,45,5,False\n499,Pignite,Fire,Fighting,418,90,93,55,70,55,55,5,False\n500,Emboar,Fire,Fighting,528,110,123,65,100,65,65,5,False\n501,Oshawott,Water,,308,55,55,45,63,45,45,5,False\n502,Dewott,Water,,413,75,75,60,83,60,60,5,False\n503,Samurott,Water,,528,95,100,85,108,70,70,5,False\n504,Patrat,Normal,,255,45,55,39,35,39,42,5,False\n505,Watchog,Normal,,420,60,85,69,60,69,77,5,False\n506,Lillipup,Normal,,275,45,60,45,25,45,55,5,False\n507,Herdier,Normal,,370,65,80,65,35,65,60,5,False\n508,Stoutland,Normal,,500,85,110,90,45,90,80,5,False\n509,Purrloin,Dark,,281,41,50,37,50,37,66,5,False\n510,Liepard,Dark,,446,64,88,50,88,50,106,5,False\n511,Pansage,Grass,,316,50,53,48,53,48,64,5,False\n512,Simisage,Grass,,498,75,98,63,98,63,101,5,False\n513,Pansear,Fire,,316,50,53,48,53,48,64,5,False\n514,Simisear,Fire,,498,75,98,63,98,63,101,5,False\n515,Panpour,Water,,316,50,53,48,53,48,64,5,False\n516,Simipour,Water,,498,75,98,63,98,63,101,5,False\n517,Munna,Psychic,,292,76,25,45,67,55,24,5,False\n518,Musharna,Psychic,,487,116,55,85,107,95,29,5,False\n519,Pidove,Normal,Flying,264,50,55,50,36,30,43,5,False\n520,Tranquill,Normal,Flying,358,62,77,62,50,42,65,5,False\n521,Unfezant,Normal,Flying,488,80,115,80,65,55,93,5,False\n522,Blitzle,Electric,,295,45,60,32,50,32,76,5,False\n523,Zebstrika,Electric,,497,75,100,63,80,63,116,5,False\n524,Roggenrola,Rock,,280,55,75,85,25,25,15,5,False\n525,Boldore,Rock,,390,70,105,105,50,40,20,5,False\n526,Gigalith,Rock,,515,85,135,130,60,80,25,5,False\n527,Woobat,Psychic,Flying,313,55,45,43,55,43,72,5,False\n528,Swoobat,Psychic,Flying,425,67,57,55,77,55,114,5,False\n529,Drilbur,Ground,,328,60,85,40,30,45,68,5,False\n530,Excadrill,Ground,Steel,508,110,135,60,50,65,88,5,False\n531,Audino,Normal,,445,103,60,86,60,86,50,5,False\n531,AudinoMega Audino,Normal,Fairy,545,103,60,126,80,126,50,5,False\n532,Timburr,Fighting,,305,75,80,55,25,35,35,5,False\n533,Gurdurr,Fighting,,405,85,105,85,40,50,40,5,False\n534,Conkeldurr,Fighting,,505,105,140,95,55,65,45,5,False\n535,Tympole,Water,,294,50,50,40,50,40,64,5,False\n536,Palpitoad,Water,Ground,384,75,65,55,65,55,69,5,False\n537,Seismitoad,Water,Ground,509,105,95,75,85,75,74,5,False\n538,Throh,Fighting,,465,120,100,85,30,85,45,5,False\n539,Sawk,Fighting,,465,75,125,75,30,75,85,5,False\n540,Sewaddle,Bug,Grass,310,45,53,70,40,60,42,5,False\n541,Swadloon,Bug,Grass,380,55,63,90,50,80,42,5,False\n542,Leavanny,Bug,Grass,500,75,103,80,70,80,92,5,False\n543,Venipede,Bug,Poison,260,30,45,59,30,39,57,5,False\n544,Whirlipede,Bug,Poison,360,40,55,99,40,79,47,5,False\n545,Scolipede,Bug,Poison,485,60,100,89,55,69,112,5,False\n546,Cottonee,Grass,Fairy,280,40,27,60,37,50,66,5,False\n547,Whimsicott,Grass,Fairy,480,60,67,85,77,75,116,5,False\n548,Petilil,Grass,,280,45,35,50,70,50,30,5,False\n549,Lilligant,Grass,,480,70,60,75,110,75,90,5,False\n550,Basculin,Water,,460,70,92,65,80,55,98,5,False\n551,Sandile,Ground,Dark,292,50,72,35,35,35,65,5,False\n552,Krokorok,Ground,Dark,351,60,82,45,45,45,74,5,False\n553,Krookodile,Ground,Dark,519,95,117,80,65,70,92,5,False\n554,Darumaka,Fire,,315,70,90,45,15,45,50,5,False\n555,DarmanitanStandard Mode,Fire,,480,105,140,55,30,55,95,5,False\n555,DarmanitanZen Mode,Fire,Psychic,540,105,30,105,140,105,55,5,False\n556,Maractus,Grass,,461,75,86,67,106,67,60,5,False\n557,Dwebble,Bug,Rock,325,50,65,85,35,35,55,5,False\n558,Crustle,Bug,Rock,475,70,95,125,65,75,45,5,False\n559,Scraggy,Dark,Fighting,348,50,75,70,35,70,48,5,False\n560,Scrafty,Dark,Fighting,488,65,90,115,45,115,58,5,False\n561,Sigilyph,Psychic,Flying,490,72,58,80,103,80,97,5,False\n562,Yamask,Ghost,,303,38,30,85,55,65,30,5,False\n563,Cofagrigus,Ghost,,483,58,50,145,95,105,30,5,False\n564,Tirtouga,Water,Rock,355,54,78,103,53,45,22,5,False\n565,Carracosta,Water,Rock,495,74,108,133,83,65,32,5,False\n566,Archen,Rock,Flying,401,55,112,45,74,45,70,5,False\n567,Archeops,Rock,Flying,567,75,140,65,112,65,110,5,False\n568,Trubbish,Poison,,329,50,50,62,40,62,65,5,False\n569,Garbodor,Poison,,474,80,95,82,60,82,75,5,False\n570,Zorua,Dark,,330,40,65,40,80,40,65,5,False\n571,Zoroark,Dark,,510,60,105,60,120,60,105,5,False\n572,Minccino,Normal,,300,55,50,40,40,40,75,5,False\n573,Cinccino,Normal,,470,75,95,60,65,60,115,5,False\n574,Gothita,Psychic,,290,45,30,50,55,65,45,5,False\n575,Gothorita,Psychic,,390,60,45,70,75,85,55,5,False\n576,Gothitelle,Psychic,,490,70,55,95,95,110,65,5,False\n577,Solosis,Psychic,,290,45,30,40,105,50,20,5,False\n578,Duosion,Psychic,,370,65,40,50,125,60,30,5,False\n579,Reuniclus,Psychic,,490,110,65,75,125,85,30,5,False\n580,Ducklett,Water,Flying,305,62,44,50,44,50,55,5,False\n581,Swanna,Water,Flying,473,75,87,63,87,63,98,5,False\n582,Vanillite,Ice,,305,36,50,50,65,60,44,5,False\n583,Vanillish,Ice,,395,51,65,65,80,75,59,5,False\n584,Vanilluxe,Ice,,535,71,95,85,110,95,79,5,False\n585,Deerling,Normal,Grass,335,60,60,50,40,50,75,5,False\n586,Sawsbuck,Normal,Grass,475,80,100,70,60,70,95,5,False\n587,Emolga,Electric,Flying,428,55,75,60,75,60,103,5,False\n588,Karrablast,Bug,,315,50,75,45,40,45,60,5,False\n589,Escavalier,Bug,Steel,495,70,135,105,60,105,20,5,False\n590,Foongus,Grass,Poison,294,69,55,45,55,55,15,5,False\n591,Amoonguss,Grass,Poison,464,114,85,70,85,80,30,5,False\n592,Frillish,Water,Ghost,335,55,40,50,65,85,40,5,False\n593,Jellicent,Water,Ghost,480,100,60,70,85,105,60,5,False\n594,Alomomola,Water,,470,165,75,80,40,45,65,5,False\n595,Joltik,Bug,Electric,319,50,47,50,57,50,65,5,False\n596,Galvantula,Bug,Electric,472,70,77,60,97,60,108,5,False\n597,Ferroseed,Grass,Steel,305,44,50,91,24,86,10,5,False\n598,Ferrothorn,Grass,Steel,489,74,94,131,54,116,20,5,False\n599,Klink,Steel,,300,40,55,70,45,60,30,5,False\n600,Klang,Steel,,440,60,80,95,70,85,50,5,False\n601,Klinklang,Steel,,520,60,100,115,70,85,90,5,False\n602,Tynamo,Electric,,275,35,55,40,45,40,60,5,False\n603,Eelektrik,Electric,,405,65,85,70,75,70,40,5,False\n604,Eelektross,Electric,,515,85,115,80,105,80,50,5,False\n605,Elgyem,Psychic,,335,55,55,55,85,55,30,5,False\n606,Beheeyem,Psychic,,485,75,75,75,125,95,40,5,False\n607,Litwick,Ghost,Fire,275,50,30,55,65,55,20,5,False\n608,Lampent,Ghost,Fire,370,60,40,60,95,60,55,5,False\n609,Chandelure,Ghost,Fire,520,60,55,90,145,90,80,5,False\n610,Axew,Dragon,,320,46,87,60,30,40,57,5,False\n611,Fraxure,Dragon,,410,66,117,70,40,50,67,5,False\n612,Haxorus,Dragon,,540,76,147,90,60,70,97,5,False\n613,Cubchoo,Ice,,305,55,70,40,60,40,40,5,False\n614,Beartic,Ice,,485,95,110,80,70,80,50,5,False\n615,Cryogonal,Ice,,485,70,50,30,95,135,105,5,False\n616,Shelmet,Bug,,305,50,40,85,40,65,25,5,False\n617,Accelgor,Bug,,495,80,70,40,100,60,145,5,False\n618,Stunfisk,Ground,Electric,471,109,66,84,81,99,32,5,False\n619,Mienfoo,Fighting,,350,45,85,50,55,50,65,5,False\n620,Mienshao,Fighting,,510,65,125,60,95,60,105,5,False\n621,Druddigon,Dragon,,485,77,120,90,60,90,48,5,False\n622,Golett,Ground,Ghost,303,59,74,50,35,50,35,5,False\n623,Golurk,Ground,Ghost,483,89,124,80,55,80,55,5,False\n624,Pawniard,Dark,Steel,340,45,85,70,40,40,60,5,False\n625,Bisharp,Dark,Steel,490,65,125,100,60,70,70,5,False\n626,Bouffalant,Normal,,490,95,110,95,40,95,55,5,False\n627,Rufflet,Normal,Flying,350,70,83,50,37,50,60,5,False\n628,Braviary,Normal,Flying,510,100,123,75,57,75,80,5,False\n629,Vullaby,Dark,Flying,370,70,55,75,45,65,60,5,False\n630,Mandibuzz,Dark,Flying,510,110,65,105,55,95,80,5,False\n631,Heatmor,Fire,,484,85,97,66,105,66,65,5,False\n632,Durant,Bug,Steel,484,58,109,112,48,48,109,5,False\n633,Deino,Dark,Dragon,300,52,65,50,45,50,38,5,False\n634,Zweilous,Dark,Dragon,420,72,85,70,65,70,58,5,False\n635,Hydreigon,Dark,Dragon,600,92,105,90,125,90,98,5,False\n636,Larvesta,Bug,Fire,360,55,85,55,50,55,60,5,False\n637,Volcarona,Bug,Fire,550,85,60,65,135,105,100,5,False\n638,Cobalion,Steel,Fighting,580,91,90,129,90,72,108,5,True\n639,Terrakion,Rock,Fighting,580,91,129,90,72,90,108,5,True\n640,Virizion,Grass,Fighting,580,91,90,72,90,129,108,5,True\n641,TornadusIncarnate Forme,Flying,,580,79,115,70,125,80,111,5,True\n641,TornadusTherian Forme,Flying,,580,79,100,80,110,90,121,5,True\n642,ThundurusIncarnate Forme,Electric,Flying,580,79,115,70,125,80,111,5,True\n642,ThundurusTherian Forme,Electric,Flying,580,79,105,70,145,80,101,5,True\n643,Reshiram,Dragon,Fire,680,100,120,100,150,120,90,5,True\n644,Zekrom,Dragon,Electric,680,100,150,120,120,100,90,5,True\n645,LandorusIncarnate Forme,Ground,Flying,600,89,125,90,115,80,101,5,True\n645,LandorusTherian Forme,Ground,Flying,600,89,145,90,105,80,91,5,True\n646,Kyurem,Dragon,Ice,660,125,130,90,130,90,95,5,True\n646,KyuremBlack Kyurem,Dragon,Ice,700,125,170,100,120,90,95,5,True\n646,KyuremWhite Kyurem,Dragon,Ice,700,125,120,90,170,100,95,5,True\n647,KeldeoOrdinary Forme,Water,Fighting,580,91,72,90,129,90,108,5,False\n647,KeldeoResolute Forme,Water,Fighting,580,91,72,90,129,90,108,5,False\n648,MeloettaAria Forme,Normal,Psychic,600,100,77,77,128,128,90,5,False\n648,MeloettaPirouette Forme,Normal,Fighting,600,100,128,90,77,77,128,5,False\n649,Genesect,Bug,Steel,600,71,120,95,120,95,99,5,False\n650,Chespin,Grass,,313,56,61,65,48,45,38,6,False\n651,Quilladin,Grass,,405,61,78,95,56,58,57,6,False\n652,Chesnaught,Grass,Fighting,530,88,107,122,74,75,64,6,False\n653,Fennekin,Fire,,307,40,45,40,62,60,60,6,False\n654,Braixen,Fire,,409,59,59,58,90,70,73,6,False\n655,Delphox,Fire,Psychic,534,75,69,72,114,100,104,6,False\n656,Froakie,Water,,314,41,56,40,62,44,71,6,False\n657,Frogadier,Water,,405,54,63,52,83,56,97,6,False\n658,Greninja,Water,Dark,530,72,95,67,103,71,122,6,False\n659,Bunnelby,Normal,,237,38,36,38,32,36,57,6,False\n660,Diggersby,Normal,Ground,423,85,56,77,50,77,78,6,False\n661,Fletchling,Normal,Flying,278,45,50,43,40,38,62,6,False\n662,Fletchinder,Fire,Flying,382,62,73,55,56,52,84,6,False\n663,Talonflame,Fire,Flying,499,78,81,71,74,69,126,6,False\n664,Scatterbug,Bug,,200,38,35,40,27,25,35,6,False\n665,Spewpa,Bug,,213,45,22,60,27,30,29,6,False\n666,Vivillon,Bug,Flying,411,80,52,50,90,50,89,6,False\n667,Litleo,Fire,Normal,369,62,50,58,73,54,72,6,False\n668,Pyroar,Fire,Normal,507,86,68,72,109,66,106,6,False\n669,Flabébé,Fairy,,303,44,38,39,61,79,42,6,False\n670,Floette,Fairy,,371,54,45,47,75,98,52,6,False\n671,Florges,Fairy,,552,78,65,68,112,154,75,6,False\n672,Skiddo,Grass,,350,66,65,48,62,57,52,6,False\n673,Gogoat,Grass,,531,123,100,62,97,81,68,6,False\n674,Pancham,Fighting,,348,67,82,62,46,48,43,6,False\n675,Pangoro,Fighting,Dark,495,95,124,78,69,71,58,6,False\n676,Furfrou,Normal,,472,75,80,60,65,90,102,6,False\n677,Espurr,Psychic,,355,62,48,54,63,60,68,6,False\n678,MeowsticMale,Psychic,,466,74,48,76,83,81,104,6,False\n678,MeowsticFemale,Psychic,,466,74,48,76,83,81,104,6,False\n679,Honedge,Steel,Ghost,325,45,80,100,35,37,28,6,False\n680,Doublade,Steel,Ghost,448,59,110,150,45,49,35,6,False\n681,AegislashBlade Forme,Steel,Ghost,520,60,150,50,150,50,60,6,False\n681,AegislashShield Forme,Steel,Ghost,520,60,50,150,50,150,60,6,False\n682,Spritzee,Fairy,,341,78,52,60,63,65,23,6,False\n683,Aromatisse,Fairy,,462,101,72,72,99,89,29,6,False\n684,Swirlix,Fairy,,341,62,48,66,59,57,49,6,False\n685,Slurpuff,Fairy,,480,82,80,86,85,75,72,6,False\n686,Inkay,Dark,Psychic,288,53,54,53,37,46,45,6,False\n687,Malamar,Dark,Psychic,482,86,92,88,68,75,73,6,False\n688,Binacle,Rock,Water,306,42,52,67,39,56,50,6,False\n689,Barbaracle,Rock,Water,500,72,105,115,54,86,68,6,False\n690,Skrelp,Poison,Water,320,50,60,60,60,60,30,6,False\n691,Dragalge,Poison,Dragon,494,65,75,90,97,123,44,6,False\n692,Clauncher,Water,,330,50,53,62,58,63,44,6,False\n693,Clawitzer,Water,,500,71,73,88,120,89,59,6,False\n694,Helioptile,Electric,Normal,289,44,38,33,61,43,70,6,False\n695,Heliolisk,Electric,Normal,481,62,55,52,109,94,109,6,False\n696,Tyrunt,Rock,Dragon,362,58,89,77,45,45,48,6,False\n697,Tyrantrum,Rock,Dragon,521,82,121,119,69,59,71,6,False\n698,Amaura,Rock,Ice,362,77,59,50,67,63,46,6,False\n699,Aurorus,Rock,Ice,521,123,77,72,99,92,58,6,False\n700,Sylveon,Fairy,,525,95,65,65,110,130,60,6,False\n701,Hawlucha,Fighting,Flying,500,78,92,75,74,63,118,6,False\n702,Dedenne,Electric,Fairy,431,67,58,57,81,67,101,6,False\n703,Carbink,Rock,Fairy,500,50,50,150,50,150,50,6,False\n704,Goomy,Dragon,,300,45,50,35,55,75,40,6,False\n705,Sliggoo,Dragon,,452,68,75,53,83,113,60,6,False\n706,Goodra,Dragon,,600,90,100,70,110,150,80,6,False\n707,Klefki,Steel,Fairy,470,57,80,91,80,87,75,6,False\n708,Phantump,Ghost,Grass,309,43,70,48,50,60,38,6,False\n709,Trevenant,Ghost,Grass,474,85,110,76,65,82,56,6,False\n710,PumpkabooAverage Size,Ghost,Grass,335,49,66,70,44,55,51,6,False\n710,PumpkabooSmall Size,Ghost,Grass,335,44,66,70,44,55,56,6,False\n710,PumpkabooLarge Size,Ghost,Grass,335,54,66,70,44,55,46,6,False\n710,PumpkabooSuper Size,Ghost,Grass,335,59,66,70,44,55,41,6,False\n711,GourgeistAverage Size,Ghost,Grass,494,65,90,122,58,75,84,6,False\n711,GourgeistSmall Size,Ghost,Grass,494,55,85,122,58,75,99,6,False\n711,GourgeistLarge Size,Ghost,Grass,494,75,95,122,58,75,69,6,False\n711,GourgeistSuper Size,Ghost,Grass,494,85,100,122,58,75,54,6,False\n712,Bergmite,Ice,,304,55,69,85,32,35,28,6,False\n713,Avalugg,Ice,,514,95,117,184,44,46,28,6,False\n714,Noibat,Flying,Dragon,245,40,30,35,45,40,55,6,False\n715,Noivern,Flying,Dragon,535,85,70,80,97,80,123,6,False\n716,Xerneas,Fairy,,680,126,131,95,131,98,99,6,True\n717,Yveltal,Dark,Flying,680,126,131,95,131,98,99,6,True\n718,Zygarde50% Forme,Dragon,Ground,600,108,100,121,81,95,95,6,True\n719,Diancie,Rock,Fairy,600,50,100,150,100,150,50,6,True\n719,DiancieMega Diancie,Rock,Fairy,700,50,160,110,160,110,110,6,True\n720,HoopaHoopa Confined,Psychic,Ghost,600,80,110,60,150,130,70,6,True\n720,HoopaHoopa Unbound,Psychic,Dark,680,80,160,60,170,130,80,6,True\n721,Volcanion,Fire,Water,600,80,110,120,130,90,70,6,True\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/pokemon_speed.py", "content": "import matplotlib.pyplot as plt\nimport pandas as pd\n\ndf = pd.read_csv('pypi/datascience/files/pokemon.csv')\n\nfig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), dpi=100)\nbins = range(0, 161, 10)\nax.hist(df['Speed'], rwidth=0.8, color='tomato', bins=bins, zorder=2)\nax.yaxis.grid(color='mistyrose')\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/soften_wave.py", "content": "import matplotlib.pyplot as plt\nimport numpy as np\n\nx = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000)\nalpha = 0.7\nbeta = 10\ny = np.e ** (-alpha * x) * np.sin(beta * x)\n\nfig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=100)\nax.plot(x, y, color='olivedrab', linewidth=3)\nax.grid(color='lightgray')\n\nfig.tight_layout()\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/tiobe-2020-clean.csv", "content": "Language,Ratings\nC,17.38\nJava,11.96\nPython,11.72\nC++,7.56\nC#,3.95\nVisual Basic,3.84\nJavaScript,2.2\nPHP,1.99\nR,1.9\nGroovy,1.84\nAssembly language,1.64\nSQL,1.61\nSwift,1.43\nGo,1.41\nRuby,1.3\nMATLAB,1.15\nPerl,1.02\nObjective-C,1.0\nDelphi/Object Pascal,0.79\nClassic Visual Basic,0.79\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/matplotlib/tiobe_2020.py", "content": "import matplotlib.pyplot as plt\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\n\ndf = pd.read_csv('pypi/datascience/files/tiobe-2020-clean.csv', index_col='Language')\n\nfig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), dpi=100)\n\nbar_width = 0.30\nx = np.arange(df.index.size)\n\nbarplot = ax.bar(x, df['Ratings'], zorder=2, color='turquoise', alpha=0.7)\n\nax.set_xticks(x)\nax.set_xticklabels(df.index, rotation=90)\n\nax.yaxis.grid(color='lightgray')\nax.set_ylabel('Rating TIOBE (%)')\n\nax.spines['right'].set_visible(False)\nax.spines['top'].set_visible(False)\n\nfig.tight_layout()\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/diag.py", "content": "import numpy as np\n\nnp.diag(range(50))\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/diag_transform.py", "content": "import numpy as np\n\nmatrix = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10))\n\nmatrix[np.diag_indices(matrix.shape[0])] = 50\nmatrix[matrix > 50] = 100\nmatrix[matrix < 50] = 0\n\nprint(matrix)\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/euler_product.py", "content": "import math\n\nimport numpy as np\n\ntheta = 2 * math.pi\nk = 20\n\nvalues = np.arange(1, k, dtype='float64')\nz = np.cos(theta / np.power(2, values))\n\nlhs = np.sin(theta) / theta\nrhs = np.prod(z)\n\nprint(math.isclose(lhs, rhs))\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/flip_powers.py", "content": "import numpy as np\n\nA = np.array([[4, 5, -1], [-3, -4, 1], [-3, -4, 0]])\n\nfor power in range(2, 129):\n print(np.linalg.matrix_power(A, power))\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/identity_equation.py", "content": "import numpy as np\n\nmatrix = np.array([[1, 2], [3, 5]])\nidentity = np.identity(2)\nzeros = np.zeros((2, 2))\n\nresult = np.linalg.matrix_power(matrix, 2) - 6 * matrix - identity\n\nnp.array_equal(result, zeros)\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/lineq.py", "content": "import numpy as np\n\n# AX = B\nA = np.array([[1, 4, -1], [5, -2, 1], [2, -2, 1]])\nB = np.array([8, 4, 1]).reshape(3, -1)\n\nnp.linalg.solve(A, B)\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/np_matrix.py", "content": "import numpy as np\n\narray1 = np.array([88, 23, 39, 41])\narray2 = np.array([[76.4, 21.7, 38.4], [41.2, 52.8, 68.9]])\narray3 = np.array([[12], [4], [9], [8]])\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/np_odds.py", "content": "import numpy as np\n\nvalues = np.arange(10, 22).reshape(3, 4)\nprint(values[values % 2 != 0])\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/np_random.py", "content": "import numpy as np\n\nfloat_values = np.linspace(1, 10, 100).reshape(20, 5)\nnormal_dist = np.random.normal(1, 2, size=128)\nquiniela = np.random.choice(list('1X2'), size=15, p=[0.5, 0.3, 0.2])\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/np_transform.py", "content": "import numpy as np\n\nmatrix = np.array([[17, 12, 31], [49, 11, 51], [21, 31, 62], [63, 75, 22]])\n\nprint('Matrix:')\nprint(matrix)\nprint()\n\nlast_row = matrix[-1]\nmatrix2 = np.delete(matrix, -1, axis=0)\nlast_row_as_column = last_row.reshape(3, -1)\nmatrix2 = np.append(matrix2, last_row_as_column, axis=1)\n\nprint('Matrix 2:')\nprint(matrix2)\nprint()\n\nmatrix3 = matrix2\nmatrix3[1] = matrix3[1, 0]\nmatrix3[:, -1] = matrix3[0, -1]\n\nprint('Matrix 3:')\nprint(matrix3)\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/transpose.py", "content": "import numpy as np\n\nA = np.array([[-1, 2, 1], [3, 0, 1]])\nB = np.array([[4, 0, -1], [-2, 1, 0]])\n\nprint('(A + B)^T = A^T + B^T??', np.array_equal((A + B).T, A.T + B.T))\n\nprint('(3A)^T = 3A^T??', np.array_equal((3 * A).T, 3 * A.T))\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/numpy/vectorize.py", "content": "import numpy as np\n\nvect_avg = np.vectorize(lambda a, b: (a + b) / 2)\n\nA = np.random.uniform(0, 1000, size=(20, 20))\nB = np.random.uniform(0, 1000, size=(20, 20))\n\n%timeit vect_avg(A, B)\n\n%timeit (A + B) / 2\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/above_mean.py", "content": "import pandas as pd\n\ndemocan = pd.read_csv('democan.csv', index_col='Island')\n\nmean_population = democan['Population'].mean()\nmask = democan['Population'] > mean_population\nislands = democan[mask].index.to_list()\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/comunidades.py", "content": "import pandas as pd\n\nURL = 'https://es.wikipedia.org/wiki/Comunidad_aut%C3%B3noma'\n\ntables = pd.read_html(URL)\n\ndf_area = tables[3]\ndf_area = df_area.iloc[:-1, 1:3]\ndf_area.columns = ('Comunidad', 'Superficie')\ndf_area['Superficie'] = (\n df_area['Superficie'].str.replace(r'\\s+', '', regex=True).astype('int')\n)\n\ndf_population = tables[4]\ndf_population = df_population.iloc[:-1, 1:3]\ndf_population.columns = ('Comunidad', 'Población')\ndf_population['Población'] = (\n df_population['Población'].str.replace(r'\\s+', '', regex=True).astype('int')\n)\n\ndf = pd.merge(df_area, df_population)\ndf['Densidad'] = df['Población'] / df['Superficie']\n\nprint(df.sort_values('Densidad', ascending=False))\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/create_dataframe.py", "content": "import pandas as pd\n\nislands = [\n 'El Hierro',\n 'Fuerteventura',\n 'Gran Canaria',\n 'La Gomera',\n 'Lanzarote',\n 'La Palma',\n 'Tenerife',\n]\npopulations = [11423, 120021, 853262, 21798, 156112, 83439, 931646]\nareas = [268.71, 1665.74, 1560.10, 369.76, 888.07, 708.32, 2034.38]\nprovinces = ['TF', 'LP', 'LP', 'TF', 'LP', 'TF', 'TF']\n\ndata = dict(Island=islands, Population=populations, Area=areas, Province=provinces)\n\ndemocan = pd.DataFrame(data)\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/create_series.py", "content": "import string\n\nimport pandas as pd\n\npd.Series(range(1, 27), list(string.ascii_uppercase))\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/democan.csv", "content": "Island,Population,Area,Province\nEl Hierro,11423,268.71,TF\nFuerteventura,120021,1665.74,LP\nGran Canaria,853262,1560.10,LP\nLa Gomera,21798,369.76,TF\nLanzarote,156112,888.07,LP\nLa Palma,83439,708.32,TF\nTenerife,931646,2034.38,TF\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/df_access.py", "content": "import pandas as pd\n\ndemocan = pd.read_csv('democan.csv', index_col='Island')\n\nds1 = democan.loc[['El Hierro', 'La Gomera']]\nds2 = democan.loc[:, 'Province']\nds3 = democan.iloc[::2, 1]\nds4 = democan[democan['Area'] > 1000]\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/df_oasis.py", "content": "import pandas as pd\n\ndf = pd.read_csv('oasis.csv')\ndf['album_release_date'] = pd.to_datetime(df['album_release_date'])\nalbum_names = df.query('2000 <= album_release_date <= 2005')['album_name']\nprint(album_names.unique())\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/grants.py", "content": "import pandas as pd\n\ndemocan = pd.read_csv('democan.csv', index_col='Island')\n\n\ndef handle_grants(row):\n area, population = row['Area'], row['Population']\n if area < 1000:\n grant = 0.3 * population\n else:\n grant = 0.2 * population\n return grant\n\n\ndemocan['Grant'] = democan.apply(handle_grants, axis=1)\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/index_dataframe.py", "content": "import pandas as pd\n\n# ==============================================================================\n# Creación del DataFrame\n# ==============================================================================\n\nislands = [\n 'El Hierro',\n 'Fuerteventura',\n 'Gran Canaria',\n 'La Gomera',\n 'Lanzarote',\n 'La Palma',\n 'Tenerife',\n]\npopulations = [11423, 120021, 853262, 21798, 156112, 83439, 931646]\nareas = [268.71, 1665.74, 1560.10, 369.76, 888.07, 708.32, 2034.38]\nprovinces = ['TF', 'LP', 'LP', 'TF', 'LP', 'TF', 'TF']\n\ndata = dict(Island=islands, Population=populations, Area=areas, Province=provinces)\n\ndemocan = pd.DataFrame(data)\n\n# ==============================================================================\n# Ejercicio\n# ==============================================================================\n\ndemocan.set_index('Island')\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/load_dataframe.py", "content": "import pandas as pd\n\ndemocan = pd.read_csv('democan.csv', index_col=0)\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/files/pandas/oasis.csv", "content": "album_release_date,album_release_year,danceability,energy,key,loudness,mode,speechiness,acousticness,instrumentalness,liveness,valence,tempo,time_signature,disc_number,duration_ms,explicit,is_local,track_name,track_number,album_name,key_name,mode_name,key_mode\n2016-10-14,2016,0.297,0.861,11,-3.41,0,0.0448,0.000164,0.000211,0.112,0.226,80.013,4,1,463213,FALSE,FALSE,D'You Know What I Mean? - Remastered,1,Be Here Now(Remastered),B,minor,B minor\n2016-10-14,2016,0.354,0.971,9,-1.897,0,0.0705,0.00249,0.00545,0.673,0.226,135.174,4,1,311333,FALSE,FALSE,My Big Mouth - Remastered,2,Be Here Now(Remastered),A,minor,A minor\n2016-10-14,2016,0.3,0.879,0,-2.899,1,0.054,0.221,0.0332,0.262,0.258,148.323,4,1,430373,FALSE,FALSE,Magic Pie - Remastered,3,Be Here Now(Remastered),C,major,C major\n2016-10-14,2016,0.197,0.821,7,-2.596,1,0.0412,0.0822,0.00301,0.259,0.35,170.015,4,1,355866,FALSE,FALSE,Stand by Me - 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The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",C,minor,C minor\n2014-09-24,2014,0.418,0.84,7,-4.321,1,0.0285,0.00192,0,0.163,0.627,158.373,4,1,294813,FALSE,FALSE,Cast No Shadow - Remastered,8,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.487,0.909,9,-3.484,1,0.0463,0.159,1.27e-06,0.304,0.51,125.422,4,1,220920,FALSE,FALSE,She's Electric - Remastered,9,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",A,major,A major\n2014-09-24,2014,0.33,0.983,0,-3.038,1,0.0932,0.0664,4.68e-05,0.491,0.0968,136.952,4,1,303320,FALSE,FALSE,Morning Glory - Remastered,10,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",C,major,C major\n2014-09-24,2014,0.154,0.991,5,-13.27,1,0.0791,0.849,0.92,0.721,0.0176,133.72,4,1,39360,FALSE,FALSE,Untitled - Remastered,11,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",F,major,F major\n2014-09-24,2014,0.297,0.825,2,-3.771,1,0.0394,0.464,0.0833,0.358,0.123,150.339,4,1,454000,FALSE,FALSE,Champagne Supernova - Remastered,12,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",D,major,D major\n2014-09-24,2014,0.428,0.428,4,-8.405,0,0.0247,0.52,7.84e-06,0.365,0.319,84.612,4,1,263746,FALSE,FALSE,Talk Tonight - Remastered,13,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",E,minor,E minor\n2014-09-24,2014,0.19,0.928,7,-3.274,1,0.0803,0.00978,0.000719,0.334,0.215,112.961,4,1,267986,FALSE,FALSE,Acquiesce - Remastered,14,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.202,0.875,7,-1.844,1,0.0571,0.00298,0.000336,0.368,0.273,78.882,4,1,281840,FALSE,FALSE,Headshrinker - Remastered,15,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.476,0.805,4,-6.126,1,0.0321,0.000461,3.99e-05,0.0983,0.881,101.378,4,1,240146,FALSE,FALSE,It's Better People - Remastered,16,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",E,major,E 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Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",C,major,C major\n2014-09-24,2014,0.21,0.942,7,-2.865,0,0.0623,3.06e-05,0.945,0.106,0.196,142.872,4,1,262400,FALSE,FALSE,The Swamp Song - Remastered,22,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,minor,G minor\n2014-09-24,2014,0.383,0.584,7,-6.707,1,0.0294,0.013,8.46e-05,0.0725,0.145,148.508,4,1,325200,FALSE,FALSE,The Masterplan - Remastered,23,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.378,0.815,7,-3.987,1,0.106,0.296,0,0.336,0.501,166.582,4,1,242920,FALSE,FALSE,Bonehead's Bank Holiday - Remastered,24,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.477,0.785,2,-5.941,1,0.0315,0.0167,0.000676,0.103,0.417,150.661,4,1,417960,FALSE,FALSE,Champagne Supernova - Remastered,25,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",D,major,D major\n2014-09-24,2014,0.248,0.594,7,-7.74,1,0.0287,0.106,0,0.366,0.693,95.898,3,1,137200,FALSE,FALSE,You've Got to Hide Your Love Away - Remastered,26,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.321,0.832,0,-2.354,1,0.0567,4.96e-05,0.145,0.547,0.364,121.183,4,1,234440,FALSE,FALSE,Acquiesce - Live at Earls Court,27,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",C,major,C major\n2014-09-24,2014,0.594,0.681,2,-5.441,1,0.0284,0.79,2.28e-06,0.102,0.611,108.546,4,1,243866,FALSE,FALSE,Some Might Say - Demo,28,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",D,major,D major\n2014-09-24,2014,0.169,0.741,2,-2.652,1,0.062,0.00145,0.00291,0.38,0.374,122.687,4,1,306066,FALSE,FALSE,Some Might Say - Live at Roskilde,29,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",D,major,D major\n2014-09-24,2014,0.5,0.55,9,-6.195,1,0.0286,0.238,6.97e-06,0.0962,0.21,146.66,4,1,182906,FALSE,FALSE,She's Electric - Demo,30,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",A,major,A major\n2014-09-24,2014,0.284,0.588,0,-6.296,1,0.0282,0.227,0,0.136,0.428,92.74,4,1,222186,FALSE,FALSE,Talk Tonight - Live at Bath Pavilion,31,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",C,major,C major\n2014-09-24,2014,0.535,0.417,9,-6.654,0,0.026,0.11,0.00101,0.0968,0.193,129.215,4,1,244560,FALSE,FALSE,Rockin' Chair - Demo,32,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",A,minor,A minor\n2014-09-24,2014,0.131,0.859,2,-3.826,1,0.0954,0.000757,0.0234,0.614,0.123,144.245,4,1,203866,FALSE,FALSE,Hello - Live at Roskilde,33,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",D,major,D major\n2014-09-24,2014,0.205,0.774,9,-3.728,0,0.0527,0.000115,0.667,0.378,0.376,127.703,4,1,247693,FALSE,FALSE,Roll with It - Live at Roskilde,34,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",A,minor,A minor\n2014-09-24,2014,0.183,0.812,0,-4.398,1,0.0703,5e-04,0.185,0.123,0.185,135.906,4,1,287253,FALSE,FALSE,Morning Glory - Live at Roskilde,35,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",C,major,C major\n2014-09-24,2014,0.556,0.613,7,-6.291,1,0.0291,0.871,0.000122,0.157,0.359,98.765,4,1,187920,FALSE,FALSE,Hey Now - Demo,36,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.52,0.672,7,-6.465,1,0.0264,0.749,0.00416,0.182,0.626,88.331,4,1,128705,FALSE,FALSE,Bonehead's Bank Holiday - Demo,37,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.376,0.889,7,-5.004,1,0.0899,0.0254,1.07e-05,0.732,0.369,145.986,4,1,291293,FALSE,FALSE,Round Are Way - MTV Unplugged,38,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.308,0.842,0,-4.87,1,0.0412,0.00559,0,0.369,0.287,96.635,4,1,245506,FALSE,FALSE,Cast No Shadow - Live at Maine Road,39,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",C,major,C major\n2014-09-24,2014,0.246,0.725,9,-4.436,0,0.0417,0.247,0.0148,0.894,0.288,82.859,4,1,295160,FALSE,FALSE,The Masterplan - Live at Knebworth Park,40,\"(What's The Story) Morning Glory (Remastered, Deluxe)\",A,minor,A minor\n2014-09-24,2014,0.161,0.948,9,-3.174,0,0.113,0.0141,0.0433,0.166,0.0567,132.3,4,1,203186,FALSE,FALSE,Hello - Remastered,1,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),A,minor,A minor\n2014-09-24,2014,0.233,0.986,9,-1.896,0,0.0947,0.0325,0.000311,0.117,0.145,126.56,4,1,240093,FALSE,FALSE,Roll with It - Remastered,2,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),A,minor,A minor\n2014-09-24,2014,0.376,0.896,2,-4.065,1,0.0395,0.000452,0,0.194,0.472,174.379,4,1,258773,FALSE,FALSE,Wonderwall - Remastered,3,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),D,major,D major\n2014-09-24,2014,0.327,0.938,0,-3.237,1,0.0636,0.0707,3.79e-06,0.148,0.327,162.933,4,1,289560,FALSE,FALSE,Don't Look Back in Anger - Remastered,4,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),C,major,C major\n2014-09-24,2014,0.147,0.933,2,-2.478,1,0.0658,0.000305,0.00134,0.382,0.206,202.197,4,1,341906,FALSE,FALSE,Hey Now - Remastered,5,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),D,major,D major\n2014-09-24,2014,0.279,0.748,10,-5.655,1,0.0484,3.93e-05,0.92,0.254,0.201,143.121,4,1,44626,FALSE,FALSE,Untitled - Remastered,6,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),A#,major,A# major\n2014-09-24,2014,0.262,0.932,0,-2.281,0,0.0925,0.173,0.0206,0.288,0.0733,110.129,4,1,327920,FALSE,FALSE,Some Might Say - Remastered,7,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),C,minor,C minor\n2014-09-24,2014,0.418,0.84,7,-4.321,1,0.0285,0.00192,0,0.163,0.627,158.373,4,1,294813,FALSE,FALSE,Cast No Shadow - Remastered,8,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),G,major,G major\n2014-09-24,2014,0.487,0.909,9,-3.484,1,0.0463,0.159,1.27e-06,0.304,0.51,125.422,4,1,220920,FALSE,FALSE,She's Electric - Remastered,9,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),A,major,A major\n2014-09-24,2014,0.33,0.983,0,-3.038,1,0.0932,0.0664,4.68e-05,0.491,0.0968,136.952,4,1,303320,FALSE,FALSE,Morning Glory - Remastered,10,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),C,major,C major\n2014-09-24,2014,0.154,0.991,5,-13.27,1,0.0791,0.849,0.92,0.721,0.0176,133.72,4,1,39360,FALSE,FALSE,Untitled - Remastered,11,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),F,major,F major\n2014-09-24,2014,0.297,0.825,2,-3.771,1,0.0394,0.464,0.0833,0.358,0.123,150.339,4,1,454000,FALSE,FALSE,Champagne Supernova - Remastered,12,(What's The Story) Morning Glory (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.315,0.975,4,-3.21,1,0.0685,0.000567,0.00137,0.467,0.436,138.197,4,1,322946,FALSE,FALSE,Rock 'n' Roll Star - Remastered,1,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.317,0.931,4,-2.661,1,0.0569,0.0136,0.12,0.687,0.16,95.919,4,1,308280,FALSE,FALSE,Shakermaker - Remastered,2,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.192,0.828,9,-3.382,0,0.0452,2.74e-05,1.97e-05,0.362,0.189,118.935,5,1,276666,FALSE,FALSE,Live Forever - Remastered,3,Definitely Maybe (Remastered),A,minor,A minor\n2014-05-14,2014,0.268,0.905,0,-3.543,1,0.0397,1.41e-05,0.0214,0.38,0.328,140.571,4,1,268000,FALSE,FALSE,Up in the Sky - Remastered,4,Definitely Maybe (Remastered),C,major,C major\n2014-05-14,2014,0.314,0.835,7,-5.106,1,0.0498,2.01e-06,0.617,0.392,0.0412,100.138,4,1,377400,FALSE,FALSE,Columbia - Remastered,5,Definitely Maybe (Remastered),G,major,G major\n2014-05-14,2014,0.361,0.911,9,-2.853,1,0.0405,6.06e-05,0.00752,0.0891,0.643,103.999,4,1,283786,FALSE,FALSE,Supersonic - Remastered,6,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.113,0.938,9,-2.741,1,0.0771,1.13e-05,0.801,0.446,0.192,153.625,4,1,257812,FALSE,FALSE,Bring It on Down - Remastered,7,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.292,0.759,2,-2.311,1,0.046,1.53e-05,0.037,0.16,0.451,114.758,4,1,289146,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol - Remastered,8,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.301,0.987,2,-2.865,1,0.111,0.000895,0.537,0.066,0.057,139.495,4,1,152266,FALSE,FALSE,Digsy's Dinner - Remastered,9,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.0668,0.941,8,-2.699,1,0.137,9.49e-05,0.000343,0.253,0.236,188.529,4,1,392306,FALSE,FALSE,Slide Away - Remastered,10,Definitely Maybe (Remastered),G#,major,G# major\n2014-05-14,2014,0.585,0.427,4,-10.907,1,0.0278,0.808,0,0.0984,0.313,87.615,4,1,196480,FALSE,FALSE,Married with Children - Remastered,11,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.116,0.89,2,-1.9,1,0.0504,0.00203,0.812,0.648,0.309,199.833,4,1,328666,FALSE,FALSE,Columbia - Remastered White Label Demo,12,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.361,0.932,9,-1.727,1,0.0449,0.000182,0.000252,0.0917,0.33,110.979,4,1,277986,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol - Remastered Demo,13,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.515,0.575,8,-6.36,0,0.0309,0.537,0,0.391,0.162,118.484,4,1,269213,FALSE,FALSE,Sad Song - Remastered,14,Definitely Maybe (Remastered),G#,minor,G# minor\n2014-05-14,2014,0.344,0.979,2,-3.294,1,0.0762,0.000615,1.37e-06,0.0872,0.53,128.608,4,1,228880,FALSE,FALSE,I Will Believe - Remastered Live,15,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.453,0.332,2,-10.886,1,0.0286,0.651,0,0.217,0.115,112.192,4,1,272773,FALSE,FALSE,Take Me Away - Remastered,16,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.257,0.912,9,-4.515,1,0.0488,7.29e-06,0.00418,0.144,0.219,147.711,4,1,238226,FALSE,FALSE,Alive - Remastered Demo,17,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.402,0.51,7,-9.073,1,0.0261,0.365,0,0.0866,0.611,139.168,4,1,161013,FALSE,FALSE,D'Yer Wanna Be a Spaceman? - Remastered,18,Definitely Maybe (Remastered),G,major,G major\n2014-05-14,2014,0.216,0.965,6,-3.494,0,0.0984,0.00269,0.44,0.685,0.118,108.737,4,1,315026,FALSE,FALSE,Supersonic - Remastered Live,19,Definitely Maybe (Remastered),F#,minor,F# minor\n2014-05-14,2014,0.164,0.784,0,-4.125,1,0.0392,0.172,0,0.0863,0.387,142.508,4,1,214320,FALSE,FALSE,Up in the Sky - Remastered Acoustic,20,Definitely Maybe (Remastered),C,major,C major\n2014-05-14,2014,0.297,0.876,9,-5.483,1,0.0489,2.85e-06,0.48,0.189,0.288,102.484,4,1,323146,FALSE,FALSE,Cloudburst - Remastered,21,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.101,0.593,2,-3.467,1,0.0481,1.5e-05,0.0655,0.391,0.336,91.34,5,1,256853,FALSE,FALSE,Fade Away - Remastered,22,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.136,0.833,9,-1.751,1,0.0701,0.0215,0.0746,0.379,0.372,101.241,4,1,402360,FALSE,FALSE,Listen Up - Remastered,23,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.08,0.975,4,-3.738,1,0.171,5.1e-06,0.743,0.417,0.0427,82.949,3,1,498333,FALSE,FALSE,I Am the Walrus - Remastered Live Glasgow Cathouse June '94,24,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.244,0.913,7,-2.437,1,0.0392,0.042,0.008,0.257,0.34,90.501,4,1,382266,FALSE,FALSE,Whatever - Remastered,25,Definitely Maybe (Remastered),G,major,G major\n2014-05-14,2014,0.303,0.901,4,-2.036,0,0.0511,0.00189,0.0117,0.379,0.305,98.127,5,1,263533,FALSE,FALSE,(It's Good) To Be Free - Remastered,26,Definitely Maybe (Remastered),E,minor,E minor\n2014-05-14,2014,0.338,0.459,0,-8.652,1,0.0305,0.305,0,0.0909,0.229,171.917,3,1,267333,FALSE,FALSE,Half the World Away - Remastered,27,Definitely Maybe (Remastered),C,major,C major\n2014-05-14,2014,0.161,0.929,4,-2.515,1,0.0749,0.000108,0.943,0.901,0.293,109.415,4,1,331360,FALSE,FALSE,Supersonic - Remastered Live At Glasgow Tramshed,28,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.31,0.915,4,-1.98,1,0.0534,0.000122,0.123,0.147,0.387,136.269,4,1,346226,FALSE,FALSE,Rock 'n' Roll Star - Remastered Demo,29,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.514,0.737,4,-5.371,1,0.0311,0.139,4.38e-05,0.128,0.254,104.601,4,1,245253,FALSE,FALSE,Shakermaker - Remastered Live Paris Instore,30,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.342,0.922,2,-2.111,1,0.0395,0.000264,0.599,0.403,0.523,99.152,4,1,337133,FALSE,FALSE,Columbia - Remastered Eden Studios Mix,31,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.408,0.958,9,-2.966,1,0.0439,0.000424,0.000243,0.0341,0.617,101.851,4,1,310373,FALSE,FALSE,Cloudburst - Remastered Demo,32,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.297,0.985,11,-1.874,0,0.0625,0.000277,0.0019,0.265,0.39,103.103,4,1,314866,FALSE,FALSE,Strange Thing - Remastered Demo,33,Definitely Maybe (Remastered),B,minor,B minor\n2014-05-14,2014,0.289,0.62,9,-4.808,0,0.0312,0.176,1.11e-05,0.142,0.277,172.305,4,1,282120,FALSE,FALSE,Live Forever - Remastered Live Paris Instore,34,Definitely Maybe (Remastered),A,minor,A minor\n2014-05-14,2014,0.346,0.998,2,-1.435,1,0.0887,0.0187,0.00107,0.396,0.0489,128.6,4,1,238560,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol - Remastered Live At Manchester Academy,35,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.297,0.636,7,-6.954,1,0.0318,0.697,0,0.923,0.542,142.86,4,1,166213,FALSE,FALSE,D'Yer Wanna Be a Spaceman? - Remastered Live At Manchester Academy,36,Definitely Maybe (Remastered),G,major,G major\n2014-05-14,2014,0.275,0.898,9,-2.288,1,0.0521,0.000159,0,0.316,0.396,143.309,4,1,263200,FALSE,FALSE,Fade Away - Remastered Demo,37,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.285,0.364,2,-7.235,1,0.0283,0.685,1.73e-05,0.785,0.168,111.15,4,1,255160,FALSE,FALSE,Take Me Away - Remastered Live At Manchester Academy,38,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.43,0.411,9,-8.817,0,0.0273,0.678,0,0.938,0.282,116.472,4,1,269280,FALSE,FALSE,Sad Song - Remastered Live At Manchester Academy,39,Definitely Maybe (Remastered),A,minor,A minor\n2014-05-14,2014,0.437,0.417,11,-6.651,1,0.0328,0.786,1.46e-05,0.167,0.155,111.477,4,1,233373,FALSE,FALSE,\"Half the World Away - Remastered Live, Tokyo Hotel Room\",40,Definitely Maybe (Remastered),B,major,B major\n2014-05-14,2014,0.458,0.5,9,-5.43,1,0.0276,0.133,0,0.113,0.541,134.402,4,1,156866,FALSE,FALSE,Digsy's Dinner - Remastered Live Paris Instore,41,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.621,0.477,4,-7.691,1,0.0252,0.647,0,0.104,0.55,87.684,4,1,196066,FALSE,FALSE,Married with Children - Remastered Demo,42,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.337,0.689,0,-5.993,1,0.0328,0.064,0,0.0951,0.55,134.825,4,1,199320,FALSE,FALSE,Up in the Sky - Remastered Live Paris Instore,43,Definitely Maybe (Remastered),C,major,C major\n2014-05-14,2014,0.559,0.323,7,-7.969,1,0.0297,0.923,0.95,0.312,0.723,92.838,4,1,293960,FALSE,FALSE,Whatever - Remastered Strings,44,Definitely Maybe (Remastered),G,major,G major\n2014-05-14,2014,0.315,0.975,4,-3.21,1,0.0685,0.000567,0.00137,0.467,0.436,138.197,4,1,322946,FALSE,FALSE,Rock 'n' Roll Star - Remastered,1,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.317,0.931,4,-2.661,1,0.0569,0.0136,0.12,0.687,0.16,95.919,4,1,308280,FALSE,FALSE,Shakermaker - Remastered,2,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2014-05-14,2014,0.192,0.828,9,-3.382,0,0.0452,2.74e-05,1.97e-05,0.362,0.189,118.935,5,1,276666,FALSE,FALSE,Live Forever - Remastered,3,Definitely Maybe (Remastered),A,minor,A minor\n2014-05-14,2014,0.268,0.905,0,-3.543,1,0.0397,1.41e-05,0.0214,0.38,0.328,140.571,4,1,268000,FALSE,FALSE,Up in the Sky - Remastered,4,Definitely Maybe (Remastered),C,major,C major\n2014-05-14,2014,0.314,0.835,7,-5.106,1,0.0498,2.01e-06,0.617,0.392,0.0412,100.138,4,1,377400,FALSE,FALSE,Columbia - Remastered,5,Definitely Maybe (Remastered),G,major,G major\n2014-05-14,2014,0.361,0.911,9,-2.853,1,0.0405,6.06e-05,0.00752,0.0891,0.643,103.999,4,1,283786,FALSE,FALSE,Supersonic - Remastered,6,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.113,0.938,9,-2.741,1,0.0771,1.13e-05,0.801,0.446,0.192,153.625,4,1,257812,FALSE,FALSE,Bring It on Down - Remastered,7,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n2014-05-14,2014,0.292,0.759,2,-2.311,1,0.046,1.53e-05,0.037,0.16,0.451,114.758,4,1,289146,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol - Remastered,8,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.301,0.987,2,-2.865,1,0.111,0.000895,0.537,0.066,0.057,139.495,4,1,152266,FALSE,FALSE,Digsy's Dinner - Remastered,9,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n2014-05-14,2014,0.0668,0.941,8,-2.699,1,0.137,9.49e-05,0.000343,0.253,0.236,188.529,4,1,392306,FALSE,FALSE,Slide Away - Remastered,10,Definitely Maybe (Remastered),G#,major,G# major\n2014-05-14,2014,0.585,0.427,4,-10.907,1,0.0278,0.808,0,0.0984,0.313,87.615,4,1,196480,FALSE,FALSE,Married with Children - Remastered,11,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n2010-06-14,2010,0.39,0.877,9,-4.829,1,0.0347,4.9e-05,0.00241,0.265,0.689,103.94,4,1,283744,FALSE,FALSE,Supersonic,1,Time Flies… (1994 - 2009),A,major,A major\n2010-06-14,2010,0.244,0.985,9,-1.816,0,0.107,0.00302,0.000204,0.318,0.228,126.734,4,1,239826,FALSE,FALSE,Roll With It,2,Time Flies… (1994 - 2009),A,minor,A minor\n2010-06-14,2010,0.29,0.769,9,-5.578,0,0.0329,1.44e-05,8.35e-06,0.375,0.198,90.248,4,1,276866,FALSE,FALSE,Live Forever,3,Time Flies… (1994 - 2009),A,minor,A minor\n2010-06-14,2010,0.41,0.854,2,-5.609,1,0.0366,0.00236,0,0.133,0.456,174.584,4,1,258906,FALSE,FALSE,Wonderwall,4,Time Flies… (1994 - 2009),D,major,D major\n2010-06-14,2010,0.331,0.558,2,-5.506,1,0.031,0.0689,1.96e-06,0.124,0.0985,150.19,4,1,303120,FALSE,FALSE,Stop Crying Your Heart Out,5,Time Flies… (1994 - 2009),D,major,D major\n2010-06-14,2010,0.3,0.865,2,-2.473,1,0.0497,3.26e-05,0.055,0.162,0.466,114.661,4,1,289373,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol,6,Time Flies… (1994 - 2009),D,major,D major\n2010-06-14,2010,0.491,0.561,2,-6.396,1,0.0279,0.274,2.16e-06,0.23,0.543,134.881,4,1,127600,FALSE,FALSE,Songbird,7,Time Flies… (1994 - 2009),D,major,D major\n2010-06-14,2010,0.349,0.917,0,-3.645,1,0.071,0.026,7.25e-06,0.0968,0.206,164.036,4,1,287826,FALSE,FALSE,Don't Look Back In Anger,8,Time Flies… (1994 - 2009),C,major,C major\n2010-06-14,2010,0.416,0.939,11,-3.247,1,0.0473,1.09e-05,1.05e-05,0.753,0.36,113.926,4,1,226400,FALSE,FALSE,The Hindu Times,9,Time Flies… (1994 - 2009),B,major,B major\n2010-06-14,2010,0.229,0.848,7,-2.633,1,0.039,0.0126,1.7e-06,0.146,0.362,169.878,4,1,356626,FALSE,FALSE,Stand By Me,10,Time Flies… (1994 - 2009),G,major,G major\n2010-06-14,2010,0.479,0.87,6,-3.057,1,0.039,0.00423,0.000233,0.11,0.48,133.164,4,1,199960,FALSE,FALSE,Lord Don't Slow Me Down,11,Time Flies… (1994 - 2009),F#,major,F# major\n2010-06-14,2010,0.117,0.911,4,-5.951,1,0.067,0.00893,0.145,0.765,0.197,191.724,4,1,308453,FALSE,FALSE,Shakermaker,12,Time Flies… (1994 - 2009),E,major,E major\n2010-06-14,2010,0.365,0.842,6,-3.446,0,0.0425,0.0054,0.00114,0.422,0.377,82.038,4,1,560040,FALSE,FALSE,All Around the World,13,Time Flies… (1994 - 2009),F#,minor,F# minor\n2010-06-14,2010,0.263,0.935,0,-2.289,0,0.0933,0.181,0.013,0.331,0.0688,110.138,4,1,327920,FALSE,FALSE,Some Might Say,14,Time Flies… (1994 - 2009),C,minor,C minor\n2010-06-14,2010,0.568,0.87,9,-2.258,0,0.0332,0.0459,0,0.12,0.585,109.819,4,1,219826,FALSE,FALSE,The Importance Of Being Idle,15,Time Flies… (1994 - 2009),A,minor,A minor\n2010-06-14,2010,0.139,0.885,11,-3.247,0,0.0473,6.98e-05,0.000109,0.0972,0.216,80.063,4,1,462493,FALSE,FALSE,D'You Know What I Mean?,16,Time Flies… (1994 - 2009),B,minor,B minor\n2010-06-14,2010,0.401,0.951,11,-2.57,1,0.0483,0.00014,0.000117,0.147,0.332,120.879,4,1,310440,FALSE,FALSE,Lyla,17,Time Flies… (1994 - 2009),B,major,B major\n2010-06-14,2010,0.475,0.468,5,-4.774,1,0.0288,0.272,0,0.343,0.13,74.04,4,1,331693,FALSE,FALSE,Let There Be Love,18,Time Flies… (1994 - 2009),F,major,F major\n2010-06-14,2010,0.408,0.857,2,-5.71,1,0.034,0.0131,7.44e-05,0.528,0.622,84.197,4,1,278693,FALSE,FALSE,Go Let It Out,19,Time Flies… (1994 - 2009),D,major,D major\n2010-06-14,2010,0.31,0.801,0,-5.824,1,0.038,0.176,0.0797,0.182,0.312,153.088,4,1,344493,FALSE,FALSE,Who Feels Love?,20,Time Flies… (1994 - 2009),C,major,C major\n2010-06-14,2010,0.405,0.632,2,-5.132,1,0.0273,0.0316,0.00251,0.112,0.141,145.936,4,1,292853,FALSE,FALSE,Little By Little,21,Time Flies… (1994 - 2009),D,major,D major\n2010-06-14,2010,0.329,0.953,11,-2.416,0,0.0874,4.47e-05,0.558,0.302,0.0374,136.922,4,1,299946,FALSE,FALSE,The Shock Of The Lightning,22,Time Flies… (1994 - 2009),B,minor,B minor\n2010-06-14,2010,0.463,0.642,0,-6.39,1,0.0299,0.43,1.31e-06,0.14,0.506,90.009,4,1,189373,FALSE,FALSE,She Is Love,23,Time Flies… (1994 - 2009),C,major,C major\n2010-06-14,2010,0.268,0.887,7,-3.056,1,0.0342,0.0125,0.0378,0.591,0.344,91.191,4,1,381266,FALSE,FALSE,Whatever,24,Time Flies… (1994 - 2009),G,major,G major\n2010-06-14,2010,0.428,0.618,4,-5.471,0,0.0276,0.000944,0.0232,0.435,0.0839,77.406,4,1,250013,FALSE,FALSE,I'm Outta Time,25,Time Flies… (1994 - 2009),E,minor,E minor\n2010-06-14,2010,0.437,0.964,6,-3.031,0,0.0597,0.00103,0.0733,0.149,0.236,130.963,4,1,260079,FALSE,FALSE,Falling Down,26,Time Flies… (1994 - 2009),F#,minor,F# minor\n2010,2010,0.39,0.88,9,-4.662,1,0.0358,3.67e-05,0.00799,0.0788,0.658,104.065,4,1,284693,FALSE,FALSE,Supersonic,1,Time Flies...1994-2009,A,major,A major\n2010,2010,0.248,0.984,9,-1.784,0,0.113,0.00336,0.000165,0.218,0.215,126.596,4,1,239746,FALSE,FALSE,Roll with It,2,Time Flies...1994-2009,A,minor,A minor\n2010,2010,0.107,0.862,5,-2.706,0,0.0448,8.82e-06,4.25e-05,0.325,0.139,91.54,4,1,276133,FALSE,FALSE,Live Forever,3,Time Flies...1994-2009,F,minor,F minor\n2010,2010,0.405,0.894,2,-4.336,1,0.0343,0.000801,0,0.226,0.642,174.502,4,1,259838,FALSE,FALSE,Wonderwall,4,Time Flies...1994-2009,D,major,D major\n2010,2010,0.38,0.589,2,-5.363,1,0.0298,0.0725,1.61e-06,0.122,0.0976,74.961,4,1,303026,FALSE,FALSE,Stop Crying Your Heart Out,5,Time Flies...1994-2009,D,major,D major\n2010,2010,0.302,0.866,2,-2.332,1,0.0477,2.79e-05,0.222,0.0882,0.47,114.736,4,1,291893,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol,6,Time Flies...1994-2009,D,major,D major\n2010,2010,0.485,0.571,2,-6.219,1,0.0284,0.263,2.44e-06,0.175,0.485,134.924,4,1,128919,FALSE,FALSE,Songbird,7,Time Flies...1994-2009,D,major,D major\n2010,2010,0.348,0.914,0,-3.586,1,0.0666,0.0301,7.68e-06,0.0955,0.231,163.98,4,1,290253,FALSE,FALSE,Don't Look Back in Anger,8,Time Flies...1994-2009,C,major,C major\n2010,2010,0.416,0.949,11,-3.051,1,0.0486,9.86e-06,1.94e-05,0.166,0.376,113.917,4,1,232786,FALSE,FALSE,The Hindu Times,9,Time Flies...1994-2009,B,major,B major\n2010,2010,0.222,0.817,7,-2.643,1,0.0368,0.0109,2.25e-06,0.143,0.436,169.84,4,1,359586,FALSE,FALSE,Stand by Me,10,Time Flies...1994-2009,G,major,G major\n2010,2010,0.481,0.873,6,-3.068,1,0.0384,0.00547,6.59e-05,0.116,0.46,133.156,4,1,199880,FALSE,FALSE,Lord Don't Slow Me Down,11,Time Flies...1994-2009,F#,major,F# major\n2010,2010,0.114,0.901,4,-5.734,1,0.0699,0.00717,0.148,0.428,0.193,191.919,4,1,310813,FALSE,FALSE,Shakermaker,12,Time Flies...1994-2009,E,major,E major\n2010,2010,0.119,0.838,6,-3.669,0,0.0508,0.0057,0.000984,0.0959,0.346,80.836,4,1,581120,FALSE,FALSE,All Around the World,13,Time Flies...1994-2009,F#,minor,F# minor\n2010,2010,0.239,0.935,0,-2.215,0,0.0829,0.0404,0.0272,0.122,0.132,110.248,4,1,329133,FALSE,FALSE,Some Might Say,14,Time Flies...1994-2009,C,minor,C minor\n2010,2010,0.578,0.87,9,-2.103,0,0.0322,0.0463,0,0.0609,0.592,109.873,4,1,222360,FALSE,FALSE,The Importance of Being Idle,15,Time Flies...1994-2009,A,minor,A minor\n2010,2010,0.318,0.878,4,-3.24,1,0.0418,6.85e-05,6.74e-05,0.11,0.253,80.02,4,1,464520,FALSE,FALSE,D'You Know What I Mean?,16,Time Flies...1994-2009,E,major,E major\n2010,2010,0.376,0.947,11,-1.649,1,0.0521,7.51e-05,0.00216,0.137,0.302,120.906,4,1,312026,FALSE,FALSE,Lyla,17,Time Flies...1994-2009,B,major,B major\n2010,2010,0.485,0.479,5,-4.593,1,0.0277,0.26,1.16e-06,0.382,0.134,74.056,4,1,326813,FALSE,FALSE,Let There Be Love,18,Time Flies...1994-2009,F,major,F major\n2010,2010,0.412,0.846,2,-5.617,1,0.0336,0.0118,3.03e-05,0.584,0.586,84.201,4,1,278893,FALSE,FALSE,Go Let It Out,19,Time Flies...1994-2009,D,major,D major\n2010,2010,0.365,0.802,0,-5.698,1,0.0361,0.196,0.0466,0.25,0.351,76.532,4,1,344626,FALSE,FALSE,Who Feels Love?,20,Time Flies...1994-2009,C,major,C major\n2010,2010,0.406,0.632,2,-4.903,1,0.027,0.0298,0.00331,0.121,0.0832,145.851,4,1,293746,FALSE,FALSE,Little By Little,21,Time Flies...1994-2009,D,major,D major\n2010,2010,0.331,0.953,11,-2.415,0,0.0853,4.48e-05,0.583,0.253,0.0393,136.913,4,1,304346,FALSE,FALSE,The Shock Of The Lightning,22,Time Flies...1994-2009,B,minor,B minor\n2010,2010,0.452,0.624,0,-6.529,1,0.0315,0.427,2.1e-06,0.117,0.514,89.841,4,1,193546,FALSE,FALSE,She Is Love,23,Time Flies...1994-2009,C,major,C major\n2010,2010,0.264,0.898,7,-2.911,1,0.0362,0.0135,0.0323,0.589,0.314,90.707,4,1,380480,FALSE,FALSE,Whatever,24,Time Flies...1994-2009,G,major,G major\n2010,2010,0.429,0.624,4,-5.39,0,0.0281,0.000892,0.0396,0.219,0.0928,77.405,4,1,248760,FALSE,FALSE,I'm Outta Time,25,Time Flies...1994-2009,E,minor,E minor\n2010,2010,0.445,0.96,1,-3.27,0,0.0698,0.00118,0.138,0.336,0.182,130.968,4,1,267586,FALSE,FALSE,Falling Down,26,Time Flies...1994-2009,C#,minor,C# minor\n2010,2010,0.201,0.178,0,-5.012,1,0.0355,0.0391,0.00045,0.139,0.222,77.994,4,1,723373,FALSE,FALSE,Don't Go Away,27,Time Flies...1994-2009,C,major,C major\n2008-10-06,2008,0.419,0.894,7,-2.677,1,0.0379,0.000381,0.0274,0.596,0.33,90.913,4,1,280413,FALSE,FALSE,Bag It Up,1,Dig Out Your Soul,G,major,G major\n2008-10-06,2008,0.444,0.936,7,-3.239,1,0.0735,0.00872,0.0117,0.138,0.194,119.812,4,1,304840,FALSE,FALSE,The Turning,2,Dig Out Your Soul,G,major,G major\n2008-10-06,2008,0.409,0.837,0,-3.676,1,0.0494,0.00798,0.0017,0.176,0.316,169.736,4,1,182986,FALSE,FALSE,Waiting For The Rapture,3,Dig Out Your Soul,C,major,C major\n2008-10-06,2008,0.336,0.956,11,-2.38,0,0.0889,4.13e-05,0.598,0.374,0.0375,136.909,4,1,299946,FALSE,FALSE,The Shock Of The Lightning,4,Dig Out Your Soul,B,minor,B 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The Sun,1,Don't Believe The Truth,G,major,G major\n2005-05-31,2005,0.408,0.977,9,-1.631,1,0.05,0.000396,0.0455,0.248,0.238,110.735,4,1,235960,FALSE,FALSE,Mucky Fingers,2,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-31,2005,0.399,0.949,11,-2.431,1,0.0474,0.000153,0.000127,0.141,0.269,120.948,4,1,310440,FALSE,FALSE,Lyla,3,Don't Believe The Truth,B,major,B major\n2005-05-31,2005,0.283,0.918,9,-2.471,1,0.0464,0.00869,9.87e-05,0.153,0.667,176.834,3,1,172880,FALSE,FALSE,Love Like A Bomb,4,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-31,2005,0.593,0.88,9,-2.113,0,0.0311,0.0494,0,0.106,0.588,109.9,4,1,219826,FALSE,FALSE,The Importance of Being Idle,5,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-31,2005,0.413,0.999,9,-2.857,1,0.0499,0.0438,0.008,0.587,0.354,154.927,4,1,102826,FALSE,FALSE,The Meaning Of Soul,6,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-31,2005,0.605,0.707,6,-6.498,1,0.028,0.345,1.73e-05,0.389,0.206,103.832,4,1,204746,FALSE,FALSE,Guess God Thinks I'm Abel,7,Don't Believe The Truth,F#,major,F# major\n2005-05-31,2005,0.398,0.986,9,-2.821,0,0.0613,0.0254,0.00252,0.372,0.652,88.905,3,1,228120,FALSE,FALSE,Part Of The Queue,8,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-31,2005,0.147,0.853,4,-2.151,1,0.064,0.043,0.000647,0.22,0.132,191.793,4,1,345706,FALSE,FALSE,Keep The Dream Alive,9,Don't Believe The Truth,E,major,E major\n2005-05-31,2005,0.375,0.71,6,-2.024,1,0.0502,0.117,0.00639,0.244,0.231,114.937,4,1,187640,FALSE,FALSE,A Bell Will Ring,10,Don't Believe The Truth,F#,major,F# major\n2005-05-31,2005,0.442,0.477,5,-4.668,1,0.0292,0.28,0,0.344,0.147,148.006,4,1,331653,FALSE,FALSE,Let There Be Love,11,Don't Believe The Truth,F,major,F major\n2005-05-30,2005,0.386,0.864,7,-3.033,1,0.0417,0.00466,0.671,0.0911,0.113,119.8,4,1,239240,FALSE,FALSE,Turn Up The Sun,1,Don't Believe The Truth,G,major,G major\n2005-05-30,2005,0.412,0.977,9,-1.621,1,0.0503,0.000397,0.0501,0.262,0.235,110.729,4,1,235960,FALSE,FALSE,Mucky Fingers,2,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-30,2005,0.399,0.953,11,-2.424,1,0.0482,0.000176,0.000101,0.145,0.307,120.945,4,1,310440,FALSE,FALSE,Lyla,3,Don't Believe The Truth,B,major,B major\n2005-05-30,2005,0.36,0.921,9,-2.47,1,0.045,0.0069,9.65e-05,0.156,0.643,88.449,4,1,172880,FALSE,FALSE,Love Like A Bomb,4,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-30,2005,0.572,0.875,9,-2.111,0,0.0337,0.0517,0,0.111,0.595,109.851,4,1,219826,FALSE,FALSE,The Importance of Being Idle,5,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-30,2005,0.407,0.999,9,-2.851,1,0.0508,0.0423,0.019,0.548,0.325,154.891,4,1,102826,FALSE,FALSE,The Meaning Of Soul,6,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-30,2005,0.604,0.693,6,-6.53,1,0.0289,0.321,1.07e-05,0.456,0.207,103.833,4,1,204746,FALSE,FALSE,Guess God Thinks I'm Abel,7,Don't Believe The Truth,F#,major,F# major\n2005-05-30,2005,0.403,0.985,9,-2.836,0,0.0574,0.0213,0.00328,0.37,0.675,88.934,3,1,228120,FALSE,FALSE,Part Of The Queue,8,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-30,2005,0.15,0.871,4,-2.162,1,0.0686,0.048,0.00059,0.387,0.116,191.835,4,1,345706,FALSE,FALSE,Keep The Dream Alive,9,Don't Believe The Truth,E,major,E major\n2005-05-30,2005,0.373,0.778,11,-2.049,1,0.0517,0.148,0.00288,0.237,0.239,114.906,4,1,187640,FALSE,FALSE,A Bell Will Ring,10,Don't Believe The Truth,B,major,B major\n2005-05-30,2005,0.484,0.457,5,-4.684,1,0.0286,0.276,0,0.338,0.132,74.041,4,1,331653,FALSE,FALSE,Let There Be Love,11,Don't Believe The Truth,F,major,F major\n2005-05-30,2005,0.379,0.857,7,-3.169,1,0.0413,0.00519,0.729,0.089,0.123,119.814,4,1,239240,FALSE,FALSE,Turn Up The Sun,1,Don't Believe The Truth,G,major,G major\n2005-05-30,2005,0.404,0.974,9,-1.746,1,0.0497,0.000419,0.0417,0.268,0.234,110.733,4,1,235946,FALSE,FALSE,Mucky Fingers,2,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-30,2005,0.401,0.951,11,-2.57,1,0.0483,0.00014,0.000117,0.147,0.332,120.879,4,1,310440,FALSE,FALSE,Lyla,3,Don't Believe The Truth,B,major,B major\n2005-05-30,2005,0.105,0.929,9,-2.606,1,0.0581,0.00555,4.34e-05,0.139,0.632,176.945,3,1,172920,FALSE,FALSE,Love Like A Bomb,4,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-30,2005,0.568,0.87,9,-2.258,0,0.0332,0.0459,0,0.12,0.585,109.819,4,1,219826,FALSE,FALSE,The Importance Of Being Idle,5,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-30,2005,0.405,0.999,9,-3.07,1,0.0506,0.0531,0.00167,0.53,0.366,154.905,4,1,102813,FALSE,FALSE,The Meaning Of Soul,6,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-30,2005,0.603,0.684,6,-6.636,1,0.0276,0.326,1.79e-05,0.391,0.28,103.816,4,1,204733,FALSE,FALSE,Guess God Thinks I'm Abel,7,Don't Believe The Truth,F#,major,F# major\n2005-05-30,2005,0.403,0.987,9,-3.02,0,0.0613,0.0204,0.00144,0.373,0.599,88.94,3,1,228120,FALSE,FALSE,Part Of The Queue,8,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-30,2005,0.127,0.846,4,-2.297,1,0.0623,0.0494,0.000932,0.383,0.107,191.729,4,1,345706,FALSE,FALSE,Keep The Dream Alive,9,Don't Believe The Truth,E,major,E major\n2005-05-30,2005,0.371,0.706,6,-2.173,1,0.0497,0.16,0.00172,0.193,0.291,114.925,4,1,187626,FALSE,FALSE,A Bell Will Ring,10,Don't Believe The Truth,F#,major,F# major\n2005-05-30,2005,0.475,0.468,5,-4.774,1,0.0288,0.272,0,0.343,0.13,74.04,4,1,331693,FALSE,FALSE,Let There Be Love,11,Don't Believe The Truth,F,major,F major\n2005-05-25,2005,0.384,0.857,7,-3.015,1,0.0405,0.00362,0.721,0.092,0.116,119.822,4,1,239280,FALSE,FALSE,Turn Up The Sun,1,Don't Believe The Truth,G,major,G major\n2005-05-25,2005,0.416,0.979,9,-1.62,1,0.0501,0.000446,0.0458,0.261,0.242,110.722,4,1,236200,FALSE,FALSE,Mucky Fingers,2,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-25,2005,0.393,0.948,11,-2.397,1,0.0488,0.000148,8.54e-05,0.118,0.301,120.914,4,1,310213,FALSE,FALSE,Lyla,3,Don't Believe The Truth,B,major,B major\n2005-05-25,2005,0.278,0.923,9,-2.438,1,0.0455,0.00799,6.37e-05,0.144,0.69,176.629,3,1,172933,FALSE,FALSE,Love Like A Bomb,4,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-25,2005,0.583,0.877,9,-2.119,0,0.0334,0.049,0,0.118,0.606,109.927,4,1,219706,FALSE,FALSE,The Importance of Being Idle,5,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-25,2005,0.41,0.999,9,-2.884,1,0.0494,0.0524,0.0139,0.475,0.366,154.918,4,1,102960,FALSE,FALSE,The Meaning Of Soul,6,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-25,2005,0.602,0.708,6,-6.502,1,0.028,0.326,2.81e-05,0.411,0.181,103.839,4,1,204773,FALSE,FALSE,Guess God Thinks I'm Abel,7,Don't Believe The Truth,F#,major,F# major\n2005-05-25,2005,0.388,0.986,9,-2.821,0,0.0618,0.0222,0.00399,0.376,0.671,88.812,3,1,227973,FALSE,FALSE,Part Of The Queue,8,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-25,2005,0.142,0.879,4,-2.174,1,0.0686,0.0478,0.000594,0.353,0.126,191.852,4,1,345786,FALSE,FALSE,Keep The Dream Alive,9,Don't Believe The Truth,E,major,E major\n2005-05-25,2005,0.369,0.719,11,-1.991,1,0.0506,0.159,0.000995,0.173,0.282,114.856,4,1,187653,FALSE,FALSE,A Bell Will Ring,10,Don't Believe The Truth,B,major,B major\n2005-05-25,2005,0.48,0.463,5,-4.651,1,0.0278,0.308,0,0.342,0.134,74.06,4,1,336586,FALSE,FALSE,Let There Be Love,11,Don't Believe The Truth,F,major,F major\n2005-05-25,2005,0.295,0.603,9,-2.566,1,0.0389,0.00483,0.853,0.135,0.246,81.9,4,1,259359,FALSE,FALSE,Can Y'See It Now? (I Can See It Now!!),12,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-25,2005,0.523,0.434,7,-7.679,1,0.0321,0.409,0.0212,0.0694,0.308,62.429,3,1,120106,FALSE,FALSE,Sitting Here In Silence (On My Own),13,Don't Believe The Truth,G,major,G major\n2005-05-20,2005,0.386,0.864,7,-3.033,1,0.0417,0.00466,0.671,0.0911,0.113,119.8,4,1,239240,FALSE,FALSE,Turn Up The Sun,1,Don't Believe The Truth,G,major,G major\n2005-05-20,2005,0.412,0.977,9,-1.621,1,0.0503,0.000397,0.0501,0.262,0.235,110.729,4,1,235960,FALSE,FALSE,Mucky Fingers,2,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-20,2005,0.399,0.953,11,-2.424,1,0.0482,0.000176,0.000101,0.145,0.307,120.945,4,1,310440,FALSE,FALSE,Lyla,3,Don't Believe The Truth,B,major,B major\n2005-05-20,2005,0.36,0.921,9,-2.47,1,0.045,0.0069,9.65e-05,0.156,0.643,88.449,4,1,172880,FALSE,FALSE,Love Like A Bomb,4,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-20,2005,0.572,0.875,9,-2.111,0,0.0337,0.0517,0,0.111,0.595,109.851,4,1,219826,FALSE,FALSE,The Importance of Being Idle,5,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-20,2005,0.407,0.999,9,-2.851,1,0.0508,0.0423,0.019,0.548,0.325,154.891,4,1,102826,FALSE,FALSE,The Meaning Of Soul,6,Don't Believe The Truth,A,major,A major\n2005-05-20,2005,0.604,0.693,6,-6.53,1,0.0289,0.321,1.07e-05,0.456,0.207,103.833,4,1,204746,FALSE,FALSE,Guess God Thinks I'm Abel,7,Don't Believe The Truth,F#,major,F# major\n2005-05-20,2005,0.403,0.985,9,-2.836,0,0.0574,0.0213,0.00328,0.37,0.675,88.934,3,1,228120,FALSE,FALSE,Part Of The Queue,8,Don't Believe The Truth,A,minor,A minor\n2005-05-20,2005,0.15,0.871,4,-2.162,1,0.0686,0.048,0.00059,0.387,0.116,191.835,4,1,345706,FALSE,FALSE,Keep The Dream Alive,9,Don't Believe The Truth,E,major,E major\n2005-05-20,2005,0.373,0.778,11,-2.049,1,0.0517,0.148,0.00288,0.237,0.239,114.906,4,1,187640,FALSE,FALSE,A Bell Will Ring,10,Don't Believe The Truth,B,major,B major\n2005-05-20,2005,0.484,0.457,5,-4.684,1,0.0286,0.276,0,0.338,0.132,74.041,4,1,331653,FALSE,FALSE,Let There Be Love,11,Don't Believe The Truth,F,major,F major\n2002-07-01,2002,0.416,0.939,11,-3.247,1,0.0473,1.09e-05,1.05e-05,0.753,0.36,113.926,4,1,226400,FALSE,FALSE,The Hindu Times,1,Heathen Chemistry,B,major,B major\n2002-07-01,2002,0.48,0.791,11,-3.827,0,0.0364,0.000227,1.33e-06,0.328,0.626,104.001,4,1,291693,FALSE,FALSE,Force Of Nature,2,Heathen Chemistry,B,minor,B minor\n2002-07-01,2002,0.298,0.967,11,-2.589,1,0.0687,0.0109,0.000168,0.119,0.274,127.057,4,1,208666,FALSE,FALSE,Hung In A Bad Place,3,Heathen Chemistry,B,major,B major\n2002-07-01,2002,0.331,0.558,2,-5.506,1,0.031,0.0689,1.96e-06,0.124,0.0985,150.19,4,1,303120,FALSE,FALSE,Stop Crying Your Heart Out,4,Heathen Chemistry,D,major,D major\n2002-07-01,2002,0.491,0.561,2,-6.396,1,0.0279,0.274,2.16e-06,0.23,0.543,134.881,4,1,127600,FALSE,FALSE,Songbird,5,Heathen Chemistry,D,major,D major\n2002-07-01,2002,0.405,0.632,2,-5.132,1,0.0273,0.0316,0.00251,0.112,0.141,145.936,4,1,292853,FALSE,FALSE,Little By Little,6,Heathen Chemistry,D,major,D 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minor\n2000-11-14,2000,0.165,0.959,9,-4.082,1,0.07,0.000549,0.011,0.974,0.147,130.082,4,2,412026,FALSE,FALSE,\"Cigarettes & Alcohol - Live at Wembley Stadium, 2000\",2,Familiar To Millions,A,major,A major\n2000-11-14,2000,0.279,0.942,0,-5.115,1,0.0721,0.0235,0.0245,0.966,0.218,86.366,4,2,327600,FALSE,FALSE,\"Don't Look Back In Anger - Live at Wembley Stadium, 2000\",3,Familiar To Millions,C,major,C major\n2000-11-14,2000,0.232,0.946,9,-4.079,0,0.0781,0.0107,0.0681,0.983,0.196,90.387,4,2,309906,FALSE,FALSE,\"Live Forever - Live at Wembley Stadium, 2000\",4,Familiar To Millions,A,minor,A minor\n2000-11-14,2000,0.385,0.955,9,-5.254,0,0.0603,0.000676,0.645,0.984,0.229,128.439,4,2,225426,FALSE,FALSE,\"Hey Hey, My, My (Into The Black) - Live at Wembley Stadium, 2000\",5,Familiar To Millions,A,minor,A minor\n2000-11-14,2000,0.114,0.89,2,-4.645,1,0.0547,0.00394,0.00882,0.982,0.107,82.179,4,2,392066,FALSE,FALSE,\"Champagne Supernova - Live at Wembley Stadium, 2000\",6,Familiar To 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Millions - The Highlights,F#,minor,F# minor\n2000-11-13,2000,0.254,0.959,4,-4.507,1,0.0868,0.00416,0.0186,0.985,0.118,104.592,4,1,313226,FALSE,FALSE,\"Shakermaker - Live at Wembley Stadium, 2000\",4,Familiar To Millions - The Highlights,E,major,E major\n2000-11-13,2000,0.305,0.989,5,-4.159,1,0.161,0.00021,0.00218,0.981,0.118,125.352,4,1,246666,FALSE,FALSE,\"Acquiesce - Live at Wembley Stadium, 2000\",5,Familiar To Millions - The Highlights,F,major,F major\n2000-11-13,2000,0.263,0.943,5,-3.999,0,0.0597,0.000575,0.0752,0.986,0.348,147.876,4,1,481280,FALSE,FALSE,\"Gas Panic! - Live at Wembley Stadium, 2000\",6,Familiar To Millions - The Highlights,F,minor,F minor\n2000-11-13,2000,0.243,0.983,9,-4.504,0,0.101,0.00149,2.98e-05,0.938,0.284,131.639,4,1,283320,FALSE,FALSE,\"Roll With It - Live at Wembley Stadium, 2000\",7,Familiar To Millions - The Highlights,A,minor,A minor\n2000-11-13,2000,0.142,0.903,6,-4.806,0,0.05,0.018,0.00682,0.978,0.383,93.183,4,1,273920,FALSE,FALSE,\"Wonderwall - Live at Wembley Stadium, 2000\",8,Familiar To Millions - The Highlights,F#,minor,F# minor\n2000-11-13,2000,0.163,0.949,9,-4.117,1,0.0681,0.00055,0.0155,0.974,0.156,131.029,4,1,412546,FALSE,FALSE,\"Cigarettes & Alcohol - Live at Wembley Stadium, 2000\",9,Familiar To Millions - The Highlights,A,major,A major\n2000-11-13,2000,0.271,0.932,0,-4.892,1,0.0584,0.0209,0.011,0.977,0.245,85.267,4,1,309266,FALSE,FALSE,\"Don't Look Back In Anger - Live at Wembley Stadium, 2000\",10,Familiar To Millions - The Highlights,C,major,C major\n2000-11-13,2000,0.222,0.929,9,-4.051,0,0.063,0.00967,0.127,0.962,0.219,91.172,4,1,292600,FALSE,FALSE,\"Live Forever - Live at Wembley Stadium, 2000\",11,Familiar To Millions - The Highlights,A,minor,A minor\n2000-11-13,2000,0.164,0.894,2,-4.7,1,0.0494,0.00511,0.00219,0.986,0.127,82.707,4,1,391306,FALSE,FALSE,\"Champagne Supernova - Live at Wembley Stadium, 2000\",12,Familiar To Millions - The Highlights,D,major,D major\n2000-11-13,2000,0.146,0.989,4,-3.234,1,0.121,0.00289,0.427,0.955,0.136,138.856,4,1,384173,FALSE,FALSE,\"Rock 'n' Roll Star - Live at Wembley Stadium, 2000\",13,Familiar To Millions - The Highlights,E,major,E major\n2000-11-13,2000,0.328,0.939,2,-4.358,1,0.0447,0.000154,0.0464,0.886,0.511,85.163,4,1,332266,FALSE,FALSE,\"Go Let It Out - Live at Wembley Stadium, July 2000\",1,Familiar To Millions (Live),D,major,D major\n2000-11-13,2000,0.333,0.878,9,-5.403,0,0.039,0.00109,0.00335,0.945,0.158,79.987,4,1,359760,TRUE,FALSE,\"Who Feels Love? - Live at Wembley Stadium, July 2000\",2,Familiar To Millions (Live),A,minor,A minor\n2000-11-13,2000,0.305,0.99,6,-4.466,0,0.0638,7.08e-05,0.244,0.989,0.192,119.529,4,1,270333,FALSE,FALSE,\"Supersonic - Live at Wembley Stadium, July 2000\",3,Familiar To Millions (Live),F#,minor,F# minor\n2000-11-13,2000,0.226,0.951,4,-4.38,1,0.082,0.00383,0.052,0.985,0.147,104.883,4,1,313000,TRUE,FALSE,\"Shakermaker - Live at Wembley Stadium, July 2000\",4,Familiar To Millions (Live),E,major,E major\n2000-11-13,2000,0.28,0.991,5,-4.097,1,0.147,0.000419,0.0079,0.97,0.12,125.112,4,1,258440,FALSE,FALSE,\"Acquiesce - Live at Wembley Stadium, July 2000\",5,Familiar To Millions (Live),F,major,F major\n2000-11-13,2000,0.256,0.951,5,-3.914,0,0.0639,0.000605,0.0978,0.988,0.355,147.949,4,1,481533,FALSE,FALSE,\"Gas Panic! - Live at Wembley Stadium, July 2000\",6,Familiar To Millions (Live),F,minor,F minor\n2000-11-13,2000,0.228,0.987,9,-4.468,0,0.0867,0.0013,7.48e-05,0.953,0.282,131.554,4,1,283706,TRUE,FALSE,\"Roll With It - Live at Wembley Stadium, July 2000\",7,Familiar To Millions (Live),A,minor,A minor\n2000-11-13,2000,0.14,0.91,6,-5.096,0,0.0518,0.0216,0.0164,0.982,0.415,92.403,4,1,286466,FALSE,FALSE,\"Wonderwall - Live at Wembley Stadium, July 2000\",8,Familiar To Millions (Live),F#,minor,F# minor\n2000-11-13,2000,0.165,0.952,9,-4.08,1,0.0674,0.000618,0.00754,0.974,0.175,130.247,4,1,412026,TRUE,FALSE,\"Cigarettes & Alcohol - Live at Wembley Stadium, July 2000\",9,Familiar To Millions (Live),A,major,A major\n2000-11-13,2000,0.285,0.94,0,-5.137,1,0.0643,0.0321,0.00985,0.97,0.232,86.175,4,1,327600,TRUE,FALSE,\"Don't Look Back In Anger - Live at Wembley Stadium, July 2000\",10,Familiar To Millions (Live),C,major,C major\n2000-11-13,2000,0.112,0.946,9,-4.056,0,0.0773,0.0106,0.0428,0.982,0.223,91.862,4,1,309906,FALSE,FALSE,\"Live Forever - Live at Wembley Stadium, July 2000\",11,Familiar To Millions (Live),A,minor,A minor\n2000-11-13,2000,0.151,0.888,2,-4.648,1,0.0496,0.00385,0.00802,0.982,0.112,82.034,4,1,392066,FALSE,FALSE,\"Champagne Supernova - Live at Wembley Stadium, July 2000\",12,Familiar To Millions (Live),D,major,D major\n2000-11-13,2000,0.142,0.996,6,-3.431,0,0.268,0.00842,0.709,0.978,0.0643,140.205,4,1,446866,FALSE,FALSE,\"Rock 'n' Roll Star - Live at Wembley Stadium, July 2000\",13,Familiar To Millions (Live),F#,minor,F# minor\n2000-11-01,2000,0.361,0.962,0,-6.427,1,0.09,0.00201,0.0318,0.982,0.131,100.421,4,1,184333,FALSE,FALSE,\"Fuckin' In the Bushes - Live at Wembley Stadium, 2000\",1,Familiar To Millions,C,major,C major\n2000-11-01,2000,0.292,0.931,2,-4.388,1,0.0443,0.000155,0.0518,0.899,0.495,85.177,4,1,332266,FALSE,FALSE,\"Go Let It Out - Live from Wembley Stadium, 2000\",2,Familiar To Millions,D,major,D major\n2000-11-01,2000,0.332,0.879,9,-5.393,0,0.0364,0.000917,0.00479,0.951,0.163,79.983,4,1,359760,FALSE,FALSE,\"Who Feels Love? - Live at Wembley Stadium, 2000\",3,Familiar To Millions,A,minor,A minor\n2000-11-01,2000,0.307,0.99,6,-4.479,0,0.0619,5.9e-05,0.289,0.987,0.204,119.476,4,1,270333,FALSE,FALSE,\"Supersonic - Live at Wembley Stadium, 2000\",4,Familiar To Millions,F#,minor,F# minor\n2000-11-01,2000,0.245,0.952,4,-4.393,1,0.0833,0.0043,0.0182,0.984,0.123,104.983,4,1,313000,FALSE,FALSE,\"Shakermaker - Live at Wembley Stadium, 2000\",5,Familiar To Millions,E,major,E major\n2000-11-01,2000,0.301,0.99,5,-4.1,1,0.147,0.000488,0.00976,0.975,0.109,125.211,4,1,258440,FALSE,FALSE,\"Acquiesce - Live at Wembley Stadium, 2000\",6,Familiar To Millions,F,major,F major\n2000-11-01,2000,0.26,0.98,4,-3.855,0,0.0796,0.000122,0.241,0.992,0.293,137.657,4,1,245493,FALSE,FALSE,\"Step Out - Live at Wembley Stadium, 2000\",7,Familiar To Millions,E,minor,E minor\n2000-11-01,2000,0.257,0.951,5,-3.893,0,0.0589,0.000586,0.117,0.985,0.369,148.105,4,1,481533,FALSE,FALSE,\"Gas Panic! - Live at Wembley Stadium, 2000\",8,Familiar To Millions,F,minor,F minor\n2000-11-01,2000,0.25,0.983,9,-4.454,0,0.0881,0.00201,3.45e-05,0.943,0.269,131.568,4,1,283706,FALSE,FALSE,\"Roll With It - Live at Wembley Stadium, 2000\",9,Familiar To Millions,A,minor,A minor\n2000-11-01,2000,0.275,0.904,7,-4.824,1,0.0404,0.000378,0.0161,0.991,0.221,91.673,4,1,349000,FALSE,FALSE,\"Stand by Me - Live at Wembley Stadium, 2000\",10,Familiar To Millions,G,major,G major\n2000-11-01,2000,0.139,0.924,6,-5.066,0,0.0534,0.0216,0.0166,0.982,0.433,92.99,4,2,286466,FALSE,FALSE,\"Wonderwall - Live at Wembley Stadium, 2000\",1,Familiar To Millions,F#,minor,F# minor\n2000-11-01,2000,0.165,0.959,9,-4.077,1,0.0696,0.000542,0.0108,0.969,0.154,130.082,4,2,412026,FALSE,FALSE,\"Cigarettes & Alcohol - Live at Wembley Stadium, 2000\",2,Familiar To Millions,A,major,A major\n2000-11-01,2000,0.286,0.942,0,-5.115,1,0.0786,0.0235,0.0229,0.965,0.214,86.276,4,2,327600,FALSE,FALSE,\"Don't Look Back In Anger - Live at Wembley Stadium, 2000\",3,Familiar To Millions,C,major,C major\n2000-11-01,2000,0.232,0.946,9,-4.079,0,0.0773,0.0107,0.0681,0.983,0.196,90.387,4,2,309906,FALSE,FALSE,\"Live Forever - Live at Wembley Stadium, 2000\",4,Familiar To Millions,A,minor,A minor\n2000-11-01,2000,0.384,0.956,9,-5.247,0,0.0607,0.000661,0.646,0.982,0.23,128.431,4,2,225426,FALSE,FALSE,\"Hey Hey, My, My (Into The Black) - Live at Wembley Stadium, 2000\",5,Familiar To Millions,A,minor,A 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Big Mouth - Live at Knebworth Park,13,Be Here Now (Remastered),F,major,F major\n1997-08-21,1997,0.331,0.843,4,-3.273,1,0.0376,0.000126,0.0118,0.198,0.322,80.01,4,2,443495,FALSE,FALSE,D'You Know What I Mean? - NG's 2016 Rethink,14,Be Here Now (Remastered),E,major,E major\n1997-08-21,1997,0.447,0.633,6,-8.421,0,0.0298,0.00662,0.000893,0.127,0.155,80.013,4,3,435373,FALSE,FALSE,D'You Know What I Mean? - Mustique Demo,1,Be Here Now (Remastered),F#,minor,F# minor\n1997-08-21,1997,0.466,0.866,0,-7.625,1,0.047,9.79e-06,0.000285,0.171,0.696,134.001,4,3,317426,FALSE,FALSE,My Big Mouth - Mustique Demo,2,Be Here Now (Remastered),C,major,C major\n1997-08-21,1997,0.445,0.888,11,-7.18,0,0.0323,4.51e-05,0.000976,0.332,0.552,134,4,3,369040,FALSE,FALSE,My Sister Lover - Mustique Demo,3,Be Here Now (Remastered),B,minor,B minor\n1997-08-21,1997,0.364,0.801,7,-7.966,1,0.0319,0.00112,0.000471,0.607,0.455,168.024,4,3,360920,FALSE,FALSE,Stand by Me - Mustique Demo,4,Be Here Now (Remastered),G,major,G 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major\n1995-10-02,1995,0.162,0.947,9,-3.174,0,0.113,0.0142,0.0446,0.166,0.0563,132.31,4,1,203186,FALSE,FALSE,Hello - Remastered,1,(What's The Story) Morning Glory? 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[Remastered],F,major,F major\n1995-10-02,1995,0.294,0.825,2,-3.771,1,0.0404,0.465,0.0841,0.354,0.122,150.338,4,1,451320,FALSE,FALSE,Champagne Supernova - Remastered,12,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],D,major,D major\n1995-10-02,1995,0.392,0.428,4,-8.405,0,0.0246,0.52,7.8e-06,0.365,0.317,84.505,4,2,263746,FALSE,FALSE,Talk Tonight - Remastered,1,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],E,minor,E minor\n1995-10-02,1995,0.204,0.928,7,-3.274,1,0.0795,0.00974,0.000746,0.334,0.209,112.864,4,2,267986,FALSE,FALSE,Acquiesce - Remastered,2,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.231,0.875,7,-1.844,1,0.0559,0.00323,0.000339,0.368,0.275,79.483,4,2,281840,FALSE,FALSE,Headshrinker - Remastered,3,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.472,0.789,4,-6.129,1,0.0319,0.000453,4.03e-05,0.101,0.902,101.377,4,2,240146,FALSE,FALSE,It's Better People - Remastered,4,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],E,major,E major\n1995-10-02,1995,0.509,0.911,9,-4.121,0,0.0353,0.000589,8.21e-06,0.0384,0.278,126.426,4,2,279200,FALSE,FALSE,Rockin' Chair - Remastered,5,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.328,0.98,7,-1.874,1,0.0791,0.00982,0.00399,0.35,0.179,139.623,4,2,224426,FALSE,FALSE,Step Out - Remastered,6,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.443,0.954,11,-2.23,0,0.0521,0.00134,0,0.347,0.735,124.224,4,2,204653,FALSE,FALSE,Underneath the Sky - Remastered,7,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],B,minor,B minor\n1995-10-02,1995,0.372,0.9,9,-1.578,0,0.046,1.49e-05,0.382,0.379,0.558,133.14,4,2,312160,FALSE,FALSE,Cum On Feel The Noize - Remastered,8,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.332,0.915,0,-2.1,1,0.0438,1.6e-05,0.000237,0.0748,0.379,137.965,4,2,344440,FALSE,FALSE,Round Are Way - Remastered,9,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],C,major,C major\n1995-10-02,1995,0.211,0.942,7,-2.865,0,0.0623,3.06e-05,0.945,0.106,0.196,142.847,4,2,262400,FALSE,FALSE,The Swamp Song - Remastered,10,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,minor,G minor\n1995-10-02,1995,0.382,0.585,7,-6.707,1,0.0294,0.0128,8.65e-05,0.0725,0.145,148.515,4,2,325200,FALSE,FALSE,The Masterplan - Remastered,11,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.35,0.812,7,-3.983,1,0.106,0.294,0,0.335,0.519,166.843,4,2,242920,FALSE,FALSE,Bonehead's Bank Holiday - Remastered,12,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.477,0.785,2,-5.941,1,0.0315,0.0167,0.000673,0.103,0.417,150.654,4,2,417960,FALSE,FALSE,Champagne Supernova - Remastered,13,(What's The Story) Morning Glory? 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[Remastered],A,major,A major\n1995-10-02,1995,0.277,0.589,0,-6.296,1,0.0283,0.227,0,0.136,0.43,92.89,4,3,222186,FALSE,FALSE,Talk Tonight - Live at Bath Pavilion,5,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],C,major,C major\n1995-10-02,1995,0.535,0.417,9,-6.654,0,0.026,0.11,0.000982,0.0968,0.193,129.211,4,3,244560,FALSE,FALSE,Rockin' Chair - Demo,6,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.133,0.858,2,-3.826,1,0.096,0.000779,0.0214,0.614,0.122,143.598,4,3,203866,FALSE,FALSE,Hello - Live at Roskilde,7,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],D,major,D major\n1995-10-02,1995,0.198,0.771,9,-3.728,0,0.0531,0.000115,0.667,0.378,0.376,127.526,4,3,247693,FALSE,FALSE,Roll with It - Live at Roskilde,8,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.185,0.81,0,-4.398,1,0.0709,0.000515,0.206,0.123,0.184,135.848,4,3,287253,FALSE,FALSE,Morning Glory - Live at Roskilde,9,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],C,major,C major\n1995-10-02,1995,0.556,0.613,7,-6.291,1,0.0291,0.871,0.000136,0.156,0.36,98.756,4,3,187920,FALSE,FALSE,Hey Now - Demo,10,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.535,0.672,7,-6.465,1,0.0261,0.749,0.00416,0.182,0.625,88.33,4,3,128706,FALSE,FALSE,Bonehead's Bank Holiday - Demo,11,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.375,0.889,7,-5.004,1,0.0899,0.0254,1.07e-05,0.732,0.37,145.985,4,3,291293,FALSE,FALSE,Round Are Way - MTV Unplugged,12,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.321,0.842,0,-4.87,1,0.0406,0.0056,0,0.369,0.287,95.838,4,3,245506,FALSE,FALSE,Cast No Shadow - Live at Maine Road,13,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],C,major,C major\n1995-10-02,1995,0.253,0.724,9,-4.436,0,0.0404,0.248,0.0145,0.894,0.286,82.116,4,3,295160,FALSE,FALSE,The Masterplan - Live at Knebworth Park,14,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.162,0.947,9,-3.174,0,0.113,0.0142,0.0446,0.166,0.0563,132.31,4,1,203186,FALSE,FALSE,Hello - Remastered,1,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.232,0.986,9,-1.896,0,0.0947,0.0325,0.000311,0.117,0.145,126.555,4,1,240093,FALSE,FALSE,Roll with It - Remastered,2,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.378,0.896,2,-4.066,1,0.0407,0.000452,0,0.194,0.469,174.302,4,1,258773,FALSE,FALSE,Wonderwall - Remastered,3,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],D,major,D major\n1995-10-02,1995,0.327,0.938,0,-3.237,1,0.0645,0.0708,3.79e-06,0.148,0.326,162.937,4,1,289560,FALSE,FALSE,Don't Look Back in Anger - Remastered,4,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],C,major,C major\n1995-10-02,1995,0.148,0.933,2,-2.478,1,0.0658,0.000301,0.00139,0.382,0.205,202.196,4,1,341906,FALSE,FALSE,Hey Now - Remastered,5,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],D,major,D major\n1995-10-02,1995,0.279,0.742,10,-5.656,1,0.048,3.93e-05,0.92,0.258,0.21,143.155,4,1,44626,FALSE,FALSE,Untitled - Remastered,6,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A#,major,A# major\n1995-10-02,1995,0.266,0.934,0,-2.28,0,0.0929,0.171,0.0223,0.288,0.07,110.268,4,1,327920,FALSE,FALSE,Some Might Say - Remastered,7,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],C,minor,C minor\n1995-10-02,1995,0.414,0.839,7,-4.321,1,0.0284,0.00194,0,0.163,0.631,158.389,4,1,294813,FALSE,FALSE,Cast No Shadow - Remastered,8,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.487,0.909,9,-3.484,1,0.0463,0.159,1.27e-06,0.303,0.51,125.418,4,1,220920,FALSE,FALSE,She's Electric - Remastered,9,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],A,major,A major\n1995-10-02,1995,0.327,0.982,0,-3.038,1,0.0937,0.0665,4.79e-05,0.491,0.1,136.96,4,1,303320,FALSE,FALSE,Morning Glory - Remastered,10,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],C,major,C major\n1995-10-02,1995,0.137,0.991,5,-13.27,1,0.0761,0.849,0.92,0.721,0.0176,141.688,4,1,39360,FALSE,FALSE,Untitled - Remastered,11,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],F,major,F major\n1995-10-02,1995,0.294,0.825,2,-3.771,1,0.0404,0.465,0.0841,0.354,0.122,150.338,4,1,451320,FALSE,FALSE,Champagne Supernova - Remastered,12,(What's The Story) Morning Glory? [Remastered],D,major,D major\n1995-10-02,1995,0.318,0.952,9,-3.234,0,0.094,0.0136,0.0152,0.167,0.0537,132.191,4,1,203186,FALSE,FALSE,Hello,1,(What's The Story) Morning Glory?,A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.244,0.985,9,-1.816,0,0.107,0.00302,0.000204,0.318,0.228,126.734,4,1,239826,FALSE,FALSE,Roll With It,2,(What's The Story) Morning Glory?,A,minor,A minor\n1995-10-02,1995,0.41,0.854,2,-5.609,1,0.0366,0.00236,0,0.133,0.456,174.584,4,1,258906,FALSE,FALSE,Wonderwall,3,(What's The Story) Morning Glory?,D,major,D major\n1995-10-02,1995,0.349,0.917,0,-3.645,1,0.071,0.026,7.25e-06,0.0968,0.206,164.036,4,1,287826,FALSE,FALSE,Don't Look Back In Anger,4,(What's The Story) Morning Glory?,C,major,C major\n1995-10-02,1995,0.145,0.938,2,-2.488,1,0.0627,0.000275,0.00187,0.38,0.204,202.403,4,1,341906,FALSE,FALSE,Hey Now!,5,(What's The Story) Morning Glory?,D,major,D major\n1995-10-02,1995,0.288,0.68,10,-5.711,1,0.0481,3.44e-05,0.876,0.268,0.149,143.019,4,1,44626,FALSE,FALSE,The Swamp Song - Version 1,6,(What's The Story) Morning Glory?,A#,major,A# major\n1995-10-02,1995,0.263,0.935,0,-2.289,0,0.0933,0.181,0.013,0.331,0.0688,110.138,4,1,327920,FALSE,FALSE,Some Might Say,7,(What's The Story) Morning Glory?,C,minor,C minor\n1995-10-02,1995,0.418,0.838,7,-4.306,1,0.0282,0.00181,0,0.153,0.628,158.304,4,1,294813,FALSE,FALSE,Cast No Shadow,8,(What's The Story) Morning Glory?,G,major,G major\n1995-10-02,1995,0.484,0.91,9,-3.499,1,0.0483,0.163,1.13e-06,0.315,0.501,125.364,4,1,220920,FALSE,FALSE,She's Electric,9,(What's The Story) Morning Glory?,A,major,A major\n1995-10-02,1995,0.334,0.986,2,-1.655,0,0.0932,0.00866,0.000354,0.466,0.136,137.031,4,1,303533,FALSE,FALSE,Morning Glory,10,(What's The Story) Morning Glory?,D,minor,D minor\n1995-10-02,1995,0.199,0.991,5,-12.953,1,0.0804,0.867,0.962,0.851,0.0185,106.717,4,1,39360,FALSE,FALSE,The Swamp Song - Version 2,11,(What's The Story) Morning Glory?,F,major,F major\n1995-10-02,1995,0.303,0.853,2,-2.26,1,0.0366,0.223,0.00159,0.361,0.119,150.381,4,1,450506,FALSE,FALSE,Champagne Supernova,12,(What's The Story) Morning Glory?,D,major,D major\n1995,1995,0.348,0.95,9,-3.577,0,0.0909,0.000431,0.0212,0.101,0.0968,132.44,4,1,201360,FALSE,FALSE,Hello,1,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,A,minor,A minor\n1995,1995,0.25,0.981,9,-1.828,0,0.125,0.00333,0.000236,0.793,0.21,126.741,4,1,238266,FALSE,FALSE,Roll With It,2,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,A,minor,A minor\n1995,1995,0.408,0.844,2,-5.63,1,0.0371,0.00214,0,0.205,0.452,174.358,4,1,260440,FALSE,FALSE,Wonderwall,3,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,D,major,D major\n1995,1995,0.348,0.914,0,-3.6,1,0.0711,0.0262,7.7e-06,0.15,0.252,163.997,4,1,287893,FALSE,FALSE,Don't Look Back in Anger,4,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,C,major,C major\n1995,1995,0.163,0.952,11,-1.627,0,0.0645,6.73e-05,0.0011,0.291,0.192,202.572,4,1,340533,FALSE,FALSE,Hey Now,5,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,B,minor,B minor\n1995,1995,0.255,0.825,7,-5.906,0,0.0529,2.14e-05,0.788,0.785,0.164,142.817,4,1,45533,FALSE,FALSE,The Swamp Song - Version 1,6,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,G,minor,G minor\n1995,1995,0.237,0.956,0,-2.336,0,0.0874,0.0434,0.0243,0.203,0.138,110.211,4,1,328533,FALSE,FALSE,Some Might Say,7,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,C,minor,C minor\n1995,1995,0.437,0.797,7,-5.253,1,0.0297,0.00263,0,0.159,0.539,159.933,4,1,291840,FALSE,FALSE,Cast No Shadow,8,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,G,major,G major\n1995,1995,0.539,0.912,9,-3.104,1,0.0407,0.182,0,0.686,0.515,125.522,4,1,219533,FALSE,FALSE,She's Electric,9,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,A,major,A major\n1995,1995,0.325,0.986,0,-1.617,1,0.0928,0.00938,0.000671,0.431,0.12,136.99,4,1,304293,FALSE,FALSE,Morning Glory,10,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,C,major,C major\n1995,1995,0.246,0.996,5,-10.8,1,0.0821,0.411,0.825,0.857,0.0153,107.201,1,1,39200,FALSE,FALSE,The Swamp Song - Version 2,11,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,F,major,F major\n1995,1995,0.307,0.873,2,-2.309,1,0.0389,0.226,0.00496,0.365,0.12,150.397,4,1,449506,FALSE,FALSE,Champagne Supernova,12,(WHAT'S THE STORY) MORNING GLORY?,D,major,D major\n1995,1995,0.346,0.954,9,-3.185,0,0.0866,0.0131,0.0173,0.161,0.059,132.201,4,1,203186,FALSE,FALSE,Hello - Remastered,1,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,minor,A minor\n1995,1995,0.223,0.985,9,-1.909,0,0.0957,0.0298,0.000424,0.11,0.139,126.612,4,1,240093,FALSE,FALSE,Roll With It - Remastered,2,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,minor,A minor\n1995,1995,0.375,0.893,2,-4.097,1,0.0406,0.000509,0,0.187,0.434,174.323,4,1,258773,FALSE,FALSE,Wonderwall - Remastered,3,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),D,major,D major\n1995,1995,0.328,0.936,0,-3.254,1,0.0628,0.0665,2.61e-06,0.165,0.31,162.97,4,1,289560,FALSE,FALSE,Don't Look Back In Anger - Remastered,4,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),C,major,C major\n1995,1995,0.151,0.935,11,-2.461,0,0.0626,0.000235,0.000561,0.308,0.202,202.341,4,1,341906,FALSE,FALSE,Hey Now! - Remastered,5,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),B,minor,B minor\n1995,1995,0.278,0.702,10,-5.683,1,0.0474,6.93e-05,0.65,0.236,0.166,143.126,4,1,44626,FALSE,FALSE,The Swamp Song (Excerpt 1) - Remastered,6,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A#,major,A# major\n1995,1995,0.259,0.927,0,-2.277,0,0.092,0.165,0.013,0.287,0.0734,110.156,4,1,327920,FALSE,FALSE,Some Might Say - Remastered,7,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),C,minor,C minor\n1995,1995,0.421,0.846,7,-4.302,1,0.0283,0.00174,0,0.166,0.613,158.351,4,1,294813,FALSE,FALSE,Cast No Shadow - Remastered,8,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.484,0.905,9,-3.506,1,0.0481,0.146,1.13e-06,0.24,0.486,125.414,4,1,220920,FALSE,FALSE,She's Electric - Remastered,9,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,major,A major\n1995,1995,0.33,0.982,0,-3.045,1,0.0926,0.0588,4.74e-05,0.519,0.104,136.986,4,1,303320,FALSE,FALSE,Morning Glory - Remastered,10,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),C,major,C major\n1995,1995,0.179,0.989,2,-13.14,1,0.0903,0.849,0.954,0.76,0.0192,60.38,4,1,39360,FALSE,FALSE,The Swamp Song (Excerpt 2) - Remastered,11,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),D,major,D major\n1995,1995,0.293,0.817,2,-3.786,1,0.039,0.458,0.0509,0.355,0.138,150.249,4,1,451320,FALSE,FALSE,Champagne Supernova - Remastered,12,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),D,major,D major\n1995,1995,0.376,0.423,4,-8.499,0,0.0242,0.54,1.23e-05,0.361,0.299,85.213,4,2,263746,FALSE,FALSE,Talk Tonight - Remastered,1,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),E,minor,E minor\n1995,1995,0.178,0.931,7,-3.366,1,0.0831,0.0128,0.000714,0.334,0.184,112.447,4,2,267986,FALSE,FALSE,Acquiesce - Remastered,2,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.217,0.839,7,-1.954,1,0.0573,0.00297,7.37e-05,0.376,0.246,79.023,4,2,281840,FALSE,FALSE,Headshrinker - Remastered,3,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.471,0.797,4,-6.309,1,0.0326,0.000489,3.83e-05,0.102,0.872,101.315,4,2,240146,FALSE,FALSE,It's Better People - Remastered,4,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),E,major,E major\n1995,1995,0.509,0.896,9,-4.236,0,0.0356,0.000802,4.44e-06,0.0412,0.315,126.404,4,2,279200,FALSE,FALSE,Rockin' Chair - Remastered,5,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,minor,A minor\n1995,1995,0.334,0.983,7,-2.005,1,0.0802,0.00979,0.00677,0.35,0.169,139.589,4,2,224426,FALSE,FALSE,Step Out - Remastered,6,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.44,0.951,11,-2.356,0,0.0527,0.00131,0,0.36,0.72,124.134,4,2,204653,FALSE,FALSE,Underneath The Sky - Remastered,7,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),B,minor,B minor\n1995,1995,0.373,0.891,0,-1.724,1,0.0453,1.36e-05,0.303,0.37,0.539,133.123,4,2,312160,FALSE,FALSE,Cum On Feel The Noize - Remastered,8,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),C,major,C major\n1995,1995,0.316,0.909,0,-2.205,1,0.0449,1.63e-05,0.000586,0.0767,0.381,137.953,4,2,344440,FALSE,FALSE,Round Are Way - Remastered,9,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),C,major,C major\n1995,1995,0.238,0.933,7,-3.072,0,0.0576,3.3e-05,0.944,0.105,0.189,142.825,4,2,262400,FALSE,FALSE,The Swamp Song - Remastered,10,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,minor,G minor\n1995,1995,0.417,0.596,7,-6.82,1,0.0302,0.0145,9.22e-05,0.0725,0.156,73.958,4,2,325200,FALSE,FALSE,The Masterplan - Remastered,11,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.329,0.813,7,-4.159,1,0.123,0.294,0,0.369,0.526,166.114,4,2,242920,FALSE,FALSE,Bonehead's Bank Holiday - Remastered,12,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.477,0.781,2,-6.092,1,0.0327,0.018,0.000676,0.103,0.43,150.649,4,2,417960,FALSE,FALSE,Champagne Supernova (Brendan Lynch Mix) - Remastered,13,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),D,major,D major\n1995,1995,0.333,0.609,7,-7.86,1,0.0287,0.105,0,0.366,0.726,62.91,4,2,137200,FALSE,FALSE,You've Got To Hide Your Love Away - Remastered,14,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.328,0.854,0,-2.333,1,0.0607,5.2e-05,0.0424,0.613,0.349,121.191,4,3,234440,FALSE,FALSE,Acquiesce - Live at Earls Court,1,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),C,major,C major\n1995,1995,0.598,0.694,2,-5.457,1,0.0296,0.772,5.7e-06,0.0849,0.594,108.529,4,3,243866,FALSE,FALSE,Some Might Say - Demo,2,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),D,major,D major\n1995,1995,0.168,0.743,2,-2.652,1,0.0591,0.00135,0.00125,0.379,0.336,123.869,4,3,306066,FALSE,FALSE,Some Might Say - Live at Roskilde,3,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),D,major,D major\n1995,1995,0.501,0.552,9,-6.176,1,0.0281,0.248,1.17e-05,0.0941,0.212,146.635,4,3,182906,FALSE,FALSE,She's Electric - Demo,4,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,major,A major\n1995,1995,0.279,0.608,0,-6.283,1,0.0281,0.249,0,0.139,0.463,92.266,4,3,222186,FALSE,FALSE,Talk Tonight - Live at Bath Pavillion,5,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),C,major,C major\n1995,1995,0.534,0.414,9,-6.66,0,0.0257,0.103,0.00073,0.0942,0.182,129.036,4,3,244560,FALSE,FALSE,Rockin' Chair - Demo,6,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,minor,A minor\n1995,1995,0.129,0.901,2,-3.915,1,0.0967,0.000849,0.0278,0.454,0.13,145.582,4,3,203866,FALSE,FALSE,Hello - Live at Roskilde,7,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),D,major,D major\n1995,1995,0.207,0.777,9,-3.806,0,0.0538,0.000103,0.601,0.376,0.341,127.319,4,3,247693,FALSE,FALSE,Roll With It - Live at Roskilde,8,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,minor,A minor\n1995,1995,0.175,0.832,9,-4.399,0,0.0662,0.000428,0.239,0.11,0.215,136.043,4,3,287253,FALSE,FALSE,Morning Glory - Live at Roskilde,9,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,minor,A minor\n1995,1995,0.556,0.605,7,-6.321,1,0.0287,0.874,0.000128,0.146,0.375,98.945,4,3,187920,FALSE,FALSE,Hey Now - Demo,10,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.342,0.671,7,-6.398,1,0.0314,0.742,0.00247,0.169,0.581,173.979,4,3,128706,FALSE,FALSE,Bonehead's Bank Holiday - Demo,11,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.373,0.883,7,-5.024,1,0.0963,0.0184,1.25e-05,0.737,0.38,145.915,4,3,291293,FALSE,FALSE,Round Are Way - MTV Unplugged,12,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),G,major,G major\n1995,1995,0.108,0.85,0,-4.858,1,0.055,0.00453,0,0.366,0.307,193.989,4,3,245506,FALSE,FALSE,Cast No Shadow - Live at Maine Road,13,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),C,major,C major\n1995,1995,0.145,0.713,9,-4.438,0,0.0431,0.288,0.0147,0.92,0.314,85.341,4,3,295160,FALSE,FALSE,The Masterplan - Live at Knebworth Park,14,(What's The Story) Morning Glory? (Deluxe Remastered Edition),A,minor,A minor\n1995,1995,0.197,0.955,7,-1.782,1,0.075,0.00625,0.000215,0.438,0.223,111.795,4,1,265066,FALSE,FALSE,Acquiesce,1,The Masterplan,G,major,G major\n1995,1995,0.492,0.945,11,-3.606,0,0.0537,0.00165,0,0.743,0.841,124.04,4,1,201133,FALSE,FALSE,Underneath the Sky,2,The Masterplan,B,minor,B minor\n1995,1995,0.381,0.452,4,-8.445,0,0.0265,0.511,3.19e-05,0.371,0.324,85.14,4,1,261092,FALSE,FALSE,Talk Tonight,3,The Masterplan,E,minor,E minor\n1995,1995,0.501,0.738,5,-3.668,1,0.0303,0.282,0,0.345,0.128,107.028,4,1,279440,FALSE,FALSE,Going Nowhere,4,The Masterplan,F,major,F major\n1995,1995,0.152,0.673,2,-3.257,1,0.0499,2.81e-05,0.669,0.37,0.265,62.112,3,1,253066,FALSE,FALSE,Fade Away,5,The Masterplan,D,major,D major\n1995,1995,0.242,0.954,7,-1.91,0,0.0644,0.000768,0.96,0.179,0.187,142.881,4,1,259626,FALSE,FALSE,The Swamp Song,6,The Masterplan,G,minor,G minor\n1995,1995,0.155,0.986,4,-3.278,1,0.147,2.57e-05,0.645,0.368,0.0387,106.752,4,1,385306,FALSE,FALSE,\"I Am the Walrus - Live Glasgow Cathouse, June '94\",7,The Masterplan,E,major,E major\n1995,1995,0.0607,0.897,9,-2.416,1,0.0797,0.0178,0.0132,0.344,0.338,200.552,4,1,381133,FALSE,FALSE,Listen Up,8,The Masterplan,A,major,A major\n1995,1995,0.517,0.903,9,-3.951,0,0.0335,0.00302,0,0.0612,0.331,125.946,4,1,275826,FALSE,FALSE,Rockin' Chair,9,The Masterplan,A,minor,A minor\n1995,1995,0.431,0.454,0,-8.712,1,0.0323,0.301,0,0.0772,0.22,115.617,4,1,261799,FALSE,FALSE,Half the World Away,10,The Masterplan,C,major,C major\n1995,1995,0.321,0.914,4,-3.032,0,0.0531,0.00349,0.0107,0.667,0.318,97.772,5,1,258838,FALSE,FALSE,(It's Good) To Be Free,11,The Masterplan,E,minor,E minor\n1995,1995,0.402,0.987,2,-2.465,1,0.0714,0.00586,0.00166,0.332,0.232,125.963,4,1,305360,FALSE,FALSE,Stay Young,12,The Masterplan,D,major,D 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(Remastered),C,major,C major\n1994-08-29,1994,0.314,0.835,7,-5.106,1,0.0498,2.01e-06,0.618,0.392,0.041,100.134,4,1,377400,FALSE,FALSE,Columbia - Remastered,5,Definitely Maybe (Remastered),G,major,G major\n1994-08-29,1994,0.361,0.905,9,-2.851,1,0.0405,5.86e-05,0.0094,0.089,0.635,103.997,4,1,283786,FALSE,FALSE,Supersonic - Remastered,6,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n1994-08-29,1994,0.114,0.938,9,-2.741,1,0.0776,1.13e-05,0.806,0.446,0.191,153.335,4,1,257813,FALSE,FALSE,Bring It on Down - Remastered,7,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n1994-08-29,1994,0.289,0.76,2,-2.31,1,0.0461,1.56e-05,0.0378,0.16,0.465,114.794,4,1,289146,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol - Remastered,8,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D major\n1994-08-29,1994,0.303,0.987,2,-2.865,1,0.111,0.000895,0.537,0.0659,0.057,139.499,4,1,152266,FALSE,FALSE,Digsy's Dinner - Remastered,9,Definitely Maybe (Remastered),D,major,D 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(Remastered),A,minor,A minor\n1994-08-29,1994,0.438,0.417,11,-6.651,1,0.0336,0.788,1.6e-05,0.167,0.152,111.477,4,3,233373,FALSE,FALSE,\"Half the World Away - Remastered Live, Tokyo Hotel Room\",13,Definitely Maybe (Remastered),B,major,B major\n1994-08-29,1994,0.458,0.5,9,-5.43,1,0.0276,0.133,0,0.113,0.541,134.409,4,3,156866,FALSE,FALSE,Digsy's Dinner - Remastered Live Paris Instore,14,Definitely Maybe (Remastered),A,major,A major\n1994-08-29,1994,0.621,0.479,4,-7.693,1,0.0249,0.653,0,0.104,0.549,87.696,4,3,196066,FALSE,FALSE,Married with Children - Remastered Demo,15,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n1994-08-29,1994,0.338,0.689,0,-5.993,1,0.0328,0.064,0,0.0951,0.549,134.832,4,3,199320,FALSE,FALSE,Up in the Sky - Remastered Live Paris Instore,16,Definitely Maybe (Remastered),C,major,C major\n1994-08-29,1994,0.558,0.323,7,-7.969,1,0.0297,0.922,0.951,0.312,0.724,92.799,4,3,293960,FALSE,FALSE,Whatever - Remastered Strings,17,Definitely Maybe (Remastered),G,major,G 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minor\n1994-08-29,1994,0.585,0.427,4,-10.907,1,0.0278,0.806,0,0.0985,0.313,87.615,4,1,195000,FALSE,FALSE,Married with Children - Remastered,11,Definitely Maybe (Remastered),E,major,E major\n1994-08-29,1994,0.322,0.959,4,-4.766,1,0.0735,0.000135,1.73e-05,0.518,0.522,138.096,4,1,322426,FALSE,FALSE,Rock 'N' Roll Star,1,Definitely Maybe,E,major,E major\n1994-08-29,1994,0.119,0.879,4,-5.958,1,0.0645,0.00333,0.187,0.628,0.18,191.801,4,1,308400,FALSE,FALSE,Shakermaker,2,Definitely Maybe,E,major,E major\n1994-08-29,1994,0.335,0.776,9,-5.32,0,0.0325,9.27e-06,9.51e-06,0.369,0.219,90.59,4,1,276866,FALSE,FALSE,Live Forever,3,Definitely Maybe,A,minor,A minor\n1994-08-29,1994,0.285,0.879,0,-5.856,1,0.0374,2.92e-05,0.00526,0.308,0.322,140.503,4,1,268866,FALSE,FALSE,Up In The Sky,4,Definitely Maybe,C,major,C major\n1994-08-29,1994,0.324,0.836,7,-5.482,1,0.0468,1.78e-06,0.82,0.375,0.0452,100.104,4,1,376960,FALSE,FALSE,Columbia,5,Definitely Maybe,G,major,G major\n1994-08-29,1994,0.387,0.863,9,-5.285,1,0.0351,2.7e-05,0.0032,0.116,0.652,104.227,4,1,283533,FALSE,FALSE,Supersonic,6,Definitely Maybe,A,major,A major\n1994-08-29,1994,0.139,0.945,9,-3.821,1,0.0859,1.15e-05,0.884,0.41,0.205,150.42,4,1,257893,FALSE,FALSE,Bring It On Down,7,Definitely Maybe,A,major,A major\n1994-08-29,1994,0.296,0.803,2,-3.652,1,0.0476,2.76e-05,0.00449,0.112,0.463,114.684,4,1,289560,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol,8,Definitely Maybe,D,major,D major\n1994-08-29,1994,0.301,0.976,2,-5.24,1,0.108,0.000132,0.704,0.0638,0.0933,139.544,4,1,152293,FALSE,FALSE,Digsy's Dinner,9,Definitely Maybe,D,major,D major\n1994-08-29,1994,0.0701,0.926,5,-4.987,0,0.113,0.000579,4.62e-05,0.28,0.261,187.309,4,1,392160,FALSE,FALSE,Slide Away,10,Definitely Maybe,F,minor,F minor\n1994-08-29,1994,0.586,0.412,4,-11.608,1,0.0282,0.851,3.56e-06,0.281,0.31,87.645,4,1,191573,FALSE,FALSE,Married With Children,11,Definitely Maybe,E,major,E major\n1994-08-29,1994,0.322,0.973,4,-4.38,1,0.0766,0.000745,5.66e-05,0.525,0.468,138.14,4,1,323240,FALSE,FALSE,Rock 'n' Roll Star,1,Definitely Maybe,E,major,E major\n1994-08-29,1994,0.117,0.911,4,-5.951,1,0.067,0.00893,0.145,0.765,0.197,191.724,4,1,308453,FALSE,FALSE,Shakermaker,2,Definitely Maybe,E,major,E major\n1994-08-29,1994,0.29,0.769,9,-5.578,0,0.0329,1.44e-05,8.35e-06,0.375,0.198,90.248,4,1,276866,FALSE,FALSE,Live Forever,3,Definitely Maybe,A,minor,A minor\n1994-08-29,1994,0.299,0.894,0,-5.365,1,0.0378,3.81e-05,0.00944,0.316,0.324,140.624,4,1,268880,FALSE,FALSE,Up In The Sky,4,Definitely Maybe,C,major,C major\n1994-08-29,1994,0.329,0.855,7,-4.435,1,0.0493,1.91e-06,0.775,0.356,0.0485,100.104,4,1,377000,FALSE,FALSE,Columbia,5,Definitely Maybe,G,major,G major\n1994-08-29,1994,0.39,0.877,9,-4.829,1,0.0347,4.9e-05,0.00241,0.265,0.689,103.94,4,1,283744,FALSE,FALSE,Supersonic,6,Definitely Maybe,A,major,A major\n1994-08-29,1994,0.144,0.956,9,-3.411,1,0.0956,1.07e-05,0.833,0.397,0.19,151.308,4,1,257853,FALSE,FALSE,Bring It On Down,7,Definitely Maybe,A,major,A major\n1994-08-29,1994,0.3,0.865,2,-2.473,1,0.0497,3.26e-05,0.055,0.162,0.466,114.661,4,1,289373,TRUE,FALSE,Cigarettes & Alcohol,8,Definitely Maybe,D,major,D major\n1994-08-29,1994,0.305,0.977,2,-5.04,1,0.115,6.43e-05,0.724,0.067,0.0881,139.469,4,1,152293,FALSE,FALSE,Digsy's Dinner,9,Definitely Maybe,D,major,D major\n1994-08-29,1994,0.0807,0.952,5,-3.447,0,0.124,0.000986,2.57e-05,0.22,0.228,188.397,4,1,392773,FALSE,FALSE,Slide Away,10,Definitely Maybe,F,minor,F minor\n1994-08-29,1994,0.59,0.429,4,-11.7,1,0.0263,0.83,0,0.334,0.342,87.83,4,1,192546,TRUE,FALSE,Married With Children,11,Definitely Maybe,E,major,E major\n1994,1994,0.321,0.973,4,-4.375,1,0.0703,0.000953,3e-05,0.503,0.498,138.136,4,1,322226,FALSE,FALSE,Rock 'N' Roll Star,1,DEFINITELY MAYBE,E,major,E 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major\n1994,1994,0.389,0.873,9,-4.707,1,0.0346,4.53e-05,0.00935,0.102,0.66,103.927,4,1,283760,FALSE,FALSE,Supersonic,8,DEFINITELY MAYBE,A,major,A major\n1994,1994,0.136,0.96,9,-3.229,1,0.0897,1.15e-05,0.845,0.414,0.185,154.319,4,1,257799,FALSE,FALSE,Bring It On Down,9,DEFINITELY MAYBE,A,major,A major\n1994,1994,0.299,0.856,2,-2.301,1,0.0479,2.17e-05,0.0688,0.145,0.509,114.75,4,1,289400,FALSE,FALSE,Cigarettes & Alcohol,10,DEFINITELY MAYBE,D,major,D major\n1994,1994,0.326,0.978,2,-4.928,1,0.1,6.09e-05,0.692,0.0663,0.109,139.374,4,1,152266,FALSE,FALSE,Digsy's Dinner,11,DEFINITELY MAYBE,D,major,D major\n1994,1994,0.0811,0.957,5,-3.299,0,0.144,0.000885,0.000202,0.236,0.252,188.063,4,1,392733,FALSE,FALSE,Slide Away,12,DEFINITELY MAYBE,F,minor,F minor\n1994,1994,0.577,0.407,4,-11.536,1,0.0286,0.801,0,0.0971,0.337,87.877,4,1,189973,FALSE,FALSE,Married With Children,13,DEFINITELY MAYBE,E,major,E 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En la era digital, la capacidad de analizar datos de manera eficiente se ha vuelto crucial para tomar decisiones informadas en una variedad de industrias, desde la tecnología hasta la medicina. Python se ha consolidado como uno de los lenguajes más populares para la ciencia de datos debido a su simplicidad y a la potencia de sus bibliotecas especializadas, como Pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-learn. En este capítulo, exploraremos cómo Python puede ser utilizado para realizar análisis de datos y manipular grandes conjuntos de información, sentando las bases para adentrarse en el fascinante mundo de la ciencia de datos.\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/jupyter.md", "content": "---\nicon: simple/jupyter\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Ciencia de datos\n - Jupyter\n---\n\n# Jupyter { #jupyter }\n\n![Banner](images/jupyter/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nEl módulo [`jupyter`](https://jupyter.org/) proporciona un **entorno de desarrollo integrado** para ciencia de datos (incluso generalista), que no es exclusivo de Python, sino que además admite otros lenguajes ([«kernels»](#kernel-menu)) en su «backend».\n\n## Instalación { #install }\n\n```console\npip install jupyter\n```\n\n## Modo de uso { #usage }\n\nEl paquete proporciona un comando `jupyter` que puede usarse para distintas funcionalidades. La más habitual es lanzar un servidor que permite trabajar con **cuadernos** («notebooks») sobre los que desarrollar código Python.\n\n=== \"`jupyter notebook`\"\n\n Lanza un servidor «legacy» en http://localhost:8888\n\n=== \"`jupyter lab`\"\n\n Lanza un [servidor «vitaminado»](#jupyterlab) en http://localhost:8888\n \n=== \"`jupyter console`\"\n\n Lanza un intérprete interactivo en consola.\n\n!!! tip \"Jupyter en la nube\"\n\n Es posible probar `jupyter` desde [este enlace](https://jupyter.org/try-jupyter/lab/) con lo que no necesitaríamos instalar nada en nuestra propia máquina.\n\n## Notebooks { #notebooks }\n\nUn «notebook» es un **documento interactivo** compuestos por **celdas** que contienen:\n\n- [x] Texto en formato [Markdown](https://www.markdownguide.org/basic-syntax/) (incluyendo [fórmulas]()).\n- [x] Código Python.\n- [x] Elementos multimedia.\n\nPara ejecutar (o renderizar) una celda basta con pulsar ++shift++ + ++enter++\n\n![Celdas de Jupyter](images/jupyter/jupyter-cells.jpg)\n\n!!! note \"Formato de fichero\"\n\n Los «notebooks» o cuadernos son básicamente **archivos de texto en formato json** con extensión `.ipynb` (que proviene de «IPython Notebook»).\n\n## Interfaz { #interface }\n\nJupyter se presenta como una aplicación web en cuya interfaz podemos encontrar distintos elementos que nos permitirán desarrollar nuestras tareas de programación de una forma más cómoda.\n\n### Explorador de archivos { #file-browser }\n\nLo primero que veremos al arrancar el servidor de «notebooks» será el **explorador de archivos** con un diseño muy similar al de cualquier sistema operativo.\n\n![Explorador de archivos](images/jupyter/jupyter-browser.png)\n\n:material-check-all:{ .blue } Los «notebooks» que se están ejecutando suelen tener un color verde en el icono, mientras que los que están parados aparecen en gris.\n\n### Barra de menú { #menubar }\n\n#### Menú Fichero { #file-menu }\n\nDel estilo de los menús tradicionales de aplicaciones, aquí podemos encontrar las principales funciones sobre ficheros:\n\n![Menu Fichero](images/jupyter/jupyter-file-menu.png)\n\nLos «checkpoints» permiten guardar el estado del «notebook» en un momento determinado para luego poder revertirlo a ese momento del tiempo.\n\nEs posible exportar el «notebook» a una gran variedad de formatos, entre otros los siguientes:\n\n- Asciidoc (`.asciidoc`)\n- HTML (`.html`)\n- LaTeX (`.tex`)\n- Markdown (`.md`)\n- PDF vía LaTeX (`.pdf`)\n- Python (.`py`)\n- reST (`.rst`)\n- Reveal.js «slides» (`.html`)\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Crea un «notebook» de prueba y descárgalo en formato **HTML** y **Markdown**.\n\n#### Menú Edición { #edit-menu }\n\nEste menú contiene las acciones que podemos realizar sobre una o varias celdas:\n\n![Menú Edición](images/jupyter/jupyter-edit-menu.png)\n\nLas funciones las podríamos agrupar en **gestión de celdas** (cortar, pegar, borrar, dividir, unir, mover, etc.) e **inserción de imágenes** seleccionando desde un cuadro de diálogo.\n\n#### Menú Vista { #view-menu }\n\nPermite modificar el aspecto visual de determinados elementos de la aplicación:\n\n![Menú Vista](images/jupyter/jupyter-view-menu.png)\n\n- Números de línea: Puede resultar interesante mostrar los números de línea en celdas que contengan código.\n- Modo presentación (Cell toolbar :material-arrow-right-bold: Slideshow): Jupyter Notebook ofrece la posibilidad de crear una presentación sobre el documento en el que estamos trabajando. Cada celda se puede configurar con alguno de los siguientes tipos:\n - Slide.\n - Subslide.\n - Fragment.\n - Skip.\n - Notes\n- Etiquetas (Cell toolbar :material-arrow-right-bold: Tags): Es interesante —entre otras— el uso de la etiqueta `raises-exception` ya que nos permite ejecutar todas las celdas de un «notebook» sin que el sistema se detenga por errores en la celda etiquetada, ya que estamos informando que lanzará una [excepción](../../core/modularity/exceptions.md).\n\n#### Menú Insertar { #insert-menu }\n\nInsertar celda antes o después de la actual:\n\n![Menú Insertar](images/jupyter/jupyter-insert-menu.png)\n\n#### Menú Celda { #cell-menu }\n\nPrincipalmente enfocado a la ejecución de las celdas que componen el «notebook»:\n\n![Menú Celda](images/jupyter/jupyter-cell-menu.png)\n\n- Ejecución de celdas: La ejecución de celdas se puede hacer de forma individual o grupal así como indicando el punto de partida (celda actual).\n- Tipo de celdas: Define el tipo de la celda actual.\n - **Code**: para incluir código (se podrá ejecutar el lenguaje de programación según el «kernel» instalado).\n - **Markdown**: para escribir texto utilizando sintaxis [Markdown](https://www.markdownguide.org/basic-syntax/).\n - **Raw**: estas celdas no serán formateadas.\n- Salida de celdas: La ejecución de las celdas de código tiene (suele tener) una salida. Esta salida se puede ocultar (si interesa). Incluso tenemos control sobre activar o desactivar el «scroll» en caso de que la salida sea muy larga.\n\n#### Menú Kernel { #kernel-menu }\n\nPermite gestionar el servicio que se encarga de lanzar los «notebooks»:\n\n![Menú Kernel](images/jupyter/jupyter-kernel-menu.png)\n\nEl **kernel** es la capa de software que se encarga de ejecutar las celdas de nuestro «notebook» que contienen código. Podemos tener instalados distintos «kernels» para un mismo Jupyter Notebook. El kernel se puede interrumpir o reiniciar.\n\nHay veces, que debido a un error de programación o a procesos muy largos, podemos encontrarnos con el «kernel» bloqueado durante un largo período de tiempo. En estas ocasiones es útil reiniciarlo para salvar esa situación:\n\n![Kernel ocupado](images/jupyter/jupyter-busy-kernel.png)\n\n#### Menú Ayuda { #help-menu }\n\nComo cualquier aplicación, existe un menú de ayuda en el que se pueden encontrar enlaces a referencias y manuales:\n\n![Menú Ayuda](images/jupyter/jupyter-help-menu.png)\n\nUno de los elementos más interesantes de la ayuda es el uso de los «shortcuts»[^1]. Aunque hay muchos, dejamos aquí algunos de los más útiles:\n\n| Shortcut | Acción |\n| --- | --- |\n| ++shift++ + ++enter++ | Ejecutar la celda actual |\n| ++alt++ + ++enter++ | Ejecutar la celda actual y «abrir» una celda debajo |\n| ++a++ | Abrir una celda encima de la actual («above») |\n| ++b++ | Abrir una celda debajo de la actual («below») |\n| ++m++ | Convertir la celda actual a Markdown |\n| ++y++ | Convertir la celda actual a código |\n| ++d++ ++d++ | Borrar la celda actual |\n\n## Mathjax { #mathjax }\n\n[MathJax](https://www.mathjax.org/) es una biblioteca javascript que permite visualizar fórmulas matemáticas en navegadores web, utilizando (entre otros) el lenguajes de marcado [LaTeX](https://es.overleaf.com/learn/latex/Mathematical_expressions).\n\nPara escribir fórmulas matemáticas la celda debe ser de tipo Markdown y tendremos que usar delimitadores especiales en función del formato:\n\n=== \"Fórmulas «en línea»\"\n\n Se debe usar el delimitador dólar antes y después de la expresión `$ ... $` \n\n Por ejemplo:material-flash::\n \n `$\\sum_{x=1}^n sin(x) + cos(x)$` :material-arrow-right-bold: $\\sum_{i=1}^n sin(x) + cos(x)$\n\n=== \"Fórmulas «en bloque»\"\n\n Se debe usar el delimitador doble dólar antes y después de la expresión `$$ ... $$` \n\n Por ejemplo:material-flash::\n\n `$$\\sum_{x=1}^n sin(x) + cos(x)$$` :material-arrow-down-bold:\n\n $$\n $\\sum_{x=1}^n sin(x) + cos(x)$\n $$\n\n### Ejemplos de fórmulas { #formula-examples }\n\nA continuación veremos distintas fórmulas inspiradas en [Motivating Examples](https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Typesetting%20Equations.html#Motivating-Examples) de la documentación oficial de Jupyter Notebook.\n\n```latex title=\"Ecuaciones en varias líneas\"\n$$\n\\begin{align}\n \\dot{x} &= \\sigma(y-x) \\\\\n \\dot{y} &= \\rho x - y - xz \\\\\n \\dot{z} &= -\\beta z + xy\n\\end{align}\n$$\n```\n
\n$$\n\\begin{align}\n \\dot{x} &= \\sigma(y-x) \\\\\n \\dot{y} &= \\rho x - y - xz \\\\\n \\dot{z} &= -\\beta z + xy\n\\end{align}\n$$\n
\n\n```latex title=\"Usando paréntesis\"\n$$\n\\left( \\sum_{k=1}^n a_k b_k \\right)^2 \\leq\n\\left( \\sum_{k=1}^n a_k^2 \\right) \\left( \\sum_{k=1}^n b_k^2 \\right)\n$$\n```\n
\n$$\n\\left( \\sum_{k=1}^n a_k b_k \\right)^2 \\leq\n\\left( \\sum_{k=1}^n a_k^2 \\right) \\left( \\sum_{k=1}^n b_k^2 \\right)\n$$\n
\n\n```latex title=\"Trabajando con matrices\"\n$$\n\\mathbf{V}_1 \\times \\mathbf{V}_2 =\n\\begin{vmatrix}\n \\mathbf{i} & \\mathbf{j} & \\mathbf{k} \\\\\n \\frac{\\partial X}{\\partial u} & \\frac{\\partial Y}{\\partial u} & 0 \\\\\n \\frac{\\partial X}{\\partial v} & \\frac{\\partial Y}{\\partial v} & 0\n\\end{vmatrix}\n$$\n```\n
\n$$\n\\mathbf{V}_1 \\times \\mathbf{V}_2 =\n\\begin{vmatrix}\n \\mathbf{i} & \\mathbf{j} & \\mathbf{k} \\\\\n \\frac{\\partial X}{\\partial u} & \\frac{\\partial Y}{\\partial u} & 0 \\\\\n \\frac{\\partial X}{\\partial v} & \\frac{\\partial Y}{\\partial v} & 0\n\\end{vmatrix}\n$$\n
\n\n```latex title=\"Algo de probabilidad\"\n$$\nP(E) = {n \\choose k} p^k (1-p)^{ n-k}\n$$\n```\n
\n$$\nP(E) = {n \\choose k} p^k (1-p)^{ n-k}\n$$\n
\n\n\n```latex title=\"Uso de fracciones\"\n$$\n1 + \\frac{q^2}{(1-q)}+\\frac{q^6}{(1-q)(1-q^2)}+\\cdots =\n\\prod_{j=0}^{\\infty}\\frac{1}{(1-q^{5j+2})(1-q^{5j+3})},\n\\quad\\quad \\text{for $|q|<1$}.\n$$\n```\n
\n$$\n1 + \\frac{q^2}{(1-q)}+\\frac{q^6}{(1-q)(1-q^2)}+\\cdots =\n\\prod_{j=0}^{\\infty}\\frac{1}{(1-q^{5j+2})(1-q^{5j+3})},\n\\quad\\quad \\text{for $|q|<1$}.\n$$\n
\n\n```latex title=\"Alineación múltiple\"\n$$\n\\begin{eqnarray}\n x' &=& &x \\sin\\phi &+& z \\cos\\phi \\\\\n z' &=& - &x \\cos\\phi &+& z \\sin\\phi\n\\end{eqnarray}\n$$\n```\n
\n$$\n\\begin{eqnarray}\n x' &=& &x \\sin\\phi &+& z \\cos\\phi \\\\\n z' &=& - &x \\cos\\phi &+& z \\sin\\phi\n\\end{eqnarray}\n$$\n
\n\n!!! info \"Recursos\"\n\n - [Listado de símbolos matemáticos](https://www.cmor-faculty.rice.edu/~heinken/latex/symbols.pdf)\n - [Dibujar un símbolo y obtener su referencia con Detexify](https://detexify.kirelabs.org/classify.html)\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Escribe en MathJax (usando Jupyter Notebook) las siguientes ecuaciones:\n\n $$\n (I)\\quad\n \\int_a^b f'(x)dx = f(b) - f(a)\n $$\n\n $$\n (II)\\quad\n t' = t \\frac{1}{\\sqrt{1 - \\frac{v^2}{c^2}}}\n $$\n\n $$\n (III)\\quad\n \\Big[\n M \\frac{\\partial}{\\partial M} +\n \\beta(g) \\frac{\\partial}{\\partial g} +\n \\eta \\gamma\n \\Big]\n G^n(x_1, x_2, \\dots, x_n; M, g) = 0\n $$\n\n $$\n (IV)\\quad\n R_{00} \\approx\n -\\frac{1}{2}\n \\sum_i\n \\frac{\\partial^2 h_{00}}{\\partial(x^i)^2}\n =\n \\frac{4\\pi G}{c^2}\n (\\rho c^2)\n \\Rightarrow\n \\bigtriangledown^2 \\phi_g\n =\n 4\\pi G \\rho\n $$\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/jupyter/equations.tex)\n\n## Comandos especiales { #special-commands }\n\nJupyter Notebook ofrece una gama de comandos especiales que cubren gran variedad de funcionalidades.\n\n### Comandos de shell { #shell-commands }\n\nPodemos ejecutar comandos de «shell» usando el prefijo exclamación `!`\n\nPor ejemplo:material-flash::\n\n```pycon\n>>> !whoami\nsdelquin\n```\n\n```pycon\n>>> !uname\nDarwin\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Ejecuta los siguientes comandos del sistema en una celda del «notebook»:\n\n | Windows | Linux & macOS |\n | --- | --- |\n | `time` | `date` |\n | `dir` | `ls` |\n | `mem` | `free` |\n\n### Obteniendo ayuda { #help }\n\nUna de las formas más sencillas de obtener información de librerías, funciones o módulos es utilizar el sufijo interrogación `?`\n\n```pycon\n>>> import random\n\n>>> random.randint?\nSignature: random.randint(a, b)\nDocstring:\nReturn random integer in range [a, b], including both end points.\n\nFile: ~/.local/share/uv/python/cpython-3.13.2-macos-aarch64-none/lib/python3.13/random.py\nType: method\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Encuentra la ayuda de las siguientes funciones:\n\n - `os.path.dirname`\n - `re.match`\n - `datetime.timedelta`\n\n### Comandos mágicos\n\nJupyter Notebook, o mejor expresado [IPython](https://ipython.org/), admite un conjunto de [comandos mágicos](https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html) que permiten realizar distintas tareas, en muchos casos, no necesariamente relacionadas con Python.\n\nLa lista es bastante extensa pero puede consultarse con `%lsmagic`:\n\n```pycon\n>>> %lsmagic\nAvailable line magics:\n%aimport %alias %alias_magic %autoawait %autocall %autoindent %automagic\n%autoreload %bookmark %cat %cd %clear %code_wrap %colors %conda %config\n%cp %cpaste %debug %dhist %dirs %doctest_mode %ed %edit %env %gui %hist\n%history %killbgscripts %ldir %less %lf %lk %ll %load %load_ext %loadpy\n%logoff %logon %logstart %logstate %logstop %ls %lsmagic %lx %macro\n%magic %mamba %man %matplotlib %micromamba %mkdir %more %mv %notebook\n%page %paste %pastebin %pdb %pdef %pdoc %pfile %pinfo %pinfo2 %pip %popd\n%pprint %precision %prun %psearch %psource %pushd %pwd %pycat %pylab\n%quickref %recall %rehashx %reload_ext %rep %rerun %reset %reset_selective\n%rm %rmdir %run %save %sc %set_env %store %sx %system %tb %time %timeit\n%unalias %unload_ext %uv %who %who_ls %whos %xdel %xmode\n\nAvailable cell magics:\n%%! %%HTML %%SVG %%bash %%capture %%code_wrap %%debug %%file %%html\n%%javascript %%js %%latex %%markdown %%perl %%prun %%pypy %%python %%python2\n%%python3 %%ruby %%script %%sh %%svg %%sx %%system %%time %%timeit %%writefile\n\nAutomagic is ON, % prefix IS NOT needed for line magics.\n```\n\nSi nos fijamos en el último mensaje, al estar habilitado el modo «automagic», no es estrictamente necesario que usemos el prefijo `%` para hacer uso de estos comandos «line magics».\n\nPor ejemplo:material-flash: podríamos conocer la _historia de comandos_ en el intérprete simplemente con `hist`:\n\n```pycon\n>>> hist#(1)!\nimport random\nrandom.randint?\n%lsmagic\nlsmagic\nhist\n```\n{ .annotate }\n\n1. Equivale a `%hist`\n\n#### Representando gráficas { #plots }\n\nOtra de las grandes ventajas que ofrece Jupyter Notebook es poder graficar directamente sobre el cuaderno. Para ello utilizamos código Python (en este caso) y una directiva de comando mágico para indicar que se renderice en línea:\n\n```pycon\n>>> %matplotlib inline\n\n>>> from matplotlib import pyplot as plt\n\n>>> x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]\n>>> y = [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]\n\n>>> plt.plot(x, y)\n[]\n
\n```\n\n
\n![Basic plot](images/jupyter/basic-plot.png)\n
\n\n#### Manejo de ficheros { #handling-files }\n\n
\n| Comando | Descripción |\n| --- | --- |\n| `%load ` | Carga el contenido del fichero `` en la celda actual. |\n| `%run ` | Ejecuta el contenido del fichero `` en la celda actual. |\n| `%%writefile ` | Escribe el contenido de la celda actual en el fichero ``.(1) |\n
\n1. La sentencia `%%writefile ` debe ser la primera línea de la celda y luego vendría el código que queremos volcar al fichero.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n 1. En una celda del «notebook» escribe código Python para crear una lsita de los primeros 100 números pares.\n 2. Guarda el contenido de dicha celda en un fichero Python usando `%writefile`.\n 3. Carga este fichero en otra celda con `%load`.\n 4. Ejecuta dicho código mediante `%run`.\n\n#### Tiempos de ejecución { #execution-time }\n\nPara medir el tiempo de ejecución de una determinada instrucción Python podemos utilizar el comando `%timeit` que calcula un promedio tras correr repetidas veces el código indicado.\n\nPor ejemplo:material-flash: veamos cuánto tarda (en mi máquina) crear una distribución normal con 100 muestras:\n\n```pycon\n>>> import numpy\n\n>>> %timeit numpy.random.normal(size=100)\n2.05 μs ± 14.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)\n```\n\nDe igual forma, existe un mecanismo para medir el tiempo de ejecución de una celda completa. En este caso se utiliza el comando `%%timeit` (nótese la diferencia del doble porcentaje como prefijo).\n\nA continuación analizamos un ejemplo:material-flash: para medir el tiempo de ejecución de tres distribuciones aleatorias:\n\n```pycon\n>>> %%timeit\n...\n... numpy.random.poisson(size=100)\n... numpy.random.uniform(size=100)\n... numpy.random.logistic(size=100)\n...\n...\n7.48 μs ± 45.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100,000 loops each)\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Mide los tiempos de ejecución en la creación de distribuciones aleatorias y descubre si hay diferencias significativas atendiendo a:\n\n - Tipo de distribución (_Poisson_, _Uniform_, `Logistic`).\n - Tamaño de la muestra (100, 10000, 1000000).\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/jupyter/timeit.py)\n\n#### Incluyendo otros lenguajes { #another-langs }\n\nPor defecto, Jupyter espera que las celdas tipos «código» estén escritas en Python, pero este comportamiento se puede modificar aplicando distintos comandos mágicos:\n\n=== \"Celdas con HTML\"\n\n Si necesitamos insertar código HTML en una celda, podemos usar el comando %%html al comienzo de la misma.\n\n Por ejemplo:material-flash: incrustamos un mapa de Canarias:\n\n ```pycon\n >>> %%html\n ...\n ... \n ...\n ...\n ```\n
\n ![Mapa de Canarias](images/jupyter/canaryislands-googlemaps.png)\n
\n\n=== \"Celdas con «shell script»\"\n\n Hay ocasiones en las que un código en [shell script](http://trajano.us.es/~fjfj/shell/shellscript.htm) suele ser útil. Para incluirlo recurrimos al comando `%%bash` al principio de la celda.\n\n Por ejemplo:material-flash: mostramos un árbol de ficheros:\n\n ```pycon\n >>> %%bash\n ...\n ... tree -d -L 2\n ...\n ...\n .\n ├── docs\n │   ├── assets\n │   ├── core\n │   ├── stdlib\n │   └── third-party\n ├── includes\n └── site\n ├── assets\n ├── core\n ├── search\n ├── stdlib\n └── third-party\n \n 13 directories\n ```\n\n=== \"Celdas con Perl\"\n\n No hay que subestimar el poder del lenguaje de programación [Perl](https://perlenespanol.com/). Si fuera necesario, lo podemos incluir en una celda del «notebook» con `%%perl` al comienzo de la misma.\n\n En el siguiente ejemplo:material-flash: usamos Perl para «parsear» un correo electrónico:\n\n ```pycon\n >>> %%perl\n ...\n ... my $email = 'sdelquin@gmail.com'\n ... if ($email =~ /^([^@]+)\\@(.+)$/) {\n ... print \"Username is: $1\\n\";\n ... print \"Hostname is: $2\\n\";\n ... }\n ...\n ...\n Username is: sdelquin\n Hostname is: gmail.com\n ```\n \n## Extensiones { #extensions }\n\nEl ecosistema de Jupyter Notebook es muy amplio y ofrece una gran variedad de extensiones que se pueden incluir en la instalación que tengamos: [Unofficial Jupyter Notebook Extensions](https://jupyter-contrib-nbextensions.readthedocs.io/en/latest/).\n\nSu instalación es tan sencilla como:\n\n```console\n$ pip install jupyter_contrib_nbextensions\n```\n\n## Otros entornos { #environments }\n\nEl ecosistema de entornos para trabajos en ciencia de datos ha ido ampliándose durante estos últimos años con la explosión del «BigData» y la inteligencia artificial. En este apartado veremos otras plataformas que también nos permiten usar Python enfocado al análisis de datos.\n\n### Jupyter Lab { #jupyterlab }\n\n[JupyterLab](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/) es una evolución de Jupyter Notebook.\n\n![JupyterLab](images/jupyter/jupyterlab.png)\n\nMejoras con respecto a Jupyter Notebook:\n\n- [x] Explorador de ficheros integrado en la barra lateral.\n- [x] Posibilidad de abrir múltiples `.ipynb` al mismo tiempo usando pestañas.\n- [x] Posibilidad de abrir múltiples terminales.\n- [x] Editor integrado para cualquier fichero de texto.\n- [x] Vista previa en tiempo real de documentos _markdown_ o _csv_.\n\n:material-check-all:{ .blue } Forma parte del proyecto Jupyter y por tanto viene instalado por defecto al instalar el propio paquete `jupyter`.\n\n### Google Colab { #google-colab }\n\n[Google Colab](https://colab.research.google.com/) es un entorno de computación científica creado por Google y disponible en su nube. Como era previsible, para su uso es necesario disponer de una cuenta en Google.\n\n![Google Colab](images/jupyter/google-colab.png)\n\n**Características**:\n\n- [x] Tiene un comportamiento totalmente análogo a Jupyter en cuanto a comportamiento y funcionalidades.\n- [x] Completamente en la nube. No necesita instalación ni configuración.\n- [x] Por defecto trae multitud de paquetes instalados, principalmente en el ámbito científico.\n- [x] Espacio en disco sujeto a las características de Google Compute Engine.\n- [x] Memoria RAM sujeta a las características de Google Compute Engine.\n- [x] Acceso limitado al sistema operativo.\n- [x] Previsualización _markdown_ en tiempo real sobre cada celda.\n- [x] Posibilidad de subir ficheros de datos propios en carpetas accesibles por el cuaderno.\n- [x] Posibilidad de ejecutar Jupyter «notebooks» propios.\n- [x] Posibilidad (limitada) de acelerar cálculos usando GPU o TPU.\n- [x] Posibilidad de descargar el cuaderno como Jupyter «notebook» o archivo de Python.\n- [x] Índice de contenidos integrado en barra lateral.\n- [x] Inspector de variables integrado en barra lateral.\n\n### Kaggle { #kaggle }\n\n[Kaggle](https://www.kaggle.com/) es una plataforma que no sólo ofrece un entorno de trabajo para cuadernos Jupyter sino también [una enorme colección de conjuntos de datos](https://www.kaggle.com/datasets) de libre acceso. Para su uso es necesario disponer de una cuenta en el servicio.\n\n![Kaggle](images/jupyter/kaggle.png)\n\n**Características**:\n\n- [x] Tiene un comportamiento totalmente análogo a Jupyter en cuanto a comportamiento y funcionalidades.\n- [x] Completamente en la nube. No necesita instalación ni configuración.\n- [x] Por defecto trae multitud de paquetes instalados, principalmente en el ámbito científico.\n- [x] Espacio en disco sujeto a las características de Kaggle.\n- [x] Memoria RAM sujeta a las características de Kaggle.\n- [x] Acceso limitado al sistema operativo.\n- [x] Posibilidad de subir ficheros de datos propios sólo como «datasets» de Kaggle.\n- [x] Posibilidad de ejecutar Jupyter «notebooks» propios.\n- [x] Posibilidad (limitada) de acelerar cálculos usando GPU o TPU.\n- [x] Posibilidad de descargar el cuaderno como Jupyter «notebook».\n\n### Comparativa { #compare-envs }\n\nHaremos un análisis de los entornos vistos comparando tiempos de ejecución a través del cómputo de una FFT sobre una matriz de 1 millón de elementos:\n\n```pycon\n>>> import numpy as np\n\n>>> bigdata = np.random.randint(1, 100, size=(1_000, 1_000))\n\n>>> %timeit np.fft.fft(bigdata)\n8.07 ms ± 2.01 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n```\n\n
\n| Jupyter (local) | Colab | Kaggle |\n| --- | --- | --- |\n| 8.07ms(1) | 41.5ms(2) | 6.62ms(3) |\n
\n1. Apple Silicon M1.\n2. Abril de 2025 (capa gratuita).\n3. Abril de 2025 (capa gratuita).\n\nObviamente se trata de una ejecución puntual y no podemos sacar conclusiones claras al respecto. Además de ello depende del «hardware» sobre el que estemos trabajando. En cualquier caso el propósito es únicamente tener una ligera idea de los órdenes de magnitud.\n\n\n\n[^1]: Un «shortcut» es un «atajo de teclado» (combinación de teclas) para lanzar una determinada acción.\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/matplotlib.md", "content": "---\nicon: material/chart-scatter-plot\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Ciencia de datos\n - Matplotlib\n---\n\n# Matplotlib\n\n![Banner](images/matplotlib/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n[`matplotlib`](https://matplotlib.org/) es el módulo Python más utilizado en el ámbito de ciencia de datos para representaciones gráficas.\n\n## Instalación { #install }\n\n```console\npip install matplotlib\n```\n\n## Modo de uso { #usage }\n\nLa forma más habitual de importar esta librería es utilizar el alias `plt`:\n\n```pycon\n>>> import matplotlib.pyplot as plt\n```\n\nSi bien podemos utilizar matplotlib en el intérprete habitual de Python, suele ser muy frecuente trabajar con esta librería mediante entornos [Jupyter](jupyter.md), ya que facilitan la visualización de los gráficos en su interfaz de usuario.\n\n## Figura { #figure }\n\nLa [figura](https://matplotlib.org/stable/gallery/showcase/anatomy.html) es el elemento base sobre el que se construyen todos los gráficos en matplotlib. Veamos cómo crearla:\n\n```pycon\n>>> fig = plt.figure()\n\n>>> type(fig)\nmatplotlib.figure.Figure\n\n>>> fig\n
\n```\n\nPodemos observar que la resolución (por defecto) de la figura es de 640x480 píxeles y que no dispone de ningún eje («0 Axes»).\n\n!!! info \"Ejes\"\n\n El término «axes» hace referencia a un conjunto de ejes. Puede resultar confuso en español y he decidido asignar el nombre **marco** cuando haga referencia a «axes».\n\nLa **resolución final** de una figura viene determinada por su altura (height) y anchura (width) especificadas en pulgadas[^1] que, a su vez, se multiplican por los puntos por pulgada o DPI. Veamos el funcionamiento:\n\n```pycon\n>>> fig\n
\n\n>>> fig.get_figwidth()#(1)!\n6.4\n>>> fig.get_figheight()#(2)!\n4.8\n>>> fig.get_dpi()#(3)!\n100.0\n\n>>> fig.get_figwidth() * fig.dpi, fig.get_figheight() * fig.dpi\n(640.0, 480.0)\n```\n{ .annotate }\n\n1. Resultado en pulgadas.\n2. Resultado en pulgadas.\n3. Puntos por pulgada (DPI).\n\n!!! tip \"Entorno Jupyter\"\n\n Si utilizamos entornos de desarollo basados en [Jupyter](jupyter.md), los valores por defecto son distintos:\n\n - Ancho de figura: 6 in\n - Alto de figura: 4 in\n - DPI: 75\n - Resolución: 450x300 px\n\nPor tanto, cuando creamos una figura podemos modificar los parámetros por defecto para obtener la resolución deseada:\n\n```pycon\n>>> fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8))#(1)!\n>>> fig\n
\n\n>>> fig = plt.figure(figsize=(19.2, 10.8), dpi=300)\n>>> fig\n
\n```\n{ .annotate }\n\n1. 100 DPI\n\nSi nos interesa que cualquier figura tome unos valores concretos de resolución, podemos modificar los **valores por defecto del entorno**. Para ello, matplotlib hace uso de un diccionario plt.rcParams que contiene los parámetros globales de configuración. Veamos cómo modificarlo:\n\n```pycon hl_lines=\"6-7\"\n>>> plt.rcParams['figure.figsize']\n[6.4, 4.8]\n>>> plt.rcParams['figure.dpi']\n100.0\n\n>>> plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 5)\n>>> plt.rcParams['figure.dpi'] = 300#(1)!\n\n>>> fig.get_figwidth()\n10.0\n>>> fig.get_figheight()\n5.0\n>>> fig.dpi\n300.0\n```\n{ .annotate }\n\n1. Resolución final = $(300*10, 300*5) = (3000, 1500)\\ px$\n\n## Marco { #frame }\n\nPara poder empezar a graficar necesitamos tener, al menos, un **marco**. Utilizaremos la función `add_subplot()` que requiere pasar como parámetros el número de filas, el número de columnas y el marco activo:\n\n![Dark image](images/matplotlib/add-subplot-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/matplotlib/add-subplot-light.svg#only-light)\n\nPara comenzar vamos a trabajar únicamente con un marco:\n\n```pycon\n>>> fig = plt.figure()\n\n>>> ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)#(1)!\n\n>>> ax#(2)!\n\n\n>>> fig\n
\n```\n{ .annotate }\n\n1. Equivalente a `#!python fig.add_subplot(111)`.\n2. Suele ser habitual encontrar `ax` como nombre de variable del «axes» devuelto por la función `add_subplot()`.\n\n
\n![Figura en blanco](images/matplotlib/blank-figure.png)\n
\n\n!!! tip \"Escala\"\n\n La escala por defecto de cada eje va de 0 a 1 con marcas cada 0.2\n\nAhora vamos a generar 4 marcos sobre los que fijaremos un título identificativo:\n\n```pycon\n>>> fig = plt.figure()\n\n>>> for i in range(1, 5):\n... ax = fig.add_subplot(2, 2, i)\n... ax.set_title(f'Subplot {i}')\n\n>>> fig.tight_layout(pad=1)#(1)!\n\n>>> fig\n
\n```\n{ .annotate }\n\n1. Sólo para que no se solapen los títulos.\n\n
\n![Ejes 2x2](images/matplotlib/axes-2by2.png)\n
\n\n### Atajo para subgráficos { #subplot-shortcut }\n\nMatplotlib nos ofrece una forma compacta de crear a la vez tanto la [figura](#figure) como los [marcos](#frame) que necesitemos.\n\nPara ello utilizaremos la función `plt.subplots()` que recibe como parámetros el _número de filas_ y el _número de columnas_ para la disposición de los marcos, y devuelve una tupla con la figura y los marcos.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: creamos **una figura con un único marco**:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots(1, 1)#(1)!\n\n>>> fig\n
\n\n>>> ax\n\n```\n{ .annotate }\n\n1. Si invocamos la función `plt.subplots()` sin parámetros, creará (por defecto) un único marco.\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: creamos **una figura con 6 marcos** en disposición de 2 filas por 3 columnas:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots(2, 3)\n\n>>> fig\n
\n\n>>> ax\narray([[, , ],\n [, , ]], dtype=object)\n\n>>> ax.shape\n(2, 3)\n```\n\n!!! note \"Combinación\"\n\n Se podría ver la función subplots() como una combinación de `figure()` + `add_subplot()`.\n\n### Etiquetas { #labels }\n\nDentro de un marco también es posible fijar las etiquetas de los ejes (X e Y). Veamos cómo hacerlo:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots()\n\n>>> ax.set_title('Gráfico en blanco')\nText(0.5, 1.0, 'Gráfico en blanco')\n\n>>> ax.set_xlabel('Etiqueta para el eje X')\nText(0.5, 0, 'Etiqueta para el eje X')\n\n>>> ax.set_ylabel('Etiqueta para el eje Y')\nText(0, 0.5, 'Etiqueta para el eje Y')\n\n>>> fig\n
\n```\n
\n![Etiquetas en ejes](images/matplotlib/axis-labels.png)\n
\n\n### Ejes { #axis }\n\nUn marco (2D) está compuesto por dos ejes: eje X e eje Y. Podemos acceder a cada eje mediante sendos atributos:\n\n```pycon\n>>> ax.xaxis\n\n\n>>> ax.yaxis\n\n```\n\n#### Rejilla { #grid }\n\nEn cada eje podemos activar o desactivar la rejilla, así como indicar su estilo.\n\nEn primer lugar vamos a activar la rejilla en ambos ejes:\n\n```pycon\n>>> ax.xaxis.grid(True)\n>>> ax.yaxis.grid(True)\n```\n\n:material-check-all:{ .blue } Esto sería equivalente a `#!python ax.grid(True)`.\n\nY obtendríamos una figura con la rejilla (por defecto):\n\n![Rejilla por defecto](images/matplotlib/default-grid.png)\n\n!!! tip \"Interruptores\"\n\n Las funciones de matplotlib que actúan como «interruptores» tienen por defecto el valor verdadero. En este sentido `ax.grid()` invocada sin parámetros hace que se muestre la rejilla. Esto se puede aplicar a muchas otras funciones.\n\nSupongamos ahora que queremos personalizar la rejilla[^2] con **estilos diferentes en cada eje**:\n\n```pycon\n>>> ax.xaxis.grid(color='r', linestyle='-')#(1)!\n>>> ax.yaxis.grid(color='b', linestyle='-')#(2)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Equivale a `#!python color='red', linestyle='solid`\n2. Equivale a `#!python color='blue', linestyle='solid`\n\n
\n![Rejilla en azul y rojo](images/matplotlib/bluered-grid.png)\n
\n\n#### Marcas { #marks }\n\nPor defecto, los ejes del marco tienen unas marcas[^3] equiespaciadas que constituyen las _marcas mayores_. Igualmente existen unas _marcas menores_ que, a priori, no están activadas.\n\n\nAmbos elementos son susceptibles de modificarse. Veamos un ejemplo:material-flash: en el que establecemos las **marcas menores con distinto espaciado en cada eje** y además le damos un estilo diferente a cada rejilla:\n\n```pycon\n>>> from matplotlib.ticker import MultipleLocator\n\n>>> ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.1))#(1)!\n>>> ax.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.05))#(2)!\n\n>>> ax.xaxis.grid(which='minor', linestyle='dashed', color='gray')\n>>> ax.yaxis.grid(which='minor', linestyle='dashed', color='lightskyblue')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Eje X: Separación cada 0.1 unidades.\n2. Eje Y: Separación cada 0.05 unidades.\n\n
\n![Marcas menores](images/matplotlib/minor-ticks.png)\n
\n\nTambién es posible asignar etiquetas a las marcas menores. En ese sentido, veremos un ejemplo:material-flash: en el que incorporamos los **valores a los ejes con estilos propios**:\n\n- Marcas menores en el eje X: precisión de 1 decimal, tamaño de letra 8 y color gris.\n- Marcas menores en el eje Y: precisión de 2 decimales, tamaño de letra 8 y color azul.\n\n```pycon\n>>> # Eje X\n>>> ax.xaxis.set_minor_formatter('{x:.1f}')\n>>> ax.tick_params(axis='x', which='minor', labelsize=8, labelcolor='gray')\n\n>>> # Eje Y\n>>> ax.yaxis.set_minor_formatter('{x:.2f}')\n>>> ax.tick_params(axis='y', which='minor', labelsize=8, labelcolor='lightskyblue')\n```\n
\n![Etiquetas en marcas](images/matplotlib/label-ticks.png)\n
\n\n## Primeros pasos { #first-steps }\n\nVamos a empezar por representar la función $f(x) = sin(x)$ . Para ello crearemos una variable con valores flotantes equidistantes y una variable aplicando la función senoidal. Nos apoyamos en [NumPy](numpy.md) para ello.\n\nA continuación usaremos la función `plot()` del marco para representar la función creada:\n\n```pycon\n>>> x = np.linspace(0, 2 * np.pi)\n>>> y = np.sin(x)\n\n>>> fig, ax = plt.subplots()\n>>> ax.plot(x, y)\n[]\n```\n
\n![Gráfico sin](images/matplotlib/plot-sin.png)\n
\n\n### Múltiples funciones { #nplots }\n\nPartiendo de un mismo marco, es posible graficar todas las funciones que necesitemos. A continuación crearemos un marco con las funciones seno y coseno:\n\n```pycon\n>>> x = np.linspace(0, 2 * np.pi)\n>>> sin = np.sin(x)\n>>> cos = np.cos(x)\n\n>>> fig, ax = plt.subplots()\n\n>>> ax.plot(x, sin)\n[]\n\n>>> ax.plot(x, cos)\n[]\n```\n
\n![Gráfico sin y cos](images/matplotlib/plot-sincos.png)\n
\n\n!!! tip \"Colores\"\n\n Los colores «auto» asignados a las funciones siguen un [ciclo establecido por matplotlib](https://matplotlib.org/stable/users/dflt_style_changes.html#colors-in-default-property-cycle) que es igualmente personalizable.\n\n### Leyenda { #legend }\n\nEn el caso de que tengamos múltiples gráficos en el mismo marco puede ser deseable mostrar una leyenda identificativa. Para usarla necesitamos asignar etiquetas a cada función. Veamos a continuación cómo incorporar una leyenda:\n\n```pycon\n>>> ax.plot(x, sin, label='sin')\n[]\n\n>>> ax.plot(x, cos, label='cos')\n[]\n\n>>> ax.legend()\n\n```\n
\n![Leyenda](images/matplotlib/plot-legend.png)\n
\n\nEs posible incorporar sintaxis [TeX](https://matplotlib.org/stable/gallery/text_labels_and_annotations/tex_demo.html) en los distintos elementos textuales de matplotlib. En el siguiente ejemplo usaremos esta notación en las etiquetas de las funciones utilizando las marcas `$ ... $` para ello:\n\n```pycon\n>>> ax.plot(x, sin, label='$f_1(x) = sin(x)$')\n[]\n\n>>> ax.plot(x, cos, label='$f_2(x) = cos(x)$')\n[]\n```\n
\n![Leyenda TeX](images/matplotlib/tex-legend.png)\n
\n\n#### Ubicación de la leyenda { #legend-position }\n\nMatplotlib intenta encontrar la **mejor ubicación** para la leyenda en el marco. Sin embargo, también es posible [personalizar el lugar en el que queremos colocarla](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html).\n\nSi nos interesa situar la leyenda en la **parte superior central** del marco haríamos lo siguiente:\n\n```pycon\n>>> ax.legend(loc='upper center')\n\n```\n
\n![Leyenda centrada](images/matplotlib/centering-legend.png)\n
\n\n### Aplicando estilos { #styles }\n\nPara cada función que incluimos en el marco es posible establecer un [estilo personalizado con multitud de parámetros](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html). Veamos la aplicación de algunos de estos parámetros a las funciones seno y coseno con las que hemos estado trabajando:\n\n```pycon\n>>> sin_style = dict(linewidth=3, color='darkorange')\n>>> cos_style = dict(marker='o', markerfacecolor='limegreen', color='darkgreen')\n\n>>> ax.plot(x, sin, label='$f_1(x) = sin(x)$', **sin_style)\n[]\n>>> ax.plot(x, cos, label='$f_2(x) = cos(x)$', **cos_style)\n[]\n```\n
\n![](images/matplotlib/plot-styles.png)\n
\n\n### Acotando ejes { #axis-lim }\n\nHay veces que nos interesa definir los límites de los ejes. En ese caso, podemos hacerlo de una manera muy sencilla:\n\n```pycon\n>>> ax.set_xlim(0, np.pi / 2)\n>>> ax.set_ylim(0, 1)\n\n>>> ax.grid()#(1)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Sólo a efectos estéticos.\n
\n![Límite de ejes](images/matplotlib/axis-lim.png)\n
\n\n!!! tip \"Límite completado\"\n\n También es posible especificar únicamente límite inferior o superior en ambas funciones `set_xlim()` y `set_ylim()`. En ese caso, el otro valor sería ajustado automáticamente por matplotlib.\n\n### Anotaciones { #annotate }\n\nEn ocasiones necesitamos [añadir ciertas anotaciones al gráfico](https://matplotlib.org/stable/tutorials/text/annotations.html) que estamos diseñando. Esto permite destacar áreas o detalles que pueden ser relevantes.\n\nPartiendo de las funciones seno y coseno con las que hemos estado trabajando, vamos a suponer que **queremos obtener sus puntos de corte**, es decir, [resolver la siguiente ecuación](https://www.mathway.com/popular-problems/Precalculus/435071):\n\n$$\n\\begin{align}\n sin(x) &= cos(x)\\\\\n &\\Downarrow\\\\\n x &= \\frac{\\pi}{4} + \\pi n, \\ n \\in \\mathbb{Z}\n\\end{align}\n$$\n\nPara el caso que nos ocupa haríamos $n=0$ con lo que obtendríamos la siguiente solución:\n\n```pycon\n>>> xsol = np.pi / 4 + np.pi * 0\n>>> ysol = np.sin(xsol)\n\n>>> xsol, ysol\n(0.7853981633974483, 0.7071067811865475)\n```\n\nVamos a insertar una serie de anotaciones en el gráfico:\n\n- Flecha en el punto de corte con etiqueta de ecuación.\n- Coordenadas de solución en el punto de corte.\n- Proyección del punto de corte hacia ambos ejes.\n\n```pycon\n>>> ax.annotate('$sin(x) = cos(x)$',\n... xy=(xsol, ysol),\n... xytext=(1.2, 0.8),\n... arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))\n\n>>> ax.text(0.47, 0.72, f'({xsol:.2f}, {ysol:.2f})')\n\n>>> ax.plot([xsol, xsol], [0, ysol], color='gray', linestyle='--')\n>>> ax.plot([0, xsol], [ysol, ysol], color='gray', linestyle='--')\n```\n
\n![Anotaciones en gráfico](images/matplotlib/plot-annotations.png)\n
\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Escribe el código Python necesario para recrear el siguiente gráfico:\n\n
\n ![Onda suavizada](images/matplotlib/soften-wave.png)\n
\n\n Datos:\n\n - $x \\in [0, 2\\pi]$ (1000 puntos)\n - $y = e^{-\\alpha x} sin(\\beta x)$, donde $\\alpha = 0.7$ y $\\beta = 10$.\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/matplotlib/soften_wave.py)\n\n## Tipos de gráficos { #plot-types }\n\nMediante matplotlib podemos hacer prácticamente [cualquier tipo de gráfico](https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html). En esta sección haremos un repaso por algunos de ellos.\n\n### Gráficos de barras { #barplot }\n\nCaracterísticas del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n- [x] Resultados de los [JJOO de Tokio 2020](https://olympics.com/tokyo-2020/es/).\n- [x] Fichero: [`medals.xlsx`](files/matplotlib/medals.xlsx)\n- [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/arjunprasadsarkhel/2021-olympics-in-tokyo/version/7?select=Medals.xlsx)\n\nEn primer lugar cargaremos el fichero en un DataFrame y haremos una pequeña «limpieza»:\n\n```pycon\n>>> df = pd.read_excel('medals.xlsx')#(1)!\n\n>>> df.head()\nRank Team/NOC Gold Silver Bronze Total Rank by Total\n0 1 United States of America 39 41 33 113 1\n1 2 People's Republic of China 38 32 18 88 2\n2 3 Japan 27 14 17 58 5\n3 4 Great Britain 22 21 22 65 4\n4 5 ROC 20 28 23 71 3\n\n>>> df.rename(columns={'Team/NOC': 'Country'}, inplace=True)\n>>> df.set_index('Country', inplace=True)\n\n>>> df.head()\n Rank Gold Silver Bronze Total Rank by Total\nCountry\nUnited States of America 1 39 41 33 113 1\nPeople's Republic of China 2 38 32 18 88 2\nJapan 3 27 14 17 58 5\nGreat Britain 4 22 21 22 65 4\nROC 5 20 28 23 71 3\n```\n{ .annotate }\n\n1. Para la carga de ficheros Excel, es necesario instalar un paquete adicional denominado [OpenPyXL](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/).\n\nAhora ya podemos centrarnos en el diseño del gráfico de barras:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5), dpi=100)#(1)!\n\n>>> bar_width = 0.30\n>>> x = np.arange(df_best.index.size)\n\n>>> golden_medals = ax.bar(x - bar_width, df_best['Gold'],\n... bar_width, label='Oro', color='#ffd700')\n>>> silver_medals = ax.bar(x, df_best['Silver'],\n... bar_width, label='Plata', color='#aaa9ad')\n>>> bronze_medals = ax.bar(x + bar_width, df_best['Bronze'],\n... bar_width, label='Bronce', color='#cd7f32')\n\n>>> ax.set_xticks(x)\n>>> ax.set_xticklabels(df_best.index, rotation=90)\n>>> ax.legend()\n\n>>> # Etiquetas en barras\n>>> ax.bar_label(golden_medals, padding=3)\n>>> ax.bar_label(silver_medals, padding=3)\n>>> ax.bar_label(bronze_medals, padding=3)\n\n>>> ax.spines['right'].set_visible(False)#(2)!\n>>> ax.spines['top'].set_visible(False)#(3)!\n\n>>> fig.tight_layout()#(4)!\n>>> fig\n```\n{ .annotate }\n\n1. 800x500 px\n2. Ocultar el borde derecho.\n3. Ocultar el border superior.\n4. Ajustar elementos al tamaño de la figura.\n\n
\n![Gráfico de barras](images/matplotlib/gbar-plot.png)\n
\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Características del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n - [x] Valoraciones de los lenguajes de programación más utilizados durante 2020.\n - [x] Fichero: [`tiobe-2020-clean.csv`](files/matplotlib/tiobe-2020-clean.csv)\n - [x] Fuente: [TIOBE](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)\n\n Recrea el siguiente gráfico:\n\n
\n ![Gráfico de barras TIOBE](images/matplotlib/barplot-tiobe.png)\n
\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/matplotlib/tiobe_2020.py)\n\n### Gráficos de dispersión { #scatterplot }\n\nCaracterísticas del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n- [x] Estadísticas de jugadores de la NBA[^4] desde 1996 hasta 2019.\n- [x] Fichero: [`nba-data.csv`](files/matplotlib/nba-data.csv)\n- [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/justinas/nba-players-data)\n\nEn primer lugar cargamos los datos y nos quedamos con un subconjunto de las columnas:\n\n```pycon\n>>> df = pd.read_csv('nba-data.csv', usecols=['pts', 'reb', 'ast'])\n\n>>> df.head()\n pts reb ast\n0 4.8 4.5 0.5\n1 0.3 0.8 0.0\n2 4.5 1.6 0.9\n3 7.8 4.4 1.4\n4 3.7 1.6 0.5\n\n>>> df.shape\n(11700, 3)\n```\n\nEl objetivo es crear un **gráfico de dispersión en el relacionaremos los puntos anotados con los rebotes capturados, así como las asistencias dadas**:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), dpi=100)#(1)!\n\n>>> x = df['pts']#(2)!\n>>> y = df['reb']#(3)!\n>>> colors = df['ast']\n\n>>> p = ax.scatter(x, y,\n... s=30,#(4)!\n... c=colors, cmap='RdBu_r',#(5)!\n... vmin=colors.min(), vmax=colors.max(),#(6)!\n... alpha=0.7,\n... edgecolors='none')\n\n>>> cb = fig.colorbar(p, ax=ax, label='Asistencias', extend='max')#(7)!\n>>> cb.outline.set_visible(False)\n\n>>> ax.set_xlabel('Puntos')\n>>> ax.set_ylabel('Rebotes')\n\n>>> ax.spines['right'].set_visible(False)\n>>> ax.spines['top'].set_visible(False)\n\n>>> fig.tight_layout()\n```\n{ .annotate }\n\n1. 800x600 px\n2. Variable auxiliar $x$.\n3. Variable auxiliar $y$.\n4. Tamaño de puntos 30.\n5. Colores azul y rojo. \n6. Normalización de colores con `vmin` y `vmax`.\n7. Barra de colores.\n\n
\n![NBA gráfico difusión](images/matplotlib/nba-scatter-plot.png) \n
\n\nDel gráfico anterior cabe destacar un par de aspectos:\n\n- **Normalización**: Cuando aplicamos una estética de color al gráfico basada en los datos de una variable, debemos normalizar dicha variable en el [mapa de color («colormap»)](https://matplotlib.org/stable/gallery/color/colormap_reference.html) que elijamos. Para ello, matplotlib nos ofrece la [normalización de mapas de color](https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormapnorms.html). En el caso concreto de `scatter()` pasaríamos esta normalización mediante el parámetro `norm` pero también podemos usar los parámetros `vmin` y `vmax`.\n- **Barra de color**: Se trata de una leyenda particular en la que mostramos el gradiente de color vinculado a una determinada estética/variable del gráfico. Matplotlib también nos permite personalizar estas [barras de color](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.colorbar.html).\n\n!!! example \"Ejemplo\"\n\n Características del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n - [x] Información sobre vehículos de la marca BMW[^5]\n - [x] Fichero: [`bmw-clean.csv`](files/matplotlib/bmw-clean.csv)\n - [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/mysarahmadbhat/bmw-used-car-listing)\n\n Recrea el siguiente gráfico:\n\n
\n ![Dispersión BMW](images/matplotlib/scatter-bmw.png)\n
\n\n El mapa de color que se ha usado es `plasma_r`.\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/matplotlib/bmw_plot.py)\n\n### Histogramas { #histograms }\n\nCaracterísticas del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n- [x] Información sobre «Avengers»[^6].\n- [x] Fichero: [`avengers.csv`](files/matplotlib/avengers.csv)\n- [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/mysarahmadbhat/avengers-marvel)\n\nComo punto de partida vamos a cargar la información y a quedarnos únicamente con la columna que hace referencia al año en el que se crearon los personajes:\n\n```pycon\n>>> df = pd.read_csv('avengers.csv', usecols=['Year'])\n\n>>> df.head()\nYear\n0 1963\n1 1963\n2 1963\n3 1963\n4 1963\n\n>>> df.shape\n(173, 1)\n```\n\nIgualmente haremos un pequeño filtrado para manejar sólo registros a partir de 1960:\n\n```pycon\n>>> df = df[df['Year'] >= 1960]\n\n>>> df.shape\n(159, 1)\n```\n\nAhora ya podemos construir el histograma, que va a representar las **frecuencias absolutas de creación de personajes Marvel según su año de creación**.\n\nAunque es posible indicar un número determinado de contenedores («bins»), en este caso vamos a especificar directamente los intervalos (cada 5 años):\n\n```pycon\n>>> df['Year'].min(), df['Year'].max()\n(1963, 2015)\n\n>>> bins = range(1960, 2021, 5)\n```\n\nY a continuación el código necesario para montar el gráfico:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=100)#(1)!\n\n>>> ax.hist(df,\n... bins=bins,#(2)!\n... rwidth=0.95,#(3)!\n... zorder=2,#(4)!\n... color='deeppink',\n... alpha=0.5)\n\n>>> ax.spines['right'].set_visible(False)\n>>> ax.spines['top'].set_visible(False)\n\n>>> ax.set_xticks(bins)#(5)!\n>>> ax.yaxis.grid(color='lightgray', linestyle='--')#(6)!\n\n>>> fig.tight_layout()\n```\n{ .annotate }\n\n1. 800x400 px\n2. Intervalos de agrupación.\n3. Ancho de cada barra.\n4. Barras por encima de la rejilla.\n5. Etiquetas de intervalos en el eje X.\n6. Rejilla.\n\n
\n![Histograma Vengadores](images/matplotlib/avengers-plot.png) \n
\n\n!!! note \"Aclaración\"\n\n Técnicamente este gráfico no es un histograma ya que los años (fechas en general) no representan categorías válidas, pero sirve a efectos demostrativos de cómo se construyen este tipo de diagramas.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Características del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n - [x] Datos sobre criaturas «Pokemon»[^7].\n - [x] Fichero: [`pokemon.csv`](files/matplotlib/pokemon.csv)\n - [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/arjunprasadsarkhel/2021-olympics-in-tokyo/version/7?select=Medals.xlsx)\n\n Recrea el siguiente gráfico:\n\n
\n ![Histograma pokemon](images/matplotlib/hist-pokemon-speed.png) \n
\n\n Número de criaturas («pokemos») en función de su velocidad (columna _Speed_).\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/matplotlib/pokemon_speed.py)\n\n### Gráficos para series temporales { #temp-series }\n\nCaracterísticas del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n- [x] Información histórica de temperaturas del planeta Tierra.\n- [x] Fichero: [`global-temperatures.csv`](files/matplotlib/global-temperatures.csv)\n- [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data?select=GlobalTemperatures.csv)\n\nEn primer lugar cargamos los datos, renombramos las columnas y eliminamos los valores nulos:\n\n```pycon\n>>> df = pd.read_csv('global-temperatures.csv',\n... parse_dates=['dt'],#(1)!\n... usecols=['dt', 'LandAverageTemperature'])\n\n>>> df.rename(columns={'dt': 'when', 'LandAverageTemperature': 'temp'}, inplace=True)\n>>> df.dropna(inplace=True)\n\n>>> df.head()\n when temp\n0 1750-01-01 3.034\n1 1750-02-01 3.083\n2 1750-03-01 5.626\n3 1750-04-01 8.490\n4 1750-05-01 11.573\n\n>>> df.shape\n(3180, 2)\n```\n{ .annotate }\n\n1. Conversión a tipo `datetime`.\n\nA continuación montamos un gráfico en el que se representan todas las **mediciones históricas de la temperatura media global del planeta** y añadimos una línea de tendencia:\n\n```pycon\n>>> from matplotlib.dates import YearLocator, DateFormatter, date2num#(1)!\n>>> from matplotlib.ticker import MultipleLocator\n\n>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=100)#(2)!\n\n>>> x = df.when#(3)!\n>>> y = df.temp#(4)!\n\n>>> ax.plot(x, y,\n... linestyle='None', marker='.', color='tomato',#(5)!\n... zorder=2)#(6)!\n\n>>> # Construcción de la línea de tendencia\n>>> x = date2num(x)\n>>> z = np.polyfit(x, y, 2)#(7)!\n>>> p = np.poly1d(z)\n>>> plt.plot(x, p(x), linewidth=4, alpha=0.8, color='royalblue')\n\n>>> # Formateo de los ejes\n>>> ax.xaxis.set_minor_locator(YearLocator(10))\n>>> ax.xaxis.set_minor_formatter(DateFormatter('%Y'))\n>>> ax.tick_params(axis='x', which='minor',\n... labelsize=8, labelcolor='lightgray', rotation=90)\n>>> ax.xaxis.grid(which='minor', color='lightgray', linestyle='dashed')\n>>> ax.yaxis.set_major_formatter('{x:.0f}º')\n>>> ax.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(1))\n>>> ax.tick_params(axis='y', which='minor',\n... labelsize=8, labelcolor='lightgray')\n>>> ax.yaxis.grid(which='minor', linestyle='dashed', color='lightgray')\n>>> ax.yaxis.set_minor_formatter('{x:.0f}')\n>>> ax.tick_params(axis='y', which='minor', labelsize=8, labelcolor='lightgray')\n\n>>> ax.spines['right'].set_visible(False)\n>>> ax.spines['top'].set_visible(False)\n\n>>> fig.tight_layout()\n```\n{ .annotate }\n\n1. Necesitamos algunas utilidades de gestión de fechas.\n2. 800x400 px\n3. Variable auxiliar $x$.\n4. Variable auxiliar $y$.\n5. Estilo de línea.\n6. Orden para colocar sobre rejilla.\n7. Ajuste polinómico de grado 2.\n\n
\n![Serie temporal Temperaturas](images/matplotlib/global-temperatures.png) \n
\n\n### Mapas de calor { #heatmaps }\n\nCaracterísticas del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n- [x] Películas más valoradas en IMBD[^8].\n- [x] Fichero: [`imdb-top-1000.csv`](files/matplotlib/imdb-top-1000.csv)\n- [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/harshitshankhdhar/imdb-dataset-of-top-1000-movies-and-tv-shows)\n\nEn primer lugar vamos a cargar los datos quedándonos con las columnas _Certificate_ (clasificación de la película según edades), _Genre_ (géneros de la película) e _IMDB_Rating_ (valoración de la película en IMDB):\n\n```pycon\n>>> df = pd.read_csv('imdb-top-1000.csv',\n... usecols=['Certificate', 'Genre', 'IMDB_Rating'])\n\n>>> df.head()\n Certificate Genre IMDB_Rating\n0 A Drama 9.3\n1 A Crime, Drama 9.2\n2 UA Action, Crime, Drama 9.0\n3 A Crime, Drama 9.0\n4 U Crime, Drama 9.0\n```\n\nAhora creamos una nueva columna en el DataFrame donde guardaremos únicamente el género principal de cada película:\n\n```pycon\n>>> df['Main_Genre'] = df['Genre'].str.split(',', expand=True)[0]\n\n>>> df.head()\n Certificate Genre IMDB_Rating Main_Genre\n0 A Drama 9.3 Drama\n1 A Crime, Drama 9.2 Crime\n2 UA Action, Crime, Drama 9.0 Action\n3 A Crime, Drama 9.0 Crime\n4 U Crime, Drama 9.0 Crime\n```\n\nA continuación agrupamos y obtenemos los valores medios de las valoraciones:\n\n```pycon\n>>> ratings = df.groupby(\n... ['Certificate', 'Main_Genre']\n... )['IMDB_Rating'].mean().unstack()#(1)!\n\n>>> # Nos quedamos con un subconjunto de certificados y géneros\n>>> review_certificates = ['U', 'UA', 'PG-13', 'R', 'A']\n>>> review_genres = ['Animation', 'Action', 'Adventure', 'Biography',\n... 'Comedy', 'Crime', 'Drama']\n>>> ratings = ratings.loc[review_certificates, review_genres]\n\n>>> # Recodificamos los certificados (clasificación) con códigos más entendibles\n>>> certs_description = {'U': 'ALL', 'UA': '>12', 'PG-13': '>13', 'R': '>17', 'A': '>18'}\n>>> ratings.index = ratings.reset_index()['Certificate'].replace(certs_description)\n\n>>> ratings\nMain_Genre Animation Action Adventure Biography Comedy Crime Drama\nCertificate\nALL 7.947368 8.165000 7.953571 7.862500 7.940541 8.200000 7.976364\n>12 7.883333 7.992424 7.958333 7.971429 7.885714 7.900000 7.953659\n>13 7.866667 7.783333 7.600000 7.862500 7.785714 8.000000 7.775000\n>17 7.800000 7.812500 7.900000 7.900000 7.824138 7.814286 7.915094\n>18 7.866667 7.873171 7.912500 8.017647 7.877778 8.130233 8.036364\n```\n{ .annotate }\n\n1. `unstack()` permite disponer la agrupación en forma tabular (para el _heatmap_).\n\nAhora ya podemos construir el mapa de calor usando el DataFrame `ratings` generado previamente:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=100)\n\n>>> text_colors = ('black', 'white')\n>>> im = ax.imshow(ratings, cmap='Reds')#(1)!\n>>> cbar = fig.colorbar(im, ax=ax, label='IMDB Rating')#(2)!\n>>> cbar.outline.set_visible(False)\n\n>>> x = ratings.columns\n>>> y = ratings.index\n\n>>> # Mostrar las etiquetas. El color del texto cambia en función de su normalización\n>>> for i in range(len(y)):\n... for j in range(len(x)):\n... value = ratings.iloc[i, j]\n... text_color = text_colors[int(im.norm(value) > 0.5)]#(3)!\n... ax.text(j, i, f'{value:.2f}', color=text_color, va='center', ha='center')\n\n>>> # Formateo de los ejes\n>>> ax.set_xticks(range(len(x)))\n>>> ax.set_xticklabels(x, rotation=90)\n>>> ax.set_yticks(range(len(y)))\n>>> ax.set_yticklabels(y)\n>>> ax.invert_yaxis()\n\n>>> ax.spines[:].set_visible(False)\n\n>>> fig.tight_layout()\n```\n{ .annotate }\n\n1. Mapa de calor.\n2. Leyenda.\n3. Color de la etiqueta.\n\n
\n![Mapa de calor IMDB](images/matplotlib/imdb-heatmap.png) \n
\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Características del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n - [x] Información sobre el cambio euro-dólar entre 1999 y 2020.\n - [x] Fichero: [`euro-dollar-clean.csv`](files/matplotlib/euro-dollar-clean.csv)\n - [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets/lsind18/euro-exchange-daily-rates-19992020)\n\n Recrea el siguiente gráfico:\n\n
\n ![Euro-dollar Cambio Mapa de calor](images/matplotlib/heatmap-eurodollar.png) \n
\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/matplotlib/euro_dollar.py)\n\n### Diagramas de caja { #boxplot }\n\nUn diagrama de caja permite mostrar la distribución de los valores de manera rápida y muy visual:\n\n![Dark image](images/matplotlib/boxplot-anatomy-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/matplotlib/boxplot-anatomy-light.svg#only-light)\n\nPara mostrar el funcionamiento de los diagramas de caja en Matplotlib vamos a hacer uso de distintas distribuciones aleatorias que crearemos mediante funciones de [NumPy](numpy.md):\n\n```pycon\n>>> DIST_SIZE = 100#(1)!\n\n>>> boxplots = []\n\n>>> boxplots.append(dict(\n... dist=np.random.normal(0, 1, size=DIST_SIZE),\n... label='Normal\\n$\\mu=0, \\sigma=1$',\n... fill_color='pink',\n... brush_color='deeppink'))\n\n>>> boxplots.append(dict(\n... dist=np.random.geometric(0.4, size=DIST_SIZE),\n... label='Geometric\\n$p=0.4$',\n... fill_color='lightblue',\n... brush_color='navy'))\n\n>>> boxplots.append(dict(\n... dist=np.random.chisquare(2, size=DIST_SIZE),\n... label='Chi-squared\\n$df=2$',\n... fill_color='lightgreen',\n... brush_color='darkgreen'))\n```\n{ .annotate }\n\n1. Tamaño de la muestra.\n\nAhora ya podemos construir el gráfico de cajas que nos permite visualizar la distribución de las muestras:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6), dpi=100)#(1)!\n\n>>> for i, boxplot in enumerate(boxplots):\n... fcolor, bcolor = boxplot['fill_color'], boxplot['brush_color']\n... ax.boxplot(boxplot['dist'],\n... labels=[boxplot['label']],\n... positions=[i],\n... widths=[.3],\n... notch=True,\n... patch_artist=True,\n... boxprops=dict(edgecolor=bcolor,\n... facecolor=fcolor,\n... linewidth=2),\n... capprops=dict(color=bcolor, linewidth=2),\n... flierprops=dict(color=bcolor,\n... markerfacecolor=fcolor,\n... linestyle='none',\n... markeredgecolor='none',\n... markersize=9),\n... medianprops=dict(color=bcolor),\n... whiskerprops=dict(color=bcolor,\n... linewidth=1))\n\n>>> ax.yaxis.grid(color='lightgray')\n>>> ax.xaxis.set_ticks_position('none')\n>>> ax.yaxis.set_ticks_position('none')\n\n>>> ax.spines[:].set_visible(False)\n\n>>> fig.tight_layout()\n```\n{ .annotate }\n\n1. 800x600 px\n\n
\n![Diagrama de caja](images/matplotlib/dist-boxplot.png) \n
\n\n!!! tip \"Complicaciones en código\"\n\n El código para preparar el gráfico se ha complicado porque se ha incidido en mejorar la estética. En cualquier caso, una vez hecho, se puede refactorizar en una función y reutilizarlo para futuros trabajos.\n\n### Gráficos de evolución { #evolution-plots }\n\nCaracterísticas del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n- [x] Evolución temporal de la criptomoneda «Ethereum» (volumen, precio).\n- [x] Fichero: [`eth-usd.csv`](files/matplotlib/eth-usd.csv)\n- [x] Fuente: [Kaggle](https://www.kaggle.com/varpit94/ethereum-data)\n\nEl objetivo será crear un **gráfico que represente el valor de la criptomoneda (a lo largo del tiempo) en contraposición al volumen de unidades**.\n\nLo primero que haremos, además de cargar los datos, será lo siguiente:\n\n- Seleccionar las columnas _Date_ (fecha de referencia), _Open_ (precio de la moneda a la apertura) y _Volume_ (volumen de moneda).\n- Parsear el campo fecha.\n- Filtrar sólo aquellos registros a partir del 1 de enero de 2017 (por simplicidad).\n- Dividir la columna de volumen por 10M de cara a equiparar cantidades con la valoración (ajuste de gráfico).\n- Aplicar una _media móvil_ para suavizar las curvas a representar.\n\n```pycon\n>>> import datetime\n\n>>> df = pd.read_csv('eth-usd.csv',\n... parse_dates=['Date'],\n... usecols=['Date', 'Open', 'Volume'],\n... index_col='Date')\n\n>>> min_date = datetime.datetime(year=2017, month=1, day=1)\n>>> df = df.loc[df.index > min_date]\n\n>>> df['Volume'] /= 1e7\n\n>>> df_smooth = df.rolling(20).mean().dropna()\n\n>>> df_smooth.head()\n Open Volume\nDate\n2017-01-21 9.968611 2.146882\n2017-01-22 10.105573 2.117377\n2017-01-23 10.222339 1.985587\n2017-01-24 10.273270 1.821968\n2017-01-25 10.239854 1.647938\n```\n\nAhora ya podemos montar el gráfico dedicando algo de esfuerzo a la parte estética:\n\n```pycon\n>>> fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=100)#(1)!\n\n>>> # Alias para facilitar el acceso\n>>> x = df_smooth.index\n>>> y_open = df_smooth['Open']\n>>> y_vol = df_smooth['Volume']\n\n>>> # Líneas de evolución\n>>> ax.plot(x, y_open, label='Value ($)', color='skyblue', linewidth=1.5)\n>>> ax.plot(x, -y_vol, label='Volume (10M ud.)', color='pink', linewidth=1.5)\n>>> # Relleno del área\n>>> plt.fill_between(x, y_open, alpha=0.5, color='skyblue', zorder=3)\n>>> plt.fill_between(x, -y_vol, alpha=0.5, color='pink', zorder=3)\n\n>>> # Formateo de los ejes\n>>> ax.xaxis.set_ticks_position('none')\n>>> ax.yaxis.set_ticks_position('none')\n>>> y_ticks = [-4000, -2000, 0, 2000, 4000]\n>>> y_tick_labels = ['4000', '2000', '0', '2000', '4000']\n>>> ax.set_yticks(y_ticks)\n>>> ax.set_yticklabels(y_tick_labels)\n>>> ax.set_ylim(-6000, 6000)\n\n>>> # Rejilla\n>>> ax.xaxis.grid(color='lightgray', linewidth=.5)\n>>> for y_tick in y_ticks:\n... if y_tick != 0:\n... ax.axhline(y_tick, color='lightgray', linewidth=.5)\n\n>>> ax.legend()\n>>> ax.spines[:].set_visible(False)\n\n>>> fig.tight_layout()\n```\n{ .annotate }\n\n1. 800x400 px\n\n
\n![Evolución Ethereum](images/matplotlib/eth-evolution.png) \n
\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Características del «dataset» con el que vamos a trabajar:\n\n - [x] Precio de la energía en España durante el año 2021.\n - [x] Fichero: [`mwh-spain-2021-clean.csv`](files/matplotlib/mwh-spain-2021-clean.csv)\n - [x] Fuente: [Kaggle](https://www.epdata.es/datos/precio-factura-luz-datos-estadisticas/594)\n\n Recrea el siguiente gráfico:\n\n
\n ![Precio MWh](images/matplotlib/mwh-spain-2021.png) \n
\n\n - Eje X: Tiempo (las marcas tienen una separación de 10 días).\n - Eje Y: Precio del MWh[^9].\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/matplotlib/mwh_spain.py)\n\n\n[^1]: Se suele usar el término inglés «inches».\n[^2]: [Parámetros disponibles para creación del grid](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.grid.html) | [Listado de nombres de colores en matplotlib](https://matplotlib.org/stable/gallery/color/named_colors.html) | [Estilos de línea en matplotlib](https://matplotlib.org/stable/gallery/lines_bars_and_markers/linestyles.html) \n[^3]: Se suele usar el término inglés «ticks».\n[^4]: [NBA](https://nba.com) :material-arrow-right-bold: National Basketball League (liga estadounidense de baloncesto).\n[^5]: [BMW](https://bmw.es) :material-arrow-right-bold: Fabricante alemán de automóviles y motocicletas.\n[^6]: [Los Vengadores](https://es.wikipedia.org/wiki/Los_Vengadores) :material-arrow-right-bold: Equipo de superhéroes publicados por Marvel Comics.\n[^7]: [Pokemon](https://www.pokemon.com/es) :material-arrow-right-bold: Franquicia de medios que originalmente comenzó como un videojuego RPG, pero debido a su popularidad ha logrado expandirse a otros medios de entretenimiento como series de televisión, películas, juegos de cartas, ropa, entre otros, convirtiéndose en una marca que es reconocida en el mercado mundial.\n[^8]: [IMDB](https://www.imdb.com/) :material-arrow-right-bold: Reconocida página web que contiene valoraciones sobre películas y series.\n[^9]: Mega Watio Hora (medida de consumo de energía).\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/numpy.md", "content": "---\nicon: simple/numpy\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Ciencia de datos\n - NumPy\n---\n\n# NumPy { #numpy }\n\n![Banner](images/numpy/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n[`numpy`](https://numpy.org/) es el paquete fundamental para computación científica en Python y manejo de arrays numéricos multi-dimensionales.\n\n## Instalación { #install }\n\n```console\npip install numpy\n```\n\n## Modo de uso { #usage }\n\nLa forma más habitual de importar esta librería es utilizar el alias `np`:\n\n```pycon\n>>> import numpy as np\n```\n\n## ndarray { #ndarray }\n\nEn el núcleo de NumPy está el `ndarray`, donde «nd» es por n-dimensional. Un «ndarray» es un array multidimensional de **elementos del mismo tipo**.\n\nAquí tenemos una diferencia fundamental con las [listas](../../core/datastructures/lists.md) en Python que pueden mantener objetos heterogéneos. Y esta característica propicia que el rendimiento de un ndarray sea bastante mejor que el de una lista convencional.\n\nPara crear un array podemos usar el constructo `np.array()` que recibe un ^^iterable^^:\n\n```pycon\n>>> import numpy as np\n\n>>> x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])#(1)!\n>>> x\narray([1, 2, 3, 4, 5])\n>>> type(x)\n\n```\n{ .annotate }\n\n1. Otros ejemplos de construcción con iterables:\n\n ```pycon\n >>> np.array('abcde')\n array('abcde', dtype='>> np.array(range(10))\n array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])\n ```\n\nPodemos obtener información sobre el array creado:\n\n```pycon\n>>> x.ndim#(1)!\n1\n>>> x.size#(2)!\n5\n>>> x.shape#(3)!\n(5,)\n>>> x.dtype#(4)!\ndtype('int64')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Dimension del array.\n2. Tamaño total del array (número de elementos).\n3. Forma (espacial) del array.\n4. Tipo de los elementos del array.\n\n### Datos heterogéneos { #het-ndarray }\n\nHemos dicho que los «ndarray» son estructuras de datos que almacenan un único tipo de datos. A pesar de esto, es posible crear un array con los siguientes valores:\n\n```pycon\n>>> x = np.array([4, 'Einstein', 1e-7])\n```\n\nAunque, a priori, puede parecer que estamos mezclando tipos enteros, flotantes y cadenas de texto, lo que realmente se produce (de forma implícita) es una coerción[^1] de tipos a [Unicode](../../core/datatypes/strings.md#unicode):\n\n```pycon\n>>> x#(1)!\narray(['4', 'Einstein', '1e-07'], dtype='>> a = np.array(range(10))\n>>> a\narray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])\n>>> a.dtype\ndtype('int64')\n```\n\nSin embargo podemos especificar el tipo de datos que nos interese:\n\n```pycon\n>>> a = np.array(range(10), dtype='int32')\n>>> a\narray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=int32)\n>>> a.dtype\ndtype('int32')\n```\n\nLo mismo ocurre con **valores flotantes**, donde `float64` es el tipo de datos por defecto.\n\nEs posible convertir el tipo de datos que almacena un array mediante el método `astype`:\n\n```pycon hl_lines=\"4\"\n>>> a\narray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])\n\n>>> b = a.astype(float)\n\n>>> b\narray([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])\n>>> b.dtype\ndtype('float64')\n```\n\n### Arrays vs. listas { #arrays-vs-lists }\n\nComo ya se ha comentado en la introducción de esta sección, el uso de `ndarray` frente a `list` está justificado por cuestiones de rendimiento. Pero veamos un ejemplo:material-flash: clarificador en el que sumamos 10 millones de valores enteros:\n\n```pycon\n>>> array_as_list = list(range(10_000_000))\n>>> array_as_ndarray = np.array(array_as_list)\n\n>>> %timeit sum(array_as_list)\n27.5 ms ± 24 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)\n\n>>> %timeit array_as_ndarray.sum()\n1.29 ms ± 2.81 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1,000 loops each)\n\n>>> 27.5 // 1.29\n21.0\n```\n\nUtilizar `ndarray` frente a `list` (en este contexto) es 21 veces más rápido :fontawesome-regular-face-surprise:\n\nEn cualquier caso, existe la posibilidad de **convertir a lista** cualquier «ndarray» mediante el método `tolist()`:\n\n```pycon\n>>> a\narray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])\n>>> a.tolist()\n[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]\n```\n\n### Matrices { #matrix }\n\nUna matriz no es más que un **array bidimensional**. Como ya se ha comentado, NumPy provee `ndarray` que se comporta como un array multidimensional con lo que podríamos crear una matriz sin mayor problema.\n\nVeamos un ejemplo en el que tratamos de construir con NumPy la siguiente matriz:\n\n$$\nM=\n\\begin{bmatrix}\n 1 & 2 & 3 \\\\\n 4 & 5 & 6 \\\\\n 7 & 8 & 9 \\\\\n 10 & 11 & 12\n\\end{bmatrix}\n$$\n\nNos apoyamos en una [lista de listas](../../core/datastructures/lists.md#list-of-lists) para la creación de la matriz:\n\n```pycon\n>>> M = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])\n>>> M\narray([[ 1, 2, 3],\n [ 4, 5, 6],\n [ 7, 8, 9],\n [10, 11, 12]])\n>>> M.ndim#(1)!\n2\n>>> M.size#(2)!\n12\n>>> M.shape#(3)!\n(4, 3)\n>>> M.dtype#(4)!\ndtype('int64')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Se trata de una matrix :material-arrow-right-bold: array bidimensional.\n2. Hay 12 elementos en total.\n3. 4 filas :octicons-x-24: 3 columnas.\n4. Los valores de la matriz son números enteros.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Crea los siguientes arrays en NumPy:\n\n $$\n (I)\\quad\n \\begin{bmatrix}\n 88 & 23 & 39 & 41\n \\end{bmatrix}\n $$\n\n $$\n (II)\\quad\n \\begin{bmatrix}\n 76.4 & 21.7 & 38.4 \\\\\n 41.2 & 52.8 & 68.9\n \\end{bmatrix}\n $$\n\n $$\n (III)\\quad\n \\begin{bmatrix}\n 12 \\\\\n 4 \\\\\n 9 \\\\\n 8\n \\end{bmatrix}\n $$\n\n Encuentra igualmente las siguientes características de cada uno de ellos: dimensión, tamaño, forma y tipo de sus elementos.\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/np_matrix.py)\n\n#### Cambiando la forma { #reshape }\n\nDado un array, podemos cambiar su forma mediante la función `np.reshape()`:\n\n```pycon\n>>> np.array(range(1, 13)).reshape(3, 4)#(1)!\narray([[ 1, 2, 3, 4],\n [ 5, 6, 7, 8],\n [ 9, 10, 11, 12]])\n```\n{ .annotate }\n\n1. 3 filas :octicons-x-24: 4 columnas.\n\nSi sólo queremos especificar un número determinado de filas o columnas, podemos dejar la otra dimensión a -1:\n\n```pycon\n>>> np.array(range(1, 13)).reshape(6, -1)#(1)!\narray([[ 1, 2],\n [ 3, 4],\n [ 5, 6],\n [ 7, 8],\n [ 9, 10],\n [11, 12]])\n\n>>> np.array(range(1, 13)).reshape(-1, 3)#(2)!\narray([[ 1, 2, 3],\n [ 4, 5, 6],\n [ 7, 8, 9],\n [10, 11, 12]])\n```\n{ .annotate }\n\n1. 6 filas :octicons-x-24: el número de columnas necesarias.\n1. 3 columnas :octicons-x-24: el número de filas necesarias.\n\n!!! warning \"Dimensión incorrecta\"\n\n En el caso de que no exista posibilidad de cambiar la forma del array por el número de filas y/o columnas especificado, obtendremos un error de tipo `ValueError: cannot reshape array`.\n\n### Persistiendo arrays { #persist-arrays }\n\nEs posible que nos interese guardar de forma persistente los arrays que hemos ido creando. Para ello NumPy nos provee —al menos— de dos formatos:\n\n=== \"Binario :octicons-file-binary-16:\"\n\n El método `save()` almacena la estructura de datos en [formato NPY](https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.lib.format.html).\n\n ```pycon title=\"Volcado\"\n >>> M\n array([[ 1, 2, 3],\n [ 4, 5, 6],\n [ 7, 8, 9],\n [10, 11, 12]])\n\n >>> np.save('my_matrix', M)\n\n >>> !file my_matrix.npy\n my_matrix.npy: NumPy data file, version 1.0, description\n {'descr': '>> M_reloaded = np.load('my_matrix.npy')\n\n >>> M_reloaded\n array([[ 1, 2, 3],\n [ 4, 5, 6],\n [ 7, 8, 9],\n [10, 11, 12]])\n ``` \n\n=== \"Texto plano :fontawesome-solid-file-csv:\"\n\n El método `savetxt()` almacena la estructura de datos en [formato CSV](https://es.wikipedia.org/wiki/Valores_separados_por_comas).\n\n ```pycon title=\"Volcado\"\n >>> M\n array([[ 1, 2, 3],\n [ 4, 5, 6],\n [ 7, 8, 9],\n [10, 11, 12]])\n\n >>> np.savetxt('my_matrix.csv', M)#(1)!\n\n >>> !file my_matrix.csv\n my_matrix.csv: ASCII text\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Por defecto los datos se almacenan en formato _float_.\n - Si quisiéramos volcarlos como enteros, tendríamos que hacer lo siguiente:\n ```pycon\n >>> np.savetxt('my_matrix.csv', M, fmt='%d')\n ```\n\n El método `loadtxt()` permite cargar los datos volcados de vuelta en un «ndarray»:\n\n ```pycon title=\"Carga\"\n >>> M_reloaded = np.loadtxt('my_matrix.csv')\n\n >>> M_reloaded\n array([[ 1., 2., 3.],\n [ 4., 5., 6.],\n [ 7., 8., 9.],\n [10., 11., 12.]])\n\n >>> M_reloaded = np.loadtxt('my_matrix.csv').astype('int')#(1)!\n >>> M_reloaded\n array([[ 1, 2, 3],\n [ 4, 5, 6],\n [ 7, 8, 9],\n [10, 11, 12]])\n ``` \n { .annotate }\n \n 1. En este caso convertimos el array a valores enteros.\n\n## Funciones para creación de arrays { #create-arrays-funcs }\n\nNumPy ofrece una gran variedad de funciones predefinidas para creación de arrays que nos permiten simplificar el proceso de construcción de este tipo de estructuras de datos.\n\n### Valores fijos { #fixed-value-arrays }\n\nA continuación veremos una serie de funciones para crear arrays con valores fijos:\n\n=== \"Ceros\"\n\n Crea un «ndarray» completamente lleno de ceros:\n\n ```pycon\n >>> np.zeros((3, 4))#(1)!\n array([[0., 0., 0., 0.],\n [0., 0., 0., 0.],\n [0., 0., 0., 0.]])\n ```\n { .annotate }\n\n 1. Por defecto se obtienen **valores flotantes**. Si queremos generar valores enteros:\n\n ```pycon\n >>> np.zeros((3, 4), dtype=int)\n array([[0, 0, 0, 0],\n [0, 0, 0, 0],\n [0, 0, 0, 0]])\n ```\n\n Existe la posibilidad de crear un **array de ceros con las mismas dimensiones** (y forma) que otro array:\n\n ```pycon\n >>> M = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])\n\n >>> np.zeros_like(M)\n array([[0, 0, 0],\n [0, 0, 0]])\n ```\n\n=== \"Unos\"\n\n Crea un «ndarray» completamente lleno de unos:\n\n ```pycon\n >>> np.ones((3, 4))\n array([[1., 1., 1., 1.],\n [1., 1., 1., 1.],\n [1., 1., 1., 1.]])\n ```\n\n Variantes:\n\n - `#!python np.ones((3, 4), dtype=int)`\n - `#!python np.ones_like(M)`\n\n=== \"Mismo valor\"\n\n Crea un «ndarray» completamente lleno de un valor establecido:\n\n ```pycon\n >>> np.full((3, 4), 7)\n array([[7, 7, 7, 7],\n [7, 7, 7, 7],\n [7, 7, 7, 7]])\n ```\n\n Variantes:\n\n - `#!python np.full_like(M, 7)`\n\n=== \"Matriz identidad\"\n\n Crea un «ndarray» con la ^^matriz identidad^^[^2]:\n\n ```pycon\n >>> np.eye(5)\n array([[1., 0., 0., 0., 0.],\n [0., 1., 0., 0., 0.],\n [0., 0., 1., 0., 0.],\n [0., 0., 0., 1., 0.],\n [0., 0., 0., 0., 1.]])\n ```\n\n Variantes:\n\n - `#!python np.eye(5, dtype=int)`\n\n=== \"Matriz diagonal\"\n\n Crea un «ndarray» con la ^^matriz diagonal^^[^3]:\n\n ```pycon\n >>> np.diag([1, 2, 3, 4, 5])\n array([[1, 0, 0, 0, 0],\n [0, 2, 0, 0, 0],\n [0, 0, 3, 0, 0],\n [0, 0, 0, 4, 0],\n [0, 0, 0, 0, 5]])\n ```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Crea la siguiente matriz («ndarray») mediante código Python:\n\n $$\n \\begin{bmatrix} \n 0 & 0 & 0 & \\dots & 0\\\\\n 0 & 1 & 0 & \\dots & 0\\\\\n 0 & 0 & 2 & \\dots & 0\\\\\n \\vdots & \\vdots & 0 & \\ddots & 0\\\\\n 0 & 0 & 0 & \\dots & 49\\\\\n \\end{bmatrix}\n $$\n\n Encuentra igualmente las siguientes características de cada uno de ellos: dimensión, tamaño, forma y tipo de sus elementos.\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/diag.py)\n\n### Valores equiespaciados { #equispaced-arrays }\n\nA continuación veremos una serie de funciones para crear arrays con valores equiespaciados o en intervalos definidos:\n\n=== \"Valores enteros equiespaciados\"\n\n La función que usamos para este propósito es `np.arange()` cuyo comportamiento es totalmente análogo a la función «built-in» de Python [`range()`](../../core/controlflow/loops.md#range):\n\n ```pycon\n >>> np.arange(21)#(1)!\n array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,\n 17, 18, 19, 20])\n\n >>> np.arange(6, 60)#(2)!\n array([ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22,\n 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39,\n 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56,\n 57, 58, 59])\n\n >>> np.arange(6, 60, 3)#(3)!\n array([ 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30, 33, 36, 39, 42, 45, 48, 51, 54,\n 57])\n\n >>> np.arange(6, 16, .3)#(4)!\n array([ 6. , 6.3, 6.6, 6.9, 7.2, 7.5, 7.8, 8.1, 8.4, 8.7, 9. ,\n 9.3, 9.6, 9.9, 10.2, 10.5, 10.8, 11.1, 11.4, 11.7, 12. , 12.3,\n 12.6, 12.9, 13.2, 13.5, 13.8, 14.1, 14.4, 14.7, 15. , 15.3, 15.6,\n 15.9])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Especificamos límite superior.\n 2. Especificamos límite inferior y superior.\n 3. Especificamos límite inferior, superior y paso.\n 4. Especificamos límite inferior, superior y un **paso flotante**.\n\n=== \"Valores flotantes equiespaciados\"\n\n La función que usamos para este propósito es np.linspace() cuyo comportamiento es «similar» a np.arange() pero para valores flotantes.\n\n ```pycon\n >>> np.linspace(6, 60)#(1)!\n array([ 6. , 7.10204082, 8.20408163, 9.30612245, 10.40816327,\n 11.51020408, 12.6122449 , 13.71428571, 14.81632653, 15.91836735,\n 17.02040816, 18.12244898, 19.2244898 , 20.32653061, 21.42857143,\n 22.53061224, 23.63265306, 24.73469388, 25.83673469, 26.93877551,\n 28.04081633, 29.14285714, 30.24489796, 31.34693878, 32.44897959,\n 33.55102041, 34.65306122, 35.75510204, 36.85714286, 37.95918367,\n 39.06122449, 40.16326531, 41.26530612, 42.36734694, 43.46938776,\n 44.57142857, 45.67346939, 46.7755102 , 47.87755102, 48.97959184,\n 50.08163265, 51.18367347, 52.28571429, 53.3877551 , 54.48979592,\n 55.59183673, 56.69387755, 57.79591837, 58.89795918, 60. ])\n\n >>> np.linspace(6, 60, 20)#(2)!\n array([ 6. , 8.84210526, 11.68421053, 14.52631579, 17.36842105,\n 20.21052632, 23.05263158, 25.89473684, 28.73684211, 31.57894737,\n 34.42105263, 37.26315789, 40.10526316, 42.94736842, 45.78947368,\n 48.63157895, 51.47368421, 54.31578947, 57.15789474, 60. ])\n\n >>> np.linspace(6, 60, 20, endpoint=False)#(3)!\n array([ 6. , 8.7, 11.4, 14.1, 16.8, 19.5, 22.2, 24.9, 27.6, 30.3, 33. ,\n 35.7, 38.4, 41.1, 43.8, 46.5, 49.2, 51.9, 54.6, 57.3])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Especificamos límite inferior y superior.\n - En este caso se trata de un intervalo cerrado $[6, 60]$\n - Por defecto se generan 50 valores.\n 2. - Especificamos límite inferior, superior y número total de elementos.\n - En este caso se trata de un intervalo cerrado $[6, 60]$\n 3. - Especificamos límite inferior, superior y número total de elementos.\n - En este caso se trata de un intervalo semicerrado $[6, 60)$\n\n### Valores aleatorios { #random-array }\n\nA continuación veremos una serie de funciones para crear arrays con valores aleatorios y distribuciones de probabilidad:\n\n=== \"Valores aleatorios enteros\"\n\n ```pycon\n >>> np.random.randint(1, 100, size=9)#(1)!\n array([82, 97, 41, 21, 74, 78, 64, 55, 96])\n ```\n { .annotate }\n\n 1. - Especificamos límite inferior, superior y número total de elementos.\n - En este caso se trata de un intervalo semicerrado $[1, 100)$\n \n=== \"Valores aleatorios flotantes\"\n\n ```pycon\n >>> np.random.random(9)#(1)!\n array([0.46645546, 0.26669973, 0.18785006, 0.88809046, 0.48813905,\n 0.9792628 , 0.04653787, 0.53658358, 0.93921952])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Especificamos número total de elementos.\n - En este caso se trata de un intervalo semicerrado $[0, 1)$\n\n ```pycon\n >>> np.random.uniform(1, 100, size=9)#(1)!\n array([ 3.17134673, 23.36519832, 96.47212333, 97.60396461, 73.68806549,\n 12.39404503, 92.67380475, 75.23402229, 50.73980184])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Especificamos límite inferior, superior y número total de elementos.\n - En este caso se trata de un intervalo semicerrado $[1, 100)$\n\n#### Distribuciones de probabilidad { #prob-dist }\n\nNumPy ofrece una gran variedad de [distribuciones aleatorias](https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generator.html#distributions). A continuación se muestran sólo algunas posibilidades:\n\n=== \"Distribución normal\"\n\n ```pycon\n >>> dist = np.random.normal(0, 5, size=1_000_000)#(1)!\n \n >>> dist[:20]#(2)!\n array([ 2.5290643 , 1.46577658, 1.65170437, -1.36970819, -2.24547757,\n 7.19905613, -4.4666239 , -1.05505116, 2.42351298, -4.45314272,\n 1.13604077, -2.85054948, 4.34589478, -2.81235743, -0.8215143 ,\n 0.57796411, -2.56594122, -7.14899388, 3.49197644, 1.80691996])\n \n >>> dist.mean()#(3)!\n 0.004992046432131982\n \n >>> dist.std()#(4)!\n 4.998583810032169\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Generamos 1 millón de valores de una distribución **normal** con media $\\mu=0$ y desviación típica $\\sigma=5$.\n 2. Muestra los primeros 20 elementos.\n 3. La media tiende a 0.\n 4. La desviación típica tienda a 5.\n\n=== \"Muestra aleatoria\"\n\n ```pycon\n >>> coins = np.random.choice(['head', 'tail'], size=1_000_000)#(1)!\n \n >>> coins\n array(['tail', 'head', 'tail', ..., 'tail', 'head', 'tail'], dtype='>> sum(coins == 'head')#(2)!\n 499874\n >>> sum(coins == 'tail')#(3)!\n 500126\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Generamos 1 millón de «lanzamientos» de una moneda (cara o cruz).\n 2. La suma de las caras tiende a medio millón.\n 3. La suma de las cruces tiende a medio millón.\n\n=== \"Muestra aleatoria con probabilidades\"\n\n ```pycon\n >>> dices = np.random.choice(#(1)!\n ... range(1, 7),\n ... size=1_000_000,\n ... p=[.5, .1, .1, .1, .1, .1]\n ... )\n \n >>> dices\n array([6, 5, 4, ..., 1, 6, 1])\n \n >>> sum(dices == 1)#(2)!\n 500290\n >>> sum(dices == 6)#(3)!\n 99550\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Generamos 1 millón de «lanzamientos» de un dado (valores del 1 al 6)\n - La cuestión es que la cara del «1» tiene mayor probabilidad que el resto.\n 2. La suma de los «1» tiende a medio millón.\n 3. La suma de cualquier otro número tiende a cien mil.\n\n=== \"Muestra aleatoria sin reemplazo\"\n\n ```pycon\n >>> import this#(1)!\n >>> import codecs#(2)!\n \n >>> zen = codecs.decode(this.s, 'rot-13').splitlines()[3:]#(3)!\n \n >>> np.random.choice(zen, size=5, replace=False)#(4)!\n array(['Unless explicitly silenced.',\n \"Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.\",\n 'Sparse is better than dense.',\n 'If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.',\n 'Complex is better than complicated.'], dtype='>> values = np.array(range(10, 16))\n>>> values\narray([10, 11, 12, 13, 14, 15])\n```\n\n=== \"Acceso :material-table-eye:\"\n\n ```pycon\n >>> values[2]\n 12\n\n >>> values[-3]\n 13\n ```\n\n=== \"Modificación :material-table-edit:\"\n\n ```pycon\n >>> values[0] = values[1] + values[5]\n \n >>> values\n array([26, 11, 12, 13, 14, 15])\n ```\n\n=== \"Borrado :material-table-minus:\"\n\n ```pycon\n >>> np.delete(values, 2)#(1)!\n array([10, 11, 13, 14, 15])\n \n >>> np.delete(values, (2, 3, 4))#(2)!\n array([10, 11, 15])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Índice como escalar.\n - La función `np.delete()` no es destructiva. Devuelve una copia modificada del array.\n 1. - Índice como tupla.\n - La función `np.delete()` no es destructiva. Devuelve una copia modificada del array.\n\n=== \"Inserción :material-table-plus:\"\n\n ```pycon\n >>> np.append(values, 16)#(1)!\n array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16])\n \n >>> np.insert(values, 1, 101)#(2)!\n array([10, 101, 11, 12, 13, 14, 15])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Añade elementos al final del array.\n - La función `np.append()` no es destructiva. Devuelve una copia modificada del array.\n - También es posible añadir varios elementos a la vez:\n ```pycon\n >>> np.append(values, [16, 17, 18])\n array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18])\n ```\n 2. - Añade elementos en una posición determinada del array.\n - La función `np.insert()` no es destructiva. Devuelve una copia modificada del array.\n - También es posible insertar varios elementos a la vez:\n ```pycon\n >>> np.insert(values, 1, [101, 102, 103])\n array([10, 101, 102, 103, 12, 13, 14, 15])\n ```\n\n### Arrays multidimensionales { #ndarrays }\n\nPartimos del siguiente array bidimensional (matriz) para ejemplificar las distintas operaciones:\n\n```pycon\n>>> values = np.arange(1, 13).reshape(3, 4)\n>>> values\narray([[ 1, 2, 3, 4],\n [ 5, 6, 7, 8],\n [ 9, 10, 11, 12]])\n```\n\n=== \"Acceso :material-table-eye:\"\n\n Acceso a elementos individuales:\n\n ```pycon\n >>> values[0, 0]\n 1\n >>> values[-1, -1]\n 12\n >>> values[1, 2]\n 7\n ```\n\n Acceso a múltiples elementos:\n\n ```pycon\n >>> values[[0, 2], [1, 2]]#(1)!\n array([ 2, 11])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Elementos `[0,1]` y `[2,2]`\n\n Acceso a filas o columnas completas:\n\n ```pycon\n >>> values[2]#(1)!\n array([ 9, 10, 11, 12])\n >>> values[:, 1]#(2)!\n array([ 2, 6, 10])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Tercera fila.\n 2. Segunda columna.\n\n Acceso a zonas parciales del array:\n\n ```pycon\n >>> values[0:2, 0:2]\n array([[1, 2],\n [5, 6]])\n >>> values[0:2, [1, 3]]\n array([[2, 4],\n [6, 8]])\n ```\n\n !!! tip \"Vistas\"\n \n Todos estos accesos devuelven una **vista** del array original. Esto significa que, si modificamos un valor en el array original, se ve reflejado en la vista (y viceversa). Para evitar esta situación podemos usar la función `np.copy()` y desvincular la vista de su fuente.\n\n=== \"Modificación :material-table-edit:\"\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[ 1, 2, 3, 4],\n [ 5, 6, 7, 8],\n [ 9, 10, 11, 12]])\n \n >>> values[0, 0] = 100#(1)!\n \n >>> values[1] = [55, 66, 77, 88]#(2)!\n \n >>> values[:,2] = [30, 70, 110]#(3)!\n \n >>> values\n array([[100, 2, 30, 4],\n [ 55, 66, 70, 88],\n [ 9, 10, 110, 12]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Modificación de un elemento.\n 2. Modificación de la segunda fila.\n 3. Modificación de la tercera columna.\n\n=== \"Borrado :material-table-minus:\"\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[ 1, 2, 3, 4],\n [ 5, 6, 7, 8],\n [ 9, 10, 11, 12]])\n \n >>> np.delete(values, 0, axis=0)#(1)!\n array([[ 5, 6, 7, 8],\n [ 9, 10, 11, 12]])\n \n >>> np.delete(values, (1, 3), axis=1)#(2)!\n array([[ 1, 3],\n [ 5, 7],\n [ 9, 11]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Borrado de la primera fila.\n - `axis=0` hace referencia a las **filas**.\n 2. - Borrado de la segunda y cuarta columnas.\n - `axis=1` hace referencia a las **columnas**.\n\n=== \"Inserción :material-table-plus:\"\n\n Añadir elementos al final del array:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[1, 2],\n [3, 4]])\n >>> np.append(values, [[5, 6]], axis=0)#(1)!\n array([[1, 2],\n [3, 4],\n [5, 6]])\n >>> np.append(values, [[5], [6]], axis=1)#(2)!\n array([[1, 2, 5],\n [3, 4, 6]])\n \n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Añade una nueva fila.\n - `axis=0` hace referencia a las **filas**.\n 2. - Añade una nueva columna.\n - `axis=1` hace referencia a las **columnas**.\n \n Insertar elementos en posiciones arbitrarias del array:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[1, 2],\n [3, 4]])\n >>> np.insert(values, 0, [0, 0], axis=0)#(1)!\n array([[0, 0],\n [1, 2],\n [3, 4]])\n >>> np.insert(values, 1, [0, 0], axis=1)#(2)!\n array([[1, 0, 2],\n [3, 0, 4]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Inserta una nueva fila en la «primera posición».\n - `axis=0` hace referencia a las **filas**.\n 2. - Inserta una nueva columna en la «segunda posición».\n - `axis=1` hace referencia a las **columnas**.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Utilizando operaciones de modificación, borrado e inserción, transforma la siguiente matriz:\n\n $$\n \\begin{bmatrix}\n 17 & 12 & 31 \\\\\n 49 & 11 & 51 \\\\\n 21 & 31 & 62 \\\\\n 63 & 75 & 22\n \\end{bmatrix} \n $$\n\n en esta:\n\n $$\n \\begin{bmatrix}\n 17 & 12 & 31 & 63\\\\\n 49 & 11 & 51 & 75\\\\\n 21 & 31 & 62 & 22\\\\\n \\end{bmatrix}\n $$\n\n y luego en esta:\n\n $$\n \\begin{bmatrix}\n 17 & 12 & 31 & 63\\\\\n 49 & 49 & 49 & 63\\\\\n 21 & 31 & 62 & 63\\\\\n \\end{bmatrix}\n $$\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/np_transform.py)\n\n### Apilando matrices { #stack-matrix }\n\nHay ocasiones en las que nos interesa combinar dos matrices (arrays en general). Una de los mecanismos que nos proporciona NumPy es el **apilado**:\n\n=== \"Apilado vertical :material-dots-vertical:\"\n\n ```pycon hl_lines=\"11\"\n >>> m1 = np.random.randint(1, 100, size=(3, 2))\n >>> m2 = np.random.randint(1, 100, size=(1, 2))\n \n >>> m1\n array([[68, 68],\n [10, 50],\n [87, 92]])\n >>> m2\n array([[63, 80]])\n \n >>> np.vstack((m1, m2))\n array([[68, 68],\n [10, 50],\n [87, 92],\n [63, 80]])\n ```\n\n=== \"Apilado horizontal :material-dots-horizontal:\"\n\n ```pycon hl_lines=\"13\"\n >>> m1 = np.random.randint(1, 100, size=(3, 2))\n >>> m2 = np.random.randint(1, 100, size=(3, 1))\n \n >>> m1\n array([[51, 50],\n [52, 15],\n [14, 21]])\n >>> m2\n array([[18],\n [52],\n [ 1]])\n \n >>> np.hstack((m1, m2))\n array([[51, 50, 18],\n [52, 15, 52],\n [14, 21, 1]])\n ``` \n\n### Repitiendo elementos { #rep-items }\n\n=== \"Repetición por ejes :material-axis-arrow:\"\n\n El parámetro de repetición indica el número de veces que repetimos el array completo por cada eje:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[1, 2],\n [3, 4],\n [5, 6]])\n \n >>> np.tile(values, 3)#(1)!\n array([[1, 2, 1, 2, 1, 2],\n [3, 4, 3, 4, 3, 4],\n [5, 6, 5, 6, 5, 6]])\n \n >>> np.tile(values, (2, 3))#(2)!\n array([[1, 2, 1, 2, 1, 2],\n [3, 4, 3, 4, 3, 4],\n [5, 6, 5, 6, 5, 6],\n [1, 2, 1, 2, 1, 2],\n [3, 4, 3, 4, 3, 4],\n [5, 6, 5, 6, 5, 6]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Repite 3 veces en columnas.\n 2. Repite 2 veces en filas y 3 veces en columnas.\n\n=== \"Repetición por elementos :material-sitemap-outline:\"\n\n El parámetro de repetición indica el número de veces que repetimos cada elemento del array:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[1, 2],\n [3, 4],\n [5, 6]])\n \n >>> np.repeat(values, 2)#(1)!\n array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6])\n \n >>> np.repeat(values, 2, axis=0)#(2)!\n array([[1, 2],\n [1, 2],\n [3, 4],\n [3, 4],\n [5, 6],\n [5, 6]])\n \n >>> np.repeat(values, 3, axis=1)#(3)!\n array([[1, 1, 1, 2, 2, 2],\n [3, 3, 3, 4, 4, 4],\n [5, 5, 5, 6, 6, 6]])\n ``` \n { .annotate }\n \n 1. Repite 2 veces cada elementos.\n 2. - Repite 2 veces en filas.\n - `axis=0` hace referencia a las **filas**.\n 3. - Repite 3 veces en columnas.\n - `axis=1` hace referencia a las **columnas**.\n\n### Acceso por diagonal { #diagonal }\n\nEs bastante común acceder a elementos de una matriz —cuadrada— tomando como referencia su diagonal. Para ello, NumPy nos provee de ciertos mecanismos que veremos a continuación.\n\nPara ejemplificarlo, partiremos del siguiente array:\n\n```pycon\n>>> values = np.array([73, 86, 90, 20, 96, 55, 15, 48, 38, 63, 96, 95, 13, 87, 32, 96]).reshape(4, 4)\n\n>>> values\narray([[73, 86, 90, 20],\n [96, 55, 15, 48],\n [38, 63, 96, 95],\n [13, 87, 32, 96]])\n```\n\nA partir de un array multidimensional se establece una «distancia» $k$ desde la diagonal que usaremos en las operaciones posteriores:\n\n![Dark image](images/numpy/numpy-diagonal-dark.svg#only-dark)\n![Light image](images/numpy/numpy-diagonal-light.svg#only-light)\n\n=== \"Extracción :material-table-off:\"\n\n Veamos cómo variando el parámetro `k` obtenemos distintos resultados:\n\n ```pycon\n >>> np.diag(values)#(1)!\n array([73, 55, 96, 96])\n \n >>> for k in range(1, values.shape[0]):\n ... print(f'k={k}', np.diag(values, k=k))\n ...\n k=1 [86 15 95]\n k=2 [90 48]\n k=3 [20]\n \n >>> for k in range(1, values.shape[0]):\n ... print(f'k={-k}', np.diag(values, k=-k))\n ...\n k=-1 [96 63 32]\n k=-2 [38 87]\n k=-3 [13]\n ```\n { .annotate }\n \n 1. $k = 0$\n\n=== \"Modificación :material-table-pivot:\"\n\n NumPy también provee un método `np.diag_indices()` que retorna los índices de los elementos de la diagonal principal, con lo que podemos modificar sus valores directamente:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[73, 86, 90, 20],\n [96, 55, 15, 48],\n [38, 63, 96, 95],\n [13, 87, 32, 96]])\n \n >>> di = np.diag_indices(values.shape[0])\n \n >>> di\n (array([0, 1, 2, 3]), array([0, 1, 2, 3]))\n \n >>> values[di] = 0\n \n >>> values\n array([[ 0, 86, 90, 20],\n [96, 0, 15, 48],\n [38, 63, 0, 95],\n [13, 87, 32, 0]])\n ``` \n\n !!! note \"Índices auxiliares\"\n \n Existen igualmente las funciones `np.triu_indices()` y `np.tril_indices()` para obtener los índices de la diagonal superior e inferior de una matriz.\n\n## Operaciones sobre arrays { #array-ops }\n\nEn este apartado veremos distintas operaciones que podemos realizar con `ndarrays` y las funciones que provee NumPy para ello.\n\n### Operaciones lógicas { #logical-ops }\n\nLas operaciones lógicas involucran condiciones y filtrado con tratamiento de valores booleanos:\n\n=== \"Indexado booleano\"\n\n El indexado booleano es una operación que permite conocer (a nivel de elemento) si un array cumple o no con una determinada condición:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[73, 86, 90, 20],\n [96, 55, 15, 48],\n [38, 63, 96, 95],\n [13, 87, 32, 96]])\n\n >>> values > 50#(1)!\n array([[ True, False, False, False],\n [False, True, False, True],\n [ True, False, False, False],\n [False, True, False, True]])\n \n >>> values[values > 50]#(2)!\n array([60, 63, 68, 58, 65, 96])\n \n >>> values[values > 50] = -1#(3)!\n \n >>> values\n array([[-1, 47, 34, 38],\n [43, -1, 37, -1],\n [-1, 28, 31, 43],\n [32, -1, 32, -1]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Indexado booleano.\n 2. Uso de máscara.\n 3. Modificación de valores.\n\n !!! tip \"Condiciones compuestas\"\n \n Las condiciones pueden ser más complejas e incorporar operadores lógicos `|` (or) y `&` (and) :material-arrow-right-bold: `#!python (values < 25) & (values < 75)`\n \n !!! exercise \"Ejercicio\"\n \n Extrae todos los números impares de la siguiente matriz:\n\n $$\n \\text{values} =\n \\begin{bmatrix}\n 10 & 11 & 12 & 13\\\\\n 14 & 15 & 16 & 17\\\\\n 18 & 19 & 20 & 21\\\\\n \\end{bmatrix}\n $$\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/np_odds.py)\n\n Si lo que nos interesa es obtener los índices del array que satisfacen una determinada condición, NumPy nos proporciona el método `where()`:\n\n ```pycon hl_lines=\"1\"\n >>> idx = np.where(values > 50)\n \n >>> idx\n (array([0, 1, 1, 2, 3, 3]), array([0, 1, 3, 0, 1, 3]))\n \n >>> values[idx]\n array([60, 63, 68, 58, 65, 96])\n ```\n\n !!! exercise \"Ejercicio\"\n \n Partiendo de una matriz de 10 filas y 10 columnas con valores aleatorios enteros en el intervalo, realice las operaciones necesarias para obtener una matriz de las mismas dimensiones donde:\n\n 1. Todos los elementos de la diagonal sean 50.\n 2. Los elementos mayores que 50 tengan valor 100.\n 3. Los elementos menores que 50 tengan valor 0.\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/diag_transform.py)\n\n=== \"Comparando arrays\"\n\n Dados dos arrays podemos compararlos usando el operador `==` del mismo modo que con cualquier otro objeto en Python. La cuestión es que el resultado se evalúa a nivel de elemento:\n\n ```pycon\n >>> m1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])\n >>> m3 = np.array([[1, 2], [3, 4]])\n \n >>> m1 == m2\n array([[ True, True],\n [ True, True]])\n ```\n\n Si queremos comparar arrays en su totalidad, podemos hacer uso de la siguiente función:\n\n ```pycon\n >>> np.array_equal(m1, m2)\n True\n ``` \n\n### Operaciones de conjunto { #set-ops }\n\nAl igual que existen [operaciones sobre conjuntos](../../core/datastructures/sets.md) en Python, también podemos llevarlas a cabo sobre arrays en NumPy.\n\nPartiremos de los dos siguientes arrays para ejemplificar cada una de las posibles operaciones de conjunto:\n\n```pycon\n>>> x = np.array([9, 4, 11, 3, 14, 5, 13, 12, 7])\n>>> y = np.array([17, 9, 19, 4, 18, 7, 13, 11, 10])\n```\n\n=== \"Unión :material-set-all:\"\n\n $x \\cup y$\n\n ```pycon\n >>> np.union1d(x, y)\n array([ 3, 4, 5, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 17, 18, 19]) \n ```\n\n=== \"Intersección :material-set-center:\"\n\n $x \\cap y$\n\n ```pycon\n >>> np.intersect1d(x, y)\n array([ 4, 7, 9, 11, 13])\n ```\n\n=== \"Diferencia :material-set-left:\"\n\n $x \\setminus y$\n\n ```pycon\n >>> np.setdiff1d(x, y)\n array([ 3, 5, 12, 14])\n ```\n\n### Ordenación de arrays { #sort }\n\nEn términos generales, existen dos formas de ordenar cualquier estructura de datos, una que modifica «in-situ» los valores (destructiva) y otra que devuelve «nuevos» valores (no destructiva). En el caso de NumPy también es así.\n\n=== \"Arrays unidimensionales\"\n\n ```pycon\n >>> values\n array([23, 24, 92, 88, 75, 68, 12, 91, 94, 24, 9, 21, 42, 3, 66])\n \n >>> np.sort(values)#(1)!\n array([ 3, 9, 12, 21, 23, 24, 24, 42, 66, 68, 75, 88, 91, 92, 94])\n \n >>> values.sort()#(2)!\n \n >>> values\n array([ 3, 9, 12, 21, 23, 24, 24, 42, 66, 68, 75, 88, 91, 92, 94])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Método no destructivo.\n 2. Método destructivo.\n\n=== \"Arrays multidimensionales\"\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[52, 23, 90, 46],\n [61, 63, 74, 59],\n [75, 5, 58, 70],\n [21, 7, 80, 52]])\n \n >>> np.sort(values, axis=1)#(1)!\n array([[23, 46, 52, 90],\n [59, 61, 63, 74],\n [ 5, 58, 70, 75],\n [ 7, 21, 52, 80]])\n \n >>> np.sort(values, axis=0)#(2)!\n array([[21, 5, 58, 46],\n [52, 7, 74, 52],\n [61, 23, 80, 59],\n [75, 63, 90, 70]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Método no destructivo.\n - `axis=1` hace referencia a las **columnas**.\n - También existe `#!python values.sort(axis=1)` como método destructivo.\n 2. - Método no destructivo.\n - `axis=0` hace referencia a las **filas**.\n - También existe `#!python values.sort(axis=0)` como método destructivo.\n\n### Contando valores { #count }\n\nOtra de las herramientas útiles que proporciona NumPy es la posibilidad de contar el número de valores que existen en un array en base a ciertos criterios.\n\nPara ejemplificarlo, partiremos de un array unidimensional con valores de una distribución aleatoria uniforme en el intervalo $[1,10]$:\n\n```pycon\n>>> values = np.random.randint(1, 11, size=1000)\n\n>>> values\narray([ 3, 9, 5, 6, 10, 7, 10, 5, 7, 7, 2, 1, 2, 2, 4, 10, 8,\n 8, 3, 9, 10, 2, 7, 2, 10, 6, 9, 6, 8, 2, 5, 2, 6, 9,\n 5, 1, 6, 4, 6, 2, 9, 10, 5, 3, 4, 4, 4, 10, 8, 9, 8,\n ...])\n```\n\n=== \"Valores únicos\"\n\n ```pycon\n >>> np.unique(values)\n array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])\n ```\n\n=== \"Valores únicos con frecuencias\"\n\n ```pycon\n >>> np.unique(values, return_counts=True)\n (array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]),\n array([ 88, 106, 90, 87, 116, 93, 106, 104, 122, 88]))\n ```\n\n=== \"Valores distintos de cero\"\n\n ```pycon\n >>> np.count_nonzero(values)\n 1000\n ```\n\n=== \"Valores distintos de cero con condición\"\n\n ```pycon\n >>> np.count_nonzero(values > 5)\n 513\n ```\n \n### Operaciones aritméticas { #arith-ops }\n\nUna de las grandes ventajas del uso de arrays numéricos en NumPy es la posibilidad de trabajar con ellos como si fueran objetos «simples» pero sacando partido de la **aritmética vectorial**. Esto redunda en una mayor eficiencia y rapidez de cómputo.\n\n=== \"Arrays con la misma dimensión\"\n\n Cuando operamos entre arrays de las mismas dimensiones, las operaciones aritméticas se realizan elemento a elemento (ocupando misma posición) y el resultado, obviamente, tiene las mismas dimensiones:\n\n ```pycon\n >>> m1\n array([[21, 86, 45],\n [31, 36, 78],\n [31, 64, 70]])\n \n >>> m2\n array([[58, 67, 17],\n [99, 53, 9],\n [92, 42, 75]])\n \n >>> m1 + m2\n array([[ 79, 153, 62],\n [130, 89, 87],\n [123, 106, 145]])\n \n >>> m1 - m2\n array([[-37, 19, 28],\n [-68, -17, 69],\n [-61, 22, -5]])\n \n >>> m1 * m2\n array([[1218, 5762, 765],\n [3069, 1908, 702],\n [2852, 2688, 5250]])\n \n >>> m1 / m2#(1)!\n array([[0.36206897, 1.28358209, 2.64705882],\n [0.31313131, 0.67924528, 8.66666667],\n [0.33695652, 1.52380952, 0.93333333]])\n \n >>> m1 // m2#(2)!\n array([[0, 1, 2],\n [0, 0, 8],\n [0, 1, 0]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. División flotante.\n 2. División entera.\n\n=== \"Arrays con distinta dimensión\"\n\n Cuando operamos entre arrays con dimensiones diferentes, siempre y cuando se cumplan ciertas restricciones en tamaños de filas y/o columnas, lo que se produce es un «broadcasting» (o difusión) de los valores.\n\n
\n \n - Suma con array «fila»:\n \n ```pycon\n >>> m\n array([[9, 8, 1],\n [7, 6, 7]])\n \n >>> v\n array([[2, 3, 6]])\n \n >>> m + v#(1)!\n array([[11, 11, 7],\n [ 9, 9, 13]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Aquí se produce el «broadcasting».\n \n - Suma con array «columna»:\n\n ```pycon\n >>> m\n array([[9, 8, 1],\n [7, 6, 7]])\n \n >>> v\n array([[1],\n [6]])\n \n >>> m + v#(1)!\n array([[10, 9, 2],\n [13, 12, 13]])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Aquí se produce el «broadcasting».\n \n
\n\n !!! warning \"Erores en dimensiones\"\n \n En el caso de que no coincidan dimensiones de filas y/o columnas, NumPy no podrá ejecutar la operación y obtendremos un error `ValueError: operands could not be broadcast together with shapes`.\n\n=== \"Arrays y escalares\"\n\n Al igual que ocurría en los casos anteriores, si operamos con un array y un escalar, éste último será difundido para abarcar el tamaño del array:\n\n ```pycon\n >>> m\n array([[9, 8, 1],\n [7, 6, 7]])\n \n >>> m + 5\n array([[14, 13, 6],\n [12, 11, 12]])\n \n >>> m - 5\n array([[ 4, 3, -4],\n [ 2, 1, 2]])\n \n >>> m * 5\n array([[45, 40, 5],\n [35, 30, 35]])\n \n >>> m / 5\n array([[1.8, 1.6, 0.2],\n [1.4, 1.2, 1.4]])\n \n >>> m // 5\n array([[1, 1, 0],\n [1, 1, 1]])\n \n >>> m ** 5\n array([[59049, 32768, 1],\n [16807, 7776, 16807]])\n ``` \n\n### Operaciones unarias { #unary-ops }\n\nExisten multitud de operaciones sobre un único array. A continuación veremos algunas de las más utilizas en NumPy.\n\n=== \"Funciones universales\"\n\n Las funciones universales «ufunc» son funciones que operan sobre arrays **elemento a elemento**. Existen [muchas funciones universales definidas en NumPy](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ufuncs.html#available-ufuncs), parte de ellas operan sobre dos arrays y parte sobre un único array.\n\n Un ejemplo:material-flash: de algunas de estas funciones:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[48.32172375, 24.89651106, 77.49724241],\n [77.81874191, 22.54051494, 65.11282444],\n [ 5.54960482, 59.06720303, 62.52817198]])\n \n >>> np.sqrt(values)\n array([[6.95138287, 4.98964037, 8.80325181],\n [8.82149318, 4.74768522, 8.06925179],\n [2.35575992, 7.68551905, 7.9074757 ]])\n \n >>> np.sin(values)\n array([[-0.93125201, -0.23403917, 0.86370435],\n [ 0.66019205, -0.52214693, 0.75824777],\n [-0.66953344, 0.58352079, -0.29903488]])\n \n >>> np.ceil(values)\n array([[49., 25., 78.],\n [78., 23., 66.],\n [ 6., 60., 63.]])\n \n >>> np.floor(values)\n array([[48., 24., 77.],\n [77., 22., 65.],\n [ 5., 59., 62.]])\n \n >>> np.log(values)\n array([[3.87788123, 3.21472768, 4.35024235],\n [4.3543823 , 3.11531435, 4.17612153],\n [1.71372672, 4.07867583, 4.13561721]])\n ```\n\n=== \"Reduciendo el resultado\"\n\n NumPy nos permite aplicar cualquier función sobre un array **reduciendo** el resultado por alguno de sus ejes. Esto abre una amplia gama de posibilidades.\n\n A modo de ilustración, veamos un par de ejemplos:material-flash: con la suma y el producto:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[8, 2, 7],\n [2, 0, 6],\n [6, 3, 4]])\n \n >>> np.sum(values, axis=0)#(1)!\n array([16, 5, 17])\n \n >>> np.sum(values, axis=1)#(2)!\n array([17, 8, 13])\n \n >>> np.prod(values, axis=0)#(3)!\n array([ 96, 0, 168])\n \n >>> np.prod(values, axis=1)#(4)!\n array([112, 0, 72])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Suma por columnas.\n 2. Suma por filas.\n 3. Producto por columnas.\n 4. Producto por filas.\n\n !!! exercise \"Ejercicio\"\n \n Comprueba que, para $\\theta=2\\pi$ (_radianes_) y $k=20$ se cumple la siguiente igualdad del _producto infinito de Euler_:\n\n $$\n \\cos\\left({\\frac{\\theta}{2}}\\right) \\cdot\n \\cos\\left({\\frac{\\theta}{4}}\\right) \\cdot\n \\cos\\left({\\frac{\\theta}{8}}\\right) \\cdots\n =\n \\prod_{i=1}^k \\cos\\left(\\frac{\\theta}{2^i}\\right)\n \\approx\n \\frac{\\sin(\\theta)}{\\theta}\n $$\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/euler_product.py)\n\n=== \"Funciones estadísticas\"\n\n NumPy proporciona una gran cantidad de [funciones estadísticas](https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.statistics.html) que pueden ser aplicadas sobre arrays.\n\n Veamos algunas de ellas:\n\n ```pycon\n >>> dist\n array([[-6.79006504, -0.01579498, -0.29182173, 0.3298951 , -5.30598975],\n [ 3.10720923, -4.09625791, -7.60624152, 2.3454259 , 9.23399023],\n [-7.4394269 , -9.68427195, 3.04248586, -5.9843767 , 1.536578 ],\n [ 3.33953286, -8.41584411, -9.530274 , -2.42827813, -7.34843663],\n [ 7.1508544 , 5.51727548, -3.20216834, -5.00154367, -7.15715252]])\n \n >>> np.mean(dist)#(1)!\n -2.1877878715377777\n \n >>> np.std(dist)#(2)!\n 5.393254994089515\n \n >>> np.median(dist)#(3)!\n -3.2021683412383295\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Media.\n 2. Desviación típica.\n 3. Mediana.\n\n=== \"Máximos y mínimos\"\n\n Una de las operaciones más comunes en el manejo de datos es encontrar máximos o mínimos. Para ello, disponemos de las típicas funciones con las ventajas del uso de arrays multidimensionales:\n\n ```pycon\n >>> values\n array([[66, 54, 33, 15, 58],\n [55, 46, 39, 16, 38],\n [73, 75, 79, 25, 83],\n [81, 30, 22, 32, 8],\n [92, 25, 82, 10, 90]])\n \n >>> np.min(values)#(1)!\n 8\n \n >>> np.min(values, axis=0)#(2)!\n array([55, 25, 22, 10, 8])\n >>> np.min(values, axis=1)#(3)!\n array([15, 16, 25, 8, 10])\n \n >>> np.max(values)#(4)!\n 92\n \n >>> np.max(values, axis=0)#(5)!\n array([92, 75, 82, 32, 90])\n >>> np.max(values, axis=1)#(6)!\n array([66, 55, 83, 81, 92])\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Mínimo de todos los valores de la matriz.\n 2. Mínimo de cada una de las columnas.\n 3. Mínimo de cada una de las filas.\n 4. Máximo de todos los valores de la matriz.\n 5. Máximo de cada una de las columnas.\n 6. Máximo de cada una de las filas.\n\n También es posible **obtener los índices** de aquellos valores máximos o mínimos:\n\n ```pycon hl_lines=\"8\"\n >>> values\n array([[66, 54, 33, 15, 58],\n [55, 46, 39, 16, 38],\n [73, 75, 79, 25, 83],\n [81, 30, 22, 32, 8],\n [92, 25, 82, 10, 90]])\n \n >>> idx = np.argmax(values, axis=0)\n \n >>> idx\n array([4, 2, 4, 3, 4])\n \n >>> values[idx, range(values.shape[1])]\n array([92, 75, 82, 32, 90])\n ```\n\n### Vectorizando funciones { #vectorize }\n\nUna de las ventajas de trabajar con arrays numéricos en NumPy es sacar provecho de la optimización que se produce a nivel de la propia estructura de datos. En el caso de que queramos implementar una función propia para realizar una determinada acción, sería deseable seguir aprovechando esa característica.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que queremos realizar el siguiente cálculo entre dos matrices $A$ y $B$:\n\n$$\nA_{ij} * B_{ij} =\n\\begin{cases}\n A_{ij} + B_{ij} &, \\text{si}\\ A_{ij} > B_{ij}\\\\\n A_{ij} - B_{ij} &, \\text{si}\\ A_{ij} < B_{ij}\\\\\n 0 &, \\text{e.o.c.}\n\\end{cases}\n$$\n\nEsta función, definida en Python, quedaría tal que así:\n\n```pycon\n>>> def customf(a, b):\n... if a > b:\n... return a + b\n... elif a < b:\n... return a - b\n... else:\n... return 0\n...\n```\n\nLas dos matrices de partida tienen 9M de valores aleatorios entre -100 y 100:\n\n```pycon\n>>> A = np.random.randint(-100, 100, size=(3000, 3000))\n>>> B = np.random.randint(-100, 100, size=(3000, 3000))\n```\n\nUna primera aproximación para aplicar esta función a cada elemento de las matrices de entrada sería la siguiente:\n\n```pycon\n>>> result = np.zeros_like(A)\n\n>>> %%timeit#(1)!\n... for i in range(A.shape[0]):\n... for j in range(A.shape[1]):\n... result[i, j] = customf(A[i, j], B[i, j])\n...\n...\n2.31 s ± 53.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n```\n{ .annotate }\n\n1. Prueba realizada con un MacBook Pro 13\" M1, 2020 (RAM 16GB).\n\n#### Mejorando rendimiento con funciones vectorizadas { #improve-vectorize }\n\nCon un pequeño detalle podemos mejorar el rendimiento de la función que hemos diseñado anteriormente. Se trata de [decorarla](../../core/modularity/functions.md#decorators) con `np.vectorize` con lo que estamos otorgándole un comportamiento distinto y enfocado al procesamiento de arrays numéricos:\n\n```pycon\n>>> @np.vectorize\n... def customf(a, b):\n... if a > b:\n... return a + b\n... elif a < b:\n... return a - b\n... else:\n... return 0\n...\n```\n\nDado que ahora ya se trata de una **función vectorizada** podemos aplicarla directamente a las matrices de entrada (aprovechamos para medir su tiempo de ejecución):\n\n```pycon\n>>> %timeit customf(A, B)\n1.16 s ± 3.24 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)\n```\n\n:material-check-all:{ .blue } Usando una función vectorizada hemos conseguido reducir prácticamente a **la mitad el tiempo** de ejecución con respecto al modelo «clásico». A medida que los tamaños de las matrices (arrays) son mayores se consigue una mejor aceleración.\n\n!!! tip \"Funciones «lambda»\"\n\n El uso de [funciones «lambda»](../../core/modularity/functions.md#lambda) puede ser muy útil en vectorización :material-arrow-right-bold: `#!python np.vectorize(lambda a, b: return a + b)`\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n 1. Crea dos matrices cuadradas de 20x20 con valores aleatorios flotantes uniformes en el intervalo $[0,1000)$\n 2. Vectoriza una función que devuelva la media (elemento a elemento) entre las dos matrices.\n 3. Realiza la misma operación que en 2) pero usando suma de matrices y división por escalar.\n 4. Calcula los tiempos de ejecución de 2) y 3)\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/vectorize.py)\n\n## Álgebra lineal { #lineal-algebra }\n\nNumPy tiene una sección dedicada al [álgebra lineal](https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.linalg.html) cuyas funciones pueden resultar muy interesantes según el contexto en el que estemos trabajando.\n\n### Producto de matrices { #matrix-product }\n\nSi bien hemos hablado del producto de arrays elemento a elemento, NumPy nos permite hacer la [multiplicación clásica de matrices](https://es.wikipedia.org/wiki/Multiplicaci%C3%B3n_de_matrices):\n\n```pycon\n>>> m1\narray([[1, 8, 4],\n [8, 7, 1],\n [1, 3, 8]])\n\n>>> m2\narray([[1, 5, 7],\n [9, 4, 2],\n [1, 4, 2]])\n\n>>> np.dot(m1, m2)\narray([[77, 53, 31],\n [72, 72, 72],\n [36, 49, 29]])\n```\n\nEn Python :octicons-tag-24: 3.5 se introdujo el operador [`@`](https://docs.python.org/3/whatsnew/3.5.html#pep-465-a-dedicated-infix-operator-for-matrix-multiplication) que permitía implementar el [método especial](../../core/modularity/oop.md#magic-methods) `__matmul__()` de multiplicación de matrices.\n\nNumPy lo ha desarrollado y simplifica la multiplicación de matrices de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> m1 @ m2\narray([[77, 53, 31],\n [72, 72, 72],\n [36, 49, 29]])\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Comprueba que la matriz $\\begin{bmatrix}1 & 2\\\\3 & 5\\end{bmatrix}$ satisface la ecuación matricial: $X^2 - 6X - I = 0$ donde $I$ es la [matriz identidad](#fixed-value-arrays) de orden 2.\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/identity_equation.py)\n\n### Determinante de una matriz { #determinant }\n\nEl [cálculo del determinante](https://es.wikipedia.org/wiki/Determinante_(matem%C3%A1tica)) es una operación muy utilizada en álgebra lineal. Lo podemos realizar en NumPy de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> m\narray([[4, 1, 6],\n [4, 8, 8],\n [2, 1, 7]])\n\n>>> np.linalg.det(m)\n108.00000000000003\n```\n\n### Inversa de una matriz { #inverse }\n\nLa [inversa de una matriz](https://es.wikipedia.org/wiki/Matriz_invertible) se calcula de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> m\narray([[4, 1, 6],\n [4, 8, 8],\n [2, 1, 7]])\n\n>>> m_inv = np.linalg.inv(m)\n\n>>> m_inv\narray([[ 0.44444444, -0.00925926, -0.37037037],\n [-0.11111111, 0.14814815, -0.07407407],\n [-0.11111111, -0.01851852, 0.25925926]])\n```\n\nUna propiedad de la matriz inversa es que si la multiplicamos por la matriz de partida obtenemos la matriz identidad. Vemos que se cumple: $A \\cdot A^{-1} = I$:\n\n```pycon\n>>> np.dot(m, m_inv)\narray([[1., 0., 0.],\n [0., 1., 0.],\n [0., 0., 1.]])\n```\n\n### Traspuesta de una matriz { #transpose }\n\nLa traspuesta de una matriz $A$ se denota por: $(A^t)_{ij} = A_{ji},\\ 1\\le i\\le n,\\ 1\\le j\\le m$, pero básicamente consiste en intercambiar filas por columnas.\n\nAún más fácil es computar la traspuesta de una matriz con NumPy:\n\n```pycon\n>>> m\narray([[1, 2, 3],\n [4, 5, 6]])\n\n>>> m.T\narray([[1, 4],\n [2, 5],\n [3, 6]])\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Dadas las matrices:\n\n $$\n A=\n \\begin{bmatrix}\n 1 & -2 & 1 \\\\\n 3 & 0 & 1\n \\end{bmatrix}\n ;\\\n B=\n \\begin{bmatrix}\n 4 & 0 & -1 \\\\\n -2 & 1 & 0\n \\end{bmatrix}\n $$\n\n comprueba que se cumplen las siguientes igualdades:\n\n 1. $(A + B)^t = A^t + B^t$\n 2. $(3A)^t = 3A^t$\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/transpose.py)\n\n### Elevar matriz a potencia { #pow }\n\nEn el mundo del álgebra lineal es muy frecuente recurrir a la exponenciación de matrices a a través de su producto clásico. En este sentido, NumPy nos proporciona una función para computarlo:\n\n```pycon\n>>> m\narray([[4, 1, 6],\n [4, 8, 8],\n [2, 1, 7]])\n\n>>> np.linalg.matrix_power(m, 3)#(1)!\narray([[ 348, 250, 854],\n [ 848, 816, 2000],\n [ 310, 231, 775]])\n```\n{ .annotate }\n\n1. Más eficiente que `#!python np.dot(m, np.dot(m, m))`\n\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Dada la matriz $A = \\begin{bmatrix} 4 & 5 & -1 \\\\ -3 & -4 & 1 \\\\ -3 & -4 & 0 \\end{bmatrix}$ calcula: $A^2, A^3, \\dots, A^{128}$\n\n ¿Notas algo especial en los resultados?\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/flip_powers.py)\n\n### Sistemas de ecuaciones lineales { #linear-equation }\n\nNumPy también nos permite resolver sistemas de ecuaciones lineales. Para ello debemos modelar nuestro sistema a través de arrays.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: en el que queremos resolver el siguiente sistema de ecuaciones lineales:\n\n$$\n \\begin{cases}\n x_1 + 2x_3 = 1\\\\\n x_1 - x_2 = -2\\\\\n x_2 + x_3 = -1\n \\end{cases}\n \\Longrightarrow\n \\begin{pmatrix}\n 1 & 0 & 2 \\\\\n 1 & -1 & 0 \\\\\n 0 & 1 & 1\n \\end{pmatrix}\n \\begin{pmatrix}\n x_1 \\\\\n x_2 \\\\\n x_3\n \\end{pmatrix}=\n \\begin{pmatrix}\n 1 \\\\\n -2 \\\\\n -1\n \\end{pmatrix}\n \\Longrightarrow\n \\mathcal{A} \\mathcal{X} = \\mathcal{B}\n$$\n\nPodemos almacenar las matrices de coeficientes $\\mathcal{A}$ y $\\mathcal{B}$ de la siguiente manera:\n\n```pycon\n>>> A = np.array([[1, 0, 2], [1, -1, 0], [0, 1, 1]])\n>>> B = np.array([1, -2, -1]).reshape(-1, 1)\n\n>>> A\narray([[ 1, 0, 2],\n [ 1, -1, 0],\n [ 0, 1, 1]])\n>>> B\narray([[ 1],\n [-2],\n [-1]])\n```\n\nLa solución al sistema viene dada por la siguiente función:\n\n```pycon\n>>> np.linalg.solve(A, B)\narray([[-7.],\n [-5.],\n [ 4.]])\n```\n\nLa solución del sistema debe ser la misma que si obtenemos $\\mathcal{X} = \\mathcal{A}^{-1} \\cdot \\mathcal{B}$:\n\n```pycon\n>>> np.dot(np.linalg.inv(A), B)\narray([[-7.],\n [-5.],\n [ 4.]])\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Resuelve el siguiente sistema de ecuaciones lineales usando NumPy:\n\n $$\n \\begin{cases}\n 3x + 4y - z = 8\\\\\n 5x - 2y + z = 4\\\\\n 2x - 2y + z = 1\n \\end{cases}\n $$\n\n [:material-lightbulb: Solución](files/numpy/lineq.py)\n\n\n\n[^1]: Característica de los lenguajes de programación que permite, implícita o explícitamente, convertir un elemento de un tipo de datos en otro, sin tener en cuenta la comprobación de tipos.\n[^2]: Una matriz identidad es una matriz cuadrada donde todos sus elementos son ceros (0) menos los elementos de la _diagonal principal_ que son unos (1).\n[^3]: Una matriz diagonal es un tipo de matriz cuadrada en la que todos los elementos fuera de la diagonal principal son cero.\n[^4]: En software los huevos de Pascua son respuestas secretas que se producen como resultado a una serie de comandos no documentados.\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/pandas/dataframes.md", "content": "---\nicon: octicons/table-24\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Ciencia de datos\n - Pandas\n---\n\n# DataFrames { #dataframes }\n\nUn DataFrame es una **estructura tabular compuesta por series**. Se trata del tipo de datos fundamental en pandas y sobre el que giran la mayoría de operaciones que podemos realizar.\n\nPodemos ver un DataFrame como la «suma» de varias [series](series.md)[^1]...\n\n![Dark image](../images/pandas/series-and-dataframes-dark.svg#only-dark)\n![Light image](../images/pandas/series-and-dataframes-light.svg#only-light)\n\n## Creación { #create }\n\nExisten múltiples formas de crear un DataFrame en pandas.\n\n### Desde diccionario de listas { #create-from-dict-of-lists }\n\nCada elemento del diccionario se convierte en una **columna**, donde su clave es el nombre y sus valores se despliegan en «vertical»:\n\n```pycon\n>>> data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}\n\n>>> pd.DataFrame(data)#(1)!\n A B\n0 1 4\n1 2 5\n2 3 6\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Cada clave del diccionario se convierte en el nombre de una columna.\n - Cada valor del diccionario (lista) se convierte en los valores de la columna.\n\n### Desde lista de diccionarios { #create-from-list-of-dicts }\n\nCada elemento de la lista se convierte en una **fila**. Las claves de cada diccionario serán los nombres de las columnas y sus valores se despliegan en «horizontal»:\n\n```pycon\n>>> data = [{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}, {'A': 4, 'B': 5, 'C': 6}]\n\n>>> pd.DataFrame(data)#(1)!\n A B C\n0 1 2 3\n1 4 5 6\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Cada diccionario de la lista se convierte en una fila.\n - Cada clave del diccionario se convierte en el nombre de una columna.\n - Cada valor del diccionario se convierte en los valores de la columna.\n\n### Desde lista de listas { #create-from-list-of-lists }\n\nCada elemento de la lista se convierte en una **fila** y sus valores se despliegan en «horizontal». Los nombres de las columnas deben pasarse como parámetro opcional:\n\n```pycon\n>>> data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]\n\n>>> pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B'])#(1)!\n A B\n0 1 2\n1 3 4\n2 5 6\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Cada lista de la lista se convierte en una fila.\n - Los nombres de las columnas se asignan mediante el argumento `columns`.\n\n### Desde series { #create-from-series }\n\nConstuir un DataFrame a partir de series es una aproximación bastante natural en el mundo pandas:\n\n```pycon\n>>> employees\nApple 164000\nSamsung 270372\nGoogle 190234\nMicrosoft 221000\nHuawei 207000\nDell 133000\nMeta 86482\nFoxconn 767062\nSony 112994\nName: Tech Employees, dtype: int64\n\n>>> revenues\nApple 394.33\nSamsung 234.13\nGoogle 282.84\nMicrosoft 198.27\nHuawei 95.49\nDell 102.30\nMeta 116.61\nFoxconn 222.54\nSony 85.25\nName: Tech Revenues, dtype: float64\n\n>>> pd.DataFrame({'employees': employees, 'revenues': revenues})#(1)!\n employees revenues\nApple 164000 394.33\nSamsung 270372 234.13\nGoogle 190234 282.84\nMicrosoft 221000 198.27\nHuawei 207000 95.49\nDell 133000 102.30\nMeta 86482 116.61\nFoxconn 767062 222.54\nSony 112994 85.25\n```\n{ .annotate }\n\n1. Hemos usado la aproximación de un diccionario pero ahora con valores siendo series.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Crea el siguiente DataFrame[^2] en pandas:\n\n |Island | Population| Area| Province|\n |:-------------|----------:|-------:|--------:|\n |El Hierro | 11423| 268.71| TF|\n |Fuerteventura​ | 120021| 1665.74| LP|\n |Gran Canaria | 853262| 1560.10| LP|\n |La Gomera | 21798| 369.76| TF|\n |Lanzarote​ | 156112| 888.07| LP|\n |La Palma | 83439| 708.32| TF|\n |Tenerife | 931646| 2034.38| TF|\n\n Aclaraciones:\n\n - La superficie (_Area_) está expresada en $km^2$\n - `TF` :material-arrow-right-bold: Provincia de Santa Cruz de Tenerife.\n - `LPGC` :material-arrow-right-bold: Provincia de Las Palmas.\n\n :material-check-all:{ .blue } Utilizaremos este DataFrame en próximos ejercicios y lo identificaremos como **democan**.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/create_dataframe.py)\n\n### Gestión del índice { #index-management }\n\nCuando creamos un DataFrame, pandas autocompleta el índice con un valor entero autoincremental comenzando desde cero:\n\n```pycon\n>>> pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})\n A B\n0 1 3\n1 2 4\n```\n\nSi queremos convertir alguna columna en el índice de la tabla, podemos hacerlo así:\n\n```pycon\n>>> stats = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})\n\n>>> stats.set_index('A')#(1)!\n B\nA\n1 3\n2 4\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Columna A como índice.\n - Para cambiar el nombre `A` del índice podemos asignar un valor a `#!python df.index.name`\n\nPodemos añadir un parámetro (en la creación) para especificar los valores que queremos incluir en el índice:\n\n```pycon\n>>> pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['R1', 'R2'])\n A B\nR1 1 3\nR2 2 4\n```\n\nEn aquellos DataFrames que disponen de un índice etiquetado, es posible resetearlo:\n\n```pycon\n>>> pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['R1', 'R2']).reset_index()\n index A B\n0 R1 1 3\n1 R2 2 4\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Haz que la columna _Island_ se convierta en el índice del DataFrame **democan**:\n\n ```pycon\n Population Area Province\n Island\n El Hierro 11423 268.71 TF\n Fuerteventura 120021 1665.74 LP\n Gran Canaria 853262 1560.10 LP\n La Gomera 21798 369.76 TF\n Lanzarote 156112 888.07 LP\n La Palma 83439 708.32 TF\n Tenerife 931646 2034.38 TF\n ```\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/index_dataframe.py)\n\n### Lectura de fuentes externas { #read }\n\nLo más habitual cuando se trabaja en ciencia de datos es tener la información en distintas fuentes auxiliares: bases de datos, ficheros, llamadas remotas a APIs, etc. Pandas nos ofrece una variedad enorme de funciones para cargar datos desde, prácticamente, cualquier origen.\n\n|Función|Explicación|\n|---|---|\n|[read_pickle](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_pickle.html)|Lectura de datos en formato pickle (Python)|\n|[read_table](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.html)|Lectura de ficheros con delimitadores|\n|[read_csv](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html)|Lectura de ficheros .csv|\n|[read_fwf](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_fwf.html)|Lectura de tablas con líneas de ancho fijo|\n|[read_clipboard](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_clipboard.html)|Lectura de texto del portapapeles|\n|[read_excel](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_excel.html)|Lectura de ficheros excel|\n|[read_json](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_json.html)|Lectura de ficheros json|\n|[read_html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_html.html)|Lectura de tablas HTML|\n|[read_xml](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_xml.html)|Lectura de documentos XML|\n|[read_hdf](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_hdf.html)|Lectura de objetos pandas almacenados en fichero|\n|[read_feather](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_feather.html)|Lectura de objetos en formato \"feather\"|\n|[read_parquet](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_parquet.html)|Lectura de objetos en formato \"parquet\"|\n|[read_orc](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_orc.html)|Lectura de objetos en formato ORC|\n|[read_sas](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sas.html)|Lectura de ficheros SAS|\n|[read_spss](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_spss.html)|Lectura de ficheros SPSS|\n|[read_sql_table](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sql_table.html)|Lectura de tabla SQL|\n|[read_sql_query](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sql_query.html)|Lectura de una consulta SQL|\n|[read_sql](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_sql.html)|Wrapper para ``read_sql_table`` y ``read_sql_query``|\n|[read_gbq](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_gbq.html)|Lectura de datos desde Google BigQuery|\n|[read_stata](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_stata.html)|Lectura de ficheros Stata|\n\n!!! tip \"Escritura\"\n\n Todas estas funciones tienen su equivalente para escribir datos en los distintos formatos. En vez de `read_` habría que usar el prefijo `to_`. Por ejemplo: `.to_csv()`, `.to_json()` o`.to_sql()` \n\nDe aquí en adelante usaremos el fichero [`tech.csv`](../files/pandas/tech.csv)[^1] que contiene la lista de las mayores empresas tecnológicas por ingresos totales (en billones de dólares)[^3]:\n\n```pycon\n>>> df = pd.read_csv('tech.csv', index_col='Company')#(1)!\n\n>>> df\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nJingdong 152.80 310000 Beijing China\nAlibaba 130.35 204891 Yuhang China\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nMeta 116.61 86482 Menlo Park United States\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen China\nSony 85.25 112994 Tokyo Japan\nTencent 82.44 108436 Shenzhen China\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan\nTSMC 76.02 73090 New Taipei City Taiwan\nLG Electronics 64.95 74000 Seoul South Korea\nIntel 63.05 131900 Santa Clara United States\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong\nPanasonic 61.90 233391 Osaka Japan\nAccenture 61.59 721000 Dublin Ireland\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nIBM 60.53 303100 Armonk United States\n```\n{ .annotate }\n\n1. Es habitual usar `df` como nombre de variable para un DataFrame.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Carga el conjunto de datos **democan** desde [`democan.csv`](../files/pandas/democan.csv) en un DataFrame `df` indicando que la columna `Island` sea su índice.\n\n :material-web: También es posible cargar el «dataset» a través de la URL que conseguimos con botón derecho: copiar enlace.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/load_dataframe.py)\n\n## Características { #features }\n\nVeamos las principales características de un DataFrame.\n\n### Muestra parcial { #chunks }\n\nPara «echar un vistazo» a los datos, existen dos funciones muy recurridas:\n\n```pycon\n>>> df.head()#(1)!\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\n\n>>> df.tail()#(2)!\n Revenue Employees City Country\nCompany\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong\nPanasonic 61.90 233391 Osaka Japan\nAccenture 61.59 721000 Dublin Ireland\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nIBM 60.53 303100 Armonk United States\n```\n{ .annotate }\n\n1. También admite un parámetro indicando el número de registros a mostrar.\n2. También admite un parámetro indicando el número de registros a mostrar.\n\n### Información sobre los datos { #info }\n\nPandas ofrece algunas funciones que proporcionan un cierto «resumen» de los datos a nivel descriptivo. Veamos algunas de ellas:\n\n=== \"Información sobre columnas\"\n\n ```pycon\n >>> df.info()#(1)!\n \n Index: 25 entries, Amazon to IBM\n Data columns (total 4 columns):\n # Column Non-Null Count Dtype\n --- ------ -------------- -----\n 0 Revenue 25 non-null float64\n 1 Employees 25 non-null int64\n 2 City 25 non-null object\n 3 Country 25 non-null object\n dtypes: float64(1), int64(1), object(2)\n memory usage: 1000.0+ bytes\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Información sobre columnas.\n\n=== \"Resumen de variables\"\n\n ```pycon\n >>> df.describe()#(1)!\n Revenue Employees\n count 25.000000 2.500000e+01\n mean 142.433600 2.667391e+05\n std 122.595103 3.177151e+05\n min 60.530000 2.960000e+04\n 25% 63.050000 1.084360e+05\n 50% 95.490000 1.902340e+05\n 75% 152.800000 2.703720e+05\n max 574.800000 1.525000e+06\n ```\n { .annotate }\n\n 1. - Descripción (resumen) de las variables numéricas.\n - Devuelve un DataFrame.\n\n=== \"Uso de memoria\"\n\n ```pycon\n >>> df.memory_usage()#(1)!\n Index 200\n Revenue 200\n Employees 200\n City 200\n Country 200\n dtype: int64\n ```\n { .annotate }\n\n 1. - Uso de memoria.\n - Devuelve una serie.\n\n### Atributos { #attributes }\n\n=== \"Tamaños y dimensiones\"\n\n ```pycon\n >>> df.shape\n (25, 4)\n\n >>> df.size\n 100\n\n >>> df.ndim\n 2\n ```\n\n=== \"Índice, columnas y valores\"\n\n ```pycon\n >>> df.index\n Index(['Amazon', 'Apple', 'Alphabet', 'Samsung Electronics', 'Foxconn',\n 'Microsoft', 'Jingdong', 'Alibaba', 'AT&T', 'Meta', 'Deutsche Telekom',\n 'Dell Technologies', 'Huawei', 'Sony', 'Tencent', 'Hitachi', 'TSMC',\n 'LG Electronics', 'Intel', 'HP Inc.', 'Lenovo', 'Panasonic',\n 'Accenture', 'Nvidia', 'IBM'],\n dtype='object', name='Company')\n\n >>> df.columns\n Index(['Revenue', 'Employees', 'City', 'Country'], dtype='object')\n\n >>> df.values\n array([[574.8, 1525000, 'Seattle', 'United States'],\n [394.33, 164000, 'Cupertino', 'United States'],\n [282.84, 190234, 'Mountain View', 'United States'],\n [234.13, 270372, 'Suwon', 'South Korea'],\n [222.54, 767062, 'New Taipei City', 'Taiwan'],\n [198.27, 221000, 'Redmond', 'United States'],\n [152.8, 310000, 'Beijing', 'China'],\n [130.35, 204891, 'Yuhang', 'China'],\n [122.4, 149900, 'Dallas', 'United States'],\n [116.61, 86482, 'Menlo Park', 'United States'],\n [112.0, 205000, 'Bonn', 'Germany'],\n [102.3, 133000, 'Round Rock', 'United States'],\n [95.49, 207000, 'Shenzhen', 'China'],\n [85.25, 112994, 'Tokyo', 'Japan'],\n [82.44, 108436, 'Shenzhen', 'China'],\n [80.39, 322525, 'Tokyo', 'Japan'],\n [76.02, 73090, 'New Taipei City', 'Taiwan'],\n [64.95, 74000, 'Seoul', 'South Korea'],\n [63.05, 131900, 'Santa Clara', 'United States'],\n [62.98, 53000, 'Palo Alto', 'United States'],\n [61.95, 71500, 'Hong Kong', 'Hong Kong'],\n [61.9, 233391, 'Osaka', 'Japan'],\n [61.59, 721000, 'Dublin', 'Ireland'],\n [60.93, 29600, 'Santa Clara', 'United States'],\n [60.53, 303100, 'Armonk', 'United States']], dtype=object)\n ```\n\n## Acceso { #access }\n\nEs fundamental conocer la estructura de un DataFrame para su adecuado manejo:\n\n![Dark image](../images/pandas/dataframe-structure-dark.svg#only-dark)\n![Light image](../images/pandas/dataframe-structure-light.svg#only-light)\n\n### Acceso a filas { #row-access }\n\nSi queremos acceder a las filas de un conjunto de datos **mediante la posición (índice numérico)** del registro usamos el atributo `iloc`:\n\n```pycon\n>>> df.iloc[0]#(1)!\nRevenue 574.8\nEmployees 1525000\nCity Seattle\nCountry United States\nName: Amazon, dtype: object\n\n>>> df.iloc[-1]#(2)!\nRevenue 60.53\nEmployees 303100\nCity Armonk\nCountry United States\nName: IBM, dtype: object\n\n>>> df.iloc[3:5]#(3)!\n Revenue Employees City Country\nCompany\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\n\n>>> df.iloc[::5]#(4)!\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Acceso a la primera fila.\n - El acceso a un registro individual devuelve una serie.\n2. - Acceso a la última fila.\n - El acceso a un registro individual devuelve una serie.\n3. Acceso a la segunda y tercera fila.\n4. Acceso a todas las filas «saltando» de 5 en 5.\n\nSi queremos acceder a las filas de un conjunto de datos **mediante la etiqueta del registro** usamos el atributo `loc`:\n\n```pycon\n>>> df.loc['Apple']#(1)!\nRevenue 394.33\nEmployees 164000\nCity Cupertino\nCountry United States\nName: Apple, dtype: object\n\n>>> df.loc['IBM']#(2)!\nRevenue 60.53\nEmployees 303100\nCity Armonk\nCountry United States\nName: IBM, dtype: object\n\n>>> df.loc['Alphabet':'Microsoft']#(3)!\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Acceso al registro con etiqueta _Apple_.\n - El acceso a un registro individual devuelve una serie.\n2. - Acceso al registro con etiqueta _IBM_.\n - El acceso a un registro individual devuelve una serie.\n3. Acceso al rango de registros entre las etiquetas _Alphabet_ y _Microsoft_.\n\n### Acceso a columnas { #col-access }\n\nEl acceso a columnas se realiza directamente utilizando corchetes, como si fuera un diccionario:\n\n```pycon\n>>> df['Revenue']#(1)!\nCompany\nAmazon 574.80\nApple 394.33\nAlphabet 282.84\nSamsung Electronics 234.13\nFoxconn 222.54\nMicrosoft 198.27\nJingdong 152.80\nAlibaba 130.35\nAT&T 122.40\nMeta 116.61\nDeutsche Telekom 112.00\nDell Technologies 102.30\nHuawei 95.49\nSony 85.25\nTencent 82.44\nHitachi 80.39\nTSMC 76.02\nLG Electronics 64.95\nIntel 63.05\nHP Inc. 62.98\nLenovo 61.95\nPanasonic 61.90\nAccenture 61.59\nNvidia 60.93\nIBM 60.53\nName: Revenue, dtype: float64\n```\n{ .annotate }\n\n1. El acceso a una columna individual devuelve una serie.\n\nSe pueden seleccionar varias columnas a la vez pasando una lista con sus nombres:\n\n```pycon\n>>> df[['Employees', 'City']].head()#(1)!\n Employees City\nCompany\nAmazon 1525000 Seattle\nApple 164000 Cupertino\nAlphabet 190234 Mountain View\nSamsung Electronics 270372 Suwon\nFoxconn 767062 New Taipei City\n```\n{ .annotate }\n\n1. Devuelve un DataFrame.\n\nEsta misma sintaxis permite la **reordenación de las columnas** de un DataFrame, si asignamos el resultado a la misma (u otra) variable:\n\n```pycon\n>>> df_reordered = df[['City', 'Country', 'Revenue', 'Employees']]\n\n>>> df_reordered.head()\n City Country Revenue Employees\nCompany\nAmazon Seattle United States 574.80 1525000\nApple Cupertino United States 394.33 164000\nAlphabet Mountain View United States 282.84 190234\nSamsung Electronics Suwon South Korea 234.13 270372\nFoxconn New Taipei City Taiwan 222.54 767062\n```\n\n### Acceso a filas y columnas { #row-col-access }\n\nSi mezclamos los dos accesos anteriores podemos seleccionar datos de forma muy precisa. Como siempre, partimos del «dataset» de empresas tecnológicas:\n\n```pycon\n>>> df.head()\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\n```\n\nAcceso al **primer valor del número de empleados/as**. Formas equivalentes de hacerlo:\n\n```pycon\n>>> df.iloc[0, 0]\nnp.float64(574.8)\n\n>>> df.loc['Amazon', 'Revenue']\nnp.float64(574.8)\n```\n\nAcceso a **ciudad y país de las empresas Sony, Panasonic y Lenovo**:\n\n```pycon\n>>> df.loc[['Sony', 'Panasonic', 'Lenovo'], ['City', 'Country']]\n City Country\nCompany\nSony Tokyo Japan\nPanasonic Osaka Japan\nLenovo Hong Kong Hong Kong\n```\n\nAcceso a la **última columna** del DataFrame:\n\n```pycon\n>>> df.iloc[:, -1]\nCompany\nAmazon United States\nApple United States\nAlphabet United States\nSamsung Electronics South Korea\nFoxconn Taiwan\nMicrosoft United States\nJingdong China\nAlibaba China\nAT&T United States\nMeta United States\nDeutsche Telekom Germany\nDell Technologies United States\nHuawei China\nSony Japan\nTencent China\nHitachi Japan\nTSMC Taiwan\nLG Electronics South Korea\nIntel United States\nHP Inc. United States\nLenovo Hong Kong\nPanasonic Japan\nAccenture Ireland\nNvidia United States\nIBM United States\nName: Country, dtype: object\n```\n\nAcceso a las **tres últimas filas (empresas) y a las dos primeras columnas**:\n\n```pycon\n>>> df.iloc[-3:, :2]\n Revenue Employees\nCompany\nAccenture 61.59 721000\nNvidia 60.93 29600\nIBM 60.53 303100\n```\n\nAcceso a las **filas que van desde «Meta» a «Huawei» y a las columnas que van desde «Revenue» hasta «City»**:\n\n```pycon\n>>> df.loc['Meta':'Huawei', 'Revenue':'City']\n Revenue Employees City\nCompany\nMeta 116.61 86482 Menlo Park\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen\n```\n\n### Selección condicional { #conditional-selection }\n\nEs posible aplicar ciertas condiciones en la selección de los datos para obtener el subconjunto que estemos buscando. Veremos distintas aproximaciones a esta técnica.\n\nSupongamos que queremos seleccionar aquellas **empresas con base en Estados Unidos**. Si aplicamos la condición sobre la columna obtendremos una serie de tipo «booleano» en la que se indica para qué registros se cumple la condición (incluyendo el índice):\n\n```pycon\n>>> df['Country'] == 'United States'\nCompany\nAmazon True\nApple True\nAlphabet True\nSamsung Electronics False\nFoxconn False\nMicrosoft True\nJingdong False\nAlibaba False\nAT&T True\nMeta True\nDeutsche Telekom False\nDell Technologies True\nHuawei False\nSony False\nTencent False\nHitachi False\nTSMC False\nLG Electronics False\nIntel True\nHP Inc. True\nLenovo False\nPanasonic False\nAccenture False\nNvidia True\nIBM True\nName: Country, dtype: bool\n```\n\nSi aplicamos esta «máscara» al conjunto original de datos, obtendremos las empresas que estamos buscando:\n\n```pycon\n>>> df[df['Country'] == 'United States']\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nMeta 116.61 86482 Menlo Park United States\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\nIntel 63.05 131900 Santa Clara United States\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nIBM 60.53 303100 Armonk United States\n```\n\nTambién es posible aplicar condiciones compuestas. Supongamos que necesitamos selecionar aquellas **empresas con más de 100 billones[^3] de dólares de ingresos y más de 100000 empleados/as**:\n\n```pycon\n>>> revenue_condition = df['Revenue'] > 100\n>>> employees_condition = df['Employees'] > 100_000\n\n>>> df[revenue_condition & employees_condition]\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nJingdong 152.80 310000 Beijing China\nAlibaba 130.35 204891 Yuhang China\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\n```\n\nLos operadores lógicos que se pueden utilizar para combinar condiciones de selección son los siguientes:\n\n| Operador | Significado |\n| --- | --- |\n| `|` | «or» lógico |\n| `&` | «and» lógico |\n| `~` | «not» lógico |\n| `^` | «xor» lógico |\n\nImaginemos ahora que estamos buscando aquellas **empresas establecidas en Shenzen o Tokyo**. Una posible aproximación sería utilizar una condición compuesta, pero existe la función `isin()` que nos permite comprobar si un valor está dentro de una lista de opciones:\n\n```pycon\n>>> mask = df['City'].isin(['Shenzhen', 'Tokyo'])\n\n>>> df[mask]\n Revenue Employees City Country\nCompany\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen China\nSony 85.25 112994 Tokyo Japan\nTencent 82.44 108436 Shenzhen China\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Encuentra los siguientes subconjuntos del dataset [`democan`](../files/pandas/democan.csv):\n\n 1. Filas con los datos de las islas de El Hierro y La Gomera.\n 2. Columna de provincia.\n 3. Columna de área para todas las islas «saltando de dos en dos».\n 4. Islas con más de $1000 km^2$ de extensión.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/df_access.py)\n\n#### Selección mediante «query» { #query-select }\n\nPandas provee una alternativa para la selección condicional de registros a través de la función [`query()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.query.html). Admite una sintaxis de consulta mediante operadores de comparación.\n\n\nVeamos las mismas consultas de ejemplo:material-flash: que para el apartado anterior:\n\n```pycon\n>>> df.query('Country == \"United States\"')\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nMeta 116.61 86482 Menlo Park United States\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\nIntel 63.05 131900 Santa Clara United States\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nIBM 60.53 303100 Armonk United States\n\n>>> df.query('Revenue > 100 & Employees > 100_000')\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nJingdong 152.80 310000 Beijing China\nAlibaba 130.35 204891 Yuhang China\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\n\n>>> df.query('City in [\"Shenzhen\", \"Tokyo\"]')\n Revenue Employees City Country\nCompany\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen China\nSony 85.25 112994 Tokyo Japan\nTencent 82.44 108436 Shenzhen China\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan\n```\n\n!!! tip \"Nombres de columna\"\n\n Si los nombres de columna contienen espacios, se puede hacer referencias a ellas con comillas invertidas.\n\n#### Comparativa en consultas { #query-benchmark }\n\nHemos visto dos métodos para realizar consultas (o filtrado) en un DataFrame: usando selección booleana con corchetes y usando la función `query`. ¿Ambos métodos son igual de eficientes en términos de rendimiento?\n\nHaremos una comparativa muy simple para tener, al menos, una idea de sus órdenes de magnitud. En primer lugar creamos un DataFrame con 3 columnas y 1 millón de valores aleatorios enteros en cada una de ellas:\n\n```pycon\n>>> size = 1_000_000\n>>> data = {\n... 'A': np.random.randint(1, 100, size=size),\n... 'B': np.random.randint(1, 100, size=size),\n... 'C': np.random.randint(1, 100, size=size)\n... }\n>>> df = pd.DataFrame(data)\n>>> df.shape\n(1000000, 3)\n```\n\nAhora realizaremos la misma consulta sobre el DataFrame aplicando los métodos ya vistos:\n\n```pycon\n>>> %timeit df[(df['A'] > 50) & (df['B'] < 50)]\n3.29 ms ± 403 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n\n>>> %timeit df.query('A > 50 & B < 50')\n4.49 ms ± 179 μs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n```\n\nSin que esto sea en modo alguno concluyente, da la sensación de que `query()` añade un cierto «overhead»[^4] al filtrado y aumentan los tiempos de cómputo.\n\n## Modificación { #modification }\n\n### Modificando valores existentes { #mod-existent }\n\nPartiendo del [acceso a los datos](#access) que ya hemos visto, podemos asignar valores sin mayor dificultad.\n\nPero antes de modificar el DataFrame original, vamos a hacer una copia del mismo:\n\n```pycon\n>>> df_mod = df.copy()\n>>> df_mod.equals(df)#(1)!\nTrue\n```\n{ .annotate }\n\n1. Comprueba que todos los valores de cada DataFrame son iguales.\n\nSupongamos que hemos cometido un **error en el número de empleados/as de Apple** y queremos corregirlo:\n\n```pycon hl_lines=\"8\"\n>>> df_mod.loc['Apple']\nRevenue 394.33\nEmployees 164000\nCity Cupertino\nCountry United States\nName: Apple, dtype: object\n\n>>> df_mod.loc['Apple', 'Employees'] = 146_000\n\n>>> df_mod.loc['Apple']\nRevenue 394.33\nEmployees 146000\nCity Cupertino\nCountry United States\nName: Apple, dtype: object\n```\n\nSupongamos que no se había contemplado una **subida del 20% en los ingresos** (para todas las empresas) y queremos reflejarla:\n\n```pycon\n>>> df_mod['Revenue'] *= 1.20\n\n>>> df_mod['Revenue'].head()\nCompany\nAmazon 689.760\nApple 473.196\nAlphabet 339.408\nSamsung Electronics 280.956\nFoxconn 267.048\nName: Revenue, dtype: float64\n```\n\nSupongamos que todas las empresas tecnológicas **mueven su sede a Tenerife (España)** y queremos reflejarlo:\n\n```pycon\n>>> df_mod['City'] = 'Tenerife'#(1)!\n>>> df_mod['Country'] = 'Spain'#(2)!\n\n>>> df_mod.head()\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 689.760 1525000 Tenerife Spain\nApple 473.196 146000 Tenerife Spain\nAlphabet 339.408 190234 Tenerife Spain\nSamsung Electronics 280.956 270372 Tenerife Spain\nFoxconn 267.048 767062 Tenerife Spain\n```\n{ .annotate }\n\n1. Se produce un «broadcast» o difusión del valor escalar en todos los registros del «dataset».\n2. Se produce un «broadcast» o difusión del valor escalar en todos los registros del «dataset».\n\n### Reemplazo de valores { #replace }\n\nHay una función muy importante en lo relativo a la modificación de valores. Se trata de `replace()` y admite una amplia variedad de parámetros. Se puede usar tanto para tipos numéricos como textuales.\n\nUno de los usos más habituales es la **recodificación**. Supongamos que queremos recodificar los países en [ISO3166 Alpha-3](https://es.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1_alfa-3) para el DataFrame de empresas tecnológicas:\n\n```pycon\n>>> iso3166 = {\n... 'United States': 'USA',\n... 'South Korea': 'KOR',\n... 'Taiwan': 'TWN',\n... 'China': 'CHN',\n... 'Japan': 'JPN',\n... 'Germany': 'DEU',\n... 'Hong Kong': 'HKG',\n... 'Ireland': 'IRL'\n... }\n\n>>> df['Country'].replace(iso3166)\nCompany\nAmazon USA\nApple USA\nAlphabet USA\nSamsung Electronics KOR\nFoxconn TWN\nMicrosoft USA\nJingdong CHN\nAlibaba CHN\nAT&T USA\nMeta USA\nDeutsche Telekom DEU\nDell Technologies USA\nHuawei CHN\nSony JPN\nTencent CHN\nHitachi JPN\nTSMC TWN\nLG Electronics KOR\nIntel USA\nHP Inc. USA\nLenovo HKG\nPanasonic JPN\nAccenture IRL\nNvidia USA\nIBM USA\nName: Country, dtype: object\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Recodifica la columna _Province_ del «dataset» [`democan`](../files/pandas/democan.csv) de tal manera que aparezcan las provincias con el texto completo: _Santa Cruz de Tenerife_ y _Las Palmas de Gran Canaria_.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/recoding.py)\n\n### Insertando y borrando filas { #add-delete-rows }\n\nInsertar una fila en un DataFrame es equivalente a [añadir una clave en un diccionario](../../../core/datastructures/dicts.md#add-modify), donde la clave es el índice (o etiqueta) de la fila en cuestión.\n\nSupongamos que queremos incluir una **nueva empresa «Cisco»**:\n\n```pycon hl_lines=\"11 20\"\n>>> cisco = pd.Series(\n... {'Revenue': 51_904, 'Employees': 75_900, 'City': 'San Jose', 'Country': 'United States'}\n... )\n>>> cisco\nRevenue 51904\nEmployees 75900\nCity San Jose\nCountry United States\ndtype: object\n\n>>> df_mod.loc['Cisco'] = cisco\n\n>>> df_mod.tail()\n Revenue Employees City Country\nCompany\nPanasonic 74.280 233391.0 Tenerife Spain\nAccenture 73.908 721000.0 Tenerife Spain\nNvidia 73.116 29600.0 Tenerife Spain\nIBM 72.636 303100.0 Tenerife Spain\nCisco 51904.000 75900.0 San Jose United States\n```\n\nImaginemos ahora que **Meta, Sony e Hitachi** caen en bancarrota y debemos eliminarlas de nuestro conjunto de datos:\n\n```pycon hl_lines=\"1\"\n>>> df_mod = df_mod.drop(labels=['Meta', 'Sony', 'Hitachi'])\n\n>>> df_mod.index#(1)!\nIndex(['Amazon', 'Apple', 'Alphabet', 'Samsung Electronics', 'Foxconn',\n 'Microsoft', 'Jingdong', 'Alibaba', 'AT&T', 'Deutsche Telekom',\n 'Dell Technologies', 'Huawei', 'Tencent', 'TSMC', 'LG Electronics',\n 'Intel', 'HP Inc.', 'Lenovo', 'Panasonic', 'Accenture', 'Nvidia', 'IBM',\n 'Cisco'],\n dtype='object', name='Company')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Las empresas eliminadas ya no aparecen en el índice.\n\n### Insertando y borrando columnas { #add-delete-cols }\n\nInsertar una columna en un DataFrame es equivalente a [añadir una clave en un diccionario](../../../core/datastructures/dicts.md#add-modify), donde la clave es el índice (o etiqueta) de la columna en cuestión.\n\nSupongamos que queremos **añadir una columna «Expenses» (gastos)**. No manejamos esta información, así que, a modo de ejemplo, utilizaremos unos valores aleatorios:\n\n```pycon hl_lines=\"6\"\n>>> expenses = np.random.randint(50, 500, size=23)\n>>> expenses\narray([396, 183, 419, 346, 378, 481, 376, 350, 229, 226, 486, 429, 285,\n 291, 301, 277, 193, 55, 75, 406, 350, 372, 268])\n\n>>> df_mod['Expenses'] = expenses\n\n>>> df_mod.head()\n Revenue Employees City Country Expenses\nCompany\nAmazon 689.760 1525000.0 Tenerife Spain 396\nApple 473.196 146000.0 Tenerife Spain 183\nAlphabet 339.408 190234.0 Tenerife Spain 419\nSamsung Electronics 280.956 270372.0 Tenerife Spain 346\nFoxconn 267.048 767062.0 Tenerife Spain 378\n```\n\nEn el caso de que no nos haga falta una columna podemos borrarla fácilmente. Una opción sería utilizar la sentencia `del`, pero seguiremos con el uso de funciones propias de pandas. Imaginemos que queremos **eliminar la columna «Expenses»**:\n\n```pycon hl_lines=\"4\"\n>>> df_mod.columns\nIndex(['Revenue', 'Employees', 'City', 'Country', 'Expenses'], dtype='object')\n\n>>> df_mod = df_mod.drop(labels='Expenses', axis=1)#(1)!\n\n>>> df_mod.columns\nIndex(['Revenue', 'Employees', 'City', 'Country'], dtype='object')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Recuerda que el parámetro `axis` indica en qué «dirección» estamos trabajando. Véase el [acceso a un DataFrame](#access).\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Añade una nueva columna _Density_ a [`democan`](../files/pandas/democan.csv) de tal manera que represente la densidad de población de cada isla del archipiélago canario.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/pop_density.py)\n\n### Renombrando columnas { #rename-cols }\n\nTambién es posible **renombrar columnas** utilizando la función `rename()` de pandas.\n\nSupongamos un caso de uso en el que queremos **renombrar las columnas a sus tres primeras letras en minúsculas**. Tenemos dos maneras de hacerlo:\n\n=== \"Mediante un diccionario\"\n\n ```pycon\n >>> new_columns = {'Revenue': 'rev', 'Employees': 'emp', 'City': 'cit', 'Country': 'cou'}\n\n >>> df_mod.rename(columns=new_columns).head(3)#(1)!\n rev emp cit cou\n Company\n Apple 473.196 146000.0 Tenerife Spain\n Alphabet 339.408 190234.0 Tenerife Spain\n Samsung Electronics 280.956 270372.0 Tenerife Spain\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Si en vez del parámetro nominal `columns` utilizamos el parámetro `index` estaremos renombrando los valores del índice. Se aplica el mismo comportamiento ya visto.\n\n=== \"Mediante una función «lambda»\"\n\n ```pycon\n >>> df.rename(columns=lambda c: c.lower()[:3]).head(3)#(1)!\n rev emp cit cou\n Company\n Amazon 689.760 1525000 Tenerife Spain\n Apple 473.196 146000 Tenerife Spain\n Alphabet 339.408 190234 Tenerife Spain\n ``` \n { .annotate }\n \n 1. Si en vez del parámetro nominal `columns` utilizamos el parámetro `index` estaremos renombrando los valores del índice. Se aplica el mismo comportamiento ya visto.\n\n\nLa primera sería directamente creando un «mapping» entre los nombres de columna actuales y los nombres nuevos:\n\n\n### Modificación «in-situ» { #inplace }\n\nMuchas de las funciones de pandas se dicen «no destructivas» en el sentido de que no modifican el conjunto de datos original, sino que devuelven uno nuevo con las modificaciones realizadas. Pero este comportamiento se puede modificar utilizando el parámetro `inplace`.\n\nVeamos un ejemplo:material-flash: borrando algunas columnas:\n\n```pycon hl_lines=\"10\"\n>>> df_mod.head()\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 689.760 1525000.0 Tenerife Spain\nApple 473.196 146000.0 Tenerife Spain\nAlphabet 339.408 190234.0 Tenerife Spain\nSamsung Electronics 280.956 270372.0 Tenerife Spain\nFoxconn 267.048 767062.0 Tenerife Spain\n\n>>> df_mod.drop(labels='Amazon', inplace=True)#(1)!\n\n>>> df_mod.head()\n Revenue Employees City Country\nCompany\nApple 473.196 146000.0 Tenerife Spain\nAlphabet 339.408 190234.0 Tenerife Spain\nSamsung Electronics 280.956 270372.0 Tenerife Spain\nFoxconn 267.048 767062.0 Tenerife Spain\nMicrosoft 237.924 221000.0 Tenerife Spain\n```\n{ .annotate }\n\n1. No es necesario «reasignar» el _dataframe_ ya que `inplace=True` lo modifica «in-situ».\n\n## Otras operaciones { #operations }\n\nAunque hay una enorme cantidad de operaciones sobre DataFrames, en este apartado trataremos de hacer un recorrido por algunas de las más recurrentes.\n\n### Manejando cadenas de texto { #strings }\n\nA menudo solemos trabajar con datos que incluyen información textual. Pandas también nos ofrece herramientas para cubrir estos casos.\n\nDe hecho, simplemente debemos utilizar el manejador str y tendremos a disposición la gran mayoría de funciones vistas en la sección de [cadenas de texto](../../../core/datatypes/strings.md).\n\nVeamos un primer ejemplo:material-flash: en el que **pasamos a mayúsculas las ciudades** en las que se localizan las empresas tecnológicas:\n\n```pycon\n>>> df['City'].str.upper().head()\nCompany\nAmazon SEATTLE\nApple CUPERTINO\nAlphabet MOUNTAIN VIEW\nSamsung Electronics SUWON\nFoxconn NEW TAIPEI CITY\nName: City, dtype: object\n```\n\nOtro supuesto sería el de **sustituir espacios por subguiones en los países** de las empresas:\n\n```pycon\n>>> df['Country'].str.replace(' ', '_').head()\nCompany\nAmazon United_States\nApple United_States\nAlphabet United_States\nSamsung Electronics South_Korea\nFoxconn Taiwan\nName: Country, dtype: object\n```\n\n### Expresiones regulares { #regex }\n\nEl uso de expresiones regulares aporta una gran expresividad. Veamos su aplicación con tres casos de uso:\n\n=== \"Filtrado de filas\"\n\n Supongamos que queremos **filtrar las empresas y quedarnos con las que comienzan por vocal**:\n\n ```pycon\n >>> import re\n\n >>> mask = df.index.str.match(r'^[aeiou]', flags=re.IGNORECASE)#(1)!\n\n >>> df[mask]\n Revenue Employees City Country\n Company\n Amazon 574.80 1525000 Seattle United States\n Apple 394.33 164000 Cupertino United States\n Alphabet 282.84 190234 Mountain View United States\n Alibaba 130.35 204891 Yuhang China\n AT&T 122.40 149900 Dallas United States\n Intel 63.05 131900 Santa Clara United States\n Accenture 61.59 721000 Dublin Ireland\n IBM 60.53 303100 Armonk United States\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Dado que el nombre de la empresa está actuando como índice del «dataset», hemos aplicado la búsqueda sobre `.index`.\n\n=== \"Reemplazo de valores\"\n\n Ahora imaginemos que vamos a **sustituir aquellas ciudades que empiezan con «S» o «T» por «Stanton»**:\n\n ```pycon\n >>> df['City'].str.replace(r'^[ST].*', 'Stanton', regex=True).head()\n Company\n Amazon Stanton\n Apple Cupertino\n Alphabet Mountain View\n Samsung Electronics Stanton\n Foxconn New Taipei City\n Name: City, dtype: object\n ```\n\n=== \"Extracción de columnas\"\n\n supongamos que queremos **dividir la columna «Country»** en dos columnas usando el espacio como separador:\n\n ```pycon\n >>> df['Country'].str.split(' ', expand=True).head()\n 0 1\n Company\n Amazon United States\n Apple United States\n Alphabet United States\n Samsung Electronics South Korea\n Foxconn Taiwan None\n ```\n \nExisten otras funciones interesantes de Pandas que trabajan sobre expresiones regulares:\n\n| Función | Explicación |\n| --- | --- |\n| [`count()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.count.html) | Contar el número de ocurrencias de un patrón. |\n| [`contains()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.contains.html) | Comprobar si existe un determinado patrón. |\n| [`extract()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.extract.html) | Extraer grupos de captura sobre un patrón. |\n| [`findall()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.findall.html) | Encontrar todas las ocurrencias de un patrón. |\n\n### Manejando fechas { #dates }\n\nSuele ser habitual tener que manejar datos en formato fecha (o fecha-hora). Pandas ofrece un amplio abanico de posibilidades para ello. Veamos algunas de las herramientas disponibles.\n\nPara ejemplificar este apartado hemos añadido al «dataset» de empresas tecnológicas una **nueva columna con las fechas de fundación de las empresas** (en formato «string»):\n\n```pycon\n>>> founded_at = [\n... '5/7/1994', # Amazon\n... '1/4/1976', # Apple\n... '2/10/2015', # Alphabet\n... '13/1/1969', # Samsung Electronics\n... '20/2/1974', # Foxconn\n... '4/4/1975', # Microsoft\n... '18/6/1998', # Jingdong\n... '4/4/1999', # Alibaba\n... '3/3/1885', # AT&T\n... '4/2/2004', # Meta\n... '1/1/1995', # Deutsche Telekom\n... '1/2/1984', # Dell Technologies\n... '15/9/1987', # Huawei\n... '7/5/1946', # Sony\n... '11/11/1998', # Tencent\n... '1/2/1910', # Hitachi\n... '21/2/1987', # TSMC\n... '1/10/1958', # LG Electronics\n... '18/7/1968', # Intel\n... '1/1/1939', # HP Inc.\n... '1/11/1984', # Lenovo\n... '7/3/1918', # Panasonic\n... '1/1/1989', # Accenture\n... '5/4/1993', # Nvidia\n... '16/6/1911' # IBM\n... ]\n\n>>> df['Founded'] = founded_at\n\n>>> df.head()\n Revenue Employees City Country Founded\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States 5/7/1994\nApple 394.33 164000 Cupertino United States 1/4/1976\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States 2/10/2015\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea 13/1/1969\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan 20/2/1974\n\n>>> df['Founded'].dtype#(1)!\ndtype('O')\n```\n{ .annotate }\n\n1. Columna de tipo **object**.\n\nLo primero que deberíamos hacer es convertir la columna «Founded» al tipo «datetime» usando la función [`to_datetime()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_datetime.html):\n\n```pycon\n>>> df['Founded'] = pd.to_datetime(df['Founded'], format='%d/%m/%Y')#(1)!\n\n>>> df['Founded'].head()\nCompany\nAmazon 1994-07-05\nApple 1976-04-01\nAlphabet 2015-10-02\nSamsung Electronics 1969-01-13\nFoxconn 1974-02-20\nName: Founded, dtype: datetime64[ns]\n```\n{ .annotate }\n\n1. Dado que el formato de fecha no es [`ISO 8601`](https://es.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) tendremos que especificar el formato con el parámetro `format`.\n\nEs posible acceder a cada elemento de la fecha:\n\n```pycon\ndf['fyear'] = df['Founded'].dt.year\ndf['fmonth'] = df['Founded'].dt.month\ndf['fday'] = df['Founded'].dt.day\n\n>>> df.loc[:, 'Founded':].head()\n Founded fyear fmonth fday\nCompany\nAmazon 1994-07-05 1994 7 5\nApple 1976-04-01 1976 4 1\nAlphabet 2015-10-02 2015 10 2\nSamsung Electronics 1969-01-13 1969 1 13\nFoxconn 1974-02-20 1974 2 20\n```\n\nPor ejemplo, podríamos querer calcular el **número de años que llevan activas las empresas**:\n\n```pycon\n>>> pd.to_datetime('today').year - df['Founded'].dt.year\nCompany\nAmazon 31\nApple 49\nAlphabet 10\nSamsung Electronics 56\nFoxconn 51\nMicrosoft 50\nJingdong 27\nAlibaba 26\nAT&T 140\nMeta 21\nDeutsche Telekom 30\nDell Technologies 41\nHuawei 38\nSony 79\nTencent 27\nHitachi 115\nTSMC 38\nLG Electronics 67\nIntel 57\nHP Inc. 86\nLenovo 41\nPanasonic 107\nAccenture 36\nNvidia 32\nIBM 114\nName: Founded, dtype: int32\n```\n\nLos tipos de datos «datetime» dan mucha flexibilidad a la hora de hacer consultas:\n\n```pycon\n>>> df.query('Founded <= 1950')#(1)!\n Revenue Employees City Country Founded fyear fmonth fday\nCompany\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States 1885-03-03 1885 3 3\nSony 85.25 112994 Tokyo Japan 1946-05-07 1946 5 7\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan 1910-02-01 1910 2 1\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States 1939-01-01 1939 1 1\nPanasonic 61.90 233391 Osaka Japan 1918-03-07 1918 3 7\nIBM 60.53 303100 Armonk United States 1911-06-16 1911 6 16\n\n>>> df.query('Founded.dt.month == 1')#(2)!\n Revenue Employees City Country Founded fyear fmonth fday\nCompany\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea 1969-01-13 1969 1 13\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany 1995-01-01 1995 1 1\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States 1939-01-01 1939 1 1\nAccenture 61.59 721000 Dublin Ireland 1989-01-01 1989 1 1\n\n>>> df.query('9 <= Founded.dt.month <= 12')#(3)!\n Revenue Employees City Country Founded fyear fmonth fday\nCompany\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States 2015-10-02 2015 10 2\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen China 1987-09-15 1987 9 15\nTencent 82.44 108436 Shenzhen China 1998-11-11 1998 11 11\nLG Electronics 64.95 74000 Seoul South Korea 1958-10-01 1958 10 1\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong 1984-11-01 1984 11 1\n```\n{ .annotate }\n\n1. Empresas creadas antes de 1950.\n2. Empresas creadas en Enero.\n3. Empresas creadas en el último cuatrimestre del año.\n\nHay ocasiones en las que necesitamos que **la fecha se convierta en el índice** del DataFrame:\n\n```pycon\n>>> df = df.reset_index().set_index('Founded').sort_index()\n\n>>> df.head()\n Company Revenue Employees City Country fyear fmonth fday\nFounded\n1885-03-03 AT&T 122.40 149900 Dallas United States 1885 3 3\n1910-02-01 Hitachi 80.39 322525 Tokyo Japan 1910 2 1\n1911-06-16 IBM 60.53 303100 Armonk United States 1911 6 16\n1918-03-07 Panasonic 61.90 233391 Osaka Japan 1918 3 7\n1939-01-01 HP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States 1939 1 1\n```\n\nEsto nos permite indexar de forma mucho más precisa:\n\n```pycon\n>>> df.loc['1998']#(1)!\n Company Revenue Employees City Country fyear fmonth fday\nFounded\n1998-06-18 Jingdong 152.80 310000 Beijing China 1998 6 18\n1998-11-11 Tencent 82.44 108436 Shenzhen China 1998 11 11\n\n>>> df.loc['1970':'1980']#(2)!\n Company Revenue Employees City Country fyear fmonth fday\nFounded\n1974-02-20 Foxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan 1974 2 20\n1975-04-04 Microsoft 198.27 221000 Redmond United States 1975 4 4\n1976-04-01 Apple 394.33 164000 Cupertino United States 1976 4 1\n\n>>> df.loc['1975-1':'1984-3']#(3)!\n Company Revenue Employees City Country fyear fmonth fday\nFounded\n1975-04-04 Microsoft 198.27 221000 Redmond United States 1975 4 4\n1976-04-01 Apple 394.33 164000 Cupertino United States 1976 4 1\n1984-02-01 Dell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States 1984 2 1\n```\n{ .annotate }\n\n1. Empresas creadas en 1988.\n2. Empresas creadas entre 1970 y 1980.\n3. Empresas creadas entre enero de 1975 y marzo de 1984.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Partiendo del fichero [`oasis.csv`](../files/pandas/oasis.csv) que contiene información sobre la discografía del grupo de pop británico [Oasis](https://www.oasisinet.com/), se pide:\n\n 1. Carga el fichero en un DataFrame.\n 2. Convierte la columna `album_release_date` a tipo «datetime».\n 3. Encuentra los nombres de los álbumes publicados entre 2000 y 2005.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/df_oasis.py)\n\n### Manejando categorías { #categories }\n\nHasta ahora hemos visto tipos de datos numéricos, cadenas de texto y fechas. ¿Pero qué ocurre con las categorías?\n\nLas categorías pueden ser tanto datos numéricos como textuales, con la característica de tener un número discreto (relativamente pequeño) de elementos y, en ciertas ocasiones, un orden preestablecido. Ejemplos de variables categóricas son: género, idioma, meses del año, color de ojos, nivel de estudios, grupo sanguíneo, valoración, etc.\n\nPandas facilita el [tratamiento de datos categóricos](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/categorical.html) mediante un tipo específico `Categorical`.\n\nSiguiendo con el «dataset» de empresas tecnológicas, vamos a añadir el continente al que pertenece cada empresa. En primera instancia mediante valores de texto habituales:\n\n```pycon\n>>> continents_from = [\n... 'America', # Amazon\n... 'America', # Apple\n... 'America', # Alphabet\n... 'Asia', # Samsung Electronics\n... 'Asia', # Foxconn\n... 'America', # Microsoft\n... 'Asia', # Jingdong\n... 'Asia', # Alibaba\n... 'America', # AT&T\n... 'America', # Meta\n... 'Europe', # Deutsche Telekom\n... 'America', # Dell Technologies\n... 'Asia', # Huawei\n... 'Asia', # Sony\n... 'Asia', # Tencent\n... 'Asia', # Hitachi\n... 'Asia', # TSMC\n... 'Asia', # LG Electronics\n... 'America', # Intel\n... 'America', # HP Inc.\n... 'Asia', # Lenovo\n... 'Asia', # Panasonic\n... 'Europe', # Accenture\n... 'America', # Nvidia\n... 'America' # IBM\n... ]\n\n>>> df['Continent'] = continents_from\n\n>>> df['Continent'].head()\nCompany\nAmazon America\nApple America\nAlphabet America\nSamsung Electronics Asia\nFoxconn Asia\nName: Continent, dtype: object\n```\n\nAhora podemos convertir esta columna a tipo categoría:\n\n```pycon\n>>> df['Continent'].astype('category')\nCompany\nAmazon America\nApple America\nAlphabet America\nSamsung Electronics Asia\nFoxconn Asia\nMicrosoft America\nJingdong Asia\nAlibaba Asia\nAT&T America\nMeta America\nDeutsche Telekom Europe\nDell Technologies America\nHuawei Asia\nSony Asia\nTencent Asia\nHitachi Asia\nTSMC Asia\nLG Electronics Asia\nIntel America\nHP Inc. America\nLenovo Asia\nPanasonic Asia\nAccenture Europe\nNvidia America\nIBM America\nName: Continent, dtype: category\nCategories (3, object): ['America', 'Asia', 'Europe']\n```\n\nEn este caso, al ser una conversión «automática», las categorías no han incluido ningún tipo de orden. Pero imaginemos que queremos establecer un orden para las categorías de continentes basadas, por ejemplo, en su población: Asia, África, Europa, América, Australia:\n\n```pycon hl_lines=\"4 35\"\n>>> from pandas.api.types import CategoricalDtype\n\n>>> continents = ('Asia', 'Africa', 'Europe', 'America', 'Australia')\n>>> cat_continents = CategoricalDtype(categories=continents, ordered=True)\n\n>>> df['Continent'] = df['Continent'].astype(cat_continents)\n>>> df['Continent]\nCompany\nAmazon America\nApple America\nAlphabet America\nSamsung Electronics Asia\nFoxconn Asia\nMicrosoft America\nJingdong Asia\nAlibaba Asia\nAT&T America\nMeta America\nDeutsche Telekom Europe\nDell Technologies America\nHuawei Asia\nSony Asia\nTencent Asia\nHitachi Asia\nTSMC Asia\nLG Electronics Asia\nIntel America\nHP Inc. America\nLenovo Asia\nPanasonic Asia\nAccenture Europe\nNvidia America\nIBM America\nName: Continent, dtype: category\nCategories (5, object): ['Asia' < 'Africa' < 'Europe' < 'America' < 'Australia']\n```\n\nEl hecho de trabajar con **categorías ordenadas** permite (entre otras) estas operaciones:\n\n```pycon\n>>> df['Continent'].min()#(1)!\n'Asia'\n\n>>> df['Continent'].max()#(2)!\n'America'\n\n>>> df['Continent'].sort_values()#(3)!\nCompany\nHuawei Asia\nPanasonic Asia\nSamsung Electronics Asia\nFoxconn Asia\nLenovo Asia\nJingdong Asia\nAlibaba Asia\nLG Electronics Asia\nTSMC Asia\nSony Asia\nTencent Asia\nHitachi Asia\nAccenture Europe\nDeutsche Telekom Europe\nHP Inc. America\nIntel America\nAmazon America\nDell Technologies America\nMeta America\nAT&T America\nMicrosoft America\nAlphabet America\nApple America\nNvidia America\nIBM America\nName: Continent, dtype: category\nCategories (5, object): ['Asia' < 'Africa' < 'Europe' < 'America' < 'Australia']\n```\n{ .annotate }\n\n1. En condiciones normales (categorías sin ordenar) el mínimo hubiera sido America ya que se habrían ordenado alfabéticamente.\n2. En condiciones normales (categorías sin ordenar) el máximo hubiera sido Asia ya que se habrían ordenado alfabéticamente.\n3. La ordenación se verá más adelante pero en este caso ordenamos la columna por sus valores.\n\n### Usando funciones estadísticas { #stats }\n\nVamos a aplicar las funciones estadísticas que proporciona pandas sobre la columna _Revenue_ de nuestro «dataset», aunque podríamos hacerlo sobre todas aquellas variables numéricas susceptibles:\n\n```pycon\n>>> df['Revenue'].head()\nCompany\nAmazon 574.80\nApple 394.33\nAlphabet 282.84\nSamsung Electronics 234.13\nFoxconn 222.54\nName: Revenue, dtype: float64\n```\n\nFunción|Resultado|Descripción\n---|---|---\n`df['Revenue'].count()`|25|Número de observaciones no nulas\n`df['Revenue'].sum()`|3560.84|Suma de los valores\n`df['Revenue'].mean()`|142.43|Media de los valores\n`df['Revenue'].median()`|95.49|Mediana de los valores\n`df['Revenue'].min()`|60.53|Mínimo\n`df['Revenue'].max()`|574.80|Máximo\n`df['Revenue'].mode()`|Múltiples valores|Moda\n`df['Revenue'].abs()`|Múltiples valores|Valor absoluto\n`df['Revenue'].prod()`|1.98e+51|Producto de los valores\n`df['Revenue'].std()`|122.60|Desviación típica\n`df['Revenue'].var()`|15029.56|Varianza\n`df['Revenue'].sem()`|24.52|Error típico de la media\n`df['Revenue'].skew()`|2.35|Asimetría\n`df['Revenue'].kurt()`|6.03|Apuntamiento\n`df['Revenue'].quantile()`|95.49|Cuantiles (por defecto 50%)\n`df['Revenue'].cumsum()`|Múltiples valores|Suma acumulativa\n`df['Revenue'].cumprod()`|Múltiples valores|Producto acumulativo\n`df['Revenue'].cummax()`|Múltiples valores|Máximo acumulativo\n`df['Revenue'].cummin()`|Múltiples valores|Mínimo acumulativo\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Partiendo del conjunto de datos [`democan`](../files/pandas/democan.csv), encuentra aquellas islas cuya población está por encima de la media del archipiélago canario.\n\n Resultado esperado :material-arrow-right-bold: Gran Canaria y Tenerife.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/above_mean.py)\n\n### Ordenando valores { #sort }\n\nUna operación muy típica cuando trabajamos con datos es la de ordenarlos en base a ciertos criterios. Veamos cómo podemos hacerlo utilizando pandas. Volvemos a nuestro «dataset» tecnológico:\n\n```pycon\n>>> df.head()\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\n```\n\nSupongamos que queremos tener el conjunto de datos **ordenado por el nombre de empresa**. Como, en este caso, la columna _Company_ constituye el índice, debemos ordenar por el índice:\n\n```pycon\n>>> df.sort_index()\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nAccenture 61.59 721000 Dublin Ireland\nAlibaba 130.35 204891 Yuhang China\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen China\nIBM 60.53 303100 Armonk United States\nIntel 63.05 131900 Santa Clara United States\nJingdong 152.80 310000 Beijing China\nLG Electronics 64.95 74000 Seoul South Korea\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong\nMeta 116.61 86482 Menlo Park United States\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nPanasonic 61.90 233391 Osaka Japan\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nSony 85.25 112994 Tokyo Japan\nTSMC 76.02 73090 New Taipei City Taiwan\nTencent 82.44 108436 Shenzhen China\n```\n\nAhora imaginemos que necesitamos tener las **empresas ordenadas de mayor a menor número de ingresos**:\n\n```pycon\n>>> df.sort_index()\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nAccenture 61.59 721000 Dublin Ireland\nAlibaba 130.35 204891 Yuhang China\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen China\nIBM 60.53 303100 Armonk United States\nIntel 63.05 131900 Santa Clara United States\nJingdong 152.80 310000 Beijing China\nLG Electronics 64.95 74000 Seoul South Korea\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong\nMeta 116.61 86482 Menlo Park United States\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nPanasonic 61.90 233391 Osaka Japan\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nSony 85.25 112994 Tokyo Japan\nTSMC 76.02 73090 New Taipei City Taiwan\nTencent 82.44 108436 Shenzhen China\n>>> df.sort_values(by='Revenue', ascending=False)\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nJingdong 152.80 310000 Beijing China\nAlibaba 130.35 204891 Yuhang China\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nMeta 116.61 86482 Menlo Park United States\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen China\nSony 85.25 112994 Tokyo Japan\nTencent 82.44 108436 Shenzhen China\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan\nTSMC 76.02 73090 New Taipei City Taiwan\nLG Electronics 64.95 74000 Seoul South Korea\nIntel 63.05 131900 Santa Clara United States\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong\nPanasonic 61.90 233391 Osaka Japan\nAccenture 61.59 721000 Dublin Ireland\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nIBM 60.53 303100 Armonk United States\n```\n\nTambién es posible utilizar varias columnas en la ordenación. Pongamos que deseamos **ordenar los datos por país y por ciudad**. Veamos cómo afrontarlo:\n\n```pycon\n>>> df.sort_values(by=['Country', 'City'])\n Revenue Employees City Country\nCompany\nJingdong 152.80 310000 Beijing China\nHuawei 95.49 207000 Shenzhen China\nTencent 82.44 108436 Shenzhen China\nAlibaba 130.35 204891 Yuhang China\nDeutsche Telekom 112.00 205000 Bonn Germany\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong\nAccenture 61.59 721000 Dublin Ireland\nPanasonic 61.90 233391 Osaka Japan\nSony 85.25 112994 Tokyo Japan\nHitachi 80.39 322525 Tokyo Japan\nLG Electronics 64.95 74000 Seoul South Korea\nSamsung Electronics 234.13 270372 Suwon South Korea\nFoxconn 222.54 767062 New Taipei City Taiwan\nTSMC 76.02 73090 New Taipei City Taiwan\nIBM 60.53 303100 Armonk United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAT&T 122.40 149900 Dallas United States\nMeta 116.61 86482 Menlo Park United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States\nMicrosoft 198.27 221000 Redmond United States\nDell Technologies 102.30 133000 Round Rock United States\nIntel 63.05 131900 Santa Clara United States\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\n```\n\n### Buscando máximos y mínimos { #max-min }\n\nAl igual que veíamos [en el caso de las series](series.md#series-ops), podemos aplicar muchas de estas funciones de máximos y mínimos sobre un DataFrame de Pandas.\n\nPodemos obtener los **valores mínimos y máximos de todas las columnas**:\n\n```pycon\n>>> df.min()\nRevenue 60.53\nEmployees 29600\nCity Armonk\nCountry China\ndtype: object\n\n>>> df.max()\nRevenue 574.8\nEmployees 1525000\nCity Yuhang\nCountry United States\ndtype: object\n```\n\nTambién podría ser de utilidad saber **qué empresa tiene el valor mínimo o máximo** para una determinada columna:\n\n```pycon\n>>> df['Revenue'].idxmin()#(1)!\n'IBM'\n\n>>> df['Employees'].idxmax()#(2)!\n'Amazon'\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Empresa con menores ingresos.\n - Devuelve una cadena de texto con el nombre de la empresa porque así lo tenemos definido en el índice. En otro caso devolvería la posición (numérica) del índice.\n2. - Empresa con mayor números de empleados/as.\n - Devuelve una cadena de texto con el nombre de la empresa porque así lo tenemos definido en el índice. En otro caso devolvería la posición (numérica) del índice.\n\nSi queremos acceder al **registro completo**, basta con acceder a través de la etiqueta devuelta:\n\n```pycon\n>>> company = df['Revenue'].idxmin()\n\n>>> df.loc[company]\nRevenue 60.53\nEmployees 303100\nCity Armonk\nCountry United States\nName: IBM, dtype: object\n```\n\nOtra de las operaciones muy usuales es encontrar los $n$ registros con mayores/menores valores. Supongamos que nos interesa conocer las **3 empresas con mayores ingresos y las 3 empresas con menor número de empleados/as**:\n\n```pycon\n>>> df['Revenue'].nlargest(3)#(1)!\nCompany\nAmazon 574.80\nApple 394.33\nAlphabet 282.84\nName: Revenue, dtype: float64\n\n>>> df['Employees'].nsmallest(3)#(2)!\nCompany\nNvidia 29600\nHP Inc. 53000\nLenovo 71500\nName: Employees, dtype: int64\n```\n{ .annotate }\n\n1. - Las tres empresas con mayores ingresos.\n - Si no se especifica una cantidad, la función `nlargest()` lo tiene definido en 5.\n2. - Las tres empresas con menor número de empleados/as.\n - Si no se especifica una cantidad, la función `nsmallest()` lo tiene definido en 5.\n\nSi queremos acceder al **registro completo**, podemos aplicar estas funciones de otro modo:\n\n```pycon\n>>> df.nlargest(3, 'Revenue')\n Revenue Employees City Country\nCompany\nAmazon 574.80 1525000 Seattle United States\nApple 394.33 164000 Cupertino United States\nAlphabet 282.84 190234 Mountain View United States\n\n>>> df.nsmallest(3, 'Employees')\n Revenue Employees City Country\nCompany\nNvidia 60.93 29600 Santa Clara United States\nHP Inc. 62.98 53000 Palo Alto United States\nLenovo 61.95 71500 Hong Kong Hong Kong\n```\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Partiendo del conjunto de datos [`democan`](../files/pandas/democan.csv) encuentra las 3 islas con menor densidad de población incluyendo el resto de su información (en cada fila).\n\n Resultado esperado :material-arrow-right-bold: El Hierro, La Gomera y Fuerteventura.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/smallest_density.py)\n\n### Gestionando valores nulos { #null }\n\nLa limpieza de un «dataset» suele estar vinculado, en muchas ocasiones, a la gestión de los valores nulos. En este sentido, pandas ofrece varias funciones.\n\nPara ejemplificar este apartado, vamos a hacer uso del siguiente DataFrame:\n\n```pycon\n>>> df\n A B C\n0 1 4.0 7.0\n1 2 NaN 8.0\n2 3 6.0 NaN\n```\n\nVeamos distintas aproximaciones a la gestión de valores nulos:\n\n=== \"Detectar valores nulos\"\n\n ```pycon\n >>> df.isna()#(1)!\n A B C\n 0 False False False\n 1 False True False\n 2 False False True\n ```\n { .annotate }\n \n 1. También existe la función `isnull()` que funciona de manera análoga a `isna()`[^5].\n\n=== \"Descartar registros\"\n\n ```pycon\n >>> df.dropna()\n A B C\n 0 1 4.0 7.0\n ```\n\n=== \"Rellenar valores nulos\"\n\n ```pycon\n >>> df.fillna(0)\n A B C\n 0 1 4.0 0.0\n 1 2 0.0 0.0\n 2 3 6.0 9.0\n ```\n\n=== \"Interpolar valores nulos\"\n\n ```pycon\n >>> df.interpolate()\n A B C\n 0 1 4.0 7.0\n 1 2 5.0 8.0\n 2 3 6.0 8.0\n ```\n\n### Pivotando { #pivot }\n\nEn esta sección se verán las operaciones de **pivotar** y **apilar** que permiten reformar (remodelar) un DataFrame.\n\nSeguimos utilizando el conjunto de datos de empresas tecnológicas aunque nos quedaremos únicamente con las 3 primeras filas a efectos didácticos:\n\n```pycon\n>>> df = df.reset_index()[:3]\n\n>>> df\n Company Revenue Employees City Country\n0 Amazon 574.80 1525000 Seattle United States\n1 Apple 394.33 164000 Cupertino United States\n2 Alphabet 282.84 190234 Mountain View United States\n```\n\n=== \"Pivotar\"\n\n Típicamente existen dos maneras de presentar datos tabulares: formato ancho y formato largo. En **formato ancho** cada fila tiene múltiples columnas representando todas las variables de una misma observación. En **formato largo** cada fila tiene básicamente tres columnas: una que identifica la observación, otra que identifica la variable y otra que contiene el valor.\n\n Para pasar de formato ancho a formato largo usamos la función [`melt()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.melt.html):\n\n ```pycon\n >>> df.melt(id_vars='Company')\n Company variable value\n 0 Amazon Revenue 574.8\n 1 Apple Revenue 394.33\n 2 Alphabet Revenue 282.84\n 3 Amazon Employees 1525000\n 4 Apple Employees 164000\n 5 Alphabet Employees 190234\n 6 Amazon City Seattle\n 7 Apple City Cupertino\n 8 Alphabet City Mountain View\n 9 Amazon Country United States\n 10 Apple Country United States\n 11 Alphabet Country United States\n ```\n\n Para pasar de formato largo a formato ancho usamos la función [`pivot()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.pivot.html):\n\n ```pycon\n >>> df_long = df.melt(id_vars='Company')\n\n >>> df_long.pivot(index='Company', columns='variable', values='value')#(1)!\n variable City Country Employees Revenue\n Company\n Alphabet Mountain View United States 190234 282.84\n Amazon Seattle United States 1525000 574.8\n Apple Cupertino United States 164000 394.33\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Si queremos obtener el DataFrame en formato ancho, tal y como estaba, tenemos que realizar alguna operación adicional :material-arrow-right-bold: `#!python df.rename_axis(columns = None).reset_index()`.\n\n=== \"Apilar\"\n\n Las operaciones de apilado trabajan sobre los índices del DataFrame. Para comprobar su aplicabilidad, vamos a añadir la columna _Company_ como índice del «dataset» anterior:\n\n ```pycon\n >>> df.set_index('Company', inplace=True)\n >>> df\n Revenue Employees City Country\n Company\n Amazon 574.80 1525000 Seattle United States\n Apple 394.33 164000 Cupertino United States\n Alphabet 282.84 190234 Mountain View United States\n ```\n\n La función [`stack()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.stack.html) nos permite obtener un DataFrame con **índice multinivel** que incluye las columnas del DataFrame de origen y los valores agrupados:\n\n ```pycon\n >>> df_stacked = df.stack()\n\n >>> df_stacked#(1)!\n Company\n Amazon Revenue 574.8\n Employees 1525000\n City Seattle\n Country United States\n Apple Revenue 394.33\n Employees 164000\n City Cupertino\n Country United States\n Alphabet Revenue 282.84\n Employees 190234\n City Mountain View\n Country United States\n dtype: object\n ```\n { .annotate }\n \n 1. El índice contiene múltiples columnas:\n ```pycon\n >>> df_stacked.index\n MultiIndex([( 'Amazon', 'Revenue'),\n ( 'Amazon', 'Employees'),\n ( 'Amazon', 'City'),\n ( 'Amazon', 'Country'),\n ( 'Apple', 'Revenue'),\n ( 'Apple', 'Employees'),\n ( 'Apple', 'City'),\n ( 'Apple', 'Country'),\n ('Alphabet', 'Revenue'),\n ('Alphabet', 'Employees'),\n ('Alphabet', 'City'),\n ('Alphabet', 'Country')],\n names=['Company', None])\n ```\n\n La función [`unstack()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.unstack.html) realiza justo la operación contraria: convertir un DataFrame con índice multinivel en un Dataframe en formato ancho con índice sencillo. Se podría ver como una manera de aplanar el «dataset»:\n\n ```pycon\n >>> df_flat = df_stacked.unstack()\n\n >>> df_flat#(1)!\n Revenue Employees City Country\n Company\n Amazon 574.8 1525000 Seattle United States\n Apple 394.33 164000 Cupertino United States\n Alphabet 282.84 190234 Mountain View United States\n ```\n 1. El índice contiene una única columna:\n ```pycon\n >>> df_flat.index\n Index(['Amazon', 'Apple', 'Alphabet'], dtype='object', name='Company')\n ```\n\n### Agrupando datos { #groupby }\n\nLas operaciones de agregado son muy recurridas y nos permiten extraer información relevante, que, a simple vista, quizás no sea tan evidente.\n\nVeamos un ejemplo en el que calculamos **la suma de los ingresos de las empresas, agrupados por país**:\n\n```pycon\n>>> df.groupby('Country')['Revenue'].sum()\nCountry\nChina 461.08\nGermany 112.00\nHong Kong 61.95\nIreland 61.59\nJapan 227.54\nSouth Korea 299.08\nTaiwan 298.56\nUnited States 2039.04\nName: Revenue, dtype: float64\n```\n\nTambién es posible realizar la agrupación en varios niveles. En el siguiente ejemplo tendremos los **datos agrupados por país y ciudad**:\n\n```pycon\n>>> df.groupby(['Country', 'City'])['Revenue'].sum()#(1)!\nCountry City\nChina Beijing 152.80\n Shenzhen 177.93\n Yuhang 130.35\nGermany Bonn 112.00\nHong Kong Hong Kong 61.95\nIreland Dublin 61.59\nJapan Osaka 61.90\n Tokyo 165.64\nSouth Korea Seoul 64.95\n Suwon 234.13\nTaiwan New Taipei City 298.56\nUnited States Armonk 60.53\n Cupertino 394.33\n Dallas 122.40\n Menlo Park 116.61\n Mountain View 282.84\n Palo Alto 62.98\n Redmond 198.27\n Round Rock 102.30\n Santa Clara 123.98\n Seattle 574.80\nName: Revenue, dtype: float64\n```\n{ .annotate }\n\n1. Cuando realizamos una agrupación por varias columnas, el resultado contiene un índice de múltiples niveles. Podemos aplanar el DataFrame usando [`unstack()`](https://aprendepython.es/pypi/datascience/pandas/#reformando-datos).\n\nIncluso podemos aplicar distintas funciones de agregación a cada columna. Supongamos que necesitamos calcular **la media de los ingresos y la mediana del número de empleados/as, con las empresas agrupadas por país**:\n\n```pycon\n>>> df.groupby('Country').agg({'Revenue': 'mean', 'Employees': 'median'})#(1)!\n Revenue Employees\nCountry\nChina 115.270000 205945.5\nGermany 112.000000 205000.0\nHong Kong 61.950000 71500.0\nIreland 61.590000 721000.0\nJapan 75.846667 233391.0\nSouth Korea 149.540000 172186.0\nTaiwan 149.280000 420076.0\nUnited States 185.367273 149900.0\n```\n{ .annotate }\n\n1. Utilizamos la función `agg()` pasando un diccionario cuyas claves son nombres de columnas y cuyos valores son funciones a aplicar.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Calcula el porcentaje de población (en relación con el total) de cada provincia de las Islas Canarias en base al «dataset» [`democan`](../files/pandas/democan.csv).\n\n El resultado debería ser similar a:\n - Provincia de Las Palmas: 52%\n - Provincia de Santa Cruz de Tenerife: 48%\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/pop_percentage.py)\n\n### Aplicando funciones { #apply }\n\nPandas permite la aplicación de funciones (tanto propias como «built-in») a filas y/o columnas de un DataFrame.\n\nNumpy nos ofrece una [amplia gama de funciones matemáticas](https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.math.html). Podemos hacer uso de cualquier de ellas aplicándola directamente a nuestro conjunto de datos.\n\nVeamos un ejemplo en el que obtenemos el **máximo de cada columna**:\n\n```pycon\n>>> df.apply(np.max)#(1)!\nRevenue 574.8\nEmployees 1525000\nCity Yuhang\nCountry United States\ndtype: object\n```\n{ .annotate }\n\n1. En este caso es equivalente a `df.max()`\n\nPodemos aplicar funciones sobre determinadas columnas. Supongamos que queremos obtener el **logaritmo de la serie de ingresos**:\n\n```pycon\n>>> df['Revenue'].apply(np.log)\nCompany\nAmazon 6.354022\nApple 5.977188\nAlphabet 5.644881\nSamsung Electronics 5.455877\nFoxconn 5.405107\nMicrosoft 5.289630\nJingdong 5.029130\nAlibaba 4.870223\nAT&T 4.807294\nMeta 4.758835\nDeutsche Telekom 4.718499\nDell Technologies 4.627910\nHuawei 4.559022\nSony 4.445588\nTencent 4.412071\nHitachi 4.386890\nTSMC 4.330996\nLG Electronics 4.173618\nIntel 4.143928\nHP Inc. 4.142817\nLenovo 4.126328\nPanasonic 4.125520\nAccenture 4.120500\nNvidia 4.109726\nIBM 4.103139\nName: Revenue, dtype: float64\n```\n\nAhora imaginemos un escenario en el que **la normativa de Estados Unidos ha cambiado y obliga a sus empresas tecnológicas a aumentar un 5% el número de empleados/as que tienen**. Esto lo podríamos abordar escribiendo una función propia que gestione cada fila del «dataset» y devuelva el valor adecuado de empleados/as según las características de cada empresa:\n\n```pycon\n>>> def raise_employment(row):\n... num_employees = row['Employees']\n... if row['Country'] == 'United States':\n... return num_employees * 1.05\n... return num_employees\n```\n\nAhora ya podemos aplicar esta función a nuestro DataFrame, teniendo en cuenta que debemos actuar sobre el **eje de filas** (`axis=1`):\n\n```pycon\n>>> df.apply(raise_employment, axis=1)\nCompany\nAmazon 1601250.0\nApple 172200.0\nAlphabet 199745.7\nSamsung Electronics 270372.0\nFoxconn 767062.0\nMicrosoft 232050.0\nJingdong 310000.0\nAlibaba 204891.0\nAT&T 157395.0\nMeta 90806.1\nDeutsche Telekom 205000.0\nDell Technologies 139650.0\nHuawei 207000.0\nSony 112994.0\nTencent 108436.0\nHitachi 322525.0\nTSMC 73090.0\nLG Electronics 74000.0\nIntel 138495.0\nHP Inc. 55650.0\nLenovo 71500.0\nPanasonic 233391.0\nAccenture 721000.0\nNvidia 31080.0\nIBM 318255.0\ndtype: float64\n```\n\nEl resultado es una serie que se podría incorporar al conjunto de datos, o bien, reemplazar la columna _Employees_ con estos valores.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Supongamos que el Gobierno de Canarias va a dar unas ayudas a cada isla en función de su superficie y su población, con las siguientes reglas:\n\n - Islas con menos de $1000km^2$ :material-arrow-right-bold: Ayuda del 30% de su población.\n - Islas con más de $1000km^2$ :material-arrow-right-bold: Ayuda del 20% de su población.\n\n Añade una nueva columna Grant al «dataset» [`democan`](../files/pandas/democan.csv) donde se contemplen estas ayudas. El DataFrame debería quedar así:\n\n ```pycon\n Population Area Province Grant\n Island\n El Hierro 11423 268.71 TF 3426.9\n Fuerteventura 120021 1665.74 LP 24004.2\n Gran Canaria 853262 1560.10 LP 170652.4\n La Gomera 21798 369.76 TF 6539.4\n Lanzarote 156112 888.07 LP 46833.6\n La Palma 83439 708.32 TF 25031.7\n Tenerife 931646 2034.38 TF 186329.2\n ```\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/grants.py)\n\n### Uniendo DataFrames { #merge }\n\nEn esta sección veremos dos técnicas: Una de ellas «fusiona» dos DataFrames mientras que la otra los «concatena».\n\n=== \"Fusión de DataFrames\"\n\n Pandas proporciona la función [`merge()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html) para mezclar dos DataFrames. El comportamiento de la función viene definido, entre otros, por el parámetro `how` que establece el método de «fusión»:\n\n ![Dark image](../images/pandas/pandas-merge-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](../images/pandas/pandas-merge-light.svg#only-light) \n\n En principio, si no establecemos ningún argumento adicional, «merge» tratará de vincular aquellas filas con columnas homónimas en ambos conjuntos de datos. Si queremos especificar que la mezcla se dirija por determinadas columnas, tenemos a disposición los parámetros `on`, `left_on` o `right_on`.\n\n !!! tip \"Producto cartesiano\"\n \n Existe la posibilidad de generar un [producto cartesiano](https://es.wikipedia.org/wiki/Producto_cartesiano) entre las filas de ambos DataFrames :material-arrow-right-bold: `#!python pd.merge(df1, df2, how='cross')`.\n\n=== \"Concatenación de DataFrames\"\n\n Para concatenar dos DataFrames podemos utilizar la función [`concat()`](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.concat.html) que permite añadir las filas de un DataFrame a otro, o bien añadir las columnas de un DataFrame a otro.\n\n ![Dark image](../images/pandas/pandas-concat-dark.svg#only-dark)\n ![Light image](../images/pandas/pandas-concat-light.svg#only-light)\n\n Si queremos «reindexar» el DataFrame concatenado, la función `concat()` admite un parámetro `ignore_index` que podemos poner a `#!python True`. De esta forma tendremos un «dataset» resultante con índice desde 0 hasta N.\n\n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Extrae los datos de población y superficie de las comunidades autónomas españolas desde [esta url de Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Comunidad_aut%C3%B3noma) en un único DataFrame con la siguiente estructura:\n\n ```pycon\n Comunidad Superficie Población Densidad\n 0 Castilla y León 94226 2407650 25.551865\n 1 Andalucía 87268 8379248 96.017418\n 2 Casstilla-La Mancha 79463 2025510 25.489976\n ...\n ```\n\n Notas:\n\n - Utiliza la función `pd.read_html()` para acceder a las tablas. La tabla de superficie tiene el índice 3 y la tabla de población tiene el índice 4.\n - Elimina la última fila de totales en cada DataFrame y quédese sólo con las columnas que interesen.\n - Renombra las columnas según interese.\n - Reemplaza los valores de población y superficie para que sean números y convierta las columnas a entero.\n - Realiza la mezcla de población y superficie en un único DataFrame.\n - Calcula la densidad de población de cada comunidad autónoma.\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/comunidades.py)\n\n\n[^1]: Datos capturados desde [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue) en abril de 2025.\n[^2]: Datos capturados desde [Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Canarias) en abril de 2025.\n[^3]: Un billón de dólares americanos equivale a 1.000.000.000$\n[^4]: Exceso de tiempo de cómputacion, memoria o ancho de banda que son necesarios para realizar una tarea específica.\n[^5]: Comparativa de ambas funciones en [StackExchange](https://datascience.stackexchange.com/a/37879).\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/pandas/index.md", "content": "---\nicon: simple/pandas\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Ciencia de datos\n - Pandas\n---\n\n# Pandas { #pandas }\n\n![Banner](../images/pandas/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n[`pandas`](https://pandas.pydata.org/docs/) es un paquete «open-source» especializada en la manipulación y el análisis de datos, ofreciendo estructuras de datos y operaciones para trabajar de forma sencilla y potente con gran cantidad de información.\n\n## Instalación { #install }\n\n```console\npip install pandas\n```\n\n## Modo de uso { #usage }\n\nLa forma más habitual de importar esta librería es utilizar el alias `pd`:\n\n```pycon\n>>> import pandas as pd\n```\n\nSi bien en [NumPy](../numpy.md) la estructura de datos fundamental es el `ndarray`, en pandas existen dos estructuras de datos sobre las que giran todas las operaciones:\n\n- [x] [Series](series.md).\n- [x] [Dataframes](dataframes.md).\n" }, { "path": "docs/third-party/data-science/pandas/series.md", "content": "---\nicon: octicons/pivot-column-24\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Ciencia de datos\n - Pandas\n---\n\n# Series { #series }\n\nPodríamos pensar en una **serie** como un [`ndarray`](../numpy.md#ndarray) en el que cada valor tiene asignado una etiqueta (índice) y además admite un título (nombre).\n\n## Creación { #create }\n\nVeamos varios _mecanismos de creación de series_, con el objetivo de conseguir los valores $[1,2,3]$:\n\n=== \"Usando una lista\"\n\n ```pycon\n >>> pd.Series([1, 2, 3])\n 0 1\n 1 2\n 2 3\n dtype: int64\n ```\n\n !!! note \"Índice por defecto\"\n \n El índice por defecto (etiquetas de los datos) empieza en 0 y usa números enteros positivos.\n\n=== \"Con índice personalizado\"\n\n ```pycon\n >>> pd.Series(range(1, 4), index=['a', 'b', 'c'])\n a 1\n b 2\n c 3\n dtype: int64\n ```\n\n=== \"Usando un diccionario\"\n\n ```pycon\n >>> items = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}\n \n >>> pd.Series(items)\n a 1\n b 2\n c 3\n dtype: int64\n ```\n\nNinguna de las series anteriores tienen nombre. Lo podemos hacer usando el parámetro `name` en la creación de la serie:\n\n```pycon\n>>> pd.Series([1, 2, 3], name='integers')\n0 1\n1 2\n2 3\nName: integers, dtype: int64\n```\n \n!!! exercise \"Ejercicio\"\n\n Crea una serie de pandas con valores enteros en el intervalo $[1,26]$ y etiquetas `'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'`. Busca una manera ^^programática^^ (no manual) de hacerlo (recuerda el módulo [`string`](../../../stdlib/text-processing/string.md)).\n\n [:material-lightbulb: Solución](../files/pandas/create_series.py)\n\n## Atributos { #attrs }\n\nLas [series](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.html) en pandas contienen gran cantidad de atributos. A continuación destacaremos algunos de ellos.\n\nPara ilustrar los diferentes ejemplos:material-flash: de todo este capítulo vamos a usar datos de **gases nobles**[^1]:\n\n
\n\n- Construcción de la serie:\n\n ```pycon\n >>> density = pd.Series({#(1)!\n ... 'Helio': 0.1785,\n ... 'Neón': 0.9002,\n ... 'Argón': 1.7818,\n ... 'Kriptón': 3.708,\n ... 'Xenón': 5.851,\n ... 'Radón': 9.97\n ... }, name='Gas Density')\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Densidad de los gases nobles medida en $kg/m^3$\n\n- Visualización de la serie:\n\n ```pycon\n >>> density\n Helio 0.1785\n Neón 0.9002\n Argón 1.7818\n Kriptón 3.7080\n Xenón 5.8510\n Radón 9.9700\n Name: Gas Density, dtype: float64\n ```\n \n
\n\n=== \"Índice\"\n\n ```pycon\n >>> density.index\n Index(['Helio', 'Neón', 'Argón', 'Kriptón', 'Xenón', 'Radón'], dtype='object')\n ```\n\n=== \"Valores\"\n\n ```pycon\n >>> density.values\n array([0.1785, 0.9002, 1.7818, 3.708 , 5.851 , 9.97 ])\n ```\n\n=== \"Tipo de datos\"\n\n ```pycon\n >>> density.dtype\n dtype('float64')\n ```\n\n=== \"Nombre\"\n\n ```pycon\n >>> density.name\n 'Gas Density' \n ```\n\n=== \"Memoria ocupada\"\n\n ```pycon\n >>> employees.nbytes\n 48\n ```\n\n=== \"Número de registros\"\n\n ```pycon\n >>> employees.size\n 6 \n ```\n\n## Selección de registros { #record-select }\n\nLa selección de los datos se puede realizar desde múltiples aproximaciones. A continuación veremos las posiblidades que nos ofrece pandas para seleccionar/filtrar los registros de una serie.\n\n### Selección usando indexado numérico { #index-select }\n\nPara acceder a los registros por su posición (índice numérico) utilizamos el atributo `.iloc`:\n\n```pycon\n>>> density.iloc[0]#(1)!\nnp.float64(0.1785)\n\n>>> density.iloc[-1]\nnp.float64(9.97)\n\n>>> density.iloc[2:5]\nArgón 1.7818\nKriptón 3.7080\nXenón 5.8510\nName: Gas Density, dtype: float64\n\n>>> density.iloc[1:6:2]\nNeón 0.9002\nKriptón 3.7080\nRadón 9.9700\nName: Gas Density, dtype: float64\n```\n{ .annotate }\n\n1. El uso `density[0]` está obsoleto y se recomienda la migración a `density.iloc[0]`. En caso de usarlo obtendríamos el siguiente _warning_: `FutureWarning: Series.__getitem__ treating keys as positions is deprecated. In a future version, integer keys will always be treated as labels (consistent with DataFrame behavior). To access a value by position, use ser.iloc[pos]`.\n\n### Selección usando etiquetas { #label-select }\n\nEn el caso de aquellas series que dispongan de un índice con etiquetas, podemos acceder a sus registros utilizando el atributo `loc`:\n\n```pycon\n>>> density.loc['Helio']#(1)!\nnp.float64(0.1785)\n\n>>> density['Helio':'Xenón']\nHelio 0.1785\nNeón 0.9002\nArgón 1.7818\nKriptón 3.7080\nXenón 5.8510\nName: Gas Density, dtype: float64\n\n>>> density['Helio':'Xenón':2]\nHelio 0.1785\nArgón 1.7818\nXenón 5.8510\nName: Gas Density, dtype: float64\n```\n{ .annotate }\n\n1. Equivale a la sintaxis :material-arrow-right-bold: `#!python density['Helio']` o incluso a `#!python density.Helio`.\n\n\n### Fragmentos de comienzo y fin { #head-tail }\n\nA nivel exploratorio, es bastante cómodo acceder a una porción inicial (o final) de los datos que manejamos. Esto se puede hacer de forma muy sencilla con series:\n\n```pycon\n>>> density.head(3)\nHelio 0.1785\nNeón 0.9002\nArgón 1.7818\nName: Gas Density, dtype: float64\n\n>>> density.tail(3)\nKriptón 3.708\nXenón 5.851\nRadón 9.970\nName: Gas Density, dtype: float64\n```\n\n## Operaciones { #ops }\n\nSi tenemos en cuenta que una serie contiene valores en formato `ndarray` podemos concluir que las [operaciones sobre arrays](https://aprendepython.es/pypi/datascience/numpy/#operaciones-sobre-arrays) son aplicables al caso de las series.\n\nVeamos algunos ejemplos:material-flash: de operaciones que podemos aplicar sobre series:\n\n### Operaciones lógicas { #logical-ops }\n\nSupongamos que queremos filtrar aquellos **gases cuya densidad sea mayor que 3 $kg/m^3$**:\n\n```pycon\n>>> density\nHelio 0.1785\nNeón 0.9002\nArgón 1.7818\nKriptón 3.7080\nXenón 5.8510\nRadón 9.9700\nName: Gas Density, dtype: float64\n\n>>> density > 3#(1)!\nHelio False\nNeón False\nArgón False\nKriptón True\nXenón True\nRadón True\nName: Gas Density, dtype: bool\n\n>>> density[density > 3]#(2)!\nKriptón 3.708\nXenón 5.851\nRadón 9.970\nName: Gas Density, dtype: float64\n```\n{ .annotate }\n\n1. Se obtiene una serie «booleana».\n2. Para obtener los datos filtrados debemos aplicar la «máscara» anterior.\n\n### Ordenación { #sort }\n\nEs posible ordenar una serie por sus valores o por su índice:\n\n=== \"Ordenación de valores\"\n\n ```pycon\n >>> density.sort_values()#(1)!\n Helio 0.1785\n Neón 0.9002\n Argón 1.7818\n Kriptón 3.7080\n Xenón 5.8510\n Radón 9.9700\n Name: Gas Density, dtype: float64\n ```\n { .annotate }\n \n 1. - Ordenación de una serie por sus valores.\n - El argumento `ascending=False` hará que la ordenación sea de mayor a menor.\n - El argumento `inplace=True` hará que se modifique la serie en vez de retornar una nueva.\n\n=== \"Ordenación de índice\"\n\n ```pycon\n >>> density.sort_index()#(1)!\n Argón 1.7818\n Helio 0.1785\n Kriptón 3.7080\n Neón 0.9002\n Radón 9.9700\n Xenón 5.8510\n Name: Gas Density, dtype: float64\n ```\n { .annotate }\n\n 1. - Ordenación de una serie por su índice.\n - El argumento `ascending=False` hará que la ordenación sea de mayor a menor.\n - El argumento `inplace=True` hará que se modifique la serie en vez de retornar una nueva.\n\n### Contando valores { #count }\n\n```pycon\n>>> marks = pd.Series([5, 5, 3, 6, 5, 2, 8, 3, 8, 7, 6])\n\n>>> marks.value_counts()#(1)!\n5 3\n3 2\n6 2\n8 2\n2 1\n7 1\ndtype: int64\n\n>>> marks.nunique()#(2)!\n6\n\n>>> marks.count()#(3)!\n11\n```\n{ .annotate }\n\n1. Tabla de frecuencias de la serie.\n2. Número de valores únicos de la serie.\n3. Número de valores no nulos de la serie.\n\n### Operaciones aritméticas { #arith-ops }\n\nSe distingue el tipo de operación en función de los operandos:\n\n#### Operaciones entre series y escalaras { #series-scalar-ops }\n\nEn el siguiente ejemplo:material-flash: pasamos la densidad de los gases nobles de $kg/m^3$ a $g/m^3$:\n\n```pycon\n>>> density * 1000\nHelio 178.5\nNeón 900.2\nArgón 1781.8\nKriptón 3708.0\nXenón 5851.0\nRadón 9970.0\nName: Gas Density, dtype: float64\n``` \n\n#### Operaciones entre series { #series-ops }\n\nPara trabajar a posteriori, vamos a crear una nueva serie que almacena el **radio atómico** de los gases nobles medido en $nm$[^1]:\n\n```pycon\n>>> radius = pd.Series({\n... 'Helio': 0.05,\n... 'Neón': 0.07,\n... 'Argón': 0.094,\n... 'Kriptón': 0.109,\n... 'Xenón': 0.13,\n... 'Radón': 0.152\n... }, name='Gas Radius')\n```\n\nSupongamos que en el siguiente ejemplo:material-flash: queremos calcular la **proporción entre el radio y la densidad de cada gas noble**:\n\n```pycon\n>>> radius / density\nHelio 0.280112\nNeón 0.077760\nArgón 0.052756\nKriptón 0.029396\nXenón 0.022218\nRadón 0.015246\ndtype: float64\n```\n\n!!! tip \"Correspondencia de operación\"\n\n Ten en cuenta que las operaciones se realizan entre registros que tienen el mismo índice (etiqueta). \n \n\n### Funciones estadísticas { #stats }\n\nExisten multitud de funciones estadísticas que podemos aplicar a una serie. Dependiendo del tipo de dato con el que estamos trabajando, serán más útiles unas que otras.\n\nVeamos dos ejemplos:material-flash: de función estadística:\n\n```pycon\n>>> density.mean()\nnp.float64(3.731583333333333)\n\n>>> radius.std()\nnp.float64(0.03772753194507516)\n```\n\n### Máximos y mínimos { #max-min }\n\nEl abanico de posibilidades es muy amplio en cuanto a la búsqueda de valores máximos y mínimos en una serie. Veamos lo que nos ofrece pandas a este respecto:\n\n=== \"Máximo/mínimo (valor)\"\n\n ```pycon\n >>> density.min()#(1)!\n np.float64(0.1785)\n\n >>> density.max()#(2)!\n np.float64(9.97)\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Valor mínimo de la serie.\n 2. Valor máximo de la serie.\n\n=== \"Máximo/mínimo (índice)\"\n\n ```pycon\n >>> density.argmin()#(1)!\n np.int64(0)\n\n >>> density.argmax()#(2)!\n np.int64(5)\n ```\n { .annotate }\n\n 1. Índice del valor mínimo de la serie.\n 2. Índice del valor máximo de la serie.\n \n=== \"Máximo/mínimo (etiqueta)\"\n\n ```pycon\n >>> density.idxmin()#(1)!\n 'Helio'\n >>> density.idxmax()#(2)!\n 'Radón'\n ``` \n { .annotate }\n\n 1. Etiqueta del valor mínimo de la serie.\n 2. Etiqueta del valor máximo de la serie.\n\n=== \"Máximo/mínimo ($n$)\"\n\n ```pycon\n >>> density.nsmallest(3)#(1)!\n Helio 0.1785\n Neón 0.9002\n Argón 1.7818\n Name: Gas Density, dtype: float64\n\n >>> density.nlargest(3)#(2)!\n Radón 9.970\n Xenón 5.851\n Kriptón 3.708\n Name: Gas Density, dtype: float64\n ``` \n { .annotate }\n\n 1. $n$ menores valores de la serie.\n 2. $n$ mayores valores de la serie.\n\n## Exportación de series { #export-series }\n\nSuele ser bastante habitual intercambiar datos en distintos formatos (y aplicaciones). Para ello, pandas nos permite exportar una serie a multitud de formatos. Veamos algunos de ellos:\n\n=== \"De serie a lista\"\n\n ```pycon\n >>> density.to_list()\n [0.1785, 0.9002, 1.7818, 3.708, 5.851, 9.97]\n ```\n\n=== \"De serie a diccionario\"\n\n ```pycon\n >>> density.to_dict()\n {'Helio': 0.1785, 'Neón': 0.9002, 'Argón': 1.7818, 'Kriptón': 3.708, 'Xenón': 5.851, 'Radón': 9.97}\n ```\n\n=== \"De serie a CSV\"\n\n ```pycon\n >>> density.to_csv()\n ',Gas Density\\nHelio,0.1785\\nNeón,0.9002\\nArgón,1.7818\\nKriptón,3.708\\nXenón,5.851\\nRadón,9.97\\n'\n ```\n\n=== \"De serie a JSON\"\n\n ```pycon\n >>> density.to_json()\n '{\"Helio\":0.1785,\"Ne\\\\u00f3n\":0.9002,\"Arg\\\\u00f3n\":1.7818,\"Kript\\\\u00f3n\":3.708,\"Xen\\\\u00f3n\":5.851,\"Rad\\\\u00f3n\":9.97}'\n ```\n\n=== \"De serie a DataFrame\"\n\n ```pycon\n >>> density.to_frame()\n Gas Density\n Helio 0.1785\n Neón 0.9002\n Argón 1.7818\n Kriptón 3.7080\n Xenón 5.8510\n Radón 9.9700\n ```\n\nY muchos otros como: `to_clipboard()`, `to_numpy()`, `to_pickle()`, `to_string()`, `to_xarray()`, `to_excel()`, `to_hdf()`, `to_latex()`, `to_markdown()`, `to_period()`, `to_sql()` o `to_timestamp()`.\n\n\n[^1]: Datos capturados desde [Wikipedia](https://es.wikipedia.org/wiki/Gases_nobles) en abril de 2025.\n" }, { "path": "docs/third-party/index.md", "content": "---\nicon: material/package-variant\n---\n\n# Paquetes de terceros\n\nLos paquetes de terceros son bibliotecas externas que amplían la funcionalidad de Python más allá de su librería estándar, permitiendo a los programadores acceder a herramientas avanzadas y soluciones especializadas sin tener que escribir todo desde cero. Estos paquetes cubren una amplia gama de áreas, como análisis de datos, aprendizaje automático, desarrollo web, interfaces gráficas y más. Gracias a la gestión de dependencias a través de herramientas como pip, instalar y usar estos paquetes es sencillo. En este bloque, exploraremos cómo instalar y trabajar con algunos de los paquetes más populares y útiles en Python, y cómo aprovechar su poder para mejorar la eficiencia y versatilidad de tus proyectos.\n" }, { "path": "docs/third-party/learning/index.md", "content": "# Aprendizaje\n\nLos paquetes de terceros de Python orientados al aprendizaje del propio lenguaje y a la práctica mediante ejercicios son importantes porque amplían las posibilidades educativas más allá de lo que ofrece la biblioteca estándar. Estas herramientas ayudan a comprender mejor la sintaxis, las buenas prácticas y los conceptos fundamentales de Python a través de entornos interactivos, validación automática de ejercicios, análisis de errores y retroalimentación inmediata. Además, facilitan un aprendizaje más guiado y motivador, ya que permiten practicar de forma progresiva, simular situaciones reales de programación y adoptar hábitos profesionales desde etapas tempranas, lo que contribuye a una formación más sólida y eficaz en el lenguaje Python.\n" }, { "path": "docs/third-party/learning/pypas.md", "content": "---\nicon: material/seed\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Aprendizaje\n - pypas\n---\n\n# pypas { #pypas }\n\n![Banner](images/pypas/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\nSi damos por buena aquella frase de «A programar se aprende programando», sería muy útil disponer de «problemas» a los que encontrar una solución mediante código. Pues este proyecto viene a dar respuesta a este escenario.\n\nEste paquete te ofrece **cientos de ejercicios** con los que podrás practicar tu lenguaje de programación favorito :heart:{.beat} Python.\n\n!!! note \"Aprende Python\"\n\n **pypas** está íntimamente relacionado con [Aprende Python](https://aprendepython.es). Es la herramienta que permite trabajar los ejercicios propuestos.\n \n## Instalación { #install }\n\nEl paquete —en realidad— se denomina [`pypas-cli`](https://pypi.org/project/pypas-cli/) y existen varias maneras de instalarlo:\n\n=== \"Mediante: *uv*  :simple-uv:{.uv}\"\n \n ??? info \"Requisitos\"\n \n Necesitarás [instalar uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) que es un gestor (rápido y eficiente) de paquetería para Python.\n\n Una vez tengas `uv` instalado, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando:\n\n ```console\n $ uv tool install -n -p 3.13 pypas-cli\n ```\n\n ??? warning \"PATH\"\n \n Para que puedas utilizar correctamente el ejecutable `pypas` debes añadir a tu `PATH` la ruta `$HOME/.local/bin` (en [Linux/macOS](https://www.youtube.com/watch?v=xeXEEp-tqgY)) o `%HOMEPATH%\\.local\\bin` (en [Windows](https://www.youtube.com/watch?v=JND4SsPQ3HU)).\n\n=== \"Mediante: *pip*  :simple-python:{.green}\"\n\n ??? info \"Requisitos\"\n \n Necesitarás [instalar Python >= 3.10](https://www.python.org/downloads/).\n\n Una vez tengas `python` instalado, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando:\n\n ```console\n $ python -m pip install pypas-cli\n ```\n\n ??? warning \"pip\"\n \n Si obtienes un error del tipo `No module named pip` entonces debes ejecutar este comando para asegurarte de que `pip` queda instalado en tu distribución Python:\n\n ```console\n $ python -m ensurepip --upgrade\n ```\n\n=== \"Mediante: *pipx*  :simple-pipx:{.blue}\"\n\n ??? info \"Requisitos\"\n \n Necesitarás [instalar pipx](https://pipx.pypa.io/stable/installation/) que es una herramienta para instalar aplicaciones Python en entornos aislados.\n\n Una vez tengas `pipx` instalado, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando:\n\n ```console\n $ pipx install pypas-cli\n ```\n\n## Actualización { #upgrade }\n\nEs **fundamental** :material-hands-pray:{.beat .green} que tengas instalada la última versión disponible de `pypas-cli`, para evitar fallos y disponer de las mejoras implementadas.\n\nPara actualizar a la última versión de `pypas-cli` puedes usar la propia herramienta (*self-upgrading*):\n\n```console\n$ pypas upgrade\n```\n### Actualización manual { #manual-upgrade }\n\nSi tienes algún problema con el comando de actualización `pypas upgrade`, también puedes actualizar manualmente el paquete `pypas-cli`. Este proceso dependerá del gestor de paquetes que hayas utilizado:\n\n| Gestor | Comando de actualización |\n| --- | --- |\n| `uv` | `uv tool upgrade --no-cache pypas-cli` |\n| `pip` | `python -m pip install --no-cache -U pypas-cli` |\n| `pipx` | `pipx upgrade pypas-cli` |\n\n## Listar ejercicios { #list }\n\nPara listar todos los ejercicios «públicos» basta con ejecutar el siguiente comando:\n\n```console\n$ pypas list\n```\n\n### Filtros { #list-filter }\n\nEs posible aplicar distintos filtros para refinar el listado de ejercicios:\n\n=== \"Por _tema principal_\"\n\n ```console\n $ pypas list -p # primary topic\n ```\n\n=== \"Por _tema secundario_\"\n\n ```console\n $ pypas list -s # secondary topic\n ```\n\n=== \"Por _frame_\"\n\n ```console\n $ pypas list -f \n ```\n\n:material-check-all:{ .blue } Es posible **combinar filtros** para obtener un resultado más concreto.\n\n## Obtener un ejercicio { #get }\n\nCada ejercicio dispone de un _slug_ (palabra) que lo identifica unívocamente.\n\n!!! example \"Ejemplo\"\n\n Supongamos que queremos trabajar en el ejercicio `add`. Para obtenerlo escribimos el siguiente comando:\n\n ```console\n $ pypas get add #(1)!\n ```\n { .annotate }\n \n 1. Utilizamos su _slug_.\n\n El comando anterior creará una carpeta `add` con una estructura «similar»[^1] a la siguiente:\n\n ```\n .\n ├── docs\n │ └── README.pdf\n ├── main.py\n ├── tests\n │ ├── __init__.py\n │ └── test_main.py\n └── vendor.py\n ```\n\n!!! tip \"Ejercicio público\"\n\n Si estás [autenticado](#auth) tendrás acceso únicamente a los ejercicios definidos en el _frame_ activo en cada momento. Pero aún así es posible acceder a cualquier ejercicio «público» utilizando un modificador:\n\n ```console\n $ pypas get -p add\n ```\n\n## Enunciado de un ejercicio { #doc }\n\nUna vez dentro de la carpeta del ejercicio, podemos visualizar el enunciado del ejercicio mediante el siguiente comando:\n\n```console\n$ pypas doc\n```\n\nPrevisiblemente se abrirá un documento `.pdf` con la explicación del ejercicio.\n\n!!! warning \"Dentro de la carpeta\"\n\n :material-folder-open: Este comando requiere estar dentro de la carpeta del ejercicio :material-arrow-right-bold: `#!console cd `\n\n## Probar un ejercicio { #test }\n\nEl punto de entrada de la mayoría de los ejercicios es `main.py`. Será el fichero que debes cumplimentar buscando la etiqueta `#!python #TODO` \n\nPara probar («pypas testear») un ejercicio puedes usar:\n\n```console\n$ pypas test\n```\n\n??? tip \"pytest\"\n\n En realidad `pypas test`, en la mayoría de ocasiones, es un simple «wrapper» sobre [`pytest`](https://docs.pytest.org/en/stable/). Puedes aprovechar todo el potencial de `pytest` usando las [opciones en línea de comandos](https://docs.pytest.org/en/stable/reference/reference.html#command-line-flags) que ofrece.\n\n Por ejemplo: `#!console pypas test -x` (para tras el primer test fallido)\n\n!!! warning \"Dentro de la carpeta\"\n\n :material-folder-open: Este comando requiere estar dentro de la carpeta del ejercicio :material-arrow-right-bold: `#!console cd `\n\n## Ejecutar un ejercicio { #run }\n\nEventualmente podrías querer ejecutar tu código en vez de lanzar las pruebas. Puedes utilizar esta estrategia para depurar los errores o mejorar la solución propuesta.\n\n!!! example \"Ejemplo\"\n\n Para explicar cómo, vamos a partir del ejercicio `add`. Este sería su `main.py` una vez terminado:\n\n ```python\n def run(a: int, b: int) -> int:\n result = a + b\n return result\n \n # DO NOT TOUCH THE CODE BELOW\n # ...\n ```\n\n Tendrás que crear un fichero `args.py` dentro de la carpeta del ejercicio con los valores que quieras dar a los **parámetros de la función principal**: \n\n ```python\n a = 3\n b = 7\n ```\n\n Ahora podrías ejecutar tu programa con:\n\n ```console\n $ pypas run\n ```\n\n!!! warning \"Dentro de la carpeta\"\n\n :material-folder-open: Este comando requiere estar dentro de la carpeta del ejercicio :material-arrow-right-bold: `#!console cd `\n\n## Actualizar un ejercicio { #update }\n\nEs posible que, debido a la corrección de errores o mejoras introducidas, haya actualizaciones de los ejercicios.\n\nEn ese caso, puedes **actualizar el ejercicio** con:\n\n```console\n$ pypas update\n```\n\nSe hará automáticamente una copia de seguridad (local) de aquellos ficheros (propios) que puedan ser sobreescritos.\n\n:material-check-all:{ .blue } Tras la actualización, se mostrará un **mensaje informativo** con las _release notes_ que incluye ^^anotaciones de cada versión^^ desde la actual hasta la última disponible.\n\n!!! warning \"Dentro de la carpeta\"\n\n :material-folder-open: Este comando requiere estar dentro de la carpeta del ejercicio :material-arrow-right-bold: `#!console cd `\n\n## Comprimir un ejercicio { #zip }\n\nSi quisieras comprimir todo el contenido del ejercicio para enviarlo o almacenarlo, lo puedes hacer con:\n\n```console\n$ pypas zip\n```\n\nEl comando anterior genera un fichero `.zip` dentro de la propia carpeta del ejercicio con todos los ficheros (exluyendo ciertos ficheros «temporales» o «auxiliares»).\n\n!!! warning \"Dentro de la carpeta\"\n\n :material-folder-open: Este comando requiere estar dentro de la carpeta del ejercicio :material-arrow-right-bold: `#!console cd `\n\n## Información de un ejercicio { #exercise }\n\nPuede ser interesante conocer información sobre el ejercicio que estamos trabajando. Para ello es suficiente con ejecutar el siguiente comando:\n\n```console\n$ pypas exercise\n```\n\nSi se quiere mostrar el historial de versiones (_releases_) podemos utilizar un modificador:\n\n```console\n$ pypas exercise -r\n```\n\n!!! warning \"Dentro de la carpeta\"\n\n :material-folder-open: Este comando requiere estar dentro de la carpeta del ejercicio :material-arrow-right-bold: `#!console cd `\n\n## Autenticarse como usuario { #auth }\n\nPara poder autenticarte como usuario debes recibir un **token** por parte del administrador. Una vez que dispongas de este «token» debes ejecutar el siguiente comando:\n\n```console\n$ pypas auth tu-token\n```\n\n### Desautenticarse { #unauth }\n\nEs posible eliminar el «token» de autenticación ejecutando el comando:\n\n```console\n$ pypas unauth\n```\n\n### Información de autenticación { #auth-info }\n\nPara conocer el estado de la autenticación, basta con ejecutar el mismo comando sin argumentos:\n\n```console\n$ pypas auth\n```\n\n## Entregar un ejercicio { #put }\n\nPara entregar (_subir_) un ejercicio a [pypas.es](https://pypas.es) debes ejecutar el siguiente comando:\n\n```console\n$ pypas put #(1)!\n```\n{ .annotate }\n\n1. Este comando [comprime todos los archivos](#zip) de tu ejercicio y los sube a [pypas.es](https://pypas.es).\n\n!!! warning \"Requiere autenticación\"\n\n :octicons-key-16: Este comando necesita estar previamente [autenticado/a](#auth).\n\n!!! warning \"Dentro de la carpeta\"\n\n :material-folder-open: Este comando requiere estar dentro de la carpeta del ejercicio :material-arrow-right-bold: `#!console cd `\n\n## Seguir tu actividad { #log }\n\nPara seguir tu actividad (de entrega de ejercicios) puedes lanzar el siguiente comando:\n\n```console\n$ pypas log\n```\n\nCon el comando anterior podrás obtener la **información de tus entregas**, separadas por _frames_. Un _frame_ es un «bloque de ejercicios» que suele tener asociada una fecha de comienzo y una fecha de finalización.\n\nDentro de cada _frame_ verás la siguiente información:\n\n| Item | Explicación |\n| --- | --- |\n| _Uploaded_{.acc} | Número de ejercicios **entregados** sobre el total de ejercicios del frame. |\n| _Passed_{.acc} | Número de ejercicios que **han pasado todos los tests**. |\n| _Failed_{.acc} | Número de ejercicios que **no han pasado todos los tests**. |\n| _Waiting_{.acc} | Número de ejercicios que están **pendientes de testearse**. |\n| _Score_{.acc} | Número de ejercicios que han **pasado los tests sobre el total** disponible: Nota/Puntuación |\n\nPuedes obtener **información más detallada sobre cada ejercicio** entregado utilizando lo siguiente:\n\n```console\n$ pypas log -v\n```\n\nPuedes obtener **información de un determinado _frame_** utilizando lo siguiente:\n\n```console\n$ pypas log -f frame\n```\n\n!!! warning \"Requiere autenticación\"\n\n :octicons-key-16: Este comando necesita estar previamente [autenticado/a](#auth).\n\n## Obtener tus entregas { #pull }\n\nPuedes obtener (descargar) tus entregas a través del siguiente comando:\n\n```console\n$ pypas pull foo\n```\n\nFunciona de la siguiente manera:\n\n```mermaid\nflowchart TB\n q1([\"¿foo es un slug de ejercicio válido?\"])\n q1 -->|sí| a1[[\"Se descarga el ejercicio foo\"]]\n q1 -->|no| q2([\"¿foo es un slug de frame válido?\"])\n q2 -->|sí| a2[[\"Se descarga el frame foo\"]]\n```\n\n!!! warning \"Requiere autenticación\"\n\n :octicons-key-16: Este comando necesita estar previamente [autenticado/a](#auth).\n\n## Miscelánea { #misc }\n\n| Comando | Descripción |\n| --- | --- |\n| `pypas --version` | Indica la **versión instalada actualmente** del paquete `pypas-cli` |\n| `pypas --help` | Muestra la **ayuda** del programa.
Puedes aplicar `--help` sobre cualquier comando. |\n\n\n\n[^1]: Cada ejercicio puede disponer de una estructura inicial (_plantilla_) distinta y por lo tanto no ser exactamente igual al ejemplo mostrado.\n" }, { "path": "docs/third-party/networking/files/requests/req.py", "content": "import requests\n\nresponse = requests.get('https://twitter.com')\nprint(response.status_code)\nprint(len(response.text))\nprint(response.cookies.get('guest_id'))\nprint(response.headers.get('content-encoding'))\n" }, { "path": "docs/third-party/networking/index.md", "content": "# Redes\n\nEl desarrollo de redes es un área fundamental de la programación que permite la comunicación entre sistemas a través de internet o redes locales. En el contexto de Python, trabajar con redes implica conocer cómo enviar y recibir datos entre dispositivos, gestionar conexiones de red y crear aplicaciones que interactúan con servidores, bases de datos remotas o servicios web. Python proporciona una variedad de bibliotecas como socket, requests y asyncio, que facilitan la implementación de protocolos de comunicación como HTTP, FTP o incluso la creación de servidores y clientes personalizados. En este capítulo, exploraremos cómo utilizar Python para desarrollar aplicaciones que puedan enviar y recibir datos a través de redes, sentando las bases para proyectos como chatbots, servidores web o aplicaciones distribuidas.\n" }, { "path": "docs/third-party/networking/requests.md", "content": "---\nicon: material/download-network\ntags:\n - Paquetes de terceros\n - Redes\n - Requests\n---\n\n# Requests { #requests }\n\n![Banner](images/requests/banner.jpg)\n///caption\nImagen generada con Inteligencia Artificial\n///\n\n[`requests`](https://docs.python-requests.org/) es es uno de los paquetes más famosos del ecosistema Python. Como dice su lema «HTTP for Humans» permite realizar peticiones HTTP de una forma muy sencilla y realmente potente.\n\n## Instalación { #install }\n\n```console\npip install requests\n```\n\n## Petición { #request }\n\nRealizar una petición HTTP mediante requests es **realmente sencillo**:\n\n```pycon\n>>> import requests\n\n>>> response = requests.get('https://pypi.org')\n```\n\nHemos ejecutado una solicitud GET al sitio web https://pypi.org. La respuesta se almacena en un objeto de tipo `requests.models.Response` (muy rica en métodos y atributos):\n\n```pycon\n>>> type(response)\nrequests.models.Response\n```\n\nQuizás lo primero que nos interese sea ver el **contenido de la respuesta**. En este sentido `requests` nos provee del atributo `text` que contendrá el contenido HTML del sitio web en cuestión como cadena de texto:\n\n```pycon\n>>> response.text#(1)!\n'\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\\n\n\\n\n\\n\n\\n \n\\n\\n \n\\n \\n\\n \\n\\n \nPyPI · The Python Package Index\\n \\n\\n\n\\n\n\\n\n\\n\n\\n\n\\n\n\\n