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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Joueur	#	C	L	R	D	CON	CK	FG	DI	SK	ST	EN	DU	PH	FO	PA	SC	DF	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Matt Beleskey	0		X			100.00	73	47	51	35	62	68	70	68	42	82	81	70	59	69	63	0	50	82	0
2	Sam Bennett	0	X	X	X		100.00	56	41	57	33	40	71	73	70	68	82	83	73	66	43	55	0	50	81	0
3	John Mitchell	0	X	X			100.00	54	30	62	47	64	63	73	63	80	80	78	78	70	79	49	0	50	80	0
4	Jesper Fast	0			X		100.00	57	23	75	42	44	67	76	67	38	84	78	83	57	56	32	0	50	79	0
5	Oscar Lindberg	0	X		X		100.00	69	26	64	37	51	52	82	72	76	83	83	70	50	62	37	0	50	79	0
6	Josh Jooris	0	X				100.00	50	26	67	46	51	57	72	65	70	81	79	78	67	46	36	0	50	77	0
7	Stephen Gionta	0	X		X		100.00	64	22	68	52	42	55	79	61	62	82	74	76	42	71	43	0	50	76	0
8	Brad Malone	0	X	X			100.00	84	43	42	60	63	43	91	59	51	77	75	69	64	60	58	0	50	75	0
9	Michael Sgarbossa	0	X				100.00	53	33	64	45	43	52	75	64	66	83	77	68	57	46	49	0	50	75	0
10	Brandon Mashinter	0		X			100.00	75	54	58	55	76	32	83	61	29	71	80	63	56	61	70	0	50	73	0
11	Cory Conacher	0	X	X	X		100.00	14	26	60	49	37	54	85	60	35	73	79	62	62	65	38	0	50	71	0
12	Greg Pateryn	0				X	100.00	84	32	57	51	68	55	73	83	28	81	74	69	48	53	51	0	50	81	0
13	Matt Bartkowski	0				X	100.00	73	32	58	51	55	60	83	82	28	79	74	67	44	60	50	0	50	81	0
14	Adam Clendening	0				X	100.00	36	29	61	46	46	54	89	86	28	82	76	61	54	56	38	0	50	80	0
15	Jamie McBain	0				X	100.00	31	27	77	53	45	44	83	78	29	75	73	58	41	67	32	0	50	74	0
16	Taylor Fedun	0				X	100.00	27	29	63	54	54	47	19	79	29	79	74	60	55	61	45	0	50	74	0
17	Chris Summers	0				X	100.00	21	32	65	63	62	54	82	69	30	70	70	50	49	54	53	0	50	73	0
Rayé
1	Marek Hrivik	0			X		100.00	52	26	78	60	50	48	86	58	52	75	75	65	57	59	39	0	50	72	0
2	Cristoval Nieves (R)	0	X				100.00	11	26	80	70	61	55	85	56	60	67	70	53	57	43	37	0	50	68	0
3	Nicklas Jensen	0			X		100.00	31	26	73	63	60	41	73	57	30	68	74	58	72	56	39	0	50	67	0
4	Tye McGinn	0		X			100.00	12	42	70	71	69	38	78	56	30	67	70	55	51	61	61	0	50	67	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	49	32	64	52	54	53	77	67	46	77	76	66	56	58	46	0	50	75

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Roman Will	100.00	88	70	36	89	90	87	89	84	87	67	57	41	38	0	50	82	0
2	Niklas Treutle	100.00	90	70	38	84	92	87	87	84	90	67	57	35	35	0	50	81	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	89	70	37	87	91	87	88	84	89	67	57	38	37	0	50	82

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Bruce Richardson	70	70	70	70	70	70	70	CAN	49	4	450,000$

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Oscar Lindberg	Leftovers (MOB)	C/RW	84	51	66	117	47	44	0	145	102	327	96	194	15.60%	30	1500	17.87	7	18	25	57	247	2	2	4	6	38	6	5	66.39%	720	65	23	2	1.56	5	11	0	0	0	12	5	3
2	John Mitchell	Leftovers (MOB)	C/LW	84	31	58	89	35	42	0	109	176	230	62	121	13.48%	58	1767	21.04	4	13	17	37	224	2	3	5	10	375	6	3	68.03%	1542	61	35	3	1.01	3	11	0	0	0	4	8	1
3	Jesper Fast	Leftovers (MOB)	RW	84	23	51	74	24	12	0	144	144	229	85	171	10.04%	85	1643	19.56	2	13	15	32	233	2	0	2	22	376	2	1	39.44%	71	39	32	2	0.90	2	9	0	0	0	2	1	5
4	Greg Pateryn	Leftovers (MOB)	D	84	15	49	64	43	97	5	270	108	159	70	86	9.43%	105	2135	25.43	8	8	16	44	265	0	4	4	4	308	1	0	0.00%	0	47	52	1	0.60	0	1	0	0	1	0	2	5
5	Adam Clendening	Leftovers (MOB)	D	84	23	39	62	21	42	0	77	101	149	63	46	15.44%	71	1731	20.62	6	1	7	33	196	1	3	4	14	191	2	2	0.00%	0	67	32	0	0.72	0	0	0	0	0	2	1	3
6	Josh Leivo	MobyDicks	LW	60	25	34	59	44	16	0	27	49	127	39	70	19.69%	6	846	14.10	2	3	5	29	131	0	0	0	0	0	3	0	36.11%	36	21	9	3	1.39	0	0	0	0	0	1	2	1
7	Sam Bennett	Leftovers (MOB)	C/LW/RW	57	26	30	56	5	34	0	71	99	189	51	100	13.76%	44	1159	20.34	9	15	24	42	163	0	0	0	7	172	4	1	59.28%	668	29	23	1	0.97	0	4	0	0	0	2	2	2
8	Matt Beleskey	Leftovers (MOB)	LW	72	14	32	46	5	78	10	166	56	139	67	114	10.07%	23	1154	16.03	3	5	8	20	186	0	0	0	0	0	2	1	47.17%	53	35	20	0	0.80	0	2	1	0	1	3	5	2
9	Stephen Gionta	Leftovers (MOB)	C/RW	84	13	32	45	16	30	0	121	105	150	48	82	8.67%	36	1258	14.98	3	4	7	13	128	2	3	5	8	108	1	0	70.83%	48	49	36	2	0.72	0	0	0	0	0	0	3	1
10	Josh Jooris	Leftovers (MOB)	C	80	19	25	44	10	22	0	110	139	204	68	118	9.31%	38	1145	14.32	0	3	3	12	82	3	2	5	9	100	2	2	58.33%	696	38	20	1	0.77	1	3	0	0	0	1	3	4
11	Matt Bartkowski	Leftovers (MOB)	D	84	10	30	40	45	78	0	178	115	119	48	61	8.40%	90	2097	24.97	3	6	9	25	266	1	3	4	10	310	0	1	0.00%	0	30	42	0	0.38	0	0	0	0	0	1	0	2
12	Brandon Mashinter	Leftovers (MOB)	LW	84	22	12	34	3	27	5	185	56	135	39	99	16.30%	22	832	9.91	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	60.71%	28	64	10	3	0.82	0	0	0	1	0	1	0	1
13	Taylor Fedun	Leftovers (MOB)	D	84	5	22	27	17	34	0	33	56	77	37	46	6.49%	51	1260	15.00	0	0	0	2	3	0	0	0	0	62	0	0	0.00%	0	36	24	0	0.43	0	0	0	0	0	1	0	1
14	Cory Conacher	Leftovers (MOB)	C/LW/RW	84	13	13	26	-12	22	0	15	54	99	29	61	13.13%	18	989	11.77	4	1	5	20	103	0	0	0	0	31	1	0	45.71%	35	38	9	1	0.53	0	0	0	0	0	1	0	0
15	Brad Malone	Leftovers (MOB)	C/LW	84	9	16	25	-1	116	0	191	62	133	42	66	6.77%	21	1087	12.94	0	0	0	1	3	1	1	2	4	92	3	0	53.15%	111	71	19	0	0.46	0	0	0	0	0	1	0	1
16	Jamie McBain	Leftovers (MOB)	D	84	3	15	18	15	8	0	26	75	52	23	27	5.77%	47	1791	21.33	0	2	2	5	195	0	3	3	4	273	1	0	0.00%	0	22	25	0	0.20	0	0	0	0	0	0	0	0
17	Michael Sgarbossa	Leftovers (MOB)	C	80	9	8	17	-6	18	0	50	62	87	34	54	10.34%	15	893	11.17	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	56.62%	604	17	13	0	0.38	0	0	0	0	0	1	0	1
18	Cristoval Nieves	Leftovers (MOB)	C	69	2	14	16	-4	0	0	2	30	67	19	35	2.99%	6	671	9.73	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	60.16%	379	47	3	0	0.48	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Chris Summers	Leftovers (MOB)	D	84	3	2	5	16	18	0	12	29	21	11	4	14.29%	23	1183	14.09	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0.00%	0	5	15	0	0.08	0	0	0	0	0	0	0	0
20	Tye McGinn	Leftovers (MOB)	LW	7	0	2	2	-3	0	0	0	3	3	0	2	0.00%	2	79	11.40	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	16.67%	6	3	1	0	0.50	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1517	316	550	866	320	738	20	1932	1621	2696	931	1557	11.72%	791	25229	16.63	51	92	143	372	2432	14	24	38	98	2444	34	17	61.88%	4997	784	443	19	0.69	11	41	1	1	2	33	32	33

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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Niklas Treutle	Leftovers (MOB)	69	31	31	7	0.896	2.79	4170	0	2	194	1863	954	2	0.742	31	69	15	4	3	3
2	Roman Will	Leftovers (MOB)	17	6	8	1	0.902	2.80	944	2	1	44	447	233	0	0.714	7	15	69	3	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			86	37	39	8	0.897	2.79	5114	2	3	238	2310	1187	2	0.737	38	84	84	7	3	3

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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Link
Adam Clendening	Leftovers (MOB)	D	24	1992-10-26	No	196 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$		Lien / Lien NHL
Brad Malone	Leftovers (MOB)	C/LW	28	1989-05-20	No	207 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Brandon Mashinter	Leftovers (MOB)	LW	29	1988-09-20	No	212 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	690,000$	0$	0$	No	690,000$		Lien / Lien NHL
Chris Summers	Leftovers (MOB)	D	29	1988-02-05	No	207 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	720,000$	0$	0$	No	720,000$		Lien / Lien NHL
Cory Conacher	Leftovers (MOB)	C/LW/RW	27	1989-12-14	No	180 Lbs	173 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$		Lien
Cristoval Nieves	Leftovers (MOB)	C	23	1994-01-23	Yes	219 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Greg Pateryn	Leftovers (MOB)	D	27	1990-06-20	No	221 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	562,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Jamie McBain	Leftovers (MOB)	D	29	1988-02-25	No	180 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Jesper Fast	Leftovers (MOB)	RW	25	1991-12-02	No	190 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
John Mitchell	Leftovers (MOB)	C/LW	32	1985-01-22	No	204 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	2,160,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Josh Jooris	Leftovers (MOB)	C	27	1990-07-14	No	197 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$		Lien / Lien NHL
Marek Hrivik	Leftovers (MOB)	RW	26	1991-08-28	No	197 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Matt Bartkowski	Leftovers (MOB)	D	29	1988-06-04	No	196 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	450,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Matt Beleskey	Leftovers (MOB)	LW	29	1988-06-07	No	203 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	782,496$	0$	0$	No	782,496$		Lien / Lien NHL
Michael Sgarbossa	Leftovers (MOB)	C	25	1992-07-25	No	186 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	600,000$		Lien NHL
Nicklas Jensen	Leftovers (MOB)	RW	24	1993-03-06	No	216 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	863,000$	0$	0$	No			Lien NHL
Niklas Treutle	Leftovers (MOB)	G	26	1991-04-29	No	185 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$	0$	0$	No	450,000$
Oscar Lindberg	Leftovers (MOB)	C/RW	25	1991-10-29	No	202 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$		Lien NHL
Roman Will	Leftovers (MOB)	G	25	1992-05-22	No	195 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$	0$	0$	No	450,000$
Sam Bennett	Leftovers (MOB)	C/LW/RW	21	1996-06-20	No	186 Lbs	185 CM	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	3,194,000$	0$	0$	No	3,194,000$	3,194,000$	Lien NHL
Stephen Gionta	Leftovers (MOB)	C/RW	33	1983-10-09	No	175 Lbs	170 CM	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	1,020,000$	0$	0$	No			Lien NHL
Taylor Fedun	Leftovers (MOB)	D	29	1988-06-04	No	198 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No			Lien NHL
Tye McGinn	Leftovers (MOB)	LW	27	1990-07-29	No	218 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	26.91	199 Lbs	185 CM	1.61	837,674$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Beleskey	Oscar Lindberg	Sam Bennett	40	0	1	4
2		John Mitchell	Jesper Fast	30	1	1	3
3	Brad Malone	Michael Sgarbossa	Stephen Gionta	20	1	1	3
4	Brandon Mashinter	Josh Jooris	Cory Conacher	10	1	3	1

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Greg Pateryn	Matt Bartkowski	40	1	2	2
2	Adam Clendening	Jamie McBain	30	1	2	2
3	Taylor Fedun	Chris Summers	20	1	2	2
4	Greg Pateryn	Matt Bartkowski	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Sam Bennett	Oscar Lindberg	Jesper Fast	60	1	1	3
2	Matt Beleskey	John Mitchell	Stephen Gionta	40	1	1	3

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Greg Pateryn	Matt Bartkowski	60	1	2	2
2	Adam Clendening	Jamie McBain	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	John Mitchell	Jesper Fast	60	1	2	2
2	Josh Jooris	Stephen Gionta	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Greg Pateryn	Matt Bartkowski	60	1	2	2
2	Adam Clendening	Jamie McBain	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Oscar Lindberg	60	1	2	2	Greg Pateryn	Matt Bartkowski	60	1	2	2
2	John Mitchell	40	1	2	2	Adam Clendening	Jamie McBain	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Oscar Lindberg	John Mitchell	60	1	2	2
2	Josh Jooris	Matt Beleskey	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Greg Pateryn	Matt Bartkowski	60	2	1	2
2	Adam Clendening	Jamie McBain	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Sam Bennett	Oscar Lindberg	Cory Conacher	Greg Pateryn	Matt Bartkowski

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
John Mitchell	Oscar Lindberg	Cory Conacher	Greg Pateryn	Matt Bartkowski

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
John Mitchell, Sam Bennett, Stephen Gionta	Cory Conacher, Brad Malone	Brad Malone

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Jamie McBain, Taylor Fedun, Chris Summers	Jamie McBain	Jamie McBain, Taylor Fedun

Tirs de Pénalité
John Mitchell, Oscar Lindberg, Jesper Fast, Sam Bennett, Matt Beleskey

Gardien
#1 : Roman Will, #2 : Niklas Treutle

Lignes d'Attaque Perso. en Prol.
, , , , , , , , , ,

Lignes de Défense Perso. en Prol.
, , , ,

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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Barracuda	4	1	1	0	1	0	1	0	9	9	0	3	1	1	0	1	0	0	0	6	7	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	6	0.750	9	13	22	0	0	112	101	78	18	136	826	851	831	91	81	22	26	109	17	1	5.88%	13	4	69.23%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
2	Benchwarmers	5	1	2	0	0	1	1	0	8	11	-3	2	1	0	0	0	1	0	0	4	4	0	3	0	2	0	0	0	1	0	4	7	-3	5	0.500	8	12	20	0	0	112	101	78	18	138	826	851	831	91	147	37	50	98	14	1	7.14%	25	5	80.00%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
3	Caribou	4	0	3	0	0	0	0	1	7	16	-9	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	13	-8	1	0.125	7	13	20	0	0	112	101	78	18	121	826	851	831	91	132	47	34	84	21	2	9.52%	12	2	83.33%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
4	Casse-Tete	4	0	4	0	0	0	0	0	9	16	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	0	0.000	9	16	25	0	0	112	101	78	18	133	826	851	831	91	129	30	46	73	11	2	18.18%	23	3	86.96%	1	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
5	Chevalier	3	0	2	0	0	0	1	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0	1	0	0	0	1	0	4	4	0	2	0.333	5	7	12	0	0	112	101	78	18	80	826	851	831	91	83	33	24	62	2	0	0.00%	12	3	75.00%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
6	Diabotins	5	2	1	0	0	1	1	0	47	9	38	3	1	1	0	0	1	0	0	40	5	35	2	1	0	0	0	0	1	0	7	4	3	7	0.700	47	80	127	0	1	112	101	78	18	165	826	851	831	91	78	24	38	123	9	1	11.11%	19	2	89.47%	2	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
7	Evil Saints	3	1	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.333	7	13	20	0	0	112	101	78	18	96	826	851	831	91	80	23	22	67	5	0	0.00%	12	1	91.67%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
8	Giants	7	0	3	0	1	1	0	2	18	26	-8	4	0	1	0	1	1	0	1	11	13	-2	3	0	2	0	0	0	0	1	7	13	-6	5	0.357	18	32	50	1	0	112	101	78	18	188	826	851	831	91	219	73	50	159	30	2	6.67%	25	5	80.00%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
9	Hooligans	6	2	2	0	1	0	1	0	19	19	0	3	1	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	3	1	0	0	1	0	1	0	13	9	4	8	0.667	19	29	48	0	0	112	101	78	18	183	826	851	831	91	179	65	54	134	19	3	15.79%	27	10	62.96%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
10	Hybrides	3	1	1	0	0	0	0	1	6	9	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0	1	0	0	0	0	1	4	8	-4	3	0.500	6	11	17	0	0	112	101	78	18	96	826	851	831	91	102	39	24	70	11	3	27.27%	12	3	75.00%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
11	Jardiniers	5	2	3	0	0	0	0	0	12	13	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	6	1	5	3	0	3	0	0	0	0	0	6	12	-6	4	0.400	12	23	35	0	1	112	101	78	18	136	826	851	831	91	134	51	60	108	18	5	27.78%	30	4	86.67%	1	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
12	Pirates	8	3	3	0	1	0	0	1	24	20	4	5	2	1	0	1	0	0	1	17	13	4	3	1	2	0	0	0	0	0	7	7	0	9	0.563	24	43	67	1	0	112	101	78	18	274	826	851	831	91	181	63	54	182	9	2	22.22%	27	5	81.48%	2	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
13	Requins	7	4	3	0	0	0	0	0	24	25	-1	3	2	1	0	0	0	0	0	11	10	1	4	2	2	0	0	0	0	0	13	15	-2	8	0.571	24	43	67	0	0	112	101	78	18	233	826	851	831	91	216	69	59	164	40	8	20.00%	27	7	74.07%	1	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
14	Royaux	3	0	3	0	0	0	0	0	4	11	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0.000	4	8	12	0	0	112	101	78	18	66	826	851	831	91	89	29	36	59	9	2	22.22%	18	3	83.33%	1	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
15	St Johns	8	5	2	0	1	0	0	0	87	20	67	4	3	0	0	1	0	0	0	46	7	39	4	2	2	0	0	0	0	0	41	13	28	12	0.750	87	155	242	0	0	112	101	78	18	253	826	851	831	91	194	72	66	192	27	8	29.63%	33	4	87.88%	6	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
	Total	84	24	39	0	7	3	6	5	304	245	59	42	16	14	0	5	3	1	3	169	104	65	42	8	25	0	2	0	5	2	135	141	-6	82	0.488	304	530	834	2	3	112	101	78	18	2562	826	851	831	91	2312	757	714	1881	281	44	15.66%	348	67	80.75%	14	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
17	Werewolves	6	2	3	0	0	0	1	0	11	18	-7	4	1	2	0	0	0	1	0	7	11	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	6	0.500	11	19	30	0	0	112	101	78	18	164	826	851	831	91	182	39	46	144	28	4	14.29%	23	4	82.61%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
18	Zombie	3	0	1	0	2	0	0	0	7	7	0	1	0	0	0	1	0	0	0	1	0	1	2	0	1	0	1	0	0	0	6	7	-1	4	0.667	7	13	20	0	1	112	101	78	18	100	826	851	831	91	86	41	25	53	11	0	0.00%	10	2	80.00%	0	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
	_Since Last GM Reset	84	24	39	0	7	3	6	5	304	245	59	42	16	14	0	5	3	1	3	169	104	65	42	8	25	0	2	0	5	2	135	141	-6	82	0.488	304	530	834	2	3	112	101	78	18	2562	826	851	831	91	2312	757	714	1881	281	44	15.66%	348	67	80.75%	14	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
	_Vs Conference	51	19	19	0	4	3	3	3	239	143	96	26	12	6	0	3	3	0	2	141	63	78	25	7	13	0	1	0	3	1	98	80	18	58	0.569	239	417	656	2	2	112	101	78	18	1570	826	851	831	91	1348	454	431	1160	166	30	18.07%	213	42	80.28%	12	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
	_Vs Division	14	7	7	0	3	1	1	2	31	46	-15	8	4	3	0	2	1	0	1	18	23	-5	6	3	4	0	1	0	1	1	13	23	-10	25	0.893	31	53	84	1	0	112	101	78	18	390	826	851	831	91	389	124	112	327	56	5	8.93%	56	12	78.57%	1	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660

			Total Pour les Joueurs
Matchs Joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs Pour	Tirs Contre	Tirs Bloqués	Minutes de Pénalité	Mises en Échec	Buts en Filet Désert	Blanchissage
84	82	W1	304	530	834	2562	2312	757	714	1881	2	3

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
84	24	39	7	3	6	5	304	245

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
42	16	14	5	3	1	3	169	104

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
42	8	25	2	0	5	2	135	141

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	5	0	0	0	1

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
281	44	15.66%	348	67	80.75%	14

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
826	851	831	91	112	101	78	18

Mises en Jeu
Gagnées en Zone Offensive	Total en Zone Offensive	% Gagnées en Zone Offensive	Gagnées en Zone Défensive	Total en Zone Défensive	% Gagnées en Zone Défensive	Gagnées en Zone Neutre	Total en Zone Neutre	% Gagnées en Zone Neutre
1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%

Temps Avec la Rondelle
En Zone Offensive	Contrôle en Zone Offensive	En Zone Défensive	Contrôle en Zone Défensive	En Zone Neutre	Contrôle en Zone Neutre
2049	1337	1776	671	1298	660

Derniers Match Joués

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
2 - 2017-10-02	6	Pirates	1	Leftovers	3	W			Sommaire du Match
4 - 2017-10-04	21	Giants	3	Leftovers	2	L			Sommaire du Match
6 - 2017-10-06	32	Leftovers	33	St Johns	1	W			Sommaire du Match
8 - 2017-10-08	40	St Johns	1	Leftovers	36	W			Sommaire du Match
10 - 2017-10-10	47	Leftovers	2	Pirates	3	L			Sommaire du Match
12 - 2017-10-12	59	Pirates	4	Leftovers	1	L			Sommaire du Match
14 - 2017-10-14	70	Diabotins	0	Leftovers	37	W			Sommaire du Match
15 - 2017-10-15	77	Leftovers	2	Giants	3	L	X	X	Sommaire du Match
16 - 2017-10-16	84	Zombie	0	Leftovers	1	W	X		Sommaire du Match
18 - 2017-10-18	92	Leftovers	3	Caribou	6	L			Sommaire du Match
20 - 2017-10-20	99	Leftovers	1	Jardiniers	4	L			Sommaire du Match
22 - 2017-10-22	110	Werewolves	2	Leftovers	0	L			Sommaire du Match
26 - 2017-10-26	122	Leftovers	2	Requins	4	L			Sommaire du Match
27 - 2017-10-27	128	Pirates	3	Leftovers	2	L	X	X	Sommaire du Match
28 - 2017-10-28	141	Barracuda	1	Leftovers	2	W			Sommaire du Match
29 - 2017-10-29	147	Leftovers	1	Pirates	3	L			Sommaire du Match
32 - 2017-11-01	157	Leftovers	3	Hooligans	2	W	X		Sommaire du Match
33 - 2017-11-02	161	Leftovers	2	Hybrides	3	L	X	X	Sommaire du Match
35 - 2017-11-04	170	Giants	2	Leftovers	1	L	X		Sommaire du Match
37 - 2017-11-06	182	Leftovers	3	Diabotins	1	W			Sommaire du Match
39 - 2017-11-08	188	Diabotins	2	Leftovers	1	L	X		Sommaire du Match
41 - 2017-11-10	199	Leftovers	4	Giants	6	L			Sommaire du Match
44 - 2017-11-13	207	Jardiniers	1	Leftovers	3	W			Sommaire du Match
46 - 2017-11-15	218	Giants	3	Leftovers	4	W	X		Sommaire du Match
47 - 2017-11-16	224	Leftovers	1	Benchwarmers	4	L			Sommaire du Match
49 - 2017-11-18	236	Pirates	3	Leftovers	4	W	X		Sommaire du Match
51 - 2017-11-20	244	Leftovers	1	Caribou	3	L			Sommaire du Match
54 - 2017-11-23	253	Barracuda	2	Leftovers	3	W	X		Sommaire du Match
55 - 2017-11-24	263	Leftovers	3	Barracuda	2	W	X	X	Sommaire du Match
57 - 2017-11-26	271	Leftovers	1	Royaux	5	L			Sommaire du Match
58 - 2017-11-27	278	Evil Saints	3	Leftovers	4	W			Sommaire du Match
60 - 2017-11-29	289	Benchwarmers	2	Leftovers	1	L	X		Sommaire du Match
63 - 2017-12-02	302	Leftovers	2	Casse-Tete	4	L			Sommaire du Match
64 - 2017-12-03	307	St Johns	1	Leftovers	3	W			Sommaire du Match
66 - 2017-12-05	318	Leftovers	3	Chevalier	2	W	X	X	Sommaire du Match
68 - 2017-12-07	325	St Johns	3	Leftovers	4	W	X		Sommaire du Match
70 - 2017-12-09	335	Leftovers	3	St Johns	6	L			Sommaire du Match
71 - 2017-12-10	339	Leftovers	4	Zombie	3	W	X		Sommaire du Match
73 - 2017-12-12	351	Hybrides	1	Leftovers	2	W			Sommaire du Match
76 - 2017-12-15	364	Hooligans	4	Leftovers	1	L			Sommaire du Match
77 - 2017-12-16	372	Leftovers	5	Requins	2	W			Sommaire du Match
78 - 2017-12-17	378	Benchwarmers	2	Leftovers	3	W			Sommaire du Match
81 - 2017-12-20	390	Leftovers	4	Requins	3	W			Sommaire du Match
83 - 2017-12-22	397	Casse-Tete	4	Leftovers	3	L			Sommaire du Match
85 - 2017-12-24	406	Leftovers	1	Werewolves	6	L			Sommaire du Match
86 - 2017-12-25	415	Werewolves	5	Leftovers	1	L			Sommaire du Match
87 - 2017-12-26	422	Leftovers	2	Benchwarmers	1	W	X	X	Sommaire du Match
90 - 2017-12-29	434	Leftovers	1	Giants	4	L			Sommaire du Match
91 - 2017-12-30	442	Werewolves	1	Leftovers	2	W			Sommaire du Match
94 - 2018-01-02	454	Chevalier	2	Leftovers	1	L			Sommaire du Match
96 - 2018-01-04	460	Leftovers	4	Diabotins	3	W	X	X	Sommaire du Match
98 - 2018-01-06	470	Leftovers	2	Requins	6	L			Sommaire du Match
100 - 2018-01-08	475	Leftovers	1	Benchwarmers	2	L			Sommaire du Match
101 - 2018-01-09	482	Requins	4	Leftovers	5	W			Sommaire du Match
103 - 2018-01-11	493	Casse-Tete	4	Leftovers	1	L			Sommaire du Match
105 - 2018-01-13	504	Hooligans	5	Leftovers	3	L			Sommaire du Match
106 - 2018-01-14	512	Leftovers	4	Hooligans	2	W			Sommaire du Match
109 - 2018-01-17	522	Leftovers	2	Hybrides	5	L			Sommaire du Match
110 - 2018-01-18	530	Leftovers	2	Royaux	3	L			Sommaire du Match
112 - 2018-01-20	534	Giants	5	Leftovers	4	L	X	X	Sommaire du Match
115 - 2018-01-23	548	Evil Saints	3	Leftovers	0	L			Sommaire du Match
117 - 2018-01-25	558	Pirates	2	Leftovers	7	W			Sommaire du Match
118 - 2018-01-26	567	Leftovers	1	Caribou	4	L			Sommaire du Match
119 - 2018-01-27	570	Leftovers	2	Zombie	4	L			Sommaire du Match
120 - 2018-01-28	576	Leftovers	4	Pirates	1	W			Sommaire du Match
122 - 2018-01-30	588	Requins	3	Leftovers	2	L			Sommaire du Match
125 - 2018-02-02	601	Leftovers	3	Casse-Tete	4	L			Sommaire du Match
126 - 2018-02-03	604	Werewolves	3	Leftovers	4	W	X	X	Sommaire du Match
128 - 2018-02-05	617	Hooligans	1	Leftovers	2	W			Sommaire du Match
129 - 2018-02-06	626	Leftovers	1	St Johns	5	L			Sommaire du Match
131 - 2018-02-08	634	Leftovers	3	Evil Saints	4	L			Sommaire du Match
132 - 2018-02-09	642	Jardiniers	0	Leftovers	3	W			Sommaire du Match
133 - 2018-02-10	649	Leftovers	2	Jardiniers	3	L			Sommaire du Match
135 - 2018-02-12	657	Leftovers	3	Werewolves	1	W			Sommaire du Match
137 - 2018-02-14	665	Barracuda	4	Leftovers	1	L			Sommaire du Match
140 - 2018-02-17	678	Caribou	3	Leftovers	2	L	X	X	Sommaire du Match
141 - 2018-02-18	686	Leftovers	6	Hooligans	5	W	X	X	Sommaire du Match
143 - 2018-02-20	695	Royaux	3	Leftovers	1	L			Sommaire du Match
144 - 2018-02-21	703	Leftovers	3	Jardiniers	5	L			Sommaire du Match
145 - 2018-02-22	707	Leftovers	4	St Johns	1	W			Sommaire du Match
149 - 2018-02-26	718	St Johns	2	Leftovers	3	W			Sommaire du Match
153 - 2018-03-02	731	Diabotins	3	Leftovers	2	L			Sommaire du Match
155 - 2018-03-04	742	Leftovers	1	Chevalier	2	L			Sommaire du Match
158 - 2018-03-07	756	Requins	3	Leftovers	4	W			Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	35	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
0	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,819,026$	1,926,650$	1,230,518$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
12,117$	1,819,026$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	12,117$	0$

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	Ligue											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
2017	84	24	39	0	7	3	6	5	304	245	59	42	16	14	0	5	3	1	3	169	104	65	42	8	25	0	2	0	5	2	135	141	-6	82	304	530	834	2	3	112	101	78	18	2562	826	851	831	91	2312	757	714	1881	281	44	15.66%	348	67	80.75%	14	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660
Total Saison Régulière	84	24	39	0	7	3	6	5	304	245	59	42	16	14	0	5	3	1	3	169	104	65	42	8	25	0	2	0	5	2	135	141	-6	82	304	530	834	2	3	112	101	78	18	2562	826	851	831	91	2312	757	714	1881	281	44	15.66%	348	67	80.75%	14	1029	1729	59.51%	997	1598	62.39%	701	1125	62.31%	2049	1337	1776	671	1298	660

Today Games	Pro Standing	Pro Team Roster	Pro Team Scoring	Pro Team PlayersInfo	Pro Team Lines	Pro Team Schedule
Team Finance	Team Prospects	Team History	Team Injury Suspension	Pro Team Stats	Pro Team Stats VS	Coaches
Waivers	Transactions	Schedule	Pro Leaders	Pro Individual Leaders	Unassigned	Farm Standing
Farm Team Roster	Farm Team Scoring	Farm Team PlayersInfo	Farm Team Lines	Farm Team Schedule	Farm Team Stats	Farm Team StatsVS
Farm Leaders	Farm Individual Leaders	Teams And GM Info	Pro Power Ranking	Farm Power Ranking	Free Agents	Entry Draft
Expansion Draft	Awards	Rerate Difference	Pro All Players Stats	Farm All Players Stats	Trade History