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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	Travis Konecny	0		X			100.00	60	29	58	29	39	70	78	78	37	82	85	65	75	45	57	0	44	73	0
2	Nikolay Goldobin	0		X			100.00	38	17	67	32	56	67	80	73	49	81	82	55	74	47	37	0	50	71	0
3	Barclay Goodrow	0			X		100.00	80	32	44	47	80	51	72	64	79	76	80	67	72	58	70	0	50	68	0
4	Devante Smith-Pelly	0		X	X		100.00	82	30	63	47	81	52	74	64	46	75	79	65	75	63	51	0	50	67	0
5	Tyler Pitlick	0			X		100.00	80	24	66	43	69	61	52	69	37	76	81	70	64	47	42	0	50	67	0
6	Tyler Ennis	0	X	X			100.00	69	24	73	35	34	49	59	74	38	78	82	51	87	69	56	0	50	67	0
7	Max Comtois (R)	0		X			100.00	52	33	76	57	69	68	82	59	31	68	77	69	68	34	46	0	50	65	0
8	Curtis Lazar	0	X		X		100.00	82	31	61	50	67	44	76	61	48	76	78	50	62	53	63	0	50	65	0
9	Teddy Blueger (R)	0	X				100.00	79	24	60	46	52	50	81	66	48	73	80	71	67	45	46	0	50	65	0
10	Joey Anderson (R)	0	X				100.00	69	24	71	49	50	59	65	63	50	74	79	69	67	33	39	0	50	65	0
11	Brett Seney	0	X				100.00	71	28	42	44	25	47	85	67	65	77	81	50	66	33	42	0	50	64	0
12	Nick Jensen	0				X	100.00	58	30	70	47	63	67	92	80	28	83	75	69	75	56	51	0	50	73	0
13	Derrick Pouliot	0				X	100.00	64	31	63	44	62	63	76	81	28	83	76	48	71	55	54	0	50	72	0
14	Samuel Girard	0				X	100.00	53	25	79	43	29	69	80	83	78	85	76	53	64	41	41	0	50	71	0
15	Connor Murphy	0				X	100.00	82	31	56	47	81	66	70	82	26	82	75	67	57	52	53	0	50	71	0
16	Slater Koekkoek	0				X	100.00	81	28	55	46	62	52	89	82	29	81	76	46	65	47	57	0	50	70	0
17	Jon Merrill	0				X	100.00	64	12	52	45	75	63	77	80	27	82	69	49	59	51	34	0	50	68	0
Rayé
1	Nikita Scherbak	0			X		100.00	47	24	70	51	59	56	67	60	58	67	77	57	67	39	40	0	50	63	0
2	Cory Conacher	0	X	X	X		100.00	51	29	49	52	46	44	91	61	33	68	78	53	73	60	56	0	50	62	0
3	Filip Chlapik	0	X				100.00	40	30	69	57	60	51	79	59	35	67	76	60	67	45	47	0	50	62	0
4	Kerby Rychel	0		X			100.00	41	42	81	66	80	46	84	56	31	65	72	65	66	53	60	0	50	62	0
5	Timothy Gettinger (R)	0		X			100.00	54	32	83	70	84	32	83	56	31	64	70	67	68	38	63	0	50	59	0
6	Blake Lizotte	0		X			100.00	26	22	82	68	30	51	84	56	31	64	70	70	68	30	43	0	50	56	0
7	Connor Clifton	0				X	100.00	83	29	46	47	43	56	80	80	30	80	75	33	67	40	48	0	50	68	0
8	Andreas Borgman	0				X	100.00	83	26	61	52	62	50	85	75	30	76	74	44	66	41	42	0	50	66	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	64	27	64	49	58	55	78	69	41	75	77	59	68	47	50	0	50	66

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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 Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Malcolm Subban	100.00	89	83	86	82	87	92	89	89	90	61	88	58	70	0	50	82	0
2	Oscar Dansk	100.00	80	87	86	76	81	81	88	83	94	51	60	45	62	0	50	78	0
Rayé
1	Carter Hutton	100.00	94	89	92	85	95	94	93	93	93	76	89	58	71	0	17	86	0
2	Al Montoya	100.00	82	81	82	77	82	88	86	85	90	98	72	34	72	0	50	80	0
3	Scott Wedgewood	100.00	83	88	84	78	82	89	86	86	89	54	60	61	64	0	50	79	0
4	Landon Bow	100.00	80	89	80	77	81	80	87	83	93	51	60	54	61	0	50	78	0
5	Brandon Halverson	100.00	79	91	79	77	81	78	85	82	76	50	60	48	58	0	50	74	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	84	87	84	79	84	86	88	86	89	63	70	51	65	0	45	80

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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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	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	EG	HT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Barclay Goodrow	Barracuda (ICE)	RW	83	43	50	93	8	120	0	305	143	338	119	197	12.72%	76	1679	20.24	13	23	36	100	255	2	1	3	15	109	3	6	67.52%	157	84	37	2	1	1.11	1	1	6	7	3
2	Travis Konecny	Barracuda (ICE)	LW	62	40	45	85	26	60	0	105	110	259	111	135	15.44%	45	1359	21.92	6	17	23	27	143	0	2	2	0	43	6	1	40.43%	94	44	24	0	3	1.25	2	4	7	4	9
3	Nick Jensen	Barracuda (ICE)	D	83	21	57	78	22	46	0	107	243	244	85	113	8.61%	220	2485	29.94	10	12	22	62	250	2	4	6	14	308	5	1	0.00%	0	47	116	0	0	0.63	1	2	4	3	3
4	Tyler Ennis	Barracuda (ICE)	C/LW	83	34	40	74	3	16	0	108	63	213	78	122	15.96%	18	1307	15.75	13	12	25	49	192	0	0	0	0	0	7	2	44.01%	1327	37	10	0	0	1.13	0	1	5	2	3
5	Samuel Girard	Barracuda (ICE)	D	83	17	49	66	12	12	0	67	110	202	83	86	8.42%	92	2208	26.60	7	12	19	47	215	2	1	3	15	226	1	2	0.00%	0	57	38	0	0	0.60	0	1	0	3	3
6	Devante Smith-Pelly	Barracuda (ICE)	LW/RW	83	18	44	62	0	40	0	191	93	221	60	124	8.14%	61	1361	16.41	5	14	19	50	194	0	0	0	0	0	2	0	56.79%	81	54	32	0	1	0.91	0	1	2	2	5
7	Connor Murphy	Barracuda (ICE)	D	83	12	47	59	13	101	5	242	182	202	91	89	5.94%	181	1974	23.79	4	11	15	48	214	1	4	5	5	245	0	0	0.00%	0	35	66	0	0	0.60	0	0	3	3	4
8	Derrick Pouliot	Barracuda (ICE)	D	83	10	41	51	4	68	0	159	76	160	58	72	6.25%	99	2201	26.53	4	9	13	38	255	2	5	7	10	267	2	0	100.00%	1	56	35	0	0	0.46	0	0	2	0	2
9	Joey Anderson	Barracuda (ICE)	C	83	14	24	38	14	10	0	131	133	159	60	103	8.81%	45	1141	13.75	0	2	2	6	42	0	0	0	0	62	6	0	46.00%	713	37	26	1	0	0.67	0	1	2	1	1
10	Brett Seney	Barracuda (ICE)	C	83	13	20	33	10	28	0	167	51	174	51	101	7.47%	29	936	11.29	0	1	1	2	14	0	0	0	0	5	1	2	56.02%	457	37	5	0	0	0.70	0	0	0	1	1
11	Nikolay Goldobin	Barracuda (ICE)	LW	83	11	20	31	10	24	0	15	36	123	45	71	8.94%	20	822	9.91	0	0	0	0	0	1	2	3	3	53	0	2	44.74%	38	19	4	0	0	0.75	0	1	0	1	0
12	Slater Koekkoek	Barracuda (ICE)	D	83	6	19	25	15	60	0	154	45	86	36	30	6.98%	29	1149	13.85	1	1	2	5	9	0	0	0	3	38	1	0	50.00%	2	25	19	0	0	0.44	0	0	1	1	0
13	Filip Chlapik	Barracuda (ICE)	C	30	0	1	1	-3	2	0	9	20	14	2	11	0.00%	3	124	4.16	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	45.35%	86	8	3	0	0	0.16	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1005	239	457	696	134	587	5	1760	1305	2395	879	1254	9.98%	918	18753	18.66	63	114	177	434	1790	10	19	29	65	1362	34	16	47.90%	2956	540	415	3	5	0.74	4	12	32	28	34

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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	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Malcolm Subban	Barracuda (ICE)	83	42	34	6	0.924	2.71	4959	2	224	2941	1561	4	3	0.636	22	83	0	8	8	9
2	Al Montoya	Barracuda (ICE)	1	1	0	0	0.750	7.74	31	0	4	16	7	0	0	0.000	0	0	43	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			84	43	34	6	0.923	2.74	4991	2	228	2957	1568	4	3	0.636	22	83	43	8	8	9

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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.
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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	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Link
Al Montoya	Barracuda (ICE)	G	34	1985-02-13	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Andreas Borgman	Barracuda (ICE)	D	24	1995-06-18	No	199 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,775,000$	0$	0$	No		Lien
Barclay Goodrow	Barracuda (ICE)	RW	26	1993-02-26	No	215 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	Lien / Lien NHL
Blake Lizotte	Barracuda (ICE)	LW	21	1997-12-13	No	172 Lbs	170 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,491,667$	0$	0$	No	1,491,667$	Lien
Brandon Halverson	Barracuda (ICE)	G	23	1996-03-29	No	210 Lbs	193 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No		Lien
Brett Seney	Barracuda (ICE)	C	23	1996-02-28	No	156 Lbs	175 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	825,000$	Lien
Carter Hutton	Barracuda (ICE)	G	33	1985-12-19	No	198 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	Lien / Lien NHL
Connor Clifton	Barracuda (ICE)	D	24	1995-04-28	No	175 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	735,000$	0$	0$	No	735,000$	Lien
Connor Murphy	Barracuda (ICE)	D	26	1993-03-26	No	212 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	3,850,000$	0$	0$	No	3,850,000$	Lien / Lien NHL
Cory Conacher	Barracuda (ICE)	C/LW/RW	29	1989-12-14	No	180 Lbs	173 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	780,000$	0$	0$	No	780,000$	Lien
Curtis Lazar	Barracuda (ICE)	C/RW	24	1995-02-02	No	205 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Derrick Pouliot	Barracuda (ICE)	D	25	1994-01-16	No	196 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	Lien / Lien NHL
Devante Smith-Pelly	Barracuda (ICE)	LW/RW	27	1992-06-14	No	223 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,300,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Filip Chlapik	Barracuda (ICE)	C	22	1997-06-03	No	196 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No		Lien
Joey Anderson	Barracuda (ICE)	C	21	1998-06-19	Yes	190 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	Lien
Jon Merrill	Barracuda (ICE)	D	27	1992-02-03	No	205 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,137,500$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Kerby Rychel	Barracuda (ICE)	LW	24	1994-10-07	No	213 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	725,000$	Lien
Landon Bow	Barracuda (ICE)	G	24	1995-08-24	No	210 Lbs	196 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	697,500$	0$	0$	No	697,500$	Lien
Malcolm Subban	Barracuda (ICE)	G	25	1993-12-21	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No		Lien
Max Comtois	Barracuda (ICE)	LW	20	1999-01-08	Yes	207 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	Lien
Nick Jensen	Barracuda (ICE)	D	29	1990-09-21	No	194 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,080,000$	0$	0$	No	1,080,000$	Lien / Lien NHL
Nikita Scherbak	Barracuda (ICE)	RW	23	1995-12-30	No	192 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,063,333$	0$	0$	No	1,063,333$	Lien
Nikolay Goldobin	Barracuda (ICE)	LW	23	1995-10-07	No	196 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,137,500$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Oscar Dansk	Barracuda (ICE)	G	25	1994-02-28	No	195 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No		Lien
Samuel Girard	Barracuda (ICE)	D	21	1998-05-12	No	162 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No		Lien
Scott Wedgewood	Barracuda (ICE)	G	27	1992-08-14	No	195 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	Lien
Slater Koekkoek	Barracuda (ICE)	D	25	1994-02-18	No	193 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	865,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Teddy Blueger	Barracuda (ICE)	C	25	1994-08-15	Yes	185 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$	Lien
Timothy Gettinger	Barracuda (ICE)	LW	21	1998-04-14	Yes	220 Lbs	198 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	730,000$	0$	0$	No	730,000$	Lien
Travis Konecny	Barracuda (ICE)	LW	22	1997-03-11	No	175 Lbs	178 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,106,667$	0$	0$	No	1,106,667$	Lien / Lien NHL
Tyler Ennis	Barracuda (ICE)	C/LW	29	1989-10-06	No	161 Lbs	175 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	780,000$	0$	0$	No	780,000$	Lien / Lien NHL
Tyler Pitlick	Barracuda (ICE)	RW	27	1991-11-01	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	1,000,000$	Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
32	24.97	195 Lbs	185 CM	1.63	1,009,141$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Barclay Goodrow	40	1	2	2
2		Tyler Ennis	Devante Smith-Pelly	30	1	2	2
3	Nikolay Goldobin	Joey Anderson		20	1	2	2
4		Brett Seney		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nick Jensen	Derrick Pouliot	40	1	2	2
2	Samuel Girard	Connor Murphy	30	1	2	2
3	Slater Koekkoek	Nick Jensen	20	1	2	2
4	Derrick Pouliot	Samuel Girard	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Barclay Goodrow	60	1	2	2
2		Tyler Ennis	Devante Smith-Pelly	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nick Jensen	Derrick Pouliot	60	1	2	2
2	Samuel Girard	Connor Murphy	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2		Nikolay Goldobin	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nick Jensen	Derrick Pouliot	60	1	2	2
2	Samuel Girard	Connor Murphy	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2	Nick Jensen	Derrick Pouliot	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Samuel Girard	Connor Murphy	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2		Nikolay Goldobin	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nick Jensen	Derrick Pouliot	60	1	2	2
2	Samuel Girard	Connor Murphy	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Barclay Goodrow	Nick Jensen	Derrick Pouliot

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Barclay Goodrow	Nick Jensen	Derrick Pouliot

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Joey Anderson, Brett Seney, Barclay Goodrow	Joey Anderson, Brett Seney	Barclay Goodrow

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Slater Koekkoek, Connor Murphy, Nick Jensen	Slater Koekkoek	Connor Murphy, Nick Jensen

Tirs de Pénalité
, , , Nikolay Goldobin, Barclay Goodrow

Gardien
#1 : Malcolm Subban, #2 :

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

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

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Priority	Type	Description
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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	Benchwarmers	7	5	0	0	0	0	0	2	54	21	33	5	4	0	0	0	0	0	1	44	12	32	2	1	0	0	0	0	0	1	10	9	1	12	0.857	54	97	151	0	0	88	89	107	9	232	858	884	908	50	258	82	54	150	35	14	40.00%	27	9	66.67%	3	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
2	Caribou	5	1	2	0	0	1	0	1	10	13	-3	3	1	2	0	0	0	0	0	7	8	-1	2	0	0	0	0	1	0	1	3	5	-2	4	0.400	10	19	29	0	0	88	89	107	9	164	858	884	908	50	174	70	34	128	15	2	13.33%	17	2	88.24%	0	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
3	Casse-Tete	9	2	7	0	0	0	0	0	21	45	-24	3	1	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	6	1	5	0	0	0	0	0	14	35	-21	4	0.222	21	35	56	2	0	88	89	107	9	266	858	884	908	50	325	126	72	174	21	5	23.81%	36	9	75.00%	0	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
4	Chevalier	4	0	4	0	0	0	0	0	9	14	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	5	7	-2	0	0.000	9	18	27	1	0	88	89	107	9	133	858	884	908	50	138	49	51	75	7	2	28.57%	19	6	68.42%	0	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
5	Diabotins	8	6	0	0	1	0	0	1	29	9	20	4	4	0	0	0	0	0	0	19	2	17	4	2	0	0	1	0	0	1	10	7	3	15	0.938	29	51	80	0	2	88	89	107	9	271	858	884	908	50	188	63	46	215	15	4	26.67%	23	3	86.96%	1	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
6	Hooligans	6	0	5	0	1	0	0	0	9	21	-12	2	0	1	0	1	0	0	0	3	3	0	4	0	4	0	0	0	0	0	6	18	-12	2	0.167	9	15	24	0	0	88	89	107	9	210	858	884	908	50	243	79	48	129	11	0	0.00%	24	7	70.83%	1	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
7	Hybrides	6	4	2	0	0	0	0	0	22	14	8	3	3	0	0	0	0	0	0	16	6	10	3	1	2	0	0	0	0	0	6	8	-2	8	0.667	22	33	55	0	0	88	89	107	9	205	858	884	908	50	207	58	50	149	32	9	28.13%	25	6	76.00%	2	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
8	Jardiniers	5	4	0	0	1	0	0	0	28	10	18	3	3	0	0	0	0	0	0	18	4	14	2	1	0	0	1	0	0	0	10	6	4	10	1.000	28	46	74	0	0	88	89	107	9	163	858	884	908	50	170	49	36	101	28	10	35.71%	19	4	78.95%	2	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
9	Leftovers	8	5	1	0	1	0	0	1	35	25	10	4	3	0	0	1	0	0	0	24	13	11	4	2	1	0	0	0	0	1	11	12	-1	13	0.813	35	59	94	0	0	88	89	107	9	252	858	884	908	50	288	98	64	187	48	14	29.17%	32	4	87.50%	0	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
10	Pirates	4	2	2	0	0	0	0	0	11	10	1	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	7	5	2	4	0.500	11	22	33	0	0	88	89	107	9	125	858	884	908	50	179	84	45	90	5	1	20.00%	16	3	81.25%	0	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
11	Requins	5	2	2	0	1	0	0	0	13	14	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	3	1	1	0	1	0	0	0	9	8	1	6	0.600	13	24	37	0	0	88	89	107	9	162	858	884	908	50	175	58	46	116	19	4	21.05%	23	4	82.61%	0	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
12	Royaux	5	3	1	0	0	0	1	0	18	18	0	3	2	1	0	0	0	0	0	10	14	-4	2	1	0	0	0	0	1	0	8	4	4	8	0.800	18	30	48	0	0	88	89	107	9	152	858	884	908	50	193	57	48	115	16	3	18.75%	24	3	87.50%	1	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
	Total	84	37	35	0	5	1	1	5	290	255	35	42	26	13	0	2	0	0	1	177	107	70	42	11	22	0	3	1	1	4	113	148	-35	92	0.548	290	508	798	3	2	88	89	107	9	2677	858	884	908	50	2981	1025	684	1922	293	76	25.94%	332	66	80.12%	13	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
14	Vagabond	6	2	4	0	0	0	0	0	13	15	-2	3	2	1	0	0	0	0	0	7	4	3	3	0	3	0	0	0	0	0	6	11	-5	4	0.333	13	25	38	0	0	88	89	107	9	174	858	884	908	50	213	67	38	130	26	2	7.69%	20	2	90.00%	1	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
15	Werewolves	6	1	5	0	0	0	0	0	18	26	-8	3	1	2	0	0	0	0	0	10	13	-3	3	0	3	0	0	0	0	0	8	13	-5	2	0.167	18	34	52	0	0	88	89	107	9	168	858	884	908	50	230	85	52	163	15	6	40.00%	27	4	85.19%	2	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
	_Since Last GM Reset	84	37	35	0	5	1	1	5	290	255	35	42	26	13	0	2	0	0	1	177	107	70	42	11	22	0	3	1	1	4	113	148	-35	92	0.548	290	508	798	3	2	88	89	107	9	2677	858	884	908	50	2981	1025	684	1922	293	76	25.94%	332	66	80.12%	13	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
	_Vs Conference	35	11	21	0	0	1	1	1	98	130	-32	17	8	9	0	0	0	0	0	54	58	-4	18	3	12	0	0	1	1	1	44	72	-28	26	0.371	98	169	267	3	0	88	89	107	9	1088	858	884	908	50	1267	445	307	804	106	27	25.47%	148	30	79.73%	5	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
	_Vs Division	20	3	12	0	0	0	0	0	69	49	20	10	2	4	0	0	0	0	0	45	21	24	10	1	8	0	0	0	0	0	24	28	-4	6	0.150	69	118	187	0	2	88	89	107	9	644	858	884	908	50	625	206	148	527	62	19	30.65%	75	13	82.67%	5	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614

			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	92	L1	290	508	798	2677	2981	1025	684	1922	3	2

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
84	37	35	5	1	1	5	290	255

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
42	26	13	2	0	0	1	177	107

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
42	11	22	3	1	1	4	113	148

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	4	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
293	76	25.94%	332	66	80.12%	13

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
858	884	908	50	88	89	107	9

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
851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%

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
1815	1143	2030	665	1232	614

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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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1 - 2019-10-06	4	Barracuda	0	Casse-Tete	9	L			Sommaire du Match
3 - 2019-10-08	13	Diabotins	1	Barracuda	2	W			Sommaire du Match
6 - 2019-10-11	21	Leftovers	1	Barracuda	3	W			Sommaire du Match
7 - 2019-10-12	29	Benchwarmers	3	Barracuda	16	W			Sommaire du Match
10 - 2019-10-15	41	Barracuda	4	Casse-Tete	2	W			Sommaire du Match
11 - 2019-10-16	44	Barracuda	3	Diabotins	2	W	X		Sommaire du Match
13 - 2019-10-18	49	Barracuda	4	Leftovers	3	W			Sommaire du Match
15 - 2019-10-20	58	Hybrides	2	Barracuda	4	W			Sommaire du Match
16 - 2019-10-21	64	Barracuda	4	Requins	3	W			Sommaire du Match
18 - 2019-10-23	72	Benchwarmers	1	Barracuda	12	W			Sommaire du Match
21 - 2019-10-26	82	Barracuda	3	Hybrides	4	L			Sommaire du Match
22 - 2019-10-27	85	Vagabond	2	Barracuda	5	W			Sommaire du Match
24 - 2019-10-29	93	Barracuda	4	Vagabond	5	L			Sommaire du Match
26 - 2019-10-31	101	Caribou	2	Barracuda	1	L			Sommaire du Match
27 - 2019-11-01	103	Barracuda	3	Casse-Tete	5	L			Sommaire du Match
29 - 2019-11-03	113	Barracuda	3	Hooligans	4	L			Sommaire du Match
31 - 2019-11-05	120	Benchwarmers	3	Barracuda	2	L	X	X	Sommaire du Match
32 - 2019-11-06	128	Barracuda	2	Hybrides	1	W			Sommaire du Match
34 - 2019-11-08	134	Royaux	2	Barracuda	3	W			Sommaire du Match
36 - 2019-11-10	145	Diabotins	0	Barracuda	2	W			Sommaire du Match
37 - 2019-11-11	151	Barracuda	2	Chevalier	3	L			Sommaire du Match
41 - 2019-11-15	160	Barracuda	2	Requins	1	W	X		Sommaire du Match
42 - 2019-11-16	166	Benchwarmers	3	Barracuda	5	W			Sommaire du Match
43 - 2019-11-17	174	Diabotins	0	Barracuda	13	W			Sommaire du Match
45 - 2019-11-19	183	Barracuda	6	Royaux	3	W			Sommaire du Match
47 - 2019-11-21	190	Chevalier	3	Barracuda	1	L			Sommaire du Match
49 - 2019-11-23	199	Royaux	2	Barracuda	4	W			Sommaire du Match
52 - 2019-11-26	212	Leftovers	9	Barracuda	10	W	X		Sommaire du Match
55 - 2019-11-29	221	Barracuda	7	Benchwarmers	5	W			Sommaire du Match
56 - 2019-11-30	227	Requins	1	Barracuda	3	W			Sommaire du Match
59 - 2019-12-03	237	Barracuda	2	Leftovers	4	L			Sommaire du Match
61 - 2019-12-05	243	Casse-Tete	4	Barracuda	2	L			Sommaire du Match
62 - 2019-12-06	251	Barracuda	2	Leftovers	3	L	X	X	Sommaire du Match
64 - 2019-12-08	258	Casse-Tete	2	Barracuda	0	L			Sommaire du Match
66 - 2019-12-10	267	Barracuda	1	Hooligans	4	L			Sommaire du Match
68 - 2019-12-12	274	Vagabond	1	Barracuda	0	L			Sommaire du Match
70 - 2019-12-14	283	Barracuda	1	Caribou	2	L	X	X	Sommaire du Match
71 - 2019-12-15	289	Hooligans	1	Barracuda	2	W	X		Sommaire du Match
73 - 2019-12-17	299	Barracuda	4	Jardiniers	3	W	X		Sommaire du Match
75 - 2019-12-19	303	Leftovers	2	Barracuda	6	W			Sommaire du Match
77 - 2019-12-21	311	Barracuda	1	Hooligans	4	L			Sommaire du Match
79 - 2019-12-23	317	Barracuda	3	Casse-Tete	4	L			Sommaire du Match
80 - 2019-12-24	323	Hybrides	2	Barracuda	4	W			Sommaire du Match
82 - 2019-12-26	332	Caribou	3	Barracuda	4	W			Sommaire du Match
85 - 2019-12-29	341	Barracuda	3	Diabotins	1	W			Sommaire du Match
86 - 2019-12-30	347	Jardiniers	1	Barracuda	6	W			Sommaire du Match
88 - 2020-01-01	355	Barracuda	6	Jardiniers	3	W			Sommaire du Match
89 - 2020-01-02	360	Barracuda	2	Pirates	3	L			Sommaire du Match
91 - 2020-01-04	369	Jardiniers	2	Barracuda	5	W			Sommaire du Match
93 - 2020-01-06	377	Barracuda	3	Chevalier	4	L			Sommaire du Match
95 - 2020-01-08	380	Pirates	4	Barracuda	2	L			Sommaire du Match
96 - 2020-01-09	386	Barracuda	2	Diabotins	1	W			Sommaire du Match
98 - 2020-01-11	397	Chevalier	4	Barracuda	3	L			Sommaire du Match
101 - 2020-01-14	403	Barracuda	1	Vagabond	3	L			Sommaire du Match
103 - 2020-01-16	412	Benchwarmers	2	Barracuda	9	W			Sommaire du Match
104 - 2020-01-17	418	Barracuda	2	Royaux	1	W	X	X	Sommaire du Match
107 - 2020-01-20	427	Werewolves	4	Barracuda	2	L			Sommaire du Match
108 - 2020-01-21	432	Barracuda	1	Werewolves	3	L			Sommaire du Match
110 - 2020-01-23	442	Hooligans	2	Barracuda	1	L			Sommaire du Match
114 - 2020-01-27	453	Casse-Tete	4	Barracuda	5	W			Sommaire du Match
115 - 2020-01-28	458	Barracuda	3	Requins	4	L			Sommaire du Match
117 - 2020-01-30	468	Jardiniers	1	Barracuda	7	W			Sommaire du Match
120 - 2020-02-02	478	Barracuda	1	Vagabond	3	L			Sommaire du Match
121 - 2020-02-03	484	Hybrides	2	Barracuda	8	W			Sommaire du Match
122 - 2020-02-04	492	Barracuda	1	Hooligans	6	L			Sommaire du Match
125 - 2020-02-07	498	Caribou	3	Barracuda	2	L			Sommaire du Match
126 - 2020-02-08	504	Barracuda	2	Caribou	3	L	X		Sommaire du Match
129 - 2020-02-11	512	Barracuda	4	Werewolves	5	L			Sommaire du Match
130 - 2020-02-12	516	Requins	5	Barracuda	1	L			Sommaire du Match
134 - 2020-02-16	528	Barracuda	2	Diabotins	3	L	X	X	Sommaire du Match
135 - 2020-02-17	533	Royaux	10	Barracuda	3	L			Sommaire du Match
138 - 2020-02-20	543	Diabotins	1	Barracuda	2	W			Sommaire du Match
140 - 2020-02-22	551	Barracuda	3	Casse-Tete	10	L			Sommaire du Match
141 - 2020-02-23	556	Leftovers	1	Barracuda	5	W			Sommaire du Match
142 - 2020-02-24	561	Barracuda	1	Hybrides	3	L			Sommaire du Match
145 - 2020-02-27	572	Barracuda	5	Pirates	2	W			Sommaire du Match
146 - 2020-02-28	579	Werewolves	7	Barracuda	5	L			Sommaire du Match
149 - 2020-03-02	588	Pirates	1	Barracuda	2	W			Sommaire du Match
150 - 2020-03-03	594	Barracuda	3	Leftovers	2	W			Sommaire du Match
153 - 2020-03-06	603	Vagabond	1	Barracuda	2	W			Sommaire du Match
154 - 2020-03-07	605	Barracuda	3	Werewolves	5	L			Sommaire du Match
159 - 2020-03-12	619	Werewolves	2	Barracuda	3	W			Sommaire du Match
160 - 2020-03-13	621	Barracuda	3	Benchwarmers	4	L	X	X	Sommaire du Match
162 - 2020-03-15	628	Barracuda	1	Casse-Tete	5	L			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
3,199,891$	4,225,251$	3,551,617$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
25,922$	3,199,891$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	25,922$	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
2019	84	37	35	0	5	1	1	5	290	255	35	42	26	13	0	2	0	0	1	177	107	70	42	11	22	0	3	1	1	4	113	148	-35	92	290	508	798	3	2	88	89	107	9	2677	858	884	908	50	2981	1025	684	1922	293	76	25.94%	332	66	80.12%	13	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614
Total Saison Régulière	84	37	35	0	5	1	1	5	290	255	35	42	26	13	0	2	0	0	1	177	107	70	42	11	22	0	3	1	1	4	113	148	-35	92	290	508	798	3	2	88	89	107	9	2677	858	884	908	50	2981	1025	684	1922	293	76	25.94%	332	66	80.12%	13	851	1787	47.62%	874	1924	45.43%	526	1113	47.26%	1815	1143	2030	665	1232	614