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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 Calvert	0		X			100.00	63	47	62	42	51	63	59	70	45	82	81	68	71	57	56	0	46	79	0
2	Brendan Gaunce	0	X				100.00	80	39	66	53	76	53	67	63	64	78	81	69	62	48	48	0	50	77	0
3	Ty Rattie	0			X		100.00	55	34	74	42	38	67	86	65	30	75	80	71	63	53	47	0	50	77	0
4	Ross Johnston	0		X			100.00	86	58	30	57	94	42	76	61	34	74	76	72	64	41	46	0	50	75	0
5	Ryan Donato (R)	0	X				100.00	43	31	86	39	34	66	80	61	42	73	80	64	76	33	34	0	50	74	0
6	Maxim Mamin (R)	0	X	X			100.00	85	41	64	53	55	48	78	61	31	73	80	66	64	44	38	0	50	73	0
7	Taylor Leier	0		X			100.00	39	36	73	50	34	47	81	62	35	79	80	53	62	46	41	0	50	71	0
8	Lucas Wallmark	0	X				100.00	81	23	70	59	32	44	74	59	66	71	78	62	65	47	39	0	50	70	0
9	Henrik Haapala (R)	0		X			100.00	52	28	89	57	27	63	77	57	31	69	70	63	64	48	43	0	50	70	0
10	Dominic Turgeon	0	X				100.00	45	33	68	69	60	41	77	57	37	68	71	62	65	44	41	0	50	68	0
11	Shane Gersich	0		X			100.00	41	30	92	70	31	33	79	57	31	69	71	53	65	41	44	0	50	64	0
12	Giovanni Fiore	0		X			100.00	26	33	84	67	49	34	78	56	31	67	70	51	65	39	34	0	50	63	0
13	Martin Necas (R)	0	X				100.00	26	31	94	68	29	29	80	56	31	67	69	53	65	34	35	0	50	62	0
14	Adam Pelech	0				X	100.00	64	38	69	47	77	67	71	83	26	83	72	82	62	46	44	0	65	84	0
15	Matt Benning	0				X	100.00	82	40	63	44	65	62	77	84	25	83	73	72	61	41	35	0	21	82	0
16	Casey Nelson	0				X	100.00	52	28	73	46	46	65	84	82	30	80	72	68	63	41	34	0	50	80	0
17	Ethan Bear (R)	0				X	100.00	47	33	65	47	59	67	77	74	30	74	68	62	64	41	38	0	50	77	0
18	Zach Whitecloud	0				X	100.00	26	30	86	59	67	60	80	69	31	72	65	56	65	28	27	0	50	72	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	55	35	73	54	51	53	77	65	36	74	74	64	65	43	40	0	49	73

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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 Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Laurent Brossoit	100.00	83	92	68	80	84	86	88	86	89	83	72	56	74	0	50	86	0
2	Spencer Martin	100.00	80	88	67	81	80	81	83	84	84	68	71	33	52	0	50	80	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	82	90	68	81	82	84	86	85	87	76	72	45	63	0	50	83

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

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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
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#	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	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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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	Link
Adam Pelech	Hybrides (LYC)	D	24	1994-08-16	No	217 Lbs	191 CM	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	1,600,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Brendan Gaunce	Hybrides (LYC)	C	24	1994-03-25	No	217 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Casey Nelson	Hybrides (LYC)	D	26	1992-07-18	No	185 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Dominic Turgeon	Hybrides (LYC)	C	22	1996-02-25	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	919,167$	0$	0$	No	Lien
Ethan Bear	Hybrides (LYC)	D	21	1997-06-26	Yes	209 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	773,333$	0$	0$	No	Lien
Giovanni Fiore	Hybrides (LYC)	LW	22	1996-08-13	No	193 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	701,667$	0$	0$	No	Lien
Henrik Haapala	Hybrides (LYC)	LW	24	1994-02-28	Yes	165 Lbs	175 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,350,000$	0$	0$	No	Lien
Laurent Brossoit	Hybrides (LYC)	G	25	1993-03-23	No	204 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Lucas Wallmark	Hybrides (LYC)	C	23	1995-09-05	No	176 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	675,000$	0$	0$	No	Lien
Martin Necas	Hybrides (LYC)	C	19	1999-01-15	Yes	167 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,462,500$	0$	0$	No	Lien
Matt Benning	Hybrides (LYC)	D	24	1994-05-25	No	204 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,900,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Matt Calvert	Hybrides (LYC)	LW	28	1989-12-24	No	186 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	2,200,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Maxim Mamin	Hybrides (LYC)	C/LW	23	1995-01-13	Yes	191 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Ross Johnston	Hybrides (LYC)	LW	24	1994-02-18	No	235 Lbs	196 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	666,667$	0$	0$	No	Lien
Ryan Donato	Hybrides (LYC)	C	22	1996-04-09	Yes	181 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,350,000$	0$	0$	No	Lien
Shane Gersich	Hybrides (LYC)	LW	22	1996-07-10	No	175 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Spencer Martin	Hybrides (LYC)	G	23	1995-06-08	No	210 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Taylor Leier	Hybrides (LYC)	LW	24	1994-02-15	No	180 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	806,588$	0$	0$	No	Lien
Ty Rattie	Hybrides (LYC)	RW	25	1993-02-05	No	184 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Zach Whitecloud	Hybrides (LYC)	D	21	1996-11-28	No	209 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,666$	0$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
20	23.30	194 Lbs	185 CM	1.35	1,062,329$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Calvert	Brendan Gaunce	Ty Rattie	40	1	2	2
2	Ross Johnston	Ryan Donato	Matt Calvert	30	1	2	2
3	Taylor Leier	Maxim Mamin	Ty Rattie	20	1	2	2
4	Henrik Haapala	Lucas Wallmark	Brendan Gaunce	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Pelech	Matt Benning	40	1	2	2
2	Casey Nelson	Ethan Bear	30	1	2	2
3	Zach Whitecloud	Adam Pelech	20	1	2	2
4	Matt Benning	Casey Nelson	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Calvert	Brendan Gaunce	Ty Rattie	60	1	2	2
2	Ross Johnston	Ryan Donato	Matt Calvert	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Pelech	Matt Benning	60	1	2	2
2	Casey Nelson	Ethan Bear	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Calvert	Ty Rattie	60	1	2	2
2	Brendan Gaunce	Ross Johnston	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Pelech	Matt Benning	60	1	2	2
2	Casey Nelson	Ethan Bear	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Calvert	60	1	2	2	Adam Pelech	Matt Benning	60	1	2	2
2	Ty Rattie	40	1	2	2	Casey Nelson	Ethan Bear	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Calvert	Ty Rattie	60	1	2	2
2	Brendan Gaunce	Ross Johnston	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Pelech	Matt Benning	60	1	2	2
2	Casey Nelson	Ethan Bear	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Matt Calvert	Brendan Gaunce	Ty Rattie	Adam Pelech	Matt Benning

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Matt Calvert	Brendan Gaunce	Ty Rattie	Adam Pelech	Matt Benning

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Dominic Turgeon, Shane Gersich, Giovanni Fiore	Dominic Turgeon, Shane Gersich	Giovanni Fiore

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Zach Whitecloud, Ethan Bear, Adam Pelech	Zach Whitecloud	Ethan Bear, Adam Pelech

Tirs de Pénalité
Matt Calvert, Ty Rattie, Brendan Gaunce, Ross Johnston, Ryan Donato

Gardien
#1 : Laurent Brossoit, #2 : Spencer Martin

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

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

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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

	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
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0

			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
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	0	0	0	0

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
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0

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
0	0	0	0	0	0	0	0

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
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%

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
0	0	0	0	0	0

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

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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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	RI	Lien

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	0.00%	0.00%
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
41	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
0$	2,124,660$	1,366,757$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	0$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	0$	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
Saison Régulière
2016	84	45	22	0	3	2	10	2	435	155	280	42	22	11	0	2	1	5	1	245	73	172	42	23	11	0	1	1	5	1	190	82	108	90	435	756	1191	1	5	142	141	139	19	2544	836	818	845	107	2429	824	872	1557	291	71	24.40%	312	48	84.62%	18	953	1610	59.19%	964	1692	56.97%	675	1174	57.50%	1984	1277	1814	681	1309	672
2017	84	44	23	0	5	3	8	1	327	176	151	42	27	6	0	2	0	7	0	175	71	104	42	17	17	0	3	3	1	1	152	105	47	88	327	574	901	0	5	116	104	94	14	2567	857	838	828	72	2313	818	609	1721	286	61	21.33%	303	50	83.50%	11	867	1721	50.38%	784	1634	47.98%	565	1086	52.03%	1987	1281	1805	686	1308	667
2018	82	33	31	0	5	6	4	3	375	248	127	41	23	8	0	2	4	3	1	204	102	102	41	10	23	0	3	2	1	2	171	146	25	66	375	649	1024	0	0	146	125	95	12	2740	918	940	851	54	2706	942	744	1559	285	43	15.09%	353	77	78.19%	12	957	1791	53.43%	889	1809	49.14%	641	1188	53.96%	1948	1236	1729	663	1302	681
Total Saison Régulière	250	122	76	0	13	11	22	6	1137	579	558	125	72	25	0	6	5	15	2	624	246	378	125	50	51	0	7	6	7	4	513	333	180	244	1137	1979	3116	1	10	404	370	328	45	7851	2611	2596	2524	233	7448	2584	2225	4837	862	175	20.30%	968	175	81.92%	41	2777	5122	54.22%	2637	5135	51.35%	1881	3448	54.55%	5920	3795	5349	2030	3921	2021
Séries
2016	12	7	5	0	0	0	0	0	28	28	0	7	5	2	0	0	0	0	0	20	16	4	5	2	3	0	0	0	0	0	8	12	-4	14	28	47	75	0	0	7	10	8	3	360	118	101	117	24	377	130	100	216	37	10	27.03%	45	6	86.67%	0	158	273	57.88%	133	262	50.76%	92	141	65.25%	284	178	283	97	191	103
2017	9	5	4	0	0	0	0	0	22	19	3	5	2	3	0	0	0	0	0	11	11	0	4	3	1	0	0	0	0	0	11	8	3	10	22	39	61	0	1	5	9	7	1	271	95	70	94	12	257	90	89	197	42	11	26.19%	37	6	83.78%	1	92	193	47.67%	108	180	60.00%	50	108	46.30%	209	129	205	75	142	72
2018	6	2	4	0	0	0	0	0	16	21	-5	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	9	12	-3	4	16	27	43	0	0	6	6	4	0	194	64	67	63	0	231	71	53	101	24	6	25.00%	24	5	79.17%	0	55	124	44.35%	74	155	47.74%	33	76	43.42%	124	74	139	53	96	47
Total Séries	27	14	13	0	0	0	0	0	66	68	-2	15	8	7	0	0	0	0	0	38	36	2	12	6	6	0	0	0	0	0	28	32	-4	28	66	113	179	0	1	18	25	19	4	825	277	238	274	36	865	291	242	514	103	27	26.21%	106	17	83.96%	1	305	590	51.69%	315	597	52.76%	175	325	53.85%	618	381	628	226	430	224