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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	Christian Fischer	0			X		100.00	70	34	76	24	71	64	84	73	37	82	84	66	63	39	33	0	50	81	0
2	Nicolas Deslauriers	0		X			100.00	95	51	52	39	81	47	78	66	36	78	82	68	55	54	52	0	50	78	0
3	Ivan Barbashev	0	X				100.00	71	39	83	42	40	56	89	70	65	81	80	63	63	45	42	0	50	78	0
4	Nick Shore	0	X				100.00	58	35	67	41	56	63	76	64	82	81	79	68	61	49	41	0	50	78	0
5	Daniel Carr	0		X			100.00	53	34	69	37	52	53	79	70	36	83	81	65	63	46	40	0	50	77	0
6	Dylan Strome	0	X				100.00	38	33	67	38	61	60	78	62	79	78	80	74	64	43	39	0	50	77	0
7	Logan Shaw	0			X		100.00	79	38	79	48	73	51	82	63	63	80	81	66	66	50	41	0	50	77	0
8	Alan Quine	0	X				100.00	74	34	73	45	62	56	67	64	74	82	77	61	68	49	40	0	50	76	0
9	Michael Chaput	0	X				100.00	74	45	56	54	72	49	84	61	76	77	79	59	62	53	49	0	50	76	0
10	Luke Kunin (R)	0	X				100.00	82	41	53	55	47	60	65	60	49	73	80	69	65	36	46	0	50	74	0
11	Owen Tippett (R)	0			X		100.00	39	31	87	55	52	51	80	59	31	69	78	57	64	32	30	0	50	69	0
12	Henrik Borgstrom (R)	0	X				100.00	33	31	94	60	44	58	81	58	41	68	76	56	65	34	34	0	50	69	0
13	Scott Mayfield	0				X	100.00	73	51	48	47	90	61	76	84	29	83	73	69	63	44	42	0	50	83	0
14	Markus Nutivaara	0				X	100.00	46	27	77	45	50	55	74	87	26	83	75	71	61	44	36	0	50	81	0
15	Xavier Ouellet	0				X	100.00	54	40	69	48	48	56	90	82	31	81	72	70	61	51	48	0	50	80	0
16	MacKenzie Weegar	0				X	100.00	81	49	58	47	74	53	86	81	29	79	71	68	63	43	42	0	50	79	0
17	Petteri Lindbohm	0				X	100.00	58	47	54	59	69	47	76	69	31	72	66	54	63	45	42	0	50	71	0
18	Mitch Reinke	0				X	100.00	26	30	94	57	33	47	80	69	31	72	65	54	65	32	33	0	50	68	0
Rayé
1	Nicolas Kerdiles	0		X			100.00	69	33	75	65	63	30	29	56	31	68	69	52	65	41	38	0	50	62	0
2	Trevor Carrick	0				X	100.00	56	50	56	61	57	28	75	69	31	72	65	53	64	45	45	0	50	66	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	61	39	69	48	60	52	76	68	45	77	76	63	63	44	41	0	50	75

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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	Maxime Lagace	100.00	83	91	71	78	82	86	85	85	88	61	72	32	42	0	47	81	0
2	Eric Comrie	100.00	80	88	66	76	81	82	88	84	85	68	70	39	57	0	50	81	0
Rayé
1	Pheonix Copley	100.00	80	86	65	80	80	80	84	84	84	68	71	33	63	0	50	80	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	81	88	67	78	81	83	86	84	86	66	71	35	54	0	49	81

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Mike Yeo	70	70	70	70	70	70	70	CAN	45	3	450,000$

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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	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Christian Fischer	Royaux (KLA)	RW	37	27	41	68	51	4	0	46	16	114	48	81	23.68%	9	652	17.63	6	8	14	20	125	0	1	1	0	17	1	0	39.68%	63	21	10	0	2	2.09	0	0	0	0	0	2	1	4
2	Markus Nutivaara	Royaux (KLA)	D	37	16	51	67	31	20	0	18	68	135	47	54	11.85%	67	995	26.91	5	17	22	38	142	3	2	5	10	198	0	0	0.00%	0	28	21	0	0	1.35	0	0	0	0	0	0	2	3
3	Logan Shaw	Royaux (KLA)	RW	37	29	32	61	33	6	0	53	52	133	22	64	21.80%	22	737	19.93	4	6	10	26	110	5	1	6	18	202	2	0	63.41%	41	39	12	0	3	1.65	0	0	0	0	0	3	4	1
4	Dylan Strome	Royaux (KLA)	C	37	31	28	59	35	18	0	12	61	109	37	63	28.44%	26	755	20.41	9	7	16	30	131	1	2	3	2	72	2	3	60.67%	801	9	5	0	4	1.56	0	1	0	0	0	0	1	5
5	Ivan Barbashev	Royaux (KLA)	C	37	25	28	53	25	4	0	48	39	122	35	79	20.49%	15	587	15.89	5	6	11	26	105	0	0	0	0	0	2	1	52.76%	489	26	5	1	3	1.80	0	0	0	0	0	1	1	4
6	Daniel Carr	Royaux (KLA)	LW	37	14	30	44	25	8	0	38	49	119	37	70	11.76%	17	579	15.66	1	2	3	11	51	0	1	1	0	22	1	0	51.72%	29	18	13	0	2	1.52	0	0	0	0	0	0	3	1
7	Luke Kunin	Royaux (KLA)	C	38	14	29	43	41	48	10	69	37	116	23	57	12.07%	15	479	12.61	0	5	5	10	44	0	0	0	0	1	3	0	49.53%	321	30	5	0	1	1.79	0	0	0	1	1	1	0	1
8	Henrik Borgstrom	Royaux (KLA)	C	39	15	21	36	5	0	0	9	49	97	35	67	15.46%	26	827	21.22	3	5	8	14	68	0	0	0	0	63	1	1	39.92%	486	54	7	0	1	0.87	1	5	0	0	0	2	0	1
9	Scott Mayfield	Royaux (KLA)	D	37	5	30	35	35	75	5	95	74	80	33	20	6.25%	51	852	23.03	0	2	2	13	101	0	6	6	7	141	0	0	0.00%	0	9	24	0	0	0.82	0	0	1	0	0	0	0	2
10	Nicolas Deslauriers	Royaux (KLA)	LW	37	17	13	30	19	36	0	62	37	84	22	46	20.24%	11	378	10.22	0	0	0	0	0	1	1	2	3	30	2	0	30.77%	13	16	9	0	2	1.59	0	0	0	0	0	2	0	0
11	MacKenzie Weegar	Royaux (KLA)	D	37	5	16	21	18	62	0	75	55	41	17	23	12.20%	58	820	22.19	1	4	5	8	104	1	2	3	1	140	1	0	0.00%	0	10	18	0	0	0.51	0	0	0	0	0	0	0	0
12	Owen Tippett	Royaux (KLA)	RW	37	6	15	21	16	4	0	4	15	69	15	46	8.70%	7	417	11.28	0	0	0	0	4	0	0	0	0	0	0	0	35.71%	14	21	3	0	0	1.01	0	1	0	0	0	0	0	0
13	Michael Chaput	Royaux (KLA)	C	37	7	12	19	3	22	0	46	52	55	23	60	12.73%	12	547	14.79	0	0	0	0	1	0	4	4	8	219	1	0	60.76%	502	21	6	0	0	0.69	0	0	0	0	0	0	0	0
14	Xavier Ouellet	Royaux (KLA)	D	37	3	15	18	18	14	0	25	54	66	36	36	4.55%	49	778	21.04	0	4	4	22	141	0	1	1	7	112	1	0	0.00%	0	5	23	0	0	0.46	0	0	0	0	0	1	0	0
15	Nick Shore	Royaux (KLA)	C	32	4	9	13	16	2	0	18	20	30	10	16	13.33%	5	279	8.75	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	14.29%	7	5	6	0	0	0.93	0	0	0	0	0	0	0	0
16	Alan Quine	Royaux (KLA)	C	37	2	7	9	-4	10	0	37	22	27	16	26	7.41%	9	362	9.79	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	14	9	3	0	0	0.50	0	0	0	0	0	0	0	0
17	Mitch Reinke	Royaux (KLA)	D	28	1	4	5	31	0	0	1	16	16	3	6	6.25%	8	385	13.75	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	6	0	0	0.26	0	0	0	0	0	0	0	0
18	Petteri Lindbohm	Royaux (KLA)	D	37	0	4	4	32	36	0	32	15	24	11	5	0.00%	21	521	14.10	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	0	0	0.00%	0	1	18	0	0	0.15	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Nicolas Kerdiles	Royaux (KLA)	LW	4	0	1	1	-1	0	0	3	1	2	2	2	0.00%	0	34	8.50	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	33.33%	3	1	1	0	0	0.59	0	0	0	0	0	0	0	0
20	Trevor Carrick	Royaux (KLA)	D	8	0	1	1	1	4	0	4	3	2	0	2	0.00%	4	105	13.24	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	4	0	0	0.19	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				667	221	387	608	430	373	15	695	735	1441	472	823	15.34%	432	11097	16.64	34	66	100	218	1132	11	21	32	56	1226	18	5	53.40%	2783	323	199	1	18	1.10	1	7	1	1	1	12	12	22

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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
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2
1	Maxime Lagace	Royaux (KLA)	16	12	3	1	0.911	2.56	961	0	2	41	462	245	0.000	0	16	23	3	1
2	Eric Comrie	Royaux (KLA)	17	8	8	1	0.873	4.62	975	2	0	75	589	304	0.000	0	17	20	0	1
3	Pheonix Copley	Royaux (KLA)	6	1	2	1	0.860	3.31	290	0	0	16	114	68	0.500	2	4	16	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			39	21	13	3	0.887	3.56	2227	2	2	132	1165	617	0.000	2	37	59	3	2

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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	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
Alan Quine	Royaux (KLA)	C	25	1993-02-25	No	203 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Christian Fischer	Royaux (KLA)	RW	21	1997-04-15	No	214 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,106,667$	0$	0$	No	Lien
Daniel Carr	Royaux (KLA)	LW	26	1991-11-01	No	193 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Dylan Strome	Royaux (KLA)	C	21	1997-03-07	No	200 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	3,369,167$	0$	0$	No	Lien
Eric Comrie	Royaux (KLA)	G	23	1995-07-06	No	175 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	902,500$	0$	0$	No	Lien
Henrik Borgstrom	Royaux (KLA)	C	21	1997-08-06	Yes	185 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,666$	0$	0$	No	Lien
Ivan Barbashev	Royaux (KLA)	C	22	1995-12-14	No	187 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Logan Shaw	Royaux (KLA)	RW	25	1992-10-05	No	208 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Luke Kunin	Royaux (KLA)	C	20	1997-12-04	Yes	193 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,425,000$	0$	0$	No	Lien
MacKenzie Weegar	Royaux (KLA)	D	24	1994-01-07	No	212 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Markus Nutivaara	Royaux (KLA)	D	24	1994-06-06	No	191 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Maxime Lagace	Royaux (KLA)	G	25	1993-01-12	No	190 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Michael Chaput	Royaux (KLA)	C	26	1992-04-09	No	204 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien
Mitch Reinke	Royaux (KLA)	D	22	1996-02-04	No	181 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Nick Shore	Royaux (KLA)	C	25	1992-09-26	No	195 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Nicolas Deslauriers	Royaux (KLA)	LW	27	1991-02-22	No	215 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Nicolas Kerdiles	Royaux (KLA)	LW	24	1994-01-11	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Owen Tippett	Royaux (KLA)	RW	19	1999-02-16	Yes	200 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,658,333$	0$	0$	No	Lien
Petteri Lindbohm	Royaux (KLA)	D	25	1993-09-23	No	198 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Pheonix Copley	Royaux (KLA)	G	26	1992-01-18	No	200 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Scott Mayfield	Royaux (KLA)	D	25	1992-10-14	No	227 Lbs	193 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	625,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Trevor Carrick	Royaux (KLA)	D	24	1994-07-04	No	186 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	670,000$	0$	0$	No	Lien
Xavier Ouellet	Royaux (KLA)	D	25	1993-07-29	No	185 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,250,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	23.70	197 Lbs	188 CM	1.52	997,246$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Daniel Carr	Dylan Strome	Christian Fischer	40	1	2	2
2	Ivan Barbashev	Henrik Borgstrom	Logan Shaw	30	1	2	2
3	Nicolas Deslauriers	Luke Kunin	Owen Tippett	20	1	2	2
4	Nick Shore	Michael Chaput	Alan Quine	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Scott Mayfield	40	1	2	2
2	Xavier Ouellet	MacKenzie Weegar	30	1	2	2
3	Petteri Lindbohm	Mitch Reinke	20	1	2	2
4	Markus Nutivaara	MacKenzie Weegar	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Luke Kunin	Dylan Strome	Christian Fischer	60	1	2	2
2	Daniel Carr	Henrik Borgstrom	Logan Shaw	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Xavier Ouellet	Markus Nutivaara	60	1	2	2
2	Scott Mayfield	MacKenzie Weegar	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Michael Chaput	Logan Shaw	60	1	2	2
2	Michael Chaput	Nicolas Deslauriers	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Scott Mayfield	60	1	2	2
2	Xavier Ouellet	MacKenzie Weegar	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Michael Chaput	60	1	2	2	Markus Nutivaara	Scott Mayfield	60	1	2	2
2	Michael Chaput	40	1	2	2	Xavier Ouellet	MacKenzie Weegar	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Dylan Strome	Christian Fischer	60	1	2	2
2	Luke Kunin	Logan Shaw	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Markus Nutivaara	Scott Mayfield	60	1	2	2
2	Xavier Ouellet	MacKenzie Weegar	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Daniel Carr	Dylan Strome	Logan Shaw	Scott Mayfield	Markus Nutivaara

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Nicolas Deslauriers	Ivan Barbashev	Logan Shaw	Markus Nutivaara	MacKenzie Weegar

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Logan Shaw, Dylan Strome, Michael Chaput	Owen Tippett, Dylan Strome	Michael Chaput

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
MacKenzie Weegar, Markus Nutivaara, Scott Mayfield	Scott Mayfield	MacKenzie Weegar, Markus Nutivaara

Tirs de Pénalité
Dylan Strome, Christian Fischer, Luke Kunin, Owen Tippett, Daniel Carr

Gardien
#1 : Maxime Lagace, #2 : Eric Comrie

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

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

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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	Barbarians	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	1	2	0	0	93	80	44	2	28	529	468	449	10	29	12	12	18	0	0	0.00%	6	0	100.00%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
2	Barracuda	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	4	8	12	0	0	93	80	44	2	80	529	468	449	10	55	16	18	43	16	2	12.50%	8	1	87.50%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
3	Benchwarmers	2	0	1	0	0	1	0	0	4	9	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	0	1	0	0	4	9	-5	1	0.250	4	7	11	0	0	93	80	44	2	70	529	468	449	10	77	24	22	36	11	1	9.09%	11	3	72.73%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
4	Caribou	1	1	0	0	0	0	0	0	12	6	6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	12	6	6	2	1.000	12	23	35	0	0	93	80	44	2	51	529	468	449	10	33	8	14	18	8	5	62.50%	7	1	85.71%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
5	Casse-Tete	3	0	2	0	0	1	0	0	12	19	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	9	15	-6	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0.167	12	21	33	0	0	93	80	44	2	108	529	468	449	10	110	40	32	60	12	5	41.67%	16	4	75.00%	1	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
6	Chevalier	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	5	8	0	0	93	80	44	2	37	529	468	449	10	36	5	12	17	2	0	0.00%	6	1	83.33%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
7	Diabotins	4	2	1	0	0	0	0	1	22	10	12	2	1	1	0	0	0	0	0	14	5	9	2	1	0	0	0	0	0	1	8	5	3	5	0.625	22	40	62	0	1	93	80	44	2	180	529	468	449	10	95	26	45	96	17	5	29.41%	20	5	75.00%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
8	Evil Saints	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	2	3	5	0	0	93	80	44	2	33	529	468	449	10	38	15	10	15	4	1	25.00%	5	0	100.00%	1	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
9	Giants	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	1.000	4	8	12	0	0	93	80	44	2	35	529	468	449	10	41	7	16	22	6	1	16.67%	8	2	75.00%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
10	Hooligans	3	2	1	0	0	0	0	0	14	13	1	3	2	1	0	0	0	0	0	14	13	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	0.667	14	26	40	0	0	93	80	44	2	127	529	468	449	10	112	47	42	51	10	2	20.00%	21	6	71.43%	2	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
11	Hybrides	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	0	93	80	44	2	40	529	468	449	10	29	11	4	30	7	2	28.57%	2	1	50.00%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
12	Jardiniers	2	0	1	0	1	0	0	0	9	9	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	1	0	0	0	9	9	0	2	0.500	9	16	25	0	0	93	80	44	2	76	529	468	449	10	66	28	24	42	14	3	21.43%	12	3	75.00%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
13	Leftovers	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.500	8	16	24	0	0	93	80	44	2	64	529	468	449	10	71	24	24	41	12	3	25.00%	12	3	75.00%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
14	Pirates	3	3	0	0	0	0	0	0	11	6	5	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	6	1.000	11	20	31	0	0	93	80	44	2	121	529	468	449	10	82	34	28	78	10	2	20.00%	14	3	78.57%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
15	Remparts	2	2	0	0	0	0	0	0	78	2	76	2	2	0	0	0	0	0	0	78	2	76	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	78	142	220	0	0	93	80	44	2	108	529	468	449	10	31	12	18	41	1	1	100.00%	9	0	100.00%	5	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
16	Requins	2	0	1	0	1	0	0	0	7	11	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	1	0	0	0	7	11	-4	2	0.500	7	12	19	0	0	93	80	44	2	72	529	468	449	10	69	27	12	39	10	0	0.00%	5	1	80.00%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
17	St Johns	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	9	16	25	0	0	93	80	44	2	78	529	468	449	10	70	29	12	34	8	2	25.00%	6	0	100.00%	2	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
	Total	37	19	13	0	2	2	0	1	219	133	86	19	12	7	0	0	0	0	0	154	65	89	18	7	6	0	2	2	0	1	65	68	-3	45	0.608	219	400	619	0	2	93	80	44	2	1453	529	468	449	10	1165	404	381	753	164	41	25.00%	186	38	79.57%	11	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
19	Werewolves	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	7	14	21	0	0	93	80	44	2	80	529	468	449	10	74	20	20	35	13	4	30.77%	10	3	70.00%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
20	Zombie	2	2	0	0	0	0	0	0	7	1	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	4	1.000	7	13	20	0	1	93	80	44	2	65	529	468	449	10	47	19	16	37	3	2	66.67%	8	1	87.50%	0	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
	_Since Last GM Reset	37	19	13	0	2	2	0	1	219	133	86	19	12	7	0	0	0	0	0	154	65	89	18	7	6	0	2	2	0	1	65	68	-3	45	0.608	219	400	619	0	2	93	80	44	2	1453	529	468	449	10	1165	404	381	753	164	41	25.00%	186	38	79.57%	11	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
	_Vs Conference	14	6	7	0	0	1	0	0	53	56	-3	7	3	4	0	0	0	0	0	27	30	-3	7	3	3	0	0	1	0	0	26	26	0	13	0.464	53	97	150	0	1	93	80	44	2	522	529	468	449	10	451	146	138	273	65	21	32.31%	68	12	82.35%	2	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
	_Vs Division	9	3	1	0	0	0	0	0	41	38	3	4	2	0	0	0	0	0	0	19	15	4	5	1	1	0	0	0	0	0	22	23	-1	6	0.333	41	75	116	0	0	93	80	44	2	359	529	468	449	10	330	123	100	154	41	11	26.83%	50	10	80.00%	5	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291

			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
37	45	L1	219	400	619	1453	1165	404	381	753	0	2

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
37	19	13	2	2	0	1	219	133

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
19	12	7	0	0	0	0	154	65

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	7	6	2	2	0	1	65	68

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	2	0	1	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
164	41	25.00%	186	38	79.57%	11

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
529	468	449	10	93	80	44	2

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
487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%

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
904	590	755	301	568	291

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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
2 - 2018-10-02	6	Hooligans	3	Royaux	4	W			Sommaire du Match
3 - 2018-10-03	11	Royaux	12	Caribou	6	W			Sommaire du Match
5 - 2018-10-05	23	Royaux	2	Evil Saints	5	L			Sommaire du Match
7 - 2018-10-07	34	Royaux	3	Casse-Tete	4	L	X		Sommaire du Match
9 - 2018-10-09	40	Chevalier	2	Royaux	3	W			Sommaire du Match
12 - 2018-10-12	56	Hybrides	4	Royaux	5	W			Sommaire du Match
14 - 2018-10-14	65	Casse-Tete	10	Royaux	5	L			Sommaire du Match
17 - 2018-10-17	78	Royaux	1	Benchwarmers	5	L			Sommaire du Match
19 - 2018-10-19	89	Barbarians	2	Royaux	1	L			Sommaire du Match
20 - 2018-10-20	101	Diabotins	3	Royaux	1	L			Sommaire du Match
23 - 2018-10-23	111	Royaux	3	Jardiniers	4	L			Sommaire du Match
24 - 2018-10-24	123	Remparts	1	Royaux	44	W			Sommaire du Match
27 - 2018-10-27	136	Royaux	4	Diabotins	5	L	X	X	Sommaire du Match
28 - 2018-10-28	141	Leftovers	6	Royaux	3	L			Sommaire du Match
30 - 2018-10-30	154	Royaux	4	Giants	3	W			Sommaire du Match
32 - 2018-11-01	163	Hooligans	4	Royaux	1	L			Sommaire du Match
33 - 2018-11-02	173	Royaux	2	Werewolves	6	L			Sommaire du Match
35 - 2018-11-04	183	Werewolves	6	Royaux	5	L			Sommaire du Match
39 - 2018-11-08	195	Royaux	6	Jardiniers	5	W	X		Sommaire du Match
40 - 2018-11-09	204	Hooligans	6	Royaux	9	W			Sommaire du Match
43 - 2018-11-12	219	Royaux	3	Zombie	0	W			Sommaire du Match
45 - 2018-11-14	225	Pirates	2	Royaux	4	W			Sommaire du Match
47 - 2018-11-16	235	Royaux	4	St Johns	3	W			Sommaire du Match
49 - 2018-11-18	245	St Johns	2	Royaux	5	W			Sommaire du Match
51 - 2018-11-20	254	Royaux	3	Pirates	2	W			Sommaire du Match
52 - 2018-11-21	263	Casse-Tete	5	Royaux	4	L			Sommaire du Match
54 - 2018-11-23	274	Royaux	2	Barracuda	1	W			Sommaire du Match
56 - 2018-11-25	284	Diabotins	2	Royaux	13	W			Sommaire du Match
59 - 2018-11-28	301	Remparts	1	Royaux	34	W			Sommaire du Match
61 - 2018-11-30	308	Royaux	3	Benchwarmers	4	L	X		Sommaire du Match
63 - 2018-12-02	317	Royaux	2	Requins	7	L			Sommaire du Match
64 - 2018-12-03	326	Pirates	2	Royaux	4	W			Sommaire du Match
67 - 2018-12-06	336	Royaux	5	Requins	4	W	X		Sommaire du Match
68 - 2018-12-07	345	Royaux	4	Diabotins	0	W			Sommaire du Match
69 - 2018-12-08	350	Leftovers	3	Royaux	5	W			Sommaire du Match
72 - 2018-12-11	365	Zombie	1	Royaux	4	W			Sommaire du Match
74 - 2018-12-13	379	Royaux	2	Barracuda	4	L			Sommaire du Match
75 - 2018-12-14	384	Royaux	-	Evil Saints	-
77 - 2018-12-16	390	Zombie	-	Royaux	-
80 - 2018-12-19	404	Royaux	-	Evil Saints	-
81 - 2018-12-20	409	Werewolves	-	Royaux	-
84 - 2018-12-23	425	Royaux	-	Caribou	-
85 - 2018-12-24	430	Requins	-	Royaux	-
88 - 2018-12-27	443	Royaux	-	Caribou	-
89 - 2018-12-28	449	Requins	-	Royaux	-
92 - 2018-12-31	465	Barracuda	-	Royaux	-
93 - 2019-01-01	475	Royaux	-	Werewolves	-
95 - 2019-01-03	483	Royaux	-	St Johns	-
96 - 2019-01-04	491	Hybrides	-	Royaux	-
99 - 2019-01-07	504	Benchwarmers	-	Royaux	-
100 - 2019-01-08	513	Royaux	-	Remparts	-
102 - 2019-01-10	525	St Johns	-	Royaux	-
104 - 2019-01-12	535	Royaux	-	Pirates	-
106 - 2019-01-14	546	Hybrides	-	Royaux	-
108 - 2019-01-16	558	Royaux	-	Remparts	-
110 - 2019-01-18	565	Barracuda	-	Royaux	-
112 - 2019-01-20	578	Royaux	-	Chevalier	-
113 - 2019-01-21	583	Royaux	-	Barbarians	-
114 - 2019-01-22	590	Barbarians	-	Royaux	-
117 - 2019-01-25	604	Benchwarmers	-	Royaux	-
119 - 2019-01-27	614	Royaux	-	Zombie	-
120 - 2019-01-28	621	Royaux	-	Leftovers	-
122 - 2019-01-30	629	Chevalier	-	Royaux	-
124 - 2019-02-01	642	Royaux	-	Leftovers	-
125 - 2019-02-02	649	Chevalier	-	Royaux	-
128 - 2019-02-05	661	Royaux	-	Barbarians	-
130 - 2019-02-07	670	Caribou	-	Royaux	-
131 - 2019-02-08	678	Royaux	-	Chevalier	-
134 - 2019-02-11	690	Giants	-	Royaux	-
136 - 2019-02-13	702	Royaux	-	Giants	-
137 - 2019-02-14	707	Royaux	-	Casse-Tete	-
139 - 2019-02-16	715	Caribou	-	Royaux	-
141 - 2019-02-18	723	Royaux	-	Casse-Tete	-
142 - 2019-02-19	728	Royaux	-	Hooligans	-
144 - 2019-02-21	737	Jardiniers	-	Royaux	-
147 - 2019-02-24	753	Evil Saints	-	Royaux	-
151 - 2019-02-28	769	Evil Saints	-	Royaux	-
152 - 2019-03-01	773	Royaux	-	Hybrides	-
155 - 2019-03-04	790	Giants	-	Royaux	-
157 - 2019-03-06	798	Royaux	-	Hooligans	-
159 - 2019-03-08	807	Royaux	-	Hybrides	-
161 - 2019-03-10	815	Jardiniers	-	Royaux	-

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
22	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
1,010,309$	2,293,667$	2,084,751$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
14,158$	1,010,309$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	88	14,158$	1,245,904$

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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	2	80	0	1	0	0	1	314	2066	-1752	42	0	41	0	1	0	0	0	149	998	-849	42	2	39	0	0	0	0	1	165	1068	-903	4	314	560	874	0	0	107	104	102	1	2492	831	858	799	8	2120	772	2022	1586	328	69	21.04%	412	279	32.28%	8	1071	1684	63.60%	527	846	62.29%	1796	3027	59.33%	2002	1294	1699	626	1346	666
2017	84	40	25	0	1	3	9	6	310	340	-30	42	26	9	0	0	1	4	2	180	172	8	42	14	16	0	1	2	5	4	130	168	-38	80	310	536	846	1	6	98	104	98	13	2604	849	887	831	92	2310	770	673	1517	288	54	18.75%	321	48	85.05%	14	940	1680	55.95%	966	1636	59.05%	650	1242	52.33%	2021	1324	1799	691	1300	648
2017	84	29	39	0	5	1	4	6	245	378	-133	42	16	17	0	2	0	3	4	119	191	-72	42	13	22	0	3	1	1	2	126	187	-61	58	245	418	663	1	4	81	75	80	13	2200	697	754	716	66	2596	886	667	1568	285	56	19.65%	324	69	78.70%	11	654	1548	42.25%	735	1656	44.38%	499	1204	41.45%	1809	1120	1982	697	1313	650
2018	37	19	13	0	2	2	0	1	219	133	86	19	12	7	0	0	0	0	0	154	65	89	18	7	6	0	2	2	0	1	65	68	-3	45	219	400	619	0	2	93	80	44	2	1453	529	468	449	10	1165	404	381	753	164	41	25.00%	186	38	79.57%	11	487	867	56.17%	420	788	53.30%	370	609	60.76%	904	590	755	301	568	291
Total Saison Régulière	289	90	157	0	9	6	13	14	1088	2917	-1829	145	54	74	0	3	1	7	6	602	1426	-824	144	36	83	0	6	5	6	8	486	1491	-1005	187	1088	1914	3002	2	12	379	363	324	29	8749	2906	2967	2795	176	8191	2832	3743	5424	1065	220	20.66%	1243	434	65.08%	44	3152	5779	54.54%	2648	4926	53.76%	3315	6082	54.51%	6738	4330	6236	2316	4529	2256
Séries
2016	16	11	5	0	0	0	0	0	55	35	20	7	6	1	0	0	0	0	0	32	12	20	9	5	4	0	0	0	0	0	23	23	0	22	55	102	157	0	2	21	21	11	2	556	169	189	189	9	431	144	165	310	60	19	31.67%	55	9	83.64%	1	199	357	55.74%	163	306	53.27%	111	210	52.86%	410	278	331	124	233	120
2017	15	8	7	0	0	0	0	0	29	28	1	7	4	3	0	0	0	0	0	13	11	2	8	4	4	0	0	0	0	0	16	17	-1	16	29	55	84	1	0	15	6	5	3	418	157	116	113	32	427	164	120	257	65	7	10.77%	60	8	86.67%	1	162	295	54.92%	181	316	57.28%	104	178	58.43%	358	224	349	136	252	126
2017	5	1	4	0	0	0	0	0	13	18	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	13	23	36	0	0	7	4	2	0	143	43	44	55	1	188	52	54	86	23	5	21.74%	27	3	88.89%	1	54	99	54.55%	49	129	37.98%	22	60	36.67%	107	68	128	40	70	34
Total Séries	36	20	16	0	0	0	0	0	97	81	16	16	11	5	0	0	0	0	0	53	30	23	20	9	11	0	0	0	0	0	44	51	-7	40	97	180	277	1	2	43	31	18	5	1117	369	349	357	42	1046	360	339	653	148	31	20.95%	142	20	85.92%	3	415	751	55.26%	393	751	52.33%	237	448	52.90%	876	571	810	300	556	281