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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	Scott Laughton	0	X	X			100.00	79	36	53	41	61	63	77	70	77	79	81	72	72	55	61	0	44	71	0
2	Jamie McGinn	0		X	X		100.00	79	39	63	35	78	57	55	73	37	79	83	53	68	74	60	0	50	70	0
3	Jujhar Khaira	0		X			100.00	81	42	54	43	83	58	67	67	62	79	81	66	71	45	55	0	50	69	0
4	Filip Chytil	0	X	X	X		100.00	42	21	74	36	67	65	78	70	53	78	81	56	72	36	37	0	50	69	0
5	Oscar Lindberg	0	X		X		100.00	79	23	56	38	68	56	77	71	64	77	81	54	71	64	46	0	50	69	0
6	Matt Martin	0		X	X		100.00	92	49	49	50	91	49	71	63	52	77	80	52	69	70	67	0	50	68	0
7	Tobias Rieder	0	X	X	X		100.00	68	24	75	45	52	62	76	64	38	78	79	71	73	67	51	0	50	68	0
8	Joakim Nordstrom	0	X				100.00	78	27	73	47	63	58	72	64	47	76	79	61	69	60	48	0	50	67	0
9	Boo Nieves	0	X				100.00	69	21	63	46	76	45	78	65	70	78	82	53	66	37	40	0	50	66	0
10	Phillip Di Giuseppe	0			X		100.00	83	28	59	42	58	47	76	67	57	77	79	48	76	45	45	0	50	65	0
11	Filip Zadina (R)	0			X		100.00	35	20	83	52	53	72	82	58	33	66	74	67	68	37	38	0	50	64	0
12	Vinni Lettieri	0	X				100.00	79	26	54	45	54	49	84	63	52	75	78	51	66	39	42	0	50	64	0
13	Brett Pesce	0				X	100.00	53	18	70	44	72	74	70	84	63	86	78	75	60	44	37	0	50	73	0
14	Alex Biega	0				X	100.00	85	27	54	44	65	60	80	85	28	85	76	49	64	56	62	0	50	72	0
15	Mike Reilly	0				X	100.00	55	14	66	44	62	63	80	82	29	82	75	50	65	45	34	0	50	70	0
16	Kevin Gravel	0				X	100.00	62	29	75	49	81	54	88	79	29	80	73	61	65	47	48	0	50	69	0
17	Mark Borowiecki	0		X		X	100.00	96	48	35	49	83	55	44	80	31	80	74	65	59	55	65	0	50	69	0
18	Robert Bortuzzo	0				X	100.00	82	42	46	48	87	54	61	80	26	81	75	56	58	62	59	0	50	68	0
Rayé
1	Austin Czarnik	0	X				100.00	39	23	72	38	37	51	78	70	57	80	81	52	70	51	51	0	50	67	0
2	Scott Wilson	0			X		100.00	81	32	72	44	55	55	60	65	48	77	79	63	63	44	47	0	50	65	0
3	Nail Yakupov	0		X	X		100.00	65	24	57	39	58	49	71	65	31	72	79	54	75	53	45	0	50	64	0
4	Markus Hannikainen	0		X			100.00	80	12	75	48	66	41	71	65	36	73	79	47	70	52	39	0	50	63	0
5	Kalle Kossila	0	X	X	X		100.00	40	17	73	60	49	45	81	59	36	66	75	59	67	44	41	0	50	60	0
6	Nic Petan	0	X	X			100.00	36	29	67	54	42	35	79	61	39	68	77	47	65	50	59	0	50	60	0
7	Steven Fogarty	0	X				100.00	40	23	80	67	78	35	82	57	33	65	71	61	68	41	51	0	50	59	0
8	Jaycob Megna	0				X	100.00	62	24	63	50	86	54	84	78	30	78	74	61	66	44	51	0	50	68	0
9	Chris Wideman	0				X	100.00	77	31	47	44	53	46	64	83	28	82	77	46	70	53	57	0	50	68	0
10	Dean Kukan	0				X	100.00	56	23	67	47	58	50	77	80	30	82	76	39	66	57	44	0	50	68	0
11	Yannick Weber	0				X	100.00	73	24	62	47	66	41	60	80	25	79	75	35	75	70	52	0	50	67	0
12	Libor Hajek (R)	0				X	100.00	39	25	74	59	66	60	73	68	31	72	69	61	68	44	47	0	50	65	0
13	Ryan Sproul	0				X	100.00	37	26	78	56	76	59	78	68	30	72	70	54	66	49	47	0	50	65	0
14	Chris Bigras	0				X	100.00	40	25	81	59	58	50	78	68	30	72	69	54	66	45	50	0	50	63	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	64	27	65	47	66	54	74	70	42	77	77	56	68	51	49	0	50	67

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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	Michael Hutchinson	100.00	83	92	82	80	82	89	85	86	88	79	75	73	72	0	50	80	0
2	Christopher Gibson	100.00	82	88	82	78	82	85	87	85	90	53	61	64	67	0	50	79	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	83	90	82	79	82	87	86	86	89	66	68	69	70	0	50	80

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
David Quinn	94	86	79	57	71	76	50	USA	53	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	S1	S2	S3
1	Brett Pesce	Leftovers (Tru)	D	37	11	30	41	12	12	0	23	81	117	38	45	9.40%	84	973	26.32	6	8	14	33	104	0	2	2	5	210	0	0	0.00%	0	28	40	0	0.84	0	0	0	0	2	1
2	Jujhar Khaira	Leftovers (Tru)	LW	37	26	14	40	-2	42	0	92	52	124	36	64	20.97%	16	667	18.03	8	7	15	22	85	0	0	0	2	76	3	2	45.16%	31	32	12	2	1.20	0	0	0	2	1	1
3	Pontus Aberg	Truites	LW/RW	36	13	25	38	24	26	0	24	36	89	29	52	14.61%	22	779	21.67	2	10	12	23	92	2	1	3	14	234	0	1	50.00%	64	16	8	1	0.97	1	4	0	1	1	1
4	Oscar Lindberg	Leftovers (Tru)	C/RW	36	8	25	33	3	28	0	67	38	65	22	59	12.31%	11	566	15.74	3	12	15	12	86	0	0	0	0	0	0	0	59.12%	499	16	5	0	1.16	0	0	0	1	0	2
5	Jamie McGinn	Leftovers (Tru)	LW/RW	36	13	17	30	8	16	0	58	30	98	29	53	13.27%	9	619	17.20	5	4	9	22	92	0	0	0	0	79	2	1	44.74%	76	20	4	0	0.97	2	4	0	0	3	2
6	Scott Laughton	Leftovers (Tru)	C/LW	20	12	17	29	11	28	0	42	48	69	22	54	17.39%	24	456	22.83	1	4	5	9	49	1	1	2	4	99	1	0	65.09%	424	12	8	1	1.27	0	0	0	1	2	1
7	Tobias Rieder	Leftovers (Tru)	C/LW/RW	37	12	17	29	10	8	0	19	46	93	23	32	12.90%	20	451	12.19	5	5	10	14	41	2	2	4	2	12	0	0	47.87%	282	15	20	1	1.29	0	0	0	1	1	0
8	Phillip Di Giuseppe	Leftovers (Tru)	RW	37	13	11	24	10	24	0	44	18	59	15	30	22.03%	3	445	12.03	0	0	0	0	0	3	0	3	3	1	1	0	45.00%	20	10	5	1	1.08	0	0	0	1	0	1
9	Filip Chytil	Leftovers (Tru)	C/LW/RW	36	2	20	22	-11	2	0	9	31	83	22	42	2.41%	10	560	15.57	2	7	9	15	86	0	0	0	1	3	0	0	61.90%	21	12	5	0	0.79	0	4	0	0	0	0
10	Mike Reilly	Leftovers (Tru)	D	37	4	17	21	8	16	0	11	22	37	16	27	10.81%	34	797	21.55	2	3	5	9	76	0	2	2	5	157	0	0	0.00%	0	10	16	0	0.53	0	1	0	1	0	0
11	Alex Biega	Leftovers (Tru)	D	36	2	17	19	2	58	0	91	24	71	17	30	2.82%	25	917	25.48	1	5	6	11	103	0	1	1	6	189	0	0	0.00%	0	20	11	0	0.41	0	0	0	1	0	0
12	Boo Nieves	Leftovers (Tru)	C	37	10	9	19	9	8	0	17	29	47	18	25	21.28%	3	287	7.78	0	0	0	0	4	0	2	2	1	27	0	0	66.46%	158	15	5	1	1.32	0	0	0	0	0	1
13	Robert Bortuzzo	Leftovers (Tru)	D	36	2	10	12	2	48	0	49	27	35	10	15	5.71%	21	526	14.62	0	0	0	0	0	0	0	0	2	66	0	0	0.00%	0	9	15	0	0.46	0	1	0	0	0	1
14	Matt Martin	Leftovers (Tru)	LW/RW	36	2	8	10	-7	48	0	53	23	61	32	40	3.28%	6	521	14.49	0	0	0	0	0	0	2	2	2	67	0	0	49.09%	55	23	4	0	0.38	0	0	0	0	0	0
15	Joakim Nordstrom	Leftovers (Tru)	C	36	4	4	8	-4	8	0	18	35	42	10	27	9.52%	11	367	10.20	0	0	0	0	0	1	0	1	4	128	0	0	56.33%	316	10	5	0	0.44	0	0	0	0	0	0
16	Filip Zadina	Leftovers (Tru)	RW	37	5	3	8	4	2	0	3	14	18	7	7	27.78%	9	242	6.56	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	44.44%	9	5	6	1	0.66	0	0	0	0	0	0
17	Kevin Gravel	Leftovers (Tru)	D	36	3	4	7	2	8	0	9	41	33	17	10	9.09%	30	456	12.67	0	0	0	0	0	0	1	1	1	2	1	0	0.00%	0	4	6	0	0.31	0	0	0	0	0	0
18	Mark Borowiecki	Leftovers (Tru)	LW/D	36	0	5	5	-13	99	5	84	54	44	17	21	0.00%	50	735	20.44	0	0	0	11	76	0	2	2	1	121	0	0	0.00%	0	6	28	0	0.14	0	0	1	0	0	0
19	Vinni Lettieri	Leftovers (Tru)	C	17	0	3	3	-6	12	0	17	13	20	6	13	0.00%	5	207	12.20	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	54.14%	181	4	1	0	0.29	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				656	142	256	398	62	493	5	730	662	1205	386	646	11.78%	393	10579	16.13	35	65	100	181	900	9	16	25	53	1479	9	4	57.12%	2136	267	204	8	0.75	3	14	1	9	10	11

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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")
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	GA	SA	SAR	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Michael Hutchinson	Leftovers (Tru)	36	10	22	2	0.884	3.96	2063	2	136	1170	605	0.727	11	36	0	2	1	2
2	Christopher Gibson	Leftovers (Tru)	6	1	1	1	0.877	3.35	179	0	10	81	49	0.000	0	1	37	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			42	11	23	3	0.883	3.91	2243	2	146	1251	654	0.727	11	37	37	2	1	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	Type	Salaire Actuel	Salaire Restant	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Link
Alex Biega	Leftovers (Tru)	D	31	1988-04-04	No	199 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Austin Czarnik	Leftovers (Tru)	C	26	1992-12-12	No	170 Lbs	175 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,250,000$	728,527$	0$	0$	No	1,250,000$	Lien
Boo Nieves	Leftovers (Tru)	C	25	1994-01-23	No	210 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No		Lien
Brett Pesce	Leftovers (Tru)	D	24	1994-11-15	No	206 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	809,167$	471,600$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Chris Bigras	Leftovers (Tru)	D	24	1995-02-22	No	191 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	874,125$	509,459$	0$	0$	No	874,125$	Lien / Lien NHL
Chris Wideman	Leftovers (Tru)	D	29	1990-01-07	No	183 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	466,257$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Christopher Gibson	Leftovers (Tru)	G	26	1992-12-27	No	207 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	675,000$	393,404$	0$	0$	No	675,000$	Lien / Lien NHL
Dean Kukan	Leftovers (Tru)	D	26	1993-07-08	No	186 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	407,975$	0$	0$	No		Lien
Filip Chytil	Leftovers (Tru)	C/LW/RW	20	1999-09-05	No	208 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,275,000$	743,098$	0$	0$	No		Lien
Filip Zadina	Leftovers (Tru)	RW	19	1999-11-27	Yes	195 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,744,167$	1,016,539$	0$	0$	No	1,744,167$	Lien
Jamie McGinn	Leftovers (Tru)	LW/RW	31	1988-08-05	No	205 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Jaycob Megna	Leftovers (Tru)	D	26	1992-12-10	No	221 Lbs	198 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No	650,000$	Lien
Joakim Nordstrom	Leftovers (Tru)	C	27	1992-02-25	No	194 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,275,000$	743,098$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Jujhar Khaira	Leftovers (Tru)	LW	25	1994-08-13	No	212 Lbs	193 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	675,000$	393,404$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Kalle Kossila	Leftovers (Tru)	C/LW/RW	26	1993-04-14	No	185 Lbs	178 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No	650,000$	Lien
Kevin Gravel	Leftovers (Tru)	D	27	1992-03-06	No	211 Lbs	193 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Libor Hajek	Leftovers (Tru)	D	21	1998-02-04	Yes	204 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	894,166$	521,139$	0$	0$	No	894,166$	Lien
Mark Borowiecki	Leftovers (Tru)	LW/D	30	1989-07-12	No	207 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,440,000$	839,263$	0$	0$	No	1,440,000$	Lien / Lien NHL
Markus Hannikainen	Leftovers (Tru)	LW	26	1993-03-26	No	200 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	675,000$	393,404$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Matt Martin	Leftovers (Tru)	LW/RW	30	1989-05-08	No	220 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Michael Hutchinson	Leftovers (Tru)	G	29	1990-03-02	No	200 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Mike Reilly	Leftovers (Tru)	D	26	1993-07-13	No	195 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	725,000$	422,546$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Nail Yakupov	Leftovers (Tru)	LW/RW	25	1993-10-06	No	195 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	962,500$	560,966$	0$	0$	No	962,500$	Lien / Lien NHL
Nic Petan	Leftovers (Tru)	C/LW	24	1995-03-22	No	179 Lbs	175 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Oscar Lindberg	Leftovers (Tru)	C/RW	27	1991-10-29	No	202 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,700,000$	990,797$	0$	0$	No	1,700,000$	Lien / Lien NHL
Phillip Di Giuseppe	Leftovers (Tru)	RW	25	1993-10-09	No	192 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	725,000$	422,546$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Robert Bortuzzo	Leftovers (Tru)	D	30	1989-03-18	No	216 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,656,000$	965,153$	0$	0$	No	1,656,000$	Lien / Lien NHL
Ryan Sproul	Leftovers (Tru)	D	26	1993-01-13	No	205 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	687,500$	400,690$	0$	0$	No	687,500$	Lien / Lien NHL
Scott Laughton	Leftovers (Tru)	C/LW	25	1994-05-30	No	190 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	962,500$	560,966$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Scott Wilson	Leftovers (Tru)	RW	27	1992-04-24	No	186 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,050,000$	611,963$	0$	0$	No	1,050,000$	Lien / Lien NHL
Steven Fogarty	Leftovers (Tru)	C	26	1993-04-19	No	210 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	437,116$	0$	0$	No		Lien
Tobias Rieder	Leftovers (Tru)	C/LW/RW	26	1993-01-10	No	186 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	2,225,000$	1,296,779$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Vinni Lettieri	Leftovers (Tru)	C	24	1995-02-06	No	191 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No		Lien
Yannick Weber	Leftovers (Tru)	D	31	1988-09-23	No	200 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,224,000$	713,374$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
34	26.18	199 Lbs	185 CM	1.38	972,915$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Oscar Lindberg	Jamie McGinn	40	1	2	2
2	Jujhar Khaira	Vinni Lettieri	Filip Chytil	30	1	2	2
3	Matt Martin	Boo Nieves	Phillip Di Giuseppe	20	1	2	2
4	Tobias Rieder	Joakim Nordstrom	Filip Zadina	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Pesce	Alex Biega	40	1	2	2
2	Mike Reilly	Mark Borowiecki	30	1	2	2
3	Kevin Gravel	Robert Bortuzzo	20	1	2	2
4	Brett Pesce	Alex Biega	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Tobias Rieder	Jamie McGinn	60	1	2	2
2	Jujhar Khaira	Oscar Lindberg	Filip Chytil	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Pesce	Alex Biega	60	1	2	2
2	Mike Reilly	Mark Borowiecki	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joakim Nordstrom		60	1	2	2
2	Jamie McGinn	Jujhar Khaira	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Pesce	Alex Biega	60	1	2	2
2	Mike Reilly	Mark Borowiecki	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joakim Nordstrom	60	1	2	2	Brett Pesce	Alex Biega	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Mike Reilly	Mark Borowiecki	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tobias Rieder		60	1	2	2
2	Jamie McGinn	Jujhar Khaira	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Pesce	Alex Biega	60	1	2	2
2	Mike Reilly	Mark Borowiecki	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Filip Chytil	Jamie McGinn	Brett Pesce	Alex Biega

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Oscar Lindberg	Jamie McGinn	Brett Pesce	Alex Biega

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Boo Nieves, Tobias Rieder, Matt Martin	Boo Nieves, Tobias Rieder	Matt Martin

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Kevin Gravel, Robert Bortuzzo, Mike Reilly	Kevin Gravel	Robert Bortuzzo, Mike Reilly

Tirs de Pénalité
Filip Chytil, , Jamie McGinn, Mark Borowiecki, Jujhar Khaira

Gardien
#1 : Michael Hutchinson, #2 : Christopher Gibson

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

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

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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

	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	5	1	2	0	0	1	1	0	20	21	-1	3	1	1	0	0	0	1	0	10	8	2	2	0	1	0	0	1	0	0	10	13	-3	5	0.500	20	36	56	0	0	51	38	52	4	176	421	356	420	20	152	56	64	94	20	4	20.00%	32	11	65.63%	2	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
2	Benchwarmers	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	51	38	52	4	30	421	356	420	20	35	19	8	18	2	0	0.00%	4	0	100.00%	0	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
3	Caribou	3	0	3	0	0	0	0	0	5	11	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	5	10	15	0	0	51	38	52	4	97	421	356	420	20	98	36	54	59	15	4	26.67%	26	8	69.23%	0	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
4	Casse-Tete	3	0	3	0	0	0	0	0	9	19	-10	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	0	0.000	9	16	25	0	0	51	38	52	4	81	421	356	420	20	106	28	48	66	7	2	28.57%	24	8	66.67%	0	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
5	Chevalier	2	0	1	0	0	0	0	1	2	8	-6	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	1	0	0	0	0	1	2	8	-6	1	0.250	2	3	5	0	0	51	38	52	4	69	421	356	420	20	78	16	30	39	6	1	16.67%	15	3	80.00%	0	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
6	Diabotins	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	2	4	6	0	0	51	38	52	4	37	421	356	420	20	22	10	12	24	1	1	100.00%	6	2	66.67%	0	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
7	Hooligans	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	51	38	52	4	32	421	356	420	20	35	14	14	21	2	2	100.00%	7	3	57.14%	0	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
8	Hybrides	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	51	38	52	4	38	421	356	420	20	30	18	10	20	6	2	33.33%	5	0	100.00%	0	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
9	Jardiniers	3	0	3	0	0	0	0	0	10	19	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	5	13	-8	0	0.000	10	19	29	0	0	51	38	52	4	96	421	356	420	20	109	27	38	62	15	5	33.33%	19	8	57.89%	1	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
10	Pirates	7	1	4	0	1	0	1	0	23	24	-1	2	1	0	0	0	0	1	0	9	4	5	5	0	4	0	1	0	0	0	14	20	-6	6	0.429	23	40	63	0	0	51	38	52	4	246	421	356	420	20	261	84	103	119	17	6	35.29%	50	10	80.00%	1	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
11	Requins	1	1	0	0	0	0	0	0	38	2	36	1	1	0	0	0	0	0	0	38	2	36	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	38	65	103	0	0	51	38	52	4	38	421	356	420	20	20	6	6	9	0	0	0.00%	3	0	100.00%	4	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
12	Royaux	4	2	2	0	0	0	0	0	12	14	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	3	1	2	0	0	0	0	0	8	11	-3	4	0.500	12	24	36	0	0	51	38	52	4	123	421	356	420	20	150	39	44	98	13	4	30.77%	23	3	86.96%	1	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
	Total	37	8	23	0	1	1	2	2	144	148	-4	18	7	8	0	0	0	2	1	94	60	34	19	1	15	0	1	1	0	1	50	88	-38	25	0.338	144	260	404	0	0	51	38	52	4	1205	421	356	420	20	1251	395	495	733	124	35	28.23%	246	66	73.17%	9	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
14	Werewolves	5	1	3	0	0	0	0	1	13	19	-6	4	1	2	0	0	0	0	1	10	15	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	3	0.300	13	24	37	0	0	51	38	52	4	142	421	356	420	20	155	42	64	104	20	4	20.00%	32	10	68.75%	0	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
	_Since Last GM Reset	37	8	23	0	1	1	2	2	144	148	-4	18	7	8	0	0	0	2	1	94	60	34	19	1	15	0	1	1	0	1	50	88	-38	25	0.338	144	260	404	0	0	51	38	52	4	1205	421	356	420	20	1251	395	495	733	124	35	28.23%	246	66	73.17%	9	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
	_Vs Conference	14	3	9	0	1	0	1	0	79	55	24	6	3	2	0	0	0	1	0	58	19	39	8	0	7	0	1	0	0	0	21	36	-15	10	0.357	79	139	218	0	0	51	38	52	4	479	421	356	420	20	482	160	181	253	37	14	37.84%	89	23	74.16%	6	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
	_Vs Division	9	1	0	0	0	0	0	0	32	35	-3	4	1	0	0	0	0	0	0	14	11	3	5	0	0	0	0	0	0	0	18	24	-6	2	0.111	32	60	92	0	0	51	38	52	4	299	421	356	420	20	302	95	108	192	33	8	24.24%	55	14	74.55%	3	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269

			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	25	L2	144	260	404	1205	1251	395	495	733	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
37	8	23	1	1	2	2	144	148

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	7	8	0	0	2	1	94	60

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
19	1	15	1	1	0	1	50	88

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	4	0	1	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
124	35	28.23%	246	66	73.17%	9

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
421	356	420	20	51	38	52	4

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
418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%

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
835	535	858	302	550	269

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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	5	Requins	2	Leftovers	38	W			Sommaire du Match
2 - 2019-10-07	10	Leftovers	1	Chevalier	6	L			Sommaire du Match
5 - 2019-10-10	19	Leftovers	1	Caribou	4	L			Sommaire du Match
6 - 2019-10-11	21	Leftovers	1	Barracuda	3	L			Sommaire du Match
8 - 2019-10-13	30	Werewolves	4	Leftovers	5	W			Sommaire du Match
10 - 2019-10-15	39	Werewolves	3	Leftovers	0	L			Sommaire du Match
13 - 2019-10-18	49	Barracuda	4	Leftovers	3	L			Sommaire du Match
16 - 2019-10-21	60	Leftovers	3	Pirates	4	L			Sommaire du Match
17 - 2019-10-22	67	Caribou	4	Leftovers	2	L			Sommaire du Match
20 - 2019-10-25	76	Pirates	1	Leftovers	5	W			Sommaire du Match
21 - 2019-10-26	84	Leftovers	3	Casse-Tete	5	L			Sommaire du Match
23 - 2019-10-28	89	Leftovers	4	Pirates	3	W	X		Sommaire du Match
25 - 2019-10-30	97	Werewolves	4	Leftovers	2	L			Sommaire du Match
26 - 2019-10-31	102	Leftovers	2	Royaux	5	L			Sommaire du Match
28 - 2019-11-02	110	Leftovers	3	Royaux	5	L			Sommaire du Match
30 - 2019-11-04	117	Royaux	3	Leftovers	4	W			Sommaire du Match
32 - 2019-11-06	126	Leftovers	2	Pirates	3	L			Sommaire du Match
33 - 2019-11-07	131	Benchwarmers	3	Leftovers	1	L			Sommaire du Match
36 - 2019-11-10	143	Hybrides	1	Leftovers	4	W			Sommaire du Match
37 - 2019-11-11	149	Leftovers	3	Jardiniers	7	L			Sommaire du Match
40 - 2019-11-14	157	Caribou	3	Leftovers	2	L			Sommaire du Match
42 - 2019-11-16	167	Leftovers	1	Chevalier	2	L	X	X	Sommaire du Match
43 - 2019-11-17	170	Jardiniers	6	Leftovers	5	L			Sommaire du Match
45 - 2019-11-19	182	Hooligans	4	Leftovers	5	W			Sommaire du Match
46 - 2019-11-20	185	Leftovers	3	Werewolves	4	L			Sommaire du Match
49 - 2019-11-23	197	Leftovers	2	Casse-Tete	7	L			Sommaire du Match
50 - 2019-11-24	201	Casse-Tete	7	Leftovers	4	L			Sommaire du Match
52 - 2019-11-26	212	Leftovers	9	Barracuda	10	L	X		Sommaire du Match
54 - 2019-11-28	215	Leftovers	3	Pirates	6	L			Sommaire du Match
55 - 2019-11-29	222	Pirates	3	Leftovers	4	W	X	X	Sommaire du Match
57 - 2019-12-01	230	Leftovers	2	Pirates	4	L			Sommaire du Match
59 - 2019-12-03	237	Barracuda	2	Leftovers	4	W			Sommaire du Match
61 - 2019-12-05	244	Leftovers	3	Royaux	1	W			Sommaire du Match
62 - 2019-12-06	251	Barracuda	2	Leftovers	3	W	X	X	Sommaire du Match
64 - 2019-12-08	260	Werewolves	4	Leftovers	3	L	X	X	Sommaire du Match
65 - 2019-12-09	264	Leftovers	2	Jardiniers	6	L			Sommaire du Match
67 - 2019-12-11	273	Leftovers	2	Diabotins	3	L			Sommaire du Match
70 - 2019-12-14	282	Requins	-	Leftovers	-
71 - 2019-12-15	291	Hybrides	-	Leftovers	-
73 - 2019-12-17	297	Leftovers	-	Requins	-
75 - 2019-12-19	303	Leftovers	-	Barracuda	-
77 - 2019-12-21	310	Leftovers	-	Caribou	-
78 - 2019-12-22	315	Vagabond	-	Leftovers	-
80 - 2019-12-24	325	Hooligans	-	Leftovers	-
84 - 2019-12-28	336	Vagabond	-	Leftovers	-
85 - 2019-12-29	342	Leftovers	-	Vagabond	-
88 - 2020-01-01	352	Royaux	-	Leftovers	-
89 - 2020-01-02	361	Jardiniers	-	Leftovers	-
90 - 2020-01-03	367	Pirates	-	Leftovers	-
92 - 2020-01-05	371	Leftovers	-	Benchwarmers	-
94 - 2020-01-07	378	Leftovers	-	Caribou	-
96 - 2020-01-09	384	Leftovers	-	Hooligans	-
97 - 2020-01-10	391	Leftovers	-	Chevalier	-
99 - 2020-01-12	398	Casse-Tete	-	Leftovers	-
102 - 2020-01-15	409	Leftovers	-	Diabotins	-
104 - 2020-01-17	415	Requins	-	Leftovers	-
106 - 2020-01-19	423	Leftovers	-	Casse-Tete	-
107 - 2020-01-20	428	Chevalier	-	Leftovers	-
108 - 2020-01-21	436	Leftovers	-	Caribou	-
111 - 2020-01-24	444	Leftovers	-	Requins	-
112 - 2020-01-25	448	Werewolves	-	Leftovers	-
115 - 2020-01-28	459	Benchwarmers	-	Leftovers	-
116 - 2020-01-29	463	Leftovers	-	Vagabond	-
118 - 2020-01-31	472	Leftovers	-	Benchwarmers	-
119 - 2020-02-01	477	Diabotins	-	Leftovers	-
122 - 2020-02-04	489	Leftovers	-	Vagabond	-
123 - 2020-02-05	493	Requins	-	Leftovers	-
127 - 2020-02-09	505	Diabotins	-	Leftovers	-
130 - 2020-02-12	514	Leftovers	-	Royaux	-
131 - 2020-02-13	521	Werewolves	-	Leftovers	-
134 - 2020-02-16	527	Leftovers	-	Werewolves	-
135 - 2020-02-17	535	Diabotins	-	Leftovers	-
139 - 2020-02-21	546	Pirates	-	Leftovers	-
140 - 2020-02-22	550	Leftovers	-	Hooligans	-
141 - 2020-02-23	556	Leftovers	-	Barracuda	-
143 - 2020-02-25	566	Jardiniers	-	Leftovers	-
145 - 2020-02-27	573	Leftovers	-	Hybrides	-
146 - 2020-02-28	580	Chevalier	-	Leftovers	-
148 - 2020-03-01	586	Leftovers	-	Hybrides	-
150 - 2020-03-03	594	Barracuda	-	Leftovers	-
152 - 2020-03-05	600	Leftovers	-	Jardiniers	-
154 - 2020-03-07	606	Leftovers	-	Benchwarmers	-
156 - 2020-03-09	613	Caribou	-	Leftovers	-
160 - 2020-03-13	624	Chevalier	-	Leftovers	-

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
24	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
1,453,341$	3,307,914$	2,509,729$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
20,294$	1,453,341$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	95	20,294$	1,927,930$

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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
2016	84	46	22	0	7	3	2	4	442	192	250	42	29	7	0	2	1	1	2	254	86	168	42	17	15	0	5	2	1	2	188	106	82	92	442	774	1216	0	4	138	134	161	11	2606	833	889	854	51	2214	819	939	1853	275	62	22.55%	323	56	82.66%	14	1033	1656	62.38%	987	1591	62.04%	783	1217	64.34%	2097	1386	1714	665	1277	661
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
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	48	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
2018	82	43	24	0	4	2	4	5	465	289	176	41	27	10	0	0	0	3	1	240	124	116	41	16	14	0	4	2	1	4	225	165	60	86	465	831	1296	0	2	190	158	109	10	3221	1166	1051	975	56	2633	934	877	1814	338	85	25.15%	416	83	80.05%	24	1110	1919	57.84%	1022	1763	57.97%	788	1306	60.34%	2023	1324	1699	655	1250	644
2018	82	24	48	0	3	4	2	1	473	374	99	41	15	20	0	2	2	2	0	261	173	88	41	9	28	0	1	2	0	1	212	201	11	48	473	824	1297	2	2	200	145	123	8	3029	1165	910	940	25	2922	1056	1301	1522	271	61	22.51%	549	145	73.59%	25	1112	1784	62.33%	1211	1974	61.35%	880	1415	62.19%	1895	1233	1852	653	1204	603
2019	37	8	23	0	1	1	2	2	144	148	-4	18	7	8	0	0	0	2	1	94	60	34	19	1	15	0	1	1	0	1	50	88	-38	25	144	260	404	0	0	51	38	52	4	1205	421	356	420	20	1251	395	495	733	124	35	28.23%	246	66	73.17%	9	418	747	55.96%	506	856	59.11%	307	554	55.42%	835	535	858	302	550	269
Total Saison Régulière	537	176	275	0	28	14	20	24	2387	3692	-1305	268	110	117	0	12	6	12	11	1286	1736	-450	269	66	158	0	16	8	8	13	1101	1956	-855	361	2387	4197	6584	5	15	879	755	705	65	17315	5939	5669	5535	317	16048	5619	7015	10957	1902	412	21.66%	2618	765	70.78%	105	6427	11067	58.07%	5985	10284	58.20%	5754	9848	58.43%	12713	8232	11581	4272	8241	4155
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
2016	9	5	4	0	0	0	0	0	19	18	1	5	3	2	0	0	0	0	0	10	10	0	4	2	2	0	0	0	0	0	9	8	1	10	19	32	51	0	0	9	3	6	1	293	113	70	106	4	247	94	114	193	23	2	8.70%	43	7	83.72%	2	121	186	65.05%	135	193	69.95%	75	102	73.53%	245	171	177	67	125	65
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
2017	5	1	4	0	0	0	0	0	11	19	-8	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	3	0	3	0	0	0	0	0	4	13	-9	2	11	18	29	0	0	4	2	5	0	191	65	47	76	3	174	73	56	93	11	3	27.27%	29	9	68.97%	1	77	105	73.33%	82	128	64.06%	44	67	65.67%	124	84	111	37	67	34
2018	11	5	6	0	0	0	0	0	35	39	-4	5	2	3	0	0	0	0	0	19	18	1	6	3	3	0	0	0	0	0	16	21	-5	10	35	57	92	1	0	20	6	7	2	416	151	126	129	10	399	148	138	268	58	13	22.41%	64	18	71.88%	3	143	293	48.81%	138	261	52.87%	67	148	45.27%	258	155	260	101	181	89
2018	5	1	4	0	0	0	0	0	18	27	-9	2	1	1	0	0	0	0	0	12	10	2	3	0	3	0	0	0	0	0	6	17	-11	2	18	34	52	0	0	9	6	3	0	154	67	43	39	5	218	71	94	84	26	3	11.54%	37	12	67.57%	0	45	107	42.06%	83	149	55.70%	44	77	57.14%	103	61	132	45	74	35
Total Séries	51	24	27	0	0	0	0	0	151	156	-5	23	14	9	0	0	0	0	0	88	63	25	28	10	18	0	0	0	0	0	63	93	-30	48	151	266	417	1	2	70	42	34	5	1753	608	519	594	32	1657	582	621	1034	201	45	22.39%	255	58	77.25%	8	639	1147	55.71%	650	1166	55.75%	363	664	54.67%	1249	819	1143	416	753	380