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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	Dale Weise	0			X		100.00	81	43	60	46	82	51	75	64	40	76	80	57	53	69	62	0	50	68	0
2	Tage Thompson	0	X		X		100.00	68	22	63	40	75	56	80	66	43	75	79	53	74	36	38	0	50	67	0
3	Victor Ejdsell	0	X				100.00	32	19	83	64	81	62	83	56	31	64	71	68	68	39	40	0	50	61	0
4	Eric Robinson	0		X			100.00	54	22	82	66	66	54	82	58	31	66	72	62	67	31	40	0	50	61	0
5	Jakob Chychrun	0				X	100.00	65	28	64	42	71	71	60	85	28	84	76	62	70	35	48	0	50	72	0
6	Jake Dotchin	0				X	100.00	87	44	36	48	82	53	77	79	30	81	75	43	65	47	57	0	50	69	0
7	Christian Jaros	0				X	100.00	83	28	61	48	68	52	71	80	30	81	75	50	66	41	45	0	50	68	0
8	Oliver Kylington (R)	0				X	100.00	46	18	65	47	48	43	76	81	30	81	77	34	66	43	37	0	50	66	0
9	Blake Hillman	0				X	100.00	36	22	83	60	58	65	83	67	31	72	69	60	68	33	37	0	50	65	0
10	Daniel Brickley	0				X	100.00	40	22	82	58	70	45	83	67	31	72	73	54	68	30	36	0	50	62	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	59	27	68	52	70	55	77	70	33	75	75	54	67	40	44	0	50	66

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Alexandar Georgiev	100.00	94	94	86	81	92	92	92	93	90	87	80	36	53	0	50	83	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	94	94	86	81	92	92	92	93	90	87	80	36	53	0	50	83

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

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	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	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Dale Weise	Diabotins (HEL)	RW	36	13	9	22	-10	30	92	56	125	42	65	10.40%	35	825	22.93	4	3	7	31	96	0	0	0	3	57	3	1	50.28%	181	31	17	0.53	1	5	2	2	3
2	Eric Robinson	Diabotins (HEL)	LW	36	4	15	19	-11	2	27	78	90	30	64	4.44%	34	800	22.23	0	2	2	14	97	0	1	1	1	46	0	2	40.63%	64	37	18	0.47	1	3	0	2	0
3	Jakob Chychrun	Diabotins (HEL)	D	36	10	9	19	-10	28	92	117	108	45	40	9.26%	114	1012	28.13	3	2	5	26	92	1	1	2	2	61	2	1	0.00%	0	50	45	0.38	2	2	2	3	4
4	Christian Jaros	Diabotins (HEL)	D	36	7	10	17	-23	20	128	92	108	40	50	6.48%	49	880	24.44	1	4	5	20	80	0	0	0	1	56	2	0	40.40%	151	44	31	0.39	1	1	2	0	2
5	Tage Thompson	Diabotins (HEL)	C/RW	36	8	7	15	-6	16	63	61	91	22	51	8.79%	24	831	23.09	3	2	5	22	104	0	0	0	5	71	0	1	50.86%	525	21	13	0.36	1	5	1	1	0
6	Oliver Kylington	Diabotins (HEL)	D	36	4	11	15	-10	16	31	22	86	20	47	4.65%	14	801	22.28	1	3	4	6	64	0	0	0	5	29	0	0	33.33%	45	42	6	0.37	0	1	0	2	0
7	Jake Dotchin	Diabotins (HEL)	D	36	2	11	13	-24	52	150	33	67	31	29	2.99%	31	901	25.03	1	4	5	12	91	0	0	0	1	54	0	0	20.00%	5	29	8	0.29	0	1	0	0	0
8	Victor Ejdsell	Diabotins (HEL)	C	36	2	7	9	-19	2	11	144	81	33	56	2.47%	62	799	22.21	1	4	5	16	89	0	1	1	1	64	0	1	45.10%	674	18	27	0.23	1	4	0	0	0
9	Blake Hillman	Diabotins (HEL)	D	36	1	5	6	-17	0	17	96	58	14	29	1.72%	52	708	19.68	0	0	0	7	45	1	0	1	1	14	0	1	49.33%	75	9	17	0.17	1	2	0	0	0
10	Daniel Brickley	Diabotins (HEL)	D	36	1	4	5	-12	4	33	59	45	22	30	2.22%	47	668	18.56	0	1	1	4	26	0	0	0	0	46	0	0	42.42%	33	24	25	0.15	0	1	0	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				360	52	88	140	-142	170	644	758	859	299	461	6.05%	462	8228	22.86	14	25	39	158	788	2	3	5	20	503	7	7	46.55%	1753	305	207	0.34	8	25	7	10	10

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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	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
1	Alexandar Georgiev	Diabotins (HEL)	36	9	22	5	0.932	2.51	2172	0	1	91	1331	714	2	2	0.667	33	36	0	9	3	4
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			36	9	22	5	0.932	2.51	2172	0	1	91	1331	714	2	2	0.667	33	36	0	9	3	4

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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	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
Alexandar Georgiev	Diabotins (HEL)	G	23	1996-02-10	No	179 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No		Lien
Blake Hillman	Diabotins (HEL)	D	23	1996-01-26	No	193 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No		Lien
Christian Jaros	Diabotins (HEL)	D	23	1996-04-02	No	201 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	801,667$	467,229$	0$	0$	No		Lien
Dale Weise	Diabotins (HEL)	RW	31	1988-08-05	No	206 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Daniel Brickley	Diabotins (HEL)	D	24	1995-03-30	No	203 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,350,000$	786,809$	0$	0$	No		Lien
Eric Robinson	Diabotins (HEL)	LW	24	1995-06-14	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No		Lien
Jake Dotchin	Diabotins (HEL)	D	25	1994-03-24	No	210 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	800,000$	466,257$	0$	0$	No	800,000$	Lien / Lien NHL
Jakob Chychrun	Diabotins (HEL)	D	21	1998-03-31	No	210 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,350,000$	786,809$	0$	0$	No	1,350,000$	Lien / Lien NHL
Oliver Kylington	Diabotins (HEL)	D	22	1997-05-19	Yes	183 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	503,169$	0$	0$	No	863,333$	Lien
Tage Thompson	Diabotins (HEL)	C/RW	21	1997-10-30	No	205 Lbs	198 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,137,500$	662,960$	0$	0$	No		Lien
Victor Ejdsell	Diabotins (HEL)	C	24	1995-06-06	No	214 Lbs	196 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No		Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
11	23.73	200 Lbs	191 CM	1.27	968,409$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Eric Robinson	Tage Thompson	Dale Weise	40	1	2	2
2	Dale Weise	Victor Ejdsell	Tage Thompson	30	1	2	2
3	Eric Robinson	Victor Ejdsell	Jake Dotchin	20	1	2	2
4		Christian Jaros	Oliver Kylington	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jakob Chychrun	Jake Dotchin	40	1	2	2
2	Christian Jaros		30	1	2	2
3	Oliver Kylington	Blake Hillman	20	1	2	2
4	Daniel Brickley	Jakob Chychrun	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Eric Robinson	Tage Thompson	Dale Weise	60	1	2	2
2	Dale Weise	Victor Ejdsell	Tage Thompson	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jakob Chychrun	Jake Dotchin	60	1	2	2
2	Christian Jaros		40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Dale Weise	Tage Thompson	60	1	2	2
2	Victor Ejdsell	Eric Robinson	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jakob Chychrun	Jake Dotchin	60	1	2	2
2	Christian Jaros		40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Dale Weise	60	1	2	2	Jakob Chychrun	Jake Dotchin	60	1	2	2
2	Tage Thompson	40	1	2	2	Christian Jaros		40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Dale Weise	Tage Thompson	60	1	2	2
2	Victor Ejdsell	Eric Robinson	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jakob Chychrun	Jake Dotchin	60	1	2	2
2	Christian Jaros		40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Eric Robinson	Tage Thompson	Dale Weise	Jakob Chychrun	Jake Dotchin

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Eric Robinson	Tage Thompson	Dale Weise	Jakob Chychrun	Jake Dotchin

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Victor Ejdsell, Eric Robinson, Dale Weise	Victor Ejdsell, Eric Robinson	Dale Weise

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Blake Hillman, Daniel Brickley, Oliver Kylington	Blake Hillman	Daniel Brickley, Oliver Kylington

Tirs de Pénalité
Dale Weise, Tage Thompson, Victor Ejdsell, Eric Robinson,

Gardien
#1 : Alexandar Georgiev, #2 :

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

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

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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

	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Barracuda	4	0	3	0	0	1	0	0	3	20	-17	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	3	0	3	0	0	0	0	0	1	17	-16	1	0.125	3	6	9	0	0	11	15	24	11	92	246	293	314	42	127	54	14	79	11	1	9.09%	7	2	71.43%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
2	Benchwarmers	3	0	1	0	0	0	1	1	6	8	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	2	0	1	0	0	0	1	0	3	4	-1	3	0.500	6	9	15	0	0	11	15	24	11	81	246	293	314	42	116	34	20	41	10	2	20.00%	10	1	90.00%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
3	Caribou	3	1	1	0	1	0	0	0	6	7	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	2	1	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	4	0.667	6	10	16	0	0	11	15	24	11	79	246	293	314	42	109	49	12	50	11	1	9.09%	6	2	66.67%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
4	Casse-Tete	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	5	8	0	0	11	15	24	11	22	246	293	314	42	41	16	4	16	4	2	50.00%	2	1	50.00%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
5	Chevalier	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	0	0.000	0	0	0	0	0	11	15	24	11	11	246	293	314	42	44	16	10	18	1	0	0.00%	5	3	40.00%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
6	Hooligans	7	0	5	0	0	0	1	1	10	18	-8	5	0	3	0	0	0	1	1	7	11	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	3	0.214	10	16	26	1	0	11	15	24	11	183	246	293	314	42	286	88	42	132	9	1	11.11%	21	5	76.19%	1	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
7	Hybrides	2	1	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	2	3	5	0	1	11	15	24	11	42	246	293	314	42	79	32	4	42	6	0	0.00%	2	0	100.00%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
8	Jardiniers	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	11	15	24	11	18	246	293	314	42	42	20	8	13	4	1	25.00%	4	0	100.00%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
9	Leftovers	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	11	15	24	11	22	246	293	314	42	37	11	2	16	6	2	33.33%	1	1	0.00%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
10	Pirates	3	1	2	0	0	0	0	0	6	7	-1	3	1	2	0	0	0	0	0	6	7	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0.333	6	9	15	1	0	11	15	24	11	71	246	293	314	42	91	27	16	78	16	2	12.50%	8	0	100.00%	1	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
11	Requins	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	2	3	5	0	0	11	15	24	11	30	246	293	314	42	35	11	6	24	3	0	0.00%	3	0	100.00%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
12	Royaux	3	0	3	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	1	5	-4	0	0.000	3	5	8	0	0	11	15	24	11	60	246	293	314	42	118	34	14	64	6	0	0.00%	7	1	85.71%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
	Total	36	5	22	0	2	2	2	3	54	102	-48	19	4	8	0	2	2	1	2	37	45	-8	17	1	14	0	0	0	1	1	17	57	-40	23	0.319	54	88	142	2	1	11	15	24	11	863	246	293	314	42	1339	471	174	680	104	14	13.46%	87	20	77.01%	2	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
14	Vagabond	3	0	1	0	0	1	0	1	4	9	-5	2	0	1	0	0	1	0	0	3	7	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	1	2	-1	2	0.333	4	7	11	0	0	11	15	24	11	74	246	293	314	42	123	35	10	45	7	1	14.29%	5	2	60.00%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
15	Werewolves	3	1	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	2	0.333	4	6	10	0	0	11	15	24	11	78	246	293	314	42	91	44	12	62	10	1	10.00%	6	2	66.67%	0	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
	_Since Last GM Reset	36	5	22	0	2	2	2	3	54	102	-48	19	4	8	0	2	2	1	2	37	45	-8	17	1	14	0	0	0	1	1	17	57	-40	23	0.319	54	88	142	2	1	11	15	24	11	863	246	293	314	42	1339	471	174	680	104	14	13.46%	87	20	77.01%	2	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
	_Vs Conference	19	2	10	0	1	1	2	3	33	48	-15	13	2	6	0	1	1	1	2	24	32	-8	6	0	4	0	0	0	1	1	9	16	-7	14	0.368	33	53	86	2	0	11	15	24	11	479	246	293	314	42	730	226	104	349	55	9	16.36%	52	9	82.69%	2	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
	_Vs Division	6	1	4	0	1	0	1	1	11	16	-5	5	1	2	0	1	0	0	1	11	12	-1	1	0	2	0	0	0	1	0	0	4	-4	7	0.583	11	17	28	1	0	11	15	24	11	134	246	293	314	42	211	70	36	136	24	4	16.67%	18	4	77.78%	1	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279

			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
36	23	W1	54	88	142	863	1339	471	174	680	2	1

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
36	5	22	2	2	2	3	54	102

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
19	4	8	2	2	1	2	37	45

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
17	1	14	0	0	1	1	17	57

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	7	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
104	14	13.46%	87	20	77.01%	2

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
246	293	314	42	11	15	24	11

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
278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%

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
691	402	941	294	560	279

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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 - 2019-10-07	6	Pirates	3	Diabotins	1	L			Sommaire du Match
3 - 2019-10-08	13	Diabotins	1	Barracuda	2	L			Sommaire du Match
6 - 2019-10-11	22	Diabotins	0	Royaux	3	L			Sommaire du Match
7 - 2019-10-12	27	Pirates	2	Diabotins	1	L			Sommaire du Match
9 - 2019-10-14	36	Diabotins	2	Benchwarmers	1	W	X	X	Sommaire du Match
11 - 2019-10-16	44	Barracuda	3	Diabotins	2	L	X		Sommaire du Match
13 - 2019-10-18	51	Pirates	2	Diabotins	4	W			Sommaire du Match
16 - 2019-10-21	61	Hooligans	2	Diabotins	1	L			Sommaire du Match
17 - 2019-10-22	66	Diabotins	1	Werewolves	3	L			Sommaire du Match
20 - 2019-10-25	77	Hooligans	1	Diabotins	2	W	X	X	Sommaire du Match
22 - 2019-10-27	86	Diabotins	1	Royaux	2	L			Sommaire du Match
23 - 2019-10-28	92	Casse-Tete	4	Diabotins	3	L			Sommaire du Match
28 - 2019-11-02	106	Werewolves	1	Diabotins	2	W			Sommaire du Match
29 - 2019-11-03	112	Diabotins	1	Vagabond	2	L	X	X	Sommaire du Match
31 - 2019-11-05	121	Diabotins	2	Caribou	1	W			Sommaire du Match
32 - 2019-11-06	124	Requins	1	Diabotins	2	W	X		Sommaire du Match
34 - 2019-11-08	136	Benchwarmers	4	Diabotins	3	L	X	X	Sommaire du Match
36 - 2019-11-10	145	Diabotins	0	Barracuda	2	L			Sommaire du Match
37 - 2019-11-11	150	Diabotins	1	Caribou	4	L			Sommaire du Match
39 - 2019-11-13	154	Hooligans	2	Diabotins	1	L			Sommaire du Match
41 - 2019-11-15	165	Vagabond	4	Diabotins	1	L			Sommaire du Match
43 - 2019-11-17	174	Diabotins	0	Barracuda	13	L			Sommaire du Match
44 - 2019-11-18	180	Vagabond	3	Diabotins	2	L	X		Sommaire du Match
47 - 2019-11-21	189	Diabotins	1	Benchwarmers	3	L			Sommaire du Match
48 - 2019-11-22	193	Diabotins	1	Werewolves	4	L			Sommaire du Match
50 - 2019-11-24	200	Hooligans	2	Diabotins	1	L	X	X	Sommaire du Match
52 - 2019-11-26	207	Diabotins	2	Jardiniers	3	L			Sommaire du Match
53 - 2019-11-27	213	Hybrides	0	Diabotins	1	W			Sommaire du Match
56 - 2019-11-30	223	Diabotins	1	Hooligans	3	L			Sommaire du Match
57 - 2019-12-01	229	Royaux	3	Diabotins	2	L			Sommaire du Match
59 - 2019-12-03	238	Diabotins	2	Hooligans	4	L			Sommaire du Match
61 - 2019-12-05	241	Diabotins	0	Chevalier	4	L			Sommaire du Match
62 - 2019-12-06	247	Caribou	2	Diabotins	3	W	X		Sommaire du Match
64 - 2019-12-08	259	Hooligans	4	Diabotins	2	L			Sommaire du Match
65 - 2019-12-09	263	Diabotins	1	Hybrides	3	L			Sommaire du Match
67 - 2019-12-11	273	Leftovers	2	Diabotins	3	W			Sommaire du Match
69 - 2019-12-13	279	Diabotins	-	Royaux	-
71 - 2019-12-15	287	Diabotins	-	Requins	-
72 - 2019-12-16	293	Royaux	-	Diabotins	-
74 - 2019-12-18	302	Werewolves	-	Diabotins	-
76 - 2019-12-20	309	Diabotins	-	Werewolves	-
78 - 2019-12-22	316	Diabotins	-	Chevalier	-
79 - 2019-12-23	320	Diabotins	-	Pirates	-
81 - 2019-12-25	327	Benchwarmers	-	Diabotins	-
83 - 2019-12-27	334	Diabotins	-	Casse-Tete	-
85 - 2019-12-29	341	Barracuda	-	Diabotins	-
87 - 2019-12-31	349	Diabotins	-	Chevalier	-
89 - 2020-01-02	357	Chevalier	-	Diabotins	-
90 - 2020-01-03	364	Diabotins	-	Requins	-
92 - 2020-01-05	372	Chevalier	-	Diabotins	-
95 - 2020-01-08	381	Diabotins	-	Benchwarmers	-
96 - 2020-01-09	386	Barracuda	-	Diabotins	-
98 - 2020-01-11	395	Jardiniers	-	Diabotins	-
102 - 2020-01-15	409	Leftovers	-	Diabotins	-
104 - 2020-01-17	416	Diabotins	-	Vagabond	-
106 - 2020-01-19	422	Requins	-	Diabotins	-
108 - 2020-01-21	435	Pirates	-	Diabotins	-
110 - 2020-01-23	441	Diabotins	-	Werewolves	-
113 - 2020-01-26	451	Requins	-	Diabotins	-
115 - 2020-01-28	457	Diabotins	-	Casse-Tete	-
116 - 2020-01-29	465	Caribou	-	Diabotins	-
118 - 2020-01-31	474	Diabotins	-	Hybrides	-
119 - 2020-02-01	477	Diabotins	-	Leftovers	-
121 - 2020-02-03	485	Werewolves	-	Diabotins	-
123 - 2020-02-05	495	Pirates	-	Diabotins	-
125 - 2020-02-07	501	Diabotins	-	Requins	-
127 - 2020-02-09	505	Diabotins	-	Leftovers	-
129 - 2020-02-11	511	Diabotins	-	Caribou	-
131 - 2020-02-13	517	Chevalier	-	Diabotins	-
134 - 2020-02-16	528	Barracuda	-	Diabotins	-
135 - 2020-02-17	535	Diabotins	-	Leftovers	-
138 - 2020-02-20	543	Diabotins	-	Barracuda	-
139 - 2020-02-21	548	Royaux	-	Diabotins	-
141 - 2020-02-23	555	Diabotins	-	Royaux	-
142 - 2020-02-24	563	Jardiniers	-	Diabotins	-
144 - 2020-02-26	569	Diabotins	-	Jardiniers	-
146 - 2020-02-28	578	Casse-Tete	-	Diabotins	-
148 - 2020-03-01	585	Diabotins	-	Jardiniers	-
149 - 2020-03-02	590	Benchwarmers	-	Diabotins	-
150 - 2020-03-03	593	Diabotins	-	Vagabond	-
152 - 2020-03-05	598	Diabotins	-	Pirates	-
155 - 2020-03-08	609	Pirates	-	Diabotins	-
160 - 2020-03-13	622	Hybrides	-	Diabotins	-
161 - 2020-03-14	627	Diabotins	-	Vagabond	-

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
23	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
444,779$	1,065,250$	751,834$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
6,535$	444,779$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	95	6,535$	620,825$

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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	56	18	0	0	3	3	4	374	269	105	42	32	7	0	0	1	2	0	202	142	60	42	24	11	0	0	2	1	4	172	127	45	112	374	677	1051	3	5	139	110	122	6	2726	952	841	908	50	2389	866	839	1569	277	78	28.16%	279	42	84.95%	13	1068	1780	60.00%	952	1597	59.61%	652	1237	52.71%	2138	1487	1736	624	1202	610
2016	84	18	41	0	6	2	6	11	241	311	-70	42	11	14	0	4	2	5	6	150	141	9	42	7	27	0	2	0	1	5	91	170	-79	36	241	362	603	1	1	82	71	76	18	2085	691	636	692	129	2854	1054	261	1583	264	50	18.94%	129	17	86.82%	2	512	1366	37.48%	503	1658	30.34%	374	1112	33.63%	1633	1015	2267	663	1245	591
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
2017	84	16	52	0	5	5	0	6	136	447	-311	42	9	22	0	4	4	0	3	77	232	-155	42	7	30	0	1	1	0	3	59	215	-156	32	136	242	378	2	4	32	48	51	11	1805	555	582	635	58	2485	933	516	1474	282	42	14.89%	262	40	84.73%	7	698	1366	51.10%	820	1580	51.90%	526	1172	44.88%	1702	985	2001	721	1391	691
2018	82	39	30	0	5	3	1	4	399	222	177	41	24	8	0	2	3	1	3	214	100	114	41	15	22	0	3	0	0	1	185	122	63	78	399	713	1112	1	2	159	126	108	7	2914	1069	936	887	35	2830	1013	814	1653	292	70	23.97%	396	71	82.07%	19	959	1786	53.70%	1046	1954	53.53%	627	1172	53.50%	1898	1224	1817	659	1238	627
2018	82	18	51	0	3	3	2	5	305	322	-17	41	10	23	0	1	2	1	4	164	150	14	41	8	28	0	2	1	1	1	141	172	-31	36	305	523	828	2	4	77	119	104	9	2352	773	753	790	62	3198	1129	465	1493	288	61	21.18%	226	54	76.11%	8	758	1515	50.03%	855	1852	46.17%	631	1232	51.22%	1651	1015	2069	674	1248	606
2019	36	5	22	0	2	2	2	3	54	102	-48	19	4	8	0	2	2	1	2	37	45	-8	17	1	14	0	0	0	1	1	17	57	-40	23	54	88	142	2	1	11	15	24	11	863	246	293	314	42	1339	471	174	680	104	14	13.46%	87	20	77.01%	2	278	585	47.52%	360	834	43.17%	190	391	48.59%	691	402	941	294	560	279
Total Saison Régulière	536	176	253	0	28	21	20	38	1813	1918	-105	269	106	96	0	18	17	11	21	1013	914	99	267	70	157	0	10	4	9	17	800	1004	-204	365	1813	3135	4948	13	20	612	590	563	80	15307	5112	4892	5057	467	17407	6223	3783	10333	1788	359	20.08%	1727	311	81.99%	65	5302	10127	52.36%	5533	11073	49.97%	3701	7441	49.74%	11765	7469	12611	4309	8185	4067
Séries
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
2016	4	0	4	0	0	0	0	0	3	22	-19	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	0	15	-15	0	3	3	6	0	0	0	3	0	0	77	29	21	23	4	169	58	14	64	10	2	20.00%	7	4	42.86%	0	16	64	25.00%	25	104	24.04%	9	49	18.37%	67	39	128	32	57	25
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	9	4	5	0	0	0	0	0	37	33	4	5	3	2	0	0	0	0	0	23	17	6	4	1	3	0	0	0	0	0	14	16	-2	8	37	65	102	0	0	12	11	14	0	387	149	100	133	5	278	105	101	170	33	8	24.24%	46	6	86.96%	5	138	214	64.49%	118	178	66.29%	84	126	66.67%	241	168	182	65	126	66
Total Séries	27	10	17	0	0	0	0	0	70	92	-22	14	7	7	0	0	0	0	0	43	40	3	13	3	10	0	0	0	0	0	27	52	-25	20	70	118	188	0	0	25	19	25	1	948	356	238	338	16	868	330	285	520	77	15	19.48%	125	26	79.20%	8	352	569	61.86%	360	603	59.70%	212	344	61.63%	679	463	600	202	377	191