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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	Nick Schmaltz	0	X		X		100.00	33	24	72	27	44	84	66	76	67	84	84	72	74	41	41	0	18	74	0
2	Ryan Donato	0	X				100.00	44	22	77	29	56	64	86	76	48	81	83	54	74	32	38	0	50	71	0
3	Tyson Jost	0	X	X	X		100.00	53	24	67	34	51	61	74	72	54	79	82	54	71	38	45	0	48	69	0
4	Miles Wood	0		X			100.00	75	34	32	35	64	61	69	75	35	79	83	60	64	36	48	0	18	69	0
5	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
6	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
7	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
8	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
9	Travis Dermott	0				X	100.00	77	30	66	44	64	60	72	83	29	83	76	50	65	44	49	0	40	70	0
10	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
11	Christian Jaros	0				X	100.00	83	28	61	48	68	52	71	80	30	81	75	50	66	41	45	0	46	68	0
12	Ethan Bear	0				X	100.00	39	25	76	50	56	67	81	68	30	72	70	56	67	42	46	0	50	66	0
13	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
14	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
15	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	57	27	67	46	64	59	77	71	37	76	77	55	67	40	44	0	45	67

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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	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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

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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	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Blake Hillman	Diabotins (HEL)	D	23	1996-01-26	No	193 Lbs	185 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Christian Jaros	Diabotins (HEL)	D	23	1996-04-02	No	201 Lbs	191 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Dale Weise	Diabotins (HEL)	RW	31	1988-08-05	No	206 Lbs	188 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Daniel Brickley	Diabotins (HEL)	D	24	1995-03-30	No	203 Lbs	191 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Eric Robinson	Diabotins (HEL)	LW	24	1995-06-14	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Ethan Bear	Diabotins (HEL)	D	22	1997-06-26	No	197 Lbs	180 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Jake Dotchin	Diabotins (HEL)	D	25	1994-03-24	No	210 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	800,000$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Miles Wood	Diabotins (HEL)	LW	24	1995-09-13	No	195 Lbs	188 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Nick Schmaltz	Diabotins (HEL)	C/RW	23	1996-02-23	No	177 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,541,667$	1,541,667$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Oliver Kylington	Diabotins (HEL)	D	22	1997-05-19	Yes	183 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No		Lien
Ryan Donato	Diabotins (HEL)	C	23	1996-04-09	No	193 Lbs	183 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Tage Thompson	Diabotins (HEL)	C/RW	21	1997-10-30	No	205 Lbs	198 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien
Travis Dermott	Diabotins (HEL)	D	22	1996-12-22	No	204 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	863,333$	Lien
Tyson Jost	Diabotins (HEL)	C/LW/RW	21	1998-03-14	No	191 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,673,333$	1,673,333$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Victor Ejdsell	Diabotins (HEL)	C	24	1995-06-06	No	214 Lbs	196 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No		Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
16	23.44	197 Lbs	188 CM	0.38	358,854$

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			Oliver Kylington	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Jake Dotchin	40	1	2	2
2			30	1	2	2
3	Oliver Kylington	Blake Hillman	20	1	2	2
4	Daniel Brickley		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		Jake Dotchin	60	1	2	2
2			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		Jake Dotchin	60	1	2	2
2			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		Jake Dotchin	60	1	2	2
2	Tage Thompson	40	1	2	2			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		Jake Dotchin	60	1	2	2
2			40	1	2	2

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

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Eric Robinson	Tage Thompson	Dale Weise		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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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
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
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	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0

			Total Pour les Joueurs
Matchs Joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs Pour	Tirs Contre	Tirs Bloqués	Minutes de Pénalité	Mises en Échec	Buts en Filet Désert	Blanchissage
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

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

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

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

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

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
0	0	0	0	0	0	0	0

Mises en Jeu
Gagnées en Zone Offensive	Total en Zone Offensive	% Gagnées en Zone Offensive	Gagnées en Zone Défensive	Total en Zone Défensive	% Gagnées en Zone Défensive	Gagnées en Zone Neutre	Total en Zone Neutre	% Gagnées en Zone Neutre
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%

Temps Avec la Rondelle
En Zone Offensive	Contrôle en Zone Offensive	En Zone Défensive	Contrôle en Zone Défensive	En Zone Neutre	Contrôle en Zone Neutre
0	0	0	0	0	0

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

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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	RI	Lien

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	35	15
Assistance	0.00%	0.00%
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
42	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
0$	574,166$	517,584$	0$

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

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	0$	0$

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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
Total Saison Régulière	500	171	231	0	26	19	18	35	1759	1816	-57	250	102	88	0	16	15	10	19	976	869	107	250	69	143	0	10	4	8	16	783	947	-164	342	1759	3047	4806	11	19	601	575	539	69	14444	4866	4599	4743	425	16068	5752	3609	9653	1684	345	20.49%	1640	291	82.26%	63	5024	9542	52.65%	5173	10239	50.52%	3511	7050	49.80%	11073	7066	11670	4014	7624	3787
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