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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	Colin White	0	X				100.00	40	18	64	32	48	75	73	75	76	82	83	67	69	39	40	0	47	73	0
2	Nick Ritchie	0		X			100.00	82	37	33	33	86	67	68	74	37	82	82	62	75	50	60	0	18	73	0
3	Devin Shore	0	X				100.00	65	23	74	36	69	69	77	70	59	81	82	70	71	43	47	0	46	72	0
4	Jesper Bratt	0		X			100.00	49	18	73	32	37	70	65	76	61	84	84	70	76	41	36	0	50	72	0
5	Oskar Lindblom	0		X	X		100.00	61	12	66	35	56	65	88	74	36	79	82	66	65	50	38	0	47	71	0
6	Casey Mittelstadt	0	X	X	X		100.00	42	24	73	33	62	62	77	71	69	79	82	54	75	29	39	0	39	70	0
7	Charles Hudon	0		X			100.00	81	27	53	36	57	60	74	72	49	79	80	53	73	52	56	0	21	69	0
8	Zemgus Girgensons	0	X	X	X		100.00	80	25	66	49	75	63	66	64	45	77	80	77	78	56	58	0	32	69	0
9	Ryan Hartman	0		X	X		100.00	76	36	39	37	51	60	78	72	48	79	81	56	62	55	53	0	22	69	0
10	Dylan Sikura	0			X		100.00	33	20	83	44	36	52	80	66	31	80	79	51	67	33	38	0	50	65	0
11	Eeli Tolvanen	0			X		100.00	34	20	83	61	48	60	82	57	31	65	73	65	68	38	37	0	25	62	0
12	Vitaly Abramov (R)	0			X		100.00	27	24	83	61	33	65	84	56	31	64	70	70	68	37	40	0	47	60	0
13	Mikhail Vorobyev (R)	0	X				100.00	35	22	77	62	59	42	81	58	35	67	76	56	67	33	37	0	47	60	0
14	Rem Pitlick (R)	0		X			100.00	22	22	77	66	55	44	84	56	31	64	69	67	68	30	39	0	47	56	0
15	Deryk Engelland	0				X	100.00	81	49	67	46	91	72	74	80	23	82	75	76	44	84	77	0	31	76	0
16	Mikhail Sergachev	0				X	100.00	67	28	64	41	77	60	91	87	49	87	78	52	71	41	44	0	17	74	0
17	Dylan DeMelo	0				X	100.00	70	30	62	45	63	64	74	82	28	85	76	63	63	54	56	0	50	72	0
18	Jake McCabe	0				X	100.00	81	29	62	46	70	69	62	80	31	82	76	71	61	50	47	0	50	71	0
19	Madison Bowey	0				X	100.00	73	29	46	48	65	54	88	80	30	82	75	48	65	49	64	0	50	70	0
20	Calle Rosen	0				X	100.00	33	13	80	56	55	56	82	68	31	72	70	52	68	47	35	0	50	64	0
21	Evan Bouchard (R)	0				X	100.00	41	22	79	35	58	43	82	68	31	72	70	53	68	34	51	0	47	63	0
22	Mark Friedman	0				X	100.00	32	25	85	59	49	45	84	67	31	72	68	59	68	39	41	0	47	62	0
Rayé
1	Troy Terry	0	X		X		100.00	33	22	80	36	45	65	76	66	33	80	81	59	73	33	39	0	50	68	0
2	Lias Andersson	0	X				100.00	79	18	42	49	53	49	85	62	65	75	79	53	66	43	39	0	50	65	0
3	Adam Gaudette	0	X				100.00	66	24	62	39	40	50	77	64	69	76	79	49	66	32	40	0	50	64	0
4	Alex Formenton	0		X			100.00	41	24	69	64	35	51	78	58	32	65	73	66	68	30	40	0	50	60	0
5	Sami Niku	0				X	100.00	43	23	80	49	45	51	81	76	30	77	74	39	67	46	41	0	50	67	0
6	Louie Belpedio	0				X	100.00	34	24	84	60	56	49	83	67	31	72	69	58	68	38	49	0	50	63	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	54	25	68	46	56	58	78	70	41	76	77	60	68	43	46	0	42	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	Anthony Stolarz	100.00	84	84	86	84	83	90	87	87	89	58	62	49	60	0	47	80	0
2	Oscar Dansk	100.00	80	87	86	76	81	81	88	83	94	51	60	45	62	0	47	78	0
Rayé
1	Alex Nedeljkovic	100.00	80	89	87	75	81	80	86	83	92	50	60	62	71	0	50	79	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	81	87	86	78	82	84	87	84	92	53	61	52	64	0	48	79

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Tim Connolly	70	70	70	70	70	70	70	CAN	37	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	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3

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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	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3

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

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Adam Gaudette	Vagabond (PIR)	C	22	1996-10-03	No	170 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,667$	0$	0$	No	Lien
Alex Formenton	Vagabond (PIR)	LW	20	1999-09-13	No	165 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Alex Nedeljkovic	Vagabond (PIR)	G	23	1996-01-07	No	189 Lbs	183 CM	No	No	No	0	Avec Restriction	Pro & Farm		0$	0$	No	Lien
Anthony Stolarz	Vagabond (PIR)	G	25	1994-01-20	No	210 Lbs	198 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	761,250$	0$	0$	No	Lien
Calle Rosen	Vagabond (PIR)	D	25	1994-02-02	No	186 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,775,000$	0$	0$	No	Lien
Casey Mittelstadt	Vagabond (PIR)	C/LW/RW	20	1998-11-22	No	202 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,166$	0$	0$	No	Lien
Charles Hudon	Vagabond (PIR)	LW	25	1994-06-23	No	196 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Colin White	Vagabond (PIR)	C	22	1997-01-30	No	183 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,666$	0$	0$	No	Lien
Deryk Engelland	Vagabond (PIR)	D	37	1982-04-03	No	214 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	1,200,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Devin Shore	Vagabond (PIR)	C	25	1994-07-19	No	205 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	870,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Dylan DeMelo	Vagabond (PIR)	D	26	1993-05-01	No	195 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Dylan Sikura	Vagabond (PIR)	RW	24	1995-06-01	No	166 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,387,500$	0$	0$	No	Lien
Eeli Tolvanen	Vagabond (PIR)	RW	20	1999-04-22	No	191 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	3,145,833$	0$	0$	No	Lien
Evan Bouchard	Vagabond (PIR)	D	19	1999-10-20	Yes	194 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,627,500$	0$	0$	No	Lien
Jake McCabe	Vagabond (PIR)	D	25	1993-10-12	No	206 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,600,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Jesper Bratt	Vagabond (PIR)	LW	21	1998-07-30	No	175 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	Lien
Lias Andersson	Vagabond (PIR)	C	20	1998-10-13	No	190 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,775,000$	0$	0$	No	Lien
Louie Belpedio	Vagabond (PIR)	D	23	1996-05-14	No	196 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Madison Bowey	Vagabond (PIR)	D	24	1995-04-22	No	198 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	902,500$	0$	0$	No	Lien
Mark Friedman	Vagabond (PIR)	D	23	1995-12-25	No	185 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	Lien
Mikhail Sergachev	Vagabond (PIR)	D	21	1998-06-25	No	215 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,744,166$	0$	0$	No	Lien
Mikhail Vorobyev	Vagabond (PIR)	C	22	1997-01-05	Yes	194 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Nick Ritchie	Vagabond (PIR)	LW	23	1995-12-05	No	234 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,627,500$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Oscar Dansk	Vagabond (PIR)	G	25	1994-02-28	No	195 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Oskar Lindblom	Vagabond (PIR)	LW/RW	23	1996-08-15	No	191 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,137,500$	0$	0$	No	Lien
Rem Pitlick	Vagabond (PIR)	LW	22	1997-04-02	Yes	196 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Ryan Hartman	Vagabond (PIR)	LW/RW	25	1994-09-20	No	181 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	875,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Sami Niku	Vagabond (PIR)	D	22	1996-10-10	No	176 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	916,667$	0$	0$	No	Lien
Troy Terry	Vagabond (PIR)	C/RW	22	1997-09-10	No	178 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,666$	0$	0$	No	Lien
Vitaly Abramov	Vagabond (PIR)	RW	21	1998-05-08	Yes	171 Lbs	175 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	880,000$	0$	0$	No	Lien
Zemgus Girgensons	Vagabond (PIR)	C/LW/RW	25	1994-01-05	No	211 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,600,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
31	23.23	192 Lbs	185 CM	1.23	1,196,503$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Devin Shore		40	1	2	2
2				30	1	2	2
3	Jesper Bratt			20	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jake McCabe		40	1	2	2
2	Mikhail Sergachev		30	1	2	2
3	Madison Bowey	Dylan DeMelo	20	1	2	2
4	Jake McCabe		10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Devin Shore		60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jake McCabe		60	1	2	2
2	Mikhail Sergachev		40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Devin Shore		40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jake McCabe		60	1	2	2
2	Mikhail Sergachev		40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2	Jake McCabe		60	1	2	2
2		40	1	2	2	Mikhail Sergachev		40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Devin Shore		40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jake McCabe		60	1	2	2
2	Mikhail Sergachev		40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Devin Shore		Jake McCabe

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Devin Shore		Jake McCabe

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Jesper Bratt, ,	Jesper Bratt,

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Madison Bowey, Dylan DeMelo, Mikhail Sergachev	Madison Bowey	Dylan DeMelo, Mikhail Sergachev

Tirs de Pénalité
, , Devin Shore, , Jesper Bratt

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

	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

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	RI	Lien

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

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
41	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
0$	4,004,160$	1,942,206$	0$

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

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

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	Ligue											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
Saison Régulière
2016	84	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	38	31	0	4	5	3	3	330	313	17	42	23	12	0	1	2	2	2	163	133	30	42	15	19	0	3	3	1	1	167	180	-13	76	330	538	868	2	2	118	110	95	7	2769	922	936	895	37	2461	912	419	1510	307	81	26.38%	209	46	77.99%	18	814	1783	45.65%	606	1483	40.86%	566	1216	46.55%	1942	1312	1935	638	1205	591
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	250	74	123	0	13	10	11	19	876	946	-70	125	44	49	0	6	6	8	12	477	424	53	125	30	74	0	7	4	3	7	399	522	-123	148	876	1423	2299	5	7	277	300	275	34	7206	2386	2325	2377	228	8513	3095	1145	4586	859	192	22.35%	564	117	79.26%	28	2084	4664	44.68%	1964	4993	39.34%	1571	3560	44.13%	5227	3343	6272	1977	3699	1789
Séries
2016	4	0	4	0	0	0	0	0	5	10	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	5	8	13	0	0	0	1	4	0	94	20	47	23	4	150	57	15	70	21	2	9.52%	5	0	100.00%	0	6	87	6.90%	18	91	19.78%	6	46	13.04%	66	39	129	33	51	23
2017	16	9	7	0	0	0	0	0	47	54	-7	8	6	2	0	0	0	0	0	28	20	8	8	3	5	0	0	0	0	0	19	34	-15	18	47	80	127	0	0	19	12	13	3	546	182	189	163	12	574	213	86	238	86	24	27.91%	43	8	81.40%	0	161	398	40.45%	126	361	34.90%	83	224	37.05%	359	243	411	130	223	105
Total Séries	20	9	11	0	0	0	0	0	52	64	-12	10	6	4	0	0	0	0	0	30	25	5	10	3	7	0	0	0	0	0	22	39	-17	18	52	88	140	0	0	19	13	17	3	640	202	236	186	16	724	270	101	308	107	26	24.30%	48	8	83.33%	0	167	485	34.43%	144	452	31.86%	89	270	32.96%	426	283	541	163	274	129