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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	Charles Hudon	0		X			100.00	82	40	57	36	39	65	75	75	62	84	86	67	69	49	47	0	21	82	0
2	Nick Ritchie	0		X			100.00	90	45	53	37	86	60	77	72	39	84	83	68	70	44	45	0	21	82	0
3	Zemgus Girgensons	0	X	X	X		100.00	82	37	72	43	69	63	66	66	64	80	82	71	73	50	48	0	32	80	0
4	Devin Shore	0	X				100.00	49	36	76	33	63	70	91	69	65	84	81	58	62	41	39	0	46	80	0
5	Jesper Bratt (R)	0		X			100.00	44	29	74	35	29	71	84	77	38	85	79	70	75	39	34	0	50	80	0
6	Oskar Lindblom (R)	0		X	X		100.00	69	26	76	47	47	65	76	61	30	76	79	76	63	46	50	0	47	77	0
7	Colin White	0	X				100.00	43	28	61	49	34	61	78	61	50	75	77	73	65	38	35	0	47	73	0
8	Casey Mittelstadt (R)	0	X	X	X		100.00	35	33	77	50	53	65	80	58	43	71	73	59	65	29	31	0	39	71	0
9	Dylan Sikura (R)	0			X		100.00	26	30	95	57	26	62	79	58	31	70	74	58	65	34	33	0	50	69	0
10	Eeli Tolvanen (R)	0			X		100.00	43	30	93	63	34	56	79	56	31	68	75	55	65	39	40	0	25	68	0
11	Jake McCabe	0				X	100.00	66	40	71	45	70	72	72	82	31	83	72	75	58	47	43	0	50	84	0
12	Mikhail Sergachev	0				X	100.00	62	40	61	44	73	53	89	91	26	88	77	64	71	37	35	0	17	83	0
13	Madison Bowey (R)	0				X	100.00	57	39	60	48	61	50	86	82	29	83	73	64	63	52	70	0	50	81	0
14	Dylan DeMelo	0				X	100.00	63	40	60	45	56	53	76	86	27	86	72	67	61	48	41	0	50	80	0
15	Calle Rosen (R)	0				X	100.00	33	26	61	58	54	46	76	69	31	72	66	51	65	45	38	0	50	69	0
Rayé
1	Lias Andersson (R)	0	X				100.00	64	28	81	63	53	55	78	58	47	70	73	62	65	41	42	0	50	71	0
2	Adam Gaudette (R)	0	X				100.00	37	33	92	61	31	59	81	57	36	69	76	60	64	33	36	0	50	69	0
3	Troy Terry (R)	0	X		X		100.00	26	31	96	63	32	46	72	56	31	68	72	52	65	33	33	0	50	65	0
4	Alex Formenton (R)	0		X			100.00	66	32	78	54	28	19	81	56	31	67	69	51	64	29	29	0	50	60	0
5	Christian Djoos	0				X	100.00	39	22	74	47	31	48	82	83	27	83	72	76	63	56	59	0	50	79	0
6	Louie Belpedio (R)	0				X	100.00	47	31	90	60	43	57	77	69	31	72	66	56	65	37	41	0	50	72	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	53	33	74	49	48	57	79	69	38	77	75	63	66	41	41	0	43	75

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

#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Oscar Dansk (R)	100.00	81	76	64	79	82	81	91	85	85	67	70	40	58	0	47	81	0
2	Anthony Stolarz	100.00	80	67	67	82	82	81	91	84	85	67	71	30	46	0	47	80	0
Rayé
1	Alex Nedeljkovic	100.00	80	82	59	78	81	80	88	84	84	69	71	44	68	0	50	81	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	80	75	63	80	82	81	90	84	85	68	71	38	57	0	48	81

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
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#	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
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	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Adam Gaudette	Vagabond (PIR)	C	21	1996-10-03	Yes	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	19	1999-09-13	Yes	165 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Alex Nedeljkovic	Vagabond (PIR)	G	22	1996-01-07	No	198 Lbs	183 CM	No	No	No	0	Contrat d'Entrée	Pro & Farm		0$	0$	No	Lien
Anthony Stolarz	Vagabond (PIR)	G	24	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	24	1994-02-02	Yes	195 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	19	1998-11-22	Yes	201 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,166$	0$	0$	No	Lien
Charles Hudon	Vagabond (PIR)	LW	24	1994-06-23	No	188 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Christian Djoos	Vagabond (PIR)	D	24	1994-08-06	No	169 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Colin White	Vagabond (PIR)	C	21	1997-01-30	No	183 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,666$	0$	0$	No	Lien
Devin Shore	Vagabond (PIR)	C	24	1994-07-19	No	205 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	870,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Dylan DeMelo	Vagabond (PIR)	D	25	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	23	1995-06-01	Yes	158 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,387,500$	0$	0$	No	Lien
Eeli Tolvanen	Vagabond (PIR)	RW	19	1999-04-22	Yes	191 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	3,145,833$	0$	0$	No	Lien
Jake McCabe	Vagabond (PIR)	D	24	1993-10-12	No	210 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	20	1998-07-30	Yes	175 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	0$	0$	No	Lien
Lias Andersson	Vagabond (PIR)	C	19	1998-10-13	Yes	204 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,775,000$	0$	0$	No	Lien
Louie Belpedio	Vagabond (PIR)	D	22	1996-05-14	Yes	193 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Madison Bowey	Vagabond (PIR)	D	23	1995-04-22	Yes	198 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	902,500$	0$	0$	No	Lien
Mikhail Sergachev	Vagabond (PIR)	D	20	1998-06-25	No	215 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,744,166$	0$	0$	No	Lien
Nick Ritchie	Piranhas	LW	22	1995-12-05	No	234 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,627,500$	1,627,500$	1,627,500$	No	Lien / Lien NHL
Oscar Dansk	Vagabond (PIR)	G	24	1994-02-28	Yes	195 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Oskar Lindblom	Vagabond (PIR)	LW/RW	22	1996-08-15	Yes	191 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,137,500$	0$	0$	No	Lien
Troy Terry	Vagabond (PIR)	C/RW	21	1997-09-10	Yes	175 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,491,666$	0$	0$	No	Lien
Zemgus Girgensons	Vagabond (PIR)	C/LW/RW	24	1994-01-05	No	207 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
24	22.08	193 Lbs	185 CM	1.04	1,231,976$

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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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
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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
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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
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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	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$	2,793,993$	1,417,206$	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	46	31	0	2	0	3	2	655	237	418	42	26	12	0	1	0	1	2	332	109	223	42	20	19	0	1	0	2	0	323	128	195	92	655	1146	1801	1	4	228	210	212	8	2691	949	879	839	44	2306	822	911	1826	297	90	30.30%	261	54	79.31%	22	1012	1634	61.93%	840	1543	54.44%	864	1465	58.98%	2100	1434	1728	630	1237	640
2017	84	53	17	0	1	4	6	3	410	392	18	42	27	10	0	0	2	2	1	201	192	9	42	26	7	0	1	2	4	2	209	200	9	106	410	635	1045	3	4	142	137	124	9	2726	924	896	887	46	2480	915	549	1416	315	68	21.59%	264	52	80.30%	3	849	1686	50.36%	640	1551	41.26%	715	1400	51.07%	1944	1300	1906	654	1242	609
2018	82	53	18	0	1	2	2	6	510	215	295	41	27	11	0	0	1	1	1	252	109	143	41	26	7	0	1	1	1	5	258	106	152	106	510	898	1408	0	2	240	156	111	5	3316	1204	1053	1035	55	2747	1003	780	1580	314	78	24.84%	358	76	78.77%	12	984	1900	51.79%	1016	1848	54.98%	679	1286	52.80%	2075	1422	1701	629	1192	608
Total Saison Régulière	250	152	66	0	4	6	11	11	1575	844	731	125	80	33	0	1	3	4	4	785	410	375	125	72	33	0	3	3	7	7	790	434	356	304	1575	2679	4254	4	10	610	503	447	22	8733	3077	2828	2761	145	7533	2740	2240	4822	926	236	25.49%	883	182	79.39%	37	2845	5220	54.50%	2496	4942	50.51%	2258	4151	54.40%	6120	4157	5337	1914	3672	1858
Séries
2016	19	11	8	0	0	0	0	0	63	44	19	9	7	2	0	0	0	0	0	36	17	19	10	4	6	0	0	0	0	0	27	27	0	22	63	111	174	0	0	17	22	22	2	635	211	200	209	15	491	178	169	420	78	18	23.08%	79	17	78.48%	4	228	435	52.41%	199	368	54.08%	85	230	36.96%	490	321	385	162	299	146
2017	4	0	4	0	0	0	0	0	1	12	-11	2	0	2	0	0	0	0	0	1	6	-5	2	0	2	0	0	0	0	0	0	6	-6	0	1	1	2	0	0	0	1	0	0	41	8	15	17	1	166	62	10	25	16	0	0.00%	5	1	80.00%	0	6	36	16.67%	19	100	19.00%	12	43	27.91%	52	32	144	36	54	19
2018	15	11	4	0	0	0	0	0	65	53	12	8	6	2	0	0	0	0	0	35	27	8	7	5	2	0	0	0	0	0	30	26	4	22	65	121	186	1	0	25	25	15	0	575	239	163	167	6	507	181	169	286	70	14	20.00%	73	11	84.93%	3	212	353	60.06%	200	350	57.14%	113	213	53.05%	386	262	309	113	216	113
Total Séries	38	22	16	0	0	0	0	0	129	109	20	19	13	6	0	0	0	0	0	72	50	22	19	9	10	0	0	0	0	0	57	59	-2	44	129	233	362	1	0	42	48	37	2	1251	458	378	393	22	1164	421	348	731	164	32	19.51%	157	29	81.53%	7	446	824	54.13%	418	818	51.10%	210	486	43.21%	929	616	840	311	569	279