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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	Brett Howden (R)	0	X				100.00	61	29	69	37	62	70	73	68	81	81	82	67	66	39	62	0	50	72	0
2	Christian Dvorak	0	X				100.00	62	24	69	34	57	74	59	73	83	81	82	69	72	41	53	0	50	72	0
3	Brendan Perlini	0		X			100.00	63	27	60	35	76	58	75	73	35	77	82	53	77	46	51	0	50	70	0
4	Rudolfs Balcers (R)	0		X			100.00	46	18	64	36	40	57	78	70	33	79	82	53	67	41	36	0	50	67	0
5	Max Jones (R)	0		X			100.00	58	30	60	45	80	61	81	62	35	72	77	62	67	35	45	0	50	66	0
6	John Hayden	0		X			100.00	84	33	47	48	80	44	79	62	37	74	78	51	65	41	51	0	50	64	0
7	Jaret Anderson-Dolan (R)	0			X		100.00	35	28	83	61	47	53	83	56	31	65	72	68	68	35	56	0	50	61	0
8	Evgeny Svechnikov	0			X		100.00	40	31	72	64	77	39	81	57	31	66	74	63	73	39	45	0	50	60	0
9	Filip Hronek (R)	0				X	100.00	66	24	62	42	37	71	85	86	30	87	78	68	66	42	41	0	50	73	0
10	Calvin de Haan	0				X	100.00	83	25	69	47	65	67	58	80	31	82	74	65	57	57	55	0	50	70	0
11	Scott Harrington	0				X	100.00	69	29	66	48	74	48	75	81	28	83	78	50	64	53	59	0	50	69	0
12	Brendan Guhle	0				X	100.00	46	27	69	50	61	60	72	72	30	74	72	59	67	40	46	0	50	66	0
13	Guillaume Brisebois (R)	0				X	100.00	38	18	84	58	45	39	77	68	31	72	69	49	68	40	56	0	50	61	0
Rayé
1	David Kampf	0	X				100.00	50	11	68	45	57	63	74	65	80	79	80	71	65	50	35	0	50	68	0
2	Cedric Paquette	0	X				100.00	87	39	32	48	68	53	64	65	83	73	80	70	58	54	60	0	50	67	0
3	Connor Brickley	0	X				100.00	83	33	55	43	69	49	78	68	32	78	81	54	66	46	49	0	50	67	0
4	Nicolas Deslauriers	0		X			100.00	91	43	52	48	85	49	75	63	66	73	79	51	60	61	60	0	38	66	0
5	Frederik Gauthier	0	X				100.00	82	28	65	55	89	36	79	62	79	77	80	49	65	47	48	0	50	65	0
6	Vince Dunn	0				X	100.00	50	30	62	41	63	61	77	87	37	85	78	43	64	44	46	0	50	72	0
7	Patrik Nemeth	0				X	100.00	79	24	57	52	82	63	66	79	31	82	75	76	62	55	44	0	50	71	0
8	John Moore	0				X	100.00	66	30	63	45	78	67	67	81	24	81	75	63	53	64	51	0	50	70	0
9	Steven Santini	0				X	100.00	83	27	63	48	70	64	73	80	31	81	75	65	65	42	45	0	50	70	0
10	Victor Mete	0				X	100.00	41	24	78	47	41	62	74	79	29	82	74	55	65	38	44	0	50	69	0
11	Andy Welinski	0				X	100.00	71	23	70	45	67	58	80	77	30	78	73	47	67	43	45	0	50	68	0
12	Jake Bean (R)	0				X	100.00	35	19	77	61	51	28	83	67	31	72	69	54	68	37	37	0	50	59	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	63	27	65	47	65	56	75	71	43	77	77	59	65	45	49	0	50	67

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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	Carter Hart (R)	100.00	94	92	88	84	94	92	96	94	96	59	71	58	69	0	19	85	0
2	Tristan Jarry	100.00	83	89	84	79	83	90	87	87	89	88	61	62	68	0	50	81	0
Rayé
1	Dylan Ferguson	100.00	79	92	79	74	80	78	83	82	72	50	60	40	53	0	50	72	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	85	91	84	79	86	87	89	88	86	66	64	53	63	0	40	79

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Dominique Ducharme	70	70	70	70	70	70	70	CAN	47	2	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
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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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	Link
Andy Welinski	Requins (COU)	D	26	1993-04-27	No	201 Lbs	185 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien
Brendan Guhle	Requins (COU)	D	22	1997-07-29	No	196 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	888,333$	888,333$	0$	0$	No	Lien
Brendan Perlini	Requins (COU)	LW	23	1996-04-27	No	211 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,363,333$	1,363,333$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Brett Howden	Requins (COU)	C	21	1998-03-29	Yes	195 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	Lien
Calvin de Haan	Requins (COU)	D	28	1991-05-09	No	195 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	3,300,000$	3,300,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Carter Hart	Requins (COU)	G	21	1998-08-13	Yes	181 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	Lien
Cedric Paquette	Requins (COU)	C	26	1993-08-13	No	198 Lbs	185 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Christian Dvorak	Requins (COU)	C	23	1996-02-02	No	195 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,106,667$	1,106,667$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Connor Brickley	Requins (COU)	C	27	1992-02-25	No	203 Lbs	183 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien
David Kampf	Requins (COU)	C	24	1995-01-12	No	188 Lbs	188 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien
Dylan Ferguson	Requins (COU)	G	21	1998-09-20	No	189 Lbs	185 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien
Evgeny Svechnikov	Requins (COU)	RW	22	1996-10-31	No	212 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,075,833$	1,075,833$	0$	0$	No	Lien
Filip Hronek	Requins (COU)	D	21	1997-11-02	Yes	170 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	913,333$	913,333$	0$	0$	No	Lien
Frederik Gauthier	Requins (COU)	C	24	1995-04-26	No	235 Lbs	196 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien
Guillaume Brisebois	Requins (COU)	D	22	1997-07-21	Yes	175 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	888,333$	888,333$	0$	0$	No	Lien
Jake Bean	Requins (COU)	D	21	1998-06-09	Yes	186 Lbs	185 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,363,333$	1,363,333$	0$	0$	No	Lien
Jaret Anderson-Dolan	Requins (COU)	RW	20	1999-09-12	Yes	188 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	910,833$	910,833$	0$	0$	No	Lien
John Hayden	Requins (COU)	LW	24	1995-02-14	No	215 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
John Moore	Requins (COU)	D	28	1990-11-19	No	210 Lbs	188 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Max Jones	Requins (COU)	LW	21	1998-02-17	Yes	220 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	Lien
Nicolas Deslauriers	Requins (COU)	LW	28	1991-02-22	No	221 Lbs	185 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Patrik Nemeth	Requins (COU)	D	27	1992-02-08	No	219 Lbs	191 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Rudolfs Balcers	Requins (COU)	LW	22	1997-04-08	Yes	175 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	Lien
Scott Harrington	Requins (COU)	D	26	1993-03-10	No	207 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	675,000$	675,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Steven Santini	Requins (COU)	D	24	1995-03-07	No	205 Lbs	188 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Tristan Jarry	Requins (COU)	G	24	1995-04-29	No	194 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	675,000$	675,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Victor Mete	Requins (COU)	D	21	1998-06-07	No	183 Lbs	175 CM	No	No	No	0	Pro & Farm			0$	0$	No	Lien
Vince Dunn	Requins (COU)	D	22	1996-10-29	No	203 Lbs	183 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
28	23.54	199 Lbs	185 CM	0.57	622,321$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Perlini	Brett Howden	Jaret Anderson-Dolan	40	1	2	2
2	Rudolfs Balcers	Christian Dvorak	Evgeny Svechnikov	30	1	2	2
3	Max Jones		Brett Howden	20	1	2	2
4	John Hayden		Christian Dvorak	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek		40	1	2	2
2			30	1	2	2
3	Calvin de Haan		20	1	2	2
4	Scott Harrington		10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brendan Perlini	Brett Howden	Jaret Anderson-Dolan	60	1	2	2
2	Rudolfs Balcers	Christian Dvorak	Evgeny Svechnikov	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek		60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Howden	Christian Dvorak	60	1	2	2
2	Brendan Perlini		40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek		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	Brett Howden	60	1	2	2	Filip Hronek		60	1	2	2
2	Christian Dvorak	40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brett Howden	Christian Dvorak	60	1	2	2
2	Brendan Perlini		40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Hronek		60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Brendan Perlini	Brett Howden	Jaret Anderson-Dolan	Filip Hronek

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Brendan Perlini	Brett Howden	Jaret Anderson-Dolan	Filip Hronek

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, ,	,

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, Brendan Guhle, Guillaume Brisebois		Brendan Guhle, Guillaume Brisebois

Tirs de Pénalité
Brett Howden, Christian Dvorak, Brendan Perlini, , Rudolfs Balcers

Gardien
#1 : , #2 : Tristan Jarry

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
	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
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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.
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$	1,742,497$	1,013,416$	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	36	31	0	4	4	8	1	458	288	170	42	22	14	0	2	0	3	1	296	136	160	42	14	17	0	2	4	5	0	162	152	10	72	458	793	1251	3	1	164	127	155	15	2808	1005	917	855	64	2374	888	1295	1536	293	90	30.72%	384	84	78.13%	15	1091	1697	64.29%	1039	1645	63.16%	824	1323	62.28%	2099	1427	1770	652	1225	617
2017	84	39	33	0	1	7	3	1	394	436	-42	42	23	13	0	1	3	1	1	197	178	19	42	16	20	0	0	4	2	0	197	258	-61	78	394	669	1063	1	4	134	140	116	4	2941	988	981	947	36	2383	865	724	1571	316	86	27.22%	358	99	72.35%	11	1003	1841	54.48%	821	1602	51.25%	740	1413	52.37%	2064	1416	1797	651	1219	594
2018	82	39	36	0	0	2	2	3	403	272	131	41	24	14	0	0	1	2	0	222	112	110	41	15	22	0	0	1	0	3	181	160	21	78	403	665	1068	1	0	156	130	115	4	2896	1100	953	837	29	2857	998	323	1047	328	71	21.65%	160	48	70.00%	4	936	1800	52.00%	793	1691	46.90%	610	1223	49.88%	1904	1297	1837	629	1207	603
2018	82	50	23	0	3	3	3	0	484	240	244	41	32	4	0	1	3	1	0	265	101	164	41	18	19	0	2	0	2	0	219	139	80	100	484	854	1338	0	3	182	161	135	8	3097	1118	1036	926	27	2746	956	981	1448	299	75	25.08%	417	75	82.01%	29	1042	1847	56.42%	1014	1892	53.59%	794	1294	61.36%	1931	1257	1766	654	1247	635
Total Saison Régulière	332	164	123	0	8	16	16	5	1739	1236	503	166	101	45	0	4	7	7	2	980	527	453	166	63	78	0	4	9	9	3	759	709	50	328	1739	2981	4720	5	8	636	558	521	31	11742	4211	3887	3565	156	10360	3707	3323	5602	1236	322	26.05%	1319	306	76.80%	59	4072	7185	56.67%	3667	6830	53.69%	2968	5253	56.50%	8000	5399	7171	2588	4898	2450
Séries
2016	8	4	4	0	0	0	0	0	29	33	-4	4	2	2	0	0	0	0	0	13	11	2	4	2	2	0	0	0	0	0	16	22	-6	8	29	51	80	0	0	6	12	11	0	255	68	90	97	0	266	75	180	138	19	7	36.84%	46	9	80.43%	3	92	158	58.23%	119	194	61.34%	75	124	60.48%	189	128	183	57	106	51
2017	9	4	5	0	0	0	0	0	26	38	-12	5	3	2	0	0	0	0	0	16	20	-4	4	1	3	0	0	0	0	0	10	18	-8	8	26	45	71	0	0	12	7	5	2	315	109	113	88	5	271	95	99	146	48	6	12.50%	42	12	71.43%	2	123	216	56.94%	84	185	45.41%	72	124	58.06%	221	150	202	69	123	60
2018	5	1	4	0	0	0	0	0	9	16	-7	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	3	0	3	0	0	0	0	0	3	10	-7	2	9	16	25	0	0	2	5	1	1	165	59	53	47	6	211	72	32	46	28	3	10.71%	17	4	76.47%	0	44	119	36.97%	47	136	34.56%	16	55	29.09%	108	73	136	41	68	30
2018	22	12	10	0	0	0	0	0	99	90	9	11	8	3	0	0	0	0	0	63	41	22	11	4	7	0	0	0	0	0	36	49	-13	24	99	164	263	0	0	28	28	42	1	802	296	270	220	16	878	313	240	278	92	21	22.83%	101	18	82.18%	3	267	496	53.83%	291	561	51.87%	189	341	55.43%	493	326	544	179	323	158
Total Séries	44	21	23	0	0	0	0	0	163	177	-14	22	14	8	0	0	0	0	0	98	78	20	22	7	15	0	0	0	0	0	65	99	-34	42	163	276	439	0	0	48	52	59	4	1537	532	526	452	27	1626	555	551	608	187	37	19.79%	206	43	79.13%	8	526	989	53.19%	541	1076	50.28%	352	644	54.66%	1012	679	1067	348	621	301