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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	Alex Chiasson	0			X		100.00	59	41	64	41	77	55	81	67	46	81	79	65	71	56	56	0	50	79	0
2	Jimmy Hayes	0			X		100.00	81	43	69	39	84	48	81	64	43	80	81	56	69	54	45	0	50	77	0
3	Joshua Ho-Sang	0			X		100.00	31	28	77	32	31	70	85	68	35	85	69	66	71	42	34	0	50	76	0
4	Michael McCarron	0			X		100.00	93	56	33	54	93	41	87	61	75	78	79	58	64	45	50	0	50	76	0
5	Nikolay Goldobin	0		X			100.00	35	28	81	36	35	56	82	70	33	80	83	66	71	43	35	0	50	76	0
6	Nikita Scherbak	0			X		100.00	47	41	66	39	53	61	63	62	35	74	83	67	64	39	33	0	50	74	0
7	Tanner Richard	0	X				100.00	73	34	58	65	50	58	73	56	35	67	74	55	65	47	40	0	50	69	0
8	Laurent Dauphin	0	X				100.00	71	36	52	63	37	47	68	59	50	70	77	58	63	41	37	0	50	69	0
9	Nicolas Roy (R)	0	X				100.00	76	32	79	62	70	49	77	56	34	67	71	55	65	42	48	0	50	69	0
10	Vladislav Kamenev	0		X			100.00	52	33	60	64	53	41	28	56	38	68	71	51	65	39	39	0	50	63	0
11	Derrick Pouliot	0				X	100.00	55	38	63	43	66	63	75	83	28	84	73	52	67	56	61	0	50	82	0
12	Noah Juulsen (R)	0				X	100.00	83	34	80	52	34	70	79	75	30	75	69	80	63	38	36	0	46	79	0
13	Jon Merrill	0				X	100.00	51	22	65	50	71	61	76	79	28	79	70	69	64	47	39	0	50	79	0
14	Keegan Lowe (R)	0				X	100.00	69	46	55	59	61	50	73	69	31	72	66	55	64	50	53	0	37	72	0
15	Rinat Valiev	0				X	100.00	62	37	59	59	76	43	64	69	31	72	66	56	65	42	39	0	50	70	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	63	37	64	51	59	54	73	66	38	75	74	61	66	45	43	0	49	74

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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	Michael Hutchinson	100.00	83	83	68	80	84	86	89	86	88	84	73	61	71	0	46	86	0
2	Scott Wedgewood	100.00	84	92	73	78	85	87	89	86	89	61	69	46	54	0	50	84	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	84	88	71	79	85	87	89	86	89	73	71	54	63	0	48	85

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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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
Alex Chiasson	Barracuda (SPA)	RW	27	1990-10-01	No	208 Lbs	193 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Derrick Pouliot	Barracuda (SPA)	D	24	1994-01-16	No	208 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,288,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Jimmy Hayes	Barracuda (SPA)	RW	28	1989-11-21	No	215 Lbs	196 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	2,300,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Jon Merrill	Barracuda (SPA)	D	26	1992-02-03	No	205 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,137,500$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Joshua Ho-Sang	Barracuda (SPA)	RW	22	1996-01-22	No	173 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,075,833$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Keegan Lowe	Barracuda (SPA)	D	25	1993-03-29	Yes	193 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Laurent Dauphin	Barracuda (SPA)	C	23	1995-03-27	No	180 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Michael Hutchinson	Barracuda (SPA)	G	28	1990-03-02	No	202 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Michael McCarron	Barracuda (SPA)	RW	23	1995-03-07	No	230 Lbs	198 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,137,500$	0$	0$	No	Lien
Nicolas Roy	Barracuda (SPA)	C	21	1997-02-05	Yes	208 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	790,000$	0$	0$	No	Lien
Nikita Scherbak	Barracuda (SPA)	RW	22	1995-12-30	No	192 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,063,333$	0$	0$	No	Lien
Nikolay Goldobin	Barracuda (SPA)	LW	22	1995-10-07	No	185 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,137,500$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Noah Juulsen	Barracuda (SPA)	D	21	1997-04-02	Yes	175 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,063,333$	0$	0$	No	Lien
Rinat Valiev	Barracuda (SPA)	D	23	1995-05-11	No	215 Lbs	191 CM	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Scott Wedgewood	Barracuda (SPA)	G	26	1992-08-14	No	195 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Tanner Richard	Barracuda (SPA)	C	25	1993-04-06	No	192 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	Lien
Vladislav Kamenev	Barracuda (SPA)	LW	22	1996-08-12	No	194 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
17	24.00	198 Lbs	188 CM	1.53	1,003,657$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nikolay Goldobin		Alex Chiasson	40	1	2	2
2	Vladislav Kamenev	Tanner Richard	Jimmy Hayes	30	1	2	2
3	Alex Chiasson		Joshua Ho-Sang	20	1	2	2
4	Nikolay Goldobin	Jimmy Hayes	Michael McCarron	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Jon Merrill	40	1	2	2
2	Rinat Valiev	Derrick Pouliot	30	1	2	2
3	Jon Merrill	Rinat Valiev	20	1	2	2
4	Joshua Ho-Sang	Tanner Richard	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nikolay Goldobin		Alex Chiasson	60	1	2	2
2	Vladislav Kamenev	Tanner Richard	Jimmy Hayes	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Jon Merrill	60	1	2	2
2	Rinat Valiev	Derrick Pouliot	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1		Alex Chiasson	60	1	2	2
2	Jimmy Hayes	Nikolay Goldobin	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Jon Merrill	60	1	2	2
2	Rinat Valiev		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	Derrick Pouliot	Jon Merrill	60	1	2	2
2	Alex Chiasson	40	1	2	2	Rinat Valiev		40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1		Alex Chiasson	60	1	2	2
2	Jimmy Hayes	Nikolay Goldobin	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Jon Merrill	60	1	2	2
2	Rinat Valiev		40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Nikolay Goldobin		Alex Chiasson	Derrick Pouliot	Jon Merrill

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Nikolay Goldobin		Alex Chiasson	Derrick Pouliot	Jon Merrill

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Michael McCarron, Joshua Ho-Sang, Vladislav Kamenev	Michael McCarron, Joshua Ho-Sang	Vladislav Kamenev

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Jon Merrill, Rinat Valiev, Derrick Pouliot	Jon Merrill	Rinat Valiev, Derrick Pouliot

Tirs de Pénalité
, Alex Chiasson, Jimmy Hayes, Nikolay Goldobin, Joshua Ho-Sang

Gardien
#1 : Michael Hutchinson, #2 : Scott Wedgewood

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
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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.
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

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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.
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$	1,706,216$	1,055,250$	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$	3	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	20	49	0	1	5	7	2	275	313	-38	42	10	24	0	1	3	3	1	154	143	11	42	10	25	0	0	2	4	1	121	170	-49	40	275	452	727	1	0	82	114	71	13	2263	757	755	729	54	2839	1091	1211	1205	247	42	17.00%	315	91	71.11%	8	669	1500	44.60%	730	1905	38.32%	489	1183	41.34%	1704	1097	2164	673	1227	584
2017	84	15	54	0	2	4	5	4	258	239	19	42	11	22	0	1	2	3	3	155	112	43	42	4	32	0	1	2	2	1	103	127	-24	30	258	448	706	1	5	90	82	79	12	2063	645	660	725	64	2563	879	734	1580	254	44	17.32%	353	69	80.45%	18	669	1466	45.63%	774	1738	44.53%	513	1057	48.53%	1739	1019	1989	726	1367	684
2017	84	22	49	0	4	2	5	2	187	286	-99	42	14	23	0	1	1	3	0	107	131	-24	42	8	26	0	3	1	2	2	80	155	-75	44	187	315	502	3	2	47	80	51	15	2112	603	753	727	57	2698	950	350	1680	319	51	15.99%	176	42	76.14%	2	627	1449	43.27%	629	1611	39.04%	414	1034	40.04%	1644	963	2109	708	1334	658
2018	82	30	43	0	1	3	2	3	346	321	25	41	16	20	0	1	2	1	1	177	173	4	41	14	23	0	0	1	1	2	169	148	21	60	346	586	932	2	1	119	121	103	4	2507	810	808	851	55	3025	1037	514	1650	284	60	21.13%	242	59	75.62%	5	653	1532	42.62%	765	1830	41.80%	526	1206	43.62%	1686	1005	1958	677	1306	666
Total Saison Régulière	334	87	195	0	8	14	19	11	1066	1159	-93	167	51	89	0	4	8	10	5	593	559	34	167	36	106	0	4	6	9	6	473	600	-127	174	1066	1801	2867	7	8	338	397	304	44	8945	2815	2976	3032	230	11125	3957	2809	6115	1104	197	17.84%	1086	261	75.97%	33	2618	5947	44.02%	2898	7084	40.91%	1942	4480	43.35%	6774	4085	8221	2786	5236	2594
Séries
2016	5	1	4	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	1	1	0	0	0	0	0	3	3	0	3	0	3	0	0	0	0	0	3	9	-6	2	6	9	15	0	0	0	4	1	1	119	33	37	48	1	185	65	26	69	15	0	0.00%	8	2	75.00%	0	31	85	36.47%	45	128	35.16%	19	56	33.93%	90	58	139	42	73	29
2016	4	0	4	0	0	0	0	0	4	26	-22	2	0	2	0	0	0	0	0	2	8	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	2	18	-16	0	4	7	11	0	0	1	2	1	0	93	31	35	27	0	172	39	22	70	8	0	0.00%	11	1	90.91%	0	10	67	14.93%	15	92	16.30%	9	53	16.98%	63	41	127	28	48	19
2017	4	0	4	0	0	0	0	0	8	22	-14	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	2	0	2	0	0	0	0	0	3	14	-11	0	8	13	21	0	0	1	5	2	0	100	35	32	32	1	143	58	18	66	15	3	20.00%	9	4	55.56%	0	44	76	57.89%	41	88	46.59%	20	58	34.48%	73	43	108	33	60	29
Total Séries	13	1	12	0	0	0	0	0	18	60	-42	6	1	5	0	0	0	0	0	10	19	-9	7	0	7	0	0	0	0	0	8	41	-33	2	18	29	47	0	0	2	11	4	1	312	99	104	107	2	500	162	66	205	38	3	7.89%	28	7	75.00%	0	85	228	37.28%	101	308	32.79%	48	167	28.74%	227	143	376	105	183	77