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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	Vladislav Namestnikov	0	X	X	X		100.00	73	31	59	33	54	77	76	73	61	82	83	74	69	60	55	0	50	74	0
2	Travis Konecny	0		X			100.00	60	29	58	29	39	70	78	78	37	82	85	65	75	45	57	0	50	73	0
3	Nikolay Goldobin	0		X			100.00	38	17	67	32	56	67	80	73	49	81	82	55	74	47	37	0	50	71	0
4	Barclay Goodrow	0			X		100.00	80	32	44	47	80	51	72	64	79	76	80	67	72	58	70	0	50	68	0
5	Devante Smith-Pelly	0		X	X		100.00	82	30	63	47	81	52	74	64	46	75	79	65	75	63	51	0	50	67	0
6	Tyler Pitlick	0			X		100.00	80	24	66	43	69	61	52	69	37	76	81	70	64	47	42	0	50	67	0
7	Tyler Ennis	0	X	X			100.00	69	24	73	35	34	49	59	74	38	78	82	51	87	69	56	0	50	67	0
8	Teddy Blueger (R)	0	X				100.00	79	24	60	46	52	50	81	66	48	73	80	71	67	45	46	0	50	65	0
9	Joey Anderson (R)	0	X				100.00	69	24	71	49	50	59	65	63	50	74	79	69	67	33	39	0	50	65	0
10	Brett Seney	0	X				100.00	71	28	42	44	25	47	85	67	65	77	81	50	66	33	42	0	50	64	0
11	Nick Jensen	0				X	100.00	58	30	70	47	63	67	92	80	28	83	75	69	75	56	51	0	50	73	0
12	Derrick Pouliot	0				X	100.00	64	31	63	44	62	63	76	81	28	83	76	48	71	55	54	0	50	72	0
13	Samuel Girard	0				X	100.00	53	25	79	43	29	69	80	83	78	85	76	53	64	41	41	0	50	71	0
14	Connor Murphy	0				X	100.00	82	31	56	47	81	66	70	82	26	82	75	67	57	52	53	0	50	71	0
15	Slater Koekkoek	0				X	100.00	81	28	55	46	62	52	89	82	29	81	76	46	65	47	57	0	50	70	0
16	Jon Merrill	0				X	100.00	64	12	52	45	75	63	77	80	27	82	69	49	59	51	34	0	50	68	0
Rayé
1	Max Comtois (R)	0		X			100.00	52	33	76	57	69	68	82	59	31	68	77	69	68	34	46	0	50	65	0
2	Curtis Lazar	0	X		X		100.00	82	31	61	50	67	44	76	61	48	76	78	50	62	53	63	0	50	65	0
3	Nikita Scherbak	0			X		100.00	47	24	70	51	59	56	67	60	58	67	77	57	67	39	40	0	50	63	0
4	Cory Conacher	0	X	X	X		100.00	51	29	49	52	46	44	91	61	33	68	78	53	73	60	56	0	50	62	0
5	Kerby Rychel	0		X			100.00	41	42	81	66	80	46	84	56	31	65	72	65	66	53	60	0	50	62	0
6	Blake Lizotte	0		X			100.00	26	22	82	68	30	51	84	56	31	64	70	70	68	30	43	0	50	56	0
7	Connor Clifton	0				X	100.00	83	29	46	47	43	56	80	80	30	80	75	33	67	40	48	0	50	68	0
8	Andreas Borgman	0				X	100.00	83	26	61	52	62	50	85	75	30	76	74	44	66	41	42	0	50	66	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	65	27	63	47	57	57	77	70	42	76	78	59	69	48	49	0	50	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	Malcolm Subban	100.00	89	83	86	82	87	92	89	89	90	61	88	58	70	0	50	82	0
2	Al Montoya	100.00	82	81	82	77	82	88	86	85	90	98	72	34	72	0	50	80	0
Rayé
1	Scott Wedgewood	100.00	83	88	84	78	82	89	86	86	89	54	60	61	64	0	50	79	0
2	Landon Bow	100.00	80	89	80	77	81	80	87	83	93	51	60	54	61	0	50	78	0
3	Brandon Halverson	100.00	79	91	79	77	81	78	85	82	76	50	60	48	58	0	50	74	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	83	86	82	78	83	85	87	85	88	63	68	51	65	0	50	79

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	S1	S2	S3
1	Vladislav Namestnikov	Barracuda (ICE)	C/LW/RW	35	24	34	58	15	36	0	78	130	142	62	93	16.90%	49	889	25.40	6	14	20	31	107	1	1	2	9	118	3	0	58.52%	716	25	19	0	1	1.30	1	2	2	6	0
2	Travis Konecny	Barracuda (ICE)	LW	35	23	28	51	15	32	0	62	55	139	67	82	16.55%	26	775	22.17	5	10	15	16	85	0	1	1	0	25	4	0	40.74%	54	29	11	0	2	1.31	1	2	5	2	2
3	Barclay Goodrow	Barracuda (ICE)	RW	35	20	24	44	9	42	0	110	70	129	47	65	15.50%	32	714	20.42	7	12	19	32	116	2	1	3	10	62	2	1	68.49%	73	30	11	2	1	1.23	0	0	4	2	1
4	Tyler Ennis	Barracuda (ICE)	C/LW	35	15	25	40	14	6	0	35	25	82	34	48	18.29%	5	572	16.36	5	9	14	20	89	0	0	0	0	0	5	2	42.93%	573	16	4	0	0	1.40	0	0	2	1	2
5	Nick Jensen	Barracuda (ICE)	D	35	11	23	34	16	20	0	29	101	89	33	42	12.36%	95	1049	29.99	6	6	12	23	112	1	0	1	9	138	3	0	0.00%	0	17	42	0	0	0.65	1	1	2	1	3
6	Devante Smith-Pelly	Barracuda (ICE)	LW/RW	35	10	22	32	16	12	0	77	49	82	17	45	12.20%	23	595	17.03	4	5	9	26	91	0	0	0	0	0	1	0	56.52%	46	19	11	0	1	1.07	0	0	1	1	2
7	Samuel Girard	Barracuda (ICE)	D	35	8	18	26	18	8	0	17	46	64	24	28	12.50%	28	924	26.42	3	4	7	11	103	0	1	1	5	90	0	1	0.00%	0	16	20	0	0	0.56	0	0	0	1	2
8	Connor Murphy	Barracuda (ICE)	D	35	2	19	21	12	55	5	92	88	73	30	29	2.74%	76	839	24.00	1	3	4	16	102	0	1	1	3	100	0	0	0.00%	0	12	33	0	0	0.50	0	0	1	1	1
9	Derrick Pouliot	Barracuda (ICE)	D	35	5	14	19	12	28	0	49	29	55	22	21	9.09%	27	932	26.63	3	3	6	16	114	0	3	3	5	118	0	0	100.00%	1	25	12	0	0	0.41	0	0	2	0	0
10	Brett Seney	Barracuda (ICE)	C	35	6	11	17	2	12	0	62	22	68	20	43	8.82%	15	428	12.23	0	1	1	2	10	0	0	0	0	0	1	1	57.71%	201	12	3	0	0	0.79	0	0	0	1	0
11	Joey Anderson	Barracuda (ICE)	C	35	5	11	16	9	4	0	49	59	55	25	40	9.09%	21	509	14.55	0	1	1	3	22	0	0	0	0	34	2	0	48.00%	300	14	16	0	0	0.63	0	0	0	0	0
12	Nikolay Goldobin	Barracuda (ICE)	LW	35	6	5	11	7	14	0	6	13	47	16	16	12.77%	4	344	9.84	0	0	0	0	0	1	0	1	2	27	0	1	52.94%	17	4	1	0	0	0.64	0	0	0	0	0
13	Slater Koekkoek	Barracuda (ICE)	D	35	1	5	6	6	26	0	62	21	28	15	9	3.57%	10	478	13.66	0	1	1	1	5	0	0	0	3	20	0	0	0.00%	0	9	5	0	0	0.25	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				455	136	239	375	151	295	5	728	708	1053	412	561	12.92%	411	9054	19.90	40	69	109	197	961	5	8	13	46	736	21	6	52.15%	1981	228	188	2	5	0.83	3	5	19	16	13

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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	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Malcolm Subban	Barracuda (ICE)	35	20	12	2	0.928	2.45	2078	2	85	1179	604	3	3	0.333	6	35	0	4	4	4
2	Al Montoya	Barracuda (ICE)	1	1	0	0	0.750	7.74	31	0	4	16	7	0	0	0.000	0	0	35	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			36	21	12	2	0.926	2.53	2110	2	89	1195	611	3	3	0.333	6	35	35	4	4	4

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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	Salaire Année 2	Link
Al Montoya	Barracuda (ICE)	G	34	1985-02-13	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Andreas Borgman	Barracuda (ICE)	D	24	1995-06-18	No	199 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,775,000$	1,034,509$	0$	0$	No		Lien
Barclay Goodrow	Barracuda (ICE)	RW	26	1993-02-26	No	215 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No	650,000$	Lien / Lien NHL
Blake Lizotte	Barracuda (ICE)	LW	21	1997-12-13	No	172 Lbs	170 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,491,667$	869,376$	0$	0$	No	1,491,667$	Lien
Brandon Halverson	Barracuda (ICE)	G	23	1996-03-29	No	210 Lbs	193 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	894,167$	521,140$	0$	0$	No		Lien
Brett Seney	Barracuda (ICE)	C	23	1996-02-28	No	156 Lbs	175 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	825,000$	480,828$	0$	0$	No	825,000$	Lien
Connor Clifton	Barracuda (ICE)	D	24	1995-04-28	No	175 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	735,000$	428,374$	0$	0$	No	735,000$	Lien
Connor Murphy	Barracuda (ICE)	D	26	1993-03-26	No	212 Lbs	193 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	3,850,000$	2,243,865$	0$	0$	No	3,850,000$	Lien / Lien NHL
Cory Conacher	Barracuda (ICE)	C/LW/RW	29	1989-12-14	No	180 Lbs	173 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	780,000$	454,601$	0$	0$	No	780,000$	Lien
Curtis Lazar	Barracuda (ICE)	C/RW	24	1995-02-02	No	205 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	950,000$	553,680$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Derrick Pouliot	Barracuda (ICE)	D	25	1994-01-16	No	196 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,100,000$	641,104$	0$	0$	No	1,100,000$	Lien / Lien NHL
Devante Smith-Pelly	Barracuda (ICE)	LW/RW	27	1992-06-14	No	223 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,300,000$	757,668$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Joey Anderson	Barracuda (ICE)	C	21	1998-06-19	Yes	190 Lbs	180 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No	925,000$	Lien
Jon Merrill	Barracuda (ICE)	D	27	1992-02-03	No	205 Lbs	191 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,137,500$	662,960$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Kerby Rychel	Barracuda (ICE)	LW	24	1994-10-07	No	213 Lbs	185 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	725,000$	422,546$	0$	0$	No	725,000$	Lien
Landon Bow	Barracuda (ICE)	G	24	1995-08-24	No	210 Lbs	196 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	697,500$	406,518$	0$	0$	No	697,500$	Lien
Malcolm Subban	Barracuda (ICE)	G	25	1993-12-21	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No		Lien
Max Comtois	Barracuda (ICE)	LW	20	1999-01-08	Yes	207 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No	925,000$	Lien
Nick Jensen	Barracuda (ICE)	D	29	1990-09-21	No	194 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,080,000$	629,447$	0$	0$	No	1,080,000$	Lien / Lien NHL
Nikita Scherbak	Barracuda (ICE)	RW	23	1995-12-30	No	192 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,063,333$	619,733$	0$	0$	No	1,063,333$	Lien
Nikolay Goldobin	Barracuda (ICE)	LW	23	1995-10-07	No	196 Lbs	180 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,137,500$	662,960$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Samuel Girard	Barracuda (ICE)	D	21	1998-05-12	No	162 Lbs	178 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	539,110$	0$	0$	No		Lien
Scott Wedgewood	Barracuda (ICE)	G	27	1992-08-14	No	195 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	407,975$	0$	0$	No	700,000$	Lien
Slater Koekkoek	Barracuda (ICE)	D	25	1994-02-18	No	193 Lbs	188 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	865,000$	504,141$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL
Teddy Blueger	Barracuda (ICE)	C	25	1994-08-15	Yes	185 Lbs	183 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	378,834$	0$	0$	No	650,000$	Lien
Travis Konecny	Barracuda (ICE)	LW	22	1997-03-11	No	175 Lbs	178 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,106,667$	644,989$	0$	0$	No	1,106,667$	Lien / Lien NHL
Tyler Ennis	Barracuda (ICE)	C/LW	29	1989-10-06	No	161 Lbs	175 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	780,000$	454,601$	0$	0$	No	780,000$	Lien / Lien NHL
Tyler Pitlick	Barracuda (ICE)	RW	27	1991-11-01	No	200 Lbs	188 CM	No	No	No	2	Pro & Farm	1,000,000$	582,822$	0$	0$	No	1,000,000$	Lien / Lien NHL
Vladislav Namestnikov	Barracuda (ICE)	C/LW/RW	26	1992-11-22	No	184 Lbs	183 CM	No	No	No	1	Pro & Farm	1,937,500$	1,129,217$	0$	0$	No		Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
29	24.97	193 Lbs	183 CM	1.62	1,079,512$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Vladislav Namestnikov	Barclay Goodrow	40	1	2	2
2	Travis Konecny	Tyler Ennis	Devante Smith-Pelly	30	1	2	2
3	Nikolay Goldobin	Joey Anderson	Vladislav Namestnikov	20	1	2	2
4		Brett Seney	Travis Konecny	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nick Jensen	Derrick Pouliot	40	1	2	2
2	Samuel Girard	Connor Murphy	30	1	2	2
3	Slater Koekkoek	Nick Jensen	20	1	2	2
4	Derrick Pouliot	Samuel Girard	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Vladislav Namestnikov	Barclay Goodrow	60	1	2	2
2	Travis Konecny	Tyler Ennis	Devante Smith-Pelly	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nick Jensen	Derrick Pouliot	60	1	2	2
2	Samuel Girard	Connor Murphy	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Vladislav Namestnikov		60	1	2	2
2	Travis Konecny	Nikolay Goldobin	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nick Jensen	Derrick Pouliot	60	1	2	2
2	Samuel Girard	Connor Murphy	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Vladislav Namestnikov	60	1	2	2	Nick Jensen	Derrick Pouliot	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Samuel Girard	Connor Murphy	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Vladislav Namestnikov		60	1	2	2
2	Travis Konecny	Nikolay Goldobin	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Nick Jensen	Derrick Pouliot	60	1	2	2
2	Samuel Girard	Connor Murphy	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Vladislav Namestnikov	Barclay Goodrow	Nick Jensen	Derrick Pouliot

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Vladislav Namestnikov	Barclay Goodrow	Nick Jensen	Derrick Pouliot

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Joey Anderson, Brett Seney, Barclay Goodrow	Joey Anderson, Brett Seney	Barclay Goodrow

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Slater Koekkoek, Connor Murphy, Nick Jensen	Slater Koekkoek	Connor Murphy, Nick Jensen

Tirs de Pénalité
Vladislav Namestnikov, , Travis Konecny, Nikolay Goldobin, Barclay Goodrow

Gardien
#1 : Malcolm Subban, #2 : Al Montoya

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
1	Benchwarmers	5	4	0	0	0	0	0	1	42	15	27	4	3	0	0	0	0	0	1	35	10	25	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	9	0.900	42	73	115	0	0	38	41	58	5	166	328	358	376	18	182	53	36	105	27	12	44.44%	18	7	61.11%	2	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
2	Caribou	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	38	41	58	5	28	328	358	376	18	29	12	8	21	6	1	16.67%	4	0	100.00%	0	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
3	Casse-Tete	5	1	4	0	0	0	0	0	9	22	-13	2	0	2	0	0	0	0	0	2	6	-4	3	1	2	0	0	0	0	0	7	16	-9	2	0.200	9	16	25	2	0	38	41	58	5	135	328	358	376	18	153	65	32	82	15	2	13.33%	16	4	75.00%	0	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
4	Chevalier	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	3	6	9	1	0	38	41	58	5	62	328	358	376	18	70	29	27	33	3	1	33.33%	7	1	85.71%	0	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
5	Diabotins	4	3	0	0	1	0	0	0	20	3	17	3	3	0	0	0	0	0	0	17	1	16	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	8	1.000	20	34	54	0	2	38	41	58	5	127	328	358	376	18	92	29	22	88	7	2	28.57%	11	1	90.91%	1	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
6	Hooligans	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	4	8	-4	0	0.000	4	8	12	0	0	38	41	58	5	58	328	358	376	18	86	28	22	49	4	0	0.00%	11	2	81.82%	0	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
7	Hybrides	3	2	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	4	0.667	9	12	21	0	0	38	41	58	5	90	328	358	376	18	102	28	28	73	13	3	23.08%	14	3	78.57%	1	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
8	Leftovers	5	2	1	0	1	0	0	1	21	20	1	2	1	0	0	1	0	0	0	13	10	3	3	1	1	0	0	0	0	1	8	10	-2	7	0.700	21	35	56	0	0	38	41	58	5	152	328	358	376	18	176	69	40	104	32	11	34.38%	20	4	80.00%	0	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
9	Requins	3	2	0	0	1	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1	0	0	1	0	0	0	6	4	2	6	1.000	9	17	26	0	0	38	41	58	5	93	328	358	376	18	97	40	28	62	12	3	25.00%	14	1	92.86%	0	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
10	Royaux	3	3	0	0	0	0	0	0	13	7	6	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	6	1.000	13	23	36	0	0	38	41	58	5	85	328	358	376	18	116	28	32	51	10	3	30.00%	16	2	87.50%	1	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
	Total	36	18	13	0	3	0	0	2	140	103	37	19	12	5	0	1	0	0	1	88	42	46	17	6	8	0	2	0	0	1	52	61	-9	44	0.611	140	243	383	3	2	38	41	58	5	1074	328	358	376	18	1209	415	301	738	143	40	27.97%	144	27	81.25%	6	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
12	Vagabond	3	1	2	0	0	0	0	0	9	8	1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	3	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.333	9	17	26	0	0	38	41	58	5	78	328	358	376	18	106	34	26	70	14	2	14.29%	13	2	84.62%	1	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
	_Since Last GM Reset	36	18	13	0	3	0	0	2	140	103	37	19	12	5	0	1	0	0	1	88	42	46	17	6	8	0	2	0	0	1	52	61	-9	44	0.611	140	243	383	3	2	38	41	58	5	1074	328	358	376	18	1209	415	301	738	143	40	27.97%	144	27	81.25%	6	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
	_Vs Conference	14	6	8	0	0	0	0	0	35	44	-9	7	3	4	0	0	0	0	0	15	17	-2	7	3	4	0	0	0	0	0	20	27	-7	12	0.429	35	59	94	3	0	38	41	58	5	400	328	358	376	18	470	162	127	260	47	10	21.28%	57	10	82.46%	2	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
	_Vs Division	7	1	4	0	0	0	0	0	29	10	19	4	0	2	0	0	0	0	0	21	3	18	3	1	2	0	0	0	0	0	8	7	1	2	0.143	29	46	75	0	2	38	41	58	5	217	328	358	376	18	194	57	50	161	20	5	25.00%	25	4	84.00%	2	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273

			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
36	44	L3	140	243	383	1074	1209	415	301	738	3	2

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
36	18	13	3	0	0	2	140	103

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
19	12	5	1	0	0	1	88	42

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
17	6	8	2	0	0	1	52	61

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	5	0	0	0	1

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
143	40	27.97%	144	27	81.25%	6

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
328	358	376	18	38	41	58	5

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
381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%

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
793	492	839	292	540	273

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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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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Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1 - 2019-10-06	4	Barracuda	0	Casse-Tete	9	L			Sommaire du Match
3 - 2019-10-08	13	Diabotins	1	Barracuda	2	W			Sommaire du Match
6 - 2019-10-11	21	Leftovers	1	Barracuda	3	W			Sommaire du Match
7 - 2019-10-12	29	Benchwarmers	3	Barracuda	16	W			Sommaire du Match
10 - 2019-10-15	41	Barracuda	4	Casse-Tete	2	W			Sommaire du Match
11 - 2019-10-16	44	Barracuda	3	Diabotins	2	W	X		Sommaire du Match
13 - 2019-10-18	49	Barracuda	4	Leftovers	3	W			Sommaire du Match
15 - 2019-10-20	58	Hybrides	2	Barracuda	4	W			Sommaire du Match
16 - 2019-10-21	64	Barracuda	4	Requins	3	W			Sommaire du Match
18 - 2019-10-23	72	Benchwarmers	1	Barracuda	12	W			Sommaire du Match
21 - 2019-10-26	82	Barracuda	3	Hybrides	4	L			Sommaire du Match
22 - 2019-10-27	85	Vagabond	2	Barracuda	5	W			Sommaire du Match
24 - 2019-10-29	93	Barracuda	4	Vagabond	5	L			Sommaire du Match
26 - 2019-10-31	101	Caribou	2	Barracuda	1	L			Sommaire du Match
27 - 2019-11-01	103	Barracuda	3	Casse-Tete	5	L			Sommaire du Match
29 - 2019-11-03	113	Barracuda	3	Hooligans	4	L			Sommaire du Match
31 - 2019-11-05	120	Benchwarmers	3	Barracuda	2	L	X	X	Sommaire du Match
32 - 2019-11-06	128	Barracuda	2	Hybrides	1	W			Sommaire du Match
34 - 2019-11-08	134	Royaux	2	Barracuda	3	W			Sommaire du Match
36 - 2019-11-10	145	Diabotins	0	Barracuda	2	W			Sommaire du Match
37 - 2019-11-11	151	Barracuda	2	Chevalier	3	L			Sommaire du Match
41 - 2019-11-15	160	Barracuda	2	Requins	1	W	X		Sommaire du Match
42 - 2019-11-16	166	Benchwarmers	3	Barracuda	5	W			Sommaire du Match
43 - 2019-11-17	174	Diabotins	0	Barracuda	13	W			Sommaire du Match
45 - 2019-11-19	183	Barracuda	6	Royaux	3	W			Sommaire du Match
47 - 2019-11-21	190	Chevalier	3	Barracuda	1	L			Sommaire du Match
49 - 2019-11-23	199	Royaux	2	Barracuda	4	W			Sommaire du Match
52 - 2019-11-26	212	Leftovers	9	Barracuda	10	W	X		Sommaire du Match
55 - 2019-11-29	221	Barracuda	7	Benchwarmers	5	W			Sommaire du Match
56 - 2019-11-30	227	Requins	1	Barracuda	3	W			Sommaire du Match
59 - 2019-12-03	237	Barracuda	2	Leftovers	4	L			Sommaire du Match
61 - 2019-12-05	243	Casse-Tete	4	Barracuda	2	L			Sommaire du Match
62 - 2019-12-06	251	Barracuda	2	Leftovers	3	L	X	X	Sommaire du Match
64 - 2019-12-08	258	Casse-Tete	2	Barracuda	0	L			Sommaire du Match
66 - 2019-12-10	267	Barracuda	1	Hooligans	4	L			Sommaire du Match
68 - 2019-12-12	274	Vagabond	1	Barracuda	0	L			Sommaire du Match
70 - 2019-12-14	283	Barracuda	-	Caribou	-
71 - 2019-12-15	289	Hooligans	-	Barracuda	-
73 - 2019-12-17	299	Barracuda	-	Jardiniers	-
75 - 2019-12-19	303	Leftovers	-	Barracuda	-
77 - 2019-12-21	311	Barracuda	-	Hooligans	-
79 - 2019-12-23	317	Barracuda	-	Casse-Tete	-
80 - 2019-12-24	323	Hybrides	-	Barracuda	-
82 - 2019-12-26	332	Caribou	-	Barracuda	-
85 - 2019-12-29	341	Barracuda	-	Diabotins	-
86 - 2019-12-30	347	Jardiniers	-	Barracuda	-
88 - 2020-01-01	355	Barracuda	-	Jardiniers	-
89 - 2020-01-02	360	Barracuda	-	Pirates	-
91 - 2020-01-04	369	Jardiniers	-	Barracuda	-
93 - 2020-01-06	377	Barracuda	-	Chevalier	-
95 - 2020-01-08	380	Pirates	-	Barracuda	-
96 - 2020-01-09	386	Barracuda	-	Diabotins	-
98 - 2020-01-11	397	Chevalier	-	Barracuda	-
101 - 2020-01-14	403	Barracuda	-	Vagabond	-
103 - 2020-01-16	412	Benchwarmers	-	Barracuda	-
104 - 2020-01-17	418	Barracuda	-	Royaux	-
107 - 2020-01-20	427	Werewolves	-	Barracuda	-
108 - 2020-01-21	432	Barracuda	-	Werewolves	-
110 - 2020-01-23	442	Hooligans	-	Barracuda	-
114 - 2020-01-27	453	Casse-Tete	-	Barracuda	-
115 - 2020-01-28	458	Barracuda	-	Requins	-
117 - 2020-01-30	468	Jardiniers	-	Barracuda	-
120 - 2020-02-02	478	Barracuda	-	Vagabond	-
121 - 2020-02-03	484	Hybrides	-	Barracuda	-
122 - 2020-02-04	492	Barracuda	-	Hooligans	-
125 - 2020-02-07	498	Caribou	-	Barracuda	-
126 - 2020-02-08	504	Barracuda	-	Caribou	-
129 - 2020-02-11	512	Barracuda	-	Werewolves	-
130 - 2020-02-12	516	Requins	-	Barracuda	-
134 - 2020-02-16	528	Barracuda	-	Diabotins	-
135 - 2020-02-17	533	Royaux	-	Barracuda	-
138 - 2020-02-20	543	Diabotins	-	Barracuda	-
140 - 2020-02-22	551	Barracuda	-	Casse-Tete	-
141 - 2020-02-23	556	Leftovers	-	Barracuda	-
142 - 2020-02-24	561	Barracuda	-	Hybrides	-
145 - 2020-02-27	572	Barracuda	-	Pirates	-
146 - 2020-02-28	579	Werewolves	-	Barracuda	-
149 - 2020-03-02	588	Pirates	-	Barracuda	-
150 - 2020-03-03	594	Barracuda	-	Leftovers	-
153 - 2020-03-06	603	Vagabond	-	Barracuda	-
154 - 2020-03-07	605	Barracuda	-	Werewolves	-
159 - 2020-03-12	619	Werewolves	-	Barracuda	-
160 - 2020-03-13	621	Barracuda	-	Benchwarmers	-
162 - 2020-03-15	628	Barracuda	-	Casse-Tete	-

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	0
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
23	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
1,332,914$	3,130,584$	2,456,867$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
19,206$	1,332,914$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	95	19,206$	1,824,570$

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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
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
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
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
2019	36	18	13	0	3	0	0	2	140	103	37	19	12	5	0	1	0	0	1	88	42	46	17	6	8	0	2	0	0	1	52	61	-9	44	140	243	383	3	2	38	41	58	5	1074	328	358	376	18	1209	415	301	738	143	40	27.97%	144	27	81.25%	6	381	755	50.46%	425	825	51.52%	254	480	52.92%	793	492	839	292	540	273
Total Saison Régulière	452	169	213	0	14	19	25	12	1961	1504	457	227	103	89	0	7	10	11	7	1135	707	428	225	66	124	0	7	9	14	5	826	797	29	346	1961	3376	5337	10	12	675	646	601	57	13812	4663	4534	4462	282	14756	5266	5036	8157	1520	351	23.09%	1855	405	78.17%	81	4505	8797	51.21%	4747	9835	48.27%	3400	6543	51.96%	9954	6299	10489	3677	6914	3462
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
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	27	13	14	0	0	0	0	0	105	102	3	13	9	4	0	0	0	0	0	66	44	22	14	4	10	0	0	0	0	0	39	58	-19	26	105	173	278	0	0	28	32	43	2	921	329	307	268	17	1063	378	266	347	107	21	19.63%	109	20	81.65%	3	298	581	51.29%	336	689	48.77%	208	397	52.39%	583	384	684	222	396	187