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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	Byron Froese	X				100.00	62	38	85	63	78	93	91	61	74	60	59	72	58	75	78	57	48	65	0
2	Dmitrij Jaskin			X		100.00	90	36	89	66	84	76	72	64	52	63	58	65	62	71	66	78	48	64	0
3	Tyler Graovac	X				100.00	74	37	87	62	91	92	89	61	65	59	60	63	61	71	66	59	48	64	0
4	Nicolas Deslauriers		X	X		100.00	96	45	72	65	82	66	61	64	58	61	63	71	59	75	68	53	48	64	0
5	Francis Perron		X			100.00	52	37	89	62	68	92	89	60	68	62	57	56	59	65	63	64	48	61	0
6	Mario Kempe			X		100.00	79	38	88	60	71	70	67	59	72	56	58	64	59	79	71	50	48	61	0
7	Nathan Bastian			X		100.00	72	49	81	60	87	83	69	59	52	56	64	58	59	63	62	74	48	61	0
8	Matt Puempel		X			100.00	58	36	90	62	78	80	70	60	58	59	61	57	58	71	66	77	48	61	0
9	Reid Boucher	X				100.00	54	35	93	63	69	76	69	62	69	61	61	59	63	71	66	59	48	61	0
10	Austin Czarnik	X		X		100.00	51	36	93	61	63	69	67	59	63	65	58	57	60	73	70	37	48	59	0
11	Chase De Leo	X				100.00	51	35	94	59	65	84	71	58	63	60	57	61	55	67	64	58	48	59	0
12	Mason Shaw (R)		X			100.00	50	37	87	57	66	95	96	56	63	58	52	53	54	61	63	64	48	59	0
13	Henrik Samuelsson		X			100.00	73	39	83	54	87	83	77	53	59	53	51	58	53	69	65	77	48	58	0
14	Michael Del Zotto				X	100.00	93	37	81	67	75	82	55	65	30	73	61	72	54	77	69	66	48	68	0
15	Maxime Lajoie				X	100.00	54	38	89	66	74	85	71	64	30	66	63	69	57	63	62	58	48	64	0
16	Kevin Czuczman				X	100.00	67	39	82	56	82	92	89	54	30	56	51	57	45	75	68	57	48	62	0
17	Duncan Siemens				X	100.00	71	41	76	53	85	88	82	52	30	54	51	59	48	71	66	77	48	62	0
18	Brandon Crawley				X	100.00	65	45	66	56	78	89	83	54	30	55	52	59	45	63	62	63	48	61	0
19	Joni Tuulola (R)				X	100.00	67	36	91	55	83	90	84	54	30	54	51	56	45	65	63	62	48	61	0
Rayé
1	Kevin Porter	X				100.00	58	38	86	60	72	91	87	59	70	62	54	56	57	82	79	52	46	62	0
2	Colin Greening	X				100.00	68	35	94	54	82	92	88	53	56	53	51	56	52	82	73	52	46	59	0
3	Spencer Watson			X		100.00	51	35	93	55	56	72	68	53	56	54	51	56	53	65	63	62	46	55	0
4	Juuso Riikola				X	100.00	73	36	91	63	72	75	69	62	30	65	58	62	54	70	67	53	46	63	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	66	38	86	60	76	83	77	59	53	59	57	61	55	71	67	61	48	61

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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	Adin Hill	100.00	80	81	79	93	79	78	80	79	78	80	79	65	69	67	48	77	0
2	Oscar Dansk	100.00	78	77	75	82	77	76	78	77	76	78	77	69	73	51	48	74	0
Rayé
1	Kaden Fulcher	100.00	64	65	63	77	63	62	64	63	62	64	63	61	65	49	46	63	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	74	74	72	84	73	72	74	73	72	74	73	65	69	56	47	71

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Mike Van Ryn	60	70	65	65	59	55	86	CAN	39	5	1,000,000$

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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	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	FO%	FOT	P/20	S1	S3
1	Tyler Graovac	Crunch (Tam)	C	4	2	2	4	-1	2	5	5	13	7	3	15.38%	1	84	21.05	2	2	4	5	11	1	22	0	70.83%	72	0.95	0	0
2	Duncan Siemens	Crunch (Tam)	D	4	1	2	3	-1	8	7	4	3	0	4	33.33%	7	86	21.57	1	2	3	2	11	0	16	0	0.00%	0	0.70	0	0
3	Mario Kempe	Crunch (Tam)	RW	4	1	1	2	-1	0	7	4	16	5	14	6.25%	1	68	17.12	1	1	2	4	10	2	11	0	0.00%	1	0.58	0	0
4	Matt Puempel	Crunch (Tam)	LW	4	0	2	2	-1	0	1	7	13	2	8	0.00%	0	58	14.53	0	2	2	3	11	0	0	0	66.67%	3	0.69	0	0
5	Reid Boucher	Crunch (Tam)	C	4	2	0	2	1	0	3	9	9	0	5	22.22%	0	45	11.25	0	0	0	0	0	0	0	1	62.22%	45	0.89	1	0
6	Mason Shaw	Crunch (Tam)	LW	4	0	2	2	1	0	1	5	4	1	4	0.00%	1	44	11.09	0	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	0.90	0	1
7	Nathan Bastian	Crunch (Tam)	RW	4	0	1	1	1	8	3	5	7	4	6	0.00%	1	45	11.43	0	0	0	0	1	0	0	0	100.00%	2	0.44	0	0
8	Kevin Czuczman	Crunch (Tam)	D	4	0	1	1	-1	4	1	2	0	1	1	0.00%	8	88	22.07	0	1	1	0	11	0	19	0	0.00%	0	0.23	0	0
9	Joni Tuulola	Crunch (Tam)	D	4	0	1	1	0	2	3	4	3	2	1	0.00%	1	54	13.58	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0.37	0	0
10	Austin Czarnik	Crunch (Tam)	C/RW	4	0	0	0	0	0	0	1	7	1	3	0.00%	0	26	6.57	0	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	0.00	0	0
11	Chase De Leo	Crunch (Tam)	C	4	0	0	0	0	2	0	1	3	0	1	0.00%	0	30	7.72	0	0	0	0	0	0	5	0	55.56%	36	0.00	0	0
12	Byron Froese	Crunch (Tam)	C	4	0	0	0	-2	0	1	15	18	4	7	0.00%	0	97	24.40	0	0	0	3	14	1	23	0	68.70%	131	0.00	0	0
13	Francis Perron	Crunch (Tam)	LW	4	0	0	0	-2	0	0	5	11	2	4	0.00%	1	71	17.81	0	0	0	4	15	0	1	0	50.00%	8	0.00	0	0
14	Dmitrij Jaskin	Crunch (Tam)	RW	4	0	0	0	-2	8	11	9	13	7	6	0.00%	1	79	19.78	0	0	0	2	14	0	9	0	50.00%	10	0.00	0	0
15	Maxime Lajoie	Crunch (Tam)	D	4	0	0	0	-1	0	0	8	6	7	5	0.00%	5	97	24.33	0	0	0	4	14	1	18	0	0.00%	0	0.00	0	0
16	Brandon Crawley	Crunch (Tam)	D	4	0	0	0	0	4	6	2	3	0	1	0.00%	0	59	14.85	0	0	0	0	0	0	5	0	0.00%	0	0.00	0	0
17	Henrik Samuelsson	Crunch (Tam)	LW	4	0	0	0	0	4	5	1	0	2	1	0.00%	0	25	6.37	0	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	0.00	0	0
18	Michael Del Zotto	Crunch (Tam)	D	4	0	0	0	-1	6	5	4	8	1	11	0.00%	4	94	23.56	0	0	0	5	14	0	14	0	0.00%	0	0.00	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				72	6	12	18	-10	48	59	91	137	46	85	4.38%	31	1156	16.06	4	8	12	32	131	5	149	1	65.62%	317	0.31	1	1

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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.
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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Adin Hill	Crunch (Tam)	4	1	3	0	0.916	1.77	238	0	1	7	83	0	0	1	0.000	0	4	0	0	1	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			4	1	3	0	0.916	1.77	238	0	1	7	83	0	0	1	0.000	0	4	0	0	1	0

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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	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Adin Hill	Crunch (Tam)	G	23	1996-05-11	No	202 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Austin Czarnik	Crunch (Tam)	C/RW	26	1992-12-12	No	170 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Brandon Crawley	Crunch (Tam)	D	22	1997-02-02	No	204 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Byron Froese	Crunch (Tam)	C	28	1991-03-12	No	202 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	400,000$	0$	0$	No	Lien
Chase De Leo	Crunch (Tam)	C	23	1995-10-25	No	179 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Colin Greening	Crunch (Tam)	C	33	1986-03-09	No	210 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Dmitrij Jaskin	Crunch (Tam)	RW	26	1993-03-23	No	216 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Duncan Siemens	Crunch (Tam)	D	25	1993-09-07	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Francis Perron	Crunch (Tam)	LW	23	1996-04-18	No	166 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Henrik Samuelsson	Crunch (Tam)	LW	25	1994-02-07	No	219 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Joni Tuulola	Crunch (Tam)	D	23	1996-01-01	Yes	198 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Juuso Riikola	Crunch (Tam)	D	25	1993-11-09	No	189 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Kaden Fulcher	Crunch (Tam)	G	20	1998-09-23	No	182 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Kevin Czuczman	Crunch (Tam)	D	28	1991-01-09	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Kevin Porter	Crunch (Tam)	C	33	1986-03-12	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Mario Kempe	Crunch (Tam)	RW	30	1988-09-19	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Sans Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Mason Shaw	Crunch (Tam)	LW	20	1998-11-03	Yes	182 Lbs	5 ft9	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Matt Puempel	Crunch (Tam)	LW	26	1993-01-24	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Maxime Lajoie	Crunch (Tam)	D	21	1997-11-05	No	183 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Michael Del Zotto	Crunch (Tam)	D	29	1990-06-24	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	2,500,000$	0$	0$	No	Lien
Nathan Bastian	Crunch (Tam)	RW	21	1997-12-06	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Nicolas Deslauriers	Crunch (Tam)	LW/RW	28	1991-02-22	No	221 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	903,386$	0$	0$	No	Lien
Oscar Dansk	Crunch (Tam)	G	25	1994-02-28	No	195 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Reid Boucher	Crunch (Tam)	C	25	1993-09-08	No	195 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Spencer Watson	Crunch (Tam)	RW	23	1996-04-25	No	170 Lbs	5 ft1	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Tyler Graovac	Crunch (Tam)	C	26	1993-04-27	No	208 Lbs	6 ft5	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
26	25.27	196 Lbs	6 ft1	2.62	457,823$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Francis Perron	Byron Froese	Dmitrij Jaskin	40	1	2	2
2	Matt Puempel	Tyler Graovac	Mario Kempe	30	1	2	2
3	Mason Shaw	Reid Boucher	Nathan Bastian	20	1	2	2
4	Henrik Samuelsson	Chase De Leo	Austin Czarnik	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Michael Del Zotto	Maxime Lajoie	40	1	2	2
2	Kevin Czuczman	Duncan Siemens	30	1	2	2
3	Joni Tuulola	Brandon Crawley	20	1	2	2
4	Michael Del Zotto	Maxime Lajoie	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Francis Perron	Byron Froese	Dmitrij Jaskin	60	1	2	2
2	Matt Puempel	Tyler Graovac	Mario Kempe	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Michael Del Zotto	Maxime Lajoie	60	1	2	2
2	Kevin Czuczman	Duncan Siemens	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Byron Froese	Tyler Graovac	60	1	2	2
2	Dmitrij Jaskin	Mario Kempe	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Michael Del Zotto	Maxime Lajoie	60	1	2	2
2	Kevin Czuczman	Duncan Siemens	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Byron Froese	60	1	2	2	Michael Del Zotto	Maxime Lajoie	60	1	2	2
2	Tyler Graovac	40	1	2	2	Kevin Czuczman	Duncan Siemens	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Byron Froese	Tyler Graovac	60	1	2	2
2	Dmitrij Jaskin	Mario Kempe	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Michael Del Zotto	Maxime Lajoie	60	1	2	2
2	Kevin Czuczman	Duncan Siemens	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Francis Perron	Byron Froese	Dmitrij Jaskin	Michael Del Zotto	Maxime Lajoie

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Francis Perron	Byron Froese	Dmitrij Jaskin	Michael Del Zotto	Maxime Lajoie

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Nathan Bastian, Reid Boucher, Chase De Leo	Nathan Bastian, Reid Boucher	Chase De Leo

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Joni Tuulola, Brandon Crawley, Kevin Czuczman	Joni Tuulola	Brandon Crawley, Kevin Czuczman

Tirs de Pénalité
Byron Froese, Tyler Graovac, Dmitrij Jaskin, Mario Kempe, Nathan Bastian

Gardien
#1 : Adin Hill, #2 : Oscar Dansk

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	Americans	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	0	0	4	1	1	0	24	51	44	42	0	31	8	20	21	2	1	50.00%	8	3	62.50%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23
2	Bears	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	1	2	3	0	0	4	1	1	0	26	51	44	42	0	21	6	10	14	1	1	100.00%	5	1	80.00%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23
3	Checkers	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	3	6	9	0	1	4	1	1	0	58	51	44	42	0	15	5	4	11	6	1	16.67%	2	0	100.00%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23
4	Devils	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0.000	1	2	3	1	0	4	1	1	0	29	51	44	42	0	17	12	14	13	8	1	12.50%	7	0	100.00%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23
	Total	4	1	3	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	3	0	3	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	0.250	6	12	18	1	1	4	1	1	0	137	51	44	42	0	84	31	48	59	17	4	23.53%	22	4	81.82%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23
	_Since Last GM Reset	4	1	3	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	3	0	3	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	0.250	6	12	18	1	1	4	1	1	0	137	51	44	42	0	84	31	48	59	17	4	23.53%	22	4	81.82%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23
	_Vs Conference	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	2	4	6	1	0	4	1	1	0	55	51	44	42	0	38	18	24	27	9	2	22.22%	12	1	91.67%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23
	_Vs Division	3	0	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	0	0	0	0	0	0	0	3	0	3	2	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	5	10	15	1	1	4	1	1	0	113	51	44	42	0	53	23	28	38	15	3	20.00%	14	1	92.86%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23

			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
4	2	L1	6	12	18	137	84	31	48	59	1	1

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	1	3	0	0	0	0	6	8

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
1	1	0	0	0	0	0	3	0

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	0	3	0	0	0	0	3	8

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	3	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
17	4	23.53%	22	4	81.82%	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
51	44	42	0	4	1	1	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
101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%

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
116	86	79	26	44	23

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	Lien
4 - 2019-09-05	11	Crunch	1	Bears	2	L	Sommaire du Match
8 - 2019-09-09	30	Crunch	1	Americans	3	L	Sommaire du Match
11 - 2019-09-12	46	Checkers	0	Crunch	3	W	Sommaire du Match
17 - 2019-09-18	75	Crunch	1	Devils	3	L	Sommaire du Match
18 - 2019-09-19	85	Comets	-	Crunch	-
24 - 2019-09-25	107	Crunch	-	Marlies	-
25 - 2019-09-26	119	Checkers	-	Crunch	-
31 - 2019-10-02	140	Senators	-	Crunch	-
32 - 2019-10-03	157	Senators	-	Crunch	-
38 - 2019-10-09	187	Crunch	-	Americans	-
40 - 2019-10-11	209	Bears	-	Crunch	-
43 - 2019-10-14	217	Devils	-	Crunch	-
45 - 2019-10-16	224	Crunch	-	Comets	-
46 - 2019-10-17	239	Rocket	-	Crunch	-
50 - 2019-10-21	260	Crunch	-	Devils	-
52 - 2019-10-23	265	Devils	-	Crunch	-
53 - 2019-10-24	283	Crunch	-	Thunderbirds	-
59 - 2019-10-30	308	Crunch	-	Monsters	-
60 - 2019-10-31	318	Crunch	-	Monsters	-
66 - 2019-11-06	350	Devils	-	Crunch	-
67 - 2019-11-07	366	Americans	-	Crunch	-
71 - 2019-11-11	384	Crunch	-	Marlies	-
73 - 2019-11-13	396	Crunch	-	Rocket	-
74 - 2019-11-14	401	Crunch	-	Rocket	-
78 - 2019-11-18	429	Crunch	-	Thunderbirds	-
80 - 2019-11-20	439	Crunch	-	Phantoms	-
81 - 2019-11-21	457	Penguins	-	Crunch	-
85 - 2019-11-25	468	Crunch	-	Devils	-
87 - 2019-11-27	476	Comets	-	Crunch	-
88 - 2019-11-28	489	Thunderbirds	-	Crunch	-
92 - 2019-12-02	511	Crunch	-	Comets	-
94 - 2019-12-04	518	Sound Tigers	-	Crunch	-
95 - 2019-12-05	535	Marlies	-	Crunch	-
99 - 2019-12-09	554	Crunch	-	Devils	-
101 - 2019-12-11	563	Monsters	-	Crunch	-
102 - 2019-12-12	577	Crunch	-	Comets	-
106 - 2019-12-16	596	Crunch	-	Comets	-
108 - 2019-12-18	605	Senators	-	Crunch	-
109 - 2019-12-19	626	Crunch	-	Devils	-
111 - 2019-12-21	636	Devils	-	Crunch	-
115 - 2019-12-25	655	Thunderbirds	-	Crunch	-
116 - 2019-12-26	673	Americans	-	Crunch	-
122 - 2020-01-01	685	Comets	-	Crunch	-
123 - 2020-01-02	702	Monsters	-	Crunch	-
127 - 2020-01-06	719	Crunch	-	Americans	-
129 - 2020-01-08	726	Crunch	-	Wolf Pack	-
131 - 2020-01-10	752	Crunch	-	Bruins	-
134 - 2020-01-13	765	Crunch	-	Senators	-
136 - 2020-01-15	774	Crunch	-	Americans	-
137 - 2020-01-16	782	Americans	-	Crunch	-
139 - 2020-01-18	805	Crunch	-	Marlies	-
141 - 2020-01-20	809	Rocket	-	Crunch	-
143 - 2020-01-22	817	Marlies	-	Crunch	-
144 - 2020-01-23	832	Marlies	-	Crunch	-
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
150 - 2020-01-29	856	Phantoms	-	Crunch	-
151 - 2020-01-30	871	Americans	-	Crunch	-
152 - 2020-01-31	884	Crunch	-	Americans	-
155 - 2020-02-03	890	Crunch	-	Comets	-
157 - 2020-02-05	897	Comets	-	Crunch	-
158 - 2020-02-06	915	Crunch	-	Penguins	-
162 - 2020-02-10	939	Crunch	-	Rocket	-
164 - 2020-02-12	943	Wolf Pack	-	Crunch	-
165 - 2020-02-13	958	Devils	-	Crunch	-
168 - 2020-02-16	973	Crunch	-	Checkers	-
169 - 2020-02-17	978	Crunch	-	Checkers	-
172 - 2020-02-20	997	Comets	-	Crunch	-
173 - 2020-02-21	1013	Crunch	-	Sound Tigers	-
176 - 2020-02-24	1019	Crunch	-	Senators	-
178 - 2020-02-26	1027	Bruins	-	Crunch	-
179 - 2020-02-27	1043	Comets	-	Crunch	-
183 - 2020-03-02	1064	Crunch	-	Senators	-
185 - 2020-03-04	1077	Crunch	-	Americans	-
186 - 2020-03-05	1089	Americans	-	Crunch	-
192 - 2020-03-11	1117	Rocket	-	Crunch	-
193 - 2020-03-12	1130	Americans	-	Crunch	-
194 - 2020-03-13	1147	Crunch	-	Comets	-

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
37	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
98,056$	119,034$	27,930$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	10,438$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	177	5,768$	1,020,936$

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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
14	4	1	3	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	3	0	3	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	6	12	18	1	1	4	1	1	0	137	51	44	42	0	84	31	48	59	17	4	23.53%	22	4	81.82%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23
Total Saison Régulière	4	1	3	0	0	0	0	0	6	8	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	0	3	3	0	3	0	0	0	0	0	3	8	-5	2	6	12	18	1	1	4	1	1	0	137	51	44	42	0	84	31	48	59	17	4	23.53%	22	4	81.82%	0	101	147	68.71%	70	116	60.34%	37	54	68.52%	116	86	79	26	44	23