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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	Mason Appleton	X				100.00	64	37	89	66	79	73	64	66	58	67	63	65	62	65	64	56	65	63	0
2	Taylor Raddysh (R)			X		100.00	72	37	88	63	87	93	88	61	53	60	56	62	58	61	63	77	68	63	0
3	David Ullstrom	X				100.00	64	37	88	63	79	81	73	62	68	61	59	60	56	78	70	55	57	62	0
4	Trevor Smith	X				100.00	62	37	87	59	76	90	84	58	62	56	54	57	55	84	74	51	64	61	0
5	Alexander Nylander	X	X	X		100.00	56	36	92	62	76	81	67	63	59	62	60	56	58	61	63	87	64	61	0
6	Anthony Peluso			X		100.00	64	45	79	55	88	71	63	54	52	56	53	57	55	78	70	47	62	58	0
7	Jens Looke			X		100.00	57	35	93	55	73	92	88	54	56	52	53	55	54	63	62	66	64	58	0
8	Tyler Wotherspoon				X	100.00	68	36	90	56	82	93	91	55	30	56	51	57	45	71	66	61	64	63	0
9	Andrej Sekera				X	100.00	57	36	92	63	74	76	59	62	30	66	54	61	53	82	73	46	64	62	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	63	37	89	60	79	83	75	59	52	60	56	59	55	71	67	61	64	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	Zane McIntyre	100.00	76	80	78	82	75	74	76	75	74	76	75	73	77	46	64	74	0
2	Philippe Desrosiers	100.00	74	72	70	76	73	72	74	73	72	74	73	67	71	52	68	71	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	75	76	74	79	74	73	75	74	73	75	74	70	74	49	66	73

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Alain Nasreddine	63	60	60	61	65	60	82	CAN	43	4	1,000,000$

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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	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	David Ullstrom	Thunderbirds (Flo)	C	46	24	23	47	7	65	15	96	142	207	61	135	11.59%	20	1118	24.32	3	8	11	29	155	2	70	6	4	54.45%	1012	0	1	0.84	0	4	1	2	0	6	6	2
2	Alexander Nylander	Thunderbirds (Flo)	C/LW/RW	46	11	26	37	9	22	0	47	58	109	32	78	10.09%	38	1069	23.25	2	6	8	15	148	0	0	3	1	45.16%	93	1	0	0.69	0	1	0	0	0	6	0	1
3	Jens Looke	Thunderbirds (Flo)	RW	46	15	22	37	0	24	0	52	77	189	49	149	7.94%	18	1123	24.43	2	7	9	37	172	0	0	4	1	46.51%	86	0	0	0.66	0	1	0	0	0	4	6	2
4	Mason Appleton	Thunderbirds (Flo)	C	46	15	12	27	-2	31	5	68	132	147	42	104	10.20%	26	1135	24.68	2	6	8	19	146	1	133	1	2	45.21%	1159	0	0	0.48	0	4	0	0	1	2	1	4
5	Taylor Raddysh	Thunderbirds (Flo)	RW	46	12	13	25	-3	64	10	108	91	132	38	104	9.09%	41	1112	24.19	3	2	5	22	149	0	133	3	3	41.60%	375	0	0	0.45	0	4	1	0	1	2	5	2
6	Anthony Peluso	Thunderbirds (Flo)	RW	46	8	16	24	-3	76	20	94	42	71	32	42	11.27%	60	965	21.00	6	5	11	48	154	0	0	1	1	9.09%	11	0	0	0.50	0	1	1	2	1	3	0	1
7	Andrej Sekera	Thunderbirds (Flo)	D	46	2	21	23	0	26	0	41	76	59	13	51	3.39%	60	1112	24.19	2	4	6	49	152	0	92	1	0	0.00%	0	0	0	0.41	0	0	0	0	0	0	2	2
8	Tyler Wotherspoon	Thunderbirds (Flo)	D	46	1	17	18	5	88	0	83	43	63	14	30	1.59%	53	1122	24.39	1	4	5	39	163	0	71	1	0	0.00%	0	0	0	0.32	0	0	0	0	0	1	0	1
9	Trevor Smith	Thunderbirds (Flo)	C	46	5	9	14	1	10	0	47	75	85	36	52	5.88%	14	705	15.34	1	1	2	6	22	2	78	2	0	49.66%	435	0	0	0.40	1	2	0	0	0	1	0	3
10	Taro Hirose	Florida Panthers	LW	2	1	1	2	-2	2	0	3	1	4	1	4	25.00%	2	45	22.67	1	0	1	1	3	0	1	0	0	0.00%	2	0	0	0.88	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				416	94	160	254	12	408	50	639	737	1066	318	749	8.82%	332	9511	22.86	23	43	66	265	1269	5	580	22	12	48.22%	3173	1	1	0.53	1	17	3	4	3	25	20	18

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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
1	Zane McIntyre	Thunderbirds (Flo)	46	24	16	6	0.918	2.06	2796	2	4	96	1172	0	2	1	0.824	17	46	0	3	4	4
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			46	24	16	6	0.918	2.06	2796	2	4	96	1172	0	2	1	0.824	17	46	0	3	4	4

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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	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Link
Alexander Nylander	Thunderbirds (Flo)	C/LW/RW	21	1998-03-02	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$			Lien
Andrej Sekera	Thunderbirds (Flo)	D	33	1986-06-08	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	4,785,001$	0$	0$	No				Lien
Anthony Peluso	Thunderbirds (Flo)	RW	30	1989-04-18	No	225 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No				Lien
David Ullstrom	Thunderbirds (Flo)	C	30	1989-04-22	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No				Lien
Jens Looke	Thunderbirds (Flo)	RW	22	1997-04-11	No	180 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	300,000$	300,000$		Lien
Mason Appleton	Thunderbirds (Flo)	C	23	1996-01-15	No	193 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	300,000$	300,000$		Lien
Philippe Desrosiers	Thunderbirds (Flo)	G	23	1995-08-16	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No				Lien
Taylor Raddysh	Thunderbirds (Flo)	RW	21	1998-02-18	Yes	216 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$	900,000$	900,000$	Lien
Trevor Smith	Thunderbirds (Flo)	C	34	1985-02-08	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	500,000$			Lien
Tyler Wotherspoon	Thunderbirds (Flo)	D	26	1993-03-12	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	300,000$	300,000$	300,000$	Lien
Zane McIntyre	Thunderbirds (Flo)	G	26	1992-08-20	No	206 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No				Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
11	26.27	200 Lbs	6 ft2	2.09	853,182$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alexander Nylander	Mason Appleton	Taylor Raddysh	40	1	2	2
2		David Ullstrom	Jens Looke	30	1	2	2
3	Mason Appleton	Trevor Smith	Anthony Peluso	20	1	2	2
4	David Ullstrom	Taylor Raddysh	Trevor Smith	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera	40	1	2	2
2	Anthony Peluso		30	1	2	2
3	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera	20	1	2	2
4	Alexander Nylander		10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alexander Nylander	Mason Appleton	Taylor Raddysh	60	1	2	2
2		David Ullstrom	Jens Looke	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera	60	1	2	2
2	Anthony Peluso		40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mason Appleton	Taylor Raddysh	60	1	2	2
2	David Ullstrom	Trevor Smith	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera	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	Mason Appleton	60	1	2	2	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera	60	1	2	2
2	Taylor Raddysh	40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mason Appleton	Taylor Raddysh	60	1	2	2
2	David Ullstrom	Trevor Smith	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Alexander Nylander	Mason Appleton	Taylor Raddysh	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Alexander Nylander	Mason Appleton	Taylor Raddysh	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Jens Looke, Alexander Nylander,	Jens Looke, Alexander Nylander

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Tyler Wotherspoon, Andrej Sekera,	Tyler Wotherspoon	Andrej Sekera,

Tirs de Pénalité
Mason Appleton, Taylor Raddysh, David Ullstrom, Trevor Smith, Alexander Nylander

Gardien
#1 : Zane McIntyre, #2 :

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
1	Americans	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	36	32	24	7	22	376	380	339	36	23	8	12	16	6	0	0.00%	6	2	66.67%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
2	Bears	4	0	3	0	1	0	0	0	6	12	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	0	1	0	1	0	0	0	4	6	-2	2	0.250	6	10	16	0	0	36	32	24	7	97	376	380	339	36	113	35	64	52	10	1	10.00%	17	1	94.12%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
3	Bruins	8	1	3	0	2	1	0	1	18	22	-4	5	1	2	0	1	0	0	1	13	16	-3	3	0	1	0	1	1	0	0	5	6	-1	8	0.500	18	30	48	1	0	36	32	24	7	164	376	380	339	36	221	84	76	124	26	3	11.54%	37	4	89.19%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
4	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	5	8	0	1	36	32	24	7	43	376	380	339	36	17	8	6	20	4	0	0.00%	3	0	100.00%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
5	Comets	2	2	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	4	7	11	0	1	36	32	24	7	58	376	380	339	36	54	12	8	26	13	3	23.08%	4	0	100.00%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
6	Crunch	4	0	3	0	0	1	0	0	6	11	-5	2	0	1	0	0	1	0	0	3	5	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0.125	6	8	14	0	0	36	32	24	7	84	376	380	339	36	113	41	37	64	20	0	0.00%	15	1	93.33%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
7	Devils	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	3	6	9	0	0	36	32	24	7	28	376	380	339	36	24	4	2	12	6	0	0.00%	1	1	0.00%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
8	Penguins	4	3	1	0	0	0	0	0	9	5	4	3	2	1	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	6	0.750	9	17	26	0	1	36	32	24	7	108	376	380	339	36	99	33	37	62	30	4	13.33%	15	1	93.33%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
9	Phantoms	6	3	2	0	1	0	0	0	14	12	2	3	1	1	0	1	0	0	0	7	6	1	3	2	1	0	0	0	0	0	7	6	1	8	0.667	14	22	36	0	0	36	32	24	7	136	376	380	339	36	134	48	39	94	22	5	22.73%	16	6	62.50%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
10	Rocket	3	1	0	0	2	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0	0	0	2	0	0	0	6	4	2	6	1.000	9	18	27	0	0	36	32	24	7	78	376	380	339	36	88	26	27	53	16	3	18.75%	10	3	70.00%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
11	Sound Tigers	7	4	1	0	0	1	1	0	17	12	5	4	3	0	0	0	1	0	0	8	5	3	3	1	1	0	0	0	1	0	9	7	2	11	0.786	17	26	43	0	1	36	32	24	7	191	376	380	339	36	147	47	78	117	18	1	5.56%	31	4	87.10%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
	Total	46	17	16	0	6	3	1	3	99	100	-1	25	11	8	0	2	2	0	2	52	51	1	21	6	8	0	4	1	1	1	47	49	-2	54	0.587	99	167	266	1	4	36	32	24	7	1114	376	380	339	36	1173	385	428	712	204	24	11.76%	175	25	85.71%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
13	Wolf Pack	5	2	2	0	0	0	0	1	10	13	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	1	2	0	0	0	0	1	8	12	-4	5	0.500	10	18	28	0	0	36	32	24	7	105	376	380	339	36	140	39	42	72	33	4	12.12%	20	2	90.00%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
	_Since Last GM Reset	46	17	16	0	6	3	1	3	99	100	-1	25	11	8	0	2	2	0	2	52	51	1	21	6	8	0	4	1	1	1	47	49	-2	54	0.587	99	167	266	1	4	36	32	24	7	1114	376	380	339	36	1173	385	428	712	204	24	11.76%	175	25	85.71%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
	_Vs Conference	7	4	1	0	2	0	0	0	16	9	7	4	3	1	0	0	0	0	0	7	4	3	3	1	0	0	2	0	0	0	9	5	4	12	0.857	16	30	46	0	2	36	32	24	7	201	376	380	339	36	182	54	53	115	39	6	15.38%	23	5	78.26%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264

			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
46	54	OTL1	99	167	266	1114	1173	385	428	712	1	4

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
46	17	16	6	3	1	3	99	100

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
25	11	8	2	2	0	2	52	51

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
21	6	8	4	1	1	1	47	49

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	4	1	1	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
204	24	11.76%	175	25	85.71%	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
376	380	339	36	36	32	24	7

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
633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%

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
1064	752	1186	335	548	264

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
4 - 2019-09-05	14	Thunderbirds	2	Penguins	1	W			Sommaire du Match
10 - 2019-09-11	35	Thunderbirds	1	Phantoms	4	L			Sommaire du Match
11 - 2019-09-12	52	Phantoms	2	Thunderbirds	3	W	X		Sommaire du Match
12 - 2019-09-13	59	Bruins	3	Thunderbirds	2	L	X	X	Sommaire du Match
17 - 2019-09-18	76	Thunderbirds	4	Rocket	3	W	X		Sommaire du Match
18 - 2019-09-19	82	Thunderbirds	2	Rocket	1	W	X		Sommaire du Match
25 - 2019-09-26	123	Bruins	3	Thunderbirds	4	W	X		Sommaire du Match
26 - 2019-09-27	132	Wolf Pack	1	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
31 - 2019-10-02	144	Sound Tigers	1	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
32 - 2019-10-03	155	Thunderbirds	1	Sound Tigers	2	L			Sommaire du Match
38 - 2019-10-09	185	Thunderbirds	2	Phantoms	1	W			Sommaire du Match
39 - 2019-10-10	195	Thunderbirds	0	Bears	3	L			Sommaire du Match
43 - 2019-10-14	214	Penguins	2	Thunderbirds	4	W			Sommaire du Match
45 - 2019-10-16	229	Americans	2	Thunderbirds	0	L			Sommaire du Match
46 - 2019-10-17	244	Phantoms	3	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
52 - 2019-10-23	269	Penguins	2	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
53 - 2019-10-24	283	Crunch	2	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
54 - 2019-10-25	291	Thunderbirds	4	Sound Tigers	3	W	X	X	Sommaire du Match
57 - 2019-10-28	303	Sound Tigers	1	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
60 - 2019-10-31	323	Thunderbirds	4	Bears	3	W	X		Sommaire du Match
61 - 2019-11-01	333	Sound Tigers	3	Thunderbirds	2	L	X		Sommaire du Match
66 - 2019-11-06	349	Thunderbirds	3	Comets	1	W			Sommaire du Match
67 - 2019-11-07	368	Checkers	0	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
68 - 2019-11-08	377	Devils	4	Thunderbirds	3	L	X	X	Sommaire du Match
71 - 2019-11-11	385	Penguins	0	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
74 - 2019-11-14	403	Thunderbirds	4	Sound Tigers	2	W			Sommaire du Match
75 - 2019-11-15	417	Bears	4	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
78 - 2019-11-18	429	Crunch	3	Thunderbirds	2	L	X		Sommaire du Match
80 - 2019-11-20	440	Comets	0	Thunderbirds	1	W			Sommaire du Match
81 - 2019-11-21	459	Bruins	4	Thunderbirds	2	L			Sommaire du Match
87 - 2019-11-27	480	Sound Tigers	0	Thunderbirds	1	W			Sommaire du Match
88 - 2019-11-28	489	Thunderbirds	1	Crunch	3	L			Sommaire du Match
89 - 2019-11-29	499	Thunderbirds	2	Wolf Pack	3	L			Sommaire du Match
94 - 2019-12-04	523	Thunderbirds	3	Wolf Pack	4	L	X	X	Sommaire du Match
95 - 2019-12-05	537	Bruins	5	Thunderbirds	3	L			Sommaire du Match
96 - 2019-12-06	547	Phantoms	1	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
101 - 2019-12-11	566	Bears	2	Thunderbirds	1	L			Sommaire du Match
102 - 2019-12-12	581	Bruins	1	Thunderbirds	2	W			Sommaire du Match
103 - 2019-12-13	588	Thunderbirds	1	Bruins	2	L			Sommaire du Match
106 - 2019-12-16	597	Thunderbirds	4	Phantoms	1	W			Sommaire du Match
108 - 2019-12-18	607	Thunderbirds	3	Bruins	2	W	X		Sommaire du Match
109 - 2019-12-19	619	Thunderbirds	2	Wolf Pack	1	W			Sommaire du Match
111 - 2019-12-21	639	Rocket	2	Thunderbirds	3	W			Sommaire du Match
113 - 2019-12-23	646	Thunderbirds	1	Wolf Pack	4	L			Sommaire du Match
115 - 2019-12-25	655	Thunderbirds	2	Crunch	3	L			Sommaire du Match
116 - 2019-12-26	678	Thunderbirds	1	Bruins	2	L	X		Sommaire du Match
122 - 2020-01-01	687	Wolf Pack	-	Thunderbirds	-
123 - 2020-01-02	704	Comets	-	Thunderbirds	-
127 - 2020-01-06	718	Bears	-	Thunderbirds	-
129 - 2020-01-08	725	Thunderbirds	-	Americans	-
130 - 2020-01-09	735	Thunderbirds	-	Marlies	-
136 - 2020-01-15	772	Checkers	-	Thunderbirds	-
137 - 2020-01-16	788	Marlies	-	Thunderbirds	-
138 - 2020-01-17	796	Thunderbirds	-	Bruins	-
143 - 2020-01-22	824	Thunderbirds	-	Wolf Pack	-
144 - 2020-01-23	831	Thunderbirds	-	Sound Tigers	-
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
150 - 2020-01-29	862	Wolf Pack	-	Thunderbirds	-
151 - 2020-01-30	874	Bruins	-	Thunderbirds	-
152 - 2020-01-31	882	Thunderbirds	-	Bruins	-
157 - 2020-02-05	905	Thunderbirds	-	Devils	-
158 - 2020-02-06	914	Wolf Pack	-	Thunderbirds	-
159 - 2020-02-07	925	Thunderbirds	-	Bruins	-
162 - 2020-02-10	935	Thunderbirds	-	Bears	-
164 - 2020-02-12	944	Thunderbirds	-	Comets	-
166 - 2020-02-14	969	Thunderbirds	-	Sound Tigers	-
171 - 2020-02-19	987	Devils	-	Thunderbirds	-
172 - 2020-02-20	1001	Rocket	-	Thunderbirds	-
173 - 2020-02-21	1010	Thunderbirds	-	Penguins	-
178 - 2020-02-26	1031	Thunderbirds	-	Devils	-
179 - 2020-02-27	1047	Thunderbirds	-	Penguins	-
183 - 2020-03-02	1065	Wolf Pack	-	Thunderbirds	-
186 - 2020-03-05	1086	Thunderbirds	-	Checkers	-
187 - 2020-03-06	1097	Thunderbirds	-	Checkers	-
192 - 2020-03-11	1120	Sound Tigers	-	Thunderbirds	-
193 - 2020-03-12	1135	Bruins	-	Thunderbirds	-
194 - 2020-03-13	1143	Thunderbirds	-	Bruins	-

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
13	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
670,984$	93,850$	42,250$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	57,649$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	75	5,638$	422,850$

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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	46	17	16	0	6	3	1	3	99	100	-1	25	11	8	0	2	2	0	2	52	51	1	21	6	8	0	4	1	1	1	47	49	-2	54	99	167	266	1	4	36	32	24	7	1114	376	380	339	36	1173	385	428	712	204	24	11.76%	175	25	85.71%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264
Total Saison Régulière	46	17	16	0	6	3	1	3	99	100	-1	25	11	8	0	2	2	0	2	52	51	1	21	6	8	0	4	1	1	1	47	49	-2	54	99	167	266	1	4	36	32	24	7	1114	376	380	339	36	1173	385	428	712	204	24	11.76%	175	25	85.71%	0	633	1392	45.47%	651	1431	45.49%	309	643	48.06%	1064	752	1186	335	548	264