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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	Adam Cracknell			X		100.00	70	36	91	59	85	78	66	58	62	59	58	60	54	84	74	39	72	61	0
2	A.J. Greer		X			100.00	65	40	80	61	85	76	68	60	61	59	60	61	55	65	63	75	99	61	0
3	Gabriel Fontaine	X				100.00	64	36	92	56	78	94	93	54	58	55	53	56	52	63	62	63	98	60	0
4	Matt Read	X		X		100.00	56	36	90	59	68	82	70	58	54	57	59	62	56	82	73	39	18	60	0
5	Justin Bailey			X		100.00	65	36	90	59	89	76	68	58	55	57	56	60	54	67	64	69	99	60	0
6	Boris Katchouk (R)		X			100.00	65	38	84	58	80	94	95	56	52	53	54	57	55	61	63	77	50	60	0
7	Glenn Gawdin (R)	X				100.00	61	39	82	59	76	92	89	58	66	60	54	57	56	63	62	63	50	60	0
8	Taylor Fedun				X	100.00	54	37	89	62	78	75	69	61	30	66	57	66	55	79	71	44	99	64	0
9	Joakim Ryan				X	100.00	64	43	88	63	69	73	57	62	30	70	56	67	52	71	66	47	71	63	0
10	Cody Goloubef				X	100.00	64	39	83	60	77	79	66	59	30	57	54	59	46	78	70	61	99	62	0
11	Jordan Schmaltz				X	100.00	58	36	91	59	78	76	64	58	30	61	53	59	47	71	66	77	99	61	0
12	Andreas Englund				X	100.00	59	40	79	58	81	84	71	57	30	54	53	59	45	65	63	75	99	61	0
13	Dakota Mermis				X	100.00	55	36	90	59	73	81	70	58	30	57	53	57	46	69	75	51	26	60	0
14	Tim Erixon				X	100.00	65	38	86	54	80	79	73	53	30	54	52	55	48	75	68	67	99	60	0
15	Kyle Cumiskey				X	100.00	53	36	91	58	68	82	76	57	30	60	51	54	46	82	73	52	50	60	0
Rayé
1	Carsen Twarynski (R)		X			100.00	65	38	85	56	80	93	91	55	58	54	53	56	54	63	62	63	50	59	0
2	Vladislav Kamenev	X				100.00	61	38	85	57	79	64	50	57	73	57	58	62	58	65	63	74	91	58	0
3	Brad Morrison (R)	X				100.00	53	36	92	56	69	89	83	55	61	54	53	57	52	63	62	63	50	58	0
4	Max McCormick		X			100.00	65	39	82	59	70	74	66	58	54	52	57	56	54	73	67	50	99	58	0
5	Kole Lind (R)			X		100.00	57	36	90	56	73	90	84	55	59	55	52	54	53	61	63	64	50	58	0
6	Logan O'Connor			X		100.00	53	36	92	58	69	77	71	56	54	58	57	59	54	65	63	53	50	58	0
7	Grayson Downing	X				100.00	62	42	73	54	73	75	69	53	56	54	51	52	50	73	67	58	99	56	0
8	Matt Taormina				X	100.00	54	37	89	55	68	80	74	54	30	55	52	53	46	82	73	52	99	59	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	60	38	87	58	76	81	73	57	48	57	55	58	52	70	67	60	75	60

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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	Pheonix Copley	100.00	79	78	76	86	78	77	79	78	77	79	78	73	77	42	20	76	0
2	Chris Driedger	100.00	77	75	73	87	76	75	77	76	75	77	76	69	73	51	99	74	0
Rayé
1	Evan Fitzpatrick (R)	100.00	70	66	64	85	69	68	70	69	68	70	69	61	65	70	50	68	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	75	73	71	86	74	73	75	74	73	75	74	68	72	54	56	73

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Benoit Groulx	71	72	75	74	79	74	73	CAN	51	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	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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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	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
A.J. Greer	Senators (Ott)	LW	22	1996-12-14	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Adam Cracknell	Senators (Ott)	RW	33	1985-07-15	No	209 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Andreas Englund	Senators (Ott)	D	23	1996-01-21	No	189 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Boris Katchouk	Senators (Ott)	LW	21	1998-06-18	Yes	199 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Brad Morrison	Senators (Ott)	C	22	1997-01-04	Yes	171 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Carsen Twarynski	Senators (Ott)	LW	21	1997-11-24	Yes	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Chris Driedger	Senators (Ott)	G	25	1994-05-18	No	205 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Cody Goloubef	Senators (Ott)	D	29	1989-11-30	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Dakota Mermis	Senators (Ott)	D	25	1994-01-05	No	195 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Evan Fitzpatrick	Senators (Ott)	G	21	1998-01-28	Yes	206 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm		0$	0$	No	Lien
Gabriel Fontaine	Senators (Ott)	C	22	1997-04-30	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Glenn Gawdin	Senators (Ott)	C	22	1997-03-25	Yes	191 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Grayson Downing	Senators (Ott)	C	27	1992-04-18	No	195 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Joakim Ryan	Senators (Ott)	D	26	1993-06-17	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Jordan Schmaltz	Senators (Ott)	D	25	1993-10-08	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Justin Bailey	Senators (Ott)	RW	24	1995-07-01	No	214 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Kole Lind	Senators (Ott)	RW	20	1998-10-16	Yes	178 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	Lien
Kyle Cumiskey	Senators (Ott)	D	32	1986-12-02	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Logan O'Connor	Senators (Ott)	RW	22	1996-08-14	No	175 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien
Matt Read	Senators (Ott)	C/RW	33	1986-06-14	No	188 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	2,150,000$	0$	0$	No	Lien
Matt Taormina	Senators (Ott)	D	32	1986-10-20	No	189 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Max McCormick	Senators (Ott)	LW	27	1992-05-01	No	188 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Pheonix Copley	Senators (Ott)	G	27	1992-01-18	No	200 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No	Lien
Taylor Fedun	Senators (Ott)	D	31	1988-06-04	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Tim Erixon	Senators (Ott)	D	28	1991-02-24	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Vladislav Kamenev	Senators (Ott)	C	22	1996-08-12	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	300,000$	0$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
26	25.46	194 Lbs	6 ft1	2.15	486,538$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	A.J. Greer	Gabriel Fontaine	Adam Cracknell	40	1	2	2
2	Boris Katchouk	Matt Read	Justin Bailey	30	1	2	2
3	Adam Cracknell	Glenn Gawdin	A.J. Greer	20	1	2	2
4	Gabriel Fontaine	Justin Bailey	Matt Read	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Taylor Fedun	Joakim Ryan	40	1	2	2
2	Cody Goloubef	Jordan Schmaltz	30	1	2	2
3	Andreas Englund	Dakota Mermis	20	1	2	2
4	Tim Erixon	Kyle Cumiskey	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	A.J. Greer	Gabriel Fontaine	Adam Cracknell	60	1	2	2
2	Boris Katchouk	Matt Read	Justin Bailey	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Taylor Fedun	Joakim Ryan	60	1	2	2
2	Cody Goloubef	Jordan Schmaltz	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Cracknell	A.J. Greer	60	1	2	2
2	Justin Bailey	Gabriel Fontaine	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Taylor Fedun	Joakim Ryan	60	1	2	2
2	Cody Goloubef	Jordan Schmaltz	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Cracknell	60	1	2	2	Taylor Fedun	Joakim Ryan	60	1	2	2
2	A.J. Greer	40	1	2	2	Cody Goloubef	Jordan Schmaltz	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Adam Cracknell	A.J. Greer	60	1	2	2
2	Justin Bailey	Gabriel Fontaine	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Taylor Fedun	Joakim Ryan	60	1	2	2
2	Cody Goloubef	Jordan Schmaltz	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
A.J. Greer	Gabriel Fontaine	Adam Cracknell	Taylor Fedun	Joakim Ryan

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
A.J. Greer	Gabriel Fontaine	Adam Cracknell	Taylor Fedun	Joakim Ryan

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Glenn Gawdin, Boris Katchouk, Matt Read	Glenn Gawdin, Boris Katchouk	Matt Read

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Andreas Englund, Dakota Mermis, Tim Erixon	Andreas Englund	Dakota Mermis, Tim Erixon

Tirs de Pénalité
Adam Cracknell, A.J. Greer, Justin Bailey, Gabriel Fontaine, Matt Read

Gardien
#1 : Pheonix Copley, #2 : Chris Driedger

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
	Total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0

			Total Pour les Joueurs
Matchs Joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs Pour	Tirs Contre	Tirs Bloqués	Minutes de Pénalité	Mises en Échec	Buts en Filet Désert	Blanchissage
0	0	N/A	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
0	0	0	0	0	0	0	0	0

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

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

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
0	0	0	0	0	0

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
0	0	0	0	0	0	0	0

Mises en Jeu
Gagnées en Zone Offensive	Total en Zone Offensive	% Gagnées en Zone Offensive	Gagnées en Zone Défensive	Total en Zone Défensive	% Gagnées en Zone Défensive	Gagnées en Zone Neutre	Total en Zone Neutre	% Gagnées en Zone Neutre
0	0	0.00%	0	0	0.00%	0	0	0.00%

Temps Avec la Rondelle
En Zone Offensive	Contrôle en Zone Offensive	En Zone Défensive	Contrôle en Zone Défensive	En Zone Neutre	Contrôle en Zone Neutre
0	0	0	0	0	0

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
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	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
38	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$	126,500$	64,020$	0$

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

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	0$	0$

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	Ligue											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
Séries
13	19	16	3	0	0	0	0	0	52	32	20	10	8	2	0	0	0	0	0	29	17	12	9	8	1	0	0	0	0	0	23	15	8	32	52	87	139	0	4	11	21	17	3	427	122	138	133	34	459	127	340	379	139	21	15.11%	148	12	91.89%	2	292	610	47.87%	316	677	46.68%	119	255	46.67%	485	326	496	156	243	122
Total Séries	19	16	3	0	0	0	0	0	52	32	20	10	8	2	0	0	0	0	0	29	17	12	9	8	1	0	0	0	0	0	23	15	8	32	52	87	139	0	4	11	21	17	3	427	122	138	133	34	459	127	340	379	139	21	15.11%	148	12	91.89%	2	292	610	47.87%	316	677	46.68%	119	255	46.67%	485	326	496	156	243	122