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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	Brian Gibbons		X			100.00	59	33	90	86	46	69	73	57	51	53	60	82	58	75	80	0	39	71	0
2	Marcus Kruger		X			100.00	64	34	85	85	57	70	84	52	65	49	54	82	53	69	76	0	50	70	0
3	Adam Gaudette (R)	X				100.00	62	33	90	89	54	67	68	52	56	48	55	57	53	51	63	0	50	65	0
4	Cole Bardreau (R)	X				100.00	62	25	80	79	53	69	45	51	60	47	55	62	51	60	45	0	46	62	0
5	Rocco Grimaldi		X			100.00	55	32	94	84	43	64	54	52	49	47	55	60	53	60	66	0	50	62	0
6	Patrick Kaleta			X		100.00	47	31	95	83	63	51	27	45	41	40	50	56	50	81	73	0	38	59	0
7	Cory Conacher	X				100.00	49	33	94	84	47	58	32	47	49	42	53	55	52	72	69	0	38	59	0
8	Tobias Lindberg (R)			X		100.00	45	30	95	81	74	50	25	45	40	40	50	55	50	54	59	0	50	58	0
9	Michael Mersch (R)		X			100.00	45	30	95	80	72	50	25	45	40	40	50	55	50	63	63	0	50	58	0
10	Hudson Fasching			X		100.00	48	33	95	83	69	53	25	45	44	40	50	58	50	54	60	0	50	58	0
11	Spencer Foo (R)			X		100.00	45	30	95	84	59	50	25	45	40	40	50	55	50	57	60	0	50	57	0
12	Joe Morrow				X	100.00	66	40	89	84	58	66	54	55	49	54	57	65	58	63	72	0	50	68	0
13	Cody Franson				X	100.00	56	33	94	81	77	62	40	51	50	52	53	60	52	78	76	0	50	66	0
14	Jakub Kindl				X	100.00	49	32	95	84	65	53	31	46	50	46	50	56	50	78	72	0	38	61	0
15	Stefan Elliott				X	100.00	46	31	95	85	58	51	25	47	49	46	50	55	50	66	66	0	50	59	0
16	Tucker Poolman (R)				X	100.00	45	31	95	83	63	50	25	45	48	45	50	55	50	60	63	0	50	58	0
Rayé
1	John Quenneville (R)	X				100.00	54	34	94	84	62	59	25	46	48	40	51	63	50	51	60	0	50	59	0
2	Nicolas Kerdiles (R)		X			100.00	45	30	95	83	66	50	25	45	40	40	50	55	50	57	60	0	50	57	0
3	Rem Pitlick (R)	X				100.00	45	34	95	82	59	55	25	45	47	40	50	55	50	48	56	0	50	56	0
4	Chad Ruhwedel				X	50.85	71	31	94	84	54	62	38	52	50	49	54	65	53	69	74	0	38	66	0
5	Egor Yakovlev				X	100.00	49	31	95	85	56	56	29	51	49	50	53	56	52	66	68	0	38	61	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					97.62	53	32	93	83	60	58	38	49	48	45	52	60	52	63	66	0	46	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	Pheonix Copley	100.00	75	36	76	76	74	73	76	75	74	68	60	61	63	0	40	71	0
2	Troy Grosenick (R)	100.00	60	25	65	71	64	60	60	60	60	65	55	73	59	0	37	58	0
Rayé
1	Jeff Glass	100.00	65	27	76	77	63	66	66	65	65	65	56	89	70	0	45	63	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	67	29	72	75	67	66	67	67	66	66	57	74	64	0	41	64

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Bob Murray	79	78	81	81	72	72	60	CAN	64	1	1,500,000$

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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	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	P/20	S1	S2	S3
1	Brian Gibbons	Chops (BUF)	LW	4	4	3	7	2	4	7	10	22	8	14	18.18%	4	92	23.12	2	2	4	4	12	0	7	0	3	65.22%	23	11	5	1.51	1	1	0
2	Adam Gaudette	Chops (BUF)	C	4	1	5	6	2	4	10	9	20	7	10	5.00%	3	90	22.56	1	3	4	4	13	0	4	1	0	71.96%	107	3	1	1.33	1	0	0
3	Tucker Poolman	Chops (BUF)	D	4	0	2	2	2	0	1	6	1	0	3	0.00%	4	66	16.66	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	0	6	0.60	0	0	1
4	Marcus Kruger	Chops (BUF)	LW	4	1	1	2	0	0	14	5	19	8	6	5.26%	1	80	20.22	1	0	1	3	11	0	10	1	0	50.00%	6	5	5	0.49	0	0	1
5	Chad Ruhwedel	Chops (BUF)	D	2	0	1	1	-1	0	7	0	4	2	2	0.00%	4	54	27.33	0	0	0	0	9	0	5	0	0	0.00%	0	2	4	0.37	0	0	0
6	Cole Bardreau	Chops (BUF)	C	4	1	0	1	0	12	7	5	15	2	7	6.67%	5	69	17.36	0	0	0	0	11	0	0	0	0	76.12%	67	5	0	0.29	0	0	0
7	Patrick Kaleta	Chops (BUF)	RW	4	1	0	1	2	0	1	3	2	1	4	50.00%	2	81	20.45	1	0	1	1	12	0	0	0	0	62.50%	8	1	0	0.24	0	0	0
8	Joe Morrow	Chops (BUF)	D	4	0	1	1	0	0	10	3	16	6	4	0.00%	8	125	31.45	0	1	1	4	14	1	10	0	0	0.00%	0	10	14	0.16	0	0	1
9	Cody Franson	Chops (BUF)	D	4	0	1	1	0	0	7	7	10	5	3	0.00%	6	122	30.71	0	1	1	1	14	0	8	0	0	0.00%	0	5	6	0.16	0	0	0
10	Michael Mersch	Chops (BUF)	LW	4	1	0	1	1	0	4	4	15	6	3	6.67%	2	76	19.21	0	0	0	0	0	0	6	0	0	66.67%	3	6	4	0.26	0	0	0
11	Rocco Grimaldi	Chops (BUF)	LW	4	1	0	1	0	0	4	1	9	2	7	11.11%	1	48	12.07	0	0	0	0	0	1	7	1	0	50.00%	2	2	4	0.41	0	0	1
12	Cory Conacher	Chops (BUF)	C	4	0	1	1	-1	0	4	1	10	4	4	0.00%	1	56	14.12	0	0	0	1	4	0	5	0	0	64.71%	34	1	2	0.35	0	0	0
13	Spencer Foo	Chops (BUF)	RW	2	0	0	0	0	0	2	0	3	0	3	0.00%	0	32	16.09	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	2	0	0.00	0	0	0
14	Tobias Lindberg	Chops (BUF)	RW	4	0	0	0	0	0	4	1	2	2	1	0.00%	0	66	16.53	0	0	0	0	11	0	0	0	0	50.00%	2	0	1	0.00	0	0	0
15	Jakub Kindl	Chops (BUF)	D	4	0	0	0	0	0	2	2	8	0	3	0.00%	6	101	25.25	0	0	0	0	12	0	9	0	0	0.00%	0	2	11	0.00	0	0	0
16	Hudson Fasching	Chops (BUF)	RW	4	0	0	0	0	2	4	1	3	0	2	0.00%	2	38	9.73	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	2	0	1	0.00	0	0	0
17	Stefan Elliott	Chops (BUF)	D	4	0	0	0	1	0	2	1	8	0	3	0.00%	6	72	18.17	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0.00%	0	1	13	0.00	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				64	10	15	25	8	22	90	59	167	53	79	5.99%	55	1277	19.96	5	7	12	18	133	2	80	3	3	70.47%	254	56	77	0.39	2	1	4

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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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#	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	Pheonix Copley	Chops (BUF)	4	4	0	0	0.954	1.42	296	0	0	7	153	90	0	0	0.000	0	4	0	2	2	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			4	4	0	0	0.954	1.42	296	0	0	7	153	90	0	0	0.000	0	4	0	2	2	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.
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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
Adam Gaudette	Chops (BUF)	C	23	1996-01-01	Yes	170 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Brian Gibbons	Chops (BUF)	LW	31	1988-01-01	No	175 Lbs	5 ft8	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	950,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Chad Ruhwedel (Sur la Masse Salariale)	Chops (BUF)	D	29	1990-01-01	No	191 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Sans Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	Yes	Lien / Lien NHL
Cody Franson	Chops (BUF)	D	32	1987-01-01	No	224 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
Cole Bardreau	Chops (BUF)	C	26	1993-01-01 01:50:17	Yes	185 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Cory Conacher	Chops (BUF)	C	30	1989-01-01	No	180 Lbs	5 ft8	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Egor Yakovlev	Chops (BUF)	D	28	1991-01-01	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien
Hudson Fasching	Chops (BUF)	RW	24	1995-01-01	No	204 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Jakub Kindl	Chops (BUF)	D	32	1987-01-01	No	199 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien
Jeff Glass	Chops (BUF)	G	34	1985-01-01	No	206 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Joe Morrow	Chops (BUF)	D	27	1992-01-01	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL
John Quenneville	Chops (BUF)	C	23	1996-01-01	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Marcus Kruger	Chops (BUF)	LW	29	1990-01-01	No	186 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Michael Mersch	Chops (BUF)	LW	27	1992-01-01	Yes	218 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No
Nicolas Kerdiles	Chops (BUF)	LW	25	1994-01-01	Yes	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Patrick Kaleta	Chops (BUF)	RW	33	1986-01-01	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Pheonix Copley	Chops (BUF)	G	27	1992-01-01	No	200 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	850,000$	0$	0$	No
Rem Pitlick	Chops (BUF)	C	22	1997-01-01	Yes	196 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No
Rocco Grimaldi	Chops (BUF)	LW	26	1993-01-01	No	180 Lbs	5 ft6	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Spencer Foo	Chops (BUF)	RW	25	1994-01-01	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	550,000$	0$	0$	No	Lien NHL
Stefan Elliott	Chops (BUF)	D	28	1991-01-01	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien
Tobias Lindberg	Chops (BUF)	RW	24	1995-01-01	Yes	217 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No
Troy Grosenick	Chops (BUF)	G	30	1989-01-01	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No
Tucker Poolman	Chops (BUF)	D	26	1993-01-01	Yes	199 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
24	27.54	195 Lbs	6 ft1	2.17	710,417$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brian Gibbons	Adam Gaudette	Patrick Kaleta	40	1	2	2
2	Marcus Kruger	Cole Bardreau	Tobias Lindberg	30	1	2	2
3	Rocco Grimaldi	Cory Conacher	Hudson Fasching	20	1	2	2
4	Michael Mersch		Spencer Foo	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joe Morrow	Cody Franson	40	1	2	2
2		Jakub Kindl	30	1	2	2
3	Stefan Elliott	Tucker Poolman	20	1	2	2
4	Joe Morrow	Cody Franson	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brian Gibbons	Adam Gaudette	Patrick Kaleta	60	1	2	2
2	Marcus Kruger	Cole Bardreau	Tobias Lindberg	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joe Morrow	Cody Franson	60	1	2	2
2		Jakub Kindl	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brian Gibbons	Marcus Kruger	60	1	2	2
2	Adam Gaudette	Rocco Grimaldi	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joe Morrow	Cody Franson	60	1	2	2
2		Jakub Kindl	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brian Gibbons	60	1	2	2	Joe Morrow	Cody Franson	60	1	2	2
2	Marcus Kruger	40	1	2	2		Jakub Kindl	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brian Gibbons	Marcus Kruger	60	1	2	2
2	Adam Gaudette	Rocco Grimaldi	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joe Morrow	Cody Franson	60	1	2	2
2		Jakub Kindl	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Brian Gibbons	Adam Gaudette	Patrick Kaleta	Joe Morrow	Cody Franson

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Brian Gibbons	Adam Gaudette	Patrick Kaleta	Joe Morrow	Cody Franson

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Cory Conacher, , Michael Mersch	Cory Conacher,	Michael Mersch

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Stefan Elliott, Tucker Poolman,	Stefan Elliott	Tucker Poolman,

Tirs de Pénalité
Brian Gibbons, Marcus Kruger, Adam Gaudette, Rocco Grimaldi, Cole Bardreau

Gardien
#1 : Pheonix Copley, #2 : Troy Grosenick

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	Rapido	4	4	0	0	0	0	0	0	11	7	4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	8	1.000	11	15	26	0	0	1	3	4	3	170	41	64	35	30	153	58	24	98	20	5	25.00%	12	3	75.00%	0	78	117	66.67%	65	91	71.43%	38	52	73.08%	112	63	105	37	78	44
	Total	4	4	0	0	0	0	0	0	11	7	4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	8	1.000	11	15	26	0	0	1	3	4	3	170	41	64	35	30	153	58	24	98	20	5	25.00%	12	3	75.00%	0	78	117	66.67%	65	91	71.43%	38	52	73.08%	112	63	105	37	78	44
	_Since Last GM Reset	4	4	0	0	0	0	0	0	11	7	4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	8	1.000	11	15	26	0	0	1	3	4	3	170	41	64	35	30	153	58	24	98	20	5	25.00%	12	3	75.00%	0	78	117	66.67%	65	91	71.43%	38	52	73.08%	112	63	105	37	78	44
	_Vs Conference	4	4	0	0	0	0	0	0	11	7	4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	8	1.000	11	15	26	0	0	1	3	4	3	170	41	64	35	30	153	58	24	98	20	5	25.00%	12	3	75.00%	0	78	117	66.67%	65	91	71.43%	38	52	73.08%	112	63	105	37	78	44

			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	8	W4	11	15	26	170	153	58	24	98	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	4	0	0	0	0	0	11	7

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
2	2	0	0	0	0	0	6	4

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
2	2	0	0	0	0	0	5	3

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	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
20	5	25.00%	12	3	75.00%	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
41	64	35	30	1	3	4	3

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
78	117	66.67%	65	91	71.43%	38	52	73.08%

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
112	63	105	37	78	44

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	Lien
1 - 2020-01-09	8	Chops	3	Rapido	2	W	X	Sommaire du Match
2 - 2020-01-10	16	Chops	2	Rapido	1	W	X	Sommaire du Match
3 - 2020-01-11	24	Rapido	2	Chops	3	W		Sommaire du Match
4 - 2020-01-12	32	Rapido	2	Chops	3	W	X	Sommaire du Match

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	4,000	2,000
Assistance PCT	100.00%	100.00%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
39	3000 - 100.00%	97,750$	195,500$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
0$	1,625,000$	1,625,000$	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$	2	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
19	4	4	0	0	0	0	0	0	11	7	4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	8	11	15	26	0	0	1	3	4	3	170	41	64	35	30	153	58	24	98	20	5	25.00%	12	3	75.00%	0	78	117	66.67%	65	91	71.43%	38	52	73.08%	112	63	105	37	78	44
Total Séries	4	4	0	0	0	0	0	0	11	7	4	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	5	3	2	8	11	15	26	0	0	1	3	4	3	170	41	64	35	30	153	58	24	98	20	5	25.00%	12	3	75.00%	0	78	117	66.67%	65	91	71.43%	38	52	73.08%	112	63	105	37	78	44