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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	Sebastian Aho (R)	X	X	X		100.00	57	40	78	79	64	75	74	62	50	46	43	60	55	50	50	0	82	60	0
2	Brad Malone (A)	X	X	X		100.00	78	99	58	66	59	52	68	65	68	40	40	66	50	61	62	0	30	59	0
3	Matthew Ford			X		100.00	60	75	63	62	57	69	66	62	77	36	42	58	59	44	44	0	85	55	0
4	Josh Leivo (R)		X	X		100.00	58	42	66	70	50	57	64	63	60	37	48	57	50	46	46	0	87	54	0
5	Nikita Scherbak (R)		X	X		100.00	64	66	71	72	51	51	60	56	68	35	33	60	50	44	44	0	74	53	0
6	Turner Elson	X	X			100.00	58	68	60	59	52	66	63	58	69	33	36	56	50	44	44	0	88	52	0
7	Michael Schumacher		X			100.00	64	78	63	61	59	66	65	54	65	27	33	57	50	44	44	0	70	52	0
8	Andrew Crescenzi	X				100.00	60	75	63	64	57	65	63	56	69	32	31	58	50	44	44	0	52	52	0
9	Ryan Haggerty (R)			X		100.00	74	73	75	58	56	64	63	55	64	28	36	55	50	44	44	0	74	52	0
10	Dylan Strome (R)	X				100.00	55	55	55	55	55	55	55	55	55	40	40	55	55	55	55	0	55	51	0
11	Riley Brace		X	X		100.00	67	67	72	62	52	47	55	56	68	35	31	60	50	44	44	0	61	51	0
12	Garrett Mitchell			X		100.00	58	68	60	61	52	66	63	57	68	32	34	56	50	44	44	0	87	51	0
13	Mark Barberio (C)				X	100.00	64	42	88	76	69	69	73	72	25	44	40	71	50	69	60	0	77	63	0
14	Chris Butler (A)				X	100.00	56	72	63	75	59	64	67	63	25	35	30	57	50	68	69	0	89	56	0
15	Conor Allen				X	100.00	59	77	66	70	62	69	70	57	25	29	27	58	50	46	46	0	85	54	0
16	Joel Chouinard				X	100.00	60	69	67	62	57	55	57	64	25	34	31	61	50	48	48	0	36	52	0
17	Gus Young				X	100.00	56	72	63	66	59	68	70	57	25	29	29	56	50	45	45	0	83	52	0
Rayé
1	Brody Sutter	X				99.49	65	78	63	67	59	66	64	56	68	31	35	60	50	45	45	0	77	54	0
2	Darren Kramer		X			100.00	57	77	58	62	58	66	65	54	65	28	33	53	50	44	44	0	43	51	0
3	Ryan Olsen (R)	X				100.00	58	69	60	61	53	66	64	54	64	29	31	54	50	44	44	0	26	50	0
4	T.J. Brennan				X	72.01	73	78	72	67	74	80	77	69	25	45	41	66	57	55	55	0	63	63	0
5	Phil Lane			X	X	100.00	60	75	62	63	57	63	62	53	64	27	32	56	50	44	44	0	58	51	0
6	Kirill Gotovets (R)				X	100.00	55	64	61	65	55	60	65	57	25	30	27	52	50	44	44	0	72	50	0
7	Jesper Pettersson (R)				X	100.00	55	65	61	63	56	61	66	53	25	24	28	51	50	44	44	0	25	49	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					98.79	61	69	65	65	58	63	65	59	52	34	35	58	51	48	48	0	66	54

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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	Philipp Grubauer	100.00	75	78	68	84	79	73	74	78	76	70	55	69	64	0	91	72	0
2	Sam Brittain (R)	100.00	64	71	82	72	65	70	64	67	63	63	47	55	55	0	87	64	0
Rayé
1	Trevor Cann	100.00	55	57	64	66	67	62	60	62	62	61	59	47	61	0	24	61	0
2	Kent Patterson	100.00	57	50	57	76	70	62	57	57	57	62	66	51	49	0	24	59	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	63	64	68	75	70	67	64	66	65	64	57	56	57	0	57	64

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Joe Sacco	59	50	41	50	45	45	46	USA	47	5	100,000$

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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	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	PPG	PPA	PPP	PKG	PKA	PKP	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS
1	Josh Leivo	Monsters (COL)		LW/RW	23	18	10	28	10	6	0	56	99	39	71	18.18%	14	21.:.09	6	2	8	0	0	0	1	7	3	40.00%	15	107	10	0	0	1.15	0	0
2	Sebastian Aho	Monsters (COL)		C/LW/RW	23	8	12	20	14	2	0	20	96	43	65	8.33%	25	23.:.27	1	3	4	0	1	1	13	4	1	36.36%	88	115	9	0	0	0.74	0	0
3	Mark Barberio	Monsters (COL)		D	23	6	9	15	5	0	0	41	148	71	90	4.05%	92	30.:.14	1	2	3	1	0	1	46	3	0	0.00%	0	41	58	0	0	0.43	0	0
4	Brad Malone	Monsters (COL)		C/LW/RW	21	3	9	12	8	211	125	84	63	25	41	4.76%	13	17.:.34	0	0	0	0	1	1	38	1	0	50.97%	359	24	17	0	0	0.65	0	0
5	Matthew Ford	Monsters (COL)		RW	23	6	4	10	7	75	45	33	51	25	49	11.76%	8	18.:.27	1	1	2	0	0	0	0	1	0	38.89%	18	40	10	0	0	0.47	0	0
6	Brody Sutter	Monsters (COL)		C	20	0	8	8	4	88	60	40	21	10	21	0.00%	15	17.:.18	0	3	3	0	0	0	8	0	0	42.91%	247	13	9	0	0	0.46	0	0
7	Dylan Strome	Monsters (COL)		C	21	1	4	5	1	6	0	36	26	13	19	3.85%	9	15.:.30	0	2	2	0	0	0	4	0	0	36.00%	225	21	11	0	0	0.31	0	0
8	Nikita Scherbak	Monsters (COL)		LW/RW	23	1	4	5	1	4	0	49	57	21	32	1.75%	18	20.:.58	0	0	0	0	0	0	34	0	0	48.72%	39	44	8	1	0	0.21	0	0
9	T.J. Brennan	Monsters (COL)		D	13	1	3	4	4	30	30	31	35	25	18	2.86%	37	25.:.46	0	1	1	0	0	0	24	0	1	0.00%	0	11	22	0	0	0.24	0	0
10	Chris Butler	Monsters (COL)		D	23	2	1	3	1	36	30	33	45	18	18	4.44%	44	24.:.42	0	0	0	1	0	1	20	0	1	0.00%	0	12	22	0	0	0.11	0	0
11	Conor Allen	Monsters (COL)		D	16	0	2	2	3	47	45	19	12	5	8	0.00%	23	20.:.23	0	0	0	0	0	0	22	0	0	0.00%	0	3	15	0	0	0.12	0	0
12	Joel Chouinard	Monsters (COL)		D	15	0	2	2	6	16	10	17	13	9	12	0.00%	24	23.:.29	0	0	0	0	0	0	19	0	0	0.00%	0	6	15	0	0	0.11	0	0
13	Gus Young	Monsters (COL)		D	23	1	1	2	7	27	15	24	23	12	7	4.35%	36	22.:.01	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0.00%	0	5	22	1	0	0.08	0	0
14	Turner Elson	Monsters (COL)		C/LW	23	0	1	1	-2	6	0	43	43	21	33	0.00%	10	16.:.50	0	0	0	0	0	0	0	0	0	47.83%	253	21	11	0	0	0.05	0	0
15	Ryan Haggerty	Monsters (COL)		RW	23	0	1	1	-6	30	30	45	29	17	17	0.00%	17	16.:.14	0	0	0	0	0	0	10	0	0	50.00%	18	18	6	0	0	0.05	0	0
16	Riley Brace	Monsters (COL)		LW/RW	23	0	0	0	-5	0	0	39	36	14	32	0.00%	27	18.:.11	0	0	0	0	0	0	27	0	0	42.42%	33	22	17	0	0	0.00	0	0
17	Michael Schumacher	Monsters (COL)		LW	11	0	0	0	0	52	40	13	10	2	7	0.00%	1	12.:.40	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100.00%	2	7	4	0	0	0.00	0	0
18	Kirill Gotovets	Monsters (COL)		D	6	0	0	0	-1	2	0	9	0	1	2	0.00%	6	18.:.14	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	0	3	0	0	0.00	0	0
19	Andrew Crescenzi	Monsters (COL)		C	10	0	0	0	-1	12	10	12	7	5	5	0.00%	0	09.:.51	0	0	0	0	0	0	0	0	0	53.23%	62	5	1	0	0	0.00	0	0
20	Phil Lane	Monsters (COL)		RW/D	10	0	0	0	-2	37	25	9	4	1	3	0.00%	8	12.:.18	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0.00%	0	1	6	0	0	0.00	0	0
21	Garrett Mitchell	Monsters (COL)		RW	23	0	0	0	0	0	0	29	23	6	24	0.00%	10	10.:.51	0	0	0	0	0	0	0	0	0	57.14%	7	14	2	0	0	0.00	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			396	47	71	118	54	687	465	682	663	841	383	574	5.59%	437	7658	19.34	9	14	23	58	433	2	2	4	19	280	16	6	45.17%	1366	530	278	2	0	0.31	0	1	14	16	63	9	6	10

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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	Philipp Grubauer	Monsters (COL)	21	16	4	1	96.7%	1.26	1425	2	0	30	900	564	2	0	0.0%	0	21	1	7	9	1
2	Sam Brittain	Monsters (COL)	2	0	1	1	93.5%	2.50	144	0	0	6	92	54	0	0	0.0%	0	2	21	0	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne		23	16	5	2	0.964	1.38	1569	2	0	36	992	618	2	0	0.000	0	23	22	7	9	2

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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	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Salaire Année 5	Salaire Année 6	Salaire Année 7	Salaire Année 8	Salaire Année 9	Salaire Année 10	Link
Andrew Crescenzi	Monsters (COL)	C	24	29.7.1992 3:13:26	No	198 Lbs	6 ft4	No	No	7	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$				Lien
Brad Malone	Monsters (COL)	C/LW/RW	28	20.5.1989 16:04:40	No	207 Lbs	6 ft2	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	800,000$										Lien
Brody Sutter	Monsters (COL)	C	25	26.9.1991 3:19:47	No	203 Lbs	6 ft5	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,000$	600,000$	600,000$								Lien
Chris Butler	Monsters (COL)	D	30	27.10.1986	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	1,000,000$										Lien
Conor Allen	Monsters (COL)	D	26	1.7.1990	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	8	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$			Lien
Darren Kramer	Monsters (COL)	LW	25	19.11.1991 4:02:12	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	7	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$				Lien
Dylan Strome	Monsters (COL)	C	20	7.3.1997 14:52:45	Yes	90 Lbs	6 ft0	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	399,999$	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$
Garrett Mitchell	Monsters (COL)	RW	24	2.9.1992 13:46:10	No	183 Lbs	6 ft1	No	No	5	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$						Lien
Gus Young	Monsters (COL)	D	25	10.7.1991	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	9	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$		Lien
Jesper Pettersson	Monsters (COL)	D	22	16.7.1994	Yes	187 Lbs	5 ft9	No	No	9	Contrat d'Entrée	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$		Lien
Joel Chouinard	Monsters (COL)	D	27	8.4.1990	No	187 Lbs	6 ft1	No	No	5	Sans Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$						Lien
Josh Leivo	Monsters (COL)	LW/RW	24	26.5.1993 2:00:20	Yes	173 Lbs	6 ft1	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,100,000$										Lien
Kent Patterson	Monsters (COL)	G	27	15.9.1989 3:26:58	No	180 Lbs	6 ft1	No	No	7	Sans Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$
Kirill Gotovets	Monsters (COL)	D	25	25.6.1991	Yes	175 Lbs	5 ft11	No	No	10	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	Lien
Mark Barberio	Monsters (COL)	D	27	23.3.1990	No	199 Lbs	6 ft1	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	1,700,000$	1,700,000$									Lien
Matthew Ford	Monsters (COL)	RW	32	9.10.1984	No	207 Lbs	6 ft1	No	No	5	Sans Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$						Lien
Michael Schumacher	Monsters (COL)	LW	23	25.8.1993	No	203 Lbs	6 ft5	No	No	8	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$			Lien
Nikita Scherbak	Monsters (COL)	LW/RW	21	29.12.1995	Yes	175 Lbs	6 ft1	No	No	10	Contrat d'Entrée	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	Lien
Phil Lane	Monsters (COL)	RW/D	24	29.5.1992 5:08:04	No	203 Lbs	6 ft2	No	No	7	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$				Lien
Philipp Grubauer (Contrat à 1 Volet)	Monsters (COL)	G	25	25.11.1991 6:32:38	No	184 Lbs	6 ft1	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	1,500,000$	1,500,000$									Lien
Riley Brace	Monsters (COL)	LW/RW	25	7.3.1992	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	8	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$			Lien
Ryan Haggerty	Monsters (COL)	RW	24	4.3.1993	Yes	201 Lbs	6 ft0	No	No	9	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$		Lien
Ryan Olsen	Monsters (COL)	C	23	25.3.1994	Yes	187 Lbs	6 ft1	No	No	9	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$		Lien
Sam Brittain	Monsters (COL)	G	25	10.5.1992	Yes	229 Lbs	6 ft3	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,000$	600,000$	600,000$								Lien
Sebastian Aho	Monsters (COL)	C/LW/RW	19	26.7.1997 17:13:46	Yes	78 Lbs	5 ft11	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	400,000$	1,500,000$	1,500,000$	1,500,000$
T.J. Brennan (Sur la Masse Salariale)	Monsters (COL)	D	28	3.4.1989	No	216 Lbs	6 ft1	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	1,400,000$	1,400,000$									Lien
Trevor Cann	Monsters (COL)	G	27	30.5.1989	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	5	Sans Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$
Turner Elson	Monsters (COL)	C/LW	24	13.9.1992	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	8	Avec Restriction	Farm Only	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$	100,000$			Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
28	24.96	186 Lbs	6 ft1	5.68	432,143$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Josh Leivo	Brad Malone	Matthew Ford	40	1	1	3
2	Sebastian Aho	Turner Elson	Nikita Scherbak	30	1	2	2
3	Riley Brace	Andrew Crescenzi	Ryan Haggerty	20	1	3	1
4	Sebastian Aho	Dylan Strome	Garrett Mitchell	10	1	3	1

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mark Barberio	Joel Chouinard	40	1	1	3
2	Chris Butler		30	1	2	2
3	Mark Barberio	Conor Allen	20	1	4	0
4	Gus Young		10	1	4	0

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Josh Leivo	Sebastian Aho	Matthew Ford	60	1	0	4
2	Josh Leivo	Brad Malone	Nikita Scherbak	40	1	0	4

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Mark Barberio	60	1	0	4
2	Chris Butler	Joel Chouinard	40	1	0	4

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brad Malone	Nikita Scherbak	80	1	4	0
2	Sebastian Aho	Riley Brace	20	1	4	0

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Mark Barberio	80	1	4	0
2	Joel Chouinard	Conor Allen	20	1	4	0

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brad Malone	80	1	4	0		Mark Barberio	80	1	4	0
2	Andrew Crescenzi	20	1	4	0	Joel Chouinard	Conor Allen	20	1	4	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brad Malone	Nikita Scherbak	60	1	2	2
2	Andrew Crescenzi	Riley Brace	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Gus Young	Joel Chouinard	60	1	2	2
2	Chris Butler	Conor Allen	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Josh Leivo	Brad Malone	Sebastian Aho		Mark Barberio

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Sebastian Aho	Brad Malone	Nikita Scherbak		Mark Barberio

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Dylan Strome, Turner Elson, Ryan Haggerty	Dylan Strome, Turner Elson	Ryan Haggerty

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Gus Young, Joel Chouinard, Chris Butler	Gus Young	Joel Chouinard, Chris Butler

Tirs de Pénalité
Matthew Ford, , Sebastian Aho, Josh Leivo, Brad Malone

Gardien
#1 : Philipp Grubauer, #2 : Sam Brittain

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
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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

#	VS Équipe	GP	W	L	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	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	Crunch	6	4	2	12	10	2	8	0.667	12	20	32	19	10	12	6	224	241	242	263	95	258	122	103	153	14	2	14.29%	14	3	78.57%	0	234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%	535	318	610	221	423	208
2	IceCaps	5	4	1	10	6	4	8	0.800	10	14	24	19	10	12	6	189	241	242	263	95	223	88	78	161	11	3	27.27%	9	1	88.89%	0	234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%	535	318	610	221	423	208
3	Barons	7	4	3	14	11	3	8	0.571	14	22	36	19	10	12	6	234	241	242	263	95	307	133	329	212	14	1	7.14%	12	3	75.00%	1	234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%	535	318	610	221	423	208
4	Comets	5	4	1	11	9	2	8	0.800	11	15	26	19	10	12	6	194	241	242	263	95	204	94	179	156	13	3	23.08%	8	2	75.00%	1	234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%	535	318	610	221	423	208
	Vs Division	5	4	1	11	9	2	8	0.800	11	15	26	19	10	12	6	194	241	242	263	95	204	94	179	156	13	3	23.08%	8	2	75.00%	1	234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%	535	318	610	221	423	208
	Vs Conference	17	12	5	35	26	9	24	0.706	35	51	86	19	10	12	6	617	241	242	263	95	734	315	586	529	38	7	18.42%	29	6	79.31%	2	234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%	535	318	610	221	423	208
	Since Last GM Reset	23	16	7	47	36	11	32	0.696	47	71	118	19	10	12	6	841	241	242	263	95	992	437	689	682	52	9	17.31%	43	9	79.07%	2	234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%	535	318	610	221	423	208
	Total	23	16	7	47	36	11	32	0.696	47	71	118	19	10	12	6	841	241	242	263	95	992	437	689	682	52	9	17.31%	43	9	79.07%	2	234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%	535	318	610	221	423	208

			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
23	32	W1	47	71	118	841	992	437	689	682	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
23	16	7	0	0	0	0	47	36

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
12	9	3	0	0	0	0	25	19

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
11	7	4	0	0	0	0	22	17

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	3	3	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
52	9	17.31%	43	9	79.07%	2

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
241	242	263	95	19	10	12	6

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
234	530	44.15%	264	556	47.48%	119	280	42.50%

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
535	318	610	221	423	208

Derniers Match Joués

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

Date		Result	Detail
Sun, Nov 24	@	Comets1,Monsters2 (OT)	RECAP
Tue, Nov 26	@	Comets4,Monsters1	RECAP
Thu, Nov 28	@	Monsters4,Comets2	RECAP
Sat, Nov 30	@	Monsters2,Comets1	RECAP
Mon, Dec 2	@	Comets1,Monsters2 (OT)	RECAP
Sun, Dec 8	@	IceCaps1,Monsters3	RECAP
Tue, Dec 10	@	IceCaps1,Monsters2	RECAP
Thu, Dec 12	@	Monsters2,IceCaps1	RECAP
Sat, Dec 14	@	Monsters1,IceCaps2 (OT)	RECAP
Mon, Dec 16	@	IceCaps1,Monsters2 (OT)	RECAP
Sun, Dec 22	@	Monsters1,Barons2	RECAP
Tue, Dec 24	@	Monsters3,Barons1	RECAP
Thu, Dec 26	@	Barons1,Monsters3	RECAP
Sat, Dec 28	@	Barons1,Monsters3	RECAP
Mon, Dec 30	@	Monsters1,Barons3	RECAP
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
Wed, Jan 1	@	Barons2,Monsters1 (OT)	RECAP
Fri, Jan 3	@	Monsters2,Barons1 (OT)	RECAP
Sat, Jan 4	@	Monsters3,Crunch1	RECAP
Sun, Jan 5	@	Monsters1,Crunch2	RECAP
Mon, Jan 6	@	Crunch1,Monsters2 (OT)	RECAP
Tue, Jan 7	@	Crunch4,Monsters1	RECAP
Wed, Jan 8	@	Monsters2,Crunch1 (OT)	RECAP
Thu, Jan 9	@	Crunch1,Monsters3	RECAP

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
29	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
920,000$	770,000$	0$

Dépenses Annuelles à Ce Jour	Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour
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