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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	Zemgus Girgensons	X				100.00	99	59	62	75	71	90	90	75	68	88	75	92	72	71	76	75	90	77	0
2	Chris Conner			X		100.00	58	39	93	65	70	81	82	86	58	77	80	68	76	82	65	1	90	72	0
3	Nick Johnson (R)			X		100.00	37	29	99	68	73	70	72	75	49	73	61	82	58	95	84	19	82	69	0
4	Bobby Farnham (R)		X			100.00	96	99	51	67	59	44	52	69	60	66	69	64	69	70	66	43	91	63	0
5	Jayson Megna (R)	X				100.00	62	39	83	69	72	61	69	64	74	58	58	64	60	74	68	28	86	62	0
6	Tom Pyatt (R)		X			100.00	49	35	82	72	64	64	73	62	41	59	58	70	66	72	65	23	90	62	0
7	Joakim Lindstrom			X		100.00	41	6	98	66	74	53	52	58	51	60	61	64	63	82	86	29	90	61	0
8	Sonny Milano (R)		X			100.00	49	35	79	75	74	52	53	58	57	67	56	59	58	54	53	95	90	59	0
9	Gemel Smith (R)	X				100.00	50	37	73	72	63	49	50	58	55	55	55	69	56	58	43	79	90	58	0
10	Joel Eriksson Ek (R)	X				100.00	64	40	80	76	74	45	40	62	60	57	59	56	59	52	50	95	89	58	0
11	Christoph Schubert		X			100.00	99	72	46	54	84	87	90	36	7	31	40	65	46	88	97	30	90	57	0
12	Brian O'Neill (R)			X		100.00	60	37	73	65	54	50	53	62	51	60	54	65	57	53	53	43	84	57	0
13	Casey Bailey (R)			X		100.00	48	35	79	68	76	46	46	60	30	51	56	59	55	64	47	55	90	56	0
14	Alex Petrovic (R)				X	100.00	77	64	63	77	81	75	74	93	25	75	74	85	67	68	65	59	81	75	0
15	Ian Cole (R)				X	100.00	70	47	75	69	80	74	84	92	25	69	66	83	62	83	84	47	90	74	0
16	Michael Kostka (R)				X	100.00	63	43	91	61	77	77	75	83	58	88	82	65	79	82	78	6	90	71	0
17	Philip Larsen (R)				X	100.00	70	40	94	69	73	68	78	86	56	83	83	63	79	85	71	35	89	71	0
18	Ryan Stanton (R)				X	100.00	84	44	82	67	74	68	71	76	45	70	75	72	76	74	70	29	87	69	0
19	Jamie Oleksiak (R)				X	100.00	70	59	73	71	98	57	61	68	25	55	60	76	61	70	67	69	87	68	0
Rayé
1	Chris Wideman (R)				X	100.00	59	36	87	75	71	60	74	86	25	70	63	70	62	66	54	47	26	66	0
2	Victor Bartley (R)				X	100.00	65	71	66	71	74	57	62	61	57	55	48	75	54	79	69	19	20	64	0
3	Jesse Blacker (R)				X	100.00	52	66	70	67	67	53	59	64	43	64	53	69	55	70	66	53	20	61	0
4	Chris Bigras (R)				X	100.00	48	35	74	71	64	58	64	59	18	61	49	66	56	56	51	54	20	59	0
5	Andreas Englund (R)				X	100.00	55	42	66	67	75	50	47	47	30	42	44	66	48	54	50	95	20	56	0
6	Ben Harpur (R)				X	100.00	54	43	69	60	89	57	45	51	30	47	43	65	48	56	46	87	20	56	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	63	46	76	69	73	62	65	68	44	63	61	69	62	70	65	49	72	64

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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	Joonas Korpisalo (R)	100.00	82	81	79	84	84	93	95	94	95	86	89	92	74	66	91	85	0
2	Matt Murray (R)	100.00	93	74	85	81	90	92	92	93	93	96	87	68	71	79	90	85	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	88	78	82	83	87	93	94	94	94	91	88	80	73	73	91	85

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Paul MacLean	91	71	74	88	99	83	78	FRA	59	2	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	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	P/20	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Chris Conner	Senateurs (OTT)	RW	18	10	13	23	0	0	0	32	37	87	26	51	11.49%	11	409	22.73	3	5	8	22	73	1	0	1	3	69	2	1	45.24%	42	9	7	1.12	0	0	0	0	4	1	2
2	Zemgus Girgensons	Senateurs (OTT)	C	18	6	15	21	1	36	10	57	63	69	25	53	8.70%	9	392	21.83	1	5	6	12	72	0	0	0	0	59	0	0	43.35%	549	6	9	1.07	0	1	1	0	0	2	1
3	Alex Petrovic	Senateurs (OTT)	D	17	3	12	15	-1	56	20	36	51	76	29	36	3.95%	34	411	24.19	2	4	6	16	72	0	1	1	1	54	0	0	0.00%	0	9	18	0.73	0	1	1	2	0	0	1
4	Nick Johnson	Senateurs (OTT)	RW	18	8	7	15	3	0	0	9	35	80	22	56	10.00%	8	332	18.48	2	3	5	8	51	0	0	0	3	24	2	0	41.18%	17	9	5	0.90	0	0	0	0	0	1	0
5	Ian Cole	Senateurs (OTT)	D	18	5	9	14	2	16	0	39	30	54	15	17	9.26%	34	450	25.04	4	2	6	12	79	0	2	2	0	66	1	1	0.00%	0	11	9	0.62	0	0	0	0	1	1	0
6	Jayson Megna	Senateurs (OTT)	C	18	4	5	9	3	10	0	35	43	30	8	14	13.33%	14	309	17.21	2	3	5	7	53	0	0	0	0	1	0	0	48.29%	381	1	7	0.58	0	0	0	0	0	0	1
7	Michael Kostka	Senateurs (OTT)	D	18	2	7	9	-1	6	0	24	34	40	14	19	5.00%	22	396	22.02	1	2	3	11	50	0	0	0	0	47	0	0	0.00%	0	13	14	0.45	1	0	0	0	0	0	1
8	Philip Larsen	Senateurs (OTT)	D	18	2	6	8	0	0	0	37	38	48	16	27	4.17%	29	402	22.35	0	2	2	5	48	0	0	0	1	49	1	0	0.00%	0	18	9	0.40	0	0	0	0	0	1	0
9	Ryan Stanton	Senateurs (OTT)	D	18	1	3	4	6	9	5	28	24	28	16	14	3.57%	19	266	14.80	1	0	1	2	4	0	0	0	0	4	0	0	0.00%	0	7	12	0.30	0	0	1	0	0	0	0
10	Bobby Farnham	Senateurs (OTT)	LW	18	3	1	4	1	14	0	37	8	32	13	22	9.38%	6	199	11.07	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	0.00%	7	9	3	0.40	0	0	0	0	1	0	1
11	Jamie Oleksiak	Senateurs (OTT)	D	18	0	2	2	3	40	20	16	23	14	4	8	0.00%	17	263	14.62	0	0	0	0	1	0	0	0	0	18	0	0	0.00%	0	2	8	0.15	0	0	0	4	0	0	0
12	Tom Pyatt	Senateurs (OTT)	LW	18	1	1	2	-1	5	5	6	9	13	6	11	7.69%	4	122	6.83	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	40.00%	5	2	5	0.33	0	0	0	1	0	0	0
13	Joakim Lindstrom	Senateurs (OTT)	RW	18	0	1	1	1	0	0	5	22	10	2	10	0.00%	6	197	10.99	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	84.62%	13	0	2	0.10	0	0	0	0	0	0	0
14	Gemel Smith	Senateurs (OTT)	C	18	1	0	1	-2	0	0	2	5	6	1	0	16.67%	2	67	3.74	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	21.88%	32	1	0	0.30	0	0	0	0	0	0	0
15	Joel Eriksson Ek	Senateurs (OTT)	C	18	0	1	1	1	0	0	11	3	1	2	1	0.00%	3	63	3.53	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	39.29%	28	2	0	0.32	0	0	0	0	0	0	0
16	Christoph Schubert	Senateurs (OTT)	LW	18	0	0	0	0	0	0	2	2	0	1	0	0.00%	0	36	2.04	0	0	0	0	0	0	0	0	0	29	0	0	25.93%	27	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0
17	Brian O'Neill	Senateurs (OTT)	RW	10	0	0	0	-2	4	0	6	2	4	3	5	0.00%	1	64	6.45	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	1	1	0.00	0	0	0	0	0	0	0
18	Chris Wideman	Senateurs (OTT)	D	1	0	0	0	0	2	0	1	2	0	0	0	0.00%	2	14	14.25	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	1	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0
19	Sonny Milano	Senateurs (OTT)	LW	18	0	0	0	-1	0	0	0	3	0	1	0	0.00%	0	26	1.48	0	0	0	0	5	0	0	0	0	0	0	0	56.25%	16	0	1	0.00	0	0	0	0	0	0	0
20	Casey Bailey	Senateurs (OTT)	RW	18	0	0	0	1	0	0	1	3	1	0	5	0.00%	2	57	3.21	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	1	0.00	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				334	46	83	129	14	198	60	384	437	593	204	349	7.76%	223	4485	13.43	16	26	42	95	515	1	3	4	8	428	8	3	44.32%	1117	101	111	0.58	1	2	3	7	6	6	7

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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	GA	SA	SAR	A	EG	ST	BG	S1	S2	S3
1	Joonas Korpisalo	Senateurs (OTT)	14	10	4	0	0.939	2.24	857	32	526	208	1	1	14	4	4	2	3
2	Matt Murray	Senateurs (OTT)	4	1	2	1	0.912	2.96	243	12	137	72	0	0	4	14	0	0	2
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			18	11	6	1	0.934	2.40	1100	44	663	280	1	1	18	18	4	2	5

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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	CONT	Status	Type	Salaire Actuel	Salaire Année 2	Salaire Année 3
Alex Petrovic	Senateurs (OTT)	D	24	1993-08-03 05:11:13	Yes	211 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	2,000,000$	2,000,000$	2,000,000$
Andreas Englund	Senateurs (OTT)	D	22	1996-01-21 12:32:58	Yes	189 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	775,833$	775,833$	775,833$
Ben Harpur	Senateurs (OTT)	D	23	1995-01-12 12:35:07	Yes	222 Lbs	6 ft6	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	653,333$	653,333$	653,333$
Bobby Farnham	Senateurs (OTT)	LW	28	1989-08-03 05:11:13	Yes	187 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$
Brian O'Neill	Senateurs (OTT)	RW	28	1989-08-03 05:11:13	Yes	173 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	575,000$
Casey Bailey	Senateurs (OTT)	RW	26	1991-10-27 12:36:43	Yes	195 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	925,000$	925,000$
Chris Bigras	Senateurs (OTT)	D	21	1996-08-02 23:11:13	Yes	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	863,000$	863,000$
Chris Conner	Senateurs (OTT)	RW	33	1984-08-02 23:11:13	No	186 Lbs	5 ft8	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	575,000$
Chris Wideman	Senateurs (OTT)	D	26	1991-08-03 17:11:13	Yes	180 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	600,000$
Christoph Schubert	Senateurs (OTT)	LW	34	1983-08-03 17:11:13	No	244 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	575,000$
Gemel Smith	Senateurs (OTT)	C	24	1994-04-16 12:38:52	Yes	190 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	650,000$	650,000$
Ian Cole	Senateurs (OTT)	D	27	1990-08-03 11:11:13	Yes	223 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	2,000,000$	2,000,000$	2,000,000$
Jamie Oleksiak	Senateurs (OTT)	D	24	1993-08-03 05:11:13	Yes	254 Lbs	6 ft7	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$
Jayson Megna	Senateurs (OTT)	C	26	1991-08-03 17:11:13	Yes	202 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	575,000$	575,000$
Jesse Blacker	Senateurs (OTT)	D	25	1992-08-02 23:11:13	Yes	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$
Joakim Lindstrom	Senateurs (OTT)	RW	33	1984-08-02 23:11:13	No	194 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	575,000$
Joel Eriksson Ek	Senateurs (OTT)	C	25	1992-08-12 12:40:45	Yes	197 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	894,167$	894,167$	894,167$
Joonas Korpisalo	Senateurs (OTT)	D	22	1995-08-03 17:11:14	Yes	185 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	925,000$
Matt Murray	Senateurs (OTT)	C	22	1995-08-03 17:11:14	Yes	178 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	894,000$	894,000$
Michael Kostka	Senateurs (OTT)	D	31	1986-08-03 11:11:13	Yes	212 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	800,000$	800,000$
Nick Johnson	Senateurs (OTT)	RW	32	1985-08-03 05:11:13	Yes	189 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	600,000$
Philip Larsen	Senateurs (OTT)	D	27	1990-08-03 11:11:13	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$
Ryan Stanton	Senateurs (OTT)	D	27	1990-08-03 11:11:13	Yes	199 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	900,000$	900,000$
Sonny Milano	Senateurs (OTT)	LW	20	1997-08-03 05:11:13	Yes	183 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	1,294,000$	1,294,000$
Tom Pyatt	Senateurs (OTT)	LW	31	1987-02-14 12:42:33	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	1,100,000$	1,100,000$	1,100,000$
Victor Bartley	Senateurs (OTT)	D	28	1989-08-03 05:11:13	Yes	205 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	575,000$
Zemgus Girgensons	Senateurs (OTT)	C	22	1995-08-03 17:11:13	No	197 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	3,000,000$	3,000,000$	3,000,000$

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
27	26.33	198 Lbs	6 ft1	2.26	940,716$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Bobby Farnham	Zemgus Girgensons	Chris Conner	40	1	2	2
2	Tom Pyatt	Jayson Megna	Nick Johnson	30	1	2	2
3	Sonny Milano	Gemel Smith	Joakim Lindstrom	20	1	2	2
4	Christoph Schubert	Joel Eriksson Ek	Brian O'Neill	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Petrovic	Ian Cole	40	1	2	2
2	Philip Larsen	Michael Kostka	30	1	2	2
3	Ryan Stanton	Jamie Oleksiak	20	1	2	2
4	Alex Petrovic	Ian Cole	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Bobby Farnham	Zemgus Girgensons	Chris Conner	60	1	2	2
2	Tom Pyatt	Jayson Megna	Nick Johnson	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Petrovic	Ian Cole	60	1	2	2
2	Philip Larsen	Michael Kostka	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Zemgus Girgensons	Chris Conner	60	1	2	2
2	Nick Johnson	Bobby Farnham	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Petrovic	Ian Cole	60	1	2	2
2	Philip Larsen	Michael Kostka	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Zemgus Girgensons	60	1	2	2	Alex Petrovic	Ian Cole	60	1	2	2
2	Chris Conner	40	1	2	2	Philip Larsen	Michael Kostka	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Zemgus Girgensons	Chris Conner	60	1	2	2
2	Nick Johnson	Bobby Farnham	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Petrovic	Ian Cole	60	1	2	2
2	Philip Larsen	Michael Kostka	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Bobby Farnham	Zemgus Girgensons	Chris Conner	Alex Petrovic	Ian Cole

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Bobby Farnham	Zemgus Girgensons	Chris Conner	Alex Petrovic	Ian Cole

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Casey Bailey, Joakim Lindstrom, Sonny Milano	Casey Bailey, Joakim Lindstrom	Sonny Milano

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Ryan Stanton, Jamie Oleksiak, Philip Larsen	Ryan Stanton	Jamie Oleksiak, Philip Larsen

Tirs de Pénalité
Zemgus Girgensons, Chris Conner, Nick Johnson, Bobby Farnham, Jayson Megna

Gardien
#1 : Joonas Korpisalo, #2 : Matt Murray

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	Canadiens	7	4	3	0	0	0	0	0	19	17	2	4	4	0	0	0	0	0	0	13	7	6	3	0	3	0	0	0	0	0	6	10	-4	8	0.571	19	30	49	1	0	18	23	9	4	243	235	227	197	9	265	80	126	188	40	8	20.00%	39	7	82.05%	0	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160
2	Islanders	7	3	4	0	0	0	0	0	20	22	-2	4	2	2	0	0	0	0	0	11	11	0	3	1	2	0	0	0	0	0	9	11	-2	6	0.429	20	35	55	0	0	18	23	9	4	267	235	227	197	9	265	115	95	193	21	4	19.05%	20	5	75.00%	1	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160
3	Sabres	4	4	0	0	0	0	0	0	15	6	9	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	8	1.000	15	29	44	0	0	18	23	9	4	158	235	227	197	9	134	43	63	115	26	6	23.08%	24	1	95.83%	1	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160
	Total	18	11	7	0	0	0	0	0	54	45	9	10	8	2	0	0	0	0	0	30	22	8	8	3	5	0	0	0	0	0	24	23	1	22	0.611	54	94	148	1	0	18	23	9	4	668	235	227	197	9	664	238	284	496	87	18	20.69%	83	13	84.34%	2	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160
	_Since Last GM Reset	18	11	7	0	0	0	0	0	54	45	9	10	8	2	0	0	0	0	0	30	22	8	8	3	5	0	0	0	0	0	24	23	1	22	0.611	54	94	148	1	0	18	23	9	4	668	235	227	197	9	664	238	284	496	87	18	20.69%	83	13	84.34%	2	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160
	_Vs Conference	18	11	7	0	0	0	0	0	54	45	9	10	8	2	0	0	0	0	0	30	22	8	8	3	5	0	0	0	0	0	24	23	1	22	0.611	54	94	148	1	0	18	23	9	4	668	235	227	197	9	664	238	284	496	87	18	20.69%	83	13	84.34%	2	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160
	_Vs Division	11	8	3	0	0	0	0	0	34	23	11	6	6	0	0	0	0	0	0	19	11	8	5	2	3	0	0	0	0	0	15	12	3	16	0.727	34	59	93	1	0	18	23	9	4	401	235	227	197	9	399	123	189	303	66	14	21.21%	63	8	87.30%	1	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160

			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
18	22	L4	54	94	148	668	664	238	284	496	1	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	11	7	0	0	0	0	54	45

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
10	8	2	0	0	0	0	30	22

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	3	5	0	0	0	0	24	23

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	4	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
87	18	20.69%	83	13	84.34%	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
235	227	197	9	18	23	9	4

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
225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%

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
397	223	386	170	319	160

Derniers Match Joués

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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.
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
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Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	RI	Lien
1 - 2017-09-30	1	Canadiens	2	Senateurs	3	W		R3	Sommaire du Match
3 - 2017-10-02	9	Canadiens	2	Senateurs	3	W			Sommaire du Match
5 - 2017-10-04	17	Senateurs	1	Canadiens	3	L		R3	Sommaire du Match
7 - 2017-10-06	25	Senateurs	3	Canadiens	4	L	X		Sommaire du Match
9 - 2017-10-08	33	Canadiens	2	Senateurs	4	W		R3	Sommaire du Match
11 - 2017-10-10	41	Senateurs	2	Canadiens	3	L			Sommaire du Match
13 - 2017-10-12	49	Canadiens	1	Senateurs	3	W		R3	Sommaire du Match
15 - 2017-10-14	57	Sabres	2	Senateurs	3	W	X		Sommaire du Match
17 - 2017-10-16	61	Sabres	2	Senateurs	3	W	X	R3	Sommaire du Match
19 - 2017-10-18	65	Senateurs	5	Sabres	1	W			Sommaire du Match
21 - 2017-10-20	69	Senateurs	4	Sabres	1	W		R3	Sommaire du Match
29 - 2017-10-28	85	Islanders	1	Senateurs	2	W	X		Sommaire du Match
31 - 2017-10-30	87	Islanders	1	Senateurs	5	W			Sommaire du Match
33 - 2017-11-01	89	Senateurs	5	Islanders	4	W	X		Sommaire du Match
35 - 2017-11-03	91	Senateurs	1	Islanders	2	L			Sommaire du Match
37 - 2017-11-05	93	Islanders	4	Senateurs	2	L			Sommaire du Match
39 - 2017-11-07	95	Senateurs	3	Islanders	5	L			Sommaire du Match
41 - 2017-11-09	97	Islanders	5	Senateurs	2	L			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	25
Assistance	19206	9713
Assistance PCT	96.03%	97.13%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
31	2892 - 96.40%	136,340$	1,363,402$	3000	100

Dépenses
Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
2,539,933$	614,833$	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
12	18	11	7	0	0	0	0	0	54	45	9	10	8	2	0	0	0	0	0	30	22	8	8	3	5	0	0	0	0	0	24	23	1	22	54	94	148	1	0	18	23	9	4	668	235	227	197	9	664	238	284	496	87	18	20.69%	83	13	84.34%	2	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160
Total Séries	18	11	7	0	0	0	0	0	54	45	9	10	8	2	0	0	0	0	0	30	22	8	8	3	5	0	0	0	0	0	24	23	1	22	54	94	148	1	0	18	23	9	4	668	235	227	197	9	664	238	284	496	87	18	20.69%	83	13	84.34%	2	225	522	43.10%	261	555	47.03%	126	252	50.00%	397	223	386	170	319	160

Pro Standing	Pro Team Roster	Pro Team Scoring	Pro Team PlayersInfo	Pro Team Lines	Pro Team Schedule	Team Finance
Team Prospects	Team History	Team Injury Suspension	Pro Team Stats	Pro Team Stats VS	Coaches	Waivers
Today Transactions	Transactions	Schedule	Pro Leaders	Pro Individual Leaders	Unassigned	Farm Standing
Farm Team Roster	Farm Team Scoring	Farm Team PlayersInfo	Farm Team Lines	Farm Team Schedule	Farm Team Stats	Farm Team StatsVS
Farm Leaders	Farm Individual Leaders	Teams And GM Info	Pro Power Ranking	Farm Power Ranking	Free Agents	Awards
Rerate Difference	Pro All Players Stats	Farm All Players Stats	Trade History