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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	Alex Iafallo (R)		X			100.00	68	35	77	74	71	86	95	76	68	76	73	71	56	69	52	39	80	70	0
2	Alexandre Grenier (R)			X		100.00	81	54	58	67	84	79	83	84	15	62	65	68	55	65	58	43	78	67	0
3	Tyler Motte (R)	X				100.00	87	35	75	66	69	80	87	65	59	63	65	79	56	65	52	57	54	66	0
4	Denis Malgin (R)			X		100.00	65	35	87	75	63	75	81	69	69	67	67	67	66	73	55	59	78	66	0
5	Sonny Milano (R)		X			100.00	62	43	80	67	73	76	80	71	58	67	72	57	52	75	53	82	76	65	0
6	David Kampf (R)			X		100.00	62	35	75	67	78	82	76	66	81	68	63	74	54	65	51	43	65	65	0
7	Gemel Smith (R)	X				100.00	69	48	69	65	69	66	68	70	70	69	69	70	52	66	53	58	75	65	0
8	Bobby Farnham (R)		X			100.00	82	53	46	67	69	42	52	73	56	70	73	66	69	75	71	41	60	64	0
9	Matthew Peca (R)	X				100.00	65	35	76	66	66	76	69	65	72	66	63	66	52	64	52	51	77	63	0
10	Nick Paul (R)		X			100.00	66	35	68	68	92	57	60	68	55	64	64	65	56	52	51	60	72	62	0
11	Jonny Brodzinski (R)			X		100.00	68	35	76	63	79	69	56	62	65	68	69	62	52	69	51	52	73	62	0
12	Isac Lundestrom (R)	X				100.00	51	35	75	64	72	67	57	63	67	58	55	58	51	57	50	83	23	57	0
13	Philip Larsen (R)				X	100.00	58	28	99	68	74	67	78	99	56	96	96	70	79	87	73	34	55	74	0
14	Jamie Oleksiak (R)				X	100.00	83	50	72	65	99	79	85	75	30	69	77	70	57	72	61	67	73	71	0
15	Ryan Stanton (R)				X	100.00	78	38	88	66	77	67	71	81	45	75	80	70	76	78	74	27	77	70	0
16	Chris Wideman (R)				X	100.00	62	38	86	70	71	59	74	99	25	84	77	65	62	69	57	45	64	69	0
17	Miro Heiskanen (R)				X	100.00	60	35	83	70	74	92	95	69	30	71	67	64	53	68	51	91	77	67	0
18	Ben Harpur (R)				X	100.00	76	65	69	62	97	81	64	62	30	63	61	68	54	64	51	59	57	65	0
19	Victor Bartley (R)				X	100.00	65	71	66	66	76	54	62	55	57	49	42	76	54	85	75	14	27	63	0
Rayé
1	Joel Eriksson Ek (R)	X				100.00	84	49	72	68	75	81	91	67	74	69	65	69	53	66	56	80	62	67	0
2	Rob Klinkhammer		X			100.00	99	56	70	59	81	51	56	67	44	51	50	81	60	84	79	7	20	62	0
3	Zack Mitchell (R)			X		100.00	55	37	83	65	74	63	92	60	53	59	61	69	51	69	54	39	20	62	0
4	Ross Johnston (R)		X			100.00	80	80	68	66	96	70	58	65	50	66	63	64	57	52	51	42	15	62	0
5	Max Jones (R)		X			100.00	65	35	66	68	87	62	65	67	54	64	64	57	51	65	50	81	20	61	0
6	Tanner Fritz (R)			X		100.00	77	35	77	66	72	76	86	61	64	63	57	59	51	68	53	35	20	61	0
7	Carl Grundstrom (R)			X		100.00	58	35	69	70	75	57	57	70	50	63	66	52	51	67	50	70	20	60	0
8	Nathan Bastian (R)			X		100.00	64	89	61	65	87	54	53	65	53	62	62	53	50	62	50	74	20	59	0
9	Alex Formenton (R)		X			100.00	65	35	76	58	73	78	54	58	60	58	59	60	59	50	50	74	20	58	0
10	Alexandre Texier (R)	X				100.00	53	35	74	52	72	57	51	52	65	51	52	52	52	50	50	75	20	52	0
11	Rem Pitlick (R)	X				100.00	50	35	77	50	72	74	50	50	70	50	50	50	50	50	50	66	20	51	0
12	Chris Bigras (R)				X	100.00	53	36	83	62	73	55	82	53	30	55	49	71	52	60	56	74	20	60	0
13	Jonas Siegenthaler (R)				X	100.00	63	35	71	60	85	59	63	59	30	58	55	59	51	56	50	70	20	58	0
14	Andreas Englund (R)				X	100.00	66	46	62	55	78	46	98	52	30	54	51	60	50	58	54	73	20	58	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	68	44	74	65	77	68	71	67	53	64	64	65	56	66	56	57	47	63

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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	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Anders Nilsson (R)	100.00	88	80	92	98	87	91	93	92	91	87	80	61	75	55	77	85	0
2	Juuse Saros (R)	100.00	91	77	85	68	90	94	96	95	94	90	83	56	74	60	77	83	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	90	79	89	83	89	93	95	94	93	89	82	59	75	58	77	84

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Brad Shaw	61	84	72	58	89	68	72	CAN	54	3	900,000$

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Philip Larsen	Senateurs (OTT)	D	71	28	56	84	-9	5	5	64	177	295	96	123	9.49%	89	1747	24.61	25	32	57	99	290	13	302	1	3	0.00%	0	69	51	0.96	1	4	0	0	1	6	5	5
2	Alex Iafallo	Senateurs (OTT)	LW	81	33	48	81	-4	52	10	188	186	332	91	199	9.94%	56	1784	22.03	16	37	53	74	311	10	308	6	1	45.80%	679	57	23	0.91	1	14	2	0	0	8	6	7
3	Alexandre Grenier	Senateurs (OTT)	RW	82	27	40	67	-6	150	20	220	150	257	91	134	10.51%	32	1726	21.05	15	22	37	59	313	9	242	4	2	22.14%	140	25	30	0.78	4	13	0	0	4	0	6	3
4	Joel Eriksson Ek	Senateurs (OTT)	C	78	10	42	52	1	86	40	195	233	127	29	76	7.87%	34	1524	19.54	7	26	33	27	299	5	146	1	4	50.83%	1877	14	26	0.68	2	11	0	4	4	2	7	1
5	Chris Wideman	Senateurs (OTT)	D	81	13	33	46	2	13	5	86	184	238	65	84	5.46%	90	1732	21.39	10	14	24	41	218	7	225	1	0	0.00%	0	46	44	0.53	0	0	0	1	0	1	2	3
6	Sonny Milano	Senateurs (OTT)	LW	82	29	17	46	4	52	0	151	94	213	69	123	13.62%	20	1364	16.65	4	7	11	11	186	0	15	6	1	40.20%	102	29	19	0.67	0	0	0	0	0	4	4	3
7	Denis Malgin	Senateurs (OTT)	RW	82	25	20	45	-2	19	5	122	129	240	74	131	10.42%	29	1337	16.32	6	6	12	29	183	1	24	6	2	41.51%	106	43	22	0.67	2	5	0	0	1	0	5	4
8	Tyler Motte	Senateurs (OTT)	C	79	7	27	34	5	70	0	228	231	119	37	68	5.88%	52	1508	19.09	2	10	12	17	216	1	137	4	0	40.17%	1516	14	24	0.45	2	5	0	0	0	0	1	2
9	Jamie Oleksiak	Senateurs (OTT)	D	74	14	17	31	-17	97	35	192	140	109	44	32	12.84%	90	1842	24.89	10	11	21	29	321	7	294	2	2	0.00%	0	36	44	0.34	0	0	3	0	4	0	0	5
10	Gemel Smith	Senateurs (OTT)	C	82	8	17	25	-1	67	25	110	121	111	31	71	7.21%	31	992	12.10	0	2	2	2	32	0	35	3	1	47.08%	720	12	11	0.50	0	0	0	1	4	1	1	2
11	Bobby Farnham	Senateurs (OTT)	LW	73	13	9	22	-3	89	15	139	96	154	39	72	8.44%	25	929	12.73	2	2	4	2	59	1	81	3	0	39.22%	51	20	19	0.47	0	0	0	3	0	1	1	0
12	David Kampf	Senateurs (OTT)	RW	82	9	12	21	4	34	0	85	90	99	33	57	9.09%	29	1031	12.58	1	1	2	5	76	0	9	1	2	50.00%	70	21	17	0.41	0	1	0	0	0	0	3	1
13	Ryan Stanton	Senateurs (OTT)	D	82	5	15	20	9	46	30	150	163	118	51	57	4.24%	90	1809	22.07	3	5	8	10	221	2	240	0	1	0.00%	0	32	48	0.22	0	0	1	0	5	0	3	1
14	Miro Heiskanen	Senateurs (OTT)	D	82	2	11	13	4	14	0	58	95	66	28	26	3.03%	69	1295	15.80	0	2	2	4	55	0	43	0	0	0.00%	0	24	41	0.20	0	1	0	0	0	1	0	0
15	Ben Harpur	Senateurs (OTT)	D	80	0	10	10	7	101	35	124	103	43	19	20	0.00%	82	1155	14.44	0	0	0	0	16	2	47	0	0	0.00%	0	6	39	0.17	0	0	1	1	5	0	0	0
16	Nick Paul	Senateurs (OTT)	LW	78	1	8	9	-3	35	5	77	65	76	21	54	1.32%	25	695	8.92	0	0	0	0	3	1	97	0	0	36.84%	19	12	11	0.26	0	0	0	0	1	0	0	0
17	Matthew Peca	Senateurs (OTT)	C	82	3	5	8	3	8	0	67	80	76	18	47	3.95%	15	651	7.95	0	0	0	0	1	1	44	0	0	43.98%	266	2	16	0.25	0	0	0	0	0	0	0	0
18	Jonny Brodzinski	Senateurs (OTT)	RW	82	3	3	6	-2	18	0	67	39	51	21	45	5.88%	8	557	6.80	0	0	0	0	6	0	0	0	0	18.18%	11	8	9	0.22	0	0	0	0	0	0	0	1
19	Victor Bartley	Senateurs (OTT)	D	16	0	5	5	-1	49	15	21	18	10	8	5	0.00%	16	229	14.37	0	0	0	0	1	0	7	0	0	0.00%	0	0	5	0.43	0	0	1	0	2	0	0	0
20	Ross Johnston	Senateurs (OTT)	LW	14	1	1	2	0	8	0	19	10	11	6	5	9.09%	6	106	7.63	0	0	0	0	0	0	3	0	1	50.00%	4	0	4	0.37	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Isac Lundestrom	Senateurs (OTT)	C	7	0	1	1	-1	2	0	1	4	2	1	1	0.00%	0	46	6.60	0	0	0	0	0	0	3	0	0	57.89%	19	0	0	0.43	0	0	0	0	0	0	0	0
22	Carl Grundstrom	Senateurs (OTT)	RW	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.48	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
23	Max Jones	Senateurs (OTT)	LW	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0.00%	0	2	2.30	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
24	Jonas Siegenthaler	Senateurs (OTT)	D	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	1	1.62	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
25	Chris Bigras	Senateurs (OTT)	D	5	0	0	0	-4	0	0	2	6	4	0	1	0.00%	7	82	16.54	0	0	0	1	3	0	0	0	0	0.00%	0	2	2	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
26	Andreas Englund	Senateurs (OTT)	D	1	0	0	0	2	2	0	1	1	0	1	0	0.00%	3	17	17.17	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1479	231	397	628	-12	1017	245	2368	2415	2751	873	1431	8.40%	898	24172	16.34	101	177	278	410	2820	60	2320	38	20	45.22%	5580	472	505	0.52	12	54	8	10	31	24	44	38

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Juuse Saros	Senateurs (OTT)	60	34	18	8	0.925	2.38	3659	4	1	145	1939	799	6	1	0.766	47	60	22	12	6	3
2	Anders Nilsson	Senateurs (OTT)	22	11	10	1	0.930	2.36	1323	2	0	52	743	321	3	0	1.000	3	22	60	5	1	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			82	45	28	9	0.927	2.37	4983	6	1	197	2682	1120	9	1	0.780	50	82	82	17	7	4

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3
Alex Formenton	Senateurs (OTT)	LW	20	1999-09-13 05:14:28	Yes	165 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$
Alex Iafallo	Senateurs (OTT)	LW	26	1993-12-21 04:27:01	Yes	188 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$
Alexandre Grenier	Senateurs (OTT)	RW	28	1991-09-05 23:11:13	Yes	202 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	700,000$
Alexandre Texier	Senateurs (OTT)	C	20	1999-09-13 04:56:56	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	897,500$	0$	0$	No	897,500$	897,500$
Anders Nilsson	Senateurs (OTT)	G	30	1990-03-19 05:11:14	Yes	232 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	2,000,000$	0$	0$	No
Andreas Englund	Senateurs (OTT)	D	24	1996-01-21 12:32:58	Yes	189 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	775,833$	0$	0$	No
Ben Harpur	Senateurs (OTT)	D	25	1995-01-12 12:35:07	Yes	222 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	653,333$	0$	0$	No
Bobby Farnham	Senateurs (OTT)	LW	31	1989-01-21 05:11:13	Yes	188 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$	575,000$
Carl Grundstrom	Senateurs (OTT)	RW	22	1997-12-01 04:49:55	Yes	201 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$
Chris Bigras	Senateurs (OTT)	D	25	1995-02-22 23:11:13	Yes	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No
Chris Wideman	Senateurs (OTT)	D	30	1990-01-07 17:11:13	Yes	183 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	1,000,000$	0$	0$	No
David Kampf	Senateurs (OTT)	RW	25	1995-01-12 05:37:53	Yes	188 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$
Denis Malgin	Senateurs (OTT)	RW	23	1997-01-18 04:18:34	Yes	177 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	690,000$	0$	0$	No
Gemel Smith	Senateurs (OTT)	C	26	1994-04-16 12:38:52	Yes	194 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No
Isac Lundestrom	Senateurs (OTT)	C	20	1999-11-06 05:03:37	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$
Jamie Oleksiak	Senateurs (OTT)	D	27	1992-12-21 05:11:13	Yes	255 Lbs	6 ft7	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No
Joel Eriksson Ek	Senateurs (OTT)	C	23	1997-01-29 12:40:45	Yes	208 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No
Jonas Siegenthaler	Senateurs (OTT)	D	22	1997-05-06 05:01:22	Yes	206 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	863,333$	863,333$
Jonny Brodzinski	Senateurs (OTT)	RW	26	1993-06-19 05:29:25	Yes	208 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$
Juuse Saros	Senateurs (OTT)	G	25	1995-04-19 08:25:44	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	692,500$	0$	0$	No
Matthew Peca	Senateurs (OTT)	C	27	1993-04-27 05:46:27	Yes	182 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$
Max Jones	Senateurs (OTT)	LW	22	1998-02-17 04:52:50	Yes	220 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	863,333$	0$	0$	No	863,333$	863,333$
Miro Heiskanen	Senateurs (OTT)	D	20	1999-07-18 05:06:07	Yes	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	894,166$	0$	0$	No	894,166$	894,166$
Nathan Bastian	Senateurs (OTT)	RW	22	1997-12-06 04:54:49	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$
Nick Paul	Senateurs (OTT)	LW	25	1995-03-20 07:21:55	Yes	230 Lbs	6 ft4	No	No	No	3	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$	575,000$
Philip Larsen	Senateurs (OTT)	D	30	1989-12-07 11:11:13	Yes	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	1,200,000$	0$	0$	No
Rem Pitlick	Senateurs (OTT)	C	23	1997-04-02 04:58:55	Yes	196 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$
Rob Klinkhammer	Senateurs (OTT)	LW	33	1986-08-12 17:11:13	No	225 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No
Ross Johnston	Senateurs (OTT)	LW	26	1994-02-18 05:48:53	Yes	235 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$
Ryan Stanton	Senateurs (OTT)	D	30	1989-07-20 11:11:13	Yes	202 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No
Sonny Milano	Senateurs (OTT)	LW	23	1996-05-12 05:11:13	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$	575,000$
Tanner Fritz	Senateurs (OTT)	RW	29	1991-01-08 05:24:17	Yes	192 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	650,000$
Tyler Motte	Senateurs (OTT)	C	25	1995-03-10 09:15:51	Yes	192 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No
Victor Bartley	Senateurs (OTT)	D	32	1988-02-17 05:11:13	Yes	208 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$
Zack Mitchell	Senateurs (OTT)	RW	27	1993-01-07 05:34:32	Yes	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	575,000$

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
35	25.49	200 Lbs	6 ft1	1.94	807,119$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Iafallo	Tyler Motte	Alexandre Grenier	35	1	2	2
2	Sonny Milano	Gemel Smith	Denis Malgin	35	1	2	2
3	Bobby Farnham	Matthew Peca	David Kampf	25	1	2	2
4	Nick Paul	Isac Lundestrom	Jonny Brodzinski	5	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Philip Larsen	Ryan Stanton	35	1	2	2
2	Chris Wideman	Miro Heiskanen	35	1	2	2
3	Ben Harpur	Victor Bartley	30	1	2	2
4	Philip Larsen	Ryan Stanton	0	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Iafallo	Tyler Motte	Alexandre Grenier	60	1	2	2
2	Sonny Milano	Gemel Smith	Denis Malgin	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Philip Larsen	Ryan Stanton	60	1	2	2
2	Chris Wideman	Miro Heiskanen	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Iafallo	Alexandre Grenier	60	1	2	2
2	Tyler Motte	Denis Malgin	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Philip Larsen	Ryan Stanton	60	1	2	2
2	Chris Wideman	Miro Heiskanen	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Iafallo	60	1	2	2	Philip Larsen	Ryan Stanton	60	1	2	2
2	Alexandre Grenier	40	1	2	2	Chris Wideman	Miro Heiskanen	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Iafallo	Alexandre Grenier	60	1	2	2
2	Tyler Motte	Denis Malgin	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Philip Larsen	Ryan Stanton	60	1	2	2
2	Chris Wideman	Miro Heiskanen	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Alex Iafallo	Tyler Motte	Alexandre Grenier	Philip Larsen	Ryan Stanton

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Alex Iafallo	Tyler Motte	Alexandre Grenier	Philip Larsen	Ryan Stanton

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
David Kampf, Bobby Farnham, Matthew Peca	David Kampf, Bobby Farnham	Matthew Peca

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Ben Harpur, Victor Bartley, Chris Wideman	Ben Harpur	Victor Bartley, Chris Wideman

Tirs de Pénalité
Alex Iafallo, Alexandre Grenier, Tyler Motte, Denis Malgin, Gemel Smith

Gardien
#1 : Anders Nilsson, #2 : Juuse Saros

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	Avalanche	3	2	1	0	0	0	0	0	9	8	1	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	0.667	9	16	25	0	0	62	85	82	14	99	921	901	912	69	101	29	32	80	9	1	11.11%	11	2	81.82%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
2	Blackhawks	2	1	0	0	0	0	1	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	4	1.000	9	13	22	0	0	62	85	82	14	88	921	901	912	69	58	23	10	54	5	2	40.00%	5	1	80.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
3	Blues	3	1	2	0	0	0	0	0	7	8	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	2	0.333	7	13	20	0	0	62	85	82	14	106	921	901	912	69	98	36	30	89	12	3	25.00%	10	1	90.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
4	Bruins	6	3	3	0	0	0	0	0	16	16	0	3	2	1	0	0	0	0	0	11	9	2	3	1	2	0	0	0	0	0	5	7	-2	6	0.500	16	26	42	0	0	62	85	82	14	204	921	901	912	69	188	60	172	204	32	10	31.25%	41	10	75.61%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
5	Canadiens	6	2	0	0	1	0	2	1	24	14	10	3	0	0	0	1	0	1	1	11	10	1	3	2	0	0	0	0	1	0	13	4	9	11	0.917	24	36	60	0	1	62	85	82	14	197	921	901	912	69	179	70	115	165	39	11	28.21%	45	6	86.67%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
6	Canucks	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	2	4	6	0	0	62	85	82	14	68	921	901	912	69	70	22	12	48	3	0	0.00%	6	0	100.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
7	Capitals	4	3	1	0	0	0	0	0	13	5	8	2	1	1	0	0	0	0	0	6	3	3	2	2	0	0	0	0	0	0	7	2	5	6	0.750	13	24	37	0	0	62	85	82	14	130	921	901	912	69	149	41	60	122	11	2	18.18%	20	1	95.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
8	Devils	4	3	1	0	0	0	0	0	16	8	8	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	6	0.750	16	30	46	1	0	62	85	82	14	151	921	901	912	69	133	41	26	120	20	8	40.00%	8	2	75.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
9	Ducks	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	4	8	12	0	0	62	85	82	14	62	921	901	912	69	74	18	6	54	8	3	37.50%	3	1	66.67%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
10	Flames	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	6	10	16	0	0	62	85	82	14	74	921	901	912	69	74	25	8	46	5	2	40.00%	4	2	50.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
11	Flyers	4	0	3	0	0	0	0	1	8	15	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	3	7	-4	2	0	1	0	0	0	0	1	5	8	-3	1	0.125	8	13	21	0	0	62	85	82	14	107	921	901	912	69	128	40	28	117	15	4	26.67%	14	4	71.43%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
12	Islanders	4	1	1	0	1	0	1	0	12	10	2	2	1	0	0	0	0	1	0	7	5	2	2	0	1	0	1	0	0	0	5	5	0	6	0.750	12	19	31	0	0	62	85	82	14	110	921	901	912	69	137	40	61	125	12	3	25.00%	23	5	78.26%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
13	Kings	3	2	1	0	0	0	0	0	7	5	2	2	1	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	0.667	7	12	19	0	0	62	85	82	14	109	921	901	912	69	90	24	22	82	10	4	40.00%	11	3	72.73%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
14	Maple Leafs	6	2	2	0	0	1	0	1	15	14	1	3	2	0	0	0	1	0	0	10	5	5	3	0	2	0	0	0	0	1	5	9	-4	6	0.500	15	25	40	0	0	62	85	82	14	189	921	901	912	69	186	65	94	172	39	8	20.51%	37	3	91.89%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
15	Oilers	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	5	8	13	0	0	62	85	82	14	82	921	901	912	69	68	25	6	56	4	0	0.00%	3	2	33.33%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
16	Penguins	4	1	2	0	0	0	1	0	9	11	-2	2	0	1	0	0	0	1	0	3	7	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	6	4	2	4	0.500	9	15	24	0	0	62	85	82	14	141	921	901	912	69	135	42	38	109	15	5	33.33%	14	3	78.57%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
17	Predators	2	1	0	0	0	0	0	1	6	6	0	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	3	0.750	6	8	14	0	0	62	85	82	14	78	921	901	912	69	78	25	10	64	6	2	33.33%	5	1	80.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
18	Rangers	4	2	1	0	0	0	1	0	15	11	4	2	1	0	0	0	0	1	0	10	7	3	2	1	1	0	0	0	0	0	5	4	1	6	0.750	15	21	36	0	0	62	85	82	14	134	921	901	912	69	130	59	25	132	15	4	26.67%	10	3	70.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
19	Red Wings	7	2	3	0	0	1	0	1	21	21	0	3	1	1	0	0	1	0	0	9	9	0	4	1	2	0	0	0	0	1	12	12	0	6	0.429	21	36	57	0	0	62	85	82	14	218	921	901	912	69	215	79	115	217	61	14	22.95%	41	8	80.49%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
20	Sabres	6	6	0	0	0	0	0	0	23	11	12	3	3	0	0	0	0	0	0	11	4	7	3	3	0	0	0	0	0	0	12	7	5	12	1.000	23	41	64	0	0	62	85	82	14	194	921	901	912	69	198	64	100	177	51	13	25.49%	40	4	90.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
21	Sharks	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	0.500	4	7	11	0	0	62	85	82	14	75	921	901	912	69	57	33	10	42	7	1	14.29%	5	0	100.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
22	Stars	2	0	0	0	0	0	1	1	4	4	0	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	2	1	1	3	0.750	4	6	10	0	0	62	85	82	14	71	921	901	912	69	68	21	21	47	5	0	0.00%	8	2	75.00%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
	Total	82	36	28	0	2	3	7	6	238	204	34	41	18	13	0	1	2	4	3	123	107	16	41	18	15	0	1	1	3	3	115	97	18	99	0.604	238	397	635	1	1	62	85	82	14	2751	921	901	912	69	2683	898	1023	2368	387	101	26.10%	370	65	82.43%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
24	Wild	2	0	1	0	0	1	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	1	0.250	3	6	9	0	0	62	85	82	14	64	921	901	912	69	69	16	22	46	3	1	33.33%	6	1	83.33%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
	_Since Last GM Reset	82	36	28	0	2	3	7	6	238	204	34	41	18	13	0	1	2	4	3	123	107	16	41	18	15	0	1	1	3	3	115	97	18	99	0.604	238	397	635	1	1	62	85	82	14	2751	921	901	912	69	2683	898	1023	2368	387	101	26.10%	370	65	82.43%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
	_Vs Conference	55	25	17	0	2	2	5	4	172	136	36	27	13	6	0	1	2	4	1	90	68	22	28	12	11	0	1	0	1	3	82	68	14	70	0.636	172	286	458	1	1	62	85	82	14	1775	921	901	912	69	1778	601	834	1660	310	82	26.45%	293	49	83.28%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
	_Vs Division	31	15	8	0	1	2	2	3	99	76	23	15	8	2	0	1	2	1	1	52	37	15	16	7	6	0	0	0	1	2	47	39	8	41	0.661	99	164	263	0	1	62	85	82	14	1002	921	901	912	69	966	338	596	935	222	56	25.23%	204	31	84.80%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710

			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
82	99	L1	238	397	635	2751	2683	898	1023	2368	1	1

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	36	28	2	3	7	6	238	204

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	18	13	1	2	4	3	123	107

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	18	15	1	1	3	3	115	97

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	6	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
387	101	26.10%	370	65	82.43%	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
921	901	912	69	62	85	82	14

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
1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%

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
1744	976	1820	770	1424	710

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	RI	Lien
1 - 2019-10-06	3	Senateurs	7	Red Wings	4	W			R5	Sommaire du Match
4 - 2019-10-09	19	Bruins	3	Senateurs	5	W				Sommaire du Match
6 - 2019-10-11	32	Senateurs	5	Canadiens	0	W			R5	Sommaire du Match
8 - 2019-10-13	41	Canadiens	2	Senateurs	3	W	X	X		Sommaire du Match
10 - 2019-10-15	56	Senateurs	1	Bruins	3	L				Sommaire du Match
12 - 2019-10-17	63	Maple Leafs	1	Senateurs	4	W			R5	Sommaire du Match
13 - 2019-10-18	71	Senateurs	1	Red Wings	2	L	X	X	R5	Sommaire du Match
16 - 2019-10-21	87	Maple Leafs	1	Senateurs	4	W				Sommaire du Match
18 - 2019-10-23	98	Senateurs	2	Maple Leafs	3	L	X	X	R5	Sommaire du Match
20 - 2019-10-25	106	Senateurs	4	Sabres	2	W				Sommaire du Match
22 - 2019-10-27	116	Sabres	1	Senateurs	2	W			R5	Sommaire du Match
24 - 2019-10-29	132	Senateurs	1	Maple Leafs	2	L			R5	Sommaire du Match
26 - 2019-10-31	140	Red Wings	5	Senateurs	4	L	X		R5	Sommaire du Match
29 - 2019-11-03	157	Senateurs	5	Canadiens	2	W			R5	Sommaire du Match
31 - 2019-11-05	165	Canadiens	3	Senateurs	4	W	X			Sommaire du Match
35 - 2019-11-09	184	Rangers	4	Senateurs	6	W				Sommaire du Match
37 - 2019-11-11	195	Senateurs	5	Sabres	3	W			R5	Sommaire du Match
39 - 2019-11-13	209	Flames	2	Senateurs	3	W				Sommaire du Match
41 - 2019-11-15	217	Senateurs	2	Blues	4	L				Sommaire du Match
43 - 2019-11-17	228	Blackhawks	2	Senateurs	5	W				Sommaire du Match
45 - 2019-11-19	244	Senateurs	2	Stars	1	W	X	X		Sommaire du Match
47 - 2019-11-21	251	Senateurs	1	Penguins	3	L			R2	Sommaire du Match
49 - 2019-11-23	258	Rangers	3	Senateurs	4	W	X	X		Sommaire du Match
52 - 2019-11-26	277	Senateurs	4	Blackhawks	3	W	X	X		Sommaire du Match
54 - 2019-11-28	286	Avalanche	2	Senateurs	5	W				Sommaire du Match
57 - 2019-12-01	302	Devils	1	Senateurs	3	W				Sommaire du Match
59 - 2019-12-03	311	Senateurs	5	Devils	2	W				Sommaire du Match
61 - 2019-12-05	322	Senateurs	3	Bruins	1	W				Sommaire du Match
63 - 2019-12-07	328	Senateurs	2	Ducks	3	L				Sommaire du Match
64 - 2019-12-08	336	Sharks	4	Senateurs	1	L				Sommaire du Match
67 - 2019-12-11	350	Senateurs	3	Canadiens	2	W	X	X	R5	Sommaire du Match
68 - 2019-12-12	359	Oilers	2	Senateurs	4	W				Sommaire du Match
71 - 2019-12-15	375	Predators	4	Senateurs	3	L	X	X		Sommaire du Match
74 - 2019-12-18	392	Senateurs	1	Bruins	3	L				Sommaire du Match
76 - 2019-12-20	400	Blues	3	Senateurs	2	L				Sommaire du Match
79 - 2019-12-23	420	Senateurs	4	Kings	1	W				Sommaire du Match
80 - 2019-12-24	425	Avalanche	4	Senateurs	1	L				Sommaire du Match
84 - 2019-12-28	445	Islanders	2	Senateurs	3	W				Sommaire du Match
86 - 2019-12-30	457	Senateurs	2	Maple Leafs	4	L			R5	Sommaire du Match
88 - 2020-01-01	465	Senateurs	3	Sabres	2	W				Sommaire du Match
90 - 2020-01-03	473	Maple Leafs	3	Senateurs	2	L	X		R5	Sommaire du Match
92 - 2020-01-05	487	Senateurs	1	Flyers	3	L				Sommaire du Match
94 - 2020-01-07	498	Penguins	5	Senateurs	0	L			R2	Sommaire du Match
97 - 2020-01-10	511	Senateurs	3	Avalanche	2	W				Sommaire du Match
99 - 2020-01-12	521	Islanders	3	Senateurs	4	W	X	X		Sommaire du Match
101 - 2020-01-14	536	Senateurs	5	Penguins	1	W			R2	Sommaire du Match
103 - 2020-01-16	542	Senateurs	3	Sharks	1	W				Sommaire du Match
104 - 2020-01-17	550	Ducks	4	Senateurs	2	L				Sommaire du Match
108 - 2020-01-21	570	Sabres	1	Senateurs	5	W			R5	Sommaire du Match
110 - 2020-01-23	585	Senateurs	2	Capitals	1	W			R2	Sommaire du Match
112 - 2020-01-25	594	Penguins	2	Senateurs	3	W	X	X	R2	Sommaire du Match
115 - 2020-01-28	611	Canadiens	5	Senateurs	4	L	X	X	R5	Sommaire du Match
117 - 2020-01-30	618	Senateurs	1	Canucks	4	L				Sommaire du Match
120 - 2020-02-02	635	Devils	1	Senateurs	6	W				Sommaire du Match
122 - 2020-02-04	644	Senateurs	2	Devils	4	L				Sommaire du Match
125 - 2020-02-07	661	Senateurs	2	Wild	3	L	X			Sommaire du Match
127 - 2020-02-09	667	Red Wings	2	Senateurs	1	L			R5	Sommaire du Match
129 - 2020-02-11	684	Stars	3	Senateurs	2	L	X	X		Sommaire du Match
131 - 2020-02-13	696	Senateurs	3	Predators	2	W				Sommaire du Match
133 - 2020-02-15	708	Canucks	3	Senateurs	1	L				Sommaire du Match
136 - 2020-02-18	725	Senateurs	4	Flyers	5	L	X	X		Sommaire du Match
138 - 2020-02-20	732	Bruins	4	Senateurs	3	L				Sommaire du Match
140 - 2020-02-22	744	Senateurs	1	Rangers	3	L				Sommaire du Match
142 - 2020-02-24	751	Senateurs	1	Oilers	3	L				Sommaire du Match
144 - 2020-02-26	764	Bruins	2	Senateurs	3	W				Sommaire du Match
146 - 2020-02-28	772	Senateurs	3	Blues	1	W				Sommaire du Match
147 - 2020-02-29	778	Senateurs	3	Flames	1	W				Sommaire du Match
149 - 2020-03-02	791	Red Wings	2	Senateurs	4	W			R5	Sommaire du Match
152 - 2020-03-05	805	Senateurs	5	Capitals	1	W				Sommaire du Match
153 - 2020-03-06	813	Sabres	2	Senateurs	4	W			R5	Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
156 - 2020-03-09	829	Senateurs	3	Red Wings	4	L			R5	Sommaire du Match
158 - 2020-03-11	835	Wild	2	Senateurs	1	L				Sommaire du Match
161 - 2020-03-14	854	Senateurs	3	Islanders	2	W	X			Sommaire du Match
162 - 2020-03-15	861	Flyers	4	Senateurs	2	L				Sommaire du Match
166 - 2020-03-19	882	Kings	3	Senateurs	1	L				Sommaire du Match
170 - 2020-03-23	900	Senateurs	1	Red Wings	2	L			R5	Sommaire du Match
172 - 2020-03-25	907	Capitals	2	Senateurs	1	L				Sommaire du Match
176 - 2020-03-29	928	Flyers	3	Senateurs	1	L				Sommaire du Match
177 - 2020-03-30	932	Senateurs	4	Rangers	1	W				Sommaire du Match
182 - 2020-04-04	955	Capitals	1	Senateurs	5	W			R2	Sommaire du Match
185 - 2020-04-07	968	Kings	1	Senateurs	2	W				Sommaire du Match
187 - 2020-04-09	977	Senateurs	2	Islanders	3	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	79,231	38,651
Assistance PCT	96.62%	94.27%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
0	2875 - 95.84%	97,201$	3,985,223$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
3,686,423$	2,824,916$	2,174,916$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
14,868$	2,786,396$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	19,605$	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
Saison Régulière
13	78	34	31	0	1	3	6	3	222	218	4	39	19	12	0	1	1	5	1	120	111	9	39	15	19	0	0	2	1	2	102	107	-5	68	222	379	601	4	1	40	91	84	13	2639	854	883	886	48	2638	892	724	2286	305	79	25.90%	341	61	82.11%	2	936	2080	45.00%	1015	2174	46.69%	528	1155	45.71%	1625	905	1747	731	1355	660
14	82	36	28	0	2	3	7	6	238	204	34	41	18	13	0	1	2	4	3	123	107	16	41	18	15	0	1	1	3	3	115	97	18	99	238	397	635	1	1	62	85	82	14	2751	921	901	912	69	2683	898	1023	2368	387	101	26.10%	370	65	82.43%	0	1003	2155	46.54%	1024	2288	44.76%	496	1093	45.38%	1744	976	1820	770	1424	710
Total Saison Régulière	160	70	59	0	3	6	13	9	460	422	38	80	37	25	0	2	3	9	4	243	218	25	80	33	34	0	1	3	4	5	217	204	13	167	460	776	1236	5	2	102	176	166	27	5390	1775	1784	1798	117	5321	1790	1747	4654	692	180	26.01%	711	126	82.28%	2	1939	4235	45.79%	2039	4462	45.70%	1024	2248	45.55%	3370	1881	3567	1501	2780	1370
Séries
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