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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	Âge	Contrat	Salaire
1	Alexandre Texier	X		X		99.00	69	42	85	81	71	69	79	65	34	68	68	76	75	62	62	0	53	70	0	25	1	1,525,000$
2	Marcus Johansson (C)			X		100.00	67	43	90	80	75	72	96	77	32	69	66	67	38	82	87	0	56	70	0	33	1	1,100,000$
3	Yakov Trenin	X	X			100.00	92	60	84	76	75	68	94	66	51	57	70	85	25	66	67	0	56	69	0	27	1	1,700,000$
4	Noah Gregor			X		100.00	88	55	91	79	69	59	77	68	55	60	59	77	75	64	64	0	56	68	0	26	3	925,000$
5	Sam Steel	X	X			100.00	71	52	88	81	68	64	88	65	50	65	62	81	25	67	68	0	42	68	0	26	1	874,125$
6	Sam Gagner (A)	X		X		100.00	67	42	88	76	72	56	63	69	59	64	71	61	61	85	85	0	56	68	0	35	2	775,000$
7	Victor Olofsson		X	X		100.00	63	41	97	79	66	59	80	72	25	63	66	62	80	66	66	0	45	67	0	29	2	4,750,000$
8	Garnet Hathaway		X	X		100.00	99	80	57	75	79	62	99	65	57	61	59	76	25	73	75	0	56	67	0	32	3	999,999$
9	Blake Lizotte	X				100.00	75	42	89	82	59	61	89	63	66	61	60	73	25	66	67	0	56	66	0	26	1	1,650,000$
10	Mattias Janmark			X		100.00	71	57	81	82	71	61	88	64	41	60	57	78	25	72	76	0	56	66	0	31	3	1,250,000$
11	Luke Glendening	X	X	X		100.00	80	54	85	77	69	59	93	65	94	51	62	83	25	78	80	0	56	66	0	35	1	925,000$
12	Tomas Nosek	X	X			100.00	73	44	94	76	76	61	68	64	77	60	57	79	25	67	70	0	56	66	0	32	3	1,600,000$
13	Jarred Tinordi				X	100.00	98	99	67	70	88	67	65	64	25	52	47	88	63	62	63	0	56	70	0	32	1	888,888$
14	Justin Schultz				X	100.00	63	42	90	80	72	69	89	79	25	61	50	65	25	77	80	0	56	70	0	34	1	3,000,000$
15	Zach Bogosian (A)				X	100.00	82	56	73	80	84	74	73	63	25	52	48	81	75	81	84	0	56	70	0	34	1	999,999$
16	Calvin De Haan				X	100.00	81	44	88	80	71	70	73	64	25	50	48	87	75	76	76	0	56	69	0	33	2	4,550,000$
17	Trevor van Riemsdyk				X	100.00	61	41	91	80	72	76	90	63	25	54	47	84	25	72	73	0	32	68	0	33	3	1,950,000$
18	Jon Merrill				X	100.00	67	42	86	76	73	60	86	61	25	49	48	68	25	64	65	0	56	64	0	32	2	925,000$
Rayé
1	AJ Greer		X	X		100.00	82	77	83	77	79	52	77	65	44	60	59	72	25	61	61	0	42	65	0	27	3	750,000$
2	Patrick Brown	X		X		100.00	88	46	93	72	75	52	73	62	52	59	55	74	25	60	62	0	45	64	0	32	2	750,000$
3	Landon Slaggert (R)		X			100.00	75	43	91	66	67	59	52	66	26	65	57	76	25	45	45	0	49	63	0	22	3	912,500$
4	Ryan Lomberg			X		100.00	89	59	71	76	66	54	96	64	33	53	58	67	25	64	66	0	52	63	0	29	2	1,500,000$
5	Victor Mete				X	100.00	72	65	88	78	65	55	58	50	25	41	39	65	37	64	64	0	57	59	0	26	1	1,200,000$
6	Dysin Mayo				X	100.00	68	68	67	65	68	72	78	52	25	45	41	62	39	60	60	0	42	58	0	28	1	750,000$
7	Casey Fitzgerald				X	100.00	69	67	73	65	67	61	65	50	25	43	41	60	39	51	52	0	42	56	0	27	2	1,200,000$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					99.96	76	54	84	76	72	63	80	64	41	57	56	74	40	67	69	0	51	66

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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	Joseph Woll	100.00	66	56	55	77	67	66	75	67	77	67	75	47	48	0	51	66	0
2	Keith Kinkaid	100.00	46	49	61	76	44	45	50	53	46	47	30	44	44	0	56	49	0
Rayé
1	Louis Domingue	100.00	57	53	66	82	59	60	54	61	59	58	30	59	60	0	42	59	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	56	53	61	78	57	57	60	60	61	57	45	50	51	0	50	58

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Brad Lauer	40	40	40	40	40	40	40	TUR	80	2	500,000$

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Justin Schultz	Moose (NYR)	D	8	2	6	8	1	2	0	0	13	9	3	9	22.22%	8	189	23.65	1	2	3	3	30	0	34	0	0	0.00%	0	0.85	0	0	0	1	0
2	Noah Gregor	Moose (NYR)	RW	8	3	5	8	-2	8	0	3	9	23	3	14	13.04%	2	128	16.11	2	3	5	7	17	1	19	1	0	42.86%	7	1.24	1	1	0	1	0
3	Jarred Tinordi	Moose (NYR)	D	8	0	5	5	1	20	0	38	7	8	6	13	0.00%	13	183	22.96	0	2	2	6	30	0	28	0	0	0.00%	0	0.54	0	0	1	0	0
4	Luke Glendening	Moose (NYR)	C/LW/RW	8	2	3	5	-3	2	0	10	24	16	5	10	12.50%	1	122	15.37	0	0	0	0	1	1	38	0	0	65.27%	167	0.81	0	0	0	0	1
5	Garnet Hathaway	Moose (NYR)	LW/RW	8	2	3	5	-1	12	0	24	4	16	5	6	12.50%	3	117	14.68	0	1	1	3	16	0	16	0	1	42.86%	7	0.85	0	0	1	0	0
6	Marcus Johansson	Moose (NYR)	RW	8	3	2	5	-2	2	0	2	8	33	6	12	9.09%	1	142	17.77	0	1	1	11	31	0	5	1	0	37.50%	16	0.70	1	2	0	1	0
7	Alexandre Texier	Moose (NYR)	C/RW	7	1	3	4	2	0	0	8	10	23	4	12	4.35%	2	149	21.30	0	0	0	5	29	0	11	0	0	39.61%	154	0.54	0	2	1	0	0
8	Mattias Janmark	Moose (NYR)	RW	8	3	1	4	2	2	0	6	6	7	3	7	42.86%	0	58	7.37	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0.00%	4	1.36	0	0	0	0	2
9	Victor Olofsson	Moose (NYR)	LW/RW	4	0	4	4	1	0	0	1	8	8	2	8	0.00%	0	69	17.48	0	3	3	2	14	0	1	0	0	20.00%	5	1.14	1	1	0	0	0
10	Jon Merrill	Moose (NYR)	D	8	1	3	4	-2	8	0	7	4	3	2	3	33.33%	7	123	15.50	0	0	0	0	0	0	15	0	0	0.00%	0	0.65	0	0	0	0	0
11	Sam Steel	Moose (NYR)	C/LW	5	2	1	3	-3	0	0	4	11	14	6	10	14.29%	0	80	16.16	2	0	2	6	12	0	1	0	0	51.52%	33	0.74	0	0	0	0	0
12	Sam Gagner	Moose (NYR)	C/RW	8	1	2	3	1	2	0	5	10	15	5	14	6.67%	0	133	16.74	1	1	2	4	30	0	0	0	0	44.97%	169	0.45	0	1	0	0	0
13	Zach Bogosian	Moose (NYR)	D	8	1	2	3	-1	10	0	16	10	11	4	12	9.09%	16	184	23.12	1	1	2	10	31	0	31	0	0	0.00%	0	0.32	0	1	0	1	0
14	Yakov Trenin	Moose (NYR)	C/LW	8	2	1	3	-2	14	0	27	13	19	8	12	10.53%	1	140	17.57	1	0	1	4	30	0	10	0	0	44.12%	34	0.43	1	1	0	1	0
15	Tomas Nosek	Moose (NYR)	C/LW	8	1	2	3	0	0	0	2	9	10	3	11	10.00%	0	95	11.89	0	0	0	0	0	0	12	0	0	57.89%	19	0.63	0	0	0	0	0
16	Calvin De Haan	Moose (NYR)	D	8	1	1	2	-1	6	0	6	13	8	4	6	12.50%	7	183	22.94	0	1	1	4	30	0	30	0	0	0.00%	0	0.22	0	0	0	0	0
17	Blake Lizotte	Moose (NYR)	C	8	1	0	1	1	4	0	5	10	12	0	4	8.33%	1	66	8.26	0	0	0	0	0	0	7	0	0	54.79%	73	0.30	0	0	0	0	0
18	Victor Mete	Moose (NYR)	D	6	0	1	1	-1	4	0	12	0	3	0	2	0.00%	4	83	13.90	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	0.24	0	0	0	0	0
19	Trevor van Riemsdyk	Moose (NYR)	D	2	0	1	1	-1	15	5	0	2	0	1	1	0.00%	1	33	16.98	0	0	0	0	1	0	6	0	0	0.00%	0	0.59	0	0	0	0	0
20	Patrick Brown	Moose (NYR)	C/RW	1	0	0	0	0	0	0	3	0	1	0	2	0.00%	0	8	8.42	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	1	0.00	0	0	0	0	0
21	Ryan Lomberg	Moose (NYR)	RW	4	0	0	0	-1	0	0	0	1	0	1	1	0.00%	0	10	2.51	0	0	0	0	1	0	0	0	0	50.00%	6	0.00	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				141	26	46	72	-11	111	5	179	172	239	71	169	10.88%	67	2307	16.36	8	15	23	65	310	2	273	3	1	49.64%	695	0.62	4	9	3	5	3

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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	PS %	PSA	ST	BG	S1
1	Joseph Woll	Moose (NYR)	8	5	1	1	0.897	2.83	466	22	213	0.625	8	8	0	1
2	Keith Kinkaid	Moose (NYR)	1	0	1	0	0.882	4.29	28	2	17	0.000	0	0	8	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			9	5	2	1	0.896	2.92	494	24	230	0.625	8	8	8	1

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

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Type	Salaire Actuel	Salaire Restant	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Link
AJ Greer	Moose (NYR)	LW/RW	27	1996-12-14	No	209 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$	Lien
Alexandre Texier	Moose (NYR)	C/RW	25	1999-09-13	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	1,525,000$	1,525,000$	0$	0$	No			Lien
Blake Lizotte	Moose (NYR)	C	26	1997-12-12	No	174 Lbs	5 ft7	No	No	No	1	Pro & Farm	1,650,000$	1,650,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Calvin De Haan	Moose (NYR)	D	33	1991-05-08	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	4,550,000$	4,550,000$	0$	0$	No	4,550,000$		Lien / Lien NHL
Casey Fitzgerald	Moose (NYR)	D	27	1997-02-24	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	0$	0$	No	1,200,000$		Lien / Lien NHL
Dysin Mayo	Moose (NYR)	D	28	1996-08-17	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Garnet Hathaway	Moose (NYR)	LW/RW	32	1991-11-23	No	209 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	999,999$	999,999$	0$	0$	No	999,999$	999,999$	Lien / Lien NHL
Jarred Tinordi	Moose (NYR)	D	32	1992-02-20	No	224 Lbs	6 ft6	No	No	No	1	Pro & Farm	888,888$	888,888$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Jon Merrill	Moose (NYR)	D	32	1992-02-03	No	194 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Joseph Woll	Moose (NYR)	G	26	1998-07-12	No	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	766,667$	766,667$	0$	0$	No	766,667$		Lien / Lien NHL
Justin Schultz	Moose (NYR)	D	34	1990-07-06	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	3,000,000$	3,000,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Keith Kinkaid	Moose (NYR)	G	35	1989-07-03	No	186 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Landon Slaggert	Moose (NYR)	LW	22	2002-06-25	Yes	180 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	912,500$	912,500$	0$	0$	No	912,500$	912,500$	Lien
Louis Domingue	Moose (NYR)	G	32	1992-03-06	No	207 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No			Lien
Luke Glendening	Moose (NYR)	C/LW/RW	35	1989-04-27	No	191 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Marcus Johansson	Moose (NYR)	RW	33	1990-10-06	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	1,100,000$	1,100,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Mattias Janmark	Moose (NYR)	RW	31	1992-12-08	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	1,250,000$	1,250,000$	0$	0$	No	1,250,000$	1,250,000$	Lien / Lien NHL
Noah Gregor	Moose (NYR)	RW	26	1998-07-28	No	189 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$	925,000$	Lien / Lien NHL
Patrick Brown	Moose (NYR)	C/RW	32	1992-05-29	No	213 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$		Lien / Lien NHL
Ryan Lomberg	Moose (NYR)	RW	29	1994-12-09	No	187 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	1,500,000$	1,500,000$	0$	0$	No	1,500,000$		Lien / Lien NHL
Sam Gagner	Moose (NYR)	C/RW	35	1989-08-10	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$		Lien / Lien NHL
Sam Steel	Moose (NYR)	C/LW	26	1998-02-03	No	189 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	874,125$	874,125$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Tomas Nosek	Moose (NYR)	C/LW	32	1992-08-31	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	1,600,000$	1,600,000$	0$	0$	No	1,600,000$	1,600,000$	Lien / Lien NHL
Trevor van Riemsdyk	Moose (NYR)	D	33	1991-07-24	No	191 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	1,950,000$	1,950,000$	0$	0$	No	1,950,000$	1,950,000$	Lien / Lien NHL
Victor Mete	Moose (NYR)	D	26	1998-06-07	No	187 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	1,200,000$	1,200,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Victor Olofsson	Moose (NYR)	LW/RW	29	1995-07-18	No	183 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	4,750,000$	4,750,000$	0$	0$	No	4,750,000$		Lien / Lien NHL
Yakov Trenin	Moose (NYR)	C/LW	27	1997-01-13	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	1,700,000$	1,700,000$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL
Zach Bogosian	Moose (NYR)	D	34	1990-07-15	No	227 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	999,999$	999,999$	0$	0$	No			Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
28	29.96	196 Lbs	6 ft1	1.79	1,419,364$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Yakov Trenin	Sam Steel	Marcus Johansson	30	0	2	3
2	Victor Olofsson	Sam Gagner	Alexandre Texier	30	0	2	3
3	Garnet Hathaway	Luke Glendening	Noah Gregor	20	1	2	2
4	Tomas Nosek	Blake Lizotte	Mattias Janmark	20	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jarred Tinordi	Justin Schultz	35	1	2	2
2	Zach Bogosian	Calvin De Haan	35	1	2	2
3	Trevor van Riemsdyk	Jon Merrill	25	1	2	2
4	Jarred Tinordi	Justin Schultz	5	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Sam Steel	Yakov Trenin	Marcus Johansson	60	0	1	4
2	Victor Olofsson	Sam Gagner	Alexandre Texier	40	0	1	4

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jarred Tinordi	Justin Schultz	60	1	2	2
2	Zach Bogosian	Calvin De Haan	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Luke Glendening	Noah Gregor	60	1	3	1
2	Tomas Nosek	Garnet Hathaway	40	1	3	1

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jarred Tinordi	Trevor van Riemsdyk	60	1	3	1
2	Zach Bogosian	Calvin De Haan	40	1	3	1

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Luke Glendening	60	1	2	2	Jarred Tinordi	Trevor van Riemsdyk	60	1	2	2
2	Tomas Nosek	40	1	2	2	Zach Bogosian	Calvin De Haan	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Yakov Trenin	Marcus Johansson	60	0	1	4
2	Sam Steel	Victor Olofsson	40	0	1	4

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Jarred Tinordi	Justin Schultz	60	1	2	2
2	Zach Bogosian	Calvin De Haan	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Yakov Trenin	Sam Steel	Marcus Johansson	Jarred Tinordi	Justin Schultz

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Yakov Trenin	Sam Steel	Marcus Johansson	Jarred Tinordi	Trevor van Riemsdyk

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Marcus Johansson, Yakov Trenin, Sam Steel	Marcus Johansson, Yakov Trenin	Luke Glendening

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Justin Schultz, Jarred Tinordi, Zach Bogosian	Justin Schultz	Zach Bogosian, Jarred Tinordi

Tirs de Pénalité
Victor Olofsson, Noah Gregor, Sam Gagner, Marcus Johansson, Alexandre Texier

Gardien
#1 : Joseph Woll, #2 : Keith Kinkaid

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	Bulls	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	7	14	21	0	0	8	8	10	5	50	64	78	95	14	73	23	32	59	7	2	28.57%	15	1	93.33%	0	131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%	192	130	192	64	109	53
2	Comets	2	0	1	0	0	0	0	1	9	11	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0.250	9	13	22	0	0	8	8	10	5	57	64	78	95	14	60	12	26	50	7	1	14.29%	12	1	91.67%	0	131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%	192	130	192	64	109	53
3	Lumberjacks	2	0	0	0	1	0	1	0	7	5	2	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	4	1.000	7	12	19	0	0	8	8	10	5	56	64	78	95	14	52	17	24	39	10	1	10.00%	12	2	83.33%	0	131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%	192	130	192	64	109	53
4	Oildogs	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	5	9	14	0	0	8	8	10	5	79	64	78	95	14	45	15	29	30	15	4	26.67%	7	0	100.00%	0	131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%	192	130	192	64	109	53
	Total	8	3	2	0	1	0	1	1	28	25	3	4	2	0	0	1	0	0	1	15	12	3	4	1	2	0	0	0	1	0	13	13	0	11	0.688	28	48	76	0	0	8	8	10	5	242	64	78	95	14	230	67	111	178	39	8	20.51%	46	4	91.30%	0	131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%	192	130	192	64	109	53
	_Since Last GM Reset	8	3	2	0	1	0	1	1	28	25	3	4	2	0	0	1	0	0	1	15	12	3	4	1	2	0	0	0	1	0	13	13	0	11	0.688	28	48	76	0	0	8	8	10	5	242	64	78	95	14	230	67	111	178	39	8	20.51%	46	4	91.30%	0	131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%	192	130	192	64	109	53
	_Vs Conference	8	3	2	0	1	0	1	1	28	25	3	4	2	0	0	1	0	0	1	15	12	3	4	1	2	0	0	0	1	0	13	13	0	11	0.688	28	48	76	0	0	8	8	10	5	242	64	78	95	14	230	67	111	178	39	8	20.51%	46	4	91.30%	0	131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%	192	130	192	64	109	53
	_Vs Division	6	3	2	0	1	0	1	1	21	20	1	3	2	0	0	1	0	0	1	11	9	2	3	1	2	0	0	0	1	0	10	11	-1	11	0.917	21	36	57	0	0	8	8	10	5	186	64	78	95	14	178	50	87	139	29	7	24.14%	34	2	94.12%	0	131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%	192	130	192	64	109	53

			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
8	11	SOL1	28	48	76	242	230	67	111	178	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	3	2	1	0	1	1	28	25

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	2	0	1	0	0	1	15	12

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	1	2	0	0	1	0	13	13

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	2	0	0	0	1

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
39	8	20.51%	46	4	91.30%	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
64	78	95	14	8	8	10	5

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
131	266	49.25%	140	286	48.95%	69	139	49.64%

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
192	130	192	64	109	53

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1 - 2024-09-17	1	Moose	2	Oildogs	4	L			Sommaire du Match
3 - 2024-09-19	12	Moose	3	Lumberjacks	2	W	X	X	Sommaire du Match
4 - 2024-09-20	18	Bulls	3	Moose	4	W			Sommaire du Match
6 - 2024-09-22	33	Lumberjacks	3	Moose	4	W	X		Sommaire du Match
8 - 2024-09-24	46	Oildogs	1	Moose	3	W			Sommaire du Match
9 - 2024-09-25	53	Moose	5	Comets	6	L			Sommaire du Match
11 - 2024-09-27	62	Moose	3	Bulls	1	W			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
15 - 2024-10-01	76	Comets	5	Moose	4	L	X	X	Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	100	20
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
0	0 - 0.00%	0$	0$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
0$	3,974,219$	3,450,389$	0$

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

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	1	0$	0$

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	Ligue											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
Séries
2021	5	1	4	0	0	0	0	0	19	23	-4	3	0	3	0	0	0	0	0	10	14	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	2	19	34	53	0	0	5	5	8	1	185	53	48	82	2	200	46	68	131	19	2	10.53%	29	10	65.52%	1	104	184	56.52%	95	189	50.26%	65	98	66.33%	131	91	115	35	64	33
Total Séries	5	1	4	0	0	0	0	0	19	23	-4	3	0	3	0	0	0	0	0	10	14	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	2	19	34	53	0	0	5	5	8	1	185	53	48	82	2	200	46	68	131	19	2	10.53%	29	10	65.52%	1	104	184	56.52%	95	189	50.26%	65	98	66.33%	131	91	115	35	64	33