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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	Nils Hoglander			X		99.00	78	43	81	86	65	62	91	68	25	62	81	64	25	63	63	0	62	70	0	23	3	1,100,000$
2	Filip Zadina		X	X		99.00	71	42	91	80	68	65	69	73	35	62	71	70	25	65	65	0	53	69	0	24	1	894,167$
3	Mavrik Bourque (R)	X				99.00	71	63	89	77	63	82	86	68	80	68	65	64	62	44	44	0	57	68	0	22	3	894,167$
4	Brett Howden	X	X			99.00	77	44	84	80	74	64	80	64	62	62	60	78	25	67	69	0	53	67	0	26	3	785,000$
5	Samuel Fagemo			X		100.00	74	68	89	70	68	75	77	68	50	59	74	65	70	45	45	0	57	67	0	24	1	795,000$
6	Dylan Holloway	X	X			99.00	89	60	78	75	74	59	76	64	58	58	70	66	25	55	55	0	62	66	0	23	2	925,000$
7	Maxime Comtois		X			100.00	71	78	56	72	78	77	81	64	50	59	62	67	59	63	63	0	61	65	0	25	1	2,037,500$
8	Sheldon Dries	X				99.00	68	64	77	64	64	74	76	68	80	59	71	66	67	58	58	0	58	65	0	30	1	750,000$
9	Zach Aston-Reese			X		100.00	75	74	76	77	74	81	87	61	50	53	60	69	57	66	68	0	61	64	0	30	1	1,725,000$
10	Jack Studnicka	X		X		100.00	81	44	91	80	65	59	70	65	67	50	57	76	25	57	57	0	55	64	0	25	3	763,000$
11	Mattias Samuelsson				X	100.00	91	47	82	74	81	80	65	63	25	51	47	90	25	60	60	0	54	70	0	24	4	4,285,714$
12	Olen Zellweger (R)				X	100.00	65	41	94	79	62	78	72	73	25	61	49	69	25	46	46	0	61	68	0	21	3	863,333$
13	Scott Perunovich				X	100.00	67	41	92	80	61	67	58	76	25	64	47	63	25	49	50	0	62	67	0	26	2	775,000$
14	Brandt Clarke (R)				X	100.00	63	41	82	78	70	62	69	72	25	59	54	65	25	45	45	0	56	66	0	21	3	863,333$
15	Oliver Kylington				X	100.00	69	42	88	81	67	71	58	61	25	51	50	75	25	47	47	0	60	65	0	27	3	750,000$
16	Ethan Bear				X	100.00	69	42	87	81	70	65	61	64	25	50	48	69	25	66	67	0	56	65	0	27	3	2,062,500$
17	Kyle Capobianco				X	100.00	75	72	82	65	72	60	60	62	25	55	52	67	49	54	55	0	53	63	0	27	1	775,000$
18	Ty Smith				X	100.00	70	64	83	65	64	69	72	59	25	53	48	64	46	58	58	0	57	61	0	24	4	775,000$
Rayé
1	Derrick Pouliot				X	100.00	72	71	74	77	71	70	74	60	25	54	48	67	46	64	64	0	45	65	0	30	2	775,000$
2	Emil Andrae (R)				X	100.00	66	64	69	65	64	56	57	53	25	51	41	57	39	44	44	0	43	56	0	22	3	903,333$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					99.70	73	55	82	75	69	69	72	65	40	57	58	69	39	56	56	0	56	66

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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
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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	Casey DeSmith	100.00	66	63	63	65	74	58	69	66	65	66	73	60	61	0	55	65	0
2	Akira Schmid	100.00	60	60	58	86	65	54	69	62	65	60	90	47	48	0	59	62	0
Rayé
1	Felix Sandstrom	100.00	47	50	63	75	45	46	50	53	47	48	30	46	46	0	41	50	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	58	58	61	75	61	53	63	60	59	58	64	51	52	0	52	59

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Benoit Groulx	60	60	60	60	60	60	60	TUR	80	2	1,000,000$

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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	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Sheldon Dries	Hit Man (ANA)	C	8	4	6	10	7	4	6	16	26	7	17	15.38%	1	146	18.27	0	0	0	0	12	1	25	1	0	55.73%	192	1	1.37	0	0	1	0	0
2	Filip Zadina	Hit Man (ANA)	LW/RW	8	4	3	7	2	0	10	18	29	6	26	13.79%	1	161	20.23	1	0	1	8	30	0	5	1	0	40.00%	5	0	0.86	0	1	1	1	1
3	Mavrik Bourque	Hit Man (ANA)	C	8	2	5	7	-2	2	7	24	18	3	30	11.11%	0	165	20.74	1	0	1	8	29	0	4	0	0	52.50%	200	0	0.84	0	1	1	0	0
4	Nils Hoglander	Hit Man (ANA)	RW	8	3	4	7	2	6	13	20	32	10	20	9.38%	1	159	19.94	0	1	1	10	30	0	5	0	1	33.33%	33	0	0.88	0	1	0	0	2
5	Samuel Fagemo	Hit Man (ANA)	RW	8	3	4	7	4	4	6	11	19	8	33	15.79%	3	146	18.29	2	1	3	6	30	0	2	0	1	52.94%	17	0	0.96	1	1	0	2	0
6	Brett Howden	Hit Man (ANA)	C/LW	8	1	5	6	-3	4	7	16	45	13	23	2.22%	2	167	20.92	0	3	3	14	30	0	25	0	0	53.77%	199	0	0.72	0	0	0	0	0
7	Olen Zellweger	Hit Man (ANA)	D	8	1	5	6	2	2	3	13	14	2	4	7.14%	8	149	18.74	0	2	2	9	29	0	13	0	0	0.00%	0	0	0.80	0	0	0	0	0
8	Mattias Samuelsson	Hit Man (ANA)	D	7	0	5	5	3	6	17	13	20	3	7	0.00%	15	144	20.70	0	1	1	14	30	1	25	0	0	0.00%	0	0	0.69	0	0	0	1	0
9	Dylan Holloway	Hit Man (ANA)	C/LW	8	2	2	4	-4	6	20	8	17	4	11	11.76%	3	158	19.80	1	0	1	5	19	0	24	2	0	42.11%	19	0	0.50	0	0	0	1	0
10	Ethan Bear	Hit Man (ANA)	D	7	2	2	4	0	6	7	0	6	0	3	33.33%	13	104	14.89	0	0	0	0	0	0	25	0	1	0.00%	0	0	0.77	0	0	1	0	0
11	Zach Aston-Reese	Hit Man (ANA)	RW	8	2	1	3	-5	12	10	7	18	5	16	11.11%	2	122	15.31	0	0	0	0	0	0	5	0	0	70.59%	17	0	0.49	0	0	0	0	0
12	Maxime Comtois	Hit Man (ANA)	LW	8	2	1	3	2	6	16	9	27	8	15	7.41%	4	124	15.57	0	0	0	0	0	0	2	0	0	33.33%	12	0	0.48	0	0	0	0	1
13	Scott Perunovich	Hit Man (ANA)	D	7	1	2	3	-2	4	6	4	15	3	9	6.67%	7	143	20.44	1	0	1	10	29	0	22	0	0	0.00%	0	0	0.42	0	0	0	0	0
14	Oliver Kylington	Hit Man (ANA)	D	8	1	1	2	1	6	6	6	11	3	5	9.09%	9	127	16.00	0	0	0	0	0	0	31	0	0	0.00%	0	0	0.31	0	0	0	0	1
15	Brandt Clarke	Hit Man (ANA)	D	7	0	2	2	-2	2	6	6	13	6	6	0.00%	5	117	16.76	0	1	1	6	27	0	0	0	0	0.00%	0	0	0.34	0	0	0	0	0
16	Kyle Capobianco	Hit Man (ANA)	D	8	0	1	1	2	2	15	4	4	1	2	0.00%	2	72	9.08	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0.00%	0	0	0.28	0	0	0	0	0
17	Ty Smith	Hit Man (ANA)	D	8	1	0	1	0	2	7	2	3	0	5	33.33%	6	69	8.73	0	0	0	0	2	0	2	0	0	0.00%	0	0	0.29	0	0	0	0	0
18	Jack Studnicka	Hit Man (ANA)	C/RW	7	0	0	0	0	0	3	7	1	0	0	0.00%	2	30	4.30	0	0	0	0	0	1	27	0	0	53.85%	39	0	0.00	0	0	0	0	0
19	Emil Andrae	Hit Man (ANA)	D	1	0	0	0	-1	0	1	0	0	0	0	0.00%	2	16	16.78	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	0	0.00	0	0	0	0	0
20	Derrick Pouliot	Hit Man (ANA)	D	1	0	0	0	-1	2	2	1	1	0	0	0.00%	0	21	21.88	0	0	0	0	1	0	3	0	0	0.00%	0	0	0.00	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				141	29	49	78	5	76	168	185	319	82	232	9.09%	86	2351	16.68	6	9	15	90	307	3	256	4	3	52.66%	733	1	0.66	1	4	4	5	5

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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.
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#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	PCT	GAA	MP	GA	SA	PS %	PSA	ST	BG
1	Casey DeSmith	Hit Man (ANA)	6	4	2	0.876	4.10	337	23	186	1.000	4	6	2
2	Akira Schmid	Hit Man (ANA)	3	1	1	0.933	2.86	147	7	104	0.000	0	2	6
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			9	5	3	0.897	3.72	484	30	290	1.000	4	8	8

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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	Salaire Année 4	Link
Akira Schmid	Hit Man (ANA)	G	24	2000-05-12	No	205 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Pro & Farm	850,833$	850,833$	0$	0$	No	850,833$			Lien
Brandt Clarke	Hit Man (ANA)	D	21	2003-02-09	Yes	185 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	863,333$	863,333$		Lien
Brett Howden	Hit Man (ANA)	C/LW	26	1998-03-28	No	196 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	785,000$	785,000$	0$	0$	No	785,000$	785,000$		Lien / Lien NHL
Casey DeSmith	Hit Man (ANA)	G	33	1991-08-12	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	1,250,000$	1,250,000$	0$	0$	No	1,250,000$			Lien / Lien NHL
Derrick Pouliot	Hit Man (ANA)	D	30	1994-01-16	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$			Lien / Lien NHL
Dylan Holloway	Hit Man (ANA)	C/LW	23	2001-09-23	No	202 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien
Emil Andrae	Hit Man (ANA)	D	22	2002-02-23	Yes	180 Lbs	5 ft9	No	No	No	3	Pro & Farm	903,333$	903,333$	0$	0$	No	903,333$	903,333$		Lien
Ethan Bear	Hit Man (ANA)	D	27	1997-06-26	No	196 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	2,062,500$	2,062,500$	0$	0$	No	2,062,500$	2,062,500$		Lien / Lien NHL
Felix Sandstrom	Hit Man (ANA)	G	27	1997-01-12	No	191 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No				Lien
Filip Zadina	Hit Man (ANA)	LW/RW	24	1999-11-27	No	189 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	894,167$	894,167$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Jack Studnicka	Hit Man (ANA)	C/RW	25	1999-02-18	No	172 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	763,000$	763,000$	0$	0$	No	763,000$	763,000$		Lien / Lien NHL
Kyle Capobianco	Hit Man (ANA)	D	27	1997-08-13	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Mattias Samuelsson	Hit Man (ANA)	D	24	2000-03-14	No	218 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Pro & Farm	4,285,714$	4,285,714$	0$	0$	No	4,285,714$	4,285,714$	4,285,714$	Lien
Mavrik Bourque	Hit Man (ANA)	C	22	2002-08-01	Yes	178 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	894,167$	894,167$	0$	0$	No	894,167$	894,167$		Lien
Maxime Comtois	Hit Man (ANA)	LW	25	1999-08-01	No	214 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	2,037,500$	2,037,500$	0$	0$	No				Lien
Nils Hoglander	Hit Man (ANA)	RW	23	2000-12-20	No	185 Lbs	5 ft9	No	No	No	3	Pro & Farm	1,100,000$	1,100,000$	0$	0$	No	1,100,000$	1,100,000$		Lien
Olen Zellweger	Hit Man (ANA)	D	21	2003-09-10	Yes	174 Lbs	5 ft10	No	No	No	3	Pro & Farm	863,333$	863,333$	0$	0$	No	863,333$	863,333$		Lien
Oliver Kylington	Hit Man (ANA)	D	27	1997-05-19	No	183 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$		Lien
Samuel Fagemo	Hit Man (ANA)	RW	24	2000-03-14	No	189 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	795,000$	795,000$	0$	0$	No				Lien
Scott Perunovich	Hit Man (ANA)	D	26	1998-08-18	No	172 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$			Lien
Sheldon Dries	Hit Man (ANA)	C	30	1994-04-23	No	180 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	750,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Ty Smith	Hit Man (ANA)	D	24	2000-03-23	No	176 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	775,000$	775,000$	0$	0$	No	775,000$	775,000$	775,000$	Lien
Zach Aston-Reese	Hit Man (ANA)	RW	30	1994-08-10	No	205 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	1,725,000$	1,725,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	25.43	190 Lbs	6 ft0	2.26	1,145,560$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Zadina	Mavrik Bourque	Nils Hoglander	35	1	2	2
2	Dylan Holloway	Brett Howden	Zach Aston-Reese	35	1	2	2
3	Maxime Comtois	Sheldon Dries	Samuel Fagemo	25	1	2	2
4	Maxime Comtois	Sheldon Dries	Samuel Fagemo	5	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Olen Zellweger	Mattias Samuelsson	30	1	2	2
2	Scott Perunovich	Brandt Clarke	30	1	2	2
3	Oliver Kylington	Ethan Bear	25	1	2	2
4	Kyle Capobianco	Ty Smith	15	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Filip Zadina	Mavrik Bourque	Nils Hoglander	50	0	0	5
2	Sheldon Dries	Brett Howden	Samuel Fagemo	50	0	0	5

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Olen Zellweger	Brandt Clarke	50	0	0	5
2	Mattias Samuelsson	Scott Perunovich	50	0	0	5

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Sheldon Dries	Dylan Holloway	50	0	4	1
2	Jack Studnicka	Brett Howden	50	0	4	1

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Oliver Kylington	Scott Perunovich	50	0	4	1
2	Mattias Samuelsson	Ethan Bear	50	0	4	1

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mavrik Bourque	50	0	5	0	Mattias Samuelsson	Oliver Kylington	50	0	5	0
2	Brett Howden	50	0	5	0	Olen Zellweger	Ethan Bear	50	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Sheldon Dries	Filip Zadina	50	0	2	3
2	Jack Studnicka	Maxime Comtois	50	0	2	3

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Ethan Bear	Scott Perunovich	60	1	2	2
2	Oliver Kylington	Brandt Clarke	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Filip Zadina	Mavrik Bourque	Nils Hoglander	Olen Zellweger	Brandt Clarke

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Filip Zadina	Mavrik Bourque	Nils Hoglander	Olen Zellweger	Mattias Samuelsson

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Sheldon Dries, Maxime Comtois, Zach Aston-Reese	Sheldon Dries, Maxime Comtois	Zach Aston-Reese

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Ty Smith, Oliver Kylington, Brandt Clarke	Ty Smith	Oliver Kylington, Olen Zellweger

Tirs de Pénalité
Nils Hoglander, Filip Zadina, Mavrik Bourque, Samuel Fagemo, Brett Howden

Gardien
#1 : Casey DeSmith, #2 : Akira Schmid

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	Bulldogs	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	4	1.000	11	19	30	0	0	7	10	12	1	91	85	119	113	6	58	15	8	39	13	2	15.38%	4	1	75.00%	0	165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%	197	138	186	57	100	51
2	Phantoms	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	4	1.000	6	10	16	0	0	7	10	12	1	74	85	119	113	6	58	18	18	39	11	1	9.09%	9	0	100.00%	0	165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%	197	138	186	57	100	51
3	Saints	2	0	2	0	0	0	0	0	5	9	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	0	0.000	5	9	14	0	0	7	10	12	1	70	85	119	113	6	91	33	26	36	7	1	14.29%	13	4	69.23%	0	165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%	197	138	186	57	100	51
4	Titans	2	0	1	0	0	0	1	0	8	9	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	2	0.500	8	11	19	0	0	7	10	12	1	84	85	119	113	6	83	20	24	54	4	2	50.00%	11	3	72.73%	0	165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%	197	138	186	57	100	51
	Total	8	4	3	0	0	0	1	0	30	30	0	4	2	2	0	0	0	0	0	12	14	-2	4	2	1	0	0	0	1	0	18	16	2	10	0.625	30	49	79	0	0	7	10	12	1	319	85	119	113	6	290	86	76	168	35	6	17.14%	37	8	78.38%	0	165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%	197	138	186	57	100	51
	_Since Last GM Reset	8	4	3	0	0	0	1	0	30	30	0	4	2	2	0	0	0	0	0	12	14	-2	4	2	1	0	0	0	1	0	18	16	2	10	0.625	30	49	79	0	0	7	10	12	1	319	85	119	113	6	290	86	76	168	35	6	17.14%	37	8	78.38%	0	165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%	197	138	186	57	100	51
	_Vs Conference	8	4	3	0	0	0	1	0	30	30	0	4	2	2	0	0	0	0	0	12	14	-2	4	2	1	0	0	0	1	0	18	16	2	10	0.625	30	49	79	0	0	7	10	12	1	319	85	119	113	6	290	86	76	168	35	6	17.14%	37	8	78.38%	0	165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%	197	138	186	57	100	51
	_Vs Division	4	4	3	0	0	0	1	0	19	17	2	2	2	2	0	0	0	0	0	7	8	-1	2	2	1	0	0	0	1	0	12	9	3	10	1.250	19	30	49	0	0	7	10	12	1	175	85	119	113	6	141	35	32	93	17	4	23.53%	15	4	73.33%	0	165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%	197	138	186	57	100	51

			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	10	W1	30	49	79	319	290	86	76	168	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
8	4	3	0	0	1	0	30	30

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	2	2	0	0	0	0	12	14

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
4	2	1	0	0	1	0	18	16

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	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
35	6	17.14%	37	8	78.38%	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
85	119	113	6	7	10	12	1

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
165	302	54.64%	151	290	52.07%	70	141	49.65%

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
197	138	186	57	100	51

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
1 - 2024-09-17	4	Titans	5	Hit Man	3	L			Sommaire du Match
3 - 2024-09-19	11	Hit Man	3	Phantoms	2	W			Sommaire du Match
4 - 2024-09-20	20	Hit Man	3	Saints	5	L			Sommaire du Match
6 - 2024-09-22	34	Bulldogs	3	Hit Man	4	W			Sommaire du Match
8 - 2024-09-24	47	Phantoms	2	Hit Man	3	W			Sommaire du Match
10 - 2024-09-26	55	Hit Man	7	Bulldogs	5	W			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
14 - 2024-09-30	71	Saints	4	Hit Man	2	L			Sommaire du Match
15 - 2024-10-01	79	Hit Man	5	Titans	4	W	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	30	15
Assistance	0	0
Assistance PCT	0.00%	0.00%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
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$	2,634,787$	2,263,366$	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