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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	Mitchell Stephens (R)	X				100.00	76	71	89	65	71	74	77	62	78	57	63	65	60	44	44	66	97	61	0
2	Morgan Klimchuk		X			100.00	71	67	81	69	67	76	80	62	50	58	62	62	59	44	44	64	93	61	0
3	Hudson Fasching			X		100.00	81	79	87	72	79	71	75	57	50	53	56	66	53	46	46	62	92	60	0
4	Cody McLeod (C)		X	X		100.00	92	99	40	66	81	48	71	52	25	54	56	61	75	78	80	59	93	59	0
5	Patrick Brown	X		X		100.00	76	77	74	72	77	81	88	54	68	55	48	63	46	46	46	59	92	59	0
6	Adam Helewka		X			100.00	79	76	87	68	76	55	54	60	50	62	54	66	51	44	44	61	92	59	0
7	Mikhail Vorobyov (R)	X				100.00	81	76	91	70	76	53	52	59	74	58	56	66	53	44	44	62	90	59	0
8	Phil Lane			X		100.00	77	75	81	65	75	51	51	54	50	45	58	63	55	44	44	58	92	55	0
9	Greg Chase	X				100.00	74	68	87	61	68	55	57	49	61	46	46	60	44	44	44	53	89	53	0
10	Zac Larraza		X			100.00	80	72	99	65	72	49	51	46	50	38	48	63	46	44	44	53	68	52	0
11	Petter Granberg				X	100.00	78	76	82	70	76	74	82	47	25	37	40	63	38	48	48	54	90	60	0
12	Andrey Pedan				X	100.00	73	81	55	68	81	64	66	57	25	47	52	62	49	45	45	58	93	59	0
13	Aaron Ness				X	100.00	71	66	84	69	66	69	73	54	25	52	41	61	39	48	48	55	91	59	0
14	Philippe Myers (R)				X	100.00	76	79	70	67	79	60	62	52	25	47	42	62	40	44	44	54	78	58	0
15	Calle Rosen (R)				X	100.00	73	66	89	65	66	66	70	51	25	46	41	60	39	44	44	54	93	57	0
16	Doyle Somerby (R)				X	100.00	83	85	77	65	85	55	58	47	25	39	39	64	37	44	44	52	57	57	0
17	Niklas Hansson				X	100.00	72	67	83	65	67	68	74	46	25	37	39	59	37	44	44	52	65	56	0
18	Cavan Fitzgerald (R)				X	100.00	72	69	80	64	69	60	64	48	25	39	42	59	40	44	44	52	62	55	0
Rayé
1	Chris Bourque		X	X		HO	64	60	72	67	60	81	85	67	50	67	62	61	59	49	49	65	1	61	0
2	Bracken Kearns	X	X			HO	75	71	85	68	71	82	88	62	78	61	58	64	55	44	44	64	1	61	0
3	Paul Carey	X	X			HO	76	43	89	80	70	56	78	58	42	61	62	67	25	55	56	66	1	61	0
4	Pat Cannone	X		X		HO	75	69	89	61	69	82	88	59	74	56	58	63	55	44	44	63	1	59	0
5	Dante Salituro (R)	X				100.00	70	61	90	55	61	51	52	50	63	43	53	59	50	44	44	55	49	51	0
6	Paul Postma				X	HO	73	43	95	72	74	55	63	64	25	47	47	58	25	63	63	57	1	59	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	76	71	82	67	72	64	69	55	45	50	51	62	47	47	48	58	66	58

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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	Dan Vladar	100.00	62	43	54	81	67	61	65	69	66	66	30	44	44	62	94	62	0
2	John Muse	100.00	61	49	61	65	65	64	60	66	66	65	30	44	44	62	47	59	0
Rayé
1	Michael McNiven (R)	100.00	51	69	86	79	46	52	50	56	48	48	30	44	44	52	20	54	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	58	54	67	75	59	59	58	64	60	60	30	44	44	59	54	58

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Kevin McCarthy	52	73	68	41	45	46	54	CAN	58	1	60,000$

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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	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	FW	FT	S1	S2	S3
1	Morgan Klimchuk	Chicago Wolves (QUE)	LW	6	1	6	7	-9	8	0	3	12	22	4	8	4.55%	6	144	24.08	0	3	3	1	9	0	15	0	0	42.86%	7	3	5	0.97	0	0	0	0	1
2	Cody McLeod	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	6	3	2	5	-2	11	5	11	6	16	3	5	18.75%	1	109	18.24	0	1	1	2	7	1	5	0	0	20.00%	5	1	1	0.91	0	1	1	0	0
3	Hudson Fasching	Chicago Wolves (QUE)	RW	6	2	3	5	-6	10	10	3	11	27	6	14	7.41%	0	135	22.51	1	2	3	6	9	0	13	0	0	44.00%	25	0	4	0.74	0	2	0	0	0
4	Mikhail Vorobyov	Chicago Wolves (QUE)	C	6	1	3	4	-2	0	0	2	10	8	4	17	12.50%	0	99	16.52	0	0	0	0	4	0	0	0	0	54.10%	61	4	0	0.81	0	0	0	0	0
5	Phil Lane	Chicago Wolves (QUE)	RW	6	1	2	3	-1	0	0	11	4	14	6	11	7.14%	1	100	16.70	0	0	0	0	4	0	0	0	0	50.00%	4	3	3	0.60	0	0	0	1	0
6	Petter Granberg	Chicago Wolves (QUE)	D	6	1	1	2	-8	12	10	7	13	7	2	2	14.29%	8	143	23.94	1	0	1	2	11	0	18	0	0	0.00%	0	1	1	0.28	1	1	0	0	0
7	Mitchell Stephens	Chicago Wolves (QUE)	C	2	1	1	2	1	0	0	5	4	6	2	5	16.67%	2	46	23.28	0	1	1	1	3	0	6	1	0	49.12%	57	0	1	0.86	0	0	1	0	0
8	Andrey Pedan	Chicago Wolves (QUE)	D	6	1	1	2	-9	12	10	11	7	3	2	1	33.33%	8	143	23.94	1	1	2	2	11	0	17	0	1	0.00%	0	4	8	0.28	1	1	0	0	0
9	Adam Helewka	Chicago Wolves (QUE)	LW	6	1	1	2	-3	0	0	11	9	6	3	9	16.67%	2	105	17.53	1	0	1	1	4	0	9	0	0	37.50%	8	5	3	0.38	0	0	0	0	0
10	Greg Chase	Chicago Wolves (QUE)	C	6	1	1	2	4	0	0	6	13	5	2	3	20.00%	3	78	13.08	0	0	0	0	0	1	11	0	0	24.00%	25	0	3	0.51	0	0	0	0	0
11	Aaron Ness	Chicago Wolves (QUE)	D	6	0	2	2	0	0	0	3	4	5	4	1	0.00%	5	110	18.49	0	0	0	0	5	0	13	0	0	0.00%	0	2	3	0.36	0	0	0	0	0
12	Philippe Myers	Chicago Wolves (QUE)	D	6	0	1	1	1	21	5	3	7	2	2	3	0.00%	0	107	17.98	0	0	0	0	5	0	10	0	0	0.00%	0	0	2	0.19	0	1	0	0	0
13	Zac Larraza	Chicago Wolves (QUE)	LW	6	1	0	1	-4	0	0	3	6	7	1	9	14.29%	0	79	13.25	0	0	0	0	0	0	0	1	0	66.67%	3	1	0	0.25	0	0	0	0	0
14	Patrick Brown	Chicago Wolves (QUE)	C/RW	6	0	0	0	-7	52	10	7	12	3	3	6	0.00%	9	99	16.52	0	0	0	0	9	0	3	0	0	44.34%	106	2	1	0.00	0	2	0	0	0
15	Calle Rosen	Chicago Wolves (QUE)	D	6	0	0	0	0	2	0	1	2	3	0	1	0.00%	2	73	12.24	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0.00%	0	1	1	0.00	0	0	0	0	0
16	Niklas Hansson	Chicago Wolves (QUE)	D	6	0	0	0	-2	0	0	1	0	0	0	0	0.00%	1	42	7.08	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	1	0	1	0.00	0	0	0	0	0
17	Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (QUE)	D	6	0	0	0	-2	0	0	1	0	0	0	0	0.00%	0	36	6.08	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	1	0.00	0	0	0	0	0
18	Doyle Somerby	Chicago Wolves (QUE)	D	6	0	0	0	1	4	0	3	1	0	0	0	0.00%	2	68	11.46	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0.00%	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0
19	Dante Salituro	Chicago Wolves (QUE)	C	4	0	0	0	-2	0	0	2	4	6	1	5	0.00%	1	41	10.41	0	0	0	0	0	0	0	0	0	58.82%	17	2	1	0.00	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				108	14	24	38	-50	132	50	94	125	140	45	100	10.00%	51	1766	16.35	4	8	12	15	89	2	134	2	1	45.77%	319	29	39	0.43	2	8	2	1	1

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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.
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8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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#	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	Dan Vladar	Chicago Wolves (QUE)	6	2	4	0	0.868	4.17	360	0	0	25	190	100	0	0	0.000	0	6	0	0	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			6	2	4	0	0.868	4.17	360	0	0	25	190	100	0	0	0.000	0	6	0	0	0	1

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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.
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Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Aaron Ness	Chicago Wolves (QUE)	D	28	1990-05-18	No	184 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Adam Helewka	Chicago Wolves (QUE)	LW	22	1995-07-20	No	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	705,000$	0$	0$	No	Lien
Andrey Pedan	Chicago Wolves (QUE)	D	24	1993-07-07	No	214 Lbs	6 ft5	Yes	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	600,000$	0$	0$	No	Lien
Bracken Kearns	Chicago Wolves (QUE)	C/LW	37	1981-05-12	No	200 Lbs	6 ft0	Yes	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Calle Rosen	Chicago Wolves (QUE)	D	24	1994-02-02	Yes	176 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Cavan Fitzgerald	Chicago Wolves (QUE)	D	21	1996-08-23	Yes	186 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	656,667$	0$	0$	No	Lien
Chris Bourque	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	32	1986-01-28	No	174 Lbs	5 ft8	Yes	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Cody McLeod	Chicago Wolves (QUE)	LW/RW	34	1984-06-25	No	210 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Dan Vladar	Chicago Wolves (QUE)	G	20	1997-08-20	No	185 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	728,333$	0$	0$	No	Lien
Dante Salituro	Chicago Wolves (QUE)	C	21	1996-11-15	Yes	176 Lbs	5 ft8	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	733,000$	0$	0$	No	Lien
Doyle Somerby	Chicago Wolves (QUE)	D	23	1994-07-04	Yes	218 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	Lien
Greg Chase	Chicago Wolves (QUE)	C	23	1994-12-31	No	190 Lbs	6 ft0	Yes	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	550,000$	0$	0$	No	Lien
Hudson Fasching	Chicago Wolves (QUE)	RW	22	1995-07-28	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	874,125$	0$	0$	No	Lien
John Muse	Chicago Wolves (QUE)	G	29	1988-08-01	No	185 Lbs	5 ft11	Yes	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Michael McNiven	Chicago Wolves (QUE)	G	20	1997-07-09	Yes	221 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	703,333$	0$	0$	No	Lien
Mikhail Vorobyov	Chicago Wolves (QUE)	C	21	1997-01-05	Yes	207 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Mitchell Stephens	Chicago Wolves (QUE)	C	21	1997-02-05	Yes	191 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Morgan Klimchuk	Chicago Wolves (QUE)	LW	23	1995-03-01	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien
Niklas Hansson	Chicago Wolves (QUE)	D	23	1995-01-08	No	184 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Pat Cannone	Chicago Wolves (QUE)	C/RW	31	1986-08-09	No	197 Lbs	5 ft11	Yes	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Patrick Brown	Chicago Wolves (QUE)	C/RW	26	1992-05-29	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No	Lien
Paul Carey	Chicago Wolves (QUE)	C/LW	29	1988-09-24	No	198 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien
Paul Postma	Chicago Wolves (QUE)	D	29	1989-02-21	No	195 Lbs	6 ft3	Yes	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	797,500$	0$	0$	No	Lien
Petter Granberg	Chicago Wolves (QUE)	D	25	1992-08-27	No	200 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	673,500$	0$	0$	No	Lien
Phil Lane	Chicago Wolves (QUE)	RW	26	1992-05-29	No	203 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Philippe Myers	Chicago Wolves (QUE)	D	21	1997-01-25	Yes	196 Lbs	6 ft5	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	678,333$	0$	0$	No	Lien
Zac Larraza	Chicago Wolves (QUE)	LW	25	1993-02-25	No	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	550,000$	0$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
27	25.19	196 Lbs	6 ft1	1.33	664,807$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Morgan Klimchuk	Mitchell Stephens	Hudson Fasching	40	1	2	2
2	Adam Helewka	Patrick Brown	Cody McLeod	30	1	2	2
3	Zac Larraza	Mikhail Vorobyov	Phil Lane	20	1	2	2
4	Mitchell Stephens	Greg Chase	Morgan Klimchuk	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Petter Granberg	Andrey Pedan	40	1	2	2
2	Aaron Ness	Philippe Myers	30	1	2	2
3	Doyle Somerby	Calle Rosen	20	1	2	2
4	Niklas Hansson	Cavan Fitzgerald	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Morgan Klimchuk	Mitchell Stephens	Hudson Fasching	60	1	2	2
2	Adam Helewka	Patrick Brown	Cody McLeod	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Petter Granberg	Andrey Pedan	60	1	2	2
2	Aaron Ness	Philippe Myers	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mitchell Stephens	Morgan Klimchuk	60	1	2	2
2	Hudson Fasching	Adam Helewka	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Petter Granberg	Andrey Pedan	60	1	2	2
2	Aaron Ness	Philippe Myers	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mitchell Stephens	60	1	2	2	Petter Granberg	Andrey Pedan	60	1	2	2
2	Morgan Klimchuk	40	1	2	2	Aaron Ness	Philippe Myers	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mitchell Stephens	Morgan Klimchuk	60	1	2	2
2	Hudson Fasching	Adam Helewka	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Petter Granberg	Andrey Pedan	60	1	2	2
2	Aaron Ness	Philippe Myers	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Morgan Klimchuk	Mitchell Stephens	Hudson Fasching	Petter Granberg	Andrey Pedan

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Morgan Klimchuk	Mitchell Stephens	Hudson Fasching	Petter Granberg	Andrey Pedan

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Mikhail Vorobyov, Phil Lane, Greg Chase	Mikhail Vorobyov, Phil Lane	Greg Chase

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Doyle Somerby, Calle Rosen, Niklas Hansson	Doyle Somerby	Calle Rosen, Niklas Hansson

Tirs de Pénalité
Mitchell Stephens, Morgan Klimchuk, Hudson Fasching, Adam Helewka, Patrick Brown

Gardien
#1 : Dan Vladar, #2 : John Muse

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	Philadelphia Phantoms	6	2	4	0	0	0	0	0	14	25	-11	3	2	1	0	0	0	0	0	9	8	1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	17	-12	4	0.333	14	24	38	0	0	3	5	6	0	140	27	51	62	0	190	51	132	94	12	4	33.33%	21	5	76.19%	0	51	107	47.66%	52	125	41.60%	43	87	49.43%	105	44	125	62	129	64
	Total	6	2	4	0	0	0	0	0	14	25	-11	3	2	1	0	0	0	0	0	9	8	1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	17	-12	4	0.333	14	24	38	0	0	3	5	6	0	140	27	51	62	0	190	51	132	94	12	4	33.33%	21	5	76.19%	0	51	107	47.66%	52	125	41.60%	43	87	49.43%	105	44	125	62	129	64
	_Since Last GM Reset	6	2	4	0	0	0	0	0	14	25	-11	3	2	1	0	0	0	0	0	9	8	1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	17	-12	4	0.333	14	24	38	0	0	3	5	6	0	140	27	51	62	0	190	51	132	94	12	4	33.33%	21	5	76.19%	0	51	107	47.66%	52	125	41.60%	43	87	49.43%	105	44	125	62	129	64
	_Vs Conference	6	2	4	0	0	0	0	0	14	25	-11	3	2	1	0	0	0	0	0	9	8	1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	17	-12	4	0.333	14	24	38	0	0	3	5	6	0	140	27	51	62	0	190	51	132	94	12	4	33.33%	21	5	76.19%	0	51	107	47.66%	52	125	41.60%	43	87	49.43%	105	44	125	62	129	64

			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
6	4	L1	14	24	38	140	190	51	132	94	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	2	4	0	0	0	0	14	25

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	2	1	0	0	0	0	9	8

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
3	0	3	0	0	0	0	5	17

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
2	4	0	0	0	0

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
12	4	33.33%	21	5	76.19%	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
27	51	62	0	3	5	6	0

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
51	107	47.66%	52	125	41.60%	43	87	49.43%

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
105	44	125	62	129	64

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	Lien
1 - 2018-10-05	1	Philadelphia Phantoms	2	Chicago Wolves	3	W	Sommaire du Match
2 - 2018-10-06	9	Philadelphia Phantoms	3	Chicago Wolves	1	L	Sommaire du Match
3 - 2018-10-07	17	Chicago Wolves	3	Philadelphia Phantoms	4	L	Sommaire du Match
4 - 2018-10-08	25	Chicago Wolves	1	Philadelphia Phantoms	7	L	Sommaire du Match
5 - 2018-10-09	33	Philadelphia Phantoms	3	Chicago Wolves	5	W	Sommaire du Match
6 - 2018-10-10	41	Chicago Wolves	1	Philadelphia Phantoms	6	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	25	10
Assistance	5,717	2,536
Assistance PCT	95.28%	84.53%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité de l'Aréna	Popularité de l'Équipe
38	2751 - 91.70%	83,582$	250,745$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
0$	1,794,978$	1,821,128$	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$	2	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
2018	6	2	4	0	0	0	0	0	14	25	-11	3	2	1	0	0	0	0	0	9	8	1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	17	-12	4	14	24	38	0	0	3	5	6	0	140	27	51	62	0	190	51	132	94	12	4	33.33%	21	5	76.19%	0	51	107	47.66%	52	125	41.60%	43	87	49.43%	105	44	125	62	129	64
Total Séries	6	2	4	0	0	0	0	0	14	25	-11	3	2	1	0	0	0	0	0	9	8	1	3	0	3	0	0	0	0	0	5	17	-12	4	14	24	38	0	0	3	5	6	0	140	27	51	62	0	190	51	132	94	12	4	33.33%	21	5	76.19%	0	51	107	47.66%	52	125	41.60%	43	87	49.43%	105	44	125	62	129	64