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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	Janne Kuokkanen	X	X	X		100.00	75	69	89	76	69	74	77	65	80	65	61	66	58	50	50	66	44	63	0
2	Alexander Volkov		X	X		100.00	73	71	77	64	71	85	91	62	50	57	60	66	57	55	55	64	56	62	0
3	Mike Sgarbossa (R)	X				100.00	67	68	66	65	68	82	87	66	80	62	66	61	63	44	44	66	56	62	0
4	Frederick Gaudreau	X				100.00	65	41	98	74	65	53	82	61	68	52	57	59	25	58	58	60	56	58	0
5	Axel Jonsson-Fjallby (R)		X			100.00	77	68	99	67	68	51	52	49	50	42	51	62	48	44	44	56	49	53	0
6	Drake Rymsha (R)	X				100.00	67	68	63	66	68	60	64	48	60	46	45	57	43	44	44	51	46	52	0
7	Brennan Menell				X	100.00	73	66	90	64	66	80	87	57	25	58	40	64	38	54	54	58	58	61	0
8	Chris Bigras				X	100.00	74	71	80	69	71	66	70	54	25	49	41	65	39	57	57	55	59	60	0
9	Logan Day (R)				X	100.00	80	75	92	68	75	63	66	55	25	52	43	65	41	44	44	57	48	59	0
10	Stefan Elliott (R)				X	100.00	78	71	93	62	71	64	67	52	25	47	43	63	41	44	44	55	52	57	0
11	Jordan Gross (R)				X	100.00	73	68	85	66	68	64	67	52	25	47	42	61	40	44	44	55	49	57	0
12	Hubert Labrie				X	100.00	68	66	72	62	66	73	81	46	25	37	39	58	37	49	49	50	51	56	0
Rayé
1	William Carrier		X			86.80	84	78	99	76	78	59	63	45	50	38	44	67	42	56	57	54	38	55	0
2	Tanner MacMaster	X				100.00	73	68	84	65	68	66	70	51	64	52	46	60	44	44	44	55	39	55	0
3	Tyler Wong		X			100.00	69	61	88	62	61	73	80	49	50	46	46	58	44	44	44	54	42	53	0
4	Sebastian AhoD				X	S1	68	62	83	69	62	75	80	58	25	55	46	60	44	44	44	58	55	59	0
5	Joonas Lyytinen				X	100.00	68	58	90	63	58	52	54	46	25	37	39	57	37	46	46	49	36	52	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					99.18	72	66	85	67	68	67	73	54	44	50	48	62	44	48	48	57	49	57

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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	Anton Forsberg	100.00	63	63	79	78	65	65	55	65	61	60	30	48	48	62	56	62	0
Rayé
1	Eamon McAdam	100.00	51	58	73	80	49	53	52	57	52	52	30	44	44	53	38	55	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	57	61	76	79	57	59	54	61	57	56	30	46	46	58	47	59

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Dan Muse	45	72	55	58	45	46	54	USA	37	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	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	HT	P/20	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Sebastian AhoD	Milwaukee Admirals (WIN)	D	14	3	26	29	-12	59	35	13	23	85	55	42	3.53%	20	364	26.02	1	7	8	10	24	2	2	0	22	0	1	0.00%	0	12	10	0	1.59	5	1	1	1	3	0
2	Alexander Volkov	Milwaukee Admirals (WIN)	LW/RW	14	10	13	23	-15	29	25	10	22	107	33	93	9.35%	7	279	19.97	5	4	9	14	23	0	0	0	0	1	1	54.55%	11	28	9	1	1.65	1	3	1	2	0	1
3	William Carrier	Milwaukee Admirals (WIN)	LW	12	8	13	21	5	47	25	9	14	56	16	48	14.29%	6	213	17.80	5	2	7	8	14	0	0	0	1	1	0	46.15%	13	28	3	1	1.97	1	3	1	3	1	0
4	Brennan Menell	Milwaukee Admirals (WIN)	D	14	2	16	18	4	0	0	4	17	52	26	23	3.85%	12	264	18.89	1	2	3	7	19	0	0	1	14	0	0	0.00%	0	8	5	0	1.36	0	0	0	0	0	2
5	Chris Bigras	Milwaukee Admirals (WIN)	D	9	0	8	8	-16	29	25	16	17	30	12	18	0.00%	16	197	21.97	0	4	4	5	12	0	0	1	11	0	0	0.00%	0	8	15	0	0.81	1	2	2	0	0	1
6	Filip Chytil	Jets	C/LW/RW	1	5	1	6	1	0	0	2	2	10	5	8	50.00%	0	23	23.98	1	0	1	1	0	0	0	0	0	1	0	41.38%	29	4	2	1	5.00	0	0	0	1	0	0
7	Janne Kuokkanen	Milwaukee Admirals (WIN)	C/LW/RW	1	0	1	1	0	0	0	1	1	8	0	5	0.00%	0	20	20.57	0	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	55.56%	9	1	0	0	0.97	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				65	28	78	106	-33	164	110	55	96	348	147	237	8.05%	61	1364	20.99	13	20	33	45	96	2	2	2	50	3	2	46.77%	62	89	44	3	1.55	8	9	5	7	4	4

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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	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Anton Forsberg	Milwaukee Admirals (WIN)	6	3	3	0	0.855	5.33	338	0	0	30	207	108	1	0	0.000	0	6	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			6	3	3	0	0.855	5.33	338	0	0	30	207	108	1	0	0.000	0	6	0	0	0	0

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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.
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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	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Alexander Volkov	Milwaukee Admirals (WIN)	LW/RW	20	1997-08-02	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Anton Forsberg	Milwaukee Admirals (WIN)	G	25	1992-11-26	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	775,000$	0$	0$	No	Lien
Axel Jonsson-Fjallby	Milwaukee Admirals (WIN)	LW	20	1998-02-10	Yes	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	860,000$	0$	0$	No	Lien
Brennan Menell	Milwaukee Admirals (WIN)	D	21	1997-05-24	No	183 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	793,000$	0$	0$	No	Lien
Chris Bigras	Milwaukee Admirals (WIN)	D	23	1995-02-22	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien
Drake Rymsha	Milwaukee Admirals (WIN)	C	19	1998-08-05	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	733,333$	0$	0$	No	Lien
Eamon McAdam	Milwaukee Admirals (WIN)	G	23	1994-09-23	No	199 Lbs	6 ft3	No	No	No	0	Contrat d'Entrée	Pro & Farm		0$	0$	No	Lien
Frederick Gaudreau	Milwaukee Admirals (WIN)	C	25	1993-05-01	No	179 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	666,667$	0$	0$	No	Lien
Hubert Labrie	Milwaukee Admirals (WIN)	D	26	1991-07-12	No	180 Lbs	5 ft11	Yes	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Janne Kuokkanen	Milwaukee Admirals (WIN)	C/LW/RW	20	1998-05-25	No	188 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Joonas Lyytinen	Milwaukee Admirals (WIN)	D	23	1995-04-04	No	154 Lbs	6 ft0	No	No	No	0	Contrat d'Entrée	Pro & Farm		0$	0$	No	Lien
Jordan Gross	Milwaukee Admirals (WIN)	D	23	1995-05-09	Yes	190 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Logan Day	Milwaukee Admirals (WIN)	D	23	1994-09-19	Yes	209 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No	Lien
Mike Sgarbossa	Milwaukee Admirals (WIN)	C	25	1992-07-24	Yes	186 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	Lien
Sebastian AhoD	Milwaukee Admirals (WIN)	D	22	1996-02-17	No	170 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	Lien
Stefan Elliott	Milwaukee Admirals (WIN)	D	27	1991-01-29	Yes	190 Lbs	6 ft1	Yes	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	0$	0$	No	Lien
Tanner MacMaster	Milwaukee Admirals (WIN)	C	22	1996-01-08	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	0	Contrat d'Entrée	Pro & Farm		0$	0$	No	Lien
Tyler Wong	Milwaukee Admirals (WIN)	LW	22	1996-02-28	No	172 Lbs	5 ft9	No	No	No	0	Contrat d'Entrée	Pro & Farm		0$	0$	No	Lien
William Carrier (Sur la Masse Salariale)	Milwaukee Admirals (WIN)	LW	23	1994-12-20	No	212 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
19	22.74	186 Lbs	6 ft0	1.37	590,947$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Alexander Volkov	40	1	2	2
2				30	1	2	2
3				20	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2	Brennan Menell		30	1	2	2
3			20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Alexander Volkov	60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Brennan Menell		40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Brennan Menell		40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2	Brennan Menell		40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2			40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Brennan Menell		40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Alexander Volkov

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Alexander Volkov

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, Alexander Volkov,	, Alexander Volkov

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, ,		,

Tirs de Pénalité
, , , , Alexander Volkov

Gardien
#1 : , #2 :

Lignes d'Attaque Perso. en Prol.
, , , , , , , , , ,

Lignes de Défense Perso. en Prol.
, , , ,

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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

	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	Binghampton Senators	3	3	0	0	0	0	0	0	22	14	8	2	2	0	0	0	0	0	0	16	10	6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	6	1.000	22	39	61	0	0	25	22	27	0	121	170	201	206	0	95	33	15	48	10	5	50.00%	5	5	0.00%	0	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98
2	Boisbriand Armada	3	3	0	0	0	0	0	0	23	16	7	1	1	0	0	0	0	0	0	8	6	2	2	2	0	0	0	0	0	0	15	10	5	6	1.000	23	42	65	0	0	25	22	27	0	120	170	201	206	0	110	51	33	36	7	4	57.14%	9	5	44.44%	0	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98
3	Brampton Battalion	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	4	8	12	0	0	25	22	27	0	40	170	201	206	0	39	18	44	18	2	1	50.00%	2	0	100.00%	1	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98
4	Lowell Devils	3	0	3	0	0	0	0	0	5	19	-14	2	0	2	0	0	0	0	0	3	15	-12	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	5	7	12	0	0	25	22	27	0	123	170	201	206	0	106	28	91	33	2	1	50.00%	13	8	38.46%	1	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98
5	Manitoba Moose	1	0	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	5	8	-3	0	0.000	5	10	15	0	0	25	22	27	0	45	170	201	206	0	40	8	4	6	2	0	0.00%	2	1	50.00%	0	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98
6	Toronto Marlies	3	1	2	0	0	0	0	0	15	26	-11	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	2	0	2	0	0	0	0	0	9	21	-12	2	0.333	15	29	44	0	0	25	22	27	0	128	170	201	206	0	137	45	63	46	12	5	41.67%	14	9	35.71%	1	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98
	Total	14	7	7	0	0	0	0	0	74	91	-17	7	4	3	0	0	0	0	0	37	44	-7	7	3	4	0	0	0	0	0	37	47	-10	14	0.500	74	135	209	0	0	25	22	27	0	577	170	201	206	0	527	183	250	187	35	16	45.71%	45	28	37.78%	3	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98
	_Since Last GM Reset	14	7	7	0	0	0	0	0	74	91	-17	7	4	3	0	0	0	0	0	37	44	-7	7	3	4	0	0	0	0	0	37	47	-10	14	0.500	74	135	209	0	0	25	22	27	0	577	170	201	206	0	527	183	250	187	35	16	45.71%	45	28	37.78%	3	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98
	_Vs Conference	13	7	6	0	0	0	0	0	69	83	-14	7	4	3	0	0	0	0	0	37	44	-7	6	3	3	0	0	0	0	0	32	39	-7	14	0.538	69	125	194	0	0	25	22	27	0	532	170	201	206	0	487	175	246	181	33	16	48.48%	43	27	37.21%	3	85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%	285	183	308	140	245	98

			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
14	14	L1	74	135	209	577	527	183	250	187	0	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
14	7	7	0	0	0	0	74	91

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	4	3	0	0	0	0	37	44

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	3	4	0	0	0	0	37	47

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	5	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	16	45.71%	45	28	37.78%	3

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
170	201	206	0	25	22	27	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
85	325	26.15%	76	263	28.90%	76	300	25.33%

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
285	183	308	140	245	98

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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	Lien
2 - 2019-09-23	15	Binghampton Senators	5	Milwaukee Admirals	10	W	Sommaire du Match
3 - 2019-09-24	35	Lowell Devils	9	Milwaukee Admirals	1	L	Sommaire du Match
4 - 2019-09-25	47	Milwaukee Admirals	2	Lowell Devils	4	L	Sommaire du Match
5 - 2019-09-26	55	Milwaukee Admirals	6	Binghampton Senators	4	W	Sommaire du Match
6 - 2019-09-27	68	Milwaukee Admirals	3	Toronto Marlies	11	L	Sommaire du Match
7 - 2019-09-28	85	Toronto Marlies	5	Milwaukee Admirals	6	W	Sommaire du Match
8 - 2019-09-29	95	Milwaukee Admirals	6	Toronto Marlies	10	L	Sommaire du Match
9 - 2019-09-30	112	Milwaukee Admirals	7	Boisbriand Armada	5	W	Sommaire du Match
10 - 2019-10-01	119	Brampton Battalion	8	Milwaukee Admirals	4	L	Sommaire du Match
12 - 2019-10-03	136	Boisbriand Armada	6	Milwaukee Admirals	8	W	Sommaire du Match
15 - 2019-10-06	159	Milwaukee Admirals	5	Manitoba Moose	8	L	Sommaire du Match
16 - 2019-10-07	168	Binghampton Senators	5	Milwaukee Admirals	6	W	Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
18 - 2019-10-09	191	Milwaukee Admirals	8	Boisbriand Armada	5	W	Sommaire du Match
19 - 2019-10-10	197	Lowell Devils	6	Milwaukee Admirals	2	L	Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	24	10
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$	1,050,300$	1,050,300$	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