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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	48	63	0
2	Troy Terry (R)	X		X		100.00	57	40	97	77	65	67	74	73	31	69	62	55	63	46	46	67	49	62	0
3	Alexander Volkov		X	X		100.00	73	71	77	64	71	85	91	62	50	57	60	66	57	55	55	64	72	62	0
4	Jordan Szwarz	X	X	X		100.00	73	72	76	68	72	78	82	63	79	57	63	65	60	50	50	65	65	62	0
5	Matt Luff (R)			X		100.00	65	62	91	64	72	59	84	60	31	59	75	55	25	47	47	67	63	60	0
6	Frederick Gaudreau	X				100.00	65	41	98	74	65	53	82	61	68	52	57	59	25	58	58	60	61	59	0
7	William Carrier		X			100.00	84	78	99	76	78	59	63	45	50	47	50	68	42	56	57	54	58	57	0
8	Axel Jonsson-Fjallby (R)		X			100.00	77	68	99	67	68	51	52	49	50	42	51	62	48	44	44	56	39	53	0
9	Drake Rymsha (R)	X				100.00	67	68	63	66	68	60	64	48	60	46	45	57	43	44	44	51	73	52	0
10	Richard Clune		X	X		100.00	72	72	72	65	72	51	53	45	50	38	46	58	44	44	44	51	30	50	0
11	Brennan Menell				X	100.00	73	66	90	64	66	80	87	57	25	58	40	64	38	54	54	58	63	61	0
12	Chris Bigras				X	100.00	74	71	80	69	71	66	70	54	25	49	41	65	39	57	57	55	43	60	0
13	Logan Day (R)				X	100.00	80	75	92	68	75	63	66	55	25	52	43	65	41	44	44	57	70	60	0
14	Sebastian AhoD				X	100.00	68	62	83	69	62	75	80	58	25	55	46	60	44	44	44	58	65	59	0
15	Stefan Elliott (R)				X	100.00	78	71	93	62	71	64	67	52	25	47	43	63	41	44	44	55	65	58	0
16	Jordan Gross (R)				X	100.00	73	68	85	66	68	64	67	52	25	47	42	61	40	44	44	55	56	57	0
17	Hubert Labrie				X	100.00	68	66	72	62	66	73	81	46	25	37	39	58	37	49	49	50	59	56	0
18	Bobby Sanguinetti (R)				X	100.00	78	73	88	61	73	54	57	43	25	31	40	61	38	44	44	50	18	54	0
Rayé
1	Tanner MacMaster	X				100.00	73	68	84	65	68	66	70	51	64	52	46	60	44	44	44	55	20	54	0
2	Tyler Wong		X			100.00	69	61	88	62	61	73	80	49	50	46	46	58	44	44	44	54	20	53	0
3	Joonas Lyytinen				X	100.00	68	58	90	63	58	52	54	46	25	37	39	57	37	46	46	49	20	52	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	72	66	86	67	69	65	71	54	42	50	49	61	43	48	48	57	50	57

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

#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Anton Forsberg	100.00	63	63	79	78	65	65	55	65	61	60	30	48	48	62	63	62	0
Rayé
1	Eamon McAdam	100.00	51	58	73	80	49	53	52	57	52	52	30	44	44	53	20	54	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	57	61	76	79	57	59	54	61	57	56	30	46	46	58	42	58

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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Priority	Type	Description
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 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	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	GA	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Jordan Szwarz	Milwaukee Admirals (WIN)	C/LW/RW	75	59	66	125	-2	152	90	149	145	359	101	208	16.43%	55	1721	22.96	12	27	39	44	158	0	2	2	3	72	7	4	56.31%	515	71	32	0	6	1.45	2	5	5	3	9	8	12	1
2	Matt Luff	Milwaukee Admirals (WIN)	RW	69	48	44	92	-7	35	25	86	84	299	98	184	16.05%	35	1333	19.33	9	17	26	30	109	0	0	0	0	1	3	2	32.14%	56	62	20	1	2	1.38	0	1	1	2	2	5	4	5
3	Alexander Volkov	Milwaukee Admirals (WIN)	LW/RW	60	38	51	89	-1	112	50	110	85	293	80	163	12.97%	44	1370	22.84	12	14	26	33	132	1	1	2	3	33	4	2	31.25%	112	72	30	0	5	1.30	2	3	4	1	5	4	2	2
4	Frederick Gaudreau	Milwaukee Admirals (WIN)	C	80	37	44	81	-11	5	5	61	141	274	67	157	13.50%	46	1354	16.93	4	10	14	15	54	0	0	0	3	18	5	1	55.26%	818	62	26	0	2	1.20	1	2	0	0	1	4	1	5
5	Troy Terry	Milwaukee Admirals (WIN)	C/RW	33	27	37	64	0	0	0	34	53	162	63	94	16.67%	19	814	24.69	5	13	18	24	77	2	0	2	2	39	3	0	30.97%	381	47	11	0	3	1.57	0	1	0	0	0	8	3	0
6	Mike Sgarbossa	Jets	C	51	27	35	62	-9	69	25	99	107	174	58	134	15.52%	37	1036	20.32	9	9	18	22	81	1	0	1	1	16	3	3	58.47%	691	39	29	0	1	1.20	1	4	3	0	2	1	7	3
7	Logan Day	Milwaukee Admirals (WIN)	D	81	6	51	57	-20	62	50	111	118	150	65	57	4.00%	113	1881	23.23	2	15	17	13	149	0	1	1	5	102	1	0	100.00%	2	26	73	0	0	0.61	0	0	5	3	2	0	0	4
8	Sebastian AhoD	Milwaukee Admirals (WIN)	D	73	7	43	50	7	54	30	74	115	137	63	59	5.11%	80	1641	22.49	3	9	12	13	121	0	2	2	3	82	0	0	0.00%	1	22	57	0	0	0.61	0	0	2	0	4	0	0	1
9	Brennan Menell	Milwaukee Admirals (WIN)	D	46	8	34	42	-14	121	55	50	65	117	52	62	6.84%	99	1224	26.61	7	8	15	20	106	1	1	2	3	74	1	0	0.00%	0	17	49	0	0	0.69	0	0	2	2	7	0	1	2
10	Chris Bigras	Milwaukee Admirals (WIN)	D	59	3	37	40	-10	78	70	71	97	103	44	36	2.91%	88	1378	23.36	2	9	11	13	133	0	1	1	1	73	0	0	100.00%	1	14	46	0	0	0.58	0	0	5	5	4	0	1	1
11	William Carrier	Milwaukee Admirals (WIN)	LW	58	15	18	33	-21	42	40	85	83	107	33	78	14.02%	33	1028	17.74	4	8	12	15	68	0	0	0	0	18	1	0	46.00%	50	33	23	0	0	0.64	0	0	3	2	3	2	2	3
12	Janne Kuokkanen	Milwaukee Admirals (WIN)	C/LW/RW	24	14	14	28	-7	16	10	53	63	112	35	61	12.50%	19	619	25.80	6	5	11	19	48	1	0	1	3	24	0	1	55.99%	568	28	16	0	1	0.90	1	5	0	0	2	1	1	0
13	Stefan Elliott	Milwaukee Admirals (WIN)	D	81	3	20	23	-20	24	20	67	80	64	31	29	4.69%	83	1329	16.41	2	1	3	3	39	0	0	0	1	44	0	0	0.00%	5	6	45	0	0	0.35	0	0	1	1	2	0	2	1
14	Axel Jonsson-Fjallby	Milwaukee Admirals (WIN)	LW	66	8	15	23	-14	50	40	71	73	80	20	64	10.00%	28	992	15.04	0	1	1	1	24	1	0	1	2	29	1	0	41.38%	58	19	22	1	0	0.46	1	2	2	3	3	0	0	1
15	Drake Rymsha	Milwaukee Admirals (WIN)	C	81	8	13	21	-20	65	35	93	85	81	25	55	9.88%	20	1019	12.59	0	0	0	0	10	0	0	0	1	56	2	1	43.40%	447	15	19	0	0	0.41	0	0	2	0	4	1	1	0
16	Jordan Gross	Milwaukee Admirals (WIN)	D	69	3	15	18	-7	30	20	45	70	61	21	19	4.92%	45	1119	16.22	3	1	4	4	40	0	0	0	0	19	1	0	60.00%	5	3	37	0	0	0.32	0	0	3	0	1	0	0	1
17	Victor Olofsson	Jets	LW/RW	9	7	8	15	-5	0	0	10	12	54	13	34	12.96%	4	222	24.68	1	4	5	5	17	0	0	0	0	15	0	0	42.86%	7	10	5	0	1	1.35	1	1	0	0	0	0	0	1
18	Hubert Labrie	Milwaukee Admirals (WIN)	D	81	1	10	11	-9	42	20	71	77	28	24	19	3.57%	52	1031	12.73	1	0	1	2	21	0	0	0	0	31	0	0	50.00%	8	4	36	0	0	0.21	0	0	0	2	2	0	0	1
19	Richard Clune	Milwaukee Admirals (WIN)	LW/RW	8	2	0	2	-2	7	5	14	13	17	4	9	11.76%	2	117	14.64	1	0	1	1	4	0	0	0	0	1	0	0	66.67%	6	4	2	0	0	0.34	0	0	0	0	1	0	0	0
20	Filip Chytil	Jets	C/LW/RW	1	1	0	1	-4	0	0	0	3	2	0	4	50.00%	2	26	26.87	1	0	1	1	1	0	0	0	0	3	0	0	42.11%	19	0	1	0	0	0.74	0	0	0	0	0	0	0	0
21	Brett Ritchie	Jets	RW	4	1	0	1	-1	0	0	5	8	12	2	4	8.33%	3	99	24.79	0	0	0	6	8	0	0	0	0	2	0	0	9.09%	11	5	4	0	0	0.20	0	3	0	0	0	0	0	0
22	Bobby Sanguinetti	Milwaukee Admirals (WIN)	D	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	6	6.12	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1110	323	555	878	-177	964	590	1359	1577	2686	899	1530	12.03%	907	21368	19.25	84	151	235	284	1411	7	8	15	31	764	32	14	50.57%	3761	559	583	2	21	0.82	9	27	38	24	54	34	37	32

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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.
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)	63	31	22	10	0.903	3.48	3813	2	1	221	2277	1266	1	0	0.500	24	63	0	5	2	4
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			63	31	22	10	0.903	3.48	3813	2	1	221	2277	1266	1	0	0.500	24	63	0	5	2	4

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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	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Link
Alexander Volkov	Milwaukee Admirals (WIN)	LW/RW	20	1997-08-02	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Anton Forsberg	Milwaukee Admirals (WIN)	G	25	1992-11-26	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	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	Pro & Farm	860,000$	0$	0$	No	860,000$	860,000$	Lien
Bobby Sanguinetti	Milwaukee Admirals (WIN)	D	30	1988-02-29	Yes	190 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	2,900,000$	0$	0$	No			Lien
Brennan Menell	Milwaukee Admirals (WIN)	D	21	1997-05-24	No	183 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	793,000$	0$	0$	No	793,000$		Lien
Chris Bigras	Milwaukee Admirals (WIN)	D	23	1995-02-22	No	190 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$		Lien
Drake Rymsha	Milwaukee Admirals (WIN)	C	19	1998-08-05	Yes	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	733,333$	0$	0$	No	733,333$	733,333$	Lien
Eamon McAdam	Milwaukee Admirals (WIN)	G	23	1994-09-23	No	199 Lbs	6 ft3	No	No	No	0	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	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	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	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Joonas Lyytinen	Milwaukee Admirals (WIN)	D	23	1995-04-04	No	154 Lbs	6 ft0	No	No	No	0	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	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Jordan Szwarz	Milwaukee Admirals (WIN)	C/LW/RW	27	1991-05-13	No	200 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No			Lien
Logan Day	Milwaukee Admirals (WIN)	D	23	1994-09-19	Yes	209 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	575,000$	0$	0$	No			Lien
Matt Luff	Milwaukee Admirals (WIN)	RW	21	1997-05-04	Yes	188 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	676,666$	0$	0$	No	676,666$		Lien
Richard Clune	Milwaukee Admirals (WIN)	LW/RW	31	1987-04-25	No	207 Lbs	5 ft10	No	No	No	1	Pro & Farm	2,900,000$	0$	0$	No			Lien
Sebastian AhoD	Milwaukee Admirals (WIN)	D	22	1996-02-17	No	170 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Stefan Elliott	Milwaukee Admirals (WIN)	D	27	1991-01-29	Yes	190 Lbs	6 ft1	Yes	No	No	1	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	Pro & Farm		0$	0$	No			Lien
Troy Terry	Milwaukee Admirals (WIN)	C/RW	20	1997-09-10	Yes	174 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$		Lien
Tyler Wong	Milwaukee Admirals (WIN)	LW	22	1996-02-28	No	172 Lbs	5 ft9	No	No	No	0	Pro & Farm		0$	0$	No			Lien
William Carrier	Milwaukee Admirals (WIN)	LW	23	1994-12-20	No	212 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	725,000$	0$	0$	No			Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	23.30	188 Lbs	6 ft0	1.35	814,333$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Alexander Volkov	40	1	2	2
2	William Carrier	Troy Terry	Matt Luff	30	1	2	2
3	Axel Jonsson-Fjallby	Frederick Gaudreau	Richard Clune	20	1	2	2
4		Drake Rymsha		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brennan Menell	Chris Bigras	40	1	2	2
2	Logan Day	Sebastian AhoD	30	1	2	2
3	Stefan Elliott	Jordan Gross	20	1	2	2
4	Hubert Labrie	Brennan Menell	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	William Carrier	Troy Terry	Matt Luff	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brennan Menell	Chris Bigras	60	1	2	2
2	Logan Day	Sebastian AhoD	40	1	2	2

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

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brennan Menell	Chris Bigras	60	1	2	2
2	Logan Day	Sebastian AhoD	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	Brennan Menell	Chris Bigras	60	1	2	2
2		40	1	2	2	Logan Day	Sebastian AhoD	40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Brennan Menell	Chris Bigras	60	1	2	2
2	Logan Day	Sebastian AhoD	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Alexander Volkov	Brennan Menell	Chris Bigras

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Alexander Volkov	Brennan Menell	Chris Bigras

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Frederick Gaudreau, Axel Jonsson-Fjallby, Drake Rymsha	Frederick Gaudreau, Axel Jonsson-Fjallby	Drake Rymsha

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Stefan Elliott, Jordan Gross, Hubert Labrie	Stefan Elliott	Jordan Gross, Hubert Labrie

Tirs de Pénalité
, , Alexander Volkov, Troy Terry, Matt Luff

Gardien
#1 : Anton Forsberg, #2 :

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

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

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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	4	1	2	0	0	0	0	1	9	14	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	6	4	2	2	0	1	0	0	0	0	1	3	10	-7	3	0.375	9	16	25	0	0	85	144	135	14	115	848	994	1023	59	133	62	38	96	13	5	38.46%	4	2	50.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
2	Boisbriand Armada	4	2	2	0	0	0	0	0	20	14	6	2	1	1	0	0	0	0	0	12	8	4	2	1	1	0	0	0	0	0	8	6	2	4	0.500	20	35	55	0	0	85	144	135	14	136	848	994	1023	59	162	64	22	72	12	3	25.00%	6	3	50.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
3	Brampton Battalion	3	1	1	0	0	1	0	0	17	19	-2	2	0	1	0	0	1	0	0	6	10	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	11	9	2	3	0.500	17	28	45	0	0	85	144	135	14	106	848	994	1023	59	117	38	63	45	8	3	37.50%	9	1	88.89%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
4	Bridgeport Sound Tigers	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	8	12	20	0	0	85	144	135	14	50	848	994	1023	59	61	19	19	47	7	2	28.57%	2	2	0.00%	1	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
5	Calgary Hitman	3	1	0	0	1	0	1	0	24	17	7	2	0	0	0	1	0	1	0	14	12	2	1	1	0	0	0	0	0	0	10	5	5	6	1.000	24	36	60	0	0	85	144	135	14	143	848	994	1023	59	105	33	29	57	8	5	62.50%	7	3	57.14%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
6	Chicago Wolves	3	1	2	0	0	0	0	0	20	20	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	2	0	2	0	0	0	0	0	14	17	-3	2	0.333	20	35	55	0	0	85	144	135	14	143	848	994	1023	59	125	33	22	64	11	6	54.55%	6	4	33.33%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
7	Chicoutimi Sagueneens	2	0	0	0	0	1	0	1	5	7	-2	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	2	0.500	5	9	14	0	0	85	144	135	14	75	848	994	1023	59	75	25	18	47	9	2	22.22%	4	1	75.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
8	Drummondville Voltigeurs	3	2	0	0	0	1	0	0	14	11	3	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	5	0.833	14	26	40	0	0	85	144	135	14	114	848	994	1023	59	96	35	21	84	7	2	28.57%	8	2	75.00%	1	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
9	Grand Rapids Griffins	2	1	0	0	1	0	0	0	13	11	2	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	8	7	1	4	1.000	13	19	32	0	0	85	144	135	14	61	848	994	1023	59	85	34	4	30	6	3	50.00%	2	0	100.00%	1	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
10	Hartford Wolf Pack	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	0.500	7	13	20	0	0	85	144	135	14	67	848	994	1023	59	86	29	7	40	2	1	50.00%	1	0	100.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
11	Hershey Bears	2	2	0	0	0	0	0	0	16	9	7	1	1	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	4	1.000	16	27	43	0	0	85	144	135	14	105	848	994	1023	59	63	19	45	43	6	3	50.00%	5	1	80.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
12	Lake Erie Monsters	4	0	3	0	0	0	0	1	22	30	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	10	12	-2	3	0	2	0	0	0	0	1	12	18	-6	1	0.125	22	33	55	0	0	85	144	135	14	138	848	994	1023	59	171	49	93	66	10	5	50.00%	10	4	60.00%	1	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
13	Las Vegas Wranglers	3	2	1	0	0	0	0	0	14	9	5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	2	0	0	0	0	0	0	11	4	7	4	0.667	14	23	37	0	0	85	144	135	14	126	848	994	1023	59	96	27	51	57	14	8	57.14%	8	2	75.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
14	Laval Rockets	2	1	1	0	0	0	0	0	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	7	13	20	0	0	85	144	135	14	51	848	994	1023	59	79	26	39	32	2	1	50.00%	7	3	57.14%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
15	London Knights	3	2	0	0	0	1	0	0	19	11	8	2	2	0	0	0	0	0	0	16	7	9	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	5	0.833	19	31	50	0	0	85	144	135	14	136	848	994	1023	59	104	37	83	67	7	2	28.57%	4	1	75.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
16	Lowell Devils	4	1	0	0	1	0	1	1	15	12	3	2	1	0	0	0	0	1	0	7	4	3	2	0	0	0	1	0	0	1	8	8	0	7	0.875	15	23	38	0	0	85	144	135	14	95	848	994	1023	59	121	45	22	85	12	5	41.67%	6	1	83.33%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
17	Manitoba Moose	2	1	0	0	0	0	0	1	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.750	9	15	24	0	0	85	144	135	14	67	848	994	1023	59	71	29	24	28	8	3	37.50%	2	0	100.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
18	Peoria Riverman	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	6	1	2	0.500	8	13	21	0	0	85	144	135	14	52	848	994	1023	59	89	22	4	22	2	2	100.00%	2	1	50.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
19	Philadelphia Phantoms	2	0	1	0	0	0	0	1	8	10	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	6	7	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0.250	8	13	21	0	0	85	144	135	14	76	848	994	1023	59	87	29	17	40	4	1	25.00%	6	0	100.00%	1	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
20	Portland Pirates	3	2	1	0	0	0	0	0	18	12	6	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	2	1	1	0	0	0	0	0	11	8	3	4	0.667	18	25	43	0	0	85	144	135	14	105	848	994	1023	59	99	37	58	55	11	5	45.45%	10	2	80.00%	2	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
21	Quebec Rempart	5	2	2	0	1	0	0	0	18	20	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	9	15	-6	2	1	0	0	1	0	0	0	9	5	4	6	0.600	18	32	50	0	0	85	144	135	14	200	848	994	1023	59	172	49	91	92	11	5	45.45%	13	2	84.62%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
22	Rimouski Oceanic	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	4	8	12	0	1	85	144	135	14	25	848	994	1023	59	36	11	2	42	4	2	50.00%	1	0	100.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
23	Rochester Americans	3	1	2	0	0	0	0	0	15	18	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0	2	0	0	0	0	0	10	16	-6	2	0.333	15	23	38	0	0	85	144	135	14	114	848	994	1023	59	139	48	107	49	10	4	40.00%	11	6	45.45%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
24	Seattle Thunderbirds	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	4	6	10	0	0	85	144	135	14	96	848	994	1023	59	72	30	11	41	6	1	16.67%	3	1	66.67%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
25	Sherbrooke Phoenix	3	0	3	0	0	0	0	0	12	20	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	5	12	-7	0	0.000	12	21	33	0	0	85	144	135	14	100	848	994	1023	59	125	27	4	66	5	4	80.00%	2	1	50.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
26	Texas Stars	2	1	1	0	0	0	0	0	10	10	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	0.500	10	16	26	0	0	85	144	135	14	90	848	994	1023	59	74	20	11	30	7	6	85.71%	3	2	33.33%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
27	Toronto Marlies	5	1	2	0	1	1	0	0	12	18	-6	3	1	0	0	1	1	0	0	9	7	2	2	0	2	0	0	0	0	0	3	11	-8	5	0.500	12	20	32	0	0	85	144	135	14	159	848	994	1023	59	161	48	80	99	14	3	21.43%	10	5	50.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
	Total	82	31	32	0	5	6	2	6	371	364	7	41	19	13	0	3	3	2	1	183	163	20	41	12	19	0	2	3	0	5	188	201	-13	88	0.537	371	612	983	0	1	85	144	135	14	2894	848	994	1023	59	2997	987	1020	1575	227	95	41.85%	162	51	68.52%	7	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
29	Victoriaville Tigres	3	1	2	0	0	0	0	0	18	16	2	2	0	2	0	0	0	0	0	5	9	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	13	7	6	2	0.333	18	33	51	0	0	85	144	135	14	104	848	994	1023	59	112	37	9	49	7	2	28.57%	2	0	100.00%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
30	Worcester Sharks	2	0	1	0	0	1	0	0	5	13	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	1	8	-7	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	0.250	5	8	13	0	0	85	144	135	14	45	848	994	1023	59	81	25	26	30	4	1	25.00%	8	1	87.50%	0	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
	_Since Last GM Reset	82	31	32	0	5	6	2	6	371	364	7	41	19	13	0	3	3	2	1	183	163	20	41	12	19	0	2	3	0	5	188	201	-13	88	0.537	371	612	983	0	1	85	144	135	14	2894	848	994	1023	59	2997	987	1020	1575	227	95	41.85%	162	51	68.52%	7	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
	_Vs Conference	50	17	20	0	4	4	2	3	229	229	0	26	10	10	0	2	2	2	0	118	108	10	24	7	10	0	2	2	0	3	111	121	-10	53	0.530	229	380	609	0	0	85	144	135	14	1786	848	994	1023	59	1814	599	713	984	138	56	40.58%	100	33	67.00%	2	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816

			Total Pour les Joueurs
Matchs Joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs Pour	Tirs Contre	Tirs Bloqués	Minutes de Pénalité	Mises en Échec	Buts en Filet Désert	Blanchissage
82	88	W2	371	612	983	2894	2997	987	1020	1575	0	1

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	31	32	5	6	2	6	371	364

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	19	13	3	3	2	1	183	163

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	12	19	2	3	0	5	188	201

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	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
227	95	41.85%	162	51	68.52%	7

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
848	994	1023	59	85	144	135	14

Mises en Jeu
Gagnées en Zone Offensive	Total en Zone Offensive	% Gagnées en Zone Offensive	Gagnées en Zone Défensive	Total en Zone Défensive	% Gagnées en Zone Défensive	Gagnées en Zone Neutre	Total en Zone Neutre	% Gagnées en Zone Neutre
775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%

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
1629	861	1738	781	1617	816

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
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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
2 - 2019-10-05	10	Quebec Rempart	3	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du Match
4 - 2019-10-07	29	Milwaukee Admirals	2	Lake Erie Monsters	3	L	X	X	Sommaire du Match
5 - 2019-10-08	42	Binghampton Senators	2	Milwaukee Admirals	1	L			Sommaire du Match
7 - 2019-10-10	60	Lowell Devils	1	Milwaukee Admirals	2	W	X	X	Sommaire du Match
8 - 2019-10-11	71	Milwaukee Admirals	1	Binghampton Senators	2	L	X	X	Sommaire du Match
9 - 2019-10-12	82	Milwaukee Admirals	5	Las Vegas Wranglers	3	W			Sommaire du Match
11 - 2019-10-14	99	Toronto Marlies	1	Milwaukee Admirals	3	W			Sommaire du Match
13 - 2019-10-16	115	Milwaukee Admirals	7	Boisbriand Armada	3	W			Sommaire du Match
15 - 2019-10-18	131	Boisbriand Armada	5	Milwaukee Admirals	4	L			Sommaire du Match
16 - 2019-10-19	150	Brampton Battalion	5	Milwaukee Admirals	2	L			Sommaire du Match
18 - 2019-10-21	166	Milwaukee Admirals	2	Lowell Devils	3	L	X	X	Sommaire du Match
20 - 2019-10-23	182	Victoriaville Tigres	4	Milwaukee Admirals	1	L			Sommaire du Match
21 - 2019-10-24	193	Milwaukee Admirals	3	Quebec Rempart	2	W	X		Sommaire du Match
23 - 2019-10-26	210	Milwaukee Admirals	1	Toronto Marlies	2	L			Sommaire du Match
24 - 2019-10-27	219	Milwaukee Admirals	5	Lake Erie Monsters	8	L			Sommaire du Match
26 - 2019-10-29	231	Calgary Hitman	5	Milwaukee Admirals	6	W	X	X	Sommaire du Match
28 - 2019-10-31	250	Rimouski Oceanic	0	Milwaukee Admirals	2	W			Sommaire du Match
29 - 2019-11-01	265	Milwaukee Admirals	8	Grand Rapids Griffins	7	W			Sommaire du Match
31 - 2019-11-03	278	Brampton Battalion	5	Milwaukee Admirals	4	L	X		Sommaire du Match
33 - 2019-11-05	300	Milwaukee Admirals	2	Philadelphia Phantoms	3	L			Sommaire du Match
34 - 2019-11-06	316	Peoria Riverman	2	Milwaukee Admirals	1	L			Sommaire du Match
37 - 2019-11-09	337	Milwaukee Admirals	6	Lowell Devils	5	W	X		Sommaire du Match
38 - 2019-11-10	347	Victoriaville Tigres	5	Milwaukee Admirals	4	L			Sommaire du Match
40 - 2019-11-12	365	Milwaukee Admirals	5	Hartford Wolf Pack	1	W			Sommaire du Match
41 - 2019-11-13	376	Las Vegas Wranglers	5	Milwaukee Admirals	3	L			Sommaire du Match
43 - 2019-11-15	396	Texas Stars	3	Milwaukee Admirals	5	W			Sommaire du Match
45 - 2019-11-17	414	Milwaukee Admirals	4	Worcester Sharks	5	L	X		Sommaire du Match
46 - 2019-11-18	425	Milwaukee Admirals	1	Boisbriand Armada	3	L			Sommaire du Match
47 - 2019-11-19	435	Rochester Americans	2	Milwaukee Admirals	5	W			Sommaire du Match
49 - 2019-11-21	456	Bridgeport Sound Tigers	5	Milwaukee Admirals	6	W			Sommaire du Match
50 - 2019-11-22	470	Milwaukee Admirals	2	Toronto Marlies	9	L			Sommaire du Match
52 - 2019-11-24	484	Toronto Marlies	4	Milwaukee Admirals	5	W	X		Sommaire du Match
53 - 2019-11-25	497	Milwaukee Admirals	4	Rochester Americans	6	L			Sommaire du Match
55 - 2019-11-27	515	Hershey Bears	6	Milwaukee Admirals	9	W			Sommaire du Match
57 - 2019-11-29	533	Milwaukee Admirals	6	Rochester Americans	10	L			Sommaire du Match
58 - 2019-11-30	545	Lake Erie Monsters	12	Milwaukee Admirals	10	L			Sommaire du Match
60 - 2019-12-02	562	Milwaukee Admirals	1	Seattle Thunderbirds	3	L			Sommaire du Match
61 - 2019-12-03	575	Chicago Wolves	3	Milwaukee Admirals	6	W			Sommaire du Match
63 - 2019-12-05	593	Milwaukee Admirals	13	Victoriaville Tigres	7	W			Sommaire du Match
64 - 2019-12-06	606	Philadelphia Phantoms	7	Milwaukee Admirals	6	L	X	X	Sommaire du Match
66 - 2019-12-08	618	Milwaukee Admirals	5	Texas Stars	7	L			Sommaire du Match
68 - 2019-12-10	637	Milwaukee Admirals	11	Brampton Battalion	9	W			Sommaire du Match
69 - 2019-12-11	643	Calgary Hitman	7	Milwaukee Admirals	8	W	X		Sommaire du Match
71 - 2019-12-13	663	Boisbriand Armada	3	Milwaukee Admirals	8	W			Sommaire du Match
73 - 2019-12-15	683	Milwaukee Admirals	4	Sherbrooke Phoenix	7	L			Sommaire du Match
74 - 2019-12-16	694	Seattle Thunderbirds	2	Milwaukee Admirals	3	W			Sommaire du Match
75 - 2019-12-17	708	Milwaukee Admirals	4	Chicago Wolves	6	L			Sommaire du Match
76 - 2019-12-18	720	Milwaukee Admirals	6	Quebec Rempart	3	W			Sommaire du Match
78 - 2019-12-20	736	Chicoutimi Sagueneens	2	Milwaukee Admirals	1	L	X		Sommaire du Match
80 - 2019-12-22	753	Milwaukee Admirals	3	London Knights	4	L	X		Sommaire du Match
81 - 2019-12-23	767	Hartford Wolf Pack	5	Milwaukee Admirals	2	L			Sommaire du Match
83 - 2019-12-25	784	Lowell Devils	3	Milwaukee Admirals	5	W			Sommaire du Match
84 - 2019-12-26	798	Milwaukee Admirals	5	Lake Erie Monsters	7	L			Sommaire du Match
86 - 2019-12-28	814	Quebec Rempart	8	Milwaukee Admirals	2	L			Sommaire du Match
88 - 2019-12-30	830	Milwaukee Admirals	3	Laval Rockets	4	L			Sommaire du Match
89 - 2019-12-31	845	Toronto Marlies	2	Milwaukee Admirals	1	L	X		Sommaire du Match
90 - 2020-01-01	857	Milwaukee Admirals	2	Bridgeport Sound Tigers	4	L			Sommaire du Match
92 - 2020-01-03	872	Milwaukee Admirals	2	Manitoba Moose	3	L	X	X	Sommaire du Match
94 - 2020-01-05	885	Grand Rapids Griffins	4	Milwaukee Admirals	5	W	X		Sommaire du Match
96 - 2020-01-07	905	Binghampton Senators	2	Milwaukee Admirals	5	W			Sommaire du Match
97 - 2020-01-08	922	Milwaukee Admirals	2	Rimouski Oceanic	4	L			Sommaire du Match
98 - 2020-01-09	933	Drummondville Voltigeurs	3	Milwaukee Admirals	5	W			Sommaire du Match
99 - 2020-01-10	945	Milwaukee Admirals	2	Binghampton Senators	8	L			Sommaire du Match
101 - 2020-01-12	964	Sherbrooke Phoenix	8	Milwaukee Admirals	7	L			Sommaire du Match
103 - 2020-01-14	979	Milwaukee Admirals	5	Drummondville Voltigeurs	6	L	X		Sommaire du Match
104 - 2020-01-15	991	Milwaukee Admirals	10	Chicago Wolves	11	L			Sommaire du Match
106 - 2020-01-17	1005	Worcester Sharks	8	Milwaukee Admirals	1	L			Sommaire du Match
109 - 2020-01-20	1024	Milwaukee Admirals	4	Chicoutimi Sagueneens	5	L	X	X	Sommaire du Match
110 - 2020-01-21	1037	London Knights	5	Milwaukee Admirals	7	W			Sommaire du Match
112 - 2020-01-23	1056	London Knights	2	Milwaukee Admirals	9	W			Sommaire du Match
114 - 2020-01-25	1077	Milwaukee Admirals	10	Calgary Hitman	5	W			Sommaire du Match
115 - 2020-01-26	1087	Manitoba Moose	3	Milwaukee Admirals	7	W			Sommaire du Match
118 - 2020-01-29	1110	Milwaukee Admirals	7	Peoria Riverman	6	W			Sommaire du Match
119 - 2020-01-30	1120	Quebec Rempart	4	Milwaukee Admirals	3	L			Sommaire du Match
122 - 2020-02-02	1142	Laval Rockets	1	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du Match
125 - 2020-02-05	1171	Milwaukee Admirals	8	Portland Pirates	1	W			Sommaire du Match
126 - 2020-02-06	1177	Portland Pirates	4	Milwaukee Admirals	7	W			Sommaire du Match
127 - 2020-02-07	1180	Milwaukee Admirals	7	Hershey Bears	3	W			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
129 - 2020-02-09	1201	Milwaukee Admirals	3	Portland Pirates	7	L			Sommaire du Match
130 - 2020-02-10	1205	Milwaukee Admirals	1	Sherbrooke Phoenix	5	L			Sommaire du Match
131 - 2020-02-11	1212	Drummondville Voltigeurs	2	Milwaukee Admirals	4	W			Sommaire du Match
132 - 2020-02-12	1222	Milwaukee Admirals	6	Las Vegas Wranglers	1	W			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	79,840	39,939
Assistance PCT	97.37%	97.41%

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	2921 - 97.38%	84,151$	3,450,172$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,332,581$	1,872,967$	1,872,967$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	1,332,581$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	14,425$	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
2019	82	31	32	0	5	6	2	6	371	364	7	41	19	13	0	3	3	2	1	183	163	20	41	12	19	0	2	3	0	5	188	201	-13	88	371	612	983	0	1	85	144	135	14	2894	848	994	1023	59	2997	987	1020	1575	227	95	41.85%	162	51	68.52%	7	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816
Total Saison Régulière	82	31	32	0	5	6	2	6	371	364	7	41	19	13	0	3	3	2	1	183	163	20	41	12	19	0	2	3	0	5	188	201	-13	88	371	612	983	0	1	85	144	135	14	2894	848	994	1023	59	2997	987	1020	1575	227	95	41.85%	162	51	68.52%	7	775	1675	46.27%	755	1687	44.75%	641	1433	44.73%	1629	861	1738	781	1617	816