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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	Chris Thorburn		X	X		100.00	65	66	73	67	84	55	72	48	56	44	52	61	48	62	53	0	53	57	0
2	Chris Terry		X	X		100.00	57	35	88	73	65	61	64	52	47	44	60	59	52	41	38	0	61	56	0
3	Jason Akeson			X		100.00	45	35	80	73	60	50	34	36	49	39	33	60	44	40	37	0	61	48	0
4	Austin Czarnik (R)	X				100.00	45	45	45	45	44	45	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	58	45	0
5	Peter Mueller			X		100.00	32	52	67	56	71	33	58	33	35	33	33	61	47	49	40	0	23	45	0
6	Alexander Guptill (R)		X			100.00	43	43	43	43	54	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	61	44	0
7	Travis Ewanyk (R)	X	X			100.00	43	43	43	43	54	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	66	44	0
8	Ben Maxwell	X				100.00	32	88	32	49	67	33	42	33	35	33	33	47	47	42	39	0	64	42	0
9	David Pope (R)		X			100.00	40	40	40	40	61	40	40	40	40	40	40	40	40	32	30	0	61	42	0
10	James Wright	X				100.00	45	65	54	42	70	33	52	33	35	33	33	42	47	44	38	0	61	41	0
11	Martin Reway (R)	X	X			100.00	40	40	40	40	42	40	40	40	40	40	40	40	40	32	30	0	61	41	0
12	Jan Mursak		X	X		100.00	32	86	34	43	61	33	42	33	35	33	33	44	47	40	36	0	61	40	0
13	Maxime Macenauer	X				100.00	39	87	33	42	59	33	42	33	35	33	33	44	47	35	32	0	61	40	0
14	Jonny Brodzinski (R)	X		X		100.00	37	37	37	37	69	37	37	37	37	37	37	37	37	32	30	0	61	40	0
15	Julius Vahatalo (R)		X			100.00	37	37	37	37	67	37	37	37	37	37	37	37	37	32	30	0	61	40	0
16	Saku Maenalanen (R)		X	X		100.00	37	37	37	37	55	37	37	37	37	37	37	37	37	32	30	0	24	39	0
17	Anthony Louis (R)	X				100.00	37	37	37	37	35	37	37	37	37	37	37	37	37	32	30	0	70	38	0
18	Kristopher Foucault		X			100.00	32	90	30	33	70	33	40	33	35	33	33	33	47	35	32	0	70	38	0
19	John Moore				X	100.00	67	43	85	67	69	71	64	47	35	49	45	71	48	52	46	0	62	61	0
20	Matt Dumba				X	100.00	67	35	84	75	62	60	67	51	35	47	55	69	48	45	37	0	61	60	0
21	Oliver Kylington (R)				X	100.00	47	35	95	70	57	55	35	31	35	30	32	64	48	35	32	0	61	51	0
22	Miles Gendron (R)				X	100.00	43	43	43	43	56	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	61	44	0
23	Will Butcher (R)				X	100.00	37	37	37	37	60	37	37	37	37	37	37	37	37	32	30	0	61	40	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	43	50	52	49	61	43	46	39	39	39	40	48	44	38	34	0	58	45

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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 Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Kevin Poulin	100.00	44	45	92	74	45	44	45	46	43	62	60	44	41	0	12	50	0
2	Niko Hovinen	100.00	37	37	37	77	37	37	37	37	37	37	37	32	30	0	56	41	0
Rayé

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	41	41	65	76	41	41	41	42	40	50	49	38	36	0	34	46

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jeff Daniels	52	53	71	52	79	76	64	CAN	48	2	500,000$

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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	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	TA	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Chris Terry	Minnesota (Min)	LW/RW	40	20	37	57	6	14	0	36	70	158	0	12.66%	19	869	21.74	7	18	25	52	143	0	3	3	8	195	2	1	51.95%	77	0	1	0	1.31	2	5	0	0	0	4	4	5
2	Chris Thorburn	Minnesota (Min)	LW/RW	40	21	27	48	6	74	20	109	68	130	0	16.15%	6	821	20.55	6	12	18	27	137	2	0	2	12	173	2	3	60.19%	427	0	0	0	1.17	1	5	2	2	0	7	5	0
3	Matt Dumba	Minnesota (Min)	D	40	9	23	32	-22	46	0	73	58	97	0	9.28%	50	927	23.19	6	8	14	54	135	1	0	1	2	152	1	0	0.00%	0	0	0	0	0.69	0	0	0	0	0	1	4	2
4	John Moore	Minnesota (Min)	D	40	10	21	31	-11	47	5	62	56	98	0	10.20%	68	963	24.08	6	5	11	68	140	0	1	1	2	168	3	0	0.00%	0	0	0	0	0.64	0	0	0	0	1	0	1	0
5	Oliver Kylington	Minnesota (Min)	D	40	14	13	27	-17	6	0	17	57	84	0	16.67%	82	854	21.35	8	7	15	50	126	0	1	1	0	157	1	1	0.00%	0	0	0	0	0.63	0	0	0	0	0	2	3	1
6	Travis Ewanyk	Minnesota (Min)	C/LW	40	8	10	18	-13	45	15	40	51	56	0	14.29%	4	482	12.07	0	0	0	1	9	0	0	0	0	4	0	0	42.86%	427	0	0	0	0.75	0	0	1	0	2	0	0	0
7	Martin Reway	Minnesota (Min)	C/LW	40	4	13	17	-9	46	0	84	36	14	0	28.57%	31	577	14.44	0	0	0	0	2	0	0	0	0	4	0	0	35.85%	106	0	0	0	0.59	0	0	0	0	0	0	0	0
8	Austin Czarnik	Minnesota (Min)	C	40	4	12	16	-22	27	5	59	67	54	0	7.41%	2	620	15.51	3	6	9	20	131	0	0	0	0	2	0	0	51.31%	727	0	0	0	0.52	0	0	0	1	0	0	0	1
9	Jason Akeson	Minnesota (Min)	RW	40	7	9	16	-20	6	0	24	92	84	0	8.33%	9	730	18.26	1	4	5	22	129	1	0	1	3	96	0	0	46.67%	45	0	0	1	0.44	0	0	0	0	0	0	1	1
10	Alexander Guptill	Minnesota (Min)	LW	40	2	8	10	-23	28	0	48	13	40	0	5.00%	3	631	15.79	1	2	3	12	123	0	0	0	1	22	0	0	38.64%	44	0	0	0	0.32	0	0	0	0	0	0	0	0
11	David Pope	Minnesota (Min)	LW	40	2	8	10	-16	18	0	31	33	33	0	6.06%	4	483	12.08	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	56.00%	25	0	0	0	0.41	0	0	0	0	0	0	0	0
12	Julius Vahatalo	Minnesota (Min)	LW	40	3	4	7	-4	22	0	15	13	22	0	13.64%	1	244	6.12	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	1	0	33.33%	12	0	0	0	0.57	0	0	0	0	0	0	0	1
13	Jan Mursak	Minnesota (Min)	LW/RW	40	3	2	5	-5	12	0	22	13	16	0	18.75%	3	255	6.40	0	0	0	0	3	0	0	0	0	6	1	0	46.43%	28	0	0	0	0.39	0	0	0	0	0	0	0	0
14	Jonny Brodzinski	Minnesota (Min)	C/RW	40	2	3	5	-15	20	0	35	17	31	0	6.45%	7	466	11.66	0	0	0	1	8	0	0	0	0	0	0	1	56.00%	25	0	0	0	0.21	0	0	0	0	0	0	0	0
15	Will Butcher	Minnesota (Min)	D	40	3	2	5	-2	42	0	51	12	12	0	25.00%	33	646	16.16	0	0	0	2	32	0	0	0	0	69	0	0	0.00%	0	0	0	0	0.15	0	0	0	0	0	0	0	1
16	Ben Maxwell	Minnesota (Min)	C	40	3	1	4	-2	13	5	32	28	22	0	13.64%	2	273	6.84	0	0	0	3	20	0	0	0	0	37	1	0	45.88%	194	0	0	0	0.29	0	0	1	0	0	0	0	2
17	Miles Gendron	Minnesota (Min)	D	40	0	3	3	-20	50	0	93	20	15	0	0.00%	29	809	20.24	0	0	0	11	120	0	0	0	0	132	0	0	0.00%	0	0	0	0	0.07	0	0	0	0	0	0	0	1
18	James Wright	Minnesota (Min)	C	40	0	1	1	-1	0	0	5	6	4	0	0.00%	1	84	2.12	0	1	1	0	13	0	0	0	0	17	0	0	31.82%	44	0	0	0	0.24	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Maxime Macenauer	Minnesota (Min)	C	37	0	0	0	4	8	0	8	8	2	0	0.00%	5	160	4.34	0	0	0	1	12	0	0	0	1	90	0	0	41.25%	80	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
20	Peter Mueller	Minnesota (Min)	RW	3	0	0	0	-1	0	0	1	4	4	0	0.00%	2	35	11.86	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	1	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			760	115	197	312	-187	524	50	845	722	976	0	11.78%	361	10939	14.39	38	63	101	324	1292	4	5	9	29	1330	12	6	49.07%	2262	0	1	1	0.57	3	10	4	3	3	14	18	15

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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.
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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	Kevin Poulin	Minnesota (Min)	40	13	19	3	0.876	4.21	1994	4	0	140	1131	0	4	1	0.556	9	40	0	2	1	0
2	Niko Hovinen	Minnesota (Min)	13	1	3	1	0.894	3.45	435	0	0	25	236	0	0	0	0.667	6	0	40	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne		53	14	22	4	0.879	4.08	2429	4	0	165	1367	0	4	1	0.600	15	40	40	2	1	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.
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	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Salaire Année 5	Salaire Année 6	Link
Alexander Guptill	Minnesota (Min)	LW	23	1992-05-05	Yes	175 Lbs	6 ft3	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	840,000$	840,000$	840,000$	840,000$			Lien
Anthony Louis	Minnesota (Min)	C	20	1995-02-10	Yes	145 Lbs	5 ft6	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	525,000$	525,000$	525,000$	525,000$			Lien
Austin Czarnik	Minnesota (Min)	C	22	1992-12-12	Yes	160 Lbs	5 ft9	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	792,000$	792,000$	792,000$	792,000$			Lien
Ben Maxwell	Minnesota (Min)	C	27	1988-03-30	No	195 Lbs	6 ft1	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	670,000$	670,000$	670,000$	670,000$	670,000$	670,000$	Lien
Chris Terry	Minnesota (Min)	LW/RW	26	1989-04-07	No	195 Lbs	5 ft10	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	525,000$						Lien
Chris Thorburn	Minnesota (Min)	LW/RW	32	1983-06-03	No	235 Lbs	6 ft3	No	No	4	Sans Restriction	Pro & Farm	800,000$	800,000$	800,000$	800,000$			Lien
David Pope	Minnesota (Min)	LW	21	1994-09-27	Yes	187 Lbs	6 ft2	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	650,000$	650,000$	650,000$	650,000$			Lien
James Wright	Minnesota (Min)	C	25	1990-03-24	No	200 Lbs	6 ft4	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	600,000$					Lien
Jan Mursak	Minnesota (Min)	LW/RW	27	1988-01-20	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$						Lien
Jason Akeson	Minnesota (Min)	RW	25	1990-06-03	No	190 Lbs	5 ft10	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	715,000$						Lien
John Moore	Minnesota (Min)	D	24	1990-11-19	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$	1,000,000$			Lien
Jonny Brodzinski	Minnesota (Min)	C/RW	22	1993-06-19	Yes	202 Lbs	6 ft0	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	693,000$	693,000$	693,000$	693,000$			Lien
Julius Vahatalo	Minnesota (Min)	LW	20	1995-05-23	Yes	191 Lbs	6 ft5	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	525,000$	525,000$	525,000$	525,000$			Lien
Kevin Poulin	Minnesota (Min)	G	25	1990-04-12	No	199 Lbs	6 ft2	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$				Lien
Kristopher Foucault	Minnesota (Min)	LW	24	1990-12-12	No	202 Lbs	6 ft1	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	750,000$	750,000$	750,000$	750,000$	750,000$	Lien
Martin Reway	Minnesota (Min)	C/LW	20	1995-01-24	Yes	158 Lbs	5 ft8	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	650,000$	650,000$	650,000$	650,000$			Lien
Matt Dumba	Minnesota (Min)	D	21	1994-07-25	No	193 Lbs	6 ft0	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	925,000$					Lien
Maxime Macenauer	Minnesota (Min)	C	26	1989-01-04	No	188 Lbs	5 ft11	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Miles Gendron	Minnesota (Min)	D	19	1996-06-28	Yes	181 Lbs	6 ft1	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$			Lien
Niko Hovinen	Minnesota (Min)	G	27	1988-03-16	No	200 Lbs	6 ft7	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	525,000$	525,000$	525,000$				Lien
Oliver Kylington	Minnesota (Min)	D	18	1997-05-19	Yes	183 Lbs	6 ft0	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	743,000$	743,000$	743,000$	743,000$			Lien
Peter Mueller	Minnesota (Min)	RW	27	1988-04-14	No	204 Lbs	6 ft2	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$						Lien
Saku Maenalanen	Minnesota (Min)	LW/RW	21	1994-05-29	Yes	176 Lbs	6 ft3	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	525,000$	525,000$	525,000$	525,000$			Lien
Travis Ewanyk	Minnesota (Min)	C/LW	22	1993-03-29	Yes	176 Lbs	6 ft1	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	750,000$	750,000$	750,000$			Lien
Will Butcher	Minnesota (Min)	D	20	1995-01-06	Yes	191 Lbs	5 ft9	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	525,000$	525,000$	525,000$	525,000$			Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
25	23.36	189 Lbs	6 ft1	3.52	671,120$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Chris Thorburn		Chris Terry	40	1	2	2
2	Travis Ewanyk	Austin Czarnik	Jason Akeson	30	1	2	2
3	Alexander Guptill	Ben Maxwell	Peter Mueller	20	1	2	2
4	David Pope	James Wright	Jonny Brodzinski	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	John Moore	Matt Dumba	40	1	2	2
2	Oliver Kylington	Miles Gendron	30	1	2	2
3	Will Butcher	David Pope	20	1	2	2
4	John Moore	Matt Dumba	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Chris Thorburn		Chris Terry	60	1	2	2
2	Travis Ewanyk	Austin Czarnik	Jason Akeson	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	John Moore	Matt Dumba	60	1	2	2
2	Oliver Kylington	Miles Gendron	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Chris Thorburn	Chris Terry	60	1	2	2
2		Jason Akeson	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	John Moore	Matt Dumba	60	1	2	2
2	Oliver Kylington	Miles Gendron	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Chris Thorburn	60	1	2	2	John Moore	Matt Dumba	60	1	2	2
2	Chris Terry	40	1	2	2	Oliver Kylington	Miles Gendron	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Chris Thorburn	Chris Terry	60	1	2	2
2		Jason Akeson	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	John Moore	Matt Dumba	60	1	2	2
2	Oliver Kylington	Miles Gendron	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Chris Thorburn		Chris Terry	John Moore	Matt Dumba

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Chris Thorburn		Chris Terry	John Moore	Matt Dumba

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Martin Reway, Julius Vahatalo, Jan Mursak	Martin Reway, Julius Vahatalo	Jan Mursak

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Will Butcher, Oliver Kylington, Miles Gendron	Will Butcher	Oliver Kylington, Miles Gendron

Tirs de Pénalité
Chris Thorburn, Chris Terry, , Jason Akeson, Austin Czarnik

Gardien
#1 : Kevin Poulin, #2 : Niko Hovinen

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
Admirals	3	0	3	0	0	0	0	0	10	17	-7	2	0	2	0	0	0	0	0	8	11	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	10	20	30	0	0	107	78	74	6	75	845	879	818	34	138	34	42	60	15	3	20.00%	21	3	85.71%	1	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Falcons	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	6	11	17	0	0	107	78	74	6	66	845	879	818	34	90	33	23	61	13	1	7.69%	9	3	66.67%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Bruins	2	0	2	0	0	0	0	0	7	13	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	7	14	21	0	0	107	78	74	6	63	845	879	818	34	93	28	15	37	4	0	0.00%	4	0	100.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Crunch	2	0	1	0	0	0	1	0	6	6	0	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	6	10	16	0	0	107	78	74	6	92	845	879	818	34	68	21	22	37	14	2	14.29%	11	3	72.73%	1	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Heat	3	1	2	0	0	0	0	0	8	16	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	1	7	-6	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	2	0.333	8	16	24	0	0	107	78	74	6	101	845	879	818	34	147	32	35	86	12	4	33.33%	15	1	93.33%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Phantoms	2	0	1	0	0	0	0	1	7	10	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0.250	7	12	19	0	0	107	78	74	6	92	845	879	818	34	91	34	14	57	8	1	12.50%	7	0	100.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Baby Hawks	4	1	3	0	0	0	0	0	14	18	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	2	0	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	2	0.250	14	28	42	1	0	107	78	74	6	91	845	879	818	34	160	45	52	81	17	5	29.41%	25	4	84.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Monsters	5	0	5	0	0	0	0	0	13	25	-12	3	0	3	0	0	0	0	0	8	17	-9	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	0	0.000	13	23	36	0	0	107	78	74	6	127	845	879	818	34	195	73	36	90	22	5	22.73%	16	0	100.00%	1	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Jayhawks	5	1	4	0	0	0	0	0	12	25	-13	2	1	1	0	0	0	0	0	5	9	-4	3	0	3	0	0	0	0	0	7	16	-9	2	0.200	12	23	35	0	0	107	78	74	6	123	845	879	818	34	199	59	51	94	17	5	29.41%	22	3	86.36%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Cougars	2	1	1	0	0	0	0	0	8	11	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	2	0.500	8	15	23	0	0	107	78	74	6	68	845	879	818	34	58	21	18	41	17	3	17.65%	9	4	55.56%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Oil Kings	3	1	2	0	0	0	0	0	10	15	-5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0	2	0	0	0	0	0	6	12	-6	2	0.333	10	18	28	0	0	107	78	74	6	86	845	879	818	34	110	26	33	67	11	1	9.09%	13	4	69.23%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Sound Tigers	2	0	2	0	0	0	0	0	3	12	-9	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	9	-8	0	0.000	3	6	9	0	0	107	78	74	6	67	845	879	818	34	99	42	17	37	6	0	0.00%	5	3	40.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Monarchs	3	1	2	0	0	0	0	0	8	13	-5	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	2	0.333	8	14	22	0	0	107	78	74	6	87	845	879	818	34	123	28	29	53	12	2	16.67%	11	3	72.73%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Spiders	2	0	2	0	0	0	0	0	5	13	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	5	9	14	0	0	107	78	74	6	55	845	879	818	34	95	25	43	32	13	2	15.38%	14	4	71.43%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Senators	2	0	2	0	0	0	0	0	7	12	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	0	0.000	7	14	21	0	0	107	78	74	6	107	845	879	818	34	76	24	22	58	7	1	14.29%	6	3	50.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Manchots	2	0	2	0	0	0	0	0	6	11	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	0	0.000	6	12	18	0	0	107	78	74	6	70	845	879	818	34	73	24	22	30	10	2	20.00%	6	1	83.33%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Wolf Pack	2	1	1	0	0	0	0	0	10	9	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	0.500	10	18	28	0	0	107	78	74	6	93	845	879	818	34	83	20	24	48	13	3	23.08%	12	4	66.67%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Sharks	3	0	3	0	0	0	0	0	4	15	-11	2	0	2	0	0	0	0	0	3	11	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	0	0.000	4	6	10	0	0	107	78	74	6	56	845	879	818	34	118	39	64	88	6	0	0.00%	22	6	72.73%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Chiefs	5	0	5	0	0	0	0	0	11	30	-19	3	0	3	0	0	0	0	0	5	17	-12	2	0	2	0	0	0	0	0	6	13	-7	0	0.000	11	21	32	0	0	107	78	74	6	137	845	879	818	34	184	52	50	96	18	2	11.11%	20	5	75.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Thunder	2	0	0	0	0	0	1	1	8	8	0	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	3	0.750	8	13	21	0	0	107	78	74	6	56	845	879	818	34	71	29	28	42	10	4	40.00%	13	3	76.92%	1	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Marlies	2	1	1	0	0	0	0	0	11	11	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0.500	11	22	33	0	0	107	78	74	6	87	845	879	818	34	74	21	4	54	14	2	14.29%	2	0	100.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Comets	3	1	1	0	1	0	0	0	11	10	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	0	1	0	1	0	0	0	5	6	-1	4	0.667	11	21	32	0	0	107	78	74	6	110	845	879	818	34	86	24	20	60	11	1	9.09%	10	2	80.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Cabaret Lady Mary Ann	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	4	-3	2	0.500	7	13	20	0	0	107	78	74	6	73	845	879	818	34	91	21	20	54	13	2	15.38%	10	2	80.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
IceCaps	5	3	2	0	0	0	0	0	16	18	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	6	10	-4	3	2	1	0	0	0	0	0	10	8	2	6	0.600	16	28	44	0	0	107	78	74	6	128	845	879	818	34	195	43	66	92	18	4	22.22%	27	3	88.89%	1	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Chill	3	1	1	0	0	0	1	0	12	12	0	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	4	0.667	12	20	32	0	0	107	78	74	6	91	845	879	818	34	114	30	36	60	13	3	23.08%	13	3	76.92%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Rocket	2	1	1	0	0	0	0	0	10	14	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	10	-5	2	0.500	10	20	30	0	0	107	78	74	6	78	845	879	818	34	117	38	52	43	12	2	16.67%	8	2	75.00%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Bears	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	8	12	20	0	0	107	78	74	6	46	845	879	818	34	79	25	28	39	6	1	16.67%	13	2	84.62%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Caroline	2	0	1	0	0	0	0	1	5	8	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0.250	5	10	15	0	0	107	78	74	6	60	845	879	818	34	66	17	22	47	8	1	12.50%	11	2	81.82%	1	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Las Vegas	5	0	4	0	0	1	0	0	20	32	-12	2	0	1	0	0	1	0	0	7	9	-2	3	0	3	0	0	0	0	0	13	23	-10	1	0.100	20	37	57	0	0	107	78	74	6	174	845	879	818	34	215	41	56	87	35	12	34.29%	21	9	57.14%	0	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Vs Division	21	2	13	0	0	1	0	0	63	98	-35	11	2	5	0	0	1	0	0	36	51	-15	10	0	8	0	0	0	0	0	27	47	-20	5	0.119	63	115	178	0	0	107	78	74	6	606	845	879	818	34	836	213	259	474	80	14	17.50%	105	22	79.05%	1	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Vs Conference	45	9	32	0	1	1	1	1	146	230	-84	21	8	10	0	0	1	1	1	70	96	-26	24	1	22	0	1	0	0	0	76	134	-58	24	0.267	146	277	423	1	0	107	78	74	6	1407	845	879	818	34	1770	491	471	937	221	47	21.27%	193	41	78.76%	3	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Since Last GM Reset	82	17	57	0	1	1	3	3	263	408	-145	41	12	24	0	0	1	1	3	135	191	-56	41	5	33	0	1	0	2	0	128	217	-89	46	0.280	263	486	749	1	0	107	78	74	6	2559	845	879	818	34	3308	949	944	1731	375	74	19.73%	376	82	78.19%	6	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Total	82	17	57	0	1	1	3	3	263	408	-145	41	12	24	0	0	1	1	3	135	191	-56	41	5	33	0	1	0	2	0	128	217	-89	46	0.280	263	486	749	1	0	107	78	74	6	2559	845	879	818	34	3308	949	944	1731	375	74	19.73%	376	82	78.19%	6	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474

			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	46	SOW1	263	486	749	2559	3308	949	944	1731	1	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	17	57	1	1	3	3	263	408

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	12	24	0	1	1	3	135	191

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	5	33	1	0	2	0	128	217

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
1	6	0	0	1	2

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
375	74	19.73%	376	82	78.19%	6

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
845	879	818	34	107	78	74	6

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
1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%

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
1604	1038	2313	649	1039	474

Derniers Match Joués

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
2 - 2016-10-13	7	Minnesota	2	Chiefs	7	L			Sommaire du Match
4 - 2016-10-15	25	IceCaps	3	Minnesota	4	W			Sommaire du Match
7 - 2016-10-18	45	Monarchs	3	Minnesota	5	W			Sommaire du Match
9 - 2016-10-20	57	Marlies	5	Minnesota	6	W			Sommaire du Match
11 - 2016-10-22	66	Minnesota	3	Spiders	6	L			Sommaire du Match
12 - 2016-10-23	80	Minnesota	1	Sound Tigers	9	L			Sommaire du Match
14 - 2016-10-25	83	Minnesota	3	Bruins	7	L			Sommaire du Match
16 - 2016-10-27	98	Minnesota	3	Crunch	4	L			Sommaire du Match
18 - 2016-10-29	117	Jayhawks	8	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
21 - 2016-11-01	133	Crunch	2	Minnesota	3	W	X	X	Sommaire du Match
25 - 2016-11-05	161	Minnesota	4	Monsters	5	L			Sommaire du Match
30 - 2016-11-10	204	Minnesota	2	Manchots	5	L			Sommaire du Match
32 - 2016-11-12	220	Minnesota	4	Phantoms	6	L			Sommaire du Match
33 - 2016-11-13	225	Minnesota	4	Senators	7	L			Sommaire du Match
35 - 2016-11-15	232	Heat	7	Minnesota	1	L			Sommaire du Match
37 - 2016-11-17	248	Bruins	6	Minnesota	4	L			Sommaire du Match
39 - 2016-11-19	262	Monsters	8	Minnesota	4	L			Sommaire du Match
41 - 2016-11-21	280	Minnesota	2	Jayhawks	6	L			Sommaire du Match
43 - 2016-11-23	293	IceCaps	7	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
45 - 2016-11-25	310	Manchots	6	Minnesota	4	L			Sommaire du Match
46 - 2016-11-26	318	Minnesota	4	Chiefs	6	L			Sommaire du Match
49 - 2016-11-29	339	Minnesota	2	Comets	4	L			Sommaire du Match
52 - 2016-12-02	357	Minnesota	3	Heat	6	L			Sommaire du Match
54 - 2016-12-04	376	Minnesota	5	Oil Kings	6	L			Sommaire du Match
57 - 2016-12-07	391	Minnesota	5	Marlies	6	L			Sommaire du Match
59 - 2016-12-09	408	Oil Kings	3	Minnesota	4	W			Sommaire du Match
61 - 2016-12-11	424	Chiefs	4	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
63 - 2016-12-13	434	Cabaret Lady Mary Ann	5	Minnesota	6	W			Sommaire du Match
65 - 2016-12-15	450	Minnesota	3	Las Vegas	7	L			Sommaire du Match
67 - 2016-12-17	461	Chill	5	Minnesota	0	L			Sommaire du Match
70 - 2016-12-20	488	Monsters	6	Minnesota	3	L			Sommaire du Match
72 - 2016-12-22	498	Minnesota	5	Rocket	10	L			Sommaire du Match
73 - 2016-12-23	510	Minnesota	5	Wolf Pack	7	L			Sommaire du Match
77 - 2016-12-27	522	Minnesota	6	Las Vegas	9	L			Sommaire du Match
79 - 2016-12-29	538	Sound Tigers	3	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
81 - 2016-12-31	554	Falcons	4	Minnesota	3	L			Sommaire du Match
86 - 2017-01-05	584	Minnesota	1	Sharks	4	L			Sommaire du Match
88 - 2017-01-07	602	Minnesota	0	Monarchs	5	L			Sommaire du Match
89 - 2017-01-08	608	Minnesota	2	Admirals	6	L			Sommaire du Match
93 - 2017-01-12	628	Rocket	4	Minnesota	5	W			Sommaire du Match
95 - 2017-01-14	648	Minnesota	4	Jayhawks	6	L			Sommaire du Match
96 - 2017-01-15	652	Minnesota	4	Baby Hawks	6	L			Sommaire du Match
98 - 2017-01-17	667	Spiders	7	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
100 - 2017-01-19	681	Chill	2	Minnesota	6	W			Sommaire du Match
102 - 2017-01-21	698	Admirals	8	Minnesota	6	L			Sommaire du Match
103 - 2017-01-22	707	Las Vegas	5	Minnesota	4	L			Sommaire du Match
105 - 2017-01-24	723	Minnesota	1	Jayhawks	4	L			Sommaire du Match
107 - 2017-01-26	733	Chiefs	9	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
112 - 2017-01-31	742	Minnesota	1	Oil Kings	6	L			Sommaire du Match
113 - 2017-02-01	756	Minnesota	4	Heat	3	W			Sommaire du Match
116 - 2017-02-04	782	Minnesota	3	Comets	2	W	X		Sommaire du Match
119 - 2017-02-07	799	Minnesota	5	IceCaps	1	W			Sommaire du Match
120 - 2017-02-08	801	Baby Hawks	6	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
122 - 2017-02-10	813	Thunder	5	Minnesota	4	L	X	X	Sommaire du Match
124 - 2017-02-12	829	Cougars	3	Minnesota	4	W			Sommaire du Match
126 - 2017-02-14	840	Admirals	3	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
128 - 2017-02-16	851	Jayhawks	1	Minnesota	3	W			Sommaire du Match
130 - 2017-02-18	865	Las Vegas	4	Minnesota	3	L	X		Sommaire du Match
133 - 2017-02-21	889	Baby Hawks	2	Minnesota	6	W			Sommaire du Match
139 - 2017-02-27	921	Monarchs	5	Minnesota	3	L			Sommaire du Match
140 - 2017-02-28	932	Minnesota	2	IceCaps	1	W			Sommaire du Match
142 - 2017-03-02	940	Minnesota	3	Falcons	2	W			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
145 - 2017-03-05	965	Sharks	7	Minnesota	2	L			Sommaire du Match
147 - 2017-03-07	977	Chiefs	4	Minnesota	1	L			Sommaire du Match
149 - 2017-03-09	993	Minnesota	4	Thunder	3	W	X	X	Sommaire du Match
150 - 2017-03-10	997	Minnesota	1	Cabaret Lady Mary Ann	4	L			Sommaire du Match
152 - 2017-03-12	1012	Minnesota	2	Baby Hawks	4	L			Sommaire du Match
154 - 2017-03-14	1030	Minnesota	4	Bears	3	W			Sommaire du Match
156 - 2017-03-16	1042	Minnesota	3	Caroline	5	L			Sommaire du Match
158 - 2017-03-18	1059	Wolf Pack	2	Minnesota	5	W			Sommaire du Match
159 - 2017-03-19	1068	Minnesota	3	IceCaps	6	L			Sommaire du Match
161 - 2017-03-21	1082	Sharks	4	Minnesota	1	L			Sommaire du Match
163 - 2017-03-23	1097	Phantoms	4	Minnesota	3	L	X	X	Sommaire du Match
165 - 2017-03-25	1105	Comets	4	Minnesota	6	W			Sommaire du Match
166 - 2017-03-26	1119	Minnesota	4	Cougars	8	L			Sommaire du Match
168 - 2017-03-28	1133	Bears	6	Minnesota	4	L			Sommaire du Match
170 - 2017-03-30	1143	Senators	5	Minnesota	3	L			Sommaire du Match
172 - 2017-04-01	1158	Minnesota	4	Las Vegas	7	L			Sommaire du Match
173 - 2017-04-02	1171	Monsters	3	Minnesota	1	L			Sommaire du Match
175 - 2017-04-04	1181	Caroline	3	Minnesota	2	L	X	X	Sommaire du Match
177 - 2017-04-06	1204	Minnesota	1	Monsters	3	L			Sommaire du Match
179 - 2017-04-08	1217	Minnesota	6	Chill	5	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	35	15
Assistance	59044	29639
Assistance PCT	72.00%	72.29%

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	2163 - 72.10%	61,247$	2,511,125$	3000	100

Dépenses
Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,677,800$	1,677,800$	0$

Dépenses Annuelles à Ce Jour	Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour
2,270,554$	9,270$	1,767,843$

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	12,032$	0$

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Saison Régulière
2016	82	17	57	0	1	1	3	3	263	408	-145	41	12	24	0	0	1	1	3	135	191	-56	41	5	33	0	1	0	2	0	128	217	-89	34	263	486	749	1	0	107	78	74	6	2559	845	879	818	34	3308	949	944	1731	375	74	19.73%	376	82	78.19%	6	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474
Total Saison Régulière	82	17	57	0	1	1	3	3	263	408	-145	41	12	24	0	0	1	1	3	135	191	-56	41	5	33	0	1	0	2	0	128	217	-89	34	263	486	749	1	0	107	78	74	6	2559	845	879	818	34	3308	949	944	1731	375	74	19.73%	376	82	78.19%	6	1021	2464	41.44%	1236	2989	41.35%	603	1476	40.85%	1604	1038	2313	649	1039	474