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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	Matt Martin		X	X		100.00	84	67	63	69	77	60	80	52	43	46	58	59	48	42	39	0	78	58	0
2	Curtis Lazar	X	X	X		100.00	65	50	88	71	67	61	66	52	77	52	52	69	48	36	33	0	75	58	0
3	Joseph Blandisi	X	X			100.00	58	35	76	72	69	58	42	57	37	58	56	60	45	35	32	0	80	57	0
4	Dustin Jeffrey	X	X			100.00	52	35	87	73	71	53	35	53	61	48	58	59	48	47	42	0	80	56	0
5	Matt Halischuk		X	X		100.00	55	35	91	70	55	60	51	49	50	51	46	66	48	54	48	0	80	56	0
6	Brendan Leipsic		X	X		100.00	49	35	86	75	46	56	35	41	45	40	42	68	48	35	32	0	75	51	0
7	Brandon Tanev (R)		X			100.00	50	35	79	71	55	53	35	35	35	35	35	61	48	35	32	0	80	47	0
8	Bud Holloway	X	X	X		100.00	46	35	95	73	66	48	35	35	35	35	35	55	48	35	32	0	80	47	0
9	Jeremy Welsh	X	X			100.00	55	35	73	67	73	51	35	35	35	35	35	55	48	39	36	0	80	47	0
10	Kenny Agostino (R)		X			100.00	53	35	95	71	69	55	35	35	35	35	35	49	48	35	32	0	80	47	0
11	Warren Foegele (R)		X			100.00	43	43	43	43	54	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	74	44	0
12	Evgeny Grachev		X			100.00	32	87	33	42	80	33	43	33	35	33	33	44	47	37	34	0	43	41	0
13	Mike Connolly	X	X			100.00	45	90	30	33	54	33	43	33	35	33	33	33	47	35	32	0	32	37	0
14	Derrick Pouliot				X	100.00	54	35	92	67	68	59	39	47	35	52	41	69	45	35	35	0	80	56	0
15	Adam Pelech				X	100.00	49	35	95	60	69	55	35	41	35	50	32	75	48	35	32	0	80	55	0
16	Viktor Svedberg				X	100.00	58	35	90	60	85	53	38	44	35	39	49	68	48	35	32	0	80	55	0
17	Esa Lindell (R)				X	100.00	54	35	95	64	71	51	35	31	35	30	32	71	48	35	32	0	77	53	0
18	Marc-Andre Gragnani				X	100.00	49	35	83	64	68	51	35	31	35	30	32	63	48	45	41	0	78	51	0
19	Philip Larsen				X	100.00	32	74	46	58	56	33	59	33	35	33	33	57	47	45	40	0	54	47	0
Rayé
1	Zach Hamill	X				100.00	32	89	31	38	55	33	46	33	35	33	33	33	47	39	36	0	19	37	0
2	Andreas Englund (R)				X	100.00	45	45	45	45	62	45	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	19	45	0
3	Ty Wishart				X	100.00	35	90	30	49	73	33	51	33	35	33	33	47	47	40	36	0	19	44	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	50	50	70	61	66	49	44	41	41	40	41	57	47	38	35	0	66	50

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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	45	45	63	64	46	46	46	47	45	65	87	35	32	0	21	48	0
2	Eamon McAdam (R)	100.00	43	43	43	69	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	42	45	0
Rayé
1	Thomas Heemskerk (R)	100.00	45	45	45	74	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	19	46	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	44	44	50	69	45	45	45	45	44	51	58	33	31	0	27	46

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Dean Chynoweth	53	69	77	49	74	63	64	CAN	48	2	500,000$

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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
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	Curtis Lazar	Monarchs (LA )	C/LW/RW	73	42	54	96	17	23	5	40	194	267	0	15.73%	16	1611	22.08	12	20	32	69	285	1	1	2	10	227	4	3	62.69%	1745	0	1	1	1.19	2	9	0	0	1	10	9	2
2	Joseph Blandisi	Monarchs (LA )	C/LW	82	44	52	96	21	44	0	121	173	293	0	15.02%	11	1648	20.11	9	22	31	76	321	0	1	1	6	170	6	3	44.96%	1746	0	0	1	1.16	3	9	0	0	0	9	5	6
3	Dustin Jeffrey	Monarchs (LA )	C/LW	82	33	50	83	22	22	0	56	119	245	0	13.47%	13	1590	19.39	9	15	24	54	322	0	0	0	9	124	1	3	62.11%	351	0	0	0	1.04	1	5	0	0	0	6	5	2
4	Matt Halischuk	Monarchs (LA )	LW/RW	82	34	44	78	19	7	5	15	114	228	0	14.91%	8	1394	17.01	15	12	27	74	338	0	0	0	0	27	3	1	56.18%	89	0	0	0	1.12	1	2	0	0	1	4	2	6
5	Derrick Pouliot	Monarchs (LA )	D	81	16	61	77	5	36	0	63	80	114	0	14.04%	80	1709	21.10	10	26	36	78	325	0	0	0	2	215	4	0	0.00%	0	0	0	0	0.90	0	0	0	0	0	3	4	5
6	Matt Martin	Monarchs (LA )	LW/RW	79	32	40	72	15	182	40	288	98	233	0	13.73%	18	1646	20.84	6	22	28	50	302	0	0	0	7	196	6	1	48.04%	408	0	0	0	0.87	4	9	5	0	2	5	5	5
7	Adam Pelech	Monarchs (LA )	D	82	8	52	60	15	28	0	51	98	90	0	8.89%	93	1661	20.26	4	14	18	56	290	0	3	3	2	184	2	0	0.00%	0	0	0	0	0.72	0	0	0	0	0	0	2	3
8	Brendan Leipsic	Monarchs (LA )	LW/RW	82	22	22	44	-4	47	15	70	140	193	0	11.40%	15	1295	15.80	3	6	9	27	150	0	0	0	0	9	3	0	49.45%	91	0	0	0	0.68	0	0	0	2	1	1	2	3
9	Viktor Svedberg	Monarchs (LA )	D	82	12	24	36	21	54	0	111	47	96	0	12.50%	86	1672	20.40	7	10	17	51	310	1	0	1	2	187	2	1	0.00%	0	0	0	0	0.43	0	0	0	0	0	0	3	2
10	Esa Lindell	Monarchs (LA )	D	82	6	28	34	2	59	5	83	51	64	0	9.38%	69	1383	16.87	2	4	6	27	135	0	0	0	0	90	2	0	0.00%	0	0	0	0	0.49	0	0	0	1	0	0	2	0
11	Bud Holloway	Monarchs (LA )	C/LW/RW	82	4	12	16	-32	11	5	38	81	62	0	6.45%	4	1171	14.29	0	1	1	1	25	0	0	0	0	7	1	0	46.59%	352	0	0	0	0.27	0	0	1	0	0	0	0	1
12	Marc-Andre Gragnani	Monarchs (LA )	D	82	3	13	16	-10	54	10	100	31	38	0	7.89%	71	1259	15.36	3	0	3	8	37	0	0	0	1	79	0	1	0.00%	0	0	0	0	0.25	0	0	0	1	1	0	1	0
13	Kenny Agostino	Monarchs (LA )	LW	82	9	7	16	-7	8	0	24	29	43	0	20.93%	2	668	8.15	1	0	1	3	32	0	0	0	0	32	2	0	37.68%	69	0	0	0	0.48	0	0	0	0	0	0	2	1
14	Brandon Tanev	Monarchs (LA )	LW	82	7	7	14	-22	20	0	49	55	65	0	10.77%	9	775	9.46	0	0	0	1	19	0	1	1	0	21	1	1	46.67%	60	0	0	0	0.36	0	0	0	0	0	0	0	1
15	Jeremy Welsh	Monarchs (LA )	C/LW	82	5	9	14	-12	22	0	65	71	52	0	9.62%	6	654	7.98	0	0	0	1	2	0	0	0	1	10	0	2	43.61%	642	0	0	0	0.43	0	0	0	0	0	1	0	0
16	Philip Larsen	Monarchs (LA )	D	61	1	11	12	-6	25	5	37	20	13	0	7.69%	22	621	10.19	0	3	3	4	31	0	0	0	0	57	0	0	0.00%	0	0	0	0	0.39	0	0	0	0	1	0	0	0
17	Warren Foegele	Monarchs (LA )	LW	74	1	2	3	2	4	0	15	4	7	0	14.29%	2	218	2.95	1	1	2	3	54	0	0	0	0	34	0	0	45.10%	51	0	0	0	0.28	0	0	0	0	0	0	0	0
18	Evgeny Grachev	Monarchs (LA )	LW	51	0	0	0	-1	4	0	4	3	2	0	0.00%	0	119	2.35	0	0	0	0	24	0	0	0	1	50	0	0	31.25%	32	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
19	Mike Connolly	Monarchs (LA )	C/LW	19	0	0	0	0	6	0	8	0	3	0	0.00%	0	62	3.27	0	0	0	0	4	0	0	0	2	29	0	0	34.62%	26	0	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			1422	279	488	767	45	656	90	1238	1408	2108	0	13.24%	525	21165	14.88	82	156	238	583	3013	2	6	8	43	1757	37	16	51.71%	5662	0	1	2	0.72	11	34	6	4	7	39	42	37

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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
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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	Monarchs (LA )	78	41	27	4	0.861	3.54	4192	10	4	247	1771	0	6	2	0.727	22	78	0	3	3	1
2	Thomas Heemskerk	Monarchs (LA )	6	4	0	1	0.897	2.26	319	0	0	12	116	0	0	0	0.667	9	4	8	0	0	1
3	Eamon McAdam	Monarchs (LA )	9	1	2	2	0.944	1.62	296	0	0	8	142	0	0	0	0.250	4	0	51	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne		93	46	29	7	0.868	3.33	4809	10	4	267	2029	0	6	2	0.657	35	82	59	3	3	2

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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
Adam Pelech	Monarchs (LA )	D	21	1994-08-16	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	846,000$	846,000$	846,000$	846,000$			Lien
Andreas Englund	Monarchs (LA )	D	19	1996-01-21	Yes	189 Lbs	6 ft3	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	825,000$	825,000$	825,000$			Lien
Anton Forsberg	Monarchs (LA )	G	22	1992-11-27	No	176 Lbs	6 ft2	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	645,000$	645,000$	645,000$				Lien
Brandon Tanev	Monarchs (LA )	LW	23	1991-12-31	Yes	180 Lbs	6 ft0	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	925,000$	925,000$	925,000$			Lien
Brendan Leipsic	Monarchs (LA )	LW/RW	21	1994-05-19	No	165 Lbs	5 ft9	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	693,000$	693,000$	693,000$	693,000$			Lien
Bud Holloway	Monarchs (LA )	C/LW/RW	27	1988-03-01	No	194 Lbs	6 ft0	Yes	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	455,000$	455,000$	455,000$				Lien
Curtis Lazar	Monarchs (LA )	C/LW/RW	20	1995-02-02	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	925,000$	925,000$				Lien
Derrick Pouliot	Monarchs (LA )	D	21	1994-01-16	No	208 Lbs	6 ft0	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	925,000$	925,000$				Lien
Dustin Jeffrey	Monarchs (LA )	C/LW	27	1988-02-27	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$						Lien
Eamon McAdam	Monarchs (LA )	G	21	1994-09-24	Yes	188 Lbs	6 ft2	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$			Lien
Esa Lindell	Monarchs (LA )	D	21	1994-05-23	Yes	215 Lbs	6 ft3	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	767,000$	767,000$	767,000$	767,000$			Lien
Evgeny Grachev	Monarchs (LA )	LW	25	1990-02-21	No	225 Lbs	6 ft4	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	800,000$	800,000$				Lien
Jeremy Welsh	Monarchs (LA )	C/LW	27	1988-04-30	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	500,000$	500,000$				Lien
Joseph Blandisi	Monarchs (LA )	C/LW	21	1994-07-18	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	665,000$	665,000$	665,000$	665,000$			Lien
Kenny Agostino	Monarchs (LA )	LW	23	1992-04-30	Yes	202 Lbs	6 ft0	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	900,000$					Lien
Marc-Andre Gragnani	Monarchs (LA )	D	28	1987-03-11	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	900,000$	Lien
Matt Halischuk	Monarchs (LA )	LW/RW	27	1988-06-01	No	180 Lbs	6 ft0	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	899,000$						Lien
Matt Martin	Monarchs (LA )	LW/RW	26	1989-05-08	No	220 Lbs	6 ft3	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	900,000$					Lien
Mike Connolly	Monarchs (LA )	C/LW	26	1989-07-03	No	180 Lbs	5 ft9	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	650,000$	650,000$	650,000$			Lien
Philip Larsen	Monarchs (LA )	D	25	1989-12-07	No	182 Lbs	6 ft0	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	1,600,000$	1,600,000$	1,600,000$				Lien
Thomas Heemskerk	Monarchs (LA )	G	25	1990-04-11	Yes	200 Lbs	6 ft0	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	825,000$	825,000$	825,000$	825,000$			Lien
Ty Wishart	Monarchs (LA )	D	27	1988-05-19	No	218 Lbs	6 ft4	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$						Lien
Viktor Svedberg	Monarchs (LA )	D	24	1991-05-24	No	238 Lbs	6 ft8	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	575,000$	575,000$	575,000$			Lien
Warren Foegele	Monarchs (LA )	LW	19	1996-04-01	Yes	178 Lbs	6 ft0	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	700,000$	700,000$	700,000$			Lien
Zach Hamill	Monarchs (LA )	C	27	1988-09-23	No	180 Lbs	5 ft11	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$	450,000$					Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
25	23.72	198 Lbs	6 ft1	3.20	770,800$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Martin	Curtis Lazar	Matt Halischuk	40	1	2	2
2	Dustin Jeffrey	Joseph Blandisi	Brendan Leipsic	30	1	2	2
3	Brandon Tanev	Bud Holloway	Kenny Agostino	20	1	2	2
4	Kenny Agostino	Jeremy Welsh	Curtis Lazar	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Adam Pelech	40	1	2	2
2	Viktor Svedberg	Esa Lindell	30	1	2	2
3	Marc-Andre Gragnani	Philip Larsen	20	1	2	2
4	Derrick Pouliot	Adam Pelech	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Matt Martin	Curtis Lazar	Matt Halischuk	60	1	2	2
2	Dustin Jeffrey	Joseph Blandisi	Brendan Leipsic	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Adam Pelech	60	1	2	2
2	Viktor Svedberg	Esa Lindell	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Curtis Lazar	Matt Martin	60	1	2	2
2	Joseph Blandisi	Matt Halischuk	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Adam Pelech	60	1	2	2
2	Viktor Svedberg	Esa Lindell	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Curtis Lazar	60	1	2	2	Derrick Pouliot	Adam Pelech	60	1	2	2
2	Matt Martin	40	1	2	2	Viktor Svedberg	Esa Lindell	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Curtis Lazar	Matt Martin	60	1	2	2
2	Joseph Blandisi	Matt Halischuk	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Derrick Pouliot	Adam Pelech	60	1	2	2
2	Viktor Svedberg	Esa Lindell	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Matt Martin	Curtis Lazar	Matt Halischuk	Derrick Pouliot	Adam Pelech

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Matt Martin	Curtis Lazar	Matt Halischuk	Derrick Pouliot	Adam Pelech

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Warren Foegele, Evgeny Grachev, Mike Connolly	Warren Foegele, Evgeny Grachev	Mike Connolly

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Marc-Andre Gragnani, Philip Larsen, Viktor Svedberg	Marc-Andre Gragnani	Philip Larsen, Viktor Svedberg

Tirs de Pénalité
Curtis Lazar, Matt Martin, Joseph Blandisi, Matt Halischuk, Dustin Jeffrey

Gardien
#1 : Anton Forsberg, #2 : Eamon McAdam

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	5	2	2	0	0	0	0	1	22	22	0	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	3	1	1	0	0	0	0	1	14	15	-1	5	0.500	22	37	59	0	0	128	100	86	18	150	839	773	817	64	135	30	58	110	31	6	19.35%	24	6	75.00%	1	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Falcons	2	2	0	0	0	0	0	0	9	1	8	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	1.000	9	17	26	0	1	128	100	86	18	46	839	773	817	64	36	23	18	33	12	3	25.00%	4	1	75.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Bruins	2	1	1	0	0	0	0	0	7	5	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	7	11	18	0	0	128	100	86	18	51	839	773	817	64	39	9	13	36	6	1	16.67%	4	1	75.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Crunch	2	1	0	0	1	0	0	0	9	7	2	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	9	16	25	0	0	128	100	86	18	67	839	773	817	64	38	11	26	26	16	3	18.75%	4	1	75.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Heat	5	2	2	0	1	0	0	0	19	15	4	2	1	1	0	0	0	0	0	5	5	0	3	1	1	0	1	0	0	0	14	10	4	6	0.600	19	35	54	0	0	128	100	86	18	103	839	773	817	64	165	58	56	101	25	6	24.00%	20	2	90.00%	1	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Phantoms	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	2	0.500	6	11	17	0	0	128	100	86	18	52	839	773	817	64	49	11	33	25	9	2	22.22%	13	0	100.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Baby Hawks	3	3	0	0	0	0	0	0	14	8	6	2	2	0	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	6	1.000	14	27	41	0	0	128	100	86	18	93	839	773	817	64	78	26	37	52	20	7	35.00%	10	1	90.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Monsters	3	0	3	0	0	0	0	0	8	14	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	0	0.000	8	16	24	0	0	128	100	86	18	65	839	773	817	64	87	27	28	53	18	5	27.78%	13	3	76.92%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Jayhawks	3	0	1	0	0	0	2	0	12	12	0	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	2	0	1	0	0	0	1	0	7	8	-1	4	0.667	12	17	29	1	0	128	100	86	18	76	839	773	817	64	67	15	38	58	18	5	27.78%	19	4	78.95%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Cougars	2	0	0	0	1	0	0	1	9	9	0	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	3	0.750	9	17	26	0	0	128	100	86	18	51	839	773	817	64	44	15	25	38	12	1	8.33%	5	2	60.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Oil Kings	5	2	3	0	0	0	0	0	17	15	2	2	2	0	0	0	0	0	0	12	5	7	3	0	3	0	0	0	0	0	5	10	-5	4	0.400	17	29	46	1	0	128	100	86	18	144	839	773	817	64	131	35	46	93	26	7	26.92%	18	6	66.67%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Sound Tigers	2	0	2	0	0	0	0	0	7	11	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0.000	7	9	16	0	0	128	100	86	18	46	839	773	817	64	71	20	41	36	8	1	12.50%	10	3	70.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Minnesota	3	2	1	0	0	0	0	0	13	8	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	4	0.667	13	24	37	0	1	128	100	86	18	123	839	773	817	64	87	22	41	65	11	3	27.27%	12	2	83.33%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Spiders	2	0	1	0	0	0	1	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	2	1	1	2	0.500	5	8	13	0	0	128	100	86	18	71	839	773	817	64	61	13	20	37	16	1	6.25%	10	1	90.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Senators	2	1	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	2	0.500	9	16	25	0	0	128	100	86	18	62	839	773	817	64	51	11	16	33	4	1	25.00%	8	4	50.00%	1	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Manchots	2	1	0	0	0	0	0	1	7	6	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	3	0.750	7	12	19	0	0	128	100	86	18	66	839	773	817	64	42	10	16	38	13	3	23.08%	7	0	100.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Wolf Pack	2	0	1	0	1	0	0	0	9	10	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.500	9	18	27	0	0	128	100	86	18	82	839	773	817	64	71	17	10	40	10	3	30.00%	5	0	100.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Sharks	5	1	2	0	1	0	1	0	20	19	1	3	1	2	0	0	0	0	0	9	10	-1	2	0	0	0	1	0	1	0	11	9	2	6	0.600	20	36	56	0	1	128	100	86	18	137	839	773	817	64	137	48	50	110	16	5	31.25%	23	3	86.96%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Chiefs	3	0	1	0	0	1	0	1	8	12	-4	2	0	0	0	0	1	0	1	8	10	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	0	2	-2	2	0.333	8	13	21	0	0	128	100	86	18	102	839	773	817	64	73	26	16	55	11	2	18.18%	7	1	85.71%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Thunder	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	8	15	23	0	0	128	100	86	18	66	839	773	817	64	39	12	37	34	14	2	14.29%	9	2	77.78%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Marlies	2	2	0	0	0	0	0	0	10	4	6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	10	19	29	0	0	128	100	86	18	90	839	773	817	64	39	10	10	48	16	3	18.75%	5	2	60.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Comets	4	2	1	0	0	0	1	0	23	14	9	2	2	0	0	0	0	0	0	13	4	9	2	0	1	0	0	0	1	0	10	10	0	6	0.750	23	37	60	0	0	128	100	86	18	137	839	773	817	64	93	31	54	71	14	3	21.43%	14	2	85.71%	1	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Cabaret Lady Mary Ann	2	2	0	0	0	0	0	0	11	5	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	4	1.000	11	17	28	0	0	128	100	86	18	79	839	773	817	64	70	14	31	54	8	2	25.00%	8	1	87.50%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
IceCaps	3	0	1	0	1	0	1	0	11	11	0	2	0	1	0	0	0	1	0	7	8	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	4	0.667	11	16	27	1	0	128	100	86	18	77	839	773	817	64	71	21	17	55	16	3	18.75%	6	3	50.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Chill	5	1	3	0	0	0	0	1	17	24	-7	3	1	1	0	0	0	0	1	12	13	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	3	0.300	17	31	48	0	0	128	100	86	18	151	839	773	817	64	130	39	66	65	27	7	25.93%	23	7	69.57%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Rocket	2	1	1	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	2	0.500	6	10	16	0	0	128	100	86	18	49	839	773	817	64	64	11	21	35	9	1	11.11%	8	2	75.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Bears	2	1	0	0	0	1	0	0	8	5	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	1	0	0	0	0	1	0	0	1	2	-1	3	0.750	8	12	20	0	0	128	100	86	18	54	839	773	817	64	44	17	12	19	11	0	0.00%	6	1	83.33%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Caroline	2	2	0	0	0	0	0	0	8	2	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	8	13	21	0	1	128	100	86	18	55	839	773	817	64	39	8	11	36	10	3	30.00%	3	0	100.00%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Las Vegas	3	3	0	0	0	0	0	0	14	10	4	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	6	1.000	14	25	39	0	0	128	100	86	18	112	839	773	817	64	66	20	20	45	23	5	21.74%	9	1	88.89%	0	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Vs Division	16	3	7	0	2	0	2	1	69	48	21	8	2	5	0	0	0	1	1	30	25	5	8	1	2	0	2	0	1	0	39	23	16	15	0.469	69	121	190	0	0	128	100	86	18	515	839	773	817	64	384	93	179	304	85	14	16.47%	51	15	70.59%	1	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Vs Conference	38	12	16	0	3	1	3	3	145	140	5	20	6	11	0	1	0	1	1	74	72	2	18	6	5	0	2	1	2	2	71	68	3	40	0.526	145	249	394	1	2	128	100	86	18	1111	839	773	817	64	976	281	407	671	193	38	19.69%	152	32	78.95%	2	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Since Last GM Reset	82	34	29	0	6	2	6	5	326	279	47	41	19	14	0	3	1	2	2	171	131	40	41	15	15	0	3	1	4	3	155	148	7	99	0.604	326	564	890	3	4	128	100	86	18	2457	839	773	817	64	2117	610	867	1501	430	94	21.86%	307	62	79.80%	4	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Total	82	34	29	0	6	2	6	5	326	279	47	41	19	14	0	3	1	2	2	171	131	40	41	15	15	0	3	1	4	3	155	148	7	99	0.604	326	564	890	3	4	128	100	86	18	2457	839	773	817	64	2117	610	867	1501	430	94	21.86%	307	62	79.80%	4	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570

			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	99	W5	326	564	890	2457	2117	610	867	1501	3	4

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	34	29	6	2	6	5	326	279

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	19	14	3	1	2	2	171	131

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	15	15	3	1	4	3	155	148

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	3	1	0	1	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
430	94	21.86%	307	62	79.80%	4

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
839	773	817	64	128	100	86	18

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
1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%

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
2136	1481	1755	613	1094	570

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
1 - 2016-10-12	4	Monarchs	7	Sharks	6	W	X		Sommaire du Match
3 - 2016-10-14	16	Phantoms	3	Monarchs	2	L			Sommaire du Match
7 - 2016-10-18	45	Monarchs	3	Minnesota	5	L			Sommaire du Match
9 - 2016-10-20	58	Monarchs	3	Jayhawks	5	L			Sommaire du Match
11 - 2016-10-22	73	Comets	1	Monarchs	6	W			Sommaire du Match
14 - 2016-10-25	92	Falcons	0	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
16 - 2016-10-27	105	Las Vegas	3	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
18 - 2016-10-29	116	Monarchs	0	Chiefs	2	L			Sommaire du Match
19 - 2016-10-30	128	Monarchs	5	Baby Hawks	3	W			Sommaire du Match
21 - 2016-11-01	138	Admirals	4	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
23 - 2016-11-03	148	Manchots	3	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
25 - 2016-11-05	172	Heat	2	Monarchs	1	L			Sommaire du Match
28 - 2016-11-08	188	Monarchs	4	Marlies	2	W			Sommaire du Match
30 - 2016-11-10	196	Monarchs	4	Rocket	1	W			Sommaire du Match
31 - 2016-11-11	208	Monarchs	7	Senators	4	W			Sommaire du Match
33 - 2016-11-13	223	Monarchs	4	IceCaps	3	W	X		Sommaire du Match
35 - 2016-11-15	238	Monarchs	2	Monsters	4	L			Sommaire du Match
37 - 2016-11-17	252	Oil Kings	3	Monarchs	6	W			Sommaire du Match
39 - 2016-11-19	266	Spiders	5	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
40 - 2016-11-20	275	Monarchs	1	Admirals	5	L			Sommaire du Match
43 - 2016-11-23	298	Sound Tigers	5	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
46 - 2016-11-26	320	Baby Hawks	3	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
50 - 2016-11-30	342	Sharks	6	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
51 - 2016-12-01	355	Monarchs	1	Chill	4	L			Sommaire du Match
54 - 2016-12-04	377	Rocket	3	Monarchs	2	L			Sommaire du Match
58 - 2016-12-08	404	Caroline	0	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
60 - 2016-12-10	418	Senators	3	Monarchs	2	L			Sommaire du Match
63 - 2016-12-13	437	Monarchs	4	Crunch	3	W			Sommaire du Match
65 - 2016-12-15	448	Monarchs	4	Cougars	5	L	X	X	Sommaire du Match
66 - 2016-12-16	453	Monarchs	2	Manchots	3	L	X	X	Sommaire du Match
68 - 2016-12-18	473	Monarchs	5	Bruins	2	W			Sommaire du Match
70 - 2016-12-20	484	Monarchs	4	Falcons	1	W			Sommaire du Match
72 - 2016-12-22	502	Monarchs	5	Las Vegas	4	W			Sommaire du Match
73 - 2016-12-23	505	Monarchs	4	Jayhawks	3	W	X	X	Sommaire du Match
78 - 2016-12-28	531	Monarchs	6	Comets	5	W	X	X	Sommaire du Match
79 - 2016-12-29	542	Monarchs	2	Oil Kings	4	L			Sommaire du Match
81 - 2016-12-31	551	Sharks	0	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
84 - 2017-01-03	571	Monarchs	4	Sharks	3	W	X	X	Sommaire du Match
86 - 2017-01-05	583	Cougars	4	Monarchs	5	W	X		Sommaire du Match
88 - 2017-01-07	602	Minnesota	0	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
90 - 2017-01-09	612	Jayhawks	4	Monarchs	5	W	X	X	Sommaire du Match
93 - 2017-01-12	632	Chiefs	5	Monarchs	4	L	X	X	Sommaire du Match
95 - 2017-01-14	650	IceCaps	5	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
97 - 2017-01-16	659	Thunder	5	Monarchs	4	L			Sommaire du Match
99 - 2017-01-18	676	Sharks	4	Monarchs	2	L			Sommaire du Match
102 - 2017-01-21	694	Monarchs	4	Sound Tigers	6	L			Sommaire du Match
104 - 2017-01-23	711	Monarchs	4	Wolf Pack	6	L			Sommaire du Match
105 - 2017-01-24	715	Monarchs	2	Spiders	1	W	X	X	Sommaire du Match
107 - 2017-01-26	729	Monarchs	4	Caroline	2	W			Sommaire du Match
112 - 2017-01-31	743	Monarchs	4	Chill	7	L			Sommaire du Match
113 - 2017-02-01	757	Monsters	6	Monarchs	5	L			Sommaire du Match
116 - 2017-02-04	772	Monarchs	4	Phantoms	3	W			Sommaire du Match
117 - 2017-02-05	784	Monarchs	1	Bears	2	L	X		Sommaire du Match
119 - 2017-02-07	797	Monarchs	4	Thunder	2	W			Sommaire du Match
121 - 2017-02-09	803	Monarchs	7	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
128 - 2017-02-16	853	Chill	4	Monarchs	3	L	X	X	Sommaire du Match
130 - 2017-02-18	868	Cabaret Lady Mary Ann	1	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
131 - 2017-02-19	875	Monarchs	7	Admirals	8	L	X	X	Sommaire du Match
133 - 2017-02-21	890	Monarchs	1	Monsters	4	L			Sommaire du Match
135 - 2017-02-23	899	Bruins	3	Monarchs	2	L			Sommaire du Match
137 - 2017-02-25	905	Admirals	3	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
139 - 2017-02-27	921	Monarchs	5	Minnesota	3	W			Sommaire du Match
140 - 2017-02-28	922	Monarchs	7	Heat	2	W			Sommaire du Match
142 - 2017-03-02	944	Marlies	2	Monarchs	6	W			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
144 - 2017-03-04	961	Comets	3	Monarchs	7	W			Sommaire du Match
149 - 2017-03-09	989	Las Vegas	3	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
151 - 2017-03-11	1001	Bears	3	Monarchs	7	W			Sommaire du Match
153 - 2017-03-13	1023	Chiefs	5	Monarchs	4	L	X		Sommaire du Match
154 - 2017-03-14	1027	Chill	5	Monarchs	4	L			Sommaire du Match
156 - 2017-03-16	1037	Crunch	4	Monarchs	5	W	X		Sommaire du Match
159 - 2017-03-19	1065	Monarchs	4	Heat	3	W	X		Sommaire du Match
160 - 2017-03-20	1074	Monarchs	0	Oil Kings	2	L			Sommaire du Match
163 - 2017-03-23	1100	IceCaps	3	Monarchs	4	W	X	X	Sommaire du Match
165 - 2017-03-25	1115	Wolf Pack	4	Monarchs	5	W	X		Sommaire du Match
168 - 2017-03-28	1134	Monarchs	3	Oil Kings	4	L			Sommaire du Match
169 - 2017-03-29	1138	Monarchs	3	Heat	5	L			Sommaire du Match
171 - 2017-03-31	1155	Monarchs	4	Comets	5	L			Sommaire du Match
173 - 2017-04-02	1175	Chill	4	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
175 - 2017-04-04	1185	Oil Kings	2	Monarchs	6	W			Sommaire du Match
177 - 2017-04-06	1195	Heat	3	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
179 - 2017-04-08	1220	Baby Hawks	2	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
180 - 2017-04-09	1227	Monarchs	6	Admirals	2	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	50	20
Assistance	61132	30673
Assistance PCT	74.55%	74.81%

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	2239 - 74.64%	89,514$	3,670,060$	3000	100

Dépenses
Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,927,000$	1,928,233$	0$

Dépenses Annuelles à Ce Jour	Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour
2,619,474$	10,646$	2,116,727$

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	13,409$	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
Saison Régulière
2016	82	34	29	0	6	2	6	5	326	279	47	41	19	14	0	3	1	2	2	171	131	40	41	15	15	0	3	1	4	3	155	148	7	68	326	564	890	3	4	128	100	86	18	2457	839	773	817	64	2117	610	867	1501	430	94	21.86%	307	62	79.80%	4	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570
Total Saison Régulière	82	34	29	0	6	2	6	5	326	279	47	41	19	14	0	3	1	2	2	171	131	40	41	15	15	0	3	1	4	3	155	148	7	68	326	564	890	3	4	128	100	86	18	2457	839	773	817	64	2117	610	867	1501	430	94	21.86%	307	62	79.80%	4	1396	2621	53.26%	1167	2233	52.26%	692	1412	49.01%	2136	1481	1755	613	1094	570