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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 Kelly	X	X			100.00	50	35	88	69	62	59	52	49	61	48	50	62	48	78	70	0	50	57	0
2	Brooks Laich	X	X			100.00	62	35	83	68	69	60	42	47	82	50	44	59	45	73	63	0	50	55	0
3	Cody McLeod		X	X		100.00	86	70	50	60	73	51	49	44	35	42	46	50	48	66	56	0	50	52	0
4	Buddy Robinson		X	X		100.00	56	35	78	62	84	47	33	45	35	41	47	61	47	37	34	0	50	51	0
5	Bracken Kearns	X				100.00	47	35	66	70	69	55	33	40	66	46	33	64	47	42	39	0	50	50	0
6	Matt Fraser		X			100.00	59	43	84	68	71	45	39	44	40	37	49	55	39	42	39	0	50	50	0
7	Curtis Valk (R)	X				100.00	47	35	95	72	49	43	35	35	35	35	35	58	48	35	32	0	50	46	0
8	Alex Friesen	X	X			100.00	49	35	93	72	57	46	31	32	35	32	32	57	46	35	32	0	50	45	0
9	Danny Kristo			X		100.00	41	45	45	45	60	39	39	41	45	41	41	45	43	32	30	0	50	43	0
10	Mike Halmo		X	X		100.00	41	83	37	42	66	29	40	31	35	31	31	48	45	35	32	0	50	40	0
11	Nikita Filatov		X	X		100.00	31	85	35	49	62	29	39	31	35	31	31	46	45	42	38	0	50	40	0
12	Shane Eiserman (R)	X	X			100.00	36	40	40	40	69	35	35	36	40	36	36	40	38	32	30	0	50	40	0
13	Yannick Weber				X	100.00	59	35	86	64	64	60	53	44	35	45	43	61	48	57	52	0	50	56	0
14	Jakub Nakladal				X	100.00	54	35	89	59	70	53	34	40	35	37	43	59	47	37	34	0	50	51	0
15	Tim Erixon				X	100.00	47	35	83	60	66	51	39	38	35	37	39	63	45	43	38	0	50	51	0
16	Philip Holm (R)				X	100.00	51	35	95	68	61	52	35	31	35	30	32	63	48	35	32	0	50	51	0
17	Raman Hrabarenka				X	100.00	45	35	92	61	70	39	29	31	35	31	31	66	45	35	32	0	50	49	0
18	Jordan Subban (R)				X	100.00	36	40	40	40	51	35	35	36	40	36	36	40	38	32	30	0	50	39	0
Rayé
1	Branden Troock (R)			X		100.00	33	37	37	37	67	33	33	33	37	33	33	37	35	32	30	0	50	38	0
2	Jarome Iginla			X		100.00	20	20	20	20	20	20	20	20	20	20	20	20	20	20	20	0	50	24	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	48	42	67	56	63	44	37	37	41	37	38	53	43	42	38	0	50	46

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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	Jack Campbell (R)	100.00	48	45	86	73	48	50	54	48	45	65	53	39	36	0	50	52	0
2	David Rittich (R)	100.00	46	45	80	76	44	48	50	42	45	65	45	37	34	0	50	51	0
Rayé
1	Nathan Lieuwen	100.00	59	49	45	69	50	41	44	40	37	37	36	35	32	0	50	46	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	51	46	70	73	47	46	49	43	42	56	45	37	34	0	50	50

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire

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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	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Danny Kristo	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	RW	82	50	46	96	-15	80	30	223	150	375	105	267	13.33%	35	1437	17.53	14	20	34	115	274	0	0	6	1	46.28%	121	1	1.34	0	0	0	4	2	11	10	0
2	Matt Fraser	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW	82	51	43	94	-8	111	35	189	201	458	129	316	11.14%	49	1266	15.45	17	17	34	131	241	4	38	2	2	45.86%	157	5	1.48	2	8	4	0	3	10	10	3
3	Alex Friesen	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW	82	29	33	62	-1	73	25	66	185	241	59	152	12.03%	32	866	10.57	0	0	0	0	0	0	0	0	2	42.63%	950	0	1.43	0	0	1	2	2	5	5	9
4	Raman Hrabarenka	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	82	9	20	29	-42	42	0	59	142	82	35	51	10.98%	134	1144	13.96	4	2	6	21	26	0	33	1	1	0.00%	0	0	0.51	0	0	0	0	0	3	0	4
5	Jordan Subban	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	82	2	9	11	-42	147	15	199	22	19	6	18	10.53%	55	1134	13.84	0	2	2	1	26	0	27	0	0	0.00%	0	0	0.19	0	0	0	0	2	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				410	141	151	292	-108	453	105	736	700	1175	334	804	12.00%	305	5849	14.27	35	41	76	268	570	4	99	9	6	43.40%	1228	6	1.00	2	8	5	6	9	29	25	16

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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
Stats d'équipe Total ou en Moyenne							0.000	0.00	0								0.000

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

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	Âge	Date de Naissance	Nouveau Joueur	Poids	Taille	Non-Échange	Disponible pour Échange	Ballotage Forcé	Contrat	Status	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Link
Alex Friesen	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW	26	1991-01-30	No	186 Lbs	5 ft9	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$	45,000$	0$	No	Lien
Bracken Kearns	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C	36	1981-05-12	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	450,000$	45,000$	0$	No	Lien
Branden Troock	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	RW	23	1994-03-20	Yes	194 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	645,000$	64,500$	0$	No	Lien
Brooks Laich	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW	34	1983-06-23	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	3,300,000$	330,000$	0$	No	Lien
Buddy Robinson	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW/RW	26	1991-09-30	No	232 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Chris Kelly	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW	36	1980-11-11	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	2,500,111$	250,011$	0$	No	Lien
Cody McLeod	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW/RW	33	1984-06-26	No	210 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	6	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	Lien
Curtis Valk	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C	24	1993-02-08	Yes	170 Lbs	5 ft9	Yes	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	90,000$	0$	No	Lien
Danny Kristo	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	RW	27	1990-06-18	No	188 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	60,000$	0$	No	Lien
David Rittich	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	G	25	1992-08-19	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Jack Campbell	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	G	25	1992-01-09	Yes	197 Lbs	6 ft2	No	No	No	5	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	Lien
Jakub Nakladal	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	29	1987-12-30	No	212 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	450,000$	45,000$	0$	No	Lien
Jarome Iginla (Contrat à 1 Volet)	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	RW	40	1977-07-01	No	210 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	3,500,000$	3,500,000$	0$	No	Lien
Jordan Subban	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	22	1995-05-03	Yes	175 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	693,000$	69,300$	0$	No	Lien
Matt Fraser	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW	27	1990-05-20	No	204 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	Lien
Mike Halmo	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW/RW	26	1991-05-15	No	197 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	Lien
Nathan Lieuwen	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	G	26	1991-08-08	No	186 Lbs	6 ft5	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	600,000$	60,000$	0$	No	Lien
Nikita Filatov	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	LW/RW	27	1990-05-25	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	450,000$	45,000$	0$	No	Lien
Philip Holm	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	25	1991-12-08	Yes	190 Lbs	6 ft1	Yes	No	No	6	Avec Restriction	Pro & Farm	900,000$	90,000$	0$	No	Lien
Raman Hrabarenka	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	25	1992-08-24	No	212 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	693,000$	69,300$	0$	No	Lien
Shane Eiserman	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	C/LW	21	1995-10-10	Yes	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	Lien
Tim Erixon	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	26	1991-02-24	No	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	850,000$	85,000$	0$	No	Lien
Yannick Weber	Cabaret Lady Mary Ann (Que)	D	29	1988-09-23	No	200 Lbs	5 ft11	Yes	No	No	6	Sans Restriction	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
23	27.74	198 Lbs	6 ft1	3.00	1,017,657$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Danny Kristo	40	1	2	2
2	Matt Fraser			30	1	2	2
3		Alex Friesen		20	1	2	2
4				10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2	Raman Hrabarenka	Jordan Subban	30	1	2	2
3			20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1			Danny Kristo	60	1	2	2
2	Matt Fraser			40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Raman Hrabarenka	Jordan Subban	40	1	2	2

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

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Raman Hrabarenka	Jordan Subban	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2	Raman Hrabarenka	Jordan Subban	40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Raman Hrabarenka	Jordan Subban	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Danny Kristo

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
		Danny Kristo

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, Alex Friesen,	, Alex Friesen

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, Raman Hrabarenka, Jordan Subban		Raman Hrabarenka, Jordan Subban

Tirs de Pénalité
, , Matt Fraser, ,

Gardien
#1 : , #2 :

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

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

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

Priority	Type	Description
1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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	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	Admirals	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	2	0.500	9	17	26	0	0	130	106	88	12	68	958	998	925	75	83	18	16	46	7	2	28.57%	8	3	62.50%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
2	Baby Hawks	2	0	2	0	0	0	0	0	9	13	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0.000	9	17	26	1	0	130	106	88	12	84	958	998	925	75	86	27	23	50	8	1	12.50%	9	4	55.56%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
3	Bears	3	0	3	0	0	0	0	0	8	16	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	5	11	-6	0	0.000	8	16	24	0	0	130	106	88	12	88	958	998	925	75	134	31	33	59	14	1	7.14%	14	0	100.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
4	Bruins	4	1	1	0	0	0	1	1	14	13	1	2	0	1	0	0	0	1	0	5	7	-2	2	1	0	0	0	0	0	1	9	6	3	5	0.625	14	24	38	0	0	130	106	88	12	139	958	998	925	75	102	28	33	79	18	1	5.56%	13	1	92.31%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
5	Caroline	3	2	0	0	0	0	1	0	11	7	4	2	1	0	0	0	0	1	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	6	1.000	11	20	31	0	0	130	106	88	12	153	958	998	925	75	108	20	32	82	17	2	11.76%	6	1	83.33%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
6	Chiefs	2	0	2	0	0	0	0	0	8	11	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	8	13	21	0	0	130	106	88	12	60	958	998	925	75	88	27	24	30	8	2	25.00%	12	4	66.67%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
7	Chill	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	5	9	14	0	0	130	106	88	12	50	958	998	925	75	98	23	38	40	4	1	25.00%	13	2	84.62%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
8	Comets	2	1	1	0	0	0	0	0	10	10	0	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.500	10	19	29	0	0	130	106	88	12	73	958	998	925	75	78	18	20	48	12	3	25.00%	8	3	62.50%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
9	Cougars	4	0	2	0	0	0	2	0	23	25	-2	2	0	2	0	0	0	0	0	9	13	-4	2	0	0	0	0	0	2	0	14	12	2	4	0.500	23	39	62	0	0	130	106	88	12	119	958	998	925	75	209	54	59	64	23	7	30.43%	27	6	77.78%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
10	Crunch	4	3	1	0	0	0	0	0	21	16	5	2	2	0	0	0	0	0	0	12	10	2	2	1	1	0	0	0	0	0	9	6	3	6	0.750	21	38	59	0	0	130	106	88	12	165	958	998	925	75	110	43	27	78	20	6	30.00%	13	2	84.62%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
11	Heat	2	0	1	0	1	0	0	0	8	9	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	8	16	24	0	0	130	106	88	12	61	958	998	925	75	83	25	20	43	6	2	33.33%	10	3	70.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
12	Jayhawks	2	0	2	0	0	0	0	0	5	13	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	0	0.000	5	8	13	0	0	130	106	88	12	44	958	998	925	75	87	31	24	56	3	0	0.00%	11	4	63.64%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
13	Las Vegas	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	4	1.000	8	14	22	0	0	130	106	88	12	72	958	998	925	75	56	19	10	44	9	2	22.22%	5	0	100.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
14	Manchots	3	1	1	0	1	0	0	0	14	12	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	2	0	1	0	1	0	0	0	8	9	-1	4	0.667	14	27	41	0	0	130	106	88	12	112	958	998	925	75	103	29	40	70	12	2	16.67%	16	6	62.50%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
15	Marlies	4	0	3	0	0	0	1	0	11	25	-14	2	0	2	0	0	0	0	0	2	15	-13	2	0	1	0	0	0	1	0	9	10	-1	2	0.250	11	18	29	0	0	130	106	88	12	122	958	998	925	75	189	62	30	68	13	2	15.38%	11	3	72.73%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
16	Minnesota	2	0	2	0	0	0	0	0	7	10	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	0	0.000	7	13	20	1	0	130	106	88	12	64	958	998	925	75	93	31	26	45	7	2	28.57%	13	3	76.92%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
17	Monarchs	2	1	1	0	0	0	0	0	11	13	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	2	0.500	11	21	32	0	0	130	106	88	12	98	958	998	925	75	105	28	12	53	6	3	50.00%	6	0	100.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
18	Monsters	3	0	2	0	0	1	0	0	11	17	-6	2	0	1	0	0	1	0	0	8	10	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0.167	11	18	29	0	0	130	106	88	12	98	958	998	925	75	132	45	24	64	10	2	20.00%	12	2	83.33%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
19	Monsters	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	9	16	25	0	0	130	106	88	12	52	958	998	925	75	93	19	22	43	8	5	62.50%	10	1	90.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
20	Oceanics	2	0	2	0	0	0	0	0	3	14	-11	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	0	7	-7	0	0.000	3	6	9	0	0	130	106	88	12	45	958	998	925	75	108	33	31	40	8	3	37.50%	13	4	69.23%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
21	Oil Kings	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	8	15	23	0	0	130	106	88	12	76	958	998	925	75	48	15	12	36	8	0	0.00%	6	3	50.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
22	Phantoms	3	2	1	0	0	0	0	0	10	7	3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	4	0.667	10	19	29	0	0	130	106	88	12	120	958	998	925	75	114	42	49	56	18	4	22.22%	17	3	82.35%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
23	Rocket	4	2	1	0	0	0	0	1	17	14	3	2	1	0	0	0	0	0	1	9	7	2	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	5	0.625	17	31	48	0	0	130	106	88	12	143	958	998	925	75	117	43	71	81	19	3	15.79%	16	4	75.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
24	Senators	4	2	1	0	1	0	0	0	18	13	5	2	1	0	0	1	0	0	0	8	4	4	2	1	1	0	0	0	0	0	10	9	1	6	0.750	18	34	52	0	0	130	106	88	12	152	958	998	925	75	140	39	34	82	24	6	25.00%	17	4	76.47%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
25	Sharks	2	0	1	0	0	0	1	0	9	11	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	1	0	0	0	0	0	1	0	7	6	1	2	0.500	9	14	23	0	0	130	106	88	12	85	958	998	925	75	135	37	29	55	6	3	50.00%	10	1	90.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
26	Sound Tigers	3	1	1	0	0	0	0	1	13	14	-1	2	1	0	0	0	0	0	1	9	7	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	7	-3	3	0.500	13	22	35	0	0	130	106	88	12	123	958	998	925	75	131	33	47	56	17	1	5.88%	21	4	80.95%	1	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
27	Spiders	3	1	1	0	0	1	0	0	12	17	-5	2	0	1	0	0	1	0	0	7	13	-6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	3	0.500	12	21	33	0	0	130	106	88	12	119	958	998	925	75	121	39	16	64	16	4	25.00%	7	1	85.71%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
28	Stars	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	0.500	9	17	26	0	0	130	106	88	12	82	958	998	925	75	71	23	21	39	11	3	27.27%	8	1	87.50%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
29	Thunder	4	1	2	0	0	1	0	0	14	21	-7	2	1	0	0	0	1	0	0	8	8	0	2	0	2	0	0	0	0	0	6	13	-7	3	0.375	14	26	40	0	0	130	106	88	12	128	958	998	925	75	187	46	56	90	13	6	46.15%	29	6	79.31%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
	Total	82	26	41	0	3	3	6	3	333	378	-45	41	14	18	0	2	3	2	2	161	186	-25	41	12	23	0	1	0	4	1	172	192	-20	76	0.463	333	603	936	2	0	130	106	88	12	2925	958	998	925	75	3382	987	918	1744	354	81	22.88%	371	80	78.44%	1	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
31	Wolf Pack	3	2	1	0	0	0	0	0	18	12	6	1	1	0	0	0	0	0	0	7	3	4	2	1	1	0	0	0	0	0	11	9	2	4	0.667	18	35	53	0	0	130	106	88	12	130	958	998	925	75	173	59	39	83	9	2	22.22%	10	1	90.00%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
	_Since Last GM Reset	82	26	41	0	3	3	6	3	333	378	-45	41	14	18	0	2	3	2	2	161	186	-25	41	12	23	0	1	0	4	1	172	192	-20	76	0.463	333	603	936	2	0	130	106	88	12	2925	958	998	925	75	3382	987	918	1744	354	81	22.88%	371	80	78.44%	1	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
	_Vs Conference	35	13	17	0	1	0	3	1	153	156	-3	18	8	7	0	1	0	1	1	81	81	0	17	5	10	0	0	0	2	0	72	75	-3	35	0.500	153	276	429	2	0	130	106	88	12	1248	958	998	925	75	1327	395	391	739	159	38	23.90%	154	39	74.68%	0	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453

			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	76	L1	333	603	936	2925	3382	987	918	1744	2	0

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	26	41	3	3	6	3	333	378

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	14	18	2	3	2	2	161	186

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	12	23	1	0	4	1	172	192

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	5	0	0	0	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
354	81	22.88%	371	80	78.44%	1

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
958	998	925	75	130	106	88	12

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
944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%

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
1620	1089	2333	648	1022	453

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
4 - 2018-10-06	21	Cabaret Lady Mary Ann	2	Thunder	7	L			Sommaire du Match
9 - 2018-10-11	47	Monsters	6	Cabaret Lady Mary Ann	5	L	X		Sommaire du Match
11 - 2018-10-13	64	Comets	4	Cabaret Lady Mary Ann	6	W			Sommaire du Match
14 - 2018-10-16	80	Cabaret Lady Mary Ann	6	Phantoms	3	W			Sommaire du Match
17 - 2018-10-19	99	Cabaret Lady Mary Ann	2	Bears	5	L			Sommaire du Match
18 - 2018-10-20	108	Cougars	6	Cabaret Lady Mary Ann	4	L			Sommaire du Match
21 - 2018-10-23	122	Cabaret Lady Mary Ann	7	Wolf Pack	4	W			Sommaire du Match
22 - 2018-10-24	131	Cabaret Lady Mary Ann	4	Sound Tigers	7	L			Sommaire du Match
25 - 2018-10-27	148	Cabaret Lady Mary Ann	5	Spiders	4	W			Sommaire du Match
30 - 2018-11-01	179	Oceanics	7	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
31 - 2018-11-02	192	Cabaret Lady Mary Ann	0	Oceanics	7	L			Sommaire du Match
37 - 2018-11-08	228	Oil Kings	2	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
39 - 2018-11-10	248	Sound Tigers	3	Cabaret Lady Mary Ann	6	W			Sommaire du Match
40 - 2018-11-11	254	Senators	1	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
42 - 2018-11-13	267	Cabaret Lady Mary Ann	2	Phantoms	1	W			Sommaire du Match
44 - 2018-11-15	280	Cabaret Lady Mary Ann	3	Monsters	7	L			Sommaire du Match
46 - 2018-11-17	297	Cabaret Lady Mary Ann	4	Wolf Pack	5	L			Sommaire du Match
48 - 2018-11-19	312	Cabaret Lady Mary Ann	4	Senators	5	L			Sommaire du Match
50 - 2018-11-21	325	Cabaret Lady Mary Ann	4	Thunder	6	L			Sommaire du Match
52 - 2018-11-23	342	Cabaret Lady Mary Ann	5	Caroline	3	W			Sommaire du Match
53 - 2018-11-24	352	Baby Hawks	7	Cabaret Lady Mary Ann	5	L			Sommaire du Match
55 - 2018-11-26	363	Spiders	4	Cabaret Lady Mary Ann	3	L	X		Sommaire du Match
57 - 2018-11-28	378	Admirals	3	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
59 - 2018-11-30	390	Crunch	4	Cabaret Lady Mary Ann	5	W			Sommaire du Match
60 - 2018-12-01	400	Thunder	5	Cabaret Lady Mary Ann	4	L	X		Sommaire du Match
63 - 2018-12-04	417	Bruins	5	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
65 - 2018-12-06	430	Monsters	4	Cabaret Lady Mary Ann	5	W			Sommaire du Match
67 - 2018-12-08	450	Wolf Pack	3	Cabaret Lady Mary Ann	7	W			Sommaire du Match
70 - 2018-12-11	470	Cabaret Lady Mary Ann	3	Chiefs	4	L			Sommaire du Match
72 - 2018-12-13	484	Cabaret Lady Mary Ann	4	Minnesota	6	L			Sommaire du Match
74 - 2018-12-15	497	Marlies	6	Cabaret Lady Mary Ann	1	L			Sommaire du Match
77 - 2018-12-18	517	Cabaret Lady Mary Ann	6	Crunch	2	W			Sommaire du Match
79 - 2018-12-20	531	Cabaret Lady Mary Ann	5	Marlies	4	W	X	X	Sommaire du Match
81 - 2018-12-22	547	Cabaret Lady Mary Ann	7	Cougars	6	W	X	X	Sommaire du Match
82 - 2018-12-23	561	Cabaret Lady Mary Ann	4	Baby Hawks	6	L			Sommaire du Match
87 - 2018-12-28	580	Rocket	5	Cabaret Lady Mary Ann	4	L	X	X	Sommaire du Match
88 - 2018-12-29	591	Phantoms	3	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
90 - 2018-12-31	606	Cabaret Lady Mary Ann	7	Cougars	6	W	X	X	Sommaire du Match
93 - 2019-01-03	623	Cabaret Lady Mary Ann	3	Crunch	4	L			Sommaire du Match
95 - 2019-01-05	641	Monsters	4	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
98 - 2019-01-08	660	Cabaret Lady Mary Ann	4	Manchots	3	W	X		Sommaire du Match
100 - 2019-01-10	679	Cabaret Lady Mary Ann	4	Oil Kings	5	L			Sommaire du Match
101 - 2019-01-11	685	Cabaret Lady Mary Ann	2	Heat	4	L			Sommaire du Match
103 - 2019-01-13	702	Cabaret Lady Mary Ann	4	Comets	6	L			Sommaire du Match
105 - 2019-01-15	714	Cabaret Lady Mary Ann	5	Rocket	3	W			Sommaire du Match
108 - 2019-01-18	733	Marlies	9	Cabaret Lady Mary Ann	1	L			Sommaire du Match
109 - 2019-01-19	747	Cabaret Lady Mary Ann	3	Chill	4	L			Sommaire du Match
111 - 2019-01-21	759	Sharks	5	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
122 - 2019-02-01	782	Chill	4	Cabaret Lady Mary Ann	2	L			Sommaire du Match
123 - 2019-02-02	794	Las Vegas	2	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
126 - 2019-02-05	811	Chiefs	7	Cabaret Lady Mary Ann	5	L			Sommaire du Match
128 - 2019-02-07	824	Manchots	3	Cabaret Lady Mary Ann	6	W			Sommaire du Match
130 - 2019-02-09	849	Cabaret Lady Mary Ann	3	Bears	6	L			Sommaire du Match
131 - 2019-02-10	858	Thunder	3	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
133 - 2019-02-12	865	Stars	5	Cabaret Lady Mary Ann	4	L			Sommaire du Match
135 - 2019-02-14	877	Heat	5	Cabaret Lady Mary Ann	6	W	X		Sommaire du Match
138 - 2019-02-17	908	Rocket	2	Cabaret Lady Mary Ann	5	W			Sommaire du Match
140 - 2019-02-19	916	Crunch	6	Cabaret Lady Mary Ann	7	W			Sommaire du Match
142 - 2019-02-21	930	Caroline	3	Cabaret Lady Mary Ann	4	W	X	X	Sommaire du Match
144 - 2019-02-23	949	Monarchs	8	Cabaret Lady Mary Ann	4	L			Sommaire du Match
146 - 2019-02-25	966	Cabaret Lady Mary Ann	4	Monsters	5	L			Sommaire du Match
147 - 2019-02-26	977	Cabaret Lady Mary Ann	2	Jayhawks	6	L			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
149 - 2019-02-28	989	Cabaret Lady Mary Ann	4	Las Vegas	1	W			Sommaire du Match
151 - 2019-03-02	1005	Caroline	1	Cabaret Lady Mary Ann	2	W			Sommaire du Match
152 - 2019-03-03	1013	Senators	3	Cabaret Lady Mary Ann	4	W	X		Sommaire du Match
154 - 2019-03-05	1022	Cabaret Lady Mary Ann	4	Manchots	6	L			Sommaire du Match
156 - 2019-03-07	1033	Cabaret Lady Mary Ann	7	Bruins	3	W			Sommaire du Match
157 - 2019-03-08	1044	Minnesota	4	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
159 - 2019-03-10	1060	Cougars	7	Cabaret Lady Mary Ann	5	L			Sommaire du Match
163 - 2019-03-14	1092	Cabaret Lady Mary Ann	7	Sharks	6	W	X	X	Sommaire du Match
165 - 2019-03-16	1101	Cabaret Lady Mary Ann	7	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
166 - 2019-03-17	1116	Cabaret Lady Mary Ann	5	Admirals	6	L			Sommaire du Match
168 - 2019-03-19	1130	Cabaret Lady Mary Ann	5	Stars	4	W			Sommaire du Match
170 - 2019-03-21	1136	Jayhawks	7	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
172 - 2019-03-23	1157	Bruins	2	Cabaret Lady Mary Ann	3	W	X	X	Sommaire du Match
174 - 2019-03-25	1169	Cabaret Lady Mary Ann	4	Marlies	6	L			Sommaire du Match
175 - 2019-03-26	1180	Cabaret Lady Mary Ann	3	Rocket	4	L			Sommaire du Match
177 - 2019-03-28	1192	Cabaret Lady Mary Ann	6	Senators	4	W			Sommaire du Match
179 - 2019-03-30	1205	Cabaret Lady Mary Ann	2	Bruins	3	L	X	X	Sommaire du Match
181 - 2019-04-01	1221	Bears	5	Cabaret Lady Mary Ann	3	L			Sommaire du Match
184 - 2019-04-04	1244	Sound Tigers	4	Cabaret Lady Mary Ann	3	L	X	X	Sommaire du Match
186 - 2019-04-06	1262	Spiders	9	Cabaret Lady Mary Ann	4	L			Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	35	15
Assistance	62,214	30,986
Assistance PCT	75.87%	75.58%

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	2273 - 75.77%	64,446$	2,642,280$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,988,469$	1,990,611$	1,952,694$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
10,645$	1,988,469$	23	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	10,645$	0$

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	Ligue											Domicile											Visiteur
Année	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
2018	82	26	41	0	3	3	6	3	333	378	-45	41	14	18	0	2	3	2	2	161	186	-25	41	12	23	0	1	0	4	1	172	192	-20	76	333	603	936	2	0	130	106	88	12	2925	958	998	925	75	3382	987	918	1744	354	81	22.88%	371	80	78.44%	1	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453
Total Saison Régulière	82	26	41	0	3	3	6	3	333	378	-45	41	14	18	0	2	3	2	2	161	186	-25	41	12	23	0	1	0	4	1	172	192	-20	76	333	603	936	2	0	130	106	88	12	2925	958	998	925	75	3382	987	918	1744	354	81	22.88%	371	80	78.44%	1	944	2485	37.99%	1171	3062	38.24%	547	1450	37.72%	1620	1089	2333	648	1022	453