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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	Lauri Korpikoski		X	X		100.00	55	35	89	71	66	60	76	54	36	51	57	70	44	61	51	0	50	60	0
2	Curtis Lazar	X	X	X		100.00	75	43	87	69	72	56	55	52	37	55	48	67	48	45	37	0	50	57	0
3	Brendan Leipsic (R)		X	X		100.00	49	35	88	72	54	55	46	56	63	59	52	63	48	37	34	0	50	56	0
4	Joseph Blandisi	X	X			100.00	55	35	75	67	56	58	36	52	47	51	52	56	48	41	36	0	50	53	0
5	Warren Foegele (R)		X			100.00	51	35	95	75	64	53	35	40	35	38	42	70	48	35	32	0	50	51	0
6	Kenny Agostino		X			100.00	49	35	80	66	69	61	35	42	35	41	42	51	45	39	36	0	50	49	0
7	Daniel Ciampini (R)		X			100.00	43	45	45	45	57	42	42	43	45	43	43	45	44	32	30	0	50	44	0
8	Mitchell Stephens (R)	X				100.00	43	45	45	45	61	42	42	43	45	43	43	45	44	32	30	0	50	44	0
9	Evgeny Grachev	X	X	X		100.00	30	87	33	42	80	29	37	31	35	31	31	44	45	37	34	0	50	39	0
10	Viktor Svedberg				X	100.00	52	35	88	58	85	46	33	40	35	35	45	68	46	35	32	0	50	53	0
11	Andreas Englund (R)				X	100.00	56	35	88	63	62	52	35	31	35	30	32	68	48	37	34	0	50	51	0
12	Philip Larsen				X	100.00	47	35	89	66	58	50	35	43	35	45	41	56	47	47	42	0	50	51	0
13	Dennis Cholowski (R)				X	100.00	50	50	50	50	65	50	50	50	50	50	50	50	50	32	30	0	50	49	0
14	Ryan Lindgren (R)				X	100.00	45	45	45	45	64	45	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	50	46	0
15	Frederic Allard (R)				X	100.00	43	43	43	43	58	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	50	44	0
16	Jesper Lindgren (R)				X	100.00	38	40	40	40	46	37	37	38	40	38	38	40	39	32	30	0	50	40	0
Rayé
1	Liam O'Brien (R)	X				100.00	56	43	62	62	74	50	35	35	35	35	35	57	48	39	36	0	50	47	0
2	Matthew Mistele (R)		X			100.00	35	37	37	37	64	35	35	35	37	35	35	37	36	32	30	0	50	38	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	48	42	66	56	64	48	42	43	41	43	43	54	45	38	34	0	50	48

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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
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#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Evan Fitzpatrick (R)	100.00	45	45	45	76	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	50	47	0
Rayé
1	Carter Hart (R)	100.00	45	45	45	66	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	50	46	0
2	Wouter Peeters (R)	100.00	43	43	43	78	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	50	46	0
3	Jack Lafontaine (R)	100.00	43	43	43	74	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	50	45	0
4	Thomas Heemskerk	100.00	43	45	43	74	42	41	41	41	41	41	40	32	30	0	50	44	0
5	Eamon McAdam (R)	100.00	41	43	41	69	40	39	39	39	39	39	38	32	30	0	50	42	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	43	44	43	73	43	43	43	43	43	43	42	32	30	0	50	45

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Sheldon Keefe	47	88	80	45	65	73	66	CAN	37	3	500,000$

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	HT	P/20	PSG	PSS	FL	FT	S1	S2	S3
1	Joseph Blandisi	Monarchs (LA )	C/LW	82	49	55	104	19	22	0	95	259	410	119	309	11.95%	64	1627	19.84	9	12	21	75	177	0	3	3	10	301	3	4	46.72%	2427	4	1.28	1	9	0	0	13	4	7
2	Curtis Lazar	Monarchs (LA )	C/LW/RW	82	45	58	103	20	86	20	208	166	392	119	277	11.48%	47	1397	17.05	8	13	21	71	177	2	0	2	4	109	5	2	42.74%	124	0	1.47	0	2	1	2	9	17	6
3	Philip Larsen	Monarchs (LA )	D	82	11	25	36	-19	71	5	79	73	86	30	41	12.79%	58	1149	14.02	2	2	4	12	20	0	0	0	0	24	1	0	0.00%	0	0	0.63	0	0	0	0	1	1	4
4	Andreas Englund	Monarchs (LA )	D	82	10	25	35	-5	68	0	101	82	84	29	52	11.90%	81	728	8.88	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0.00%	0	0	0.96	1	1	0	0	1	5	3
5	Viktor Svedberg	Monarchs (LA )	D	82	15	20	35	-19	60	0	116	90	117	42	81	12.82%	79	1150	14.03	4	2	6	12	20	0	0	0	0	24	0	1	0.00%	0	0	0.61	0	0	0	0	0	1	4
6	Mitchell Stephens	Monarchs (LA )	C	82	14	21	35	3	41	5	63	54	107	31	68	13.08%	9	419	5.11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	11	1	0	50.00%	498	0	1.67	0	0	0	1	2	1	1
7	Brendan Leipsic	Monarchs (LA )	LW/RW	21	6	2	8	2	2	0	2	14	29	9	24	20.69%	7	105	5.04	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	50.00%	4	0	1.51	0	0	0	0	1	1	1
8	Evgeny Grachev	Monarchs (LA )	C/LW/RW	82	0	1	1	1	4	0	7	10	3	0	1	0.00%	8	163	1.99	0	0	0	0	0	0	1	1	3	163	0	0	42.13%	178	0	0.12	0	0	0	0	0	0	0
9	Daniel Ciampini	Monarchs (LA )	LW	82	1	0	1	-2	0	0	4	4	10	1	12	10.00%	0	34	0.42	0	0	0	0	0	0	0	0	0	3	0	0	55.10%	49	0	0.58	0	0	0	0	0	1	0
10	Warren Foegele	Monarchs (LA )	LW	82	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0.00%	1	6	0.08	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	33.33%	9	0	0.00	1	1	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				759	151	207	358	0	354	30	675	753	1238	380	865	12.20%	354	6782	8.94	23	29	52	170	396	2	4	6	17	638	11	7	46.91%	3289	4	1.06	3	13	1	3	27	31	26

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

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4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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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
Andreas Englund	Monarchs (LA )	D	21	1996-01-21	Yes	189 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	Lien
Brendan Leipsic	Monarchs (LA )	LW/RW	23	1994-05-19	Yes	180 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	693,000$	69,300$	0$	No	Lien
Carter Hart	Monarchs (LA )	G	19	1998-08-13	Yes	180 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	792,500$	79,250$	0$	No	Lien
Curtis Lazar	Monarchs (LA )	C/LW/RW	22	1995-02-02	No	209 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Daniel Ciampini	Monarchs (LA )	LW	26	1990-11-25	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	Lien
Dennis Cholowski	Monarchs (LA )	D	19	1998-02-15	Yes	200 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Eamon McAdam	Monarchs (LA )	G	23	1994-09-24	Yes	188 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	Lien
Evan Fitzpatrick	Monarchs (LA )	G	19	1998-01-28	Yes	202 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	Lien
Evgeny Grachev	Monarchs (LA )	C/LW/RW	27	1990-02-21	No	225 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	80,000$	0$	No	Lien
Frederic Allard	Monarchs (LA )	D	19	1997-12-27	Yes	184 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	Lien
Jack Lafontaine	Monarchs (LA )	G	19	1998-01-06	Yes	197 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	Lien
Jesper Lindgren	Monarchs (LA )	D	20	1997-05-19	Yes	161 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	Lien
Joseph Blandisi	Monarchs (LA )	C/LW	23	1994-07-18	No	182 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	665,000$	66,500$	0$	No	Lien
Kenny Agostino	Monarchs (LA )	LW	25	1992-04-30	No	202 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	800,000$	80,000$	0$	No	Lien
Lauri Korpikoski	Monarchs (LA )	LW/RW	31	1986-07-28	No	193 Lbs	6 ft1	Yes	No	No	4	Sans Restriction	Pro & Farm	1,500,000$	150,000$	0$	No	Lien
Liam O'Brien	Monarchs (LA )	C	23	1994-07-29	Yes	215 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,000,002$	100,000$	0$	No	Lien
Matthew Mistele	Monarchs (LA )	LW	21	1995-10-17	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No	Lien
Mitchell Stephens	Monarchs (LA )	C	20	1997-02-05	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	Lien
Philip Larsen	Monarchs (LA )	D	27	1989-12-07	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	1,600,000$	160,000$	0$	No	Lien
Ryan Lindgren	Monarchs (LA )	D	19	1998-02-11	Yes	198 Lbs	6 ft0	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	Lien
Thomas Heemskerk	Monarchs (LA )	G	27	1990-04-11	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	Lien
Viktor Svedberg	Monarchs (LA )	D	26	1991-05-24	No	238 Lbs	6 ft8	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	575,000$	57,500$	0$	No	Lien
Warren Foegele	Monarchs (LA )	LW	21	1996-04-01	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	Lien
Wouter Peeters	Monarchs (LA )	G	19	1998-07-31	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
24	22.46	195 Lbs	6 ft1	2.71	827,521$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Joseph Blandisi	Curtis Lazar	40	1	2	2
2				30	1	2	2
3				20	1	2	2
4		Mitchell Stephens		10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			40	1	2	2
2	Viktor Svedberg	Philip Larsen	30	1	2	2
3	Andreas Englund		20	1	2	2
4			10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1		Joseph Blandisi	Curtis Lazar	60	1	2	2
2				40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Viktor Svedberg	Philip Larsen	40	1	2	2

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

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Viktor Svedberg	Philip Larsen	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Joseph Blandisi	60	1	2	2			60	1	2	2
2		40	1	2	2	Viktor Svedberg	Philip Larsen	40	1	2	2

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

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1			60	1	2	2
2	Viktor Svedberg	Philip Larsen	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Joseph Blandisi	Curtis Lazar

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
	Joseph Blandisi	Curtis Lazar

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Daniel Ciampini, Warren Foegele, Evgeny Grachev	Daniel Ciampini, Warren Foegele	Evgeny Grachev

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Andreas Englund, ,	Andreas Englund	,

Tirs de Pénalité
Joseph Blandisi, , , Curtis Lazar,

Gardien
#1 : , #2 :

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

Lignes de Défense Perso. en Prol.
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5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
10	text	Any text entered in the filter will match text found within the column

	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	4	0	4	0	0	0	0	0	8	21	-13	2	0	2	0	0	0	0	0	4	10	-6	2	0	2	0	0	0	0	0	4	11	-7	0	0.000	8	15	23	0	0	133	105	86	10	108	991	895	969	93	184	59	49	82	11	2	18.18%	23	3	86.96%	1	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
2	Baby Hawks	3	1	1	0	1	0	0	0	13	15	-2	2	0	1	0	1	0	0	0	8	11	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	4	0.667	13	19	32	0	0	133	105	86	10	111	991	895	969	93	118	13	29	64	10	2	20.00%	12	2	83.33%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
3	Bears	2	0	1	0	1	0	0	0	10	10	0	1	0	1	0	0	0	0	0	5	6	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	2	0.500	10	18	28	0	0	133	105	86	10	69	991	895	969	93	63	17	12	45	9	1	11.11%	6	2	66.67%	1	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
4	Bruins	2	0	1	0	0	1	0	0	5	8	-3	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0.250	5	9	14	1	0	133	105	86	10	54	991	895	969	93	62	25	14	50	5	0	0.00%	6	0	100.00%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
5	Cabaret Lady Mary Ann	2	1	1	0	0	0	0	0	13	11	2	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	8	4	4	2	0.500	13	21	34	0	0	133	105	86	10	105	991	895	969	93	98	22	12	46	6	0	0.00%	6	3	50.00%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
6	Caroline	2	1	0	0	0	0	1	0	11	7	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	4	1.000	11	18	29	0	0	133	105	86	10	89	991	895	969	93	65	13	25	53	15	5	33.33%	11	3	72.73%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
7	Chiefs	3	1	1	0	0	0	0	1	10	12	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	6	7	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	3	0.500	10	20	30	0	0	133	105	86	10	99	991	895	969	93	94	30	32	65	10	3	30.00%	16	3	81.25%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
8	Chill	3	1	2	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.333	7	13	20	0	0	133	105	86	10	78	991	895	969	93	79	18	22	56	9	0	0.00%	11	4	63.64%	1	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
9	Comets	4	3	1	0	0	0	0	0	19	20	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	10	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	9	14	-5	6	0.750	19	34	53	0	0	133	105	86	10	170	991	895	969	93	160	46	32	78	18	6	33.33%	16	2	87.50%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
10	Cougars	2	0	1	0	0	0	0	1	6	14	-8	1	0	1	0	0	0	0	0	2	9	-7	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0.250	6	10	16	0	0	133	105	86	10	62	991	895	969	93	95	25	21	33	7	3	42.86%	9	2	77.78%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
11	Crunch	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	4	7	11	0	0	133	105	86	10	75	991	895	969	93	58	20	30	44	13	3	23.08%	8	2	75.00%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
12	Heat	4	2	2	0	0	0	0	0	11	14	-3	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	0	2	0	0	0	0	0	5	10	-5	4	0.500	11	19	30	0	0	133	105	86	10	137	991	895	969	93	135	40	30	103	14	2	14.29%	14	3	78.57%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
13	Jayhawks	4	0	3	0	0	0	1	0	14	25	-11	2	0	2	0	0	0	0	0	6	14	-8	2	0	1	0	0	0	1	0	8	11	-3	2	0.250	14	22	36	0	0	133	105	86	10	127	991	895	969	93	177	46	65	102	9	2	22.22%	20	6	70.00%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
14	Las Vegas	5	4	1	0	0	0	0	0	25	23	2	3	2	1	0	0	0	0	0	15	15	0	2	2	0	0	0	0	0	0	10	8	2	8	0.800	25	44	69	0	0	133	105	86	10	187	991	895	969	93	159	43	51	96	21	4	19.05%	23	5	78.26%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
15	Manchots	2	1	0	0	0	0	0	1	10	8	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	0	0	0	0	0	0	1	5	6	-1	3	0.750	10	20	30	0	0	133	105	86	10	72	991	895	969	93	68	9	29	41	10	2	20.00%	11	4	63.64%	1	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
16	Marlies	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	133	105	86	10	47	991	895	969	93	82	35	20	34	7	1	14.29%	10	4	60.00%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
17	Minnesota	3	1	1	0	0	1	0	0	14	15	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	10	10	0	3	0.500	14	24	38	0	0	133	105	86	10	97	991	895	969	93	103	30	34	60	9	2	22.22%	17	4	76.47%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
18	Monsters	2	0	1	0	0	0	0	1	7	10	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0.250	7	12	19	0	0	133	105	86	10	81	991	895	969	93	70	28	20	48	10	3	30.00%	10	2	80.00%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
19	Monsters	3	1	2	0	0	0	0	0	15	17	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	2	0	2	0	0	0	0	0	10	16	-6	2	0.333	15	25	40	0	0	133	105	86	10	112	991	895	969	93	99	31	14	67	15	4	26.67%	7	1	85.71%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
20	Oceanics	3	0	3	0	0	0	0	0	10	20	-10	2	0	2	0	0	0	0	0	7	13	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	0	0.000	10	17	27	0	0	133	105	86	10	86	991	895	969	93	148	42	35	54	12	0	0.00%	17	8	52.94%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
21	Oil Kings	4	3	1	0	0	0	0	0	18	12	6	2	2	0	0	0	0	0	0	9	3	6	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	6	0.750	18	31	49	0	1	133	105	86	10	135	991	895	969	93	109	20	33	86	17	4	23.53%	14	2	85.71%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
22	Phantoms	2	2	0	0	0	0	0	0	10	7	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	10	17	27	0	0	133	105	86	10	77	991	895	969	93	53	21	19	35	5	1	20.00%	7	3	57.14%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
23	Rocket	2	2	0	0	0	0	0	0	11	5	6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	4	1.000	11	20	31	0	0	133	105	86	10	94	991	895	969	93	66	20	12	27	7	2	28.57%	6	0	100.00%	2	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
24	Senators	2	1	1	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	0.500	6	10	16	0	0	133	105	86	10	42	991	895	969	93	68	30	23	18	9	2	22.22%	9	3	66.67%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
25	Sharks	4	2	2	0	0	0	0	0	18	19	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	12	9	3	2	0	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	4	0.500	18	32	50	0	0	133	105	86	10	189	991	895	969	93	191	38	28	107	18	5	27.78%	14	1	92.86%	1	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
26	Sound Tigers	2	2	0	0	0	0	0	0	10	4	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	4	1.000	10	17	27	0	0	133	105	86	10	85	991	895	969	93	57	26	26	33	11	2	18.18%	13	1	92.31%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
27	Spiders	2	0	1	0	0	1	0	0	7	14	-7	1	0	0	0	0	1	0	0	5	6	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	8	-6	1	0.250	7	11	18	0	0	133	105	86	10	60	991	895	969	93	97	20	26	47	12	2	16.67%	13	2	84.62%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
28	Stars	3	0	1	0	0	0	0	2	9	13	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0	0	0	0	0	0	2	5	7	-2	2	0.333	9	15	24	0	0	133	105	86	10	101	991	895	969	93	86	29	26	61	10	3	30.00%	13	3	76.92%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
29	Thunder	2	1	0	0	0	0	1	0	13	10	3	1	0	0	0	0	0	1	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	5	2	4	1.000	13	23	36	0	0	133	105	86	10	61	991	895	969	93	59	15	20	47	13	4	30.77%	10	3	70.00%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
	Total	82	31	37	0	2	3	3	6	329	381	-52	41	19	16	0	1	3	1	1	169	178	-9	41	12	21	0	1	0	2	5	160	203	-43	81	0.494	329	569	898	1	1	133	105	86	10	2916	991	895	969	93	2991	841	830	1726	331	71	21.45%	362	81	77.62%	7	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
31	Wolf Pack	2	1	1	0	0	0	0	0	10	9	1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.500	10	18	28	0	0	133	105	86	10	106	991	895	969	93	88	30	41	44	9	1	11.11%	10	0	100.00%	0	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
	_Since Last GM Reset	82	31	37	0	2	3	3	6	329	381	-52	41	19	16	0	1	3	1	1	169	178	-9	41	12	21	0	1	0	2	5	160	203	-43	81	0.494	329	569	898	1	1	133	105	86	10	2916	991	895	969	93	2991	841	830	1726	331	71	21.45%	362	81	77.62%	7	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
	_Vs Conference	36	11	19	0	1	2	1	2	136	171	-35	18	7	7	0	0	2	1	1	77	82	-5	18	4	12	0	1	0	0	1	59	89	-30	30	0.417	136	240	376	1	0	133	105	86	10	1215	991	895	969	93	1369	413	384	741	150	26	17.33%	170	40	76.47%	5	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
	_Vs Division	16	3	10	0	0	1	0	0	63	77	-14	8	2	4	0	0	1	0	0	30	41	-11	8	1	6	0	0	0	0	0	33	36	-3	7	0.219	63	108	171	1	0	133	105	86	10	540	991	895	969	93	588	192	152	299	67	15	22.39%	64	17	73.44%	2	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482

			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	81	W1	329	569	898	2916	2991	841	830	1726	1	1

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	31	37	2	3	3	6	329	381

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	19	16	1	3	1	1	169	178

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	12	21	1	0	2	5	160	203

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
5	5	0	0	0	0

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
331	71	21.45%	362	81	77.62%	7

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
991	895	969	93	133	105	86	10

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
1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%

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
1779	1212	2148	634	1046	482

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
3 - 2018-10-05	16	Sharks	4	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
5 - 2018-10-07	31	Cougars	9	Monarchs	2	L			Sommaire du Match
7 - 2018-10-09	40	Monarchs	3	Oceanics	7	L			Sommaire du Match
9 - 2018-10-11	51	Monarchs	6	Rocket	2	W			Sommaire du Match
11 - 2018-10-13	59	Monarchs	2	Senators	6	L			Sommaire du Match
13 - 2018-10-15	74	Monarchs	2	Marlies	6	L			Sommaire du Match
16 - 2018-10-18	97	Sound Tigers	1	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
18 - 2018-10-20	105	Crunch	3	Monarchs	2	L			Sommaire du Match
21 - 2018-10-23	128	Monarchs	2	Stars	3	L	X	X	Sommaire du Match
23 - 2018-10-25	138	Monarchs	4	Minnesota	6	L			Sommaire du Match
26 - 2018-10-28	159	Wolf Pack	3	Monarchs	6	W			Sommaire du Match
30 - 2018-11-01	190	Phantoms	4	Monarchs	6	W			Sommaire du Match
32 - 2018-11-03	205	Monsters	5	Monarchs	4	L	X	X	Sommaire du Match
35 - 2018-11-06	222	Admirals	5	Monarchs	4	L			Sommaire du Match
37 - 2018-11-08	235	Minnesota	5	Monarchs	4	L	X		Sommaire du Match
39 - 2018-11-10	252	Heat	3	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
42 - 2018-11-13	271	Marlies	7	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
45 - 2018-11-16	288	Monarchs	5	Baby Hawks	4	W			Sommaire du Match
46 - 2018-11-17	300	Monarchs	1	Chill	4	L			Sommaire du Match
48 - 2018-11-19	313	Monarchs	4	Chiefs	5	L	X	X	Sommaire du Match
50 - 2018-11-21	331	Monsters	1	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
53 - 2018-11-24	357	Comets	4	Monarchs	6	W			Sommaire du Match
54 - 2018-11-25	361	Oil Kings	3	Monarchs	6	W			Sommaire du Match
56 - 2018-11-27	376	Monarchs	7	Comets	5	W			Sommaire du Match
58 - 2018-11-29	388	Monarchs	6	Oil Kings	3	W			Sommaire du Match
59 - 2018-11-30	394	Monarchs	3	Heat	6	L			Sommaire du Match
61 - 2018-12-02	412	Caroline	2	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
63 - 2018-12-04	425	Jayhawks	6	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
65 - 2018-12-06	439	Spiders	6	Monarchs	5	L	X		Sommaire du Match
67 - 2018-12-08	445	Las Vegas	7	Monarchs	5	L			Sommaire du Match
69 - 2018-12-10	462	Monarchs	4	Cougars	5	L	X	X	Sommaire du Match
70 - 2018-12-11	466	Monarchs	2	Crunch	4	L			Sommaire du Match
72 - 2018-12-13	480	Monarchs	3	Monsters	5	L			Sommaire du Match
74 - 2018-12-15	499	Monarchs	5	Manchots	6	L	X	X	Sommaire du Match
77 - 2018-12-18	527	Oceanics	8	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
81 - 2018-12-22	549	Monarchs	4	Sharks	6	L			Sommaire du Match
82 - 2018-12-23	564	Monarchs	5	Las Vegas	4	W			Sommaire du Match
86 - 2018-12-27	578	Jayhawks	8	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
88 - 2018-12-29	585	Las Vegas	6	Monarchs	7	W			Sommaire du Match
90 - 2018-12-31	607	Monarchs	5	Monsters	9	L			Sommaire du Match
91 - 2019-01-01	614	Monarchs	5	Las Vegas	4	W			Sommaire du Match
93 - 2019-01-03	628	Thunder	5	Monarchs	6	W	X	X	Sommaire du Match
95 - 2019-01-05	643	Oil Kings	0	Monarchs	3	W			Sommaire du Match
97 - 2019-01-07	656	Monarchs	2	Sharks	4	L			Sommaire du Match
100 - 2019-01-10	682	Senators	3	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
102 - 2019-01-12	698	Manchots	2	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
105 - 2019-01-15	717	Monarchs	6	Minnesota	4	W			Sommaire du Match
107 - 2019-01-17	732	Monarchs	3	Stars	4	L	X	X	Sommaire du Match
109 - 2019-01-19	741	Monarchs	5	Monsters	7	L			Sommaire du Match
111 - 2019-01-21	757	Chiefs	2	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
123 - 2019-02-02	795	Monarchs	6	Sound Tigers	3	W			Sommaire du Match
125 - 2019-02-04	806	Monarchs	4	Wolf Pack	6	L			Sommaire du Match
126 - 2019-02-05	812	Monarchs	2	Spiders	8	L			Sommaire du Match
128 - 2019-02-07	826	Monarchs	4	Phantoms	3	W			Sommaire du Match
130 - 2019-02-09	838	Monarchs	2	Bruins	4	L			Sommaire du Match
132 - 2019-02-11	861	Monarchs	5	Bears	4	W	X		Sommaire du Match
135 - 2019-02-14	886	Comets	2	Monarchs	4	W			Sommaire du Match
137 - 2019-02-16	903	Bruins	4	Monarchs	3	L	X		Sommaire du Match
139 - 2019-02-18	914	Bears	6	Monarchs	5	L			Sommaire du Match
142 - 2019-02-21	936	Monarchs	3	Chill	1	W			Sommaire du Match
144 - 2019-02-23	949	Monarchs	8	Cabaret Lady Mary Ann	4	W			Sommaire du Match
146 - 2019-02-25	964	Monarchs	7	Thunder	5	W			Sommaire du Match
147 - 2019-02-26	972	Monarchs	6	Caroline	5	W	X	X	Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
149 - 2019-02-28	990	Stars	6	Monarchs	4	L			Sommaire du Match
151 - 2019-03-02	1000	Baby Hawks	7	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
154 - 2019-03-05	1028	Rocket	3	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
156 - 2019-03-07	1042	Chiefs	5	Monarchs	2	L			Sommaire du Match
158 - 2019-03-09	1056	Monarchs	2	Jayhawks	6	L			Sommaire du Match
159 - 2019-03-10	1064	Monarchs	1	Admirals	5	L			Sommaire du Match
163 - 2019-03-14	1091	Chill	4	Monarchs	3	L			Sommaire du Match
165 - 2019-03-16	1101	Cabaret Lady Mary Ann	7	Monarchs	5	L			Sommaire du Match
167 - 2019-03-18	1120	Oceanics	5	Monarchs	4	L			Sommaire du Match
170 - 2019-03-21	1147	Sharks	5	Monarchs	7	W			Sommaire du Match
172 - 2019-03-23	1163	Admirals	5	Monarchs	0	L			Sommaire du Match
174 - 2019-03-25	1176	Monarchs	2	Heat	4	L			Sommaire du Match
175 - 2019-03-26	1182	Monarchs	3	Oil Kings	6	L			Sommaire du Match
177 - 2019-03-28	1195	Monarchs	2	Comets	9	L			Sommaire du Match
179 - 2019-03-30	1214	Baby Hawks	4	Monarchs	5	W	X		Sommaire du Match
181 - 2019-04-01	1228	Heat	1	Monarchs	2	W			Sommaire du Match
182 - 2019-04-02	1238	Monarchs	6	Jayhawks	5	W	X	X	Sommaire du Match
185 - 2019-04-05	1256	Monarchs	3	Admirals	6	L			Sommaire du Match
186 - 2019-04-06	1270	Las Vegas	2	Monarchs	3	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	60,541	30,929
Assistance PCT	73.83%	75.44%

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	2231 - 74.37%	88,918$	3,645,630$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
2,060,665$	1,986,050$	1,986,050$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
10,621$	2,060,665$	24	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	10,621$	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	31	37	0	2	3	3	6	329	381	-52	41	19	16	0	1	3	1	1	169	178	-9	41	12	21	0	1	0	2	5	160	203	-43	81	329	569	898	1	1	133	105	86	10	2916	991	895	969	93	2991	841	830	1726	331	71	21.45%	362	81	77.62%	7	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482
Total Saison Régulière	82	31	37	0	2	3	3	6	329	381	-52	41	19	16	0	1	3	1	1	169	178	-9	41	12	21	0	1	0	2	5	160	203	-43	81	329	569	898	1	1	133	105	86	10	2916	991	895	969	93	2991	841	830	1726	331	71	21.45%	362	81	77.62%	7	1078	2536	42.51%	1102	2703	40.77%	631	1510	41.79%	1779	1212	2148	634	1046	482