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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	Ryan Carpenter	X		X		100.00	63	43	88	75	69	58	46	54	83	46	62	66	48	41	36	0	50	58	0
2	Peter Holland	X				100.00	54	50	85	73	71	63	48	52	82	52	52	65	64	48	44	0	50	57	0
3	Gemel Smith (R)	X	X	X		100.00	51	43	83	69	60	58	55	55	46	48	61	68	48	37	34	0	50	56	0
4	Phillip Di Giuseppe		X	X		100.00	69	43	86	67	69	61	54	53	35	51	54	63	56	43	36	0	50	56	0
5	Drew Miller		X	X		100.00	58	35	86	67	58	58	51	46	35	41	49	74	47	65	58	0	50	55	0
6	Andreas Martinsen		X	X		100.00	64	43	74	64	81	62	39	47	60	43	50	63	48	43	37	0	50	54	0
7	Matthew Peca (R)	X				100.00	45	35	94	79	52	60	36	44	55	42	46	62	48	37	34	0	50	52	0
8	Michael McCarron	X		X		100.00	66	65	60	60	83	57	40	43	61	44	42	61	48	41	37	0	50	52	0
9	Kevin Porter	X	X	X		100.00	53	35	94	71	62	54	34	37	35	41	33	64	47	51	45	0	50	50	0
10	Filip Chytil (R)	X				100.00	47	35	84	65	70	55	35	41	37	40	42	58	48	35	32	0	50	49	0
11	Emile Poirier		X	X		100.00	51	35	81	68	58	56	31	41	36	41	40	54	46	35	32	0	50	48	0
12	Tyler Biggs (R)			X		100.00	45	50	49	49	71	43	43	45	49	45	45	50	47	32	30	0	50	47	0
13	Shea Theodore				X	100.00	51	35	86	78	64	73	59	56	35	60	51	70	56	44	38	0	50	61	0
14	Mikhail Sergachev (R)				X	100.00	63	35	83	76	71	57	56	56	35	59	53	65	45	37	34	0	50	60	0
15	Joe Morrow				X	100.00	62	35	83	71	63	66	48	49	35	49	49	65	48	42	37	0	50	58	0
16	Madison Bowey (R)				X	100.00	60	35	83	65	65	50	45	41	35	50	32	63	48	35	32	0	50	53	0
17	Jakub Zboril (R)				X	100.00	47	50	49	49	59	46	46	47	49	47	47	50	48	32	30	0	50	47	0
Rayé
1	Boris Katchouk (R)		X			100.00	45	45	45	45	73	45	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	50	46	0
2	Nathan Bastian (R)			X		100.00	45	45	45	45	77	45	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	50	46	0
3	Ryan Gropp (R)		X			100.00	43	45	45	45	72	42	42	43	45	43	43	45	44	32	30	0	50	45	0
4	Steven Shipley (R)	X				100.00	36	40	40	40	71	35	35	36	40	36	36	40	38	32	30	0	50	40	0
5	Kelsey Tessier	X				100.00	36	40	40	40	48	35	35	36	40	36	36	40	38	32	30	0	50	39	0
6	Jeremy Gregoire (R)	X				100.00	33	37	37	37	61	33	33	33	37	33	33	37	35	32	30	0	50	37	0
7	Greg Nemisz	X		X		100.00	30	89	31	35	69	29	35	31	35	31	31	33	45	37	34	0	50	36	0
8	Phillipe Myers (R)				X	100.00	45	45	45	45	68	45	45	45	45	45	45	45	45	32	30	0	50	46	0
9	Sean Day (R)				X	100.00	43	43	43	43	75	43	43	43	43	43	43	43	43	32	30	0	50	45	0
10	Mathieu Brisebois (R)				X	100.00	41	45	45	45	55	39	39	41	45	41	41	45	43	32	30	0	50	43	0
11	Brycen Martin (R)				X	100.00	39	43	43	43	63	37	37	39	43	39	39	43	41	32	30	0	50	42	0
12	Joey Leach (R)				X	100.00	39	43	43	43	61	37	37	39	43	39	39	43	41	32	30	0	50	42	0
13	Adam Janosik (R)				X	100.00	39	43	43	43	50	37	37	39	43	39	39	43	41	32	30	0	50	41	0
14	Justin Weller (R)				X	100.00	36	40	40	40	68	35	35	36	40	36	36	40	38	32	30	0	50	41	0
15	Loic Leduc (R)				X	100.00	36	40	40	40	64	35	35	36	40	36	36	40	38	32	30	0	50	40	0
16	Joshua Brown (R)				X	100.00	33	37	37	37	71	33	33	33	37	33	33	37	35	32	30	0	50	39	0
17	Mike McKee (R)				X	100.00	33	37	37	37	78	33	33	33	37	33	33	37	35	32	30	0	50	39	0
18	Teigan Zahn				X	100.00	33	37	37	37	72	33	33	33	37	33	33	37	35	32	30	0	50	39	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	47	43	60	54	66	47	41	43	44	42	43	51	45	37	33	0	50	47

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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	Malcolm Subban (R)	100.00	48	45	90	75	46	46	46	45	45	65	94	40	36	0	50	51	0
2	Harri Sateri (R)	100.00	46	45	77	76	45	46	47	45	45	65	45	35	32	0	50	50	0
3	Alex Lyon (R)	100.00	47	45	65	75	44	46	47	42	45	65	87	35	32	0	50	49	0
Rayé
1	Troy Grosenick	100.00	46	45	50	67	45	44	41	43	46	56	55	35	32	0	50	47	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	47	45	71	73	45	46	45	44	45	63	70	36	33	0	50	49

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Larry Robinson	54	51	62	60	99	92	70	CAN	67	1	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	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	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Peter Holland	Bears (Was)	C	80	42	83	125	37	56	20	63	209	308	104	241	13.64%	31	1642	20.53	7	31	38	61	259	0	1	1	8	305	6	3	66.43%	1939	0	1.52	3	6	0	2	2	5	8	4
2	Phillip Di Giuseppe	Bears (Was)	LW/RW	74	49	55	104	37	46	0	169	121	292	80	214	16.78%	14	1491	20.16	12	16	28	75	253	1	0	1	6	201	6	7	48.89%	135	3	1.39	1	6	0	0	0	11	3	10
3	Joe Morrow	Bears (Was)	D	82	22	75	97	22	66	0	154	103	203	78	112	10.84%	115	1925	23.48	12	26	38	110	281	0	0	0	4	268	2	0	0.00%	0	0	1.01	0	0	0	0	0	6	3	8
4	Drew Miller	Bears (Was)	LW/RW	71	32	51	83	16	33	5	67	116	277	83	222	11.55%	37	1339	18.86	15	14	29	65	220	2	0	2	14	153	8	1	35.44%	79	2	1.24	2	4	0	0	0	5	8	7
5	Andreas Martinsen	Bears (Was)	LW/RW	71	32	29	61	9	34	0	82	78	227	60	142	14.10%	8	1107	15.60	9	13	22	50	218	0	0	0	0	20	6	1	61.04%	77	0	1.10	1	2	0	0	0	4	5	1
6	Madison Bowey	Bears (Was)	D	82	9	46	55	7	38	0	94	63	96	29	74	9.38%	95	1598	19.49	5	9	14	50	220	0	1	1	0	238	1	1	0.00%	0	0	0.69	0	0	0	0	0	2	1	1
7	Matthew Peca	Bears (Was)	C	75	24	29	53	6	13	5	25	155	197	54	134	12.18%	17	970	12.94	2	2	4	8	53	0	0	0	0	39	2	0	56.38%	1050	0	1.09	0	0	0	0	1	1	3	2
8	Michael McCarron	Bears (Was)	C/RW	71	11	28	39	10	88	20	136	94	137	55	96	8.03%	9	1073	15.12	4	13	17	27	214	0	0	0	0	3	0	1	58.41%	916	0	0.73	0	0	2	1	1	0	0	3
9	Emile Poirier	Bears (Was)	LW/RW	82	17	21	38	-1	32	0	74	72	127	39	101	13.39%	10	1011	12.34	1	2	3	9	46	0	0	0	1	60	3	0	46.05%	76	0	0.75	0	0	0	0	0	1	3	3
10	Mikhail Sergachev	Bears (Was)	D	42	13	24	37	6	34	0	59	56	94	24	51	13.83%	43	945	22.52	6	7	13	44	125	0	0	0	2	130	1	2	0.00%	0	0	0.78	0	0	0	0	0	2	1	1
11	Kevin Porter	Bears (Was)	C/LW/RW	71	11	25	36	-8	22	0	49	102	93	40	103	11.83%	20	918	12.94	1	0	1	4	28	0	0	0	1	102	2	0	40.10%	399	0	0.78	0	0	0	0	0	0	2	0
12	Filip Chytil	Bears (Was)	C	82	5	27	32	-10	34	0	61	95	103	49	73	4.85%	53	1065	13.00	0	0	0	2	11	0	0	0	0	18	0	0	45.26%	475	0	0.60	0	1	0	0	0	0	1	2
13	Ryan Carpenter	Bears (Was)	C/RW	16	16	16	32	15	14	0	21	54	79	23	54	20.25%	3	335	20.96	2	5	7	12	41	1	0	1	4	56	3	0	67.57%	407	1	1.91	0	0	0	0	0	2	2	2
14	Matt Stajan	Washington	C	19	7	24	31	16	14	0	32	46	82	32	62	8.54%	5	360	18.97	2	7	9	19	68	0	1	1	0	9	1	1	72.48%	407	0	1.72	0	4	0	0	0	3	1	0
15	Jakub Zboril	Bears (Was)	D	82	6	21	27	5	79	5	103	28	33	15	25	18.18%	73	1562	19.06	5	7	12	18	218	0	1	1	0	216	0	0	0.00%	0	0	0.35	0	0	0	1	0	0	0	2
16	Tyler Biggs	Bears (Was)	RW	71	12	10	22	-10	47	5	93	34	103	26	71	11.65%	11	609	8.59	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	37.93%	29	0	0.72	0	0	0	0	0	2	1	0
17	Boris Katchouk	Bears (Was)	LW	46	12	5	17	0	21	5	34	24	47	13	22	25.53%	4	426	9.26	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	57.58%	33	0	0.80	0	0	0	0	1	1	1	0
18	Nathan Bastian	Bears (Was)	RW	46	4	11	15	1	16	0	43	14	50	6	23	8.00%	2	422	9.17	0	0	0	0	8	0	0	0	0	7	1	0	51.79%	56	0	0.71	0	0	0	0	0	1	0	1
19	Phillipe Myers	Bears (Was)	D	55	4	10	14	1	67	5	105	22	29	5	16	13.79%	45	904	16.45	1	1	2	8	48	0	0	0	0	53	0	1	0.00%	0	0	0.31	0	0	0	1	0	0	0	1
20	Sean Day	Bears (Was)	D	35	0	8	8	2	12	0	58	6	12	2	5	0.00%	30	576	16.47	0	1	1	2	16	0	0	0	0	55	0	0	0.00%	0	0	0.28	0	0	0	0	0	0	0	2
21	Gemel Smith	Bears (Was)	C/LW/RW	4	2	3	5	1	4	0	2	13	18	10	14	11.11%	1	63	15.97	0	0	0	3	7	0	0	0	0	0	0	0	66.67%	3	0	1.57	0	0	0	0	0	0	1	0
22	Ryan Gropp	Bears (Was)	LW	8	1	0	1	1	0	0	1	1	2	0	1	50.00%	0	21	2.64	0	0	0	0	6	0	0	0	0	5	0	0	75.00%	4	0	0.95	0	0	0	0	0	0	0	0
23	Alexei Emelin	Washington	D	1	0	0	0	1	0	0	2	2	0	0	2	0.00%	2	24	24.77	0	0	0	0	2	0	0	0	0	4	0	0	0.00%	0	0	0.00	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1266	331	601	932	164	770	70	1527	1508	2609	827	1858	12.69%	628	20396	16.11	84	154	238	567	2354	4	4	8	40	1952	45	18	59.16%	6085	6	0.91	7	23	2	5	5	46	44	50

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Malcolm Subban	Bears (Was)	40	24	13	2	0.879	3.50	2260	0	1	132	1092	3	1	0.800	5	40	0	2	0	0
2	Harri Sateri	Bears (Was)	36	21	7	2	0.888	3.15	1946	8	2	102	909	4	0	0.692	13	31	40	3	1	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			76	45	20	4	0.883	3.34	4206	8	3	234	2001	7	1	0.722	18	71	40	5	1	1

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	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
Adam Janosik	Bears (Was)	D	25	1992-09-07	Yes	170 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	Lien
Alex Lyon	Bears (Was)	G	24	1992-12-09	Yes	201 Lbs	6 ft1	No	No	No	4	Avec Restriction	Pro & Farm	874,125$	87,412$	0$	No	Lien
Andreas Martinsen	Bears (Was)	LW/RW	27	1990-06-13	No	229 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	743,000$	74,300$	0$	No	Lien
Boris Katchouk	Bears (Was)	LW	19	1998-06-18	Yes	210 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	Lien
Brycen Martin	Bears (Was)	D	21	1996-05-09	Yes	195 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	Lien
Drew Miller	Bears (Was)	LW/RW	33	1984-02-17	No	183 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Sans Restriction	Pro & Farm	830,000$	83,000$	0$	No	Lien
Emile Poirier	Bears (Was)	LW/RW	22	1994-12-14	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Filip Chytil	Bears (Was)	C	18	1999-09-05	Yes	202 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Gemel Smith	Bears (Was)	C/LW/RW	23	1994-04-16	Yes	190 Lbs	5 ft10	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	645,000$	645,000$	0$	No	Lien
Greg Nemisz	Bears (Was)	C/RW	27	1990-06-05	No	197 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	500,000$	50,000$	0$	No	Lien
Harri Sateri	Bears (Was)	G	27	1989-12-29	Yes	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	Lien
Jakub Zboril	Bears (Was)	D	20	1997-02-21	Yes	185 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	895,000$	89,500$	0$	No	Lien
Jeremy Gregoire	Bears (Was)	C	22	1995-09-05	Yes	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	620,000$	62,000$	0$	No	Lien
Joe Morrow	Bears (Was)	D	24	1992-12-09	No	196 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	833,000$	83,300$	0$	No	Lien
Joey Leach	Bears (Was)	D	25	1992-01-29	Yes	187 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	Lien
Joshua Brown	Bears (Was)	D	23	1994-01-21	Yes	213 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	630,000$	63,000$	0$	No	Lien
Justin Weller	Bears (Was)	D	26	1991-07-26	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	Lien
Kelsey Tessier	Bears (Was)	C	27	1990-01-16	No	169 Lbs	5 ft9	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	Lien
Kevin Porter	Bears (Was)	C/LW/RW	31	1986-03-12	No	191 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Sans Restriction	Pro & Farm	750,000$	75,000$	0$	No	Lien
Loic Leduc	Bears (Was)	D	23	1994-06-14	Yes	194 Lbs	6 ft5	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	615,000$	61,500$	0$	No	Lien
Madison Bowey	Bears (Was)	D	22	1995-04-22	Yes	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	642,000$	64,200$	0$	No	Lien
Malcolm Subban	Bears (Was)	G	23	1993-12-21	Yes	200 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Mathieu Brisebois	Bears (Was)	D	25	1992-04-17	Yes	180 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	655,000$	65,500$	0$	No	Lien
Matthew Peca	Bears (Was)	C	24	1993-04-27	Yes	178 Lbs	5 ft8	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	667,000$	66,700$	0$	No	Lien
Michael McCarron	Bears (Was)	C/RW	22	1995-03-07	No	230 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Mike McKee	Bears (Was)	D	24	1993-08-17	Yes	229 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No	Lien
Mikhail Sergachev	Bears (Was)	D	19	1998-06-25	Yes	215 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	Lien
Nathan Bastian	Bears (Was)	RW	19	1997-12-06	Yes	219 Lbs	6 ft4	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	Lien
Peter Holland	Bears (Was)	C	26	1991-01-14	No	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Avec Restriction	Pro & Farm	824,000$	82,400$	0$	No	Lien
Phillip Di Giuseppe	Bears (Was)	LW/RW	23	1993-10-09	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	818,000$	81,800$	0$	No	Lien
Phillipe Myers	Bears (Was)	D	20	1997-01-25	Yes	202 Lbs	6 ft5	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	Lien
Ryan Carpenter	Bears (Was)	C/RW	26	1991-01-18	No	200 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Avec Restriction	Pro & Farm	1,250,000$	125,000$	0$	No	Lien
Ryan Gropp	Bears (Was)	LW	21	1996-09-16	Yes	205 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	Lien
Sean Day	Bears (Was)	D	19	1998-01-09	Yes	224 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Contrat d'Entrée	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	Lien
Shea Theodore	Bears (Was)	D	22	1995-08-03	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	925,000$	925,000$	0$	No	Lien
Steven Shipley	Bears (Was)	C	25	1992-04-22	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	Lien
Teigan Zahn	Bears (Was)	D	27	1990-01-04	No	218 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No	Lien
Troy Grosenick	Bears (Was)	G	28	1989-08-27	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Sans Restriction	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	Lien
Tyler Biggs	Bears (Was)	RW	24	1993-04-30	Yes	205 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Avec Restriction	Pro & Farm	833,000$	83,300$	0$	No	Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
39	23.74	200 Lbs	6 ft2	2.28	755,170$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Phillip Di Giuseppe	Peter Holland		40	1	2	2
2	Drew Miller	Michael McCarron	Andreas Martinsen	30	1	2	2
3	Kevin Porter	Matthew Peca	Emile Poirier	20	1	2	2
4		Filip Chytil	Tyler Biggs	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Joe Morrow	40	1	2	2
2	Madison Bowey	Jakub Zboril	30	1	2	2
3		Filip Chytil	20	1	2	2
4		Joe Morrow	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Phillip Di Giuseppe	Peter Holland		60	1	2	2
2	Drew Miller	Michael McCarron	Andreas Martinsen	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Joe Morrow	60	1	2	2
2	Madison Bowey	Jakub Zboril	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Peter Holland	Phillip Di Giuseppe	60	1	2	2
2		Drew Miller	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Joe Morrow	60	1	2	2
2	Madison Bowey	Jakub Zboril	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Peter Holland	60	1	2	2		Joe Morrow	60	1	2	2
2	Phillip Di Giuseppe	40	1	2	2	Madison Bowey	Jakub Zboril	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Peter Holland	Phillip Di Giuseppe	60	1	2	2
2		Drew Miller	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Joe Morrow	60	1	2	2
2	Madison Bowey	Jakub Zboril	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Phillip Di Giuseppe	Peter Holland			Joe Morrow

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Phillip Di Giuseppe	Peter Holland			Joe Morrow

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, Matthew Peca, Kevin Porter	, Matthew Peca	Kevin Porter

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
, Madison Bowey, Jakub Zboril		Madison Bowey, Jakub Zboril

Tirs de Pénalité
Peter Holland, Phillip Di Giuseppe, , Drew Miller, Andreas Martinsen

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.
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	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	8	15	23	0	0	148	112	90	11	88	879	879	930	43	38	8	33	31	17	2	11.76%	9	1	88.89%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
2	Baby Hawks	2	2	0	0	0	0	0	0	10	5	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	1.000	10	17	27	0	0	148	112	90	11	49	879	879	930	43	48	13	16	33	3	1	33.33%	7	0	100.00%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
3	Bruins	3	3	0	0	0	0	0	0	13	8	5	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	6	1.000	13	23	36	0	1	148	112	90	11	84	879	879	930	43	64	20	30	50	14	3	21.43%	15	4	73.33%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
4	Cabaret Lady Mary Ann	3	3	0	0	0	0	0	0	16	8	8	2	2	0	0	0	0	0	0	11	5	6	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	6	1.000	16	31	47	0	0	148	112	90	11	134	879	879	930	43	88	20	33	61	14	0	0.00%	14	1	92.86%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
5	Caroline	4	1	1	0	0	0	2	0	20	16	4	2	1	0	0	0	0	1	0	12	7	5	2	0	1	0	0	0	1	0	8	9	-1	6	0.750	20	31	51	1	0	148	112	90	11	169	879	879	930	43	118	38	45	77	16	7	43.75%	20	2	90.00%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
6	Chiefs	2	0	0	0	0	1	0	1	7	9	-2	1	0	0	0	0	0	0	1	4	5	-1	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	2	0.500	7	13	20	0	0	148	112	90	11	61	879	879	930	43	81	14	14	33	8	1	12.50%	7	1	85.71%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
7	Chill	2	2	0	0	0	0	0	0	11	3	8	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	4	1.000	11	17	28	0	0	148	112	90	11	64	879	879	930	43	56	10	24	56	13	4	30.77%	12	1	91.67%	1	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
8	Comets	2	1	1	0	0	0	0	0	9	7	2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.500	9	17	26	0	0	148	112	90	11	77	879	879	930	43	51	19	14	35	8	3	37.50%	7	1	85.71%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
9	Cougars	3	0	3	0	0	0	0	0	6	10	-4	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	6	12	18	0	0	148	112	90	11	73	879	879	930	43	101	26	30	62	11	4	36.36%	15	1	93.33%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
10	Crunch	3	3	0	0	0	0	0	0	18	10	8	2	2	0	0	0	0	0	0	14	8	6	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	6	1.000	18	31	49	0	0	148	112	90	11	131	879	879	930	43	60	17	14	56	16	3	18.75%	7	2	71.43%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
11	Heat	2	1	1	0	0	0	0	0	3	3	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	3	6	9	0	1	148	112	90	11	43	879	879	930	43	49	11	31	45	5	0	0.00%	13	1	92.31%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
12	Jayhawks	2	0	2	0	0	0	0	0	5	10	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	5	8	13	0	0	148	112	90	11	61	879	879	930	43	87	15	16	37	9	1	11.11%	8	2	75.00%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
13	Las Vegas	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	2	0.500	7	14	21	0	0	148	112	90	11	62	879	879	930	43	54	16	14	37	9	2	22.22%	7	2	71.43%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
14	Manchots	4	2	1	0	0	0	1	0	16	9	7	2	2	0	0	0	0	0	0	9	1	8	2	0	1	0	0	0	1	0	7	8	-1	6	0.750	16	25	41	0	1	148	112	90	11	107	879	879	930	43	103	21	30	70	20	3	15.00%	14	3	78.57%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
15	Marlies	3	0	2	0	0	0	0	1	11	18	-7	1	0	1	0	0	0	0	0	5	9	-4	2	0	1	0	0	0	0	1	6	9	-3	1	0.167	11	16	27	0	0	148	112	90	11	84	879	879	930	43	120	27	40	54	10	3	30.00%	17	4	76.47%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
16	Minnesota	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	9	17	26	0	0	148	112	90	11	65	879	879	930	43	50	16	17	32	12	5	41.67%	7	3	57.14%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
17	Monarchs	2	1	0	0	0	1	0	0	10	10	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	6	5	1	3	0.750	10	15	25	0	0	148	112	90	11	63	879	879	930	43	69	19	18	42	6	2	33.33%	9	1	88.89%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
18	Monsters	4	2	2	0	0	0	0	0	19	19	0	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	11	10	1	4	0.500	19	35	54	0	0	148	112	90	11	133	879	879	930	43	140	42	47	74	24	6	25.00%	21	2	90.48%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
19	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	5	8	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	0	0.000	5	8	13	0	0	148	112	90	11	48	879	879	930	43	69	24	18	46	9	1	11.11%	9	3	66.67%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
20	Oceanics	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0.000	6	10	16	0	0	148	112	90	11	41	879	879	930	43	73	24	18	48	7	1	14.29%	9	2	77.78%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
21	Oil Kings	2	1	0	0	0	0	1	0	10	6	4	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	1	0	0	0	0	0	0	7	4	3	4	1.000	10	17	27	0	0	148	112	90	11	83	879	879	930	43	35	5	12	50	9	1	11.11%	6	1	83.33%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
22	Phantoms	4	3	1	0	0	0	0	0	13	11	2	2	2	0	0	0	0	0	0	6	4	2	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	6	0.750	13	22	35	0	0	148	112	90	11	122	879	879	930	43	100	21	45	64	15	5	33.33%	21	3	85.71%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
23	Rocket	3	1	0	0	1	1	0	0	16	12	4	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	2	0	0	0	1	1	0	0	10	10	0	5	0.833	16	24	40	0	0	148	112	90	11	97	879	879	930	43	63	18	21	59	18	5	27.78%	8	3	62.50%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
24	Senators	3	2	0	0	1	0	0	0	11	8	3	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1	0	0	1	0	0	0	8	6	2	6	1.000	11	18	29	0	0	148	112	90	11	106	879	879	930	43	72	26	18	58	12	1	8.33%	9	2	77.78%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
25	Sharks	2	0	1	0	1	0	0	0	7	8	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	2	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	0.500	7	13	20	0	0	148	112	90	11	83	879	879	930	43	89	29	18	49	8	2	25.00%	9	1	88.89%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
26	Sound Tigers	4	3	1	0	0	0	0	0	15	13	2	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	2	2	0	0	0	0	0	0	7	5	2	6	0.750	15	28	43	0	0	148	112	90	11	113	879	879	930	43	98	34	49	77	15	5	33.33%	18	4	77.78%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
27	Spiders	4	2	2	0	0	0	0	0	20	22	-2	2	2	0	0	0	0	0	0	11	8	3	2	0	2	0	0	0	0	0	9	14	-5	4	0.500	20	39	59	0	0	148	112	90	11	115	879	879	930	43	111	42	53	71	19	6	31.58%	24	4	83.33%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
28	Stars	2	2	0	0	0	0	0	0	16	5	11	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	1	0	0	0	0	0	0	9	3	6	4	1.000	16	26	42	0	0	148	112	90	11	76	879	879	930	43	50	10	12	43	16	6	37.50%	6	1	83.33%	1	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
29	Thunder	3	2	1	0	0	0	0	0	12	12	0	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	2	1	1	0	0	0	0	0	7	8	-1	4	0.667	12	23	35	0	0	148	112	90	11	80	879	879	930	43	97	35	56	59	11	5	45.45%	18	4	77.78%	0	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
	Total	82	46	24	0	3	3	4	2	357	287	70	41	27	9	0	1	1	2	1	183	133	50	41	19	15	0	2	2	2	1	174	154	20	111	0.677	357	617	974	1	3	148	112	90	11	2708	879	879	930	43	2372	667	816	1601	361	91	25.21%	361	61	83.10%	4	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
31	Wolf Pack	4	4	0	0	0	0	0	0	28	11	17	2	2	0	0	0	0	0	0	14	5	9	2	2	0	0	0	0	0	0	14	6	8	8	1.000	28	46	74	0	0	148	112	90	11	196	879	879	930	43	138	47	30	92	7	3	42.86%	15	1	93.33%	2	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
	_Since Last GM Reset	82	46	24	0	3	3	4	2	357	287	70	41	27	9	0	1	1	2	1	183	133	50	41	19	15	0	2	2	2	1	174	154	20	111	0.677	357	617	974	1	3	148	112	90	11	2708	879	879	930	43	2372	667	816	1601	361	91	25.21%	361	61	83.10%	4	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
	_Vs Conference	46	28	13	0	2	1	1	1	200	165	35	22	16	4	0	1	1	0	0	96	70	26	24	12	9	0	1	0	1	1	104	95	9	64	0.696	200	345	545	0	2	148	112	90	11	1479	879	879	930	43	1368	405	509	895	198	51	25.76%	220	37	83.18%	3	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553

			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	111	L1	357	617	974	2708	2372	667	816	1601	1	3

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	46	24	3	3	4	2	357	287

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	27	9	1	1	2	1	183	133

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	19	15	2	2	2	1	174	154

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
7	3	0	0	0	0

Tentatives en Avantage Numérique	Buts en Avantage Numérique	% en Avantage Numérique	Tentatives en Désavantage Numérique	Buts Contre en Désavantage Numérique	% en Désavantage Numérique	Buts Pour en Désavantage Numérique
361	91	25.21%	361	61	83.10%	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
879	879	930	43	148	112	90	11

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
1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%

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
2090	1442	1792	609	1079	553

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 - 2018-10-03	2	Bruins	5	Bears	7	W			Sommaire du Match
2 - 2018-10-04	7	Bears	1	Manchots	3	L			Sommaire du Match
8 - 2018-10-10	43	Las Vegas	2	Bears	4	W			Sommaire du Match
9 - 2018-10-11	48	Bears	4	Spiders	7	L			Sommaire du Match
11 - 2018-10-13	65	Marlies	9	Bears	5	L			Sommaire du Match
15 - 2018-10-17	87	Wolf Pack	3	Bears	6	W			Sommaire du Match
17 - 2018-10-19	99	Cabaret Lady Mary Ann	2	Bears	5	W			Sommaire du Match
20 - 2018-10-22	121	Bears	5	Comets	2	W			Sommaire du Match
23 - 2018-10-25	142	Bears	7	Oil Kings	4	W			Sommaire du Match
25 - 2018-10-27	151	Bears	1	Heat	3	L			Sommaire du Match
30 - 2018-11-01	182	Bears	5	Rocket	6	L	X		Sommaire du Match
32 - 2018-11-03	200	Stars	2	Bears	7	W			Sommaire du Match
34 - 2018-11-05	213	Oil Kings	2	Bears	3	W	X	X	Sommaire du Match
36 - 2018-11-07	224	Manchots	0	Bears	2	W			Sommaire du Match
38 - 2018-11-09	237	Monsters	5	Bears	3	L			Sommaire du Match
40 - 2018-11-11	255	Jayhawks	6	Bears	2	L			Sommaire du Match
42 - 2018-11-13	269	Bears	4	Minnesota	2	W			Sommaire du Match
43 - 2018-11-14	274	Bears	4	Oceanics	5	L			Sommaire du Match
45 - 2018-11-16	289	Bears	2	Monsters	3	L			Sommaire du Match
48 - 2018-11-19	311	Bears	5	Rocket	4	W	X		Sommaire du Match
50 - 2018-11-21	322	Baby Hawks	2	Bears	5	W			Sommaire du Match
52 - 2018-11-23	337	Cougars	4	Bears	2	L			Sommaire du Match
53 - 2018-11-24	347	Bears	6	Wolf Pack	4	W			Sommaire du Match
55 - 2018-11-26	364	Bears	3	Sound Tigers	2	W			Sommaire du Match
59 - 2018-11-30	391	Spiders	3	Bears	5	W			Sommaire du Match
61 - 2018-12-02	407	Admirals	1	Bears	4	W			Sommaire du Match
63 - 2018-12-04	424	Bears	3	Las Vegas	5	L			Sommaire du Match
65 - 2018-12-06	436	Bears	3	Jayhawks	4	L			Sommaire du Match
67 - 2018-12-08	451	Bears	5	Monsters	6	L			Sommaire du Match
70 - 2018-12-11	467	Cougars	4	Bears	3	L			Sommaire du Match
73 - 2018-12-14	491	Bears	3	Caroline	5	L			Sommaire du Match
74 - 2018-12-15	500	Crunch	4	Bears	7	W			Sommaire du Match
78 - 2018-12-19	528	Manchots	1	Bears	7	W			Sommaire du Match
80 - 2018-12-21	543	Crunch	4	Bears	7	W			Sommaire du Match
81 - 2018-12-22	554	Bears	4	Senators	3	W			Sommaire du Match
86 - 2018-12-27	570	Caroline	2	Bears	6	W			Sommaire du Match
88 - 2018-12-29	589	Bears	4	Senators	3	W	X		Sommaire du Match
90 - 2018-12-31	599	Chill	1	Bears	4	W			Sommaire du Match
93 - 2019-01-03	627	Bears	3	Chiefs	4	L	X		Sommaire du Match
94 - 2019-01-04	632	Bears	9	Stars	3	W			Sommaire du Match
96 - 2019-01-06	649	Bears	1	Cougars	2	L			Sommaire du Match
98 - 2019-01-08	661	Phantoms	2	Bears	3	W			Sommaire du Match
100 - 2019-01-10	671	Bears	2	Bruins	0	W			Sommaire du Match
102 - 2019-01-12	692	Monsters	4	Bears	5	W			Sommaire du Match
104 - 2019-01-14	709	Chiefs	5	Bears	4	L	X	X	Sommaire du Match
105 - 2019-01-15	716	Bears	7	Chill	2	W			Sommaire du Match
108 - 2019-01-18	735	Sound Tigers	2	Bears	5	W			Sommaire du Match
110 - 2019-01-20	751	Bears	5	Baby Hawks	3	W			Sommaire du Match
112 - 2019-01-22	760	Sharks	1	Bears	2	W	X		Sommaire du Match
113 - 2019-01-23	765	Bears	3	Marlies	4	L	X	X	Sommaire du Match
122 - 2019-02-01	785	Heat	0	Bears	2	W			Sommaire du Match
124 - 2019-02-03	802	Bruins	3	Bears	4	W			Sommaire du Match
126 - 2019-02-05	814	Comets	5	Bears	4	L			Sommaire du Match
128 - 2019-02-07	827	Monsters	5	Bears	3	L			Sommaire du Match
130 - 2019-02-09	849	Cabaret Lady Mary Ann	3	Bears	6	W			Sommaire du Match
132 - 2019-02-11	861	Monarchs	5	Bears	4	L	X		Sommaire du Match
133 - 2019-02-12	866	Bears	6	Monsters	4	W			Sommaire du Match
135 - 2019-02-14	887	Bears	5	Sharks	7	L			Sommaire du Match
138 - 2019-02-17	909	Bears	4	Admirals	3	W			Sommaire du Match
139 - 2019-02-18	914	Bears	6	Monarchs	5	W			Sommaire du Match
142 - 2019-02-21	929	Bears	3	Marlies	5	L			Sommaire du Match
144 - 2019-02-23	945	Bears	4	Crunch	2	W			Sommaire du Match
145 - 2019-02-24	956	Wolf Pack	2	Bears	8	W			Sommaire du Match
147 - 2019-02-26	971	Senators	2	Bears	3	W			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
150 - 2019-03-01	993	Bears	4	Sound Tigers	3	W			Sommaire du Match
152 - 2019-03-03	1009	Bears	8	Wolf Pack	2	W			Sommaire du Match
155 - 2019-03-06	1029	Bears	1	Phantoms	4	L			Sommaire du Match
157 - 2019-03-08	1045	Spiders	5	Bears	6	W			Sommaire du Match
159 - 2019-03-10	1061	Oceanics	4	Bears	2	L			Sommaire du Match
161 - 2019-03-12	1073	Bears	6	Manchots	5	W	X	X	Sommaire du Match
163 - 2019-03-14	1085	Bears	6	Phantoms	3	W			Sommaire du Match
165 - 2019-03-16	1106	Bears	4	Thunder	3	W			Sommaire du Match
168 - 2019-03-19	1122	Bears	5	Spiders	7	L			Sommaire du Match
169 - 2019-03-20	1133	Thunder	4	Bears	5	W			Sommaire du Match
171 - 2019-03-22	1148	Minnesota	4	Bears	5	W			Sommaire du Match
173 - 2019-03-24	1164	Phantoms	2	Bears	3	W			Sommaire du Match
175 - 2019-03-26	1178	Caroline	5	Bears	6	W	X	X	Sommaire du Match
177 - 2019-03-28	1190	Bears	5	Caroline	4	W	X	X	Sommaire du Match
179 - 2019-03-30	1207	Bears	3	Thunder	5	L			Sommaire du Match
181 - 2019-04-01	1221	Bears	5	Cabaret Lady Mary Ann	3	W			Sommaire du Match
184 - 2019-04-04	1246	Rocket	2	Bears	6	W			Sommaire du Match
186 - 2019-04-06	1265	Sound Tigers	6	Bears	3	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	40	20
Assistance	61,277	31,024
Assistance PCT	74.73%	75.67%

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	2251 - 75.04%	74,916$	3,071,560$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
3,291,826$	4,358,162$	4,358,162$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
23,306$	3,291,826$	39	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	23,306$	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	46	24	0	3	3	4	2	357	287	70	41	27	9	0	1	1	2	1	183	133	50	41	19	15	0	2	2	2	1	174	154	20	111	357	617	974	1	3	148	112	90	11	2708	879	879	930	43	2372	667	816	1601	361	91	25.21%	361	61	83.10%	4	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553
Total Saison Régulière	82	46	24	0	3	3	4	2	357	287	70	41	27	9	0	1	1	2	1	183	133	50	41	19	15	0	2	2	2	1	174	154	20	111	357	617	974	1	3	148	112	90	11	2708	879	879	930	43	2372	667	816	1601	361	91	25.21%	361	61	83.10%	4	1468	2633	55.75%	1244	2401	51.81%	802	1437	55.81%	2090	1442	1792	609	1079	553