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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	Âge	Contrat	Salaire Moyen
1	Tomas Nosek	X	X			100.00	78	45	90	69	79	60	85	60	66	59	61	68	25	60	62	0	50	62	0	27	4	1,200,000$
2	Anders Bjork		X	X		100.00	68	52	94	80	68	63	66	61	35	61	65	62	45	57	57	0	50	61	0	23	3	1,300,000$
3	Josh Currie	X		X		100.00	73	65	77	65	69	73	82	63	75	56	63	66	64	45	45	0	50	61	0	26	4	725,000$
4	Gaetan Haas (R)	X				100.00	75	43	96	80	64	54	72	63	70	59	59	65	25	50	50	0	50	60	0	27	3	925,000$
5	Rhett Gardner	X	X			100.00	82	83	81	68	83	69	73	57	71	54	56	66	53	44	44	0	50	59	0	23	2	650,000$
6	Garrett Wilson		X	X		100.00	72	67	63	60	73	67	77	57	45	51	56	63	55	57	58	0	50	58	0	28	2	575,000$
7	Martin Kaut			X		100.00	69	67	73	73	67	67	70	59	50	59	54	60	51	44	44	0	50	58	0	20	3	894,167$
8	Logan O'Connor			X		100.00	78	43	95	64	64	51	80	62	25	50	64	63	25	45	45	0	50	57	0	23	5	925,000$
9	Egor Korshkov (R)			X		100.00	75	71	85	66	71	58	58	59	50	49	65	63	62	44	44	0	50	57	0	23	2	825,000$
10	Riley Tufte (R)		X			100.00	85	88	78	61	88	62	65	51	50	51	46	66	44	44	44	0	50	56	0	21	2	895,000$
11	Mike Reilly				X	100.00	72	42	85	78	73	74	68	69	25	61	46	63	25	60	60	0	50	64	0	26	2	1,590,000$
12	Madison Bowey				X	100.00	76	43	80	77	73	72	69	60	25	57	47	68	25	57	57	0	50	63	0	24	2	1,750,000$
13	Markus Nutivaara				X	100.00	73	43	96	82	71	69	76	61	32	52	48	61	25	62	63	0	50	63	0	25	1	792,000$
14	Calle Rosen				X	100.00	66	48	87	70	65	65	70	59	25	57	45	60	25	56	56	0	50	59	0	25	2	925,000$
15	Mark Friedman				X	100.00	72	66	81	64	67	75	81	49	25	45	40	61	39	44	44	0	50	58	0	23	4	850,000$
16	Mitch Reinke				X	100.00	72	66	87	63	66	73	78	53	25	49	43	60	41	44	44	0	50	58	0	23	4	1,200,000$
17	Nikolai Knyzhov (R)				X	100.00	78	76	81	70	76	57	61	46	25	36	40	62	38	44	44	0	50	56	0	21	4	796,667$
Rayé
1	Jake Leschyshyn (R)	X				100.00	74	67	89	69	67	75	83	47	59	43	46	60	44	44	44	0	50	55	0	20	4	778,333$
2	Mikhail Grigorenko	X	X			100.00	47	35	86	68	73	56	73	51	80	49	53	65	50	45	40	0	50	55	0	25	1	900,000$
3	Alexey Toropchenko (R)			X		100.00	80	76	88	62	76	71	78	47	50	43	46	63	44	44	44	0	50	54	0	20	4	775,002$
4	Nathan Noel	X	X			100.00	68	67	67	53	63	51	51	45	56	39	43	57	42	44	44	0	50	48	0	22	1	650,000$
5	Jens Looke (R)		X	X		100.00	37	43	43	43	56	35	35	37	43	37	37	43	40	32	30	0	50	39	0	22	1	700,000$
6	Jeff Taylor				X	100.00	74	69	85	51	68	52	51	50	25	45	38	62	37	47	47	0	50	53	0	25	1	525,000$
7	Oskari Laaksonen (R)				X	100.00	47	40	90	67	63	64	86	46	25	44	40	46	42	54	54	0	50	53	0	20	4	853,333$
8	Alfons Malmstrom (R)				X	100.00	36	40	40	40	62	35	35	36	40	36	36	40	38	32	30	0	50	39	0	21	2	650,000$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	69	58	81	66	70	62	69	54	44	50	49	61	40	48	48	0	50	56

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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	Troy Grosenick	100.00	61	69	85	70	64	65	61	67	63	59	30	44	44	0	50	62	0
2	Eetu Makiniemi (R)	100.00	46	66	62	67	41	47	41	45	41	44	44	54	54	0	50	49	0
Rayé
1	Dylan Wells	100.00	45	44	55	70	44	44	50	52	46	47	30	44	44	0	50	49	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	51	60	67	69	50	52	51	55	50	50	35	47	47	0	50	53

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

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Astuces sur les Filtres (Anglais seulement)

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Tomas Nosek	Spiders (Har)	C/LW	82	31	50	81	16	16	0	150	220	327	87	215	9.48%	23	1672	20.39	10	16	26	65	218	0	0	0	4	138	3	2	56.45%	2388	0.97	1	2	0	0	0	6	3	4
2	Anders Bjork	Spiders (Har)	LW/RW	77	38	36	74	18	12	0	35	157	310	81	235	12.26%	8	1506	19.57	7	9	16	50	206	1	0	1	4	86	5	3	39.02%	246	0.98	0	2	0	0	0	2	5	5
3	Josh Currie	Spiders (Har)	C/RW	82	26	41	67	17	50	10	155	113	292	91	229	8.90%	22	1674	20.41	5	14	19	55	222	0	0	0	6	137	4	0	58.20%	122	0.80	2	7	1	1	0	4	5	2
4	Gaetan Haas	Spiders (Har)	C	82	23	37	60	7	11	5	61	210	311	96	230	7.40%	19	1463	17.85	4	12	16	67	201	0	1	1	4	178	3	1	59.26%	1723	0.82	1	2	0	0	1	1	6	3
5	Markus Nutivaara	Spiders (Har)	D	82	14	39	53	28	46	0	146	86	152	54	117	9.21%	96	1662	20.28	5	9	14	66	199	0	0	0	1	150	2	1	0.00%	0	0.64	0	0	0	0	0	5	2	3
6	Rhett Gardner	Spiders (Har)	C/LW	82	26	25	51	15	63	15	141	128	219	66	151	11.87%	20	1217	14.85	2	3	5	26	102	0	1	1	2	81	3	1	58.58%	758	0.84	2	4	0	1	2	4	3	5
7	Martin Kaut	Spiders (Har)	RW	82	23	27	50	15	32	0	83	107	192	45	114	11.98%	11	1055	12.87	0	1	1	0	3	0	0	0	0	67	2	0	47.54%	122	0.95	0	1	0	0	0	4	4	1
8	Madison Bowey	Spiders (Har)	D	82	15	35	50	-14	54	0	201	95	175	66	106	8.57%	149	1957	23.87	10	6	16	95	225	0	0	0	3	197	3	0	0.00%	0	0.51	0	0	0	0	0	4	1	4
9	Mike Reilly	Spiders (Har)	D	79	5	44	49	-5	46	0	99	117	160	39	106	3.13%	120	1819	23.04	2	14	16	83	220	0	1	1	1	194	2	0	0.00%	0	0.54	0	0	0	0	0	0	3	1
10	Calle Rosen	Spiders (Har)	D	82	3	41	44	26	24	0	112	65	98	43	61	3.06%	102	1690	20.62	1	7	8	45	198	0	0	0	3	193	1	0	0.00%	0	0.52	0	0	0	0	0	1	1	0
11	Garrett Wilson	Spiders (Har)	LW/RW	82	18	26	44	7	57	15	164	64	204	60	136	8.82%	11	1348	16.45	5	5	10	44	204	1	0	1	5	79	1	0	46.67%	75	0.65	2	6	2	0	1	1	0	3
12	Mikhail Grigorenko	Spiders (Har)	C/LW	82	19	23	42	9	2	0	16	81	203	46	160	9.36%	19	1125	13.73	2	3	5	23	144	0	0	0	0	0	3	1	68.35%	79	0.75	0	0	0	0	0	2	1	0
13	Logan O'Connor	Spiders (Har)	RW	82	13	25	38	15	20	0	65	81	158	58	133	8.23%	13	1058	12.91	0	0	0	0	0	0	0	0	1	80	2	1	31.82%	176	0.72	0	0	0	0	0	1	3	2
14	Mark Friedman	Spiders (Har)	D	82	6	24	30	10	52	0	167	51	59	21	24	10.17%	98	1433	17.49	0	1	1	4	6	0	0	0	0	114	0	0	0.00%	0	0.42	0	0	0	0	0	2	1	0
15	Mitch Reinke	Spiders (Har)	D	82	5	25	30	18	41	5	127	54	60	34	37	8.33%	74	1278	15.59	1	0	1	1	10	0	0	0	0	22	1	1	0.00%	0	0.47	0	0	1	0	0	1	3	2
16	Egor Korshkov	Spiders (Har)	RW	82	15	10	25	-11	25	5	106	68	191	61	135	7.85%	15	726	8.86	0	0	0	4	15	0	0	0	0	0	4	0	41.77%	79	0.69	1	6	0	1	0	2	2	2
17	Jake Leschyshyn	Spiders (Har)	C	64	6	5	11	-5	20	0	53	75	82	20	62	7.32%	7	543	8.50	0	0	0	0	2	0	0	0	0	1	1	0	51.51%	664	0.40	0	0	0	0	0	0	0	0
18	Nikolai Knyzhov	Spiders (Har)	D	3	0	1	1	-3	9	5	5	1	0	0	0	0.00%	5	58	19.64	0	0	0	0	6	0	0	0	0	8	0	0	0.00%	0	0.34	0	0	1	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1371	286	514	800	163	580	60	1886	1773	3193	968	2251	8.96%	812	23294	16.99	54	100	154	628	2187	2	3	5	34	1733	40	11	55.32%	6432	0.69	9	30	5	3	4	40	43	37

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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.
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	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Troy Grosenick	Spiders (Har)	70	42	24	1	0.918	2.87	4061	4	3	194	2358	0	3	0.840	25	68	14	5	2	7
2	Eetu Makiniemi	Spiders (Har)	18	2	11	2	0.883	4.14	885	0	0	61	523	1	0	0.429	7	14	68	0	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			88	44	35	3	0.911	3.09	4946	4	3	255	2881	1	3	0.750	32	82	82	5	2	8

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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	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Salaire Année 5	Link
Alexey Toropchenko	Spiders (Har)	RW	20	1999-06-25	Yes	201 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	775,002$	77,500$	0$	No	775,002$	775,002$	775,002$		Lien
Alfons Malmstrom	Spiders (Har)	D	21	1998-06-12	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	650,000$				Lien
Anders Bjork	Spiders (Har)	LW/RW	23	1996-08-05	No	186 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	1,300,000$	130,000$	0$	No	1,300,000$	1,300,000$			Lien
Calle Rosen	Spiders (Har)	D	25	1994-02-02	No	176 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$				Lien
Dylan Wells	Spiders (Har)	G	21	1998-01-03	No	185 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	742,500$				Lien
Eetu Makiniemi	Spiders (Har)	G	20	1999-04-19	Yes	176 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No	525,000$	525,000$	525,000$		Lien
Egor Korshkov	Spiders (Har)	RW	23	1996-07-10	Yes	181 Lbs	6 ft4	No	No	No	2	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	825,000$				Lien
Gaetan Haas	Spiders (Har)	C	27	1992-01-31	Yes	176 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$
Garrett Wilson	Spiders (Har)	LW/RW	28	1991-03-16	No	199 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	575,000$	57,500$	0$	No	575,000$				Lien
Jake Leschyshyn	Spiders (Har)	C	20	1999-03-09	Yes	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	778,333$	77,833$	0$	No	778,333$	778,333$	778,333$		Lien
Jeff Taylor	Spiders (Har)	D	25	1994-04-13	No	185 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No					Lien
Jens Looke	Spiders (Har)	LW/RW	22	1997-04-11	Yes	180 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No					Lien
Josh Currie	Spiders (Har)	C/RW	26	1992-10-29	No	190 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	725,000$	72,500$	0$	No	725,000$	725,000$	725,000$		Lien
Logan O'Connor	Spiders (Har)	RW	23	1996-08-14	No	174 Lbs	6 ft0	No	No	No	5	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$	925,000$	925,000$	Lien
Madison Bowey	Spiders (Har)	D	24	1995-04-22	No	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,750,000$	175,000$	0$	No	1,750,000$				Lien
Mark Friedman	Spiders (Har)	D	23	1995-12-25	No	185 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	850,000$	85,000$	0$	No	850,000$	850,000$	850,000$		Lien
Markus Nutivaara	Spiders (Har)	D	25	1994-06-06	No	191 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	792,000$	79,200$	0$	No					Lien
Martin Kaut	Spiders (Har)	RW	20	1999-10-02	No	176 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	894,167$	89,417$	0$	No	894,167$	894,167$			Lien
Mike Reilly	Spiders (Har)	D	26	1993-07-12	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	1,590,000$	159,000$	0$	No	1,590,000$				Lien
Mikhail Grigorenko	Spiders (Har)	C/LW	25	1994-05-16	No	209 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	900,000$	90,000$	0$	No					Lien
Mitch Reinke	Spiders (Har)	D	23	1996-02-04	No	181 Lbs	5 ft11	No	No	No	4	Pro & Farm	1,200,000$	120,000$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$		Lien
Nathan Noel	Spiders (Har)	C/LW	22	1997-06-21	No	174 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No					Lien
Nikolai Knyzhov	Spiders (Har)	D	21	1998-05-20	Yes	203 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	796,667$	79,667$	0$	No	796,667$	796,667$	796,667$
Oskari Laaksonen	Spiders (Har)	D	20	1999-07-02	Yes	165 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	853,333$	85,333$	0$	No	853,333$	853,333$	853,333$		Lien
Rhett Gardner	Spiders (Har)	C/LW	23	1996-02-28	No	229 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	650,000$	65,000$	0$	No	650,000$				Lien
Riley Tufte	Spiders (Har)	LW	21	1998-04-09	Yes	230 Lbs	6 ft6	No	No	No	2	Pro & Farm	895,000$	89,500$	0$	No	895,000$				Lien
Tomas Nosek	Spiders (Har)	C/LW	27	1992-08-31	No	210 Lbs	6 ft3	No	No	No	4	Pro & Farm	1,200,000$	120,000$	0$	No	1,200,000$	1,200,000$	1,200,000$		Lien
Troy Grosenick	Spiders (Har)	G	30	1989-08-27	No	185 Lbs	6 ft1	Yes	No	No	1	Pro & Farm	570,000$	57,000$	0$	No					Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
28	23.36	190 Lbs	6 ft1	2.64	874,536$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Anders Bjork	Tomas Nosek	Josh Currie	35	1	1	3
2		Gaetan Haas	Garrett Wilson	28	1	1	3
3	Logan O'Connor	Rhett Gardner	Martin Kaut	25	1	2	2
4			Egor Korshkov	12	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mike Reilly	Madison Bowey	35	1	2	2
2	Markus Nutivaara	Calle Rosen	30	1	2	2
3	Mitch Reinke	Mark Friedman	25	1	2	2
4	Mark Friedman	Madison Bowey	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Anders Bjork	Tomas Nosek	Josh Currie	60	1	1	3
2		Gaetan Haas	Garrett Wilson	40	1	1	3

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mike Reilly	Madison Bowey	60	1	1	3
2	Markus Nutivaara	Calle Rosen	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Rhett Gardner	Garrett Wilson	50	1	2	2
2	Logan O'Connor	Gaetan Haas	50	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mike Reilly	Madison Bowey	50	1	2	2
2	Mark Friedman	Calle Rosen	50	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tomas Nosek	50	1	2	2	Mitch Reinke	Mark Friedman	50	1	2	2
2	Josh Currie	50	1	2	2	Markus Nutivaara	Calle Rosen	50	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Tomas Nosek	Josh Currie	60	1	2	2
2	Anders Bjork	Gaetan Haas	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Mike Reilly	Madison Bowey	60	1	2	2
2	Markus Nutivaara	Calle Rosen	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Anders Bjork	Tomas Nosek	Josh Currie	Mike Reilly	Madison Bowey

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Anders Bjork	Tomas Nosek	Josh Currie	Markus Nutivaara	Madison Bowey

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Egor Korshkov, , Martin Kaut	Egor Korshkov,	Martin Kaut

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Mitch Reinke, Mark Friedman, Markus Nutivaara	Mitch Reinke	Mark Friedman, Markus Nutivaara

Tirs de Pénalité
Josh Currie, Egor Korshkov, Garrett Wilson, Martin Kaut, Rhett Gardner

Gardien
#1 : Eetu Makiniemi, #2 : Troy Grosenick

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

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

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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
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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	2	0	2	0	0	0	0	0	2	7	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	0	3	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	4	6	0	0	114	98	75	11	71	1014	1075	1070	59	52	15	18	39	5	1	20.00%	8	4	50.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
2	Baby Hawks	2	0	2	0	0	0	0	0	6	10	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	0	0.000	6	11	17	0	0	114	98	75	11	69	1014	1075	1070	59	66	17	23	56	6	1	16.67%	3	1	66.67%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
3	Bears	4	2	1	0	0	0	0	1	13	16	-3	2	1	0	0	0	0	0	1	9	8	1	2	1	1	0	0	0	0	0	4	8	-4	5	0.625	13	26	39	0	0	114	98	75	11	147	1014	1075	1070	59	152	41	30	111	16	1	6.25%	10	0	100.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
4	Bruins	3	2	0	0	0	0	1	0	9	4	5	2	2	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	6	1.000	9	15	24	0	1	114	98	75	11	103	1014	1075	1070	59	101	35	33	67	14	2	14.29%	14	1	92.86%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
5	Cabaret Lady Mary Ann	3	2	1	0	0	0	0	0	15	11	4	2	1	1	0	0	0	0	0	10	8	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	4	0.667	15	27	42	0	0	114	98	75	11	172	1014	1075	1070	59	104	29	21	75	9	3	33.33%	8	4	50.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
6	Caroline	4	2	1	0	0	0	0	1	16	10	6	2	2	0	0	0	0	0	0	11	3	8	2	0	1	0	0	0	0	1	5	7	-2	5	0.625	16	30	46	0	0	114	98	75	11	156	1014	1075	1070	59	139	40	29	103	8	1	12.50%	10	1	90.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
7	Chiefs	2	1	1	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	6	2	4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0.500	9	15	24	0	0	114	98	75	11	82	1014	1075	1070	59	61	29	23	44	11	4	36.36%	8	1	87.50%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
8	Chill	2	2	0	0	0	0	0	0	9	6	3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	4	1.000	9	16	25	0	0	114	98	75	11	67	1014	1075	1070	59	66	15	10	47	8	1	12.50%	5	0	100.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
9	Comets	2	2	0	0	0	0	0	0	8	1	7	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	4	1.000	8	15	23	0	1	114	98	75	11	61	1014	1075	1070	59	59	22	12	33	2	1	50.00%	6	0	100.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
10	Cougars	3	1	2	0	0	0	0	0	9	9	0	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	2	0.333	9	18	27	0	0	114	98	75	11	90	1014	1075	1070	59	112	26	22	62	13	4	30.77%	6	1	83.33%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
11	Crunch	3	1	1	0	0	0	1	0	11	10	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	1	0	0	0	0	1	0	7	5	2	4	0.667	11	18	29	0	0	114	98	75	11	122	1014	1075	1070	59	149	55	20	82	6	0	0.00%	9	0	100.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
12	Heat	2	1	1	0	0	0	0	0	6	4	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	1	4	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	2	0.500	6	11	17	1	0	114	98	75	11	80	1014	1075	1070	59	68	18	6	44	4	1	25.00%	2	0	100.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
13	Jayhawks	2	1	1	0	0	0	0	0	11	8	3	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	2	0.500	11	18	29	0	0	114	98	75	11	89	1014	1075	1070	59	83	21	22	58	7	0	0.00%	11	3	72.73%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
14	Las Vegas	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	0.500	8	15	23	0	0	114	98	75	11	90	1014	1075	1070	59	64	17	12	42	7	1	14.29%	6	1	83.33%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
15	Manchots	4	4	0	0	0	0	0	0	23	13	10	2	2	0	0	0	0	0	0	9	7	2	2	2	0	0	0	0	0	0	14	6	8	8	1.000	23	42	65	0	0	114	98	75	11	163	1014	1075	1070	59	154	47	34	96	15	6	40.00%	15	3	80.00%	1	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
16	Marlies	3	0	3	0	0	0	0	0	6	12	-6	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	0	0.000	6	11	17	0	0	114	98	75	11	102	1014	1075	1070	59	118	27	26	66	7	2	28.57%	13	3	76.92%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
17	Minnesota	2	1	1	0	0	0	0	0	10	9	1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	2	0.500	10	18	28	1	0	114	98	75	11	120	1014	1075	1070	59	76	15	10	60	1	1	100.00%	5	2	60.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
18	Monarchs	2	1	0	0	0	1	0	0	7	7	0	1	0	0	0	0	1	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	3	0.750	7	12	19	0	0	114	98	75	11	94	1014	1075	1070	59	110	37	6	46	2	0	0.00%	3	2	33.33%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
19	Monsters	4	3	1	0	0	0	0	0	14	11	3	2	2	0	0	0	0	0	0	6	3	3	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	6	0.750	14	25	39	0	0	114	98	75	11	168	1014	1075	1070	59	117	36	12	68	20	4	20.00%	6	0	100.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
20	Monsters	2	0	2	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	0	0.000	5	9	14	0	0	114	98	75	11	67	1014	1075	1070	59	64	24	14	58	5	2	40.00%	6	1	83.33%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
21	Oceanics	2	0	1	0	0	0	1	0	5	6	-1	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	5	7	12	1	0	114	98	75	11	83	1014	1075	1070	59	75	17	8	39	9	1	11.11%	4	0	100.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
22	Oil Kings	2	1	1	0	0	0	0	0	7	9	-2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	7	-4	2	0.500	7	13	20	0	0	114	98	75	11	70	1014	1075	1070	59	74	15	4	51	6	1	16.67%	2	1	50.00%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
23	Phantoms	4	2	2	0	0	0	0	0	13	16	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	6	6	0	2	1	1	0	0	0	0	0	7	10	-3	4	0.500	13	26	39	0	0	114	98	75	11	117	1014	1075	1070	59	146	25	27	75	12	2	16.67%	11	5	54.55%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
24	Rocket	3	2	1	0	0	0	0	0	13	11	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1	1	0	0	0	0	0	9	9	0	4	0.667	13	22	35	0	0	114	98	75	11	78	1014	1075	1070	59	110	29	28	58	10	4	40.00%	12	1	91.67%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
25	Senators	3	0	3	0	0	0	0	0	7	11	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	2	0	2	0	0	0	0	0	4	7	-3	0	0.000	7	11	18	0	0	114	98	75	11	111	1014	1075	1070	59	110	31	30	79	12	1	8.33%	15	4	73.33%	1	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
26	Sharks	2	0	2	0	0	0	0	0	5	7	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	5	9	14	0	0	114	98	75	11	88	1014	1075	1070	59	58	26	14	47	9	1	11.11%	7	3	57.14%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
27	Sound Tigers	4	2	1	0	0	0	1	0	15	12	3	2	0	1	0	0	0	1	0	7	9	-2	2	2	0	0	0	0	0	0	8	3	5	6	0.750	15	27	42	0	0	114	98	75	11	172	1014	1075	1070	59	125	36	26	91	18	4	22.22%	13	3	76.92%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
28	Stars	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	1	0	1	0	0	0	0	0	1	2	-1	2	0.500	4	6	10	0	0	114	98	75	11	60	1014	1075	1070	59	65	19	26	45	3	0	0.00%	13	3	76.92%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
29	Thunder	3	2	1	0	0	0	0	0	9	3	6	2	2	0	0	0	0	0	0	9	2	7	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	-1	4	0.667	9	18	27	0	0	114	98	75	11	130	1014	1075	1070	59	64	17	23	73	2	0	0.00%	8	1	87.50%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
	Total	82	39	35	0	0	1	5	2	292	260	32	41	22	14	0	0	1	3	1	158	120	38	41	17	21	0	0	0	2	1	134	140	-6	91	0.555	292	525	817	3	3	114	98	75	11	3185	1014	1075	1070	59	2884	810	607	1925	260	54	20.77%	258	55	78.68%	2	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
30	Wolf Pack	4	2	1	0	0	0	1	0	17	13	4	2	1	0	0	0	0	1	0	11	5	6	2	1	1	0	0	0	0	0	6	8	-2	6	0.750	17	30	47	0	1	114	98	75	11	163	1014	1075	1070	59	142	29	38	110	13	4	30.77%	19	6	68.42%	0	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
	_Since Last GM Reset	82	39	35	0	0	1	5	2	292	260	32	41	22	14	0	0	1	3	1	158	120	38	41	17	21	0	0	0	2	1	134	140	-6	91	0.555	292	525	817	3	3	114	98	75	11	3185	1014	1075	1070	59	2884	810	607	1925	260	54	20.77%	258	55	78.68%	2	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
	_Vs Conference	46	22	18	0	0	1	4	1	154	144	10	23	12	6	0	0	1	3	1	82	65	17	23	10	12	0	0	0	1	0	72	79	-7	54	0.587	154	279	433	1	2	114	98	75	11	1779	1014	1075	1070	59	1590	434	335	1054	162	30	18.52%	151	35	76.82%	2	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561
	_Vs Division	28	9	5	0	0	0	2	0	111	91	20	14	4	2	0	0	0	2	0	59	41	18	14	5	3	0	0	0	0	0	52	50	2	22	0.393	111	206	317	0	1	114	98	75	11	1086	1014	1075	1070	59	975	254	196	654	102	22	21.57%	84	18	78.57%	1	1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%	2119	1483	1765	576	1072	561

			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	91	W1	292	525	817	3185	2884	810	607	1925	3	3

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	39	35	0	1	5	2	292	260

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	22	14	0	1	3	1	158	120

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	17	21	0	0	2	1	134	140

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
6	4	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
260	54	20.77%	258	55	78.68%	2

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
1014	1075	1070	59	114	98	75	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
1772	3116	56.87%	1483	2814	52.70%	770	1365	56.41%

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
2119	1483	1765	576	1072	561

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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

Jour	Match	Équipe Visiteuse	Score	Équipe Locale	Score	ST	OT	SO	Lien
3 - 2020-10-24	14	Oceanics	2	Spiders	3	W	X	X	Sommaire du Match
4 - 2020-10-25	18	Spiders	5	Crunch	4	W	X	X	Sommaire du Match
8 - 2020-10-29	45	Spiders	5	Phantoms	3	W			Sommaire du Match
9 - 2020-10-30	49	Oil Kings	2	Spiders	4	W			Sommaire du Match
11 - 2020-11-01	65	Spiders	3	Bruins	2	W	X	X	Sommaire du Match
13 - 2020-11-03	80	Cabaret Lady Mary Ann	6	Spiders	5	L			Sommaire du Match
16 - 2020-11-06	100	Wolf Pack	5	Spiders	6	W	X	X	Sommaire du Match
18 - 2020-11-08	113	Comets	1	Spiders	3	W			Sommaire du Match
24 - 2020-11-14	157	Jayhawks	2	Spiders	7	W			Sommaire du Match
29 - 2020-11-19	188	Thunder	1	Spiders	3	W			Sommaire du Match
31 - 2020-11-21	196	Phantoms	3	Spiders	4	W			Sommaire du Match
32 - 2020-11-22	211	Spiders	2	Caroline	3	L			Sommaire du Match
35 - 2020-11-25	229	Spiders	2	Oceanics	4	L			Sommaire du Match
37 - 2020-11-27	245	Spiders	1	Heat	3	L			Sommaire du Match
38 - 2020-11-28	251	Spiders	3	Oil Kings	7	L			Sommaire du Match
40 - 2020-11-30	265	Spiders	5	Comets	0	W			Sommaire du Match
43 - 2020-12-03	281	Senators	4	Spiders	3	L			Sommaire du Match
45 - 2020-12-05	295	Manchots	3	Spiders	4	W			Sommaire du Match
46 - 2020-12-06	305	Spiders	4	Rocket	5	L			Sommaire du Match
49 - 2020-12-09	320	Bruins	2	Spiders	4	W			Sommaire du Match
52 - 2020-12-12	346	Spiders	7	Manchots	4	W			Sommaire du Match
53 - 2020-12-13	356	Cougars	4	Spiders	2	L			Sommaire du Match
56 - 2020-12-16	375	Minnesota	6	Spiders	4	L			Sommaire du Match
58 - 2020-12-18	390	Spiders	5	Rocket	4	W			Sommaire du Match
60 - 2020-12-20	403	Wolf Pack	0	Spiders	5	W			Sommaire du Match
62 - 2020-12-22	419	Spiders	2	Crunch	1	W			Sommaire du Match
63 - 2020-12-23	427	Las Vegas	5	Spiders	4	L			Sommaire du Match
66 - 2020-12-26	447	Baby Hawks	4	Spiders	3	L			Sommaire du Match
67 - 2020-12-27	460	Spiders	4	Chill	3	W			Sommaire du Match
70 - 2020-12-30	478	Spiders	1	Stars	2	L			Sommaire du Match
73 - 2021-01-02	500	Spiders	1	Monsters	2	L			Sommaire du Match
74 - 2021-01-03	512	Spiders	4	Jayhawks	6	L			Sommaire du Match
78 - 2021-01-07	535	Admirals	3	Spiders	0	L			Sommaire du Match
80 - 2021-01-09	549	Bears	3	Spiders	5	W			Sommaire du Match
81 - 2021-01-10	561	Spiders	5	Monsters	3	W			Sommaire du Match
83 - 2021-01-12	578	Spiders	3	Baby Hawks	6	L			Sommaire du Match
87 - 2021-01-16	583	Marlies	3	Spiders	2	L			Sommaire du Match
89 - 2021-01-18	603	Spiders	3	Senators	4	L			Sommaire du Match
91 - 2021-01-20	613	Bruins	0	Spiders	2	W			Sommaire du Match
93 - 2021-01-22	630	Spiders	3	Sound Tigers	1	W			Sommaire du Match
95 - 2021-01-24	649	Monsters	5	Spiders	4	L			Sommaire du Match
98 - 2021-01-27	665	Sound Tigers	3	Spiders	4	W	X	X	Sommaire du Match
100 - 2021-01-29	682	Spiders	4	Wolf Pack	3	W			Sommaire du Match
102 - 2021-01-31	696	Spiders	1	Bears	6	L			Sommaire du Match
103 - 2021-02-01	708	Thunder	1	Spiders	6	W			Sommaire du Match
105 - 2021-02-03	715	Spiders	3	Marlies	5	L			Sommaire du Match
107 - 2021-02-05	732	Spiders	3	Bears	2	W			Sommaire du Match
109 - 2021-02-07	751	Spiders	3	Monsters	5	L			Sommaire du Match
118 - 2021-02-16	769	Spiders	1	Senators	3	L			Sommaire du Match
121 - 2021-02-19	783	Chill	3	Spiders	5	W			Sommaire du Match
123 - 2021-02-21	798	Stars	2	Spiders	3	W			Sommaire du Match
126 - 2021-02-24	815	Rocket	2	Spiders	4	W			Sommaire du Match
128 - 2021-02-26	832	Spiders	2	Phantoms	7	L			Sommaire du Match
130 - 2021-02-28	849	Monarchs	5	Spiders	4	L	X		Sommaire du Match
133 - 2021-03-03	868	Cabaret Lady Mary Ann	2	Spiders	5	W			Sommaire du Match
135 - 2021-03-05	884	Cougars	3	Spiders	2	L			Sommaire du Match
136 - 2021-03-06	894	Spiders	3	Caroline	4	L	X	X	Sommaire du Match
138 - 2021-03-08	912	Monsters	1	Spiders	3	W			Sommaire du Match
140 - 2021-03-10	924	Spiders	3	Chiefs	4	L			Sommaire du Match
142 - 2021-03-12	934	Sharks	3	Spiders	2	L			Sommaire du Match
144 - 2021-03-14	948	Bears	5	Spiders	4	L	X	X	Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
147 - 2021-03-17	975	Spiders	5	Cougars	2	W			Sommaire du Match
149 - 2021-03-19	993	Spiders	3	Sharks	4	L			Sommaire du Match
151 - 2021-03-21	1000	Spiders	3	Monarchs	2	W			Sommaire du Match
152 - 2021-03-22	1015	Spiders	2	Admirals	4	L			Sommaire du Match
154 - 2021-03-24	1027	Spiders	4	Las Vegas	2	W			Sommaire du Match
157 - 2021-03-27	1043	Chiefs	2	Spiders	6	W			Sommaire du Match
158 - 2021-03-28	1056	Spiders	2	Wolf Pack	5	L			Sommaire du Match
161 - 2021-03-31	1072	Manchots	4	Spiders	5	W			Sommaire du Match
163 - 2021-04-02	1086	Caroline	1	Spiders	7	W			Sommaire du Match
165 - 2021-04-04	1102	Spiders	5	Cabaret Lady Mary Ann	3	W			Sommaire du Match
166 - 2021-04-05	1114	Spiders	0	Thunder	1	L			Sommaire du Match
168 - 2021-04-07	1123	Spiders	1	Marlies	4	L			Sommaire du Match
170 - 2021-04-09	1139	Heat	1	Spiders	5	W			Sommaire du Match
172 - 2021-04-11	1157	Sound Tigers	6	Spiders	3	L			Sommaire du Match
174 - 2021-04-13	1171	Monsters	2	Spiders	3	W			Sommaire du Match
177 - 2021-04-16	1198	Spiders	6	Minnesota	3	W			Sommaire du Match
179 - 2021-04-18	1206	Phantoms	3	Spiders	2	L			Sommaire du Match
180 - 2021-04-19	1219	Caroline	2	Spiders	4	W			Sommaire du Match
182 - 2021-04-21	1230	Spiders	7	Manchots	2	W			Sommaire du Match
184 - 2021-04-23	1244	Crunch	5	Spiders	4	L			Sommaire du Match
186 - 2021-04-25	1266	Spiders	5	Sound Tigers	2	W			Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité de l'Aréna	2000	1000
Prix des Billets	35	18
Assistance	78,586	30,020
Assistance PCT	95.84%	73.22%

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	2649 - 88.30%	80,265$	3,290,870$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
2,460,862$	2,448,700$	2,448,700$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
13,165$	2,460,862$	28	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	13,165$	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