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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	Alex Formenton (R)		X			100.00	72	73	71	76	73	67	68	66	50	61	68	64	65	44	44	0	50	62	0	20	2	742,500$
2	Brendan Perlini		X	X		100.00	69	44	90	84	79	59	71	66	26	58	59	60	75	64	64	0	50	62	0	23	2	850,000$
3	Alexandre Texier (R)	X				100.00	67	42	90	83	71	63	67	64	42	65	70	60	25	47	47	0	50	62	0	20	3	925,000$
4	Kevin Rooney	X				100.00	79	65	87	68	73	62	81	60	66	58	58	79	25	56	56	0	50	62	0	26	3	850,000$
5	Jayce Hawryluk	X		X		100.00	87	46	82	67	67	58	54	61	38	67	62	60	25	57	57	0	50	59	0	23	2	1,300,000$
6	Jaret Anderson-Dolan (R)	X	X			100.00	72	67	83	79	67	63	64	59	74	59	54	62	51	44	44	0	50	59	0	20	3	792,500$
7	Mackenzie MacEachern		X			100.00	81	64	83	62	72	53	74	62	32	54	62	67	25	55	55	0	50	59	0	25	4	560,000$
8	Jeremy Bracco			X		100.00	75	65	96	60	64	73	77	58	50	69	49	64	45	47	47	0	50	59	0	22	1	700,000$
9	Anthony Richard	X	X			100.00	70	62	87	62	59	80	85	54	67	48	58	63	56	55	55	0	50	58	0	22	1	860,000$
10	Jansen Harkins	X				100.00	67	50	91	67	68	60	82	54	36	58	56	61	25	53	53	0	50	58	0	22	1	825,000$
11	Isaac Ratcliffe (R)		X			100.00	79	79	79	67	79	70	76	50	50	47	48	63	46	44	44	0	50	56	0	20	4	780,833$
12	Matthew Strome (R)		X			100.00	82	78	92	55	78	61	64	49	50	45	48	64	46	44	44	0	50	54	0	20	3	990,000$
13	Andrew Peeke (R)				X	100.00	76	44	93	76	74	63	63	57	25	48	48	63	25	46	46	0	50	60	0	21	2	825,000$
14	Grant Hutton (R)				X	100.00	79	77	83	65	77	64	68	51	25	44	43	63	41	44	44	0	50	58	0	24	1	560,000$
15	Thomas Schemitsch				X	100.00	79	77	81	60	77	68	74	50	25	38	42	62	39	44	44	0	50	57	0	22	1	700,000$
16	Tyler Lewington				X	100.00	68	71	52	62	73	72	75	48	25	39	41	59	40	44	44	0	50	56	0	24	1	525,000$
17	Joseph Cecconi				X	100.00	81	76	91	61	76	52	54	44	25	34	39	63	37	44	44	0	50	55	0	22	2	925,000$
Rayé
1	Kristian Reichel	X				100.00	71	65	86	67	65	62	64	56	70	46	62	61	59	44	44	0	50	56	0	21	1	560,000$
2	Dmitrij Jaskin		X	X		100.00	70	35	88	63	75	52	45	47	35	47	47	58	47	49	46	0	50	52	0	26	2	560,000$
3	Cam Morrison (R)		X			100.00	41	45	45	45	74	39	39	41	45	41	41	45	43	32	30	0	50	42	0	21	2	825,000$
4	Luke Martin (R)				X	100.00	57	55	85	60	78	54	76	35	25	34	30	50	32	58	58	0	50	52	0	21	4	700,000$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	72	61	83	66	72	62	68	54	42	50	52	61	42	48	48	0	50	57

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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	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Kasimir Kaskisuo	100.00	56	59	73	78	57	59	53	59	56	58	30	44	44	0	50	57	0
2	Filip Gustavsson	100.00	55	57	71	72	49	58	51	61	57	53	30	44	44	0	50	55	0
Rayé
1	Maksim Zhukov (R)	100.00	45	66	62	70	40	47	40	44	40	43	43	54	54	0	50	49	0
2	Kent Simpson	100.00	37	45	41	74	36	33	33	34	33	33	33	35	32	0	50	39	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	48	57	62	74	46	49	44	50	47	47	34	44	44	0	50	50

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

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

#	Nom du Joueur	Nom de l'Équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	PIM5	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKG	PKA	PKP	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	FW	FL	FT	S1	S2	S3
1	Alexandre Texier	Senators (Ott)	C	82	46	46	92	25	12	0	49	195	329	92	217	13.98%	24	1275	15.56	8	8	16	49	134	0	0	0	8	87	9	1	43.90%	1606	0	1	1.44	0	1	0	0	0	7	7	2
2	Kevin Rooney	Senators (Ott)	C	82	33	50	83	13	45	5	158	216	389	127	294	8.48%	55	1384	16.89	8	12	20	67	176	1	1	2	6	158	5	1	57.70%	1676	1	0	1.20	1	7	0	1	0	6	2	9
3	Troy Terry	Ottawa	C/RW	67	17	54	71	28	4	0	9	132	247	91	174	6.88%	8	1157	17.27	3	14	17	48	169	0	0	0	0	4	1	0	43.31%	127	0	1	1.23	0	0	0	0	0	1	1	4
4	Andrew Peeke	Senators (Ott)	D	82	18	52	70	20	48	0	225	83	172	55	109	10.47%	156	1967	23.99	4	10	14	68	232	1	2	3	4	214	2	0	0.00%	0	0	0	0.71	0	0	0	0	0	6	5	3
5	Mackenzie MacEachern	Senators (Ott)	LW	82	29	33	62	15	56	0	205	100	295	73	202	9.83%	35	1328	16.21	6	5	11	34	124	0	0	0	1	42	7	1	41.84%	141	0	0	0.93	0	0	0	0	0	2	3	3
6	Alex Formenton	Senators (Ott)	LW	52	25	35	60	26	33	5	106	114	293	81	214	8.53%	17	1164	22.40	1	6	7	42	133	2	1	3	8	132	1	2	44.93%	365	1	0	1.03	1	4	0	0	1	5	7	0
7	Brendan Perlini	Senators (Ott)	LW/RW	67	24	35	59	1	10	0	49	147	318	96	227	7.55%	22	1246	18.60	5	8	13	68	193	0	0	0	6	93	4	2	36.67%	150	0	1	0.95	1	3	0	0	0	1	1	5
8	Jayce Hawryluk	Senators (Ott)	C/RW	82	18	35	53	16	38	0	187	160	257	75	197	7.00%	16	1177	14.36	1	1	2	10	36	1	0	1	4	61	4	0	38.52%	810	0	1	0.90	0	0	0	0	0	1	4	2
9	Jeremy Bracco	Senators (Ott)	RW	82	12	34	46	17	4	0	35	99	175	52	124	6.86%	9	1014	12.37	1	0	1	8	23	0	0	0	1	12	0	1	47.13%	87	0	0	0.91	0	0	0	0	0	1	1	1
10	Jaret Anderson-Dolan	Senators (Ott)	C/LW	75	14	28	42	3	29	5	83	148	168	38	135	8.33%	13	978	13.05	0	3	3	6	29	0	0	0	2	32	2	1	58.18%	935	0	0	0.86	3	4	0	1	0	1	1	3
11	Thomas Schemitsch	Senators (Ott)	D	82	12	15	27	16	83	15	171	47	104	33	63	11.54%	126	1710	20.85	4	1	5	28	190	0	1	1	4	175	2	0	0.00%	0	0	0	0.32	0	0	0	2	1	0	2	1
12	Joseph Cecconi	Senators (Ott)	D	78	7	20	27	16	90	20	209	32	81	26	43	8.64%	96	1146	14.69	2	1	3	9	22	0	0	0	1	23	0	0	0.00%	0	0	0	0.47	0	0	1	2	1	0	3	1
13	Jansen Harkins	Senators (Ott)	C	65	11	15	26	-2	8	0	45	74	114	28	83	9.65%	8	551	8.49	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	2	0	42.72%	536	0	0	0.94	0	0	0	0	0	3	0	0
14	Tyler Lewington	Senators (Ott)	D	82	4	22	26	7	63	5	215	34	88	19	48	4.55%	118	1689	20.60	2	3	5	22	181	0	0	0	1	169	0	0	0.00%	0	0	0	0.31	0	0	0	0	1	1	0	2
15	Isaac Ratcliffe	Senators (Ott)	LW	65	12	13	25	9	29	5	61	59	113	31	91	10.62%	15	731	11.25	0	0	0	0	1	0	0	0	0	1	0	0	41.30%	46	0	0	0.68	0	0	1	0	0	1	0	0
16	Vladimir Sobotka	Ottawa	C/LW	17	9	10	19	8	18	0	33	53	83	18	66	10.84%	9	342	20.13	3	0	3	22	51	0	0	0	2	23	0	1	54.63%	443	0	0	1.11	0	0	0	0	0	0	1	0
17	Jan Rutta	Ottawa	D	17	3	15	18	9	12	0	25	33	44	20	27	6.82%	37	401	23.62	2	3	5	21	46	0	0	0	0	36	1	0	0.00%	0	0	0	0.90	0	0	0	0	0	0	0	2
18	Dillon Dube	Ottawa	C/RW	20	6	11	17	-4	2	0	20	47	67	18	43	8.96%	3	416	20.82	0	4	4	10	66	1	1	2	3	67	0	0	33.14%	507	0	0	0.82	1	4	0	0	0	2	1	0
19	Kristian Reichel	Senators (Ott)	C	45	8	9	17	11	6	0	12	34	59	17	39	13.56%	1	254	5.65	0	0	0	0	2	0	0	0	0	3	1	1	52.89%	329	0	0	1.34	0	0	0	0	0	0	2	1
20	Gabriel Vilardi	Ottawa	C	17	5	9	14	0	0	0	1	49	66	18	38	7.58%	1	269	15.85	0	0	0	0	0	0	1	1	2	33	1	1	63.49%	304	0	0	1.04	0	0	0	0	0	0	0	3
21	Anthony Richard	Senators (Ott)	C/LW	40	6	8	14	-4	8	0	42	50	81	20	61	7.41%	7	553	13.84	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	62.50%	64	0	0	0.51	0	0	0	0	0	1	1	0
22	Grant Hutton	Senators (Ott)	D	21	5	8	13	14	29	5	64	15	28	5	17	17.86%	31	440	20.95	0	1	1	7	33	0	0	0	0	38	0	0	0.00%	0	0	0	0.59	0	0	0	0	1	0	0	2
23	Dmitrij Jaskin	Senators (Ott)	LW/RW	49	2	7	9	-4	6	0	36	34	53	16	45	3.77%	8	336	6.86	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	28.00%	25	0	0	0.54	0	0	0	0	0	1	0	0
24	Luke Martin	Senators (Ott)	D	24	3	1	4	4	4	0	6	8	9	4	4	33.33%	12	366	15.28	0	0	0	0	1	0	0	0	0	22	1	0	0.00%	0	0	0	0.22	0	0	0	0	0	0	0	1
25	Matthew Strome	Senators (Ott)	LW	16	1	0	1	-1	2	0	4	4	5	2	4	20.00%	2	88	5.56	0	0	0	0	2	0	0	0	0	7	0	0	66.67%	12	0	0	0.22	0	0	0	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				1391	330	565	895	243	639	65	2050	1967	3638	1055	2565	9.07%	829	21992	15.81	50	80	130	519	1858	6	7	13	53	1446	43	12	48.78%	8163	2	4	0.81	7	23	2	6	5	40	42	45

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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	Kasimir Kaskisuo	Senators (Ott)	82	43	27	8	0.909	3.49	4648	6	3	270	2977	2	1	0.577	26	82	0	6	4	2
2	Filip Gustavsson	Senators (Ott)	9	1	3	0	0.962	1.52	315	0	0	8	213	0	0	0.000	0	0	82	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			91	44	30	8	0.913	3.36	4964	6	3	278	3190	2	1	0.577	26	82	82	6	4	2

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1	`\|` or `OR`	Logical "or" (Vertical bar). Filter the column for content that matches text from either side of the bar
2	`&&` or `AND`	Logical "and". Filter the column for content that matches text from either side of the operator.
3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
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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	Type	Salaire Actuel	Cap Salariale	Cap Salariale Restant	Exclus du Cap Salarial	Salaire Année 2	Salaire Année 3	Salaire Année 4	Link
Alex Formenton	Senators (Ott)	LW	20	1999-09-13	Yes	190 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	742,500$			Lien
Alexandre Texier	Senators (Ott)	C	20	1999-09-13	Yes	192 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$	925,000$		Lien
Andrew Peeke	Senators (Ott)	D	21	1998-03-17	Yes	198 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	825,000$			Lien
Anthony Richard	Senators (Ott)	C/LW	22	1996-12-19	No	163 Lbs	5 ft10	Yes	No	No	1	Pro & Farm	860,000$	86,000$	0$	No				Lien
Brendan Perlini	Senators (Ott)	LW/RW	23	1996-04-27	No	212 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	850,000$	85,000$	0$	No	850,000$			Lien
Cam Morrison	Senators (Ott)	LW	21	1998-08-27	Yes	212 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No	825,000$			Lien
Dmitrij Jaskin	Senators (Ott)	LW/RW	26	1993-03-23	No	216 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No	560,000$			Lien
Filip Gustavsson	Senators (Ott)	G	21	1998-06-07	No	184 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	742,500$	74,250$	0$	No	742,500$			Lien
Grant Hutton	Senators (Ott)	D	24	1995-07-25	Yes	205 Lbs	6 ft3	Yes	No	No	1	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No				Lien
Isaac Ratcliffe	Senators (Ott)	LW	20	1999-02-15	Yes	201 Lbs	6 ft6	No	No	No	4	Pro & Farm	780,833$	78,083$	0$	No	780,833$	780,833$	780,833$	Lien
Jansen Harkins	Senators (Ott)	C	22	1997-05-23	No	182 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	825,000$	82,500$	0$	No				Lien
Jaret Anderson-Dolan	Senators (Ott)	C/LW	20	1999-09-11	Yes	188 Lbs	5 ft11	No	No	No	3	Pro & Farm	792,500$	79,250$	0$	No	792,500$	792,500$		Lien
Jayce Hawryluk	Senators (Ott)	C/RW	23	1996-01-01	No	186 Lbs	5 ft11	No	No	No	2	Pro & Farm	1,300,000$	130,000$	0$	No	1,300,000$			Lien
Jeremy Bracco	Senators (Ott)	RW	22	1997-03-17	No	180 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No				Lien
Joseph Cecconi	Senators (Ott)	D	22	1997-05-23	No	209 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$			Lien
Kasimir Kaskisuo	Senators (Ott)	G	26	1993-10-01	No	201 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	92,500$	0$	No	925,000$			Lien
Kent Simpson	Senators (Ott)	G	27	1992-03-26	No	198 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	550,000$	55,000$	0$	No				Lien
Kevin Rooney	Senators (Ott)	C	26	1993-05-21	No	190 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	850,000$	85,000$	0$	No	850,000$	850,000$		Lien
Kristian Reichel	Senators (Ott)	C	21	1998-06-11	No	176 Lbs	6 ft0	Yes	No	No	1	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No				Lien
Luke Martin	Senators (Ott)	D	21	1998-09-20	Yes	218 Lbs	6 ft2	No	No	No	4	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No	700,000$	700,000$	700,000$	Lien
Mackenzie MacEachern	Senators (Ott)	LW	25	1994-03-08	No	190 Lbs	6 ft2	Yes	No	No	4	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No	560,000$	560,000$	560,000$	Lien
Maksim Zhukov	Senators (Ott)	G	20	1999-07-22	Yes	187 Lbs	6 ft3	Yes	No	No	1	Pro & Farm	560,000$	56,000$	0$	No				Lien
Matthew Strome	Senators (Ott)	LW	20	1999-01-05	Yes	206 Lbs	6 ft4	Yes	No	No	3	Pro & Farm	990,000$	99,000$	0$	No	990,000$	990,000$		Lien
Thomas Schemitsch	Senators (Ott)	D	22	1996-10-25	No	200 Lbs	6 ft4	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	70,000$	0$	No				Lien
Tyler Lewington	Senators (Ott)	D	24	1994-12-05	No	189 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	525,000$	52,500$	0$	No				Lien

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
25	22.36	195 Lbs	6 ft2	2.04	765,333$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Formenton	Kevin Rooney	Brendan Perlini	40	1	2	2
2	Mackenzie MacEachern	Alexandre Texier	Jayce Hawryluk	30	1	2	2
3	Anthony Richard	Jaret Anderson-Dolan	Jeremy Bracco	20	1	2	2
4	Isaac Ratcliffe	Jansen Harkins	Alex Formenton	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Andrew Peeke	Grant Hutton	40	1	2	2
2	Thomas Schemitsch	Tyler Lewington	30	1	2	2
3	Joseph Cecconi	Jansen Harkins	20	1	2	2
4	Andrew Peeke	Grant Hutton	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Formenton	Kevin Rooney	Brendan Perlini	60	1	2	2
2	Mackenzie MacEachern	Alexandre Texier	Jayce Hawryluk	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Andrew Peeke	Grant Hutton	60	1	2	2
2	Thomas Schemitsch	Tyler Lewington	40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Formenton	Brendan Perlini	60	1	2	2
2	Kevin Rooney	Alexandre Texier	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Andrew Peeke	Grant Hutton	60	1	2	2
2	Thomas Schemitsch	Tyler Lewington	40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Formenton	60	1	2	2	Andrew Peeke	Grant Hutton	60	1	2	2
2	Brendan Perlini	40	1	2	2	Thomas Schemitsch	Tyler Lewington	40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Alex Formenton	Brendan Perlini	60	1	2	2
2	Kevin Rooney	Alexandre Texier	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Andrew Peeke	Grant Hutton	60	1	2	2
2	Thomas Schemitsch	Tyler Lewington	40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Alex Formenton	Kevin Rooney	Brendan Perlini	Andrew Peeke	Grant Hutton

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Alex Formenton	Kevin Rooney	Brendan Perlini	Andrew Peeke	Grant Hutton

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Matthew Strome, Jaret Anderson-Dolan, Jeremy Bracco	Matthew Strome, Jaret Anderson-Dolan	Jeremy Bracco

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Joseph Cecconi, Thomas Schemitsch, Tyler Lewington	Joseph Cecconi	Thomas Schemitsch, Tyler Lewington

Tirs de Pénalité
Alex Formenton, Brendan Perlini, Kevin Rooney, Alexandre Texier, Mackenzie MacEachern

Gardien
#1 : Kasimir Kaskisuo, #2 : Filip Gustavsson

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

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

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	Ligue												Domicile											Visiteur
#	VS Équipe	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	GP	W	L	T	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA	Diff	P	PCT	G	A	TP	SO	EG	GP1	GP2	GP3	GP4	SHF	SH1	SP2	SP3	SP4	SHA	SHB	Pim	Hit	PPA	PPG	PP%	PKA	PK GA	PK%	PK GF	W OF FO	T OF FO	OF FO%	W DF FO	T DF FO	DF FO%	W NT FO	T NT FO	NT FO%	PZ DF	PZ OF	PZ NT	PC DF	PC OF	PC NT
1	Admirals	2	1	0	0	0	0	0	1	8	8	0	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	3	0.750	8	12	20	0	0	134	87	89	8	81	1181	1121	1182	68	75	22	16	61	5	0	0.00%	6	2	66.67%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
2	Baby Hawks	2	1	0	0	0	1	0	0	7	3	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	0	5	1	0	0	0	0	1	0	0	2	3	-1	3	0.750	7	13	20	0	1	134	87	89	8	102	1181	1121	1182	68	67	14	12	64	13	3	23.08%	5	0	100.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
3	Bears	3	1	2	0	0	0	0	0	9	12	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	2	0.333	9	17	26	0	0	134	87	89	8	136	1181	1121	1182	68	151	37	26	71	14	2	14.29%	13	2	84.62%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
4	Bruins	4	3	1	0	0	0	0	0	12	6	6	2	1	1	0	0	0	0	0	8	5	3	2	2	0	0	0	0	0	0	4	1	3	6	0.750	12	23	35	0	1	134	87	89	8	138	1181	1121	1182	68	149	40	31	119	13	0	0.00%	11	1	90.91%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
5	Cabaret Lady Mary Ann	4	3	1	0	0	0	0	0	25	11	14	2	2	0	0	0	0	0	0	17	3	14	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	6	0.750	25	40	65	0	0	134	87	89	8	265	1181	1121	1182	68	154	45	30	104	8	2	25.00%	14	4	71.43%	2	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
6	Caroline	3	1	1	0	0	0	1	0	17	15	2	1	0	0	0	0	0	1	0	5	4	1	2	1	1	0	0	0	0	0	12	11	1	4	0.667	17	25	42	0	0	134	87	89	8	141	1181	1121	1182	68	147	36	37	86	4	2	50.00%	10	3	70.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
7	Chiefs	2	0	1	0	0	0	1	0	4	5	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	0	0	0	0	1	0	2	1	1	2	0.500	4	5	9	0	0	134	87	89	8	67	1181	1121	1182	68	68	16	20	63	4	1	25.00%	10	2	80.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
8	Chill	2	0	2	0	0	0	0	0	6	9	-3	1	0	1	0	0	0	0	0	3	5	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	6	9	15	0	0	134	87	89	8	74	1181	1121	1182	68	76	17	4	49	6	1	16.67%	2	1	50.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
9	Comets	2	0	1	0	1	0	0	0	6	6	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	2	0.500	6	12	18	0	0	134	87	89	8	92	1181	1121	1182	68	86	25	18	39	6	2	33.33%	9	3	66.67%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
10	Cougars	4	0	2	0	0	0	0	2	13	22	-9	2	0	1	0	0	0	0	1	5	10	-5	2	0	1	0	0	0	0	1	8	12	-4	2	0.250	13	21	34	0	0	134	87	89	8	151	1181	1121	1182	68	186	52	28	102	8	2	25.00%	14	5	64.29%	1	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
11	Crunch	4	1	2	0	0	0	0	1	14	16	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	8	8	0	2	0	1	0	0	0	0	1	6	8	-2	3	0.375	14	27	41	0	0	134	87	89	8	180	1181	1121	1182	68	159	47	23	113	11	2	18.18%	9	2	77.78%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
12	Heat	2	1	1	0	0	0	0	0	9	5	4	1	1	0	0	0	0	0	0	7	2	5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	3	-1	2	0.500	9	16	25	0	0	134	87	89	8	93	1181	1121	1182	68	67	17	12	44	8	3	37.50%	6	3	50.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
13	Jayhawks	2	0	2	0	0	0	0	0	4	9	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	1	5	-4	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	4	8	12	0	0	134	87	89	8	79	1181	1121	1182	68	89	23	16	49	4	0	0.00%	8	3	62.50%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
14	Las Vegas	2	2	0	0	0	0	0	0	9	4	5	1	1	0	0	0	0	0	0	5	2	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	4	1.000	9	15	24	0	0	134	87	89	8	85	1181	1121	1182	68	55	14	16	46	14	3	21.43%	8	3	62.50%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
15	Manchots	3	2	1	0	0	0	0	0	11	8	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1	1	0	0	0	0	0	7	6	1	4	0.667	11	22	33	0	0	134	87	89	8	126	1181	1121	1182	68	94	22	25	79	8	1	12.50%	10	1	90.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
16	Marlies	4	2	2	0	0	0	0	0	12	13	-1	2	2	0	0	0	0	0	0	10	4	6	2	0	2	0	0	0	0	0	2	9	-7	4	0.500	12	21	33	0	0	134	87	89	8	135	1181	1121	1182	68	132	37	35	105	12	2	16.67%	14	1	92.86%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
17	Minnesota	2	1	0	0	1	0	0	0	11	9	2	1	0	0	0	1	0	0	0	6	5	1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	4	1	4	1.000	11	20	31	0	0	134	87	89	8	162	1181	1121	1182	68	90	26	20	65	2	0	0.00%	10	4	60.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
18	Monarchs	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	7	13	20	0	0	134	87	89	8	85	1181	1121	1182	68	74	20	4	48	9	3	33.33%	2	1	50.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
19	Monsters	3	1	2	0	0	0	0	0	10	15	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	2	6	-4	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	2	0.333	10	16	26	1	0	134	87	89	8	105	1181	1121	1182	68	118	23	22	76	7	2	28.57%	9	1	88.89%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
20	Monsters	2	0	1	0	0	0	0	1	6	10	-4	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	6	-3	1	0.250	6	10	16	0	0	134	87	89	8	85	1181	1121	1182	68	92	17	23	50	5	1	20.00%	9	2	77.78%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
21	Oceanics	2	1	1	0	0	0	0	0	8	7	1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	2	0.500	8	14	22	0	0	134	87	89	8	70	1181	1121	1182	68	84	21	14	35	10	2	20.00%	5	0	100.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
22	Oil Kings	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	0.500	7	12	19	0	0	134	87	89	8	81	1181	1121	1182	68	80	28	16	47	9	4	44.44%	8	2	75.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
23	Phantoms	3	1	1	0	0	0	1	0	12	13	-1	2	1	0	0	0	0	1	0	10	8	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	5	-3	4	0.667	12	21	33	0	0	134	87	89	8	96	1181	1121	1182	68	146	38	48	84	8	2	25.00%	14	3	78.57%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
24	Rocket	4	2	2	0	0	0	0	0	14	15	-1	2	1	1	0	0	0	0	0	5	7	-2	2	1	1	0	0	0	0	0	9	8	1	4	0.500	14	25	39	0	0	134	87	89	8	130	1181	1121	1182	68	161	47	22	111	12	1	8.33%	11	1	90.91%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
25	Sharks	2	0	1	0	0	0	0	1	6	9	-3	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	4	6	-2	1	0.250	6	11	17	0	0	134	87	89	8	76	1181	1121	1182	68	70	22	21	55	8	1	12.50%	8	3	62.50%	1	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
26	Sound Tigers	3	1	1	0	1	0	0	0	13	13	0	2	1	1	0	0	0	0	0	8	9	-1	1	0	0	0	1	0	0	0	5	4	1	4	0.667	13	22	35	0	0	134	87	89	8	124	1181	1121	1182	68	128	33	19	73	9	2	22.22%	6	1	83.33%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
27	Spiders	3	3	0	0	0	0	0	0	11	7	4	2	2	0	0	0	0	0	0	7	4	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	6	1.000	11	19	30	0	0	134	87	89	8	110	1181	1121	1182	68	111	41	24	79	15	4	26.67%	12	1	91.67%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
28	Stars	2	1	0	0	0	1	0	0	9	7	2	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	1	0	0	0	0	1	0	0	3	4	-1	3	0.750	9	15	24	0	0	134	87	89	8	99	1181	1121	1182	68	72	19	8	32	5	1	20.00%	4	1	75.00%	0	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
29	Thunder	4	3	1	0	0	0	0	0	18	8	10	2	1	1	0	0	0	0	0	7	7	0	2	2	0	0	0	0	0	0	11	1	10	6	0.750	18	30	48	0	1	134	87	89	8	180	1181	1121	1182	68	118	40	36	91	6	0	0.00%	16	2	87.50%	2	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
	Total	82	38	30	0	3	2	3	6	316	285	31	41	20	14	0	1	0	2	4	166	140	26	41	18	16	0	2	2	1	2	150	145	5	96	0.585	316	547	863	1	3	134	87	89	8	3527	1181	1121	1182	68	3191	857	648	2106	255	50	19.61%	273	62	77.29%	7	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
30	Wolf Pack	3	3	0	0	0	0	0	0	18	9	9	2	2	0	0	0	0	0	0	12	6	6	1	1	0	0	0	0	0	0	6	3	3	6	1.000	18	33	51	0	0	134	87	89	8	179	1181	1121	1182	68	92	18	22	66	12	1	8.33%	10	4	60.00%	1	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
	_Since Last GM Reset	82	38	30	0	3	2	3	6	316	285	31	41	20	14	0	1	0	2	4	166	140	26	41	18	16	0	2	2	1	2	150	145	5	96	0.585	316	547	863	1	3	134	87	89	8	3527	1181	1121	1182	68	3191	857	648	2106	255	50	19.61%	273	62	77.29%	7	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517
	_Vs Conference	43	24	15	0	1	0	1	2	161	141	20	22	12	7	0	0	0	1	2	85	75	10	21	12	8	0	1	0	0	0	76	66	10	54	0.628	161	283	444	1	2	134	87	89	8	1715	1181	1121	1182	68	1618	431	347	1091	142	23	16.20%	138	24	82.61%	4	1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%	2013	1427	1918	589	1040	517

			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	96	W1	316	547	863	3527	3191	857	648	2106	1	3

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
82	38	30	3	2	3	6	316	285

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	20	14	1	0	2	4	166	140

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
41	18	16	2	2	1	2	150	145

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
255	50	19.61%	273	62	77.29%	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
1181	1121	1182	68	134	87	89	8

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
1485	3100	47.90%	1398	3064	45.63%	641	1410	45.46%

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
2013	1427	1918	589	1040	517

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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
1 - 2020-10-22	1	Senators	1	Marlies	4	L			Sommaire du Match
4 - 2020-10-25	20	Wolf Pack	3	Senators	6	W			Sommaire du Match
9 - 2020-10-30	51	Chiefs	4	Senators	2	L			Sommaire du Match
11 - 2020-11-01	62	Thunder	2	Senators	4	W			Sommaire du Match
13 - 2020-11-03	79	Minnesota	5	Senators	6	W	X		Sommaire du Match
16 - 2020-11-06	105	Senators	4	Las Vegas	2	W			Sommaire du Match
18 - 2020-11-08	115	Senators	3	Jayhawks	4	L			Sommaire du Match
20 - 2020-11-10	132	Senators	3	Stars	4	L	X		Sommaire du Match
22 - 2020-11-12	143	Cougars	5	Senators	1	L			Sommaire du Match
24 - 2020-11-14	158	Sound Tigers	6	Senators	3	L			Sommaire du Match
26 - 2020-11-16	173	Sharks	3	Senators	2	L	X	X	Sommaire du Match
32 - 2020-11-22	207	Senators	2	Bruins	1	W			Sommaire du Match
34 - 2020-11-24	221	Senators	6	Wolf Pack	3	W			Sommaire du Match
35 - 2020-11-25	225	Senators	5	Sound Tigers	4	W	X		Sommaire du Match
37 - 2020-11-27	242	Monarchs	3	Senators	4	W			Sommaire du Match
39 - 2020-11-29	256	Caroline	4	Senators	5	W	X	X	Sommaire du Match
41 - 2020-12-01	271	Senators	5	Caroline	6	L			Sommaire du Match
43 - 2020-12-03	281	Senators	4	Spiders	3	W			Sommaire du Match
45 - 2020-12-05	298	Phantoms	4	Senators	5	W	X	X	Sommaire du Match
46 - 2020-12-06	304	Senators	4	Crunch	5	L	X	X	Sommaire du Match
49 - 2020-12-09	323	Senators	4	Cougars	5	L	X	X	Sommaire du Match
50 - 2020-12-10	331	Senators	4	Rocket	5	L			Sommaire du Match
52 - 2020-12-12	347	Wolf Pack	3	Senators	6	W			Sommaire du Match
55 - 2020-12-15	369	Senators	3	Monsters	2	W			Sommaire du Match
57 - 2020-12-17	378	Bruins	4	Senators	3	L			Sommaire du Match
59 - 2020-12-19	395	Senators	5	Minnesota	4	W			Sommaire du Match
60 - 2020-12-20	405	Senators	2	Heat	3	L			Sommaire du Match
63 - 2020-12-23	432	Senators	4	Comets	3	W	X		Sommaire du Match
64 - 2020-12-24	436	Senators	3	Oil Kings	2	W			Sommaire du Match
67 - 2020-12-27	452	Senators	2	Phantoms	5	L			Sommaire du Match
69 - 2020-12-29	470	Bruins	1	Senators	5	W			Sommaire du Match
71 - 2020-12-31	485	Senators	5	Rocket	3	W			Sommaire du Match
74 - 2021-01-03	501	Monsters	6	Senators	2	L			Sommaire du Match
76 - 2021-01-05	519	Senators	3	Cabaret Lady Mary Ann	2	W			Sommaire du Match
77 - 2021-01-06	526	Senators	5	Thunder	1	W			Sommaire du Match
79 - 2021-01-08	542	Chill	5	Senators	3	L			Sommaire du Match
81 - 2021-01-10	558	Phantoms	4	Senators	5	W			Sommaire du Match
83 - 2021-01-12	575	Crunch	2	Senators	3	W			Sommaire du Match
89 - 2021-01-18	603	Spiders	3	Senators	4	W			Sommaire du Match
90 - 2021-01-19	612	Senators	6	Manchots	3	W			Sommaire du Match
93 - 2021-01-22	632	Cabaret Lady Mary Ann	2	Senators	9	W			Sommaire du Match
95 - 2021-01-24	648	Thunder	5	Senators	3	L			Sommaire du Match
98 - 2021-01-27	667	Senators	4	Bears	2	W			Sommaire du Match
101 - 2021-01-30	689	Senators	4	Cougars	7	L			Sommaire du Match
102 - 2021-01-31	693	Rocket	6	Senators	3	L			Sommaire du Match
105 - 2021-02-03	720	Baby Hawks	0	Senators	5	W			Sommaire du Match
107 - 2021-02-05	734	Las Vegas	2	Senators	5	W			Sommaire du Match
109 - 2021-02-07	746	Heat	2	Senators	7	W			Sommaire du Match
118 - 2021-02-16	769	Spiders	1	Senators	3	W			Sommaire du Match
119 - 2021-02-17	774	Senators	2	Crunch	3	L			Sommaire du Match
122 - 2021-02-20	787	Bears	5	Senators	2	L			Sommaire du Match
123 - 2021-02-21	796	Senators	1	Marlies	5	L			Sommaire du Match
126 - 2021-02-24	819	Admirals	4	Senators	3	L	X	X	Sommaire du Match
128 - 2021-02-26	833	Monsters	4	Senators	3	L	X	X	Sommaire du Match
130 - 2021-02-28	843	Senators	5	Oceanics	3	W			Sommaire du Match
133 - 2021-03-03	874	Senators	3	Monsters	6	L			Sommaire du Match
135 - 2021-03-05	885	Jayhawks	5	Senators	1	L			Sommaire du Match
137 - 2021-03-07	901	Marlies	3	Senators	6	W			Sommaire du Match
138 - 2021-03-08	911	Stars	3	Senators	6	W			Sommaire du Match
140 - 2021-03-10	922	Crunch	6	Senators	5	L			Sommaire du Match
142 - 2021-03-12	937	Oceanics	4	Senators	3	L			Sommaire du Match
144 - 2021-03-14	952	Rocket	1	Senators	2	W			Sommaire du Match
146 - 2021-03-16	967	Senators	5	Monsters	7	L			Sommaire du Match
Date Limite d'Échange --- Les échange ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
147 - 2021-03-17	977	Senators	3	Chill	4	L			Sommaire du Match
149 - 2021-03-19	988	Comets	3	Senators	2	L			Sommaire du Match
151 - 2021-03-21	1005	Cougars	5	Senators	4	L	X	X	Sommaire du Match
154 - 2021-03-24	1022	Senators	1	Manchots	3	L			Sommaire du Match
156 - 2021-03-26	1038	Sound Tigers	3	Senators	5	W			Sommaire du Match
158 - 2021-03-28	1053	Senators	4	Sharks	6	L			Sommaire du Match
161 - 2021-03-31	1078	Senators	5	Admirals	4	W			Sommaire du Match
162 - 2021-04-01	1082	Senators	3	Monarchs	1	W			Sommaire du Match
164 - 2021-04-03	1095	Senators	2	Baby Hawks	3	L	X		Sommaire du Match
166 - 2021-04-05	1111	Senators	2	Chiefs	1	W	X	X	Sommaire du Match
169 - 2021-04-08	1132	Oil Kings	5	Senators	4	L			Sommaire du Match
171 - 2021-04-10	1147	Senators	3	Bears	5	L			Sommaire du Match
172 - 2021-04-11	1158	Senators	7	Caroline	5	W			Sommaire du Match
175 - 2021-04-14	1182	Cabaret Lady Mary Ann	1	Senators	8	W			Sommaire du Match
177 - 2021-04-16	1191	Senators	2	Bruins	0	W			Sommaire du Match
179 - 2021-04-18	1209	Marlies	1	Senators	4	W			Sommaire du Match
182 - 2021-04-21	1228	Senators	6	Thunder	0	W			Sommaire du Match
184 - 2021-04-23	1243	Senators	5	Cabaret Lady Mary Ann	6	L			Sommaire du Match
186 - 2021-04-25	1263	Manchots	2	Senators	4	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	50,019	26,741
Assistance PCT	61.00%	65.22%

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	1872 - 62.41%	74,043$	3,035,770$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
1,797,846$	1,913,333$	1,913,333$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
10,287$	1,797,846$	25	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	10,287$	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