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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
1	Andrew Ladd		X	X		100.00	78	73	90	76	73	55	56	59	50	44	62	75	59	85	89	64	50	63	0	35	1	6,000,000$
2	Phillip Di Giuseppe (A)		X	X		100.00	84	45	96	79	73	59	74	60	25	62	57	65	25	57	57	65	50	63	0	27	1	750,000$
3	Dylan Gambrell (R)	X	X	X		100.00	71	55	89	62	72	61	79	63	72	61	59	73	25	50	51	65	50	62	0	24	3	700,000$
4	Denis Malgin	X		X		100.00	71	42	89	84	62	61	64	66	52	64	59	55	25	63	63	63	50	62	0	24	1	750,000$
5	Filip Chlapik	X				100.00	88	45	89	77	72	52	82	62	39	60	59	59	53	57	57	64	50	62	0	24	1	894,167$
6	Frederick Gaudreau	X		X		100.00	74	65	95	64	65	65	66	64	80	60	62	68	59	58	58	65	50	62	0	28	3	750,000$
7	Patrick Russell (A)		X	X		100.00	79	44	91	62	75	59	68	61	44	60	55	77	25	49	49	64	50	61	0	28	1	750,000$
8	Kole Lind			X		100.00	68	66	71	67	66	71	73	63	50	63	59	61	56	44	44	62	50	60	0	22	3	891,333$
9	Justin Kirkland		X			100.00	72	70	77	61	70	75	80	57	50	61	48	62	46	45	45	58	50	59	0	24	3	700,000$
10	Lukas Jasek			X		100.00	74	68	88	61	68	71	75	58	50	51	61	63	58	44	44	63	50	59	0	23	3	853,333$
11	T.J. Tynan (C)	X				100.00	63	40	95	62	58	51	82	63	34	56	55	56	25	45	45	59	50	57	0	29	4	800,000$
12	Josh Brown				X	100.00	79	79	80	62	87	62	75	55	25	48	48	65	25	57	57	58	50	62	0	27	1	700,000$
13	Tommy Cross				X	100.00	75	77	69	67	77	72	77	54	25	45	48	62	46	44	44	57	50	60	0	31	2	700,000$
14	Nikolai Knyzhov (R)				X	100.00	78	76	81	70	76	57	61	46	25	36	40	62	38	44	44	52	50	58	0	23	1	810,000$
15	Mason Geertsen				X	100.00	71	79	52	63	79	69	76	45	25	36	39	58	37	44	44	50	50	57	0	26	3	750,000$
16	Evan McEneny				X	100.00	76	75	78	63	75	56	59	45	25	31	42	62	40	51	51	51	50	56	0	27	1	700,000$
Rayé
1	Greg McKegg	X	X			S4	78	55	89	71	70	54	80	57	60	58	59	72	25	63	64	64	50	62	0	29	2	925,000$
2	Jack Rodewald			X		100.00	69	62	85	68	62	69	74	52	50	50	47	60	45	50	50	55	50	56	0	27	1	700,000$
3	Brandon Baddock		X			100.00	69	80	43	66	80	71	76	51	50	48	50	58	48	44	44	55	50	56	0	26	3	750,000$
4	Giovanni Fiore		X	X		100.00	77	71	91	55	71	55	56	53	50	38	61	64	58	50	50	59	50	55	0	24	2	900,000$

	MOYENNE D'ÉQUIPE					100.00	75	63	82	67	72	62	72	57	44	52	54	64	41	52	53	60	50	60

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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.
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#	Nom du Gardien	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP
1	Alex Lyon	100.00	61	68	85	75	61	64	54	64	59	58	30	45	45	61	50	61	0
2	Scott Wedgewood	100.00	52	67	84	76	48	55	50	57	51	51	30	54	54	54	50	57	0
Rayé
1	Adam Wilcox	100.00	47	55	69	69	43	46	50	53	46	47	30	44	44	48	50	51	0
2	Brad Thiessen	100.00	47	51	64	58	45	47	50	53	47	48	30	44	44	48	50	50	0

	MOYENNE D'ÉQUIPE	100.00	52	60	76	70	49	53	51	57	51	51	30	47	47	53	50	55

Nom du Coach	PH	DF	OF	PD	EX	LD	PO	CNT	Âge	Contrat	Salaire
Jim Montgomery	76	97	58	87	66	60	74	CAN	51	1	900,000$

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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

Deprecated: number_format(): Passing null to parameter #1 ($num) of type float is deprecated in /home/othlca/history.othl.ca/public_html/outputs/2020-21/playoffs/PlayersStatSub.php on line 105

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#	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	FW	FT	S1	S2	S3
1	Frederick Gaudreau	Monsters (CLB)	C/RW	13	7	5	12	4	13	5	9	16	40	7	18	17.50%	9	249	19.22	1	2	3	8	46	0	0	0	1	24	0	2	68.18%	22	0.96	0	1	1	1	0
2	Denis Malgin	Monsters (CLB)	C/RW	13	4	7	11	5	4	0	11	31	37	9	21	10.81%	2	291	22.41	2	0	2	11	43	0	0	0	1	40	1	2	49.15%	234	0.76	0	0	2	0	1
3	Phillip Di Giuseppe	Monsters (CLB)	LW/RW	13	2	8	10	4	2	0	28	28	28	10	13	7.14%	10	286	22.03	0	3	3	4	42	0	0	0	0	40	0	0	32.09%	134	0.70	0	0	0	2	0
4	Justin Kirkland	Monsters (CLB)	LW	13	5	3	8	-3	8	0	17	15	28	4	25	17.86%	7	229	17.67	1	0	1	2	18	0	1	1	0	13	2	0	33.33%	12	0.70	0	0	0	0	2
5	Greg McKegg	Monsters (CLB)	C/LW	13	4	4	8	-8	17	5	6	14	31	11	21	12.90%	6	223	17.19	1	1	2	11	42	1	0	1	2	6	2	0	33.33%	6	0.72	0	1	0	1	0
6	Tommy Cross	Monsters (CLB)	D	13	1	7	8	4	14	0	46	6	13	2	4	7.69%	13	283	21.80	0	2	2	9	39	0	0	0	1	24	0	0	0.00%	0	0.56	0	0	1	1	2
7	Filip Chlapik	Monsters (CLB)	C	13	3	4	7	-10	12	0	29	33	27	7	10	11.11%	3	252	19.42	1	2	3	12	46	0	0	0	1	23	0	0	41.04%	268	0.55	0	0	0	1	0
8	Patrick Russell	Monsters (CLB)	LW/RW	13	2	5	7	-9	0	0	12	21	22	15	15	9.09%	7	233	17.99	1	2	3	6	46	0	0	0	0	1	1	0	35.71%	14	0.60	0	0	0	0	0
9	Kole Lind	Monsters (CLB)	RW	13	1	6	7	-3	6	0	17	23	50	16	23	2.00%	4	221	17.04	0	1	1	2	19	0	0	0	0	0	0	0	70.59%	17	0.63	0	0	0	0	0
10	T.J. Tynan	Monsters (CLB)	C	13	0	4	4	-2	6	0	1	21	18	6	19	0.00%	5	215	16.55	0	0	0	0	6	0	0	0	1	21	0	0	45.21%	188	0.37	0	0	0	0	0
11	Evan McEneny	Monsters (CLB)	D	13	0	0	0	-5	13	5	23	3	1	0	0	0.00%	7	138	10.66	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	0	0.00	1	0	0	0	0
12	Lukas Jasek	Monsters (CLB)	RW	13	0	0	0	-5	10	0	18	8	6	3	9	0.00%	3	176	13.59	0	0	0	0	9	0	0	0	0	0	0	0	0.00%	1	0.00	0	0	0	0	0
Stats d'équipe Total ou en Moyenne				156	29	53	82	-28	105	15	217	219	301	90	178	9.63%	76	2802	17.96	7	13	20	65	362	1	1	2	7	196	6	4	43.64%	896	0.59	1	2	4	6	5

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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

Deprecated: number_format(): Passing null to parameter #1 ($num) of type float is deprecated in /home/othlca/history.othl.ca/public_html/outputs/2020-21/playoffs/GoaliesStatSub.php on line 57

Deprecated: number_format(): Passing null to parameter #1 ($num) of type float is deprecated in /home/othlca/history.othl.ca/public_html/outputs/2020-21/playoffs/FarmTeam.php on line 618

#	Nom du Gardien	Nom de l'Équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Alex Lyon	Monsters (CLB)	13	6	5	2	0.890	2.48	751	2	1	31	283	0	0	0	0.000	0	13	0	1	0	1
Stats d'équipe Total ou en Moyenne			13	6	5	2	0.890	2.48	751	2	1	31	283	0	0	0	0.000	0	13	0	1	0	1

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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	Link
Adam Wilcox	Monsters (CLB)	G	27	1994-04-25	No	187 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	650,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Alex Lyon	Monsters (CLB)	G	28	1992-12-08	No	201 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Andrew Ladd	Monsters (CLB)	LW/RW	35	1985-12-12	No	192 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	6,000,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Brad Thiessen	Monsters (CLB)	G	35	1986-03-18	No	171 Lbs	5 ft11	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Brandon Baddock	Monsters (CLB)	LW	26	1995-03-29	No	215 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$		Lien / Lien NHL
Denis Malgin	Monsters (CLB)	C/RW	24	1997-01-18	No	177 Lbs	5 ft9	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Dylan Gambrell	Monsters (CLB)	C/LW/RW	24	1996-08-26	Yes	195 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	700,000$		Lien / Lien NHL
Evan McEneny	Monsters (CLB)	D	27	1994-05-22	No	203 Lbs	6 ft2	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Filip Chlapik	Monsters (CLB)	C	24	1997-06-03	No	196 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	894,167$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Frederick Gaudreau	Monsters (CLB)	C/RW	28	1993-05-01	No	179 Lbs	6 ft0	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$		Lien / Lien NHL
Giovanni Fiore	Monsters (CLB)	LW/RW	24	1996-08-13	No	194 Lbs	6 ft1	No	No	No	2	Pro & Farm	900,000$	0$	0$	No	900,000$			Lien / Lien NHL
Greg McKegg	Monsters (CLB)	C/LW	29	1992-06-17	No	191 Lbs	6 ft0	No	No	No	2	Pro & Farm	925,000$	0$	0$	No	925,000$			Lien / Lien NHL
Jack Rodewald	Monsters (CLB)	RW	27	1994-02-14	No	169 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Josh Brown	Monsters (CLB)	D	27	1994-01-21	No	225 Lbs	6 ft5	No	No	No	1	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Justin Kirkland	Monsters (CLB)	LW	24	1996-08-02	No	183 Lbs	6 ft3	No	No	No	3	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$	700,000$		Lien / Lien NHL
Kole Lind	Monsters (CLB)	RW	22	1998-10-16	No	178 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	891,333$	0$	0$	No	891,333$	891,333$		Lien / Lien NHL
Lukas Jasek	Monsters (CLB)	RW	23	1997-08-28	No	183 Lbs	6 ft1	No	No	No	3	Pro & Farm	853,333$	0$	0$	No	853,333$	853,333$		Lien / Lien NHL
Mason Geertsen	Monsters (CLB)	D	26	1995-04-18	No	215 Lbs	6 ft2	No	No	No	3	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$	750,000$		Lien / Lien NHL
Nikolai Knyzhov	Monsters (CLB)	D	23	1998-05-20	Yes	203 Lbs	6 ft3	No	No	No	1	Pro & Farm	810,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Patrick Russell	Monsters (CLB)	LW/RW	28	1993-01-03	No	205 Lbs	6 ft1	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Phillip Di Giuseppe	Monsters (CLB)	LW/RW	27	1993-10-09	No	201 Lbs	6 ft0	No	No	No	1	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No				Lien / Lien NHL
Scott Wedgewood	Monsters (CLB)	G	28	1992-08-14	No	195 Lbs	6 ft2	No	No	No	2	Pro & Farm	750,000$	0$	0$	No	750,000$			Lien / Lien NHL
T.J. Tynan	Monsters (CLB)	C	29	1992-02-24	No	165 Lbs	5 ft8	No	No	No	4	Pro & Farm	800,000$	0$	0$	No	800,000$	800,000$	800,000$	Lien / Lien NHL
Tommy Cross	Monsters (CLB)	D	31	1989-09-12	No	205 Lbs	6 ft3	No	No	No	2	Pro & Farm	700,000$	0$	0$	No	700,000$			Lien / Lien NHL

Joueurs Total	Âge Moyen	Poids Moyen	Taille Moyenne	Contrat Moyen	Salaire Moyen 1e Année
24	26.92	193 Lbs	6 ft1	1.88	984,326$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Phillip Di Giuseppe	Denis Malgin	Frederick Gaudreau	40	1	2	2
2		Filip Chlapik	Patrick Russell	30	1	2	2
3	Justin Kirkland	T.J. Tynan	Kole Lind	20	1	2	2
4	Denis Malgin	Phillip Di Giuseppe	Lukas Jasek	10	1	2	2

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Tommy Cross	40	1	2	2
2			30	1	2	2
3	Evan McEneny	Lukas Jasek	20	1	2	2
4		Tommy Cross	10	1	2	2

Attaque en Avantage Numérique
Ligne #	Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	% Temps	PHY	DF	OF
1	Phillip Di Giuseppe	Denis Malgin	Frederick Gaudreau	60	1	2	2
2		Filip Chlapik	Patrick Russell	40	1	2	2

Défense en Avantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Tommy Cross	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Phillip Di Giuseppe	Denis Malgin	60	1	2	2
2	Filip Chlapik	Frederick Gaudreau	40	1	2	2

Défense à 4 en Désavantage Numérique
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Tommy Cross	60	1	2	2
2			40	1	2	2

3 joueurs en Désavantage Numérique
Ligne #	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1	Phillip Di Giuseppe	60	1	2	2		Tommy Cross	60	1	2	2
2	Denis Malgin	40	1	2	2			40	1	2	2

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% Temps	PHY	DF	OF
1	Phillip Di Giuseppe	Denis Malgin	60	1	2	2
2	Filip Chlapik	Frederick Gaudreau	40	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% Temps	PHY	DF	OF
1		Tommy Cross	60	1	2	2
2			40	1	2	2

Attaque Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Phillip Di Giuseppe	Denis Malgin	Frederick Gaudreau		Tommy Cross

Défense Dernière Minute
Ailier Gauche	Centre	Ailier Droit	Défense	Défense
Phillip Di Giuseppe	Denis Malgin	Frederick Gaudreau		Tommy Cross

Attaquants Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Kole Lind, Justin Kirkland, T.J. Tynan	Kole Lind, Justin Kirkland	T.J. Tynan

Défenseurs Supplémentaires
Normal	Avantage Numérique	Désavantage Numérique
Evan McEneny, ,	Evan McEneny	,

Tirs de Pénalité
Phillip Di Giuseppe, Denis Malgin, Filip Chlapik, Frederick Gaudreau,

Gardien
#1 : Alex Lyon, #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	Penguins	7	4	3	0	0	0	0	0	21	19	2	4	1	3	0	0	0	0	0	9	14	-5	3	3	0	0	0	0	0	0	12	5	7	8	0.571	21	41	62	0	0	10	6	11	2	181	93	84	121	8	164	47	60	134	36	5	13.89%	23	2	91.30%	0	153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%	310	223	327	89	153	75
2	Thunderbirds	6	2	4	0	0	0	0	0	8	15	-7	3	1	2	0	0	0	0	0	3	5	-2	3	1	2	0	0	0	0	0	5	10	-5	4	0.333	8	13	21	0	1	10	6	11	2	125	93	84	121	8	136	31	69	109	26	2	7.69%	26	3	88.46%	1	153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%	310	223	327	89	153	75
	Total	13	6	7	0	0	0	0	0	29	34	-5	7	2	5	0	0	0	0	0	12	19	-7	6	4	2	0	0	0	0	0	17	15	2	12	0.462	29	54	83	0	1	10	6	11	2	306	93	84	121	8	300	78	129	243	62	7	11.29%	49	5	89.80%	1	153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%	310	223	327	89	153	75
	_Since Last GM Reset	13	6	7	0	0	0	0	0	29	34	-5	7	2	5	0	0	0	0	0	12	19	-7	6	4	2	0	0	0	0	0	17	15	2	12	0.462	29	54	83	0	1	10	6	11	2	306	93	84	121	8	300	78	129	243	62	7	11.29%	49	5	89.80%	1	153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%	310	223	327	89	153	75
	_Vs Conference	13	6	7	0	0	0	0	0	29	34	-5	7	2	5	0	0	0	0	0	12	19	-7	6	4	2	0	0	0	0	0	17	15	2	12	0.462	29	54	83	0	1	10	6	11	2	306	93	84	121	8	300	78	129	243	62	7	11.29%	49	5	89.80%	1	153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%	310	223	327	89	153	75
	_Vs Division	6	0	0	0	0	0	0	0	8	15	-7	3	0	0	0	0	0	0	0	3	5	-2	3	0	0	0	0	0	0	0	5	10	-5	0	0.000	8	13	21	0	1	10	6	11	2	125	93	84	121	8	136	31	69	109	26	2	7.69%	26	3	88.46%	1	153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%	310	223	327	89	153	75

			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
13	12	L1	29	54	83	306	300	78	129	243	0	1

Tous les Matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
13	6	7	0	0	0	0	29	34

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
7	2	5	0	0	0	0	12	19

Matchs Éxtérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
6	4	2	0	0	0	0	17	15

Derniers 10 Matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
3	4	2	1	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
62	7	11.29%	49	5	89.80%	1

Tirs en 1e Période	Tirs en 2e Période	Tirs en 3e Période	Tirs en 4e Période	Buts en 1e Période	Buts en 2e Période	Buts en 3e Période	Buts en 4e Période
93	84	121	8	10	6	11	2

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
153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%

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
310	223	327	89	153	75

Derniers Match Joués Afficher ou Masquer des Colonnes

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	Lien
1 - 2020-10-24	3	Penguins	4	Monsters	3	L	X	Sommaire du Match
3 - 2020-10-26	11	Penguins	5	Monsters	1	L		Sommaire du Match
5 - 2020-10-28	19	Monsters	3	Penguins	2	W		Sommaire du Match
7 - 2020-10-30	27	Monsters	6	Penguins	2	W		Sommaire du Match
9 - 2020-11-01	35	Penguins	3	Monsters	2	L		Sommaire du Match
11 - 2020-11-03	43	Monsters	3	Penguins	1	W		Sommaire du Match
13 - 2020-11-05	51	Penguins	2	Monsters	3	W	X	Sommaire du Match
15 - 2020-11-07	58	Monsters	2	Thunderbirds	6	L		Sommaire du Match
17 - 2020-11-09	62	Monsters	0	Thunderbirds	4	L		Sommaire du Match
19 - 2020-11-11	66	Thunderbirds	1	Monsters	2	W	X	Sommaire du Match
21 - 2020-11-13	70	Thunderbirds	2	Monsters	1	L	X	Sommaire du Match
23 - 2020-11-15	74	Monsters	3	Thunderbirds	0	W		Sommaire du Match
25 - 2020-11-17	78	Thunderbirds	2	Monsters	0	L		Sommaire du Match

Capacité de l'Aréna - Tendance du Prix des Billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des Billets	100	0
Assistance	8,346	7,000
Assistance PCT	59.61%	100.00%

Revenus
Matchs à domicile Restants	Assistance Moyenne - %	Revenus Moyen par Match	Revenus Annuels à ce Jour	Capacité	Popularité de l'Équipe
34	2192 - 73.08%	119,229$	834,600$	3000	100

Dépenses
Dépenses Annuelles à Ce Jour	Salaire Total des Joueurs	Salaire Total Moyen des Joueurs	Salaire des Coachs
0$	2,362,383$	2,361,050$	0$

Cap Salarial Par Jour	Cap salarial à ce jour	Joueurs Inclut dans la Cap Salariale	Joueurs Exclut dans la Cap Salariale
0$	0$	0	0

Éstimation
Revenus de la Saison Éstimés	Jours Restants de la Saison	Dépenses Par Jour	Dépenses de la Saison Éstimées
0$	0	0$	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
Saison Régulière
2020	82	51	18	0	1	2	3	7	343	176	167	41	27	10	0	1	0	2	1	174	86	88	41	24	8	0	0	2	1	6	169	90	79	119	343	608	951	0	10	144	108	87	8	2472	792	813	840	70	1487	404	863	1650	353	60	17.00%	366	44	87.98%	3	1373	2341	58.65%	988	1932	51.14%	738	1251	58.99%	2478	1889	1571	490	926	508
Total Saison Régulière	82	51	18	0	1	2	3	7	343	176	167	41	27	10	0	1	0	2	1	174	86	88	41	24	8	0	0	2	1	6	169	90	79	119	343	608	951	0	10	144	108	87	8	2472	792	813	840	70	1487	404	863	1650	353	60	17.00%	366	44	87.98%	3	1373	2341	58.65%	988	1932	51.14%	738	1251	58.99%	2478	1889	1571	490	926	508
2020	13	6	7	0	0	0	0	0	29	34	-5	7	2	5	0	0	0	0	0	12	19	-7	6	4	2	0	0	0	0	0	17	15	2	12	29	54	83	0	1	10	6	11	2	306	93	84	121	8	300	78	129	243	62	7	11.29%	49	5	89.80%	1	153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%	310	223	327	89	153	75
Total Séries	13	6	7	0	0	0	0	0	29	34	-5	7	2	5	0	0	0	0	0	12	19	-7	6	4	2	0	0	0	0	0	17	15	2	12	29	54	83	0	1	10	6	11	2	306	93	84	121	8	300	78	129	243	62	7	11.29%	49	5	89.80%	1	153	346	44.22%	161	375	42.93%	77	181	42.54%	310	223	327	89	153	75

	Monsters
	GP: 13 \| W: 6 \| L: 7 GF: 29 \| GA: 34 \| PP%: 11.29% \| PK%: 89.80% DG: Tyler Bell \| Morale : 50 \| Moyenne d'Équipe : 59