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Centre de jeu
	Griffins 15-17-3, 33pts	3	Sommaire du match	5	Penguins 22-11-2, 46pts

Team Stats
W1	Séquence	L1
8-7-2	Fiche domicile	11-4-2
7-10-1	Fiche domicile	11-7-0
4-4-2	Derniers 10 matchs	4-5-1
2.66	Buts par match	2.80
3.23	Buts contre par match	2.63
13.82%	Pourcentage en avantage numérique	25.21%
80.15%	Pourcentage en désavantage numérique	82.98%

Wranglers
18-15-2, 38pts

Sommaire du match

Penguins
22-11-2, 46pts

Team Stats
L1	Séquence	L1
7-8-2	Fiche domicile	11-4-2
11-7-0	Fiche domicile	11-7-0
5-4-1	Derniers 10 matchs	4-5-1
2.69	Buts par match	2.80
2.97	Buts contre par match	2.63
18.30%	Pourcentage en avantage numérique	25.21%
83.89%	Pourcentage en désavantage numérique	82.98%

Stars
22-10-3, 47pts

Jour 47

Penguins
22-11-2, 46pts

Statistiques d’équipe
L1	Séquence	L1
11-5-2	Fiche domicile	11-4-2
11-5-1	Fiche visiteur	11-7-0
5-3-2	10 derniers matchs	4-5-1
2.97	Buts par match	2.80
2.37	Buts contre par match	2.80
17.60%	Pourcentage en avantage numérique	25.21%
90.91%	Pourcentage en désavantage numérique	82.98%

Meneurs d'équipe
	Buts Julien Gauthier 18	Passes Peter Abbandonato 20

	Points Julien Gauthier 30	Plus/Moins Peter Abbandonato 4

	Victoires Nico Daws 18	Pourcentage d’arrêts Nico Daws 0.923

Statistiques d’équipe
Buts pour 98 2.80 GFG	Tirs pour 889 25.40 Avg	Pourcentage en avantage numérique 25.2% 30 GF	Début de zone offensive 38.6%
Buts contre 92 2.63 GAA	Tirs contre 1073 30.66 Avg	Pourcentage en désavantage numérique 83.0%% 24 GA	Début de la zone défensive 42.0%

Informations de l'équipe
	Directeur général	Mario Dionne
	Division	Nord
	Conférence	Est Conference
	Capitaine
	Assistant #1
	Assistant #2
Informations de l’aréna
	Capacité	3,000
	Assistance	3,000
	Billets de saison	3,000
Informations de la formation
	Équipe Pro	22
	Équipe Mineure	20
	Limite contact	42 / 50
	Espoirs	25

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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	Julien Gauthier	0			X		100.00	82	30	95	81	92	77	79	66	50	62	70	68	70	69	62	0	87	69	0	28	1	775,000$
2	Alexander Nylander	0		X	X		100.00	68	30	94	83	71	80	85	68	66	66	67	67	70	65	60	0	87	68	0	28	1	775,000$
3	Martin Kaut (R)	0			X		100.00	67	30	96	80	78	78	82	70	50	64	62	67	66	64	65	0	87	67	0	26	1	550,000$
4	Nolan Foote (R)	0		X			100.00	77	30	75	76	74	78	83	64	59	61	65	66	65	60	60	0	87	66	0	25	2	775,000$
5	Grigori Denisenko (R)	0		X	X		100.00	68	30	88	78	72	83	87	65	50	66	61	62	68	65	60	0	87	66	0	26	1	775,000$
6	Tyler Benson	0		X			100.00	73	30	87	75	72	78	78	66	50	63	57	65	60	66	68	0	87	65	0	28	1	550,000$
7	Joel Teasdale (R)	0		X	X		100.00	75	30	85	70	77	81	79	62	50	58	62	64	65	65	65	0	87	64	0	27	1	775,000$
8	Peter Abbandonato	0	X				100.00	67	30	95	71	71	79	82	60	75	64	57	65	60	66	60	0	87	64	0	28	1	550,000$
9	Yegor Sidorov (R)	0		X	X		100.00	64	30	90	66	71	81	84	61	50	59	61	63	62	63	61	0	87	63	0	22	3	865,000$
10	Gavin Hayes (R)	0		X	X		100.00	64	30	94	64	73	82	85	54	50	56	56	61	53	61	63	0	87	61	0	22	3	865,000$
11	Luke Henman (R)	0	X				100.00	56	30	80	66	65	74	81	54	68	55	56	59	58	64	64	0	87	60	0	26	1	550,000$
12	Ryder Korczak (R)	0	X				100.00	70	30	87	72	67	76	80	52	65	57	53	59	50	52	54	0	87	60	0	23	2	859,167$
13	Callan Foote (R)	0				X	100.00	78	30	77	74	94	79	83	62	30	65	58	74	50	66	61	0	87	71	0	27	1	775,000$
14	Lian Bichsel (R)	0				X	100.00	99	30	65	73	99	82	85	65	30	60	51	68	50	61	65	0	87	71	0	22	3	918,333$
15	Kale Clague	0				X	100.00	75	30	76	77	72	79	81	63	30	66	56	73	50	67	69	0	87	69	0	28	2	775,000$
16	Sean Day	0				X	100.00	89	30	78	65	87	80	82	62	30	60	53	69	50	66	66	0	87	68	0	28	1	550,000$
17	Reilly Walsh (R)	0				X	100.00	61	30	87	75	71	82	84	66	30	67	56	72	50	65	60	0	87	68	0	27	1	550,000$
18	Ty Nelson (R)	0				X	100.00	72	30	80	76	69	80	87	63	30	61	52	60	50	61	63	0	87	66	0	22	3	836,667$
Rayé
1	Tyson Hinds (R)	0				X	100.00	72	30	82	61	81	73	82	50	30	46	42	59	40	51	53	0	64	60	0	23	2	829,444$

	MOYENNE D’ÉQUIPE						100.00	72	30	85	73	77	79	83	62	47	61	58	65	57	63	62	0	86	66

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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
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3	`/\d/`	Add any regex to the query to use in the query ("mig" flags can be included `/\w/mig`)
4	`< <= >= >`	Find alphabetical or numerical values less than or greater than or equal to the filtered query
5	`!` or `!=`	Not operator, or not exactly match. Filter the column with content that do not match the query. Include an equal (`=`), single (`'`) or double quote (`"`) to exactly not match a filter.
6	`"` or `=`	To exactly match the search query, add a quote, apostrophe or equal sign to the beginning and/or end of the query
7	`-` or `to`	Find a range of values. Make sure there is a space before and after the dash (or the word "to")
8	`?`	Wildcard for a single, non-space character.
8	`*`	Wildcard for zero or more non-space characters.
9	`~`	Perform a fuzzy search (matches sequential characters) by adding a tilde to the beginning of the query
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#	Nom du gardien	#	CON	SK	DU	EN	SZ	AG	RB	SC	HS	RT	PH	PS	EX	LD	PO	MO	OV	SP	Âge	Contrat	Salaire
1	Nico Daws (R)	0	100.00	80	84	80	87	79	78	80	79	78	80	79	65	73	0	87	77	0	25	2	775,000$
2	Thomas Milic (R)	0	100.00	71	81	77	72	70	70	71	70	70	71	70	62	57	0	87	69	0	23	2	841,667$
Rayé
1	Talyn Boyko (R)	0	100.00	69	71	67	94	68	67	69	68	67	69	68	63	59	0	82	69	0	23	1	853,833$

	MOYENNE D’ÉQUIPE		100.00	73	79	75	84	72	72	73	72	72	73	72	63	63	0	85	72

Nom de l’entraîneur	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
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#	Nom du joueur	Nom de l’équipe	POS	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	OSB	OSM	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PPM	PKS	PKM	GW	GT	FO%	FOT	EG	HT	P/20	PSG	PSS	S1	S2	S3
1	Julien Gauthier	Penguins (PIT)	RW	35	18	12	30	3	12	40	39	123	26	74	14.63%	4	595	17.01	6	8	14	26	99	0	0	4	2	40.00%	35	1	1	1.01	0	5	6	2	1
2	Alexander Nylander	Penguins (PIT)	LW/RW	35	14	13	27	-1	8	29	36	115	26	63	12.17%	2	505	14.44	5	5	10	30	89	0	0	5	1	44.83%	29	0	0	1.07	1	3	1	3	2
3	Kale Clague	Penguins (PIT)	D	35	7	19	26	-6	34	61	26	45	17	32	15.56%	54	702	20.06	4	7	11	29	88	0	46	1	1	0%	0	0	0	0.74	0	0	2	3	1
4	Peter Abbandonato	Penguins (PIT)	C	35	5	20	25	4	0	10	61	55	9	40	9.09%	9	742	21.21	3	8	11	13	99	1	142	0	1	49.52%	1032	0	0	0.67	0	0	1	1	2
5	Nolan Foote	Penguins (PIT)	LW	35	8	16	24	1	22	64	38	82	22	63	9.76%	2	678	19.38	3	7	10	15	99	3	83	2	0	36.00%	50	0	0	0.71	1	2	0	4	1
6	Callan Foote	Penguins (PIT)	D	35	6	16	22	2	2	12	31	41	8	30	14.63%	50	788	22.52	4	5	9	23	99	0	118	1	0	0%	0	0	0	0.56	0	0	3	0	1
7	Grigori Denisenko	Penguins (PIT)	LW/RW	35	4	18	22	1	12	40	36	71	20	57	5.63%	1	515	14.73	1	7	8	8	89	0	0	0	0	40.00%	35	0	0	0.85	3	5	0	2	1
8	Ty Nelson	Penguins (PIT)	D	35	3	17	20	-6	22	38	21	23	10	19	13.04%	20	659	18.84	1	7	8	14	88	0	1	0	0	0%	0	0	0	0.61	0	0	1	1	1
9	Martin Kaut	Penguins (PIT)	RW	35	8	5	13	-2	8	7	33	64	19	48	12.50%	2	442	12.64	0	0	0	0	0	0	27	1	0	47.50%	40	0	0	0.59	0	0	1	0	2
10	Reilly Walsh	Penguins (PIT)	D	35	3	10	13	3	6	2	30	21	4	15	14.29%	47	672	19.22	0	0	0	0	4	0	124	0	0	0%	0	1	0	0.39	0	0	0	0	1
11	Lian Bichsel	Penguins (PIT)	D	35	3	7	10	0	42	107	27	34	14	22	8.82%	38	765	21.87	3	2	5	22	98	0	101	0	0	0%	0	0	0	0.26	0	0	0	1	0
12	Sean Day	Penguins (PIT)	D	35	2	7	9	3	52	83	21	17	12	8	11.76%	53	643	18.40	0	0	0	0	5	0	101	0	0	0%	0	0	0	0.28	0	0	1	1	2
13	Tyler Benson	Penguins (PIT)	LW	35	1	6	7	-3	16	42	27	56	13	31	1.79%	7	553	15.81	0	1	1	0	4	5	132	0	0	33.33%	39	0	0	0.25	0	0	0	0	0
14	Luke Henman	Penguins (PIT)	C	35	5	2	7	1	8	15	36	30	6	11	16.67%	4	431	12.33	0	0	0	0	0	0	2	2	0	43.76%	457	1	0	0.32	0	0	1	0	0
15	Yegor Sidorov	Penguins (PIT)	LW/RW	35	5	2	7	-2	8	11	25	37	11	40	13.51%	4	349	9.98	0	0	0	1	4	0	0	2	0	36.87%	358	0	0	0.40	0	0	0	0	2
16	Joel Teasdale	Penguins (PIT)	LW/RW	35	2	3	5	-2	18	30	23	39	16	26	5.13%	4	357	10.22	0	0	0	0	2	0	8	1	0	35.29%	17	0	0	0.28	0	0	1	0	0
17	Ryder Korczak	Penguins (PIT)	C	35	1	4	5	-3	10	43	36	21	6	23	4.76%	5	590	16.86	0	0	0	7	89	0	89	0	0	45.40%	685	1	0	0.17	0	0	0	0	0
18	Gavin Hayes	Penguins (PIT)	LW/RW	35	0	3	3	-3	2	10	10	15	3	13	0%	2	343	9.82	0	0	0	0	0	0	0	0	0	62.50%	24	0	0	0.17	0	0	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne				630	95	180	275	-10	282	644	556	889	242	615	10.69%	308	10336	16.41	30	57	87	188	963	9	980	19	5	45.20%	2801	4	1	0.53	5	15	18	18	17

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#	Nom du gardien	Nom de l’équipe	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	SO	GA	SA	A	PS %	PSA	ST	BG	S1	S2	S3
1	Nico Daws	Penguins (PIT)	27	18	7	2	0.923	2.29	1649	3	63	819	1	0.706	17	27	8	6	3	2
2	Thomas Milic	Penguins (PIT)	8	4	4	0	0.894	3.38	479	0	27	254	0	0	0	8	27	0	0	0
Statistiques d’équipe totales ou en moyenne			35	22	11	2	0.916	2.54	2128	3	90	1073	1		17	35	35	6	3	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.
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	Pays	Recrue	Poids	Taille	Non-échange	Disponible pour échange	Acquis Par	Ballotage forcé	Waiver Possible	Contrat	Date du Signature du Contrat	Forcer UFA	Rappel d'urgence	Type	Salaire actuel	Salaire restant	Plafond salarial	Plafond salarial restant	Exclus du plafond salarial	Salaire année 2	Salaire année 3	Salaire année 4	Salaire année 5	Salaire année 6	Salaire année 7	Salaire année 8	Salaire année 9	Salaire année 10	Plafond salarial année 2	Plafond salarial année 3	Plafond salarial année 4	Plafond salarial année 5	Plafond salarial année 6	Plafond salarial année 7	Plafond salarial année 8	Plafond salarial année 9	Plafond salarial année 10	Non-échange année 2	Non-échange année 3	Non-échange année 4	Non-échange année 5	Non-échange année 6	Non-échange année 7	Non-échange année 8	Non-échange année 9	Non-échange année 10	Lien
Alexander Nylander	Penguins (PIT)	LW/RW	28	1998-03-02	SWE	No	192 Lbs	6 ft1	No	No	Free Agent	No	Yes	1	2025-12-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Callan Foote	Penguins (PIT)	D	27	1998-12-13	USA	Yes	224 Lbs	6 ft5	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-12-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Gavin Hayes	Penguins (PIT)	LW/RW	22	2004-05-14	USA	Yes	177 Lbs	6 ft1	No	No	Prospect	No	No	3	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	865,000$	36,042$	0$	0$	No	865,000$	865,000$	-	-	-	-	-	-	-	865,000$	865,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Grigori Denisenko	Penguins (PIT)	LW/RW	26	2000-06-24	RUS	Yes	196 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-12-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Joel Teasdale	Penguins (PIT)	LW/RW	27	1999-03-11	CAN	Yes	212 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	No	1	2024-12-02	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Julien Gauthier	Penguins (PIT)	RW	28	1997-10-15	CAN	No	226 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent	No	Yes	1	2025-12-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Kale Clague	Penguins (PIT)	D	28	1998-06-05	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	Yes	2	2025-12-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Lian Bichsel	Penguins (PIT)	D	22	2004-05-18	CHE	Yes	237 Lbs	6 ft7	No	No	Prospect	No	No	3	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	918,333$	38,264$	0$	0$	No	918,333$	918,333$	-	-	-	-	-	-	-	918,333$	918,333$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Luke Henman	Penguins (PIT)	C	26	2000-04-29	CAN	Yes	152 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-12-21	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Martin Kaut	Penguins (PIT)	RW	26	1999-10-02	CZE	Yes	190 Lbs	6 ft2	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-12-21	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nico Daws	Penguins (PIT)	G	25	2000-12-22	CAN	Yes	205 Lbs	6 ft4	No	No	Free Agent	No	No	2	2025-12-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	850,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	812,500$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Nolan Foote	Penguins (PIT)	LW	25	2000-11-29	CAN	Yes	196 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	No	No	2	2025-12-21	False	False	Pro & Farm	775,000$	32,292$	0$	0$	No	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	775,000$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Peter Abbandonato	Penguins (PIT)	C	28	1998-03-25	CAN	No	195 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent	No	Yes	1	2025-12-21	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Reilly Walsh	Penguins (PIT)	D	27	1999-04-21	USA	Yes	181 Lbs	5 ft11	No	No	Free Agent	No	No	1	2025-12-21	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ryder Korczak	Penguins (PIT)	C	23	2002-09-23	CAN	Yes	171 Lbs	5 ft10	No	No	Prospect	No	No	2	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	859,167$	35,799$	0$	0$	No	859,167$	-	-	-	-	-	-	-	-	859,167$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Sean Day	Penguins (PIT)	D	28	1998-01-09	CAN	No	218 Lbs	6 ft3	No	No	Free Agent	No	Yes	1	2025-12-21	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Talyn Boyko	Penguins (PIT)	G	23	2002-10-16	CAN	Yes	212 Lbs	6 ft7	No	No	Prospect	No	No	1	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	853,833$	35,576$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Thomas Milic	Penguins (PIT)	G	23	2003-04-14	CAN	Yes	175 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	2	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	841,667$	35,069$	0$	0$	No	841,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	841,667$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Ty Nelson	Penguins (PIT)	D	22	2004-03-30	CAN	Yes	195 Lbs	5 ft9	No	No	Prospect	No	No	3	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	836,667$	34,861$	0$	0$	No	836,667$	836,667$	-	-	-	-	-	-	-	836,667$	836,667$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tyler Benson	Penguins (PIT)	LW	28	1998-03-15	CAN	No	190 Lbs	6 ft0	No	No	Free Agent	No	Yes	1	2025-12-21	False	False	Farm Only	550,000$	22,917$	0$	0$	No	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Tyson Hinds	Penguins (PIT)	D	23	2003-03-12	CAN	Yes	199 Lbs	6 ft3	No	No	Prospect	No	No	2	2024-06-26	False	False	Pro & Farm	829,444$	34,560$	0$	0$	No	829,444$	-	-	-	-	-	-	-	-	829,444$	-	-	-	-	-	-	-	-	No	-	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL
Yegor Sidorov	Penguins (PIT)	LW/RW	22	2004-06-18	BLR	Yes	184 Lbs	6 ft0	No	No	Prospect	No	No	3	2025-09-22	False	False	Pro & Farm	865,000$	36,042$	0$	0$	No	865,000$	865,000$	-	-	-	-	-	-	-	865,000$	865,000$	-	-	-	-	-	-	-	No	No	-	-	-	-	-	-	-	Lien / Lien NHL

Nombre de joueurs	Âge moyen	Poids moyen	Taille moyenne	Contrat moyen	Salaire moyen 1e année
22	25.32	196 Lbs	6 ft1	1.64	744,051$

Attaque à 5 contre 5
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Nolan Foote	Peter Abbandonato	Julien Gauthier	30	0	1	4
2	Grigori Denisenko	Luke Henman	Alexander Nylander	25	0	1	4
3	Tyler Benson	Ryder Korczak	Martin Kaut	25	0	3	2
4	Gavin Hayes	Yegor Sidorov	Joel Teasdale	20	2	3	0

Défense à 5 contre 5
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Callan Foote	Lian Bichsel	34	1	2	2
2	Kale Clague	Ty Nelson	34	1	2	2
3	Reilly Walsh	Sean Day	32	1	3	1
4	Reilly Walsh	Sean Day	0	2	3	0

Attaque en avantage numérique
Ligne #	Ailier gauche	Centre	Ailier droit	% temps	PHY	DF	OF
1	Nolan Foote	Peter Abbandonato	Julien Gauthier	60	0	1	4
2	Grigori Denisenko	Ryder Korczak	Alexander Nylander	40	0	2	3

Défense en avantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Callan Foote	Lian Bichsel	60	0	1	4
2	Kale Clague	Ty Nelson	40	0	2	3

Attaque à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Peter Abbandonato	Tyler Benson	55	1	4	0
2	Ryder Korczak	Nolan Foote	45	1	4	0

Défense à 4 en désavantage numérique
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Reilly Walsh	Sean Day	55	1	4	0
2	Callan Foote	Lian Bichsel	45	1	4	0

3 joueurs en désavantage numérique
Ligne #	Ailier	% temps	PHY	DF	OF	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Peter Abbandonato	55	0	5	0	Callan Foote	Lian Bichsel	55	0	5	0
2	Ryder Korczak	45	0	5	0	Reilly Walsh	Sean Day	45	0	5	0

Attaque à 4 contre 4
Ligne #	Centre	Ailier	% temps	PHY	DF	OF
1	Peter Abbandonato	Julien Gauthier	50	0	2	3
2	Luke Henman	Nolan Foote	50	1	2	2

Défense à 4 contre 4
Ligne #	Défense	Défense	% temps	PHY	DF	OF
1	Callan Foote	Lian Bichsel	50	0	2	3
2	Kale Clague	Ty Nelson	50	1	4	0

Attaque dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Nolan Foote	Peter Abbandonato	Julien Gauthier	Callan Foote	Lian Bichsel

Défense dernière minute
Ailier gauche	Centre	Ailier droit	Défense	Défense
Martin Kaut	Luke Henman	Joel Teasdale	Sean Day	Reilly Walsh

Attaquants supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Yegor Sidorov, Joel Teasdale, Julien Gauthier	Tyler Benson, Yegor Sidorov	Martin Kaut

Défenseurs supplémentaires
Normal	Avantage numérique	Désavantage numérique
Reilly Walsh, Sean Day, Callan Foote	Sean Day	Kale Clague, Lian Bichsel

Tirs de pénalité
Julien Gauthier, Grigori Denisenko, Alexander Nylander, Nolan Foote, Gavin Hayes

Gardien
#1 : Nico Daws, #2 : Thomas Milic

Lignes d’attaque personnalisées en prolongation
Peter Abbandonato, Nolan Foote, Julien Gauthier, Luke Henman, Grigori Denisenko, Tyler Benson, Joel Teasdale, Yegor Sidorov, Ryder Korczak, Gavin Hayes

Lignes de défense personnalisées en prolongation
Callan Foote, Lian Bichsel, Reilly Walsh, Sean Day, Kale Clague

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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

	Total												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	1	0	6	3	3	2	1	0	0	0	0	1	0	6	3	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	1.000	6	9	15	0	0	30	30	33	7	51	265	291	314	34	51	16	20	39	7	2	28.57%	10	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
2	Americans	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	2	1.000	2	4	6	0	0	30	30	33	7	30	265	291	314	34	43	9	12	23	3	1	33.33%	6	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
3	Barracuda	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	1	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	30	30	33	7	24	265	291	314	34	23	6	6	15	4	1	25.00%	3	1	66.67%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
4	Bears	2	1	1	0	0	0	0	0	4	4	0	1	1	0	0	0	0	0	0	2	0	2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	2	0.500	4	8	12	0	1	30	30	33	7	66	265	291	314	34	42	18	4	37	10	1	10.00%	2	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
5	Bruins	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	1	1	0	0	0	0	0	0	4	1	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	30	30	33	7	29	265	291	314	34	22	1	4	20	4	1	25.00%	2	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
6	Canucks	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1.000	4	8	12	0	0	30	30	33	7	28	265	291	314	34	31	6	12	18	4	2	50.00%	6	1	83.33%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
7	Checkers	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	2	4	6	0	0	30	30	33	7	32	265	291	314	34	19	6	8	23	4	0	0.00%	4	2	50.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
8	Comets	2	0	1	0	0	0	0	1	2	8	-6	1	0	0	0	0	0	0	1	2	3	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	1	0.250	2	4	6	0	0	30	30	33	7	38	265	291	314	34	91	30	22	52	4	2	50.00%	11	2	81.82%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
9	Condors	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	0	5	-5	0	0.000	0	0	0	0	0	30	30	33	7	18	265	291	314	34	41	11	8	17	1	0	0.00%	4	1	75.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
10	Crunch	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	7	11	0	0	30	30	33	7	23	265	291	314	34	30	7	8	13	4	1	25.00%	4	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
11	Eagles	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	2	1	2	1.000	3	6	9	0	0	30	30	33	7	22	265	291	314	34	28	10	10	21	1	0	0.00%	5	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
12	Griffins	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	5	9	14	0	0	30	30	33	7	28	265	291	314	34	26	6	2	21	4	2	50.00%	1	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
13	Gulls	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	1	0	0	0	0	0	0	1	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0.500	3	6	9	0	0	30	30	33	7	23	265	291	314	34	51	10	6	10	4	1	25.00%	3	1	66.67%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
14	IceHogs	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0.000	3	6	9	0	0	30	30	33	7	33	265	291	314	34	25	4	8	10	3	0	0.00%	4	2	50.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
15	Islanders	2	0	2	0	0	0	0	0	3	8	-5	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	4	-4	0	0.000	3	6	9	0	0	30	30	33	7	37	265	291	314	34	64	15	28	42	5	2	40.00%	14	5	64.29%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
16	Marlies	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1	1	0	0	0	0	0	4	5	-1	2	0.500	4	8	12	0	1	30	30	33	7	34	265	291	314	34	69	23	18	41	7	1	14.29%	9	1	88.89%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
17	Moose	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	1.000	4	8	12	0	0	30	30	33	7	31	265	291	314	34	26	9	8	14	6	2	33.33%	4	1	75.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
18	Phantoms	2	1	0	0	0	0	1	0	6	4	2	1	0	0	0	0	0	1	0	4	3	1	1	1	0	0	0	0	0	0	2	1	1	4	1.000	6	10	16	0	0	30	30	33	7	52	265	291	314	34	54	16	14	39	5	0	0.00%	7	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
19	Reign	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	2	1.000	3	6	9	0	0	30	30	33	7	27	265	291	314	34	25	10	8	17	7	1	14.29%	4	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
20	Rocket	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	0	4	2	1.000	4	7	11	0	1	30	30	33	7	24	265	291	314	34	28	9	8	9	5	3	60.00%	4	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
21	Senators	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	0	0	0	0	0	2	4	-2	0	0.000	2	3	5	0	0	30	30	33	7	16	265	291	314	34	36	10	8	12	0	0	0%	4	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
22	Stars	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	4	2	2	2	1.000	4	8	12	0	0	30	30	33	7	22	265	291	314	34	37	5	8	18	2	0	0.00%	4	1	75.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
23	Thunderbirds	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	1	0	1	0	0	0	0	0	1	3	-2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	1	2	3	0	0	30	30	33	7	19	265	291	314	34	29	15	14	15	1	0	0.00%	7	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
24	Wild	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	1	0	3	2	1	2	1.000	3	4	7	0	0	30	30	33	7	33	265	291	314	34	26	8	2	17	4	1	25.00%	1	1	0.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
25	Wolf Pack	2	1	0	0	1	0	0	0	7	5	2	1	1	0	0	0	0	0	0	4	3	1	1	0	0	0	1	0	0	0	3	2	1	4	1.000	7	14	21	0	0	30	30	33	7	61	265	291	314	34	65	17	18	43	6	2	33.33%	9	3	66.67%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
26	Wolves	2	2	0	0	0	0	0	0	8	4	4	1	1	0	0	0	0	0	0	5	3	2	1	1	0	0	0	0	0	0	3	1	2	4	1.000	8	13	21	0	0	30	30	33	7	60	265	291	314	34	56	22	8	41	9	3	33.33%	4	0	100.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
27	Wranglers	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	1	0	1	0	0	0	0	0	3	4	-1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0.000	3	6	9	0	0	30	30	33	7	28	265	291	314	34	35	9	10	17	5	1	20.00%	5	2	60.00%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
	Total	35	17	11	0	2	0	3	2	98	92	6	17	8	4	0	1	0	2	2	56	47	9	18	9	7	0	1	0	1	0	42	45	-3	46	0.657	98	180	278	0	3	30	30	33	7	889	265	291	314	34	1073	308	282	644	119	30	25.21%	141	24	82.98%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
	_Since Last GM Reset	35	17	11	0	2	0	3	2	98	92	6	17	8	4	0	1	0	2	2	56	47	9	18	9	7	0	1	0	1	0	42	45	-3	46	0.657	98	180	278	0	3	30	30	33	7	889	265	291	314	34	1073	308	282	644	119	30	25.21%	141	24	82.98%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
	_Vs Conference	20	10	7	0	1	0	1	1	52	51	1	9	5	2	0	0	0	1	1	30	24	6	11	5	5	0	1	0	0	0	22	27	-5	25	0.625	52	95	147	0	3	30	30	33	7	502	265	291	314	34	619	183	160	395	66	17	25.76%	80	13	83.75%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216
	_Vs Division	12	5	4	0	1	0	1	1	30	33	-3	6	3	1	0	0	0	1	1	20	16	4	6	2	3	0	1	0	0	0	10	17	-7	15	0.625	30	55	85	0	1	30	30	33	7	314	265	291	314	34	372	118	94	254	39	10	25.64%	47	10	78.72%	0	485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%	826	570	863	254	440	216

			Total pour les joueurs
Matchs joués	Points	Séquence	Buts	Passes	Points	Tirs pour	Tirs contre	Tirs bloqués	Minutes de pénalités	Mises en échec	Buts en filet désert	Blanchissages
35	46	L1	98	180	278	889	1073	308	282	644	0	3

Tous les matchs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
35	17	11	2	0	3	2	98	92

Matchs locaux
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
17	8	4	1	0	2	2	56	47

Matchs extérieurs
GP	W	L	OTW	OTL	SOW	SOL	GF	GA
18	9	7	1	0	1	0	42	45

Derniers 10 matchs
W	L	OTW	OTL	SOW	SOL
4	5	0	0	0	1

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
119	30	25.21%	141	24	82.98%	0

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
265	291	314	34	30	30	33	7

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
485	1067	45.45%	533	1160	45.95%	248	536	46.27%

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
826	570	863	254	440	216

Derniers matchs 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	SO	Lien
1	4	Admirals	1	Penguins	3	W			Sommaire du match
2	17	Penguins	1	Marlies	0	W			Sommaire du match
3	38	Phantoms	3	Penguins	4	W	X	X	Sommaire du match
5	50	Penguins	0	Comets	5	L			Sommaire du match
6	62	Crunch	3	Penguins	4	W			Sommaire du match
7	80	Penguins	2	Phantoms	1	W			Sommaire du match
9	87	Islanders	4	Penguins	3	L			Sommaire du match
10	105	Penguins	2	Americans	1	W			Sommaire du match
11	121	Comets	3	Penguins	2	L	X	X	Sommaire du match
12	131	Penguins	0	Condors	5	L			Sommaire du match
13	138	Penguins	4	Canucks	2	W			Sommaire du match
14	154	Barracuda	3	Penguins	4	W	X		Sommaire du match
16	177	Penguins	4	Rocket	0	W			Sommaire du match
17	190	Bears	0	Penguins	2	W			Sommaire du match
18	198	Penguins	3	Wolves	1	W			Sommaire du match
19	213	Moose	3	Penguins	4	W			Sommaire du match
21	229	Penguins	3	Wolf Pack	2	W	X		Sommaire du match
22	242	Penguins	3	Eagles	2	W			Sommaire du match
23	247	Bruins	1	Penguins	4	W			Sommaire du match
24	265	Penguins	3	Marlies	5	L			Sommaire du match
25	276	Penguins	0	Islanders	4	L			Sommaire du match
26	284	Admirals	2	Penguins	3	W	X	X	Sommaire du match
27	305	Thunderbirds	3	Penguins	1	L			Sommaire du match
29	322	Wolf Pack	3	Penguins	4	W			Sommaire du match
30	330	Penguins	3	Reign	1	W			Sommaire du match
31	346	Penguins	4	Stars	2	W			Sommaire du match
Date limite d’échanges --- Les échanges ne peuvent plus se faire après la simulation de cette journée!
32	356	Penguins	2	Senators	4	L			Sommaire du match
33	369	Gulls	4	Penguins	3	L	X	X	Sommaire du match
34	388	Wolves	3	Penguins	5	W			Sommaire du match
35	393	Penguins	3	Wild	2	W	X	X	Sommaire du match
36	407	Penguins	3	IceHogs	4	L			Sommaire du match
37	417	Checkers	4	Penguins	2	L			Sommaire du match
38	431	Penguins	2	Bears	4	L			Sommaire du match
40	446	Griffins	3	Penguins	5	W			Sommaire du match
43	475	Wranglers	4	Penguins	3	L			Sommaire du match
47	495	Stars	-	Penguins	-

Capacité de l’aréna - Tendance du prix des billets - %
	Niveau 1	Niveau 2
Capacité	2000	1000
Prix des billets	35	15
Assistance	34,000	17,000
Assistance PCT	100.00%	100.00%

Revenu
Matchs à domicile restants	Assistance moyenne - %	Revenu moyen par match	Revenu annuel à ce jour	Capacité	Popularité de l’équipe
1	3000 - 100.00%	126,650$	2,153,050$	3000	100

Dépenses
Dépenses annuelles à ce jour	Salaire total des joueurs	Plafond Salariale total des joueurs	Salaire des entraineurs
1,568,692$	1,636,911$	1,640,661$	0$

Plafond salarial par jour	Plafond salarial à ce jour	Joueurs Inclus dans le plafond salarial	Joueurs exclut du plafond Salarial
34,180$	1,572,280$	0	0

Estimation
Revenus de la saison estimés	Jours restants de la saison	Dépenses par jour	Dépenses de la saison estimées
126,650$	2	34,102$	68,204$

Penguins Leaders statistiques des joueurs (saison régulière)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Penguins Leaders des statistiques des gardiens (saison régulière)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

Penguins Statistiques de l'Équipe de Carrière

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	Total											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

Penguins Leaders statistiques des joueurs (séries éliminatoires)

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#	Nom du joueur	GP	G	A	P	+/-	PIM	HIT	HTT	SHT	SHT%	SB	MP	AMG	PPG	PPA	PPP	PPS	PKG	PKA	PKP	PKS	GW	GT	FO%	HT	P/20	PSG	PSS

Penguins Leaders des statistiques des gardiens (séries éliminatoires)

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#	Nom du gardien	GP	W	L	OTL	PCT	GAA	MP	PIM	SO	GA	SA	SAR	A	EG	PS %	PSA

	Penguins
	GP: 35 \| W: 22 \| L: 11 \| OTL: 2 \| P: 46 GF: 98 \| GA: 92 \| PP%: 25.21% \| PK%: 82.98% DG: Mario Dionne \| Morale : 95 \| Moyenne d’équipe : 66 Prochains matchs #495 vs Stars