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Listado de 2.1 millones de compras, empresas, proveedores/as, material médico, artículos de consumo, ropa y telas, medicinas y vacunas, mobiliario, instituciones públicas, funcionario/a en 40 áreas geográficas.

CONSTRUCTORA GERMER SA DE CV

Proveedor en 71 compra(s) por un total de 350.9 millones (350,888,273.88 )

Proveedor en 85 contrato(s) por un total de 5.5 mil millones (5,499,863,318.89 )

RAGAR SA DE CV

Proveedor en 1,613 compra(s) por un total de 4.1 mil millones (4,080,300,711.38 )

Proveedor en 800 contrato(s) por un total de 5.5 mil millones (5,480,556,944.471 )

FACTOR ANTIHEMOFÍLICO HUMANO

212 compras (4.1 millones unidades) por un total de 5.8 mil millones pesos mexicanos (5,803,218,527.31 MXN) entre 2012 y 2018

Precio promedio : 1,421.3 pesos mexicanos

Solución Inyectable. Cada frasco ámpula con liofilizado contiene: Factor antihemofílico humano 250 UI

Ángel Landín Mercado

Comprador en 10,754 contrato(s) por un total de 7.9 mil millones (7,879,412,973.898 )

LABORATORIOS CRYOPHARMA, S.A. DE C.V.

Proveedor en 145 compra(s) por un total de 171.1 millones (171,109,673.33 )

Proveedor en 828 contrato(s) por un total de 5.4 mil millones (5,407,209,577.56 )

HI-TEC MEDICAL S.A. DE C.V.

Proveedor en 227 compra(s) por un total de 474.4 millones (474,380,366.13 )

Proveedor en 2,942 contrato(s) por un total de 5.3 mil millones (5,276,526,334.981 )

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE NUEVO LEON

Proveedor en 179 compra(s) por un total de 338 millones (337,982,752.59 )

Proveedor en 911 contrato(s) por un total de 5.3 mil millones (5,255,564,846.542 )

ABASTOS Y DISTRIBUCIONES INSTITUCIONALES SA DE CV

Proveedor en 146 compra(s) por un total de 778.9 millones (778,891,112.72 )

Proveedor en 886 contrato(s) por un total de 5.2 mil millones (5,232,877,475.72 )

DIBITER, S.A. DE C.V.

Proveedor en 1,709 compra(s) por un total de 3.5 mil millones (3,493,506,752.3 )

Proveedor en 893 contrato(s) por un total de 5.2 mil millones (5,206,852,647.4 )

Mapfre Tepeyac, S.A.

Proveedor en 8 compra(s) por un total de 46.8 millones (46,829,332 )

Proveedor en 140 contrato(s) por un total de 5.1 mil millones (5,091,332,857.358 )

Instituto de Salud del Estado de México

Proveedor en 15 compra(s) por un total de 10 millones (9,977,728 )

Comprador en 1,545 contrato(s) por un total de 7.4 mil millones (7,359,275,828.905 )

Estado de México México

FRESENIUS KABI MEXICO, SA DE CV

Proveedor en 1,961 compra(s) por un total de 1.5 mil millones (1,463,460,673.03 )

Proveedor en 2,502 contrato(s) por un total de 5.1 mil millones (5,054,693,374.317 )

Productos Serel, S.A. de C.V.

Proveedor en 96 compra(s) por un total de 203.1 millones (203,128,308.33 )

Proveedor en 346 contrato(s) por un total de 5 mil millones (5,034,656,370.059 )

Subdirección de Adquisiciones de Consumo Interno

Comprador en 2,406 contrato(s) por un total de 7.3 mil millones (7,294,491,062.604 )

FONATUR Constructora, S.A. de C.V.

Proveedor en 38 compra(s) por un total de 46.9 millones (46,924,842.81 )

Proveedor en 400 contrato(s) por un total de 5 mil millones (4,969,482,729.903 )

Comprador en 2,030 contrato(s) por un total de 1.2 mil millones (1,214,282,972.94 )

Juan Alberto Lugo Olivares

Comprador en 1,765 contrato(s) por un total de 7.1 mil millones (7,139,686,867.754 )

HOSPITAL GENERAL DE MÉXICO

Proveedor en 6 compra(s) por un total de 1.2 millones (1,207,844.98 )

Proveedor en 1 contrato(s) por un total de 400

Comprador en 3,892 contrato(s) por un total de 7 mil millones (7,048,920,238.29 )

ADALIMUMAB

759 compras (803,376 unidades) por un total de 4.9 mil millones pesos mexicanos (4,908,373,075.91 MXN) entre 2009 y 2017

Precio promedio : 6,109.7 pesos mexicanos

Solución Inyectable. Cada frasco ámpula o jeringa prellenada o jeringa prellenada en autoinyector con 0.8 ml contienen: Adalimumab 40 mg

AEROVIAS DE MEXICO, S.A. DE C.V.

Proveedor en 478 compra(s) por un total de 419 millones (419,018,762.58 )

Proveedor en 746 contrato(s) por un total de 4.6 mil millones (4,592,791,881.966 )

SEGUROS ATLAS SA

Proveedor en 1 compra(s) por un total de 1.7 millones (1,684,020 )

Proveedor en 158 contrato(s) por un total de 4.6 mil millones (4,591,602,627.89 )

GRUPO PAPELERO GABOR SA DE CV

Proveedor en 7 compra(s) por un total de 37.7 millones (37,722,840.34 )

Proveedor en 1,953 contrato(s) por un total de 4.5 mil millones (4,516,496,167.203 )

SANOFI PASTEUR SA

Proveedor en 32 compra(s) por un total de 1.9 mil millones (1,883,435,674.21 )

Proveedor en 99 contrato(s) por un total de 4.5 mil millones (4,454,072,776.955 )

EQUIMED S.A DE C.V.

Proveedor en 2 compra(s) por un total de 54,123.1

Proveedor en 804 contrato(s) por un total de 4.3 mil millones (4,315,019,120.29 )

SERVICIOS DE FARMACIA PREFARMA SA DE CV

Proveedor en 65 compra(s) por un total de 544.7 millones (544,679,375.77 )

Proveedor en 5,893 contrato(s) por un total de 4.2 mil millones (4,175,383,584.427 )

CENTRO DE ASISTENCIA RENAL SA DE CV

Proveedor en 19 compra(s) por un total de 1.1 mil millones (1,060,252,514.8 )

Proveedor en 50 contrato(s) por un total de 4.2 mil millones (4,154,886,218.25 )

Fuente de los resultados:

Compras IMSS : 2.1 millones
CBMEI : 20,033
CompraNet (Plus) : 9,400
CompraNet 3.0 : 6,310
Portal de Obligaciones de Transparencia (POT) : 6,085
Torre de Control : 28
SICOP (Costa Rica) : 3
Mujeres en la Bolsa 2020 : 2
Mujeres en la Bolsa 2019 : 1

En QuiénEsQuién.Wiki usamos datos que proporcionan entes gubernamentales, bursátiles o que han sido investigados a fondo por Organizaciones de la Sociedad Civil, puedes encontrar más información sobre nuestras fuentes aquí.

Nota: La descarga en formato CSV está temporalmente deshabilitada debido a la migración del servidor. Por favor utiliza el formato JSON para importar los datos.

Elije el sistema en el cuál deseas utilizar los datos para ver las instrucciones. Para metodología de investigación puedes consultar el Manual para investigar contrataciones abiertas.

Agrega en tu código:



                        library(rjson) 

                        #Read JSON data into R Todas - Fuente: comprasimss - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki 

                        data <- fromJSON(file="http://localhost:10010/v3/search?source=comprasimss&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=125&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv")

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python Todas - Fuente: comprasimss - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki 

                        response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/search?source=comprasimss&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=125&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv')   

                        data = json.loads(response.read())

Python (pandas, json)

Agrega en tu código:


                        import pandas as pd 


                        #Read JSON data into pandas Todas - Fuente: comprasimss - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki 

                        df = pd.read_json('http://localhost:10010/v3/search?source=comprasimss&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=125&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv')

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