Construcciýn de 54,950.25 mý, de piso firme de concreto hidrýulico hecho en obra, de resistencia fýc=150 kg/cmý de 8 cm de espesor, acabado pulido con llana metýlica, incluye: preparaciýn de la superficie, arena de banco, grava triturada t.m.a. 3/4", nivelaciýn, relleno con material mejorado, compactaciýn, cimbrado y descimbrado, colado y curado, asý como el acarreo de los materiales hasta el lugar de la ejecuciýn de la obra, herramienta menor, maquinaria y equipo, mano de obra, pruebas de revenimiento y de calidad del concreto y los materiales pýtreos en el laboratorio, acarreo de sobrantes a tiro libre fuera de la obra y todo lo necesario para su correcta ejecuciýn, P.U.O.T. a realizarse en 1,411 viviendas de 97 localidades del municipio de Mocorito, en el estado de Sinaloa conforme al anexo "A" de esta convocatoria. - Contrato

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                        =IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10&format=csv")

LibreOffice (Español)

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                        =SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10&format=csv")

Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...

LibreOffice (Inglés)

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                        =WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10&format=csv")

Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...

R (json)

Agrega en tu código:



                        library(rjson) 

                        #Read JSON data into R  

                        data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10")

R (csv)

Agrega en tu código:

                            
                        #Read CSV data into R   

                        datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10&format=csv")

Python (csv)

Agrega en tu código:


                        import csv, urllib2 

                        #Read data into python  

                        response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10&format=csv') 

                        data = csv.reader(response)

Python (pandas, csv)

Agrega en tu código:

                            
                        import pandas as pd 


                        #Read data into pandas  

                        df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10&format=csv')

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10')   

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

Python (pandas, json)

Agrega en tu código:


                        import pandas as pd 


                        #Read JSON data into pandas  

                        df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020023-002-10-OP%2FPDZP%2FPF%2F002%2F10')

RESUMEN DEL CONTRATO 00020023-002-10-OP/PDZP/PF/002/10

CALIDAD DE CONTRATO

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

RESUMEN DEL CONTRATO 00020023-002-10-OP/PDZP/PF/002/10

CALIDAD DE CONTRATO

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

Importar y usar datos