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Alquiler maquinaria pesada atender emergencia cantón de Guanacaste - Distrito Bagaces, Sectores Vado Montano, Camino Brasil-Salitral, Francesa Río Chiricano y Arbolito-Motano

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RESUMEN DEL CONTRATO 2017PI-000516-0006500001-432018100900086

Importe total

9.1 millones de colones (9,100,000 CRC)

Período de contrato(s)

Entre el 2 de abril de 2018 y el 2 de mayo de 2018

Unidad compradora

COMISION NACIONAL DE PREVENCION DE RIESGOS Y ATENCION DE EMERGENCIAS de nivel federal en Costa Rica

Proveedor(es)

ROBERTO ARAYA CAMPOS de Costa Rica

Este contrato es parte de un expediente. Ver expediente ocds-rwubve-2017PI-000516-0006500001 en formato Open Contracting Data Standard.

Ver contrato en www.sicop.go.cr

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

Nivel de gobierno

País(es)

Unidad compradora

COMISION NACIONAL DE PREVENCION DE RIESGOS Y ATENCION DE EMERGENCIAS

Tipo de convocatoria

CONTRATACIÓN ESPECIAL (direct)

Estado de la convocatoria

complete

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

Título del contrato

Alquiler maquinaria pesada atender emergencia cantón de Guanacaste - Distrito Bagaces, Sectores Vado Montano, Camino Brasil-Salitral, Francesa Río Chiricano y Arbolito-Motano

Proveedor(es/as)

ROBERTO ARAYA CAMPOS

Monto

9.1 millones de colones (9,100,000 CRC)

Período de ejecución

2 de abril de 2018 a 2 de mayo de 2018

Código interno de la adjudicación

432018100900086

Documentos oficiales

Ver resolución de adjudicación 1 en sitio oficial www.sicop.go.cr

Este contrato está (terminated)
Este contrato es una extensión, tiene correcciones o enmiendas

IMPLEMENTACIÓN

No hay datos

INFORMACIÓN GENERAL

Fecha de actualización en QQW

28 de noviembre de 2021

Documentos oficiales

Ver resolución de adjudicación 1 en sitio oficial www.sicop.go.cr

Fuente(s)

SICOP (Costa Rica)

Forman parte del proyecto

TodosLosContratos.cr

Organización responsable de la importación

INNOVAAP

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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.

R (json)

Agrega en tu código:



                        library(rjson) 

                        #Read JSON data into R  

                        data <- fromJSON(file="http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2017PI-000516-0006500001-432018100900086")

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2017PI-000516-0006500001-432018100900086')   

                        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('http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2017PI-000516-0006500001-432018100900086')

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