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Reserva abierta: análisis de laboratorio en aguas residuales, acueductos, asadas, alimentos en establecimientos públicos y vertederos

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RESUMEN DEL CONTRATO 2018LN-000005-0013600001-432019000100007

Importe total

65 millones de colones (65,000,000 CRC)

Período de contrato(s)

Entre el 21 de junio de 2019 y el 21 de junio de 2020

Unidad compradora

FIDEICOMISO 872 MS-CTAMS-BNCR de nivel federal en Costa Rica

Proveedor(es)

CHEMLABS SOCIEDAD ANONIMA de Costa Rica

Este contrato es parte de un expediente. Ver expediente ocds-rwubve-2018LN-000005-0013600001 en formato Open Contracting Data Standard.

Ver contrato en www.sicop.go.cr

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

Nivel de gobierno

País(es)

Unidad compradora

FIDEICOMISO 872 MS-CTAMS-BNCR

Tipo de convocatoria

LICITACIÓN PÚBLICA NACIONAL (open)

Estado de la convocatoria

complete

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

Título del contrato

Reserva abierta: análisis de laboratorio en aguas residuales, acueductos, asadas, alimentos en establecimientos públicos y vertederos

Proveedor(es/as)

CHEMLABS SOCIEDAD ANONIMA

Monto

65 millones de colones (65,000,000 CRC)

Fecha de firma

12 de julio de 2021

Período de ejecución

21 de junio de 2019 a 21 de junio de 2020

Código interno de la adjudicación

432019000100007

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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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=2018LN-000005-0013600001-432019000100007")

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=2018LN-000005-0013600001-432019000100007')   

                        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=2018LN-000005-0013600001-432019000100007')

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