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MANTENIMIENTO PREVENTIVO Y CORRECTIVO DE MICROSCOPIOS Y ESTEREOSCOPIOS

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RESUMEN DEL CONTRATO 2019CD-000051-0007400001-432019001200166

Importe total

1 millones de colones (1,008,000 CRC)

Período de contrato(s)

Entre el 13 de septiembre de 2019 y el Fecha desconocida

Unidad compradora

INSTITUTO COSTARRICENSE DE INVESTIGACION Y ENSEÑANZA EN NUTRICION Y SALUD de nivel federal en Costa Rica

Proveedor(es)

CARLOS ALBERTO AGUILAR SALAZAR de Costa Rica

Este contrato es parte de un expediente. Ver expediente ocds-rwubve-2019CD-000051-0007400001 en formato Open Contracting Data Standard.

Ver contrato en www.sicop.go.cr

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

Nivel de gobierno

País(es)

Unidad compradora

INSTITUTO COSTARRICENSE DE INVESTIGACION Y ENSEÑANZA EN NUTRICION Y SALUD

Tipo de convocatoria

CONTRATACIÓN DIRECTA (limited)

Estado de la convocatoria

complete

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

Título del contrato

MANTENIMIENTO PREVENTIVO Y CORRECTIVO DE MICROSCOPIOS Y ESTEREOSCOPIOS

Proveedor(es/as)

CARLOS ALBERTO AGUILAR SALAZAR

Monto

1 millones de colones (1,008,000 CRC)

Período de ejecución

13 de septiembre de 2019 a Fecha desconocida

Código interno de la adjudicación

432019001200166

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

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.

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=2019CD-000051-0007400001-432019001200166")

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=2019CD-000051-0007400001-432019001200166')   

                        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=2019CD-000051-0007400001-432019001200166')

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