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Compra de Artículos Navideños para decoración a utilizarse en la III Expo Feria del Tamal de Arroz, Buenos Aires 2019

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RESUMEN DEL CONTRATO 2019CD-000277-0004200001-432019000400253

Importe total

1.8 millones de colones (1,762,450 CRC)

Período de contrato(s)

Entre el 4 de diciembre de 2019 y el Fecha desconocida

Unidad compradora

Municipalidad de Buenos Aires de nivel municipal en Costa Rica

Proveedor(es)

LUIS MORA CERDAS de Costa Rica

Este contrato es parte de un expediente. Ver expediente ocds-rwubve-2019CD-000277-0004200001 en formato Open Contracting Data Standard.

Ver contrato en www.sicop.go.cr

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

Nivel de gobierno

Ciudades

Unidad compradora

Municipalidad de Buenos Aires

Tipo de convocatoria

CONTRATACIÓN DIRECTA (limited)

Estado de la convocatoria

complete

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

Título del contrato

Compra de Artículos Navideños para decoración a utilizarse en la III Expo Feria del Tamal de Arroz, Buenos Aires 2019

Proveedor(es/as)

LUIS MORA CERDAS

Monto

1.8 millones de colones (1,762,450 CRC)

Período de ejecución

4 de diciembre de 2019 a Fecha desconocida

Código interno de la adjudicación

432019000400253

Documentos oficiales

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

Este contrato está (terminated)

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=2019CD-000277-0004200001-432019000400253")

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-000277-0004200001-432019000400253')   

                        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-000277-0004200001-432019000400253')

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