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CONTRATACIÓN DE UNA EMPRESA ESPECIALIZADA EN

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RESUMEN DEL CONTRATO 2019LN-000001-0010200001-432019000100021

Importe total

177.8 millones de colones (302,080.27 USD )

Período de contrato(s)

Entre el 29 de mayo de 2019 y el 29 de mayo de 2020

Unidad compradora

TEATRO POPULAR MELICO SALAZAR de nivel federal en Costa Rica

Proveedor(es)

ABBQ CONSULTORES SOCIEDAD ANONIMA de Costa Rica

Este contrato es parte de un expediente. Ver expediente ocds-rwubve-2019LN-000001-0010200001 en formato Open Contracting Data Standard.

Ver contrato en www.sicop.go.cr

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

Nivel de gobierno

País(es)

Unidad compradora

TEATRO POPULAR MELICO SALAZAR

Tipo de convocatoria

LICITACIÓN PÚBLICA NACIONAL (open)

Estado de la convocatoria

complete

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

Título del contrato

CONTRATACIÓN DE UNA EMPRESA ESPECIALIZADA EN

Proveedor(es/as)

ABBQ CONSULTORES SOCIEDAD ANONIMA

Monto

177.8 millones de colones (302,080.27 USD )

Fecha de firma

17 de enero de 2020

Período de ejecución

29 de mayo de 2019 a 29 de mayo de 2020

Código interno de la adjudicación

432019000100021

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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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=2019LN-000001-0010200001-432019000100021")

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=2019LN-000001-0010200001-432019000100021')   

                        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=2019LN-000001-0010200001-432019000100021')

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