Consiste Suministro e instalación de tubería de PVC con campana para alcantarillado sanitario de 200mm (8") Ø, serie 25 con lubricante, 5,384.98 ml. Relleno compactado con material de banco con agua en capas de 20 cm. Hasta alcanzar niveles de proyecto al 90% 3,410.21 m3. Suministro e instalación de tubería de PVC con campana para alcantarillado sanitario de 300 mm (12") Ø, ranurado serie 25 con lubricante, 303.20 ml. Suministro e instalación de tubería de PVC con campana para alcantarillado sanitario de 160 mm. (6") serie 25 con lubricante, 932.00 ml. Hincado de tubería de acero con costado longitudinal de 14" con espesor de ¼" para cruces carreteros 91.40 ml. Relleno en zanjas compactado al 90% con material producto de excavación, incluye apisonado y compactado con agua en capas de 20 cm. De espesor 4,627.48 m3. Fabricación de registro de albañal de 0.60x0.40x1.00 mts. De medidas interiores a base de tabique rojo recocido asentado con mortero Cem.-Are. proa. 1:3 aplanado interior liso con capa de concreto F'c=150 kg/cm2. 567.00 pzas. - Contrato

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                        =IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09&format=csv")

LibreOffice (Español)

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                        =SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09&format=csv")

Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...

LibreOffice (Inglés)

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                        =WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09&format=csv")

Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...

R (json)

Agrega en tu código:



                        library(rjson) 

                        #Read JSON data into R  

                        data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09")

R (csv)

Agrega en tu código:

                            
                        #Read CSV data into R   

                        datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09&format=csv")

Python (csv)

Agrega en tu código:


                        import csv, urllib2 

                        #Read data into python  

                        response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09&format=csv') 

                        data = csv.reader(response)

Python (pandas, csv)

Agrega en tu código:

                            
                        import pandas as pd 


                        #Read data into pandas  

                        df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09&format=csv')

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09')   

                        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('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=47102001-009-09-47102001-009-09')

RESUMEN DEL CONTRATO 47102001-009-09-47102001-009-09

CALIDAD DE CONTRATO

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

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Importar y usar datos