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Resúmen de actividad como proveedor de Contratos

5 Contratos como proveedor por un total de 78.7 millones (78,711,062.875 ) entre los años 2016 y 2017.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

SERVICIOS DE SALUD DE YUCATAN ( de Secretaría de Salud )

SUBDIRECCIÓN TÉCNICA ( de Junta de Agua Potable y Alcantarillado de Yucatán )

Mayores Contratos

RELATIVA A LA ADQUISICIÓN DE BIENES Y EQUIPOS, PARA LA EJECUCION DEL PROYECTO DE INVERSIÓN DENOMINADO “CONSTRUCCION Y EQUIPAMIENTO DEL HOSPITAL GENERAL DE 30 CAMAS DE TEKAX YUCATÁN, DE LOS SERVICIOS DE SALUD DE YUCATÁN.

MATERNO INFANTIL

OP-JAPAY-173-2016

Ver todos los Contratos de este proveedor

Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Fecha de actualización en QQW

24 de enero de 2019

Fuente(s)

CompraNet (Plus)

Forman parte del proyecto

TodosLosContratos.mx

Organización responsable de la importación

PODER

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/companies?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=a-moot-point-sa-de-cv")

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/companies?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=a-moot-point-sa-de-cv')   

                        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/companies?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=a-moot-point-sa-de-cv')

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