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COMERCIALIZADORA, IMPORTADORA Y DISTRIBUIDORA THE

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Resumen de ventas de medicamentos e insumos médicos

4 Compras como proveedor por un total de 95,708.1 entre los años 2016 y 2017.

Evolución anual de Compras

Tipo de procedimiento

Principales compradoras

Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila ( de Instituto Mexicano del Seguro Social )

Mayores Compras

Compras Delegación Coahuila

Compras Delegación Coahuila

Compras Delegación Coahuila

Productos principales

Producto	Compras	Monto total	Sobrecosto en MXN	Sobrecosto en %	Período
CEPILLO DE CERDA	1	1,740 MXN	0 MXN	0 %	2017 - 2017
CUBETA EXPRIMIDORA DE TRAPEADORES	1	76,531 MXN	0 MXN	0 %	2016 - 2016
DESODORANTE EN PASTILLA	1	3,071.7 MXN	0 MXN	0 %	2017 - 2017
ESCOBA DE MIJO	1	14,365.4 MXN	0 MXN	0 %	2017 - 2017

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Ubicación

País

INFORMACIÓN GENERAL

Identificadores

RFC: CID160307SJ7

Fuente(s)

Forman parte del proyecto

Salud, Dinero y Corrupción

Organización responsable de la importación

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.

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=comercializadora-importadora-y-distribuidora-the")

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=comercializadora-importadora-y-distribuidora-the')   

                        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=comercializadora-importadora-y-distribuidora-the')

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