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CONSTRUCCIONES Y SERVICIOS DE LA HUASTECA

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11 Contratos como proveedor por un total de 83.5 millones (83,469,166 ) entre los años 2012 y 2020.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Direccion de Planeacion Control y Seguimiento

DIRECCION DE COSTOS ( de Instituto Estatal de Infraestructura Física Educativa )

Subdirección de Proyectos y Licitaciones

Mayores Contratos

Construcción del Parque Tangamanga del Altiplano, en la Ciudad de Matehuala, SLP

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE MATEHUALA, EN MATEHUALA, S.L.P.

Creación del Centro de Justicia para las Mujeres del Estado de San Luis Potosí

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Identificadores

RUPC: 40051

RFC: CSH910225BA0

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=construcciones-y-servicios-de-la-huasteca")

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=construcciones-y-servicios-de-la-huasteca')   

                        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=construcciones-y-servicios-de-la-huasteca')

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