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CONSTRUCTORA GOLONDRINA AC S DE RL DE CV

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15 Contratos como proveedor por un total de 32.8 millones (32,753,890.188 ) entre los años 2011 y 2020.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Dirección de Obras Públicas y Tesorería ( de Presidencia Municipal de Pénjamo )

Dirección de Obras Públicas ( de Presidencia Municipal de Abasolo )

Dirección General

Mayores Contratos

CONSTRUCCIÓN DE EDIFICIO DE SEGURIDAD PUBLICA 2DA. ETAPA

SUMINISTRO Y COLOCACIÓN DE CALENTADORES SOLARES

CONSTRUCCIÓN DE CENTRO DE DESARROLLO COMUNITARIO (CDC) 2DA ETAPA

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: CGA110308R55

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=constructora-golondrina-ac-s-de-rl-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=constructora-golondrina-ac-s-de-rl-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=constructora-golondrina-ac-s-de-rl-de-cv')

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