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EQUIPOS CONSTRUCCIONES Y SERVICIOS SA DE CV

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12 Contratos como proveedor por un total de 76.7 millones (76,687,298.156 ) entre los años 2011 y 2021.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Dirección de Ingeniería

OBRAS PÚBLICAS

Secretaria de Obras Públicas ( de Presidencia Municipal de Monterrey )

Mayores Contratos

Rehabilitación de Pavimento Asfáltico, en Av. Aztlán de Av. Azteca a Belgrano, en el Municipio de Monterrey, N.L.

TRAMO 5, PRIMERA. ETAPA LINEA DE COND. AGUA POTABLE, SIST. CHARQUILLO, DR. ARROYO,N.L

Camino Escobedo-Terreros Tramo del Km. 2+000 al Km. 6+000

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RUPC: 48788

RFC: ECS051010SE5

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=equipos-construcciones-y-servicios-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=equipos-construcciones-y-servicios-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=equipos-construcciones-y-servicios-sa-de-cv')

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