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GRUPO CONSTRUCTOR TLANECI S DE RL DE CV

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Resúmen de actividad como proveedor de Contratos

3 Contratos como proveedor por un total de 7.6 millones (7,570,219.625 ) entre los años 2012 y 2018.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Dirección de Obras Públicas y Desarrollo Urbano ( de Presidencia Municipal de Chapa de Mota )

Subdireccion de Asistencia Tecnica Operativa Estado de México ( de Comisión Nacional del Agua )

Mayores Contratos

FFI-01-2017

PR-04-2018; PAVIMENTACIÓN DE CALLES SIN NOMBRE CON CONCRETO HIDRÁULICO TRAMO I, TRAMO II, TRAMO III Y TRAMO IV DE LA LOCALIDAD DE SANTA MARÍA

mantenimiento en la presa Macua

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: GCT110526S38

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=grupo-constructor-tlaneci-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=grupo-constructor-tlaneci-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=grupo-constructor-tlaneci-s-de-rl-de-cv')

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