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PROCESADORA DE SERVICIOS DE COMIDA SA DE CV

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3 Contratos como proveedor por un total de 13.9 millones (13,913,312.969 ) entre los años 2015 y 2020.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

SERVICIOS DE AGUA Y DRENAJE DE MONTERREY, I.P.D. ( de Servicios de Agua y Drenaje de Monterrey, I.P.D. )

COORD DE ABAST Y EQ DELEG NUEVO LEON ( de Instituto Mexicano del Seguro Social )

Mayores Contratos

SERVICIO DE ALIMENTOS EN COMEDORES DE LA INSTITUCIÓN

AA-050GYR035-E001-2021 ADJUDICACION DIRECTA VIVERES 2 MESES

AA-050GYR035-E250-2020 ADJ DIRECTA VIVERES HOSPITAL SANTA CECILIA

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: PSP120618LV9

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=procesadora-de-servicios-de-comida-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=procesadora-de-servicios-de-comida-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=procesadora-de-servicios-de-comida-sa-de-cv')

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