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Expediente

CAJA SEPARADOR CAJA UHT BANDA INTERNA DE CARTON CORRUGADO

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RESUMEN DEL EXPEDIENTE ocds-0ud2q6-CADQ/259/2012

Importe total

29.1 millones (29,129,404.04 )

Cantidad de contratos

Unidad compradora

DIRECCION COMERCIAL perteneciente a LICONSA S.A. DE C.V.

PLANEACIÓN

No hay datos

CONVOCATORIA

Dependencia

LICONSA S.A. DE C.V.

Unidad compradora

DIRECCION COMERCIAL

Tipo de convocatoria

INVITACION A TRES PERSONAS (limited)

Estado de la convocatoria

complete

ADJUDICACIONES Y CONTRATOS

Contrato adjudicado código CADQ/259/2012

Título

CAJA SEPARADOR CAJA UHT BANDA INTERNA DE CARTON CORRUGADO

Ver contrato

Proveedor(es/as)

BIO PAPEL S.A. DE C.V.

Monto

29.1 millones pesos mexicanos (29,129,404.04 MXN)

Estatus de la adjudicación

active

Fecha de firma

19 de enero de 2012

Período de ejecución

12 de enero de 2012 a 31 de diciembre de 2012

Documentos oficiales

Ver resolución de adjudicación 1 en sitio oficial www.portaltransparencia.gob.mx

Este contrato está (terminated)

IMPLEMENTACIÓN

No hay datos

INFORMACIÓN GENERAL

Fecha de actualización en QQW

9 de mayo de 2021

Fuente(s)

Portal de Obligaciones de Transparencia (POT)

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/record?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&ocid=ocds-0ud2q6-CADQ%2F259%2F2012")

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/record?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&ocid=ocds-0ud2q6-CADQ%2F259%2F2012')   

                        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/record?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&ocid=ocds-0ud2q6-CADQ%2F259%2F2012')

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