Descripción
JERINGAS DE VIDRIO SIN AGUJA, CON PIVOTE DE VIDRIO. REUTILIZABLES. CAPACIDAD. 5 ML ESCALA GRADUADA EN ML. DIVISIONES DE 1.0 Y SUBDIVISIONES DE O.2.
Clave de producto IMSS
060.550.0800.11
Cada círculo representa una de las 21 compras de JERINGAS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Pediatría, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco. Umae Pediatria Jalisco | Jalisco | 8 | 15,957.8 MXN | 2,610.8 MXN | 23.6 % | 20.1 | 25 de mayo de 2015 |
| Delegación Michoacán Almacen Delegacional En Michoacan | Michoacán | 3 | 26,946.3 MXN | 7,545.4 MXN | 27.6 % | 44.5 | 3 de abril de 2014 |
| Delegación Baja California Almacen Delegacional En Baja California Norte | Baja California | 2 | 11,290.9 MXN | - MXN | - | - | 3 de agosto de 2011 |
| Delegación Querétaro Almacen Delegacional En Queretaro | Querétaro | 2 | 1,969.7 MXN | - MXN | - | - | 30 de junio de 2015 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tapachula, Chiapas | Chiapas | 1 | 612.5 MXN | 229.9 MXN | 60.1 % | 2.4 | 15 de enero de 2010 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tuxtla Gutierrez, Chiapas | Chiapas | 1 | 609 MXN | 84 MXN | 16 % | 0.48 | 9 de octubre de 2018 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 1 | 110.2 MXN | 14.5 MXN | 15.2 % | 0.152 | 5 de octubre de 2010 |
| Delegación Michoacán | Michoacán | 1 | 870 MXN | 238.8 MXN | 37.8 % | 2.19 | 23 de enero de 2012 |
| Delegación Nuevo León Almacen Delegacional En Nuevo Leon | Nuevo León | 1 | 7,943.1 MXN | 768.9 MXN | 10.7 % | 8.04 | 12 de abril de 2010 |
| Delegación Veracruz Sur Almacen Delegacional En Veracruz Sur | Veracruz | 1 | 1,138.5 MXN | 134.3 MXN | 13.4 % | 1.34 | 25 de junio de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| PROMEDICA GARCIA, S. A. DE C. V. | 6 | 2,462 MXN | 24.4 % | 23.6 | 2009 - 2012 |
| ARTIMEDICA, S.A. DE C.V. | 2 | 783.5 MXN | 13 % | 8.19 | 2010 - 2010 |
| PIHCSA PARA HOSPITALES, S. A. DE C. V. | 2 | 110 MXN | 5.05 % | 0.91 | 2012 - 2014 |
| SALMED DISTRIBUIDORA, S.A. DE C.V. | 2 | - MXN | - | - | 2011 - 2011 |
| CASTELLANOS ORTIZ RAUL | 1 | 238.8 MXN | 37.8 % | 2.19 | 2012 - 2012 |
| COMERCIALIZADORA DE CURACION Y REGIS. MED.,SA DE C | 1 | 199.6 MXN | 23.6 % | 1.65 | 2014 - 2014 |
| DISTRIBUIDOR MEDICO FARMACEUTICO, S.A. DE C.V. | 1 | 134.3 MXN | 13.4 % | 1.34 | 2009 - 2009 |
| FARMACEUTICA BLACKSAL, S.A DE C.V | 1 | 84 MXN | 16 % | 0.48 | 2018 - 2018 |
| GOMEN HEALTH CARE, S.A. DE C.V. | 1 | 681.4 MXN | 24.2 % | 4.6 | 2015 - 2015 |
| GRUPO MEDIZZIN, S. A. DE C. V. | 1 | 6,031.1 MXN | 51.2 % | 30.7 | 2011 - 2011 |
| JTC PROVEEDOR MEDICO, S. A. DE C. V. | 1 | 229.9 MXN | 60.1 % | 2.4 | 2010 - 2010 |
| ROCHA MEZA MARIA GUADALUPE | 1 | 672 MXN | 16 % | 3.2 | 2013 - 2013 |
| SAY QUIMICA MEDICA, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2015 - 2015 |
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| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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12 de marzo de 2022
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.0800.11&format=csv")
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Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
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library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.0800.11")
Agrega en tu código:
#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.0800.11&format=csv")
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import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.0800.11&format=csv')
data = csv.reader(response)
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read data into pandas
df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.0800.11&format=csv')
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import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.0800.11')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read JSON data into pandas
df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=060.550.0800.11')