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Descripción
DE MELAMINA
Clasificación
Artículos de consumo. Articulos de cocina y comedor
Clave de producto IMSS
120.736.1567.00
Cada círculo representa una de las 10 compras de PLATO realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 5 | 5,256.4 MXN | 672.5 MXN | 15.2 % | 116.9 | 1 de enero de 2015 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 4 | 30,462.4 MXN | 4,201.7 MXN | 16 % | 614.4 | 19 de julio de 2018 |
| Delegación Michoacán Almacen Delegacional En Michoacan | Michoacán | 1 | 340.2 MXN | 84 MXN | 32.8 % | 19.7 | 1 de enero de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| ABASTECEDORA URUGUAY, S. A. DE C. V. | 2 | 269 MXN | 22.4 % | 63 | 2009 - 2009 |
| JARAMILLO ORTIZ VERONICA | 2 | 1,732.1 MXN | 16 % | 209.6 | 2017 - 2018 |
| MASI CIENTIFICA S.A. DE C.V. | 2 | 949 MXN | 16 % | 172.8 | 2012 - 2014 |
| SAEC, S. A. DE C. V. | 2 | 281.6 MXN | 16 % | 41.6 | 2011 - 2015 |
| DAYEALI, S.A. DE C.V. | 1 | 1,651.2 MXN | 16 % | 256 | 2016 - 2016 |
| FERRETERIA SIEBER, S.A. DE C.V. | 1 | 75.3 MXN | 16 % | 8 | 2010 - 2010 |
Tipo de entidad
Articulos de cocina y comedor
Fecha de actualización en QQW
3 de octubre de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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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.
Agrega en tu código:
library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.736.1567.00")
Agrega en tu código:
import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.736.1567.00')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read JSON data into pandas
df = pd.read_json('http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.736.1567.00')