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Descripción
DE PLASTICO RESISTENTE, TIPO DOMESTICO. CAPACIDAD 300 ML
Clasificación
Artículos de consumo. Articulos de cocina y comedor
Clave de producto IMSS
120.859.0321.00
Cada círculo representa una de las 6 compras de TAZA realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2015.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 3 | 3,096.9 MXN | 620 MXN | 25 % | 107.7 | 1 de enero de 2015 |
| Delegación Aguascalientes Almacen Delegacional En Aguascalientes | Aguascalientes | 1 | 3,578.6 MXN | 212.3 MXN | 6.31 % | 31.5 | 1 de enero de 2015 |
| Delegación Guerrero Almacen Delegacional En Guerrero | Guerrero | 1 | 175.5 MXN | 108.2 MXN | 160.7 % | 16.1 | 24 de agosto de 2015 |
| Delegación Tamaulipas Almacen Delegacional En Tamaulipas | Tamaulipas | 1 | 3,248 MXN | 448 MXN | 16 % | 32 | 3 de agosto de 2011 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| DISTRIBUIDORA KALA S.A. DE C.V. | 3 | 1,020.6 MXN | 22.1 % | 117.1 | 2011 - 2015 |
| ABASTECEDORA URUGUAY, S. A. DE C. V. | 1 | 78.8 MXN | 15 % | 22.5 | 2009 - 2009 |
| COMERCIALIZADORA ZUGAMA S.A. DE C.V. | 1 | 108.2 MXN | 160.7 % | 16.1 | 2015 - 2015 |
| MASI CIENTIFICA S.A. DE C.V. | 1 | 180.9 MXN | 16 % | 31.7 | 2012 - 2012 |
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=120.859.0321.00")
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=120.859.0321.00')
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=120.859.0321.00')