Descripción
CEDULA: 25. TALLA: 23.5. COLOR: CAFE. TIPO: CHOCLO ACABADO LISO; CORTE: CUERO DE GANADO VACUNO, CURTIDO AL CROMO, FLOR ENTERA, COLOR: CAFE CODIGO PANTONE 476C; FORRO: COMPLETO DEL MISMO COLOR DEL CORTE, DE CUERO DE
Clasificación
Ropa y Telas. Ropa contractual
Clave de producto IMSS
210.005.3541.04
Cada círculo representa una de las 3 compras de CALZADO MASCULINO realizadas por el IMSS entre los años 2010 y 2012.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Sur del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Sur | Ciudad de México | 1 | 544.8 MXN | 75.1 MXN | 16 % | 0.32 | 12 de abril de 2010 |
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 1 | 498.8 MXN | 68.8 MXN | 16 % | 0.32 | 17 de mayo de 2011 | |
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 1 | 484.9 MXN | 66.9 MXN | 16 % | 0.32 | 7 de mayo de 2012 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| BECERRA OVANDO JUAN PABLO | 1 | 68.8 MXN | 16 % | 0.32 | 2011 - 2011 |
| BECESA, S. A. DE C. V. | 1 | 66.9 MXN | 16 % | 0.32 | 2012 - 2012 |
| COMERCIAL UNITEXT, S. DE R. L. DE C. V. | 1 | 75.1 MXN | 16 % | 0.32 | 2010 - 2010 |
Con datos de Cero Desabasto, que es un colectivo impulsado por Nosotrxs que reúne a pacientes, familiares de pacientes, médicos, organizaciones, académicos y autoridades para lograr el acceso efectivo a medicamentos e insumos médicos con el fin de garantizar el derecho a la salud.
| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Tipo de entidad
Ropa contractual
Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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Lamentablemente es una práctica muy común que las empresas y personas no cumplan con sus compromisos al proveer bienes o servicios, en caso de incumplimiento en México puedes dirigirte a la Profeco y presentar una queja o denuncia según corresponda, en caso de ser víctima de fraude cibernético te invitamos a leer este instructivo de la Campaña Nacional Antifraude Cibernético.
Si eres víctima de extorsión, toma fotos de pantalla de los mensajes recibidos y dirígete al ministerio público para solicitar protección, o bien, llama al número 088 para recibir orientación para presentar la denuncia correspondiente. Recomendaciones para denunciar extorsión telefónica. Si los extorsionadores han mencionado explícitamente a QuienEsQuien.wiki en sus mensajes, por favor envíanos una copia de los mensajes.
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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.
=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=210.005.3541.04&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=210.005.3541.04&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
=WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=210.005.3541.04&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
Agrega en tu código:
library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=210.005.3541.04")
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=210.005.3541.04&format=csv")
Agrega en tu código:
import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=210.005.3541.04&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=210.005.3541.04&format=csv')
Agrega en tu código:
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=210.005.3541.04')
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=210.005.3541.04')