Descripción
CEDULA: 51. TALLA: 32.0. COLOR: NEGRO TIPO: CHOCLO; CORTE: CUERO DE GANADO VACUNO, CURTIDO AL CROMO, FLOR ENTERA, LISO. FORRO: COMPLETO DEL MISMO COLOR DEL CORTE, DE CUERO DE GANADO VACUNO, FLOR
Clasificación
Ropa y Telas. Ropa contractual
Clave de producto IMSS
210.005.6445.02
Cada círculo representa una de las 7 compras de CALZADO CONTRACTUAL FEMENINO realizadas por el IMSS entre los años 2010 y 2013.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 3 | 1,363.6 MXN | 188.1 MXN | 16 % | 0.96 | 22 de julio de 2011 | |
| Delegación Baja California Almacen Delegacional En Baja California Norte | Baja California | 1 | 452.4 MXN | 62.7 MXN | 16.1 % | 0.322 | 12 de octubre de 2010 |
| Delegación Puebla Almacen Delegacional En Puebla | Puebla | 1 | 455.9 MXN | 66.2 MXN | 17 % | 0.34 | 2 de enero de 2010 |
| Delegación Sur del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Sur | Ciudad de México | 1 | 447.8 MXN | 58.1 MXN | 14.9 % | 0.298 | 12 de abril de 2010 |
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 1 | 368.9 MXN | 50.9 MXN | 16 % | 0.32 | 4 de enero de 2013 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| BECERRA OVANDO JUAN PABLO | 2 | 125.6 MXN | 16.1 % | 0.643 | 2010 - 2011 |
| BECESA, S. A. DE C. V. | 1 | 50.9 MXN | 16 % | 0.32 | 2013 - 2013 |
| CALZADO GALA, S.A. DE C.V. | 1 | 62.7 MXN | 16.1 % | 0.322 | 2010 - 2010 |
| COMERCIALIZADORA BEMA, S. A. DE C. V. | 1 | 69.8 MXN | 17.8 % | 0.356 | 2011 - 2011 |
| DISTRIBUIDORA FLEXI, S. A. DE C. V. | 1 | 66.2 MXN | 17 % | 0.34 | 2010 - 2010 |
| LINEA EN SEGURIDAD,S. A. DE C. V. | 1 | 50.8 MXN | 13 % | 0.259 | 2011 - 2011 |
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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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=210.005.6445.02&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=210.005.6445.02&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=210.005.6445.02&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=210.005.6445.02")
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=210.005.6445.02&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=210.005.6445.02&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=210.005.6445.02&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=210.005.6445.02')
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=210.005.6445.02')