Descripción
ORIGINAL DE 72 GR/M2 DE 21 X 29.7 CM ( A-4 )COLOR BLANCO. SIN MEMBRETE.
Clasificación
Artículos de consumo. Papeleria
Clave de producto IMSS
311.685.0714.00
Cada círculo representa una de las 15 compras de PAPEL BOND 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 Morelos Almacen Delegacional En Morelos | Morelos | 5 | 8,697.1 MXN | 1,691.7 MXN | 20.9 % | 24 | 16 de febrero de 2018 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 4 | 2.8 millones MXN | 384,432.1 MXN | 15.9 % | 9,095.5 | 4 de marzo de 2014 |
| Delegación Sur del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Sur | Ciudad de México | 3 | 284,280.8 MXN | 43,269.3 MXN | 22.2 % | 1,014.2 | 26 de junio de 2014 |
| Delegación Querétaro Almacen Delegacional En Queretaro | Querétaro | 1 | 897 MXN | 326.6 MXN | 57.2 % | 8.59 | 26 de octubre de 2009 |
| Delegación Tamaulipas | Tamaulipas | 1 | 177.6 MXN | 81 MXN | 83.9 % | 1.86 | 22 de junio de 2010 |
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 1 | 1,158.5 MXN | - MXN | - | - | 4 de junio de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| TERGUS, S. A. DE C. V. | 4 | 840.2 MXN | 14 % | 6.56 | 2015 - 2018 |
| SERVICIOS Y SISTEMAS IMPRESOS, S.A. DE C.V. | 2 | 234,572.8 MXN | 15.8 % | 5,679.1 | 2010 - 2014 |
| BAZAN SANTIAGO LORENZO | 1 | 8,999.1 MXN | 34.7 % | 218.9 | 2014 - 2014 |
| DELGADO HERNANDEZ GUSTAVO | 1 | 53,751.1 MXN | 16 % | 1,235.9 | 2010 - 2010 |
| DELMAN INTERNACIONAL, S. A. DE C. V. | 1 | - MXN | - | - | 2009 - 2009 |
| ESTRATEGIAS COMERCIALES BUXOM, S.A. DE C.V. | 1 | 851.5 MXN | 48.5 % | 17.5 | 2012 - 2012 |
| HERNANDEZ LEAL JULIA DEPURACION JULIO 2011 | 1 | 81 MXN | 83.9 % | 1.86 | 2010 - 2010 |
| OLVERA PEDROZA CONCEPCION | 1 | 326.6 MXN | 57.2 % | 8.59 | 2009 - 2009 |
| ORGANIZACION PAPELERA OMEGA, S.A. DE C.V. | 1 | 55,206.7 MXN | 16 % | 1,392 | 2013 - 2013 |
| PROVEEDORA PAPELERA KINO S.A. DE C.V. | 1 | 61,462.9 MXN | 15.9 % | 1,261.2 | 2012 - 2012 |
| SANIPAP DE MEXICO, S.A. DE C.V. | 1 | 13,708.8 MXN | 16 % | 322.6 | 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
Papeleria
Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.685.0714.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.685.0714.00&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=311.685.0714.00&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=311.685.0714.00")
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=311.685.0714.00&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=311.685.0714.00&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=311.685.0714.00&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=311.685.0714.00')
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=311.685.0714.00')