Descripción
TAMAÑO CARTA. AZUL PK-1. DE 72 G/M2.
Clasificación
Artículos de consumo. Papeleria
Clave de producto IMSS
311.685.3528.00
Cada círculo representa una de las 19 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Especialidades Núm 71, Torreón, Coahuila Umae Especialidades Coahuila | Coahuila | 6 | 4,354.4 MXN | 1,685.6 MXN | 747.8 % | 80.5 | 1 de abril de 2017 |
| Delegación Michoacán Almacen Delegacional En Michoacan | Michoacán | 2 | 6,264 MXN | 4,980.6 MXN | 1,115.1 % | 446 | 25 de julio de 2018 |
| H. de Gineco Pediatría Núm 48, León Gto. Umae Gineco - Pediatria Guanajuato | Guanajuato | 2 | 9,010.8 MXN | 554.3 MXN | 8.3 % | 6.97 | 1 de enero de 2015 |
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 2 | 924.4 MXN | 126.9 MXN | 15.5 % | 1.75 | 24 de septiembre de 2010 | |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 4,872 MXN | - MXN | - | - | 26 de julio de 2018 |
| Delegación Morelos Almacen Delegacional En Morelos | Morelos | 1 | 533.6 MXN | 458.6 MXN | 611 % | 61.1 | 1 de abril de 2016 |
| Delegación Nayarit Almacen Delegacional En Nayarit | Nayarit | 1 | 175 MXN | 24.1 MXN | 16 % | 0.16 | 1 de agosto de 2011 |
| Delegación Norte del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Norte | Ciudad de México | 1 | 355 MXN | 124.3 MXN | 53.9 % | 1.08 | 24 de junio de 2015 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. | Veracruz | 1 | 64.4 MXN | - MXN | - | - | 27 de abril de 2012 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 1 | 160.9 MXN | 22.2 MXN | 16 % | 0.8 | 26 de marzo de 2012 |
| H. de Especialidades Núm 71, Torreón, Coahuila | Coahuila | 1 | 333.6 MXN | - MXN | - | - | 7 de marzo de 2013 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| SERVICIOS Y SISTEMAS IMPRESOS, S.A. DE C.V. | 4 | 681.3 MXN | 11.9 % | 8.72 | 2009 - 2015 |
| CASI DE LA LAGUNA, S.A. DE C.V. | 3 | 425 MXN | 1,388.9 % | 42.5 | 2016 - 2017 |
| DISTRIBUIDORA DE INSUMOS PARA OFICINA SA DE CV | 2 | 222.9 MXN | 122.4 % | 29 | 2014 - 2016 |
| OFIX, S. A. DE C. V. | 2 | 22.2 MXN | 8 % | 0.8 | 2012 - 2012 |
| PAPELERIA MADERO VALLADOLID SA DE CV | 2 | 4,980.6 MXN | 1,115.1 % | 446 | 2016 - 2018 |
| SOCORRO GONZALEZ MEDINA | 2 | 1,037.6 MXN | 37.5 % | 9 | 2013 - 2015 |
| COMERCIALIZADORA DAMAG, S.A. DE C.V. | 1 | 124.3 MXN | 53.9 % | 1.08 | 2015 - 2015 |
| ESPINOZA BARRAGAN DAVID | 1 | 24.1 MXN | 16 % | 0.16 | 2011 - 2011 |
| MANTENIMIENTO PREVENTIVO Y CORRECTIVO SA DE CV | 1 | 458.6 MXN | 611 % | 61.1 | 2016 - 2016 |
| OROZCO ESPARZA LORENA | 1 | - MXN | - | - | 2018 - 2018 |
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=311.685.3528.00&format=csv")
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Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
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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=311.685.3528.00")
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=311.685.3528.00&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=311.685.3528.00&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=311.685.3528.00&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=311.685.3528.00')
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=311.685.3528.00')