Descripción
PARA MAQUINA FOTOCOPIADORA TAMAÑO CARTA DE 279 X 21.6 CMS, COLOR BLANCO DE 37 KG
Clasificación
Artículos de consumo. Papeleria
Clave de producto IMSS
311.685.8121.00
Cada círculo representa una de las 7 compras de PAPEL BOND realizadas por el IMSS entre los años 2010 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Gineco Pediatría Núm 48, León Gto. Umae Gineco - Pediatria Guanajuato | Guanajuato | 2 | 7,038.1 MXN | 994.2 MXN | 11.1 % | 26.2 | 1 de enero de 2015 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 1 | 28,800.8 MXN | 3,972.5 MXN | 16 % | 92.3 | 1 de enero de 2011 |
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 1 | 4,237.6 MXN | 1,001.3 MXN | 30.9 % | 17 | 30 de julio de 2014 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 1 | 39,796.1 MXN | 5,249.9 MXN | 15.2 % | 138.3 | 17 de abril de 2015 |
| H. de Traumatología y Ortopedia, "Gral. Div. Manuel Avila Camacho", Centro Médico Nacional, Puebla Umae Traumatologia Y Ortopedia Puebla | Puebla | 1 | 140,070 MXN | 19,320 MXN | 16 % | 368 | 12 de julio de 2018 |
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 1 | 24,360 MXN | 3,360 MXN | 16 % | 28,000 | 14 de diciembre de 2010 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| SERVICIOS Y SISTEMAS IMPRESOS, S.A. DE C.V. | 2 | 994.2 MXN | 11.1 % | 26.2 | 2014 - 2015 |
| CHONG GARCIA SORIA GUSTAVO FRANCISCO | 1 | 3,360 MXN | 16 % | 28,000 | 2010 - 2010 |
| MEDICA AVANZADA, S. A. DE C. V. | 1 | 1,001.3 MXN | 30.9 % | 17 | 2014 - 2014 |
| ORGANIZACION PAPELERA OMEGA, S.A. DE C.V. | 1 | 3,972.5 MXN | 16 % | 92.3 | 2011 - 2011 |
| PC UNISERVICIOS S.A. DE C.V. | 1 | 19,320 MXN | 16 % | 368 | 2018 - 2018 |
| PROVEEDORA EL GUARDIAN, S. DE R.L. DE C.V. | 1 | 5,249.9 MXN | 15.2 % | 138.3 | 2015 - 2015 |
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=311.685.8121.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.685.8121.00&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=311.685.8121.00&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=311.685.8121.00")
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=311.685.8121.00&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=311.685.8121.00&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=311.685.8121.00&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=311.685.8121.00')
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=311.685.8121.00')