Descripción
MANILA MEMBRETADO DE 1270 X 20.32 CM ( 5X 8" )
Clasificación
Artículos de consumo. Papeleria
Clave de producto IMSS
311.836.0340.00
Cada círculo representa una de las 13 compras de SOBRE DE PAPEL realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2015.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 5 | 20,437.9 MXN | 2,886.7 MXN | 13.6 % | 3,551.5 | 31 de julio de 2013 | |
| Delegación Querétaro Almacen Delegacional En Queretaro | Querétaro | 2 | 173.1 MXN | 135.3 MXN | 7,213.3 % | 182.8 | 26 de octubre de 2009 |
| Delegación Veracruz Norte Almacen Delegacional En Veracruz Norte | Veracruz | 2 | 7,725.7 MXN | 631.9 MXN | 8.07 % | 851.9 | 14 de marzo de 2013 |
| Delegación Campeche Almacen Delegacional En Campeche | Campeche | 1 | 145 MXN | 20 MXN | 16 % | 16 | 14 de junio de 2011 |
| Delegación Sinaloa Almacen Delegacional En Sinaloa | Sinaloa | 1 | 278.4 MXN | 210.2 MXN | 308.3 % | 616.5 | 22 de abril de 2010 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 1 | 320.2 MXN | 56.4 MXN | 21.4 % | 49.2 | 1 de enero de 2013 |
| Oficinas Centrales Ofnas Centrales -reforma- Coordinacion De Abastecimiento | 1 | 14,253.3 MXN | 1,966 MXN | 16 % | 2,520.5 | 23 de septiembre de 2015 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| DAVLU DISTRIBUIDORA S.A. DE C.V. | 4 | 4,196.4 MXN | 19.2 % | 4,766.2 | 2012 - 2015 |
| SERVICIOS Y SISTEMAS IMPRESOS, S.A. DE C.V. | 3 | 252.3 MXN | 5.96 % | 731.3 | 2010 - 2013 |
| DEPORTES Y REGALOS SAMAR, S. A. DE C. V. | 2 | 1,092.2 MXN | 13.4 % | 1,475.4 | 2009 - 2009 |
| OLVERA PEDROZA CONCEPCION | 2 | 135.3 MXN | 7,213.3 % | 182.8 | 2009 - 2009 |
| BASTO ESTRELLA LIBRADA CONCEPCION | 1 | 20 MXN | 16 % | 16 | 2011 - 2011 |
| SANTOS RIOS JOSE GUADALUPE | 1 | 210.2 MXN | 308.3 % | 616.5 | 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
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=311.836.0340.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=311.836.0340.00&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=311.836.0340.00&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=311.836.0340.00")
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=311.836.0340.00&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=311.836.0340.00&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=311.836.0340.00&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=311.836.0340.00')
data = json.loads(response.read())
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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=311.836.0340.00')