Descripción
MONTADO EN BASE DE MADERA MEDIDAS 25 X 10 CMS
Clasificación
Artículos de consumo. Utiles de oficina
Clave de producto IMSS
312.820.0072.00
Cada círculo representa una de las 29 compras de SELLO DE GOMA 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 Baja California Sur Almacen Delegacional En Baja California Sur | Baja California Sur | 9 | 8,876.3 MXN | 2,646.6 MXN | 43.2 % | 21.1 | 17 de diciembre de 2015 |
| Delegación Nayarit Almacen Delegacional En Nayarit | Nayarit | 5 | 1,090.4 MXN | - MXN | - | - | 1 de octubre de 2012 |
| Delegación Sinaloa Almacen Delegacional En Sinaloa | Sinaloa | 4 | 2,195 MXN | 1,039.4 MXN | 101.7 % | 11 | 5 de abril de 2011 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 2 | 4,537.4 MXN | 54.4 MXN | 6.08 % | 0.651 | 1 de enero de 2011 |
| Delegación Michoacán Almacen Delegacional En Michoacan | Michoacán | 2 | 473.6 MXN | 51.2 MXN | 8 % | 0.32 | 3 de abril de 2018 |
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 2 | 11,386.6 MXN | 2,227.6 MXN | 84.6 % | 17.9 | 25 de abril de 2012 |
| Delegación Yucatán Almacen Delegacional En Yucatan | Yucatán | 2 | 1,146.8 MXN | - MXN | - | - | 29 de abril de 2014 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 71.7 MXN | - MXN | - | - | 24 de agosto de 2009 |
| Delegación Guerrero Almacen Delegacional En Guerrero | Guerrero | 1 | 3,306 MXN | - MXN | - | - | 20 de agosto de 2012 |
| H. de Gineco Obstetricia Núm. 4 "Dr. Luis Castelazo Ayala" Umae Gineco - Obstetricia No. 4 (d.f. Sur) | Ciudad de México | 1 | 43.7 MXN | - MXN | - | - | 22 de junio de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| DOMINGUEZ GONZALEZ SEBASTIANA | 9 | 2,646.6 MXN | 43.2 % | 21.1 | 2010 - 2015 |
| CHOZA SANCHEZ SANTIAGO | 3 | 837.7 MXN | 95.1 % | 8.56 | 2010 - 2011 |
| TREVINO CONCHAS MARIA ASUNCION | 3 | - MXN | - | - | 2010 - 2012 |
| COMERCIALIZADORA YIREH, S.A. DE C.V. | 2 | - MXN | - | - | 2012 - 2012 |
| GUZMAN PEREZ MARCELO CLAUDIO | 2 | 51.2 MXN | 8 % | 0.32 | 2009 - 2018 |
| MORALES LOPEZ DAVID GUILLERMO | 2 | 2,227.6 MXN | 84.6 % | 17.9 | 2010 - 2012 |
| OLVERES LANDEROS DAVID | 2 | 54.4 MXN | 6.08 % | 0.651 | 2009 - 2011 |
| BASTO ESTRELLA LIBRADA CONCEPCION | 1 | - MXN | - | - | 2014 - 2014 |
| COMERCIALIZADORA DE PAPEL GODI, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2009 - 2009 |
| GARCIA CASTA?EDA ROSA MARIA | 1 | - MXN | - | - | 2009 - 2009 |
| IMPRESOS Y SELLOS DEL SOL, S.A. | 1 | 201.8 MXN | 121.4 % | 2.43 | 2009 - 2009 |
| LAZARO VILLEGAS CECILIO | 1 | - MXN | - | - | 2010 - 2010 |
| VARGAS MORA JUAN JOSE | 1 | - MXN | - | - | 2012 - 2012 |
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| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Tipo de entidad
Utiles de oficina
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=312.820.0072.00&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=312.820.0072.00")
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#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0072.00&format=csv")
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import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0072.00&format=csv')
data = csv.reader(response)
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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=312.820.0072.00&format=csv')
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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=312.820.0072.00')
data = json.loads(response.read())
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import pandas as pd
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df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0072.00')