Descripción
MONTADO EN BASE DE MADERA MEDIDAS 5 X 2 CMS
Clasificación
Artículos de consumo. Utiles de oficina
Clave de producto IMSS
312.820.0353.00
Cada círculo representa una de las 19 compras de SELLO DE GOMA realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2017.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 8 | 48,116.4 MXN | 9,042.2 MXN | 251.5 % | 92.5 | 22 de marzo de 2017 |
| Delegación Yucatán Almacen Delegacional En Yucatan | Yucatán | 4 | 1,230.1 MXN | - MXN | - | - | 9 de diciembre de 2009 |
| Delegación Nayarit Almacen Delegacional En Nayarit | Nayarit | 3 | 3,879 MXN | - MXN | - | - | 1 de octubre de 2012 |
| Delegación Baja California | Baja California | 1 | 389.6 MXN | 304.8 MXN | 359.3 % | 3.99 | 5 de noviembre de 2010 |
| Delegación Baja California Sur Almacen Delegacional En Baja California Sur | Baja California Sur | 1 | 104.4 MXN | - MXN | - | - | 26 de mayo de 2016 |
| Delegación Hidalgo Almacen Delegacional En Hidalgo | Hidalgo | 1 | 26.7 MXN | - MXN | - | - | 11 de mayo de 2012 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 1 | 1,035 MXN | 59.7 MXN | 6.12 % | 1.22 | 2 de enero de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| MENA PENICHE CESAR AUGUSTO | 4 | - MXN | - | - | 2009 - 2009 |
| MORALES LOPEZ DAVID GUILLERMO | 3 | 1,290.4 MXN | 271.1 % | 25 | 2011 - 2012 |
| CRUZ MUNGUIA MARTHA OLIVIA | 2 | 6,139.7 MXN | 16.1 % | 37.6 | 2016 - 2017 |
| DELGADO FELIX JAZMIN | 2 | 427.1 MXN | 279.4 % | 5.59 | 2010 - 2010 |
| BERNAL ARELLANOS RAUL ALBERTO | 1 | - MXN | - | - | 2012 - 2012 |
| COMERCIALIZADORA YIREH, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2012 - 2012 |
| DOMINGUEZ GONZALEZ SEBASTIANA | 1 | - MXN | - | - | 2016 - 2016 |
| LASERTIPS, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2011 - 2011 |
| OLVERES LANDEROS DAVID | 1 | 59.7 MXN | 6.12 % | 1.22 | 2009 - 2009 |
| SOCORRO PATRICIA GERARDO SANCHEZ | 1 | 1,184.9 MXN | 607.5 % | 24.3 | 2009 - 2009 |
| TREVINO CONCHAS MARIA ASUNCION | 1 | - MXN | - | - | 2010 - 2010 |
| YADIRA ESTELA VIDAL TORRES | 1 | 304.8 MXN | 359.3 % | 3.99 | 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
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=312.820.0353.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.820.0353.00&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=312.820.0353.00&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=312.820.0353.00")
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=312.820.0353.00&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=312.820.0353.00&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=312.820.0353.00&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=312.820.0353.00')
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=312.820.0353.00')