Descripción
LASER MARCA LEXMARK, MODELO OPTRA R PLUS 4049 Y 4039, NEGRO NO, DE PARTE 138210
Clasificación
Material médico. Material de uso en equipos de computo
Clave de producto IMSS
372.197.0105.00
Cada círculo representa una de las 20 compras de CARTUCHO PARA IMPRESORA realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2012.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Estado de México Oriente Almacen Delegacional En Estado De Mexico Oriente | Estado de México | 14 | 271,759.5 MXN | 39,168.8 MXN | 9.34 % | 11.6 | 2 de diciembre de 2010 |
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 3 | 30,673.2 MXN | 8,288 MXN | 27.1 % | 2.94 | 24 de abril de 2012 | |
| Delegación Aguascalientes Almacen Delegacional En Aguascalientes | Aguascalientes | 1 | 5,772.2 MXN | 118.4 MXN | 2.09 % | 0.0419 | 19 de febrero de 2009 |
| Delegación Norte del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Norte | Ciudad de México | 1 | 9,247.5 MXN | 2,118.7 MXN | 29.7 % | 0.594 | 9 de diciembre de 2010 |
| H. de Oncología, Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Oncologia C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 1 | 2,002.4 MXN | - MXN | - | - | 2 de junio de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| BAZAN SANTIAGO LORENZO | 11 | 3,340.8 MXN | 6.02 % | 1.18 | 2009 - 2010 |
| CANEK BIENES Y SERVICIOS, SA DE CV | 1 | 31,437.2 MXN | 49 % | 8.82 | 2010 - 2010 |
| DE LUNA LOMELI LUIS ALBERTO | 1 | 118.4 MXN | 2.09 % | 0.0419 | 2009 - 2009 |
| ESQUINCA RIOS MAGDALENA | 1 | - MXN | - | - | 2010 - 2010 |
| FRANCO RIVERA ARACELI ABIGAIL | 1 | - MXN | - | - | 2009 - 2009 |
| LEON ORTEGA JONATHAN | 1 | 4,390.8 MXN | 15.5 % | 1.55 | 2009 - 2009 |
| O FARRILL EQUIPO PARA OFICINAS, S.A. DE C.V. | 1 | 678.4 MXN | 16 % | 0.16 | 2012 - 2012 |
| SOURCE TONER DE MEXICO, S.A. DE C.V. | 1 | 6,967.9 MXN | 49.3 % | 2.46 | 2009 - 2009 |
| SURTIDORA ALEVI, S.A. DE C.V. | 1 | 2,118.7 MXN | 29.7 % | 0.594 | 2010 - 2010 |
| TOTAL SOLUTIONS OUTSOURCING, S. A. DE C. V. | 1 | 641.7 MXN | 16 % | 0.32 | 2011 - 2011 |
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
Material de uso en equipos de computo
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=372.197.0105.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=372.197.0105.00&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=372.197.0105.00&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=372.197.0105.00")
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=372.197.0105.00&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=372.197.0105.00&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=372.197.0105.00&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=372.197.0105.00')
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=372.197.0105.00')