Descripción
MARCA HP MODELO LASERJET 4500, PARTE C4192A, CYAN
Clasificación
Material médico. Material de uso en equipos de computo
Clave de producto IMSS
372.197.0287.00
Cada círculo representa una de las 5 compras de CARTUCHO PARA IMPRESORA 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 Estado de México Oriente Almacen Delegacional En Estado De Mexico Oriente | Estado de México | 1 | 2,277 MXN | 1,280.3 MXN | 128.5 % | 1.28 | 27 de noviembre de 2009 |
| Delegación Sinaloa Almacen Delegacional En Sinaloa | Sinaloa | 1 | 4,990.6 MXN | 664.8 MXN | 15.4 % | 0.615 | 9 de abril de 2010 |
| H. de Gineco Obstetricia Núm. 23, "Ignacio Morones Prieto" Monterrey, N.L. Umae Gineco - Obstetricia Nuevo Leon | Nuevo León | 1 | 1.6 millones MXN | 218,304 MXN | 16 % | 192 | 23 de marzo de 2018 |
| H. de Oncología, Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Oncologia C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 1 | 4,600 MXN | - MXN | - | - | 1 de agosto de 2009 |
| H. de Pediatría, Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Pediatria C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 1 | 1,281.8 MXN | 200.4 MXN | 18.5 % | 0.185 | 18 de mayo de 2010 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| LEON ORTEGA JONATHAN | 1 | 1,280.3 MXN | 128.5 % | 1.28 | 2009 - 2009 |
| MALDONADO TIRADO PATRICIA MARIA | 1 | 664.8 MXN | 15.4 % | 0.615 | 2010 - 2010 |
| MICROXPERTS SA DE CV | 1 | 218,304 MXN | 16 % | 192 | 2018 - 2018 |
| SURTIDORA ALEVI, S.A. DE C.V. | 1 | 200.4 MXN | 18.5 % | 0.185 | 2010 - 2010 |
| VARGAS GARCIA HUMBERTO | 1 | - MXN | - | - | 2009 - 2009 |
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=372.197.0287.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=372.197.0287.00&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=372.197.0287.00&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=372.197.0287.00")
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=372.197.0287.00&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=372.197.0287.00&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=372.197.0287.00&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=372.197.0287.00')
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=372.197.0287.00')