Descripción
LASER JET HP, MODELOS COLOR LASER JET 1500/2500 (SERIES NEGRO) NO, DEPARTE C-9700A
Clasificación
Material médico. Material de uso en equipos de computo
Clave de producto IMSS
372.197.2606.00
Cada círculo representa una de las 6 compras de TONER PARA IMPRESORA realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2011.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H. de Especialidades, "Dr. Bernardo Sepulveda Gutiérrez" Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Especialidades C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 2 | 68,770 MXN | 11,233.9 MXN | 19.5 % | 5.08 | 27 de octubre de 2009 |
| Delegación Norte del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Norte | Ciudad de México | 1 | 3,391.8 MXN | 467.8 MXN | 16 % | 0.32 | 9 de diciembre de 2010 |
| Delegación Sonora Almacen Delegacional En Sonora | Sonora | 1 | 2,486.3 MXN | - MXN | - | - | 1 de abril de 2009 |
| H. General, "Dr. Gaudencio González Garza" Centro Médico Nacional La Raza Umae Hospital General C.m.n. La Raza | Ciudad de México | 1 | 2,898.8 MXN | 1,309 MXN | 82.3 % | 0.823 | 19 de abril de 2011 |
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 1 | 8,166.4 MXN | 217.2 MXN | 2.73 % | 0.137 | 26 de octubre de 2011 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| SERVICIOS INTEGRADOS PARA EL COMERCIO, SA DE CV | 2 | 11,233.9 MXN | 19.5 % | 5.08 | 2009 - 2009 |
| SURTIDORA ALEVI, S.A. DE C.V. | 2 | 1,776.8 MXN | 49.2 % | 1.14 | 2010 - 2011 |
| COMERCIALIZADORA Y EXPORT. DE SONORA, S A DE CV | 1 | 217.2 MXN | 2.73 % | 0.137 | 2011 - 2011 |
| GONZALEZ LEON MIGUEL ANGEL | 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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Si eres víctima de extorsión, toma fotos de pantalla de los mensajes recibidos y dirígete al ministerio público para solicitar protección, o bien, llama al número 088 para recibir orientación para presentar la denuncia correspondiente. Recomendaciones para denunciar extorsión telefónica. Si los extorsionadores han mencionado explícitamente a QuienEsQuien.wiki en sus mensajes, por favor envíanos una copia de los mensajes.
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=372.197.2606.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=372.197.2606.00&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=372.197.2606.00&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=372.197.2606.00")
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=372.197.2606.00&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=372.197.2606.00&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=372.197.2606.00&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=372.197.2606.00')
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=372.197.2606.00')