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SERVICIO DE LIMPIEZA DE ALFOMBRAS

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RESUMEN DEL CONTRATO 2019CD-000040-0012300001-432019004000072

Importe total

1.2 millones de colones (1,195,100 CRC)

Período de contrato(s)

Entre el 10 de abril de 2019 y el Fecha desconocida

Unidad compradora

TRIBUNAL SUPREMO DE ELECCIONES de nivel federal en Costa Rica

Proveedor(es)

MICHAEL ALPIZAR RAMIREZ de Costa Rica

Este contrato es parte de un expediente. Ver expediente ocds-rwubve-2019CD-000040-0012300001 en formato Open Contracting Data Standard.

Ver contrato en www.sicop.go.cr

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

Nivel de gobierno

País(es)

Unidad compradora

TRIBUNAL SUPREMO DE ELECCIONES

Tipo de convocatoria

CONTRATACIÓN DIRECTA (limited)

Estado de la convocatoria

complete

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

Título del contrato

SERVICIO DE LIMPIEZA DE ALFOMBRAS

Proveedor(es/as)

MICHAEL ALPIZAR RAMIREZ

Monto

1.2 millones de colones (1,195,100 CRC)

Período de ejecución

10 de abril de 2019 a Fecha desconocida

Código interno de la adjudicación

432019004000072

Documentos oficiales

Ver resolución de adjudicación 1 en sitio oficial www.sicop.go.cr

Este contrato está (terminated)
Este contrato es una extensión, tiene correcciones o enmiendas

IMPLEMENTACIÓN

No hay datos

INFORMACIÓN GENERAL

Fecha de actualización en QQW

28 de noviembre de 2021

Documentos oficiales

Ver resolución de adjudicación 1 en sitio oficial www.sicop.go.cr

Fuente(s)

SICOP (Costa Rica)

Forman parte del proyecto

TodosLosContratos.cr

Organización responsable de la importación

INNOVAAP

Nota: La descarga en formato CSV está temporalmente deshabilitada debido a la migración del servidor. Por favor utiliza el formato JSON para importar los datos.

Elije el sistema en el cuál deseas utilizar los datos para ver las instrucciones. Para metodología de investigación puedes consultar el Manual para investigar contrataciones abiertas.

R (json)

Agrega en tu código:



                        library(rjson) 

                        #Read JSON data into R  

                        data <- fromJSON(file="http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2019CD-000040-0012300001-432019004000072")

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2019CD-000040-0012300001-432019004000072')   

                        data = json.loads(response.read())

Python (pandas, json)

Agrega en tu código:


                        import pandas as pd 


                        #Read JSON data into pandas  

                        df = pd.read_json('http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2019CD-000040-0012300001-432019004000072')

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