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1 Compras como proveedor por un total de 2,004.5 entre los años 2009 y 2009.

Evolución anual de Compras

Tipo de procedimiento

Principales compradoras

H. de Gineco Obstetricia Núm. 4 "Dr. Luis Castelazo Ayala" Umae Gineco - Obstetricia No. 4 (d.f. Sur) ( de Instituto Mexicano del Seguro Social )

Mayores Compras

Compras H. de Gineco Obstetricia Núm. 4 "Dr. Luis Castelazo Ayala"

Sobrecosto total

Sobrecosto en MXN

559.2 pesos mexicanos

Sobrecosto en %

38.7 %

Productos principales

Producto	Compras	Monto total	Sobrecosto en MXN	Sobrecosto en %	Período
FRASCOS	1	2,004.5 MXN	559.2 MXN	38.7 %	2010 - 2010

Ver todos los Compras de este proveedor

Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: REA860929RA2

Fuente(s)

Compras IMSS

Forman parte del proyecto

Salud, Dinero y Corrupción

Organización responsable de la importación

PODER

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/companies?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=compaia-reamex-sa-de-cv")

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/companies?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=compaia-reamex-sa-de-cv')   

                        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/companies?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=compaia-reamex-sa-de-cv')

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