CONSTRUCTORA Y PROVEEDORA LONDRES, S.A. DE C.V.

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Resúmen de actividad como proveedor de Contratos

2 Contratos como proveedor por un total de 9.2 millones (9,174,813.75 ) entre los años 2006 y 2006.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Subgerencia de Contratos, Región Norte ( de PEMEX EXPLORACIÓN Y PRODUCCIÓN )

Mayores Contratos

Reacondicionamiento Mayor de Infraestructura en Obra Civil, Electrica y Mecanica a las Instalaciones de P.E.P en Poza Rics, Veracruz

REACONDICIONAMIENTO GENERAL DE OBRA CIVIL Y ELECTRICA A CASAS HABITACION DEL INTERIOR DEL CAMPO PEMEX, EN LA CIUDAD DE POZA RICA, VERACRUZ

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Fecha de actualización en QQW

9 de mayo de 2021

Fuente(s)

CompraNet 3.0

Forman parte del proyecto

TodosLosContratos.mx

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=constructora-y-proveedora-londres-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=constructora-y-proveedora-londres-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=constructora-y-proveedora-londres-sa-de-cv')

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