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Empresa en México

GELOSA MANTENIMIENTO Y CONSERVACION

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Resúmen de actividad como proveedor de Contratos

74 Contratos como proveedor por un total de 13.2 millones (13,229,049.782 ) entre los años 2011 y 2022.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Gerencia de Recursos Materiales y Servicios Generales ( de Estudios Churubusco Azteca, S.A. )

UMAE HOSPITAL DE GINECO OBSTETRICIA No 4 ( de Instituto Mexicano del Seguro Social )

UMAE HOSPITAL DE GINECO OBSTETRICIA No 03 DR VICTOR MANUEL ESPINOSA DE LOS REYES SANCHEZ CMN LA RAZA ( de Instituto Mexicano del Seguro Social )

Mayores Contratos

Servicio de mantenimiento correctivo a 12 unidades condensadoras

REMODELACION DE PISO, TECHOS Y PAREDES DE QUIROFANOS

PERFORADORESNEUMATICOS Y CRANEOTOMO NEUMATICO.

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Ubicación

País

INFORMACIÓN GENERAL

Identificadores

RFC: GMC900516RW6

Fecha de actualización en QQW

24 de enero de 2019

Fuente(s)

CompraNet (Plus)

Forman parte del proyecto

TodosLosContratos.mx

Organización responsable de la importación

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.

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=gelosa-mantenimiento-y-conservacion")

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=gelosa-mantenimiento-y-conservacion')   

                        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=gelosa-mantenimiento-y-conservacion')

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