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Empresa en México

PAPERLESS DE SAN LUIS SA DE CV

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Resúmen de actividad como proveedor de Contratos

3 Contratos como proveedor por un total de 35.3 millones (35,296,256 ) entre los años 2010 y 2014.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

DIRECCIÓN DE ADMINISTRACIÓN ( de AGROASEMEX S.A. )

Subdirección de Recursos Materiales y Servicios ( de INSTITUTO POTOSINO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA Y TECNOLÓGICA, A.C. )

Mayores Contratos

AGROASEMEX.-SERVICIO DE SISTEMA DE CONTROL Y GESTION ELECTRONICA DEL ARCHIVO

Servicio de Digitalización de Documentos

Salvaguarda de informacion

Ver todos los Contratos de este proveedor

Ubicación

País

INFORMACIÓN GENERAL

Nombres alternativos

PAPERLESS DE SAN LUIS, S. A. DE C. V.
PAPERLESS DE SAN LUIS S.A. DE C.V.

Tipo de entidad

Empresa

Fecha de actualización en QQW

24 de enero de 2019

Fuente(s)

CompraNet (Plus) , CompraNet 3.0 , Portal de Obligaciones de Transparencia (POT)

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=paperless-de-san-luis-sa-de-cv")

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=paperless-de-san-luis-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=paperless-de-san-luis-sa-de-cv')

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