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COMERCIALIZADORA DAESCA SA DE CV

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Resumen de ventas de medicamentos e insumos médicos

2 Compras como proveedor por un total de 11,814.6 entre los años 2012 y 2012.

Evolución anual de Compras

Tipo de procedimiento

Principales compradoras

Delegación Puebla ( de Instituto Mexicano del Seguro Social )

Mayores Compras

Compras Delegación Puebla

Sobrecosto total

Sobrecosto en MXN

9,512.8 pesos mexicanos

Sobrecosto en %

365.4 %

Productos principales

Producto	Compras	Monto total	Sobrecosto en MXN	Sobrecosto en %	Período
CUBREBOCAS	1	10,335.6 MXN	8,408.7 MXN	436.4 %	2012 - 2012
PORTAOBJETOS	1	1,479 MXN	1,104.1 MXN	294.5 %	2012 - 2012

Ver todos los Compras de este proveedor

Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: CDA070411MN9

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=comercializadora-daesca-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=comercializadora-daesca-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=comercializadora-daesca-sa-de-cv')

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