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Empresa en México

COMERCIALIZADORA Y EDIFICADORA EMIKER SA DE CV

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2 Contratos como proveedor por un total de 15.1 millones (15,062,293.25 ) entre los años 2021 y 2022.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Subsecretaria de Obras Públicas

DIRECCION DE OBRAS, ORDENAMIENTO TERRITORIAL Y SERVICIOS MUNICIPALES

Mayores Contratos

14000591.- RECONSTRUCCIÓN DEL CAMINO: BAJADAS GRANDE – MONTE GRANDE, TRAMO: MACUSPANA, DEL KM 2+200 AL KM 3+600, DEL KM 3+650 AL KM 6+500, DEL KM 6+550 AL KM 7+600, DEL KM 8+000 AL KM 10+200 Y DEL KM 11+300 AL KM 12+100

CO-K0402-049F/2022

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: CEE200924FB5

Fecha de actualización en QQW

15 de mayo de 2022

Fuente(s)

CompraNet (Plus)

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=comercializadora-y-edificadora-emiker-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-y-edificadora-emiker-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-y-edificadora-emiker-sa-de-cv')

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