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CONSTRUCTOR EST, S.A. DE C.V.

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4 Contratos como proveedor por un total de 35 millones (35,010,845.125 ) entre los años 2005 y 2006.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Dirección de Construcciones ( de INSTITUTO DE SEGURIDAD SOCIAL PARA LAS FUERZAS ARMADAS MEXICANAS )

Mayores Contratos

CONSTRUCCIýN DE LA UNIDAD HABITACIONAL MILITAR TEMAMATLA, MýX. (36 VIVIENDAS)

TERMINACIýN DE LOS TRABAJOS DE EDIFICACIýN Y URBANIZACIýN DE 36 VIVIENDAS EN LA UNIDAD HABITACIONAL MILITAR ESCOBEDO I-B, NUEVO LEýN

MANTENIMIENTO Y REHABILITACIýN DE 24 VIVIENDAS EN LA UNIDAD HABITACIONAL MILITAR CANCýN I, QUINTANA ROO.

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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=constructor-est-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=constructor-est-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=constructor-est-sa-de-cv')

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