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CONSTRUCTORA PITTIER H L SOCIEDAD ANONIMA

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3 Contratos como proveedor por un total de 35.4 millones (35,410,600 ) entre los años 2019 y 2019.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Municipalidad de Coto Brus

Mayores Contratos

ALQUILER DE MAQUINARIA PARA AMPLIACIÓN DE CAMINOS EN LA RED VIAL CANTONAL DE COTO BRUS: LIBERTAD Y SANTA ELENA – CAMAQUIRI

ALQUILER DE MAQUINARIA PARA AMPLIACIÓN DE CAMINOS EN LA RED VIAL CANTONAL DE COTO BRUS: VALLE AZUL – SAN MARTÍN, LOS PANDI Y ROJAS

ALQUILER DE MAQUINARIA PARA AMPLIACIÓN DE LA CUESTA DE AGUA CALIENTE SOBRE EL CAMINO 6-08-135

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Ubicación

País

Costa Rica

INFORMACIÓN GENERAL

Identificadores

Registro Nacional: 3101370972

Fecha de actualización en QQW

28 de noviembre de 2021

Fuente(s)

SICOP (Costa Rica)

Forman parte del proyecto

TodosLosContratos.cr

Organización responsable de la importación

INNOVAAP

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=constructora-pittier-h-l-sociedad-anonima")

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=constructora-pittier-h-l-sociedad-anonima')   

                        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=constructora-pittier-h-l-sociedad-anonima')

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