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CONSTRUCTORA QUEVEDO ASOCIADOS, SA DE CV

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Resúmen de actividad como proveedor de Contratos

3 Contratos como proveedor por un total de 8 millones (7,974,394.391 ) entre los años 2018 y 2020.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Centro SCT Tabasco ( de Secretaría de Comunicaciones y Transportes )

Oficina de Representación en Tabasco ( de Instituto Nacional de los Pueblos Indígenas )

Mayores Contratos

2018-27-CB-A-007-W-00-2018

2018-27-CB-A-048-W-00-2018

TRABAJOS DE REHABILITACIÓN (DESMANTELAMIENTO, DEMOLICIONES, LIMPIEZA) EN LA ANTIGUA CASA DEL DIRECTOR DEL CENTRO COORDINADOR DE PUEBLOS INDÍGENAS DE NACAJUCA 1RA ETAPA

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: CQA111013DY5

Fecha de actualización en QQW

11 de septiembre de 2019

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=constructora-quevedo-asociados-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=constructora-quevedo-asociados-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=constructora-quevedo-asociados-sa-de-cv')

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