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CONSTRUCTORA Y EDIFICADORA MABATORM SA DE CV

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3 Contratos como proveedor por un total de 19.9 millones (19,899,584 ) entre los años 2011 y 2018.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

ORGANISMO DE CUENCA GOLFO CENTRO CONTROL TECNICO ( de Comisión Nacional del Agua )

Centro SCT Veracruz ( de Secretaría de Comunicaciones y Transportes )

Organismo de Cuenca Golfo Centro, Dirección de Administración ( de Comisión Nacional del Agua )

Mayores Contratos

SGAPDS-OCGC-VER-11-151-PROSSAPYS III-LP

2017-30-CF-D-247-W-00-2017

SERVICIO DE MANTENIMIENTO DE INMUEBLES

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: CEM110409U91

Fecha de actualización en QQW

24 de enero 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-y-edificadora-mabatorm-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-y-edificadora-mabatorm-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-y-edificadora-mabatorm-sa-de-cv')

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