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LA CORREGIDORA EDIFICACIONES SA DE CV

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1 Contratos como proveedor por un total de 16 millones (15,969,494 ) entre los años 2020 y 2020.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Subgerencia de Presupuestos y Contratación ( de Instituto Nacional de la Infraestructura Física Educativa )

Mayores Contratos

IO-011MDE998-E56-2020/INIFED-FAM-ITP-O-056-2020 TRABAJOS DE REHABILITACIÓN Y MANTENIMIENTO EN GENERAL EN EL "INSTITUTO TECNOLÓGICO DE MILPA ALTA II" CON C.C.T. 09DIT0011Z, UBICADO EN LA COLONIA SAN JUAN TEPENAHUAC, ALCALDÍA MILPA ALTA, CIUDAD DE MÉXICO.

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: CED080925QI3

Fecha de actualización en QQW

22 de mayo de 2021

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=la-corregidora-edificaciones-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=la-corregidora-edificaciones-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=la-corregidora-edificaciones-sa-de-cv')

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