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PERSONAL DE OBRA TERRESTRE SA DE CV

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2 Contratos como proveedor por un total de 10.1 millones (10,129,973 ) entre los años 2017 y 2019.

Evolución anual de Contratos

Tipo de procedimiento

Entidades principales

Departamento de Construcción y Planeación Inmobiliaria de la Delegación Tamaulipas ( de Instituto Mexicano del Seguro Social )

DIRECCION GENERAL DE OBRAS ( de Presidencia Municipal de Benito Juárez )

Mayores Contratos

Mantenimiento y/o Reparación en Áreas de la UMF No. 36, UMF No. 79 y Guardería Infantil 001 de H. Matamoros, Tamaulipas

“CICLOVIA EN AV. GUAYACÁN 2DA. ETAPA”

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Ubicación

País

México

INFORMACIÓN GENERAL

Tipo de entidad

Empresa

Identificadores

RFC: POT160302H56

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=personal-de-obra-terrestre-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=personal-de-obra-terrestre-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=personal-de-obra-terrestre-sa-de-cv')

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