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Descripción
MARCA HP MODELOS LASER JET 2100/2100M/2100TN, PARTE C4096, NEGRO
Clasificación
Material médico. Materiales diversos
Clave de producto IMSS
370.206.8531.00
Cada círculo representa una de las 6 compras de CARTUCHO PARA IMPRESORA realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2011.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Querétaro Almacen Delegacional En Queretaro | Querétaro | 5 | 168,005.7 MXN | 22,778 MXN | 18.1 % | 16 | 20 de abril de 2011 |
| Delegación Morelos Almacen Delegacional En Morelos | Morelos | 1 | 14,041.8 MXN | 1,915.9 MXN | 15.8 % | 1.42 | 1 de enero de 2010 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| NETSHELL SA. DE CV. | 2 | 6,364.7 MXN | 14.2 % | 4.35 | 2009 - 2009 |
| COMERCIALIZACION V & G, S.A. | 1 | 875.1 MXN | 29.9 % | 0.598 | 2009 - 2009 |
| COMERCIALIZADORA DE SOLUCIONES TECNOLOGICAS S.A. D | 1 | 3,042.3 MXN | 16.1 % | 2.26 | 2010 - 2010 |
| SOLUCIONES Y SUMINISTROS JELINOVA S. A. DE C. V. | 1 | 1,915.9 MXN | 15.8 % | 1.42 | 2010 - 2010 |
| TCA EMPRESARIAL, S.A. DE C.V. | 1 | 12,496 MXN | 16 % | 8.8 | 2011 - 2011 |
Tipo de entidad
Materiales diversos
Fecha de actualización en QQW
3 de octubre de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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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.
Agrega en tu código:
library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=370.206.8531.00")
Agrega en tu código:
import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=370.206.8531.00')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read JSON data into pandas
df = pd.read_json('http://localhost:10010/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=370.206.8531.00')