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Descripción
SEPARADOR CUSHING, VALVA DE 8 MM., LONGITUD DE 200 MM.
Clave de producto IMSS
535.814.6883.01
Cada círculo representa una de las 7 compras de SEPARADORES realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 2 | 1,706.3 MXN | 222 MXN | 15 % | 0.598 | 11 de julio de 2017 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 334.1 MXN | 92.6 MXN | 38.3 % | 0.383 | 4 de noviembre de 2015 |
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 1 | 493 MXN | 79.3 MXN | 19.2 % | 0.192 | 30 de noviembre de 2017 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 3,307.4 MXN | 409.7 MXN | 14.1 % | 1.7 | 9 de julio de 2015 |
| Delegación Nuevo León Almacen Delegacional En Nuevo Leon | Nuevo León | 1 | 12,075 MXN | 1,665.5 MXN | 16 % | 1.6 | 4 de mayo de 2018 |
| Delegación Oaxaca Almacen Delegacional En Oaxaca | Oaxaca | 1 | 918.7 MXN | 126.7 MXN | 16 % | 0.32 | 3 de noviembre de 2016 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 5 | 520.6 MXN | 20.7 % | 1.49 | 2009 - 2017 |
| HEMOST, S. A. DE C. V. | 1 | 409.7 MXN | 14.1 % | 1.7 | 2015 - 2015 |
| MEDIC LEASE, SA DE CV. | 1 | 1,665.5 MXN | 16 % | 1.6 | 2018 - 2018 |
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=535.814.6883.01")
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=535.814.6883.01')
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=535.814.6883.01')