Aquí te damos algunas opciones para solucionarlo:
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Si la información presentada sobre 'Todas - Tipo de entidad: País - Fuente: mujeres2019 - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki' no es correcta, por favor contáctanos reportando la información errónea y dónde podemos conseguir la información correcta. Nos ofrecemos a acompañarte en el reclamo a las entidades correspondientes.
Lamentablemente es una práctica muy común que las empresas y personas no cumplan con sus compromisos al proveer bienes o servicios, en caso de incumplimiento en México puedes dirigirte a la Profeco y presentar una queja o denuncia según corresponda, en caso de ser víctima de fraude cibernético te invitamos a leer este instructivo de la Campaña Nacional Antifraude Cibernético.
Si eres víctima de extorsión, toma fotos de pantalla de los mensajes recibidos y dirígete al ministerio público para solicitar protección, o bien, llama al número 088 para recibir orientación para presentar la denuncia correspondiente. Recomendaciones para denunciar extorsión telefónica. Si los extorsionadores han mencionado explícitamente a QuienEsQuien.wiki en sus mensajes, por favor envíanos una copia de los mensajes.
Si deseas solicitar cotizaciones, ofrecer tus servicios, reclamar a empresas o contactar a personas, te recomendamos buscar el sitio web oficial o utilizar otro medio de contacto. QuienEsQuien.wiki no es un sitio de anuncios ni tiene contacto con las empresas y personas mencionadas en el sitio.
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.
=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
=WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
Agrega en tu código:
library(rjson)
#Read JSON data into R Todas - Tipo de entidad: País - Fuente: mujeres2019 - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv")
Agrega en tu código:
#Read CSV data into R Todas - Tipo de entidad: País - Fuente: mujeres2019 - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv&format=csv")
Agrega en tu código:
import csv, urllib2
#Read data into python Todas - Tipo de entidad: País - Fuente: mujeres2019 - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv&format=csv')
data = csv.reader(response)
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read data into pandas Todas - Tipo de entidad: País - Fuente: mujeres2019 - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki
df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv&format=csv')
Agrega en tu código:
import json, urllib
#Read JSON data into python Todas - Tipo de entidad: País - Fuente: mujeres2019 - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read JSON data into pandas Todas - Tipo de entidad: País - Fuente: mujeres2019 - Orden: Destacadas - QuiénEsQuién.Wiki
df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/search?classification=country&source=mujeres2019&rank=summaries.classification.company%252Ccontract_amount.supplier%252Cpurchase_amount.product%252Csummaries.classification.shareholder%252Csummaries.classification.boardmember%252Ccontracts.value.amount%252Ccontract_amount.buyer&offset=2600&db_prefix=&ids=astrazeneca%2Ccentrum-promotora-internacional-sa-de-cv%2Ccomision-federal-de-electricidad%2Ccomision-nacional-del-agua%2Ccoppel-sa-de-cv%2Ccorporativo-en-soluciones-integrales-vr-sc%2Cfederico-tejado-barcena%2Cgrupo-farmacos-especializados-sa-de-cv%2Cgrupo-parisina-sa-de-cv%2Charris-corporation-rf-communications-division%2Cinstituto-de-seguridad-y-servicios-sociales-de-los-trabajadores-del-estado%2Cinstituto-mexicano-del-seguro-social%2Cjose-kuri-harfush%2Cjulio-gutierrez-mercadillo%2Cmainbit-sa-de-cv%2Cmedical-dimegar-sa-de-cv%2Cmx%2Cnueva-walmart-de-mexico-s-de-rl-de-cv%2Cpemex-exploracion-y-produccion%2Cpfizer-sa-de-cv%2Cradiomovil-dipsa-sa-de-cv%2Csecretaria-de-comunicaciones-y-transportes%2Csenermex-ingenieria-y-sistemas-sa-de-cv%2Csodeime-ingenieria-medica-sa-de-cv%2Ctiendas-walmart-s-de-rl-de-cv')