CONSTRUCCIýN DE 158,528 Mý, DE PISO FIRME DE CONCRETO HIDRýULICO HECHO EN OBRA, DE RESISTENCIA FýC=150 KG/CMý DE 8 CM DE ESPESOR, CON FIBRA ANTIBACTERIAL, ACABADO PULIDO CON LLANA METýLICA, INCLUYE: PREPARACIýN DE LA SUPERFICIE, ARENA LIMPIA, GRAVA DE LA REGIýN T.M.A. 3/4", NIVELACIýN, RELLENO CON MATERIAL MEJORADO, COMPACTACIýN, CIMBRADO Y DESCIMBRADO, COLADO Y CURADO, ASý COMO EL ACARREO DE LOS MATERIALES HASTA EL LUGAR DE LA EJECUCIýN DE LA OBRA, HERRAMIENTA MENOR, MAQUINARIA Y EQUIPO, MANO DE OBRA, PRUEBAS DE REVENIMIENTO Y DE CALIDAD DEL CONCRETO Y LOS MATERIALES PýTREOS EN EL LABORATORIO, ACARREO DE SOBRANTES A TIRO LIBRE FUERA DE LA OBRA Y TODO LO NECESARIO PARA SU CORRECTA EJECUCIýN, P.U.O.T. A REALIZARSE EN 4,954 VIVIENDAS DE 283 LOCALIDADES DE LOS MUNICIPIOS DE JUýREZ, HUETAMO, SAN LUCAS Y TUZANTLA, EN EL ESTADO DE MICHOACýN - Contrato

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                        =IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01&format=csv")

LibreOffice (Español)

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                        =SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01&format=csv")

Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...

LibreOffice (Inglés)

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                        =WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01&format=csv")

Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...

R (json)

Agrega en tu código:



                        library(rjson) 

                        #Read JSON data into R  

                        data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01")

R (csv)

Agrega en tu código:

                            
                        #Read CSV data into R   

                        datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01&format=csv")

Python (csv)

Agrega en tu código:


                        import csv, urllib2 

                        #Read data into python  

                        response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01&format=csv') 

                        data = csv.reader(response)

Python (pandas, csv)

Agrega en tu código:

                            
                        import pandas as pd 


                        #Read data into pandas  

                        df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01&format=csv')

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01')   

                        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('https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020016-004-10-00020016-004-10-01')

RESUMEN DEL CONTRATO 00020016-004-10-00020016-004-10-01

CALIDAD DE CONTRATO

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

RESUMEN DEL CONTRATO 00020016-004-10-00020016-004-10-01

CALIDAD DE CONTRATO

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

Importar y usar datos