CONSTRUCCIÓN DE 7,039.01 M², DE PISO FIRME DE CONCRETO HIDRÁULICO DE RESISTENCIA F´C=150 KG/CM² DE 8 CM DE ESPESOR, REFORZADO CON MALLA ELECTROSOLDADA A 6X6-10/10, ACABADO PULIDO CON LLANA METÁLICA, INCLUYE: PREPARACIÓN DE LA SUPERFICIE, ARENA LIMPIA, GRAVA DE LA REGIÓN T.M.A. 19", NIVELACIÓN, RELLENO CON TEPETATE, COMPACTACIÓN, CIMBRADO Y DESCIMBRADO, COLADO Y CURADO, ASÍ COMO EL ACARREO DE LOS MATERIALES HASTA EL LUGAR DE LA EJECUCIÓN DE LA OBRA, HERRAMIENTA MENOR, EQUIPO, MANO DE OBRA, PRUEBAS DE CALIDAD DEL CONCRETO EN EL LABORATORIO, ACARREO DE SOBRANTES A TIRO LIBRE FUERA DE LA OBRA Y TODO LO NECESARIO PARA SU CORRECTA EJECUCIÓN, P.U.O.T. A REALIZARSE EN 176 VIVIENDAS DE 19 LOCALIDADES DEL MUNICIPIO DE TEPEZALÁ, 86 VIVIENDAS EN 10 LOCALIDADES DEL MUNICIPIO DE RINCÓN DE ROMOS, Y 23 VIVIENDAS EN 5 LOCALIDADES DEL MUNICIPIO DE COSÍO, DEL ESTADO DE AGUASCALIENTES - Contrato

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                        =IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09&format=csv")

LibreOffice (Español)

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                        =SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09&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=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09&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=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09")

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=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09&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=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09&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=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09&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=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09')   

                        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=00020031-008-09-COPPDZPEL380%2F09')

RESUMEN DEL CONTRATO 00020031-008-09-COPPDZPEL380/09

CALIDAD DE CONTRATO

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

RESUMEN DEL CONTRATO 00020031-008-09-COPPDZPEL380/09

CALIDAD DE CONTRATO

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CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

Importar y usar datos