Descripción
DE 9.5 CM DE ALTO. "MATERIAL DESECHABLE BIODEGRADABLE". CAPACIDAD DE 150 A 200 ML
Clasificación
Artículos de consumo. Articulos de cocina y comedor
Clave de producto IMSS
120.951.0781.00
Cada círculo representa una de las 14 compras de VASO realizadas por el IMSS entre los años 2014 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Veracruz Norte Almacen Delegacional En Veracruz Norte | Veracruz | 5 | 33,640.1 MXN | 1,765.8 MXN | 23.7 % | 1,205.6 | 11 de abril de 2018 |
| Delegación Aguascalientes Almacen Delegacional En Aguascalientes | Aguascalientes | 2 | 71,456 MXN | 21,839.1 MXN | 46.2 % | 18,465.8 | 10 de agosto de 2018 |
| Delegación Chiapas Almacen Subdelegacional En Tapachula, Chiapas | Chiapas | 1 | 1,795.7 MXN | 719.4 MXN | 66.8 % | 802 | 4 de agosto de 2016 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 82.4 MXN | - MXN | - | - | 1 de enero de 2016 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 1 | 53,684.8 MXN | 7,044.1 MXN | 15.1 % | 7,853.6 | 1 de enero de 2016 |
| Delegación Guanajuato Almacen Delegacional En Guanajuato | Guanajuato | 1 | 9.4 MXN | - MXN | - | - | 14 de agosto de 2018 |
| Delegación Jalisco Almacen Delegacional En Jalisco | Jalisco | 1 | 380,480 MXN | 51,551.6 MXN | 15.7 % | 25,703.1 | 9 de junio de 2014 |
| Delegación Oaxaca Almacen Delegacional En Oaxaca | Oaxaca | 1 | 951.2 MXN | 131.2 MXN | 16 % | 160 | 9 de enero de 2015 |
| H. de Gineco Pediatría Núm 48, León Gto. Umae Gineco - Pediatria Guanajuato | Guanajuato | 1 | 20,787.2 MXN | 2,358.3 MXN | 12.8 % | 2,047.5 | 20 de enero de 2017 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| RUIZ DUARTE ARELI MIREYA | 7 | 18,873.1 MXN | 25.9 % | 16,763.6 | 2015 - 2018 |
| DISTRIBUIDORA KALA S.A. DE C.V. | 4 | 10,704.3 MXN | 30.1 % | 10,550.1 | 2014 - 2017 |
| COCINA Y ASEO INSTITUCIONAL, S.A. DE C.V. | 2 | 4,280.4 MXN | 9.97 % | 3,220.7 | 2018 - 2018 |
| ECO ACCION ARQUITECTURA Y DISE?O, SA DE CV | 1 | 51,551.6 MXN | 15.7 % | 25,703.1 | 2014 - 2014 |
Con datos de Cero Desabasto, que es un colectivo impulsado por Nosotrxs que reúne a pacientes, familiares de pacientes, médicos, organizaciones, académicos y autoridades para lograr el acceso efectivo a medicamentos e insumos médicos con el fin de garantizar el derecho a la salud.
| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Tipo de entidad
Articulos de cocina y comedor
Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
Fuente(s)
Forman parte del proyecto
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=IMPORTDATA("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Datos > Texto a columnas...
=WEBSERVICE("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00&format=csv")
Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
Agrega en tu código:
library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00")
Agrega en tu código:
#Read CSV data into R
datos<-read.csv("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00&format=csv")
Agrega en tu código:
import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00&format=csv')
data = csv.reader(response)
Agrega en tu código:
import pandas as pd
#Read data into pandas
df = pd.read_csv ('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00&format=csv')
Agrega en tu código:
import json, urllib
#Read JSON data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00')
data = json.loads(response.read())
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import pandas as pd
#Read JSON data into pandas
df = pd.read_json('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=120.951.0781.00')