Descripción
PARA ENCUADERNAR DE 0.63 CM (1/4")DE DIAMETRO, VARIOS COLORES.CON 38 AROS, (GUSANO LOMO)
Clasificación
Artículos de consumo. Utiles de oficina
Clave de producto IMSS
312.092.0099.00
Cada círculo representa una de las 16 compras de ARILLO DE PLASTICO realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2015.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Sur del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Sur | Ciudad de México | 7 | 2,157.7 MXN | 313.1 MXN | 16.1 % | 296.7 | 24 de febrero de 2015 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 3 | 147.2 MXN | 23.3 MXN | 19.3 % | 19.8 | 1 de enero de 2014 |
| Oficinas Centrales Almacen De Programas Especiales Y Red Fria | 2 | 618.9 MXN | 31.9 MXN | 7.39 % | 40.3 | 24 de septiembre de 2010 | |
| Delegación Norte del DF Almacen Delegacional En El D.f. Zona Norte | Ciudad de México | 1 | 37.5 MXN | 0.856 MXN | 2.34 % | 0.888 | 1 de diciembre de 2010 |
| Delegación Oaxaca Almacen Delegacional En Oaxaca | Oaxaca | 1 | 31.4 MXN | 3.18 MXN | 11.3 % | 4.73 | 1 de enero de 2009 |
| H. de Especialidades, "Gral. Div. Manuel Avila Camacho", Centro Médico Nacional, Puebla Umae Especialidades Puebla | Puebla | 1 | 314.6 MXN | 79 MXN | 33.5 % | 80.4 | 1 de enero de 2011 |
| H. de Especialidades, "Lic. Ignacio García Tellez" Centro Médico Nacional de Occidente, Jalisco Umae Especialidades Jalisco | Jalisco | 1 | 17 MXN | 8.3 MXN | 95.1 % | 12.4 | 1 de enero de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| COMERCIALIZADORA DAMAG, S.A. DE C.V. | 6 | 271.3 MXN | 25.7 % | 277.1 | 2009 - 2012 |
| DEPORTES Y REGALOS SAMAR, S. A. DE C. V. | 3 | 16.7 MXN | 2.11 % | 17.3 | 2010 - 2011 |
| VAZQUEZ ERIES DAVID | 2 | 24.7 MXN | 8.5 % | 36.4 | 2009 - 2010 |
| BAZAN SANTIAGO LORENZO | 1 | 54.6 MXN | 17.8 % | 40.1 | 2014 - 2014 |
| COMERCIALIZADORA GEDA, S.A. DE C.V. | 1 | 2.42 MXN | 4.95 % | 1.78 | 2014 - 2014 |
| CORPORACION MEXICANA GIVMA, S.A. DE C.V. | 1 | 16.1 MXN | 16 % | 10.7 | 2015 - 2015 |
| MAHO MANTENIMIENTO HOSPITALARIO, S.A. DE C.V. | 1 | 65.5 MXN | 16 % | 59.5 | 2013 - 2013 |
| MARTIN DEL CAMPO FONSECA JOSE LUIS | 1 | 8.3 MXN | 95.1 % | 12.4 | 2009 - 2009 |
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
Utiles de oficina
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=312.092.0099.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=312.092.0099.00&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=312.092.0099.00&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=312.092.0099.00")
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=312.092.0099.00&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=312.092.0099.00&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=312.092.0099.00&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=312.092.0099.00')
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=312.092.0099.00')