Descripción
NEGRA PARA IMPRESORA HP DESKJET MODELO 3535 NO PARTE 27C8727A
Clasificación
Material médico. Material de uso en equipos de computo
Clave de producto IMSS
372.197.3141.00
Cada círculo representa una de las 12 compras de CARTUCHO DE TINTA 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 Estado de México Oriente Almacen Delegacional En Estado De Mexico Oriente | Estado de México | 7 | 18,927.6 MXN | 3,000.5 MXN | 17 % | 9.52 | 7 de octubre de 2015 |
| Delegación Morelos Almacen Delegacional En Morelos | Morelos | 2 | 15,683.2 MXN | 2,163.2 MXN | 16 % | 6.4 | 25 de febrero de 2011 |
| H. de Especialidades No. 2, "Luis Donaldo Colosio Murrieta", Centro Médico Nacional del Noroeste, Cd. Obregón Sonora Umae Especialidades Sonora | Sonora | 2 | 534.2 MXN | - MXN | - | - | 18 de junio de 2010 |
| H. de Pediatría, Centro Médico Nacional Siglo XXI Umae Pediatria C.m.n. Siglo Xxi | Ciudad de México | 1 | 1,794 MXN | 213.2 MXN | 13.5 % | 0.809 | 26 de noviembre de 2009 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| GRUPO ABASTECEDOR DEL NORTE, S.A. DE C.V. | 2 | 326.6 MXN | 12.4 % | 1.24 | 2009 - 2009 |
| M. A. CORPORACION DE MEXICO, S. A. DE C. V. | 2 | 680.9 MXN | 18.5 % | 2.52 | 2009 - 2010 |
| SOLUCIONES Y SUMINISTROS JELINOVA S. A. DE C. V. | 2 | 2,163.2 MXN | 16 % | 6.4 | 2011 - 2011 |
| CONTRERAS REYES MYRIAM DEL CARMEN | 1 | - MXN | - | - | 2009 - 2009 |
| DAVLU DISTRIBUIDORA S.A. DE C.V. | 1 | 551.5 MXN | 16 % | 1.44 | 2015 - 2015 |
| DISTRIBUIDORA DE PAPEL MUSA, S. A. DE C. V. | 1 | 213.2 MXN | 13.5 % | 0.809 | 2009 - 2009 |
| R&M ROSCO MEXICO, S. A. DE C. V. | 1 | 364 MXN | 16 % | 0.8 | 2012 - 2012 |
| SACOMER INTERNACIONAL S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2010 - 2010 |
| SUMINISTROS SERVICIOS SOLUCIONES, S.A . DE C. V. | 1 | 1,077.4 MXN | 25.2 % | 3.52 | 2010 - 2010 |
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
Material de uso en equipos de computo
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=372.197.3141.00&format=csv")
=SERVICIOWEB("https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=372.197.3141.00&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=372.197.3141.00&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=372.197.3141.00")
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=372.197.3141.00&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=372.197.3141.00&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=372.197.3141.00&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=372.197.3141.00')
data = json.loads(response.read())
Agrega en tu código:
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=372.197.3141.00')