Descripción
PINZA HARTMAN, BOCA REDONDA, FENESTRADA, DIAMETRO DE CORTE DE 9 A 13 MM.DE LONGITUD.
Clave de producto IMSS
537.703.3302.01
Cada círculo representa una de las 16 compras de PINZAS realizadas por el IMSS entre los años 2009 y 2018.
| INSTITUCIÓN | ESTADO | CANTIDAD | MONTO TOTAL | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | ÚLTIMA COMPRA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Delegación Durango Almacen Delegacional En Durango | Durango | 3 | 13,989.8 MXN | 648 MXN | 5.33 % | 0.48 | 25 de julio de 2018 |
| Delegación San Luis Potosí Almacen Delegacional En San Luis Potosi | San Luis Potosi | 2 | 22,679.5 MXN | 10,521.4 MXN | 212.2 % | 13.1 | 28 de diciembre de 2016 |
| Delegación Zacatecas Almacen Delegacional En Zacatecas | Zacatecas | 2 | 10,759 MXN | - MXN | - | - | 6 de julio de 2017 |
| H. de Especialidades No. 14 "Adolfo Ruíz Cortines", Veracruz. Umae Especialidades Veracruz (nte.) | Veracruz | 2 | 18,792 MXN | 2,592 MXN | 16 % | 1.92 | 2 de febrero de 2011 |
| Delegación Coahuila Almacen Delegacional En Coahuila | Coahuila | 1 | 8,630.4 MXN | 2,444.2 MXN | 39.5 % | 1.58 | 14 de febrero de 2014 |
| Delegación Estado de México Poniente Almacen Delegacional En El Estado De Mexico Poniente | Estado de México | 1 | 2,133.6 MXN | - MXN | - | - | 6 de junio de 2014 |
| Delegación Michoacán Almacen Delegacional En Michoacan | Michoacán | 1 | 6,365.2 MXN | 4,839 MXN | 317.1 % | 3.17 | 12 de julio de 2017 |
| Delegación Puebla Almacen Delegacional En Puebla | Puebla | 1 | 3,712 MXN | - MXN | - | - | 27 de noviembre de 2017 |
| Delegación Quintana Roo Almacen Delegacional En Quintana Roo | Quintana Roo | 1 | 7,656 MXN | 3,043.5 MXN | 66 % | 1.32 | 9 de mayo de 2018 |
| Delegación Sinaloa Almacen Delegacional En Sinaloa | Sinaloa | 1 | 13,920 MXN | 655.7 MXN | 4.94 % | 2.97 | 29 de julio de 2016 |
| H. de Traumatología y Ortopedia, "Gral. Div. Manuel Avila Camacho", Centro Médico Nacional, Puebla Umae Traumatologia Y Ortopedia Puebla | Puebla | 1 | 26,912 MXN | 9,645.3 MXN | 55.9 % | 2.23 | 7 de marzo de 2012 |
| PROVEEDOR | COMPRAS | SOBRECOSTO EN MXN | SOBRECOSTO EN % | CANTIDAD PERDIDA | PERIODO DE TIEMPO |
|---|---|---|---|---|---|
| QUIRURGICA ORTOPEDICA, S. A. DE C. V. | 7 | 12,224 MXN | 17.8 % | 8.53 | 2009 - 2018 |
| DEWIMED, S. A. | 2 | 7,283.2 MXN | 178.3 % | 4.75 | 2014 - 2017 |
| CAGESA ABASTECEDORA DE HOSPITALES, S.A. DE C.V. | 1 | 1,537.4 MXN | 347.7 % | 6.95 | 2016 - 2016 |
| COMERCIALIZADORA DE TODO MENA, S.A. DE C.V. | 1 | 655.7 MXN | 4.94 % | 2.97 | 2016 - 2016 |
| DESENLACE ADMINISTRATIVO S.C. | 1 | - MXN | - | - | 2017 - 2017 |
| GOVAL INTERNACIONAL, S.A. DE C.V. | 1 | - MXN | - | - | 2009 - 2009 |
| INTERNATIONAL EQUIPMENT JCB, S. A. DE C. V. | 1 | - MXN | - | - | 2014 - 2014 |
| MARBELLA ZETINA LAGUNES | 1 | 9,645.3 MXN | 55.9 % | 2.23 | 2012 - 2012 |
| NEODREN, S. DE R. L. DE C. V. | 1 | 3,043.5 MXN | 66 % | 1.32 | 2018 - 2018 |
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| FECHA | ESTADO | INSTITUCIÓN | NOMBRE DEL HOSPITAL |
|---|
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Fecha de actualización en QQW
12 de marzo de 2022
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Selecciona la celda y ve al menú Data > Text to columns...
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library(rjson)
#Read JSON data into R
data <- fromJSON(file="https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.703.3302.01")
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=537.703.3302.01&format=csv")
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import csv, urllib2
#Read data into python
response = urllib2.urlopen('https://api.quienesquien.wiki/v3/products?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=537.703.3302.01&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=537.703.3302.01&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=537.703.3302.01')
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=537.703.3302.01')