Dataset BQuant Finance

BQuant Finance — Dataset histórico

Dataset histórico de contratación pública de BQuant Finance: los conjuntos de la Plataforma de Contratación (10,9 millones de filas) ya procesados en Parquet, además de TED, CCAA y BORME.

Portal Datos oficiales

Ficha técnica

Formato
Parquet (en ZIP)
Registros
10,9 millones de filas PLACSP (5,24 millones de licitaciones), release v2026.10
Cobertura
Histórico
Actualización
Por releases, sin periodicidad fija
Licencia
Código MIT; aportaciones de BQuant CC BY 4.0; datos de origen con la licencia de cada portal
Entidad
BQuant Finance

Descripción

BQuant Finance descarga los datos de los portales oficiales y los publica ya procesados en Apache Parquet, listos para pandas, polars o DuckDB. Los datos no están en el árbol del repositorio sino en sus releases: la v2026.10 (5 de octubre de 2026) son 31 ZIP, unos 10,7 GB y 115 millones de filas entre todas las fuentes (Plataforma de Contratación, TED, comunidades autónomas y BORME).

La tabla principal de la Plataforma tiene 10.907.567 filas y 80 columnas, y reúne los cinco conjuntos (columna conjunto). Va partida por año en varios ZIP (nacional_licitaciones_hasta_2019.zip, nacional_licitaciones_2020_2021.zip, nacional_licitaciones_2022_2023.zip…), con tablas de detalle aparte: resultados por lote, adjudicatarios, criterios, lotes y modificaciones.

Cada fila es una versión de un expediente, no una licitación: hay que filtrar por es_ultima_version para no contar el mismo contrato varias veces. La adjudicación de la tabla principal es la del primer lote; el resto está en la tabla de resultados.

Estructura de datos

  • id, expediente, objeto — Identificación del expediente
  • organo_contratante, nif_organo, dir3_organo — Órgano de contratación
  • tipo_contrato, procedimiento — Con sus códigos (_code)
  • valor_estimado_contrato, importe_sin_iva, importe_con_iva — Importes de licitación
  • importe_adjudicacion, importe_adj_con_iva — Adjudicación (primer lote)
  • adjudicatario, nif_adjudicatario, num_ofertas, es_pyme
  • cpv_principal, cpvs, nuts — Objeto y lugar de ejecución
  • n_lotes, n_modificaciones, financiacion_ue, programas_financiacion
  • conjunto — Licitaciones, agregadas, menores, encargos o consultas
  • ano, es_ultima_version, n_versiones — Año del anuncio y control de versiones

Ejemplos de código

Cargar un periodo con pandas python 
import pandas as pd

# ZIP nacional_licitaciones_2022_2023.zip de la release, descomprimido
df = pd.read_parquet(
    'licitaciones_completo/licitaciones_completo_2022_2023.parquet',
    columns=['conjunto', 'ano', 'nuts', 'tipo_contrato',
             'adjudicatario', 'importe_adjudicacion', 'es_ultima_version'],
)

# Una fila por expediente: la última versión publicada
df = df[df['es_ultima_version']]
print(f'Expedientes: {len(df):,}')

# Andalucía (NUTS ES61)
andalucia = df[df['nuts'].str.startswith('ES61', na=False)]
print(f'Andalucía: {len(andalucia):,}')

# Top 10 adjudicatarios por importe (solo primer lote)
top = df.groupby('adjudicatario')['importe_adjudicacion'].sum()
print(top.sort_values(ascending=False).head(10))
Contar por conjunto y tipo con polars python 
import polars as pl

df = pl.scan_parquet('licitaciones_completo/*.parquet')

print(
    df.filter(pl.col('es_ultima_version'))
      .group_by('conjunto', 'tipo_contrato')
      .agg(pl.len().alias('n'), pl.col('importe_sin_iva').sum().alias('importe_sin_iva'))
      .sort('n', descending=True)
      .collect()
)
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