Buenas, Mgp000e:
¡Menudo escenario endiablado planteas! ¿No hay ninguna otra manera de juntar las transacciones que no sea realizando el cálculo? (P.ej. algún otro indicador adicional como fecha, usuario, identificador, etc?). Y, segundo, ¿esperas un número grande de transacciones o algo como lo que has mostrado?
Si no lo hay (y no esperas demasiadas transacciones), se me ocurre una primera aproximación, un poco burda y que se podría refinar un poco más, a base de realizar combinaciones de las distintas transacciones negativas y ver si dan como resultado alguna de las transacciones positivas.
Haciéndolo con hasta 10 combinaciones posibles puedes encontrar combinaciones que explican 7 de las 30 transacciones positivas originales. Pero luego tendrías que hacer un segundo cribado/optimización para no incluir la misma transacción negativa en más de una transacción positiva.
Con el ejemplo que ponías, para explicar la txn con valor -10088.77, la combinación que incluías es válida, pero no única (mira en el spoiler las combinaciones que explican el recordID 65).
| RecordID | DETALLE | new_record_id | Combinaciones |
| 15 | -23802.530000 | ,2,3,4,42,45,49,56, | 7 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,31,34,36,38,46,60, | 7 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,40,45,54,55,60,62, | 7 |
| 15 | -23802.530000 | ,17,19,31,38,55,56,57, | 7 |
| 15 | -23802.530000 | ,1,2,29,4,45,56,58,62, | 8 |
| 15 | -23802.530000 | ,2,23,30,34,35,38,6,64, | 8 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,29,3,30,38,49,56,60, | 8 |
| 15 | -23802.530000 | ,25,31,40,46,55,58,64,9, | 8 |
| 15 | -23802.530000 | ,19,23,30,31,42,49,62,64, | 8 |
| 15 | -23802.530000 | ,1,10,2,3,31,56,58,6,62, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,1,19,3,36,38,45,58,6,63, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,2,29,3,34,36,38,4,58,60, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,19,2,29,4,45,46,57,60,63, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,19,2,29,4,49,54,60,61,62, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,2,23,31,35,54,57,58,62,9, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,3,4,46,49,54,58,6,63, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,23,3,34,4,40,45,60,61,64, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,23,3,31,40,45,54,58,6, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,3,30,34,35,40,54,58,6,61, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,25,4,45,49,55,58,6,60, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,30,35,4,46,57,58,62,9, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,25,36,38,4,49,54,58,62,63, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,18,29,30,31,55,6,63,64,9, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,35,40,49,54,55,56,6,61,9, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,25,30,31,46,49,56,57,6,64, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,29,30,40,42,55,56,58,6,61, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,19,25,29,30,45,55,57,9, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,19,23,38,46,57,58,60,61,62, | 9 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,19,2,23,3,4,54,55,56,58, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,19,2,3,31,46,57,6,60,63, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,2,23,3,30,34,45,57,6,60,64, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,2,3,31,34,35,40,57,58,6,64, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,2,30,34,36,4,54,55,60,62,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,2,30,38,4,42,45,58,61,62,63, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,19,2,36,38,42,56,58,6,63,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,2,31,34,42,55,58,6,63,64,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,13,2,29,36,38,45,61,64,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,19,2,23,29,30,38,45,56,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,19,25,3,30,4,45,55,6,62, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,19,3,30,31,34,4,40,6,60, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,25,3,30,34,36,4,40,58,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,29,3,4,42,54,57,62,64,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,25,3,4,45,46,58,61,63,64,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,3,30,45,46,49,55,56,6,60,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,23,25,3,30,38,49,58,63,64,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,19,25,30,4,54,6,61,63,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,31,34,4,42,49,56,6,61,63,64, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,23,25,30,4,40,45,55,56,58, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,13,19,29,36,45,57,6,60,62, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,23,29,31,34,36,40,6,61,62,63, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,13,30,34,45,46,49,56,57,64,9, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,13,31,36,38,40,45,49,62,64, | 10 |
| 15 | -23802.530000 | ,10,19,25,29,31,38,54,55,57,63, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,13,29,40,55,57,6,63, | 7 |
| 16 | -16278.010000 | ,2,31,46,55,56,58,62,64, | 8 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,19,30,35,54,55,6,9, | 8 |
| 16 | -16278.010000 | ,13,19,3,31,34,4,55,56,63, | 9 |
| 16 | -16278.010000 | ,19,3,34,36,45,49,57,6,62, | 9 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,13,19,3,31,55,56,61,62, | 9 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,29,36,4,40,54,57,63,9, | 9 |
| 16 | -16278.010000 | ,19,29,30,49,57,58,6,60,61, | 9 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,2,3,30,34,36,4,56,58,62, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,19,2,29,40,45,57,62,64,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,13,3,30,4,49,55,57,58,61,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,19,29,3,4,46,55,57,58,62,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,19,3,30,34,40,54,6,63,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,13,3,30,31,34,56,58,61,64,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,23,3,30,31,36,55,57,58,62, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,23,29,31,34,4,45,57,6,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,10,23,30,36,4,45,49,58,62,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,29,30,31,34,36,4,45,61,62,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,19,31,45,46,49,56,57,58,6,63, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,19,23,34,38,40,57,58,62,64,9, | 10 |
| 16 | -16278.010000 | ,19,35,38,45,55,56,57,63,64,9, | 10 |
| 39 | -11832.210000 | ,30,35,57,61,63, | 5 |
| 39 | -11832.210000 | ,23,36,38,4,57,62,9, | 7 |
| 39 | -11832.210000 | ,19,23,3,4,45,57,61,64, | 8 |
| 39 | -11832.210000 | ,31,34,38,49,55,58,64,9, | 8 |
| 39 | -11832.210000 | ,10,19,2,30,34,4,55,6,9, | 9 |
| 39 | -11832.210000 | ,29,3,31,45,55,56,58,62,64, | 9 |
| 39 | -11832.210000 | ,29,31,54,56,58,61,63,64,9, | 9 |
| 39 | -11832.210000 | ,10,19,29,3,4,54,58,63,64,9, | 10 |
| 39 | -11832.210000 | ,10,19,30,34,4,45,49,57,63,9, | 10 |
| 39 | -11832.210000 | ,10,36,38,4,55,56,57,61,63,9, | 10 |
| 39 | -11832.210000 | ,10,19,23,30,55,57,6,62,63,64, | 10 |
| 26 | -11257.890000 | ,23,3,4,54,57,9, | 6 |
| 26 | -11257.890000 | ,10,3,34,36,6,63,9, | 7 |
| 26 | -11257.890000 | ,10,23,45,55,56,6,63, | 7 |
| 26 | -11257.890000 | ,19,30,31,34,36,55,6,64, | 8 |
| 26 | -11257.890000 | ,10,19,3,30,34,4,55,56,62,64, | 10 |
| 26 | -11257.890000 | ,38,4,40,55,57,6,61,63,64,9, | 10 |
| 26 | -11257.890000 | ,19,30,31,36,40,57,58,6,63,64, | 10 |
| 65 | -10088.770000 | ,60,61,62,63,64, | 5 |
| 65 | -10088.770000 | ,19,3,54,58,6,61,62,64, | 8 |
| 65 | -10088.770000 | ,10,30,4,40,45,55,57,62, | 8 |
| 65 | -10088.770000 | ,19,29,36,56,58,6,62,63, | 8 |
| 65 | -10088.770000 | ,29,3,30,4,55,57,58,62,63,64, | 10 |
| 21 | -7401.720000 | ,3,4,49,61, | 4 |
| 59 | -6322.410000 | ,54,55,56,57,58, | 5 |
| 59 | -6322.410000 | ,30,38,45,56,6,62, | 6 |
Si esto te parece útil, se me ocurren dos aproximaciones:
La primera, usando puramente Alteryx con un macro iterativo:
y la segunda, usando Alteryx + Python (mucho más sencillo para generar las combinaciones):
Suerte!
Muchas gracias a ambos
@dsmdavid estoy utilizando la opción de Python para llegar a la solución me gustó más esa y ya duplique tu lógica para cruzar también el segundo escenario de varios montos negativos contra un monto positivo pero me he encontrado la siguiente problemática:
-El tool de Python relaciona varias veces los montos esto es claro por que es iterativo pero me pasó que en la parte del Join se repitieron algunas transacciones en dos relaciones distintas resultando que la ultima es la que ya no es valida por que ya se había usado la transacción 8, 15 y 33 en las dos primeras relaciones
Quería saber si se te ocurre algo ingenioso en el Python o en el flujo Alteryx para descartar del resultado del Join todas las relaciones que contengan una de las transacciones ya utilizadas en líneas anteriores
Mira este ejemplo:
