表格包含 trade_date列，net_mf_amount列，code列，name列，根据code列分组进行累加， trade_date列降序

如果你有一张表格，其中包含了交易日期（trade_date）、净买卖金额（net_mf_amount）、代码（code）和名称（name）这几列，你可以通过`groupby`和`sort_values`函数来满足这样的需求。首先，你可以按`code`列进行分组，并对`net_mf_amount`列求累加，这样就能得到每个代码累计的净买卖总额。然后，可以将结果按`trade_date`列降序排列，以便了解最近发生的交易情况。

例如，在Python的pandas库中，代码可能会像这样：

# 假设df是你的DataFrame
grouped_df = df.groupby('code')['net_mf_amount'].cumsum().reset_index()
sorted_df = grouped_df.sort_values('trade_date', ascending=False)

`cumsum()`函数会沿着指定列(`net_mf_amount`)逐行累加，而`reset_index()`是为了保留每个代码组的原始索引，因为默认情况下，`groupby`会创建一个层次索引。