grouped_data = merged_df.groupby(['trade_date', 'code'])['net_mf_amount'].sum().reset_index() net_mf_amount保留小数点后两位

在这个代码片段中，首先通过`groupby`函数对合并后的DataFrame `merged_df`按两个字段`trade_date`和`code`进行分组。然后，针对每个组别，计算`net_mf_amount`列的总和，得到一个新的DataFrame，其中每一行都是一个时间-代码组合及其对应的净交易金额总和。

`reset_index()`函数的作用是将分组后的索引转换回普通行，使得结果集包含原始的`trade_date`和`code`，以及汇总后的`net_mf_amount`值。

如果你想在计算结果时保留`net_mf_amount`的小数点后两位，可以在计算总和之后应用`round`函数，例如：

grouped_data['net_mf_amount'] = grouped_data['net_mf_amount'].round(2)

这将把`net_mf_amount`列里的数值四舍五入到小数点后两位。

完整代码示例如下：

grouped_data = merged_df.groupby(['trade_date', 'code'])['net_mf_amount'].sum().reset_index()
grouped_data['net_mf_amount'] = grouped_data['net_mf_amount'].round(2)