这是一个基于Python的示例代码，实现了按月对客户代码进行分组注册，并对交易列求和的功能：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-01-05', '2020-02-01', '2020-02-03', '2020-03-01'],
        '客户代码': ['A001', 'A002', 'A001', 'A003', 'A002'],
        '交易金额': [100, 200, 300, 150, 250]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按月对客户代码进行分组，并对交易金额列求和
result = df.groupby([df['日期'].dt.strftime('%Y-%m'), '客户代码']).agg({'交易金额': 'sum'})

# 打印结果
print(result)

输出结果如下：

               交易金额
日期       客户代码       
2020-01  A001   100
         A002   200
2020-02  A001   300
         A003   150
2020-03  A002   250

以上代码使用了Pandas库来进行数据操作。首先，我们创建了一个示例数据集，包含日期、客户代码和交易金额三列。然后，将日期列转换为日期类型，以便后续按月分组。接着，使用groupby函数按照日期和客户代码进行分组，并使用agg函数对交易金额列进行求和操作。最后，打印结果。