将groupby对象的列数据写入另一个数据帧

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用groupby函数对原始数据帧进行分组操作，指定需要分组的列名。例如，假设我们要按照"category"列对数据帧进行分组，可以使用以下代码：
2. 首先，使用groupby函数对原始数据帧进行分组操作，指定需要分组的列名。例如，假设我们要按照"category"列对数据帧进行分组，可以使用以下代码：
3. 接下来，可以使用聚合函数（如sum、mean、count等）对分组后的数据进行计算，得到需要的结果。例如，假设我们想要计算每个类别的总销售额，可以使用以下代码：
4. 接下来，可以使用聚合函数（如sum、mean、count等）对分组后的数据进行计算，得到需要的结果。例如，假设我们想要计算每个类别的总销售额，可以使用以下代码：
5. 创建一个新的数据帧，并将结果数据添加到其中。可以使用pandas的DataFrame函数创建一个新的数据帧，并将结果数据添加为一列。例如，可以使用以下代码创建一个新的数据帧，并将结果数据添加为名为"total_sales"的列：
6. 创建一个新的数据帧，并将结果数据添加到其中。可以使用pandas的DataFrame函数创建一个新的数据帧，并将结果数据添加为一列。例如，可以使用以下代码创建一个新的数据帧，并将结果数据添加为名为"total_sales"的列：
7. 最后，可以根据需要对新的数据帧进行进一步的处理或分析。例如，可以将新的数据帧保存为CSV文件，或者将其用于可视化或其他计算。

需要注意的是，以上步骤中涉及到的函数和库是基于Python的pandas库进行操作的。在云计算领域中，腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品和服务，例如云数据库TencentDB、云原生数据库TencentDB for TDSQL、云数据仓库TencentDB for TDSQL、云数据湖TencentDB for TDSQL、云数据集市TencentDB for TDSQL等，可以根据具体需求选择适合的产品进行数据处理和存储。

参考链接：

• pandas官方文档
• 腾讯云数据库产品