在 MaxCompute 中使用 Python 脚本查询数据后，可以使用 PyODPS 库将查询结果转换为 DataFrame 对象。PyODPS 是一个 MaxCompute Python SDK，提供了与 MaxCompute 交互的 Python 接口和工具，支持 MaxCompute 数据的查询、读写、分析和可视化等操作。

具体的步骤如下：

使用 PyODPS 库连接到 MaxCompute 项目：
python
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from odps import ODPS
from odps.df import DataFrame

连接 MaxCompute 项目

odps = ODPS(access_id='', secret_access_key='', project='', endpoint='')
使用 DataFrame API 执行 SQL 查询：
python
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执行 SQL 查询，将结果保存到 DataFrame 对象中

df = odps.execute_sql('SELECT * FROM my_table').to_df()
将 DataFrame 对象转换为 Pandas DataFrame 对象：
python
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将 DataFrame 对象转换为 Pandas DataFrame 对象

pandas_df = df.to_pandas()
这样，您就可以使用 PyODPS 库将 MaxCompute 中的 SQL 查询结果转换为 Pandas DataFrame 对象，然后使用 Pandas 提供的数据分析和可视化工具进行数据处理和分析了。

要在MaxCompute中使用Python 3脚本，并将SQL查询结果转换为DataFrame，你可以使用MaxCompute SDK提供的功能。

以下是一个示例代码，展示如何在MaxCompute中使用Python 3脚本执行SQL查询并将结果转换为DataFrame：

from odps import ODPS
import pandas as pd

# 连接到MaxCompute服务
odps = ODPS(access_id='<your_access_id>', secret_access_key='<your_secret_access_key>',
            project='<your_project>', endpoint='<your_endpoint>')

# 执行SQL查询
query = 'SELECT * FROM your_table'
result = odps.execute_sql(query)

# 将查询结果转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(result.to_pandas())

在上面的代码中，你需要替换 <your_access_id>、<your_secret_access_key>、<your_project> 和 <your_endpoint> 为自己的Access ID、Secret Access Key、项目名和Endpoint。同时，将 query 替换为你要执行的SQL查询语句，并将 'your_table' 替换为你要查询的表名。

通过调用 to_pandas() 方法，将查询结果转换为Pandas DataFrame 对象。然后，你就可以利用Pandas提供的灵活性和强大的数据处理功能，对查询结果进行进一步的分析和操作。