以下是一个使用Airflow连接到SQL Server，并将查询结果导入到数据帧中的示例代码：

from datetime import datetime
import pandas as pd
from airflow import DAG
from airflow.hooks.mssql_hook import MsSqlHook
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def query_sql_server():
    # 连接到SQL Server数据库
    hook = MsSqlHook(mssql_conn_id='your_mssql_conn_id')
    
    # 编写SQL查询语句
    sql_query = "SELECT * FROM your_table"
    
    # 执行SQL查询，并将结果存储在pandas数据帧中
    df = hook.get_pandas_df(sql_query)
    
    # 打印查询结果
    print(df)

dag = DAG(
    dag_id='sql_server_to_dataframe',
    start_date=datetime(2022, 1, 1),
    schedule_interval='@once'
)

task = PythonOperator(
    task_id='query_sql_server',
    python_callable=query_sql_server,
    dag=dag
)

task

在上面的示例代码中，我们首先导入了所需的模块和类。然后定义了一个名为query_sql_server的函数，该函数包含了连接到SQL Server数据库、执行查询并将结果存储在数据帧中的逻辑。

接下来，我们创建了一个DAG对象，并指定了其唯一的dag_id、开始日期和调度间隔。

最后，我们创建了一个PythonOperator任务，将query_sql_server函数作为其可调用对象，并将其添加到DAG中。

请注意，上述代码中的mssql_conn_id参数需要替换为您的SQL Server连接的ID。您可以在Airflow的连接页面（Admin -> Connections）中创建一个新的连接，并使用相应的ID替换your_mssql_conn_id。

希望以上代码对您有所帮助！