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以下代码使用ibis库连接DataArtsFabric数据湖并执行数据查询，将结果转换为DataFrame格式的基本语法。

示例仅供参考，请您根据实际情况进行修改。

关于Ibis更详细的用法，请参见Ibis官方文档。

import ibis   # 导入ibis依赖
con = ibis.fabric.connect(    # 调用DataArtsFabric后端连接，创建连接
endpoint=FABRIC_ENDPOINT,         # 指定服务的区域，区域查询地区和终端节点。
endpoint_id=FABRIC_ENDPOINT_ID,   # 查询endpoint_id，详情参见《API参考》手册的《附录》章节
domain=FABRIC_DOMAIN,      #租户名
user=FABRIC_USER,                  #IAM用户名
password=FABRIC_PASS,          #IAM密码
project_id=FABRIC_PROJECT_ID,    # 如何获取project_id
catelog_name=IBIS_TEST_FABRIC_CATELOG,      #连接指定的Catalog
workspace_id=FABRIC_WORKSPACE_ID,   # 获取workspace_id，详情参见《API参考》手册的《附录》章节
lakeformation_instance_id=IBIS_TEST_FABRIC_LAKEFORMATION_INSTANCE_ID,          #LakeFormation服务的实例ID
obs_directory_base=OBS_DIRECTORY_BASE,   # obs中udf的存储路径
obs_bucket_name=OBS_BUCKET_NAME,      # obs的桶名字
obs_server=OBS_SERVER,    # obs访问地址，参见终端节点（Endpoint）和访问域名
)
t = con.table("table_name", database="db")    # 通过连接到后端获取table表信息，建立表对象
t.select("cola")   # 查询表字段
df = t.execute()  # 将DataFrame转为SQL，传输到后端执行，并且返回Pandas DataFrame格式的结果