read_sql能否使用DATEDIFF函数

`read_sql`本身是Pandas库中的一个功能，它主要用于从SQL数据库读取数据，而并非内置函数。因此，当你通过`read_sql`获取数据后，可以直接在Pandas DataFrame上操作，但不能直接应用SQL的内置函数如`DATEDIFF`。

在Python中，如果你想计算日期之间的差距，Pandas提供了`Timedelta`和`datetime`模块的相关方法。例如，你可以使用`df.end_date - df.start_date`来得到一个`Timedelta`对象，然后用`.days`属性获取天数，或者使用`.total_seconds()`获取秒数。如果数据库支持，可以在读取后转回SQL环境再使用`DATEDIFF`。

然而，由于`read_sql`返回的是Pandas DataFrame，建议在Python环境中使用Pandas提供的函数，这样更为便捷且不需要额外的数据传输过程。

# 假设DataFrame有end_date和start_date列
df['date_difference'] = df['end_date'] - df['start_date']
df['days_difference'] = df['date_difference'].dt.days