1. 首先，需要连接到数据库并执行查询语句，可以使用Python的pandas库来实现。具体示例代码如下：

import pandas as pd import sqlalchemy

create database engine to connect to the database

engine = sqlalchemy.create_engine('database_type://user:password@host:port/database_name')

execute sql query and convert result to pandas dataframe

df = pd.read_sql_query('SELECT column1, column2, column3 FROM table_name', engine)

2. 接下来，使用pandas的pivot_table函数来创建透视表。具体示例代码如下：

create pivot table

pivot_table = pd.pivot_table(df, values='column3', index=['column1'], columns=['column2'], aggfunc='sum')

其中，df是Pandas DataFrame数据集，'column1'和'column2'是列名，'column3'是计算的值，aggfunc参数用于指定聚合函数。

3. 最后，可以将透视表转换为HTML表格并将其保存到文件或输出到屏幕。具体示例代码如下：

convert pivot table to html table

html_table = pivot_table.to_html()

save to file

with open('pivot_table.html', 'w') as f: f.write(html_table)

display on screen

print(html_table)

通过以上步骤，就可以创建基于SQL查询的透视表并将其保存为HTML表格或输出到屏幕。