在AWS Lambda函数中无法直接导入SQLAlchemy的原因是Lambda运行在一个基于Linux的容器环境中，而SQLAlchemy依赖于一些本地的库。为了解决这个问题，可以使用以下方法：

1. 使用AWS Lambda的层（Layer）功能：将SQLAlchemy及其依赖库打包成一个层，然后将层与Lambda函数关联。这样，Lambda函数就可以从层中导入SQLAlchemy。以下是一个示例代码：

import json
import sqlalchemy

def lambda_handler(event, context):
    engine = sqlalchemy.create_engine('database_connection_string')
    # 其他操作...

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
    }

2. 将SQLAlchemy和其依赖库一起打包上传到Lambda函数中：创建一个虚拟环境，并将SQLAlchemy及其依赖库安装在其中。然后将整个虚拟环境打包成一个.zip文件，并上传到Lambda函数中。以下是一个示例代码：

import json
import sys

# 将虚拟环境中的库路径添加到sys.path中
sys.path.append('/path/to/virtualenv/lib/python3.8/site-packages')

import sqlalchemy

def lambda_handler(event, context):
    engine = sqlalchemy.create_engine('database_connection_string')
    # 其他操作...

    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps('Hello from Lambda!')
    }

无论使用哪种方法，都需要确保SQLAlchemy及其依赖库与Lambda函数的运行环境兼容，并且在Lambda函数中正确设置数据库连接字符串。