在以下示例中，我们将使用Python编程语言和pandas库来遍历SQL查询结果，并将其插入到临时表中。

首先，我们需要确保已经安装了pandas库。可以使用以下命令来安装pandas：

pip install pandas

接下来，我们将使用pandas的read_sql_query函数来执行SQL查询，并将结果存储在一个pandas DataFrame中。然后，我们可以使用to_sql函数将DataFrame中的数据插入到临时表中。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd
import sqlite3

# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('database.db')

# 执行SQL查询，并将结果存储在DataFrame中
query = "SELECT * FROM table_name"
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 创建临时表
temp_table = "CREATE TABLE temp_table (column1 TEXT, column2 INTEGER)"
conn.execute(temp_table)

# 遍历DataFrame中的每一行，并将数据插入到临时表中
for index, row in df.iterrows():
    data = (row['column1'], row['column2'])
    insert_query = "INSERT INTO temp_table VALUES (?, ?)"
    conn.execute(insert_query, data)

# 提交更改并关闭连接
conn.commit()
conn.close()

在上述示例代码中，我们首先通过连接到SQLite数据库创建了一个数据库连接。然后，我们执行了SQL查询，并将结果存储在DataFrame中。

接下来，我们使用execute函数执行CREATE TABLE语句来创建了一个临时表。然后，我们使用iterrows函数遍历DataFrame中的每一行，并使用INSERT INTO语句将数据插入到临时表中。

最后，我们使用commit函数提交更改，并使用close函数关闭数据库连接。

请注意，上述示例代码中的"table_name"应该替换为实际的表名，"column1"和"column2"应该替换为实际的列名。另外，上述示例中使用的是SQLite数据库连接，如果你使用的是其他数据库，可能需要根据具体的数据库类型进行适当的更改。