是的，Apache Superset可以直接连接到Prometheus进行数据查询和可视化。下面是一个连接到Prometheus的示例代码：

from superset import app, db
from superset.connectors.druid.models import DruidCluster, DruidDatasource
from superset.connectors.sqla.models import SqlaTable, TableColumn
from superset.models.core import Database

# 创建一个数据库连接对象
database = Database(database_name='Prometheus', sqlalchemy_uri='prometheus://localhost:9090')

# 保存数据库连接对象到数据库
db.session.add(database)
db.session.commit()

# 创建一个数据源对象，连接到Prometheus
datasource = DruidDatasource(datasource_name='Prometheus Metrics', datasource_type='table', database=database)
db.session.add(datasource)
db.session.commit()

# 在数据源中创建一个表对象
table = SqlaTable(table_name='metrics', database=database, schema='default')
db.session.add(table)
db.session.commit()

# 在表中创建字段对象
field = TableColumn(column_name='metric_name', table=table)
db.session.add(field)
db.session.commit()

# 创建Superset的元数据
superset_app = app.create_app(config_name='production')
with superset_app.app_context():
    # 创建数据库连接
    database.connect()

    # 查询数据
    sql = "SELECT metric_name, value FROM metrics LIMIT 100"
    result = database.get_df(sql)

    # 输出查询结果
    print(result)

在这个示例中，我们首先创建一个名为"Prometheus"的数据库连接对象，并保存到数据库中。然后，我们创建一个名为"Prometheus Metrics"的数据源对象，它连接到刚刚创建的数据库。接下来，我们在数据源中创建一个名为"metrics"的表对象，并在表中创建一个名为"metric_name"的字段对象。

最后，我们使用Superset的元数据和数据库连接来查询数据，并将查询结果打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据你的具体情况进行适当的修改。