AWS Data WranglerでAWS アクセスキーとシークレットアクセスキーを使う方法が見つからなかったので、コード見てみました。

s3.read_parquet() や athena.read_sql_query() など、だいたいのメソッドのには boto3.Session を引数で渡せます。

def read_sql_query(
# ----省略 ----
    boto3_session: Optional[boto3.Session] = None,
# ----省略 ----
) -> Union[pd.DataFrame, Iterator[pd.DataFrame]]:

引用元： https://github.com/awslabs/aws-data-wrangler/blob/2.11.0/awswrangler/athena/_read.py#L607

例えば athena.read_sql_query() で言えば以下のように書けばAWS Access KeyとAWS Secret Access Key使ってAWS Data Wranglerを使えます。

import awswrangler as wr
from boto3.session import Session

# AWS認証設定
ACCESS_KEY = "Axxxxxxx"
SECRET_ACCESS_KEY = "xxxxxxx"
AWS_REGION = "ap-northeast-1"

# boto3.Session取得
session = Session(
    aws_access_key_id=ACCESS_KEY,
    aws_secret_access_key=SECRET_ACCESS_KEY,
    region_name=AWS_REGION,
)

# クエリ情報
db_name = "my_db"
table_name = "my_table"
sql = f"""
SELECT * 
FROM {table_name} 
WHERE year = '2021' 
AND month = '9' 
AND day = '1';
"""

# AWSへリクエスト
df = wr.athena.read_sql_query(
    sql = sql,
    database=db_name,
    boto3_session=session,
)

RDS Data APIについて ※2022/05/18追記

RDS Data APIでは以下のPRがマージされるまでboto3 sessionは使えません。

それまでは以下のように data_api.rds.connect.client に外から認証済みの boto3.client を設定することでワークアラウンドできます。

conn = wr.data_api.rds.connect(
    resource_arn="arn:aws:rds:ap-northeast-1.....",
    database="mydb",
    secret_arn="arn:aws:secretsmanager:ap-northeast-1:....",
)

# ★ここでdata_api.rds.connect.clientに認証付きのboto3.clientを設定します
session = Session(
    aws_access_key_id=ACCESS_KEY,
    aws_secret_access_key=SECRET_ACCESS_KEY,
    region_name=AWS_REGION,
)
conn.client = session.client("rds-data")



df = wr.data_api.rds.read_sql_query(
    sql="select * from my_table limit 10",
    con=conn,
)

AWS Data WranglerをAWS Access keyとSecret Access Keyを使う方法

RDS Data APIについて ※2022/05/18追記