在Google Cloud Dataflow上安装pandas 0.20.3需要很长时间
Google Cloud Dataflow是Google Cloud平台上的一项托管式数据处理服务，它可以帮助用户轻松地在云端进行大规模数据处理和分析。而pandas是一个强大的数据分析工具包，用于处理和分析结构化数据。
要在Google Cloud Dataflow上安装pandas 0.20.3可能需要一些时间，因为Dataflow是基于云端的分布式计算框架，安装过程涉及到网络传输和资源分配等操作。以下是一种可能的安装方法：
- 创建一个Google Cloud项目并启用Dataflow服务。
- 在本地开发环境中创建一个Python虚拟环境，并安装所需的依赖项，包括pandas 0.20.3。
- 使用Google Cloud SDK将本地代码上传到Google Cloud Storage或者版本控制系统（如Git）。
- 使用Google Cloud Console或命令行工具创建一个Dataflow作业，并指定要运行的代码和依赖项。
- Dataflow将自动为作业分配所需的计算资源，并在云端执行代码。
- 在作业执行期间，Dataflow将自动处理数据的分布、并行计算和结果收集等任务。
- 一旦作业完成，可以从Dataflow作业的输出位置获取结果。
需要注意的是，由于Dataflow是一种托管式服务，它会自动处理底层的资源管理和调度等任务，因此用户无需关心服务器运维、网络通信和安全等方面的问题。
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以上是一种可能的答案，具体的安装过程和推荐的产品可能会因实际情况而有所不同。
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