在Apache Beam流水线中使用Conda依赖的解决方法如下：

1. 安装Miniconda或Anaconda：首先需要在运行Apache Beam的环境中安装Miniconda或Anaconda。可以从官方网站下载并按照安装说明进行安装。

2. 创建Conda环境：使用Conda命令创建一个新的Conda环境。在该环境中，你可以安装所需的Python包。

conda create --name myenv python=3.7

3. 激活Conda环境：激活刚创建的Conda环境。

conda activate myenv

4. 安装所需的Python包：使用Conda命令安装所需的Python包。

conda install -c conda-forge apache-beam
conda install -c conda-forge pandas

在上面的示例中，我们安装了apache-beam和pandas包。

5. 导出Conda环境：将Conda环境导出为YAML文件，以便在其他环境中重现。

conda env export > environment.yaml

6. 在Apache Beam流水线中使用Conda环境：在Apache Beam流水线代码中指定使用的Conda环境。

import apache_beam as beam
from apache_beam.options.pipeline_options import PipelineOptions

options = PipelineOptions()
options.view_as(SetupOptions).sdk_harness_container_image = "apache/beam_python3.7_sdk:2.38.0"

with beam.Pipeline(options=options) as p:
    # 将Conda环境传递给管道
    p.options.setup_options = {'environment_type': 'conda',
                               'environment_config': 'path/to/environment.yaml'}
    # 管道代码
    ...

在上面的示例中，我们使用p.options.setup_options将Conda环境配置传递给Apache Beam流水线。

通过以上步骤，你可以在Apache Beam流水线中使用Conda依赖。确保在运行流水线之前，先激活Conda环境，以便能够正确加载所需的Python包。