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Uma equipe de auditoria possui uma tabela de NF-e com mais de 1 bilhão de registros em um pyspark.sql.DataFrame chamado df . A auditora deseja inspecionar apenas 1.000 registros localmente em seu notebook , usando funcionalidades avançadas de pandas para buscar inconsistências. Nesse cenário, a abordagem em PySpark mais apropriada para gerar esses registros em um pandas.DataFrame , minimizando o risco de estouro de memória no ambiente local é: