Uma equipe de auditoria possui uma tabela de NF-e com mais de 1 bilhão de registros em um pyspark.sgl.DataFrame chamado df. A auditora deseja inspecionar apenas 1.000 registros localmente em seu notebook, usando funcionalidades avangadas de pandas para buscar inconsisténcias. 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: