Contexte Un pipeline de données charge un fichier de transactions bancaires et doit extraire uniquement les transactions supérieures à 1000€. Le Problème Le script charge toutes les colonnes et toutes les lignes sans filtrage, générant un volume inutile en mémoire. Contraintes Utiliser les méthodes select() et filter() de l'API DataFrame. Ne conserver que les colonnes id, montant et date. Filtrer les lignes où montant > 1000. Livrable attendu Un script PySpark appliquant correctement sélection de colonnes et filtrage conditionnel sur le DataFrame.