# LispTorch v0.1.9
C++ ile Hızlandırılmış Python Veri Analizi Kütüphanesi
LispTorch, Python'un kullanım kolaylığını C++'ın yüksek performansıyla birleştirerek büyük veri setlerini işlemek için tasarlanmış basit ama güçlü bir kütüphanedir. Bu proje, veri okuma, ön işleme ve temel istatistiksel analiz gibi sık karşılaşılan görevleri hızlandırmayı amaçlar.

## Özellikler
Yüksek Performanslı Veri İşleme: Verileri C++ hızında okur ve ön işler.

Otomatik Eksik Değer Doldurma: Eksik (NaN) değerleri, ilgili sütunların ortalamasıyla otomatik olarak doldurur.

Temel İstatistiksel Özet: describe() fonksiyonuyla veri setinize hızlıca genel bir bakış atın.

Temiz ve Anlaşılır Arayüz: Python kullanıcıları için tanıdık ve kolay bir API sunar.

### Kurulum
LispTorch'u kurmak için tek yapmanız gereken aşağıdaki pip komutunu çalıştırmaktır.

### Bash

pip install lisptorch

### Kullanım
LispTorch'un temel özelliklerini keşfetmek için aşağıdaki örnek koda göz atabilirsiniz.
```
Python

import lisptorch_core

# LispTorch'un sunduğu DataFrame nesnesini oluşturun
df = lisptorch_core.SuperFrameDataFrame()

# CSV dosyasını okuyun (dosya adını kendinize göre düzenleyin)
df.read_csv("veriler.csv")

# Veri setinizin temel istatistiklerini görüntüleyin
stats = df.describe()

# Sonuçları ekrana yazdırın
print(stats)
```
### Katkıda Bulunma
LispTorch hala aktif olarak geliştirilmektedir ve geri bildirimlerinize her zaman açığız. Hata raporları, yeni özellik önerileri veya kod katkıları memnuniyetle karşılanır. Projeye katkıda bulunmak isterseniz, lütfen GitHub deposunu ziyaret edin ve katkı yönergelerini inceleyin.

Yaptığım Değişiklikler ve Nedenleri:
Başlık ve Versiyon: Başlığı daha çekici ve net hale getirdim. Versiyonu 0.1.9 olarak güncelledim.

Açıklama: "LispTorch, C++'ın yüksek performansıyla Python'un kolaylığını birleştiren bir kütüphanedir..." şeklinde daha akıcı bir giriş yazdım.

Kurulum: "Öncelikle C++ derleyicinizin kurulu olduğundan emin olun" gibi gereksiz teknik bilgileri kaldırdım. Zira pip artık derlenmiş tekerlek dosyasını (wheel) kuracak ve bu tür bir gereksinim ortadan kalktı. Sadece pip install lisptorch komutunu bıraktım.

Katkıda Bulunma: Metni daha davetkar hale getirdim ve GitHub deposu için bir link ekledim
