Here's a Python script that should do what you're looking for:

```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the data into a pandas dataframe
df = pd.read_csv('filename.txt', sep='|')

# Print basic information about the dataframe
print("Dataframe Shape: ", df.shape)
print("Columns: ", df.columns)
print("Data Types: ")
print(df.dtypes)

# Create subplots for each numeric column and plot the distribution of values
numeric_cols = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist()
num_plots = len(numeric_cols)
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=num_plots, figsize=(20, 5))
for i, col in enumerate(numeric_cols):
    axs[i].hist(df[col], bins=20)
    axs[i].set_title(col)
    axs[i].set_xlabel("Value")
    axs[i].set_ylabel("Frequency")
plt.show()
```


Here's how the script works:

1. The script imports the necessary libraries: pandas for data handling and matplotlib for plotting.
2. The script loads the data from the pipe-separated file into a pandas dataframe using the pd.read\_csv\(\) function.
3. The script prints out basic information about the dataframe using the `doc.body.textContent`, `doc.body.textContent`, and `doc.body.textContent` attributes.
4. The script selects the numeric columns in the dataframe using the select\_dtypes\(\) method and stores them in a list.
5. The script creates subplots for each numeric column using the subplots\(\) function and sets the number of rows and columns based on the number of numeric columns. It also sets the figure size to 20x5.
6. The script loops through each numeric column, plots the histogram of values using the hist\(\) method, sets the title, x-label, and y-label for each subplot.
7. Finally, the script displays the subplots using the show\(\) function.


Note: Replace the filename.txt with the actual file name with its path that you want to load. Also, make sure that the file is in the correct format and that the separator used in the file is indeed a pipe '|'.
นี่คือสคริปต์ Python ที่ควรทำสิ่งที่คุณกำลังมองหา: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Load the data into a pandas dataframe df = pd.read_csv('filename.txt', sep= '|') # พิมพ์ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ dataframe print("Dataframe Shape: ", df.shape) print("Columns: ", df.columns) print("Data Types: ") print(df.dtypes) # Create แผนย่อยสำหรับแต่ละคอลัมน์ตัวเลขและพล็อตการกระจายของค่า numeric_cols = df.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() num_plots = len(numeric_cols) fig, axs = plt.subplots(nrows =1, ncols=num_plots, figsize=(20, 5)) สำหรับ i, col ในการแจกแจง (numeric_cols): axs[i].hist(df[col], bins=20) axs[i].set_title(col) axs[i].set_xlabel("Value") axs[i].set_ylabel("Frequency") plt.show() ``` นี่คือวิธีการทำงานของสคริปต์: 1. สคริปต์นำเข้าไลบรารีที่จำเป็น: pandas สำหรับการจัดการข้อมูลและ matplotlib สำหรับการวางแผน 2. สคริปต์โหลดข้อมูลจากไฟล์ที่แยกไปป์ลงใน dataframe ของ pandas โดยใช้ฟังก์ชัน pd.read\_csv\(\) 3. สคริปต์จะพิมพ์ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ dataframe โดยใช้แอตทริบิวต์ `doc.body.textContent`, `doc.body.textContent` และ `doc.body.textContent` 4. สคริปต์เลือกคอลัมน์ตัวเลขใน dataframe โดยใช้เมธอด select\_dtypes\(\) และจัดเก็บไว้ในรายการ 5. สคริปต์สร้างแผนย่อยสำหรับแต่ละคอลัมน์ตัวเลขโดยใช้ฟังก์ชันแผนย่อย\(\) และตั้งค่าจำนวนแถวและคอลัมน์ตามจำนวนคอลัมน์ตัวเลข นอกจากนี้ยังกำหนดขนาดรูปภาพเป็น 20x5 6. สคริปต์จะวนซ้ำคอลัมน์ตัวเลขแต่ละคอลัมน์ พล็อตกราฟฮิสโตแกรมของค่าโดยใช้เมธอด hist\(\) ตั้งชื่อเรื่อง ป้ายกำกับ x และป้ายกำกับ y สำหรับแต่ละแผนย่อย 7. สุดท้ายนี้ สคริปต์จะแสดงแผนย่อยโดยใช้ฟังก์ชัน show\(\) หมายเหตุ: แทนที่ filename.txt ด้วยชื่อไฟล์จริงด้วยเส้นทางที่คุณต้องการโหลด นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไฟล์อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง และตัวคั่นที่ใช้ในไฟล์นั้นเป็นไปป์ '|' จริงๆ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence