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

# Load the pipe-separated file into a pandas DataFrame
file_path = 'your_file_path_here.txt'
df = pd.read_csv(file_path, sep='|')

# Print basic information about the various columns
print(df.info())

# Identify numeric columns
numeric_columns = df.select_dtypes(include=['number']).columns

# Create subplots for each numeric column
fig, axes = plt.subplots(nrows=len(numeric_columns), ncols=1, figsize=(10, 5 * len(numeric_columns)))

# Plot the distribution of values for each numeric column
for idx, column in enumerate(numeric_columns):
    df[column].plot(kind='hist', ax=axes[idx], title=column)

# Adjust the layout and show the plot
plt.tight_layout()
plt.show()
```

Replace `'your_file_path_here.txt'` with the path to your pipe-separated file. This script will load the file into a pandas DataFrame, print basic information about the columns, and create a histogram for each numeric column in a single image with subplots.
```python นำเข้า pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # โหลดไฟล์ที่แยกไปป์ลงใน pandas DataFrame file_path = 'your_file_path_here.txt' df = pd.read_csv(file_path, sep='|') # พิมพ์ข้อมูลพื้นฐาน เกี่ยวกับคอลัมน์ต่างๆ print(df.info()) # ระบุคอลัมน์ตัวเลข numeric_columns = df.select_dtypes(include=['number']).columns # สร้างแผนย่อยสำหรับแต่ละคอลัมน์ตัวเลข fig, axes = plt.subplots(nrows=len (numeric_columns), ncols=1, figsize=(10, 5 * len(numeric_columns))) # พล็อตการกระจายค่าสำหรับคอลัมน์ตัวเลขแต่ละคอลัมน์สำหรับ idx, คอลัมน์ในการแจกแจง (numeric_columns): df[column].plot(kind= 'hist', ax=axes[idx], title=column) # ปรับเค้าโครงและแสดงโครงเรื่อง plt.tight_layout() plt.show() ``` แทนที่ `'your_file_path_here.txt''` ด้วยเส้นทางไปยังไปป์ของคุณ -แยกไฟล์. สคริปต์นี้จะโหลดไฟล์ลงใน DataFrame ของแพนด้า พิมพ์ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับคอลัมน์ และสร้างฮิสโตแกรมสำหรับแต่ละคอลัมน์ตัวเลขในภาพเดียวที่มีแผนย่อย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence