これらの不必要な印刷声明を掲載したことをお詫びします。これらのステートメントのない改訂コードは次のとおりです。

PDとしてパンダをインポートします
pltとしてmatplotlib.pyplotをインポートします

＃データをPandas DataFrameにロードします
df = pd.read_csv（ 'filename.txt'、sep = '|'）

＃数値列ごとにサブプロットを作成し、値の分布をプロットします
numeric_cols = df.select_dtypes（include = ['int64'、 'float64']）。columns.tolist（）
num_plots = len（numeric_cols）
図、axs = plt.subplots（nrows = 1、ncols = num_plots、figsize =（20、5））
Iの場合、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（ "頻度"）
plt.show（）
I apologize for putting in those unnecessary print statements. Here is the revised code without those statements.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 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()