ここに、あなたが探しているものを実行するPythonスクリプトがあります：

```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()
```


スクリプトの動作は以下の通り：

1.スクリプトは必要なライブラリをインポートする：データ処理用のpandasとプロット用のmatplotlib。
2.スクリプトは、pd.read_csv\( \) 関数を使用して、パイプで区切られたファイルから pandas dataframe にデータをロードする。
3.スクリプトは、`doc.body.textContent`、`doc.body.textContent`、`doc.body.textContent` 属性を使用して、データフレームに関する基本情報を出力する。
4.スクリプトは dataframe 内の数値列を select_dtypes(ⅳ)メソッドで選択し、リ ストに格納する。
5.スクリプトは、各数値列に対してサブプロットを subplotsまた、図のサイズを 20x5 に設定する。
6.各数値列をループし、hist(≖)メソッドを使用して値のヒストグラムをプロットし、各サブプロットのタイトル、x-ラベル、y-ラベルを設定する。
7.最後に、スクリプトは、show( \) 関数を使用してサブプロットを表示する。


注：filename.txt は、ロードしたい実際のファイル名とそのパスに置き換えてください。また、ファイルが正しい形式であり、ファイル内で使用されているセパレータが本当にパイプ '|' であることを確認する。
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 '|'.