现在你有8个附件文件夹，每个附件皆代表一个 独立地震事件，附件中的各个样本（一个附件里有20个txt数据）来自于同一地震事件中的不同台站 观测数据，且数据物理含义相同，请你在python中使用pandas读取里面数据的前2万个，python代码展示（并需要对每行代码做出相应的解释）

好的，以下是读取8个附件文件夹中数据的前2万个的Python代码：

import pandas as pd

# 定义一个函数来读取指定路径下的前2万个数据
def read_data(folder_path):
    data_list = []
    for i in range(1, 21):
        file_path = folder_path + '/seismic_data_' + str(i) + '.txt'
        data = pd.read_csv(file_path, sep='\t', header=None, nrows=20000)
        data_list.append(data)
    return pd.concat(data_list)

# 读取8个附件文件夹中的数据
folder_list = ['folder1', 'folder2', 'folder3', 'folder4', 'folder5', 'folder6', 'folder7', 'folder8']
data_list = []
for folder_path in folder_list:
    data = read_data(folder_path)
    data_list.append(data)

# 将8个地震事件的数据合并成一个DataFrame
data = pd.concat(data_list)

# 输出前5行数据
print(data.head())

代码解释：

1. 首先导入了 pandas 库，用于读取和处理数据。
2. 定义了一个函数 `read_data`，用于读取一个附件中的前20个 txt 文件，每个文件读取前2万个数据，并将这20个文件中的数据合并成一个 DataFrame，并返回这个 DataFrame。
3. 定义了一个列表 `folder_list`，用于存储8个附件文件夹的路径。
4. 定义了一个空列表 `data_list`，用于存储8个地震事件的数据。
5. 使用 for 循环遍历 `folder_list`，分别读取每个文件夹中的数据，将这些数据存储到 `data_list` 中。
6. 使用 `pd.concat` 函数将8个地震事件的数据合并成一个 DataFrame，并将其赋值给变量 `data`。
7. 最后使用 `print(data.head())` 输出合并后的数据的前5行。