if not df_used.empty: added = df_used.loc[df_used['pre_score'].isna(), :] df_used = df_used.loc[~df_used['pre_score'].isna(), :]

这段代码首先检查DataFrame对象`df_used`是否为空。如果不为空，它将执行两个操作：

第一个操作是使用`df_used['pre_score'].isna()`来选择出'pre_score'列为空的行，并将其赋值给变量`added`。这一步可以理解为将满足条件的行添加到`added`中。

第二个操作是使用`~df_used['pre_score'].isna()`来选择出'pre_score'列不为空的行，并将其重新赋值给`df_used`。这一步可以理解为更新`df_used`，将空值的行从中删除。

综合起来，这段代码的作用是将原始DataFrame中'pre_score'列为空的行从原始DataFrame中移除，并将这些行保存到变量`added`中。同时，更新了原始DataFrame，只保留了'pre_score'列不为空的行。