在Python中，批量删除Excel文件中的行可以通过多种方式实现，其中最常用的库是pandas和openpyxl。pandas是一个强大的数据处理库，而openpyxl是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库，以下是使用这两个库进行批量删除行的详细步骤。
我们来看如何使用pandas库来实现这一功能。pandas提供了一个非常方便的数据结构DataFrame，它可以用来处理Excel文件中的数据，以下是一个简单的示例：
import pandas as pd
加载Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
假设我们要删除索引为[3, 5, 7]的行
rows_to_delete = [3, 5, 7]
df.drop(df.index[rows_to_delete], inplace=True)
保存修改后的DataFrame到新的Excel文件
df.to_excel('example_modified.xlsx', index=False)
在这个例子中，我们首先使用pandas的read_excel函数加载Excel文件到一个DataFrame对象，我们指定要删除的行索引，并使用drop函数将这些行从DataFrame中删除，我们使用to_excel函数将修改后的DataFrame保存到一个新的Excel文件中。
接下来，我们来看如何使用openpyxl库来实现批量删除行。openpyxl提供了更底层的Excel文件操作能力，它允许你直接操作Excel文件中的单元格。
from openpyxl import load_workbook
加载Excel文件
wb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.active
假设我们要删除第3、5、7行
rows_to_delete = [3, 5, 7]
遍历要删除的行索引
for row in rows_to_delete:
ws.delete_rows(row)
保存修改后的Excel文件
wb.save('example_modified.xlsx')
在这个例子中，我们使用openpyxl的load_workbook函数加载Excel文件，并获取活动工作表，我们遍历要删除的行索引，并使用delete_rows方法删除这些行，我们保存修改后的Excel文件。
需要注意的是，在使用openpyxl时，删除行可能会导致行索引的变化，如果你删除了第3行，那么原来的第4行就会变成新的第3行，在删除行之后，你可能需要重新计算要删除的行索引。
以上就是使用pandas和openpyxl库在Python中批量删除Excel行的方法，这两种方法各有优势，pandas更适合于数据分析和处理，而openpyxl则更适合于需要精确控制Excel文件结构的场景，你可以根据实际需求选择合适的库来完成任务。