遇到保存到Excel时出现内存溢出异常的问题，可能是由于处理的数据量过大导致的。以下是一些可能的解决方法：

1. 分批保存：将数据分成多个批次，每次保存一部分数据到Excel文件中。这样可以减少一次性处理的数据量，从而降低内存的使用。示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设data是需要保存的数据列表
data = [...]
batch_size = 10000  # 每批保存的数据量

# 分批保存数据到Excel文件
for i in range(0, len(data), batch_size):
    batch_data = data[i:i+batch_size]
    df = pd.DataFrame(batch_data)
    df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', startrow=i, index=False)

2. 使用ExcelWriter：使用ExcelWriter对象可以在写入数据时控制缓存的大小，从而减少内存的使用。示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设data是需要保存的数据列表
data = [...]

# 创建ExcelWriter对象，并指定缓存大小为1000
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter', engine_kwargs={'options': {'constant_memory': True, 'default_date_format': 'yyyy-mm-dd'}, 'options': {'strings_to_urls': False}, 'mode': 'a', 'date_format': 'yyyy-mm-dd', 'datetime_format': 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss', 'constant_memory': True}) as writer:
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

3. 优化数据结构：如果数据结构过于复杂或占用过多内存，可以考虑优化数据结构，以减少内存的使用。例如，可以使用更简单的数据类型或数据结构来表示数据。

4. 使用压缩文件格式：如果数据量非常大，保存为Excel文件可能会导致内存溢出异常。可以考虑将数据保存为其他压缩文件格式，如CSV或JSON文件。这些文件格式通常比Excel文件更轻量，占用更少的内存。

希望以上解决方法能够帮助您解决保存到Excel时出现内存溢出异常的问题。如果问题仍然存在，请检查您的系统资源和代码逻辑，确保没有其他潜在的问题。