在保存Excel文件时，如果文件大小超过了Excel的限制（通常为2GB），可能会导致保存失败或出现其他问题。为了解决这个问题，可以采取以下方法：

1. 分割数据：将数据分为多个较小的Excel文件进行保存。可以使用Knime的数据处理功能，将数据按照某种规则（例如行数或列数）进行分割，然后保存为多个文件。

import pandas as pd

# 将数据分割为多个DataFrame
dfs = []
chunk_size = 1000000 # 每个文件包含的行数
for chunk in pd.read_csv('input.csv', chunksize=chunk_size):
    dfs.append(chunk)

# 保存为多个Excel文件
for i, df in enumerate(dfs):
    df.to_excel(f'output_{i}.xlsx', index=False)

2. 压缩文件：将数据压缩为zip文件进行保存。可以使用Python的zipfile模块将多个Excel文件压缩为一个zip文件。

import zipfile
import os

# 将多个Excel文件压缩为zip文件
with zipfile.ZipFile('output.zip', 'w') as zipf:
    for filename in os.listdir('output_folder'):
        if filename.endswith('.xlsx'):
            zipf.write(os.path.join('output_folder', filename), filename)

3. 使用其他文件格式：考虑将数据保存为其他文件格式，例如CSV或数据库。这些文件格式通常没有Excel的大小限制。

import pandas as pd

# 保存为CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

# 保存到数据库
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('output.db')
df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)
conn.close()

通过以上方法，可以解决在保存时Knime Excel文件大小问题。具体选择哪种方法取决于需要保存的数据量和业务需求。