在将df保存到excel然后读回df后，Pandas日期时间值混乱。

在将df保存到Excel然后读回df后，Pandas日期时间值混乱的问题可能是由于Excel的日期时间格式与Pandas的日期时间格式不兼容导致的。为了解决这个问题，可以采取以下几个步骤：

1. 在保存df到Excel时，指定日期时间列的格式为字符串格式，而不是默认的日期时间格式。可以使用to_excel方法的date_format参数来指定日期时间列的格式，例如：df.to_excel('data.xlsx', date_format='yyyy-mm-dd hh:mm:ss')。
2. 在读取Excel文件时，将日期时间列的数据类型设置为字符串类型，以避免Pandas将其解析为日期时间格式。可以使用read_excel方法的dtype参数来指定列的数据类型，例如：df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'datetime_column': str})。
3. 如果保存到Excel的日期时间列中包含时区信息，可以在读取Excel文件时，使用read_excel方法的converters参数将日期时间列转换为Pandas的日期时间格式，并指定时区信息。例如：df = pd.read_excel('data.xlsx', converters={'datetime_column': pd.to_datetime}, parse_dates=['datetime_column'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, utc=True))。

通过以上步骤，可以确保在保存和读取Excel文件时，Pandas日期时间值不会混乱，并且能够正确地处理日期时间列的格式和时区信息。

关于Pandas日期时间处理的更多信息，可以参考腾讯云的产品文档：Pandas日期时间处理。