もちろんできる！PythonのPandasライブラリを使えば、Excelファイルを簡単に読み書きできる。この場合、Pandasライブラリをインストールし、処理したいデータを含むExcelファイルを用意する必要があります。

以下は、あなたが説明したことを実行するコードの例です：

```
import pandas as pd

# 入力ファイルを読み込む
df = pd.read_excel('path_to_input_file.xlsx')

# 最初の2つの列の値を連結した新しい列を作成する
df['New column'] = df['Column 1'].astype(str) + df['Column 2'].astype(str)

# 新しい列でDataFrameをアルファベット順にソートする
df = df.sort_values('New column')

# 結果のDataFrameを出力ファイルに書き出す
df.to_excel('path_to_output_file.xlsx', index=False)
```

このコードでは、path_to_input_file.xlsxを入力Excelファイルのパスと名前に置き換え、path_to_output_file.xlsxを出力Excelファイルのパスと名前に置き換える必要があります。また、列1と列2を、新しい列に連結したい2つの列の名前に置き換える必要がある。

このコードを実行するためには、Pandasをインストールする必要がある。オペレーティング・システムのターミナルでpip install pandasコマンドを使用することでインストールできます。
¡Por supuesto! Puedes hacerlo utilizando la biblioteca Pandas de Python, que permite leer y escribir en archivos Excel de manera sencilla. Para este caso, necesitarás instalar la biblioteca Pandas y tener un archivo Excel que contenga los datos que deseas procesar.

Aquí está un ejemplo de código que hace lo que describiste:

import pandas as pd

# Lee el archivo de entrada
df = pd.read_excel('ruta_al_archivo_de_entrada.xlsx')

# Crea una nueva columna que concatene los valores de las dos primeras columnas
df['Nueva columna'] = df['Columna 1'].astype(str) + df['Columna 2'].astype(str)

# Ordena el DataFrame por la nueva columna alfabéticamente
df = df.sort_values('Nueva columna')

# Escribe el DataFrame resultante en un archivo de salida
df.to_excel('ruta_al_archivo_de_salida.xlsx', index=False)
En este código, necesitas reemplazar ruta_al_archivo_de_entrada.xlsx con la ruta y nombre de tu archivo Excel de entrada, y ruta_al_archivo_de_salida.xlsx con la ruta y nombre de tu archivo Excel de salida. También necesitas reemplazar Columna 1 y Columna 2 con los nombres de las dos columnas que deseas concatenar en la nueva columna.

Ten en cuenta que es necesario instalar Pandas para que este código funcione. Puedes hacerlo utilizando el comando pip install pandas en la terminal de tu sistema operativo.