execl两个字段同时排序并导入新的execl文件，第一个字段是编号，第二个字段是时间

你可以使用 `pandas` 库来读取和处理 Excel 数据。下面是一份示例代码，它可以读取 Excel 文件并按照编号和时间两个字段进行排序，然后将结果导出到一个新的 Excel 文件中：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 按照编号和时间两个字段进行排序
df_sorted = df.sort_values(by=['编号', '时间'])

# 将排序后的结果导出到新的 Excel 文件中
df_sorted.to_excel('sorted_excel_file.xlsx', index=False)

# 输出导出成功的提示信息
print('导出成功！')

在上面的代码中，`read_excel` 方法可以读取 Excel 文件，并返回一个 DataFrame 对象。`sort_values` 方法可以按照指定的列进行排序，其中 `by` 参数可以传入一个列名的列表，表示按照多个列排序。排序后，`df_sorted` 中的数据就是按照编号和时间两个字段进行排序后的结果。`to_excel` 方法可以将 DataFrame 对象保存为一个 Excel 文件。

你需要将代码中的 `'your_excel_file.xlsx'` 替换成你实际的 Excel 文件路径，`'编号'` 和 `'时间'` 分别代表你的两个字段名，`'sorted_excel_file.xlsx'` 替换成你想要保存的新 Excel 文件路径。在导出 Excel 文件时，`index=False` 表示不将 DataFrame 的索引保存到 Excel 文件中。

如果你想要添加更多的信息到新的 Excel 文件中，可以在 `to_excel` 方法中传入一些参数，例如 `header` 参数可以指定 Excel 文件中是否包含列名，`sheet_name` 参数可以指定 Excel 文件中的工作表名称等。你可以参考 `pandas` 库的文档来了解更多的参数和用法。