晚安，朋友，我执行了你尝试过的过程。首先，让我们来分解一下：
第一步：

您的数据集具有不正确的值，您必须将日期更正为字符串，然后才能将其放入pd.DataFrame。

data = [
['2022-12-04 00:00:00', 5000.00],
['2022-12-04 00:00:00', 6799.50],
['2022-12-04 00:00:00', 5000.00],
['2023-01-10 00:00:00', 5000.00]]

第二步：
在解决了前面的问题之后，我们执行dateframe过程：

现在我们可以可视化dateframe，紧接着我们看到我们要查找的列之一有类型问题，因此我们必须执行转换
第三步：

使用一个panda工具，我们可以将类型转换为datetime，你可以看到我使用了dayfirst参数，这是可选的，但是因为我们没有小时，分钟和秒，我没有选择telos，我参考了文档，你会觉得很有趣。

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], dayfirst=True)

第四步：
让我们以简单的方式转到咨询，按部分执行咨询，一次查找一个。我们找到了您的值查询

SearchDate =  df[df['Date'] == pd.Timestamp("2022-12-04 00:00:00'")]
SearchNumber =  SearchDate[SearchDate['Float'] == 5000.00]
SearchNumber

另一种搜索方法是查找从每个查询返回True的索引，使用and运算符，我们设法返回查询的值

searchDate =  df['Date'] == pd.Timestamp("2022-12-04 00:00:00'") 
seachFloat = df['Float'] == 5000.00
query = df[searchDate & seachFloat]
query

以另一种执行形式执行上一步中的表

query_dataframe = df[(df['Date'] == pd.Timestamp("2022-12-04 00:00:00")) & (df['Float'] == 5000.00)]
query_dataframe

步骤五：
你的这个检查我不是很理解，用一种简单的方法，我检查变量是否为空，我像你的例子一样执行返回

if len(query_dataframe):
    print('Yes')
else:
    print('No')

如果我对您的问题理解正确的话，我相信您可以使用DataFrame的loc方法来选择与'date_input'和'float_input'值匹配的行，从而检查DF中是否存在与'date'和'float'值完全匹配的字符串。
然后，您可以检查生成的DataFrame是否为空，这表示至少有一行的值与“date_input”和“float_input "完全匹配。

修改代码

date_input = "2022-12-04 00:00:00"
float_input = "5000.00"

# Use loc to select the rows that match the values
matches = df.loc[(df['Date'] == pd.Timestamp(date_input)) & (df['Float'] == float(float_input))]

# Check if the resulting DataFrame is empty or not
if not matches.empty:
    print('YES')
else:
    print('NO')

如果[日期输入，浮点输入]在df.值中：
打印（"是"）
否则：
打印（"否"）