Это потому, что в другом столбце есть float. Более конкретно to_dict('records') реализуется с использованием атрибута values для фрейма данных, а не для самих столбцов, и это реализует «неявное повышение», в вашем случае конвертирование uint64 в float.

Если вы хотите обойти эту ошибку, вы можете явно указать свою фреймворк данных в тип данных object :

 df.astype(object).to_dict('record')[2]['bd_id'] Out[96]: 7602051814214 

Кстати, если вы используете IPython и хотите посмотреть, как функция реализована в библиотеке, вы можете ее разгрузить, поставив ?? в конце вызова метода. Для pd.DataFrame.to_dict?? мы видим

  ... elif orient.lower().startswith('r'): return [dict((k, v) for k, v in zip(self.columns, row)) for row in self.values] 

Вы можете использовать это

 from pandas.io.json import dumps import json output=json.loads(dumps(mid,double_precision=0))