Python pd.merge未对列值进行合并

我正在尝试在retweeting_id列上合并下面的这两个数据帧

                retweeting_id           retweeting_username     retweeting_followers_count
207857          822215673812119553      WhiteHouse              26139914

id用户\u id转发\u计数推特预测转发\u id用户名
4682 1341442941642928129 64932923 191 RT@WhiteHouse：超过80%的美国人说他们。。。2 8.222157e+17埃里卡
4683 1341443049067479041 64932923 332希望和帮助就在路上\n\n“第一个sh…28.222157e+17埃里卡
5764 1339008184997064705 232598875 694“昨天，美国目睹了一场医疗事故。。。1 8.222157e+17 Wm R Collie IV MD
10065   1338931792800325634     1105109168  297     “昨天，美国目睹了一场医疗事故。。。1 8.222157e+17当选总统尝试在第二个数据帧上将转发id更改为整数。然后，再次尝试合并。
尝试在第二个数据帧上将转发id更改为整数。然后，再次尝试合并。
我使用

在两个数据帧上，现在它们正确地合并了。
我通过使用

在两个数据帧上，现在它们正确地合并了。
换句话说，您的问题主要是关于科学符号和如何转换它们是的，但是当我将retweeting_id列转换为int时，它会由于某种原因更改为-2147483648。换句话说，您的问题主要是关于科学符号和如何转换它们是的，但是当我将retweeting_id列转换为int时，由于某种原因，它会更改为-2147483648，我尝试使用这行代码test2['retweeting_id']=test2['retweeting_id'].map（np.uint64）但随后它将数字更改为822215673812119552，这是-1我知道的实际数字，因为我使用test2=df_merge2[（df_merge2['retweeting_id']==8222156738121919553）]生成数据帧。我不能只加一个，因为它会弄乱它正确工作的其他较小的数字。我尝试使用这行代码test2['retweeting\u id']=test2['retweeting\u id'].map（np.uint64），但随后它将数字更改为822215673812152，这是-1，我知道的实际数字，因为我使用的是test2=df\u merge2[（df\u merge2['retweeting\u id']==822215673812153）]生成数据帧。我不能只添加一个，因为它会弄乱它正确处理的其他较小的数字。
        id                      user_id  retweet_count      tweet                              prediction   retweeting_id   username    
4682    1341442941642928129     64932923    191     RT @WhiteHouse: Over 80% of Americans say they...   2   8.222157e+17    Erika   
4683    1341443049067479041     64932923    332     Hope—and help—are on the way!\n\n"The first sh...   2   8.222157e+17    Erika   
5764    1339008184997064705     232598875   694     "Yesterday, the United States witnessed a medi...   1   8.222157e+17    Wm R Collie IV MD   
10065   1338931792800325634     1105109168  297     "Yesterday, the United States witnessed a medi...   1   8.222157e+17    President-elect Try to change the retweeting_id to an integer on the second data frame. Then, try to merge again.
I fixed it by converting to string using

test2.retweeting_id = test2.retweeting_id.map(lambda x: '{:.0f}'.format(x))