Python sklearn预处理包返回错误：ValueError：无效的文字为浮点数()

Question

正如另一个stackoverflow用户建议的那样，我使用sklearn预处理包来规范pandas数据帧的列。我从如下所示的文件创建此数据帧：

0.0 1.0  4.0
0.0 10.0 4.356

以下代码运行正常：

^{pr2}$

它应该从一个文件创建一个数据帧，规范化该数据帧并将结果保存到一个新文件中。但是这个错误在哪里出现了，我不知道如何消除它：

ValueError: invalid literal for float(): 0 0.0 0.0 0.0 364.0

我修改了文件，删除了多余的字符（如果有类似的\n），但仍然不起作用。知道为什么会这样吗？我错过什么了吗？在

谢谢

pd.read_csv("path")
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform()
messageTrainDf = pd.DataFrame(x_scaled)
messageTrainDf.to_csv("path", sep=" ", index=False, header=False)