Python MinMaxScaler未正确缩放

我想为我的数据集中的特性做一个规范化步骤，我正在使用sklearn MinMaxScaler 我希望结果在（0,1）范围内，但它会产生更大和不同的值

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

df = pd.read_csv('ExpS.csv', encoding='utf-8')
df.columns = ['Followers_count']
skaling = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
df[['followers_count']]= skaling.fit_transform(df[['Followers_count']])

df.to_csv('ExpS.csv', index=False)

这就是我的数据的样子

Followers_count
5813
159
992
914
298
0
744

followers_count
0.000375
1.03E-05
6.40E-05
5.89E-05
1.92E-05
0
4.80E-05

这是应用代码后的数据

Followers_count
5813
159
992
914
298
0
744

followers_count
0.000375
1.03E-05
6.40E-05
5.89E-05
1.92E-05
0
4.80E-05