当标准化输入数据时，可能会出现“值错误（ValueError）”的异常。这通常是因为输入数据包含非数值型数据或者缺失值。以下是一些解决方法的代码示例：

1. 使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler类来标准化数据，并处理非数值型数据和缺失值：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设X是包含输入数据的数据集
# 处理非数值型数据
X_numeric = X.select_dtypes(include=[np.number])
X_non_numeric = X.select_dtypes(exclude=[np.number])
# 处理缺失值
X_numeric.fillna(X_numeric.mean(), inplace=True)
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_numeric)
# 合并回原始数据集
X_scaled = pd.DataFrame(X_scaled, columns=X_numeric.columns)
X_scaled = pd.concat([X_scaled, X_non_numeric], axis=1)

2. 使用pandas中的fillna方法来处理缺失值，并使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler类来标准化数据：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 假设X是包含输入数据的数据集
# 处理缺失值
X.fillna(X.mean(), inplace=True)
# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

请根据你的具体数据和需求选择适合的解决方法。