可能是因为存在NaN值，可以采用以下代码：
my_df["Float Values"] = my_df["Value"].str[1:].str.replace(',', '').astype('float').fillna(0)
下面是一个可复现的例子：
import pandas as pd
s = pd.Series(['$200', '$3,000', float('nan')])
此时s的内容如下：
0 $200
1 $3,000
2 NaN
dtype: object
运行你提供的代码：
s.apply(lambda x: float(x[1:].replace(',', '')) if x != "None" else 0)
将会出现如下错误：
TypeError: 'float' 对象不可被索引
而应采用以下代码：
s.str[1:].str.replace(',', '').astype('float').fillna(0)
执行后得到的结果：
0 200.0
1 3000.0
2 0.0
dtype: float64