Python 使用map函数将状态转换为新datafram列中的区域。所有行显示为NaN。我做错了什么？

读取csv文件，清理它，并用0填充所有空值

    import pandas as pd
    broccoli = pd.read_csv('broccoli.csv')
    region = {
    'Alabama': 'S',
    'Montana': 'W',
    'Alaska': 'W',
    'Nebraska': 'MW',
    'Arizona': 'W',
    'Nevada': 'W',
    'Arkansas': 'S',
    'New Hampshire': 'NE',
    'California': 'W',
    'New Jersey': 'NE',
    'Colorado': 'W',
    'New Mexico': 'W',
    'Connecticut': 'NE',
    'New York': 'NE',
    'Delaware': 'S',
    'North Carolina': 'S',
    'Florida': 'S',
    'North Dakota': 'MW',
    'Georgia': 'S',
    'Ohio': 'MW',
    'Hawaii': 'W',
    'Oklahoma': 'S',
    'Idaho': 'W',
    'Oregon': 'W',
    'Illinois': 'MW',
    'Pennsylvania': 'NE',
    'Indiana': 'MW',
    'Rhode Island': 'NE',
    'Iowa': 'MW',
    'South Carolina': 'S',
    'Kansas': 'MW',
    'South Dakota': 'MW',
    'Kentucky': 'S',
    'Tennessee': 'S',
    'Louisiana': 'S',
    'Texas': 'S',
    'Maine': 'NE',
    'Utah': 'W',
    'Maryland': 'S',
    'Vermont': 'NE',
    'Massachusetts': 'NE',
    'Virginia': 'S',
    'Michigan': 'MW',
    'Washington': 'W',
    'Minnesota': 'MW',
    'West Virginia': 'S',
    'Mississippi': 'S',
    'Wisconsin': 'MW',
    'Missouri': 'MW',
    'Wyoming': 'W',
   } 
   df_broccoli['Region'] = df_broccoli['State'].map(region) 
   df_broccoli 

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我在列中的所有行都得到NaN。数据框已清理，所有列都已正确对齐。我一直无法解决这个问题。如果可以，请提供帮助。

可以给我们看几行brocoli.csv中的内容吗？链接到顶部数据框的图像