использование Lambda

То, что вы делаете, называется программирование путем исключения. И это антипаттерн. Вам постоянно нужно менять код, когда меняется количество регионов и чем больше регионов, тем длинее код (и он само собой дублирующийся). Это самый плохой подход из существующих.

Пробуйте так:

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Scanner;
import java.util.function.Function;
import java.util.stream.Collectors;

public class ReaderClass {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        ReaderClass read = new ReaderClass();
        List<City> cities = parseCsv(read.getFileAsIOStream("Файл.csv"));
        Map<String, Long> result = cities.stream().map(City::getRegion)
                .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting()));        
        System.out.println(result);
    }

    private InputStream getFileAsIOStream(final String fileName) {
        InputStream ioStream = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream(fileName);
        if (ioStream == null) {
            throw new IllegalArgumentException(fileName + " is not found");
        }
        return ioStream;
    }
    
    private static List<City> parseCsv(InputStream is) throws IOException {
        try (Scanner scanner = new Scanner(is)) {
            List<City> cities = new ArrayList<>();
            while (scanner.hasNextLine()) {
                String[] splitLine = scanner.nextLine().split(";");
                City city = new City(splitLine);
                cities.add(city);
            }
            return cities;
        }
    }
    
}

Следует использовать средства "нового" ввода/вывода для чтения файлов и Stream API для более лаконичного решения данной задачи, в которой можно выделить следующие подзадачи:

• получить поток строк из входного файла CSV-формата с разделителем ;: Files::lines или BufferedReader::lines
• каждую строку разбить на колонки и преобразовать в экземпляр класса City: Stream::map
• построить мапу городов по регионам, используя коллекторы Collectors.groupingBy + Collectors.mapping + Collectors.toSet
• для полученной мапы отсортировать её содержимое по убыванию количества городов

Вариант реализации:

public static void printRegionStats(String csvFile) throws IOException {
    try (Stream<String> input = Files.lines(Paths.get(csvFile))) {
        input
            .map(line -> line.split(";")) // Stream<String[]>
            .map(City::new) // Stream<City>, есть конструктор City(String...args)
            .collect(Collectors.groupingBy(
                City::getRegion, // ключ - название региона
                Collectors.mapping(City::getCity, Collectors.toSet()) // множество уникальных городов
            )) // Map<String, Set<String>>
            .entrySet()
            .stream() // Stream<Map.Entry<String, Set<String>>>
            .sorted(Comparator.comparing(
                e -> e.getValue().size(), Comparator.reverseOrder()
            ))
            .forEach(e -> System.out.println(e.getKey() + ": " + e.getValue().size()));
    }
}

Если во входном файле для каждого города гарантированно нет дубликатов, код можно упростить и сразу подсчитывать количество городов:

public static void printRegionStats(String csvFile) throws IOException {
    try (Stream<String> input = Files.lines(Paths.get(csvFile))) {
        input
            .map(line -> line.split(";")) // Stream<String[]>
            .map(City::new) // Stream<City>, есть конструктор City(String...args)
            .collect(Collectors.groupingBy(
                City::getRegion, // ключ - название региона
                Collectors.summingInt(c -> 1) // подсчет городов
            )) // Map<String, Integer>
            .entrySet()
            .stream() // Stream<Map.Entry<String, Integer>>
            .sorted(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()))
            .forEach(e -> System.out.println(e.getKey() + ": " + e.getValue()));
    }
}

Для получения потока строк из сканера можно использовать метод:

static Stream<String> streamScanner(Scanner scanner) {
    Spliterator<String> splt = Spliterators.spliterator(scanner, Long.MAX_VALUE, Spliterator.ORDERED | Spliterator.NONNULL);
    return StreamSupport.stream(splt, false)
            .onClose(scanner::close);
}

Соответственно, код может быть изменен так (добавил сортировку ключей регионов по алфавиту при совпадении значений):

public static void printRegionStats(String csvFile) throws IOException {
    try (Stream<String> input = streamScanner(new Scanner(new File(csvFile)).useDelimiter("\\R"))) {
        input
            .map(line -> line.split(";")) // Stream<String[]>
            .map(City::new) // Stream<City>, есть конструктор City(String...args)
            .collect(Collectors.groupingBy(
                City::getRegion, // ключ - название региона
                Collectors.summingInt(c -> 1) // подсчет городов
            )) // Map<String, Integer>
            .entrySet()
            .stream() // Stream<Map.Entry<String, Integer>>
            .sorted(Map.Entry.<String, Integer>comparingByValue()
                .reversed()
                .thenComparing(Map.Entry.comparingByKey())
            )
            .forEach(e -> System.out.println(e.getKey() + " - " + e.getValue()));
    }
}

Тестирование данного способа упрощается до следующего:

public static void main(String[] args) throws IOException {
    printRegionStats("data.csv");
}

Вывод (тестовый вариант):

Татарстан - 2
Адыгея - 2
Алтайский край - 1
Красноярский край - 1