你可以使用Python的pandas库来处理CSV文件，并使用geopandas库来处理地理空间数据。下面是一个示例代码，展示了如何遍历地址CSV文件以查找地址是否在某个区域内：

import pandas as pd
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import Point

# 读取区域数据
area = gpd.read_file('path_to_area_shapefile.shp')

# 读取地址CSV文件
addresses = pd.read_csv('path_to_addresses.csv')

# 将地址数据转换为地理空间数据
geometry = [Point(xy) for xy in zip(addresses['longitude'], addresses['latitude'])]
crs = {'init': 'epsg:4326'}
addresses_gdf = gpd.GeoDataFrame(addresses, crs=crs, geometry=geometry)

# 创建一个新的列来存储地址是否在区域内
addresses_gdf['within_area'] = False

# 遍历每个地址
for index, address in addresses_gdf.iterrows():
    # 检查地址是否在区域内
    if address['geometry'].within(area['geometry'].iloc[0]):
        addresses_gdf.at[index, 'within_area'] = True

# 输出结果
print(addresses_gdf)

在上面的代码中，你需要替换'path_to_area_shapefile.shp'和'path_to_addresses.csv'为实际的文件路径。area是一个GeoDataFrame对象，表示你要检查的区域，它可以是一个Shapefile文件或其他地理空间数据格式。addresses是一个包含地址数据的DataFrame对象，其中包含经度和纬度列。代码将通过遍历每个地址并使用within方法来检查地址是否在区域内。最后，输出一个包含地址是否在区域内的新列的GeoDataFrame对象addresses_gdf。