这是一道数据整形题，既然用到了Pandas就尽量避免循环，多用向量化的思想。

我们的目标是

     birthday     month   mon test
0  2008-06-08  20080608   608  双子座
1  2008-11-09  20081109  1109  天蝎座
2  2013-10-12  20131012  1012  天秤座
3  2002-09-28  20020928   928  天秤座
4  2007-10-24  20071024  1024  天蝎座
5  2012-08-27  20120827   827  处女座
6  2005-08-22  20050822   822  狮子座
7  2008-04-12  20080412   412  白羊座
8  2001-06-29  20010629   629  巨蟹座
9  2009-07-23  20090723   723  狮子座

这个结构已经暴露了我们将要通过数值比较大小来确定所在星座的范围

经过处理

   constellationt  start    end     s     e
0             白羊座   3-21   4-19   321   419
1             金牛座   4-20   5-20   420   520
2             双子座   5-21   6-21   521   621
3             巨蟹座   6-22   7-22   622   722
4             狮子座   7-23   8-22   723   822
5             处女座   8-23   9-22   823   922
6             天秤座   9-23  10-23   923  1023
7             天蝎座  10-24  11-21  1024  1121
8             射手座  11-22  12-21  1122  1221
9             摩羯座  12-22   1-19  1222   119
10            水瓶座   1-20   2-18   120   218
11            双鱼座   2-19   3-20   219   320

这样的一个数据组用apply是很方便做到的，接下来构思星座范围判断的逻辑，

分为三种，1 日期恰好在边界 2 日期在范围以内 3摩羯座的特殊情况

def f(mon,cons):
    test = mon > cons[['s','e']]
    test0 = mon == cons[['s','e']]
    t0 = test0[test0.s|test0.e]
    t1 = test[test.s&-test.e]
    if not t0.empty:
        return cons.ix[t0.index].constellationt.iat[0]
    if not t1.empty:
        return cons.ix[t1.index].constellationt.iat[0]
    if test.s.all() and test.e.all():
        return cons.ix[[9]].constellationt.iat[0]

最后

birth['test'] = birth.mon.apply(lambda x:f(x,cons))

这样就得到了如上结果