要按照任意的月份开始日期和结束日期对订单表进行分区，可以使用Python中的pandas库来处理。

首先，需要将订单表中的日期列转换为pandas的日期类型。然后，可以使用pandas的cut函数将日期列按照指定的开始日期和结束日期进行分区。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取订单表数据
df = pd.read_csv('orders.csv')

# 将日期列转换为pandas的日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 指定开始日期和结束日期
start_date = pd.to_datetime('2022-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2022-12-31')

# 按照开始日期和结束日期对订单表进行分区
df['partition'] = pd.cut(df['date'], bins=pd.date_range(start_date, end_date, freq='M'), right=False)

# 打印分区结果
print(df[['date', 'partition']])

在上面的示例中，首先使用pd.read_csv函数读取了订单表的数据，并将日期列转换为pandas的日期类型。然后，通过指定开始日期和结束日期，使用pd.cut函数将日期列进行分区，并将分区结果添加到了一个新的列partition中。最后，使用print函数打印了日期列和分区结果。

需要根据实际的订单表数据和分区需求进行相应的修改。同时，可能需要安装pandas库，可以通过pip install pandas命令进行安装。