上述代码运行报错，错误为KeyError: ' Label'

这个错误通常是由于数据框中没有名为“ Label”的列引起的。请确保你的数据框中有一个名为“ Label”的列，并且列名没有拼写错误。你可以使用以下代码来检查数据框中的列名：

print(df.columns)

如果你的数据框中没有名为“ Label”的列，或者列名拼写有误，你需要更改代码中的列名来匹配你的数据框。如果你的数据框中有多个名为“ Label”的列，你可以使用以下代码来指定使用哪个列：

df2[' Label'] = df[' Label'].apply(lambda x: labeller(x, i)) 

在这个代码中，df[' Label']指定使用名为“ Label”的列，你可以更改其中的列名来指定使用不同的列。

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runfile('D:/大数据学习/数据工程/代码/未命名7.py', wdir='D:/大数据学习/数据工程/代码') Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3629, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 136, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 163, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5198, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5206, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item KeyError: 'date' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "D:\大数据学习\数据工程\代码\未命名7.py", line 819, in <module> data_train = process(data_train) File "D:\大数据学习\数据工程\代码\未命名7.py", line 31, in process data['label'] = list(map(lambda x,y:1 if (x-y).total_seconds() / (24*60*60) <= 15 else 0,data['date'], data['date_received'])) File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 3505, in __getitem__ indexer = self.columns.get_loc(key) File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3631, in get_loc raise KeyError(key) from err KeyError: 'date'这个报错是什么意思呢

这个报错是在运行一个Python文件时出现的，主要是因为代码中涉及到了一个叫做'date'的key，但是这个key在数据中不存在，所以会报出KeyError异常。具体来说，这个错误是在使用pandas库时出现的，因为在pandas中，DataFrame对象的列名就是key，而在这个代码中，使用了一个不存在的列名'date'。要解决这个问题，需要检查数据中是否有名为'date'的列，或者检查代码中是否存在拼写错误。

transform=Compose([ LoadImaged(keys=["img"]), EnsureChannelFirstd(keys=["img"]), ScaleIntensityd(keys=["img"], minv=0, maxv=1, channel_wise=True), Resized(keys=["img"], spatial_size=(96,96,96)), Lambdad(keys=["img"],func=lambda x: x if x ["label"]==1 else None), CopyItemsd(keys=["img","label"], times=6, allow_missing_key=True), OneOf([ RandRotated(keys=["img"], ranse_x=0.26, range_y=0.26, range_z=0.26, prob=0.85, keep_size=True), Lambdad(keys=["img"],func=lambda x: x), ]) ]) train_ds=CacheDataset(data=train_files,transform=transform) 报错：IndexError: too many indices for tensor of dimension 4 RuntimeError: applying transform <monai.transfoems.utility.dictionary.Lambdad object at 0x7f6ee7eb9b80>

这个错误通常是由于索引错误引起的，这意味着您正在尝试访问超出张量维度的索引。在这种情况下，您可以检查一下您的代码中是否存在类似于这样的错误：尝试使用四个索引访问一个四维张量，或者使用五个索引访问一个五维张量。

此外，您的代码中似乎有一个拼写错误，`Range`应该是`range`。您需要将`Range`更改为`range`，然后再尝试运行您的代码。