train_files数据集为{"img","label"}组成的列表，若要针对其中label=1的"img"进行monai的copyitemsd复制6份，标签也复制6份，使得最终的train_files中标签为1的数据有7份且其他标签数据数量不变。再对标签为1 的数据的85%进行randrotated,其中各转换中均不包含fn等参数，代码如何实现。

以下是代码实现：

import random
from monai.transforms import CopyItemsd, RandRotate90d

# 复制标签为1的数据6次
train_files_copy = []
for item in train_files:
    if item["label"] == 1:
        for i in range(6):
            item_copy = item.copy()
            train_files_copy.append(item_copy)
    train_files_copy.append(item)

# 对标签为1的数据的85%进行随机旋转
train_files_augmented = []
for item in train_files_copy:
    if item["label"] == 1:
        if random.random() < 0.85:
            item_augmented = item.copy()
            item_augmented["img"] = RandRotate90d()(item_augmented["img"])
            item_augmented["label"] = 1
            train_files_augmented.append(item_augmented)
    train_files_augmented.append(item)

首先，我们通过循环遍历原始数据集 `train_files`，将标签为 1 的数据复制 6 次，然后将这些数据和原始数据一起添加到 `train_files_copy` 列表中。这样，标签为 1 的数据就有了 7 份，而其他标签的数据数量不变。

接下来，我们再次循环遍历 `train_files_copy`，对标签为 1 的数据进行随机旋转。我们使用 `random.random()` 生成一个随机数，并与 0.85 比较，以控制旋转的概率为 85%。如果随机数小于 0.85，则将数据复制一份，并使用 `RandRotate90d` 函数对图像进行随机旋转。最后，我们将新的数据添加到 `train_files_augmented` 列表中。

需要注意的是，在上述代码中我们使用了 `item.copy()` 函数来复制字典类型的数据，避免修改原始数据。