R 正在反转dcast（）操作

我编写了这段代码，通过平均时间来划分这些值，但随后我输入了所需的初始模型。但我不明白。 有人能给我一些建议吗？ 我想再次使用整形（）或dcast（）

---

AA您需要提供txt文件中包含哪些信息的指示，以及问题的目标状态。您不需要循环，不是吗
AA[，4]/a[，2]
？我完全不知道你的问题是什么，一个可复制的例子将有助于澄清证券交易所的统计分析与实现物理学有什么关系？你真的应该继续问下去。
AA<-read.table("AA_NYS_USD_1min_EST5EDT_200407s12e.dat", header=FALSE,as.is=TRUE, col.names=c("date","hour", "price","volume"))             
str(AA)
AA$date    <- as.Date(AA$date, "%d.%m.%Y")
AA$hour    <- format(strptime(AA$hour, "%H:%M:%S"), "%H:%M")
AA$houraid  <- as.numeric(as.factor(AA$hour)) 
head(AA, 3)
        data  hour price volume hourid
 1 01.07.2004 09:31 51.37  27900      1
 2 01.07.2004 09:32 51.32    100      2
 3 01.07.2004 09:33 51.45    700      3
require(reshape2)
library(reshape)
AA2 <- dcast(AA, data~hour, value.var='volume')   ### Utilizando texto das horas


head(AA2[,1:8], 3)
        date  09:31 09:32 09:33 09:34 09:35 09:36 09:37
 1 2004-07-01  27900   100   700  1000   800  3000  1600
 2 2004-07-02 145400   500    NA   500  6900    NA  4400
 3 2004-07-06   3200  2300  3800  1500    NA  1100  3700

library(dplyr)
a<-AA %>% group_by(hour) %>% summarise(mean = mean(volume,na.rm=TRUE))


for(k in 2:396){
  AA2[,k]<-AA2[,k]/a[k,2]
}
for( i in 1:nrow(a)){

  for(j in 1:nrow(AA)){

    if(AA[j,2]==a[i,1]){
      AA$volumeMean[j]<-AA[j,4]/a[i,2]

    }

  }

}
write.table(AA3,"AA_Complete.txt")