Michelle, bom dia!

Encaminho uma ideia de resolução com base no que pude entender e aproveitando a sugestão do colega Rubem.

### <code r>

setwd("c:\\lab\\temp")

AA <- read.table("AXP_NYS_USD_1min_EST5EDT_200407s12e.dat", header=FALSE, 

                 col.names=c("data","hora","preco","volume"), as.is=T)

str(AA)

AA$data    <- as.Date(AA$data, "%d.%m.%Y")

AA$hora    <- format(strptime(AA$hora, "%H:%M:%S"), "%H:%M")

AA$horaid  <- as.numeric(as.factor(AA$hora)) ### valores utilizados no seu código original

head(AA, 3)

#         data  hora preco volume horaid

# 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

# write.table(AA,"testeteste.txt")

### seleção de uma data simples

AA[AA$hora=="09:31",]

# AA[AA$horaid==1,] ### resultado equivalente

### reestruturando data.frame

require(reshape2)

AA2 <- dcast(AA, data~hora, value.var='volume')   ### Utilizando texto das horas

AA3 <- dcast(AA, data~horaid, value.var='volume') ### Utilizando índice das horas

head(AA2[,1:8], 3)

#        data  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

head(AA3[,1:8], 3)

#         data      1    2    3    4    5    6    7

# 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

### extra

dObs <- unique(AA2$data); length(dObs) ### dias observados

dEsp <- seq(min(dObs), max(dObs), by="day"); length(dEsp) ### dias esperados

dEsp[!dEsp %in% dObs] ### dias faltantes

### </code>

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