time data 
1 67
2 39

2000 45

time.csvというデータが有りますが（下参照）、2つ実現できないことがあって困っています。
1,R上で1～1500まで切り取って新しいデータセットを作る。
2,すでに推定の終わっているモデルを用いてdataの隣にpredictのデータを並べる。
（例） predict=3+time*1.4

一応いろいろ試してはいますがうまく行きません。
下のコードだとエラーが出てしまいます。

data <-read.csv("time.csv",header=TRUE)
pre<-data.frame(time=1：1500,data=data,predict=3+time*1.4)

EXCELだと簡単ですがRだとパッケージ分析ばかりやっていてクリーニングはEXCELにやらせていましたが、データが大きくなったり複雑になるとRのほうが楽だと思い今回質問させていただきました。RstudioやパッケージでSQLを使うという手もあるかと思いましたがRを用いる方向でお願い致します。

結果
1の方でとりあえずやってみましたが、

data <-read.csv("time.csv", header=TRUE)
pre<-data.frame(jikan=data$time[1:1000,],deeta=data$data[1:1000,])
Error in data$data[1:1000,]: incorrect number of dimensions

のようなエラーが出てしまいます。元データを見てもずれはないようですし、timeがintでdataがnumだったのをどちらもnumに揃えてもエラーが変わりません。
どこに問題があるのでしょうか？

結果2

> pre<-data.frame(jikan=data$time[1:1000],deeta=data$data[1:1000])
Error in data.frame(jikan = data$time[1:1000], deeta = data$data[1:1000]) : 
引数に異なる列数のデータフレームが含まれています: 0, 1000

と今度はエラーが出ました。どのように対処すればよろしいでしょうか。

追記

> head(data,n=10)
  time data
1    1  7.8
2    2  5.6
3    3  5.1
4    4  7.3
5    5 10.8
6    6  6.2
7    7  5.2
8    8  5.5
9    9  5.7
10  10  6.3

です。