看起来你遇到的问题是因为原始数据的字段结构和read.table的默认处理逻辑不匹配导致的，我之前也碰到过类似的情况，给你几个排查和解决的方向：

一、先搞清楚问题根源 #

从你的描述来看，加载后得到6列103行，且最后一列只有3个值，再结合“第7列的第一个值出现在第14行”的信息，大概率是这两个原因之一：

• 原始数据里前97行只有6个字段，仅后3行有7个字段，read.table默认会把多余的字段“拆”成新行，导致行数变多、列数被推断为6；
• 原始数据的行分隔符出了问题（比如部分换行符丢失），导致多行内容被合并成一行，read.table拆分时打乱了行列结构。

二、针对性的解决方案 #

方案1：强制指定列数并启用填充 #

如果你的原始数据确实应该是7列（哪怕部分行缺失第7列），可以强制告诉read.table要读取7列，同时用fill=TRUE参数自动填充缺失的字段为NA：

# 替换成你的文件路径
my_data <- read.table("your_dataset.txt", 
                      header = FALSE, 
                      col.names = paste0("V", 1:7),  # 强制定义7列的列名
                      fill = TRUE)  # 自动填充缺失的字段

运行后再用dim(my_data)检查维度，应该就能得到100行7列的结果，前13行的第7列会显示为NA，符合你的原始数据描述。

方案2：先读取所有数字再重新整理 #

如果原始数据的行分隔符完全混乱（比如所有数字都连在一起），这个方法更可靠：
先把所有数字一次性读进来，再手动整理成7列100行的结构：

# 读取所有数字
all_values <- scan("your_dataset.txt")

# 先检查总数量是否符合7*100=700（如果不符，说明原始数据本身就有问题）
if (length(all_values) != 700) {
  warning("原始数据的总数字数不对，请检查数据完整性！")
}

# 转换成7列100行的数据框
my_data <- as.data.frame(matrix(all_values, ncol = 7, byrow = TRUE))

这个方法绕开了行分隔符的问题，直接按固定列数拆分数据，结果会很准确。

三、验证结果 #

不管用哪个方法，最后都可以用这两个命令确认结果：

# 查看数据维度
dim(my_data)
# 查看前15行数据，确认第7列的情况
head(my_data, 15)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bas vermeulen