包数据。Table中有rbindlist函数，它是do的一个超快速实现。调用(rbind列表(…))。

它可以接受一个列表的列表，data。frame或data。表作为输入。

library(data.table)
ll <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
  , b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
  , c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
  , d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
  )

DT <- rbindlist(ll)

这会返回一个数据。表继承自data.frame。

如果你真的想转换回data。frame使用as。data。frame(DT)

包数据。Table中有rbindlist函数，它是do的一个超快速实现。调用(rbind列表(…))。

它可以接受一个列表的列表，data。frame或data。表作为输入。

library(data.table)
ll <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
  , b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
  , c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
  , d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
  )

DT <- rbindlist(ll)

这会返回一个数据。表继承自data.frame。

如果你真的想转换回data。frame使用as。data。frame(DT)

你可以使用plyr包装。 例如表单的嵌套列表

l <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
      , b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
      , c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
      , d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
      )

现在长度为4，并且l中的每个列表包含另一个长度为3的列表。 现在你可以跑了

  library (plyr)
  df <- ldply (l, data.frame)

应该会得到和@Marek和@nico相同的结果。

或者你可以使用tibble包(来自tidyverse):

#create examplelist
l <- replicate(
  132,
  as.list(sample(letters, 20)),
  simplify = FALSE
)

#package tidyverse
library(tidyverse)

#make a dataframe (or use as_tibble)
df <- as_data_frame(l,.name_repair = "unique")

l <- replicate(10,list(sample(letters, 20)))
a <-lapply(l[1:10],data.frame)
do.call("cbind", a)

如何使用map_函数和一个for循环?以下是我的解决方案:

list_to_df <- function(list_to_convert) {
  tmp_data_frame <- data.frame()
  for (i in 1:length(list_to_convert)) {
    tmp <- map_dfr(list_to_convert[[i]], data.frame)
    tmp_data_frame <- rbind(tmp_data_frame, tmp)
  }
  return(tmp_data_frame)
}

其中map_dfr将每个列表元素转换为data.frame，然后rbind将它们合并。

在你的情况下，我猜应该是:

converted_list <- list_to_df(l)