一个简短的(但可能不是最快的)方法是使用基底r，因为数据帧只是一个长度相等的向量的列表。因此，你的输入列表和一个30 x 132 data.frame之间的转换将是:

df <- data.frame(l)

从这里我们可以将其转置为132 x 30的矩阵，并将其转换回数据帧:

new_df <- data.frame(t(df))

一句话:

new_df <- data.frame(t(data.frame(l)))

行名看起来很讨厌，但是您总是可以用

行名称（new_df） <- 1：nrow（new_df）

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)

tibble包有一个函数enframe()，它通过将嵌套的列表对象强制转换为嵌套的tibble(“整齐的”数据帧)对象来解决这个问题。下面是R for Data Science的一个简单例子:

x <- list(
    a = 1:5,
    b = 3:4, 
    c = 5:6
) 

df <- enframe(x)
df
#> # A tibble: 3 × 2
#>    name     value
#>   <chr>    <list>
#>    1     a <int [5]>
#>    2     b <int [2]>
#>    3     c <int [2]>

Since you have several nests in your list, l, you can use the unlist(recursive = FALSE) to remove unnecessary nesting to get just a single hierarchical list and then pass to enframe(). I use tidyr::unnest() to unnest the output into a single level "tidy" data frame, which has your two columns (one for the group name and one for the observations with the groups value). If you want columns that make wide, you can add a column using add_column() that just repeats the order of the values 132 times. Then just spread() the values.

library(tidyverse)

l <- replicate(
    132,
    list(sample(letters, 20)),
    simplify = FALSE
)

l_tib <- l %>% 
    unlist(recursive = FALSE) %>% 
    enframe() %>% 
    unnest()
l_tib
#> # A tibble: 2,640 x 2
#>     name value
#>    <int> <chr>
#> 1      1     d
#> 2      1     z
#> 3      1     l
#> 4      1     b
#> 5      1     i
#> 6      1     j
#> 7      1     g
#> 8      1     w
#> 9      1     r
#> 10     1     p
#> # ... with 2,630 more rows

l_tib_spread <- l_tib %>%
    add_column(index = rep(1:20, 132)) %>%
    spread(key = index, value = value)
l_tib_spread
#> # A tibble: 132 x 21
#>     name   `1`   `2`   `3`   `4`   `5`   `6`   `7`   `8`   `9`  `10`  `11`
#> *  <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1      1     d     z     l     b     i     j     g     w     r     p     y
#> 2      2     w     s     h     r     i     k     d     u     a     f     j
#> 3      3     r     v     q     s     m     u     j     p     f     a     i
#> 4      4     o     y     x     n     p     i     f     m     h     l     t
#> 5      5     p     w     v     d     k     a     l     r     j     q     n
#> 6      6     i     k     w     o     c     n     m     b     v     e     q
#> 7      7     c     d     m     i     u     o     e     z     v     g     p
#> 8      8     f     s     e     o     p     n     k     x     c     z     h
#> 9      9     d     g     o     h     x     i     c     y     t     f     j
#> 10    10     y     r     f     k     d     o     b     u     i     x     s
#> # ... with 122 more rows, and 9 more variables: `12` <chr>, `13` <chr>,
#> #   `14` <chr>, `15` <chr>, `16` <chr>, `17` <chr>, `18` <chr>,
#> #   `19` <chr>, `20` <chr>

对于像从嵌套JSON中获得的3级或更多级别的深度嵌套列表的一般情况:

{
"2015": {
  "spain": {"population": 43, "GNP": 9},
  "sweden": {"population": 7, "GNP": 6}},
"2016": {
  "spain": {"population": 45, "GNP": 10},
  "sweden": {"population": 9, "GNP": 8}}
}

考虑一下melt()将嵌套列表转换为高格式的方法:

myjson <- jsonlite:fromJSON(file("test.json"))
tall <- reshape2::melt(myjson)[, c("L1", "L2", "L3", "value")]
    L1     L2         L3 value
1 2015  spain population    43
2 2015  spain        GNP     9
3 2015 sweden population     7
4 2015 sweden        GNP     6
5 2016  spain population    45
6 2016  spain        GNP    10
7 2016 sweden population     9
8 2016 sweden        GNP     8

接着是dcast()，然后再次扩大到一个整洁的数据集，其中每个变量组成一个a列，每个观察值组成一行:

wide <- reshape2::dcast(tall, L1+L2~L3) 
# left side of the formula defines the rows/observations and the 
# right side defines the variables/measurements
    L1     L2 GNP population
1 2015  spain   9         43
2 2015 sweden   6          7
3 2016  spain  10         45
4 2016 sweden   8          9

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)

用rbind

do.call(rbind.data.frame, your_list)

编辑:以前的版本返回list的data.frame而不是向量(正如@IanSudbery在评论中指出的那样)。