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）

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。

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)

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)

修正样本数据，使其符合原始描述“每个项目是一个长度为20的列表”

mylistlist <- replicate(
  132,
  as.list(sample(letters, 20)),
  simplify = FALSE
)

我们可以像这样把它转换成一个数据帧:

data.frame(t(sapply(mylistlist,c)))

Sapply将其转换为矩阵。 data.frame将矩阵转换为数据帧。

导致:

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)。