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")

Reshape2产生与上面的plyr示例相同的输出:

library(reshape2)
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)
)
l <- melt(l)
dcast(l, L1 ~ L2)

收益率:

  L1 var.1 var.2 var.3
1  a     1     2     3
2  b     4     5     6
3  c     7     8     9
4  d    10    11    12

如果你几乎没有像素，你可以在一行w/ recast()中完成这一切。

尝试折叠::unlist2d ('unlist to data.frame'的简写):

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

library(collapse)
head(unlist2d(l))
  .id.1 .id.2 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20
1     1     1  e  x  b  d  s  p  a  c  k   z   q   m   u   l   h   n   r   t   o   y
2     2     1  r  t  i  k  m  b  h  n  s   e   p   f   o   c   x   l   g   v   a   j
3     3     1  t  r  v  z  a  u  c  o  w   f   m   b   d   g   p   q   y   e   n   k
4     4     1  x  i  e  p  f  d  q  k  h   b   j   s   z   a   t   v   y   l   m   n
5     5     1  d  z  k  y  a  p  b  h  c   v   f   m   u   l   n   q   e   i   w   j
6     6     1  l  f  s  u  o  v  p  z  q   e   r   c   h   n   a   t   m   k   y   x

head(unlist2d(l, idcols = FALSE))
  V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20
1  e  x  b  d  s  p  a  c  k   z   q   m   u   l   h   n   r   t   o   y
2  r  t  i  k  m  b  h  n  s   e   p   f   o   c   x   l   g   v   a   j
3  t  r  v  z  a  u  c  o  w   f   m   b   d   g   p   q   y   e   n   k
4  x  i  e  p  f  d  q  k  h   b   j   s   z   a   t   v   y   l   m   n
5  d  z  k  y  a  p  b  h  c   v   f   m   u   l   n   q   e   i   w   j
6  l  f  s  u  o  v  p  z  q   e   r   c   h   n   a   t   m   k   y   x

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。

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

该方法使用一个tidyverse包(purrr)。

列表:

x <- as.list(mtcars)

将其转换为数据帧(更具体地说是tibble):

library(purrr)
map_df(x, ~.x)

编辑时间:2021年5月30日

这实际上可以通过dplyr中的bind_rows()函数实现。

x <- as.list(mtcars)
dplyr::bind_rows(x)

 A tibble: 32 x 11
     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
 2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
 3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
 4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
 5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
 6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
 7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
 8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
 9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
# ... with 22 more rows