2020年7月更新:

stringsAsFactors参数的默认值现在是default.stringsAsFactors()，它的默认值是FALSE。

假设你的列表的列表叫做l:

df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=length(l), byrow=TRUE))

上面的代码会将所有的字符列转换为因子，为了避免这种情况，你可以在data.frame()调用中添加一个参数:

df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=132, byrow=TRUE),stringsAsFactors=FALSE)

我发现的每个解决方案似乎只适用于列表中的每个对象都具有相同的长度。当列表中对象的长度不相等时，我需要将列表转换为data.frame。下面是我提出的基于R的解决方案。毫无疑问，这是非常低效的，但它似乎确实有效。

x1 <- c(2, 13)
x2 <- c(2, 4, 6, 9, 11, 13)
x3 <- c(1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 11, 11, 12, 13, 13)
my.results <- list(x1, x2, x3)

# identify length of each list
my.lengths <- unlist(lapply(my.results, function (x) { length(unlist(x))}))
my.lengths
#[1]  2  6 20

# create a vector of values in all lists
my.values <- as.numeric(unlist(c(do.call(rbind, lapply(my.results, as.data.frame)))))
my.values
#[1]  2 13  2  4  6  9 11 13  1  1  2  3  3  4  5  5  6  7  7  8  9  9 10 11 11 12 13 13

my.matrix <- matrix(NA, nrow = max(my.lengths), ncol = length(my.lengths))

my.cumsum <- cumsum(my.lengths)

mm <- 1

for(i in 1:length(my.lengths)) {

     my.matrix[1:my.lengths[i],i] <- my.values[mm:my.cumsum[i]]

     mm <- my.cumsum[i]+1

}

my.df <- as.data.frame(my.matrix)
my.df
#   V1 V2 V3
#1   2  2  1
#2  13  4  1
#3  NA  6  2
#4  NA  9  3
#5  NA 11  3
#6  NA 13  4
#7  NA NA  5
#8  NA NA  5
#9  NA NA  6
#10 NA NA  7
#11 NA NA  7
#12 NA NA  8
#13 NA NA  9
#14 NA NA  9
#15 NA NA 10
#16 NA NA 11
#17 NA NA 11
#18 NA NA 12
#19 NA NA 13
#20 NA NA 13

下面这个简单的命令对我有用:

myDf <- as.data.frame(myList)

参考(Quora的答案)

> myList <- list(a = c(1, 2, 3), b = c(4, 5, 6))
> myList
$a
[1] 1 2 3
 
$b
[1] 4 5 6
 
> myDf <- as.data.frame(myList)
  a b
1 1 4
2 2 5
3 3 6
> class(myDf)
[1] "data.frame"

但如果不清楚如何将列表转换为数据帧，则会失败:

> myList <- list(a = c(1, 2, 3), b = c(4, 5, 6, 7))
> myDf <- as.data.frame(myList)

函数错误(…)， row.names = NULL，检查。rows = FALSE, check.names = TRUE，: 参数暗示不同的行数:3,4

注意:答案是朝着问题的标题，可能会跳过问题的一些细节

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

扩展@Marek的回答:如果你想避免字符串变成因素和效率不是一个问题，尝试一下

do.call(rbind, lapply(your_list, data.frame, stringsAsFactors=FALSE))

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)