更多的答案，以及这个问题的答案中的时间: 将列表转换为数据帧的最有效方法是什么?

最快的方法，不产生一个数据框架与列表，而不是向量的列似乎是(从马丁摩根的回答):

l <- list(list(col1="a",col2=1),list(col1="b",col2=2))
f = function(x) function(i) unlist(lapply(x, `[[`, i), use.names=FALSE)
as.data.frame(Map(f(l), names(l[[1]])))

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)

我也想提出这个解决方案。尽管它看起来与其他解决方案相似，但它使用了rbind。从胶合板包装填充。这在列表缺少列或NA值的情况下非常有利。

l <- replicate(10,as.list(sample(letters,10)),simplify = FALSE)

res<-data.frame()
for (i in 1:length(l))
  res<-plyr::rbind.fill(res,data.frame(t(unlist(l[i]))))

res

根据列表的结构，有一些tidyverse选项可以很好地处理长度不等的列表:

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

df <- dplyr::bind_rows(l)
df <- purrr::map_df(l, dplyr::bind_rows)
df <- purrr::map_df(l, ~.x)

# all create the same data frame:
# A tibble: 4 x 3
  var.1 var.2 var.3
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     2     3
2     4     5    NA
3     7    NA     9
4    10    11    NA

你也可以混合向量和数据帧:

library(dplyr)
bind_rows(
  list(a = 1, b = 2),
  data_frame(a = 3:4, b = 5:6),
  c(a = 7)
)

# A tibble: 4 x 2
      a     b
  <dbl> <dbl>
1     1     2
2     3     5
3     4     6
4     7    NA

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

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。