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

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)。

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]])))

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:

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)

如果您的列表具有相同尺寸的元素，则可以使用来自tidyverse的bind_rows函数。

# Load the tidyverse
Library(tidyverse)

# make a list with elements having same dimensions
My_list <- list(a = c(1, 4, 5), b = c(9, 3, 8))

## Bind the rows
My_list %>% bind_rows()

结果是一个有两行的数据帧。