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

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。

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

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]])))

有时你的数据可能是相同长度的向量的列表。

lolov = list(list(c(1,2,3),c(4,5,6)), list(c(7,8,9),c(10,11,12),c(13,14,15)) )

(内部向量也可以是列表，但我简化了，使其更容易阅读)。

然后可以进行如下修改。记住，你可以一次取消一个级别:

lov = unlist(lolov, recursive = FALSE )
> lov
[[1]]
[1] 1 2 3

[[2]]
[1] 4 5 6

[[3]]
[1] 7 8 9

[[4]]
[1] 10 11 12

[[5]]
[1] 13 14 15

现在用其他答案中提到的你最喜欢的方法:

library(plyr)
>ldply(lov)
  V1 V2 V3
1  1  2  3
2  4  5  6
3  7  8  9
4 10 11 12
5 13 14 15