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

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。

这是最后对我有用的方法:

do.call（“rbind”， lapply（S1， as.data.frame））

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。

对于使用purrr系列解决方案的并行(多核，多会话等)解决方案，使用:

library (furrr)
plan(multisession) # see below to see which other plan() is the more efficient
myTibble <- future_map_dfc(l, ~.x)

其中l是列表。

要对最有效的计划()进行基准测试，您可以使用:

library(tictoc)
plan(sequential) # reference time
# plan(multisession) # benchamark plan() goes here. See ?plan().
tic()
myTibble <- future_map_dfc(l, ~.x)
toc()

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)。