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。

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

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)。

假设你的列表是L，

data.frame(Reduce(rbind, L))

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()

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)