一个简短的(但可能不是最快的)方法是使用基底r，因为数据帧只是一个长度相等的向量的列表。因此，你的输入列表和一个30 x 132 data.frame之间的转换将是:

df <- data.frame(l)

从这里我们可以将其转置为132 x 30的矩阵，并将其转换回数据帧:

new_df <- data.frame(t(df))

一句话:

new_df <- data.frame(t(data.frame(l)))

行名看起来很讨厌，但是您总是可以用

行名称（new_df） <- 1：nrow（new_df）

扩展@Marek的回答:如果你想避免字符串变成因素和效率不是一个问题，尝试一下

do.call(rbind, lapply(your_list, data.frame, stringsAsFactors=FALSE))

假设你的列表是L，

data.frame(Reduce(rbind, L))

从不同的角度;

install.packages("smotefamily")
library(smotefamily)
library(dplyr)

data_example = sample_generator(5000,ratio = 0.80)
genData = BLSMOTE(data_example[,-3],data_example[,3])
#There are many lists in genData. If we want to convert one of them to dataframe.

sentetic=as.data.frame.array(genData$syn_data)
# as.data.frame.array seems to be working.

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)

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