或者你可以使用tibble包(来自tidyverse):

#create examplelist
l <- replicate(
  132,
  as.list(sample(letters, 20)),
  simplify = FALSE
)

#package tidyverse
library(tidyverse)

#make a dataframe (or use as_tibble)
df <- as_data_frame(l,.name_repair = "unique")

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)。

尝试折叠::unlist2d ('unlist to data.frame'的简写):

l <- replicate(
  132,
  list(sample(letters, 20)),
  simplify = FALSE
)

library(collapse)
head(unlist2d(l))
  .id.1 .id.2 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20
1     1     1  e  x  b  d  s  p  a  c  k   z   q   m   u   l   h   n   r   t   o   y
2     2     1  r  t  i  k  m  b  h  n  s   e   p   f   o   c   x   l   g   v   a   j
3     3     1  t  r  v  z  a  u  c  o  w   f   m   b   d   g   p   q   y   e   n   k
4     4     1  x  i  e  p  f  d  q  k  h   b   j   s   z   a   t   v   y   l   m   n
5     5     1  d  z  k  y  a  p  b  h  c   v   f   m   u   l   n   q   e   i   w   j
6     6     1  l  f  s  u  o  v  p  z  q   e   r   c   h   n   a   t   m   k   y   x

head(unlist2d(l, idcols = FALSE))
  V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20
1  e  x  b  d  s  p  a  c  k   z   q   m   u   l   h   n   r   t   o   y
2  r  t  i  k  m  b  h  n  s   e   p   f   o   c   x   l   g   v   a   j
3  t  r  v  z  a  u  c  o  w   f   m   b   d   g   p   q   y   e   n   k
4  x  i  e  p  f  d  q  k  h   b   j   s   z   a   t   v   y   l   m   n
5  d  z  k  y  a  p  b  h  c   v   f   m   u   l   n   q   e   i   w   j
6  l  f  s  u  o  v  p  z  q   e   r   c   h   n   a   t   m   k   y   x

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

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)

我也想提出这个解决方案。尽管它看起来与其他解决方案相似，但它使用了rbind。从胶合板包装填充。这在列表缺少列或NA值的情况下非常有利。

l <- replicate(10,as.list(sample(letters,10)),simplify = FALSE)

res<-data.frame()
for (i in 1:length(l))
  res<-plyr::rbind.fill(res,data.frame(t(unlist(l[i]))))

res