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()

该方法使用一个tidyverse包(purrr)。

列表:

x <- as.list(mtcars)

将其转换为数据帧(更具体地说是tibble):

library(purrr)
map_df(x, ~.x)

编辑时间:2021年5月30日

这实际上可以通过dplyr中的bind_rows()函数实现。

x <- as.list(mtcars)
dplyr::bind_rows(x)

 A tibble: 32 x 11
     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
 2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
 3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
 4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
 5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
 6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
 7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
 8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
 9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
# ... with 22 more rows

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。

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)

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

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)。