config <- NULL

config[["secA"]] <- NULL
config[["secA"]]$VAL <- 0
config[["secA"]]$ARR <- c(1,2,3,4,5)
config[["secA"]]$DF  <- data.frame(matrix(c(1,5,3,8),2,2))

config[["secB"]] <- NULL
config[["secB"]]$VAL <- 1
config[["secB"]]$ARR <- c(1,3,2,4,9)
config[["secB"]]$DF  <- data.frame(matrix(c(2,6,1,9),2,2))

config[["secC"]] <- NULL
config[["secC"]]$VAL <- 5
config[["secC"]]$ARR <- c(4,2,1,5,8)
config[["secC"]]$DF  <- data.frame(matrix(c(4,2,1,7),2,2))

sapply(names(config[[1]]), function(x)
  unname(unlist(sapply(config, `[`, x))), USE.NAMES = TRUE)

# $VAL
# [1] 0 1 5
# 
# $ARR
# [1] 1 2 3 4 5 1 3 2 4 9 4 2 1 5 8
# 
# $DF
# [1] 1 5 3 8 2 6 1 9 4 2 1 7

或者可以使用this clist函数
不幸的是，没有其他答案。

(l <- Reduce(clist, config))
# $VAL
# [1] 0 1 5
# 
# $ARR
# [1] 1 2 3 4 5 1 3 2 4 9 4 2 1 5 8
# 
# $DF
#   X1 X2 X1 X2 X1 X2
# 1  1  3  2  1  4  1
# 2  5  8  6  9  2  7

它合并数据框和矩阵，因此需要unlist来获得所需的向量

l$DF <- unname(unlist(l$DF))
l
# $VAL
# [1] 0 1 5
# 
# $ARR
# [1] 1 2 3 4 5 1 3 2 4 9 4 2 1 5 8
# 
# $DF
# [1] 1 5 3 8 2 6 1 9 4 2 1 7

功能说明

clist <- function (x, y) {
  islist <- function(x) inherits(x, 'list')
  '%||%' <- function(a, b) if (!is.null(a)) a else b
  get_fun <- function(x, y)
    switch(class(x %||% y),
           matrix = cbind,
           data.frame = function(x, y)
             do.call('cbind.data.frame', Filter(Negate(is.null), list(x, y))),
           factor = function(...) unlist(list(...)), c)

  stopifnot(islist(x), islist(y))
  nn <- names(rapply(c(x, y), names, how = 'list'))
  if (is.null(nn) || any(!nzchar(nn)))
    stop('All non-NULL list elements should have unique names', domain = NA)

  nn <- unique(c(names(x), names(y)))
  z <- setNames(vector('list', length(nn)), nn)

  for (ii in nn)
    z[[ii]] <- if (islist(x[[ii]]) && islist(y[[ii]]))
      Recall(x[[ii]], y[[ii]]) else
        (get_fun(x[[ii]], y[[ii]]))(x[[ii]], y[[ii]])
  z
}

另一种方法，代码稍微少一点。

un_config <- unlist(config)

un_configNAM <- names(un_config)

vecNAM <- c("VAL", "ARR", "DF")

for(n in vecNAM){
  assign(n, un_config[grepl(n, un_configNAM)])
}

这将返回OP请求的3个向量。然而，通常情况下，将结果存储在rawr建议的列表中更有利。当然，您可以采用上面的代码，以便将结果存储在列表中。

l <- rep(list(NA), length(vecNAM))

i = 1
for(n in vecNAM){
  l[[i]] <- un_config[grepl(n, un_configNAM)]
  i = i +1
}