一个内衬，带plyr

plyr::ldply(word.list, rbind)

试试这个：

word.list <- list(letters[1:4], letters[1:5], letters[1:2], letters[1:6])
n.obs <- sapply(word.list, length)
seq.max <- seq_len(max(n.obs))
mat <- t(sapply(word.list, "[", i = seq.max))

诀窍在于

c(1:2)[1:4]

返回向量+两个NA

另一个选项是stri_list2matrix，来自library(stringi)

library(stringi)
stri_list2matrix(l, byrow=TRUE)
#    [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,] "a"  "b"  "c"  NA  
#[2,] "a2" "b2" NA   NA  
#[3,] "a3" "b3" "c3" "d3"

注：数据来自@juba的帖子。
或者正如@Valentin在评论中提到的

sapply(l, "length<-", max(lengths(l)))

或使用tidyverse

library(purrr)
library(tidyr)
library(dplyr)
tibble(V = l) %>% 
   unnest_wider(V, names_sep = "")
# A tibble: 3 × 4
  V1    V2    V3    V4   
  <chr> <chr> <chr> <chr>
1 a     b     c     <NA> 
2 a2    b2    <NA>  <NA> 
3 a3    b3    c3    d3

你可以这样做：

## Example data
l <- list(c("a","b","c"), c("a2","b2"), c("a3","b3","c3","d3"))
## Compute maximum length
max.length <- max(sapply(l, length))
## Add NA values to list elements
l <- lapply(l, function(v) { c(v, rep(NA, max.length-length(v)))})
## Rbind
do.call(rbind, l)

其给出：

[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] "a"  "b"  "c"  NA  
[2,] "a2" "b2" NA   NA  
[3,] "a3" "b3" "c3" "d3"

您也可以使用data.table包中的rbindlist()。
将向量转换为data.table s或data.frame s，并在lapply()的帮助下转置它们（不确定这是否会降低速度）。然后将它们与rbindlist()结合-用NA填充缺失的细胞。

require(data.table)

l = list(c("a","b","c"), c("a2","b2"), c("a3","b3","c3","d3"))
dt = rbindlist(
  lapply(l, function(x) data.table(t(x))),
  fill = TRUE
)

由于问题是将list转换为data.frame，因此可以将所有列表向量的最大长度设置为max(lengths(L))，并在lapply中使用length<-，然后使用list2DF将此列表转换为data.frame。

L <- list(a=1, b=2:3, c=3:5)

list2DF(lapply(L, `length<-`, max(lengths(L))))
#   a  b c
#1  1  2 3
#2 NA  3 4
#3 NA NA 5

另一种选择是定义一个类似于这样的函数（它模仿rbind.fill），或者直接从rowr包中使用它：

cbind.fill <- function(...){
  nm <- list(...) 
  nm <- lapply(nm, as.matrix)
  n <- max(sapply(nm, nrow)) 
  do.call(cbind, lapply(nm, function (x) 
    rbind(x, matrix(, n-nrow(x), ncol(x))))) 
}

这个响应取自here（这里有一些用法示例）。