在这种情况下（一级深度列表），这也应该起作用：

a[sapply(a, is.null)] <- NA
unlist(a)
# p1 p2 p1 p2 p1 p2 p1 p2 
#  2  5  3  4 NA NA  4  5

字符串

这里的问题是，你不能让NULL在一个向量的中间。例如：

> c(1,NULL,3)
[1] 1 3

字符串
你可以在中间设置NA，你可以将其转换为字符，然后再转换回数字，这会自动将NULL值转换为NA（并带有警告）：

> b <- as.numeric(as.character(a))
Warning message:
NAs introduced by coercion

型
然后把名字放回去，因为它们已经被前一个操作删除了：

> names(b) <- names(a)
> b
p1 p2 p1 p2 p1 p2 p1 p2 
2  5  3  4 NA NA  4  5 `

型

如果你正在处理一个有几个级别的复杂JSON，你应该给予这个尝试：
我从nba.com/stats网站上提取了比赛日志数据。问题是，一些球员的3分罚球（主要是中锋）有一个NULL值，而jsonlite：：fromJSON似乎可以很好地处理NULL值：

#### Player game logs URL: one record per player per game played ####
gameLogsURL <- paste("http://stats.nba.com/stats/leaguegamelog?Counter=1000&Direction=DESC&LeagueID=00&PlayerOrTeam=P&Season=2016-17&SeasonType=Regular+Season&Sorter=PTS")

#### Import game logs data from JSON ####
# use jsonlite::fromJSON to handle NULL values
gameLogsData <- jsonlite::fromJSON(gameLogsURL, simplifyDataFrame = TRUE)
# Save into a data frame and add column names
gameLogs <- data.frame(gameLogsData$resultSets$rowSet)
colnames(gameLogs) <- gameLogsData$resultSets$headers[[1]]

字符串

使用purrr的tidyverse解决方案

a <- map(a, ~ifelse(is.null(.x), NA, .x))
a %>% unlist()

字符串
如果你想一次完成所有事情：

map_vec(a, ~ifelse(is.null(.x), NA, .x))

型

表示缺少值的正确方法是NA（不是NULL）。下面是另一个有效的版本：

a = c(list("p1"=2, "p2"=5),
      list("p1"=3, "p2"=4),
      list("p1"=NA, "p2"=NA),
      list("p1"=4, "p2"=5))
  unlist(a)

p1 p2 p1 p2 p1 p2 p1 p2 
 2  5  3  4 NA NA  4  5

字符串