这样也可以：

x <- do.call(cbind, lapply(l, cbind))
x[sapply(x, is.null)] <- NA
data.frame(apply(x, 2, unlist))
#>   X1 X2
#> 1  1 11
#> 2  2 NA
#> 3 NA 33
#> 4  4 NA

    9lotus 我好奇的是这种数据是怎么得来的，感觉问题可能在上游解决会更合适。也就是说，如果上游能把 NULL 以 NA 的形式提供出来，那问题就好办多了。这问题里的核心坑就是 NULL。

      dapengde
      原来列表也可以以矩阵的样式展示出来吗，第一次知道。。。

      x <- do.call(cbind, lapply(l, cbind))
x[sapply(x, is.null)] <- NA

x
#>      [,1] [,2]
#> [1,] 1    11  
#> [2,] 2    NA  
#> [3,] NA   33  
#> [4,] 4    NA
str(x)
#> List of 8
#>  $ : num 1
#>  $ : num 2
#>  $ : logi NA
#>  $ : num 4
#>  $ : num 11
#>  $ : logi NA
#>  $ : num 33
#>  $ : logi NA
#>  - attr(*, "dim")= int [1:2] 4 2

      研究了下，感觉知道了些不该知道的东西 🤣

      matrix(1:8, 2)
#>      [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,]    1    3    5    7
#> [2,]    2    4    6    8
matrix(as.list(1:8), 2)
#>      [,1] [,2] [,3] [,4]
#> [1,] 1    3    5    7   
#> [2,] 2    4    6    8
str(matrix(1:8, 2))
#>  int [1:2, 1:4] 1 2 3 4 5 6 7 8
str(matrix(as.list(1:8), 2))
#> List of 8
#>  $ : int 1
#>  $ : int 2
#>  $ : int 3
#>  $ : int 4
#>  $ : int 5
#>  $ : int 6
#>  $ : int 7
#>  $ : int 8
#>  - attr(*, "dim")= int [1:2] 2 4

matrix(list(1, 'a', TRUE, 1 + 1i), 2)
#>      [,1] [,2]
#> [1,] 1    TRUE
#> [2,] "a"  1+1i

        一个和大鹏大同小异的办法：

        l = list(l1 = list(1, 2, NULL, 4), l2 = list(11, NULL, 33, NULL))
df <- do.call(cbind, l)
df[df == "NULL"] = NA
df
#>   l1 l2
#> 1  1 11
#> 2  2 NA
#> 3 NA 33
#> 4  4 NA

        <sup>Created on 2022-04-15 by the reprex package (v2.0.1)</sup>

          Liechi 我最初写的跟你的这个类似，但是发现得到的数据结构有点复杂：

          > str(df)
List of 8
 $ : num 1
 $ : num 2
 $ : logi NA
 $ : num 4
 $ : num 11
 $ : logi NA
 $ : num 33
 $ : logi NA
 - attr(*, "dim")= int [1:2] 4 2
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:2] "l1" "l2"

          所以前后增加了一些操作，目的只是为了得到一个简单的 data frame。

          不过，你这个解法启发我动了点歪脑筋，可以绕开烧脑的 lapply sapply apply 家族：

          df <- do.call(cbind, l)
write.table(df, 'clipboard')
read.table('clipboard', na.strings = 'NULL')

          Cloud2016 赞 data.table，确实一剑封喉。

          data.frame(t(data.table::rbindlist(l)))
#> Warning in data.table::rbindlist(l): Column 3 [''] of item 1 is length 0. This
#> (and 2 others like it) has been filled with NA (NULL for list columns) to make
#> each item uniform.
#>    X1 X2
#> V1  1 11
#> V2  2 NA
#> V3 NA 33
#> V4  4 NA
                l = list(l1 = list(1, 2, NULL, 4), l2 = list(11, NULL, 33, NULL))
library(purrr)
l %>% 
  flatten() %>% 
  matrix(ncol = 2) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  set_names(names(l)) -> df
df[df == "NULL"] = NA
print(df)
#>   l1 l2
#> 1  1 11
#> 2  2 NA
#> 3 NA 33
#> 4  4 NA

                <sup>Created on 2022-04-15 by the reprex package (v2.0.1)</sup>

                l = list(l1 = list(1, 2, NULL, 4), l2 = list(11, NULL, 33, NULL))
l |> 
  tibble::as_tibble() |> 
  as.data.frame() -> df
df[df == "NULL"] = NA
print(df) 
#>   l1 l2
#> 1  1 11
#> 2  2 NA
#> 3 NA 33
#> 4  4 NA

                <sup>Created on 2022-04-15 by the reprex package (v2.0.1)</sup>

                dapengde
                这个“歪脑筋”在 mac 和 linux 上不好用：

                l = list(l1 = list(1, 2, NULL, 4), l2 = list(11, NULL, 33, NULL))
df <- do.call(cbind, l)
write.table(df, 'clipboard')
#> Error in file(file, ifelse(append, "a", "w")): 'mode' for the clipboard must be 'r' on Unix

                有一些办法可绕开这个困难，考虑到性价比，十动然拒。

                  感谢诸君！心里暖暖的

                  当之无愧的 R 的第一中文社区。

                  @yihui 这个l 来自于同花顺的股票数据。刚开始在转换时，老是出错，最后发现 IFinD 用了 NULL

                  Cloud2016 谢谢。尝试过，但需要转置，而且变量名好像会丢失，故作罢。

                    plumber
                    好快的刀！

                    找到这么直接了当的解法，是个狼灭啊。

                    不知道为什么，好像满足要求了。

                    只是能别表现得这么天真无邪人畜无害吗？反差萌，太勾人 ；）

                      1 个月 后

                      plumber
                      想起来这里最好加个 keep_empty = T，不然全为 NULL 的行会被删掉

                      l = list(l1 = list(1, 2, NULL, 4), l2 = list(11, NULL, NULL, NULL))
unnest(as_tibble(l))
unnest(as_tibble(l), keep_empty = T)