用sapply替代循环实现不同长度列的绑定

你可以通过以下两种方式实现需求：从列表foo的每个数据框中提取y列，合并后对长度不足的部分用NA填充，得到与bar一致的结果。

基础R方案（含do.call搭配cbind的实现） #

先提取所有y列，统一补NA到最长长度后，用do.call(cbind, ...)合并：

foo <- list(
  a = data.frame(x=1:2,y=c(5,4)),
  b = data.frame(x=1:5,y=c(3,1,4,5,2)),
  c = data.frame(x=1:3,y=c(8,9,0))
)

# 提取每个数据框的y列
y_cols <- lapply(foo, function(df) df$y)
# 获取最长列的长度
max_length <- max(sapply(y_cols, length))
# 将每个y列补NA至最长长度
padded_y <- lapply(y_cols, function(vec) c(vec, rep(NA, max_length - length(vec))))
# 用do.call+cbind合并成矩阵
bar_do_call <- do.call(cbind, padded_y)
colnames(bar_do_call) <- names(foo)

# 输出结果，与原bar一致
bar_do_call

Tidy风格方案（基于tidyverse） #

利用purrr、dplyr和tidyr的函数链实现：

library(tidyverse)

foo <- list(
  a = data.frame(x=1:2,y=c(5,4)),
  b = data.frame(x=1:5,y=c(3,1,4,5,2)),
  c = data.frame(x=1:3,y=c(8,9,0))
)

bar_tidy <- foo %>%
  enframe(name = "group", value = "data") %>%
  unnest(data) %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(row_id = row_number()) %>%
  ungroup() %>%
  pivot_wider(names_from = group, values_from = y) %>%
  select(-row_id) %>%
  as.matrix()

# 输出结果
bar_tidy

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user111024