如何将JSON接口返回的多Data Frame列表合并为单一结构化Data Frame？

你可以通过将每个子DataFrame转为宽格式后按行合并来实现需求，这里提供两种常用方案：

方案一：使用tidyverse工具（推荐） #

先加载dplyr和tidyr包，然后对列表中的每个子DataFrame做宽格式转换，最后合并所有结果：

library(dplyr)
library(tidyr)

# 遍历列表，将每个子DataFrame转为宽表（Name作为列名，Value作为对应值）
wide_specs <- lapply(S, function(sub_df) {
  pivot_wider(sub_df, names_from = Name, values_from = Value)
})

# 合并所有宽表为单个DataFrame
final_df <- bind_rows(wide_specs)

方案二：Base R 实现 #

如果不想加载额外包，可以用Base R的方法完成：

# 遍历列表，转置Value列并设置列名为Name
wide_specs <- lapply(S, function(sub_df) {
  # 转置Value得到行数据，转为DataFrame
  row_data <- as.data.frame(t(sub_df$Value), stringsAsFactors = FALSE)
  # 设置列名
  colnames(row_data) <- sub_df$Name
  row_data
})

# 合并所有行数据
final_df <- do.call(rbind, wide_specs)

补充说明 #

• 因为所有子DataFrame的Name列内容完全一致，所以转宽后的列名是统一的，直接合并不会出现列不匹配的问题。
• 如果合并后的列类型不符合预期，可以用readr::type_convert(final_df)自动识别并转换列类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DJD