严重依赖于从@Ajar和@Flodel到Combine/merge lists by elements names的答案，这Map到list而不是向量（c）来实现您的目的：
使用base：

keys <- unique(c(names(mylist1), names(mylist2)))
setNames(mapply(list, mylist1[keys], mylist2[keys], SIMPLIFY = FALSE), keys)

使用purrr：

library(purrr)

cat_lists <- function(list1, list2) {  

  keys <- unique(c(names(list1), names(list2)))
  map2(list1[keys], list2[keys], list) |>
    set_names(keys)  

}

reduce(list(mylist1, mylist2), cat_lists)

输出量：

$region1
$region1[[1]]
[1] 1 2 3

$region1[[2]]
[1] "#E8C506"

$region2
$region2[[1]]
[1] 5 6 7

$region2[[2]]
[1] "#F3B508"

如果两个列表中的元素相同，则可以使用purrr::transpose()：

library(purrr)

transpose(list(mylist1, mylist2))

$region1
$region1[[1]]
[1] 1 2 3

$region1[[2]]
[1] "#E8C506"

$region2
$region2[[1]]
[1] 5 6 7

$region2[[2]]
[1] "#F3B508"

注意tranpose()使用第一个列表作为模板，并按名称匹配后续列表元素，因此，如果列表中的元素不同，则需要确保所有名称首先出现在第一个列表中，例如：

mylist3 <- list(region1 = 1:3, region2 = 5:7, region3 = 5:7)
mylist4 <- list(region1 = "#E8C506", region2 = "#F3B508", region4 = "#F00008")

l <- list(mylist3, mylist4)
l_names <- unique(unlist(lapply(l, names)))
mylist3[l_names] <- mylist3[l_names]

transpose(list(mylist3, mylist4))

$region1
$region1[[1]]
[1] 1 2 3

$region1[[2]]
[1] "#E8C506"

$region2
$region2[[1]]
[1] 5 6 7

$region2[[2]]
[1] "#F3B508"

$region3
$region3[[1]]
[1] 5 6 7

$region3[[2]]
NULL

$region4
$region4[[1]]
NULL

$region4[[2]]
[1] "#F00008"

我希望这能成功。

list12 <- mapply(list, mylist1 , mylist2 , SIMPLIFY=FALSE)