长格式数据：将年份x的缺失值计算为其他年份的行均值。

以下是一个使用Python的pandas库实现长格式数据缺失值计算的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'年份': [2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012],
        '数值': [1, 2, None, 4, None, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将年份列设置为索引
df.set_index('年份', inplace=True)

# 使用行均值填充缺失值
df = df.fillna(df.mean(axis=1), axis=0)

# 打印填充后的结果
print(df)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含年份和数值的字典，并使用它创建了一个DataFrame。然后，我们将年份列设置为索引，以便能够按行计算均值。接下来，我们使用fillna函数将缺失值填充为每一行的均值。最后，我们打印填充后的结果。

请注意，这个示例是基于长格式数据，其中每一行代表一个观测值，而不同的年份在不同的行中表示。如果你的数据是宽格式的，可以使用melt函数将其转换为长格式数据。