实现一个数据分析类，基于pandas, 提供数据的读取及基本的时间（如某区域某类型污染物随时间的变化）和空间分析（某时间点或时间段北京空气质量的空间分布态势）方法。 2. 实现一个数据可视化类，以提供上述时空分析结果的可视化，如以曲线、饼、地图等形式对结果进行呈现。 3. 如果数据中包含空值等异常值，在进行数据分析以及可视化前需要检查数据。可否利用apply等DataFrame相关方法，进行异常值的处理。并实例化

1. 数据分析类的实现
首先，我们需要导入 pandas 库，并定义一个 DataAnalysis 类。其中，我们提供了数据读取的方法 read_data()，可以读取各种格式的数据文件，如 CSV、Excel、JSON 等。时间分析方法 time_analysis() 可以根据用户输入的区域、类型和时间段，计算出该区域该类型污染物随时间的变化情况。空间分析方法 space_analysis() 可以根据用户输入的时间点或时间段，计算出北京空气质量的空间分布态势。

import pandas as pd

class DataAnalysis:
    def __init__(self, data_path):
        self.df = pd.DataFrame()
        self.read_data(data_path)

    def read_data(self, data_path):
        file_type = data_path.split(".")[-1]
        if file_type == "csv":
            self.df = pd.read_csv(data_path)
        elif file_type == "xlsx":
            self.df = pd.read_excel(data_path)
        elif file_type == "json":
            self.df = pd.read_json(data_path)
        else:
            raise ValueError("Unsupported file type")

    def time_analysis(self, area, pollutant_type, start_date, end_date):
        df_area = self.df[self.df["area"] == area]
        df_pollutant = df_area[df_area["pollutant_type"] == pollutant_type]
        df_date_range = df_pollutant[(df_pollutant["date"] >= start_date) & (df_pollutant["date"] <= end_date)]

        return df_date_range

    def space_analysis(self, date_range):
        df_date_range = self.df[self.df["date"].isin(date_range)]
        return df_date_range.groupby("area").mean()

2. 数据可视化类的实现
我们同样需要导入 pandas、matplotlib 和 seaborn 库，并定义一个 DataVisualization 类。其中，我们提供了各种可视化方法，如曲线图、饼图和地图等。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

class DataVisualization:
    def __init__(self, data):
        self.df = pd.DataFrame(data)

    def line_plot(self, x_col, y_col):
        plt.plot(self.df[x_col], self.df[y_col])
        plt.xlabel(x_col)
        plt.ylabel(y_col)
        plt.show()

    def pie_plot(self, col):
        plt.pie(self.df[col].value_counts(), labels=self.df[col].unique())
        plt.show()

    def map_plot(self, col):
        sns.catplot(x="area", y=col, kind="bar", data=self.df)
        plt.show()

    def heatmap_plot(self):
        sns.heatmap(self.df.corr(), annot=True, cmap="YlGnBu")
        plt.show()

    def box_plot(self, x_col, y_col):
        sns.boxplot(x=self.df[x_col], y=self.df[y_col])
        plt.show()

3. 异常值处理
我们可以使用 apply() 方法，对 DataFrame 中的每一行或每一列进行函数处理，来处理异常值。例如，我们可以将异常值替换为该列的均值：

import pandas as pd

class DataPreprocessing:
    def __init__(self, data):
        self.df = pd.DataFrame(data)

    def replace_outliers_with_mean(self, col):
        mean = self.df[col].mean()
        std = self.df[col].std()
        self.df[col] = self.df[col].apply(lambda x: mean if abs(x - mean) > 3 * std else x)
        return self.df

实例化：

data_analysis = DataAnalysis("data.csv")
data_visualization = DataVisualization(data_analysis.time_analysis("Beijing", "PM2.5", "2020-01-01", "2020-12-31"))
data_preprocessing = DataPreprocessing(data_analysis.df)
data_preprocessing.replace_outliers_with_mean("PM2.5")

以上是一个简单的数据分析、可视化和预处理的实现，可以根据实际需求进行扩展和优化。