1. 至少实现一个数据分析类，以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. 至少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（可人工注入错误数据以测试异常抛出与处理的逻辑），在进行数据分析以及可视化前需要检查数据。因此需要实现NotNumError类，继承ValueError，并加入新属性region, year，month，day

好的，我可以帮您解答这个问题。

首先，我们需要使用pandas库来读取csv格式的数据文件。可以使用如下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

其中，`data.csv`是您的数据文件名，`encoding='utf-8'`是为了防止出现编码问题。

接下来，可以定义一个数据分析类，实现基于pandas的数据分析方法，如下：

import numpy as np

class DataAnalysis:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def time_analysis(self, region, pollutant):
        # 某区域某类型污染物随时间的变化分析
        df_region = self.data[self.data['region'] == region]
        df_pollutant = df_region[['year', 'month', 'day', pollutant]]
        df_pollutant['date'] = pd.to_datetime(df_pollutant[['year', 'month', 'day']])
        df_pollutant.drop(['year', 'month', 'day'], axis=1, inplace=True)
        df_pollutant.set_index('date', inplace=True)
        return df_pollutant
    
    def space_analysis(self, date):
        # 某时间点或时间段北京空气质量的空间分布态势分析
        df_date = self.data[self.data['date'] == date]
        df_space = df_date[['region', 'AQI', 'longitude', 'latitude']]
        return df_space

以上代码实现了时间和空间分析的方法，其中`region`和`pollutant`是分别表示区域和污染物的参数，`date`表示时间。`time_analysis`方法返回某区域某类型污染物随时间的变化数据，`space_analysis`方法返回某时间点或时间段北京空气质量的空间分布数据。需要注意的是，时间分析方法返回的数据中，日期已经作为索引，方便后续的时间序列分析。

接下来，可以定义一个数据可视化类，以提供时空分析结果的可视化，如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import folium

class DataVisualization:
    def __init__(self, analysis):
        self.analysis = analysis
    
    def time_visualization(self, region, pollutant):
        # 某区域某类型污染物随时间的变化可视化
        df_pollutant = self.analysis.time_analysis(region, pollutant)
        sns.lineplot(data=df_pollutant)
        plt.show()
    
    def space_visualization(self, date):
        # 某时间点或时间段北京空气质量的空间分布态势可视化
        df_space = self.analysis.space_analysis(date)
        m = folium.Map(location=[39.92, 116.46], zoom_start=11)
        for i in range(len(df_space)):
            region = df_space.iloc[i]['region']
            AQI = df_space.iloc[i]['AQI']
            tooltip = f"{region}: {AQI}"
            location = (df_space.iloc[i]['latitude'], df_space.iloc[i]['longitude'])
            folium.Marker(location=location, tooltip=tooltip).add_to(m)
        return m

以上代码实现了时间和空间分析结果的可视化方法，其中`region`和`pollutant`是分别表示区域和污染物的参数，`date`表示时间。`time_visualization`方法绘制了某区域某类型污染物随时间的变化曲线图，`space_visualization`方法绘制了某时间点或时间段北京空气质量的空间分布态势地图。

最后，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。可以使用pandas库中的`apply`等DataFrame相关方法，进行异常值的处理。比如，可以使用如下代码，将空值替换为平均值，并抛出`NotNumError`异常：

class NotNumError(ValueError):
    def __init__(self, region, year, month, day):
        super().__init__("Value is not a number")
        self.region = region
        self.year = year
        self.month = month
        self.day = day

def check_data(df):
    for column in df.columns:
        if df[column].dtype != np.number:
            for i, value in df[column].items():
                if not pd.isna(value) and not isinstance(value, str) and not isinstance(value, bool):
                    raise NotNumError(df.iloc[i]['region'], df.iloc[i]['year'], df.iloc[i]['month'], df.iloc[i]['day'])

df.fillna(df.mean(), inplace=True)
check_data(df)

以上就是基于pandas实现数据分析和可视化的方法，并加入了异常抛出与处理的逻辑，希望对您有所帮助。