数据见在线平台的demo/python15，格式说明如https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Beijing+Multi-Site+Air-Quality+Data。请利用numpy或pandas等相关库，完成如下任务并给出python的代码。 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。 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。 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。 （附加）污染物含量与气象状态本身是否有相关性？请丰富数据分析类和数据可视化类，增加关于这些相关性探索的方法。

好的，根据您的要求，我会为您提供相应的代码。首先，我们需要将数据读取到 pandas 的 DataFrame 中：

import pandas as pd

class DataAnalysis:
    def __init__(self, file_path):
        self.data = pd.read_csv(file_path)

接着，我们可以实现基本的时间分析方法，比如查询某区域某类型污染物随时间的变化：

class DataAnalysis:
    def __init__(self, file_path):
        self.data = pd.read_csv(file_path)

    def pollution_over_time(self, region, pollutant):
        region_data = self.data[self.data['station'] == region]
        pollutant_data = region_data[['date', pollutant]]
        return pollutant_data.groupby('date').mean()

我们也可以实现空间分析方法，比如查询某时间点或时间段北京空气质量的空间分布态势：

class DataAnalysis:
    def __init__(self, file_path):
        self.data = pd.read_csv(file_path)

    def spatial_analysis(self, date=None, start_date=None, end_date=None):
        if date:
            data = self.data[self.data['date'] == date]
        elif start_date and end_date:
            data = self.data[(self.data['date'] >= start_date) & (self.data['date'] <= end_date)]
        else:
            raise ValueError('Please provide either a date or a start and end date')

        return data.groupby('station').mean()

接下来，我们可以实现数据可视化类，以便对上述时空分析结果进行可视化：

import matplotlib.pyplot as plt
import folium

class DataVisualization:
    def __init__(self, data_analysis):
        self.data_analysis = data_analysis

    def visualize_pollution_over_time(self, region, pollutant):
        pollutant_data = self.data_analysis.pollution_over_time(region, pollutant)
        plt.plot(pollutant_data.index, pollutant_data[pollutant])
        plt.xlabel('Date')
        plt.ylabel(pollutant)
        plt.title('{} pollution over time in {}'.format(pollutant, region))
        plt.show()

    def visualize_spatial_analysis(self, date=None, start_date=None, end_date=None):
        station_data = self.data_analysis.spatial_analysis(date, start_date, end_date)
        map = folium.Map(location=[39.9, 116.3], zoom_start=10)

        for index, row in station_data.iterrows():
            marker = folium.Marker(location=[row['latitude'], row['longitude']], tooltip=row.name, popup='{}: {:.2f}'.format(row.name, row['PM2.5']))
            marker.add_to(map)

        return map

最后，我们可以利用 apply 方法对数据进行异常值的处理，并进行探索污染物含量与气象状态之间的相关性：

class DataAnalysis:
    def __init__(self, file_path):
        self.data = pd.read_csv(file_path)

    def pollution_over_time(self, region, pollutant):
        region_data = self.data[self.data['station'] == region]
        pollutant_data = region_data[['date', pollutant]]
        return pollutant_data.groupby('date').mean()

    def spatial_analysis(self, date=None, start_date=None, end_date=None):
        if date:
            data = self.data[self.data['date'] == date]
        elif start_date and end_date:
            data = self.data[(self.data['date'] >= start_date) & (self.data['date'] <= end_date)]
        else:
            raise ValueError('Please provide either a date or a start and end date')

        return data.groupby('station').mean()

    def handle_outliers(self):
        self.data[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']] = self.data[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']].apply(lambda x: x.clip(lower=x.quantile(0.01), upper=x.quantile(0.99)))

    def explore_correlations(self):
        corr_matrix = self.data[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3', 'temperature', 'pressure', 'humidity', 'wind_direction', 'wind_speed/kph']].corr()
        return corr_matrix

以上就是根据您的要求实现的数据分析类和数据可视化类的代码。