AttributeError: module 'statsmodels.stats.api' has no attribute 'shapiro'

抱歉，我之前的回答有误，正确的是使用 `scipy` 库中的 `shapiro` 函数进行 Shapiro-Wilk 正态性检验。以下是示例 Python 代码：

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制 QQ 图
stats.probplot(ds['salary'], plot=plt)

# 进行 Shapiro-Wilk 正态性检验
stat, p = stats.shapiro(ds['salary'])
print("Shapiro-Wilk test statistic: {:.4f}, p-value: {:.4f}".format(stat, p))

其中，`stats.probplot` 函数用于绘制 QQ 图，`stats.shapiro` 函数用于进行 Shapiro-Wilk 正态性检验，并返回检验统计量和 p 值。

如果你想计算85%分位数，可以使用 `numpy` 库中的 `percentile` 函数，以下是示例代码：

import numpy as np

# 计算薪资的85%分位数
pct = np.percentile(ds['salary'], 85)
print("85th percentile of salary is: {:.2f}".format(pct))

其中，`np.percentile` 函数用于计算指定百分位的分位数。