我看你现在的需求很明确：已经自己算出了箱线图需要的min、max、四分位数等所有聚合统计量，想直接传给Plotly的go.Box组件，既解决全量数据渲染的性能问题，又能让箱线图的min/max和四分位数（q1/q3）显示不同的数值，对吧？

首先得理清Plotly预计算箱线图的参数逻辑：官方示例里的Box Plot With Precomputed Quartiles之所以看起来把q3当max，是因为示例里把upperfence和q3设成了相同的值——而实际上，lowerfence就是用来指定箱线图“下须”的端点（也就是你要的min），upperfence是“上须”的端点（也就是你要的max），q1和q3才是箱体的上下四分位数边界。

那你只需要把自己预计算好的min赋值给lowerfence，max赋值给upperfence，其他聚合参数保持不变就行，修改后的代码如下：

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure()

fig.add_trace(go.Box(
    q1=[你预计算的q1值1, 你预计算的q1值2, 你预计算的q1值3], 
    median=[你预计算的中位数1, 你预计算的中位数2, 你预计算的中位数3],
    q3=[你预计算的q3值1, 你预计算的q3值2, 你预计算的q3值3], 
    lowerfence=[你的自定义min值1, 你的自定义min值2, 你的自定义min值3],  # 替换为你的min
    upperfence=[你的自定义max值1, 你的自定义max值2, 你的自定义max值3],  # 替换为你的max
    mean=[你预计算的均值1, 你预计算的均值2, 你预计算的均值3],
    sd=[你预计算的标准差1, 你预计算的标准差2, 你预计算的标准差3],
    name="自定义Min/Max的预计算箱线图"
))

fig.show()

这样设置后，你就能看到箱线图的须会准确延伸到你指定的min和max，箱体则保持q1到q3的范围，完全符合你想要的“经验值（q3）和max值不同”的显示效果。

对比你之前用全量DataFrame渲染的方式：这种预计算参数的渲染模式，Plotly不需要处理和加载所有原始数据，只需要渲染几个聚合后的统计值，性能会大幅提升，不会出现渲染卡顿的问题；同时统计量的显示又和全量数据渲染的效果一致。

给你看个直观的参考：

• 这是官方示例把upperfence和q3设为相同值的效果：
  
• 这是你用全量数据渲染的理想效果（性能差但显示正确）：
  
• 这是你预计算好的包含不同max值的统计数据：
  

用上面的代码替换参数后，就能得到和全量数据渲染一样的显示效果，同时拥有预计算模式的高性能。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者greggyNapalm