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@@ -153,7 +153,7 @@ def _standardize_columns(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
         if len(df) > 0:
             # 더 유연한 날짜 변환
             try:
-                # 샘플 확인
+                # 샘플 확인 (문자열로 변환하여 안전하게 처리)
                 sample = str(df["date"].iloc[0])
                 
                 # YYYYMM 형식 (6자리)
@@ -214,9 +214,33 @@ def load_data() -> pd.DataFrame:
             st.error(f"필수 컬럼 누락: {', '.join(missing)} — 파일 컬럼명을 확인하세요.")
             st.stop()
 
+        # 날짜 데이터 확인
+        st.sidebar.write("날짜 컬럼 데이터 샘플:", df["date"].head().tolist())
+        
         # 날짜 변환 전후 데이터 수 확인
         before_date_convert = len(df)
-        df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")
+        
+        # 기존 date가 문자열이고 년월 형식(YYYYMM)인 경우 처리
+        if pd.api.types.is_object_dtype(df["date"]):
+            try:
+                # 숫자로만 구성된 문자열인지 확인
+                is_numeric = df["date"].str.isnumeric().all()
+                
+                # 만약 YYYYMM 형식이면 (6자리 숫자)
+                if is_numeric and df["date"].str.len().mean() >= 6:
+                    # YYYYMM 형식 변환
+                    df["date"] = pd.to_datetime(df["date"].astype(str), format="%Y%m")
+                    # 월의 마지막 날로 설정
+                    df["date"] = df["date"] + pd.offsets.MonthEnd(0)
+                else:
+                    # 일반 변환
+                    df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")
+            except:
+                # 일반 변환
+                df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")
+        
+        # 날짜 변환 후 데이터 확인
+        st.sidebar.write("날짜 변환 후 샘플:", df["date"].head().tolist())
         after_date_convert = df.dropna(subset=["date"]).shape[0]
         if before_date_convert != after_date_convert:
             st.sidebar.warning(f"날짜 변환 중 {before_date_convert - after_date_convert}개 행이 제외되었습니다.")