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@@ -220,23 +220,35 @@ def load_data() -> pd.DataFrame:
         # 날짜 변환 전후 데이터 수 확인
         before_date_convert = len(df)
         
-        # 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()
+        # YYYYMM 형식 변환 (숫자로 저장된 경우도 처리)
+        try:
+            # 데이터 타입 확인
+            if pd.api.types.is_integer_dtype(df["date"]):
+                # 정수형 YYYYMM을 문자열로 변환 후 처리
+                df["date"] = df["date"].astype(str)
                 
-                # 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")
+            # 문자열 형식 처리
+            if pd.api.types.is_object_dtype(df["date"]):
+                # YYYYMM 형식인지 확인 (6자리 숫자)
+                if df["date"].str.match(r'^\d{6}$').all():
+                    # 연, 월 구분해서 datetime으로 변환
+                    df["year"] = df["date"].str[:4].astype(int)
+                    df["month"] = df["date"].str[4:6].astype(int)
+                    df["date"] = pd.to_datetime(dict(year=df["year"], month=df["month"], day=1))
                     # 월의 마지막 날로 설정
                     df["date"] = df["date"] + pd.offsets.MonthEnd(0)
+                    # 임시 컬럼 삭제
+                    df.drop(columns=["year", "month"], inplace=True)
                 else:
-                    # 일반 변환
+                    # 일반 변환 시도
                     df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")
+        except Exception as e:
+            st.sidebar.warning(f"날짜 변환 오류: {str(e)}")
+            # 최후의 방법으로 다시 시도
+            try:
+                df["date"] = pd.to_datetime(df["date"].astype(str), format="%Y%m", errors="coerce")
+                df["date"] = df["date"] + pd.offsets.MonthEnd(0)
             except:
-                # 일반 변환
                 df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")
         
         # 날짜 변환 후 데이터 확인
@@ -261,7 +273,11 @@ def load_data() -> pd.DataFrame:
         # 데이터 정보 표시
         if len(df) > 0:
             st.sidebar.write(f"최종 데이터: {len(df)}개 행")
-            st.sidebar.write(f"데이터 날짜 범위: {df['date'].min().strftime('%Y-%m-%d')} ~ {df['date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}")
+            # datetime 형식인지 확인
+            if pd.api.types.is_datetime64_dtype(df["date"]):
+                st.sidebar.write(f"데이터 날짜 범위: {df['date'].min().strftime('%Y-%m-%d')} ~ {df['date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}")
+            else:
+                st.sidebar.write(f"데이터 날짜 범위: 날짜 형식 변환 실패. 현재 형식: {type(df['date'].iloc[0])}")
             st.sidebar.write(f"총 품목 수: {df['item'].nunique()}")
             st.sidebar.write(f"품목별 평균 데이터 수: {len(df)/df['item'].nunique():.1f}개")
         else: