Совокупный метод Pandas на RollingGroupby

Вопрос. Работает ли метод .agg для объекта RollingGroupby? Кажется, так и должно быть, и IPython автоматически заполняется для этого метода, но я получаю сообщение об ошибке.

Документация: я не видел ничего конкретного для RollingGroupby объектов. Я, вероятно, ищу не в том месте, но я просмотрел Стандартные функции движущегося окна и GroupBy

Образец данных:

# test data
df = pd.DataFrame({ 
    'animal':np.random.choice( ['panda','python','shark'], 12),
    'period':np.repeat(range(3), 4 ),
    'value':np.tile(range(2), 6 ),
    })

# this works as expected
df.groupby(['animal', 'period'])['value'].rolling(2).count()

animal  period    
panda   0       2     1.0
        2       8     1.0
                10    2.0
python  0       0     1.0
                1     2.0
        1       6     1.0
        2       11    1.0
shark   0       3     1.0
        1       4     1.0
                5     2.0
                7     2.0
        2       9     1.0
Name: value, dtype: float64

# this works as expected
df.groupby(['animal', 'period'])['value'].rolling(2).mean()

animal  period    
panda   0       2     NaN
        2       8     NaN
                10    0.0
python  0       0     NaN
                1     0.5
        1       6     NaN
        2       11    NaN
shark   0       3     NaN
        1       4     NaN
                5     0.5
                7     1.0
        2       9     NaN
Name: value, dtype: float64

Это не работает для меня.

df.groupby(['animal', 'period'])['value'].rolling(2).agg(['count', 'mean'])

Краткое исключение:

Exception: Column(s) value already selected

Желаемый DataFrame находится ниже. Я получил это от слияния двух DataFrames, которые работали выше, но это кажется громоздким.

        animal  period  level_2 value_x value_y
0   panda   0   2   1.0 NaN
1   panda   2   8   1.0 NaN
2   panda   2   10  2.0 0.0
3   python  0   0   1.0 NaN
4   python  0   1   2.0 0.5
5   python  1   6   1.0 NaN
6   python  2   11  1.0 NaN
7   shark   0   3   1.0 NaN
8   shark   1   4   1.0 NaN
9   shark   1   5   2.0 0.5
10  shark   1   7   2.0 1.0
11  shark   2   9   1.0 NaN