我尝试对索引为MultiIndex的序列使用pandas rolling函数。我试图将on参数设置为其中一个索引级别，但我得到了一个错误，尽管文档明确指出索引级别是一个有效的参数（“对于DataFrame，计算滚动窗口的列标签或索引级别，而不是DataFrame的索引。”）下面是一个展示错误的示例。
初始化玩具数据：

import pandas as pd
idx = pd.MultiIndex.from_arrays([[1,2,3,4], pd.date_range(start="1-1-2023", end="1-4-2023")], names=["number", "time"])
ser = pd.Series(data=[1,2,3,4], index=idx)
print(ser)

产生：

number  time
1       2023-01-01    1
2       2023-01-02    2
3       2023-01-03    3
4       2023-01-04    4
dtype: int64

当我尝试滚动设置参数on="time"，试图访问MultiIndex的“时间”级别时，我得到一个错误：

out = ser.rolling("2D", on="time").mean()  # ValueError: invalid on specified as time, must be a column (of DataFrame), an Index or None

但是，如果我将索引中的“time”级别带入DataFrame列，就可以使用on="time"执行滚动，而不会出现错误。但是，我需要额外的样板文件，以便在计算完滚动对象后将其带回索引中

out = ser.reset_index("time").rolling("2D", on="time").mean()
out = out.set_index("time", append=True)
print(out)

提供：

number  time      
1       2023-01-01    1.0
2       2023-01-02    1.5
3       2023-01-03    2.5
4       2023-01-04    3.5
Name: 0, dtype: float64

有没有更干净的方法来做到这一点？