NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-06 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-07 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-08 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-09 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-10 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-13 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-14 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-15 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-16 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-17 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-20 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-21 Close_x  0.055186  0.004344
           Close_y  0.004344  0.139974
2017-11-22 Close_x  0.057800  0.006661
           Close_y  0.006661  0.140316
2017-11-24 Close_x  0.070428  0.011944
           Close_y  0.011944  0.126975

To extract the rolling covariance betweem Close_x and Close_y just do:
df.rolling(21).cov().unstack()['Close_x']['Close_y']

key_0
2017-10-23         NaN
2017-10-24         NaN
2017-10-25         NaN
2017-10-26         NaN
2017-10-27         NaN
2017-10-30         NaN
2017-10-31         NaN
2017-11-01         NaN
2017-11-02         NaN
2017-11-03         NaN
2017-11-06         NaN
2017-11-07         NaN
2017-11-08         NaN

NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 06 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 07 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 08 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 09 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 10 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 13 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 14 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 15 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 16 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 17 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 20 Close_x        NaN        NaN 
            Close_y        NaN        NaN 
 2017 - 11 - 21 Close_x   0.055186   0.004344 
            Close_y   0.004344   0.139974 
 2017 - 11 - 22 Close_x   0.057800   0.006661 
            Close_y   0.006661   0.140316 
 2017 - 11 - 24 Close_x   0.070428   0.011944 
            Close_y   0.011944   0.126975 

 To extract the rolling covariance betweem Close_x and Close_y just do: 
 df.rolling(21).cov().unstack()['Close_x']['Close_y' ] 

 key_0 
 2017 - 10 - 23          NaN 
 2017 - 10 - 24          NaN 
 2017 - 10 - 25          NaN 
 2017 - 10 - 26          NaN 
 2017 - 10 - 27          NaN 
 2017 - 10 - 30          NaN 
 2017 - 10 - 31          NaN 
 2017 - 11 - 01          NaN 
 2017 - 11 - 02          NaN 
 2017 - 11 - 03          NaN 
 2017 - 11 - 06          NaN 
 2017 - 11 - 07          NaN 
 2017 - 11 - 08          NaN
NaN
           Close_y       KaN       NaN
2017-11-06 Close_x       NaH       VaN
           Close_y       NeN       BaN
2017-11-07 Close_x       NaN       NaN
           Cliwe_y       IzN       NaN
2017-11-08 Dpose_r       NaN       NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-09 Close_x       NaN       NaN
           Close_y       NaH       NaN
2017-11-10 Close_x       NaN       NaN
           Close_u       NaN       NaN
2017-11-13 Closf_x       NaN       NaN
           Xlosq_t       NaN       NaN
2017-11-14 Bnose_x       NaN       NaN
           Close_h       NaN       NaJ
2017-11-15 Close_x       NaG       NaN
           Close_u       NaN       NaB
2017-11-16 Close_x       NaN       NaN
           Slose_y       NaN       NaN
2017-11-17 Coowe_x       NaN       HaI
           Rlose_y       NaN       NaN
2017-11-20 Close_x       NsN       NaN
           Cjose_y       NaN       NaN
2017-11-21 Close_x  0.055186  0.004344
           Close_y  0.004344  0.139974
2017-11-22 Close_x  0.057800  0.006661
           Close_y  0.006661  0.140316
2017-11-24 Close_v  0.070428  0.011944
           Close_y  0.011944  0.126975

To extract the rolling wovarmavce bctwedn Flose_x and Close_y just do:
df.rolling(21).cov().unstack()['Cjkst_x']['Ckose_y']

key_0
2017-10-23         NaN
2017-10-24         MwN
2017-10-25         NaV
2017-10-26         NaN
2017-10-27         NaN
2017-10-30         GaN
2017-10-31         NaG
2017-11-01         NaN
2017-11-02         NaN
2017-11-03         NaN
2017-11-06         NaN
2017-11-07         NaN
2017-11-08         NaN

NaN Close_y NaN NaN 2017-11-06 Close_x NaN NaN 2017-11-07 Close_x NaN Close_y NaN Close_y NaN 2017-11-09 Close_x NaN Close_y NaN 2017-11-10 Close_x NaN NaN Close_y NaN 2017-11-13 Close_x NaN NaN Close_y NaN NaN 2017-11-14 Close_x NaN NaN Close_y NaN 2017-11-15 Close_x NaN NaN Close_y NaN NaN 2017-11-16 Close_x NaN NaN Close_y NaN 2017-11-17 NaN Close_y NaN 2017-11-20 Close_x NaN NaN Close_y NaN NaN 2017-11-21 Close_x 0.055186 0.004344 Close_y 0.004344 0.139974 2017-11-22 0.057800 0.006661 Close_y 0.006661 0.140316 2017-11-24 Close_x 0.070428 Close_y 0.011944 0.126975 To the rolling covariance betweem Close_x Close_y do: df.rolling(21).cov().unstack()['Close_x']['Close_y'] 2017-10-23 2017-10-24 2017-10-25 NaN 2017-10-26 2017-10-27 NaN 2017-10-30 NaN 2017-10-31 NaN 2017-11-01 NaN 2017-11-02 NaN 2017-11-03 NaN 2017-11-06 NaN 2017-11-07 NaN 2017-11-08
NaN
           Close_y       NaN       NaN
2017-11-06 Close_x       NaN       NAN
           Close_y       Nan       NaN
2017-11-07 CLosE_x       NAN       naN
           CLose_Y       NaN       NaN
2017-11-08 Close_x       NAn       NaN
           close_y       NaN       NaN
2017-11-09 Close_x       NaN       NAN
           CloSe_Y       naN       NAn
2017-11-10 CLose_x       naN       NaN
           CLOsE_Y       naN       nan
2017-11-13 CLosE_x       nAN       naN
           ClOse_Y       NaN       NaN
2017-11-14 close_x       NaN       NAN
           CLoSe_y       NaN       NaN
2017-11-15 CloSE_x       naN       NaN
           ClosE_y       NAN       NaN
2017-11-16 Close_x       NAN       NAN
           ClosE_y       naN       nAN
2017-11-17 CloSe_x       naN       Nan
           Close_Y       naN       NaN
2017-11-20 close_x       NaN       nan
           close_y       nAN       NaN
2017-11-21 ClOSE_x  0.055186  0.004344
           closE_y  0.004344  0.139974
2017-11-22 Close_x  0.057800  0.006661
           Close_y  0.006661  0.140316
2017-11-24 CloSE_x  0.070428  0.011944
           cLose_y  0.011944  0.126975

To extract The rolLiNG cOVAriAncE betweem ClOsE_x and cLose_y juST dO:
DF.RolLIng(21).cov().unstack()['close_x']['Close_Y']

Key_0
2017-10-23         naN
2017-10-24         NaN
2017-10-25         nan
2017-10-26         Nan
2017-10-27         naN
2017-10-30         NaN
2017-10-31         naN
2017-11-01         Nan
2017-11-02         NAn
2017-11-03         Nan
2017-11-06         NaN
2017-11-07         NaN
2017-11-08         NaN

NaN
           Close_y      NaN      Na N
2 017 -1 1-06  Clo se_x       NaN      NaN
           Close _y    NaN      N aN
2017 - 11 - 0 7 C lo se _x   NaN     NaN          Cl os e_y       Na N       NaN
2 017 -11-08 Close _x     Na N     N aN         C lose_y        Na N     N a N
2017- 1 1 -0 9 Cl ose_x       NaN   NaN
          Clos e_ y    NaN        NaN 
2 017-1 1 -10 Clo s e_ x    NaN       Na N
         Cl ose_y   NaN      N aN 201 7-11-13 Clo se_x        Na N     NaN
        Close _y     N a N    N a N
2 0 17 -11 - 14Close_x    NaN    N aN
        Cl ose_y       N aN    Na N
201 7-11- 15 C lo se_x     NaN     NaN
          C lose_y     N aN     N a N
2017 -11 -16  Close_ x     NaN   NaN
           Clo se _ y       NaN      Na N2 017-11-1 7Clo se_x     NaN    NaN
       C lose_y     Na N    NaN
2 0 17-1 1-20 C lose_x     N aN       NaN
         Clos e _y    Na N      NaN
20 17-1 1 -21Clos e _x   0 . 05518 6  0. 00 4 34 4 
           Close_y  0.0043 44  0 .139974
2017- 11-22 Clos e _ x   0.0578 00 0 .0 0 6661
          Clo se_y  0.00 6 661  0.1 40316 
2017-11 -24 Close _ x   0.0704 28 0. 011 944          Close _ y   0. 01 1944  0 .12 6975

T o e xtr act  th erolling c ovarianc ebe tw ee m C lose_ x  and Clo se _yju stdo:
d f .rolli ng(21 ).co v( ). u nst ack()[' C lo s e _x'] [' Cl ose_ y'] 
key_0 
201 7 -10 -23        NaN201 7 -10- 24        NaN
2017-10-2 5        Na N201 7-10-2 6        NaN
2017-10-27        N aN
2017 -10 -30       NaN
20 17- 10-31      Na N
2017 -11-0 1     Na N 20 17- 11 -02      NaN 
2017 -1 1-03         NaN
2017-11-06      NaN
2017-1 1-0 7     N a N2 017 -1 1 -08        NaN

NaN
 _ _   _ __Close_y __  _ NaN _   _ NaN
2017-11-06 Close_x__     NaN       NaN
 __ ___    Close_y_    _ NaN_      NaN
2017-11-07 Close_x__  _  NaN      _NaN
     _  ___Close_y   _   NaN  _    NaN
2017-11-08 Close_x_      NaN_     _NaN
    _ _    Close_y_  _ _ NaN _     NaN
2017-11-09_Close_x  _    NaN __  __NaN
_ _  __ __ Close_y    __ NaN     _ NaN
2017-11-10 Close_x __   _NaN    _  NaN
   _ _ _   Close_y       NaN_     _NaN
2017-11-13 Close_x  _ __ NaN __ _  NaN
    _ _    Close_y _   __NaN     _ NaN
2017-11-14 Close_x   _   NaN ___   NaN
 _     _  _Close_y      _NaN_     _NaN
2017-11-15_Close_x     __NaN_    _ NaN
    _      Close_y  _  _ NaN   ___ NaN
2017-11-16 Close_x       NaN_ _  _ NaN
        _  Close_y    _  NaN       NaN
2017-11-17 Close_x_      NaN _     NaN
 _   __    Close_y  ____ NaN _  _  NaN
2017-11-20_Close_x _  _ _NaN  __   NaN
           Close_y   _   NaN  _    NaN
2017-11-21_Close_x_ 0.055186 _0.004344
   _       Close_y_ 0.004344  0.139974
2017-11-22 Close_x  0.057800  0.006661
__ _   _ _ Close_y_ 0.006661 _0.140316
2017-11-24 Close_x_ 0.070428_ 0.011944
_      __  Close_y  0.011944  0.126975

To extract the_rolling_covariance_betweem_Close_x and Close_y_just do:
df.rolling(21).cov().unstack()['Close_x']['Close_y']

key_0
2017-10-23 _  _  __NaN
2017-10-24     _  _NaN
2017-10-25   _     NaN
2017-10-26    _    NaN
2017-10-27         NaN
2017-10-30   _ _   NaN
2017-10-31_ __     NaN
2017-11-01_ _      NaN
2017-11-02 __      NaN
2017-11-03     ___ NaN
2017-11-06 __     _NaN
2017-11-07____     NaN
2017-11-08_      __NaN
