以下是一个示例代码，展示了如何按年份分组数据并筛选所有年份。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2020-01-01', '2020-02-01'],
        '数值': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按年份分组数据
grouped = df.groupby(df['日期'].dt.year)

# 筛选所有年份
years = grouped.groups.keys()

# 打印结果
print(list(years))

输出结果如下：

[2019, 2020]

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期和数值的数据集。然后，将日期列转换为日期类型，以便可以按年份进行分组。接下来，使用groupby函数按年份对数据进行分组，并通过groups属性获取分组的年份。最后，将年份打印出来。

请注意，这个示例使用了pandas库来处理数据。如果你没有安装该库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas