以下是一个使用Python编程语言的示例代码，用于按年份对日期字段进行收集：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-02-05', '2021-03-10', '2021-04-15', '2022-05-20'],
        '数值': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期字段转换为日期时间类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 按年份对数据进行分组并求和
df_grouped = df.groupby(df['日期'].dt.year)['数值'].sum()

# 打印结果
print(df_grouped)

这段代码首先创建了一个示例数据集，包含了一个日期字段和一个数值字段。然后，使用pd.to_datetime()将日期字段转换为日期时间类型。接下来，使用groupby()将数据按照日期字段的年份进行分组，并使用sum()对数值字段进行求和。最后，打印出按年份收集的结果。

输出结果如下：

日期
2020    3
2021    7
2022    5
Name: 数值, dtype: int64

该结果显示了每个年份的数值字段的总和。在本示例中，2020年的数值总和为3，2021年的数值总和为7，2022年的数值总和为5。