以下是一个使用Python的示例代码，演示如何按照_source中的字段进行聚合：

from elasticsearch import Elasticsearch

# 创建Elasticsearch客户端
es = Elasticsearch()

# 指定索引和文档类型
index = "your_index"
doc_type = "your_doc_type"

# 构建查询条件
query = {
  "size": 0,
  "aggs": {
    "field_agg": {
      "terms": {
        "field": "_source.your_field.keyword",
        "size": 10
      }
    }
  }
}

# 发送查询请求
response = es.search(index=index, doc_type=doc_type, body=query)

# 解析聚合结果
aggregations = response["aggregations"]["field_agg"]["buckets"]
for bucket in aggregations:
    field_value = bucket["key"]
    doc_count = bucket["doc_count"]
    print(f"Field: {field_value}, Doc Count: {doc_count}")

在上面的代码中，我们首先创建了一个Elasticsearch客户端，然后指定了要查询的索引和文档类型。接下来，我们构建了一个查询条件，其中的"field_agg"聚合是按照_source中的"your_field"字段进行聚合的。最后，我们发送查询请求并解析聚合结果，打印出聚合桶中的字段值和文档计数。

请注意，上述代码中的"your_index"、"your_doc_type"和"your_field"需要根据实际情况进行替换。另外，你还需要确保安装了Python的elasticsearch库。