要实现一个包含十六进制值的聚类数据框架，可以使用Python的scikit-learn库和pandas库来进行实现。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 创建一个包含十六进制值的数据框架
data = {
    'hex_values': ['0x123', '0x456', '0x789', '0xABC', '0xDEF', '0x123']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将十六进制值转换成整数
df['int_values'] = df['hex_values'].apply(lambda x: int(x, 16))

# 使用K-means算法对整数进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=2)
kmeans.fit(df['int_values'].values.reshape(-1, 1))

# 将聚类结果添加到数据框架
df['cluster'] = kmeans.labels_

# 打印结果
print(df)

在上面的代码中，首先创建了一个包含十六进制值的数据框架df。然后，通过使用lambda函数将十六进制值转换成整数，并将整数值添加到数据框架中的int_values列中。

接下来，使用K-means算法将整数值进行聚类，这里设置聚类数目为2。聚类结果存储在K-means模型的labels_属性中。

最后，将聚类结果添加到数据框架中的cluster列，并打印出整个数据框架。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和调整。