Add support for bucket expression to table scans

### Feature Request / Improvement

For time partitioning, we can express time range expressions and they lead to partition pruning when planning an Arrow scan:

```py
scan = table.scan(
row_filter=And(
GreaterThanOrEqual("event_ts", start),
LessThan("event_ts", end),
)
)

arrow_table = scan.to_arrow()
```

It would be useful to be able to filter by other hidden partitioning transforms, such as buckets -- e.g. filtering on `bucket[16](user_id) in {0, 1, 2, 3}`, and getting partition pruning whenever possible based on the underlying table partitioning specs (falling back to filtering rows when files cannot be pruned).

Commencez par les points d’entrée table.scan et scan.to_arrow décrits dans l’issue, puis suivez la gestion existante des expressions de plages temporelles utilisée pour l’élagage des partitions Arrow. Vérifiez comment les spécifications de partition et les filtres de lignes sont appliqués ; le travail est terminé lorsque les expressions de bucket telles que bucket[16](user_id) peuvent élaguer les fichiers lorsque c’est possible et revenir au filtrage des lignes lorsque ce ne l’est pas.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.