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).

issue に記載されているエントリポイント table.scan と scan.to_arrow から開始し、Arrow のパーティションプルーニングに使用されている既存の時間範囲式の処理を追跡します。パーティション仕様と行フィルターがどのように適用されるかを確認します。bucket[16](user_id) のようなバケット式で、可能な場合はファイルをプルーニングし、不可能な場合は行フィルタリングにフォールバックできれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。