读取表2.csv为data2并删掉 feature_a 和 feature_b 两个字段同时为空的行，并将表中的缺失值 替换为-99

以下是Python代码实现：

import pandas as pd

# 读取表2.csv为data2
data2 = pd.read_csv('表2.csv')

# 删除 feature_a 和 feature_b 两个字段同时为空的行
data2.dropna(subset=['feature_a', 'feature_b'], how='all', inplace=True)

# 将表中的缺失值替换为-99
data2.fillna(-99, inplace=True)

其中，`dropna()` 方法用于删除空值行，其中 `subset` 参数指定需要检查空值的列，`how` 参数指定删除空值行的条件，`inplace` 参数指定是否在原 DataFrame 上进行操作。

`fillna()` 方法用于填充空值，其中 `value` 参数指定填充的值，`inplace` 参数同样指定是否在原 DataFrame 上进行操作。